ComfyUI 研究 - Face Swap

閱讀時間約 1 分鐘

這篇要測試的工作流是Face Swap,透過ComfyUI Manger可以搜尋到四個Custom Node包含Face Swap節點。

  1. MTB Nodes
  2. ReActor Node for ComfyUI
  3. FaceSwap
  4. Character Face Swap

測試過後1,2可以順利執行,3測試失敗,4的工作流過於複雜未測試,因此建構出如下圖的工作流,測試時使用的圖像皆是AI產生的圖像。

raw-image

圖片中由左至右分別是來源圖像>目標圖像>Face Swap(mtb)>Face Restore>ReActor

測試結果顯示ReActor是整合了Face Swap(mtb)>Face Restore這兩個節點的工作,因此將工作流簡化如下圖。

raw-image

這個工作流由以下的Nodes組成:

  • Load Image
  • ReActer - Fast Face Swap
  • Preview Image

其中swap_model,facedetection,face_restore_model中的模型在執行時有缺少會自動下載,或是另外下載後放到對應的資料夾中。

這個工作流的特色是簡單且不需要其他模型,缺點是會受到載入圖片的解析度影響生成的圖片解析度。

raw-image

上圖中我的來源圖片是512x768,目標圖片是1024x1536,生成圖片是1024x1536,結果生成的圖片臉變得比較模糊,下圖是將來源圖片與目標圖片對調後生成的512x768圖片,臉的細部保持得比較好。

raw-image

換臉技術在AI繪圖中應該是熱門項目,原本需要另外訓練模型才能達成人物的一致性,但在Face Swap之類的技術出現後可以快速且暴力的進行換臉,雖然容易產生爭議,造成有些模型或項目中止甚至消失,不過類似的技術會不斷地推出且更加方便使用。

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前篇測試如何把提示詞生成的圖像細節提高,這篇要測試的工作流是把任意圖像載入後經由放大模型放大,同時測試放大後重繪看看效果如何。
先前藉由加入提示詞控制畫面內容與品質後,發現圖像放大後細節感覺糊糊的,這篇就要來測試幾個增加細節的方法,測試使用的工作流是基於A1111算法的工作流,且使用固定種子。
ComfyUI可以直接將WebUI(A1111算法)生成的圖像拉進介面讀取工作流與提示詞,但是會生成完成不同的圖像,為了讓圖像成果更加接近WebUI(A1111算法)生成的圖像,預設工作流中的部份Nodes需要被替換,且替換完要將一些參數改成A1111。
這篇是以預設工作流為基礎,加入提示詞去控制畫面,目的是控制生成圖像的主題跟提升品質。
這是為了搭建自己想要的工作流而開始的研究工作。
前篇測試如何把提示詞生成的圖像細節提高,這篇要測試的工作流是把任意圖像載入後經由放大模型放大,同時測試放大後重繪看看效果如何。
先前藉由加入提示詞控制畫面內容與品質後,發現圖像放大後細節感覺糊糊的,這篇就要來測試幾個增加細節的方法,測試使用的工作流是基於A1111算法的工作流,且使用固定種子。
ComfyUI可以直接將WebUI(A1111算法)生成的圖像拉進介面讀取工作流與提示詞,但是會生成完成不同的圖像,為了讓圖像成果更加接近WebUI(A1111算法)生成的圖像,預設工作流中的部份Nodes需要被替換,且替換完要將一些參數改成A1111。
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