> ## 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.

# MediaPipeFaceLandmarker - ComfyUI Built-in Node Documentation

> Complete documentation for the MediaPipeFaceLandmarker node in ComfyUI. Learn its inputs, outputs, parameters and usage.

## 개요

이미지에서 얼굴을 감지하고 MediaPipe의 BlazeFace 및 FaceMesh 모델을 사용하여 각 얼굴의 468개 얼굴 랜드마크(주요 지점)를 식별합니다. 또한 표정 분석을 위한 ARKit-52 블렌드셰이프 계수를 계산합니다. 이 노드는 배치로 여러 이미지를 처리할 수 있으며, 감지된 각 얼굴에 대한 랜드마크 데이터와 경계 상자를 모두 출력합니다.

## 입력

| 매개변수                     | 설명                                                                                                                                                                                                                             | 데이터 타입                 | 필수 여부 | 범위                                               |
| ------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ---------------------- | ----- | ------------------------------------------------ |
| `face_detection_model`   | 랜드마크 감지에 사용할 MediaPipe 얼굴 감지 모델입니다.                                                                                                                                                                                            | FACE\_DETECTION\_MODEL | 예     |                                                  |
| `image`                  | 얼굴을 감지할 입력 이미지 또는 이미지 배치입니다.                                                                                                                                                                                                   | IMAGE                  | 예     |                                                  |
| `detector_variant`       | 얼굴 감지기 범위입니다. `"short"`는 근접 얼굴(카메라로부터 약 2m 이내)에 최적화되어 있습니다. `"full"`은 더 멀리 있거나 작은 얼굴(최대 약 5m)까지 감지하지만 속도가 느립니다. `"both"`는 두 감지기를 모두 실행하여 프레임당 더 많은 얼굴을 찾은 쪽을 유지합니다(감지 비용 약 2배). 기본값: `"short"`.                                | COMBO                  | 예     | `"short"`<br />`"full"`<br />`"both"`            |
| `num_faces`              | 프레임당 반환할 최대 얼굴 수입니다. 0은 제한 없음(감지된 모든 얼굴 반환)을 의미합니다. 기본값: 1.                                                                                                                                                                    | INT                    | 예     | 0 \~ 16                                          |
| `min_confidence`         | BlazeFace 점수 임계값입니다. 낮은 값을 설정하면 작거나 가려진 얼굴을 감지하는 데 도움이 됩니다. 기본값: 0.5.                                                                                                                                                          | FLOAT                  | 아니요   | 0.00 \~ 1.00                                     |
| `missing_frame_fallback` | 배치 내에서 감지가 실패한 경우 프레임별 동작입니다. `"empty"`는 해당 프레임을 얼굴 없이 둡니다. `"previous"`는 가장 최근에 성공한 감지 결과를 복사합니다. `"interpolate"`는 성공한 프레임 사이의 랜드마크/경계상자/블렌드셰이프를 선형 보간합니다. 다중 얼굴의 경우 탐욕적 경계상자 중심 최근접 이웃 방식으로 프레임 간 얼굴을 짝짓습니다. 기본값: `"empty"`. | COMBO                  | 아니요   | `"empty"`<br />`"previous"`<br />`"interpolate"` |

## 출력

| 출력 이름    | 설명                                                                                                | 데이터 타입          |
| -------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------- |
| `bboxes` | 프레임별 얼굴 감지 결과를 포함하는 구조화된 출력으로, 468개 얼굴 랜드마크, ARKit-52 블렌드셰이프 계수, 변환 행렬 및 메시 시각화를 위한 연결 집합을 포함합니다. | FACE\_LANDMARKS |
| `bboxes` | 감지된 각 얼굴의 경계 상자 목록으로, 좌표(x, y, 너비, 높이), 레이블 "face" 및 신뢰도 점수를 포함합니다. 입력 프레임당 하나의 목록입니다.            | BOUNDING\_BOX   |

> 이 문서는 AI에 의해 생성되었습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 기여해 주세요! [GitHub에서 편집](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/MediaPipeFaceLandmarker/ko.md)

***

**Source fingerprint (SHA-256):** `f60ed6201288a59d65d62cc98c12f227a353870c36decea8da81a063cfdf2bba`