ตัวละครที่สม่ำเสมอกับ Flux

ตัวละครที่สม่ำเสมอกับ Flux workflow นี้ถูกสร้างโดย เราขอแนะนำอย่างยิ่งให้ตรวจสอบบทเรียนที่ละเอียดของเขาเพื่อเรียนรู้วิธีการใช้ workflow ตัวละครที่สม่ำเสมอที่ทรงพลังนี้อย่างมีประสิทธิภาพ แม้ว่าเราจะได้ทำซ้ำ workflow ตัวละครที่สม่ำเสมอและตั้งค่าสภาพแวดล้อมเพื่อความสะดวกของคุณ แต่เครดิตทั้งหมดเป็นของ Mickmumpitz สำหรับการทำงานที่ยอดเยี่ยมในการพัฒนาโซลูชันตัวละครที่สม่ำเสมอที่ใช้ Flux นี้

ตัวละครที่สม่ำเสมอกับ Flux

ตัวละครที่สม่ำเสมอ Workflow กับ Flux เป็นเครื่องมือ ComfyUI ที่ทรงพลังที่รักษาความสม่ำเสมอของตัวละครที่สร้างด้วย AI ในหลาย ๆ ผลลัพธ์ เหมาะสำหรับการสร้างภาพยนตร์ AI, หนังสือเด็ก หรือโครงการใด ๆ ที่ต้องการลักษณะตัวละครที่เสถียร Workflow ที่ใช้ Flux นี้ช่วยลดความซับซ้อนในกระบวนการบรรลุรูปลักษณะตัวละครที่สม่ำเสมอ ลดความจำเป็นในการใช้คำสั่งหลาย ๆ ครั้งและการปรับแต่ง โดยการใช้โมเดล Flux.1 dev มันช่วยเพิ่มความเสถียรของตัวละครที่สร้างขึ้น เพื่อให้พวกเขารักษารูปลักษณ์และความรู้สึกเดียวกัน ไม่ว่าจะเป็นการเคลื่อนไหวหรือการแสดงผลที่สมจริง

วิธีการใช้ตัวละครที่สม่ำเสมอกับ Flux Workflow?

ตัวละครที่สม่ำเสมอ Workflow กับ Flux ถูกแบ่งออกเป็นสี่โมดูล (การสร้างตัวละคร, Upsacle + Face Fix, ท่าทาง, อารมณ์) แต่ละโมดูลถูกออกแบบมาเพื่อปรับปรุงกระบวนการสร้างตัวละครที่สม่ำเสมอที่มีลักษณะสม่ำเสมอในหลาย ๆ ผลลัพธ์

Fast Groups Muter (rgthree) Node

หลังจากโหลด Fast Groups Muter (rgthree) node แล้ว โมดูลที่ 2, 3 และ 4 จะดำเนินการโดยอัตโนมัติ และไม่ต้องการการตั้งค่าเพิ่มเติม Node นี้ควบคุมการสลับสำหรับทั้งสี่โมดูล ทำให้กระบวนการตัวละครที่สม่ำเสมอราบรื่นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

Fast Groups Muter (rgthree) Node ควบคุมการสลับโมดูล (ใช่/ไม่ใช่)

1. การสร้างตัวละคร

โมดูลนี้ใช้โมเดล Flux และ Flux ControlNet model เพื่อสร้างตารางตัวละครที่สม่ำเสมอโดยการนำทางกระบวนการสร้างด้วยคำสั่ง ป้อนข้อมูลซึ่งเป็นแผ่นท่าทางทำหน้าที่เป็นข้อมูลอ้างอิงเพื่อควบคุมการสร้างตัวละครที่สม่ำเสมอ ด้วยการสร้างคำสั่งที่เหมาะสม คุณสามารถนำโมเดลไปสร้างแผ่นตัวละครที่ต้องการได้

นี่คือตัวอย่างคำสั่ง:

