Atomix FLUX Unet txt2img Workflow

Atomix Flux Unet txt2imgワークフロー

以下に2つのサブバージョンがあります：

セルフモデルを使用して画像をアップスケール：Fluxをアップスケールモデルとして使用。出力品質が高く、顔や手の詳細が優れていますが、処理速度は遅めです。

SDXLを使用して画像をアップスケール：SDXLをアップスケールモデルとして使用。低構成要件で高速ですが、出力品質はやや劣ります。

特徴

• 画像生成データには、使用しているモデル、LoRA、埋め込み情報が含まれています。

• プロンプト文字列またはノードでLoRAを呼び出せます（ただし、プロンプト文字列から呼び出したLoRAはCivitAIWebページに表示されません）。

• アップスケールタイルのサイズを自動調整し、複数のアスペクト比プリセットを提供します。

• UltimateUpscaleと統合されており、アップスケールに使用するモデルを切り替えられます。

• FaceDetailerと統合されており、FaceDetailerに使用するモデルを切り替えられます。

• FaceDetailerの前後比較を表示します。

使用方法

1. これはComfyUI用ワークフローであり、ComfyUIでのみ使用可能です。ComfyUIが利用できることを確認してください。https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

2. ZIPファイルからJSONまたはPNGファイルをComfyUIのインターフェースにドラッグしてください。正常に動作すれば、ワークフローの準備が整います。

3. ステップ2で、不足しているノードに関するアラートが表示される場合があります。その場合、これらのノードをインストールする必要があります。手動でインストールしたくない場合は、必ず次のComfyUIプラグインをインストールしてください：ComfyUI Manager https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager このプラグインをインストールすると、管理インターフェースで不足しているノードを自動インストールする機能が利用できます。

関連モデル

CLIP : comfyanonymous/flux_text_encoders at main

VAE : ae.safetensors · black-forest-labs/FLUX.1-schnell at main