Wan2。2邪修！一键美颜真实感拉满，磨皮不毁细节，小白秒上手

先看效果

通过左右对比，效果清晰可见：

• 通过一键美颜后，右边的图片中人脸上的粉刺、皮肤暗沉这些瑕疵被精准清除，却没有一丝磨皮假面感；
• 眉毛、毛孔纹理、甚至唇线被完美保留，皮肤细节也保持了真实感，并没有磨皮之后失真、皮肤很油的感觉。
• 人脸的五官比例、面部光影与原图保持一致，并没有因为修过图而失真。

要实现这种一键美颜的效果，只要上传一张照片，一键就可以搞定。

我们有两种方式可供选择：

• 方式一：使用操作简单、小白也能快速上手的 AI 应用
• 方式二：通过更灵活、可定制的进阶工作流进行生成

无论你选择哪种方式，在打开 AI 应用或工作流后，如果尚未注册账号，请先完成注册。

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一、AI应用（分为电脑端和手机端小程序两种方式）：

• 电脑端AI应用链接：

https://www.runninghub.cn/ai-detail/1977006739688169474

• 手机端AI应用小程序：

只要上传一张图片，再点击下面的"运行"，稍等一会就会自动美颜，操作非常简单。

二、工作流

如果大家想对原理有所了解，可以跟我打开工作流进行进一步学习。

工作流链接：

https://www.runninghub.cn/post/1976823340709171201/aiDetail

工作流主要分为两个部分：遮罩部分和重绘部分

1、遮罩工作流

遮罩部分用到一个关键插件：FacePrsing

如果没装过这个插件，在打开工作流后，可以通过ComfyUI的管理器进行安装。

插件安装地址：

https://github.com/Ryuukeisyou/comfyui_face_parsing

在插件的github页面有详细的安装教程

BBoxDetect(FaceParsing)节点是遮罩部分的核心节点，

它的左边加载的模型是face_yolov8m.pt，最好加载person_yolov8m-seg.pt模型，因为face_yolov8m.pt模型只检测到人脖子的位置，会在脖子处形成一个接缝。

但RH上面只有face_yolov8m.pt模型，所以只能这么凑合用了。

插件模型地址：

https://modelscope.cn/models/libfishopen/face_parsing/files

https://modelscope.cn/models/ACCC1380/Adetailer_model/files

BBoxListItemSelect(FaceParsing)节点会对图片进行分割，如果图片中有多个人物的话，可以通过切换下图中的数字切换不同的分割人物。

FaceParse（人脸解析）节点会对人物面部进行语义分割，将人脸不同面部区域进行精细划分。

随后，在 FaceParsingResultsParser（人脸解析结果解析）节点 中，我们选择"皮肤"、"鼻子"和"脖子"作为目标区域，系统将对这些部位生成对应的遮罩。通过右侧的遮罩预览图，可以直观地看到被选中的区域。

这意味着：眉毛、眼睛、嘴巴、头发以及衣物等区域不会进行美颜处理，而仅对皮肤、鼻子和脖子进行美化。

这意味着，像是眉毛、眼睛、嘴巴、头发和衣服这些部分都不会被美化。相反，我们只会对人的皮肤、鼻子和脖子进行美颜处理。所以，经过这样处理的照片里，人的基本样貌保持不变，只是皮肤看起来更好，鼻子和脖子也显得更光滑一些。这就是这个处理流程想要达到的效果。

二、重绘工作流

重绘部分用的是Wan2.2文生图模型进行的图片重绘，别看Wan2.2是个视频模型，它在生图方面的能力也是相当牛X的，

 主模型用的是wan2.2_t2v的低噪模型，因为在Wan2.2模型的低噪模型负责处理细节部分，所以选择低噪模型。

降噪值（重绘幅度）：0.25-0.35之间，不要太高，不然重绘后的图片会和原图不像。

工作流中还加入了磨皮和美白节点，这点和PS里的操作比较类似，大家可以根据需要进行调整。

人脸美颜后，再通过遮罩与之前的图片进行融合，最后得到一张美颜过后的图片。

在工作流的最后还有一个增加噪点的节点，它可以让图像更加真实。

以上就是今天以全部内容，希望你会喜欢。

----------我是分割线----------

【如何获取工作流】

目前RunningHUB可以说是插件和模型更新最快的网站了，如果想体验 ComfyUI最新版的功能，可以到RunningHUB上面去体验。

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我的很多工作流也都上传到了RunningHUB平台上面，在平台上面搜索"青橙"就能搜到，这些工作流可以免费下载到本地，也可以用刚刚注册时送的积分免费在平台上面体验。

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