ComfyUI FaceSwap — готовый темплейт для RunPod

Поднимает на RunPod полностью настроенный ComfyUI с пайплайном замены лица:

Flux.2 Klein 9b — переносит голову с одного фото на другое, сохраняя свет, ракурс и пропорции
Z-Image Turbo + FaceDetailer — заново отрисовывает лицо в высоком разрешении, сюда подключается персональная LoRA

Оба этапа работают в связке и оба обязательны. Flux хорошо ставит голову по свету и ракурсу, но лицо у него выходит лишь похожим. Z-Image затем вырезает это лицо и рисует его заново — уже с обученной на конкретном человеке LoRA. Отсюда и настоящее сходство.

Ничего устанавливать руками не нужно. Один раз создаёшь темплейт — дальше запуск в два клика.

Железо: рассчитано на L40S (48 ГБ VRAM). Минимум — 24 ГБ VRAM и 32 ГБ RAM.

Что нужно иметь

аккаунт на RunPod с пополненным балансом
аккаунт на HuggingFace — бесплатный

Шаг 1. Токен HuggingFace

Нужен, чтобы скачать модель Flux. Свой, личный — чужие токены не используй.

Открой https://huggingface.co/settings/tokens
Create new token
Тип — Read (не Write)
Название любое, например runpod
Create token → скопируй и сохрани в блокнот

HuggingFace показывает токен только один раз. Потеряешь — сделаешь новый, ничего страшного.

Шаг 2. Принять лицензию Flux

Открой https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-klein-9b-fp8
Убедись, что залогинен
Нажми Agree на серой плашке

Выбирать там нечего, полей нет — просто кнопка.

⚠️ У FLUX.2 Klein некоммерческая лицензия. Использование результатов в коммерческих целях она не разрешает. Это твоя зона ответственности.

Обойти этот шаг и всё равно пользоваться воркфлоу не получится: Flux здесь делает первый этап, без него замена лица не работает. Переключатель WANT_FLUX=0 из таблицы настроек существует для тех, кто собирает что-то своё только на Z-Image — для этого воркфлоу его выключать нельзя.

Шаг 3. Создать темплейт в RunPod

Консоль RunPod → левое меню Templates → New Template.

Поле	Значение
Template Name	`ComfyUI-FaceSwap`
Template Type	`Pod`
Container Image	`runpod/pytorch:1.3.1-cu1300-torch291-ubuntu2404`
Container Disk	`20` GB
Volume Disk	`80` GB
Volume Mount Path	`/workspace`
Expose HTTP Ports	`8188,8888`
Expose TCP Ports	`22`

Container Start Command (в некоторых версиях поле называется Docker Command):

bash -c "curl -sL https://huggingface.co/cocount21/comfy-faceswap-setup/resolve/main/provision.sh -o /provision.sh && bash /provision.sh 2>&1 | tee /workspace/provision.log"

Environment Variables — добавь одну переменную:

Key	Value
`HF_TOKEN`	оставь пустым

Пустым — потому что заполнять её ты будешь при запуске пода, своим токеном. Так она видна в форме деплоя и её не забудешь.

Нажми Save Template.

Шаг 4. Запустить

Pods → Deploy
Выбери L40S
Change Template → свой ComfyUI-FaceSwap
В блоке Environment Variables впиши свой токен в HF_TOKEN
Deploy On-Demand

Шаг 5. Подождать

Первый запуск — 10–20 минут, качается около 40 ГБ моделей. ComfyUI стартует последним, раньше времени его дёргать бесполезно.

Смотреть прогресс: карточка пода → Logs → Container Logs.

В конце скрипт печатает отчёт:

===========================  SUMMARY  ===========================
  OK       Flux-2-Klein-9b-fp8.safetensors
  OK       qwen_3_8b_fp8mixed.safetensors
  ...
=================================================================
  time: 812 s

  ALL GOOD - ComfyUI is starting on port 8188

Зелёное ALL GOOD — всё готово. Красные строки — смотри раздел «Если что-то пошло не так».

Шаг 6. Работать

Карточка пода → Connect → HTTP Service → :8188
Воркфлоу уже загружен — в левой панели ComfyUI, раздел Workflows
Загрузи две картинки:
- группа Your-Image — фото-основа: тело, поза, фон
- группа Reference-Image — лицо, которое переносим
Run

Результат — в ноде SaveImage с жёлтой рамкой. Вторая SaveImage показывает промежуточный результат Flux, до починки лица.

Своя LoRA

Залей свою LoRA в любой публичный репозиторий на HuggingFace и при деплое добавь переменную:

EXTRA_LORAS = твой_ник/твой_репозиторий:имя_файла.safetensors

Несколько — через запятую. Файлы лягут в models/loras/, останется выбрать их в ноде.

Настройки (Environment Variables)

Переменная	По умолчанию	Что делает
`HF_TOKEN`	пусто	твой read-токен HuggingFace
`WANT_FLUX`	`1`	этап Flux.2 Klein, ~19 ГБ, gated, non-commercial. Для этого воркфлоу выключать нельзя
`WANT_ZIMAGE`	`1`	этап Z-Image Turbo, ~21 ГБ, Apache 2.0. Для этого воркфлоу выключать нельзя
`WANT_DETECTORS`	`1`	детекторы лица для FaceDetailer, ~0.4 ГБ. Выключать нельзя
`EXTRA_LORAS`	пусто	свои LoRA: `repo:file.safetensors`, через запятую
`GET_WORKFLOWS`	`1`	подтянуть воркфлоу автоматически
`START_JUPYTER`	`0`	поднять JupyterLab на порту 8888
`SKIP_MODELS`	`0`	только ноды, без моделей — для быстрой проверки
`COMFY_PORT`	`8188`	порт ComfyUI
`COMFY_REF`	пусто	закрепить ComfyUI на конкретном коммите

Если что-то пошло не так

Скрипт проверяет доступ к Flux до скачивания и объясняет проблему прямо в логе.

В логе	Причина	Решение
`HTTP 401`	токен неверный или пустой	сделать Read-токен, вписать в `HF_TOKEN`
`HTTP 403`	лицензия не принята	нажать Agree на странице модели
`BAD SIZE`	файл скачался битым	перезапустить под, скрипт перекачает сам
`TORCH CHANGED`	нода подменила torch	сообщи автору темплейта
`NODE MISSING`	не склонировалась нода	перезапустить под

Полный лог лежит в поде: /workspace/provision.log

Что внутри

Ноды: ComfyUI-Manager, Impact-Pack, Impact-Subpack, Easy-Use, rgthree-comfy, utils-nodes

Модели:

Файл	Размер	Лицензия
Flux-2-Klein-9b-fp8	8.8 ГБ	FLUX Non-Commercial
qwen_3_8b_fp8mixed	8.1 ГБ	—
flux2-vae	0.3 ГБ	—
bfs_head_v1 (LoRA свапа)	0.6 ГБ	не указана автором
z_image_turbo_bf16	11.5 ГБ	Apache 2.0
qwen_3_4b	7.5 ГБ	Apache 2.0
ae (VAE)	0.3 ГБ	Apache 2.0
face_yolov8m + SAM	0.4 ГБ	—

Скрипт сверяет размер каждого скачанного файла с эталоном. Битый файл будет пойман сразу, а не через час непонятных ошибок.

Безопасность

Токен вписывай свой. Переменные окружения видны изнутри пода любому, у кого есть к нему доступ.
Используй Read-токен, не Write. Read не даёт ничего испортить.
Не вставляй токен в сам скрипт — только в переменную окружения.

Downloads last month: -; Downloads are not tracked for this model. How to track

Inference Providers NEW

This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support