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InfiniteYou | 身份保留面部生成

InfiniteYou 是一个由 ByteDance 技术支持的 ComfyUI 工作流,用于身份保留图像生成。它提供两种主要工作流:用于混合图像间面部特征的 Face Combine 和用于从单个参考和提示创建肖像的 Zero-Shot。可在 aes_stage2(更好的美学效果)或 sim_stage1(更高的面部相似度)模式之间切换,具有完整的参数自定义和可选的 LoRA 支持。

ComfyUI InfiniteYou 工作流程

ComfyUI InfiniteYou | Identity-Preserving Face Generation Toolkit
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  • 完全可操作的工作流
  • 没有缺失的节点或模型
  • 无需手动设置
  • 具有惊艳的视觉效果

ComfyUI InfiniteYou 示例

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ComfyUI InfiniteYou 描述

ComfyUI InfiniteYou 说明

1. 什么是 InfiniteYou 工作流?

ComfyUI InfiniteYou 工作流将 ByteDance 的高级身份保留模型集成到环境中。基于 FLUX 扩散转换器并由 InfuseNet 提供支持,此技术能够灵活且高保真地生成图像,同时保留身份特征。InfiniteYou 工具包包括两个量身定制的工作流:Face Combine 和 Zero-Shot Task,每个都针对 InfiniteYou 系统内的不同创意目标而设计。

2. InfiniteYou 的好处:

  • 身份保留: InfiniteYou 即使在风格化变换的提示中也能保留面部特征。
  • 美学质量: aes_stage2 模式提供了增强的提示图像对齐和美感。
  • 工作流多样性: InfiniteYou 包括 Face Combine 和 Zero-Shot Task 以适应不同的使用场景。
  • 参数控制: InfiniteYou 允许调整指导、融合权重和控制时间,以实现精确的生成。
  • 即插即用集成: 无缝集成到标准 ComfyUI 工作流中。

3. 如何使用 InfiniteYou 工作流

重要提示: 当您首次加载 InfiniteYou 工作流时,您将看到 Zero-Shot Task 和 Face Combine 部分。这是两个独立的工作流,独立运行。虽然技术上可以同时运行,但它们被设计为用于不同目的的独立工具,而不是单个过程中的连接步骤。

3.1 使用 InfiniteYou 的生成方法

InfiniteYou 的示例设置:

  1. 准备输入: 在 Load Image 节点中:
    • 上传两个参考面部用于 Face Combine
    • 上传一个参考面部图像用于 Zero-Shot TaskCLIP Text Encode 节点中:
    • 描述所需场景(例如,"一个 10 岁的男孩,英俊,在教室里")
    • 负面提示是可选的
  2. 点击 Queue Prompt 按钮运行 InfiniteYou 工作流
  3. Save Image 中:获取输出
Face Combine 工作流(混合两个面部)
  • 最佳用途: 使用 InfiniteYou 的强大身份控制组合两个身份的面部特征
  • 特点:
    • 从两张图像中合并身份
    • 使用权重控制的混合
    • 精确的开始和结束融合时间
Zero-Shot Task 工作流(单图像 + 提示)
  • 最佳用途: 从单个身份和丰富的文本提示生成肖像
  • 特点:
    • 使用 sim_stage1 实现高身份保真度
    • 无需双面比较
    • 文本引导的面部重塑

3.2 InfiniteYou 的参数参考

Face Combine 节点: 此节点从两张图像中混合面部特征。

  • adapter_file:指定用于身份混合的模型文件(例如,aes_stage2_img_proj.bin)。
  • weight:控制融合两张面孔的强度。
  • balance:调整哪张图像对最终面孔贡献更大。
  • start_at:融合在生成时间线中的开始时间。
  • end_at:融合在生成过程中结束的时间。
  • fixed_face_pose:如果为 true,锁定面部姿势,如果为 false,允许变化。

Apply 节点: 将 InfiniteYou 模型应用于单个参考图像。

  • adapter_file:定义使用哪个阶段模型。
  • weight:身份保留的强度。
  • start_at:在生成期间效果应用的开始。
  • end_at:效果应用的结束。
  • fixed_face_pose:如果为 true,保持原始姿势不变。

FluxGuidance / BasicGuider: 应用额外影响以保留身份或控制与 InfiniteYou 的提示对齐。

  • guidance:条件强度——更高 = 更多控制,较低 = 输出的多样性更大。

采样器: 用于控制如何在 InfiniteYou 中从噪声创建图像。

  • sampler_name:生成图像的算法(例如,euler)。
  • steps:细化图像的迭代次数。
  • denoise:去除多少噪声:更高 = 更干净的图像。

3.3. 使用 InfiniteYou 的高级优化

切换模型:

  • aes_stage2:更好的文本图像一致性和风格(经过微调后)。
  • sim_stage1:更准确的面部身份保留(微调前)。
  • 切换 InfiniteYou 模型模式时始终同时更新 adapter_filecontrol_net 文件。

InfiniteYou 的提示技巧:

  • 添加具体的身份提示,如 "一个女人","一个老年人" 等,以改善输出对齐
  • 对主题和设置要清晰简洁,以获得最佳结果

关于 InfiniteYou 的更多信息

有关更多详细信息和开发参考:

  • InfiniteYou 原始模型由 提供
  • 实现

致谢

此工作流由 InfiniteYou 提供支持,由 ByteDance Intelligent Creation 开发。集成由 ZenAI-Vietnam 提供,包括量身定制的工作流和模型转换,使零样本和多参考身份保留生成成为可能。全额信用归于原作者的工作。

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