Z-Image-ControlNet second-order Refiner + Pose / Depth / Line
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モデル説明
このワークフローは、Z-ImageモデルとControlNetを組み合わせて、ポーズ骨格、深度情報、ラインベースの構造に対して信頼性の高い制御を実現します。Z-Imageの高速推論は、これらの条件付け信号に迅速に対応し、意図した構造に従いながらも、モデル独自の鮮やかなレンダリングスタイルを維持した初期出力を生成します。しかし、ControlNetは自然と審美的な豊かさを低下させるため、このワークフローでは第二段階の精緻化プロセスを組み込んでいます。生成された画像は潜在空間に再エンコードされ、もう一度ドリフュージョン処理を経ます。この潜在空間での処理は、ピクセル空間でのアップスケーリングよりも色の深み、詳細、視覚的な一貫性を効果的に回復し、最終的な画像により洗練された外観をもたらします。
実際には、SD-Poseに切り替えることで、自動検出されたポーズが不完全な場合に骨格の精度を向上させることができ、前処理の強度を調整することで、構造が結果に与える影響の強さを微調整できます。ライン制御と深度制御はどちらも予測可能な挙動を示しますが、スタイル化されたケースでは視覚的魅力を維持するためにさらなる精緻化が必要な場合があります。LoRAモデルを読み込むことは可能ですが、ControlNetはその影響を弱めるため、このワークフローではシンプルなスタイル調整を推奨しています。Z-Imageは開発の初期段階にありますが、すでに強い可能性を示しており、画像から画像への品質は印象的で、二段階アプローチは構造制御と審美的精緻化のバランスの取れた組み合わせを提供します。
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