Flux TTP Upscale | 4K Gesichtswiederherstellung
Aktualisiert am 16.06.2025: ComfyUI-Version auf v0.3.39 für verbesserte Stabilität und Kompatibilität aktualisiert. Der Flux Upscaler mit TTP Tile-Technologie löst das häufige Problem verzerrter Gesichter in KI-generierten Bildern. Dieser spezialisierte Workflow kombiniert kachelbasierte Verarbeitung mit der leistungsstarken Bildverbesserung von Flux, um Gesichtsmerkmale zu reparieren und die Auflösung auf 4K hochzuskalieren. Der Prozess bewahrt die Gesamtkomposition, während er problematische Bereiche selektiv neu zeichnet, was ihn ideal macht, um kleine, verzerrte Gesichter in ansonsten guten Kompositionen zu beheben. Kompatibel mit verschiedenen Modellbasen für unterschiedliche Gesichtsstile.ComfyUI Face Restore Arbeitsablauf
- Voll funktionsfähige Workflows
- Keine fehlenden Nodes oder Modelle
- Keine manuelle Einrichtung erforderlich
- Beeindruckende Visualisierungen
ComfyUI Face Restore Beispiele
ComfyUI Face Restore Beschreibung
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.
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.
