Consistent Characters with Flux

Этот рабочий процесс Consistent Characters с Flux был создан . Мы настоятельно рекомендуем ознакомиться с его подробным учебником, чтобы узнать, как эффективно использовать этот мощный рабочий процесс Consistent Characters. Хотя мы воспроизвели рабочий процесс Consistent Characters и настроили среду для вашего удобства, вся заслуга принадлежит Mickmumpitz за его отличную работу по разработке этого Flux-based решения Consistent Characters.

The Consistent Characters with Flux

Рабочий процесс Consistent Characters с Flux является мощным инструментом ComfyUI, который поддерживает консистентность AI-сгенерированных персонажей во множестве выходных данных. Он идеально подходит для создания кинематографических AI-фильмов, детских книг или любых проектов, требующих стабильных внешностей Consistent Characters. Этот рабочий процесс на основе Flux упрощает процесс достижения единообразного облика Consistent Characters, уменьшая необходимость в многократных подсказках и тонкой настройке. Используя модель Flux.1 dev, он повышает стабильность сгенерированных Consistent Characters, обеспечивая их одинаковый вид и ощущение, будь то анимация или реалистичное рендеринг.

Как использовать рабочий процесс Consistent Characters с Flux?

Рабочий процесс Consistent Characters с Flux разделен на четыре модуля (Генерация персонажей, Upscale + Face Fix, Позы, Эмоции), каждый из которых предназначен для упрощения процесса генерации Consistent Characters с единообразным внешним видом во множестве выходных данных.

Узел Fast Groups Muter (rgthree)

После загрузки узла Fast Groups Muter (rgthree) модули 2, 3 и 4 выполняются автоматически, и дополнительная настройка не требуется. Этот узел управляет переключателями всех четырех модулей, делая процесс Consistent Characters более плавным и эффективным.

Узел управления Fast Groups Muter (rgthree) переключателем модуля (да/нет).

1. Генерация персонажей

Этот модуль использует модели Flux и модель Flux ControlNet для генерации таблицы Consistent Characters, направляя процесс генерации с помощью подсказок. Входные данные, которые представляют собой лист поз, служат ориентиром для направления генерации Consistent Characters. Создавая подходящие подсказки, вы можете направлять модель на создание желаемых листов Consistent Characters.

Вот несколько примеров подсказок:

Лист персонажа с изображением американки в пальто, одетой в осеннюю моду, с нейтральным выражением лица. Лист должен иметь белый фон, несколько видов с разных углов и видимый портрет лица. Общий стиль должен напоминать шедевр фотографии.

Лист персонажа, изображающий эльфийского рейнджера в плаще из осенних листьев, одетого в лесные цвета, с решительным выражением лица. Лист должен иметь пергаментный фон, несколько видов с разных углов и видимый портрет лица. Рейнджер должен сопровождаться величественным оленем, неся на спине длинный лук и колчан. Общий стиль должен напоминать шедевр цифровой живописи женского эльфа с длинными золотыми волосами.

Совет: Если сгенерированный лист Consistent Characters не соответствует вашим ожиданиям, попробуйте изменить значение seed, чтобы перегенерировать вывод с вариациями.

2. Upsacle + Face Fix

2.1 Ultimate SD Upscale

Ultimate SD Upscale - это узел, используемый в конвейерах генерации изображений для увеличения разрешения изображения путем разделения изображения на более мелкие плитки, обработки каждой плитки отдельно и последующего их объединения. Этот процесс позволяет генерировать изображения высокого разрешения, управляя использованием памяти и уменьшая артефакты, которые могут возникать при увеличении масштаба.

