Acid Re-Flux
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模型描述
更新:我在文本提示组中没有正确连接Florence节点。已修复并重新上传。
我设计这个流程主要是为了实现自动化Flux的Img2Img和超分辨率工作流,以修复我之前没时间处理的旧生成图像。整个流程从左到右排列,所有组均编号并用颜色编码,希望便于您理解其运行逻辑。
它使用Florence2生成提示词,同时提供一个手动提示框,供您添加自己的细节和LoRA触发词。
流程首先进行一次标准Flux处理,然后对最长边进行第一次超分至2304像素,再进行第二次Flux处理,接着对最长边进行第二次超分至3072像素,最后再进行第三次Flux处理。我为每一步都赋予了相当大的创作自由度,并设置了较高的去噪值(分别为0.7、0.6和0.5)。如果您希望输出结果更贴近输入图像,请降低这些数值。我使用的是原始Flux加载器布局,若您使用的是NF4或GGUF版本的Flux,则需要相应调整。
之后,我设置了Florence和SAM2来检测面部并应用遮罩,然后将结果传入Detailer(SEGS)节点。我测试了多种面部细节增强设置,最终这个配置效果最佳。整个流程专为面部处理设计,您通常无需进行任何干预,只有在出现“Index=0”错误时才需要操作。此时说明Florence未能找到请求的坐标信息。虽然目前使用此流程时我尚未遇到该错误(因其面部检测能力较强),但在我之前的Inpaint工作流中曾出现过类似问题。到目前为止,将Florence模型切换为Base版本已能解决此问题。
最后一组是SDXL的最终处理,去噪值设为0.1。这是因为经过第二次超分后,图像中偶尔会出现微弱的网格纹路。流程已设置为在Flux面部细节增强器和最后一组处理后均进行保存。
















