Comfyui, Pose Creator V2 Workflow using TCD Sampler
详情
下载文件
关于此版本
模型描述
与我的第一个姿势创建器相比，以下是差异：
V2 是单步工作流
V2 更快，20分钟内生成15个姿势（原姿势创建器需40分钟）
V2 使用 Hyper-SD LoRA + TCD 采样器（缩短图像生成时间）
展示图像质量不如第一个姿势创建器（但对我来说已足够好）
TCD 在 GitHub 上：
GitHub - JettHu/ComfyUI-TCD: ComfyUI TCD 实现
Hyper-SD 在 GitHub 上：
ByteDance/Hyper-SD at main (huggingface.co)
该工作流设计为一步生成骨骼骨架、深度图和线稿文件。
如果你有姿势良好的图像，并希望通过 ControlNet 重现该姿势，此模型专为你设计。
该工作流使用“手部精修”预处理器重建姿势，因此输出文件在大多数情况下可自动修复手部问题。（原始图像中的手部问题对此工作流无影响）
模型内容：
Pose Creator V2 工作流（JSON 格式）
Pose Creator V2 工作流（PNG 文件）
输出示例 - 4 个姿势
TCD LoRA 和 Hyper-SD LoRA
带 TCD 的 T2I 工作流示例（尝试 TCD）
工作流输入：原始姿势图像
工作流输出：
姿势示例图像（在我的情况下为裸体光头女性）
骨骼骨架图像（用于 ControlNet Openpose）
深度图图像（用于 ControlNet Depth）
写实线稿图像（用于 ControlNet Lineart）
展示图（使用 ControlNet Openpose + Depth 生成的示例图像）
两个带开关的子工作流：
普通 T2I 以获取姿势原始图像（仅普通 T2I 工作流）
姿势创建器（生成上述 5 种输出）
如何使用：
在“普通 T2I 获取姿势原始图像”工作流中指定图像输出文件夹
--> 该文件夹即为下一工作流的输入文件夹
在“姿势创建器”工作流中指定图像输入文件夹
在“最终处理”工作流中指定图像输出文件夹
--> 包含示例、骨骼骨架、深度图、线稿和展示图
输出图像文件夹示例：
K:\SD\comfyui\Creations\RAW
K:\SD\comfyui\Creations\Pose
（在我的情况下，最终示例、骨骼骨架、深度图、线稿和展示图均保存至 Pose 文件夹）
最终输出文件命名格式 - （Pose_输出类型），例如：
Standing_example
Standing_bone_skeleton
Standing_depth_map
Standing_lineart
Standing_showcase
设置好输入/输出文件夹和输出文件命名后，仅剩普通 T2I 参数需配置。
此外，将 TCD LoRA 或 Hyper-SD LoRA 放入 LoRA 文件夹后，此工作流中的 LoRA 节点如下：
所有设置完成后，即可运行工作流：
假设你已有姿势图像，只需将其放入为“姿势创建器”工作流创建的输入文件夹中
通过开关启用“姿势创建器”
重命名“pose”文件夹，修改“RAW”文件夹中的文件，并调整“姿势创建器”工作流中的提示词，即可进行下一轮运行
注意：
你无需预先创建图像输出文件夹，工作流会自动创建
该工作流用户友好性不高，但每一步都清晰易懂，最重要的是易于修改以适应你的需求
在 4060ti 16GB 显存 + 80GB 内存环境下，完成15个姿势的生成约需20分钟（生成时间仅为我第一个姿势创建器的50%）
该工作流无法输出 .json 格式的骨骼骨架文件
若输出图像仍存在手部或其他解剖问题，你需要使用 WebUI a1111 中的 OpenPose 编辑器扩展
原始姿势图像的尺寸可以不同。例如，你可以将 512768 / 768512 的图像放入“RAW”文件夹，工作流无需更改宽高比即可正常运行
在“姿势创建器”工作流的展示图中，建议仅使用 OpenPose。若同时使用两个 ControlNet 单元，人物衣物可能出现异常