Workflow RAW Detailer

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モデル説明

🔧 NEURO HARMONY

目的: このワークフローは、RAW_Photography LoRA、ControlNetの深度ガイド、および複数段階の高解像度アップスケーリングを使用して、超詳細なRAWスタイルの画像を生成することを目的としています。


🧠 コアコンポーネント:

1. モデルとLoRA

  • UNET: flux_dev.safetensors (fp8)

  • CLIP: clip_l.safetensors + t5xxl_fp16.safetensors

  • LoRA: RAW_Photography.safetensors(100%で有効)モデルページ:/model/1639720

  • LoRAはPower Lora Loader (rgthree)ノードを介して統合されています。


2. プロンプトとディテール強化

  • BilboXPhotoPrompt を使用して、豊かな写真スタイルのプロンプトを生成します。

  • 別のプロンプト詳細化ツールが以下を強化します:

    • 高周波表面テクスチャー、

    • エッジと輪郭の定義、

    • 自然なグラデーション、

    • 深さと奥行きの手がかり、

    • 実在感のある材料の反応、

    • そしてフレーミングの明瞭さ。

  • FluxGuidanceguidance: 3.5で適用し、セマンティックな条件付けを強化します。


3. ControlNetによる深度ガイド

  • 前処理: MiDaS-DepthMapPreprocessor(1280px解像度)

  • ControlNet: flux-depth-controlnet-v3.safetensors

  • ControlNetApplyAdvancedを以下のように使用:

    • 強度: 0.6

    • 開始: 0.0

    • 終了: 0.618

これにより、安定した構造とパースペクティブが確保されます。


4. DetailDaemonによるディテール強化

3段階の逐次サンプリングを実行し、各段階でDetailDaemonSamplerNodeを以下のように適用:

  • detail_amount: 0.62

  • start/end: 1

  • bias: 0.62

  • smooth: true

サンプリングはSamplerCustomAdvancedBasicSchedulerノードを用いて、karras/betaスケジューリングと制御されたノイズ除去で処理されます。


5. 高解像度アップスケーリング

各サンプリングパス後に、画像解像度を段階的に向上させます:

  • 002_lightweightSR_DIV2K_s64w8_SwinIR-S_x2.pth

  • 001_classicalSR_DIV2K_s48w8_SwinIR-M_x4.pth

  • 1xSkinContrast-SuperUltraCompact.pth — 最終的な肌のクリーンアップ用

すべてのアップスケーリングは、マイクロテクスチャーを保持し、アーチファクトを回避するよう高精度で行われます。


📸 最終仕上げと出力

  • 結果はImage Comparer (rgthree)の「スライド」モードで比較されます。

  • 中間出力および最終出力はSaveImageで保存されます。


✅ 要約:

Flux_RAW_HIRes_V2 は、写実性と超微細ディテールに特化した高度に最適化されたマルチステージワークフローです。以下を組み合わせています:

  • RAW写真用LoRA、

  • 逐次的なDetailDaemon精製、

  • ControlNet深度安定化、

  • SwinIRアップスケーリング層、

  • 強化されたセマンティック条件付け。

皮膚のディテール、構造、テクスチャーの忠実性が最も重要なポートレートに最適です。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。