InfiniteYou | アイデンティティを保持するフェイス生成

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拡散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精細な画像生成を可能にします。InfiniteYouツールキットには、異なる創造的な目標のために設計されたFace CombineとZero-Shot Taskの2つの特別なワークフローが含まれています。

2. InfiniteYouの利点:

• アイデンティティの保持: InfiniteYouは、スタイリッシュに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は、異なる使用例のためにFace CombineとZero-Shot Taskの両方を含みます。
• パラメータ制御: InfiniteYouは、ガイダンス、融合ウェイト、および制御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: 初めてInfiniteYouワークフローを読み込むと、Zero-Shot TaskとFace Combineセクションの両方が表示されます。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可能ですが、それぞれ異なる目的のために設計されており、単一のプロセスの連続したステップとして使用することは意図されていません。

3.1 InfiniteYouを用いた生成方法

InfiniteYouの例設定:

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:
   • 希望するシーンを説明（例: "教室でのハンサムな10歳の少年"）
   • ネガティブプロンプトはオプション
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で2つのアイデンティティの顔の特徴を組み合わせる
• 特徴:
  • 2つの画像からアイデンティティを合成
  • ウェイトによる制御されたブレンド
  • 正確な開始および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: 単一アイデンティティと豊富なテキストプロンプトからポートレートを生成
• 特徴:
  • 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
  • テキストガイドによる顔の再構築

3.2 InfiniteYouのパラメータリファレンス

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するモデルファイルを指定（例: aes_stage2_img_proj.bin）。
• weight: 2つの顔をどれだけ強くブレンドするかを制御。
• balance: 最終的な顔にどの画像がより寄与するかを調整。
• start_at: 生成タイムラインでの融合開始。
• end_at: 生成中の融合終了。
• fixed_face_pose: trueの場合、顔のポーズを固定し、falseの場合、バリエーションを許可。

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

• adapter_file: 使用す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: 生成中の効果適用開始。
• end_at: 効果適用終了。
• fixed_face_pose: trueの場合、元のポーズを堅持。

FluxGuidance / BasicGuider: アイデンティティを保持またはInfiniteYouでのプロンプト整合性を制御するための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が。

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: 高いほどきれいな画像。

3.3. InfiniteYouを用いた高度な最適化

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の向上（微調整後）。
• sim_stage1: 顔のアイデンティティ保持の精度向上（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。

InfiniteYouのプロンプトのヒント:

• 出力の整合性を改善するために、「女性」や「高齢者」などの具体的なアイデンティティの手がかりを追加
• 最適な結果を得るために、対象と設定を明確に簡潔に

InfiniteYouに関する詳細情報

追加の詳細と開発の参考:

• 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によって強化され、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。すべての功績は、元の著者に帰されます。