Z-Image-Controlnet-2.1-8-step text-to-image+lora face fix & paste-back+upscale
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モデル説明
このワークフローは、Z-Imageモデルのローカルインペイントを、2段階のレンダリングプロセスを用いて強化し、特に大きなフレーム内の小さな顔などの困難なシナリオでキャラクターの一貫性を向上させます。最初の「高ノイズ」パスでは、ControlNet 2.1が全体の構造をガイドし、低強度のキャラクターロラが顔の基本的特徴を確立します。2番目の「低ノイズ」パスでは、ロラの強度を最大に引き上げ、キャラクターのアイデンティティを正確に復元し、ControlNetをバイパスしてより細かな美的調整を可能にします。
使用するには、画像とインペイントする領域のマスクを提供します。このワークフローは、最終出力のアップスケーリングに2つのオプションをサポートしています：ディフュージョンベースのタイルアップスケーラー（TTP）と、より忠実で高解像度の拡大を実現するSeedVR2です。この2段階アプローチは、強力な構造制御と高精細なディテールをバランスよく実現し、複雑なインペイントタスクに効果的です。
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