IPAdapter Regional Conditioning

IPAdapter Regional Conditioningによるスタイル転送とマスクによる構図設定を利用することで、AIが生成する画像の制御性が向上します。ただし、構図と詳細が完璧な画像を得るには、現在のところ多くの試行が必要です。

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V1.Regional Conditioning 3

2つの被写体と1つの背景を組み合わせることで、再構成された画像を得られます。

このワークフローでは多くのモデルを読み込むため、低性能なコンピューターにはあまり向いていません。ComfyUIに精通しているユーザーは、プロンプト抽出と顔の精細化部分を別途新しいワークフローに分離して使用することで、VRAMの使用量を削減できます。

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V2.Regional Conditioning 2

1つの被写体と背景を組み合わせることで、再構成された画像を得られます。部分的な再描画に似ていますが、IPAdapterによって新しいスタイルが導入され、画像に異なる要素をもたらします。欠点は、IPAdapterの現在の一般的な問題である、新しい画像の細部が欠落してしまうことです。ただし、構図作成に使用する分には、依然として非常に価値があります。