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ComfyUI>Workflows>CHORD-Modell | KI-PBR-Textur-Generator

CHORD-Modell | KI-PBR-Textur-Generator

Workflow Name: RunComfy/CHORD-Model
Workflow ID: 0000...1320
Dieser Workflow hilft Ihnen, produktionsreife PBR-Texturen für realistische Renderings zu erstellen. Mithilfe von Ubisoft's fortschrittlicher Rendering-Zerlegung konvertiert er Referenz- oder generierte Texturen in vollständige SVBRDF-Karten. Sie können die Ausgangsmaterialien für Echtzeit-Engines oder VFX-Pipelines einfach steuern. Perfekt für Designer, die nach hochdetaillierten und modularen Details suchen. Erreichen Sie reichere, genauere Texturen mit vorhersehbaren, hochwertigen Oberflächeneigenschaften.

Textur-zu-PBR-Erstellung mit dem CHORD-Modell in ComfyUI

Dieser Workflow verwandelt ein kurzes Textprompt in eine nahtlose Textur und konvertiert diese Textur dann in vollständige PBR-Materialkarten mithilfe des CHORD-Modells. Entwickelt für Materialkünstler, Umgebungsteams und technische Künstler, produziert er eine kachelbare Textur zusammen mit Basisfarbe, Normal-, Rauheits-, Metalligkeits- und einer zusätzlichen Höhenkarte für verformungsbereite Assets.

Das Diagramm folgt der zweistufigen Idee der Erzeugung und Schätzung hinter dem CHORD-Modell: Erst wird eine kachelbare Textur synthetisiert, dann wird sie in SVBRDF-Kanäle zerlegt, die für Echtzeit-Engines und DCC-Tools geeignet sind. Sie können auch die Erzeugung überspringen und jede Referenztextur direkt in die Schätzungsphase einspeisen.

Wichtige Modelle im ComfyUI CHORD-Modell-Workflow

  • Ubisoft La Forge CHORD v1. Überwachte SVBRDF-Schätzung, die Basisfarbe, Normal-, Rauheits- und Metalligkeitskarten aus einem einzelnen Texturbild vorhersagt. Checkpoint: Ubisoft/ubisoft-laforge-chord. ComfyUI-Benutzerdefinierte Knoten: ubisoft/ComfyUI-Chord.
  • Comfy-Org z_image_turbo UNet. Schnelles Diffusions-Backbone, das die kachelbare Textur aus Ihrem Prompt synthetisiert. Checkpoints und Paket: Comfy-Org/z_image_turbo.
  • Text-Encoder verpackt mit z_image_turbo (Qwen 3 4B). Kodiert Ihr Prompt für den Generator als CLIP-kompatible Konditionierung. Im gleichen Modellpaket wie oben enthalten.
  • Autoencoder VAE aus dem z_image_turbo-Paket. Dekodiert das vom Sampler erzeugte Latent in ein RGB-Texturbild. Enthalten in Comfy-Org/z_image_turbo.

Verwendung des ComfyUI CHORD-Modell-Workflows

Dieses Diagramm ist in zwei Gruppen organisiert, die vollständig oder unabhängig voneinander ausgeführt werden können. Gruppe 1 erstellt eine kachelbare Textur aus Text. Gruppe 2 führt das CHORD-Modell aus, um PBR-Karten aus dieser Textur oder einer von Ihnen bereitgestellten Textur zu schätzen.

1. Texturbild erzeugen

Diese Gruppe verwandelt Ihr Prompt in eine nahtlose, flach beleuchtete Textur. Das Prompt wird von CLIPTextEncode (#4) kodiert und an KSampler (#7) gesendet, der das z_image_turbo UNet mit einem von ModelSamplingAuraFlow (#2) festgelegten AuraFlow-Scheduler abtastet. Ein leeres Latent von EmptySD3LatentImage (#6) definiert die Arbeitsauflösung und den Batch. Das dekodierte Bild von VAEDecode (#9) wird als Referenztextur gespeichert und auch zur Materialschätzung weitergeleitet. Schreiben Sie Prompts, die Materialidentität, Mikrostruktur und Kachelungsabsicht betonen, z.B. Phrasen wie nahtlose Kachelung und orthografische Draufsicht.

2. Materialkarten erzeugen

Diese Gruppe lädt das CHORD-Modell mit ChordLoadModel (#12) und bereitet die Textur mit ResizeAndPadImage (#11) auf einer quadratischen Leinwand vor. ChordMaterialEstimation (#20) sagt Basisfarbe, Normal-, Rauheits- und Metalligkeitskarten direkt aus der Eingabetextur voraus. Das Diagramm erzeugt auch eine Höhenkarte, indem die vorhergesagte Normal mit ChordNormalToHeight (#18) konvertiert wird, was wertvoll für Verformungs- oder Parallax-Workflows ist. Wenn Sie bereits eine Textur haben, umgehen Sie Gruppe 1 und speisen Sie sie hier ein; halten Sie sie flach beleuchtet und frei von eingebrannten Schatten, um die besten Ergebnisse mit dem CHORD-Modell zu erzielen.

