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ComfyUI>Fluxos de Trabalho>Z-Image I2I para Personagens | Fotorealismo Supremo

Z-Image I2I para Personagens | Fotorealismo Supremo

Workflow Name: RunComfy/Z-Image-I2I-Ultimate-Photorealism
Workflow ID: 0000...1340
Transforme retratos com realismo incomparável usando este fluxo de trabalho avançado de imagem-para-imagem. Construído sobre o Z-Image Turbo e refinado com precisão guiada por LoRA, melhora os detalhes faciais enquanto mantém a identidade única de cada sujeito intacta. Ideal para retoque fotorealista, restauração de retratos e edições consistentes com a identidade. Projetado para artistas que precisam de controle, eficiência e resultado natural. Oferece resultados realistas e de alta fidelidade que parecem autênticos e livres de distorções estranhas.

Z-Image I2I Fotorealismo Supremo: refinamento de rostos seguro para identidade em retratos

O Z-Image I2I Fotorealismo Supremo é um fluxo de trabalho de duas etapas do ComfyUI para aprimoramento fiel de retratos de imagem-para-imagem. Preserva a identidade e a aparência geral do sujeito enquanto adiciona detalhes faciais realistas, corrige pistas de expressão e evita os artefatos estranhos comuns a trocas de rosto. Construído em torno do Z-Image Turbo com orientação especializada de face LoRA, é ideal para edição fotorealista de retratos, retoque e atualizações consistentes com a identidade a partir de uma única imagem de origem.

O pipeline primeiro reproduz sua foto de entrada com alta fidelidade, depois refina seletivamente o rosto usando mascaramento automático de rosto e pintura considerando expressões. O resultado é um retrato natural e realista que mantém a semelhança central intacta. Este README explica como executar e adaptar o fluxo de trabalho Comfyui Z-Image I2I Fotorealismo Supremo.

Nota: Este fluxo de trabalho requer um face LoRA para funcionar. Carregue seu próprio character LoRA no nó de grupo Inputs Character Lora here.

Modelos chave no fluxo de trabalho Comfyui Z-Image I2I Fotorealismo Supremo

  • Modelo de difusão Z-Image Turbo. Gerador de imagem-para-imagem principal que reproduz a composição e iluminação da fonte enquanto possibilita sutis aprimoramentos fotorealistas.
  • ZImageTurbo VAE. Codificador/decodificador emparelhado para conversão latente fiel que minimiza a deriva de cor e contraste em I2I.
  • Adaptadores Face LoRA. LoRAs específicos de sujeito opcionais que reforçam características de identidade sem introduzir estilização.
  • Família Qwen3-VL Instruct. Usada para descrever automaticamente expressão facial e olhar para que os refinamentos se alinhem com o que está realmente na foto. Veja os cartões de modelo para Qwen3-VL-2B-Instruct e Qwen3-VL-4B-Instruct. A integração do nó ComfyUI é fornecida por ComfyUI-QwenVL.
  • Segment Anything Model 3 (SAM3). Segmentação de vocabulário aberto que isola a região do rosto da passagem base para pintura precisa e não destrutiva. Veja facebookresearch/sam3 e o wrapper ComfyUI ComfyUI-SAM3.

Como usar o fluxo de trabalho Comfyui Z-Image I2I Fotorealismo Supremo

O fluxo de trabalho ocorre em duas etapas coordenadas: uma renderização base I2I que reproduz fielmente sua imagem, seguida por uma passagem de refinamento apenas do rosto guiada por mascaramento automático e um prompt considerando expressões. Um sandbox separado permite testar face LoRAs sem tocar na sua imagem de origem.

Entradas

Carregue seu retrato em LoadImage (#958). A imagem é normalizada com ImageResizeKJv2 (#973) para um tamanho de trabalho estável enquanto preserva a composição. Um nó de visão-linguagem então gera um prompt positivo estruturado e verdadeiro para a foto a partir da imagem; o prompt automático de forma longa vem de AILab_QwenVL (#962), que é projetado para descrever o que está na foto em vez de inventar novos conteúdos. Você pode deixar isso como está para edições consistentes com a identidade, ou substituí-lo por seu próprio prompt para variações criativas. Um codificador de texto baseado em GGUF fornece embeddings de prompt, para que você obtenha condicionamento consistente mesmo em ambientes de VRAM menor.

Renderizar

A passagem base recria a foto de entrada como um ponto de partida limpo e sem ruído. CLIPTextEncode (#6) codifica o prompt automático, CLIPTextEncode (#7) adiciona um prompt negativo de rede de segurança, e SeedVarianceEnhancer (#978) injeta uma pequena, controlada quantidade de variação de etapa inicial para evitar baixa diversidade de sementes típica de modelos turbo. A imagem de origem é codificada com VAEEncode (#960), e o sampler principal ClownsharKSampler_Beta (#979) produz um latente de alta fidelidade que decodifica para a imagem pré-refinada via VAEDecode (#860). Este resultado intermediário é salvo como “Output 1 Pre-Face Detail” para comparação rápida A/B.

