ANY IMAGE REPLACER

今は修正できませんが、誤りを見つけました。単一の人物（二人の人物ではない）用のフェイスディテーラーノードで、モデルコネクタが表示されます。これは間違ったモデルを引き継いでおり、LORAロード済みモデルを参照する必要があります。モデル入力の「get node」を「PERSON 1_LORA MODEL_0」に変更すると、より良い結果が得られます。二人用のフェイスディテーラーは、別々のLORAを使用しているため、変更しないでください。

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このワークフローを使えば、任意の画像をアップロードして、LORAで訓練したキャラクターに置き換えられ、元の画像のスタイル、色、特徴、ポーズの大部分を維持できます。「任意の画像」と言いましたが、実際には1人または2人の人物が写っている画像を意味します。3人以上の人物に対応する方法もおそらく存在するでしょうが、マスク検出をすべて手動で設定し、どの部分を置き換えているかを常に確認する必要があり、非常に面倒です。

完全な免責事項：適切な設定を使えば、このワークフローはほとんどの場合で動作し、約90%の品質を実現します。

これは完璧ではありません。アップロードする画像によって、検出が常に正しく行われるわけではありません。特に、画像に部分的に人物が写っている場合、ポーズが複雑な場合、または…ええと…「露出した解剖学的部位」が含まれている場合、z-imageはまだそれらをうまく処理できません。

アーチファクトはよく発生します。キャラクターの変動性を調整して、最適な組み合わせを見つけてください。これは既存の画像を使用しているため生じる問題です。

z-image turboは非常に優れていますが、あなたはそれを自分が生成していない画像に強制的に適用しているため、不明な部分を補完しています。以下のような現象が見られるかもしれません：

• 水滴や水分の粒
• ねじれ、しわ、または変形した肌の質感
• 形が歪んだ身体の部位
• 切り抜きや空白部分の欠落
• ランダムなアイテム、ストラップ、または物体

CHARACTER VARIABILITYを調整して、どのような変化が起こるか試してみてください。

2400 x 2400を超える画像をアップロードするとメモリが不足するため、推奨しません。大きな画像を処理する前に、画像リサイズノードを挿入してください。

ワークフロー内に、出力やマスクが正しくない場合に必要な調整方法を説明する重要なメモを追加しています。

また、私はQwen3-VLノードを使用しています。これらのモデルは、最初に使用するときに読み込みに時間がかかります。使用終了後はCPUにアンロードされるよう設定されていますが、同じセッション内では簡単に再読み込みできます。ワークフロー全体にVRAMクリアノードが配置されているため、モデルをGPUに常駐させる設定に切り替えるのは推奨しません。次に実行するときに再読み込みが必要になるからです。速度はやや遅くなりますが、CPUへのオフロードにより、実行中にVRAM使用量のバランスを保てます。

多くの、ええと…「過激な」ウェブサイトには画像が掲載されています。他人の容姿を再現することは課題が多いため、水印付きの画像を配布目的で再利用することはさらに複雑になります。このワークフローは個人利用を前提としています。

私のすべてのワークフローで、たまにz-imageが黒い画像を出力することがあります。このような場合、セッションを再起動してください。これが私にとって効果的な対処法です。

いつも通り、このワークフローの要素を再利用または再現することに何の問題もありませんが、効率の悪い部分やより良い設定を見つけた場合は、私に教えてください。投稿を更新します。

お楽しみください！