Midnight1111's Latent + Pixel Upscaler

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12.28.2412.10.24

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モデル説明

Midnight1111の潜在空間 + ピクセルアップスケーラーワークフロー

ComfyUI ワークフロー // v12/28/24*
*このワークフローは2024年12月10日に最初に公開され、最新版に更新されました。

Midnight1111のカスタムComfyUIワークフローは、SDXLを使用して高品質で詳細なビジュアルを生成するためのものであり、複数のノードを活用して画像を精緻化し、最大で約66メガピクセルまで引き上げることができます。

図1. 壮大な舞台に立つ優雅なエルフの女性、Midnight1111 Checkpointモデル, 10752 × 6144, 84.6 MB

これの仕組み：

1. サンプラー // KSampler SDXL > SDXLモデルタイトルControlNet

プロセスは、プロンプト、チェックポイント、LoRAローダーといった基本的な要素から始まります。その後、画像はKSamplerノードで生成され、CNetモデルローダーノードで選択されたControlNet Title SDXL Model Titledを用いてさらに精緻化されます。

  • ノード機能：ControlNet Tile SDXL 1.0 ベースモデル を適用して、タイトルガイド付きで明確な初期化ポイントを素早く作成します。CNetモデルについてはCivitaiでご確認ください。

  • 結果：プロセスの残りの部分のトーンを設定する、しっかりとしたスタイル化されたベース画像が得られます。

2. プリムリーディー // 潜在空間アップスケール/ダウンスケール/アップスケール

ここは品質を自由に調整できるプレイグラウンドで、画像のあらゆる要素を柔軟かつ精密に微調整できます。

生成された画像は、PixelKSampleUpscalerProviderを用いた潜在空間アップスケールに進み、その後**反復的アップスケール（潜在空間/ピクセル空間）**が2回適用されます。その間に、🔍 CR Upscale Image でダウンスケールが行われ、その後 🔀 CR Latent で解像度を軽微に調整します。

詳細度を高めるためにステップ数を増やしたり、逆に減らしたり、処理速度を優先してスキップしたりしながら、次のステップに備えて画像を準備できます。

  • ノード機能：調整可能な強度で反復的アップスケール（潜在空間またはピクセル空間）を実行します。より詳細な仕上がりを求めるには2、軽量アップスケールには1を設定してください。

  • 結果：目的の解像度に最適化されたバランスの取れた画像が得られ、次のフェーズに進む準備が整います。

3. 詳細な潜在出力 // 詳細強化（肌、手、ファッション、顔、胸、目）

このステップでは、画像の重要な特徴、特に肌、ファッション、手、顔などに焦点を当てて詳細を精緻化します。これらの専用ノードにより、各領域が完全な明瞭さで丁寧に強化されます。また、最終的には微妙なコントラスト改善ノードが適用されます。

  • ノード機能：肌の質感、衣装、顔の特徴など画像の特定領域を強化します。強度を調整して、詳細レベルをカスタマイズできます。

  • 結果：重要な要素に精密に強化が施された、豊かで詳細な画像が得られます。

4. ピクセルアップスケーラー // 画像レベル調整

このステップでは、影、ミッドトーン、ハイライトを含む画像のトーンレンジを微調整します。画像レベルを調整することで、コントラストを向上させ、繊細なディテールを引き出すことができます。これは、長年にわたり磨き上げてきたこのワークフローの特徴的な部分です。

  • ノード機能：影、ミッドトーン、ハイライトを調整し、コントラストと奥行きを向上させます。

  • 結果：クリアなディテールと鮮やかなコントラストを備えた、完璧にバランスの取れた画像が完成します。

5. CPUモデルによるピクセルアップスケール

最後の仕上げとして、ピクセルアップスケールノードがCPUベースのモデルを使用して画像をより高精度でアップスケールし、微細なディテールを浮き上がらせ、完成度の高いプロフェッショナルな仕上がりを実現します。

  • ノード機能：アップスケーラーモデルを選択して読み込み、画像の解像度とディテールを精緻化します。特定のモデルで形状変形エラーが発生する場合は、起動時に --use-split-cross-attention コマンドを使用して修正できます。

  • 結果：ピクセルレベルの鮮明さを備えた、シャープで高解像度の画像が完成します。

6. ウォーターマーク // アドバンスドメタデータ作成とウォーターマーク

最終ステップでは、画像に必須のメタデータを追加し、ウォーターマークを適用して、作品の適切な記録を確保します。

  • ノード機能：画像にメタデータとウォーターマークを追加し、トラッキングやその他の目的に備えます。

  • 結果：メタデータとウォーターマークが付与された、完全に仕上げられた画像が共有または公開の準備が整います。

このワークフローの利点：

  • 精密さと詳細：一般的な強化からピクセルレベルの調整まで、すべてのステップが画像の特定の要素に焦点を当てています。

  • 高品質な出力：アップスケーリング、ディテール強化、ピクセルレベル調整を組み合わせることで、プロフェッショナルで洗練された最終成果物を保証します。

  • 効率的かつ柔軟：このワークフローは効率性と柔軟性を兼ね備えています。各ノードはタスクに合わせて丁寧に設計されており、毎回最高品質の画像を生成します。

アーティスト、デザイナー、クリエイターに最適なこのワークフローは、あらゆるディテールに精密かつ完全な制御を可能にし、驚異的なプロフェッショナル品質の画像を実現します。

作成： Magnabos.co | クリエイティブアーティスト
協力： RAMTHRUST & CHESHIRE_OS

2024/12/12 更新ノート： 正確性を高めるための情報修正と、追加スクリーンショットの追加。

2024/12/28 更新ノート： タイトル付きVAEエンコーダーベータ版がフルリリースにアップグレードされました。ディテーラーのLoRAローダーノードを削除し、不要と判断された一部のノードはバイパスしましたが、必要に応じて再有効化可能です。 🔀 CR Latent Input スイッチは効率性向上のため削除しました。また、本文をこれらの変更に合わせて更新し、祝年末テーマのプロンプトを追加して季節感を加えました。

このモデルで生成された画像

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