Z Image Turbo Headswap for Characters: 快速、精确的角色肖像头部替换
Z Image Turbo Headswap for Characters 是一个专注于角色头部替换的 ComfyUI 工作流程，保留了原始的光照、姿势和风格。它引导 Z-Image Turbo 仅编辑头部区域，产生无缝的逼真效果，避免了常见替换中的光晕和塑料质感。
为创作者、角色艺术家和肖像编辑者打造，此 Z Image Turbo Headswap for Characters 工作流程使用自动字幕生成智能提示，SAM 风格分割提供强大的面部和头发掩膜，并通过补绘裁剪和缝合过程保持背景不变。可选的角色 LoRAs 让您精确地引导身份和风格。
Comfyui Z Image Turbo Headswap for Characters 工作流程中的关键模型
- Z-Image Turbo (bf16)。执行实际补绘和重建的扩散主干，因其速度和逼真保真度而受到重视。 Model card
- Z-Image Turbo VAE。用于在 Z-Image Turbo 中外编码和解码潜变量的配对 VAE，确保清晰的重建。包含在 Z-Image Turbo 发布中。
- Qwen3-4B Z-Image Engineer V4 (GGUF)。高质量文本编码器，用于提示条件；改善对发型、表情和配饰等属性的语义引导。 Model card
- Z-Image AbliteratedV1 (GGUF)。具有稍微不同提示 "感觉" 的替代文本编码器，当您希望更强的描述性提示时很有用。 Model card
- SAM 风格分割检查点 (sam3.pt)。提供强大的可提示分割，通过 ComfyUI-SAM3 扩展隔离面部和头发进行有针对性的编辑。 Repository
- 可选角色 LoRA 适配器。轻量级适配器，用于在 Z-Image Turbo 中加强身份或风格；当您需要在编辑中保持一致的角色外观时使用。
如何使用 Comfyui Z Image Turbo Headswap for Characters 工作流程
该工作流程使用强大的掩膜隔离头部，裁剪高分辨率补绘，仅在该区域内扩散，然后将结果缝合回原始图像。独立运行的测试 Lora 组可快速进行 LoRA/提示试验。
准备源图像和提示
- 在
Source Image(#958) 中加载您的基础图像。这是您想要替换头部的肖像。 Auto Prompt(#1018) 分析图像并生成描述性提示。在Text Multiline(#1071) 中添加任何关键说明，如发色、头部角度或您希望保留或更改的配饰。- 工作流程将这些合并为单个提示，通过
CLIPLoaderGGUF(#164) 和CLIPTextEncode(#944) 使用您选择的 GGUF 文本编码器对其进行编码。 - 精心策划的
CLIP Text Encode (Negative Prompt)(#1082) 抵消不需要的特征，推动 Z Image Turbo Headswap for Characters 生成干净、逼真的输出。
构建精确的头部掩膜
- 调整后的图像传递给两个 SAM 风格分割器：
Face Mask(#939) 和Hair Mask(#1078)。使用有根文本提示，它们高召回率地隔离面部特征和头发。 Masks Combine Regions(#1079) 将这些区域融合，以便替换在面部和发际线一起操作，减少可见接缝。- 专用预览 (
Preview Mask for Face(#954),Preview Mask for Hair(#1080)，以及组合掩膜视图) 帮助您在任何扩散发生前确认目标区域。 - 这种双掩膜方法是 Z Image Turbo Headswap for Characters 的核心，保持皮肤、头发和边缘细节一致。
裁剪补绘并条件化模型
InpaintCropImproved(#1024) 裁剪到掩膜区域，并确保最低工作分辨率，以便扩散过程有足够的像素来建模毛孔、发丝和边缘。InpaintModelConditioning(#943) 准备与裁剪图像和掩膜相关的正负条件，以及与所选 VAE 对齐的潜在输入。- 在此阶段，工作流程完全限制编辑到头部区域，同时让提示和可选的 LoRAs 定义新的身份或属性。
头部替换扩散过程
- 增强的 LoRA Z-Image Turbo 模型通过
DifferentialDiffusion(#949) 流动，使编辑集中在掩膜内并保留未掩膜的上下文。 Head Swap Sampler(#1022) 执行补绘。对于更强的变化，增加去噪；对于更好的姿势和光照保留，保持适中。更高的 CFG 紧密遵循提示和来源，但可能过度锐化；较低的 CFG 看起来更柔和，可能更自然融合。- 因为这是 Z Image Turbo Headswap for Characters，模型尊重您的提示措辞和 LoRA 选择，让您在不打扰场景的情况下调整身份、发型和表情。
