克服了手部和面部常见的人工瑕疵，提供高品质图像，无需复杂工作流程。

在这篇文章中，我们将探索如何使用新版的IP-Adapter和ComfyUI软件为人物进行换装。整个过程非常简单，仅需要两张图片：一张服装图片和一张人物图片。通过一系列节点的操作，ComfyUI就会把这个服装换到人物身上，并利用FaceDetailer节点来修复任何细微的服装问题。

在使用ComfyUI的InstantID进行人脸替换时，一个常见问题是该工具倾向于保留原始参考图的构图，即使用户的提示词与之不符。例如，即使用户提供的是大头照并请求生成全身照，结果仍是大头照，没有显示出用户所期望的构图。同样，从半身照生成全身照的工作流也会遇到同样的问题——生成的图像仍然是半身照。为了克服这一挑战，我设计了一种新的工作流程，该流程可以将参考图中的人脸替换到任意一张照片上，而不受原始

ComfyUI是通过将stable diffusion的流程拆分成节点，实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。但节点式的工作流也提高了一部分使用门槛。最后，我想说的是工具的使用是提效的手段，不论用什么工具，最后生成的效果满意就行。就像做视频，手机、单反、运动相机都能拍，能不能拍出精彩的视频还是需要创作者的内功哦~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

ComfyUI的LoRA工作流相信大家都不陌生。开发者提供了大量基于默认节点功能搭建的工作流，其中就包括了如何使用LoRA。仅仅使用一个LoRA也许还比较简单。只需要在基本工作流的基础上，再添加一个LoRA加载器的节点即可。如果要添加多个LoRA，就需要往里面继续加入LoRA加载器。这使得工作流变得很长，丧失了优雅和高效。今天，我来介绍在ComfyUI中使用LoRA的极简工作流。如果只使用一个Lo

在使用ComfyUI的InstantID进行人脸替换时，一个常见问题是该工具倾向于保留原始参考图的构图，即使用户的提示词与之不符。例如，即使用户提供的是大头照并请求生成全身照，结果仍是大头照，没有显示出用户所期望的构图。同样，从半身照生成全身照的工作流也会遇到同样的问题——生成的图像仍然是半身照。为了克服这一挑战，我设计了一种新的工作流程，该流程可以将参考图中的人脸替换到任意一张照片上，而不受原始

在使用ComfyUI的InstantID进行人脸替换时，一个常见问题是该工具倾向于保留原始参考图的构图，即使用户的提示词与之不符。例如，即使用户提供的是大头照并请求生成全身照，结果仍是大头照，没有显示出用户所期望的构图。同样，从半身照生成全身照的工作流也会遇到同样的问题——生成的图像仍然是半身照。为了克服这一挑战，我设计了一种新的工作流程，该流程可以将参考图中的人脸替换到任意一张照片上，而不受原始

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Stable Diffusion 的 ControlNet 是一个控制预训练图像扩散模型的神经网络。它允许输入调节图像，然后使用该调节图像来操控图像生成。ControlNet 最近非常火，它和 Stable Diffusion 的结合使 Stable Diffusion 能够接受指导图像生成过程的条件输入，从而增强了 Stable Diffusion 的性能。使用 ControlNet 可以固定构

最近，AIM 评测了在计算机上本地运行大语言模型（LLM）的最佳工具，Ollama 脱颖而出，成为最高效的解决方案，提供了无与伦比的灵活性。Ollama 是 Jeffrey Morgan 开发的一款开源工具，它正在彻底改变爱好者在本地终端上运行大语言模型的方式。Ollama 具有友好的用户界面，并与 LLaMA 2 和 Mistral 等流行模型兼容，希望安全、经济、高效地进行大语言模型实验的用户