メインコンテンツへスキップ

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.comfy.org/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

ComfyUI が最新版に更新されていることを確認してください。このガイドで紹介するワークフローは、ワークフローテンプレートから入手できます。
テンプレート内に該当のワークフローが見つからない場合、ComfyUI のバージョンが古くなっている可能性があります。（デスクトップ版の更新は若干遅れることがあります）ワークフローを読み込んだ際にノードが欠落している場合の主な原因：
  1. 最新の ComfyUI（Nightly 版）を使用していない
  2. 起動時に一部のノードのインポートに失敗している
MediaPipe は Google のオープンソース機械学習ソリューションで、リアルタイム認識を実現します。ComfyUI では、MediaPipe Face Detection が BlazeFace 検出、FaceMesh v2 ランドマーク推定、ARKit-52 blendshape を単一の統合ワークフローで提供します。 MediaPipe Face Detection は ComfyUI にネイティブ対応しています（PR #14009）。モデルウェイトは Apache 2.0 License のもとで提供されています。 MediaPipe GitHub | Comfy-Org Model Repository

​
主な機能

  • 高速顔検出 — BlazeFace ベースの検出器、近距離（約 2 m）と遠距離（約 5 m）のバリアント
  • 478 の顔ランドマーク — 検出された顔ごとの高密度 FaceMesh v2 キーポイント
  • ARKit-52 blendshape — リアルタイムの表情係数
  • 顔領域マスク — 顔の輪郭、唇、目、虹彩の領域別マスク
  • 顔境界ボックス — DrawBBoxes ノードと互換性のある出力で境界ボックス可視化が可能
対象範囲： 顔検出のみ — BlazeFace + FaceMesh v2 + ARKit blendshape。手、姿勢、全身検出は含まれません。

​
MediaPipe Face Detection ワークフロー

​
1. ワークフローのダウンロード

ComfyUI を最新バージョンにアップデートし、Workflow → Browse Templates に移動して、Utility カテゴリから “Mediapipe: Image Face Detection” を探してください。

ワークフローのJSONをダウンロード

ワークフローをダウンロード

Comfy Cloud で実行

クラウドで開く

サンプル画像をダウンロード

このワークフローの入力サンプル画像を取得
MediaPipe Face Detection プレビュー

​
2. モデルのダウンロード

MediaPipe Face Detection モデルは Comfy-Org MediaPipe model repository でホストされています。 以下のディレクトリ構造に配置してください： 
📂 ComfyUI/
└── 📂 models/
    └── 📂 detection/
        └── mediapipe_face_fp32.safetensors

​
3. ワークフローの使用方法

このワークフローは subgraph（サブグラフ）ノードを使用して、顔検出、可視化、マスク生成を調整します。サブグラフは以下の制御パラメータを公開しています：

Subgraph について

このワークフローは Subgraph ノードを使用したモジュール処理を採用しています。Subgraph のドキュメントを参照して、ワークフローのカスタマイズと拡張方法を学んでください。
サブグラフの入力：
入力説明
image解析する入力画像バッチ
face_landmarkerオプション。空の場合は内蔵モデルローダーを使用。外部 FACE_DETECTION_MODEL 出力を接続して上書き可能
サブグラフのパラメータ：
パラメータデフォルト説明
model_namemediapipe_face_fp32.safetensorsComfyUI/models/detection/ 内のチェックポイント。不足している場合は上記のモデルをダウンロード
detector_variantshortshort — 近距離/大きな顔向けに調整（約 2 m）。full — より小さい/遠い顔もカバー（約 5 m）、低速。both — 両方の検出器を実行し、フレームごとにより多くの顔を見つけた方を採用（約 2 倍のコスト）
num_faces1フレームごとに返す最大顔数。0 = 制限なし（検出されたすべてを返す）。範囲：0–16
custom_face_ovalfalseマスク出力に顔の輪郭領域を含める
custom_lipsfalseマスクに唇を含める（他の有効領域と結合）
custom_left_eyefalseマスクに左目領域を含める
custom_right_eyefalseマスクに右目領域を含める
custom_irisesfalseマスクに虹彩領域を含める
マスク切り替えは内部的にカスタムモードを使用します：チェックされた領域のみが塗りつぶされ、複数の ON 領域はフレームごとに 1 つのマスクに結合されます。 サブグラフの出力：
出力タイプ説明
face_landmarksFACE_LANDMARKSフレームごとの顔データ。478 の 2D/3D ランドマーク、ARKit-52 blendshape、メッシュトポロジデータを含む — 可視化ノードとマスクノードに供給
bboxesBOUNDING_BOX顔境界ボックス — DrawBBoxes ノードと互換
maskMASK有効な領域切り替えから生成されたバイナリマスク

​
4. ワークフローの実行

  1. モデルファイルが ComfyUI/models/detection/ に配置されていることを確認
  2. Load Image ノードで画像を読み込み
  3. 必要に応じて検出パラメータを調整
  4. Queue をクリックするか Ctrl(Cmd) + Enter で実行
  5. ワークフローはメッシュオーバーレイ、境界ボックス、マスクプレビューを出力

​
コミュニティリソース