【ComfyUI】AI微短剧人物IP设计必备的人物IP角色一致性多视图设计工作流,打造你的微短剧主角!推荐学习

【 ComfyUI】AI微短剧人物IP设计必备的人物IP角色一致性多视图设计工作流,打造你的微短剧主角!推荐学习!

大家好,随着阿里开源的通义成相AI视频模型wan2.1的发布,AI视频卷出新高度,相信围绕AI视频模型的生态越发成熟,大家目前都聚焦AI短剧、AI电影。但一切的基础离不开画面。而画面或者理解成分镜,是生成视频的最基本要素,决定着AI视频、电影、短剧成败。特别是人物、场景一致性方面。

最近也在研究AI视频,在人物角色设计方面,虽然闭源产品像即梦、可灵等,可通过参考图来实现人物特征的迁移,但效果需要一定的抽卡,同时需要一定的费用支出。所以,最近closerAI团队搭建了人物IP角色一致性多视图设计工作流用于人物IP设计。

人物IP多视图一致性设计工作流

为了能更好地赋能我们在AI短剧时候的人物设计,搭建了这样一个工作流,主要为了实现在AI微短剧生产时,为人物角色IP提供多视角的设计图,可用于闭源产品中作参考图,同时也可直接利用它生成微短剧的分镜图。以下是closerAI 人物IP多视图一致性设计工作流全貌。

工作流分步执行,之前也有设计过一次执行完,但执行时间过长,建议还是分步执行,效率最高。

步骤为:

上传服饰——反推服饰形成提示词——提示词翻译——复制整理好的提示词进行flux生图——放大——人物特征迁移。

一、生成白底服饰图

首先,我们找一张喜欢的衣服,这里工作流加入了分割模块,如果服饰含有人物,则使用这个模块将衣服分割出来。如果有白底服饰图就直接进入服饰提示词反推即可。下面,我们找了以下一张图:

分割出来的服饰并形成了以下白底服饰图。

结果如下:

这个控制模块启用与否,反推则打开,其它关闭,一步步来,不然显存不够。

二、反推服饰白底服饰图

我们将白底图复制到反推的加载图像中。

黏贴后,执行反推,这里提供了两个反推方式,一个是cliption反推,一个是deepseek janus反推,可根据情况二选一使用。

我这里用cliption。高效。

得出以下提示词:

提示词:a black dress with a deep v - neckline and long legs is displayed against a white background. the dress has a fitted bodice with a flared waistband and a flared skirt. the belt has a gold buckle and is paired with black high - heeled sandals.

这里不仅仅是服饰的反推,场景也可以反推,大家加载一场景图进行反推即可,然后复制提示词备用。

三、提示词工程

然后启用提示词翻译模块,这里我们写好了提示词,大家将服饰提示词复制进去翻译。当然,场景提示词也可以复制进去,也可以自己写。这里我直接写白色背景。

得出完整的提示词:

Image quality: 8K, best quality, super detail, HD, super detail, surreal, realistic, masterpiece, photography;``This is a full-body portrait of a person.``The size of this photographic image can reasonably evenly distribute each image;``This photographic image is composed of four images: a close-up of the person and a three-view, from left to right, a close-up of the person, a full-body front view of the person, a left view, and a rear view;``The person in the picture is wearing a black, knee-length dress with three-quarter sleeves. The dress features a V-neckline and a cinched waist accentuated by a large decorative buckle.;``The background is a white background;

四、flux生图

这里也用到了前天介绍的sageAttention进行提速。安装不了的,可以直接忽略或删除这个节点。

参考图也是我自己生成的一张,加载进去进行图生图。

LoRA可下载一个三视图的进行控制,这里提示词其实也进行控制了,有无也无所谓,我们是设计人物IP,不需要严谨的三视图。多视图即可。有时候让flux自由发挥,效果更棒。为什么不加入controlnet呢?太久了,时间上等不及了。多抽卡即可。注意我这里设置的生图尺寸是2048*1024,我8G生图时间3~4分钟,大家参考下吧。如果不需要这么大的尺寸,自己更改就行。最好按我尺寸的比例按倍数缩放。

以下是生图结果。

五、高清放大

这里我们使用了TTP放大。将flux生图结果,加载至TTP中执行即可。

我们加入人物特征迁移:一次性换成同一个人。这里可以先进行放大,再换。先进行缩放,再进行换脸。如下图设置。

得出以下结果。

效果不错的。未加入分割,因为它放大结果差不多8K了够大了的,大家截图即可(我个人觉得)
为了帮助大家更好地掌握 ComfyUI,我在去年花了几个月的时间,撰写并录制了一套ComfyUI的基础教程,共六篇。这套教程详细介绍了选择ComfyUI的理由、其优缺点、下载安装方法、模型与插件的安装、工作流节点和底层逻辑详解、遮罩修改重绘/Inpenting模块以及SDXL工作流手把手搭建。

由于篇幅原因,本文精选几个章节,详细版点击下方卡片免费领取
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一、ComfyUI配置指南

  • 报错指南
  • 环境配置
  • 脚本更新
  • 后记

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二、ComfyUI基础入门

  • 软件安装篇
  • 插件安装篇

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三、 ComfyUI工作流节点/底层逻辑详解

  • ComfyUI 基础概念理解
  • Stable diffusion 工作原理
  • 工作流底层逻辑
  • 必备插件补全

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四、ComfyUI节点技巧进阶/多模型串联

  • 节点进阶详解
  • 提词技巧精通
  • 多模型节点串联

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五、ComfyUI遮罩修改重绘/Inpenting模块详解

  • 图像分辨率
  • 姿势

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六、ComfyUI超实用SDXL工作流手把手搭建

  • Refined模型
  • SDXL风格化提示词
  • SDXL工作流搭建

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