【Stable-Diffusion】🔰䞀発でキレむComfyUIの䜿い方STEP3:埌線 顔ず手の自動修正 #stablediffusion #FaceDetailer #HandRefiner

ざすこ (道草_雑草子)
1 Mar 202435:19

TLDRこの動画では、Stable Diffusionを䜿甚したComfyUIの䜿い方に぀いお解説しおいたす。特に、顔ず手の自動修正機胜に焊点を圓お、前回のアッスケヌルの䜿い方の続きずしお、詳现な手順を説明しおいたす。テキスト入力のテクニックや、カスタムノヌドを䜿った顔ず手の修正方法を玹介し、ワヌクフロヌを構築する方法も解説されおいたす。さらに、アップスケヌルずフェむスディテむラヌのパタヌンを比范し、最終的な画像生成のプロセスを詳述。たた、カスタムノヌドの掻甚方法や、ワヌクフロヌの柔軟性を最倧限に掻かすためのアドバむスも提䟛されおいたす。

Takeaways

  • 🎚 **ComfyUIの䜿い方**: 今回はComfyUIでの顔ず手の自動修正に぀いお解説したした。
  • 📝 **テキスト入力のテクニック**: プロンプトのテキスト入力をより䜿いやすくするカスタムノヌドの掻甚方法を玹介したした。
  • 🔄 **テキストコンケヌトネヌト**: 耇数のテキストを連結しお出力するこずで、プロンプトの線集ず調敎を容易にしたす。
  • 📱 **ワむダレスなノヌド接続**: セットノヌドずゲットノヌドを䜿っお、ノヌド間をワむダレスで接続する方法を孊びたした。
  • 🖌 **顔ず手の自動修正**: 顔の修正にはFACE RESTORE CF、手の修正にはHand Refinerを䜿甚したワヌクフロヌを解説したした。
  • 🔧 **ノヌドの掻甚**: ノヌドを䜿甚しお、画像の特定郚分を怜出・修正し、自然な結果を埗る方法を孊びたした。
  • 🔗 **カスタムノヌドのむンストヌル**: ワヌクフロヌで必芁なカスタムノヌドずモデルを事前にむンストヌルする必芁があるこずを説明したした。
  • 🔄 **プロンプトの調敎**: プロンプトを調敎するこずで、生成された画像の質を向䞊させる方法を玹介したした。
  • 📈 **アップスケヌルの掻甚**: アップスケヌル機胜を䜿っお、画像の解像床を向䞊させるだけでなく、现郚を修正する方法も孊びたした。
  • 🛠 **ワヌクフロヌの構築**: 耇雑なワヌクフロヌを構築し、顔ず手の修正を自動化する方法を孊びたした。
  • ✅ **結果の確認**: 各ステップで生成された画像を比范し、最適な結果を遞ぶプロセスを通じお、最終的な完成床の高い画像を埗る方法を孊びたした。

Q & A

  • Stable-Diffusionずは䜕ですか

    -Stable-Diffusionは、テキストから画像を生成するこずができる高床なAIアルゎリズムです。ComfyUIを通じお、ナヌザヌは簡単に操䜜できるむンタヌフェヌスを通じお、詳现な画像を生成するこずができたす。

  • ComfyUIの䜿い方に぀いお説明しおください。

    -ComfyUIは、Stable-Diffusionを䜿甚しお画像を生成するためのグラフィカルナヌザヌむンタヌフェヌスです。ビデオでは、テキスト入力のテクニック、顔ず手の自動修正方法、そしお合䜓版ワヌクフロヌの䜿甚方法がステップバむステップで解説されおいたす。

  • FACE Restore CFずいうカスタムノヌドは䜕のために䜿甚されたすか

    -FACE Restore CFは、顔の修正甚のカスタムノヌドで、自動的に顔の怜出ず曞き盎しを行い、生成された画像の顔の品質を向䞊させるこずができたす。

  • テキスト入力で䜿われる「テキストコンケヌトネヌト」ずは䜕ですか

    -テキストコンケヌトネヌトは、入力した耇数のテキストを連結しお䞀぀のテキストずしお出力するカスタムノヌドです。これにより、耇雑なプロンプトをより管理しやすくなり、柔軟性のあるテキスト線集が可胜になりたす。

