Random Image Reference Restyler 🎲🖼️🖌️

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モデル説明

v2 更新 - カスタムノードを更新し、ファイルパスの利用を最適化。サンプリング前に非常に低コストで多くの詳細を追加する驚異的な「Detail Daemon Sampler」を追加。FL Upscaleを追加し、アップスケール時間を短縮しましたが、Ultimate SD Upscaleほど高品質ではありません。

このワークフローを、あなたが多くの設定を手動で調整する必要がないように、何日もかけて細かく調整しました。各ノードには横に注釈を付けて、わかりやすく説明しています。すべてのグループの完全な説明は以下に記載しています

結果の画像を掲載してください。私はBuzz⚡を受信しており、あなたの成果をぜひ見たいです!
ご支援は、Buzz⚡またはコーヒー☕でどうぞ。

💬説明

このワークフローは、フォルダからランダムに参照画像を選択し、Florence2を使用してその画像を説明し、その説明をプロンプトの一部として使用します。結果をより魅力的にするため、このワークフローでは詳細LoRAと2つのランダムなスタイルLoRAを組み合わせます。また、ワイルドカードは、各キューごとに100種類のファンタジー背景94種類のカメラアングル39種類のカメラレンズからそれぞれ1つをランダムに選択します。

🤔このワークフローの仕組み

  1. 🎲 LoRAのランダム化

  2. 🎨 スタイル+詳細強化LoRA

  3. 🖌️ テキストスタイルの代替

  4. 🃏 ワイルドカード(背景・カメラアングル・レンズ)

  5. 🖼️ 画像参照ローダー

  6. ✍️ FLUXプロンプト

  7. 🔎 アップスケール

1. 🎲LoRAのランダム化

  • Loraフォルダディレクトリに、ご自身のFlux LoRAフォルダのパスを入力してください。

  • ComfyUIのデフォルトの「loras」名前を変更された場合は、下のCR Split Stringの値を更新してください。

  • モデルのプレビュー画像がない場合は、青色のノードを無効化またはバイパスできます。

2. 🎨スタイル+詳細強化LoRA

  • スタイルLoRAlora_nameフィールドには、ご自身のLoRAを手動で1つ選択してください。そうでないと、現在のLoRAが見つからないためエラーが発生する可能性があります。

  • 詳細強化LoRAでは、より詳細を追加するディテーラーLoRAを選択してください。FaeTastic Detailerが非常に優れています。

  • 背景周りの詳細を強化するディテーラーと、被写体の詳細を強化するディテーラーが異なるため、2つのディテーラーLoRAを使用できるように設定しました。

  • ランダム化を使わず、固定されたLoRAスタイルを希望する場合は、ランダム化をバイパスできます。プレビュー画像をお持ちの場合は、enable_previewをオンにして表示できます。

3. 🖌️テキストスタイルの代替

  • スタイルLoRAが少ない場合、このノードは優れた代替手段です。

  • 複数のスタイルを選択すると、それらのスタイルを説明するテキストプロンプトのチェーンが出力されます。

4. 🃏ワイルドカード - 背景、カメラアングル、レンズ

  • このワイルドカードは、各キューごとに100種類のファンタジー背景94種類のカメラアングル39種類のカメラレンズからそれぞれ1つをランダムに選択します。

  • txtファイルを編集したり、独自に作成したり、さらにChibi-Nodesを複製して、より多くのランダム性を追加できます。ただし、テキスト出力をText Concatenateに接続することを忘れないでください。

  • 以下の場所に保存する必要のあるtxtファイルを提供しています:

ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-Chibi-Nodes\extras\chibi-wildcards

5. 🖼️画像参照ローダー

  • この部分が本ワークフローの最大のマジックの源です。フォルダ内の画像の1つが読み込まれ、大規模言語モデル(Florence2)によって説明され、その説明がプロンプトに使用されます。

  • Load Imageノードには、参照画像フォルダのディレクトリを入力します。私のフォルダには270枚の画像があり、ComfyUI\\input\\Refに配置しています。
    ⚠️この機能を有効にするには、パスの最後に「\」を必ず追加してください⚠️

  • 説明が長すぎる場合は、Florence2Runノードでタスクを「detailed_caption」に変更できます。

  • DownloadAndLoadFlorence2Modelノードは、最初にこのワークフローを実行した際に、LLMモデルフォルダにFlorence-2-Flux-Largeモデルを自動的にダウンロードします。一度ダウンロード済みであれば、次回からは再ダウンロードせず、ロードされます。

ComfyUI\models\LLM\Florence-2-Flux-Large

6. ✍️FLUXプロンプト

  • すべての情報がここに集約されます。右側に総合プロンプトが表示されます。

  • Wildcard Processorノードのみ、プロンプトを手動で編集できます。ここで独自のテーマを明確に指定できます。

  • Seed Everywhereノードは、すべてのランダム性を必要とするノードで使用されるシード値です。

  • 同じプロンプトと画像参照を再生成したい場合は、下のシード値を使用し、フィールドに置き換えてください。

  • 残念ながら、一貫性のないランダム性はLoRAのランダム化だけです。私はDirGirノードがインデックスのランダム性問題を修正するのを待っています。私の現在のワークアラウンドがなければ、ワークフローを読み込むたびにインデックス番号を手動で変更し、複製した場合、フォルダディレクトリを再入力する必要があります。

7. 🔎アップスケール

  • このノードは画像を2倍にアップスケールします。

  • 複数の画像をより速く生成したい場合は、Mute(無効化)を使ってアップスケールグループを無効にできます。

  • Load Upscale Modelノードでは、Huggingfaceで入手できるUltrasharpモデルを使用しています。

  • Image Comparer (rgthree) が動作しない場合は、この修正方法をご確認ください。

  • モデルは以下に配置してください:

ComfyUI\models\upscale_models

ご質問がございましたら、Discussionセクションでお気軽にお尋ねください 🤗

このモデルで生成された画像

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