ComfyUI-KEEP 插件完整使用教程

1. 插件简介

ComfyUI-KEEP 是一个专门用来让脸部变得更清晰、更好看的插件！想象一下，你有一张老照片或者模糊的自拍，这个插件就像是一个神奇的美颜修复师，可以让照片里的脸变得清晰动人。

GitHub原地址： https://github.com/wildminder/ComfyUI-KEEP

这个插件最厉害的地方在于： - 可以让模糊的脸变清晰（就像给照片换了个高清镜头） - 可以一口气处理很多张照片（比如视频的每一帧） - 还能选择不同的脸部修复模式，包括专门为亚洲人脸优化的版本

2. 如何安装

方法一：通过ComfyUI管理器安装（推荐）

打开ComfyUI
点击管理器（Manager）
搜索"ComfyUI-KEEP"
点击安装

方法二：手动安装

打开命令行工具
输入以下命令：

git clone https://github.com/wildminder/ComfyUI-KEEP.git

把下载的文件夹放到 ComfyUI/custom_nodes/ 目录下
在插件目录中运行：

pip install -r requirements.txt

重启ComfyUI

小贴士： 第一次使用时，插件会自动下载一些必要的文件，这可能需要几分钟时间，请耐心等待。

3. 节点详解

3.1 Load KEEP Models（加载KEEP模型）节点

这个节点就像是一个工具箱，里面装着各种修复脸部的工具。使用其他节点之前，必须先用这个节点把工具准备好。

3.2 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
模型类型	model_type	KEEP / Asian	KEEP	选择用哪种脸部修复方式，就像选择用哪种化妆品	选择预训练的KEEP模型类型	如果是亚洲人脸选Asian，其他选KEEP
检测模型	detection_model	retinaface_resnet50 / retinaface_mobile0.25 / YOLOv5l / YOLOv5n	retinaface_resnet50	选择找脸的方式，就像选择用什么眼镜来看东西	选择人脸检测的算法模型	精度要求高选retinaface_resnet50，速度要求高选YOLOv5n
使用背景放大器	use_bg_upsampler	True / False	False	决定要不要把背景也变清晰，就像决定要不要连同相框一起擦亮	是否启用Real-ESRGAN对背景进行超分辨率处理	想要整张图都清晰选True，只关心脸部选False
使用脸部放大器	use_face_upsampler	True / False	True	决定要不要把修复好的脸再放大一倍，就像用放大镜再仔细看一遍	是否对修复后的人脸区域进行进一步超分辨率处理	想要脸部更清晰选True，满足基本修复选False
背景分块大小	bg_tile_size	数字	400	处理背景时一次处理多大的区域，就像决定每次擦玻璃擦多大一块	Real-ESRGAN处理背景时的分块大小，用于内存管理	显存小设置小一点如200，显存大可以设置大一点如800

3.3 KEEP Restore Single（单张脸部修复）节点

这个节点专门处理单张图片，就像是一个专业的照片修复师，一次只修一张照片。

3.4 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
输入图片	image	图片	-	要修复的照片，就像给医生看病时的病历	待处理的输入图像	直接连接图片加载节点
KEEP模型包	keep_model_pack	模型数据	-	从加载模型节点来的工具包，就像医生的医疗箱	从Load KEEP Models节点输出的模型数据	连接Load KEEP Models节点的输出
已对齐的脸	has_aligned_face	True / False	False	告诉程序这张图是不是已经裁剪好的脸，就像告诉理发师要不要重新洗头	输入图像是否已经是512x512的裁剪对齐人脸	如果输入的就是裁剪好的脸部选True，完整照片选False
只处理中心脸	only_center_face	True / False	True	如果照片里有多张脸，只修复最中间的那张，就像只给站在中间的人化妆	当检测到多个人脸时，是否只处理位于中心的人脸	合影照片中只想修复主要人物选True，想修复所有人选False
绘制边界框	draw_bounding_box	True / False	False	在修复的脸周围画个框，就像用马克笔圈出重点	是否在输出图像上绘制检测到的人脸边界框	想看到检测范围选True，正常使用选False
背景放大倍数	background_upscale_factor	数字	2	背景放大多少倍，就像决定放大镜的倍数	背景超分辨率的放大因子	想要背景更清晰设置2或4，不在意背景设置1

