Flux Latent Upscaler ワークフロー: Flux AI で画像解像度をアップしよう

問題の理解

Fluxの潜在的なアップスケーラーのワークフローは、まず低解像度の画像を作ってから、それを潜在空間でアップスケールするんだ。このプロセスは、元の構成を保ちながら細かいディテールを強化する手助けをしてくれるよ。でも、ユーザーからはゴースティングやハルシネーションの問題が報告されてるみたい。

例:

最終画像にゴースティングが出てるよ。

解決策: ノイズ除去のレベルを調整してみて。特に3回目のパスで、.70くらいにすると良くなるって言ってる人もいるよ。

アップスケーリングのワークフロー

何をするの？

Fluxの潜在的なアップスケーラーは、まず低解像度の初期画像を作ってから、それを潜在空間でアップスケールするんだ。解像度が正確に倍になるわけじゃないけど、かなり近い状態になるし、元の構成を保ちながら細かいディテールも加えられるんだよ。

シードモジュレーション

シードモジュレーションは3回目のパスを調整して、初回の固定シードに新しいランダムシードを混ぜることで、同じ構成内で少し変化を加えるって感じ。

例:

この3回目のパスは、RTX 4090の24GB VRAMで約112秒かかるよ。

実用的なヒント

フィルムグレインエフェクトの追加

フィルムグレインエフェクトを追加すると、画像にアナログな雰囲気を持たせられるよ。これはオプションで、オフにすることもできるからね。

スピードと品質のトレードオフ

Hyper Flux Lorasを使うと、ステップを大幅に減らして処理速度をアップできるけど、少し品質が落ちるかもしれないね。

よくある問題と解決策

最終画像のゴースティング

報告:

最終画像にゴースティングが出てるよ。

修正: ノイズ除去のレベルを調整、特に3回目のパスでね。

GPUの過負荷

RTX 4090みたいなハイエンドGPUを使うと、処理時間がかなり短縮できるよ。もしローエンドのGPUを使ってるなら、品質とスピードのバランスを取るためのワークフロー調整を考えてみて。

例: RTX 4090: 約112秒
RTX 3060: 約40分

元の例へのリンク:
Permalink

その他のリソース

GitHubリポジトリ

ここでワークフローの全容を見てね:
Flux Latent Upscaler GitHub

CivitAIの記事

アップスケーラーについてもっと詳しく読むならこちら:
CivitAI Article

その他のワークフロー

いろんなワークフローを探してみる:
OpenArt Workflows

これらのステップに従って、提供されたリソースを活用すれば、Fluxの潜在的なアップスケーラーのワークフローを使って画像を効果的にアップスケールしながら、高品質の結果を維持できるよ。