ComfyUI實現老照片修復——AI修復老照片（ComfyUI-ReActor / ReSwapper）解決天坑問題及加速pip下載

AI修復老照片，試試吧，不一定好~~哈哈

2023年4月曾用過ComfyUI，當時就感慨這個工具和虛幻的藍圖很像，以后肯定是專業人玩的。
2024年我寫代碼去了，AI做圖沒太關注，沒想到，現在ComfyUI真的變成了工作室必備之物。

comfyui的安裝方法當年就寫在這里了，不再贅述。
《Windows安裝Stable Diffusion ComfyUI及問題解決記錄（注意不是Stable Diffusion WebUI）》

如果你要學習的話，建議先用WebUI，然后再學ComfyUI，這樣會比較容易理解流程和節點。

本文作業流參考：https://openart.ai/workflows/whale_harmful_43/old-photo-reimagine—restoration/zCDY2MxghuM1ZZp1wx6M

網上盛傳的ComfyUI Reactor Node的下載地址已經停用了，本文使用官方當前最新版本~~~~坑很多。

1. 下載

常用的節點和模型太多，不在此處記錄。需要你根據錯誤提示自行尋找所需內容。
天坑極多，慎入慎入啊。

節點：
- https://github.com/Gourieff/ComfyUI-ReActor
- https://github.com/somanchiu/ReSwapper
模型：
- https://huggingface.co/datasets/Gourieff/ReActor/tree/main/models
  最重要的是facerestore_models目錄下模型和inswapper_128.onnx
- https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main/models
  ControlNet如果已經安裝可以不必考慮，但必須要存在depth、lineart和openpose模型。

2. 解壓

節點：
- custom_nodes/ComfyUI-ReActor
- custom_nodes/ReSwapper
模型：
- models\reswapper
- models\facerestore_models
- models\ControlNet
  我的ComfyUI中的ControlNet引用到了WebUI中，你在配置時也需注意這一點。

3. 工作流

根據需要拖出節點
在這里插入圖片描述

在這里插入圖片描述

4. 配置

注意在與prompt中需要針對圖片內容進行描述，比如這里提示原照片是軍裝 Military uniform

在這里插入圖片描述

5. 出圖

單個人物準確率較高，但一個畫面出現多個人物就可能會失真。
在這里插入圖片描述

6. 問題及補充

1. 問題一：在`timm`中找不到`ImageNetInfo`等函數

在這里插入圖片描述
如果出現這個錯誤提示，那么問題出在 transformers.models.timm_wrapper 模塊中，該模塊依賴了 timm 庫，但當前版本的 timm 中似乎缺少 ImageNetInfo，導致導入失敗。
試試用命令升級或安裝缺失的timm

pip install --upgrade transformers
pip install --upgrade timm

生圖時依舊錯，卡在Reactor Fast Face Swap節點，嘗試去掉錯誤的語句

# 原句是這句，無論安裝什么都無法使用
#if is_timm_available():
#    from timm.data import ImageNetInfo, infer_imagenet_subsettry:from timm import is_timm_available
except ImportError:def is_timm_available():return Falseif is_timm_available():# 如果timm可用，但沒有這些具體函數，可以這樣處理try:# 注釋掉原來的導入# from timm.data import ImageNetInfo, infer_imagenet_subset# 直接定義一個空的類和函數class ImageNetInfo:def __init__(self):passdef infer_imagenet_subset():return Noneexcept ImportError:ImageNetInfo = Noneinfer_imagenet_subset = None

這么寫就可以跳過這一步了，可實際上后面還有幾個天坑等著，而且這一步中如果僅有Reactor Fast Face Swap節點，且該節點的屬性face_restore_modle有值，那么極可能出錯，這時候可增加一個節點ReActor Face Booster，由其屬性boost model選擇codeformer來讓圖像變高清且不出錯。

可能是因為當前reactor所需的timm版本較低，應該是個bug，未來會解決。

2. 問題二：提示找不到`buffalo_l`

此處 https://github.com/deepinsight/insightface/releases 選擇 buffalo_l.zip 下載

之前下載reswapper模型時就有個壓縮包buffalo_l.zip，解壓到下面的目錄即可，你能想象是這個目錄？官網可沒給任何提示。

models/└── insightface/└── models/└── buffalo_l/  # 解壓到這個文件夾

3. 問題三：提示找不到`inswapper_128.onnx`等文件

把models\reswapper中的內容復制到models\insightface，注意是復制，因為reswapper中的模型是提供給前端節點選擇的，而執行時需要調用insightface里的，我驗證這個情況的過程是：

當我去掉reswapper中的模型文件，在節點里選擇的時候該模型也就消失了，
當我保留reswapper中的模型文件，去掉insightface目錄中的文件，則在節點選擇時正常，而在生圖時會提示不存在該模型。
我想未來版本會解決這個問題的，或者在哪里可以配置一下路徑。

4. 問題四：提示找不到`vit-base-nsfw-detector`模塊

下載模型：https://huggingface.co/AdamCodd/vit-base-nsfw-detector/tree/main
放入models\nsfw_detector\vit-base-nsfw-detector目錄下~~，這么深層真是無語~~ 。好像不下載onnx中的內容也沒出錯。
在這里插入圖片描述

5. 問題五：`GFPGAN` 出錯

具體情況不記得了，反正如果遇到問題就去GFPGAN官網 https://github.com/TencentARC/GFPGAN 找答案。
在這里插入圖片描述
我應該就執行了這兩句：

pip install basicsr
pip install facexlib

6. 問題六：`CodeFormer` 出現問題

官網：https://github.com/sczhou/CodeFormer

在這里插入圖片描述
我就執行了這句，之前遇到的codeformer相關錯誤就沒了。

pip3 install -r requirements.txt

7. 問題七：其它情況檢查一遍

在這里插入圖片描述

8. 問題八：`pip` 下載速度太慢

為了加速pip的下載，請用國內鏡像的方式

# 臨時使用
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple package_name# 永久配置
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

最后生圖是成功了，但安裝過程讓我深深崩潰，現在學會遇到什么model出錯，就去該model的github上去找答案，該安裝安裝。
總結一句話：多國混戰，調這調那，尚未成熟，任重道遠。

參考：
ComfyUI Reactor Node 安裝和配置指南
人臉修復哪家強？GPEN，GFPGAN和CodeFormer三大神器對比
pip install速度太慢的多種解決方案

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