(此模板用于工作流竞赛)
此工作流有什么作用
1。该工作流程演示了如何从开放式图像中生成区域图,并提供了一个使用它来创建图像的示例。
– 给定一个开放式图像,两个人正在交互,它会自动为每个人和背景生成单独的区域图。地图。
2。 This workflow demonstrates a method of separating the backend and control parts.
– Backend workflow
– The backend workflow positioned on the right in the overall workflow is a sub-workflow implemented for the actual execution.
– Section A is a sub-workflow that generates a Region Map from an Openpose image, and Section B is a workflow that utilizes the Regional IP Adapter to create images for基于区域图的三个区域。
– 前端工作流程
– 前端工作流由用户输入和输出端子组成。
– 用户输入部分由两个开关节点组成,允许输入图像的输入图像以执行工作流程和p> p> p> p> p> p> p> p> p> p>
。查看工作流程的结果,包括工作流执行生成的区域图以及基于区域图的区域IP适配器产生的图像。
如何使用此工作流
1。设置“姿势图片(SRC)”和“姿势骨骼(SRC)”的姿势图像。
(姿势骨架(SRC)节点已经包含示例图像。)
2。在左侧的“参考开关”中,选择1或2。选择1将使用“姿势图片(SRC)”,而选择2将使用“姿势骨架(SRC)。”
3。设置Backgro的参考图像und,person1和person2用于iPadapter。每个图像对应于将其应用于。
4的各个区域。右侧的“ B节开关”确定是否执行B节。如果设置为“通过”,则将执行;如果设置为“块”,则不会执行。
5。运行工作流程时,结果将出现在“ show:…”节点中。在“显示:区域映射”中,您将看到开放式图像的区域映射,在“显示:结果”中,将显示基于生成的区域图创建的最终结果图像。
有关此工作流程的提示
👉
1。为了将敞口转换为区域图,通过生成具有10个短步骤的小图像来使用一个技巧。该地区不需要高质量,并且掩码和控制网不需要高分辨率。
2。在SDXL中,有一个限制控制网络的效果不能很好地应用于敞口。 Th因此,创建用于生成区域的中间步骤图像被转换为Canny,以用作控制图像。
3。选择基于各自功能提取人的轮廓的检测模型。根据个人实验,使用Person_yolov8-Seg模型被证明是对此类任务最有效的。
4。利用“无处不在”节点可以有效地分离前端和后端。
5。但是,要正确验证和管理后端工作流的操作,需要清楚地揭示后端工作流的输入和结构。为此,请使用“预览桥”节点显示用作输入的图像。
6。我配置了ImageSender和Imagereceiver,以启用从后端和前端检查结果图像。
确保最新版本的Impact Pack! (bug已修复)
🎥视频演示链接(可选)
https://www.youtube.com/watch?v=vwpkzjngayu
更改日志:
v2:通过使用远程int和远程布尔来更改结构,而不是将前部开关连接到原始节点。 (需要撞击包v4.44)