Flux深度出图Nunchaku加速工作流

Flux深度出图Nunchaku加速工作流

工作流介绍

df_fluxn_d2i Houdini HDA工作流的核心功能是将深度信息图片转化为AI图像。具体流程如下:

  1. 输入深度信息图片:用户首先输入一张包含场景深度信息的图片。这个图片通常包含场景中物体的深度层次(从前景到背景的距离)。
  2. 生成AI图像:工作流会根据深度图的元素和构图,结合Flux模型生成相同风格、元素和布局的AI图像。这使得图像可以更自然地融合到已有的场景中。
  3. 直接在Houdini中操作:用户可以在Houdini的界面中直接操作这个流程,无需离开Houdini软件进行处理。图像生成后,结果会即时返回到Houdini窗口中。
  4. 结果保存与路径选择:工作流支持用户选择保存结果的存储路径,方便保存和管理生成的AI图像。
  5. Nunchaku插件加速:通过集成Nunchaku插件,工作流的处理速度得到加速,能更高效地生成图像。
  6. Lora支持:用户可以添加多个Lora(用于风格化和特定角色生成的预训练模型),使得生成的图像更具个性化和风格化。
  7. 高清视频放大:支持在图像生成后进行高清放大,以便在制作视频时能够保持高质量的细节和清晰度。

这套工作流不仅简化了从深度图到AI图像的转化过程,还提升了创作效率,使得Houdini用户能够更方便地进行视觉效果创作。

环境配置

插件

参数说明

  • 启动AI:点击后会启动ComfyUI程序,需要先配置好ComfyUI的路径和服务地址
  • 执行:点击后就会执行出图操作,执行完会将图片导入到hda里面的Copnetwork节点,需要打开Composite View面板查看
  • 种子:不同种子会得到不同的图像
  • 提示词:写出图的提示词,如果有LoRA需要加上LoRA的触发词,细节建议用Chatgpt或者我们的提示词插件丰富。

模型

Houdini

模型配置

  • Comfy路径:你的ComfyUI安装路径
  • Flux模型路径:选择你的svdq-int4模型,需要在ComfyUI根目录/models/unet里选择
  • LoRA1:选择支持Flux的lora,在\models\loras里选择,就算不启用LoRA也需要填写一个LoRA路径占位。
  • LoRA2:选择支持Flux的lora,在\models\loras里选择,就算不启用LoRA也需要填写一个LoRA路径占位。
  • Clip1路径:选择t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors模型
  • Clip2路径:选择clip_l.safetensors模型
  • vae路径:选择ae.sft或者ae.safetensors
  • 服务器地址:默认填写127.0.0.1:8188

图像控制

  • 深度图路径:输入深度图存放的文件夹路径,深度图可以使用我们的工具产生:Houdini深度图渲染输出工具DF_DepthMap-数字折叠
  • 采样步数:生图是的采样步数,数量越高效果也精细,时间越久。
  • FLux引导:深度图的引导强度,太小则不受深度图空中,建议默认。
  • 保存路径:设置一个最终图像的保存文件夹。
  • 图像前缀:图像的名称
  • 图片数量:固定为1.数量多目前不会起作用。
  • 清理原始图像:点击后会删除原始output\dffluxnt2i文件夹内的所有图片,自定义文件夹的不受影响。

LoRA

  • 使用LoRA:勾选之后下面的LoRA会起到作用
  • LoRA1强度:设置一个强度值控制LoRA1的作用效果。
  • LoRA2强度:设置一个强度值控制LoRA2的作用效果。

高清放大

  • 启用放大:如果勾选,图像在生成之后将会进行一次细节放大修复,建议先生成一次满意的图像,再勾选启用放大执行放大。
  • 放大系数:在原始的分辨率上再进行多少倍的放大
  • 放大模型 :选择/models/upscale_models文件夹里的放大模型
  • 放大种子:不同的种子得到不同的细节修复效果
  • 分块宽度:修复分块的x值。
  • 分块高度:修复分块的y值。

使用方法

1.将hda下载下来,通过Houdini菜单上的Assets-Install Asset Library进行安装,或者直接放到C:\Users\yourname\Documents\houdini20.5\otls文件夹内Houdini会自动识别。

2.配置好模型参数和ComfyUI路径就可跑图了

版权说明

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