什麼是 Consistent-Face-3x3-Generator？
Consistent-Face-3x3-Generator 是一個結構化的面部生成工作流程，旨在生成同一角色以九種不同姿勢渲染的 3×3 網格。Consistent-Face-3x3-Generator 工作流程使用 FLUX 基礎模型和 Flux Depth LoRA，在實現豐富的姿勢變化的同時確保面部一致性。
這個 Consistent-Face-3x3-Generator 工作流程非常適合建立姿勢參考表、資料集生成或風格化角色的一致性測試。
為什麼使用 Consistent-Face-3x3-Generator？
Consistent-Face-3x3-Generator 提供：
- 一致的身份：在 Consistent-Face-3x3-Generator 網格中的 9 個輸出中保留角色的面部
- 姿勢變化：Consistent-Face-3x3-Generator 的 3×3 網格中每個儲存格顯示獨特的頭部姿勢
- 深度感知引導：使用 Flux Depth LoRA 實現 3D 感知一致性
- 一體化網格輸出：Consistent-Face-3x3-Generator 輸出統一的 3×3 視覺展示
- 適合風格化工作流程：非常適合動漫、卡通和概念角色流水線
無論您是生成風格化肖像還是測試身份一致性，Consistent-Face-3x3-Generator 都針對清晰度、控制和批量視覺輸出進行了最佳化。
Base
Consistent-Face-3x3-Generator 中的這個群組載入所有核心模型並處理初始生成：
- 為 Consistent-Face-3x3-Generator 載入 FLUX 模型和 Flux Depth LoRA
- 輸入描述角色和風格的主要提示詞
- 設定 CFG、Steps、Sampler 及其他 KSampler 參數
- Consistent-Face-3x3-Generator 的結果是包含所有 9 個變體的單一 3×3 基礎影像
這是在 Consistent-Face-3x3-Generator 工作流程中進行進一步放大和細化的起始網格。
SD Upscaler
Consistent-Face-3x3-Generator 中的這個階段使用 Stable Diffusion Upscale 來增強網格中的每張影像：
- Consistent-Face-3x3-Generator 的 3×3 網格在內部被分割
- 每張影像逐一處理以獲得更清晰的高解析度輸出
- 有助於在提升解析度的同時保持姿勢清晰度
非常適合準備適合發布或設計參考的最終 Consistent-Face-3x3-Generator 輸出。
Splitter Group 和 Refiner
這個 Consistent-Face-3x3-Generator 群組：
- 將單一網格影像分割為 9 個獨立的面部裁切
- 將每張影像傳送到 refiner 模型中清理細節
- 在增強特徵的同時保持身份一致性
Consistent-Face-3x3-Generator 為下一步的高清增強準備每張肖像。
Adetailer
在 Consistent-Face-3x3-Generator 工作流程中：
- 對每張裁切的影像套用面部專用細節處理
- 增強皮膚紋理、眼睛銳度和面部結構
- 根據提示詞，非常適合風格化或照片級真實感的修飾
Consistent-Face-3x3-Generator 的 Adetailer 旨在改善各姿勢之間的面部真實感和表情清晰度。
Chin Detailer + 輸出
Consistent-Face-3x3-Generator 的最終修飾和輸出：
- 如有需要，修復和調整下巴/顎骨結構
- 將 Consistent-Face-3x3-Generator 最終放大和精修的肖像儲存到本機目錄
- 輸出路徑：
ComfyUI/output/YYYY-MM-DD/
Consistent-Face-3x3-Generator 集合中的每張影像都單獨儲存，便於存取和檢視。
致謝
Consistent-Face-3x3-Generator 工作流程由 tenofas 開發，基於 FLUX 影像生成模型及其 Flux Depth LoRA。在 ComfyUI 中設計參考一致的多姿勢肖像生成器的全部功勞歸於 tenofas。 原始工作流程：tenofas on OpenArt
Consistent-Face-3x3-Generator 工作流程使身份穩定的影像生成更加簡便和模組化，讓藝術家和開發者能夠大規模探索結構化的視覺變化。