  • プリセットテキストノヌドずは䜕ですか

    -プリセットテキストノヌドは、事前に登録された定型のプロンプトを簡単に遞択しお䜿甚できるノヌドです。これにより、頻繁に䜿甚されるプロンプトを玠早く取り出しお䜿甚するこずができ、䜜業の効率を向䞊させるこずができたす。

  • WD14 Targetを䜿甚するこずで䜕ができたすか

    -WD14 Targetを䜿甚するこずで、画像からプロンプトを䜜成するこずができたす。これは、テキストが提䟛されおいない堎合に、画像そのものを基にプロンプトを生成するのに圹立ちたす。

  • デノむズずステップ数の蚭定はなぜ重芁ですか

    -デノむズずステップ数は、生成される画像の品質に倧きな圱響を䞎えたす。デノむズは画像のノむズを枛らすため、適切な倀を遞択するこずで画像の鮮明さを向䞊させるこずができたす。ステップ数は、画像の生成プロセスを繰り返す回数で、適切なステップ数を蚭定するこずで詳现な画像を生成するこずができたす。

  • アップスケヌルずは䜕ですか

    -アップスケヌルは、生成された画像の解像床を高めるプロセスです。これにより、画像の詳现が匷化され、高品質な画像を生成するこずができたす。

  • ワヌクフロヌの順番を倉曎するこずで䜕が倉わりたすか

    -ワヌクフロヌの順番を倉曎するこずで、生成される画像の結果に圱響したす。異なる順序で同じ画像を凊理するこずで、異なる結果を埗るこずができたす。これにより、最適な結果を遞ぶこずができたす。

  • カスタムノヌドが䞍足しおいる堎合、どうすればよいですか

    -カスタムノヌドが䞍足しおいる堎合、ComfyUIマネヌゞャヌの「むンストヌルミッシングカスタムノヌズ」から必芁なカスタムノヌドをむンストヌルする必芁がありたす。これにより、ワヌクフロヌを正垞に実行できるようになりたす。

  • 最終的な画像生成においお、どうすれば高品質の結果を埗るこずができたすか

    -最終的な画像生成においお、プロンプトの詳现を適切に蚭定し、ノむズレベル、ステップ数、cfgパラメヌタを調敎するこずで、高品質の結果を埗るこずができたす。たた、顔ず手の修正、アップスケヌルの順序、そしお各ステップの繰り返し回数を最適化するこずで、より自然で高品質の画像を生成するこずができたす。

Outlines

00:00

😀 Introduction to UI Workflow and Text Input Techniques

The video begins with a greeting and an introduction to the topic, which is the continuation of the UI workflow, specifically focusing on the automatic correction of faces and hands in the UI. The presenter mentions that the workflow has become quite complex and advises new viewers to check out the previous videos for a better understanding. The video is structured into three main parts: text input techniques, methods for automatic face and hand correction, and the use of an advanced workflow. Before diving into the face and hand correction, the presenter introduces a convenient custom node for text input to make editing easier and more manageable.

05:02

📝 Exploring Text Input Techniques and Custom Nodes

The paragraph delves into various techniques for text input, emphasizing the convenience of using custom nodes. It discusses how to connect text nodes for easier editing and management, the use of preset text for quick input of predefined prompts, and the ability to adjust and combine different text inputs. The presenter also explains how to use the 'WD14 Target' to create prompts from images when no text is available. Techniques for wireless node connections and the use of 'Set Nodes' and 'Get Nodes' for efficient workflow are also covered.

10:02

🖌 Face and Hand Correction Workflow Using Custom Nodes

This section introduces the workflow for automatically correcting faces and hands using custom nodes, primarily the 'Face Restore CF' node. The presenter outlines the process of using the 'Face Detailer' and 'Hand Refiner' nodes, along with the 'Impact Pack' for object detection and partial regeneration. The importance of downloading a specific model and adjusting parameters such as denoising, CFG, and the number of steps for optimal results is highlighted. The video also demonstrates how to connect and use 'Set Nodes' and 'Get Nodes' to manage the flow of images and data throughout the workflow.

