ComfyUI  >  ワークフロー  >  Flux TTP Upscale | 4K Face Restore

Flux TTP Upscale | 4K Face Restore

2025年6月16日更新: ComfyUIバージョンがv0.3.39に更新され、安定性と互換性が向上しました。TTP Tile技術を備えたFlux Upscalerは、AI生成画像における一般的な問題である歪んだ顔を解決します。この専門的なワークフローは、タイルベースの処理とFluxの強力な画像強化を組み合わせて、解像度を4Kにアップスケールしながら顔の特徴を修復します。このプロセスは、全体の構成を保持しつつ問題のある領域を選択的に描き直すため、小さく歪んだ顔を修正するのに理想的です。さまざまな顔のスタイルに対応するために、さまざまなモデルベースと互換性があります。

ComfyUI Face Restore ワークフロー

Flux Upscaler | TTP Face Restore & 4K Upscaling
このワークフローを実行しますか?
  • 完全に動作するワークフロー
  • 欠落したノードやモデルはありません
  • 手動セットアップは不要
  • 魅力的なビジュアルを特徴としています

ComfyUI Face Restore 例

flux-upscaler-ttp-face-restore-4k-upscaling-1206-example_01.webp
flux-upscaler-ttp-face-restore-4k-upscaling-1206-example_02.webp
flux-upscaler-ttp-face-restore-4k-upscaling-1206-example_03.webp
flux-upscaler-ttp-face-restore-4k-upscaling-1206-example_04.webp
flux-upscaler-ttp-face-restore-4k-upscaling-1206-example_05.webp
flux-upscaler-ttp-face-restore-4k-upscaling-1206-example_06.webp
flux-upscaler-ttp-face-restore-4k-upscaling-1206-example_07.webp

ComfyUI Face Restore 説明

ComfyUI Flux-TTP-Upscale | 高度な顔修復と4K画像強化

1. ComfyUI Flux-TTP-Upscale Face Restoreワークフローとは?

Flux-TTP-Upscaleワークフローは、ComfyUI環境内で高度なFace Restoreパイプラインを提供します。それは、AI生成画像の歪んだまたは低品質な顔を修正するために、Fluxの顔修復技術と**TTP (Tile-to-Patch)**強化を統合しています。特にグループポートレート、プロフィール写真、または顔のアーティファクトを含むビジュアルに効果的です。

FluxGuidanceタイル認識画像強化、およびLoRAベースのアイデンティティ制御を組み合わせることで、Flux-TTP-Upscale Face Restoreは、鮮明な4K解像度にアップスケールしながら信頼性のあるFace Restoreパフォーマンスを提供します。

2. ComfyUI Flux-TTP-Upscaleの主な顔修復機能

  • 高精度顔修復: 小さなまたは歪んだ顔を検出し、全体の画像構成を損なうことなく修復します。
  • 4K画像アップスケーリング: TTPタイルワークフローと超解像モデルを通じて解像度を強化します。
  • タイルベースのパッチ強化: 画像をタイルに分割してアーティファクトを減少させ、ローカルのFace Restore改善がシームレスにブレンドされるようにします。
  • アイデンティティ保持のためのLoRAスイッチング: アジア系または非アジア系の顔に適したLoRAモデルを選択し、さまざまな民族にわたってFace Restoreの精度を向上させます。

3. 顔修復ワークフローの始め方

重要な注意: このFace Restoreワークフローは、画像強化と顔修復を同時に処理します。適切な入力とモデル選択が最適な結果を保証します。

クイックスタートガイド:

  1. Face Restore用の画像をアップロード: Load Imageノードを使用して、低解像度のポートレート、グループ写真、または顔の修復が必要なAI生成画像を入力します。
  2. 正しいLoRAモデルを選択:
    • アジア系の顔の修復にはflux1-dev-fp8を使用します。
    • 一般または非アジア系の顔には元のfluxを使用します。
  3. 前処理設定(オプション): 画像は自動的に1024x1024にリサイズされ、8MPターゲットにスケールされ、より良いFace Restore品質を提供します。
  4. Face Restoreパイプラインを実行: Queue Promptをクリックして修復とアップスケールプロセスを開始します。
  5. 出力を保存: 修復された画像はSave Imageノードを介して保存されます。

4. 顔修復のためのノードリファレンスとパラメータ

ガイダンスとデノイジング

  • FluxGuidance: 生成中の顔修復精度を駆動します。
  • BasicGuider: 修復された顔の周囲に全体の画像の一貫性を追加します。
  • SamplerCustomAdvanced: eulerサンプラーを使用して微調整されたデノイズ強度(denoise = 0.3)を使用します。

より良い顔修復のための前処理

  • Resize Image: 効果的なタイル修復のために正しい画像寸法を設定します。
  • Upscale Model: 4xNMKD-Superscaleを使用して顔のパッチを洗練します。
  • Scale to Total Pixels: 詳細なFace Restoreのために最終解像度が十分に高いことを保証します。

Tile-to-Patch (TTP)の強化

  • TTP_Image_Tile_Batch: ローカルのFace Restoreのために画像をタイルに分解します。
  • TTP_Image_Assy: タイルレベルの修復後にシームレスな画像を再構築し、128pxのパディングを使用します。

インタロゲート

  • Joy Caption Two: 修復された画像を自動的に説明し、Face Restore結果を検証するのに役立ちます。

Face RestoreFace Restore


このFace Restoreワークフローについての詳細

Xing Jiuによるオリジナル技術に基づき、このワークフローはタイルベースの処理とアイデンティティ認識モデリングが困難な画像入力でFace Restoreの結果を大幅に改善できることを示しています。

謝辞

このComfyUIベースのFace Restoreワークフローは、Xing Jiuによって共有されたFlux TTP Tile Upscaleメソッドに基づいており、comfyui-ttp-toolsetky-nodes、およびeasy-useのようなコミュニティツールを使用して構築されています。タイルパッチング、FluxGuidance、およびLoRA統合の組み合わせにより、困難な入力でもプロフェッショナルグレードのFace Restore結果を実現します。

より多くのComfyUIワークフローが必要ですか?