更改X-多区域重新绘制工作流(试用版)(背景 +脸部 +衣服等)(Change X — Multi-Area Redrawing Workflow (Trial Edition) (background + face + clothes and more))

请注意,免费下载是试用版本,包括除多区域重新涂料以外的所有功能。

该工作流对图形卡有很高的要求,并且在4090上测试时可以稳定运行,并且该规范下面的图形卡不确定是否会正常运行。功能:

1、Changex是一种基于SDXL模型开发的多面积重绘制工作流程。它可以同时重新绘制指定模式下的单个或多个区域,并支持背景,面部,衣服,衣服,发型,物体等,以及前景生成和其他交互功能以及其他交互功能……它进一步合并了磁通模型,以实现后处理的过程,可显着增强图像质量。节点,允许快速自定义和配方

3,操作界面通过基于卡的分布进行分类,在过程流程流之后从左到右排列,确保更清晰,更逻辑的操作,对操作界面进行了分类。此外,它还提供了详细的功能组,以更加控制各个方面,从而更精确地处理详细信息。

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更新内容(1218):更新的主要目的是丰富功能并简化过程:

1。添加了区域蒙版的上传节点;

2。您可以使用单独的Lora进行该地区的样式控制;

3。添加了可以在运行过程中选择“ Mane的糊状并还原”的位置的功能。例如,您可以使用Flux优化,然后将图像的保留区域粘贴到后面,或将保留区域粘贴回去,然后使用Flux进行优化。

4。修改了图像批处理处理逻辑以避免足够的VRAM;

5。删除控制表达式的节点,因为它会导致图像变得模糊。

6。一些接口优化,节点和参数调整。

更新内容(1209):1。 V150版本简化了参考图像零件的操作,现在仅使用绘制蒙版的方式来裁剪图片的内容,这可以大大减少加工节点的数量以提高效率;

2。优化操作接口的功能和布局,以使其更合理;

3。使用florence2生成更准确的逆词;

4。辅助采样的逻辑已经优化,测试表明该图效应更稳定。

5。缩短某些节点的处理路径,提高效率并修复某些错误。

更新内容(1101):

1.更改使用Flux GGUF模型,还将上尺度的模块切换到Flux + Ultimate SD上升速度方法。这将大大减少VRAM要求仍然确保高质量渲染;

2。一些过程优化。

更新内容(1016):

1,调整了生成图像的逻辑。现在,比较右侧的第一个图像更改为采样结果的预览(基于所使用的采样时间的数量生成的图像)​​,第二张图像更改为最终输出图像效应。此外,恢复职位的过程序列已移至最后,这意味着该邮政的恢复将在过程中最后执行。

2,删除了由于与此功能节点相关的许多未解决的问题,因此删除了掩模锁定函数。因此,已将其删除。

3,使用maskeditor绘制蒙版的节点开关已更改为参考图像以使用掩模进行裁剪。现在可以使用掩码框架方法裁剪参考图像。

4,修复了一些问题并优化了该过程。

更新内容(1014):

1.默认情况下,在第一次采样期间禁用了涂料模型,在大多数情况下,该模型可以增强图像质量并生成更合理的背景。

2.添加了批量图像处理功能,该功能允许一次连续重新划分多个图像。 (1012):

1,添加了一个增强逻辑处理的效率节点。将多杂音judges_node.py节点文件放在comfyui/custom_nodes/directory。

2,区域分割功能现在包含掩模锁定功能。将lock_mask.py节点文件放在comfyui/custom_nodes/directory中。

3,

3,背景深度映射对照组通过线路增强功能增强了。

4、改进了一些接口,过程效率和图像,图像和图像,图像和图像,图像和图像。质量。

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工作流介绍:

1 thangex thangex是基于sdxl sdxl模型开发的多区域重绘工作流p>

2,princex 提供了完善的功能群组、流程开关以及参数控制节点,

3 、操作界面使用卡片分布的方式进行了分类,依照流程顺序从左到右依次排列style =“ text-align:left”>可以为区域使用单独lora

  • 增加了可以选择“回贴还原”,在跑图流程中的位置的功能:例如:可以先使用flux优化再回贴还原style =“ text-align:left”>把之前的instantid+flux flux flux fulux pulid进行换脸,这样可以简化流程并缩短处理时间同时还可以获得不错的效果;删除了效果不佳的表情控制节点;
  • 6 、一些界面优化,

    1209):1,v150版本简化对参考图部分的操作,现在仅使用绘制蒙版,现在仅使用绘制蒙版的方式来裁剪画面内容,这样可以大幅减少处理节点的数量以提升效率;

    2 、优化操作界面的功能及布局,使其更加合理;

    3 florence2

    4 、优化了二次采样的逻辑gguf模型,同时放大模块也换成通量 +终极SD高档的方式,这样对vram 的要求会降低不少同时也能保证出图质量;

    2

    1016):

    1。调整生成图片逻辑,对比图右边第一张改为采样结果预览(根据所使用的采样次数所生成的图片)原流程顺序调到最后,意思是在流程最后才进行回贴还原。

    2 >

    更新内容(1014):

    1。默认首次采样关闭inpaint模型,大部份情况下能提升图片质量

    2 MULTINUMERICJUDGES_NODE.PY节点⽂件放到comfyui/custom_nodes/⽬录下

    2。 ⽬录下

    3。背景深度图控制群组增加了线稿加强功能;

    4教程

    视频教程:

    https://youtu.be/xp3dqkb6vea?si = 4-eiel8mtmdqgted

    https://www.bilibili.com/video/bv1t3xpeveab/

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