Detailer Deamon - Redux

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モデル説明

すべてのバージョンには、PickScoreノードのインストールが必要です。

Gemini 2.0バージョンでは、さらにGemini 2.0 Flashのインストールが必要です。

Gemini 2.0を使用するすべてのバージョンは更新されており、_system promptノード_も使用しています。このノードは、GitHubのcreepy_nodesパックおよびComfyUIマネージャーで利用できます。

注意: Geminiノードの読み込みに問題がある場合は、pip install sounddevice を試してみてください。

これは完全に自動化されたワークフローで、Detailer Deamon、Flux Redux、Flux Dev、およびStable Diffusion 3.5 Turboを組み合わせています。

戦略的な場所でVRAM/キャッシュをクリアするための2つのノードを追加しましたが、最低システム要件については明言できません。私は12GBのVRAMと32GBのシステムRAMを使用していますが、このワークフローは問題なく動作しています。

1回の生成で5つの画像が作成され、そのうち1つはアップスケールされ、Detailerを経てStable Diffusion 3.5 Turboで最終仕上げされます。

不足しているノードがある場合は、マネージャーからインストールしてください。

画像をアップロードすると、Florenceがそれからプロンプトを抽出します。Reduxは画像のスタイル/テーマを維持し、Detail Deamonは実行ごとに4つのバリエーション画像を生成します。

その後、Scorepickerが画像を評価し、4つの画像の中で最も優れた1つが選択されます(残りの3つも保存されます)。

選択された画像はアップスケーラーを通過し、その後ワークフローはチェックポイントをFlux DevからStable Diffusion 3.5 Turboに切り替えます。SD 3.5チェックポイントを使用して、最終画像は顔のディテール処理を経て、最後にKsampler(低ノイズ削減:0.15–0.3)を適用します。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。