Параметры:

• upscale_by: Фактор, на который умножаются ширина и высота изображения. Для точных размеров используйте версию "No Upscale".
• seed: Управляет случайностью в процессе генерации. Использование одного и того же seed приводит к одинаковым результатам.
• control_after_generate: Регулирует детали изображения после генерации.
• steps: Количество итераций во время генерации изображения. Больше шагов дает более детализированные изображения, но требует больше времени на обработку.
• cfg: Масштаб Classifier-Free Guidance, который регулирует, насколько строго модель следует вводимым подсказкам.
• sampler_name: Определяет метод выборки, используемый для генерации изображения.
• scheduler: Определяет, как распределяются вычислительные ресурсы в процессе генерации.
• denoise: Управляет уровнем удаления шума, влияя на сохранение деталей оригинального изображения. Рекомендуется: 0.35 для улучшения, 0.15-0.20 для минимальных изменений.
• mode_type: Определяет режим обработки, например, как обрабатываются плитки.
• tile_width и tile_height: Размеры плиток, используемых в обработке. Большие размеры уменьшают швы, но требуют больше памяти.
• mask_blur: Размывает края масок, используемых для смешивания плиток, сглаживая переходы между плитками.
• tile_padding: Количество пикселей от соседних плиток, учитываемых во время обработки, чтобы уменьшить швы.
• seam_fix_mode: Метод исправления видимых швов между плитками:
  • Bands pass: Исправляет швы вдоль строк и столбцов.
  • Half tile offset pass: Применяет смещение для лучшего смешивания швов.
  • Half tile offset + intersections pass: Включает дополнительные проходы на пересечениях.
• seam_fix_denoise: Сила уменьшения шума во время исправления швов.
• seam_fix_width: Ширина областей, обрабатываемых во время исправления швов.
• seam_fix_mask_blur: Размывает маску для более плавного исправления швов.
• seam_fix_padding: Запас вокруг швов во время исправления для обеспечения более плавных результатов.
• force_uniform_tiles: Обеспечивает сохранение плитками одинакового размера, расширяя крайние плитки при необходимости, минимизируя артефакты.
• tiled_decode: Обрабатывает плитки изображения отдельно, чтобы уменьшить использование памяти во время генерации высокого разрешения.
• Target size type: Определяет, как устанавливается окончательный размер изображения:
  • From img2img settings: Использует ширину и высоту по умолчанию.
  • Custom size: Позволяет вручную установить ширину и высоту (максимум 8192px).
  • Scale from image size: Масштабируется на основе начального размера изображения.
• Upscaler: Метод увеличения масштаба изображений перед дальнейшей обработкой (например, ESRGAN).
• Redraw: Управляет, как изображение перерисовывается:
  • Linear: Обрабатывает плитки последовательно.
  • Chess: Использует шахматный узор для обработки, чтобы уменьшить артефакты.
  • None: Отключает перерисовку, сосредотачиваясь только на исправлении швов.

2.2. FaceDetailer (pipe)

FaceDetailerPipe - это узел, предназначенный для улучшения деталей лиц на изображениях, с использованием передовых методов обработки изображений для повышения резкости и четкости черт лица. Это часть ComfyUI Impact Pack, направленная на предоставление высококачественных улучшений деталей лица для различных приложений.

Параметры:

