UNO | 一致性主体与对象生成
更新于 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。UNO for ComfyUI 的工作流程将先进的图像生成技术带入 RunComfy。这个强大的模型在提供参考主体时，能够创建高度一致的图像。无论您需要单一主体生成（在不同场景中的角色）还是主体-对象构图（在一张图像中结合主体和特定对象），ComfyUI UNO 都能提供卓越的保真度和质量。该模型即使在较小的云机器上也能有效工作，使得 ComfyUI UNO 图像定制对所有人开放。非常适合产品可视化、角色插图、创意构图等等。ComfyUI UNO Subject-Object Generation 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 UNO Subject-Object Generation 示例
ComfyUI UNO Subject-Object Generation 描述
ComfyUI UNO 描述
1. 什么是 ComfyUI UNO？
ComfyUI UNO 工作流程将字节跳动的 Universal aNd cOntrollable (UNO) 模型集成到 ComfyUI 环境中。由字节跳动智能创作团队开发，UNO 代表了基于创新的 "Less-to-More" 概括范式的主体驱动图像生成技术的重大进步。ComfyUI UNO 工作流程能够在各种上下文和场景中保持卓越的一致性，同时保留参考主体的身份特征，实现灵活且高保真的图像生成。
2. ComfyUI UNO 的优势：
- 卓越的主体一致性： ComfyUI UNO 在不同上下文中保持卓越的主体相似性。
- 主体-对象控制： 与许多替代方案不同，ComfyUI UNO 在同时处理主体参考和对象参考时表现出色，没有身份混淆。
- 通用兼容性： ComfyUI UNO 适用于多种类型的主体 - 人物、物品、玩具、标志等。
- 资源效率： ComfyUI UNO 即使在有限的 VRAM 资源下（24GB 即可正常工作）也能提供专业质量的结果。
- 灵活的实现： ComfyUI UNO 包括单一主体和主体-对象生成的工作流程。
3. 如何使用 ComfyUI UNO
3.1 工作流程设置
ComfyUI UNO 工作流程有两个主要配置：
上组 - 主体-对象生成：
- 该配置允许您输入一个参考主体图像和一个参考对象图像，它们将根据您的文本提示组合成一个生成的场景。
下组 - 单一主体生成：
- 该配置使用一个参考图像并在不同的上下文中生成该主体的新图像。
3.2 使用 ComfyUI UNO 的生成过程
基本设置：
- 加载参考图像：
- 对于主体-对象工作流程（上组）：上传一个主体参考图像和一个对象参考图像
- 对于单一主体工作流程（下组）：上传一个参考图像
- 为 ComfyUI UNO 设置文本提示：
- 为您期望的场景编写描述性提示，包括参考主体/对象应如何出现
- 调整 ComfyUI UNO 参数：
宽度/高度：确定输出分辨率（推荐 768×1024 或 1024×1024）指导：控制 ComfyUI UNO 生成与您的文本提示的贴合程度（推荐 3.5-4.0）步骤数：较高的值（20+）产生更一致的 ComfyUI UNO 结果，尤其是人脸种子：设置特定种子以实现可重复性或随机化以增加 ComfyUI UNO 输出的多样性
- 使用 ComfyUI UNO 生成图像：
- 点击 "Queue Prompt" 以运行 ComfyUI UNO 工作流程
- 在 "Save Image" 节点中查看结果
3.3 ComfyUI UNO 的参数参考
UNO Loadmodel 节点：
model_type：确定使用哪个 ComfyUI UNO 模型变体flux-dev：标准 ComfyUI UNO 模型，质量和平衡性良好flux-schnell：速度更快的 ComfyUI UNO 模型变体，质量略低
3.4 使用 ComfyUI UNO 获得最佳结果的提示
ComfyUI UNO 的主体选择：
- 选择清晰、光线充足的参考图像，其中主体突出
- 对于人脸/人物，正面图像和中性表情的效果最好
- 对于物品，背景干扰最小的清晰图像是 ComfyUI UNO 处理的理想选择
ComfyUI UNO 的提示工程：
- 对匹配您的参考图像的主体描述要具体
- 描述 ComfyUI UNO 生成的期望场景、光线和构图
- 包含对特定主体的引用（例如，"一个年轻人"，"一辆复古自行车"）
- 保持提示简洁但详细，以获得最佳的 ComfyUI UNO 结果
4. ComfyUI UNO 的技术信息
ComfyUI UNO 技术建立在 FLUX 模型之上，并利用 DiT (Diffusion Transformer) 架构进行了多个关键增强：
- Universal Rotary Position Embedding (UnoPE)： ComfyUI UNO 中的专用机制，有助于模型区分参考主体和对象，大大减少属性混淆。
- 渐进式跨模态对齐： 训练方法，使 ComfyUI UNO 能够处理越来越复杂的多条件控制。
- 通用定制： ComfyUI UNO 能够处理多样的主体类型，无需专门训练。
5. 致谢
此 ComfyUI 工作流程由 UNO 提供支持，由字节跳动 智能创作团队（Shaojin Wu, Mengqi Huang, Wenxu Wu, Yufeng Cheng, Fei Ding, 和 Qian He）开发。字节跳动的 UNO 的 ComfyUI 集成由社区贡献者提供，将突破性的研究转化为可访问的工作流程。
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