3.5 KEEP Restore Batch（批量脸部修复）节点

这个节点可以一次处理很多张图片，就像是一个流水线工厂，专门批量修复照片。

3.6 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
输入图片组	images	图片批次	-	一堆要修复的照片，就像给洗衣店一大包衣服	待处理的图像批次（视频帧序列）	连接视频帧加载节点或图片批次节点
KEEP模型包	keep_model_pack	模型数据	-	从加载模型节点来的工具包，就像工厂的生产设备	从Load KEEP Models节点输出的模型数据	连接Load KEEP Models节点的输出
最大片段长度	max_clip_length	数字	20	一次最多处理多少张照片，就像决定一次洗多少件衣服	由于GPU内存限制，一次处理的最大帧数	显存大可以设置30-50，显存小设置10-20
已对齐的脸	has_aligned_face	True / False	False	告诉程序这些图是不是已经裁剪好的脸，就像告诉工人材料是否已经预处理	输入图像是否已经是512x512的裁剪对齐人脸	如果输入的都是裁剪好的脸部选True，完整照片选False
只处理中心脸	only_center_face	True / False	True	如果照片里有多张脸，只修复最中间的那张，就像只给主角化妆	当检测到多个人脸时，是否只处理位于中心的人脸	视频中只想修复主要人物选True，想修复所有人选False
绘制边界框	draw_bounding_box	True / False	False	在修复的脸周围画个框，就像用马克笔圈出重点	是否在输出图像上绘制检测到的人脸边界框	想看到检测范围选True，正常使用选False
背景放大倍数	background_upscale_factor	数字	2	背景放大多少倍，就像决定放大镜的倍数	背景超分辨率的放大因子	想要背景更清晰设置2或4，不在意背景设置1

4. 使用技巧和建议

4.1 选择合适的模型

亚洲人脸： 如果要修复的主要是亚洲人的脸，建议选择"Asian"模型，效果会更好
其他人脸： 欧美人脸或混血脸型建议选择"KEEP"通用模型

4.2 检测模型选择技巧

追求效果： 选择retinaface_resnet50，检测最准确但速度较慢
追求速度： 选择YOLOv5n，速度快但检测精度稍低
平衡选择： 选择retinaface_mobile0.25，速度和效果都不错

4.3 内存管理建议

显存不足： 将max_clip_length设置为10-15，bg_tile_size设置为200-300
显存充足： 可以将max_clip_length设置为30-50，bg_tile_size设置为600-800

4.4 批量处理技巧

处理长视频时，建议分段处理，避免一次性加载过多帧
如果只需要修复脸部，可以关闭背景放大器节省计算资源

5. 常见问题解答

Q1: 为什么第一次运行很慢？

A: 第一次运行时，插件需要下载模型文件，这些文件比较大（几百MB），需要等待下载完成。

Q2: 显存不够怎么办？

A: 可以降低max_clip_length的值，或者减小bg_tile_size的值，这样可以减少显存占用。

Q3: 修复效果不理想怎么办？

A: 可以尝试： - 换用更适合的模型类型（Asian vs KEEP） - 开启脸部放大器 - 调整检测模型 - 确保输入图片质量足够好

Q4: 可以处理动画人物吗？

A: KEEP主要针对真人脸部设计，对动画人物效果可能不佳。

Q5: 如何获得最佳效果？

A: - 输入图片分辨率不要太低 - 脸部占图片比例不要太小 - 避免过度模糊或噪点太多的图片 - 根据处理对象选择合适的模型

6. 实际应用场景

6.1 老照片修复

将泛黄、模糊的老照片中的人脸变得清晰，重现珍贵回忆。

6.2 视频脸部增强

对低分辨率视频进行脸部修复，提升观看体验。

6.3 自拍照优化

让手机自拍中的脸部更加清晰自然。

6.4 证件照处理

提升证件照的清晰度和质量。

记住，这个插件就像是一个专业的脸部修复师，给它什么样的"病人"（输入图片），它就会尽力"治疗"（修复）。选择合适的"治疗方案"（参数设置），就能获得最佳的"治疗效果"（输出结果）！

ComfyUI-KEEP插件使用教程：从入门到精通