Refinador de Rosto

A etapa de refinamento detecta e melhora apenas o rosto, deixando cabelo, roupas e fundo intactos. LoadSAM3Model (#940) com SAM3Grounding (#939) encontra uma máscara de rosto precisa da imagem pré-refinada usando o prompt de texto “face.” A máscara é suavizada com GrowMaskWithBlur (#1008), e a região do rosto é cortada no contexto usando InpaintCropImproved (#942) para amostragem mais rápida e de maior resolução antes de costurar de volta. Um segundo AILab_QwenVL (#975) cria uma descrição compacta focada apenas em expressão e olhar, que CLIPTextEncode (#944) transforma em condicionamento positivo enquanto ConditioningZeroOut (#945) intencionalmente zera o canal negativo para evitar supressão excessiva de micro-detalhes faciais. InpaintModelConditioning (#943) prepara latentes mascarados; DifferentialDiffusion (#949) direciona o modelo para consistência estrutural; ClownsharKSampler_Beta (#985) pinta o rosto refinado; VAEDecode (#947) e InpaintStitchImproved (#950) fundem o rosto melhorado de volta sem alterar áreas não mascaradas. A imagem final é salva por SaveImage (#989).

Testar LoRA

Use o sandbox “Test Lora” para avaliar um face LoRA sem tocar em sua fonte. CLIPTextEncode (#999, #1000) fornece um par de prompts de teste simples, EmptyLatentImage (#1001) cria uma tela limpa, e ClownsharKSampler_Beta (#1007) renderiza amostras rápidas que você pode visualizar. Isso é útil para ajustar a escolha e o peso do LoRA antes de executar uma passagem completa de refinamento de identidade.

Nós chave no fluxo de trabalho Comfyui Z-Image I2I Fotorealismo Supremo

  • SAM3Grounding (#939). Detecta o rosto a partir de um prompt de linguagem natural usando SAM3, produzindo máscaras limpas que são robustas à oclusão e pose. Se a máscara estiver muito apertada ou incluir artefatos de linha do cabelo, expanda suavemente ou desfoque-a a montante com GrowMaskWithBlur para evitar costuras. Referência: facebookresearch/sam3 e ComfyUI-SAM3.
  • InpaintCropImproved (#942) e InpaintStitchImproved (#950). Fluxo de trabalho de cortar-e-costurar que amostra apenas a região mascarada em uma resolução ótima, depois mistura o resultado de volta ao original. Use-o para definir a resolução de rosto alvo e contexto enquanto garante que pixels não mascarados nunca sejam recodificados. Referência: ComfyUI-Inpaint-CropAndStitch.
  • ClownsharKSampler_Beta (#979, #985). Sampler RES4LYF avançado com samplers explícitos de alta precisão e opções SDE robustas que se destacam em I2I fotorealista e pintura. Para trabalhos críticos de identidade, escolha um sampler RES estável e um desfoque conservador; aumente o desfoque apenas se você pretende mudar expressão ou detalhes de pele notavelmente. Referência: RES4LYF.
  • SeedVarianceEnhancer (#978). Adiciona ruído controlado a embeddings positivos nos passos iniciais para contrariar a baixa variância de sementes no Z-Image Turbo, proporcionando variação natural sem desvio de identidade. Aumente sua força quando os resultados parecerem muito semelhantes entre as sementes; reduza se a aderência ao prompt enfraquecer. Referência: ChangeTheConstants/SeedVarianceEnhancer.
  • DifferentialDiffusion (#949). Modifica o modelo para desfoque diferencial que ajuda a preservar a estrutura subjacente durante edições mascaradas. Mantenha-o habilitado para refinamentos sutis e seguros para identidade de rosto; considere desabilitar se você intencionalmente quiser mudanças estilísticas mais fortes. Referência: comportamento do nó documentado em ecossistemas ComfyUI e usado aqui como um auxílio de preservação estrutural.
  • AILab_QwenVL (#962, #975). Prompts de visão-linguagem que leem o conteúdo real da imagem para manter a orientação ancorada na realidade, especialmente para micro-expressões e direção do olhar. Prefira frases concisas e literais na passagem de rosto para evitar introduzir novos atributos. Referência: ComfyUI-QwenVL e cartões de modelo Qwen3-VL (2B, 4B).

Extras opcionais

  • Use a imagem “Output 1 Pre-Face Detail” para verificar a fidelidade base antes de refinar o rosto; isso ajuda a separar problemas de desfoque base de configurações de máscara ou pintura.
  • Se o rosto refinado parecer excessivamente suavizado, expanda ligeiramente a máscara do rosto e reduza seu desfoque para aumentar a responsabilidade das bordas, depois execute apenas a passagem de rosto novamente.
  • Mantenha os prompts factuais para edições que preservam a identidade; mova o estilo criativo para guarda-roupa, luz ou fundo em vez de atributos faciais.
  • Valide novos face LoRAs no sandbox Test Lora primeiro, depois aplique o LoRA escolhido e peso ao pipeline principal para reforço consistente de identidade.
  • Para enquadramento consistente em um lote, mantenha as proporções das imagens de entrada próximas aos alvos de redimensionamento do fluxo de trabalho para minimizar a pressão de corte e preservar proporções.

Agradecimentos

Este fluxo de trabalho implementa e constrói sobre os seguintes trabalhos e recursos. Agradecemos retroativamente RetroGazzaSpurs pelo fluxo de trabalho “Z-Image IMG2IMG for Characters: Endgame V3 - Ultimate Photorealism” por suas contribuições e manutenção. Para detalhes autoritativos, consulte a documentação original e repositórios vinculados abaixo.

Recursos

  • RetroGazzaSpurs/Z-Image IMG2IMG for Characters: Endgame V3 - Ultimate Photorealism
    • Docs / Release Notes: Workflow Source

Nota: O uso dos modelos, conjuntos de dados e código referenciados está sujeito às licenças e termos respectivos fornecidos por seus autores e mantenedores.

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