Fluxtapoz | RF Inversionとスタイライズ

The ノードとその関連ワークフローは、logtdによって完全に開発されています。この革新的な作品に対して、logtdにすべてのクレジットを与えます。RunComfyプラットフォームでは、彼の貢献をコミュニティに単に紹介しています。現在、RunComfyとlogtdの間に正式な接続やパートナーシップはないことに注意することが重要です。logtdの作品に深く感謝しています！

Fluxtapoz - RF Inversionとスタイライズ

Fluxtapozは、ComfyUI用の強力なカスタムノードセットで、を活用して画像回復と編集を再定義します。実際の画像を修正フローモデルを使用して構造化されたノイズに変換することで、Fluxtapozは比類なき創造的柔軟性を解き放ちます。Fluxtapozの革新的なアプローチは、視覚と編集可能な表現のギャップを埋め、直感的なワークフロー内でシームレスな洗練と芸術的コントロールを実現します。

1.1 Fluxtapozワークフローの使用方法

Fluxtapozの使用方法：

1. 画像をload imageノードにアップロードします。
2. RF Inversionまたはスタイライズグループを選択します。
3. 必要に応じてプロンプトを入力します。
4. 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。シンプルにレンダリングされます。

1.2 Fluxtapoz - グループ設定

• メイン画像をアップロードします（これは空の潜在空間の画像寸法としても使用されます）。
• 画像の解像度を512、768、1024に制限します。画像の寸法を確認するには"Get Image Size and Count"を参照してください。

1.3 Fluxtapoz - メイン

Fluxtapoz - RF Inversionグループ

Fluxtapoz - スタイライズグループ

以下のFluxtapoz設定でバリエーションを楽しんでください：

Flux Forward ODE Sampler - 設定：

• Gamma - 0.5以下ではランダムな結果を出し、0.5以上では元の入力に近い結果を出します。
• seed: 画像強化プロセスにおける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られます。
• steps: 詳細を強化するための反復回数。ステップ数が多いほど詳細が細かくなりますが、処理時間が増加します。

Flux Reverse ODE Sampler - 設定：

（動作はTile Controlnetと似ており、Total Sampler Stepsにも依存します）

• eta - 潜在空間上の画像の強度です。
• start_step - 効果が発生する開始ステップ。
• end_step - 効果が発生する終了ステップ。

Ksamplers - 設定：

• seed - 画像強化プロセスにおける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られます。
• steps - 詳細を強化するための反復回数。ステップ数が多いほど詳細が細かくなりますが、処理時間が増加します。
• cfg - クラスフィアガイドラインスケールで、モデルが入力ガイダンスにどれだけ忠実に従うかを調整します。
• sampler_name - 詳細洗練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。

FluxtapozとRF Inversionを使用すると、画像編集は精密さと創造性のシームレスなブレンドになります。Fluxtapozで可能性を再定義し、これまでにない方法で洗練、回復、変換を行いましょう。

ライセンス

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