ComfyUI Anyline

أنيلين

معالج مسبق سريع ودقيق ومفصل للكشف عن الخطوط

Anyline عبارة عن معالج مسبق لخط ControlNet يستخرج بدقة حواف الكائنات وتفاصيل الصورة والمحتوى النصي من معظم الصور. يمكن للمستخدمين إدخال أي نوع من الصور للحصول بسرعة على رسومات خطية ذات حواف واضحة، والحفاظ على تفاصيل كافية، ونص عالي الدقة، والتي يتم استخدامها بعد ذلك كمدخل للتوليد المشروط في النشر المستقر.

التفاصيل الفنية

يعتمد النموذج والخوارزميات المستخدمة في Anyline على جهود مبتكرة نابعة من ورقة "النموذج الصغير والفعال لتعميم اكتشاف الحواف (TEED)" (arXiv:2308.06468). ينشأ إعداد TEED المسبق في ComfyUI أيضًا من هذا العمل، مما يجعله خوارزمية مرئية قوية (TEED حاليًا هو أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا). لمزيد من التفاصيل، يرجى الرجوع إلى الورقة.

المقارنة مع معالجات استخراج الخط الأخرى

يستخدم Anyline دقة معالجة تبلغ 1280 بكسل، وبالتالي يتم إجراء المقارنات عند هذا القرار. بالمقارنة مع المعالجات المسبقة الأخرى الشائعة الاستخدام، يوفر Anyline مزايا كبيرة في دقة الكفاف وتفاصيل الكائن وأنسجة المواد والتعرف على الخطوط (خاصة في المشاهد الكبيرة). كما أنه يؤدي أداءً أفضل في تقليل الضوضاء في معظم المشاهد، مما يؤدي إلى معالجة أنظف للصور مع عدد أقل من الأخطاء أثناء الإنشاء.

نظرة عامة على التأثيرات

يشكل Anyline، بالاشتراك مع نموذج Mistoline ControlNet، سير عمل SDXL كاملاً، مما يزيد من التحكم الدقيق وتسخير القدرات التوليدية لنموذج SDXL. يمكن أيضًا استخدام Anyline في سير عمل SD1.5 مع ControlNet الخاص بـ SD1.5، على الرغم من أنه يعمل بشكل أفضل بشكل عام في إعداد Anyline+MistoLine ضمن سير عمل SDXL.

ملحوظة: النتيجة النهائية تعتمد بشكل كبير على النموذج الأساسي المستخدم. يرجى اختيار النموذج الأساسي المناسب وفقًا لاحتياجاتك.

فيديو تعليمي

قريباً!

تثبيت

لاستخدام Anyline كمكون إضافي لـ ComfyUI، تحتاج إلى تثبيت comfyui_controlnet_aux أولاً! يمكنك اتباع التعليمات هنا: https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux?tab=readme-ov-file#installation

بمجرد تثبيت comfyui_controlnet_aux، اتبع الخطوات التالية:

1. افتح سطر أوامر IDE وComfyUI، مع التأكد من تطابق بيئات Python.
2. انتقل إلى دليل العقد المخصصة:

    cd custom_nodes
   

3. انسخ المستودع، أو قم بتنزيل هذا المستودع يدويًا وضعه في دليل ComfyUI/custom_nodes:

    git clone https://github.com/TheMistoAI/ComfyUI-Anyline.git
   

4. انتقل إلى الدليل المستنسخ:

    cd ComfyUI-Anyline
   

5. تثبيت التبعيات:

    pip install -r requirements.txt
   

6. سيتم تنزيل النموذج تلقائيًا عند الاستخدام الأول. إذا فشل ذلك، فقم بتنزيل HuggingFace Repo يدويًا ثم ضع ملف .pth في الدليل المحدد.

سير العمل ComfyUI

عند التثبيت، يمكن الوصول إلى معالج Anyline المسبق في ComfyUI عبر البحث أو النقر بزر الماوس الأيمن. سير العمل القياسي باستخدام Anyline+Mistoline في SDXL هو كما يلي

يمكنك تنزيل سير العمل JSON هنا: ComfyUI Workflow

استخدم في A1111 sd-webui-controlnet

اتبع التعليمات الموجودة في Mikubil/sd-webui-controlnet#2907.

القيود والتنمية المستقبلية

• قد يواجه Anyline صعوبات في الصور التي تظهر تمويهًا أو تركيزًا خفيفًا يشبه الكاميرا، وقد يتطلب تكرارًا بناءً على تعليقات المجتمع.
• نخطط أيضًا للاتصال بمؤلف ComfyUI أو مطور ComfyUI-Controlnet لدمج Anyline في ComfyUI لاستخدامه بشكل أسهل في المستقبل.

中国(大陆地区)便捷下载地址 (MTEED.pth):

الرابط: https://pan.baidu.com/s/1ik11P_u1vK8mI4q33v0MTQ?pwd=v8f1
الإصدار الجديد: v8f1

الاقتباس

 @InProceedings { Soria_2023teed ,
    author    = { Soria, Xavier and Li, Yachuan and Rouhani, Mohammad and Sappa, Angel D. } ,
    title     = { Tiny and Efficient Model for the Edge Detection Generalization } ,
    booktitle = { Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) Workshops } ,
    month     = { October } ,
    year      = { 2023 } ,
    pages     = { 1364-1373 }
}