แผ่นตัวละครที่มีผู้หญิงชาวอเมริกันสวมเสื้อโค้ท แต่งกายด้วยแฟชั่นฤดูใบไม้ร่วง มีสีหน้าที่เป็นกลาง แผ่นควรมีพื้นหลังสีขาว มุมมองหลายมุมจากมุมต่าง ๆ และภาพพอร์ตเทรตของใบหน้าที่มองเห็นได้ สไตล์โดยรวมควรคล้ายกับภาพถ่ายระดับมาสเตอร์พีซ

แผ่นตัวละครที่แสดงถึงนักธนูเอลฟ์ที่สวมเสื้อคลุมทำจากใบไม้ฤดูใบไม้ร่วง แต่งกายด้วยสีของป่า มีสีหน้าที่มุ่งมั่น แผ่นควรมีพื้นหลังเป็นกระดาษเก่า มุมมองหลายมุมจากมุมต่าง ๆ และภาพพอร์ตเทรตของใบหน้าที่มองเห็นได้ นักธนูควรมีสตางค์ที่สง่างามตามมา ถือคันธนูยาวและกระบอกลูกธนูบนหลังของเธอ สไตล์โดยรวมควรคล้ายกับภาพวาดดิจิทัลระดับมาสเตอร์พีซของเอลฟ์หญิงที่มีผมยาวสีทอง

เคล็ดลับ: หากแผ่นตัวละครที่สม่ำเสมอที่สร้างขึ้นไม่ตรงตามความคาดหวังของคุณ ลองปรับค่า seed เพื่อสร้างผลลัพธ์ใหม่ที่มีความหลากหลาย

2. Upsacle + Face Fix

2.1 Ultimate SD Upscale

Ultimate SD Upscale เป็น node ที่ใช้ในกระบวนการสร้างภาพเพื่อเพิ่มความละเอียดของภาพโดยการแบ่งภาพออกเป็นแผ่นเล็ก ๆ ประมวลผลแต่ละแผ่นแยกกัน แล้วเชื่อมต่อกลับเข้าด้วยกัน กระบวนการนี้ช่วยให้สามารถสร้างภาพที่มีความละเอียดสูงได้ในขณะที่จัดการการใช้หน่วยความจำและลดสิ่งแปลกปลอมที่อาจเกิดขึ้นเมื่อขยายภาพ

พารามิเตอร์:

