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网站qq访客统计,手机可以建网站吗,长沙房地产交易中心,株洲关键词优化费用ComfyUI高级回流控制使用指南 【免费下载链接】ComfyUI_AdvancedRefluxControl 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI_AdvancedRefluxControl 项目介绍 ComfyUI_AdvancedRefluxControl是一个开源项目#xff0c;旨在扩展ComfyUI的Redux功能#xff…ComfyUI高级回流控制使用指南【免费下载链接】ComfyUI_AdvancedRefluxControl项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI_AdvancedRefluxControl项目介绍ComfyUI_AdvancedRefluxControl是一个开源项目旨在扩展ComfyUI的Redux功能使其能够根据用户提示调整图像生成的效果。该项目通过自定义节点实现了对Redux效果强度的控制支持图像遮罩和非方形图像处理使用户能够更灵活地控制最终图像的生成。项目快速启动首先确保你已经安装了ComfyUI和相关的Redux插件。以下是快速启动ComfyUI_AdvancedRefluxControl的步骤# 克隆项目到本地 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI_AdvancedRefluxControl.git # 进入项目目录 cd ComfyUI_AdvancedRefluxControl # 安装项目依赖如果有的话 pip install -r requirements.txt # 运行ComfyUI # 请根据你的ComfyUI安装方式运行 comfyui启动ComfyUI后你可以加载simple_workflow.json或advanced_workflow.json文件来使用项目的功能。应用案例和最佳实践应用案例图像风格转换使用该项目你可以将一个普通图像转换为漫画或卡通风格同时根据提示调整转换的程度。图像混合将两个或多个图像混合创建独特的视觉效果。图像细节调整通过遮罩功能你可以指定图像的特定部分进行风格转换而其他部分保持不变。最佳实践在使用遮罩时确保遮罩区域足够大以便Redux能够有效地影响生成图像。当处理非方形图像时使用keep aspect ratio选项以保持原始图像的宽高比。如果需要更强的Redux效果尝试使用更高的downsampling_factor值。典型生态项目ComfyUI_AdvancedRefluxControl可以与以下项目配合使用以实现更丰富的功能和更好的效果ComfyUIComfyUI是一个用户友好的界面用于控制Redux模型。ReduxRedux是一个图像生成模型可以根据输入图像和提示生成新的图像变体。CLIPCLIP是一个视觉语言模型用于理解图像内容和文本描述之间的关联。通过结合这些项目用户可以创建更加个性化和创新的图像处理工作流。节点功能详解StyleModelApplySimple节点这个工作流是ComfyUI StyleModelApply节点的替代品。它有一个单一选项控制条件图像对生成的影响程度。示例图像都是使用medium强度选项生成的。然而在使用遮罩时你可能需要使用strongest或strong来代替。ReduxAdvanced节点这个节点允许更多的自定义选项。作为输入它获取条件提示、Redux风格模型、CLIP视觉模型和可选的遮罩。其参数包括downsampling_factor这是最重要的参数它决定了条件图像对生成图像的影响程度。实际上StyleModelApplySimple节点中的强度值只是将这个单一值从1最强更改为5最弱。medium强度选项是downsampling_factor为3。你也可以选择其他值最高可达9。downsampling_function这些函数与任何图形程序中调整图像大小时使用的函数相同。默认是area但bicubic和nearest_exact也是有趣的选择。选择的函数可以极大地改变结果因此值得尝试一下。mode图像应该如何裁剪center crop (square) 是Redux默认的做法将你的图像裁剪成正方形然后调整大小为384x384像素keep aspect ratio 会为你的图像添加填充使其变成正方形。