ComfyUI Flux-TTP-Upscale | Erweiterte Gesichtswiederherstellung & 4K Bildverbesserung
1. Was ist der ComfyUI Flux-TTP-Upscale Gesichtswiederherstellungs-Workflow?
Der Flux-TTP-Upscale Workflow bietet eine erweiterte Gesichtswiederherstellungs-Pipeline innerhalb der ComfyUI-Umgebung. Er integriert Flux's Gesichtswiederherstellungstechnologie mit TTP (Tile-to-Patch)-Verbesserung, um verzerrte oder minderwertige Gesichter in KI-generierten Bildern zu korrigieren. Dies ist besonders effektiv für Gruppenporträts, Profilaufnahmen oder alle visuellen Darstellungen mit Gesichtsanomalien.
Durch die Kombination von FluxGuidance, kachelbewusster Bildverbesserung und LoRA-basierter Identitätskontrolle liefert Flux-TTP-Upscale Gesichtswiederherstellung zuverlässige Gesichtswiederherstellungs-Leistung, während es auf eine klare 4K-Auflösung hochskaliert.
2. Wichtige Gesichtswiederherstellungsmerkmale von ComfyUI Flux-TTP-Upscale
- Hochpräzise Gesichtswiederherstellung: Erkennt und stellt kleine oder verzerrte Gesichter wieder her, ohne die Gesamtbildkomposition zu beeinträchtigen.
- 4K Bildskalierung: Verbessert die Auflösung durch TTP-Kachel-Workflows und Super-Resolution-Modelle.
- Kachelbasierte Patch-Verbesserung: Teilt das Bild in Kacheln auf, um Artefakte zu reduzieren und sicherzustellen, dass lokale Gesichtswiederherstellungs-Verbesserungen nahtlos ineinander übergehen.
- LoRA-Umschaltung zur Identitätswahrung: Wählen Sie die richtigen LoRA-Modelle für asiatische oder nicht-asiatische Gesichter, um die Gesichtswiederherstellungs-Genauigkeit über verschiedene Ethnien hinweg zu verbessern.
3. Erste Schritte mit dem Gesichtswiederherstellungs-Workflow
WICHTIGER HINWEIS: Dieser Gesichtswiederherstellungs-Workflow behandelt sowohl die Bildverbesserung als auch die Gesichtsreparatur gleichzeitig. Die richtige Eingabe und Modellauswahl gewährleisten optimale Ergebnisse.
Schnellstartanleitung:
- Bild für Gesichtswiederherstellung hochladen: Verwenden Sie den
Load Image-Knoten, um ein niedrigauflösendes Porträt, Gruppenfoto oder ein KI-generiertes Bild, das eine Gesichtsreparatur benötigt, zu importieren. - Das richtige LoRA-Modell wählen:
- Verwenden Sie flux1-dev-fp8 zur Wiederherstellung asiatischer Gesichter.
- Verwenden Sie das ursprüngliche flux für allgemeine oder nicht-asiatische Gesichter.
- Vorverarbeitungseinstellungen (Optional): Bilder werden automatisch auf 1024x1024 skaliert und auf ein 8MP-Ziel skaliert, um die Gesichtswiederherstellungs-Qualität zu verbessern.
- Die Gesichtswiederherstellungs-Pipeline ausführen: Klicken Sie auf
Queue Prompt, um den Wiederherstellungs- und Hochskalierungsprozess zu starten. - Ihr Ergebnis speichern: Wiederhergestellte Bilder werden über den
Save Image-Knoten gespeichert.
4. Knotenreferenz & Parameter für Gesichtswiederherstellung
Anleitung und Entrauschen
FluxGuidance: Steuert die Genauigkeit der Gesichtswiederherstellung während der Generierung.BasicGuider: Fügt globale Bildkonsistenz um das wiederhergestellte Gesicht hinzu.SamplerCustomAdvanced: Verwendet deneuler-Sampler mit fein abgestimmter Entrauschstärke (denoise = 0.3).
Vorverarbeitung für bessere Gesichtswiederherstellung
Resize Image: Richtet die korrekten Bildabmessungen für eine effektive Kachelreparatur ein.Upscale Model: Verwendet4xNMKD-Superscale, um Gesichtsbereiche zu verfeinern.Scale to Total Pixels: Stellt sicher, dass die endgültige Auflösung hoch genug für detaillierte Gesichtswiederherstellung ist.
Tile-to-Patch (TTP) Verbesserungen
TTP_Image_Tile_Batch: Zerlegt das Bild in Kacheln für lokale Gesichtswiederherstellung.TTP_Image_Assy: Baut ein nahtloses Bild nach der Kachelreparatur mit 128px Puffer wieder zusammen.
Untersuchung
Joy Caption Two: Beschreibt automatisch wiederhergestellte Bilder, um die Ergebnisse der Gesichtswiederherstellung zu validieren.
Mehr über diesen Gesichtswiederherstellungs-Workflow
Basierend auf der ursprünglichen Technik von Xing Jiu demonstriert dieser Workflow, wie kachelbasierte Verarbeitung und identitätsbewusste Modellierung die Gesichtswiederherstellungs-Ergebnisse bei schwierigen Bildeingaben erheblich verbessern können. Originalartikel Liblib Modellseite
Danksagungen
Dieser ComfyUI-basierte Gesichtswiederherstellungs-Workflow ist adaptiert aus der Flux TTP Tile Upscale-Methode, die von Xing Jiu geteilt wurde, und wurde mit Gemeinschaftswerkzeugen wie comfyui-ttp-toolset, ky-nodes und easy-use erstellt. Die Kombination aus Kachelpatching, FluxGuidance und LoRA-Integration ermöglicht professionelle Gesichtswiederherstellungs-Ergebnisse, selbst bei herausfordernden Eingaben.