• upscale_by: ปัจจัยที่ใช้ในการคูณความกว้างและความสูงของภาพ สำหรับขนาดที่แม่นยำ ให้ใช้เวอร์ชัน "No Upscale"
• seed: ควบคุมความสุ่มในกระบวนการสร้าง การใช้ค่า seed เดียวกันจะให้ผลลัพธ์เดียวกัน
• control_after_generate: ปรับรายละเอียดภาพหลังการสร้าง
• steps: จำนวนขั้นตอนในระหว่างการสร้างภาพ ขั้นตอนมากขึ้นให้รายละเอียดที่ละเอียดขึ้นแต่ใช้เวลาประมวลผลนานขึ้น
• cfg: Classifier-Free Guidance scale ที่ปรับว่ารุ่นจะติดตามคำสั่งป้อนข้อมูลอย่างใกล้ชิดเพียงใด
• sampler_name: ระบุวิธีการสุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการสร้างภาพ
• scheduler: กำหนดวิธีการจัดสรรทรัพยากรการคำนวณตลอดกระบวนการสร้าง
• denoise: ควบคุมระดับการกำจัดเสียงรบกวน มีผลต่อการรักษารายละเอียดจากภาพต้นฉบับ แนะนำ: 0.35 สำหรับการปรับปรุง, 0.15-0.20 สำหรับการเปลี่ยนแปลงน้อยที่สุด
• mode_type: กำหนดโหมดการประมวลผล เช่น วิธีการประมวลผลแผ่น
• tile_width และ tile_height: ขนาดของแผ่นที่ใช้ในการประมวลผล ขนาดที่ใหญ่ขึ้นลดรอยต่อแต่ต้องการหน่วยความจำมากขึ้น
• mask_blur: เบลอขอบของหน้ากากที่ใช้ในการผสานแผ่น ทำให้การเปลี่ยนแปลงระหว่างแผ่นนุ่มนวลขึ้น
• tile_padding: จำนวนพิกเซลจากแผ่นข้างเคียงที่พิจารณาในระหว่างการประมวลผลเพื่อลดรอยต่อ
• seam_fix_mode: วิธีการแก้ไขรอยต่อที่มองเห็นระหว่างแผ่น:
  • Bands pass: แก้ไขรอยต่อบริเวณแถวและคอลัมน์
  • Half tile offset pass: ใช้ออฟเซ็ตเพื่อผสานรอยต่อได้ดีขึ้น
  • Half tile offset + intersections pass: รวมการผ่านเพิ่มเติมที่จุดตัด
• seam_fix_denoise: ความแรงของการลดเสียงรบกวนในระหว่างการแก้ไขรอยต่อ
• seam_fix_width: ความกว้างของพื้นที่ที่ถูกประมวลผลในระหว่างการแก้ไขรอยต่อ
• seam_fix_mask_blur: เบลอหน้ากากเพื่อการแก้ไขรอยต่อที่นุ่มนวลขึ้น
• seam_fix_padding: แพดดิ้งรอบรอยต่อในระหว่างการแก้ไขเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่นุ่มนวลขึ้น
• force_uniform_tiles: รับประกันว่าแผ่นจะรักษาขนาดที่สม่ำเสมอโดยการขยายขอบแผ่นเมื่อต้องการ ลดสิ่งแปลกปลอม
• tiled_decode: ประมวลผลแผ่นภาพแยกกันเพื่อลดการใช้หน่วยความจำในระหว่างการสร้างภาพความละเอียดสูง
• ขนาดเป้าหมาย: กำหนดวิธีการตั้งค่าขนาดสุดท้ายของภาพ:
  • จากการตั้งค่า img2img: ใช้ความกว้างและความสูงเริ่มต้น
  • ขนาดที่กำหนดเอง: อนุญาตให้ตั้งค่าความกว้างและความสูงด้วยตนเอง (สูงสุด 8192px)
  • ปรับขนาดจากขนาดภาพ: ปรับตามขนาดภาพเริ่มต้น
• Upscaler: วิธีการขยายภาพก่อนการประมวลผลเพิ่มเติม (เช่น ESRGAN)
• Redraw: ควบคุมวิธีการวาดภาพใหม่:
  • Linear: ประมวลผลแผ่นตามลำดับ
  • Chess: ใช้รูปแบบตารางหมากรุกสำหรับการประมวลผลเพื่อลดสิ่งแปลกปลอม
  • ไม่มี: ปิดการวาดใหม่ มุ่งเน้นเฉพาะการแก้ไขรอยต่อ

2.2. FaceDetailer (pipe)

FaceDetailerPipe เป็น node ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มความคมชัดและความชัดเจนของลักษณะใบหน้าในภาพ โดยใช้เทคนิคการประมวลผลภาพขั้นสูงเพื่อปรับปรุงความคมชัดของลักษณะใบหน้า เป็นส่วนหนึ่งของ ComfyUI Impact Pack ที่มีเป้าหมายเพื่อให้การเพิ่มรายละเอียดใบหน้าคุณภาพสูงสำหรับการใช้งานต่าง ๆ

พารามิเตอร์:

