Flux NF4 SDXL Outpainting Generative fill Alternative Workflow

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ComfyUIでのFluxモデルによるアウトペインティング

アウトペインティング——元の画像の境界を超えて画像を拡張する興味深い技術——は、写真家、デジタルアーティスト、コンテンツクリエイターの間で人気を博しています。背景をシームレスに拡張したい、あるいは画像の欠けた部分を補いたい場合、ジェネレーティブAIツールは驚異的な成果をもたらします。ここでは、Fluxモデルとジェネレーティブフィルの2つの側面を詳しく見てみましょう。

1. アウトペインティング用Fluxモデル

Fluxモデルは、高品質な画像コンテンツを生成できる強力なジェネレーティブニューラルネットワークです。特に、SDXL（Stable Diffusion XL）チェックポイントは、初期のアウトペインティングに広く使用されています。以下に、ComfyUIでFluxモデルを用いたアウトペインティングのステップバイステップのワークフローを紹介します：

1. アウトペインティング領域の設定：

   • アウトペインティングしたい画像をアップロードします。

   • 画像を黒い背景の上に配置します。黒い部分がアウトペインティングされる領域を表します。

   • 「ImageBlend」ノードを使用して、アップロードした画像を黒い背景に重ねます。必要に応じてサイズと位置を調整してください。

   • 「SDXL Empty Latent Size Picker」ノードで解像度を設定します。アウトペインティング時に手や足が余分に生成されるのを防ぐため、SDXLの寸法と一致させることが重要です。

   • 進む前に変更をプレビューして調整を可視化してください1。

2. SDXLによる初期アウトペインティング：

   • 最初のアウトペインティング段階では、SDXLチェックポイントを適用します。この段階ではFluxモデルを直接使用しても効果はあまり期待できません。

3. 元の詳細の復元：

   • SDXLによるアウトペインティングで変更されてしまった詳細を、別のノードグループを使用して復元します。

4. Fluxモデルによる再塗装：

   • このグループではFluxモデルを使用して、SDXLで埋められた領域を再塗装し、不自然なトランジションなどの問題を修正します。

5. 最終画像のアップスケーリング：

   • アウトペインティングされた画像が高品質で、出力に適した状態になっていることを確認します。

2. ジェネレーティブフィルAIツール

ジェネレーティブフィルAIツールを使用すると、画像を創造的に拡張できます。以下にいくつかのオプションをご紹介します：

• AIアウトペインティング：

  • 画像をアップロードし、コンテキスト認識AIで拡張します。このツールは画像のコンテキストを分析し、拡張中にスタイルの一貫性を保ちます。画像の解像度をさらに上げることもできます2。

• getimg.aiのAI Canvas：

  • 自由に編集可能なフレーム（ブロック）から完全な画像を構築できます。AI Canvasはアウトペインティング、インペインティング、および生成をサポートしています。使いやすく、かつ強力なツールです3。

• KapwingのImage Extender：

  • 画像のリサイズ時に、AIが詳細を処理し、新しい空き領域をコンテキストに沿って埋めます4。

これらのツールは、デジタルアーティストのパレットに置かれた魔法の筆のようなものです。自由に実験し、創造してください！さらに詳しいチュートリアルをご希望の場合や、特定の質問がある場合は、お気軽に教えてください。😊🎨