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。
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:
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。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。Save Imageノードを介して保存されます。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。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。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。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。
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。 オリジナル記事 Liblibモデルページ
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。
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