Z Image Turbo Headswap für Charaktere: Schneller, präziser Kopfwechsel für Charakterporträts
Z Image Turbo Headswap für Charaktere ist ein fokussierter ComfyUI-Workflow für den Tausch eines Charakterkopfes, während die ursprüngliche Beleuchtung, Pose und Stil erhalten bleiben. Er leitet Z-Image Turbo an, nur den Kopfbereich zu bearbeiten und nahtlose, fotorealistische Ergebnisse zu erzielen, die die typischen Halos und plastischen Texturen generischer Wechsel vermeiden.
Entwickelt für Kreative, Charakterkünstler und Porträtbearbeiter, nutzt dieser Z Image Turbo Headswap für Charaktere Workflow automatische Beschriftungen für intelligente Eingabeaufforderungen, SAM-Style-Segmentierung für robuste Gesichts- und Haarmasken und einen Inpaint-Zuschnitt- und -Stich-Pass, der Hintergründe unberührt lässt. Optionale Charakter-LoRAs ermöglichen es Ihnen, Identität und Stil mit Präzision zu steuern.
Schlüsselmodelle im ComfyUI Z Image Turbo Headswap für Charaktere Workflow
- Z-Image Turbo (bf16). Das Diffusions-Backbone, das das eigentliche Inpainting und die Rekonstruktion durchführt, geschätzt für Geschwindigkeit und fotoreale Treue. Model card
- Z-Image Turbo VAE. Gekoppelter VAE, der zum Kodieren und Dekodieren von Latents in und aus Z-Image Turbo verwendet wird, für scharfe Rekonstruktionen. Im Z-Image Turbo Release enthalten.
- Qwen3-4B Z-Image Engineer V4 (GGUF). Hochwertiger Text-Encoder für Eingabeaufforderungs-Konditionierung; verbessert die semantische Steuerung von Attributen wie Haar, Ausdruck und Accessoires. Model card
- Z-Image AbliteratedV1 (GGUF). Alternativer Text-Encoder mit einem leicht anderen Eingabeaufforderungs-"Gefühl", nützlich, wenn Sie einen stärkeren Schub zu beschreibenden Eingabeaufforderungen wünschen. Model card
- SAM-Style Segmentierungspunkt (sam3.pt). Bietet robuste, anpassbare Segmentierung, um Gesicht und Haare für gezielte Bearbeitungen über die ComfyUI-SAM3-Erweiterung zu isolieren. Repository
- Optionale Charakter-LoRA-Adapter. Leichte Adapter, um Identität oder Stil innerhalb von Z-Image Turbo zu verstärken; verwenden Sie sie, wenn Sie ein konsistentes Charakterbild über Bearbeitungen hinweg benötigen.
Verwendung des ComfyUI Z Image Turbo Headswap für Charaktere Workflows
Der Workflow isoliert den Kopf mit starken Masken, schneidet für ein hochauflösendes Inpaint zu, diffundiert nur innerhalb dieser Region und fügt das Ergebnis dann in das Original zurück. Eine separate Test-Lora-Gruppe läuft unabhängig für schnelle LoRA/Eingabeaufforderungs-Tests.
Bereiten Sie die Quelle und die Eingabeaufforderung vor
- Laden Sie Ihr Basisbild in "Source Image" (#958). Dies ist das Porträt, dessen Kopf Sie ersetzen möchten.
- "Auto Prompt" (#1018) analysiert das Bild und generiert eine beschreibende Eingabeaufforderung. Fügen Sie wichtige Notizen in "Text Multiline" (#1071) hinzu, wie Haarfarbe, Kopfneigung oder Accessoires, die Sie behalten oder ändern möchten.
- Der Workflow fügt diese zu einer einzigen Eingabeaufforderung mit "Text Concatenate" (#1070) zusammen und kodiert sie mit Ihrem gewählten GGUF-Text-Encoder über "CLIPLoaderGGUF" (#164) und "CLIPTextEncode" (#944).
- Eine kuratierte "CLIP Text Encode (Negative Prompt)" (#1082) gleicht unerwünschte Merkmale aus und lenkt Z Image Turbo Headswap für Charaktere in Richtung sauberer, realistischer Ergebnisse.
Erstellen Sie präzise Kopfmasken
- Das verkleinerte Bild wird an zwei SAM-Style-Segmentierer weitergeleitet: "Face Mask" (#939) und "Hair Mask" (#1078). Mithilfe von geerdeten Text-Hinweisen isolieren sie Gesichtszüge und Haare mit hoher Genauigkeit.
