3步玩转LivePortrait：ComfyUI插件从零到一实操指南

🔥核心功能亮点

ComfyUI-LivePortraitKJ是一款为ComfyUI打造的人像处理插件，通过LivePortrait技术实现实时视频流与静态图片的动态效果处理。其核心优势包括：

• 多引擎人脸检测：集成MediaPipe（轻量级实时检测）与dlib（高精度特征提取）双引擎
• 模块化架构：包含** appearance_feature_extractor**（外观特征提取）、dense_motion（密集运动估计）等独立模块
• 跨平台兼容：支持Windows/macOS/Linux系统，提供针对Apple设备优化的依赖配置

LivePortrait可对各类肖像图片进行动态效果处理，上图为原始素材示例

📋5分钟配齐运行环境

基础软件准备

• Python 3.x（推荐3.8+版本，用于运行项目代码）
• Git（版本控制工具，用于获取项目最新代码，避免手动下载缺失文件）

注意：Windows用户需提前安装Microsoft Visual C++ Redistributable，macOS用户需安装Xcode Command Line Tools

系统兼容性说明

操作系统	特殊配置要求
Windows	需安装ffmpeg并添加至系统环境变量
macOS	使用requirements-mac.txt安装依赖
Linux	需手动安装libgl1-mesa-glx系统库

💡小贴士：推荐使用Python虚拟环境（virtualenv或conda）隔离项目依赖，避免版本冲突

🚀三行命令完成部署

步骤1：获取项目代码

👉 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI-LivePortraitKJ

步骤2：安装依赖包

👉 cd ComfyUI-LivePortraitKJ
👉 pip install -r requirements.txt

注意：macOS用户请替换为 pip install -r requirements-mac.txt

步骤3：配置模型文件

将LivePortrait模型文件下载后存放至：

ComfyUI/models/liveportrait/

💡小贴士：模型文件体积较大（约2-5GB），建议使用下载工具断点续传

⚠️避坑指南与常见问题

依赖安装问题

错误提示	解决方法
"No module named 'mediapipe'"	执行 pip install mediapipe==0.10.9
"onnxruntime error"	无需额外安装ONNXRuntime（项目已提供Torch模型）
"dlib安装失败"	Windows用户：下载预编译whl文件手动安装

运行时问题

• 人脸检测失败：确保源图片中人脸占比不低于30%，建议使用正面人像
• 性能卡顿：降低视频分辨率至720p以下，或减少同时处理的视频流数量
• 模型加载错误：检查模型文件完整性，确保所有.pth文件均已正确放置

不同风格的图片素材均可通过LivePortrait处理，上图为高对比度黑白人像

🎬效果展示与示例运行

项目提供三类预设示例，可直接在ComfyUI中加载使用：

1. 图片处理：examples/liveportrait_image_example_01.json
2. 实时视频：examples/liveportrait_realtime_example_01.json
3. 视频转换：examples/liveportrait_video_example_02.json

运行示例前需确保：

• ComfyUI已正确安装并启动
• 插件目录已放置于ComfyUI的custom_nodes文件夹

使用LivePortrait处理后的艺术肖像可实现动态表情与姿态变化

💡小贴士：首次运行建议从图片示例开始测试，逐步熟悉参数调节对效果的影响