Flux Super Detailer ft. Flux Upscaler, Florence2 and Flux Lora
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SuperFlux: Flux Super Detailer（Flux Upscaler、Florence2、Flux LoRAワークフロー搭載）
SuperFlux と呼ばれる、Flux画像生成のための新規ワークフロー。この手法は、従来のFluxワークフローにしばしば見られる遅いイテレーションと詳細の欠如を克服することを目的としています。
従来のFluxの主な問題点：
イテレーションが遅い： すべてのステップを一括でレンダリングすると時間がかかり、プロンプトや設定の迅速な実験を妨げます。
詳細が不足している： 得られる画像は、特に顔、テクスチャ、複雑なオブジェクトなどの領域で細部が不足しがちです。
解決策：
このワークフローは、これらの問題を解決するために以下の3つの主要な要素を活用します：
- カスケード型K-Sampler： ワークフローでは、合計ステップ数を分割して順次レンダリングするため、3つのK-Samplerを連続して使用します。最初のSamplerでは構成の素早いプレビューが可能であり、後続のSamplerでは段階的に詳細を強化できます。
- 「高度なSamplerで最初の10ステップをレンダリングすると... 未完成な画像が得られることに驚くでしょう... しかし、合計10ステップのうち0から10の範囲をレンダリングした場合、実際に完成した画像が得られることにさらに驚くでしょう」
オプションのアップスケーリング： 2番目と3番目のSamplerの間に、潜在画像をデコードし、「4X real web photo」のようなモデルでアップスケーリングしてから、再び潜在空間にエンコードするオプションのステップを追加します。これにより、画像の詳細がさらに向上します。
ターゲットステップ範囲の指定： 各Samplerで特定のステップ範囲（例：0-10、10-20、20-30）をレンダリングすることで、SuperFluxは全体の構成の一貫性を保ちながら、詳細生成を最大化します。
このワークフローのメリット：
高速なイテレーション： 最初のSamplerが構成の素早いプレビューを提供するため、プロンプトや設定を迅速に調整できます。
詳細の向上： カスケード型Samplerとオプションのアップスケーリングにより、最終画像の詳細度が大幅に向上し、顔の特徴、テクスチャ、オブジェクトの定義において特に顕著です。
画像品質の改善： 得られる画像は、従来のFluxと比較してより自然で洗練された外観を呈し、「ターキーサキン」のような目立つアーチファクトが減少します。
結論：
このワークフローは、従来のFluxワークフローに比べて大幅な改善をもたらし、生成画像のイテレーション速度と詳細度を著しく向上させます。オプションのアップスケーリングを伴うカスケード型Samplerのアプローチは、Flux画像生成における高品質な結果を得るための強力な手法であることが証明されています。