この章では、Flux Canny Control を使用して類似したエッジ構造を持つ画像を生成する方法を紹介します。
この画像は AI によって生成されました
models/controlnet/
フォルダに配置する必要があります。また、ダウンロード時にファイル名をinstantx_flux_canny.safetensors
に変更すると、その後の使用が容易になります。models/controlnet/
フォルダに配置する必要があります。InstructPixToConditioning
ノードを追加します(図①)。これは Redux ワークフローと非常に似ています。また、CLIP-ed FluxGuidance ノードに接続されます。その後、このノードに Canny
ノード(図②)を接続する必要があります。次に、Load Image
ノード(図③)を追加し、処理する画像を入力します。
もしやりたいなら、Canny
ノードの後に Preview Image
ノード(図④)を追加して、Canny 画像をプレビューすることもできます。
最後に、プロンプトを入力し、生成ボタンをクリックして画像を生成します。
小さなヒント:もしもとの画像よりも一貫性のあるエッジ構造を持つ画像を生成したい場合は、Canny
ノードの Low Threshold
と High Threshold
を高く設定してみてください。もし一般的な輪郭だけが必要な場合は、これらの値を小さく調整して、Canny 画像のエッジを少なくしてください。そうすれば、AIがプレイできるスペースが自然に広がります。
Apply ControlNet with VAE
ノードを追加します(図①)。それを Load VAE
、Load ControlNet Model
(図②)、および任意の Canny
ノード(図③)に接続します。小さな注意点:Cannyを使用する場合は、強度を0.7に設定することをお勧めします。そうすると、効果がはるかに良くなります。Load ControlNet Model
ノードは、ダウンロードした Flux Canny Controlnet モデルを選択します。Get Image Size
ノード(図④)を追加し、それを SD3LatentImage
ノード(図⑤)に接続します。これにより、生成された画像のサイズが入力した Canny 画像のサイズと一致します。Load VAE
ノードと DualCLIPLoader
ノードを削除し、Load Checkpoint
ノードに置き換えるだけです。そして、FP8バージョンのFluxモデルを選択します。
図 | 説明 |
---|---|
① | KSamplerノードをXlabs Samplerノードに置き換えます。このノードには追加の controlnet_condition 入力があります。 |
② | CLIPTextEncode ノードを CLIPTextEncodeFlux ノードに置き換えます。このノードは、Clip l と t5xxl を個別に制御できます。 |
③ | Apply ControlNet VAE ノードを Apply Flux ControlNet ノードに置き換えます。 |
④ | Load ControlNet Model ノードを Load Flux ControlNet ノードに置き換え、ダウンロードした Flux Canny Controlnet モデルを選択します。 |
⑤ | Empty Latent Image ノードを使用しました。これは、SD3バージョン以外にも最も基本的なバージョンを使用できることを示しています。 |