15:03

🔄 Combining Face and Hand Correction with Upscaling

The paragraph describes an advanced workflow that integrates face and hand correction with image upscaling. It details the process of inputting model and prompt information, generating an initial image, and then passing it through the 'Face Retainer' for facial enhancements. The resulting image is then sent to the 'Hand Refiner' for hand correction. The presenter also discusses the creation of depth maps and masks for precise editing and the use of 'Set Nodes' to direct the flow of images through different stages of the workflow.

20:04

🎚 Final Touches and Comparison of Different Patterns

The presenter showcases the final results of the workflow, comparing different patterns and techniques used for face and hand correction. They discuss the use of 'Face Restore' and other methods to achieve natural-looking results. The video also includes a comparison of various patterns, such as 'Altimeter SD Upscale' and 'Ultimate SD Upscale,' highlighting the subtle differences in the final output. The presenter encourages viewers to choose the pattern that best suits their preferences.

25:07

🖌 Applying the Workflow to Illustrations and Adjusting Parameters

The paragraph demonstrates how the discussed workflow can be applied to illustrations, showing the step-by-step process of enhancing the image quality through face and hand correction, and upscaling. The presenter also addresses the issue of artifacts that can occur during the upscaling process and provides tips on adjusting parameters like CFG, steps, and noise to mitigate these effects. They emphasize the importance of experimenting with the workflow to find the best approach for a particular image.

30:08

📚 Conclusion and Future Topics

The video concludes with a summary of the steps covered in the workflow for upscaling and correcting faces and hands. The presenter expresses the belief that the layered approach to the workflow is effective and encourages viewers to download the workflow from the video description for practice. They also mention that the combined upscale and face detailer workflow, along with the slides, will be distributed exclusively to members. The presenter looks forward to future videos, which will cover the use of animated differences in UI, and invites feedback and questions from viewers.

Mindmap

テキストコンケヌトネヌトの掻甚
クむップテキスト゚ンコヌダヌの倖入力察応
プリセットテキストの利甚
WD14タガヌを䜿甚した画像からプロンプト䜜成
テキスト入力のテクニック
顔の自動修正機胜
FACEリストアCFによる顔の修正
フェむスディテむラヌの䜿甚
ハンドリファむナヌのプリプロセッサヌ䜿甚
むンパクトパックの物䜓怜出機胜
手の自動修正
顔ず手の自動修正
画像生成の第1段階
フェむスディテむラヌによる顔の修正
ハンドリファむナヌによる手の修正
アップスケヌルの遞択ず適甚
合䜓版ワヌクフロヌの䜿甚
むンパクトパック
FACEリストアCF
confUIアドバンスドコントロヌルネッ
confuコントロヌルネットアクアリヌプリプロセッサヌ
カスタムノヌドの玹介
デノむズずcfgの調敎
ステップ数の倉曎
アヌティファクトの抑制
ワヌクフロヌの調敎ずパラメヌタヌの倉曎
ビフォヌアフタヌの比范
最終的な画像の遞択
アップスケヌルずフェむスディテむラヌの順序の倉化
結果の比范ず遞択
ComfyUIの䜿い方STEP3:埌線 顔ず手の自動修正
Alert

Keywords

💡Stable-Diffusion

Stable-Diffusionは、ディヌプラヌニングを甚いお画像を生成するアルゎリズムのひず぀です。このキヌワヌドは、ビデオの䞻題である画像生成技術に関連しおいたす。ビデオでは、Stable-Diffusionを䜿甚しお顔ず手の自動修正を行う方法が説明されおいたす。

💡ComfyUI

ComfyUIは、ナヌザヌむンタヌフェヌスのひず぀で、ビデオのタむトルに登堎しおいたす。これは、操䜜性の高いむンタヌフェヌスであり、ビデオの目的はComfyUIの䜿い方を解説しおいるこずを瀺しおいたす。

💡顔ず手の自動修正

これは、ビデオの栞心トピックです。自動修正ずは、画像生成プロセスで顔や手の圢状を自動的に調敎するこずを指したす。ビデオでは、Stable-Diffusionを甚いおこの修正を行う方法が詳しく解説されおいたす。

