cog-face-to-sticker
cog-face-to-sticker 是一款能将任意人脸照片快速转化为个性化贴纸的开源工具。它主要解决了传统设计中制作定制头像贴纸流程繁琐、需要专业修图技能且耗时较长的痛点,让用户只需提供一张面部照片,即可自动生成风格统一、背景透明的趣味贴纸图像。
这款工具特别适合设计师、内容创作者以及希望尝试 AI 图像生成的普通用户使用。对于熟悉工作流搭建的技术爱好者,它还提供了完整的 ComfyUI 节点配置方案,支持本地部署与深度定制。其核心技术亮点在于巧妙整合了 InstantID 以保持人物身份特征的高度还原,结合 BRIA AI RMBG 实现精准的背景移除,并辅以 ControlNet 和 IPAdapter Plus 控制生成风格,最后通过 UltimateSDUpscale 提升输出画质。无论是用于社交媒体头像、聊天表情包还是创意素材设计,cog-face-to-sticker 都能以低门槛的方式帮助用户轻松实现从“人脸”到“贴纸”的创意转化,同时保留了在 Replicate 云端运行或在本地 GPU 环境开发部署的灵活性。
使用场景
某电商运营团队需要为“双 11"大促快速制作一套包含真人模特形象的专属表情包,用于社群营销和用户互动。
没有 cog-face-to-sticker 时
- 设计周期漫长:设计师需手动在 Photoshop 中逐帧抠图、重绘光影并绘制卡通线条,单张表情耗时超过 2 小时。
- 形象一致性难保:人工绘制难以精准还原模特的五官特征,导致生成的贴纸与品牌代言人形象存在偏差。
- 技术门槛高:若要实现高质量的风格化转换,团队成员必须精通 ComfyUI 中 InstantID、ControlNet 及 RMBG 等多个复杂节点的串联配置。
- 批量生产受阻:面对数十种不同情绪的表情需求,传统工作流无法自动化批量处理,严重拖慢上线节奏。
使用 cog-face-to-sticker 后
- 秒级生成效率:只需上传一张模特照片,cog-face-to-sticker 即可自动调用底层模型,在几分钟内输出全套高清贴纸。
- 特征完美复刻:依托 InstantID 和 IPAdapter 技术,cog-face-to-sticker 能精准锁定人物面部特征,确保卡通形象与真人高度神似。
- 屏蔽复杂配置:cog-face-to-sticker 已预集成 BRIA RMBG、ControlNet Aux 等六大核心自定义节点,用户无需关心底层依赖即可直接运行。
- 轻松规模扩展:通过 Replicate API 或本地容器化部署,cog-face-to-sticker 支持并发处理大量图片,瞬间完成全量素材制作。
cog-face-to-sticker 将原本繁琐的专业图像工程转化为简单的输入输出流程,让创意落地不再受限于技术壁垒。
运行环境要求
- Linux
必需 NVIDIA GPU(基于 Cog 容器和 ComfyUI 特性推断),具体型号和显存未说明,但运行 InstantID 和 SD Upscale 通常建议 8GB+ 显存
未说明

快速开始
人脸转贴纸
将任何一张脸转换成贴纸。
在 Replicate 上运行此模型:
https://replicate.com/fofr/face-to-sticker
或在 ComfyUI 中运行:
https://github.com/fofr/cog-face-to-sticker/blob/main/face-to-sticker-ui.json
你需要以下自定义节点:
- ComfyUI BRIA AI RMBG
- ComfyUI Controlnet Aux
- ComfyUI InstantID
- ComfyUI IPAdapter Plus
- ComfyUI UltimateSDUpscale
- Efficiency Nodes ComfyUI

本地开发
克隆此仓库:
git clone --recurse-submodules https://github.com/fofr/cog-face-to-sticker.git
运行以下脚本以安装所有自定义节点:
./scripts/clone_plugins.sh
从你的 Cog 容器运行 Web UI
- GPU 机器:启动 Cog 容器并暴露 8188 端口:
sudo cog run -p 8188 bash
执行此命令会启动 Cog 容器,并允许你访问它。
- 进入 Cog 容器:现在我们已经可以访问 Cog 容器了,接下来启动服务器,并将其绑定到所有网络接口:
cd ComfyUI/
python main.py --listen 0.0.0.0
- 本地机器:使用 GPU 机器的 IP 地址和暴露的端口(8188)访问服务器:
http://<gpu-machines-ip>:8188
当你访问 http://<gpu-machines-ip>:8188 时,你将会看到经典的 ComfyUI 网页界面!
常见问题
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