Flux ile Tutarlı Karakterler

Bu Flux ile Tutarlı Karakterler iş akışı, oluşturulmuştur. Bu güçlü Tutarlı Karakterler iş akışını nasıl etkili bir şekilde kullanacağınızı öğrenmek için detaylı eğitimini incelemenizi şiddetle tavsiye ederiz. Tutarlı Karakterler iş akışını yeniden ürettik ve ortamı sizin için kurduk, ancak bu Flux tabanlı Tutarlı Karakterler çözümünü geliştirdiği için tüm kredi Mickmumpitz'e aittir.

Flux ile Tutarlı Karakterler

Flux ile Tutarlı Karakterler İş Akışı, birden fazla çıktıda AI tarafından üretilen karakterlerin tutarlılığını koruyan güçlü bir ComfyUI aracıdır. Sinematik AI filmleri, çocuk kitapları veya sabit Tutarlı Karakterler görünümleri gerektiren herhangi bir proje için idealdir. Bu Flux tabanlı iş akışı, tekdüze Tutarlı Karakterler görünümleri elde etme sürecini hızlandırır, birden fazla komut istemi ve ince ayarlama ihtiyacını azaltır. Flux.1 geliştirme modelini kullanarak, üretilen Tutarlı Karakterlerin kararlılığını artırır, animasyonlu veya gerçekçi olarak render edilmiş olsalar bile aynı görünüm ve hissi korumalarını sağlar.

Flux ile Tutarlı Karakterler İş Akışı Nasıl Kullanılır?

Flux ile Tutarlı Karakterler İş Akışı, her biri birden fazla çıktıda tekdüze bir görünümle Tutarlı Karakterler üretme sürecini hızlandırmak için tasarlanmış dört modüle (Karakter Üretimi, Yükseltme + Yüz Düzeltme, Pozlar, Duygular) bölünmüştür.

Hızlı Gruplar Susturucu (rgthree) Düğümü

Hızlı Gruplar Susturucu (rgthree) düğümü yüklendikten sonra, modüller 2, 3 ve 4 otomatik olarak çalıştırılır ve ek bir kurulum gerekmez. Bu düğüm, dört modülün anahtarlarını kontrol eder, Tutarlı Karakterler sürecini daha sorunsuz ve verimli hale getirir.

Hızlı Gruplar Susturucu (rgthree) Düğümü Kontrol modül anahtarı (evet/hayır).

1. Karakter Üretimi

Bu modül, Flux modellerini ve Flux ControlNet modelini kullanarak, üretim sürecini komut istemleriyle yönlendirerek bir Tutarlı Karakterler tablosu oluşturur. Giriş, bir poz sayfası, Tutarlı Karakterler üretimini yönlendirmek için bir referans olarak hizmet eder. Uygun komut istemleri oluşturarak, modelin istediğiniz Tutarlı Karakterler sayfalarını oluşturmasını sağlayabilirsiniz.

İşte bazı komut istemi örnekleri:

Bir Amerikan kadını, sonbahar modasında giyinmiş, nötr ifadeli bir karakter sayfası. Sayfa, beyaz bir arka plana sahip olmalı, çeşitli açılardan çoklu görünümler içermeli ve görünen bir yüz portresi içermelidir. Genel stil, bir başyapıt fotoğrafçılığına benzemelidir.

Sonbahar yapraklarından yapılmış bir pelerin giyen, orman renklerinde giyinmiş, kararlı ifadeli bir elven korucu karakter sayfası. Sayfa, parşömen bir arka plana sahip olmalı, farklı açılardan çoklu görünümler içermeli ve görünen bir yüz portresi olmalıdır. Korucu, uzun bir yay ve sırtında bir ok taşıyan görkemli bir geyik ile birlikte olmalıdır. Genel stil, uzun altın saçlı bir kadın elf'in başyapıt dijital resmi gibi olmalıdır.

İpucu: Üretilen Tutarlı Karakterler sayfası beklentilerinizi karşılamıyorsa, varyasyonlarla çıktıyı yeniden oluşturmak için tohum değerini ayarlamayı deneyin.

2. Yükseltme + Yüz Düzeltme

2.1 Nihai SD Yükseltme

Nihai SD Yükseltme, görüntüleri daha yüksek çözünürlükte oluşturmak için görüntüyü daha küçük parçalara ayırarak, her parçayı ayrı ayrı işleyip daha sonra tekrar birleştirerek görüntü çözünürlüğünü artırmak için kullanılan bir düğümdür. Bu işlem, bellek kullanımını yönetirken ve yükseltme sırasında meydana gelebilecek hataları azaltırken yüksek çözünürlüklü görüntüler oluşturulmasına olanak tanır.

