Um pré-processador de detecção de linha rápido, preciso e detalhado
Anyline é um pré-processador de linha ControlNet que extrai com precisão bordas de objetos, detalhes de imagens e conteúdo textual da maioria das imagens. Os usuários podem inserir qualquer tipo de imagem para obter rapidamente desenhos de linha com bordas nítidas, preservação suficiente de detalhes e texto de alta fidelidade, que são então usados como entrada para geração condicional em Difusão Estável.
O modelo e os algoritmos usados no Anyline são baseados em esforços inovadores decorrentes do artigo "Tiny and Efficient Model for the Edge Detection Generalization (TEED)" (arXiv:2308.06468). A predefinição TEED no ComfyUI também se origina deste trabalho, marcando-o como um poderoso algoritmo visual (TEED é atualmente o que há de mais moderno). Para mais detalhes, consulte o artigo.
Anyline usa uma resolução de processamento de 1280px e, portanto, as comparações são feitas nesta resolução. Comparado com outros pré-processadores de linha comumente usados, Anyline oferece vantagens substanciais em precisão de contorno, detalhes de objetos, texturas de materiais e reconhecimento de fontes (especialmente em cenas grandes). Ele também tem melhor desempenho na redução de ruído na maioria das cenas, resultando em um processamento de imagem mais limpo e com menos imprecisões durante a geração.
Anyline, em combinação com o modelo Mistoline ControlNet, forma um fluxo de trabalho SDXL completo, maximizando o controle preciso e aproveitando os recursos generativos do modelo SDXL. Anyline também pode ser usado em fluxos de trabalho SD1.5 com ControlNet do SD1.5, embora geralmente tenha melhor desempenho na configuração Anyline+MistoLine dentro do fluxo de trabalho SDXL.
Nota: O resultado final é altamente dependente do modelo base utilizado. Selecione o modelo básico apropriado de acordo com suas necessidades.
Em breve!
Para usar Anyline como um plugin ComfyUI, você precisa primeiro instalar comfyui_controlnet_aux! Você pode seguir as instruções aqui: https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux?tab=readme-ov-file#installation
Depois de instalar o comfyui_controlnet_aux, siga estas etapas:
cd custom_nodes
git clone https://github.com/TheMistoAI/ComfyUI-Anyline.git
cd ComfyUI-Anyline
pip install -r requirements.txt
.pth no diretório especificado. Após a instalação, o pré-processador Anyline pode ser acessado no ComfyUI por meio de pesquisa ou clique com o botão direito. O fluxo de trabalho padrão usando Anyline+Mistoline em SDXL é o seguinte
Você pode baixar este JSON de fluxo de trabalho aqui: Fluxo de trabalho ComfyUI
Siga as instruções em Mikubill/sd-webui-controlnet#2907.
链接: https://pan.baidu.com/s/1ik11P_u1vK8mI4q33v0MTQ?pwd=v8f1
Versão: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 }
}
