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InfiniteYou | 身份保留人脸生成

更新日期 2025 年 6 月 16 日:ComfyUI 版本更新至 v0.3.40,以提高稳定性和兼容性。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:人脸合并用于在图像之间混合面部特征,零样本用于从单一参考和提示创建肖像。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 描述

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 扩散变压器并由 InfuseNet 提供支持,该技术能够在保留身份特征的同时灵活生成高保真图像。InfiniteYou 工具包包括两个定制的工作流:人脸合并和零样本任务,每个都为 InfiniteYou 系统内的不同创意目标而设计。

2. InfiniteYou 的优势:

  • 身份保留: InfiniteYou 即使在风格化转换的提示中也能保留面部特征。
  • 美学质量: aes_stage2 模式提供增强的提示图像对齐和美感。
  • 工作流多样性: InfiniteYou 包括人脸合并和零样本任务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,您将看到零样本任务和人脸合并部分。这是两个独立运行的工作流。虽然从技术上讲,它们可以同时运行,但设计上它们是作为不同用途的独立工具使用的,而不是单一过程中的连接步骤。

3.1 使用 InfiniteYou 的生成方法

InfiniteYou 示例设置:

  1. 准备输入: 在 Load Image 节点中:
    • 上传两个参考面孔用于 人脸合并
    • 上传一个参考面孔图像用于 零样本任务CLIP Text Encode 节点中:
    • 描述所需场景(例如,"一个 10 岁的英俊男孩在教室里")
    • 否定提示是可选的
  2. 点击 Queue Prompt 按钮运行 InfiniteYou 工作流
  3. Save Image 中:获取您的输出
人脸合并工作流(混合两个面孔)
  • 最佳用途: 使用 InfiniteYou 强大的身份控制合并来自两个身份的面部特征
  • 特点:
    • 从两张图像中合并身份
    • 通过权重进行控制的混合
    • 精确的开始和结束融合时间
零样本任务工作流(单图像 + 提示)
  • 最佳用途: 从单一身份和丰富的文本提示生成肖像
  • 特点:
    • 使用 sim_stage1 保持高身份保真度
    • 无需双面比较
    • 文本引导的人脸重塑

3.2 InfiniteYou 的参数参考

人脸合并节点: 该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: 控制融合的强度如何混合两张面孔。
  • balance: 调整哪个图像对最终面孔的贡献更大。
  • 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: 如果为真,则锁定面部姿势;如果为假,则允许变化。

应用节点: 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: 效果应用在生成过程中的开始时间。
  • end_at: 效果应用的结束时间。
  • fixed_face_pose: 如果为真,则保持原始姿势不变。

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

  • guidance: 条件强度——更高=更多控制,较低=输出变化更多。

采样器: 用于控制如何从噪声中创建图像在 InfiniteYou 中。

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

3.3 使用 InfiniteYou 进行高级优化

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)。
  • 在切换 InfiniteYou 模型模式时始终同时更新 adapter_filecontrol_net 文件。

InfiniteYou 的提示技巧:

  • 添加特定的身份提示如 "一个女人","一个老人" 等以改善输出一致性
  • 对主题和设置保持清晰简洁以获得最佳结果

有关 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

该工作流由 InfiniteYou 提供支持,由 ByteDance Intelligent Creation 开发。集成由 ZenAI-Vietnam 提供,包括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。对原作者的工作表示完全的感谢。

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