FaceDetailer

节点功能：专门用于面部细节增强的综合性节点，它结合了检测、分割和图像生成技术来自动改善图像中的面部质量。

FaceDetailer-节点参数说明

输入参数
image	输入图像，支持单图或多图批处理。
model	图像生成模型，通常为 SD 或 SDXL 类型。
clip	文本编码模型。
vae	编解码模型。
positive	正向提示词。
negative	反向提示词。
bbox_detector	用于目标检测的模型组件。
sam_model_opt	可选。若设置，则将 bbox 区域传入 SAM 获取掩码。
segm_detector_opt	可选。分割模型，用于辅助细化 bbox 区域。
detailer_hook	可选。用于自定义细化过程的钩子函数。
scheduler_func_opt	可选。自定义调度函数。一般不需设置，仅高级用户使用。
输出参数
image	增强后的完整图像。
cropped_refined	放大区域的裁剪后重建图像。
cropped_enhanced_alpha	带透明通道的增强图像，用于合成。
mask	所有检测区域的合并掩码。
detailer_pipe	组合信息结构，包含模型、Clip、VAE 等上下文。
cnet_images	控制图像列表（用于 ControlNet）。
控件参数
guide_size	放大后裁剪区域的尺寸，单位为像素。默认值为 512。控制细节增强区域的大小，数值越大代表对目标区域的重建尺寸越高，推荐根据人脸大小设置为 512~768。
guide_size_for	指定 guide_size 用于 bbox（开启）或裁剪区域（关闭）。开启表示 guide_size 控制的是 bbox 放大区域，关闭则表示直接控制裁剪区域，推荐默认开启。
max_size	放大区域的最大宽高限制。默认 1024。限制重建区域的最大尺寸，以防超出模型支持范围，建议不超过模型最大分辨率。
seed	随机数种子。
steps	采样步数。
cfg	提示词引导系数。
sampler_name	采样器名称，
scheduler	调度器名称。
denoise	去噪强度。
feather	掩码羽化像素数，平滑边缘。
noise_mask	是否启用噪声遮罩引导去噪过程。
force_inpaint	强制使用 inpaint 模式。
bbox_threshold	BBox 检测置信度阈值，默认 0.5。
bbox_dilation	扩展 BBox 尺寸，单位为像素。
bbox_crop_factor	裁剪因子，控制 crop 区域与 bbox 的比例。
sam_detection_hint	SAM 的提示模式，决定采样点方式。 - center-1: 中心点 - horizontal-2/vertical-2: 水平/垂直两点 - rect-4: 四角点 - mask-area: 区域平均点 - none: 不使用提示。推荐使用 center-1。
sam_dilation	SAM 探测掩码膨胀像素数。
sam_threshold	SAM 探测敏感度阈值。
sam_bbox_expansion	SAM 检测区域边界扩展像素。
sam_mask_hint_threshold	SAM 掩码提示的激活阈值。
sam_mask_hint_use_negative	使用负提示方式。 False: 不使用 Small: 掩码内小区域为负样本 Outter: 外部区域为负样本。推荐使用 False 或 Outter。
drop_size	最小对象尺寸过滤阈值。用于去除检测出的噪声或碎片对象，建议设为 10~30。
wildcard	额外的动态提示词，用于增强控制。
cycle	循环细化次数。默认值 1。
inpaint_model	可选。使用 inpaint 模型进行修复。
noise_mask_feather	可选。对噪声掩码进一步羽化像素数。
tiled_encode	可选。是否在编码阶段进行分块处理。用于大图像处理，可缓解显存压力。建议在显存不足时启用。
tiled_decode	可选。是否在解码阶段进行分块处理。

这三个节点搭配等于当前节点。因此，想要了解具体怎么使用这些参数，可分别前往BBOX Detector (SEGS)、SAMDetector (combined)、DetailerDebug (SEGS)这三个节点查看。

ComfyUI-Impact-Pack

FaceDetailer

节点功能：专门用于面部细节增强的综合性节点，它结合了检测、分割和图像生成技术来自动改善图像中的面部质量。

FaceDetailer-节点参数说明

输入参数
image	输入图像，支持单图或多图批处理。
model	图像生成模型，通常为 SD 或 SDXL 类型。
clip	文本编码模型。
vae	编解码模型。
positive	正向提示词。
negative	反向提示词。
bbox_detector	用于目标检测的模型组件。
sam_model_opt	可选。若设置，则将 bbox 区域传入 SAM 获取掩码。
segm_detector_opt	可选。分割模型，用于辅助细化 bbox 区域。
detailer_hook	可选。用于自定义细化过程的钩子函数。
scheduler_func_opt	可选。自定义调度函数。一般不需设置，仅高级用户使用。
输出参数
image	增强后的完整图像。
cropped_refined	放大区域的裁剪后重建图像。
cropped_enhanced_alpha	带透明通道的增强图像，用于合成。
mask	所有检测区域的合并掩码。
detailer_pipe	组合信息结构，包含模型、Clip、VAE 等上下文。
cnet_images	控制图像列表（用于 ControlNet）。
控件参数
guide_size	放大后裁剪区域的尺寸，单位为像素。默认值为 512。控制细节增强区域的大小，数值越大代表对目标区域的重建尺寸越高，推荐根据人脸大小设置为 512~768。
guide_size_for	指定 guide_size 用于 bbox（开启）或裁剪区域（关闭）。开启表示 guide_size 控制的是 bbox 放大区域，关闭则表示直接控制裁剪区域，推荐默认开启。
max_size	放大区域的最大宽高限制。默认 1024。限制重建区域的最大尺寸，以防超出模型支持范围，建议不超过模型最大分辨率。
seed	随机数种子。
steps	采样步数。
cfg	提示词引导系数。
sampler_name	采样器名称，
scheduler	调度器名称。
denoise	去噪强度。
feather	掩码羽化像素数，平滑边缘。
noise_mask	是否启用噪声遮罩引导去噪过程。
force_inpaint	强制使用 inpaint 模式。
bbox_threshold	BBox 检测置信度阈值，默认 0.5。
bbox_dilation	扩展 BBox 尺寸，单位为像素。
bbox_crop_factor	裁剪因子，控制 crop 区域与 bbox 的比例。
sam_detection_hint	SAM 的提示模式，决定采样点方式。 - center-1: 中心点 - horizontal-2/vertical-2: 水平/垂直两点 - rect-4: 四角点 - mask-area: 区域平均点 - none: 不使用提示。推荐使用 center-1。
sam_dilation	SAM 探测掩码膨胀像素数。
sam_threshold	SAM 探测敏感度阈值。
sam_bbox_expansion	SAM 检测区域边界扩展像素。
sam_mask_hint_threshold	SAM 掩码提示的激活阈值。
sam_mask_hint_use_negative	使用负提示方式。 False: 不使用 Small: 掩码内小区域为负样本 Outter: 外部区域为负样本。推荐使用 False 或 Outter。
drop_size	最小对象尺寸过滤阈值。用于去除检测出的噪声或碎片对象，建议设为 10~30。
wildcard	额外的动态提示词，用于增强控制。
cycle	循环细化次数。默认值 1。
inpaint_model	可选。使用 inpaint 模型进行修复。
noise_mask_feather	可选。对噪声掩码进一步羽化像素数。
tiled_encode	可选。是否在编码阶段进行分块处理。用于大图像处理，可缓解显存压力。建议在显存不足时启用。
tiled_decode	可选。是否在解码阶段进行分块处理。

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