FLUX è un nuovo modello di generazione di immagini sviluppato da Black Forest Labs, I modelli FLUX-ControlNet-Depth e FLUX-ControlNet-Canny sono stati creati dal team XLabs AI. Anche questo workflow ComfyUI FLUX ControlNet è stato creato dal team XLabs AI. Per maggiori dettagli, visita x-flux-comfyui. Tutto il merito va al loro contributo.
I modelli FLUX sono precaricati su RunComfy, denominati flux/flux-schnell e flux/flux-dev.
flux-schnell, fp8 e clip t5_xxl_fp8 per evitare problemi di memoria.flux-dev, default e un clip alto t5_xxl_fp16.Per maggiori dettagli, visita: ComfyUI FLUX | A New Art Image Generation
🌟Il seguente workflow FLUX-ControlNet è specificamente progettato per il modello FLUX.1 [dev].🌟
Presentiamo due workflow FLUX-ControlNet eccezionali: FLUX-ControlNet-Depth e FLUX-ControlNet-Canny, ciascuno con capacità uniche per migliorare il tuo processo creativo.
Il modello FLUX-ControlNet Depth viene caricato per primo utilizzando il nodo "LoadFluxControlNet". Seleziona il modello "flux-depth-controlnet.safetensors" per un controllo ottimale della profondità.
Collega l'output di questo nodo al nodo "ApplyFluxControlNet". Collega anche la tua immagine della mappa di profondità all'input immagine di questo nodo. La mappa di profondità dovrebbe essere un'immagine in scala di grigi dove gli oggetti più vicini sono più luminosi e quelli più lontani sono più scuri, permettendo a FLUX-ControlNet di interpretare accuratamente le informazioni sulla profondità.
Puoi generare la mappa di profondità da un'immagine di input utilizzando un modello di stima della profondità. Qui, il nodo "MiDaS-DepthMapPreprocessor" viene utilizzato per convertire l'immagine caricata in una mappa di profondità adatta a FLUX-ControlNet. Parametri chiave:
Nel nodo "ApplyFluxControlNet", il parametro Strength determina quanto l'immagine generata è influenzata dal condizionamento della profondità di FLUX-ControlNet. Una forza maggiore farà aderire l'output più strettamente alla struttura della profondità.
Il processo è molto simile al workflow FLUX-ControlNet-Depth. Per primo, il modello FLUX-ControlNet Canny viene caricato utilizzando "LoadFluxControlNet". Poi, viene collegato al nodo "ApplyFluxControlNet".
L'immagine di input viene convertita in una mappa dei bordi Canny utilizzando il nodo "CannyEdgePreprocessor", ottimizzandola per FLUX-ControlNet. Parametri chiave:
La mappa dei bordi Canny risultante è collegata al nodo "ApplyFluxControlNet". Ancora una volta, usa il parametro Strength per controllare quanto la mappa dei bordi influenza la generazione di FLUX-ControlNet.
In entrambi i workflow FLUX-ControlNet, il prompt di testo codificato CLIP è collegato per guidare il contenuto dell'immagine, mentre il condizionamento FLUX-ControlNet controlla la struttura e la geometria basate sulla mappa di profondità o dei bordi.
Combinando diversi FLUX-ControlNets, modalità di input come profondità e bordi, e regolando la loro forza, puoi ottenere un controllo fine sia sul contenuto semantico che sulla struttura delle immagini generate da FLUX-ControlNet.
Licenza: controlnet.safetensors rientra nella FLUX.1 [dev] Licenza Non Commerciale
Visualizza i file di licenza:
flux/model_licenses/LICENSE-FLUX1-dev
flux/model_licenses/LICENSE-FLUX1-schnell
Il modello FLUX.1 [dev] è concesso in licenza da Black Forest Labs. Inc. sotto la Licenza Non Commerciale FLUX.1 [dev]. Copyright Black Forest Labs. Inc.
IN NESSUN CASO BLACK FOREST LABS, INC. SARÀ RESPONSABILE PER QUALSIASI RICHIESTA, DANNI O ALTRE RESPONSABILITÀ, SIA IN UN'AZIONE DI CONTRATTO, TORTO O ALTRO, DERIVANTE DA, FUORI O IN CONNESSIONE CON L'USO DI QUESTO MODELLO.
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