高速、正確、詳細な線検出プリプロセッサ
Anyline は、ほとんどの画像からオブジェクトのエッジ、画像の詳細、テキスト コンテンツを正確に抽出する ControlNet ライン プリプロセッサです。ユーザーは、任意のタイプの画像を入力して、鮮明なエッジ、十分なディテール保持、および忠実度の高いテキストを備えた線画を迅速に取得できます。これらの線画は、安定拡散での条件付き生成の入力として使用されます。
Anyline で使用されるモデルとアルゴリズムは、「エッジ検出一般化 (TEED) のための小型で効率的なモデル」論文 (arXiv:2308.06468) から生まれた革新的な取り組みに基づいています。 ComfyUI の TEED プリセットもこの作品から生まれており、強力なビジュアル アルゴリズムとしてマークされています (TEED は現在最先端のものです)。詳細については、論文を参照してください。
Anyline は 1280px の処理解像度を使用するため、比較はこの解像度で行われます。一般的に使用されている他のライン プリプロセッサと比較すると、Anyline は輪郭の精度、オブジェクトの詳細、マテリアル テクスチャ、フォント認識 (特に大規模なシーン) において大きな利点を提供します。また、ほとんどのシーンでノイズ低減のパフォーマンスが向上し、生成時の不正確さが少なく、よりクリーンな画像処理が可能になります。
Anyline は、Mistoline ControlNet モデルと組み合わせることで、完全な SDXL ワークフローを形成し、正確な制御を最大限に高め、SDXL モデルの生成機能を活用します。 Anyline は、SD1.5 の ControlNet を使用して SD1.5 ワークフローでも使用できますが、一般に、SDXL ワークフロー内の Anyline+MistoLine セットアップの方がパフォーマンスが向上します。
注: 最終結果は、使用される基本モデルに大きく依存します。ニーズに応じて適切なベースモデルをお選びください。
近日公開！
Anyline を ComfyUI プラグインとして使用するには、まず comfyui_controlnet_aux をインストールする必要があります。ここの手順に従ってください: https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux?tab=readme-ov-file#installation
comfyui_controlnet_aux をインストールしたら、次の手順に従います。
cd custom_nodes
git clone https://github.com/TheMistoAI/ComfyUI-Anyline.git
cd ComfyUI-Anyline
pip install -r requirements.txt
.pthファイルを配置します。 インストールすると、ComfyUI で検索または右クリックして Anyline プリプロセッサにアクセスできます。 SDXL で Anyline+Mistoline を使用した標準的なワークフローは次のとおりです。
このワークフローの JSON はここからダウンロードできます: ComfyUI Workflow
ikubill/sd-webui-controlnet#2907 の指示に従ってください。
链接：https://pan.baidu.com/s/1ik11P_u1vK8mI4q33v0MTQ?pwd=v8f1
抜粋コード：v8f1
@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 }
}
