Guide ADetailer de Focus Personnage Unique - Comment cibler des visages spécifiques dans des images multi-personnages 2025

Vous avez généré une image avec plusieurs personnages, mais un seul a besoin d'amélioration des visages. ADetailer continue de corriger tous les visages avec les mêmes paramètres, ou pire, applique les mauvaises caractéristiques aux mauvaises personnes. Ce guide vous montre comment cibler des visages spécifiques pour un traitement individuel.

Réponse rapide : Dans ADetailer d'Automatic1111, utilisez le mot-clé [SEP] pour appliquer différents prompts à différents visages dans l'ordre d'apparition. Dans FaceDetailer de ComfyUI (Impact Pack), ajustez le seuil bbox pour cibler les visages spécifiques, ou utilisez des passes FaceDetailer séparées avec des masques pour isoler les personnages individuels.

Quel est le défi des visages multi-personnages ?

Quand ADetailer ou FaceDetailer s'exécute sur des images avec plusieurs personnes, il traite tous les visages détectés avec les mêmes paramètres. Cela crée des problèmes quand les personnages ont besoin de traitements différents.

Problèmes courants :

Tous les visages reçoivent le même prompt d'amélioration, ce qui cause une saignée de traits entre les personnages. Les caractéristiques spécifiques au personnage (couleur des yeux, expressions) s'appliquent aux mauvaises personnes. La qualité varie sur les visages avec des paramètres uniques.

Pourquoi cela se produit :

Les détaillants de visage fonctionnent en détectant les visages et en appliquant l'amélioration en boucle. Sans ciblage spécifique, chaque visage reçoit un traitement identique.

Comment utilisez-vous [SEP] dans ADetailer ?

L'extension ADetailer d'Automatic1111 supporte le mot-clé [SEP] pour appliquer différents prompts à différents visages.

Syntaxe de base :

Dans le champ de prompt ADetailer, séparez les prompts avec [SEP] :

"yeux verts, cheveux blonds [SEP] yeux bleus, cheveux noirs [SEP] yeux marrons, cheveux rouges"

Comment cela fonctionne :

ADetailer traite les visages dans l'ordre de détection (généralement de gauche à droite, les visages plus grands en premier). Le premier visage détecté reçoit le premier prompt. Le deuxième visage détecté reçoit le deuxième prompt. Les visages supplémentaires continuent le modèle.

Exemple :

L'image a trois personnes : femme à gauche, homme au centre, enfant à droite.

Prompt : "belle femme, yeux verts [SEP] bel homme, barbe [SEP] enfant mignon, taches de rousseur"

Chaque visage reçoit sa description spécifique.

Limitations :

L'ordre de détection des visages n'est pas toujours prévisible. Les visages très similaires peuvent échanger l'ordre entre les générations. Les visages d'arrière-plan peuvent être détectés inopinément.

Comment ciblez-vous des visages dans ComfyUI FaceDetailer ?

FaceDetailer de ComfyUI de Impact Pack nécessite des approches différentes puisqu'il n'a pas de syntaxe [SEP].

Ajustement du seuil :

Le seuil bbox contrôle quels visages détectés sont traités.

Seuil	Effet
Haut (0.7+)	Seuls les visages clairs et proéminents traités
Moyen (0.5)	La plupart des visages visibles traités
Bas (0.3)	Même les petits/visages flous traités

Cibler les visages proéminents :

Augmentez le seuil bbox pour traiter uniquement le visage le plus clairement défini. Cela sélectionne généralement le visage le plus grand ou le plus de face.

Inclure les visages d'arrière-plan :

Abaissez le seuil pour capturer les visages plus petits dans les foules ou l'arrière-plan. Soyez conscient que cela peut inclure des détections non intentionnelles.

Traitement séquentiel :

Exécutez plusieurs passes FaceDetailer avec des paramètres différents. La première passe cible le personnage principal. La deuxième passe cible les personnages secondaires avec des seuils ajustés.

Comment fonctionnent les approches basées sur les masques ?

Les masques offrent le ciblage de visage le plus précis.

Création de masques de personnages :

Générez des masques qui isolent la région du visage de chaque personnage. Utilisez la segmentation, le dessin manuel ou des passes de détection séparées.

Application de masques à FaceDetailer :

Connectez les masques spécifiques aux personnages aux entrées FaceDetailer. Chaque passe FaceDetailer masquée traite uniquement la région spécifiée.

Exemple de flux de travail :

Utilisez SAM ou similaire pour créer des masques pour chaque personnage. Créez des branches FaceDetailer parallèles, une par personnage. Chaque branche a son propre prompt et paramètres. Combinez les résultats.

Avantages :

Contrôle complet sur quel visage reçoit quel traitement. Pas de dépendance à l'ordre de détection. Fonctionne quel que soit le positionnement ou les tailles des visages.

Inconvénients :

Configuration de flux de travail plus complexe. Nécessite une étape de création de masques. Plus de temps de traitement.

Pour les utilisateurs voulant l'amélioration des visages sans flux de travail multi-personnages complexes, Apatero.com offre des fonctionnalités simplifiées d'amélioration des visages.

Qu'est-ce qui affecte l'ordre de détection des visages ?

Comprendre l'ordre de détection aide à prédire quel visage reçoit quel prompt.

Priorité de détection typique :

Taille du visage dans l'image (plus grands détectés en premier). Position (varie selon le détecteur). Clarté et visibilité. Angle du visage (de face préféré).

Facteurs qui changent l'ordre :

Différentes valeurs de graine peuvent légèrement décaler les positions. La régénération peut changer l'ordre de détection. Les différents détecteurs ont des comportements différents.

