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Flux Fill | インペイントとアウトペイント

Flux Fillは、実際の画像とAI生成画像の両方を編集および拡張するための高度なインペインティングとアウトペインティングモデルを使用します。Flux Fillは、提供されたテキスト説明とマスクに基づいて、欠けている部分を埋めたり画像を拡張したりすることで機能します。これにより、画像を簡単に変更し、新しい要素を追加して、元のコンテンツと自然にブレンドすることができます。Flux Fillワークフローであなたの創造的なプロセスを強化し、Flux生成体験を向上させましょう。

ComfyUI Flux Fill Inpainting and Outpainting ワークフロー

Flux Tools: Flux Fill for Inpainting and Outpainting
このワークフローを実行しますか?
  • 完全に動作するワークフロー
  • 欠落したノードやモデルはありません
  • 手動セットアップは不要
  • 魅力的なビジュアルを特徴としています

ComfyUI Flux Fill Inpainting and Outpainting 例

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ComfyUI Flux Fill Inpainting and Outpainting 説明

The とノードおよび関連するワークフローはすべてBlackforest Labsによって完全に開発されています。この革新的な作業に対して、Blackforest Labsにすべての功績を与えます。RunComfyプラットフォームでは、単にBlackforest Labsの貢献をコミュニティに紹介しています。現在、RunComfyとBlackforest Labsの間に正式な接続やパートナーシップは存在しないことに注意してください。我々はBlackforest Labsの作品を深く感謝しています!

Flux Tools - Flux Fillワークフローを使用すると、被写体の衣服、背景、要素の追加または削除など、写真を操作できます。アウトペイントを使用すると、画像キャンバスをズームアウトして、プロンプトに基づいてコンテンツを生成できます。

Flux Fill - インペインティングとアウトペインティング

Flux Fill最先端のインペインティングとアウトペインティングモデルは、正確な画像編集と拡張を可能にし、ギャップをスムーズに埋めたり、画像を元の限界を超えて拡張します。高度なAI技術を使用して、Flux Fillは提供されたテキスト説明とマスクに従って、実際の画像とAI生成画像の両方を調整し、変更が既存の画像とシームレスにブレンドされるようにします。コンテキストと複雑な詳細を理解することで、Flux Fillは視覚コンテンツの生成と修正においてより大きな創造的な自由を提供します。

1.1 Flux Fill - インペインティングとアウトペインティングワークフローの使用方法

Flux Fill Workflow

使用方法の手順:

  1. インペインティングまたはアウトペインティンググループに画像をアップロードします。
  2. プロンプトを入力します。
  3. キューをクリックします。

何も設定する必要はありません、それだけでシンプルにレンダリングされます。

1.2 Flux Fill - インペインティンググループ

Flux Fill Inpaint

  • 画像をアップロードします。

Flux Fill Masking

  • ノードを右クリックし、「マスクエディターで開く」をクリックします。

Flux Fill Masking

  • マスクを描いて、ノードに保存をクリックします。
  • オプション - マスクされたエリアが非常に小さいと感じた場合、画像をアップスケールします。

1.3 Flux Fill - アウトペインティンググループ

Flux Fill Outpaint

  • Ctrl + Bを使用してノードをミュート解除し、
  • Load Imageノードに画像をアップロードします。
  • アウトペインティング - パディング値を設定し、画像を拡張する側を設定します。
  • シームが見える場合は、マスクブラーと拡張を設定します。

Flux Fill Reroute

  • リルートノードを接続してアウトペインティングパイプラインをアクティブにします。

1.4 プロンプト

Flux Fill Prompt

  • プロンプト: インペインティングまたはアウトペインティングのために望む結果に基づいてプロンプトを追加します。

1.5 KSampler

Flux Fill Ksampler

Ksampler:

  • seed: 画像強化プロセスのランダム性を制御し、同じシードを使用することで再現可能な結果を得ることができます。
  • steps: 詳細を強化するための反復回数。より多くのステップはより細かい詳細をもたらしますが、より多くの処理時間を必要とします。
  • cfg: 入力ガイダンスにどれだけモデルが従うかを調整するClassifier-Free Guidanceスケール。
  • sampler_name: 詳細の洗練のために使用されるサンプリング方法を定義します。
  • scheduler: 処理中の計算スケジューリング戦略を決定します。

Model

は、このモデルをローカルにコピーするのに約5~10分かかります(23 GB)。


Flux Fillは、テキストプロンプトとバイナリマスクによって駆動される画像編集のための最先端のツールであり、写真を修復し、AI生成のビジュアルを洗練し、既存のコンテンツとシームレスにブレンドする新しい拡張を設計することが可能です。その高度な精度とコンテキスト理解により、Flux Fillはアーティスト、デザイナー、イノベーターに無限の可能性を解き放ち、簡単に素晴らしく創造的な作品を生み出すことを可能にします。

License

ライセンスファイルを参照:

FLUX.1 [dev] ModelはBlack Forest Labs. Inc.によってFLUX.1 [dev] Non-Commercial Licenseの下でライセンスされています。著作権はBlack Forest Labs. Inc.に帰属します。

いかなる場合も、Black Forest Labs, Inc.はこのモデルの使用に起因するいかなる請求、損害またはその他の責任についても責任を負いません。

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