FaceDetailer有哪些输入参数？

共 11 个输入，包括 image（image）、模型（model）、clip（clip）、vae（vae）、正面条件（positive）、负面条件（negative）。

FaceDetailer的输出是什么？

共 6 个输出：image（image）、cropped_refined（cropped_refined）、cropped_enhanced_alpha（cropped_enhanced_alpha）、遮罩（mask）、detailer_pipe（detailer_pipe）、cnet_images（cnet_images）。

FaceDetailer有哪些可调参数？

共 28 个控件参数，包括 guide_size（guide_size）、guide_size_for（guide_size_for）、max_size（max_size）、seed（seed）、steps（steps）、cfg（cfg）。

FaceDetailer属于哪个节点包？

属于「ComfyUI-Impact-Pack」，节点分类为「第三方插件」。

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第三方插件 ComfyUI-Impact-Pack

FaceDetailer

专门用于面部细节增强的综合性节点，它结合了检测、分割和图像生成技术来自动改善图像中的面部质量。

FaceDetailer 2026-01-28 收录 996 次浏览

节点中英文对比

ComfyUI 结构对照

按当前节点配置，分别展示中文与英文节点结构。面板按 ComfyUI 实际界面还原：左侧圆点是输入，右侧圆点与该行最右的名称为输出，下方胶囊是控件参数；控件两端的三角表示可切换的选项。

