ComfyUI Flux Detailer & Upscale

これは、私は非常に成功したワークフローで、共有したいと思っています。私はここで素晴らしいワークフローを始めました：/model/698637/comfy-ui-flux-dev-with-upscaler-2-loras-and-adetailer-super-clean そして少し調整しました。この素晴らしいワークフローに感謝します。完全なtxt2imgソリューションをお探しの場合は、ぜひチェックしてみてください。

このワークフローは、txt2imgのエンドツーエンドワークフローではありません。img2imgワークフローです。これが最大の違いの一つです。すでに画像が準備できているときにこのワークフローを使用してください。

次に、ここではプロンプト（およびオプションのLoRA）が関与しますが、2つの独立したプロセスがあります。最初はオプションの顔ディテール処理です。これは独自のプロンプトとオプションのLoRAを伴います。2番目はアップスケーラープロセスで、これは latent をアップスケールしているため、単なるピクセルのアップスケールではなく、ディテール処理でもあります。

プロンプトとLoRAを分けるのは意図的かつ重要です（もちろん両方とも同じベースモデルを使用します）。顔のディテール、ジュエリー、タトゥー（タトゥー入りの顔はいかが？）などに特化したLoRAで画像の顔を調整したい一方で、アップスケーラープロセスにはまったく別のプロンプトとLoRAを使用したい場合があります。

これは、画像の詳細をアップスケールし、強化するための非常に強力な方法です。

このワークフローの強力さをいくら強調してもしすぎることはありません。latent空間のアップスケールを試したことがない方は、ぜひこのワークフローを試してみてください。あなたにとって目からうろこの体験になるかもしれません。

今後、私が改善した点を共有しますが、私はすでにこのワークフローを長く使用しており、非常に満足しています。追加のノードを増やしたくありません。シンプルさを保ち、ディテールとアップスケールに焦点を当てたいのです。

注意点！

これは単にピクセルをアップスケールするだけではないため、処理に時間がかかります。私のRTX 3090 Tiでは、2MP（1920x1088）のFlux生成画像を2倍にアップスケールする際（顔ディテール処理は使用せず）、10～12分かかりました。これにより4K画像が生成され、非常に美しく見えますが、時間がかかります。必要とする解像度がこれほど高くない場合もあるでしょうが、Fluxでは、2MPの画像から始めるのが最適です。低解像度の画像もアップスケールできますが、それほど多くの情報が存在しないためです。ただし、2回実行することもできます。

実際、メモリが足りなくなった場合、複数段階で実行する必要があるかもしれません。つまり、4倍アップスケールで動作しない場合は、2回2倍アップスケールを実行してください。
メモリが足りなくなるかどうかは正確にはわかりませんが、非常に長い時間がかかる可能性があります。以前、入力画像をすでに4Kにアップスケールされたものに間違えて設定したことがあり、間違いに気づくまで1時間以上かかりましたが、クラッシュすることなく処理が続行され、私は手動で停止しました。そのため、このワークフローは驚異的な結果を出しますが、時間がかかるということを認識してください。