Flux IPA Header Image

この画像は AI によって生成されました

前の章では Flux Redux モデルを紹介しました。これは、入力画像と似た画像を生成することができます。ただし、入力画像の重みが高すぎるため、Prompt で微調整することができません。Redux モデルの重みを調整するためのプラグインがありますが、その効果は時々理想的ではありません。 本章节では、Flux IPA モデルを使用して、入力画像と似た画像を生成する方法を紹介します。Flux IPA モデルは、Redux と同様に、入力画像と似た画像を生成できます。ただし、Redux とは異なり、Prompt を使用して入力画像を微調整することができます。下の画像のように、モナリサの画像をアップロードし、Flux IPA モデルがモナリサの画像に基づいて、モナリサの画像に似た画像を生成します。
Flux IPA

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1. Flux IPA プラグインのインストール

市場には、Xlab の Flux IPA と InstantX の Flux IPA の2種類があります。私は、InstantX の Flux IPA をおすすめします。なぜなら、私のテストでは、メモリの使用量が少なく、生成結果も良好だったからです。 InstantX の Flux IPA モデルを使用する場合は、Flux IPA プラグイン をインストールする必要があります。ComfyUI の ComfyUI-Manager を使用してこのプラグインをインストールできます。詳細なインストール方法については、ComfyUI プラグインのインストール を参照してください。

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2. Flux IPA モデルのダウンロード

プラグインをインストールしたら、Flux IPA モデルをダウンロードする必要があります。ここ から Flux IPA モデルをダウンロードし、/models/ipadapter-flux ディレクトリに配置します。

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3. Flux IPA ワークフロー

モデルをダウンロードしたら、下図に示すように、Flux IPA ワークフローを構築できます。 このワークフローを見ると、実際には基礎的な Flux ワークフローに Apply IPAdapter Flux Model ノード（図中①）が追加されています。そして、① を続けて接続し、図中の ②、③、④ ノードを Apply IPAdapter Flux Model ノードに接続します。IPAdapter モデルは Redux と異なり、データと Prompt を Flux モデルに渡す前に、それらを分けて渡します。そのため、Apply IPAdapter Flux Model の出力ノードは Conditioning ではなく model です。
Flux IPA
また、上記のワークフロー以外にも、シンプルなバージョンを試してみることもできます。シンプルなバージョンでは、生成結果がより良いようです。私は、Flux ComfyUI ワークフロー で推奨されている完全版 Flux ワークフローを使用し、それをベースにしてワークフローを変更しました。
Flux IPA Simple