ComfyUI ทุกเวลา

อะไรก็ได้

พรีโปรเซสเซอร์การตรวจจับเส้นที่รวดเร็ว แม่นยำ และละเอียด

Anyline เป็นตัวประมวลผลล่วงหน้าบรรทัด ControlNet ที่แยกขอบของวัตถุ รายละเอียดรูปภาพ และเนื้อหาข้อความจากรูปภาพส่วนใหญ่ได้อย่างแม่นยำ ผู้ใช้สามารถป้อนรูปภาพประเภทใดก็ได้เพื่อให้ได้ภาพวาดเส้นที่มีขอบที่ชัดเจน การรักษารายละเอียดที่เพียงพอ และข้อความที่มีความแม่นยำสูง ซึ่งจะถูกใช้เป็นอินพุตสำหรับการสร้างแบบมีเงื่อนไขใน Stable Diffusion

รายละเอียดทางเทคนิค

โมเดลและอัลกอริธึมที่ใช้ใน Anyline ขึ้นอยู่กับความพยายามเชิงนวัตกรรมที่เกิดจากรายงาน "โมเดลจิ๋วและมีประสิทธิภาพสำหรับการตรวจจับทั่วไปของ Edge (TEED)" (arXiv:2308.06468) ค่าที่ตั้งไว้ล่วงหน้าของ TEED ใน ComfyUI นั้นมาจากงานนี้เช่นกัน โดยถือเป็นอัลกอริธึมการมองเห็นที่ทรงพลัง (ปัจจุบัน TEED เป็นเทคโนโลยีที่ล้ำสมัย) สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม โปรดดูเอกสาร

เปรียบเทียบกับตัวประมวลผลก่อนการแยกบรรทัดอื่นๆ

Anyline ใช้ความละเอียดการประมวลผลที่ 1280px ดังนั้นการเปรียบเทียบจึงทำขึ้นที่ความละเอียดนี้ เมื่อเปรียบเทียบกับตัวประมวลผลล่วงหน้าบรรทัดอื่นๆ ที่ใช้กันทั่วไป Anyline มีข้อได้เปรียบอย่างมากในด้านความแม่นยำของรูปร่าง รายละเอียดของวัตถุ พื้นผิวของวัสดุ และการจดจำแบบอักษร (โดยเฉพาะในฉากขนาดใหญ่) นอกจากนี้ยังทำงานได้ดีขึ้นในการลดสัญญาณรบกวนในฉากส่วนใหญ่ ส่งผลให้การประมวลผลภาพที่สะอาดยิ่งขึ้นพร้อมความคลาดเคลื่อนน้อยลงในระหว่างการสร้าง

ภาพรวมผลกระทบ

Anyline เมื่อใช้ร่วมกับรุ่น Mistoline ControlNet จะทำให้เกิดเวิร์กโฟลว์ SDXL ที่สมบูรณ์ เพิ่มการควบคุมที่แม่นยำสูงสุด และใช้ความสามารถในการกำเนิดของรุ่น SDXL Anyline ยังสามารถใช้ในเวิร์กโฟลว์ SD1.5 ที่มี ControlNet ของ SD1.5 ได้ด้วย แม้ว่าโดยทั่วไปแล้วจะทำงานได้ดีกว่าในการตั้งค่า Anyline+MistoLine ภายในเวิร์กโฟลว์ SDXL

หมายเหตุ: ผลลัพธ์สุดท้ายจะขึ้นอยู่กับรุ่นพื้นฐานที่ใช้เป็นอย่างมาก โปรดเลือกรุ่นพื้นฐานที่เหมาะสมตามความต้องการของคุณ

วิดีโอสอน

เร็วๆ นี้!

การติดตั้ง

หากต้องการใช้ Anyline เป็นปลั๊กอิน ComfyUI คุณต้องติดตั้ง Comfyui_controlnet_aux ก่อน! คุณสามารถทำตามคำแนะนำได้ที่นี่: https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux?tab=readme-ov-file#installation

เมื่อคุณติดตั้ง Comfyui_controlnet_aux แล้ว ให้ทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

1. เปิดบรรทัดคำสั่ง IDE และ ComfyUI ของคุณ เพื่อให้แน่ใจว่าสภาพแวดล้อม Python ตรงกัน
2. นำทางไปยังไดเร็กทอรีโหนดที่กำหนดเอง:

    cd custom_nodes
   

3. โคลนที่เก็บหรือดาวน์โหลดที่เก็บนี้ด้วยตนเองและวางไว้ในไดเร็กทอรี ComfyUI/custom_nodes:

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

4. นำทางไปยังไดเร็กทอรีที่โคลน:

    cd ComfyUI-Anyline
   

5. ติดตั้งการพึ่งพา:

    pip install -r requirements.txt
   

6. โมเดลจะดาวน์โหลดโดยอัตโนมัติเมื่อมีการใช้งานครั้งแรก หากล้มเหลว ให้ดาวน์โหลดด้วยตนเองจาก HuggingFace Repo และวางไฟล์ .pth ในไดเร็กทอรีที่ระบุ

เวิร์กโฟลว์ ComfyUI

เมื่อทำการติดตั้ง คุณสามารถเข้าถึงตัวประมวลผลล่วงหน้า Anyline ได้ใน ComfyUI ผ่านการค้นหาหรือคลิกขวา ขั้นตอนการทำงานมาตรฐานที่ใช้ Anyline+Mistoline ใน SDXL มีดังต่อไปนี้

คุณสามารถดาวน์โหลด JSON เวิร์กโฟลว์นี้ได้ที่นี่: เวิร์กโฟลว์ ComfyUI

ใช้ใน A1111 sd-webui-controlnet

ปฏิบัติตามคำแนะนำใน Mikubill/sd-webui-controlnet#2907

ข้อจำกัดและการพัฒนาในอนาคต

• ทุกคนอาจประสบปัญหากับภาพที่แสดงความเบลอเหมือนกล้องหรือซอฟต์โฟกัส และอาจต้องมีการทำซ้ำตามความคิดเห็นของชุมชน
• นอกจากนี้เรายังวางแผนที่จะติดต่อผู้เขียน ComfyUI หรือผู้พัฒนา ComfyUI-Controlnet เพื่อรวม Anyline เข้ากับ ComfyUI เพื่อการใช้งานที่ง่ายขึ้นในอนาคต

中国（大陆地区）便捷下载地址 (MTEED.pth)：

链接：https://pan.baidu.com/s/1ik11P_u1vK8mI4q33v0MTQ?pwd=v8f1
เหตุผล:v8f1

การอ้างอิง

 @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 }
}