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InfiniteYou | Generación de Rostros con Preservación de Identidad

InfiniteYou es un flujo de trabajo de ComfyUI potenciado por la tecnología de ByteDance para la generación de imágenes con preservación de identidad. Ofrece dos flujos de trabajo principales: Face Combine para mezclar características faciales entre imágenes, y Zero-Shot para crear retratos a partir de una sola referencia y un prompt. Cambia entre los modos aes_stage2 (mejor estética) o sim_stage1 (mayor similitud facial), con personalización completa de parámetros y soporte opcional de LoRA.

ComfyUI InfiniteYou Flujo de trabajo

ComfyUI InfiniteYou | Identity-Preserving Face Generation Toolkit
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  • Flujos de trabajo completamente operativos
  • Sin nodos ni modelos faltantes
  • No se requiere configuración manual
  • Presenta visuales impresionantes

ComfyUI InfiniteYou Ejemplos

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ComfyUI InfiniteYou Descripción

Descripción de ComfyUI InfiniteYou

1. ¿Qué es el Flujo de Trabajo InfiniteYou?

El flujo de trabajo ComfyUI InfiniteYou integra el modelo avanzado de preservación de identidad de ByteDance en el entorno. Construido sobre el transformador de difusión FLUX y potenciado por InfuseNet, esta tecnología permite una generación de imágenes flexible y de alta fidelidad mientras preserva las características de identidad. El conjunto de herramientas InfiniteYou incluye dos flujos de trabajo adaptados: Face Combine y Zero-Shot Task, cada uno diseñado para diferentes objetivos creativos dentro del sistema InfiniteYou.

2. Beneficios de InfiniteYou:

  • Preservación de Identidad: InfiniteYou retiene las características faciales incluso en prompts transformados estilísticamente.
  • Calidad Estética: El modo aes_stage2 ofrece una mejor alineación de imagen-prompt y belleza.
  • Variedad de Flujos de Trabajo: InfiniteYou incluye tanto Face Combine como Zero-Shot Task para diferentes casos de uso.
  • Control de Parámetros: InfiniteYou permite ajustes en la orientación, pesos de fusión y tiempo de control para una generación precisa.
  • Integración Plug-and-Play: Se integra sin problemas con los flujos de trabajo estándar de ComfyUI.

3. Cómo Usar el Flujo de Trabajo InfiniteYou

NOTA IMPORTANTE: Cuando cargas por primera vez el flujo de trabajo InfiniteYou, verás las secciones Zero-Shot Task y Face Combine. Estos son dos flujos de trabajo separados que operan de manera independiente. Aunque técnicamente ambos pueden ejecutarse al mismo tiempo, están diseñados para ser usados como herramientas separadas para diferentes propósitos, no como pasos conectados en un solo proceso.

3.1 Métodos de Generación con InfiniteYou

Configuración de Ejemplo para InfiniteYou:

  1. Prepara entradas: En nodos Load Image:
    • sube dos rostros de referencia para Face Combine
    • o sube una imagen de rostro de referencia para Zero-Shot Task En nodos CLIP Text Encode:
    • describe la escena deseada (ej., "un niño, 10 años, guapo en el aula")
    • el prompt negativo es opcional
  2. Haz clic en el botón Queue Prompt para ejecutar el flujo de trabajo InfiniteYou
  3. En Save Image: obtén tu salida
Flujo de Trabajo Face Combine (Mezcla de Dos Rostros)
  • Ideal para: Combinar características faciales de dos identidades con el fuerte control de identidad de InfiniteYou
  • Características:
    • Fusiona identidades de dos imágenes
    • Mezcla controlada con pesos
    • Tiempo preciso de inicio y fin de fusión
Flujo de Trabajo Zero-Shot Task (Imagen Única + Prompt)
  • Ideal para: Generar retratos a partir de una sola identidad y un prompt de texto rico
  • Características:
    • Alta fidelidad de identidad con sim_stage1
    • No requiere comparación de dos rostros
    • Reconfiguración de rostros guiada por texto

3.2 Referencia de Parámetros para InfiniteYou

Nodo Face Combine: Este nodo mezcla características faciales de dos imágenes.

  • adapter_file: Especifica el archivo de modelo usado para la mezcla de identidad (ej., aes_stage2_img_proj.bin).
  • weight: Controla qué tan fuertemente la fusión mezcla ambos rostros.
  • balance: Ajusta qué imagen contribuye más al rostro final.
  • start_at: Cuando la fusión comienza en la línea de tiempo de generación.
  • end_at: Cuando la fusión termina durante la generación.
  • fixed_face_pose: Bloquea la pose del rostro si es verdadero, permite variación si es falso.

Nodo Apply: Aplica el modelo InfiniteYou a una imagen de referencia única.

  • adapter_file: Define qué modelo de etapa se usa.
  • weight: Intensidad de la preservación de identidad.
  • start_at: Inicio de la aplicación del efecto durante la generación.
  • end_at: Fin de la aplicación del efecto.
  • fixed_face_pose: Si es verdadero, mantiene la pose original rígida.

FluxGuidance / BasicGuider: Aplica influencia extra para preservar la identidad o controlar la alineación del prompt con InfiniteYou.

  • guidance: Fuerza del condicionamiento—más alto = más control, más bajo = más variedad en las salidas.

Samplers: Usados para controlar cómo se crea la imagen a partir del ruido en InfiniteYou.

  • sampler_name: Algoritmo para generar la imagen (ej., euler).
  • steps: Número de iteraciones para refinar la imagen.
  • denoise: Cuánto ruido se elimina: más alto = imagen más limpia.

3.3. Optimización Avanzada con InfiniteYou

Cambio de Modelos:

  • aes_stage2: Mejor coherencia texto-imagen y estilo (después del ajuste fino).
  • sim_stage1: Retención de identidad facial más precisa (pre-ajuste fino).
  • Siempre actualiza ambos archivos adapter_file y control_net juntos al cambiar los modos de modelo InfiniteYou.

Consejos de Prompt para InfiniteYou:

  • Añade indicios de identidad específicos como "una mujer", "un hombre mayor", etc. para mejorar la alineación del resultado
  • Sé claro y conciso con el sujeto y el entorno para obtener resultados óptimos

Más Información sobre InfiniteYou

Para detalles adicionales y referencias de desarrollo:

  • Modelo original de InfiniteYou por
  • Implementación por

Agradecimientos

Este flujo de trabajo está potenciado por InfiniteYou, desarrollado por ByteDance Intelligent Creation. La integración es proporcionada por ZenAI-Vietnam, incluyendo flujos de trabajo adaptados y conversiones de modelos que permiten generación de identidad preservada de cero disparos y múltiples referencias. Todo el crédito va a los autores originales por su trabajo.

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