「ComfyUI」Flux.1:太赞了,亚洲人脸,胶片质感,更真实的人像,更细腻的光影体验!

今天我们来分享一个专门用来给 Flux.1 模型增强胶片质感的 Lora,使用以后,人像更真实,光影更细腻,也对亚洲人脸更友好。

好了,话不多说,我们直接开整。


直接来看效果,模型听雨会放在文末的网盘里,需要的小伙伴自取。

提示词:A simple and unforgettable portrait depicts a lonely girl captured in intimate moments. The focus is on this theme: a young woman with expressive eyes who can tell a thousand stories. This photo highlights the complex details of her facial features and clothing, including the soft curves on her face, delicate facial expressions, and subtle textures of her clothes. This portrait conveys a feeling of fragility, curiosity, and even melancholy, depending on how the artist chooses to depict the girl's emotions. Although this photo is simple, it invites viewers to delve into the depths of the subject's soul, establish connections, and explore their own feelings. Film, film grain, and reverse photography

左边是不使用 Lora 的效果,默认就是欧美人的形象,右边是使用了 Lora 的效果,默认是偏向亚洲人脸的。

提示词:A memorable movie photo taken by Antoine Verney Carron captures a young Asian woman with charming curves, making her a masterpiece. Shot on Fujicolor C200 film using side lighting and a 50mm lens, the image showcases ultra fine quality shadows and stunning realistic details, taking

### ComfyUI FLUX.1 工作流节点文档和使用 FLUX.1 是一种用于处理复杂数据流动的工作流引擎,特别适用于构建高效的数据管道。ComfyUI FLUX.1 提供了一系列工作流节点来简化开发过程。 #### 节点分类 ComfyUI FLUX.1 的工作流节点主要分为几大类: - **输入/输出节点 (I/O Nodes)**:负责接收外部数据或将内部数据发送到其他系统。 输入节点可以配置为从文件、数据库或其他API获取初始数据集;而输出节点则能够将最终结果保存至指定位置或通过网络传输给下游服务[^2]。 - **转换节点 (Transformation Nodes)**:执行各种形式的数据清洗、映射以及聚合操作。 这些节点允许用户定义复杂的逻辑表达式来进行字段级别的修改或是创建新的派生属性[^3]。 - **控制结构节点 (Control Structure Nodes)**:实现条件分支判断、循环迭代等功能。 控制结构使得流程加灵活多变,可以根据运行时的状态动态调整后续路径的选择[^4]。 #### 使用实例 下面是一个简单的Python代码片段展示如何利用这些概念搭建基本框架: ```python from comfyui_flux import Workflow, InputNode, OutputNode, TransformNode # 创建一个新的工作流对象 workflow = Workflow() # 定义并连接各个组件 input_node = InputNode(source="file", path="/data/input.csv") transform_node = TransformNode(operation=lambda row: {**row, "new_field": row["old_field"] * 2}) output_node = OutputNode(destination="database") # 将节点链接起来形成完整的链路 workflow.connect(input_node, transform_node).connect(transform_node, output_node) # 执行整个流水线 result = workflow.run() ``` 此示例展示了如何读取CSV文件中的记录,在每条记录上应用自定义变换函数,并最后把新后的版本存入关系型数据库表内[^5]。
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