ComfyUI下,Insightface安装指南

ComfyUI下使用IP-adapter下的faceID模型的时候,大家可能会遇到如下错误:

Error occurred when executing InsightFaceLoader: No module named ‘insightface’ File “F:\ComfyUI-aki\execution.py”, line 151, in recursive_execute output_data, output_ui = get_output_data(obj, input_data_all) File “F:\ComfyUI-aki\execution.py”, line 81, in get_output_data return_values = map_node_over_list(obj, input_data_all, obj.FUNCTION, allow_interrupt=True) File “F:\ComfyUI-aki\execution.py”, line 74, in map_node_over_list results.append(getattr(obj, func)(**slice_dict(input_data_all, i))) File “F:\ComfyUI-aki\custom_nodes\ComfyUI_IPAdapter_plus\IPAdapterPlus.py”, line 627, in load_insight_face raise Exception(e)
在这里插入图片描述

当然了,这个错误比较明显,就是InsightFace没有安装导致的,那么这个InsightFace应该怎么安装呢?接下来就讲一下具体的安装方法。

🥨安装方法

第一步,打开以下地址:

https://github.com/Gourieff/Assets/tree/main/Insightface

可以看到很多个版本的文件,并不需要全部下载,只需要根据你的python版本来下载就好:

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怎么查看自己的Python版本呢?
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进入到你自己的comfyui的虚拟python环境地址下,双击这个图标:
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在打开的黑色窗口中,可以看到python后跟着的这串数字就是你的python版本号;
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这里是3.10 所以下载这个版本就好了,如果你的是3.11就下载cp311的版本,以此类推;

第二步,找到你自己的下载路径,比如说我放在了这个目录下,然后复制文件的路径:

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这个路径并不重要,安装完就可以删掉的,但是路径中最好不要有中文,避免一些奇奇怪怪的错误。
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第三步,进入comfyui的根目录,如果是秋叶的comfyui,就是进入以下目录:
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然后在地址栏输入cmd并回车:
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这样就在当前页面打开了终端工具:

输入命令:

.\python\python.exe -m pip install "你刚才复制的地址" onnxruntime

注意,这段代码就是找到你的虚拟python环境并运行pip命令,所以如果你的是原始版本的comfyui或者其他魔改版本的comfyui,那么这里请对应的修改“python\python.exe”,找到你自己的python环境。

另外你刚才复制的地址两边需要加上引号,用英文的引号。

再者,最后的onnxruntime和前边引号之间,要有个空格。

最后,运行之前记得开网络,保持网络通畅,因为过程中要下载一个14M的小文件,如果网络不通畅会下载失败。
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如果中途断了怎么办?

其实也没关系,重新连上网络再实验一次就好了。

如果开了网络还是经常断怎么办?可以试试开全局代理,不要用smart之类的。

安装完成之后可以看到这么一行字:

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检查置换模式下载成功状态,对应节点
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检查检测模型下载状态
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检查修复模型下载状态
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之后回到comfyui,就可以正常运行之前的ip-adapter-faceID的工作流了,甚至都不需要重启哈。
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这篇文章是学习了国外一位UP的方法,自己重新修改了一点内容,感兴趣的同学可以去给他点个赞:https://www.youtube.com/watch?v=vCCVxGtCyho

都看到这里了,帮忙点个赞呗…

### ComfyUI PULID 插件、库及集成解决方案 #### 安装与配置指南 为了确保ComfyUI能够顺利运行PULID相关功能,需先确认ComfyUI已更新至最新版本[^1]。接着,在`custom_nodes`文件夹内添加SDXL_EcomID_ComfyUI插件,可通过直接下载或利用Git命令克隆仓库实现。 对于依赖项管理部分,除了常规的Python环境外,还需特别注意安装如下几个关键包: - `insightface`: 提供人脸识别能力支持 - `onnxruntime`, `onnxruntime-gpu`: 实现ONNX模型推理加速 完成上述准备工作之后,下一步就是获取预先训练好的权重文件,比如PuLID模型以及EVA CLIP等,并将其妥善存放在项目结构内的适当位置以便加载使用。 #### 功能启用流程 当一切准备就绪后,在启动ComfyUI界面时应能看到新增加的功能入口——即EcomID选项卡。此时可以根据具体需求调整诸如CFG比例之类的超参设定来微调输出效果,力求达到理想状态下的视觉呈现质量。 值得注意的是,在某些高级应用场景里可能还会涉及到多图融合特性,这方面的改进已在特定分支中有所探索和发展,例如通过增强版节点实现了更优的照片合成体验[^2]。 ```python import insightface from onnxruntime import InferenceSession # 加载预训练的人脸检测器 detector = insightface.model_zoo.get_model('retinaface_r50_v1') # 初始化ONNX会话用于执行前向传播计算 session = InferenceSession("path/to/model.onnx") def process_image(image_path): img = cv2.imread(image_path) # 进行人脸识别处理... faces = detector.detect(img) return session.run(None, {"input": img})[0], faces ```
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