• image: Входное изображение, которое будет улучшено, служит основным объектом для детализации лица.
• guide_size: Параметр, который контролирует размер области направляющей, используемой для улучшения черт лица, влияя на то, сколько контекста учитывается.
• guide_size_for: Определяет, следует ли применять размер направляющей для определенных областей.
• max_size: Устанавливает максимальный размер обрабатываемых изображений, обеспечивая управление памятью.
• seed: Управляет случайностью в процессе улучшения изображения, позволяя получить воспроизводимые результаты при использовании одного и того же seed.
• steps: Количество итераций для улучшения деталей. Больше шагов дает более детализированные изображения, но требует больше времени на обработку.
• cfg: Масштаб Classifier-Free Guidance, который регулирует, насколько строго модель следует вводимым подсказкам.
• sampler_name: Определяет метод выборки, используемый для уточнения деталей.
• scheduler: Определяет стратегию вычислительного планирования во время обработки.
• denoise: Управляет силой уменьшения шума, применяемого во время процесса улучшения. Более низкие значения сохраняют больше оригинальных деталей, в то время как более высокие значения дают более гладкие результаты.
• feather: Управляет плавностью перехода между улучшенными и оригинальными областями, помогая бесшовно смешивать изменения.
• noise_mask: Включает или отключает использование маски шума для нацеливания на конкретные области для уменьшения шума.
• force_inpaint: Принудительно выполняет закрашивание в областях, которые нуждаются в дополнительном улучшении или коррекциях.
• bbox_threshold: Устанавливает порог для обнаружения ограничивающих рамок вокруг черт лица, влияя на чувствительность.
• bbox_dilation: Расширяет обнаруженные области ограничивающих рамок, чтобы гарантировать, что все соответствующие черты включены во время улучшения.
• bbox_crop_factor: Регулирует фактор обрезки для обнаруженных ограничивающих рамок, контролируя область фокуса для улучшения.
• sam_detection_hint: Указывает дополнительные подсказки или направляющие для процесса обнаружения.
• sam_dilation: Регулирует расширение, применяемое к обнаруженным областям, позволяя охватить более широкие области.
• sam_threshold: Определяет порог чувствительности обнаружения в процессе SAM (Segment Anything Model).
• sam_bbox_expansion: Расширяет ограничивающие рамки, обнаруженные SAM, помогая включить больше окружающего контекста.
• sam_mask_hint_threshold: Настраивает порог для масок-подсказок, предоставляемых SAM, контролируя, как области определяются для маскирования.
• sam_mask_hint_use_negative: Определяет, следует ли использовать отрицательные подсказки, влияя на маскирование определенных областей.
• drop_size: Устанавливает размер капель, применяемых во время процесса улучшения, что может влиять на уровень уточнения.
• refiner_ratio: Управляет соотношением для уточнения деталей лица, балансируя между сохранением оригинальных особенностей и добавлением четкости.
• cycle: Определяет количество циклов уточнения для применения, влияя на глубину улучшения.
• inpaint_model (Optional): Включает использование модели закрашивания для заполнения отсутствующих или нечетких областей во время процесса детализации.
• noise_mask_feather: Настраивает размывание маски шума, обеспечивая более плавный переход между шумными и очищенными областями.

3. Позы

Этот модуль позволяет использовать узел обрезки изображения для разделения каждой позы из сгенерированного листа персонажей и сохранения отдельных поз персонажа для дальнейшего использования или корректировки.

4. Эмоции

Этот модуль использует узел Photo Expression Editor (PHM) для настройки выражений лиц на фотографиях. Параметры позволяют точно настраивать различные аспекты лица, такие как движения головы, моргание и улыбка.

Параметры редактора выражений:

• rotate_pitch: Управляет движением головы вверх и вниз.
• rotate_yaw: Регулирует движение головы из стороны в сторону.
• rotate_roll: Определяет угол наклона головы.
• blink: Управляет интенсивностью моргания.
• eyebrow: Регулирует движения бровей.
• wink: Управляет подмигиванием.
• pupil_x: Перемещает зрачки по горизонтали.
• pupil_y: Перемещает зрачки по вертикали.
• aaa: Управляет формой рта для звука "aaa".
• eee: Управляет формой рта для звука "eee".
• woo: Управляет формой рта для звука "woo".
• smile: Регулирует степень улыбки.
• src_ratio: Определяет долю исходного выражения, которую следует применить.
• sample_ratio: Определяет долю образца выражения, которую следует применить.
• sample_parts: Указывает, какие части выражения образца применять ("OnlyExpression", "OnlyRotation", "OnlyMouth", "OnlyEyes", "All").
• crop_factor: Управляет фактором обрезки области лица.

Модели Flux и упрощенные модули рабочего процесса позволяют вам легко поддерживать внешний вид Consistent Characters в различных выходных данных. Вы сможете оживить своих персонажей как никогда раньше, создавая по-настоящему захватывающий опыт для вашей аудитории!