Z-Image-Controlnet-2.1-8-step local inpainting+lora face fix & paste-back+upscale
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モデル説明
このワークフローは、ComfyUIプラットフォームを活用して画像生成と顔の詳細な洗練を向上させます。新しい2.1 CNモデルは8ステップで構成され、必要なステップ数を削減し、特に顔の細部の処理効率を高めます。顔領域はマスクと事前処理された画像を使用して選択的にインペイントされ、LoRAモデルと一致するよう精密に調整されます。画像は最長辺に基づいてアップスケールされ、顔の特徴に焦点を当ててLoRAモデルとの整合性を向上させます。洗練後、改善された顔領域は元の画像に再統合され、全体の一貫性を確保します。このプロセスは、顔の特徴の調整とキャラクターモデルとの整合性向上に最適です。
🎥 YouTube動画チュートリアル
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👉 YouTubeチュートリアル: https://youtu.be/NzMIK3p3aKM
開始前に、動画をしっかりとご視聴されることをお勧めします。全体のコンテキストを把握することで、ツールの理解が早まり、よくある迷路を避けることができます。
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結果がご希望に合えば、後でローカルにデプロイしてカスタマイズすることも可能です。
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アジア太平洋地域にお住まいの方は、以下の動画でこのワークフローのデモと創造的な解説をご覧ください。
📺 Bilibili動画: https://www.bilibili.com/video/BV1iEBuB1EbB/
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開始前には、動画をしっかりご視聴されることをお勧めします。全体のコンセプトを把握することで、より早くツールに慣れ、よくある誤った道を避けることができます。
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📺 Bilibili更新（中国本土およびアジア太平洋地域）
中国本土またはアジア太平洋地域にお住まいの方は、以下の動画でこのワークフローの実際の効果と構想の解説をご覧ください。
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