MediaPipe 是 Google 开源的实时感知机器学习解决方案。在 ComfyUI 中,MediaPipe Face Detection 集成了 BlazeFace 检测、FaceMesh v2 关键点估计和 ARKit-52 blendshape,全部在一个统一的工作流中完成。 MediaPipe Face Detection 已原生集成到 ComfyUI(PR #14009),模型权重基于 Apache 2.0 License 提供。 MediaPipe GitHub | Comfy-Org Model RepositoryDocumentation Index
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主要功能
- 快速人脸检测 — 基于 BlazeFace 的检测器,支持近距离(约 2 米)和远距离(约 5 米)检测
- 478 个面部关键点 — 每张人脸密集的 FaceMesh v2 关键点
- ARKit-52 blendshape — 实时面部表情系数
- 面部区域遮罩 — 面部轮廓、嘴唇、眼睛和虹膜的逐区域遮罩
- 人脸边界框 — 输出兼容
DrawBBoxes节点用于边界框可视化
范围说明: 仅人脸检测 — BlazeFace + FaceMesh v2 + ARKit blendshape。不包括手部、姿态或整体检测。
MediaPipe Face Detection 工作流
1. 下载工作流
将 ComfyUI 更新到最新版本,然后进入Workflow → Browse Templates,在 Utility 分类下找到 “Mediapipe: Image Face Detection”。
下载工作流 JSON 文件
下载工作流
在 Comfy Cloud 中运行
在云端打开
下载示例图片
获取此工作流的示例输入图片
2. 下载模型
MediaPipe Face Detection 模型托管在 Comfy-Org MediaPipe model repository 上。 将其放置在以下目录结构中:3. 使用工作流
本工作流使用一个 subgraph(子图)节点来协调人脸检测、可视化和遮罩生成。子图暴露了以下控制参数:了解 Subgraph
本工作流使用 Subgraph 节点进行模块化处理。查看 Subgraph 文档了解如何自定义和扩展工作流。
| 输入 | 描述 |
|---|---|
| image | 要分析的输入图片批次 |
| face_landmarker | 可选。留空则使用内置模型加载器。连接外部 FACE_DETECTION_MODEL 输出可覆盖 |
| 参数 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
| model_name | mediapipe_face_fp32.safetensors | ComfyUI/models/detection/ 目录下的模型文件。如缺失则下载上述模型 |
| detector_variant | short | short — 针对近距离/大脸优化(约 2 米范围)。full — 覆盖更小/更远的人脸(约 5 米),速度较慢。both — 同时运行两个检测器,保留每帧检测到更多人脸的结果(约 2 倍开销) |
| num_faces | 1 | 每帧最多返回的人脸数。0 = 不限制(返回所有检测结果)。范围:0–16 |
| custom_face_oval | false | 在遮罩输出中包含面部轮廓区域 |
| custom_lips | false | 在遮罩中包含嘴唇(与其他启用的区域合并) |
| custom_left_eye | false | 在遮罩中包含左眼区域 |
| custom_right_eye | false | 在遮罩中包含右眼区域 |
| custom_irises | false | 在遮罩中包含虹膜区域 |
| 输出 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| face_landmarks | FACE_LANDMARKS | 每帧人脸数据,包含 478 个 2D/3D 关键点、ARKit-52 blendshape、网格拓扑数据——输入到可视化和遮罩节点 |
| bboxes | BOUNDING_BOX | 人脸边界框——兼容 DrawBBoxes 节点 |
| mask | MASK | 基于启用的区域切换生成的二值遮罩 |
4. 运行工作流
- 确保模型文件已放置在
ComfyUI/models/detection/目录 - 在
Load Image节点加载一张图片 - 根据需要调整检测参数
- 点击
Queue或使用Ctrl(Cmd) + Enter运行 - 工作流输出网格覆盖图、边界框和遮罩预览
社区资源
- MediaPipe GitHub — MediaPipe 上游框架
- Comfy-Org/mediapipe — 官方 ComfyUI 模型权重
- ComfyUI Subgraph 指南 — 了解子图的工作原理