FLUX Tools Outpainting Workflow, ft. GGUF [flux1-fill-dev] & Florence2
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このバージョンについて
モデル説明
ビデオチュートリアルをご覧ください：
AI Motion Studioへようこそ！このチュートリアルでは、Black Forest Labsが開発した最先端のFLUX Tools Fill Dev GGUF Outpainting Workflowを紹介します。この革新的なツールは、画像の元のアスペクト比を超えて拡張しながら、優れた品質と解像度を維持します。AIアーティストでも、クリエイティブな愛好家でも、このチュートリアルはComfyUIを使ってシームレスでプロフェッショナルなアウトペインティング結果を実現するための最良のガイドです。
学べる内容：
セットアップとワークフローのインストール
Civit AIを通じてGGUF量子化Flux Fill Devモデルをダウンロードしてセットアップするステップバイステップの手順。
モデルファイルをUnetサブフォルダーに正しく整理する方法。
ComfyUI内のGGUF Unet Loaderを使用してモデルを読み込む方法。
画像のアライメント制御
- 最適な拡張結果を得るために、XおよびYパーセンテージを調整する方法を学びます。
アウトペインティングの実践
シューティングからランドスケープ、建築シーン、ダイナミックな環境への画像拡張の実際の例を確認します。
ツールが被写体をシームレスに融合させ、視覚的な整合性と一貫性を維持する様子を観察します。
トラブルシューティングのヒント
- ComfyUI Managerを使用して不足または古くなったノードを更新し、ノードの問題を解決する方法。
チュートリアルのハイライト：
MidJourneyで生成されたポートレートを、詳細に拡張された見事なランドスケープに変換します。
FLUX Toolsが、屋内プール、オフィススペース、都市風景などの複雑なシーンに一貫した背景要素を追加する様子を体験します。
ベッドルームの内部やアップショットなど、さまざまな画像タイプに対するツールの柔軟性を探索します。
結果が完璧でなくても、ツールは出力の再実行を可能にし、毎回プロフェッショナルな品質の結果を確保します。
なぜFLUX Toolsを選択するのですか？
多様性：あらゆるタイプの画像を簡単に拡張できます。
品質保証：画像の解像度と詳細の整合性を維持します。
使いやすさ：あらゆるレベルのクリエイター向けに設計された直感的なワークフロー。
Flux Fill Dev GGUFモデル：https://huggingface.co/YarvixPA/FLUX.1-Fill-dev-gguf/tree/main