この画像は AI によって生成されました
1. Flux PuLID モデルのダウンロード
まず、Flux PuLID モデルをダウンロードする必要があります。ここ から Flux PuLID モデルをダウンロードし、/models/pulid ディレクトリに配置します。
さらに、sigclip_vision_patch14_384 というモデルをダウンロードする必要があります。このモデルは Flux が画像を Conditioning に変換するために使用されます。ここ からこのモデルをダウンロードし、/models/clip_vision ディレクトリに配置します。
2. ComfyUI-PuLID-Flux-Enhanced プラグインのダウンロード
完成模型ダウンロード後、ComfyUI-PuLID-Flux-Enhanced 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。3. Flux PuLID ワークフロー
プラグインをインストールしたら、下図に示すように、Flux PuLID ワークフローを構築できます。 手動接続が不要な場合は、Comflowy からこのワークフローをダウンロードし、ローカルの ComfyUI にインポートできます。（また、Comflowy テンプレートをダウンロードする方法がわからない場合は、このチュートリアル を参照してください）Flux ComfyUI 工作流模板
右上隅の Remix ボタンをクリックして、ワークフローモードに入ります。
Apply PuLID Flux 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、⑤ ノードを Apply PuLID Flux ノードに接続します。PuLID Flux の実装方法は Redux と似ています。つまり、画像を Clip で単語ベクトルに変換し、それらの単語ベクトルを PuLID モデルで Flux モデルが理解できるデータに翻訳し、最終的に Prompt とこれらの画像データを Flux モデルに渡します。
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単一の画像生成結果が不十分な場合は、複数の画像をインポートしてみてください。これを実現する方法は複数ありますが、最も簡単な方法は
Batch Imagesノード（図中①）を使用し、2 つの画像をインポートすることです。Batch ImagesノードはApply PuLID Fluxノードのimage端点（図中②）に接続され、最もモデルに参考にしてほしい画像をApply PuLID Fluxノードのprior_image端点（図中③）に接続する必要があります。 -
使用 v0.9.0 バージョンの PuLID モデルの場合、
Apply PuLID Fluxノードのweightパラメータ（図中④）を 0.8-0.95 の間に設定する必要があります。v0.9.1 バージョンの場合、weightパラメータを 0.9-1.0 の間に設定する必要があります。
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Apply PuLID Fluxノードのfusionパラメータをmaxまたはmax_tokenに設定することで、顔の主要な特徴（例えば大きな目や特殊な鼻など）を強調することができます。ただし、これは保真度を超える可能性があり、失真を引き起こす可能性があります。 -
最後に、
use_grayを使用すると、細部が失われる場合があります。これは実験によって調整できます。その他のパラメータは、ほとんどの場合、調整する必要はありません。 - Flux のモデルは完全版を使用することをお勧めします。また、fp16 または fp8 バージョンを使用することをお勧めします。gguf または nf4 バージョンは使用しないでください。
- 微調整されたモデルを使用したい場合は、LoRA を追加する方法を直接使用することをお勧めします。これは、生成結果がそれほど良くない可能性があるためです。ただし、これは絶対的ではありません。