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Cozy Human Parser ComfyUI 插件保姆级教程
1. 插件简介
插件原地址： https://github.com/cozymantis/human-parser-comfyui-node
这个插件就像一个超级智能的"人体部位识别器"！想象一下，你有一张人物照片，这个插件能够像医生看X光片一样，精确地识别出照片中人物的各个身体部位和衣服配件，比如头发、脸部、上衣、裤子、鞋子等等。
能给我们带来什么效果？
- 🎯 精准抠图：想要单独提取人物的头发、衣服或者某个身体部位？这个插件能帮你做到！
- 🎨 换装神器：可以精确识别衣服区域，方便后续的换装操作
- 🖼️ 局部编辑：只想修改人物的某个特定部位？先用这个插件识别，再进行精准编辑
- 🎭 创意合成：把不同人物的不同部位组合在一起，创造全新的形象
这个插件提供了三种不同的"识别模式"，就像三个不同专业的医生：
- LIP模式：最全面的识别专家，能识别20种不同部位
- ATR模式：时尚专家，特别擅长识别各种服装配件，能识别18种部位
- Pascal模式：身体结构专家，专注于基本的身体部位，识别7种部位
2. 如何安装
方法一：手动安装（推荐新手）
- 打开你的ComfyUI文件夹，找到
custom_nodes文件夹 - 在
custom_nodes文件夹里新建一个文件夹，命名为human-parser-comfyui-node - 把插件的所有文件复制到这个新文件夹里
- 打开命令行（Windows按Win+R输入cmd，Mac按Command+空格输入Terminal）
- 切换到插件文件夹，运行：
pip install -r requirements.txt
方法二：Git克隆（适合有经验的用户）
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/cozymantis/human-parser-comfyui-node.git
cd human-parser-comfyui-node
pip install -r requirements.txt
下载模型文件（重要！）
插件需要三个"大脑文件"（模型文件）才能工作，就像不同的专家需要不同的知识库：
- 在ComfyUI文件夹下创建
models/schp文件夹 - 根据你需要的功能下载对应的模型：
- 把下载的模型文件放到
models/schp文件夹里
3. 节点详细解析
3.1 Cozy Human Parser LIP 节点
这是最强大的"全能识别专家"，能够识别人体的20个不同部位。就像一个经验丰富的裁缝，能够精确地识别出人物身上的每一个细节。
这个节点是干嘛的？
LIP节点专门用来分析复杂的真实场景照片，特别适合处理那些背景复杂、姿势多样的人物图片。它能识别的部位最多，包括各种服装配件和身体部位。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| image | image | IMAGE类型 | 必填 | 这是你要分析的照片，就像给医生看的X光片 | 输入的图像数据，用于人体解析 | 连接一张包含人物的图片 |
| background | background | True/False | False | 是否要识别背景区域，就像选择"要不要背景" | 控制是否在输出遮罩中包含背景区域 | 如果你想要纯背景，就选True |
| hat | hat | True/False | False | 是否要识别帽子，包括各种帽子类型 | 控制是否在输出遮罩中包含帽子区域 | 想要单独提取帽子时选True |
| hair | hair | True/False | False | 是否要识别头发，包括各种发型 | 控制是否在输出遮罩中包含头发区域 | 想要换发型或者头发调色时选True |
| glove | glove | True/False | False | 是否要识别手套，各种类型的手套 | 控制是否在输出遮罩中包含手套区域 | 想要单独处理手套时选True |
| sunglasses | sunglasses | True/False | False | 是否要识别太阳镜或眼镜 | 控制是否在输出遮罩中包含眼镜区域 | 想要摘掉或更换眼镜时选True |
| upper_clothes | upper_clothes | True/False | False | 是否要识别上衣，包括T恤、衬衫等 | 控制是否在输出遮罩中包含上装区域 | 想要换上衣或调整上衣颜色时选True |
| dress | dress | True/False | False | 是否要识别连衣裙 | 控制是否在输出遮罩中包含连衣裙区域 | 想要单独处理裙子时选True |
| coat | coat | True/False | False | 是否要识别外套、大衣等外层衣物 | 控制是否在输出遮罩中包含外套区域 | 想要脱掉或更换外套时选True |
| socks | socks | True/False | False | 是否要识别袜子 | 控制是否在输出遮罩中包含袜子区域 | 想要单独处理袜子时选True |
| pants | pants | True/False | False | 是否要识别裤子，包括长裤、短裤 | 控制是否在输出遮罩中包含裤子区域 | 想要换裤子或调整裤子时选True |
| jumpsuits | jumpsuits | True/False | False | 是否要识别连体衣、工作服等 | 控制是否在输出遮罩中包含连体服区域 | 想要处理连体服时选True |
| scarf | scarf | True/False | False | 是否要识别围巾、丝巾等 | 控制是否在输出遮罩中包含围巾区域 | 想要添加或移除围巾时选True |
