Face to Many | 3D, Emoji, Pixel, Clay, Toy, Video game
Этот рабочий процесс ComfyUI тщательно разработан для использования различных моделей LoRA, ControlNet и InstantID для сложных преобразований лица в множество стилей, включая 3D, эмодзи, пиксель-арт, глиняные модели, игрушечные фигурки и стили видеоигр.ComfyUI Face to Many Рабочий процесс

- Полностью функциональные рабочие процессы
- Нет недостающих узлов или моделей
- Не требуется ручная настройка
- Отличается потрясающей визуализацией
ComfyUI Face to Many Примеры
ComfyUI Face to Many Описание
Что такое Face-to-Many?
Face-to-many — это мощный рабочий процесс в ComfyUI, который позволяет преобразовать одно изображение лица в несколько художественных стилей с легкостью. Используя технологию InstantID в модели ControNet, вы можете создавать персонализированные изображения в различных стилях, таких как 3D, эмодзи, пиксель-арт, видеоигра, глина или игрушечная эстетика, сохраняя при этом ключевые черты лица и идентичность оригинального изображения.
Как работает Face-to-Many?
Рабочий процесс Face-to-many в ComfyUI использует несколько ключевых компонентов для достижения впечатляющих результатов:
1. InstantID
В основе рабочего процесса Face-to-many лежит модель InstantID, которая специализируется на синтезе персонализированных изображений с сохранением идентичности. Она отображает и сохраняет ключевые точки и атрибуты лица при различных художественных преобразованиях, обеспечивая высокую точность по отношению к оригинальному лицу.
2. ControlNet
Модель ControlNet используется для управления процессом генерации изображений, обеспечивая дополнительный контроль и согласованность. Она помогает сохранять структуру и ключевые особенности оригинального изображения лица при преобразованиях в различные художественные стили.
3. Lora models
Различные модели Lora используются для определения конкретных художественных стилей, которые могут быть применены к изображению лица. Выбирая соответствующую модель Lora, вы можете преобразовать лицо в стили 3D, эмодзи, пиксель-арт, видеоигры, глины или игрушки.
Пошаговое руководство: использование Face-to-Many в ComfyUI
Чтобы создать персонализированные изображения в различных стилях, используя рабочий процесс Face-to-Many, следуйте этим шагам:
1. Загрузите изображение лица:
Используйте узел "LoadImage", чтобы загрузить изображение лица, которое вы хотите преобразовать. Убедитесь, что изображение имеет достаточное качество и разрешение для оптимальных результатов.
2. Выберите желаемые стили для Face-to-Many
В узле "LoRA Stacker" выберите модели Lora, соответствующие стилям, которые вы хотите применить. Сопоставление стилей с моделями Lora следующее:
- 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. Настройте параметры и подсказки для улучшения результатов Face-to-Many
Предоставьте стилизованные подсказки в узле "EfficientLoader" для управления процессом генерации изображений.
- 3D: 3D Style
- Emoji: Emiji Style
- Video game: PS1 Style
- Pixels: Pixels Arty
- Clay: Clay Animation
- Toy: Toy Style
4. Генерация изображений Face-to-Many:
После настройки всех параметров запустите рабочий процесс Face-to-Many для создания персонализированных изображений в выбранных стилях. Экспериментируйте с различными комбинациями стилей, подсказок и настроек для достижения желаемых результатов.
Используя мощь рабочего процесса Face-to-Many в ComfyUI, вы можете легко преобразовать одно изображение лица в множество захватывающих художественных стилей. Независимо от того, хотите ли вы создать 3D-рендер, версию эмодзи или персонажа видеоигры, Face-to-Many предоставляет простой и эффективный способ создания персонализированных изображений, сохраняя при этом идентичность оригинального лица.
Для получения дополнительной информации и просмотра оригинальной работы, посетите страницу автора fofr на GitHub по ссылке . Многие из лор были созданы artificialguybr. Вы можете поддержать работу artificialguybr через или или следить за artificialguybr на Twitter: .