Z-Image × ControlNet 2.1 second-order Refiner enhancement technique: LoRA character replacement
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模型描述
此工作流是为 Z-Image 模型更新的本地修复流程，专为在极端场景（如面部在画面中极小）下提升角色一致性而设计。它采用双通道、高低噪声渲染技术：第一轮使用低权重 LoRA 建立基础角色特征，第二轮则以完整权重应用 LoRA，精准还原面部及细节。
工作流还结合 ControlNet 与姿态模型（如 SD-Pose），以获得更优的结构引导。每轮可使用独立提示词：第一轮用于将修复区域与场景自然融合，第二轮则借助 LoRA 触发词聚焦角色专属细节。相比简单模型，此方法对局部编辑提供更精确的控制，确保更自然的融合与更高保真度。
🎥 YouTube 视频教程
想了解这个工作流到底是怎样的工具，以及如何快速启动？视频主要介绍工具定位、快速启动方法和我的构筑思路。我们会直接在 RunningHub 上进行演示，让你第一时间看到实际效果。
👉 YouTube 教程: https://youtu.be/A4Vc5wAxNCg
开始前建议尽量完整地观看视频 —— 把握整体思路会更快上手，也能少走常见弯路。
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👉 工作流: https://www.runninghub.ai/post/2002219399727726593/?inviteCode=rh-v1111
打开上方链接即可直接运行该工作流，实时查看生成效果。如果觉得效果理想，你也可以在本地进行自定义部署。
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📺 Bilibili 更新（中国大陆及南亚太地区）
如果你在中国大陆或南亚太地区，可以通过下方视频查看该工作流的实测效果与构思讲解。
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