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👑 COMFYUIワークフロー：私のLoRA用のシンプルなFlux生成 ⚙️

- 新バージョン V1.2s 追加

WaveSpeed（First Block Cache適用）を追加。インストール方法は以下を参照：

https://github.com/chengzeyi/Comfy-WaveSpeed

- 新バージョン V1.0s：ezXYノードを除外した簡易化ワークフロー

注意

このワークフローを ComfyUI_ezXY のGitHubリポジトリと使用するには、ファイルを修正してComfyUIを再起動する必要があります。

config.yaml の4行目と7行目を変更してください。「True」とある部分を「False」に変更してください。

自宅に戻ったら、そのリポジトリのノードを削除した新しいバージョンを作成します。また、一部のユーザーから、画像にLoRA名を付けて別フォルダに保存する上部2つのグループを削除してほしいという要望もありましたが、その削除に反対される場合はコメントをお願いします。

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いくつかの要望を受け、LoRAからこのような高品質な画像をどのように生成しているのか質問されたので、答えを以下に示します。

Flux.1 Devモデルと私のLoRAを使用して画像を生成するための、簡易化されたワークフローです。

赤い箱内だけを変更すれば、そのまま使用できます。

1- 使用するLoRA（一部のプロンプトは人物向けにすでに設定されています。必要に応じて調整してください）

2- 背景、衣装など追加するプロンプトの文脈

結果を微調整するには、青い箱の設定を調整してください。

デフォルト設定はほとんどのユーザーに適しています。

メモリ不足やデバイス上の割り当てエラーが発生した場合は、1.4の潜在変数アップスケールを1.25に変更するか、そのノードをバイパスしてください。ただし、あなたのコンピュータが処理できるなら、この設定は価値があります。

結果に満足できたら、アップスケールを実行してください。そのためには、最後のグループを有効にするだけです。

このグループは、UltimateSDUpscaleノードが画像をタイル分割して処理する様子を示しています。顔が1つのタイルに完全に収まるようにするのが最良ですが、他のタイルにも人物の文脈が反映されるようにしてください。そうでないと不自然な結果になります。全身または上半身のショットの場合、2行×3列が非常に適しています。不自然な結果が発生した場合は、2列に変更してください。

ControlNetタイルグループは、結果に変形が多すぎる場合にのみ使用してください。有効にすると、UltimateSDUpscaleのノイズ除去値を約0.5に上げることができます。

しかし、これら2つのグループはオプションであり、最初の結果はすでに驚異的です。

このワークフローは、結果を特定の場所に保存します：

1- 通常の結果は以下に保存されます（毎日新しいフォルダが作成されるため、1つのフォルダ内に大量の画像が集まり、アクセスが遅くなることを防ぎます）：
...output/FLUX/Normal/YYYY-MM-DD

2- 上部の2つのグループを有効にした場合は、以下のフォルダにも出力されます：
...output/FLUX/lora_test/YYYY-MM-DD

3- UltimateSDUpscaleグループを有効にした場合は、以下のフォルダにも出力されます：
...output/FLUX/UltimateSDflux/YYYY-MM-DD