Z Image Turbo Headswap for Characters: 快速、精確的角色肖像頭部替換
Z Image Turbo Headswap for Characters 是一個專注於 ComfyUI 的工作流程，用於在保留原始光照、姿勢和風格的同時替換角色的頭部。它指導 Z-Image Turbo 僅編輯頭部區域，產生無縫、寫實的結果，避免了常見替換中出現的光暈和塑料質感。
專為創作者、角色藝術家和肖像編輯師設計，這個 Z Image Turbo Headswap for Characters 工作流程使用自動標題生成智能提示，SAM 風格的分割提供強大的臉部和頭髮遮罩，以及保持背景不變的塗抹裁剪和拼接通道。可選的角色 LoRAs 讓您可以精確地控制身份和風格。
Comfyui Z Image Turbo Headswap for Characters 工作流程中的關鍵模型
- Z-Image Turbo (bf16)。執行實際塗抹和重建的擴散主幹，以速度和寫實精度著稱。Model card
- Z-Image Turbo VAE。用於在 Z-Image Turbo 中編碼和解碼潛在變量的配對 VAE，提供清晰的重建。隨 Z-Image Turbo 版本提供。
- Qwen3‑4B Z‑Image Engineer V4 (GGUF)。高質量的文本編碼器，用於提示調節；改善髮型、表情和配飾等屬性的語義引導。Model card
- Z‑Image AbliteratedV1 (GGUF)。具有稍微不同提示“感覺”的替代文本編碼器，適用於需要更強描述性提示的情況。Model card
- SAM 風格分割檢查點 (sam3.pt)。提供強大的、可提示的分割，用於通過 ComfyUI‑SAM3 擴展精確編輯臉部和頭髮。Repository
- 可選的角色 LoRA 適配器。輕量級適配器，用於在 Z-Image Turbo 中強化身份或風格；當您需要在編輯中保持角色一致性時使用它們。
如何使用 Comfyui Z Image Turbo Headswap for Characters 工作流程
工作流程通過強大的遮罩隔離頭部，裁剪以獲得高分辨率的塗抹，僅在該區域內擴散，然後將結果縫回原始圖像。獨立的 Test Lora 組獨立運行，用於快速 LoRA/提示試驗。
準備源和提示
- 在
Source Image(#958) 中加載您的基礎圖像。這是您想要替換頭部的肖像。 Auto Prompt(#1018) 分析圖像並生成描述性提示。在Text Multiline(#1071) 中添加任何關鍵註釋，如髮色、頭部角度或您想保留或更改的配飾。- 工作流程將這些合併為一個提示，使用
Text Concatenate(#1070) 並通過CLIPLoaderGGUF(#164) 和CLIPTextEncode(#944) 使用您選擇的 GGUF 文本編碼器編碼。 - 精心策劃的
CLIP Text Encode (Negative Prompt)(#1082) 平衡不需要的特徵，將 Z Image Turbo Headswap for Characters 引導至乾淨、寫實的輸出。
構建精確的頭部遮罩
- 調整大小的圖像傳遞給兩個 SAM 風格分割器：
Face Mask(#939) 和Hair Mask(#1078)。它們使用基於文本的提示，高精度地分離面部特徵和頭髮。 Masks Combine Regions(#1079) 將這些區域融合在一起，使替換在面部和髮際線之間運行，減少可見的縫隙。- 專用預覽（
Preview Mask for Face(#954)、Preview Mask for Hair(#1080) 以及合併的遮罩視圖）幫助您在擴散發生前確認目標區域。 - 這種雙遮罩方法是 Z Image Turbo Headswap for Characters 的核心，保持皮膚、頭髮和邊緣細節的一致性。
裁剪以進行塗抹並調整模型
InpaintCropImproved(#1024) 裁剪到遮罩區域，並確保最低工作分辨率，以便擴散通道有足夠的像素來模擬毛孔、髮絲和邊緣。InpaintModelConditioning(#943) 準備與裁剪圖像和遮罩相關的正面和負面條件，並與選定的 VAE 對齊的潛在輸入。- 在這個階段，工作流程完全限制編輯到頭部區域，同時讓提示和可選的 LoRAs 定義新的身份或屬性。
頭部替換擴散通道
- 增強的 LoRA Z‑Image Turbo 模型通過
DifferentialDiffusion(#949) 流動，使編輯集中在遮罩內，保留未遮罩的上下文。 Head Swap Sampler(#1022) 執行塗抹。對於更強的變化，增加去噪；對於更好的姿勢和光照保留，保持適中。更高的 CFG 強化對提示和源的遵從，但可能過度銳化；較低的 CFG 看起來更柔和，可以更自然地融合。- 因為這是 Z Image Turbo Headswap for Characters，模型尊重您的提示字詞和 LoRA 選擇，讓您在不打擾場景的情況下調整身份、髮型和表情。
