ConfyUI, Basic Workflow ThinkDiffusion, Hidden Faces

これは、潜在画像を使用してノイズ除去アプリケーションとControl-Netの影響をテストし、隠された顔を作成するための最も基本的なワークフローの一つです。すぐに使用できます。

（テストおよび検討のための基本設定）

ConfyUIにおける「Think Diffusion Hidden Faces」ワークフローは、生成された画像内の顔の詳細を隠蔽または変更することで、被写体の匿名性を確保したり、顔を部分的に隠蔽・抽象化することで不思議で芸術的な効果を加えることを目的としています。このワークフローは、プライバシーが重要であるアプリケーションや、創造的・夢のような美的効果を求めるアートプロジェクトでよく使用されます。その動作方法は以下の通りです：

顔の特徴の検出：ワークフローは、画像内の顔または顔の領域を特定することから始まります。通常、目、鼻、口などの主要な顔のランドマークを検出する機械学習モデルを使用して、顔を正確に位置特定し、変更対象の領域を定義します。

顔の要素の隠蔽または抽象化：検出された後、ワークフローはこれらの顔の領域にさまざまな効果を適用できます。たとえば、ぼかし、ピクセル化、またはこれらの特徴を変更するほか、抽象的な形状や色で置き換えることも可能です。これにより、顔の識別性を低減しつつ、画像の全体的な構造と表情は維持されます。一部のバージョンでは、より芸術的でスタイル化された方法で特徴を滑らかにするために、拡散やノイズを適用します。

視覚的整合性の維持：ワークフローは、元の画像のコンテキストとスタイルを保持したまま顔を隠蔽することを目的としています。顔の特徴への変更は、画像の照明、テクスチャ、色の調和を維持するように行われ、修正部分が周囲の要素とシームレスに溶け込むように設計されています。

プライバシーと匿名性：このワークフローは、個人のプライバシーを保護する必要のあるドキュメンタリーまたは一般公開メディアに特に有用です。この自動プロセスを使用することで、ユーザーは顔を手動で編集するよりも迅速かつしばしば美的に、匿名化された画像を作成できます。

要するに、ConfyUIの「Think Diffusion Hidden Faces」ワークフローは、画像内の顔の特徴を自動的に隠蔽または創造的に抽象化し、プライバシーを保ちながら、画像の全体的な整合性とスタイルを維持する独自の視覚的効果を加える手段を提供します。

いくつかのLORAと1～2つのアップスケールモデルを確認し、これらのツールであなたの旅を始めましょう。次に投稿するワークフローで、それらのテスト方法をより深く解説します。

いくつかのLORA
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/model/338190/liquid-colloid-tool-lora

画像のスタイルは、使用するチェックポイントとLORAに関連します。楽しんでください。