Nicholas Quail - Image Engine (NQ - Image Engine)
詳細
ファイルをダウンロード
モデル説明
こちらは私の個人的な NQ - Image Engine ワークフローです。ベースとなる NQ – Text Engine ワークフローと連携し、優れた画像から画像への生成マシンを提供します。これにより、ランダムで基本的な生成物から、オンラインでよく見かける美しい傑作レベルまで、必要なすべてのツールが揃っています。簡単で初心者にも優しく、ボタンをクリックするだけで魔法が起こります。
これは、完璧で快適なImg2Img生成を目的としています。Text2Imgバージョンが必要な場合は、私の他のワークフロー「NQ - Text Engine」をご覧ください： Nicholas Quail - Text Engine.
全体のワークフローを経由することなく、画像を簡単にプレビューして再生成可能
私のワークフローは、GitHub - Smirnov75/ComfyUI-mxToolkit: ComfyUI custom nodes kit からの優れた停止チェックポイントを基盤としています。これにより、低解像度でプレビュー画像を複数回生成・再生成し、その後、拡大・詳細化されたバージョンを生成・再生成して比較し、本当に保存したいものだけを保存できます。ベース画像が壊れている場合、ディテイラーなどの一連の処理を完了させることは無意味であるため、このアプローチはすべてを簡単にします。なぜ人々が停止ノードを使わず、無駄に時間とハードウェアを費やして失敗した生成を繰り返すのか、私はいつも疑問に思っていました。ここでは、あなたのすべてのニーズに完全に対応するセットアップが提供されています。
Img2Img & Inpaint と Control Net
すべてが一つに統合されています。新しい差分ディフュージョン手法を使用しており、Comfy UI のインペインティング機能のすべての問題を修正しています。Control Net を含めてインペインティングが可能で（マスクされた領域のみをインペインティング）、より精密で質の高い結果を得られます。または、Control Net ブロックをスキップして生のインペインティングを行うこともでき、これは当然、よりランダムな結果を生み出しますが、必ずしも創造的というわけではありません。特定の画像に合わせてControl Netの設定を調整すれば、インペインティングは依然としてはるかに優れたものになります。
すべてを統括する1つのディテイラー
現在、私はComfyUI Impact Packと
ComfyUI Impact Subpackのキャラクター/人物ディテイラーを、guide_size 1024で使用しています。これは非常に重く、VRAMを大量に消費しますが、驚異的な結果を生み出します。これを下げるとボディディテイラーの品質は低下しますが、GPUが処理できない場合は、他のアップスケーラーのように512や384に下げてください。私のアプローチの論理は、これにより顔ディテイラーその他の追加処理をほとんど不要にできることです。すでに非常に優れた品質です。余分な指や足の指が表示された場合、単に再生成するか、足や手のディテイラーを適用するだけで十分です。これらは非常にうまく機能します。すべてのプレビュー画像で結果と比較をご覧ください。
ベースレーテントディテイラー（基本的なディテール処理のみ）
追加のキャラクターディテール（guide_size 1024の場合、RTX5090で約1分かかります）
ワークフロー内にカスタムDanbooruタグリストを統合
便利さを重視し、すべてIllustriousモデル用にテスト済みで、すぐにお使いいただけます。私はDanbooruタグのリストを開き、最も人気で最も役立つタグを手動で選択し、すべての主要なIllustriousチューンと非常にうまく機能する独自のプロンプト形式を作成しました。これはIllustrious論文の構造を一部参考にし、論理に基づいています。
アーティスト: (NAME:1.6),
キャラクター: 名前、シリーズ,
顔: DANBOORU 顔タグ,
ボディ: DANBOORU ボディタグ,
衣装: DANBOORU 衣装タグ,
ポーズ: DANBOORU ポーズタグ,
構図: フルボディ/アップボディ、観察者を見つめる/DANBOORU パースペクティブタグ,
場所: DANBOORU 場所タグ,
天候、照明など,
品質タグ,
もちろん、自然言語で詳細を説明することでさらに結果を向上させることができます。ワークフローには、Danbooruから取得した事前作成の役立つタグがノートフィールドとして含まれています。Illustriousモデルはこれらのタグで学習されているため、これらを使用すると生成結果が非常に良くなるのは当然です。ワークフロー内のこれらのノートのおかげで、外部を確認する必要はなく、自分が何を求めているか考え、タグをチェックし、独自の詳細を追加して生成するだけです :-)
要件
このワークフローは現在、IllustriousモデルとLoRAs向けに最適化されていますが、あきらめないでください。これは完全に汎用的なワークフローであり、どのモデルを使用しても適応できます。メインとディテイラーのサンプラー（Kサンプラー）を、モデル/チューン作成者が推奨する値に変更するだけで、すべてが完璧に機能します。
もちろん、いくつかの拡張機能をダウンロードする必要がありますが、それほど多くありません。実際には2〜3つのパックだけで十分です。Comfy_UI Managerを使用してください。まずGitHubからインストールし、その後、私のワークフローを開くと、不足しているすべてのノードを自動的にダウンロードするよう提案されます。
いくつかのモデル/ディテクター/ディテイラーを推奨しますが、ご自由に他のものに置き換えてください：
モデル:
WAI-NSFW-illustrious-SDXL - v14.0 | Illustrious Checkpoint | Civitai
- Illustriousの驚異的なチューンで、その動作の良さと汎用性に完全に驚きました。
足:
ADetailer foot_yolov8x.pt - v2.0 | Other Other | Civitai
- 古い形式ですが、安心してください。安全で、現在でも最高の足ディテイラーです。
目:
Eyes detection (Adetailer) - v1.0 | Stable Diffusion Detection | Civitai
- 目のための優れたディテイラーです。画像の構成によって設定の微調整が必要な場合があります。正直なところ、私の強力なAIOキャラクターディテイラーのアプローチではほとんど必要ありませんが、時々それを上に重ねて使用しています。
女性の性器:
Better detailed pussy and anus - v3.0 | Illustrious LoRA | Civitai
- 優れた性器ディテイラーのセットです。NSFW用途では、私の強力なAIOキャラクターディテイラーのアプローチでも必要な場合があります。
男性の性器:
Cock and Ball Detection 2D edition (ADetailer) - v2.0 | Other Detection | Civitai
Cock and Ball Detection 2D edition (ADetailer) - v2.0 | Other Detection | Civitai
- 上記と同様、男性の優れたNSFW結果を得るために必要です。