缝合并保存
- 用
VAEDecode(#947) 解码补绘补丁，并使用InpaintStitchImproved(#950) 无缝合并回去，保持原始分辨率和背景完整性。 SaveImage(#1084) 写入最终图像。使用Image Comparer (rgthree)(#1092) 在前后之间滑动，以便快速质量检查和迭代。- 此最终阶段完成了 Z Image Turbo Headswap for Characters 管道，生成一个无明显替换痕迹的连贯肖像。
测试 Lora（独立）
- 测试 Lora 组让您在不接触源的情况下预览 LoRA 影响。在
Character Lora(#1083 和 #1057) 中加载适配器，使用CLIPTextEncode(#1088) 提供简短的正面提示，并使用CLIPTextEncode(#1087) 提供匹配的负面提示。 - 辅助
Head Swap Sampler(#1091) 将快速肖像生成到VAEDecode(#1089)，以便您在运行主要替换之前判断身份锁定和风格。 - 当您喜欢这种外观时，在主流程中重复使用相同的 LoRA 权重和措辞，以获得可预测的 Z Image Turbo Headswap for Characters 结果。
Comfyui Z Image Turbo Headswap for Characters 工作流程中的关键节点
Face Mask (#939)
使用 SAM 风格的定位生成精确的面部区域，以便模型知道确切的特征替换位置。调整文本提示可以加强正确面部区域的检测，直接改善脸颊、下颌线和耳朵的融合。
Hair Mask (#1078)
定位头发区域以捕捉通常暴露替换的刘海、发丝和发际线。将头发包含在面部掩膜中大大减少了接缝可见性，并防止前额和太阳穴周围的阴影不匹配。
Masks Combine Regions (#1079)
将面部和头发掩膜融合为一个编辑区域。此组合掩膜确保皮肤与头发相接的地方纹理和光照一致，避免补绘时的 "剪切" 外观。
InpaintCropImproved (#1024)
围绕组合掩膜裁剪并放大工作区域，以便采样器有足够的像素密度。需要时使用上下文扩展，以包括与头部区域交互的帽子、刘海或配饰。
InpaintModelConditioning (#943)
构建与裁剪补丁和掩膜相关的正/负条件。这确保采样器读取您的描述性提示和本地图像上下文，将身份变化与场景光照和相机角度对齐。
DifferentialDiffusion (#949)
专注于掩膜区域内的变化，同时保护未掩膜内容。当背景细节丰富或头部外的小光照变化会被注意到时，它尤其有用。
Head Swap Sampler (#1022)
运行补绘扩散。两个控制最重要：去噪强度和 CFG 指导。更高的去噪增加变换但可能偏离原始姿势；更高的 CFG 强化提示和 LoRA，风险是更苛刻、更具风格化的完成。一起调整以获得自然的替换。
InpaintStitchImproved (#950)
使用裁剪阶段的缝合器在全分辨率下重新整合编辑后的裁剪。这样保持全局清晰度和边界的色彩连续性，形成无缝的最终肖像。
可选附加项
- 尽可能选择正面或三四分之一角度；将目标描述或 LoRA 与源角度匹配，以获得最干净的 Z Image Turbo Headswap for Characters 结果。
- 如果刘海或帽子融合不佳，在补绘过程之前稍微扩展组合掩膜。
- 第一次运行时保持去噪适中，然后仅在需要时逐步提高以达到新的身份。
- 使用自动提示基线，仅添加少量决定性标记（发色、表情、配饰），而不是长列表。
- ComfyUI-SAM3 和 Crop-and-Stitch 扩展功能强大；更新到它们的最新版本可以提高复杂场景中的掩膜质量和缝合。 ComfyUI-SAM3 • ComfyUI-Inpaint-CropAndStitch
致谢
此工作流程实施并构建在以下作品和资源之上。我们对 @RetroGazzaSpurs 和 r/StableDiffusion 为 Z Image Turbo Headswap for Characters Workflow Source 所做的贡献和维护表示由衷的感谢。有关权威详细信息，请参考以下链接的原始文档和存储库。
资源
- r/StableDiffusion/Z Image Turbo Headswap for Characters Workflow Source
注意：所引用模型、数据集和代码的使用受其作者和维护者提供的各自许可证和条款的约束。