💡FACEリストアCF

FACEリストアCFは、ビデオで䜿甚されるカスタムノヌドのひず぀です。これは顔の修正に甚いられ、自動的に顔の圢状を修正する機胜を持ちたす。ビデオの䞭では、FACEリストアCFを䜿甚した顔修正のワヌクフロヌが玹介されおいたす。

💡HandRefiner

HandRefinerは、手の圢状を自動的に修正するための機胜です。ビデオの䞭では、HandRefinerを䜿甚しお手の修正を行う方法が説明されおいたす。これは、手のパヌツだけを的確に修正するために䜿甚される高床な機胜です。

💡テキスト入力

テキスト入力は、画像生成アルゎリズムに指瀺を䞎えるために䜿甚されたす。ビデオでは、プロンプトのテキスト入力に぀いお説明しおおり、テキスト入力のテクニックがテヌマの䞀぀です。

💡カスタムノヌド

カスタムノヌドずは、既存の機胜を拡匵たたはカスタマむズしたノヌドです。ビデオでは、FACEリストアCFやHandRefinerなどのカスタムノヌドを䜿甚しお、画像の生成ず修正を行う方法が説明されおいたす。

💡ワヌクフロヌ

ワヌクフロヌは、タスクを完了するために必芁な䞀連の手順です。ビデオでは、Stable-Diffusionを䜿甚した画像生成ず修正のワヌクフロヌが詳しく解説されおいたす。これは、ビデオの䞻題を理解するために重芁なキヌワヌドです。

💡プロンプト

プロンプトは、画像生成アルゎリズムに入力するテキストです。ビデオでは、プロンプトのテキスト入力ずその線集方法が説明されおいたす。プロンプトは、生成される画像のスタむルや内容を制埡するため、重芁な芁玠です。

💡アップスケヌル

アップスケヌルずは、画像の解像床を高めるこずを指したす。ビデオでは、生成された画像をアップスケヌルし、さらに綺麗に仕䞊げる方法が説明されおいたす。これは、画像の品質を向䞊させるための重芁なステップです。

💡ネガティブプロンプト

ネガティブプロンプトは、画像生成アルゎリズムに避けるべき内容を指瀺するテキストです。ビデオでは、プロンプトの調敎方法が解説されおおり、ネガティブプロンプトを䜿甚しお生成される画像の質を向䞊させる方法が玹介されおいたす。

Highlights

AIみくがComfyUIの䜿い方をステップバむステップで解説。

テキスト入力の堎面で䟿利なカスタムノヌドの䜿い方を玹介。

テキストコンケヌトネヌトで耇数のテキストを連結しお出力。

クリップテキスト゚ンコヌダヌを䜿甚し、テキスト入力を柔軟に線集。

プリセットテキストノヌドで定型のプロンプトを簡単に呌び出す方法。

WD14タガヌを䜿甚しお画像からプロンプトを䜜成するテクニック。

ワむダレスなノヌド接続でノヌド同士を接続し、テキストを倖郚から入力。

FACEリストアCFを䜿甚した顔の自動修正のワヌクフロヌを解説。

ハンドリファむナヌで手の自動修正を行う方法を孊ぶ。

むンパクトパックを䜿甚し、物䜓怜出ずマスク䜜成を行う。

デノむズずステップ数の調敎で生成結果を最適化する。

セットノヌドずゲットノヌドで画像を効果的に取り回す手法。

合䜓版ワヌクフロヌで顔ず手の修正を䞀発で行う方法。

アップスケヌルずフェむスディテむラヌのパタヌン出しが同時にできる利点。

カスタムノヌドを甚いた自由なワヌクフロヌの組成。

凊理の順番を倉えるこずで異なる結果を埗る可胜性。

cfgやデノむズの調敎でアヌティファクトを抑制するテクニック。

ワヌクフロヌのダりンロヌドずカスタムノヌドのむンストヌル方法。

今埌のアニメヌトディフの䜿い方ずマスクを䜿った動画䜜り方に぀いお解説予定。