複数の役割を考慮した一貫性制御法
画像間で文字の特徴を統一するためには、以下のような技術を組み合わせる必要がある：
- プロンプトエンジニアリングプロンプトに詳細な特徴（例：髪の色／服のスタイル）を追加し、BREAKセパレーターで主要な特徴を強調する。
- シードロック: LanPaint KSamplerのランダムシード（Seedパラメータ）を固定することで、安定した生成スタイルが保証されます。
- 特徴抽出テキスト変換またはLoRAで文字の特徴を抽出し、追加条件として入力します。
- 階層処理衣服や顔など、部分ごとにマスクを作成し、同じパラメータを使って段階的に修復します。
ワークフロー例1) ベースとなるキャラクター画像を作成する 2) OpenPoseでマルチアングルのスケルトン画像を生成する 3) 各アングル画像に同じマスク領域を設定する 4) プロンプトに「同じキャラクターを異なるポーズで」のような説明を追加する 5) バッチ処理を実行する。テスト段階の一貫性を素早く確認するために低いステップ値を使用し、細かい生成に満足した後に30～50ステップに調整することをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。LanPaint：あらゆるモデルのためのComfyUI画像修復ワークフローについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 多角的なキャラクタライゼーションの一貫した復元を達成するには？
