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ComfyUI_VisualStylePrompting

ComfyUI_VisualStylePrompting

ComfyUI视觉风格提示工具 优化AI图像生成

ComfyUI_VisualStylePrompting是ComfyUI的一个扩展工具，实现了Visual Style Prompting技术。该工具通过交换自注意力机制，从参考图像中提取视觉风格并应用到新生成的图像中。它提供多项可调参数，包括去噪、输入块、中间块和输出块设置，用于精细控制风格转移过程。这个工具主要适用于1.5基础模型，可以提高AI生成图像的质量和风格一致性。

ComfyUI视觉风格提示自注意力交换参考图像工作流Github开源项目
GitHub文档

ComfyUI_VisualStylePrompting

ComfyUI版本的"使用交换自注意力的视觉风格提示"

image 图片来源：@pamparamm

[!注意] 这是一个正在进行中的工作。

已进行了重大更改。请确保更新您的工作流程。更新后的工作流程可在workflows目录中找到。

实现了Naver AI的视觉风格提示的基本功能。

入门指南

将仓库克隆到您的custom_nodes文件夹中，您将看到Apply Visual Style Prompting节点。它应该放置在采样器和输入之间，如示例图所示。 目前仅在基于1.5的模型上进行了测试。

  • reference_latent：您希望参考的VAE编码图像
  • positive：描述输出图像的正面条件
  • reference_cond：描述参考图像的条件
  • enabled：启用或禁用效果。请注意，即使禁用后，除非您将其移除，否则此节点仍会被挂钩
  • denoise：与Img2Img的工作方式相同，但与参考和/或初始图像一起使用（这是实验性的）
  • input_blocks：专注于编码器层的注意力
  • skip_input_layers：输入块中不会应用交换自注意力的层数
  • middle_block：专注于中间层的注意力
  • skip_middle_layers：中间块中不会应用交换自注意力的层数
  • output_blocks：专注于解码器层的注意力
  • skip_output_layers：输出块中不会应用交换自注意力的层数

[!提示] 为了获得最佳结果，您必须正确设计positive和reference_cond提示。关注您想从图像参考中获取的细节，以及您希望在输出中看到的细节。

示例工作流程对positive条件使用以下内容：

orange fox, origami, deep colors, shading, canon 60d。

对于reference_cond：

origami figurine

注意事项

  • 目前，此方法利用VAE编码和修复方法，因为它需要在每一步进行迭代去噪。 由于这种方法的工作方式，您将始终获得两个输出。要从输出中删除参考潜在表示，只需使用批次索引选择节点。

  • 对于旧版功能，请拉取此PR。

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