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Fluxtapoz | RF Inversion 和风格化

Fluxtapoz 是 ComfyUI 的一组强大自定义节点,利用 RF Inversion 重新定义图像恢复和编辑。通过使用修正流模型将真实图像转化为结构化噪声,Fluxtapoz 打开了无与伦比的创作灵活性。Fluxtapoz 构建了视觉与可编辑表示之间的桥梁,支持无缝优化和艺术控制,所有这些都在直观的工作流程中完成。

ComfyUI Fluxtapoz 工作流程

Fluxtapoz | RF Inversion and Stylization
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  • 无需手动设置
  • 具有惊艳的视觉效果

ComfyUI Fluxtapoz 示例

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ComfyUI Fluxtapoz 描述

节点及其相关工作流程完全由 logtd 开发。我们给予 logtd 所有应有的赞誉,感谢其创新性工作。在 RunComfy 平台上,我们仅是向社区展示他的贡献。需要注意的是,目前 RunComfy 与 logtd 之间没有正式的联系或合作。我们深表感谢 logtd 的工作!

Fluxtapoz - RF Inversion 和风格化

Fluxtapoz 是 ComfyUI 的一组强大自定义节点,利用 重新定义图像恢复和编辑。通过使用修正流模型将真实图像转化为结构化噪声,Fluxtapoz 打开了无与伦比的创作灵活性。Fluxtapoz 的创新方法构建了视觉与可编辑表示之间的桥梁,实现无缝优化和艺术控制,所有这些都在直观的工作流程中完成。

1.1 如何使用 Fluxtapoz 工作流程?

Workflow

如何使用 Fluxtapoz 指南:

  1. 在加载图像节点上传您的图像。
  2. 选择 RF Inversion 或风格化组。
  3. 如有需要,输入提示。
  4. 点击队列。

无需设置任何东西,就这么简单地渲染。

1.2 Fluxtapoz - 设置组

Load Image

  • 上传您的主图像(这也将用作空潜在图像的图像尺寸)。
  • 将图像分辨率限制为 512、768 或 1024。查看 "Get Image Size and Count" 以检查您的图像尺寸。

1.3 Fluxtapoz - 主

Fluxtapoz - RF Inversion 组

RF Inversion

Fluxtapoz - 风格化组

Model

试用以下 Fluxtapoz 设置以获得变化:

Flux Forward ODE 采样器 - 设置:

Load Image

  • Gamma - 小于 0.5 将产生随机结果,大于 0.5 将更接近原始输入。
  • seed: 控制图像增强过程中的随机性,使用相同的种子允许可重现的结果。
  • steps: 增强细节的迭代次数。更多步骤会产生更精细的细节,但需要更多处理时间。

Flux Reverse ODE 采样器 - 设置:

Load Image

(行为类似于 Tile Controlnet,并且也取决于总采样步骤)

  • eta - 是图像在潜在空间中的强度。
  • start_step - 效果开始生效的起始步骤。
  • end_step - 效果生效到的结束步骤。

Ksamplers - 设置:

  • seed - 控制图像增强过程中的随机性,使用相同的种子允许可重现的结果。
  • steps - 增强细节的迭代次数。更多步骤会产生更精细的细节,但需要更多处理时间。
  • cfg - 分类器自由指导尺度,调整模型遵循输入指导的程度。
  • sampler_name - 定义用于细节优化的采样方法。
  • scheduler - 决定处理期间的计算调度策略。

借助 Fluxtapoz 和 RF Inversion,图像编辑成为精确与创意的无缝结合。重新定义可能性,使用 Fluxtapoz 进行优化、恢复和转化,前所未有。

许可证

查看许可证文件:

FLUX.1 [dev] 模型由 Black Forest Labs. Inc. 根据 FLUX.1 [dev] 非商业许可证授权。版权所有 Black Forest Labs. Inc.

在任何情况下,Black Forest Labs, Inc. 均不对因使用本模型而产生的任何索赔、损害或其他责任承担责任,无论是在合同、侵权或其他方面。

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