Parametreler:

• upscale_by: Görüntünün genişliği ve yüksekliğinin çarpıldığı faktör. Kesin boyutlar için "No Upscale" sürümünü kullanın.
• seed: Üretim sürecindeki rastgeleliği kontrol eder. Aynı tohum kullanıldığında aynı sonuçlar elde edilir.
• control_after_generate: Üretim sonrası görüntü detaylarını ayarlar.
• steps: Görüntü üretimi sırasında yapılan yineleme sayısı. Daha fazla adım, daha ince detaylar sağlar ancak işleme süresini uzatır.
• cfg: Modelin giriş komutlarını ne kadar sıkı takip edeceğini ayarlayan Classifier-Free Guidance ölçeği.
• sampler_name: Görüntü üretimi için kullanılan örnekleme yöntemini belirtir.
• scheduler: Üretim süresince hesaplama kaynaklarının nasıl dağıtıldığını tanımlar.
• denoise: Gürültü giderme seviyesini kontrol eder, orijinal görüntüden ayrıntıların korunmasını etkiler. Tavsiye edilen: iyileştirme için 0.35, minimal değişiklikler için 0.15-0.20.
• mode_type: İşleme modunu belirler, örneğin parçaların nasıl işlendiği.
• tile_width ve tile_height: İşlemde kullanılan parçaların boyutları. Daha büyük boyutlar dikişleri azaltır ancak daha fazla bellek gerektirir.
• mask_blur: Parçaların karıştırılması için kullanılan maskelerin kenarlarını bulanıklaştırır, geçişleri yumuşatır.
• tile_padding: İşlem sırasında dikişleri azaltmak için komşu parçalardan dikkate alınan piksel sayısı.
• seam_fix_mode: Parçalar arasındaki görünür dikişleri düzeltme yöntemi:
  • Bant geçişi: Satırlar ve sütunlar boyunca dikişleri düzeltir.
  • Yarım parça kaydırma geçişi: Dikişleri daha iyi harmanlamak için bir kaydırma uygular.
  • Yarım parça kaydırma + kesişimler geçişi: Kesişimlerde ek geçişler içerir.
• seam_fix_denoise: Dikiş düzeltme sırasında gürültü azaltmanın gücü.
• seam_fix_width: Dikiş düzeltme sırasında işlenen alanların genişliği.
• seam_fix_mask_blur: Dikiş düzeltmeleri için maskeyi bulanıklaştırır, daha yumuşak dikiş düzeltmeleri sağlar.
• seam_fix_padding: Dikiş düzeltme sırasında dikişlerin çevresindeki dolgu, daha pürüzsüz sonuçlar sağlar.
• force_uniform_tiles: Parçaların tekdüze boyutunu korumalarını sağlamak için kenar parçalarını gerektiğinde genişletir, hataları en aza indirir.
• tiled_decode: Yüksek çözünürlüklü üretim sırasında bellek kullanımını azaltmak için görüntü parçalarını ayrı ayrı işler.
• Hedef boyut türü: Son görüntü boyutunun nasıl ayarlandığını belirler:
  • img2img ayarlarından: Varsayılan genişlik ve yükseklik kullanılır.
  • Özel boyut: Manuel genişlik ve yükseklik ayarlamaya izin verir (maksimum 8192px).
  • Görüntü boyutundan ölçekle: Başlangıçta görüntü boyutuna göre ölçekler.
• Yükseltici: Görüntüleri daha fazla işlemden önce yükseltme yöntemi (örneğin, ESRGAN).
• Tekrar Çizim: Görüntünün nasıl yeniden çizileceğini kontrol eder:
  • Doğrusal: Parçaları sırayla işler.
  • Satranç: Artifaktları azaltmak için dama deseni kullanarak işler.
  • Yok: Yeniden çizimi devre dışı bırakır, yalnızca dikiş düzeltmeye odaklanır.

2.2. Yüz Detaylandırıcı (pipe)

FaceDetailerPipe, görüntülerdeki yüz detaylarını geliştirmek için gelişmiş görüntü işleme tekniklerini kullanarak yüz özelliklerinin keskinliğini ve netliğini artırmak için tasarlanmış bir düğümdür. ComfyUI Impact Pack'in bir parçasıdır, çeşitli uygulamalar için yüksek kaliteli yüz detaylandırma geliştirmeleri sağlamayı amaçlar.

Parametreler:

