Flux TTP Upscale | 4K Gesichtswiederherstellung

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:

1. 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.
2. 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.
3. Vorverarbeitungseinstellungen (Optional): Bilder werden automatisch auf 1024x1024 skaliert und auf ein 8MP-Ziel skaliert, um die Gesichtswiederherstellungs-Qualität zu verbessern.
4. Die Gesichtswiederherstellungs-Pipeline ausführen: Klicken Sie auf Queue Prompt, um den Wiederherstellungs- und Hochskalierungsprozess zu starten.
5. 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 den euler-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: Verwendet 4xNMKD-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.