顔だけが崩れる問題は、FaceDetailerノードを「完成した画像のあと」に通すのが基本の対処です。A1111でいうADetailerに相当する機能です。ポイントは生成のついでではなく後処理として独立させること。ここを勘違いすると効きません。
全身を入れた構図にすると顔がつぶれる、目がぼやける、遠景の人物が別人になる——AI画像生成でよくある不満です。原因は単純で、顔が画面に占める解像度が足りていないだけ。この記事ではFaceDetailerによる自動修正と、マスクを使った任意箇所の部分修正を扱います。
なぜ顔だけ崩れるのか？
顔に割り当てられる実効ピクセル数が足りないためです。1024×1024で全身を描くと、顔は100×100ピクセルに満たないことが多く、当サイトが2人の全身を描いた画像では、検出された顔は約45〜87ピクセル四方でした（2026年10月15日・Z-Image Turbo）。この面積では、目や口の形が崩れやすくなります。
プロンプトに「detailed face」「beautiful eyes」を足しても改善しないのはこのためです。指示の問題ではなく解像度の問題なので、顔の領域だけを切り出して描き直すという別のアプローチが要ります。
FaceDetailerは何をしているのか？
やっていることは3ステップの自動化です。
| 工程 | 内容 |
|---|---|
| 1. 検出 | 画像内の顔を自動で見つける |
| 2. 切り出しと拡大 | 顔の領域だけを高解像度で取り出す |
| 3. 再生成と合成 | 拡大した状態で描き直し、元画像に戻す |
手作業でやるとマスク切りと合成で手間がかかる工程を、ノード1つに畳んだものと考えると理解が早いです。複数人が写っていても、検出された顔すべてに適用されます。
ADetailerとの関係
Stable Diffusion WebUI（A1111）の「ADetailer」と同等の機能です。A1111から移ってきた人が「ADetailerが無い」と困る場面がありますが、ComfyUIではFaceDetailerがその役割を担います。
どうやって導入する？
FaceDetailerは標準ノードではないため、拡張として導入します。まだManagerが無い場合はComfyUI Managerの使い方を先に済ませてください。
FaceDetailerはImpact Packのノードです。顔の検出に使うUltralyticsDetectorProviderは、Impact Pack 8.0から自動では入らなくなった別の拡張（Impact Subpack）にあるので、両方を入れます。検出モデル（face_yolov8m.ptなど）は、ManagerのModel Managerで「ultralytics」を検索して入れます（置き場所はmodels/ultralytics/bbox）。インストール後は再起動が必要です（いずれもImpact Pack・SubpackのREADME）。
ここが最重要です。通常のKSamplerで画像を完成させたあと、その出力をFaceDetailerに流します。生成の途中に挟むのではなく、後処理として直列に置くと覚えてください。
pipe版で多段処理する
FaceDetailerにはpipe版があり、設定をまとめて引き回せます。顔→手→全体のように複数回のディテール処理を重ねたい場合、配線が整理されて破綻しにくくなります。
効きが弱い・やりすぎになるときは？
調整する箇所はほぼ2つに絞られます。
| 症状 | 触るところ | 方向 |
|---|---|---|
| ほとんど変わらない | denoise | 上げる（0.4〜0.5あたりへ） |
| 顔だけ別人になる | denoise | 下げる（0.3前後へ） |
| 顔の境界が浮く | feather（ぼかし幅） | 上げる |
| 小さい顔が検出されない | 検出のしきい値（bbox_threshold） | 下げる |
FaceDetailerの既定はdenoise 0.5・feather 5・bbox_threshold 0.5です（Impact Packのノードの定義）。denoiseは元の顔をどれだけ残すかのつまみです。高いほど綺麗になりますが、元のキャラクターから離れます。キャラの同一性を保ちたい場合は低めから詰めてください。同一キャラを複数枚出す話はキャラクターの一貫性を保つ方法にまとめています。
顔以外を直したいときは？
マスクを使った部分修正に切り替えます。手・アクセサリー・背景の一部など、検出器に任せられない箇所はこちらです。
- マスクを描いて再生成する——直したい領域だけを塗り、その部分にだけdenoiseをかけます。範囲を自分で決められるのが利点です。
- 自動でマスクを作る——「服」「髪」のように言葉で対象を指定するならImpact PackのCLIPSegDetectorProvider（別にComfyUI-CLIPSegが必要）、検出した範囲を形に沿って切り抜くならSAMLoader（SAMとSAM2のモデルに対応）が使えます（Impact PackのREADME）。手でマスクを描く手間が減ります。
広い範囲にdenoiseをかけない
マスク範囲を広く取って高いdenoiseをかけると、周囲との整合性が崩れて継ぎ目が目立ちます。範囲は狭く、denoiseは低く、必要なら複数回に分ける——これが破綻しにくい進め方です。
処理が重い・VRAMが足りない場合は？
FaceDetailerは顔を拡大して描き直すので、その分の処理が上乗せされます。当サイトの検証機（RTX 4070 Ti SUPER・VRAM 16GB・ComfyUI 0.20.1）で、Z-Image Turboの1024×1024の画像（顔2つ）に通して測ると、増えたのは主に時間で、GPU全体の使用量のピークはほぼ変わりませんでした（2026年10月15日・各1回・時間は2回目）。
| 処理 | 時間 | GPU全体の使用量のピーク |
|---|---|---|
| ベースの生成だけ | 8.0秒 | 14.3GiB |
| ＋FaceDetailer（既定：max_size 1024・denoise 0.5） | 19.2秒 | 13.8GiB |
| ＋FaceDetailer（max_size 512） | 11.0秒 | 14.2GiB |
| ＋FaceDetailer（denoise 0.3） | 19.0秒 | 13.7GiB |
測り方：時間はComfyUIのAPIに処理を投げてから完了まで（同じ設定の2回目）。ピークは処理中に0.25秒ごとにGPU全体の空きを記録した最小値から出した使用量です。顔の大きさは、検出モデル（face_yolov8m）が出したマスクの枠から、広げ幅（既定10ピクセル）を引いて測りました。
ピークはComfyUIがモデルの載せ方を調整した結果の値で、VRAMがもっと少ないGPUや、ベースのモデルがVRAMぎりぎりの環境では違う可能性があります（当サイトは16GBでしか測っていません）。
対処としては、①ベース画像の解像度を下げてからFaceDetailerを通す ②一度に処理する枚数を減らす ③顔を拡大する上限（max_size・既定1024）を下げる（上の測定では1024→512で19.2秒→11.0秒）、の順で試します。それでも足りない場合はVRAMの物理的な不足なので、クラウドGPUで回すか環境そのものを見直す判断になります。料金と始め方はConoHa AI CanvasでComfyUIを動かす手順にまとめています。
💡 毎月の課金より手元のGPUで回したいなら：設定で吸収しきれないVRAM不足は、GPUごと入れ替えるのが根本の対処です。GPU別の構成と予算の目安はローカルAI画像生成のおすすめBTO PC構成（予算別）にまとめています。
VRAM不足全般の対処はCUDA out of memoryの解決法にまとめてあります。
まとめ
顔の崩れはプロンプトでは直りません。完成画像をFaceDetailerに通し、denoiseで「どれだけ元を残すか」を調整する——これが基本形です。0.3前後から始めて、足りなければ上げるのが安全な進め方になります。
顔以外を直したいときはマスクによる部分修正へ。範囲は狭く、denoiseは低く、複数回に分ける。この原則さえ守れば、継ぎ目で失敗することはほとんどなくなります。
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