この章では、Flux Depth Control を使用して、元の画像と同様のコンテンツ位置深度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_depth.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。flux Canny
をDepthモデルに置き換え、②Canny
ノードを任意のDepth
ノード(お気に入りのDepthノードを使用できます)に置き換え、最後にDepth
ノードとLoad Image
ノードを接続します。Depthノードの効果をプレビューしたい場合は、Depth
ノードとPreview Image
ノードを接続して、Depthノードによって出力された深度マップを確認できます。
Load Diffusion Model
ノード(図①)の後にLoraLoaderModelOnly
ノード(図②)を追加するだけです。そして、Diffusionノードグループ内のflux dev depth
モデルをflux dev
に置き換え、LoraLoaderModelOnly
ノードでダウンロードしたFlux Depth LoRAモデルを選択します。
2つのバージョンの効果はほぼ同じです。
Apply ControlNet with VAE
ノード(図①)を追加します。それをLoad VAE
(図②)、Load ControlNet Model
(図②)、および任意のDepth
ノード(図③)に接続します。Load ControlNet Model
ノードでダウンロードしたFlux Depth 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。そのため、生成された画像のサイズは入力された深度マップのサイズと同じになります。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、FluxモデルのFP8バージョンを選択します。
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。このノードには追加のcontrolnet_condition 入力があります。 |
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 ノードに置き換えます。そして、ダウンロードしたFlux Depth Controlnetモデルを選択します。 |
⑤ | Depth ノードを追加します。お気に入りのDepthノードを使用できます。 |
⑥ | SD3LatentImage ノードを使用します。これは、SD3バージョン以外にも最も基本的なバージョンで使用できることを示すためです。 |