ComfyUI-PuLID-Flux 使用指南

ComfyUI-PuLID-Flux 使用指南

ComfyUI-PuLID-Flux PuLID-Flux ComfyUI implementation ComfyUI-PuLID-Flux 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/com/ComfyUI-PuLID-Flux

1. 项目介绍

ComfyUI-PuLID-Flux 是一个开源项目,它是基于 ComfyUI 的 PuLID-Flux 的实现。该项目提供了一个用于图像生成的节点,支持在 ComfyUI 中使用 PuLID(一种无需微调的 ID 定制解决方案)与 FLUX.1-dev 模型。此项目受到 cubiq/PuLID_ComfyUI 的启发,当前版本为 Alpha 版。

2. 项目快速启动

以下是快速启动 ComfyUI-PuLID-Flux 的步骤:

首先,确保你已经安装了 ComfyUI。然后执行以下命令:

git clone https://github.com/balazik/ComfyUI-PuLID-Flux.git

将克隆的仓库移动到 ComfyUI 的 custom_nodes 目录下。

接下来,在你的 Python 环境中安装 requirements.txt 文件中列出的所有包:

pip install -r requirements.txt

你需要下载以下模型,并放置在相应的 ComfyUI 目录中:

  • 将 FLUX.1-dev 模型放入 ComfyUI/models/unet
  • 将 clip 和 encoder 放入 ComfyUI/models/clip
  • 将 VAE 模型放入 ComfyUI/models/vae
  • 将 PuLID Flux 预训练模型放入 ComfyUI/models/pulid
  • EVA-CLIP 模型应自动下载,若失败,请手动下载并放入 ComfyUI/models/clip
  • 安装 InsightFace with AntelopeV2,模型文件应放入 ComfyUI/models/insightface/models/antelopev2

确保你的硬件支持 CUDA compute 版本 >= v8.0,因为当使用 FLUX FP8 时,需要 bfloat16 支持。

3. 应用案例和最佳实践

examples 目录中,你可以找到一些基本的工作流程作为参考。以下是一些最佳实践:

  • 使用 16bit 或 8bit GGUF 模型版本,以获得更清晰的背景。
  • 在使用 ApplyPulidFlux 节点时,确保不要在首次运行后断开连接,否则 FLUX 模型仍会受到该节点的影响。

4. 典型生态项目

ComfyUI-PuLID-Flux 是 ComfyUI 生态系统中的一部分。以下是一些与该项目相互配合的典型生态项目:

  • ComfyUI: 一个强大且模块化的稳定扩散 GUI。
  • PuLID for Flux: 一种针对 FLUX.1-dev 的无需微调的 ID 定制解决方案。
  • cubiq/PuLID_ComfyUI: PuLID 在 ComfyUI 中的本地实现。

以上就是 ComfyUI-PuLID-Flux 的使用指南。希望这份文档能帮助你快速上手该项目,并在图像生成方面取得出色的成果。

ComfyUI-PuLID-Flux PuLID-Flux ComfyUI implementation ComfyUI-PuLID-Flux 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/com/ComfyUI-PuLID-Flux

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### ComfyUI PULID 插件、库及集成解决方案 #### 安装与配置指南 为了确保ComfyUI能够顺利运行PULID相关功能,需先确认ComfyUI已更新至最新版本[^1]。接着,在`custom_nodes`文件夹内添加SDXL_EcomID_ComfyUI插件,可通过直接下载或利用Git命令克隆仓库实现。 对于依赖项管理部分,除了常规的Python环境外,还需特别注意安装如下几个关键包: - `insightface`: 提供人脸识别能力支持 - `onnxruntime`, `onnxruntime-gpu`: 实现ONNX模型推理加速 完成上述准备工作之后,下一步就是获取预先训练好的权重文件,比如PuLID模型以及EVA CLIP等,并将其妥善存放在项目结构内的适当位置以便加载使用。 #### 功能启用流程 当一切准备就绪后,在启动ComfyUI界面时应能看到新增加的功能入口——即EcomID选项卡。此时可以根据具体需求调整诸如CFG比例之类的超参设定来微调输出效果,力求达到理想状态下的视觉呈现质量。 值得注意的是,在某些高级应用场景里可能还会涉及到多图融合特性,这方面的改进已在特定分支中有所探索和发展,例如通过增强版节点实现了更优的照片合成体验[^2]。 ```python import insightface from onnxruntime import InferenceSession # 加载预训练的人脸检测器 detector = insightface.model_zoo.get_model('retinaface_r50_v1') # 初始化ONNX会话用于执行前向传播计算 session = InferenceSession("path/to/model.onnx") def process_image(image_path): img = cv2.imread(image_path) # 进行人脸识别处理... faces = detector.detect(img) return session.run(None, {"input": img})[0], faces ```
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