ADetailer シングルキャラクター焦点 - マルチキャラクター画像で特定の顔をターゲットする方法2025
ADetailerとFaceDetailerをマスターして、マルチパーソン画像で単一キャラクターに焦点を当てます。ComfyUIで異なるプロンプトで特定の顔をターゲットする完全ガイド。
複数のキャラクターで画像を生成しましたが、1つだけ顔の強化が必要です。ADetailerはすべての顔を同じ設定で修正し続けるか、さらに悪いことに、間違った特性を間違った人に適用します。このガイドでは、個別の治療のために特定の顔をターゲットする方法を示します。
簡潔な答え： Automatic1111のADetailerで、[SEP]キーワードを使用して外観の順序で異なる顔に異なるプロンプトを適用します。ComfyUIのFaceDetailer（Impact Pack）では、特定の顔をターゲットするためにbbox閾値を調整するか、マスク付きの別々のFaceDetailerパスを使用して個別のキャラクターを隔離します。
- ADetailer [SEP]キーワードは出現順序で異なる顔のプロンプトを分離します
- ComfyUI FaceDetailerは顔選択に閾値調整を使用します
- より高いbbox閾値は、より顕著で明確な顔をターゲットします
- より低い閾値は、より小さいまたはより明確でない顔をキャッチします
- マスクベースのアプローチは最も正確な制御を提供します
マルチキャラクターの顔の課題は何ですか？
ADetailerまたはFaceDetailerが複数の人を持つ画像で実行される場合、同じ設定で検出されたすべての顔を処理します。これはキャラクターが異なる治療を必要とするときに問題を作成します。
一般的な問題：
すべての顔は同じ強化プロンプトを取得し、キャラクター間の特性出血を引き起こします。キャラクター固有の機能（目の色、表現）は間違った人に適用されます。品質は単一の設定で顔全体にわたって異なります。
なぜこれが起こるのか：
顔詳細家は顔を検出し、ループで強化を適用することで機能します。特定のターゲティングなしで、各顔は同一の処理を受け取ります。
- A1111で順序付けられた顔プロンプトに[SEP]を使用する
- ComfyUIで顔選択に対する閾値調整
- マスクベースの隔離テクニック
- 顔検出順序の操作
- ターゲティングの問題のトラブルシューティング
ADetailerで[SEP]をどのように使用しますか？
Automatic1111のADetailer拡張機能は、異なる顔に異なるプロンプトを適用するための[SEP]キーワードをサポートしています。
基本的な構文：
ADetailerプロンプトフィールドで、[SEP]でプロンプトを分離します：
「緑の目、金髪[SEP]青い目、濃い髪[SEP]茶色の目、赤い髪」
それはどのように機能するか：
ADetailerは検出順序（通常は左から右へ、より大きな顔の最初）で顔を処理します。最初に検出された顔は最初のプロンプトを取得します。2番目に検出された顔は2番目のプロンプトを取得します。追加の顔はパターンを続けます。
例：
画像には3人がいます：左の女性、中央の男性、右の子供。
プロンプト：「美しい女性、緑の目[SEP]ハンサムな男、ひげ[SEP]かわいい子供、そばかす」
各顔は特定の説明を受け取ります。
制限：
顔検出順序は常に予測可能ではありません。非常に似た顔は世代間で順序をスワップできます。背景の顔は予期せず検出される可能性があります。
ComfyUIのFaceDetailerで顔をターゲットする方法は？
ComfyUIのImpact PackのFaceDetailerは[SEP]構文がないため、異なるアプローチが必要です。
閾値調整：
bbox閾値は処理される検出された顔を制御します。
| 閾値 | 効果 |
|---|---|
| 高い（0.7以上） | 明確で顕著な顔のみが処理されます |
| 中程度（0.5） | ほとんどの見えている顔が処理されます |
| 低い（0.3） | 小さい、不明確な顔でも処理されます |
顕著な顔をターゲット：
bbox閾値を上げて、最も明確に定義された顔のみを処理します。これは通常、最大または最前面の顔を選択します。
背景の顔を含む：
閾値を低くして、群衆または背景の小さな顔をキャッチします。これは意図しない検出を含める可能性があることに注意してください。
連続処理：
異なる設定で複数のFaceDetailerパスを実行します。最初のパスはメインキャラクターをターゲットします。2番目のパスは調整された閾値で二次キャラクターをターゲットします。
マスクベースのアプローチはどのように機能しますか？
マスクは最も正確な顔ターゲティングを提供します。
キャラクターマスクの作成：
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各キャラクターの顔領域を隔離するマスクを生成します。セグメンテーション、手動描画、または個別の検出パスを使用します。
FaceDetailerにマスクを適用する：
キャラクター固有のマスクをFaceDetailer入力に接続します。各マスク付きFaceDetailerパスは指定された領域のみを処理します。
ワークフロー例：
SAMまたは同様を使用して各キャラクターのマスクを作成します。キャラクターごとに1つの平行FaceDetailerブランチを作成します。各ブランチ独自のプロンプトと設定を持っています。結果を組み合わせます。
利点：
どの顔がどの治療を受けるかについて完全な制御。検出順序への依存なし。顔の位置やサイズに関係なく機能します。
欠点：
より複雑なワークフローのセットアップ。マスク作成ステップが必要。より多くの処理時間。
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顔検出順序に影響を与えるのは何ですか？
