如何使用 ComfyUI 实现换脸？

上一期我们介绍了如何使用 ComfyUI 生成 App Logo，本期我们介绍下如何使用 ComfyUI 实现换脸。

1. ReActor

第一种方法是使用 ReActor 插件，使用这种方法的效果类似这样：

Workflow 很好搭建，首先你需要安装 ReActor 插件 (opens in a new tab)。如果你不知道如何安装插件可以查阅我写的另一篇教程：安装插件。

添加 ReActor 节点

首先加载我们的默认 workflow，然后双击空白处，输入 ReActor ，然后添加 ReActor Fast Face Swap 节点。然后将该节点的 input image 与 VAE Decode 的 image 相连。

添加其他 Loader 节点

添加一个 load image 节点，选择一张你想要换脸的图片，然后将其与 ReActor 节点的 input face 相连。最后再添加一个 save image 节点，将其与 ReActor 节点的 image 相连。 最后的 workflow 如下：

最后，ReActor Fast Face Swap 上有几个参数需要注意：

1. swap model：没法更换，仅用默认的即可。
2. facedetection：侦测脸的方法，你可以根据你的实际情况选择，但一般我都选第一个。
3. face restore model：有两个模型可供选择：

• CodeFormer (opens in a new tab)
• GFPGAN (opens in a new tab)

将模型下载好后，你需要将其放在 ComfyUI\models\facerestore_models 文件夹中。 我一般选择第二个。

其余参数都比较好理解，你可以根据自己需求进行调整。

2. IPAdapter

第二种方法实现近似 Face Swap，但它也能达到让 AI 生成一张与某个人脸一致的图片。效果类似这样：

但与第一种方法的实现方式刚好相反，这个方法是将原图作为输入，然后让 AI 生成一张与某个人脸一致的图片。这样做的好处有两点：

1. 它不仅仅适用于人类，你还可以使用动物的脸。
2. ReActor 方法更聚焦于换脸，它对头发的处理稍微弱一些，拿上面爱因斯坦的照片为例，你会发现 IPAdapter 生成的图片的头发更像原图。

要想实现这个效果，我推荐使用 ComfyUI IPAdapter Plus (opens in a new tab) 这款插件。

注意，安装好该插件后，你没法直接使用：

1. 你需要在 ComfyUI/models/ 文件夹里创建一个名为 ipadapter 的文件夹，然后下载对应的 IPAdapter 模型，并将其放入该文件夹中。
2. 另外，除了 IPAdapter 模型，你还需要下载 image encoders，并将其放到 ComfyUI/models/clip_vision/ 文件夹中。

只有完成以上两个步骤才能使用此插件。另外，经过我的测试，我会推荐以下几个组合（如果你想了解更多组合，可以看 ComfyUI IPAdapter Plus (opens in a new tab) 的 ReadMe 文档）：

下载好对应的模型后，就可以搭建我们的 workflow 了。

添加 Apply IPAdapter 节点

首先加载我们的默认 workflow，然后双击空白处，输入 Apply IPAdapter，然后将其添加到 workflow 中。然后你可以将 weight 调整到小于 0.8。然后 noise 可以根据实际的输出进行调整，最小可以调整到 0.01。

添加其他 Loader 节点

然后依次添加：

1. Load Image 节点：选择一张你想让 AI 生成的图片。这里需要注意，因为图片会被 CLIP 模型进行编码，编码器会将图像调整大小为 224×224，并将其裁剪到中心位置。所以你导入的图片最好人脸处于图片的正中间，并且图片最好是方形的。不然最终生成的效果会比较差。
2. Load CLIP Version 节点：选择 ViT-H 模型。
3. Load IPAdapter Model 节点：根据你的 Checkpoint 中加载的模型不同，选择对应的 IPAdapter 模型。 最后，将这三个节点依次连接到 Apply IPAdapter 节点。

设置 KSampler 节点

最后设置一下 KSampler 节点：

1. Steps 通常需要比正常多 10 步以上，比如你正常是 25，那这里就需要 35.
2. CFG 建议设置小一点。 最终的 workflow 如下：

另外，再教大家一个技巧，你还可以尝试在 Workflow 里添加多个 Apply IPAdapter 节点，然后将其连接到不同的 KSampler 节点，这样可以使用不同的模型生成图片，如下面这个 workflow 就添加了 SDXL 和 SD 1.5 的 Checkpoint，这样你就能在一个 workflow 下看到两个模型的结果：

3. IPAdapter Inpainting

第二种方法每次运行都是生成新的图片，所以没法做到像第一种方法那样，通过导入第二张图的方式去实现 face swap。

方法三就能解决这个问题，我们还会用到 IPAdapter。但除了它，我们还会用到 Inpainting 功能，这样我们就能将 A 中的某个部分替换成 B 图。比如像这样，我们可以将第一张图的猫脸换成第二张图，最后生成一张柯基宇航员：

Workflow 的搭建也很简单，你可以在 Upscale workflow（如何使用 Upscale 可以查看我的另一篇教程）上添加 IPdapater 即可。最后的 workflow 如下：

特别感谢

• Art Gourieff (opens in a new tab)
• Cubiq (opens in a new tab)