| skirt | skirt | True/False | False | 是否要识别裙子（不包括连衣裙） | 控制是否在输出遮罩中包含裙子区域 | 想要单独处理裙子时选True |
| face | face | True/False | False | 是否要识别脸部区域 | 控制是否在输出遮罩中包含面部区域 | 想要美颜或换脸时选True |
| left_arm | left_arm | True/False | False | 是否要识别左手臂 | 控制是否在输出遮罩中包含左臂区域 | 想要单独处理左手臂时选True |
| right_arm | right_arm | True/False | False | 是否要识别右手臂 | 控制是否在输出遮罩中包含右臂区域 | 想要单独处理右手臂时选True |
| left_leg | left_leg | True/False | False | 是否要识别左腿 | 控制是否在输出遮罩中包含左腿区域 | 想要单独处理左腿时选True |
| right_leg | right_leg | True/False | False | 是否要识别右腿 | 控制是否在输出遮罩中包含右腿区域 | 想要单独处理右腿时选True |
| left_shoe | left_shoe | True/False | False | 是否要识别左脚的鞋子 | 控制是否在输出遮罩中包含左鞋区域 | 想要换左脚鞋子时选True |
| right_shoe | right_shoe | True/False | False | 是否要识别右脚的鞋子 | 控制是否在输出遮罩中包含右鞋区域 | 想要换右脚鞋子时选True |
3.3 Cozy Human Parser ATR 节点
这是专门的"时尚顾问"，特别擅长识别各种服装和配件。就像一个专业的造型师，对时尚单品有着敏锐的识别能力。
这个节点是干嘛的？
ATR节点专注于时尚和服装识别，特别适合处理时尚照片、服装展示图等。它对各种服装配件的识别精度很高，是做服装相关项目的首选。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| image | image | IMAGE类型 | 必填 | 这是你要分析的时尚照片 | 输入的图像数据，专门用于服装解析 | 连接一张包含人物的时尚照片 |
| background | background | True/False | False | 是否要识别背景区域 | 控制是否在输出遮罩中包含背景区域 | 想要纯背景时选True |
| hat | hat | True/False | False | 是否要识别各种帽子 | 控制是否在输出遮罩中包含帽子区域 | 想要单独处理帽子时选True |
| hair | hair | True/False | False | 是否要识别头发区域 | 控制是否在输出遮罩中包含头发区域 | 想要换发型时选True |
| sunglasses | sunglasses | True/False | False | 是否要识别太阳镜 | 控制是否在输出遮罩中包含太阳镜区域 | 想要摘掉或更换太阳镜时选True |
| upper_clothes | upper_clothes | True/False | False | 是否要识别上衣 | 控制是否在输出遮罩中包含上装区域 | 想要换上衣时选True |
| skirt | skirt | True/False | False | 是否要识别裙子 | 控制是否在输出遮罩中包含裙子区域 | 想要单独处理裙子时选True |
| pants | pants | True/False | False | 是否要识别裤子 | 控制是否在输出遮罩中包含裤子区域 | 想要换裤子时选True |
| dress | dress | True/False | False | 是否要识别连衣裙 | 控制是否在输出遮罩中包含连衣裙区域 | 想要处理连衣裙时选True |
| belt | belt | True/False | False | 是否要识别腰带 | 控制是否在输出遮罩中包含腰带区域 | 想要添加或移除腰带时选True |
| left_shoe | left_shoe | True/False | False | 是否要识别左脚鞋子 | 控制是否在输出遮罩中包含左鞋区域 | 想要换左脚鞋子时选True |
| right_shoe | right_shoe | True/False | False | 是否要识别右脚鞋子 | 控制是否在输出遮罩中包含右鞋区域 | 想要换右脚鞋子时选True |
| face | face | True/False | False | 是否要识别脸部 | 控制是否在输出遮罩中包含面部区域 | 想要美颜时选True |
| left_leg | left_leg | True/False | False | 是否要识别左腿 | 控制是否在输出遮罩中包含左腿区域 | 想要单独处理左腿时选True |
| right_leg | right_leg | True/False | False | 是否要识别右腿 | 控制是否在输出遮罩中包含右腿区域 | 想要单独处理右腿时选True |
| left_arm | left_arm | True/False | False | 是否要识别左手臂 | 控制是否在输出遮罩中包含左臂区域 | 想要单独处理左手臂时选True |
| right_arm | right_arm | True/False | False | 是否要识别右手臂 | 控制是否在输出遮罩中包含右臂区域 | 想要单独处理右手臂时选True |
| bag | bag | True/False | False | 是否要识别包包、背包等 | 控制是否在输出遮罩中包含包包区域 | 想要添加或更换包包时选True |
