工作流名称:风格一致性人物多视图
【工作流介绍】
这个工作流,烦请您上传两张图像,其一为姿势图,另一张则是您所选定的风格参考图。在这个工作流程当中,我们运用了 Kolors 模型的 IPAdapter 来进行高效的风格迁移。与此同时,通过采用涉及骨骼、线条和深度的 ControlNet 加以控制。最后,还进行了面部修复处理,以此确保最终效果更为完美,保证风格的一致性。倘若您对这一过程饶有兴趣,不妨即刻尝试,探索这些功能的潜力,为您的图像赋予独特的艺术风格与魅力!
【使用场景】
在游戏 CG 和动漫的多视图创作中,上传一张优美的人物姿势图以及一张复古风格的参考图,然后依照这个流程进行操作,就能够获取令人称心如意的多视图作品。
【关键节点】
IPAdapterAdvanced(kolors),ControlNet
【模型版本】
Kolors
模型名称:Kolors diffusion pytorch model.fp16.safetensors
【LoRA模型】
无
【ControlNet应用】
Depth预处理器
开始时间:0
结束时间:1
强度:0.6
【ControlNet应用】
Canny预处理器
开始时间:0
结束时间:1
强度:0.6
【ControlNet应用】
openpose预处理器
开始时间:0
结束时间:1
强度:1
【K采样器】
CFG:3
采样方法:dpmpp_sde
调度器:sgm uniform
降噪:1
Launch on cloud
Powered By RTX 4090
Nodes Information
Primitive Nodes (11)
CLIPTextEncode
CheckpointLoaderSimple
ControlNetApply
ControlNetLoader
EmptyLatentImage
KSampler
LoadImage
PreviewImage
SaveImage
VAEDecode
VAELoader
Custom Nodes (19)
AIO_Preprocessor
FaceDetailer
ImageResize+
JjkText
MZ_ChatGLM3Loader
MZ_ChatGLM3_V2
MZ_IPAdapterAdvancedKolors
MZ_IPAdapterModelLoaderKolors
MZ_KolorsCLIPVisionLoader
MZ_KolorsControlNetPatch
MZ_KolorsUNETLoaderV2
MiDaS-NormalMapPreprocessor
PatchModelAddDownscale
Reroute
SAMLoader
ShowText|pysssss
TextCombinerTwo
UltralyticsDetectorProvider
WD14Tagger|pysssss