ADetailer מקוד דמות יחיד - כיצד לכלול פנים ספציפיות בתמונות מרובות תווים 2025

יצרת תמונה עם דמויות מרובות, אך רק אחת צריכה שיפור פנים. ADetailer מתמשך לתקן את כל הפנים עם אותו הגדרות, או גרוע יותר, החל מאפיינים לא נכונים לאנשים הלא נכונים. מדריך זה מראה לך כיצד לכלול פנים ספציפיות לטיפול בודד.

תשובה מהירה: ב-Automatic1111 של ADetailer, השתמש במילת המפתח [SEP] כדי להחיל הנושא שונה על פנים שונות בסדר הופעה. ב-ComfyUI של FaceDetailer (Impact Pack), התאם בthreshold bbox לכלול פנים ספציפיות, או השתמש בmasks פרידות FaceDetailer עם masks כדי לבדוד דמויות בודדות.

מה האתגר עם פנים דמויות מרובות?

כאשר ADetailer או FaceDetailer פעולה על תמונות עם אנשים מרובים, זה עיבדים את כל פנים גילוי עם אותו הגדרות. זה יוצר בעיות כאשר דמויות צריכות טיפולים שונים.

בעיות נפוצות:

את כל הפנים קבל את אותו הן prompt, גורם שיש דמות בקרב דמויות. תכונות דמות-ספציפיות (צבע עין, ביטויים) חלים לאנשים הלא נכונים. איכות משתנה על פני פנים עם הגדרות יחיד.

למה זה קורה:

מפרטי פנים עובדים על ידי זיהוי פנים וחל שיפור לולאה. ללא כלול ספציפי, כל פנים מקבל עיבוד זהה.

כיצד אתה משתמש [SEP] ב-ADetailer?

הרחבת Automatic1111 של ADetailer תומכת במילת המפתח [SEP] להחלת prompts שונה לפנים שונה.

תחביר בסיסי:

בשדה ADetailer prompt, הפרד prompts עם [SEP]:

"עיניים ירוקות, שיער בלונדיני [SEP] עיניים כחולות, שיער כהה [SEP] עיניים חומות, שיער אדום"

כיצד זה עובד:

ADetailer תהליכים פנים בסדר זיהוי (בדרך כלל משמאל לימין, פנים גדולות תחילה). פנים גילוי ראשון קבל ראשון prompt. פנים גילוי שנייה קבל שנייה prompt. פנים נוסף המשיך הדפוס.

דוגמה:

תמונה יש שלושה אנשים: אישה בשמאל, איש באמצע, ילד בימין.

Prompt: "אישה יפה, עיניים ירוקות [SEP] איש נאה, זקן [SEP] ילד חמוד, נמשים"

כל פנים קבל את התיאור הספציפי שלו.

הגבלות:

סדר זיהוי פנים לא תמיד צפוי. פנים דומות מאוד עשויה להחליף סדר בין דורים. פנים רקע עשויה להיות גילוי בלתי צפוי.

כיצד אתה כלול פנים ב-ComfyUI FaceDetailer?

ComfyUI של FaceDetailer מ-Impact Pack דורש דרכים שונות מכיוון שאין לו [SEP] תחביר.

התאמת סף:

בthreshold bbox שולט באילו פנים גילוי מעובדות.

סף	אפקט
גבוה (0.7+)	רק פנים ברורות, בולטות מעובדות
בינוני (0.5)	רוב הפנים גלויות מעובדות
נמוך (0.3)	אפילו פנים קטנות/לא ברורות מעובדות

כלול פנים בולטות:

הגדל bbox סף לתהליך רק את הפנים המוגדרות בבהירות ביותר. זה בדרך כלל בוחר את הפנים הגדולה ביותר או הפנות-פנות ביותר.

כולל פנים רקע:

סף נמוך יותר כדי לתפוס פנים קטנות בקהלים או רקע. להיות מודע זה עשוי לכלול גילויים לא כוללים.