| scarf | scarf | True/False | False | 是否要识别围巾 | 控制是否在输出遮罩中包含围巾区域 | 想要添加或移除围巾时选True |
3.5 Cozy Human Parser Pascal 节点
这是最简洁的"身体结构专家"，专注于基本的人体部位识别。就像一个解剖学老师，把人体分成最基本的几个大区域。
这个节点是干嘛的？
Pascal节点专注于基础的人体部位分割，适合那些只需要大致区分身体部位的场景。它识别的类别最少但最基础，处理速度也最快。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| image | image | IMAGE类型 | 必填 | 这是你要分析的人物照片 | 输入的图像数据，用于基础人体部位解析 | 连接一张包含人物的图片 |
| background | background | True/False | False | 是否要识别背景区域 | 控制是否在输出遮罩中包含背景区域 | 想要纯背景时选True |
| head | head | True/False | False | 是否要识别整个头部（包括脸和头发） | 控制是否在输出遮罩中包含头部区域 | 想要处理整个头部时选True |
| torso | torso | True/False | False | 是否要识别躯干部分（胸部和腹部） | 控制是否在输出遮罩中包含躯干区域 | 想要处理身体主干时选True |
| upper_arms | upper_arms | True/False | False | 是否要识别上臂部分（肩膀到肘部） | 控制是否在输出遮罩中包含上臂区域 | 想要单独处理上臂时选True |
| lower_arms | lower_arms | True/False | False | 是否要识别下臂部分（肘部到手腕） | 控制是否在输出遮罩中包含下臂区域 | 想要单独处理下臂时选True |
| upper_legs | upper_legs | True/False | False | 是否要识别大腿部分 | 控制是否在输出遮罩中包含大腿区域 | 想要单独处理大腿时选True |
| lower_legs | lower_legs | True/False | False | 是否要识别小腿部分（膝盖到脚踝） | 控制是否在输出遮罩中包含小腿区域 | 想要单独处理小腿时选True |
4. 使用技巧和建议
4.1 选择合适的节点
- 想要最详细的识别：选择LIP节点，它能识别20种不同部位
- 专注服装时尚：选择ATR节点，特别适合处理时尚照片
- 只需要基本分割：选择Pascal节点，速度快，适合简单需求
4.2 参数设置技巧
- 一次只选择需要的部位：不要把所有参数都设为True，只选择你真正需要的部位
- 组合使用：比如想要完整的上半身，可以同时选择face、upper_clothes、left_arm、right_arm
- 测试不同组合：同一张图片可以尝试不同的参数组合，看哪种效果最好
4.3 输出说明
每个节点都会输出两个结果：
- mask（遮罩）：黑白图片，白色部分是你选择的区域，可以用来做精确抠图
- map（彩色图）：彩色的分割图，不同颜色代表不同部位，方便你查看识别效果
4.4 性能优化
- 插件会自动检测你的电脑配置，有独立显卡就用显卡加速，没有就用处理器
- 如果处理速度慢，可以先用Pascal节点测试，它处理最快
- 图片太大会影响速度，建议先缩放到合适大小
5. 常见问题解答
Q1: 为什么安装后找不到节点？
A: 检查以下几点：
- 确认插件文件夹放在了
ComfyUI/custom_nodes/目录下 - 确认运行了
pip install -r requirements.txt安装依赖 - 重启ComfyUI程序
- 检查是否下载了对应的模型文件
Q2: 提示找不到模型文件怎么办？
A:
- 确认在
ComfyUI/models/schp/文件夹下放置了对应的模型文件 - 检查模型文件名是否正确（不要改名）
- Windows用户可能需要把模型放在
ComfyUI/ComfyUI/models/schp/目录下
Q3: 识别效果不好怎么办？
A:
- 确保照片中的人物清晰可见
- 避免过于复杂的背景
- 尝试不同的节点，LIP节点通常效果最好
- 检查照片中人物的姿势是否过于复杂
Q4: 处理速度很慢怎么办？
A:
- 如果有独立显卡，确保CUDA环境正确安装
- 尝试缩小输入图片的尺寸
- 使用Pascal节点，它处理速度最快
- 关闭其他占用显存的程序
Q5: Windows系统安装遇到编译错误？
A: 参考插件说明中的Windows故障排除部分：
- 安装Visual Studio Build Tools
- 确保使用x64版本的命令行
- 添加ninja.exe到系统路径
- 从Visual Studio开发者命令提示符启动ComfyUI
6. 创意应用场景
6.1 服装设计
- 使用ATR节点识别不同服装部位
- 单独提取上衣、裤子、鞋子等进行重新设计
- 快速制作服装搭配方案
6.2 人像美化
- 使用LIP节点精确识别脸部、头发
- 单独对头发进行调色或更换发型
- 精确美化面部而不影响其他部位
6.3 创意合成
- 提取不同人物的不同身体部位
- 组合创造全新的人物形象
- 制作有趣的拼贴艺术
6.4 服装试穿
- 识别人物的服装区域
- 替换为其他服装图片
- 制作虚拟试衣效果
7. 总结
Cozy Human Parser插件是一个功能强大的人体部位识别工具，它就像给ComfyUI装上了一双"火眼金睛"，能够精确识别人物照片中的各个部位。无论你是想要精确抠图、服装设计，还是创意合成，这个插件都能为你提供强大的支持。
记住选择合适的节点：
- LIP节点：全能选手，识别最详细
- ATR节点：时尚专家，服装识别精准
- Pascal节点：简洁高效，基础部位分割
现在就开始你的创意之旅吧！这个插件将为你的ComfyUI工作流程带来全新的可能性。