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
想要运行这个工作流吗？
- 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
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：
- 准备输入：
在
Load Image节点中：- 上传两个参考面部用于 Face Combine
- 或 上传一个参考面部图像用于 Zero-Shot Task
在
CLIP 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
- 点击
Queue Prompt按钮运行 InfiniteYou 工作流 - 在
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_file和control_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
- 由 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。
