Face to Many | 3D, Emoji, Pixel, Clay, Toy, Video game
Este flujo de trabajo de ComfyUI está meticulosamente diseñado para utilizar diferentes modelos LoRA, ControlNet e InstantID para transformaciones sofisticadas de rostro a muchos, incluyendo estilos 3D, emoji, arte pixelado, modelos de arcilla, figuras de juguete y videojuegos.ComfyUI Face to Many Flujo de trabajo
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- Flujos de trabajo completamente operativos
- Sin nodos ni modelos faltantes
- No se requiere configuración manual
- Presenta visuales impresionantes
ComfyUI Face to Many Ejemplos
ComfyUI Face to Many Descripción
¿Qué es Face-to-Many?
Face-to-many es un flujo de trabajo poderoso en ComfyUI que te permite transformar una sola imagen facial en múltiples estilos artísticos sin esfuerzo. Utilizando la tecnología InstantID dentro del modelo ControNet, puedes generar imágenes personalizadas en varios estilos como 3D, emoji, arte pixelado, videojuego, arcilla o estética de juguete, todo mientras se preservan las características faciales clave y la identidad de la imagen original.
¿Cómo funciona Face-to-Many?
El flujo de trabajo Face-to-many en ComfyUI aprovecha varios componentes clave para lograr sus impresionantes resultados:
1. InstantID
En el corazón del flujo de trabajo Face-to-many está el modelo InstantID, que se especializa en la síntesis de imágenes personalizadas preservando la identidad. Mapea y preserva los puntos faciales clave y atributos a través de diferentes transformaciones artísticas, asegurando alta fidelidad al rostro original.
2. ControlNet
El modelo ControlNet se utiliza para guiar el proceso de generación de imágenes proporcionando control y consistencia adicionales. Ayuda a mantener la estructura y las características clave de la imagen facial original a lo largo de las transformaciones en diferentes estilos artísticos.
3. Modelos LoRA
Diferentes modelos LoRA se utilizan para definir los estilos artísticos específicos que se pueden aplicar a la imagen facial. Al seleccionar el modelo LoRA apropiado, puedes transformar el rostro en estilos 3D, emoji, arte pixelado, videojuego, arcilla o juguete.
Tutorial paso a paso: Usando Face-to-Many en ComfyUI
Para generar imágenes personalizadas en varios estilos utilizando el flujo de trabajo Face-to-Many, sigue estos pasos:
1. Sube la imagen facial:
Usa el nodo "LoadImage" para subir la única imagen facial que deseas transformar. Asegúrate de que la imagen tenga suficiente calidad y resolución para obtener resultados óptimos.
2. Selecciona los estilos deseados para Face-to-Many
En el nodo "LoRA Stacker", elige los modelos LoRA correspondientes a los estilos que deseas aplicar. El mapeo de estilos a modelos LoRA es el siguiente:
- 3D: sdxl/3DRedmond-3DRenderStyle-3DRenderAF.safetensors
- Emoji: sdxl/fofr/emoji.safetensors
- Video game: sdxl/PS1Redmond-PS1Game-Playstation1Graphics.safetensors
- Pixels: sdxl/PixelArtRedmond-Lite64.safetensors
- Clay: sdxl/ClayAnimationRedm.safetensors
- Toy: sdxl/ToyRedmond-FnkRedmAF.safetensors
3. Ajusta configuraciones y prompts para mejores resultados Face-to-Many
Proporciona prompts específicos de estilo en el nodo "EfficientLoader" para guiar el proceso de generación de imágenes.
- 3D: 3D Style
- Emoji: Emiji Style
- Video game: PS1 Style
- Pixels: Pixels Arty
- Clay: Clay Animation
- Toy: Toy Style
4. Genera las imágenes Face-to-Many:
Una vez que todas las configuraciones están configuradas, ejecuta el flujo de trabajo Face-to-Many para generar las imágenes personalizadas en los estilos seleccionados. Siéntete libre de experimentar con diferentes combinaciones de estilos, prompts y configuraciones para lograr los resultados deseados.
Al aprovechar el poder del flujo de trabajo Face-to-Many en ComfyUI, puedes transformar fácilmente una sola imagen facial en una variedad de estilos artísticos cautivadores. Ya sea que quieras crear un render en 3D, una versión emoji o un personaje de videojuego, Face-to-Many proporciona una forma eficiente y sin problemas de generar imágenes personalizadas mientras se preserva la identidad del rostro original.
Para más información y para ver el trabajo original, visita la página de GitHub del autor fofr en . Muchos de los modelos LoRA son creados por artificialguybr. Puedes apoyar el trabajo de artificialguybr a través de o o seguir a artificialguybr en Twitter: .