検出順序を理解することは、どの顔がどのプロンプトを取得するかを予測するのに役立ちます。
典型的な検出優先度：
画像内の顔サイズ（大きい最初に検出）。位置（検出器によって異なります）。明確さと可視性。顔の角度（前向きが好ましい）。
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順序を変更する要因：
異なるシード値は位置をわずかにシフトさせる可能性があります。再生成は検出順序を変更できます。異なる検出器は異なる動作をしています。
順序を予測可能にする：
ターゲティングを保証するマスクを使用します。キャラクターを左から右に明確に配置します。サイズの差を大幅にする。特定の検出器でテストします。
一般的な問題と解決策は何ですか？
ユーザーはマルチフェイスターゲティングで予測可能な問題に遭遇します。
問題：間違った顔がプロンプトを取得する
キャラクターAを対象としたプロンプトがキャラクターBに適用されます。
ソリューション：
- テストして検出順序を確認する
- ターゲティングを保証するマスクを使用する
- 実際の検出に合わせてプロンプト順序をスワップする
- 間違った顔を除外するように閾値を調整する
問題：いくつかの顔が検出されていない
キャラクターの顔は完全にスキップされます。
ソリューション：
- bbox閾値を低くする
- 顔が明確に見えることを確認する
- オクルージョンまたは極端な角度をチェックする
- 異なる顔検出器モデルを使用する
問題：背景の顔が処理される
重要でない背景の顔は強化を受け取ります。
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ソリューション：
- bbox閾値を上げる
- マスクを使用して背景を除外する
- 最大顔数制限を使用する
- インペイントを検討して不要な顔を削除する
問題：世代を通じて一貫していない結果
顔ターゲティングは世代間で異なります。
ソリューション：
- 一貫性のためにマスクを使用する
- より予測可能なレイアウトのシードを修正する
- より安定性のために検出閾値を上げる
効果的なあたりのキャラクタープロンプトをどのように作成しますか？
プロンプトの構造はターゲティング成功に影響します。
キャラクター固有の詳細：
各キャラクターの一意の識別子を含めます。「眼鏡を持つキャラクター[SEP]ひげを持つキャラクター」は一般的なプロンプトよりも良く機能します。
品質用語：
各プロンプトセクションに品質用語を含めます。「詳細な目、高品質、美しい女性[SEP]詳細な目、高品質、ハンサムな男」
競合の回避：
間違ったキャラクターに適用される用語を使用しないでください。可能な限り説明を相互排他的に保ちます。
プロンプト順序テスト：
テスト画像を生成して、どの顔がどのプロンプトを受け取るかを確認します。実際の検出動作に基づいて順序を調整します。
よくある質問
[SEP]はComfyUI FaceDetailerで機能しますか？
いいえ、[SEP]はAutomatic1111のADetailerに固有です。ComfyUIには閾値調整またはマスクベースのアプローチが必要です。
[SEP]は何個の顔を処理できますか？
厳格な制限はありませんが、より多くの顔は順序の混乱のためのより多くの可能性を意味します。マスクはより多くの顔でより実用的になります。
位置で顔をターゲットできますか？
直接的ではありません。検出順序は位置と相関していますが、保証されていません。マスクは位置ベースのターゲティングを提供します。
顔が非常に似ている場合はどうなりますか？
非常に似た顔は検出順序に挑戦します。マスクまたは明確なビジュアル識別者（眼鏡、髪の色）は役に立ちます。
これはアニメ/様式化された顔で機能しますか？
はい、ただし検出がより信頼できるかもしれません。利用可能な場合は、アニメ用に設計された検出器を使用します。
特定の顔を完全にスキップできますか？
より高い閾値を使用して顔の目立たない顔を除外するか、マスクを使用して特定の顔のみを処理します。
重なり合う顔をどのように処理しますか？
重なり合う顔はすべてのアプローチに挑戦します。より良い分離またはマスキングで生成することを検討してください。
一貫したキャラクターにとって最高のアプローチは何ですか？
マスクは最も一貫したターゲティングを提供します。より単純なニーズの場合、一貫した配置を備えた閾値調整が機能します。
結論
マルチキャラクター画像で特定の顔をターゲットするには、顔検出の仕組みを理解し、適切な技術を適用する必要があります。ADetailerの[SEP]キーワードは単純な順序付けケースを処理しますが、ComfyUIには閾値調整またはマスクベースのワークフローが必要です。
主なアプローチ：
A1111で順序付けられた顔プロンプトに[SEP]を使用します。選択的処理のためにFaceDetailer bbox閾値を調整します。特定の顔の保証されたターゲティング用のマスクを作成します。
ベストプラクティス：
それに頼る前に検出順序をテストします。複雑または重要なアプリケーション向けマスクを使用します。プロンプトにキャラクター固有の識別子を含めます。結果が意図に一致することを確認します。
始める：
単純な場合は閾値調整から開始します。精度ニーズのマスク作成を学びます。特定のワークフローに対して機能するものを文書化します。
ターゲティング複雑性なしで簡素化された顔の強化を望むユーザーの場合、Apatero.comは一般的な強化ニーズを自動的に処理する直感的な顔の改善を提供します。
顔ターゲティングをマスターすることは、フラストレーションから制御可能なマルチキャラクター生成を変換します。正しいテクニックはあなたの特定のニーズとワークフロー複雑性の許容度に依存します。
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