如何快速上手ComfyUI图像检测：Ultralytics扩展完整指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI-Impact-Subpack ComfyUI-Impact-Subpack 是专为 ComfyUI 用户设计的强大扩展包，提供了一系列互补节点，特别强化了图像检测和分割能力。通过集成 Ultralytics 模型，这个扩展包让图像处理变得更加简单高效，是提升AI图像处理能力的必备工具。
🚀 一键安装：快速开始你的图像检测之旅
通过ComfyUI-Manager安装（推荐）
在ComfyUI-Manager中搜索 ComfyUI Impact Subpack，点击"安装"按钮即可完成。这是最简单快捷的方式，适合所有用户。
手动安装方法
如果你更喜欢手动操作，可以按照以下步骤：
- 切换到
custom_nodes目录 - 执行克隆命令：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI-Impact-Subpack - 进入项目目录：
cd ComfyUI-Impact-Subpack - 安装依赖：
pip install -r requirements.txt
重要提示：必须在运行ComfyUI的Python环境中安装。对于便携版，请使用相应的Python嵌入式环境。
🔍 核心功能：UltralyticsDetectorProvider的强大能力
UltralyticsDetectorProvider 是扩展包的核心节点，它能够加载Ultralytics模型，提供两种检测器功能：
- SEGM_DETECTOR：专门用于图像分割任务
- BBOX_DETECTOR：处理目标检测框的识别
与标准的MMDetDetectorProvider相比，这个节点对于分割模型同样提供BBOX_DETECTOR功能，让你的检测工作更加全面。
📁 模型管理：轻松获取最佳检测效果
模型下载渠道
通过ComfyUI-Manager的模型管理器，你可以轻松搜索并下载各种Ultralytics模型。主要来源包括：
- 人脸、人体和服装检测模型
- 各种非人脸目标的检测模型
- 多种类型的目标识别模型
路径配置技巧
在 extra_model_paths.yaml 文件中，你可以灵活配置模型路径：
ultralytics_bbox：指定边界框YOLO模型的路径ultralytics_segm：指定分割YOLO模型的路径ultralytics：支持bbox和segm子目录的统一管理
🛡️ 安全加载：保护你的系统安全
考虑到模型文件可能存在的安全风险，扩展包提供了智能的安全机制：
- 在
<user_directory>/default/ComfyUI-Impact-Subpack/model-whitelist.txt中列出可信模型路径 - 对于白名单中的模型，禁用weights_only限制，确保正常加载
- 保护系统免受潜在恶意代码的影响
💡 实用场景：发挥图像检测的最大价值
图像目标检测
轻松识别图像中的各种目标，包括人脸、人体、服装等，让你的AI应用更加智能。
精准图像分割
通过segm模型实现精细的图像分割，为后续的图像处理打下坚实基础。
内容安全审核
利用强大的检测能力，有效识别和管理NSFW内容，保护平台内容安全。
🎯 使用技巧：提升工作效率的小贴士
- 模型分类存储：将bbox和segm模型分别存放在对应的目录中，便于管理
- 路径灵活配置：利用extra_model_paths.yaml实现多路径管理
- 安全优先原则：始终从可信来源下载模型文件
ComfyUI-Impact-Subpack 以其强大的图像检测能力和便捷的使用体验，成为ComfyUI用户在AI图像处理领域不可或缺的助手。无论你是初学者还是专业人士，这个扩展包都能让你的图像处理工作事半功倍！
现在就开始使用ComfyUI-Impact-Subpack，开启你的高效图像检测之旅吧！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
