Flux-Kontext - Wan 2.2 Character Lora Training Image Generation

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キャラクターwan2.2, flux, kontext, lora, workflow
v2.0v1.5v1.0

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モデル説明

🧩 Flux-Kontext キャラクター拡張ワークフロー

概要

このカスタム Flux-Kontext ワークフロー は、高品質で一貫したキャラクター向けデータセットの生成を目的として、複数画像の合成、LoRAの積層、複数ステップ生成 を可能にするベースモデルの大幅な拡張です。
キャラクター作成、LoRA学習、低品質入力の再生成に最適化されており、外見、コンテキスト、詳細への完全な制御を提供します。

🖼️ ダブル画像コンテキストシステム

このワークフローでは、2つの異なる入力画像を1つの一貫した生成に組み合わせることができます：

  • 両方の入力が有効な場合、システムは視覚的・意味的コンテキストを統合します。例：「男性と女性がダンスしている」

  • 1つの入力のみが有効な場合、モデルは新しいプロンプトに基づいてその画像を進化させます。例：「顔と服は同じまま、男性が馬に乗っている」

この仕組みにより、キャラクターの同一性を保ちながら、指示に基づいた動的な画像統合が可能になります。

🧠 LoRA パワーローダー

カスタムの LoRA パワーローダー を使用すると、複数のLoRAを同時に積層し、それぞれの強度を独立して制御できます。
各LoRAが出力に与える影響を精密に調整でき、以下のような要素をコントロール可能です：

  • 顔のアイデンティティ

  • 体型と比率

  • 衣装スタイル

  • 照明や芸術的ディテール

これにより、データセット生成やキャラクターの洗練に細かい創造的指示が可能になります。

🔍 潜在空間アップスケールと修復

組み込みの 潜在空間アップスケールノード は、再生成前に弱いまたは低解像度の入力を強化します。
潜在レベルで失われた構造と詳細を復元し、ぼやけやアーティファクトノイズを発生させることなく、クリーンで高解像度の結果を生成します。

この機能を次のように活用できます：

  • データセットの品質向上

  • 低品質または圧縮されたソース画像の修復

  • 旧レンダリングを一貫したHD品質の素材に再生成

🧩 マルチプロンプト／マルチステップ生成

このワークフローは複数のプロンプトと生成ステップをサポートし、自動的にキャラクターを次の状況で生成します：

  • 異なるポーズ

  • 多様な照明と環境

  • 複数の角度とカメラ距離

これにより、LoRAや360°の多様性と視覚的整合性を必要とするキャラクターモデルのトレーニングに最適な、豊かで一貫したデータセットが生成されます。

🎯 使用例

  • LoRAやDreamBooth用の学習データ作成

  • 同じキャラクターのポーズ／照明バリエーションセットの生成

  • 低品質なリファレンス素材のクリーニングと強化

  • シーン間での一貫した視覚的アイデンティティの構築

⚙️ 必要条件

  • Flux-Kontext ノード（ComfyUI Flux / Florence 統合）

  • LoRA パワーローダー ノード

  • 潜在空間アップスケール ノード

  • 任意のFlux互換ベースモデル

  • オプション：/models/Lora/ に追加のLoRAを配置

このモデルで生成された画像

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