Bu iş akışı, IPAdapter Face Plus V2 modelini kullanarak tutarlı bir görünümle karakterler oluşturmakla ilgilidir. Basitçe bazı referans görüntüler yükleyerek başlayın ve ardından Face Plus V2 modelinin sihrini yapmasına izin verin, aynı yüz özelliklerini koruyan bir dizi görüntü oluşturun. Çeşitli stilleri keşfetmek için farklı kontrol noktalarını veya LoRA modellerini kullanmaktan çekinmeyin, tüm bunları karakterinizin görünümünü tutarlı tutarken yapın.
Bu model, metin istemleri, kontrol ağları ve maskelerle desteklenen varyasyonlara izin veren yüz tanımlaması için temel versiyondur. Genel yüz koşullandırma görevleri için uygun olan ortalama koşullandırma gücü ile tanınır. Temel FaceID modeli bir CLIP görsel kodlayıcı kullanmaz, bu da karmaşık kodlayıcı yapılandırmalarına ihtiyaç duymadan daha basit bir kurulum anlamına gelir.
FaceID Plus modeli, daha güçlü görüntüden görüntüye koşullandırma etkileri için tasarlanmış daha güçlü bir varyanttır. Bu modelin ViT-H görüntü kodlayıcısını kullanması gerekmektedir, bu da ayrıntılı yüz modelleme için daha yüksek işlem yeteneklerine ihtiyaç duyduğunu gösterir.
FaceID Plus üzerinde bir iterasyon olan bu model, daha ayrıntılı yüz koşullandırma için geliştirmeler sunar. FaceID Plus ile benzer şekilde, ViT-H görüntü kodlayıcısını kullanır. Bu model, daha ayrıntılı yüz modelleme gereksinimlerine yönelik artırılmış kalite sağlamayı amaçlar.
Özellikle portreler için tasarlanmış olan bu model, bir CLIP görsel kodlayıcı kullanmaz. Portre ayarlarında yüksek kaliteli yüz görüntüleri oluşturmayı hedefler, bu da potansiyel olarak portre görüntü oluşturma için özel bir yaklaşım sunar.
SDXL mimarisi ile kullanım için uyarlanmış FaceID'nin SDXL varyantı, bir CLIP görsel kodlayıcı kullanmaz. SDXL mimarisi içinde ölçeklenebilir derin öğrenme yapılarına yönelik bir temel model olarak temsil edilir, yüz tanımlama görevlerine odaklanır.
SDXL mimarisi için FaceID modelinin daha güçlü bir versiyonu olan bu model, ViT-H görüntü kodlayıcısını kullanır. SDXL çerçevesi içinde gelişmiş yüz koşullandırma etkileri sunmayı hedefler, yüksek kaliteli görüntü oluşturma görevlerine yöneliktir.
Görüntülerinizi oluşturmak için tercih ettiğiniz FaceID veya FaceID Plus modelini seçin. Ayarlar içinde, hem ağırlıkları hem de gürültüyü ayarlama seçeneklerini bulacaksınız. Bu ayarlamalar, oluşturulan görüntülerinizin görünümünü ince ayarlamak için anahtardır, hedeflediğiniz kesin görünümü elde etmenizi sağlar.
IPAdapter FaceID düğümlerini kullanırken, CLIP görsel modeli referans görüntünüzü 224x224 piksel boyutlarına yeniden boyutlandırarak ve ortalayarak işler. Bu otomatik ayarlama, görüntünün merkezine odaklanır, bu nedenle görüntünüzün ana konusu, karakterin yüzü gibi, merkezi bir konumda olmalıdır. Konu merkez dışıysa, özellikle portre veya manzara görüntülerinde, sonuçlar beklentilerinizi karşılamayabilir. En iyi sonuçlar için, konunun merkezde olduğu kare görüntülerin kullanılması şiddetle tavsiye edilir.
© Telif Hakkı 2024 RunComfy. Tüm Hakları Saklıdır.