עיבוד מסודר:

הפעל עברות FaceDetailer מרובות עם הגדרות שונה. עברה ראשון מכווני דמות ראשי. עברה שנייה מכווני דמויות משניות עם סף מתואם.

כיצד דרכים מבוססות mask עובדות?

Masks לספק את כלול הפנים מדויק ביותר.

יצירת דמות Masks:

יצור masks שבדוד את אזור פנים של כל דמות. השתמש בsegmentation, ציור ידני, או עברות זיהוי פרידות.

החל Masks ל-FaceDetailer:

חבר דמות-ספציפיות masks ל-FaceDetailer תשומות. כל עברה מוסכמת FaceDetailer רק תהליך את אזור ציווי.

דוגמה זרימת עבודה:

השתמש ב-SAM או דומה ליצור masks עבור כל דמות. צור branches FaceDetailer מקבילים, אחד לכל דמות. כל ענף יש את הוא שלו prompt והגדרות. שלב תוצאות.

יתרונות:

שליטה מוחלטת על איזה פנים קבל איזה טיפול. לא תלות בסדר זיהוי. עבודות ללא תלות בעמדות פנים או גדלים.

חסרונות:

זרימת עבודה יותר מורכבת הגדרה. דורש שלב יצירת mask. עיבוד יותר זמן.

עבור משתמשים רוצים שיפור פנים ללא זרימות עבודה מרובות דמויות מורכבות, Apatero.com מספק תכונות משופרות פנים פשוטות.

מה משפיע על סדר זיהוי פנים?

הבנת סדר זיהוי עוזרת צפוי איזה פנים קבל איזה prompt.

סדר עדיפות טיפוסי:

גודל פנים בתמונה (גדול יותר גילוי ראשון). עמדה (משתנה לפי גלאי). בהירות וגלויות. זווית פנים (פנות-פנות עדיף).

גורמים שמשנים סדר:

ערכי זרע שונה עשויה להוביל עמדות מעט. דור ממחדש יכול לשנות סדר זיהוי. גלאים שונה יש התנהגויות שונה.

עמדה עמדה צפויה:

השתמש ב-masks עבור כלול מובטח. עמדה דמויות במיוחד משמאל-לימין. הפוך הפרשי גודל משמעותי. בדוק עם הגלאי הספציפי שלך.

מה הם בעיות נפוצות וקבוצות?

משתמשים נתקלים בבעיות צפויות עם כלול פנים מרובות.

בעיה: פנים לא נכון קבל Prompt

ה-prompt יעד עבור דמות A חלים לדמות B.

קבוצות:

• אמת סדר זיהוי לפי בדיקה
• השתמש ב-masks עבור כלול מובטח
• החלף סדר prompt להתאים זיהוי בפועל
• התאם סף להחריג את הפנים הלא נכון

בעיה: חלק פנים לא גילוי

דמות פנים דלג לחלוטין.

קבוצות:

• סף bbox נמוך יותר
• וודא פנים כלל גלויות
• בדוק עבור חסימה או זוויות קיצוניות
• השתמש במודל גלאי פנים שונה

בעיה: רקע פנים מעובדות

פנים רקע לא חשובות קבל שיפור.

קבוצות:

• סף bbox גדול יותר
• השתמש ב-masks להחריג רקע
• השתמש בגבול פנים מקסימום
• שקול inpainting להסרת פנים לא רצוי

בעיה: תוצאות לא עקביות על פני דורים

כלול פנים משתנה בין דורים.

קבוצות:

• השתמש ב-masks לעקביות
• תיקון זרעים למעשרות צפויות יותר
• סף זיהוי גדול יותר לתציבות

כיצד אתה יוצר Effective Per-Character Prompts?

בנייה prompt משפיע על כלול הצלחה.

