Consistent face 3x3 generator

このワークフローを使用すると、同じキャラクターの顔を9つの異なるポーズと小さな表情の違いで3x3のグリッドとして生成できます。

ワークフローは拡大された画像を出力し、その後、LoRAトレーニング用に9つの正方形の画像に分割できます。

このワークフローには、3x3グリッド内の9つのポーズ用のリファレンス画像が必要です。

私がこのワークフロー用に作成した画像を使用できますが、ご自身で作成した画像を代わりに使用することも可能です。以下が私の画像です：

上記の画像を正しい解像度（1024x1024）でダウンロードするには、以下のリンクをご利用ください：Reference-Grid.png

プロンプトの変更は控えめにし、描画したい対象の説明（年齢、肌、体格、顔貌、髪型、目の色）のみを変更することをお勧めします。

このワークフローでは、Black Forest LabsのFLUX.1 Depth LoRAを使用します：
https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Depth-dev-lora

LoRAの強度を0.75、FluxGuidanceを10.00に設定してください。追加のLoRA（肌の詳細を向上させるために、または以前にトレーニングしたキャラクター用LoRAからより多くの顔を生成するために）を使用することもできます。

VRAMが24GB未満の場合は、ワークフローのAdetailer部分で多くのVRAMを必要とするため、オリジナルのFlux.1 Devの代わりにGGUF Q8モデルの使用を推奨します。

お楽しみください！

重要：ワークフローを使用する前に、必ずComfyUI、Pythonの依存関係、すべてのカスタムノードを最新版に更新してください。

P.S.

ワークフローのAdetailer部分は、9つの顔とその後9組の目に対して処理を行う必要があるため、生成に非常に時間がかかります。また、アップスケール率を2.0以上に設定すると、アップスケーラーの処理が遅くなる可能性があります。