Automatic Hand Fixer - Auto Masking One-Click Workflow for Perfect Hands (Flux Fill)
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このバージョンについて
モデル説明
⚡ Flux Fill Automatic Hand Fixer Workflow ⚡
WFの特徴:
✨ 真のワンクリック操作(画像読み込み&実行) || 汎用画像対応 || 自動手の検出 || 複数手の修正 || スマートマスキングエンジン || Flux Fill の高精度 || 手動ペイント不要 👀
誰もが経験したことがあるでしょう: 完璧な画像ができたのに、手がスパゲッティの山やソーセージの束のように見えてしまう。SDXL、Pony、Flux、Z-Image、その他のあらゆるモデルで生成されたものであっても、あるいは古いレガシーレンダーであっても、手の修正は常に手動で苦労する作業でした。
このワークフローはゲームチェンジャーです。 あなたの画像がどこから来たかは関係ありません。これは、クリエイターのツールキットに必須の最終仕上げです。
✨ なぜ特別なのか?
これは単なるインペイント設定ではありません。不正確な解剖学的構造に対する完全自動化された外科的修正です。
汎用互換性: 元のモデルやソースにかかわらず、あらゆる入力画像で動作します。
自動検出の魔力: 専用ノードが手を自動的に識別し、正確なマスクを生成します。もう面倒な手動ペイントは不要です!
Flux Fill のパワー: 最新のFlux Fillロジックを活用し、驚異的なリアリズムで手を再描画。指の本数も正確に、テクスチャも自然に一致させます。
数え切れないほどのテストの結果、初回で80〜90%の成功率を実現しています。
ワークフローはシンプル:ドラッグ&ドロップ。Runボタンを押す。 魔法が起こるのを見守ってください。品質を重視し、面倒なマスキングに時間を費やしたくない人向けです。
🚀 すぐに使い始めるには何が必要ですか?
このワークフロー — ダウンロード して、ファイルを展開し、*.jsonをComfyUIに読み込んでください。
Flux Fill モデル:flux1-fill-dev-fp8.safetensors (\models\diffusion_models\ に配置)
Clipテキストエンコーダーファイル1:clip_l.safetensors (\models\clip\ に配置)
Clipテキストエンコーダーファイル2:t5xxl_fp16.safetensors (\models\clip\ に配置)
VAEファイル:ae.safetensors (\models\vae\ に配置)
以前にFLUXを使用したことがある場合、VAEと両方のテキストエンコーダーファイルはすでに持っているため、再ダウンロードは不要です。ただし、より詳細な情報を希望する場合は、UltraFlux-v1 VAEファイル をお試しください。
VRAMが少ないGPUを使用している場合は、FP4 Flux Fill モデル と、t5xxlテキストエンコーダーのFP8バージョンこちら もご利用いただけます。
🚨 最新の安定版ComfyUI Coreバージョンをご使用ください。また、ComfyUIフロントエンドパッケージとカスタムノードをComfyUI Manager経由で手動でアップデートすることをお忘れなく。そうでないと互換性の問題が発生し、ワークフローが正しく動作しない可能性があります。
このワークフローは以下のパッケージで作成されています:
ComfyUI Core v0.3.77
ComfyUI Frontend v1.36.9
ComfyUI Manager v3.39
Pythonバージョン 3.12.10
PyTorchバージョン 2.8.0+cu128
以下にリストされたすべてのカスタムノードの最新版
最低でもこれらのバージョンをご使用ください。それ以外のバージョンでは、問題が発生した場合のサポートを提供できません。
❓ このワークフローを実行するには特別なノードが必要ですか?
このワークフロー内のノードは一般的なノードです。ComfyUIが欠落しているノードを示す場合は、ComfyUI Managerでインストールし、短時間再起動してください。
このワークフローで使用しているカスタムノード:
💡 使用上のヒント:
プラグアンドプレイ: 特に設定は必要ありません。画像をドラッグ&ドロップして「Run」を押すだけです。
プロンプトの使い方: AIに「手を修正して」と指示しないでください。代わりに、見たいものを具体的に伝えてください。「完璧な女性の手」や「赤いネイルの完璧な手」など、シンプルで描写豊かなプロンプトを心がけてください。
ガイドance、ステップ、デノイズ値を調整して試してみてください:
>>> ガイダンス:30-50(35-40が最適)
>>> ステップ:20-35(25-30が最適)
>>> デノイズ:0.9-1.0(私にとって0.95が最良)
パフォーマンス: 解像度の高い入力画像は処理に時間がかかります。
複数手対応: はい、複数の手を自動的に検出して修正します!
ワークフローについてご質問やご意見がありましたら、コメント欄に投稿してください。
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