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redux模型

回答

Redux 模型是一个轻量级模型，具有以下特点和应用：

  1. 可与 Flux.1[Dev]和 Flux.1[Schnell]配合使用，基于 1 个输入图像生成图像变体，无需提示，适合快速生成特定样式的图像。
  2. 位置：将 Redux 模型下载到 comfyui/models/style_models，下载 sigclip_patch14-384.safetensors 到 ComfyUI/models/clip_vision。
  3. 重绘节点：ComfyUI-InpaintEasy，相关链接：https://github.com/CY-CHENYUE/ComfyUI-InpaintEasy 。
  4. 在工作流中的应用：
    • 用于电商服饰行业的换装、虚拟试穿等场景，提升效果并简化工作流。
    • 模特生成：加入 Redux 模型，强度不用太高，让提示词生效（Redux-prompt 节点风格细节等级 1=27×27 最强，14=1×1 最弱）。
    • 服装高精度处理：使用 Flux 的 fill 模型，提示词书写格式为这是一组图片，左边是衣服，右边的模特穿着左边的衣服，Redux 权重调整为最大。

FLUX.1 Redux 还适用于所有 FLUX.1 基本模型，用于生成图像变化，给定输入图像能重现具有轻微变化的图像，自然集成到更复杂工作流程中，通过提示解锁图像重新设计。最新型号 FLUX1.1[pro]Ultra 支持该功能，允许组合输入图像和文本提示，创建具有灵活宽高比的高质量 4 兆像素输出。

AIモデルによって生成されたコンテンツであり、慎重に確認してください（提供元: aily）

参照

ComfyUI Flux redux

Redux模型是一个轻量级模型，可与Flux.1[Dev]和Flux.1[Schnell]配合使用，以基于1个输入图像生成图像变体，无需提示。它非常适合快速生成特定样式的图像。[heading3]移除背景[content][heading3]关于提示词[content]这里需要注意的是，如果要往一张图上融合，提示词最好描述下图片的背景颜色。[heading3]Redux模型位置[content]将Redux模型下载到comfyui/models/style_models下载sigclip_patch14-384.safetensors到ComfyUI/models/clip_vision[heading3]重绘节点[content]ComfyUI-InpaintEasyhttps://github.com/CY-CHENYUE/ComfyUI-InpaintEasy[heading3]工作流[content]

FLUX这下真无敌了！多种官方FLUX工具开源

结构调节使用精明的边缘或深度检测来在图像转换过程中保持精确控制。通过边缘或深度图保留原始图像的结构，用户可以进行文本引导的编辑，同时保持核心构图完整。这对于重新纹理图像特别有效。【接着是ControlNet，前面我们有介绍最早的ControlNet，这次官方做了Canny和Depth模型。】【FLUX.1 Canny[dev]是120亿个参数。生成的输出可用于FLUX.1[dev]非商业许可证中所述的个人、科学和商业目的。官方在他们的GitHub上提供了FLUX.1 Canny[dev]的参考实现以及示例代码。鼓励希望在FLUX.1 Canny[dev]之上构建的开发人员和创意人员以此为起点。】FLUX.1 Canny/Depth有两个版本：可实现最大性能的完整模型，以及基于FLUX.1[dev]的LoRA版本，可更轻松地开发。[heading2]使用FLUX.1 Redux进行图像变化和重新设计[content]FLUX.1 Redux是适用于所有FLUX.1基本模型的适配器，用于生成图像变化。给定输入图像，FLUX.1 Redux可以重现具有轻微变化的图像，从而可以细化给定图像。它自然地集成到更复杂的工作流程中，通过提示解锁图像重新设计。通过API，可以通过提供图像和提示来重新设计样式。最新型号FLUX1.1[pro]Ultra支持该功能，允许组合输入图像和文本提示，以创建具有灵活宽高比的高质量4兆像素输出。

ComfyUI 换装服饰一致性

这个工作流，可以用在电商服饰行业，换装，虚拟试穿等场景。在提升效果的同时，简化了工作流。没有繁琐的依赖，环境，更多的使用了原生的节点。工作流的整体思路是：首先，生成适合服装的模特。为什么做这一步？这是因为，很多时候，换装的效果不好，有违和感，是因为服装和人物匹配。这一步，我们可以抽卡，抽到满意的模特后进入第二步。第二步，开始进行高精度的换装。先进行预处理的工作，拼出来mask然后重绘mask区域。[heading3]工作流解释[content][heading4]模特生成[content]接下来一起来过一下工作流先生成与衣服匹配的模特这里可以先不关注衣服的相似度，先抽出满意的模特。这里加入Redux模型，强度不用太高。让提示词生效，Redux-prompt节点风格细节等级(1=27×27最强,14=1×1最弱)）。[heading4]服装高精度处理[content][heading5]mask的处理[content]高精度换装前的准备:这里做两个工作1.将模特身上的衣服分割出来2.拼接出来对应模特与衣服合并后图片的遮罩[heading5]提示词格式与Redux权重[content]这里使用的是Flux的fill模型，提示词书写的格式：这是一组图片，左边是衣服，右边的模特穿着左边的衣服需要注意的是，Redux这里，把权重的调整为最大。这样我们就可以对mask位置，对服装进行了进一步的处理原来的服装细节得到了还原，并且也有了需要的模特。

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