InfiniteYou | Identitätswahrende Gesichtsgeneration
Aktualisiert am 16.06.2025: ComfyUI-Version auf v0.3.40 für verbesserte Stabilität und Kompatibilität aktualisiert. InfiniteYou ist ein ComfyUI-Workflow, der von ByteDance's Technologie für identitätswahrende Bildgenerierung unterstützt wird. Es bietet zwei Hauptworkflows: Face Combine zum Mischen von Gesichtszügen zwischen Bildern und Zero-Shot zur Erstellung von Porträts aus einem einzigen Referenzbild und einer Eingabeaufforderung. Wechseln Sie zwischen aes_stage2 (bessere Ästhetik) oder sim_stage1 (höhere Gesichtssimilarität) Modi, mit vollständiger Parameteranpassung und optionaler LoRA-Unterstützung.ComfyUI InfiniteYou Arbeitsablauf

- Voll funktionsfähige Workflows
- Keine fehlenden Nodes oder Modelle
- Keine manuelle Einrichtung erforderlich
- Beeindruckende Visualisierungen
ComfyUI InfiniteYou Beispiele










ComfyUI InfiniteYou Beschreibung
ComfyUI InfiniteYou Beschreibung
1. Was ist der InfiniteYou-Workflow?
Der ComfyUI InfiniteYou-Workflow integriert ByteDance's fortschrittliches identitätswahrendes Modell in die Umgebung. Basierend auf dem FLUX-Diffusionstransformator und unterstützt von InfuseNet, ermöglicht diese Technologie flexible und hochwertige Bildgenerierung bei gleichzeitiger Wahrung von Identitätsmerkmalen. Das InfiniteYou-Toolkit umfasst zwei maßgeschneiderte Workflows: Face Combine und Zero-Shot Task, die jeweils für unterschiedliche kreative Ziele innerhalb des InfiniteYou-Systems entwickelt wurden.
2. Vorteile von InfiniteYou:
- Identitätswahrung: InfiniteYou behält Gesichtszüge auch in stilistisch transformierten Eingabeaufforderungen bei.
- Ästhetische Qualität: Der aes_stage2 Modus bietet verbesserte Übereinstimmung von Eingabeaufforderung und Bild sowie Schönheit.
- Workflow-Vielfalt: InfiniteYou umfasst sowohl Face Combine als auch Zero-Shot Task für unterschiedliche Anwendungsfälle.
- Parameterkontrolle: InfiniteYou ermöglicht Anpassungen bei Führung, Fusionsgewichten und Steuerungszeitpunkten für präzise Generierung.
- Plug-and-Play-Integration: Nahtlose Integration mit Standard-ComfyUI-Workflows.
3. Verwendung des InfiniteYou-Workflows
WICHTIGER HINWEIS: Wenn Sie den InfiniteYou-Workflow zum ersten Mal laden, sehen Sie sowohl die Zero-Shot Task- als auch die Face Combine-Abschnitte. Dies sind zwei separate Workflows, die unabhängig voneinander arbeiten. Technisch können beide gleichzeitig ausgeführt werden, sie sind jedoch als separate Werkzeuge für unterschiedliche Zwecke konzipiert, nicht als verbundene Schritte in einem einzigen Prozess.
