Flux TTP 放大 | 4K 面部修复
使用TTP Tile技术的Flux Upscaler解决了AI生成图像中常见的人脸失真问题。这种专业的工作流程结合了基于砖块的处理和Flux强大的图像增强功能，在将分辨率放大到4K的同时修复面部特征。该过程在保留整体构图的同时，选择性地重绘问题区域，非常适合修复在其他方面良好构图中的小而失真的人脸。兼容各种模型基础以适应不同的面部风格。ComfyUI Face Restore 工作流程
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ComfyUI Face Restore 示例
ComfyUI Face Restore 描述
ComfyUI Flux-TTP-Upscale | 高级面部修复与4K图像增强
1. 什么是ComfyUI Flux-TTP-Upscale 面部修复工作流程？
Flux-TTP-Upscale 工作流程在ComfyUI环境中提供了一个高级的面部修复管道。它集成了Flux的面部修复技术与TTP (Tile-to-Patch) 增强功能，以修复AI生成图像中的失真或低质量人脸。对于团体肖像、个人照片或任何具有面部伪影的视觉效果尤其有效。
通过结合FluxGuidance、砖块感知图像增强和LoRA基身份控制，Flux-TTP-Upscale 面部修复在放大到清晰的4K分辨率时提供可靠的面部修复性能。
2. ComfyUI Flux-TTP-Upscale的主要面部修复功能
- 高精度面部修复： 在不损害整体图像构图的情况下检测并修复小而失真的人脸。
- 4K图像放大： 通过TTP砖块工作流程和超分辨率模型增强分辨率。
- 基于砖块的补丁增强： 将图像分割成砖块以减少伪影，确保局部面部修复改进无缝融合。
- LoRA切换以保持身份： 选择适合亚洲或非亚洲人脸的LoRA模型，以提高不同族裔间的面部修复准确性。
3. 开始使用面部修复工作流程
重要提示： 此面部修复工作流程同时处理图像增强和面部修复。适当的输入和模型选择确保最佳结果。
快速入门指南：
- 上传要修复人脸的图像：
使用
Load Image节点输入需要面部修复的低分辨率肖像、团体照片或任何AI生成的图像。 - 选择正确的LoRA模型：
- 使用flux1-dev-fp8恢复亚洲人脸。
- 对于一般或非亚洲人脸，使用原始的flux。
- 预处理设置（可选）： 图像会自动调整为1024x1024并缩放到8MP目标，以提高面部修复质量。
- 运行面部修复管道：
点击
Queue Prompt启动修复和放大过程。 - 保存输出：
修复后的图像通过
Save Image节点保存。
4. 面部修复的节点参考与参数
指导和去噪
FluxGuidance：在生成过程中驱动面部修复的准确性。BasicGuider：在修复的人脸周围增加全局图像一致性。SamplerCustomAdvanced：使用euler采样器与微调的去噪强度（denoise = 0.3）。
更好的面部修复的预处理
Resize Image：设置正确的图像尺寸以进行有效的砖块修复。Upscale Model：使用4xNMKD-Superscale优化面部补丁。Scale to Total Pixels：确保最终分辨率足够高以实现详细的面部修复。
Tile-to-Patch (TTP) 增强
TTP_Image_Tile_Batch：将图像分解为砖块以进行局部面部修复。TTP_Image_Assy：在砖块级修复后使用128px填充重建无缝图像。
询问
Joy Caption Two：自动描述修复后的图像以帮助验证面部修复结果。
更多关于此面部修复工作流程的信息
基于Xing Jiu的原始技术，此工作流程展示了如何通过基于砖块的处理和身份感知建模显著改善困难图像输入上的面部修复结果。
致谢
此基于ComfyUI的面部修复工作流程改编自Xing Jiu分享的Flux TTP Tile Upscale方法，并使用comfyui-ttp-toolset、ky-nodes和easy-use等社区工具构建。砖块修补、FluxGuidance和LoRA集成的结合，即使在具有挑战性的输入上也能实现专业级的面部修复结果。
