Flux TTP アップスケール | 4K 顔修復
Flux Upscalerは、TTP Tile技術を用いてAI生成画像における一般的な歪んだ顔の問題を解決します。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、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。プロセスは全体の構図を維持しながら問題のある領域を選択的に描き直し、良好な構図の中の小さく歪んだ顔を修正するのに最適です。さまざまなモデルベースに対応し、異なる顔のスタイルに対応します。ComfyUI Face Restore ワークフロー
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
ComfyUI Face Restore 説明
ComfyUI Flux-TTP-Upscale | 高度な顔修復 & 4K 画像強化
1. ComfyUI Flux-TTP-Upscale 顔修復ワークフローとは？
Flux-TTP-Upscale ワークフローは、ComfyUI環境内で高度な顔修復パイプラインを提供します。Fluxの顔修復技術とTTP (Tile-to-Patch) 強化を統合し、AI生成画像の歪んだまたは低品質の顔を修正します。これは特にグループポートレート、プロフィールショット、または顔のアーティファクトがある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 顔修復は、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顔修復性能を提供します。
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スーパー解像度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、局所的な顔修復の改善がシームレスにブレンドされることを保証します。
- アイデンティティ保護のためのLoRA切り替え： アジア人または非アジア人の顔に適したLoRAモデルを選択し、異なる民族間での顔修復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： この顔修復ワークフローは、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の選択により、最適な結果が得られます。
クイックスタートガイド：
- 顔修復のために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。 - 正しいLoRAモデルを選択：
- アジア人の顔を修復するには、flux1-dev-fp8を使用します。
- 一般的または非アジア人の顔には、オリジナルのfluxを使用します。
- 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、顔修復品質を向上させます。
- 顔修復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。 - 出力を保存：
修復された画像は、
Save Imageノードを通じて保存されます。
4. 顔修復のノード参照とパラメータ
ガイダンスとデノイズ
FluxGuidance: 生成中の顔修復精度を向上させます。BasicGuider: 修復された顔の周囲にグローバルな画像一貫性を追加します。SamplerCustomAdvanced:eulerサンプラーを使用し、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を使用して顔パッチを洗練します。Scale to Total Pixels: 詳細な顔修復のために最終解像度が十分に高くなることを保証します。
タイルからパッチ (TTP) の強化
TTP_Image_Tile_Batch: 画像をタイルに分解して局所的な顔修復を行います。TTP_Image_Assy: 128pxのパディングを使用して、タイルレベルの修復後にシームレスな画像を再構築します。
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、顔修復結果を検証するのに役立ちます。
この顔修復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いて、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顔修復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ベースの顔修復ワークフローは、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、easy-use といったコミュニティツールを用いて構築されています。タイルパッチ、FluxGuidance、およびLoRAの統合により、挑戦的な入力でもプロフェッショナルグレードの顔修復結果を可能にします。
