不用训练lora,一张图就能实现风格迁移,还支持多图多特征提取,同时强大的拓展能力还可接入动态prompt矩阵、controlnet等等,这就是IP-Adapter,一种全新的“垫图”方式,让你的AIGC之旅更加高效轻松。 都是“垫图”,谁能还原你心中的图 “垫图”这个概念大家肯定都不陌生,此前当无法准确用prompt描述心中那副图时,最...
但现在,通过IP-Adapter这一个步骤,在几分钟内就直观的看到结果,大大节省了时间,敏捷程度简直天壤之别。 当我们拥有这些特征,几乎就得到一个“即时lora”,而需要付出的成本只是去找几张符合预期的参考图。 同时IP-Adapter还能一次读取多张参考图,让生成的结果拥有更丰富的多样性和随机性,这是在img2img流程中无法实...
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当我们拥有这些特征,几乎就得到一个“即时lora”,而需要付出的成本只是去找几张符合预期的参考图。 同时IP-Adapter还能一次读取多张参考图,让生成的结果拥有更丰富的多样性和随机性,这是在img2img流程中无法实现的,也是两者之间区别最大的地方。 此刻,让我们把思路再打开一些,因为IP-Adapter对prompt的强注意力,prom...
导读 不用训练lora,一张图就能实现风格迁移,还支持多图多特征提取,同时强大的拓展能力还可接入动态prompt矩阵、controlnet等等,这就是IP-Adapter,一种全新的“垫图”方式,让你的AIGC之旅更加高效轻松。 都是“垫图”,谁能还原你心中的图 “垫图”这个概念大家肯定都
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无需训练Lora模型,只需要上传一张图片!整个工作流整理了IP-adapter目前所有的面部模型工作流并且搭配了最新的FaceID模型一起使用默认参数是我测试的,有基础的宝宝可以根据自己情况调整!Comfyui资源整理(包括工作流+安装包齐全) https://pan.quark.cn/s/14ebdaf0bf0f AI
以往要想实现一个具体的设计风格,需要针对性的训练 lora,背后涉及训练素材的搜集、打标、模型训练、效果检验等多个环节,通常要花一两天,并且结果还存在很强的不确定性。 但现在,通过 IP-Adapter 这一个步骤,在几分钟内就直观的看到结果,大大节省了时间,敏捷程度简直天壤之别。
不管是reference,还是IP Adapter,我都试过,最后还是lora出图质量最好。 首先找一个相关的大模型,感谢SD群友推荐: https://civitai.com/models/143396?modelVersionId=159133 其实直接提示词输入little girl或者littleboy就能出小孩子效果的,比如: 1girl, looking_at_viewer, outdoors, little_girl, street, <lora:...
▍当我们拥有这些特征,几乎就得到一个“即时lora”,而需要付出的成本只是去找几张符合预期的参考图。 同时IP-Adapter还能一次读取多张参考图,让生成的结果拥有更丰富的多样性和随机性,这是在img2img流程中无法实现的,也是两者之间区别最大的地方。 此刻,让我们把思路再打开一些,因为IP-Adapter对prompt的强注意力,...