主な機能
- 高速顔検出 — BlazeFace ベースの検出器、近距離（約 2 m）と遠距離（約 5 m）のバリアント
- 478 の顔ランドマーク — 検出された顔ごとの高密度 FaceMesh v2 キーポイント
- ARKit-52 blendshape — リアルタイムの表情係数
- 顔領域マスク — 顔の輪郭、唇、目、虹彩の領域別マスク
- 顔境界ボックス —
DrawBBoxesノードと互換性のある出力で境界ボックス可視化が可能
対象範囲： 顔検出のみ — BlazeFace + FaceMesh v2 + ARKit blendshape。手、姿勢、全身検出は含まれません。
MediaPipe Face Detection ワークフロー
1. ワークフローのダウンロード
ComfyUI を最新バージョンにアップデートし、Workflow → Browse Templates に移動して、Utility カテゴリから “Mediapipe: Image Face Detection” を探してください。
ワークフローのJSONをダウンロード
ワークフローをダウンロード
Comfy Cloud で実行
クラウドで開く
サンプル画像をダウンロード
このワークフローの入力サンプル画像を取得
2. モデルのダウンロード
MediaPipe Face Detection モデルは Comfy-Org MediaPipe model repository でホストされています。 以下のディレクトリ構造に配置してください：3. ワークフローの使用方法
このワークフローは subgraph（サブグラフ）ノードを使用して、顔検出、可視化、マスク生成を調整します。サブグラフは以下の制御パラメータを公開しています：Subgraph について
このワークフローは Subgraph ノードを使用したモジュール処理を採用しています。Subgraph のドキュメントを参照して、ワークフローのカスタマイズと拡張方法を学んでください。
サブグラフのパラメータ：
マスク切り替えは内部的にカスタムモードを使用します：チェックされた領域のみが塗りつぶされ、複数の ON 領域はフレームごとに 1 つのマスクに結合されます。
サブグラフの出力：
4. ワークフローの実行
- モデルファイルが
ComfyUI/models/detection/に配置されていることを確認 Load Imageノードで画像を読み込み- 必要に応じて検出パラメータを調整
QueueをクリックするかCtrl(Cmd) + Enterで実行- ワークフローはメッシュオーバーレイ、境界ボックス、マスクプレビューを出力
コミュニティリソース
- MediaPipe GitHub — MediaPipe アップストリームフレームワーク
- Comfy-Org/mediapipe — 公式 ComfyUI モデルウェイト
- ComfyUI Subgraph ガイド — サブグラフの仕組みを学ぶ