用於 ComfyUI 的 PuLID-Flux

PuLID-Flux ComfyUI 實作（Alpha 版本）

版本更新

V0.1.0：支援權重、start_at、end_at 的工作節點（attn_mask 不起作用）

筆記

此專案深受 cubiq/PuLID_ComfyUI 的啟發。它只是一個原型，在編碼器部分使用了一些方便的模型hacks 。我想在以更正式的方式重新實現模型之前測試模型的品質。為了獲得更好的結果，我推薦 Flux1-dev 的16bit或8bit GGUF模型版本（8e5m2 返回模糊背景）。在examples目錄中，您將找到一些基本的工作流程。

支持的通量模型：

32 位元/16 位元（~22GB VRAM）：模型、編碼器

8 位元 gguf (~12GB VRAM)：模型、編碼器

8 位元 FP8 e5m2 (~12GB VRAM)：模型、編碼器

8 位元 FP8 e4m3fn (~12GB VRAM)：模型、編碼器

夾子和 VAE（適用於所有型號）：夾子、vae

對於 GGUF 型號，您需要安裝 ComfyUI-GGUF

安裝

將此儲存庫安裝到ComfyUI/custom_nodes中

git clone https://github.com/balazik/ComfyUI-PuLID-Flux.git

將requirements.txt檔案中列出的所有套件安裝到執行ComfyUI 的Python 環境中。我不喜歡使用自動安裝腳本，因為我不喜歡腳本在我不知情的情況下安裝軟體。？
您需要提到的Flux.1-dev模型之一。將模型下載到ComfyUI/models/unet ，將剪輯和編碼器下載到ComfyUI/models/clip ，將 VAE 下載到ComfyUI/models/vae 。
PuLID Flux 預訓練模型位於ComfyUI/models/pulid/中。
EVA CLIP 是 EVA02-CLIP-L-14-336，應自動下載（將位於 Huggingface 目錄中）。如果由於某種原因自動下載失敗（並且您獲得face_analysis.py，在 self.models 異常中初始化斷言“檢測” ），請手動下載此 EVA-CLIP 模型，將檔案放入您的ComfyUI/models/clip並重新啟動ComfyUI 。
需要安裝facexlib依賴項，首次使用時下載模型。
最後，您需要 InsightFace 和 AntelopeV2，解壓縮的模型應放置在ComfyUI/models/insightface/models/antelopev2中。