- "Masks Combine Regions" (#1079) fusioniert diese Bereiche, sodass der Tausch über Gesicht und Haarlinien hinweg erfolgt und sichtbare Nähte reduziert.
- Dedizierte Vorschauen ("Preview Mask for Face" (#954), "Preview Mask for Hair" (#1080) und die kombinierte Maskenansicht) helfen Ihnen, den Zielbereich zu bestätigen, bevor eine Diffusion erfolgt.
- Dieser Doppelmasken-Ansatz ist zentral für Z Image Turbo Headswap für Charaktere, da er Haut, Haare und Kantendetails kohärent hält.
Zuschneiden für Inpainting und Modell konditionieren
- "InpaintCropImproved" (#1024) schneidet auf den maskierten Bereich zu und stellt eine Mindestarbeitsauflösung sicher, damit der Diffusionspass genügend Pixel hat, um Poren, Strähnen und Kanten zu modellieren.
- "InpaintModelConditioning" (#943) bereitet positive und negative Konditionierungen vor, die mit dem zugeschnittenen Bild und der Maske sowie den latenten Eingaben des ausgewählten VAE verbunden sind.
- An diesem Punkt beschränkt der Workflow die Bearbeitung vollständig auf den Kopfbereich, während die Eingabeaufforderung und optionale LoRAs die neue Identität oder Attribute definieren.
Kopfwechsel-Diffusionspass
- Das LoRA-unterstützte Z-Image Turbo Modell fließt durch "DifferentialDiffusion" (#949), sodass die Bearbeitung innerhalb der Maske konzentriert ist und der unmaskierte Kontext erhalten bleibt.
- "Head Swap Sampler" (#1022) führt das Inpaint durch. Für stärkere Änderungen erhöhen Sie das Rauschen; für bessere Pose- und Beleuchtungserhaltung halten Sie es moderat. Höhere CFG verstärkt die Eingabeaufforderung und Quelle, kann aber überscharf wirken; niedrigere CFG sieht weicher aus und kann natürlicher mischen.
- Da dies Z Image Turbo Headswap für Charaktere ist, respektiert das Modell Ihre Eingabeaufforderung und LoRA-Auswahl, sodass Sie Identität, Frisur und Ausdruck einstellen können, ohne die Szene zu stören.
Nähen und speichern
- Der eingelagerte Patch wird mit "VAEDecode" (#947) dekodiert und nahtlos mit "InpaintStitchImproved" (#950) zurückgeführt, um die ursprüngliche Auflösung und Hintergrundintegrität zu erhalten.
- "SaveImage" (#1084) speichert das endgültige Bild. Verwenden Sie "Image Comparer (rgthree)" (#1092), um zwischen vorher und nachher zu wechseln, für schnelle QA und Iteration.
- Diese letzte Stufe vervollständigt die Z Image Turbo Headswap für Charaktere Pipeline und liefert ein kohärentes Porträt ohne verräterische Swap-Artefakte.
Test Lora (unabhängig)
- Die Test-Lora-Gruppe ermöglicht es Ihnen, den Einfluss von LoRA zu testen, ohne Ihre Quelle zu berühren. Laden Sie Adapter in "Character Lora" (#1083 und #1057), geben Sie eine kurze positive Eingabeaufforderung mit "CLIPTextEncode" (#1088) und eine passende negative mit "CLIPTextEncode" (#1087) ein.
- Der Hilfs-"Head Swap Sampler" (#1091) generiert schnelle Porträts in "VAEDecode" (#1089), sodass Sie Identitätssperre und Stil vor dem Hauptwechsel beurteilen können.
- Wenn Ihnen das Aussehen gefällt, verwenden Sie die gleichen LoRA-Gewichte und Formulierungen im Hauptfluss für ein vorhersehbares Z Image Turbo Headswap für Charaktere Ergebnis.
Schlüssel-Knoten im ComfyUI Z Image Turbo Headswap für Charaktere Workflow
Face Mask (#939)
Erzeugt eine präzise Gesichtsregion mithilfe von SAM-Style-Grundierung, sodass das Modell genau weiß, wo Features ersetzt werden sollen. Das Anpassen des Text-Hinweises verstärkt die Erkennung des korrekten Gesichtsbereichs, was direkt das Mischen an Wangen, Kieferlinie und Ohren verbessert.
