ComfyUI용 얼굴 인식·분할·복원 커스텀 노드 모음, ADetailer와 Impact Pack을 대체합니다
중간맛 분석
스택: Python, PyTorch 기반 YOLO11(검출)·커스텀 분할 모델 난이도: 초중급(ComfyUI 워크플로우 경험 필수) 바로 쓸 수 있나: 네, ComfyUI Manager로 원클릭 설치 후 제공되는 전체 워크플로우 JSON을 불러와 즉시 사용 가능합니다. 데모: 의 이미지에서 원본(왼쪽) → 약한 보정(중앙) → 강한 보정(오른쪽)의 얼굴 변환 비교, 마스크 정확도, 색감 교정 전후를 확인할 수 있습니다.
이런 레포예요
이럴 때 쓰면 좋아요
- AI 생성 이미지의 얼굴 품질 개선 및 세부 보정
- 얼굴별로 다른 프롬프트를 적용한 다인물 이미지 편집
- 실사/애니메 혼합 스타일의 일관된 얼굴 처리
- 극단적 포즈·마스크·폐색이 있는 어려운 이미지의 얼굴 감지
핵심 기능
대안 대비 차별점
범용 모델 대신 손으로 큐레이션한 데이터로 훈련한 얼굴 전용 커스텀 모델을 사용해 실사·애니메·NSFW 콘텐츠 전반에서 일관성 있는 검출과 세부 마스킹을 제공하며, 자동 색상 보정과 Differential Diffusion 기반 inpainting으로 기존 도구(ADetailer, Impact Pack)보다 정교한 결과를 냅니다.
준비물
- ComfyUI 설치 완료
- Python 3.8+
바로 시작하기
- ComfyUI Manager 설치 확인
# ComfyUI 실행 상태에서 Manager UI 접속
-
Forbidden Vision 설치 ComfyUI Manager → "Install Custom Nodes" → "Forbidden Vision" 검색 후 설치 클릭
-
ComfyUI 재시작
-
예제 워크플로우 로드 ComfyUI UI에서
comfyui_workflows/Forbidden_Vision_Full_All_In_One.json파일 열기 -
단계별 활성화 Fast Group Bypasser를 사용해 다음 순서로 그룹 활성화:
- Builder만 활성화 → 구성 확인
- Refiner 추가 → 색감·조명 개선
- Second Pass 활성화 → 세부 정제
- Face Fix 필요 시 활성화
- 각 노드 설정 조정 및 반복 각 노드의 denoise_strength(0.2~0.4 권장), CFG 등을 미세 조정
별 추이 · 7일
활용성 · 따라 만들기 좋은가
- 관대한 라이선스
- 테스트 있음
- 예제 디렉토리
- 최근 활동
- AGENTS.md
- llms.txt
- 템플릿
🟢 최근 활동 있음 · 2025년 생성
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