Wichtige Knoten im ComfyUI CHORD-Modell-Workflow

CLIPTextEncode (#4)

Kodiert Ihren Text in eine Konditionierung für den Texturgenerator. Seien Sie explizit über Materialklasse, Oberflächenqualitäten und Kachelungsabsicht. Begriffe wie orthografisch, nahtlos, Fugenlinien, Poren, Fasern oder Mikrorisse helfen dem Generator, Strukturen zu erzeugen, die das CHORD-Modell zuverlässig zerlegen kann.

KSampler (#7)

Steuert den latenten Diffusionsprozess, der die Textur erzeugt. Verwenden Sie ihn, um Geschwindigkeit gegen Treue zu tauschen, Sampler zu wechseln und Variationen über den Seed zu erkunden. Ein leeres negatives Prompt wird von ConditioningZeroOut (#5) bereitgestellt; fügen Sie typische Negative nur hinzu, wenn Sie Artefakte unterdrücken möchten.

ModelSamplingAuraFlow (#2)

Wendet ein AuraFlow-Style-Scheduling auf das UNet an, um eine schärfere, kohärente Textursynthese mit z_image_turbo zu erreichen. Ändern Sie den Scheduler hier, wenn Sie mit verschiedenen Sampling-Verhalten experimentieren, die mit dem Modell verpackt sind.

ChordMaterialEstimation (#20)

Führt das CHORD-Modell aus, um SVBRDF-Karten aus der Eingabetextur zu schätzen. Die Ergebnisse sind produktionsreife Basisfarbe, Normal-, Rauheits- und Metalligkeitskarten. Verwenden Sie flache, gleichmäßig beleuchtete Eingaben ohne Perspektive, um die Genauigkeit zu maximieren; komplexe Schatten oder Highlights können die Zerlegung verzerren.

ChordNormalToHeight (#18)

Konvertiert die vom CHORD-Modell vorhergesagte Normal in eine Höhenkarte, die für Verformungen geeignet ist. Behandeln Sie die Höhe als relatives Oberflächensignal und kalibrieren Sie die Intensität in Ihrem Renderer, um den beabsichtigten Maßstab zu erreichen.

EmptySD3LatentImage (#6)

Legt die Leinwandgröße und den Batch für die Textursynthese fest. Wählen Sie eine quadratische Auflösung, die mit Ihren nachgelagerten Materialzielen übereinstimmt und halten Sie diese über Generationen hinweg konsistent für vorhersehbare Texeldichte.

Optionale Extras

  • Ersetzen Sie die generierte Textur durch Ihre eigene, indem Sie ein Referenzbild direkt mit ResizeAndPadImage (#11) in Gruppe 2 verbinden.
  • Verwenden Sie physikalisch sinnvolle Formulierungen in Prompts, damit der Generator Strukturen erzeugt, die das CHORD-Modell interpretieren kann, z.B. Korngröße, Flockengröße, Webdichte oder oxidierte Stellen.
  • Halten Sie Quelltexturen neutral und frei von AO, Highlights oder Schatten, um zu vermeiden, dass Beleuchtung in CHORD-Modell-Ausgaben eingebrannt wird.
  • Validieren Sie die Normalorientierung in Ihrer Engine und drehen Sie den grünen Kanal, falls erforderlich, bevor Sie die aus ihr abgeleitete Höhenkarte beurteilen.
  • Packen Sie Ausgaben, um den Konventionen der Engine zu entsprechen, z.B. Metalligkeit und Rauheit in kombinierten Kanälen, nachdem Sie die einzelnen Karten überprüft haben.

Danksagungen

Dieser Workflow implementiert und baut auf den folgenden Arbeiten und Ressourcen auf. Wir bedanken uns herzlich bei Ubisoft La Forge für das CHORD (Chain of Rendering Decomposition)-Modell, für ihre Beiträge und Pflege. Für autoritative Details verweisen wir auf die ursprüngliche Dokumentation und die unten verlinkten Repositories.

Ressourcen

  • Ubisoft La Forge/CHORD-Modell
    • GitHub: ubisoft/ubisoft-laforge-chord
    • Hugging Face: Ubisoft/ubisoft-laforge-chord
    • Docs / Release Notes: Ubisoft Open-Sources the CHORD Model and ComfyUI Nodes

Hinweis: Die Nutzung der referenzierten Modelle, Datensätze und Codes unterliegt den jeweiligen Lizenzen und Bedingungen, die von ihren Autoren und Betreuern bereitgestellt werden.

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