Hair Mask (#1078)
Zielt auf den Haarbereich, um Fransen, fliegende Haare und Haarlinien zu erfassen, die typischerweise Wechsel verraten. Das Einbeziehen von Haar mit der Gesichtsmaske reduziert sichtbar Nahtstellen und verhindert unpassende Schattierungen um die Stirn und Schläfen.
Masks Combine Regions (#1079)
Fusioniert Gesichts- und Haarmasken zu einer Bearbeitungsregion. Diese kombinierte Maske sorgt für konsistente Textur und Beleuchtung, wo Haut auf Haare trifft, und vermeidet den "Ausschnitt"-Look während des Inpaintings.
InpaintCropImproved (#1024)
Schneidet um die kombinierte Maske herum und skaliert den Arbeitsbereich hoch, sodass der Sampler eine ausreichende Pixeldichte hat. Verwenden Sie Kontext-Erweiterung bei Bedarf, um Hüte, Pony oder Accessoires einzuschließen, die mit dem Kopfbereich interagieren.
InpaintModelConditioning (#943)
Erstellt positive/negative Konditionierungen, die mit dem zugeschnittenen Patch und der Maske verbunden sind. Dies stellt sicher, dass der Sampler sowohl Ihre beschreibende Eingabeaufforderung als auch den lokalen Bildkontext liest und Identitätsänderungen mit Szenenbeleuchtung und Kamerawinkel ausrichtet.
DifferentialDiffusion (#949)
Konzentriert Änderungen innerhalb des maskierten Bereichs, während unmaskierter Inhalt geschützt wird. Es ist besonders hilfreich, wenn der Hintergrund detailliert ist oder wenn kleine Beleuchtungsverschiebungen außerhalb des Kopfes auffällig wären.
Head Swap Sampler (#1022)
Führt die Inpaint-Diffusion durch. Zwei Steuerungen sind am wichtigsten: Rauschstärke und CFG-Leitung. Höheres Rauschen erhöht die Transformation, kann aber von der ursprünglichen Pose abweichen; höhere CFG erzwingt die Eingabeaufforderung und LoRA auf Kosten eines härteren, stilisierteren Finishs. Beides zusammen abstimmen für natürliche Wechsel.
InpaintStitchImproved (#950)
Integriert den bearbeiteten Zuschnitt bei voller Auflösung mit dem Stitcher aus der Zuschnittstufe. Dies erhält die globale Schärfe und Farbkontinuität über Grenzen hinweg für ein nahtloses Endporträt.
Optionale Extras
- Bevorzugen Sie Front- oder Dreiviertelwinkel, wann immer möglich; stimmen Sie die Zielbeschreibung oder LoRA auf den Ausgangswinkel ab, um die saubersten Z Image Turbo Headswap für Charaktere Ergebnisse zu erzielen.
- Wenn der Rand oder Hut schlecht mischt, erweitern Sie die kombinierte Maske leicht vor dem Inpaint-Durchgang.
- Halten Sie das Rauschen bei den ersten Durchläufen moderat und erhöhen Sie es dann nur bei Bedarf, um die neue Identität zu erreichen.
- Verwenden Sie die Auto Prompt Basis und fügen Sie nur einige entscheidende Tokens hinzu (Haarfarbe, Ausdruck, Accessoires) anstatt langer Listen.
- Die ComfyUI-SAM3- und Crop-and-Stitch-Erweiterungen sind leistungsstark; ein Update auf die neuesten Versionen kann die Maskenqualität und das Nähen in komplexen Szenen verbessern. ComfyUI-SAM3 • ComfyUI-Inpaint-CropAndStitch
Danksagungen
Dieser Workflow implementiert und baut auf den folgenden Werken und Ressourcen auf. Wir danken @RetroGazzaSpurs und r/StableDiffusion für Z Image Turbo Headswap für Charaktere Workflow Source für ihre Beiträge und Wartung. Für autoritative Details beziehen Sie sich bitte auf die verlinkte Originaldokumentation und -repositories.
Ressourcen
- r/StableDiffusion/Z Image Turbo Headswap für Charaktere Workflow Source
- Docs / Release Notes: Z Image Turbo Headswap für Charaktere Workflow Source
Hinweis: Die Nutzung der referenzierten Modelle, Datensätze und Codes unterliegt den jeweiligen Lizenzen und Bedingungen der jeweiligen Autoren und Wartungsmitarbeiter.
