Flux PuLID

可能对于大多数人来说，还有一种这样的需求：上传一张人物照片，然后希望 AI 模型能够根据这张照片，生成一张与原图人物位置一致的图片。比如像下图所示的那样，我上传了一张爱因斯坦的黑白照片，然后让 AI 生成一张爱因斯坦身穿钢铁侠盔甲的照片：

这种场景应该如何实现呢？在 Stable Diffusion 中，我们可能会用到 InstantID 或者 PuLID 这样的模型来实现。目前 InstantID 还没有 Flux 版本，所以暂时只能使用 PuLID 模型。

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1. 下载 Flux PuLID 模型

你可以在这里下载 Flux PuLID 模型，并将其放在 /models/pulid 目录下。另外，模型作者会定期更新模型，一般情况下你仅需下载最新的即可。当然，你也可以下载旧版本，然后都尝试下。目前我测试下来，好像 0.9.1 版本并没有比 0.9.0 版本效果好特别多。

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2. 下载 ComfyUI-PuLID-Flux-Enhanced 插件

完成模型下载后，你需要安装 ComfyUI-PuLID-Flux-Enhanced 插件。你可以通过 ComfyUI 的 ComfyUI-Manager 安装此插件。详细的安装方式，可以参考安装 ComfyUI 插件一文。

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3. Flux PuLID 工作流

完成插件安装后，你可以根据下图所示，搭建一个 Flux PuLID 工作流。

如果你不想手动连接，可以去 Comflowy 下载此工作流模板，并导入到本地 ComfyUI 使用。（另外，如果你不知道如何下载 Comflowy 模板，可以参考此教程）

如果你细看这个工作流，其实它就是在基础的 Flux 工作流上加了一个 Apply PuLID Flux 节点（图中①）。然后顺着 ① 继续连接，将图中的 ②、③、④、⑤节点连接到 Apply PuLID Flux 节点上。其实你可以看到，PuLID Flux 与 Redux 的实现方法有点类似，也是将一张图通过 Clip 转为一组词向量，然后再用 PuLID 模型将这些词向量翻译成 Flux 模型能理解的数据，最后将 Prompt 和这些图片数据一起传递给 Flux 模型。

以上是最基础的使用方式，我再介绍几个小技巧：

1. 如果单张图片生成效果不好，可以尝试导入多张图。有很多种方式可以实现这一点，最简单的应该是是使用 Batch Images 节点（图中①），然后导入两张图片。Batch Images 节点与 Apply PuLID Flux 节点里的 image 端点（图中②）相连，然后还要注意，你还需要将最希望模型参考的照片，连接到 Apply PuLID Flux 节点里的 prior_image 端点（图中③）上。

2. 另外，如果你用使用的 v0.9.0 版本的 PuLID 模型，那么 Apply PuLID Flux 节点里的 weight 参数（图中④）需要设置为 0.8-0.95 之间。如果是 v0.9.1 版本，那么 weight 参数需要设置为 0.9-1.0 之间。

3. Apply PuLID Flux 节点里的 fusion 你可以尝试设置为 max 或 max_token，这可以增强面部的一些主要特征（如大眼睛、特殊鼻子等）。不过，它可能会超出保真度而导致失真。

4. 最后，在某些情况下，使用会 use_gray 会导致细节丢失，你可以根据自己的实验尝试关闭或开启它。其余参数，在大多数情况下，你都不需要进行调整。

5. Flux 的模型最好使用完整版本，或者是 fp16 以及 fp8 版本，我不推荐 gguf 或 nf4 的版本。

6. 如果你想要使用微调的模型，最好直接通过加 LoRA 的方式，而不是使用微调过的完整模型。因为有可能导致生成的效果没那么好，但这也不绝对，需要你测试。