## 1. 插件简介 ComfyUI_DeepFakeDefenders 是一个专门用来检测图片是否为伪造图片（也就是假脸、换脸图片）的插件。就像是一个图片真假鉴定器，能够帮你判断一张图片是真人拍摄的还是用人工智能技术伪造的。 **插件原地址：** https://github.com/smthemex/ComfyUI_DeepFakeDefenders 这个插件的核心功能就是： - 输入一张图片，它会给出一个分数（从0到1） - 分数越高，表示图片越像是伪造的 - 分数越低，表示图片越像是真实的 - 就像是一个"真假照片检测器" 这个插件基于全球多媒体深度伪造检测大赛（图像赛道）的冠军方案，使用预训练的神经网络模型来评估每张图片并产生预测分数。 ## 2. 如何安装 ### 方法一：使用 ComfyUI Manager（推荐） 1. 打开 ComfyUI Manager 2. 搜索 "DeepFakeDefenders" 3. 点击安装 ### 方法二：手动安装 1. 打开终端/命令行 2. 进入你的 ComfyUI 文件夹下的 custom_nodes 目录 3. 运行以下命令： ```bash git clone https://github.com/smthemex/ComfyUI_DeepFakeDefenders.git ``` ### 下载模型文件 安装完插件后，你还需要下载检测模型： - 百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1hh6Rub60T7UXok5rqACffQ?pwd=gxu5 - 谷歌网盘：https://drive.google.com/drive/folders/1OQkkBn-Wv9PTHaxhXs_JF1IdkIES64pm 下载后，把模型文件放在这个位置： ``` ComfyUI/models/DeepFakeDefender/ ├── ema.state ├── weight.pth ``` ## 3. 节点详解 ### 3.1 DeepFakeDefender_Loader 节点 这个节点就像是一个"模型加载器"，专门用来加载检测假脸的模型。就好比你要用一个专业的显微镜来检查东西，首先得把显微镜组装好、调试好，这个节点就是做这个准备工作的。 该节点负责加载和准备专门用于检测深度伪造图像的深度学习模型，确保你有一个强大的神经网络准备好分析图像的篡改迹象。 #### 3.1.1 输入参数详解 | 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | ckpt_path | ckpt_path | 字符串 | "DeepFakeDefender" | 这是告诉电脑去哪里找检测模型的地址，就像告诉快递员你家的地址一样 | 指定包含预训练权重的检查点文件路径 | 如果你把模型放在默认位置，就用"DeepFakeDefender"；如果放在其他地方，就写完整路径 | #### 3.1.2 输出参数详解 | 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 通俗解释 | 专业解释 | 作用 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | net | net | 这是加载好的检测模型，就像是一个训练好的专家，专门用来判断图片真假 | 已配置并准备执行深度伪造检测的神经网络模型 | 连接到下一个节点，用于实际的图片检测 | | transform_val | transform_val | 这是图片预处理工具，就像是在检测前先把图片"洗干净、摆整齐" | 一组图像变换操作，用于在输入神经网络前预处理图像 | 确保输入图像的格式和尺寸符合模型要求 | ### 3.2 DeepFakeDefender_Sampler 节点 这个节点就是真正的"检测器"，接收图片并判断真假。就像是一个经验丰富的专家，看一眼照片就能告诉你："这张照片有80%的可能是假的"。 该节点旨在分析图像并确定它们是深度伪造的可能性，利用预训练的神经网络模型来评估每个图像并产生预测分数。 #### 3.2.1 输入参数详解 | 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 参数值 | 建议值 | 通俗解释 (能干嘛的) | 专业解释 | 怎么用/举个例子 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | image | image | 图像 | - | 这是你要检测的图片，就像是要检查的"证据" | 需要分析深度伪造检测的输入图像 | 把你怀疑是假脸的图片连到这里 | | net | net | 模型 | - | 这是从上面加载器传过来的检测专家 | 用于深度伪造检测的预训练神经网络模型 | 连接DeepFakeDefender_Loader的net输出 | | transform_val | transform_val | 变换 | - | 这是图片预处理工具，确保图片格式正确 | 应用于输入图像的变换集合 | 连接DeepFakeDefender_Loader的transform_val输出 | | threshold | threshold | 0.000000001-0.999999999 | 0.5 | 这是判断真假的"标准线"，就像考试的及格线 | 用于将图像分类为深度伪造或真实的浮点阈值 | 0.5表示50%以上认为是假的；0.3更宽松，0.7更严格 | | crop_width | crop_width | 256-4096 | 512 | 图片裁剪宽度，就像是把图片裁成统一大小的方块 | 输入图像应该裁剪到的宽度（像素） | 512像素是最佳选择，太小会丢失细节，太大会影响速度 | | crop_height | crop_height | 256-4096 | 512 | 图片裁剪高度，配合宽度把图片裁成正方形 | 输入图像应该裁剪到的高度（像素） | 通常与crop_width保持一致，建议512×512 | #### 3.2.2 输出参数详解 | 参数名 (UI显示) | 参数名 (代码里) | 通俗解释 | 专业解释 | 作用 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | string | string | 这是一份详细的"检测报告"，告诉你每张图片的分数和结论 | 提供每个输入图像预测的详细文本摘要 | 让你看到具体的检测结果和分数 | | above | above | 这是"疑似假图"的集合，分数高于你设定标准的图片 | 预测分数高于指定阈值的图像集合 | 快速找出可能是伪造的图片 | | below | below | 这是"可能真图"的集合，分数低于你设定标准的图片 | 预测分数低于指定阈值的图像集合 | 快速找出可能是真实的图片 | ## 4. 使用技巧和建议 ### 4.1 阈值设置建议 - **0.3-0.4**：比较宽松的标准，适合初步筛选 - **0.5**：平衡的标准，适合大多数情况 - **0.6-0.7**：比较严格的标准，适合需要高精度的场景 ### 4.2 图片裁剪建议 - **512×512**：最佳选择，速度和精度的平衡点 - **256×256**：速度更快，但可能丢失细节 - **1024×1024**：精度可能更高，但处理速度较慢 ### 4.3 工作流程建议 1. 先用DeepFakeDefender_Loader加载模型 2. 将image、net、transform_val连接到DeepFakeDefender_Sampler 3. 根据需要调整threshold参数 4. 查看string输出了解详细结果 5. 使用above和below输出快速分类图片 ## 5. 常见问题解答 ### Q1: 模型加载失败怎么办？ A1: 检查模型文件是否正确放置在 `ComfyUI/models/DeepFakeDefender/` 目录下，确保文件名正确。 ### Q2: 检测结果不准确怎么办？ A2: 可以尝试调整threshold参数，或者使用更高分辨率的crop_width和crop_height。 ### Q3: 处理速度很慢怎么办？ A3: 可以减小crop_width和crop_height的值，比如改为256×256。 ### Q4: 为什么有些明显的假脸检测不出来？ A4: 这个模型有一定的局限性，特别是对于新的伪造技术可能检测精度不够。建议结合人工判断使用。 ## 6. 实际应用场景 ### 6.1 内容审核 可以用于社交媒体平台、新闻网站等，自动检测用户上传的图片是否为伪造内容。 ### 6.2 学术研究 研究人员可以使用这个工具来分析深度伪造技术的发展趋势和检测方法。 ### 6.3 个人使用 普通用户可以用来检测网上看到的可疑图片，提高对虚假信息的识别能力。 ## 7. 注意事项 1. **模型精度限制**：这个检测器并不是100%准确的，特别是对于最新的伪造技术 2. **图片质量要求**：输入图片的质量会影响检测结果，建议使用清晰的图片 3. **处理速度**：较大的图片和较高的裁剪分辨率会影响处理速度 4. **版权声明**：这个工作使用CC BY-NC 4.0许可证 通过这个教程，你现在应该能够熟练使用ComfyUI_DeepFakeDefenders插件来检测图片的真假了。记住，这个工具只是一个辅助手段，最终的判断还是需要结合你的经验和其他证据来做出。
ComfyUI图像合并插件comfyui-merge使用教程 2025-07-03 22:44 ComfyUI 图像合并插件教程 (comfyui-merge) 1. 插件简介 这是一个专门用来合并图片的 ComfyUI 插件，就像用 PS 把多张图片叠在一起那样。它的特别之处在于你精确控制每张图片的混合方式。 GitHub 地址：https://github.com/LingSss9/com
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