ADetailer Nipples model

이 모델은 ADetailer / ComfyUI-Impact-Pack 확장용 유두 검출 모델입니다.

세그멘테이션: 유두와 유륜의 경계를 감지합니다.

• nipples_v2_yolov11s-seg.pt

• nipples_yolov8s-seg.pt

BBox: 바운딩 박스로 유두를 감지합니다.

• nipples_yolov8s.pt

참고 사항:

nipples_yolov8s-seg.pt 및 nipples_yolov8s.pt는 이전 YOLO 모델이므로, PyTorch 2.6 이상을 사용하는 ComfyUI는 보안상 이유로 이러한 모델의 로딩을 차단합니다.

(ADetailer의 경우, ADetailer가 weights_only=False로 모델을 강제로 로딩하기 때문에 이 문제는 발생하지 않습니다.)

해결 방법은 다음과 같습니다:

• nipples_v2_yolov11s-seg.pt 사용 (권장)

• <사용자 디렉토리>/default/ComfyUI-Impact-Subpack/model-whitelist.txt에 모델 이름을 추가하세요. (참조: https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Subpack#model-loading-configuration-related-to-weights_only)

사용법 (ADetailer):

1. 이 모델을 ADetailer 모델 폴더에 넣으세요. (AUTOMATIC1111 및 Forge의 경우 "models/adetailer")

2. 웹 UI를 재시작하세요.

3. Adetailer를 활성화하고 이 모델을 선택하세요.

4. 필요에 따라 임계값, 노이즈 제거, 패딩을 조정하세요.

사용법 (ComfyUI):

1. ComfyUI-Impact-Pack 및 ComfyUI-Impact-Subpack를 설치하세요.

2. 이 모델을 "/models/ultralytics/segm" (세그멘테이션 모델) 또는 "/models/ultralytics/bbox" (BBox 모델)에 넣으세요.

3. ComfyUI를 재시작하세요.

4. UltralyticsDetectorProvider 노드와 Detailer 노드를 사용해 워크플로를 생성하세요. (또는 ComfyUI_sample_workflow.png를 ComfyUI에 드래그하여 내장 워크플로를 수정하세요)

5. 필요에 따라 임계값, 노이즈 제거, crop_factor, feather 등을 조정하세요.

ADetailer 설정 예시:

권장 값은 모델, 캐릭터의 방향, 가슴 크기에 따라 다릅니다.

• 검출 모델 신뢰도 임계값: 0.5

• 인페인트 마스크 블러: 8-16

• 인페인트 노이즈 제거 강도: 0.3-0.4

• 인페인트 마스크만 패딩, 픽셀: 48-96

참고:

• BBox 모델은 애니메이션 이미지만으로 학습되었으므로, 사실적인 이미지에는 사용을 지원하지 않습니다.

• 세그멘테이션 모델은 애니메이션 및 사실적인 이미지 모두로 학습되었습니다.

• ADetailer를 사용할 때 "RuntimeWarning: invalid value encountered in cast x_sample = x_sample.astype(np.uint8)" 오류 메시지가 나타나고 검은 마스크 이미지가 생성된다면(그 후 웹 UI를 재시작하지 않으면 계속 검은 이미지만 나옴), PyTorch 2.7 및 cu128 환경에서 Ultralytics 장치를 CPU로 변경해 보세요. 참조.