Workflow RAW Detailer

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模型描述

🔧 NEURO HARMONY

用途:此工作流专为使用 RAW_Photography LoRA、ControlNet 深度引导以及多阶段高分辨率上采样生成超详细 RAW 风格图像而设计。


🧠 核心组件:

1. 模型与 LoRA

  • UNET: flux_dev.safetensors (fp8)

  • CLIP: clip_l.safetensors + t5xxl_fp16.safetensors

  • LoRA: RAW_Photography.safetensors(启用强度 100%)模型页面:/model/1639720

  • LoRA 通过 Power Lora Loader (rgthree) 节点集成。


2. 提示与细节增强

  • 使用 BilboXPhotoPrompt 生成丰富的照片风格提示。

  • 独立的提示细节增强器强化以下内容:

    • 高频表面纹理,

    • 边缘与轮廓清晰度,

    • 自然渐变,

    • 深度与遮挡线索,

    • 真实材质响应,

    • 以及构图清晰度。

  • 应用 FluxGuidance,设置 guidance: 3.5 以增强语义条件控制。


3. 通过 ControlNet 进行深度引导

  • 预处理器: MiDaS-DepthMapPreprocessor,分辨率为 1280px

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

  • 通过 ControlNetApplyAdvanced 使用以下设置:

    • 强度: 0.6

    • 起始: 0.0

    • 结束: 0.618

确保结构与透视的稳定性。


4. 通过 DetailDaemon 增强细节

采用三个渐进式采样阶段,每个阶段均封装于 DetailDaemonSamplerNode,设置如下:

  • detail_amount: 0.62

  • start/end: 1

  • bias: 0.62

  • smooth: true

采样通过 SamplerCustomAdvancedBasicScheduler 节点完成,采用 karras/beta 调度与受控去噪。


5. 高分辨率上采样

每次采样后,图像分辨率逐步提升,使用以下模型:

  • 002_lightweightSR_DIV2K_s64w8_SwinIR-S_x2.pth

  • 001_classicalSR_DIV2K_s48w8_SwinIR-M_x4.pth

  • 1xSkinContrast-SuperUltraCompact.pth —— 用于最终肤色清理

所有上采样均精确执行,以保留微纹理并避免伪影。


📸 最终处理与输出

  • 使用 Image Comparer (rgthree) 的“滑动”模式比较结果。

  • 通过 SaveImage 保存中间与最终输出图像。


✅ 总结:

Flux_RAW_HIRes_V2 是一个高度优化的多阶段工作流,专为实现照片级真实感与超精细细节而设计,结合了:

  • RAW 摄影 LoRA,

  • 渐进式 DetailDaemon 优化,

  • ControlNet 深度稳定,

  • SwinIR 上采样层,

  • 以及增强的语义条件控制。

非常适合对皮肤细节、结构与纹理保真度要求极高的肖像绘制。

此模型生成的图像

未找到图像。