High-quality Flux.1 ControlNet Union Pro Workflow

ControlNet Union Proには7つの機能があります：cannt、tile、depth、blur、pose、gray、low quality。正直なところ、canny、depth、pose以外の機能はそれほど大きな影響を与えていないように思われます。

現在、ControlNetの最大の課題は生成画像の品質が低いことです。出力がまったく認識不能になることがよくあります。このワークフローは、この問題を解決するためのものです。

解決ワークフロー：

1. 終端ガイドステップを減らす：

　終端ガイドステップを0.6～0.8に設定します。サンプリングの最終段階で、モデルが以前のガイドに基づいて画像を自立的に精緻化できるようにします。これにより、認識不能な出力を修正できます。

2. Ultimator LoRAモデルを追加する：

　画像の詳細を強化するためにUltimator LoRAモデルを使用します。

3. 二次リドローを実行する：

　• 二次リドローのdenoise強度を0.4～0.6の範囲に保ちます。

　• 最初のサンプリング結果を損傷した画像と見なし、Fluxを用いて修復します。

このワークフローに従うことで、高品質なControlNet制御出力を得ることができます。結果の例は、提供された画像を参照してください。

推奨パラメータ：

1. ControlNet：

　• 強度：0.6～0.8

　• 終端ガイドステップ：0.6～0.8

2. サンプリング：

　• 最初のサンプリングCFG：1.0

　• 二次サンプリングガイド：3.5

3. 寸法：

　• 最初のサンプリングサイズは1024を超えないようにしてください。

　• 出力を2倍以上に拡大しないでください。

モデル：

1）ShrkLab Controlnet Union Pro：https://huggingface.co/Shakker-Labs/FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro/resolve/main/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true

2. Ultimator LoRA：

https://huggingface.co/manking/Flux.1_dev_ultimator_lora/resolve/main/FLUX-%C2%A0Ultimator-lora-enhanced_detail.safetensors?download=true

さらに学ぶ：

civitai：https://civitai.com/user/BorgesAI

bilibili：https://space.bilibili.com/402195818?spm_id_from=333.1007.0.0

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