• image: Yüz detaylandırması için ana konu olarak hizmet eden giriş görüntüsü.
• guide_size: Yüz özelliklerini geliştirmek için kullanılan rehber alanın boyutunu kontrol eden bir parametre, ne kadar bağlamın dikkate alındığını etkiler.
• guide_size_for: Rehber boyutunun belirli bölgeler için uygulanıp uygulanmayacağını belirler.
• max_size: İşlenen görüntüler için maksimum boyut sınırını ayarlar, bellek yönetimini sağlar.
• seed: Görüntü iyileştirme sürecindeki rastgeleliği kontrol eder, aynı tohum kullanıldığında tekrarlanabilir sonuçlar sağlar.
• steps: Detayları geliştirmek için yapılan yineleme sayısı. Daha fazla adım, daha ince detaylar sağlar ancak daha fazla işleme süresi gerektirir.
• cfg: Rehberliği ne kadar sıkı takip edeceğini ayarlayan Classifier-Free Guidance ölçeği.
• sampler_name: Detay iyileştirme için kullanılan örnekleme yöntemini tanımlar.
• scheduler: İşleme sırasında hesaplama planlama stratejisini belirler.
• denoise: İyileştirme sürecinde uygulanan gürültü azaltmanın gücünü kontrol eder. Daha düşük değerler daha fazla orijinal detay korur, daha yüksek değerler daha pürüzsüz sonuçlar üretir.
• feather: İyileştirilmiş ve orijinal alanlar arasındaki geçişin yumuşaklığını kontrol eder, değişiklikleri sorunsuz bir şekilde harmanlamaya yardımcı olur.
• noise_mask: Gürültü azaltma için belirli alanları hedeflemek için bir gürültü maskesi kullanımını etkinleştirir veya devre dışı bırakır.
• force_inpaint: Ek iyileştirme veya düzeltmelere ihtiyaç duyulan bölgelerde boyama yapmayı zorlar.
• bbox_threshold: Yüz özellikleri etrafında sınır kutularını algılama eşiğini ayarlar, hassasiyeti etkiler.
• bbox_dilation: İyileştirme sırasında tüm ilgili özelliklerin dahil edilmesini sağlamak için algılanan sınır kutusu alanlarını genişletir.
• bbox_crop_factor: İyileştirme için odak alanını kontrol eden algılanan sınır kutuları için kırpma faktörünü ayarlar.
• sam_detection_hint: Algılama süreci için ek ipuçları veya rehberlikleri belirtir.
• sam_dilation: Algılanan bölgelere uygulanan genişlemeyi ayarlar, daha geniş kapsama alanı sağlar.
• sam_threshold: SAM (Segment Anything Model) sürecindeki algılama hassasiyeti için eşiği tanımlar.
• sam_bbox_expansion: SAM tarafından algılanan sınır kutularını genişletir, daha fazla çevresel bağlamın dahil edilmesine yardımcı olur.
• sam_mask_hint_threshold: SAM tarafından sağlanan maske ipuçları için eşiği ayarlar, bölgelerin maskeleme için nasıl tanımlandığını kontrol eder.
• sam_mask_hint_use_negative: Belirli bölgelerin maskelemesini etkileyen negatif ipuçlarının kullanılıp kullanılmayacağını belirler.
• drop_size: İyileştirme sürecinde uygulanan damlaların boyutunu ayarlar, iyileştirme seviyesini etkileyebilir.
• refiner_ratio: Yüz detaylarını iyileştirmek için oranı kontrol eder, orijinal özelliklerin korunması ile netlik eklenmesi arasında denge sağlar.
• cycle: Uygulanan iyileştirme döngüsü sayısını belirtir, iyileştirmenin derinliğini etkiler.
• inpaint_model (Opsiyonel): Detaylandırma sürecinde eksik veya belirsiz alanları doldurmak için bir boyama modelinin kullanılmasını etkinleştirir.
• noise_mask_feather: Gürültü maskesinin yumuşatılmasını ayarlar, gürültülü ve gürültüsüz alanlar arasında daha yumuşak geçiş sağlar.

3. Pozlar

Bu modül, üretilen karakter sayfasından her pozu ayırmak ve karakterin bireysel pozlarını daha fazla kullanım veya ayarlama için kaydetmek için görüntü kırpma düğümünü kullanmanıza olanak tanır.

4. Duygular

Bu modül, fotoğraflarda yüz ifadelerini ayarlamak için Foto İfade Düzenleyici (PHM) düğümünü kullanır. Parametreler, baş hareketleri, göz kırpma ve gülümseme gibi çeşitli yüz yönlerini ince ayarlama imkanı sağlar

İfade Düzenleyici Parametreleri：

• rotate_pitch: Başın yukarı-aşağı hareketini kontrol eder.
• rotate_yaw: Başın yan-yan hareketini ayarlar.
• rotate_roll: Başın eğim açısını belirler.
• blink: Göz kırpmalarının yoğunluğunu kontrol eder.
• eyebrow: Kaş hareketlerini ayarlar.
• wink: Göz kırpmasını kontrol eder.
• pupil_x: Gözbebeklerini yatay olarak hareket ettirir.
• pupil_y: Gözbebeklerini dikey olarak hareket ettirir.
• aaa: "aaa" sesli harf sesi için ağız şekilini kontrol eder.
• eee: "eee" sesli harf sesi için ağız şekilini kontrol eder.
• woo: "woo" sesli harf sesi için ağız şekilini kontrol eder.
• smile: Gülümseme derecesini ayarlar.
• src_ratio: Uygulanacak kaynak ifadenin oranını belirler.
• sample_ratio: Uygulanacak örnek ifadenin oranını belirler.
• sample_parts: Örnek ifadenin hangi bölümlerinin uygulanacağını belirtir ("Sadece İfade", "Sadece Dönüş", "Sadece Ağız", "Sadece Gözler", "Hepsi").
• crop_factor: Yüz bölgesinin kırpma faktörünü kontrol eder. json

Flux modelleri ve iş akışının hızlı modülleri, çeşitli çıktılarda Tutarlı Karakterler görünümlerini korumayı sizin için çocuk oyuncağı haline getirir. Karakterlerinizi daha önce hiç olmadığı gibi hayata geçirebilir, izleyiciniz için gerçekten sürükleyici bir deneyim yaratabilirsiniz!