Conceptual research workflow

動作しないノードを修正しました。
不要なノードグループとゴミを修正し、削除しました。
アセンブリの品質向け最適化が向上しました。
Ksampler を通じて追加のパイプラインを追加しました。これにより、あらゆる設定で驚異的な品質を実現できます。
例を追加しました（ワークフロー内に）。（これらを複製しないでください。自分自身で何かを考えた方が良いです。学習のための参考として取り入れてください。）多くの異なるヒントを残しました。これらを活用すれば、信じられないような結果を得られるでしょう。
デフォルト設定は、あなたが苦労しなくて済むように調整されています。
より多くの設定とフィルターを追加しました。自動的かつ美しく処理できるようにしました。

このワークフローの作成に多くの労力を注いだため、あなたのいかなるサポートにも心より感謝します。はい、完璧ではありません。しかし、誰もが利用できるようにしたいと思っています。自分の一部を残して、他の人々に喜びを届けたいのです。きっと、あなたも気に入っていただけると思います :)

NEW (2.0) の変更点:

1. SDXLおよびponyモデルで自由に動作可能

3. 不要なノードグループとゴミを修正・削除

4. このワークフローは品質にさらに最適化されています

5. Ksamplerを通じて追加のパイプラインを追加。あらゆる設定で驚異的な品質を実現可能

6. 例を追加（ワークフロー内に）。（ただし、これらをそのままコピーしないでください。自分自身で何かを考え出すほうが良いです。学習のための参考として活用してください）。多数のさまざまなヒントを残しました。これらを活用すれば、信じられないほどの結果を得られるでしょう

7. デフォルト設定は、特に苦労せずに利用できるよう調整されています

8. より多くの設定とフィルターを追加。自動的かつ美しく処理できるように

9. 動作していなかったノードを修正

このワークフローの作成に多大な労力を注いだため、皆さんのご支援に心より感謝します。完璧ではありませんが、誰もが利用できるようにしたいと考えています。自分の一部を残して、誰かの喜びに貢献したいと思っています。きっと皆さんにも気に入っていただけると思います :)

これは私の実験的なワークフローで、写実的・リアルな品質の生成を優先して最も有用なノードを組み合わせています。

効果的な生成には、最低でも32GBのRAMと、6GBのVRAMを備えたRTX2060以上が必要です。推奨はRTX3060 12GB／RTX3070以上です。

また、多くのオプションのユーティリティとツールを含みます：
Fast load 2 checkpoints
ControlNet Tile
ControlNet Depth
ControlNet OpenPose
Wildcards
DinoRefiner & AutoRefiners
Img2Img searage/img2img simple
IPAdapter plus
Model merge block
One button promt

依存ライブラリ一覧（YetAnotherAIuser さんへの感謝）

Pythonモジュール：

.\python_embeded\python.exe -m pip install opencv-python
.\python_embeded\python.exe -m pip install openai
.\python_embeded\python.exe -m pip install watchdog
.\python_embeded\python.exe -m pip install segment_anything
.\python_embeded\python.exe -m pip install addict
.\python_embeded\python.exe -m pip install yapf
.\python_embeded\python.exe -m pip install simpleeval

モデルタイプ	ワークフロー
ベースモデル	Pony
公開日	11/6/2024

Conceptual research workflow

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このバージョンについて

モデル説明

このモデルで生成された画像