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ComfyUI Anyline

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任意线

快速、准确、详细的线检测预处理器

Anyline 是一个 ControlNet 行预处理器，可以从大多数图像中准确提取对象边缘、图像细节和文本内容。用户可以输入任何类型的图像，快速获得边缘清晰、细节保留充分、文本保真度高的线条图，然后作为稳定扩散条件生成的输入。

技术细节

Anyline 中使用的模型和算法基于“边缘检测泛化 (TEED) 的微型高效模型”论文 (arXiv:2308.06468) 的创新成果。 ComfyUI中的TEED预设也源于这项工作，标志着它是一种强大的视觉算法（TEED是目前最先进的）。欲了解更多详细信息，请参阅论文。

与其他线提取预处理器的比较

Anyline使用的处理分辨率为1280px，因此在此分辨率下进行比较。与其他常用的线条预处理器相比，Anyline 在轮廓精度、物体细节、材质纹理和字体识别（特别是在大场景中）方面具有显着的优势。它在大多数场景中的降噪方面也表现得更好，从而实现更清晰的图像处理，并在生成过程中减少不准确性。

效果概述

Anyline 与 Mistoline ControlNet 模型相结合，形成完整的 SDXL 工作流程，最大限度地提高精确控制并利用 SDXL 模型的生成能力。 Anyline 还可以与 SD1.5 的 ControlNet 一起用于 SD1.5 工作流程，尽管它通常在 SDXL 工作流程中的 Anyline+MistoLine 设置中表现更好。

注意：最终结果很大程度上取决于所使用的基础模型。请根据您的需求选择合适的底座型号。

视频教程

即将推出！

安装

要将 Anyline 作为 ComfyUI 插件使用，您需要先安装 comfyui_controlnet_aux！您可以按照此处的说明进行操作：https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux?tab=readme-ov-file#installation

安装 comfyui_controlnet_aux 后，请按照以下步骤操作：

打开 IDE 和 ComfyUI 命令行，确保 Python 环境匹配。
导航到自定义节点目录：
```
 cd custom_nodes
```
克隆存储库，或手动下载此存储库并将其放入 ComfyUI/custom_nodes 目录中：
```
 git clone https://github.com/TheMistoAI/ComfyUI-Anyline.git
```
导航到克隆的目录：
```
 cd ComfyUI-Anyline
```
安装依赖项：
```
 pip install -r requirements.txt
```
该模型将在首次使用时自动下载。如果失败，请从 HuggingFace Repo 手动下载并将.pth文件放在指定目录中。

ComfyUI工作流程

安装后，可以通过搜索或右键单击在 ComfyUI 中访问 Anyline 预处理器。 SDXL中使用Anyline+Mistoline的标准工作流程如下

您可以在此处下载此工作流程 JSON：ComfyUI Workflow

在 A1111 sd-webui-controlnet 中使用

按照 Mikubil/sd-webui-controlnet#2907 中的说明进行操作。

局限性和未来发展

Anyline 可能会遇到类似相机模糊或柔焦的图像遇到困难，并且可能需要根据社区反馈进行迭代。
我们还计划联系ComfyUI的作者或ComfyUI-Controlnet的开发者，将Anyline集成到ComfyUI中，以便将来更方便地使用。

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
提取码：v8f1

引文

 @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 }
}