• image: ภาพป้อนข้อมูลที่จะเพิ่มรายละเอียด โดยทำหน้าที่เป็นหัวข้อหลักสำหรับการเพิ่มรายละเอียดใบหน้า
• guide_size: พารามิเตอร์ที่ควบคุมขนาดของพื้นที่นำทางที่ใช้ในการเพิ่มรายละเอียดใบหน้า มีผลต่อปริมาณบริบทที่พิจารณา
• guide_size_for: กำหนดว่าขนาดของการนำทางควรใช้สำหรับพื้นที่เฉพาะหรือไม่
• max_size: กำหนดขนาดสูงสุดสำหรับภาพที่ประมวลผล เพื่อให้แน่ใจว่าการจัดการหน่วยความจำ
• seed: ควบคุมความสุ่มในกระบวนการเพิ่มภาพ ทำให้สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ทำซ้ำได้เมื่อใช้ seed เดียวกัน
• steps: จำนวนขั้นตอนสำหรับการเพิ่มรายละเอียด ขั้นตอนมากขึ้นให้รายละเอียดที่ละเอียดขึ้นแต่ต้องใช้เวลาประมวลผลมากขึ้น
• cfg: Classifier-Free Guidance scale ที่ปรับว่ารุ่นจะติดตามคำแนะนำป้อนข้อมูลอย่างใกล้ชิดเพียงใด
• sampler_name: กำหนดวิธีการสุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการปรับปรุงรายละเอียด
• scheduler: กำหนดกลยุทธ์การจัดตารางการคำนวณในระหว่างการประมวลผล
• denoise: ควบคุมความแรงของการลดเสียงรบกวนที่ใช้ในระหว่างกระบวนการเพิ่มรายละเอียด ค่าที่ต่ำกว่าจะรักษารายละเอียดต้นฉบับได้มากขึ้น ในขณะที่ค่าที่สูงกว่าจะให้ผลลัพธ์ที่ราบรื่นขึ้น
• feather: ควบคุมความนุ่มนวลของการเปลี่ยนแปลงระหว่างพื้นที่ที่ได้รับการเพิ่มและพื้นที่ต้นฉบับ ช่วยในการผสานการเปลี่ยนแปลงอย่างราบรื่น
• noise_mask: เปิดหรือปิดการใช้หน้ากากเสียงรบกวนเพื่อกำหนดเป้าหมายพื้นที่เฉพาะสำหรับการลดเสียงรบกวน
• force_inpaint: บังคับให้มีการวาดภาพในพื้นที่ที่ต้องการการเพิ่มหรือการแก้ไขเพิ่มเติม
• bbox_threshold: กำหนดเกณฑ์สำหรับการตรวจจับกล่องล้อมรอบลักษณะใบหน้า มีผลต่อความไว
• bbox_dilation: ขยายพื้นที่กล่องล้อมรอบที่ตรวจพบเพื่อให้แน่ใจว่าลักษณะที่เกี่ยวข้องทั้งหมดถูกรวมในการเพิ่ม
• bbox_crop_factor: ปรับปัจจัยการครอบตัดสำหรับกล่องล้อมรอบที่ตรวจพบ ควบคุมพื้นที่ที่เน้นสำหรับการเพิ่ม
• sam_detection_hint: ระบุคำแนะนำหรือคำแนะนำเพิ่มเติมสำหรับกระบวนการตรวจจับ
• sam_dilation: ปรับการขยายที่ใช้กับพื้นที่ที่ตรวจพบ อนุญาตให้มีการครอบคลุมที่กว้างขึ้น
• sam_threshold: กำหนดเกณฑ์สำหรับความไวในการตรวจจับในกระบวนการ SAM (Segment Anything Model)
• sam_bbox_expansion: ขยายกล่องล้อมรอบที่ตรวจพบโดย SAM ช่วยให้รวมบริบทโดยรอบมากขึ้น
• sam_mask_hint_threshold: ปรับเกณฑ์สำหรับคำแนะนำหน้ากากที่จัดให้โดย SAM ควบคุมวิธีการกำหนดพื้นที่สำหรับการปิดบัง
• sam_mask_hint_use_negative: กำหนดว่าควรใช้คำแนะนำเชิงลบหรือไม่ มีผลต่อการปิดบังบางพื้นที่
• drop_size: กำหนดขนาดของการหยดที่ใช้ในระหว่างกระบวนการเพิ่ม ซึ่งอาจมีผลต่อระดับการปรับปรุง
• refiner_ratio: ควบคุมอัตราส่วนสำหรับการปรับปรุงรายละเอียดใบหน้า สมดุลระหว่างการรักษาลักษณะต้นฉบับและการเพิ่มความคมชัด
• cycle: ระบุจำนวนรอบการปรับปรุงที่ใช้ มีผลต่อระดับความลึกของการเพิ่ม
• inpaint_model (Optional): อนุญาตให้ใช้โมเดลการวาดภาพเพื่อเติมเต็มพื้นที่ที่ขาดหายไปหรือไม่ชัดเจนในระหว่างกระบวนการเพิ่มรายละเอียด
• noise_mask_feather: ปรับการเบลอของหน้ากากเสียงรบกวน ให้การเปลี่ยนแปลงที่นุ่มนวลระหว่างพื้นที่ที่มีเสียงรบกวนและไม่มีเสียงรบกวน

