ComfyUI-Facerestore-Tensorrt 插件完全教程

1. 插件简介

ComfyUI-Facerestore-Tensorrt 是一个专门用来修复人脸的超快速插件，原项目地址：https://github.com/yuvraj108c/ComfyUI-Facerestore-Tensorrt

这个插件就像一个专业的人脸美容师，能够把模糊、损坏或者低质量的人脸图片变得清晰、好看。不过它有个特点，就是只能处理已经裁剪好的人脸部分，不能自动找到照片里的脸并修复。

插件能带来什么效果？ - 让模糊的人脸变得清晰 - 修复损坏的人脸细节 - 提高人脸图片的整体质量 - 速度超快，特别是在高端显卡上

根据作者测试，在RTX 3090显卡上，使用Codeformer模型能达到15.6帧每秒的处理速度。

2. 如何安装

第一步：下载插件

1. 打开你的ComfyUI文件夹
2. 进入 custom_nodes 目录
3. 在命令行中运行：

git clone https://github.com/yuvraj108c/ComfyUI-Facerestore-Tensorrt
cd ./ComfyUI-Facerestore-Tensorrt
pip install -r requirements.txt

第二步：下载模型文件

你需要下载ONNX格式的人脸修复模型（这些模型就像不同的美容师，各有各的特长）

第三步：转换模型

运行以下命令把模型转换成TensorRT格式（这就像给美容师换上专业工具）：

python export_trt.py

第四步：放置模型

把转换好的模型文件放到 ComfyUI/models/tensorrt/facerestore 目录里

3. 节点详细解析

3.1 Face Restore Tensorrt 节点

这是插件的核心节点，就像一个专业的人脸修复工作台。你把需要修复的人脸图片放进去，它会输出修复后的高质量人脸图片。

添加方式： 右键点击 → tensorrt → Face Restore Tensorrt

3.2 参数详解

重要提醒： 这个插件目前只能处理已经裁剪好的人脸图片，不能自动识别整张照片中的人脸位置。你需要先用其他节点把人脸部分单独裁剪出来。

4. 使用技巧和建议

4.1 输入图片准备

• 确保输入的是已经裁剪好的人脸图片
• 人脸应该占据图片的主要部分
• 图片不要太小，否则修复效果不明显

4.2 模型选择

• Codeformer模型：更适合真实感强的人脸修复
• GFPGAN模型：在某些情况下效果更自然

4.3 性能优化

• 使用高端NVIDIA显卡能获得最佳性能
• 确保安装了最新版本的TensorRT
• 第一次运行可能较慢，后续会快很多

5. 常见问题解答

Q1：为什么插件不能自动找到照片中的人脸？

A1：这个插件专门设计用来快速处理已经裁剪好的人脸。如果你需要自动检测人脸，需要先用其他人脸检测节点。

Q2：我的显卡不是RTX系列，能用吗？

A2：理论上支持所有NVIDIA显卡，但性能会根据显卡型号有所不同。RTX系列显卡效果最好。

Q3：模型文件转换失败怎么办？

A3：检查是否正确安装了TensorRT和相关依赖包。确保Python环境配置正确。

Q4：处理后的人脸看起来不自然？

A4：可能是输入图片质量问题，或者模型选择不合适。尝试换个模型或调整输入图片。

Q5：插件运行很慢？

A5：第一次运行会比较慢，因为需要初始化模型。后续运行会快很多。如果一直很慢，检查显卡驱动和TensorRT安装。

6. 工作流程建议

1. 人脸检测 → 使用其他节点检测并裁剪人脸
2. 预处理 → 调整裁剪后的人脸图片大小和质量
3. 人脸修复 → 使用本插件修复人脸
4. 后处理 → 将修复后的人脸合成回原图

7. 注意事项

• 这是一个实验性项目，可能存在一些不稳定的情况
• 目前只支持单个人脸处理，不支持批量处理
• 需要一定的技术基础来完成安装和配置
• 对硬件要求较高，建议使用高端显卡

8. 总结

ComfyUI-Facerestore-Tensorrt 是一个非常专业的人脸修复插件，虽然使用起来需要一些技术基础，但修复效果和处理速度都非常出色。如果你经常需要处理人脸图片，这个插件能大大提高你的工作效率。

记住，这个插件就像一个专业的人脸美容师，给它合适的"原材料"（裁剪好的人脸图片），它就能给你惊喜的效果！