3.1 Generationsmethoden mit InfiniteYou
Beispielsetup für InfiniteYou:
- Eingaben vorbereiten:
In
Load Image
Knoten:- Laden Sie zwei Referenzgesichter für Face Combine hoch
- oder Laden Sie ein Referenzgesicht für Zero-Shot Task hoch
In
CLIP Text Encode
Knoten: - Beschreiben Sie die gewünschte Szene (z.B. "ein Junge, 10 Jahre alt, gutaussehend im Klassenzimmer")
- Negative Eingabeaufforderung ist optional
- Klicken Sie auf die Schaltfläche
Queue Prompt
, um den InfiniteYou-Workflow auszuführen - In
Save Image
: Erhalten Sie Ihr Ergebnis
Face Combine Workflow (Mischen von zwei Gesichtern)
- Am besten für: Kombinieren von Gesichtszügen aus zwei Identitäten mit InfiniteYou's starker Identitätskontrolle
- Merkmale:
- Verschmilzt Identität aus zwei Bildern
- Kontrolliertes Mischen mit Gewichten
- Präzises Start- und Endzeitpunkt der Fusion
Zero-Shot Task Workflow (Einzelbild + Eingabeaufforderung)
- Am besten für: Generieren von Porträts aus einer einzelnen Identität und einer reichhaltigen Texteingabeaufforderung
- Merkmale:
- Hohe Identitätstreue mit sim_stage1
- Kein Bedarf an Doppelgesichtsvergleich
- Textgesteuerte Gesichtsumgestaltung
3.2 Parameterreferenz für InfiniteYou
Face Combine Node: Dieser Knoten mischt Gesichtszüge aus zwei Bildern.
adapter_file
: Gibt die Modelldatei an, die für das Identitätsmischen verwendet wird (z.B. aes_stage2_img_proj.bin).weight
: Kontrolliert, wie stark die Fusion beide Gesichter mischt.balance
: Passt an, welches Bild mehr zum endgültigen Gesicht beiträgt.start_at
: Wann die Fusion in der Generierungszeitlinie beginnt.end_at
: Wann die Fusion während der Generierung endet.fixed_face_pose
: Sperrt die Gesichtshaltung, wenn wahr, erlaubt Variation, wenn falsch.
Apply Node: Wendet das InfiniteYou-Modell auf ein einzelnes Referenzbild an.
adapter_file
: Definiert, welches Stufenmodell verwendet wird.weight
: Intensität der Identitätswahrung.start_at
: Beginn der Effektanwendung während der Generierung.end_at
: Ende der Effektanwendung.fixed_face_pose
: Wenn wahr, bleibt die ursprüngliche Haltung starr.
FluxGuidance / BasicGuider: Wendet zusätzlichen Einfluss an, um Identität zu bewahren oder die Eingabeaufforderungsausrichtung mit InfiniteYou zu kontrollieren.
guidance
: Stärke der Konditionierung—höher = mehr Kontrolle, niedriger = mehr Vielfalt in den Ausgaben.
Samplers: Verwendet, um zu kontrollieren, wie das Bild aus Rauschen in InfiniteYou erstellt wird.
sampler_name
: Algorithmus zur Bildgenerierung (z.B. euler).steps
: Anzahl der Iterationen zur Verfeinerung des Bildes.denoise
: Wie viel Rauschen entfernt wird: höher = saubereres Bild.
3.3. Erweiterte Optimierung mit InfiniteYou
Modelle wechseln:
aes_stage2
: Bessere Text-Bild-Kohärenz und Stil (nach Feinabstimmung).sim_stage1
: Genauere Gesichtserhaltung (vor Feinabstimmung).- Aktualisieren Sie immer sowohl
adapter_file
als auchcontrol_net
Datei zusammen beim Wechseln der InfiniteYou-Modellmodi.
Eingabeaufforderungstipps für InfiniteYou:
- Fügen Sie spezifische Identitätshinweise wie "eine Frau", "ein älterer Mann", etc. hinzu, um die Ausrichtungsgenauigkeit zu verbessern
- Seien Sie klar und prägnant mit Subjekt und Umgebung für optimale Ergebnisse
Weitere Informationen über InfiniteYou
Für zusätzliche Details und Entwicklungsreferenzen:
- InfiniteYou Originalmodell von
- Implementierung von
Danksagungen
Dieser Workflow wird von InfiniteYou, entwickelt von ByteDance Intelligent Creation, unterstützt. Die Integration wird von ZenAI-Vietnam bereitgestellt, einschließlich maßgeschneiderter Workflows und Modellkonvertierungen, die Zero-Shot- und Multi-Referenz-Identitätswahrung ermöglichen. Voller Kredit geht an die ursprünglichen Autoren für ihre Arbeit.