3. ท่าทาง

โมดูลนี้อนุญาตให้คุณใช้ node การครอบภาพเพื่อแยกแต่ละท่าจากแผ่นตัวละครที่สร้างขึ้นและบันทึกท่าทางเดี่ยว ๆ ของตัวละครเพื่อการใช้งานหรือปรับแต่งเพิ่มเติม

4. อารมณ์

โมดูลนี้ใช้ node Photo Expression Editor (PHM) เพื่อปรับสีหน้าบนภาพถ่าย พารามิเตอร์อนุญาตให้ปรับแต่งลักษณะใบหน้าต่าง ๆ เช่น การเคลื่อนไหวของศีรษะ การกระพริบตา และการยิ้ม

พารามิเตอร์ Expression Editor：

• rotate_pitch: ควบคุมการเคลื่อนไหวขึ้นและลงของศีรษะ
• rotate_yaw: ปรับการเคลื่อนไหวด้านข้างของศีรษะ
• rotate_roll: กำหนดมุมเอียงของศีรษะ
• blink: ควบคุมความเข้มของการกระพริบตา
• eyebrow: ปรับการเคลื่อนไหวของคิ้ว
• wink: ควบคุมการขยิบตา
• pupil_x: เคลื่อนที่ลูกตาในแนวนอน
• pupil_y: เคลื่อนที่ลูกตาในแนวตั้ง
• aaa: ควบคุมรูปปากสำหรับเสียงสระ "aaa"
• eee: ควบคุมรูปปากสำหรับเสียงสระ "eee"
• woo: ควบคุมรูปปากสำหรับเสียงสระ "woo"
• smile: ปรับระดับการยิ้ม
• src_ratio: กำหนดอัตราส่วนของการแสดงออกต้นฉบับที่จะนำไปใช้
• sample_ratio: กำหนดอัตราส่วนของการแสดงออกตัวอย่างที่จะนำไปใช้
• sample_parts: ระบุส่วนของการแสดงออกตัวอย่างที่จะนำไปใช้ ("OnlyExpression", "OnlyRotation", "OnlyMouth", "OnlyEyes", "All")
• crop_factor: ควบคุมปัจจัยการครอบของพื้นที่ใบหน้า

โมเดล Flux และโมดูลที่ง่ายต่อการใช้งานของ workflow ช่วยให้คุณรักษาลักษณะของตัวละครที่สม่ำเสมอในหลาย ๆ ผลลัพธ์ คุณจะสามารถนำตัวละครของคุณให้มีชีวิตชีวาได้อย่างไม่เคยมีมาก่อน สร้างประสบการณ์ที่ชวนดื่มด่ำสำหรับผู้ชมของคุณ!