Rendre l'ordre prévisible :

Utilisez des masques pour le ciblage garanti. Positionnez les personnages distinctement de gauche à droite. Faites des différences de taille significatives. Testez avec votre détecteur spécifique.

Quels sont les problèmes courants et les solutions ?

Les utilisateurs rencontrent des problèmes prévisibles avec le ciblage multi-visages.

Problème : le mauvais visage reçoit le prompt

Le prompt destiné au personnage A s'applique au personnage B.

Solutions :

• Vérifiez l'ordre de détection par test
• Utilisez les masques pour le ciblage garanti
• Échangez l'ordre du prompt pour correspondre à la détection réelle
• Ajustez le seuil pour exclure le mauvais visage

Problème : certains visages ne sont pas détectés

Les visages des personnages sont ignorés entièrement.

Solutions :

• Abaissez le seuil bbox
• Assurez-vous que les visages sont clairement visibles
• Vérifiez l'occlusion ou les angles extrêmes
• Utilisez un modèle de détecteur de visage différent

Problème : les visages d'arrière-plan sont traités

Les visages d'arrière-plan non importants reçoivent l'amélioration.

Solutions :

• Augmentez le seuil bbox
• Utilisez les masques pour exclure l'arrière-plan
• Utilisez la limite de visages maximal
• Considérez l'inpainting pour supprimer les visages indésirables

Problème : résultats incohérents entre les générations

Le ciblage des visages varie entre les générations.

Solutions :

• Utilisez les masques pour la cohérence
• Corrigez les graines pour des mises en page plus prévisibles
• Augmentez le seuil de détection pour la stabilité

Comment créez-vous des prompts efficaces par personnage ?

La construction du prompt affecte le succès du ciblage.

Détails spécifiques au personnage :

Incluez des identifiants uniques pour chaque personnage. "Personnage avec lunettes [SEP] personnage avec barbe" fonctionne mieux que les prompts génériques.

Termes de qualité :

Incluez les termes de qualité dans chaque section de prompt. "Yeux détaillés, haute qualité, belle femme [SEP] yeux détaillés, haute qualité, bel homme"

Éviter les conflits :

N'utilisez pas de termes qui pourraient s'appliquer aux mauvais personnages. Gardez les descriptions mutuellement exclusives quand c'est possible.

Test d'ordre des prompts :

Générez des images de test pour vérifier quel visage reçoit quel prompt. Ajustez l'ordre en fonction du comportement de détection réel.

Foire aux questions

[SEP] fonctionne-t-il dans ComfyUI FaceDetailer ?

Non, [SEP] est spécifique à ADetailer d'Automatic1111. ComfyUI nécessite l'ajustement de seuil ou les approches basées sur les masques.

Combien de visages [SEP] peut-il gérer ?

Pas de limite stricte, mais plus de visages signifie plus de potentiel de confusion d'ordre. Les masques deviennent plus pratiques avec de nombreux visages.

Puis-je cibler les visages par position ?

Pas directement. L'ordre de détection se corrèle avec la position mais n'est pas garanti. Les masques offrent le ciblage basé sur la position.

Que se passe-t-il si les visages sont très similaires ?

Les visages très similaires défient l'ordre de détection. Les masques ou les différenciateurs visuels clairs (lunettes, couleur des cheveux) aident.

Cela fonctionne-t-il avec les visages anime/stylisés ?

Oui, bien que la détection peut être moins fiable. Utilisez les détecteurs conçus pour anime si disponibles.

Puis-je complètement sauter certains visages ?

Utilisez des seuils plus élevés pour exclure les visages moins proéminents, ou utilisez les masques pour traiter uniquement les visages spécifiques.

Comment puis-je gérer les visages qui se chevauchent ?

Les visages qui se chevauchent défient toutes les approches. Considérez la génération avec une meilleure séparation ou le masquage.

Quelle est la meilleure approche pour les personnages cohérents ?

Les masques offrent le ciblage le plus cohérent. Pour les besoins plus simples, l'ajustement de seuil avec un positionnement cohérent fonctionne.

Conclusion

Le ciblage de visages spécifiques dans les images multi-personnages nécessite de comprendre comment fonctionne la détection des visages et appliquer les techniques appropriées. Le mot-clé [SEP] d'ADetailer gère les cas ordonnés simples, tandis que ComfyUI nécessite l'ajustement de seuil ou les flux de travail basés sur les masques.

Approches clés :

Utilisez [SEP] dans A1111 pour les prompts de visage ordonnés. Ajustez le seuil bbox de FaceDetailer pour le traitement sélectif. Créez des masques pour le ciblage garanti de visages spécifiques.

Meilleures pratiques :

Testez l'ordre de détection avant de vous y fier. Utilisez les masques pour les applications complexes ou critiques. Incluez les identifiants spécifiques aux personnages dans les prompts. Vérifiez que les résultats correspondent aux intentions.

Démarrer :

Commencez par l'ajustement de seuil pour les cas simples. Apprenez la création de masques pour les besoins de précision. Documentez ce qui fonctionne pour vos flux de travail spécifiques.

Pour les utilisateurs voulant l'amélioration simplifiée des visages sans complexité de ciblage, Apatero.com offre l'amélioration intuitive des visages qui gère automatiquement les besoins d'amélioration courants.

Maîtriser le ciblage des visages transforme la génération multi-personnages de frustrante à contrôlable. La bonne technique dépend de vos besoins spécifiques et de la tolérance de complexité de flux de travail.