Flux LoRA Block Weights Preset Tester - ComfyUI

右側のパネルにある「このバージョンについて」で、各バージョンの変更点を確認してください。

ブロック分析を行うことで、不良なデータセットで学習されたLoRAを完全に救済したり、優れたLoRAをさらに改善したりできます！これにより、LoRAの柔軟性を高め、互いとの互換性を向上させ、背景、色、品質、キャラクターの顔などへの悪影響を最小限に抑えることができます。詳しくは以下をご覧ください：https://civitai.com/articles/8733/post-training-block-weight-analysis-give-flux-loras-a-second-breath

それ以来、いくつかの人が私のガイドは実用性に欠けると指摘してくれました。そして、彼らは正しかったです。私は基本的に「試行錯誤が必要だ」と言っただけでした。そこで、主に私自身のために、しかし他の人も役立つと考えて、このワークフローを作成しました。

このワークフローは、過去に私のあるFlux LoRAで効果的だったと判明した12の独自ブロック重みプリセットを使用して、あなたのLoRAのサンプルを作成します。これらはすべて試行錯誤とテストを繰り返して見つけ出したものです。

これらはすべて互いに異なり、あなたのコンセプトによって異なる結果をもたらす可能性があります。ただし、特に注目したいプリセットがいくつかあります：

7と8、特に7は、元のモデルの色やコントラストの影響をより強く維持し、キャラクターのポーズや顔を保つのに特に優れています。現在、私は元のモデルへの破壊的影響を最小限に抑えたい場合、7が最も優れたプリセットだと考えています。ただし、このプリセットは画像を「美しくない」ものにすることもあります。なぜなら、ほとんどのLoRAは高品質な画像で学習されているため、現実感を強化する役割を果たしているからです。しかし7はその現実感を剥ぎ取り、ベースモデルの品質でコンセプトを残す可能性があります。これは望ましい場合もあれば、そうでない場合もあります。あなたの目的次第です。

5、9、10は優れており、ほぼ同じ効果です。これらはLoRAのコンセプトの影響をより強く反映しますが、過剰に加工された効果を修正する可能性があります。私もこれらを好みます。

3、4、6は、フルLoRAの忠実度を最も高く保つプリセットですが、試してみる価値があります。

11、12は比較的新しいプリセットであり、まだ十分にテストしていません。

使い方は非常に簡単です。最終的にすべての結果をプロットで表示します。さらに、より高速に実行したい場合は、テストしたいプリセットを選択することもできます。不明点があれば、コメントをお願いします。

この分析後に、希望するブロック重みでLoRAを再統合するために、以下のツールをご利用いただけます：https://github.com/diodiogod/Flux-Block-Weight-Remerger