Flux Kontext 360 Grad LoRA ist ein spezialisiertes Modell, das normale Bilder in nahtlose 360-Grad-Panoramabilder verwandelt. Stellen Sie es sich wie eine magische Linse vor, die jedes Foto in eine vollständige Rundum-Welt dehnen kann - perfekt für VR-Umgebungen, immersive Hintergründe oder um diese coolen sphärischen Bilder zu erstellen, die Sie in virtuellen Touren sehen.
Das Flux Kontext 360 Grad LoRA-Modell wurde speziell mit Vorher/Nachher-Bilderpaaren unter Verwendung des Ostris AI Toolkit trainiert, um zu lernen, wie man die fehlenden Teile eines Bildes intelligent ausfüllt, um ein vollständiges 360-Grad-Erlebnis zu schaffen, während die visuelle Kohärenz über die Nahtstellen hinweg erhalten bleibt.
Grundlegende Einrichtung:
Load Image
-KnotenStufe 1 - Basisgenerierung: Die Kerngenerierung erfolgt mit Standard-Flux-Knoten plus dem Kontext 360 Grad LoRA:
Load Diffusion Model
+ Load LoRa
: Lädt Flux mit der Kontext 360 Grad LoRA-ErweiterungCLIPTextEncode
: Verarbeitet Ihren Prompt, um die Bildtransformation zu leitenFluxGuidance
: Kontrolliert, wie genau das Output Ihrem Prompt folgt (Standard: 2.5)KSamplerSelect
+ SamplerCustomAdvanced
: Erzeugt das anfängliche 360-Grad-Bild mit Flux Kontext LoRAStufe 2 - Zuschneiden und Verbessern:
Mehrere Crop Image
-Knoten bereiten verschiedene Abschnitte zur Verarbeitung vor:
ComfyUI_CustomNodes
zur Verfeinerung verarbeitetStufe 3 - Hochskalieren und Polieren:
Ultimate SD Upscale
: Kachelt das Bild für hochauflösenden Output, ohne an Qualität zu verlierenInpaint
-Abschnitt: Behebt automatisch verbleibende Nahtprobleme durch maskenbasierte BearbeitungPaste By Mask
-Operationen fügen alles zusammenEinstellung der Dimensionen:
FluxGuidance Feineinstellung:
Ultimate SD Upscale Optimierung:
Prompt-Schreiben für Flux Kontext 360 Grad LoRA:
Dieser Workflow zeigt das Flux Kontext 360 Grad LoRA-Modell, das entwickelt wurde, um Standardbilder in immersive Panoramaanwendungen zu verwandeln. Das Flux Kontext 360 Grad LoRA-Modell demonstriert, wie spezialisiertes LoRA-Training Flux-Diffusionsmodelle in neue kreative Bereiche erweitern kann, während die Zugänglichkeit und die Leistung des Flux-Ökosystems erhalten bleiben.
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