[FLUX] T2I with LLM prompt

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モデル説明

# FLUX 智能プロンプト処理および画像生成パイプライン

FLUX用に設計された低VRAM対応ワークフローで、知能的なプロンプト処理と包括的な画像生成・洗練を組み合わせています。このパイプラインは、適切なVRAM要件を維持しながら、複数のLLMノードを通じてプロンプトを処理し、最適な結果を実現します。

## プロンプト処理チェーン

1. タグクリーニングノード

- スタイルの好み、LoRAの詳細、リファレンス資料などの生の入力を取得

- テーマの一貫性を保つためにタグをクリーニングし整理

- 出力形式:メインアイデア || サブジェクトの説明 || タグ

2. プロンプト生成ノード

- クリーニングされたタグと説明を処理

- FLUX向けに統合的かつ最適化されたプロンプトを生成

- 自然言語の説明と技術的タグを統合

## 画像生成パイプライン

1. 初期サンプル生成

- 最適化されたプロンプトからベース画像を生成(初期化、プロンプト、第1回サンプル)

- 品質とパフォーマンスのバランスを維持

2. 多段階洗練

- 高解像度修正(Highres Fix)で詳細を向上

- タイルアップスケーリングでより大きな出力に対応

- 顔の詳細強化

- 眼(または任意のBBOXディテイラー)の焦点詳細処理

- 最終的なポストプロセッシング

## ユーザーフィードバック

- このワークフローで生成された画像の共有を歓迎します

- 今後の改善のためのコメントやフィードバックをお待ちしています

- これはバージョン1.0です。フィードバックを歓迎します

## ヘルプについて

以下のことをお気軽にしてください:

- 生成された画像を共有

- 問題や困難を報告

- コメントを通じて支援を要請

- 改善案を提案

このモデルで生成された画像

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