JibMixWan T2I effective workflow

これは、テキストから画像へのモデルとして使用するJibMixWan 2.2モデルの私の個人的なワークフローです。

モデル: /model/1813931/jib-mix-wan

私は煩雑なワークフローが嫌いなので、自分の使用ケースに最適な画像品質を実現するための設定を見つけるために長い間試行錯誤しました。

このワークフローでは、JibMixWanのgguf版を使用しています。必要に応じて、ダウンロード可能なfp8またはfp16モデル（ggufローダーの代わりに「load checkpoint」ノードを使用）に置き換えることができます。gguf版は直接ダウンロードできませんが、city96のGGUFノードパッケージにあるツールとマニュアルを用いて、fp16版から簡単に作成できます：https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF/tree/main/tools

（自分でggufを作成するのは、習得する価値のある簡単なスキルです。）

ワークフローのノートには、LoRAやアップスケールモデルの提案とリンクが記載されています。不足しているすべてのノードは、ComfyUI Managerを用いて簡単にインストールできます。

編集：Ultimate SD Upscaleノードが、単一の被写体で目立つ接合部や異なる色の目を生成する場合（画像によります）は、ノイズ低減値を0.28からより安全な0.23、あるいは（難しい画像の場合は）0.15に下げてください。