Flux Ip Adapter V2

🚀 FLUX.1-devモデルのIP-Adapterチェックポイント

このリポジトリは、Black Forest LabsによるFLUX.1-devモデル用のIP-Adapterチェックポイントを提供しています。このモデルは画像生成に関する処理を行うことができ、特定の画像を元に新しい画像を生成する機能を持っています。

🚀 クイックスタート

ComfyUIのワークフローについては、こちらのGitHubを参照してください。

✨ 主な機能

• IPアダプターは、アスペクト比を維持しながら、512x512の解像度で15万ステップ、1024x1024の解像度で35万ステップ学習されています。
• v2バージョンをリリースしており、ComfyUIで直接使用することができます。

📦 インストール

ComfyUI用のカスタムノードのインストールガイドは、こちらを参照してください。

ComfyUIのインストール手順

1. ComfyUI/custom_nodesに移動します。
2. x-flux-comfyuiをクローンします。パスはComfyUI/custom_nodes/x-flux-comfyui/*となり、*はこのリポジトリ内のすべてのファイルです。
3. ComfyUI/custom_nodes/x-flux-comfyui/に移動し、python setup.pyを実行します。
4. git pullでx-flux-comfyを更新するか、再インストールします。
5. OpenAI VIT CLIP largeからClip-L model.safetensorsをダウンロードし、ComfyUI/models/clip_vision/*に配置します。
6. huggingfaceからIPアダプターをダウンロードし、ComfyUI/models/xlabs/ipadapters/*に配置します。
7. Flux Load IPAdapterとApply Flux IPAdapterノードを使用し、適切なCLIPモデルを選択して生成を楽しんでください。
8. このリポジトリのworkflowsフォルダにサンプルワークフローがあります。

💻 使用例

基本的な使用法

モデルを試すには、以下の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）。

高度な使用法

結果が良くない場合は、ip strengthを調整してみてください。

📚 ドキュメント

モデルの結果の例は以下に示します。また、入力画像を使用した一部の生成結果は「Files and versions」に提供されています。

制限事項

IPアダプターは現在ベータ版です。すぐに良い結果が得られることは保証されておらず、結果を得るまでにもう少し試行が必要になる場合があります。

📄 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。