Automatic Hand Fixer - Auto Masking One-Click Workflow for Perfect Hands (Flux Fill)

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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?

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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このモデルで生成された画像

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