它会调整遮罩如果没有给出遮罩则生成一个使填充不属于遮罩的一部分。请注意最终图像仍然调整大小为384x384所以如果你添加更多填充你的图像会被压缩更多。autocrop with mask 会以遮罩区域位于中心的方式裁剪你的图像。它还会裁剪你的图像只保留遮罩区域和边距。边距由autocrop_margin参数指定相对于图像的总大小。因此使用0.1边距进行自动裁剪意味着在遮罩区域图像每侧10%的区域进行裁剪。weight此选项将Redux令牌按给定值的平方进行降级。这与许多人用来减少Redux对生成图像影响的条件平均方法非常相似。这是在大多数情况下效果更好的减少Redux影响的替代方法。然而请随意尝试此值甚至同时使用两种方法降采样和权重。autocrop_margin此参数仅在选择autocrop with mask作为模式时使用。该节点输出条件以及裁剪和调整大小后的图像及其遮罩。你既不需要图像也不需要遮罩它们只是用于调试。尝试使用裁剪选项并使用Image preview节点查看它如何影响裁剪后的图像和遮罩。技术背景Redux分两步工作。首先有一个Clip Vision模型将你的输入图像裁剪成正方形宽高比并将其大小减小到384x384像素。它将此图像分割成27x27个小块每个小块都被投影到CLIP空间中。Redux本身只是一个非常小的线性函数将这些clip图像小块投影到T5潜在空间中。然后将生成的令牌添加到你的T5提示中。直观地说Redux正在将你的条件输入图像翻译成一个提示该提示被添加到你自己的提示末尾。为什么Redux会主导最终提示这是因为用户提示通常非常短255或512个令牌。相比之下Redux向你的提示添加了729个新令牌。这可能比你原始提示多3倍。此外Redux提示可能包含比用户编写的仅包含anime一词的提示更多的信息。因此这里有两种解决方案要么我们缩小Redux提示的强度要么我们缩短Redux提示。控制Redux的方法令牌降采样为了缩小Redux提示并增加用户提示的影响我们可以使用一个简单的技巧我们取27x27图像小块并将它们分成9x9块每块包含3x3小块。然后我们通过平均它们的潜在嵌入将所有的3x3令牌合并为一个。因此我们不再拥有包含27x27729个令牌的非常长的提示现在我们只有9x981个令牌。因此我们新添加的提示要小得多因此对图像生成的影响较小。降采样是使用medium设置时发生的情况。在我尝试的三种减少Redux效果的技术中降采样效果最好。令牌合并这里的想法是通过将相似的令牌合并在一起来缩短Redux提示长度。只需考虑你的输入图像的大部分包含或多或少相同的内容那么为什么总是有729个令牌我这里的实现非常简单和愚蠢效率也不高但无论如何我只需遍历所有Redux令牌如果它们的余弦相似度高于用户定义的阈值就合并两个令牌。即使像0.9这样的阈值已经移除了Redux令牌的一半。0.8的阈值通常会将Redux令牌减少到与用户提示相似的长度。我会从0.8的阈值开始。如果图像模糊稍微增加这个值。如果你的提示没有效果稍微降低阈值。令牌降级我们也可以将令牌乘以某个强度值。强度越低值越接近零。这类似于早期稳定扩散版本中相当流行的提示加权但对于T5从未真正有效。然而这种技术似乎对flux足够有效。如果你使用降级你必须使用非常低的权重。你可以直接从0.3开始如果你想改善效果可以降到0.1。像0.6这样的高权重通常没有影响。组合使用我目前的感觉是降采样的效果最好。因此我会首先尝试使用1:3的降采样只有在效果太弱或太强时才使用其他选项。工作流文件说明项目中包含两个预设工作流文件simple_workflow.json包含单一设置的工作流适合新手快速体验。advanced_workflow.json具有多个自定义选项以及遮罩和宽高比功能解锁全部功能潜力。版本更新记录v2.0此版本增加了为条件图像添加遮罩和提交非方形图像的选项。简单节点没有改变并且向后兼容高级模式完全重新设计因此如果需要向后兼容性请使用v1。【免费下载链接】ComfyUI_AdvancedRefluxControl项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI_AdvancedRefluxControl创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考