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在 ComfyUI 上使用 PuLID 和 Flux AI

ComfyUI 上的 PuLID 问题

最开始把 PuLID 和 ComfyUI 的 Flux AI 整合在一起的时候，挺复杂的。用户们遇到了工作流程不一致、错误和模型不匹配的问题，搞得大家挺烦的。

解决 PuLID 与 ComfyUI 整合的问题

主要解决方案包括：

  • 从 GitHub 获取准确的工作流程资源。
  • 降级一些组件以确保兼容。

PuLID 和 ComfyUI 的资源

这儿有一些重要资源，帮你解决问题：

在 ComfyUI 上配置 PuLID

一步一步设置

  1. 克隆仓库: 从 GitHub 克隆 PuLID-Flux 仓库。
  2. 安装依赖: 确保所有依赖都已安装。按照仓库的 README 中的说明来操作。
  3. 降级 Albucore: 如果遇到问题，降级 Albucore 到 0.0.16 版本。
  4. 加载工作流程: 把提供的 JSON 工作流程加载进 ComfyUI。
  5. 验证模型: 确保工作流程中使用的模型与你下载的版本匹配。

用户体验

  • 有用户反馈 gguf 模型性能不稳定，导致一致性问题。
  • fp8 模型则能提供稳定一致的结果。

在 ComfyUI 上使用 PuLID 的性能

提升稳定性

  • 切换到 fp8 模型: 图像生成时间的一致性有所改善。
  • 权重数据类型: 使用 e4m3fn 权重数据类型也发现有帮助。
  • 优化 GGUF 模型: 用 GGUF 模型时，设置 bf16 可以在不使用 PuLID 的情况下提供最快的结果。

示例性能

  • 有用户汇报，说用 RTX 4090 切换到 fp8 和优化设置后，生成时间从 20 分钟降到 15-30 秒。

优化 ComfyUI 上的 PuLID

提升面部质量

  • 使用放大器: 对低质量图像使用放大器可以改善最终效果。
  • 结合 Loras: 用 loras 和降噪技术可以显著提高图像质量。
  • 调整提示词: 修改提示词以更好地针对你想要的图像特征。

推荐工作流程

  • 有用户提供了一些工作流程示例，帮助解决常见问题并提高质量。

在 ComfyUI 上使用 PuLID

适用场景

  • PuLID 非常适合生成带有特定面部特征的高质量图像，不会影响背景或风格等其他方面。
  • 它支持自定义图像构图，同时保留必要元素。

教程和详细指南

可以在 GitHub 仓库 找到一份详细的指南，涵盖了 PuLID 在 ComfyUI 上的设置、使用和故障排除。

ComfyUI 上 PuLID 的不足之处

已知问题

  • 尺寸不匹配错误: 用户报告了与模型尺寸不匹配相关的错误。确保正确下载和配置模型至关重要。
  • 兼容性问题: 一些组件需要降级才能顺利运行。
  • 相对性能: 有些用户发现 PuLID 比起其他工具（比如 InstantID）效率低。

缓解小贴士

  • 定期查看社区的更新和建议。
  • 尽量按照详细指南和示例来操作，避免常见陷阱。

常见问题

1. 为什么我的工作流程使用不同的 PuLID 节点？

  • 可能是配置错误或者例子不对。参考 GitHub 上的 JSON 指南，确保配置正确。

2. 如何处理不同 Flux 模型生成时间变化的问题？

  • 使用 fp8 模型代替 GGUF，可以显著稳定生成时间。

3. PuLID 是否支持同时处理多个面部？

  • 目前没有。你可能需要分别处理每个面部。目前还没有专门处理多个面的工作流程。

4. 如果遇到 SizeMismatch 错误该怎么办？

  • 检查 Clip 模型是否正确下载，并确保符合你的系统要求。

5. 如何提高生成面部的质量？

  • 使用放大器，或结合 loras，并调整提示词来提高质量。

6. 使用 PuLID 相比其他 ID 方法（例如 InstantID）的好处是什么？

  • PuLID 允许直接生成面部，而不是生成后再替换，这样可以支持更高分辨率的图像。

7. PuLID 工作流程是否支持像 Advanced Apply 这样的高级节点？

  • 基本指南没有直接提到。不过社区有成员进行了一些实验，可能需要试错。

8. 为什么我在设置 PuLID-Flux 时会遇到导入失败？

  • 确保所有依赖都正确安装，并在必要时降级 Albucore 到 0.0.16。

9. 有没有关于 ComfyUI 上 PuLID 支持的社区或论坛？

  • Reddit 讨论区和 GitHub 的 issues 页面是寻求帮助和分享经验的常见地方。

10. PuLID 和类似 reactor 或 roop 的工具相比怎么样？

  • PuLID 直接生成面部，而不是后期替换，且不局限于低分辨率，某些情况下更灵活、质量更高。

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