Flux Controlnet Collections

🚀 FLUX.1-dev用ControlNetチェックポイントコレクション

このリポジトリは、Black Forest LabsによるFLUX.1-devモデル用のControlNetチェックポイントのコレクションを提供しています。

Comfy UIのワークフローはこちらを参照

学習スクリプト、学習設定、推論用のデモスクリプトはこちらを参照

🚀 クイックスタート

このコレクションを使い始めるには、以下の手順に従ってください。

✨ 主な機能

サポートモデル

当社のコレクションは3つのモデルをサポートしています。

• Canny
• HED
• Depth (Midas)

各ControlNetは1024x1024の解像度で学習され、1024x1024の解像度で動作します。v3バージョンをリリースしており、より良くリアルなバージョンで、ComfyUIで直接使用できます！

インストールガイド

ComfyUIのカスタムノードのインストールガイドを参照してください。

💻 使用例

モデルの結果例

下記に当社モデルの結果例を示します。また、入力画像とともに生成結果の一部は「Files and versions」にも提供されています。

推論方法

当社のモデルを試すには、2つのオプションがあります。

1. 公式リポジトリのmain.pyを使用する
2. ComfyUI用のカスタムノードを使用し、提供されているワークフローでテストする（/workflowsフォルダを確認）
3. Gradioデモを使用する

Canny ControlNet (version 3)

1. x-flux-comfyuiのカスタムノードをクローンする
2. ComfyUIを起動する
3. canny_workflow.jsonを試す

Depth ControlNet (version 3)

1. x-flux-comfyuiのカスタムノードをクローンする
2. ComfyUIを起動する
3. depth_workflow.jsonを試す

HED ControlNet (version 3)

1. x-flux-comfyuiのカスタムノードをクローンする
2. ComfyUIを起動する
3. hed_workflow.jsonを試す

📄 ライセンス

当社のウェイトはFLUX.1 [dev]の非商用ライセンスの下にあります。