縫合和保存
- 使用
VAEDecode(#947) 解碼塗抹的區塊，並使用InpaintStitchImproved(#950) 無縫地合併回去，保持原始分辨率和背景完整性。 SaveImage(#1084) 寫入最終圖像。使用Image Comparer (rgthree)(#1092) 在前後之間滑動以快速 QA 和迭代。- 這個最終階段完成了 Z Image Turbo Headswap for Characters 管道，產生沒有明顯替換痕跡的連貫肖像。
Test Lora (獨立)
- Test Lora 組讓您在不接觸源的情況下預覽 LoRA 影響。在
Character Lora(#1083 和 #1057) 中加載適配器，使用CLIPTextEncode(#1088) 提供簡短的正面提示，並使用CLIPTextEncode(#1087) 提供相應的負面提示。 - 輔助的
Head Swap Sampler(#1091) 將快速肖像生成到VAEDecode(#1089) 中，以便您可以在運行主要替換之前評估身份鎖定和風格。 - 當您喜歡這種外觀時，將相同的 LoRA 權重和字詞重用在主流中，以獲得可預測的 Z Image Turbo Headswap for Characters 結果。
Comfyui Z Image Turbo Headswap for Characters 工作流程中的關鍵節點
Face Mask (#939)
使用 SAM 風格的基礎生成精確的面部區域，讓模型知道確切的替換位置。調整文本提示可以加強對正確面部區域的檢測，從而直接改善臉頰、下頜線和耳朵的融合。
Hair Mask (#1078)
針對頭髮區域，捕捉流蘇、飛絮和髮際線，這些通常會暴露替換痕跡。將頭髮納入面部遮罩大大減少可見縫隙，並防止前額和鬢角周圍的陰影不匹配。
Masks Combine Regions (#1079)
將面部和頭髮遮罩融合為一個編輯區域。這個合併的遮罩確保了皮膚與頭髮相接處的紋理和光線一致，避免塗抹過程中的“剪影”效果。
InpaintCropImproved (#1024)
圍繞合併的遮罩裁剪並放大工作區域，以便取樣器具有足夠的像素密度。必要時使用上下文擴展以包括與頭部區域交互的帽子、流蘇或配飾。
InpaintModelConditioning (#943)
構建與裁剪圖塊和遮罩相關的正面/負面條件。這確保取樣器既能讀取您的描述性提示，又能理解當地圖像上下文，使身份更改與場景光照和攝像機角度對齊。
DifferentialDiffusion (#949)
專注於遮罩區域內的變化，同時保護未遮罩的內容。當背景詳細或頭部外的小光線變化會被注意到時，這尤其有用。
Head Swap Sampler (#1022)
運行塗抹擴散。兩個控制最為重要：去噪強度和 CFG 指導。更高的去噪增強變形，但可能偏離原始姿勢；更高的 CFG 強化提示和 LoRA，但可能導致更嚴厲、更風格化的效果。一起調整以實現自然的替換。
InpaintStitchImproved (#950)
使用裁剪階段的縫合器以全分辨率重新整合編輯後的裁剪。這保持了邊界的全局清晰度和顏色連續性，實現無縫的最終肖像。
可選附加功能
- 儘量選擇正面或四分之三角度；將目標描述或 LoRA 與源角度匹配，以獲得最乾淨的 Z Image Turbo Headswap for Characters 結果。
- 如果流蘇或帽子融合不佳，請在塗抹通行前略微擴大合併遮罩。
- 在第一次運行時保持去噪適中，然後僅在需要達到新身份時逐漸提高。
- 使用 Auto Prompt 基線，只需添加幾個決定性的標記（髮色、表情、配飾），而不是冗長的列表。
- ComfyUI‑SAM3 和 Crop‑and‑Stitch 擴展功能強大；更新到最新版本可以提高複雜場景中的遮罩質量和縫合效果。ComfyUI‑SAM3 • ComfyUI‑Inpaint‑CropAndStitch
致謝
此工作流程實施並構建於以下作品和資源的基礎上。我們對 @RetroGazzaSpurs 和 r/StableDiffusion 的貢獻和維護表示感謝。欲了解權威詳情，請參考以下鏈接的原始文檔和存儲庫。
資源
- r/StableDiffusion/Z Image Turbo Headswap for Characters Workflow Source
- Docs / Release Notes: Z Image Turbo Headswap for Characters Workflow Source
注意：引用的模型、數據集和代碼的使用受其作者和維護者提供的相應許可和條款約束。
