【AI绘画】Comfyui图生图基础工作流：图生图+Lora+controlnet及局部重绘工
大家好，我是写编程的木木。上一篇我们说到在comfyui中去搭建一个在webui的基础文生图的工作流，包括文生图+lora+controlnet的整个工作流。
那么这期我们来讲一下图生图工作流，以及加上lora加上controlnet，以及图生图的局部重绘的完整工作流。
我们先加载文生图的基础工作流：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a58bb97b3d3d45318418a395c2d72ef5.png
图生图工作流及参数
我们知道图生图的工作流，其实是在文生图的基础上增长一个图像输入的节点，在文生图的基础上，通过控制图像输入，vae编码传到潜伏空间，来完成图生图的生图流程。
那么我们就文生图的工作流上添加“加载图像”、“vae编码”，我们新建节点“加载图像”、“vae编码”：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/611f66e04ded420db50018a4e8595d70.png
我们知道sd的图生图其实也是图像的一次缩放，所以，我们还必要添加一个图像缩放，添加完以上节点后，我们将对应的大模型上的vae链接到“vae解码”节点上的“vae”，然后加载图像、图像缩放的“图像”连接起来，传到采样器的Latent,之前链接Latent图像尺寸“空Latent”就可以删掉了。
然后，我们点击天生，发现得到的图像和我们上传的图像不一样，这里涉及到的一个“降噪”的概念，降噪相当于我们在webui的“重绘幅度”，数值越大，图像越不像，数值越小，相似度越高。
这里我们参数为1，降噪幅度太大，和原图相差大，那么我们就可以把“降噪”数值调小一点，我们试一下0.3比较合适(这个数值大家可自行尝试)，得到如下图像，相似度还是很高的：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/2a024c9b1197493688593751b3290c4a.png
·图生图+Lora等模型风格尝试
我们也可以改变不同的模型，比如二次元的大模型和Lora模型，也可以得到不同风格的图像：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/04a1f7b275dd42299e7f7ffdbe06c869.png
原图左，生图右：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/4caf1c8ab88f45b9b1e59b09ddaf4e4e.png
以上就是图生图+Lora模型的完整工作流啦！
·局部重绘+controlnet
接下来我们再讲一个图生图+局部重绘，局部重绘，我们知道是在输入图像上添加一个局部蒙版，对蒙版内或者蒙版外进行重绘。那么我们就在加载图像的节点里的图添加蒙版，同时，因为我们必要一个带有遮罩参数设置的vae解码器，那我们添加一个“vae内补编码器”节点来替换原有的“vae编码”节点，“vae内补编码器”中的“遮罩延展”是蒙版部门周围的模糊水平。原有的“vae编码器”我们就可以删掉了：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/8ca5cd594d1845fe84ab52b3d1e6d16f.png
然后我们链接对应的vae大大模型，遮罩链接到加载图像节点，对应的图像节点还是链接对应的图像就好了，假如你还想对遮罩进行预览，可以再添“遮罩到图像”节点连接“图像预览”的节点即可。
我们点击选择加载图像节点-右键-在遮罩编辑器中打开，对图像进行遮罩绘制：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0f8154f9f7a744eca8dfb8b1a0801311.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/451f35c60e1f437fb691107743018d54.png
打开编辑器可以看到左下角红框两个是绘制蒙版的大小和透明度，右侧“save…”这个按钮是绘制好了点击保存就可以回到工作流界面，可以看到蒙版就添加上了，如下：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/b9c94da5568e48ee8a22503c233eb2ba.png
选择好模型测试一下效果：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/c3360991bee74a8486018f04f79261c0.png
其实我们发现，如许直接图生图的局部重绘感觉不太行，就是得到的脸，拼接得不太合理，而且还有画面破裂之类的题目。
那这时候我们必要再添加一个controlnet节点来辅助我们的生图：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/08fc53376dd44a0f8f086c3ce4cfe285.png
添加controlnet节点后，我们将正反提示词链接点连接到controlnet上，输出链接到采样器上。
然后controlnet模型，我们链接到加载器上，aux处理器的图像，我们连接到图像出来的“系数缩放”节点的“图像”。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/9fcd383428d74fbe92faec207c591468.png
原图左，生图右，通过局部重绘就把原来的图像换了一张脸：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/743a0932c52c407f801ce9733e40f34e.png
以上就是我们的局部重绘+controlnet的工作流了，很多同学因为没有添加“controlnet”节点，进行局部重绘，会出现效果不是很好的情况，这个工作流就给大家解决这个题目了。
这个局部重绘工作流得当很多场景，如电商场景，人物换脸，其他图像修复等，都很适用~希望大家多多尝试。
写在末了
感兴趣的小伙伴，赠予全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/4c4931bd31634629a0c5d16f6112ca89.jpeg
AIGC技能的将来发展远景广阔，随着人工智能技能的不断发展，AIGC技能也将不断进步。将来，AIGC技能将在游戏和计算范畴得到更广泛的应用，使游戏和计算体系具有更高效、更智能、更机动的特性。同时，AIGC技能也将与人工智能技能紧密联合，在更多的范畴得到广泛应用，对步伐员来说影响至关紧张。将来，AIGC技能将继承得到进步，同时也将与人工智能技能紧密联合，在更多的范畴得到广泛应用。
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e6a8b48b8024497daecb9d6652c72bb7.png#pic_center
一、AIGC所有方向的学习门路
AIGC所有方向的技能点做的整理，形成各个范畴的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/af6e2f485a4f485d9b76a93afa81a02f.png
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/7d91365d8b3a45aba258f4603c71dc5c.png#pic_center
二、AIGC必备工具
工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/01a2ea000b474fef83abfd18888b2e38.png
三、最新AIGC学习条记
当我学到一定基础，有自己的明白能力的时候，会去阅读一些先辈整理的书籍或者手写的条记资料，这些条记详细记载了他们对一些技能点的明白，这些明白是比较独到，可以学到不一样的思路。
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/9e597a6fae9344cea8f4a9caf30ecc55.png
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/f2619de95125425d8a19b85ce2ff1894.png
四、AIGC视频教程合集
观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ce803d0289b84736b059293d696429b6.png
五、实战案例
纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到现实当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/373dd1f17ed14db1a2fa4dfec03c0559.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/e2e14cc58a99431baa25a6d6bd0815e1.jpeg
若有侵权，请联系删除
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。
页:
[1]