Flux TTP Upscale | 4K Face Restore

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。

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-toolset、ky-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。