InfiniteYou | アイデンティティ保持フェイス生成

ComfyUI InfiniteYou 説明

1. InfiniteYouワークフローとは？

ComfyUI InfiniteYouワークフローは、ByteDanceの高度なアイデンティティ保持モデルを環境に統合しています。FLUXディフュージョントランスフォーマーに基づき、InfuseNetによって強化されたこの技術は、アイデンティティの特徴を保持しながら柔軟で高忠実度の画像生成を可能にします。InfiniteYouツールキットには、異なるクリエイティブな目標に合わせて設計されたFace CombineとZero-Shot Taskの2つのカスタマイズされたワークフローが含まれています。

2. InfiniteYouの利点:

• アイデンティティ保持: InfiniteYouは、スタイルが変換されたプロンプトでも顔の特徴を保持します。
• 美的品質: aes_stage2モードは、プロンプトと画像の整合性と美しさを向上させます。
• ワークフローの多様性: InfiniteYouには、異なるユースケースに対応するFace CombineとZero-Shot Taskが含まれています。
• パラメーター制御: InfiniteYouは、ガイダンス、融合の重み、制御のタイミングを調整して正確な生成を可能にします。
• プラグアンドプレイ統合: 標準のComfyUIワークフローとシームレスに統合されます。

3. InfiniteYouワークフローの使用方法

重要な注意点: 初めてInfiniteYouワークフローをロードするとき、Zero-Shot TaskとFace Combineの両方のセクションが表示されます。これらは、独立して動作する2つの別々のワークフローです。技術的には同時に実行できますが、異なる目的のために別々のツールとして使用するように設計されています。

3.1 InfiniteYouを使った生成方法

InfiniteYouのセットアップ例:

1. 入力を準備: Load Imageノードで：
   • Face Combine用に2つの参照顔をアップロード
   • または Zero-Shot Task用に1つの参照顔画像をアップロード CLIP Text Encodeノードで：
   • 希望のシーンを説明（例：「教室の中の10歳のハンサムな少年」）
   • ネガティブプロンプトはオプションです
2. Queue PromptボタンをクリックしてInfiniteYouワークフローを実行
3. Save Imageで出力を取得

Face Combineワークフロー（2つの顔のブレンド）

• 最適用途: InfiniteYouの強力なアイデンティティ制御を使用して2つのアイデンティティの顔の特徴を結合
• 特性:
  • 2つの画像からアイデンティティを融合
  • 重み付けによる制御されたブレンド
  • 正確な開始と終了の融合タイミング

Zero-Shot Taskワークフロー（単一画像+プロンプト）

• 最適用途: 単一のアイデンティティとリッチなテキストプロンプトからポートレートを生成
• 特性:
  • sim_stage1による高いアイデンティティ忠実度
  • 二重顔比較の必要なし
  • テキストによる顔の再構築

3.2 InfiniteYouのパラメータ参照

Face Combineノード: このノードは、2つの画像から顔の特徴をブレンドします。

• adapter_file: アイデンティティブレンドに使用されるモデルファイルを指定（例：aes_stage2_img_proj.bin）。
• weight: 両方の顔を融合する強さを制御。
• balance: 最終顔にどの画像がより多く寄与するかを調整。
• start_at: 生成タイムラインで融合が開始されるタイミング。
• end_at: 生成中に融合が終了するタイミング。
• fixed_face_pose: trueの場合は顔のポーズを固定し、falseの場合は変動を許可します。

Applyノード: 単一の参照画像にInfiniteYouモデルを適用します。

• adapter_file: 使用されるステージモデルを定義。
• weight: アイデンティティ保持の強度。
• start_at: 生成中の効果適用の開始。
• end_at: 効果適用の終了。
• fixed_face_pose: trueの場合、元のポーズを堅持します。

FluxGuidance / BasicGuider: InfiniteYouを使用してアイデンティティを保持したり、プロンプトの整合性を制御するために追加の影響を適用します。

• guidance: 条件付けの強さ—高いほど制御が強く、低いほど出力に多様性。

Samplers: InfiniteYouでノイズから画像を作成する方法を制御します。

• sampler_name: 画像を生成するアルゴリズム（例：euler）。
• steps: 画像を洗練するための反復回数。
• denoise: ノイズが除去される度合い：高いほどクリーンな画像。

3.3. InfiniteYouでの高度な最適化

モデルの切り替え:

• aes_stage2: テキストと画像の整合性とスタイルを向上（微調整後）。
• sim_stage1: より正確な顔のアイデンティティ保持（微調整前）。
• InfiniteYouモデルモードを切り替える際は、常にadapter_fileとcontrol_netファイルを一緒に更新します。

InfiniteYouのプロンプトのヒント:

• 出力の整合性を向上させるために、「女性」、「年配の男性」などの具体的なアイデンティティ指標を追加します。
• 最適な結果を得るために、主題と設定を明確かつ簡潔にします。

InfiniteYouについての詳細情報

追加の詳細や開発に関する参照：

• によるInfiniteYouオリジナルモデル
• による実装

謝辞

このワークフローは、InfiniteYouによって提供され、ByteDance Intelligent Creationによって開発されました。統合は、ZenAI-Vietnamによって提供され、ゼロショットおよびマルチリファレンスのアイデンティティ保持生成を可能にするカスタマイズされたワークフローとモデル変換が含まれています。元の作者の作品に完全なクレジットを捧げます。