一个专业的ComfyUI人脸视频裁剪节点，支持智能人脸检测、平滑追踪和镜头切换检测。

• 🎯 智能人脸检测: 使用MediaPipe进行高精度人脸检测
• 🎬 平滑追踪: 基于EMA算法的平滑人脸追踪，避免抖动
• 🔄 镜头切换检测: 自动检测镜头切换并重置追踪状态
• 👁️ 眼部对齐: 可选的眼部对齐功能，保持面部水平
• ⚙️ 可调参数: 丰富的参数配置，满足不同需求

mediapipe
opencv-python
numpy
torch

1. 进入ComfyUI的custom_nodes目录：

cd ComfyUI/custom_nodes

2. 克隆项目仓库：

git clone https://cnb.cool/piaoheshi/ComfyUI_FaceCrop_Simple.git

3. 安装依赖项：

pip install -r Video-Face-Cropper-Pro/requirements.txt

1. 将项目文件复制到ComfyUI的custom_nodes目录
2. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

参数	类型	默认值	说明
images	IMAGE	-	输入的图像序列
target_size	INT	512	输出尺寸(64-4096，步长64)
expansion_factor	FLOAT	1.5	裁剪框扩展倍数(1.0-3.0)
smoothing_factor	FLOAT	0.15	平滑力度(0.01-1.0)
shot_cut_threshold	FLOAT	0.1	镜头切换阈值(0.01-0.5)
align_eyes	BOOLEAN	True	是否启用眼部对齐

• face_video (IMAGE): 裁剪后人脸视频序列
• face_mask (MASK): 对应的掩码

• expansion_factor: 1.5倍可以确保包含完整的头发和下巴，可根据需要调整
• smoothing_factor: 0.1-0.2之间效果最佳，数值越小越平滑但对变焦反应越慢
• shot_cut_threshold: 默认10%的画面宽度，可根据视频特点调整

1. 人脸检测: 使用MediaPipe检测人脸位置和关键点
2. 平滑追踪: 应用指数移动平均(EMA)算法平滑人脸运动轨迹
3. 镜头切换检测: 当人脸中心瞬间移动超过阈值时，判定为镜头切换
4. 仿射变换: 构建旋转、缩放、平移矩阵进行图像变换

• 使用MediaPipe Face Detection模型，支持全身和远距离人脸检测
• 智能的镜头切换检测机制，避免追踪错误
• 平滑的变焦效果，提升视觉体验
• 完整的参数化控制，适应不同场景需求

本项目遵循开源许可证，详见项目根目录LICENSE文件。

欢迎提交Issue和Pull Request来改进这个项目。