Flux TTP Upscale | Restauration de Visages 4K

ComfyUI Flux-TTP-Upscale | Restauration Avancée des Visages & Amélioration d'Images 4K

1. Qu'est-ce que le flux de travail ComfyUI Flux-TTP-Upscale Face Restore?

Le flux de travail Flux-TTP-Upscale offre un pipeline avancé de Restauration de Visages dans l'environnement ComfyUI. Il intègre la technologie de restauration de visages de Flux avec l'amélioration TTP (Tile-to-Patch) pour réparer les visages déformés ou de mauvaise qualité dans les images générées par IA. Cela est particulièrement efficace pour les portraits de groupe, les photos de profil ou tout visuel avec des artefacts faciaux.

En combinant FluxGuidance, l'amélioration d'image consciente des tuiles, et le contrôle d'identité basé sur LoRA, Flux-TTP-Upscale Face Restore offre une performance fiable de Restauration de Visages tout en augmentant la résolution à une 4K nette.

2. Caractéristiques Clés de Restauration de Visages de ComfyUI Flux-TTP-Upscale

• Restauration de Visages de Haute Précision : Détecte et restaure les petits visages ou les visages déformés sans nuire à la composition globale de l'image.
• Mise à l'échelle d'Images 4K : Améliore la résolution grâce aux flux de travail de tuiles TTP et aux modèles de super-résolution.
• Amélioration de Patch Basée sur les Tuiles : Divise l'image en tuiles pour réduire les artefacts, garantissant que les améliorations locales de Restauration de Visages se fondent harmonieusement.
• Changement de LoRA pour la Préservation de l'Identité : Sélectionnez les bons modèles LoRA pour les visages asiatiques ou non asiatiques pour améliorer la précision de la Restauration de Visages à travers différentes ethnies.

3. Commencer avec le Flux de Travail de Restauration de Visages

NOTE IMPORTANTE : Ce flux de travail de Restauration de Visages gère à la fois l'amélioration d'image et la réparation de visages simultanément. Une entrée et une sélection de modèle appropriées assurent des résultats optimaux.

Guide de Démarrage Rapide :

1. Télécharger l'Image pour la Restauration de Visages : Utilisez le nœud Load Image pour entrer un portrait de faible résolution, une photo de groupe, ou toute image générée par IA nécessitant une réparation faciale.
2. Choisir le Modèle LoRA Correct :
   • Utilisez flux1-dev-fp8 pour restaurer les visages asiatiques.
   • Utilisez l'original flux pour les visages généraux ou non asiatiques.
3. Paramètres de Prétraitement (Optionnel) : Les images sont automatiquement redimensionnées à 1024x1024 et mises à l'échelle à une cible de 8MP pour une meilleure qualité de Restauration de Visages.
4. Exécuter le Pipeline de Restauration de Visages : Cliquez sur Queue Prompt pour initier le processus de restauration et de mise à l'échelle.
5. Enregistrer votre Sortie : Les images restaurées sont enregistrées via le nœud Save Image.

4. Référence des Nœuds & Paramètres pour la Restauration de Visages

Guidance et Dénoyage

• FluxGuidance: Conduit l'exactitude de la restauration faciale pendant la génération.
• BasicGuider: Ajoute une cohérence globale de l'image autour du visage restauré.
• SamplerCustomAdvanced: Utilise l'échantillonneur euler avec une force de dénoyage finement ajustée (denoise = 0.3).

Prétraitement pour une Meilleure Restauration de Visages

• Resize Image: Configure les dimensions correctes de l'image pour une réparation efficace des tuiles.
• Upscale Model: Utilise 4xNMKD-Superscale pour affiner les patchs de visage.
• Scale to Total Pixels: Assure que la résolution finale est suffisamment élevée pour une Restauration de Visages détaillée.

Améliorations Tile-to-Patch (TTP)

• TTP_Image_Tile_Batch: Décompose l'image en tuiles pour une Restauration de Visages localisée.
• TTP_Image_Assy: Reconstruit une image homogène après la réparation au niveau des tuiles, en utilisant un padding de 128px.

Interroger

• Joy Caption Two: Décrit automatiquement les images restaurées pour aider à valider les résultats de Restauration de Visages.

Plus d'Informations sur ce Flux de Travail de Restauration de Visages

Basé sur la technique originale de Xing Jiu, ce flux de travail démontre comment le traitement basé sur les tuiles et la modélisation consciente de l'identité peuvent améliorer significativement les résultats de Restauration de Visages sur des entrées d'images difficiles. Article original Page du Modèle Liblib

Remerciements

Ce flux de travail de Restauration de Visages basé sur ComfyUI est adapté de la méthode Flux TTP Tile Upscale partagée par Xing Jiu, et construit à l'aide d'outils communautaires tels que comfyui-ttp-toolset, ky-nodes, et easy-use. La combinaison du patching de tuiles, de FluxGuidance, et de l'intégration LoRA permet d'obtenir des résultats de Restauration de Visages de qualité professionnelle même sur des entrées difficiles.