中文节点 45 项

FaceDetailer

image image

模型 cropped_refined

clip cropped_enhanced_alpha

vae 遮罩

正面条件 detailer_pipe

负面条件 cnet_images

bbox_detector

sam_model_opt

segm_detector_opt

detailer_hook

scheduler_func_opt

guide_size —

guide_size_for —

max_size —

seed —

steps —

cfg —

sampler_name —

scheduler —

denoise —

feather —

noise_mask —

force_inpaint —

bbox_threshold —

bbox_dilation —

bbox_crop_factor —

sam_detection_hint —

sam_dilation —

sam_threshold —

sam_bbox_expansion —

sam_mask_hint_threshold —

sam_mask_hint_use_negative —

drop_size —

wildcard —

cycle —

inpaint_model —

noise_mask_feather —

tiled_encode —

tiled_decode —

英文节点 45 项

FaceDetailer

image image

model cropped_refined

clip cropped_enhanced_alpha

vae mask

positive detailer_pipe

negative cnet_images

bbox_detector

sam_model_opt

segm_detector_opt

detailer_hook

scheduler_func_opt

guide_size —

guide_size_for —

max_size —

seed —

steps —

cfg —

sampler_name —

scheduler —

denoise —

feather —

noise_mask —

force_inpaint —

bbox_threshold —

bbox_dilation —

bbox_crop_factor —

sam_detection_hint —

sam_dilation —

sam_threshold —

sam_bbox_expansion —

sam_mask_hint_threshold —

sam_mask_hint_use_negative —

drop_size —

wildcard —

cycle —

inpaint_model —

noise_mask_feather —

tiled_encode —

tiled_decode —

模型条件 / 数值 Latent 其它类型左圆点 = 输入，右圆点 = 输出可切换选项 — 未设置默认值

面板用于对照参数位置与命名，不做交互；实际节点外观以 ComfyUI 内的主题为准。

参数说明

输入 11 · 输出 6 · 控件 28

依据当前节点关联的 NodesItems 数据，按输入、输出、控件三类分别列出名称与说明。

输入参数 11 项

image image

输入图像，支持单图或多图批处理。

模型 model

图像生成模型，通常为 SD 或 SDXL 类型。

clip clip

文本编码模型。

vae vae

编解码模型。

正面条件 positive

正向提示词。

负面条件 negative

反向提示词。

bbox_detector bbox_detector

用于目标检测的模型组件。

sam_model_opt sam_model_opt

可选。若设置，则将 bbox 区域传入 SAM 获取掩码。

segm_detector_opt segm_detector_opt

可选。分割模型，用于辅助细化 bbox 区域。

detailer_hook detailer_hook

可选。用于自定义细化过程的钩子函数。

scheduler_func_opt scheduler_func_opt

可选。自定义调度函数。一般不需设置，仅高级用户使用。

输出参数 6 项

image image

增强后的完整图像。

cropped_refined cropped_refined

放大区域的裁剪后重建图像。

cropped_enhanced_alpha cropped_enhanced_alpha

带透明通道的增强图像，用于合成。

遮罩 mask

所有检测区域的合并掩码。

detailer_pipe detailer_pipe

组合信息结构，包含模型、Clip、VAE 等上下文。

cnet_images cnet_images

控制图像列表（用于 ControlNet）。

控件参数 28 项

guide_size guide_size

放大后裁剪区域的尺寸，单位为像素。默认值为 512。控制细节增强区域的大小，数值越大代表对目标区域的重建尺寸越高，推荐根据人脸大小设置为 512~768。

guide_size_for guide_size_for

指定 guide_size 用于 bbox（开启）或裁剪区域（关闭）。开启表示 guide_size 控制的是 bbox 放大区域，关闭则表示直接控制裁剪区域，推荐默认开启。

max_size max_size

放大区域的最大宽高限制。默认 1024。限制重建区域的最大尺寸，以防超出模型支持范围，建议不超过模型最大分辨率。

seed seed

随机数种子。

steps steps

采样步数。

cfg cfg

提示词引导系数。

sampler_name sampler_name

采样器名称，

scheduler scheduler

调度器名称。

denoise denoise

去噪强度。

feather feather

掩码羽化像素数，平滑边缘。

noise_mask noise_mask

是否启用噪声遮罩引导去噪过程。

force_inpaint force_inpaint

强制使用 inpaint 模式。

bbox_threshold bbox_threshold

BBox 检测置信度阈值，默认 0.5。

bbox_dilation bbox_dilation

扩展 BBox 尺寸，单位为像素。

bbox_crop_factor bbox_crop_factor

裁剪因子，控制 crop 区域与 bbox 的比例。

sam_detection_hint sam_detection_hint

SAM 的提示模式，决定采样点方式。 - center-1: 中心点 - horizontal-2/vertical-2: 水平/垂直两点 - rect-4: 四角点 - mask-area: 区域平均点 - none: 不使用提示。推荐使用 center-1。

sam_dilation sam_dilation

SAM 探测掩码膨胀像素数。

sam_threshold sam_threshold

SAM 探测敏感度阈值。

sam_bbox_expansion sam_bbox_expansion

SAM 检测区域边界扩展像素。

sam_mask_hint_threshold sam_mask_hint_threshold

SAM 掩码提示的激活阈值。

sam_mask_hint_use_negative sam_mask_hint_use_negative

使用负提示方式。 False: 不使用 Small: 掩码内小区域为负样本 Outter: 外部区域为负样本。推荐使用 False 或 Outter。

drop_size drop_size

最小对象尺寸过滤阈值。用于去除检测出的噪声或碎片对象，建议设为 10~30。

wildcard wildcard

额外的动态提示词，用于增强控制。

cycle cycle

循环细化次数。默认值 1。

inpaint_model inpaint_model

可选。使用 inpaint 模型进行修复。

noise_mask_feather noise_mask_feather

可选。对噪声掩码进一步羽化像素数。

tiled_encode tiled_encode

可选。是否在编码阶段进行分块处理。用于大图像处理，可缓解显存压力。建议在显存不足时启用。

tiled_decode tiled_decode

可选。是否在解码阶段进行分块处理。

节点详解

原理 · 用法 · 常见问题

暂无节点说明

常见问题

按节点参数整理

FaceDetailer是做什么的？: 专门用于面部细节增强的综合性节点，它结合了检测、分割和图像生成技术来自动改善图像中的面部质量。
FaceDetailer有哪些输入参数？: 共 11 个输入，包括 image（image）、模型（model）、clip（clip）、vae（vae）、正面条件（positive）、负面条件（negative）。
FaceDetailer的输出是什么？: 共 6 个输出：image（image）、cropped_refined（cropped_refined）、cropped_enhanced_alpha（cropped_enhanced_alpha）、遮罩（mask）、detailer_pipe（detailer_pipe）、cnet_images（cnet_images）。
FaceDetailer有哪些可调参数？: 共 28 个控件参数，包括 guide_size（guide_size）、guide_size_for（guide_size_for）、max_size（max_size）、seed（seed）、steps（steps）、cfg（cfg）。
FaceDetailer属于哪个节点包？: 属于「ComfyUI-Impact-Pack」，节点分类为「第三方插件」。

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