פרטים דמות-ספציפיים:

כלול משהו ייחודיים עבור כל דמות. "דמות עם משקפיים [SEP] דמות עם זקן" עובד טוב יותר מ-prompts גנרי.

תנאים איכות:

כלול תנאים איכות בכל סעיף prompt. "פנים מפורטות, איכות גבוהה, אישה יפה [SEP] פנים מפורטות, איכות גבוהה, איש נאה"

הימנע קונפליקטים:

אל תשתמש בתנאים שעשויים להחיל לדמויות לא נכונות. שמור תיאורים בלעדי כאשר אפשרי.

בדיקת סדר Prompt:

יצור בדיקה תמונות לאמת איזה פנים קבל איזה prompt. התאם סדר בהתאם להתנהגות זיהוי בפועל.

שאלות נשאלות בתדירות גבוהה

האם [SEP] עובד ב-ComfyUI FaceDetailer?

לא, [SEP] ספציפי ל-Automatic1111 של ADetailer. ComfyUI דורש התאמת סף או דרכים מבוססות mask.

כמה פנים יכול [SEP] להטיל?

אין גבול קשה, אך יותר פנים אומר יותר פוטנציאל לסדר בלבול. Masks הופך יותר מעשי עם פנים רבות.

יכול אני לכלול פנים לפי עמדה?

לא ישירות. סדר זיהוי correlates עם עמדה אך לא מובטח. Masks לתת כלול עמדה-מבוסס.

מה אם פנים דומות מאוד?

פנים דומות מאוד אתגר סדר זיהוי. Masks או משהו חזותי ברור (משקפיים, צבע שיער) עזור.

האם זה עובד עם פנים אנימה/כפופה?

כן, אם כי זיהוי עשוי להיות פחות אמין. השתמש בגלאים תוכניים עבור אנימה אם זמין.

יכול אני לדלג פנים מסוימות לחלוטין?

השתמש בסף גדול יותר להחריג פנים פחות בולטות, או השתמש ב-masks לתהליך רק פנים ספציפיות.

כיצד אני מטפל בפנים חופפות?

פנים חופפות אתגר את כל הדרכים. שקול יצור עם הפרדה טובה יותר או masking.

מה הדרך הטובה ביותר עבור דמויות עקביות?

Masks לתן כלול עקביות ביותר. עבור צורכים פשוטים יותר, התאמת סף עם עמדה עקבית עובדות.

מסקנה

כלול פנים ספציפיות בתמונות דמויות מרובות דורש הבנת כיצד פנים זיהוי עובדות וחל טכניקות מתאימות. מילת המפתח [SEP] של ADetailer מטפל במקרים מסודרים פשוטים, בעוד ComfyUI דורש התאמת סף או זרימות עבודה מבוססות mask.

דרכים עיקריות:

השתמש [SEP] ב-A1111 עבור מסודרות פנים prompts. התאם FaceDetailer bbox סף עבור עיבוד בחירה. יצור masks עבור כלול מובטח של פנים ספציפיות.

פרקטיקות טובות:

בדוק סדר זיהוי לפני הסתמכות על זה. השתמש ב-masks עבור יישומים מורכבים או קריטיים. כלול משהו דמות-ספציפיים ב-prompts. אמת תוצאות תאמה כוונות.

התחלה:

התחל עם התאמת סף עבור מקרים פשוטים. למד יצירת mask עבור צרכים דיוק. תיעוד מה עובדות עבור זרימות עבודה ספציפיות שלך.

עבור משתמשים רוצים שיפור פנים פשוטות ללא מורכבות כלול, Apatero.com מספק שיפור פנים אינטואיטיבי שמטפל צורכי שיפור נפוץ באופן אוטומטי.

שליטה כלול פנים טרנספורמים דור דמויות מרובות מתסכול לשלט. הטכניקה הנכונה תלויה בצרכים ספציפיים שלך וסובלנות מורכבות זרימת עבודה.