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Guide étape par étape du Flux Fill Workflow

Flux Fill est un modèle puissant spécialement conçu pour la réparation d’images (inpainting) et l’extension d’images (outpainting). Ce tutoriel vous guidera à travers le processus complet, de l’installation à l’utilisation.

Flux Fill Workflow

Ce tutoriel est un guide détaillé basé sur le workflow officiel de ComfyUI. Adresse du tutoriel original officiel : exemples ComfyUI Flux

Introduction au modèle Flux Fill

Le modèle Flux Fill est principalement utilisé pour :

  • Réparation d’images : remplir les zones manquantes ou supprimées d’une image
  • Extension d’images : étendre de manière transparente les limites d’une image existante
  • Contrôle précis du contenu généré à l’aide de masques et de mots de prompt

Adresse du dépôt du modèle Flux Fill : Flux Fill

Préparation

1. Mettre à jour ComfyUI

Tout d’abord, assurez-vous que votre ComfyUI est mis à jour à la dernière version. Si vous ne savez pas comment mettre à jour et upgrader ComfyUI, veuillez vous référer à Comment mettre à jour et upgrader ComfyUI

2. Télécharger les modèles requis

Vous devez télécharger les fichiers de modèle suivants :

Nom du ModèleNom du FichierEmplacement d’InstallationLien de Téléchargement
CLIP Modelclip_l.safetensorsComfyUI/models/clipTélécharger
t5xxl_fp16.safetensorsComfyUI/models/clipTélécharger
Flux Fill Modelflux1-fill-dev.safetensorsComfyUI/models/unetFlux Fill Release

3. Télécharger les fichiers de workflow

Guide d’utilisation du workflow

Explication des nœuds du workflow

Le workflow inclut principalement les nœuds clés suivants :

  1. Nœud de Chargement de Modèle
  • UNETLoader: Charge le modèle Flux Fill
  • DualCLIPLoader: Charge le modèle d’encodage de texte CLIP
  • VAELoader: Charge le modèle VAE
  1. Nœud d’Encodage de Prompt
  • CLIPTextEncode (Positive): Encodage de prompt positif
  • CLIPTextEncode (Negative): Encodage de prompt négatif
  • FluxGuidance: Contrôle de la force de guidage spécifique à Flux
  1. Nœud de Traitement d’Image
  • LoadImage: Charge l’image à réparer et le masque
  • InpaintModelConditioning: Traite les conditions pour la réparation d’image
  • KSampler: Paramètres du sampler
  • VAEDecode: Convertit l’image latente en image visible
  • SaveImage: Sauvegarde l’image générée

Étapes d’utilisation

  1. Charger les Modèles

    • Sélectionnez flux1-fill-dev.safetensors dans UNETLoader
    • Chargez clip_l.safetensors et t5xxl_fp16.safetensors dans DualCLIPLoader
    • Chargez ae.safetensors dans VAELoader
  2. Préparer les Images et Masques

    • Chargez l’image que vous devez réparer dans le nœud LoadImage
    • L’image doit inclure des zones blanches comme masque pour la région de réparation
  3. Définir les Prompts

    • Entrez la description du contenu que vous souhaitez générer dans la boîte de prompt positif
    • Entrez la description du contenu que vous ne souhaitez pas voir apparaître dans la boîte de prompt négatif
    • Ajustez la force de guidage du prompt via le nœud FluxGuidance (valeur par défaut 30)
  4. Ajuster les Paramètres de Sampling Dans le nœud KSampler, définissez :

    • Steps: Recommandé 20-30 steps
    • CFG: Recommandé 7-8
    • Sampler: Recommandé euler
    • Scheduler: Recommandé normal
    • Denoise: Recommandé 1

Suggestions de Réglage des Paramètres

Voici quelques suggestions pratiques de réglage des paramètres :

  • Force de guidage du prompt (FluxGuidance) :

    • Plus la valeur est grande, plus le contenu généré est proche de la description du prompt
    • Plus la valeur est petite, plus le contenu généré est naturel
    • Plage recommandée : 20-40
  • Étapes de sampling (Steps) :

    • Plus il y a d’étapes, plus les détails sont riches, mais le temps de traitement est plus long
    • Plage recommandée : 20-30 steps
  • Force de débruitage (Denoise) :

    • 1.0 signifie une régénération complète
    • Des valeurs plus basses préserveront plus de caractéristiques de l’image originale

Solutions aux Problèmes Courants

  1. Résultats de Génération Insatisfaisants

    • Essayez d’ajuster la valeur de FluxGuidance
    • Augmentez les étapes de sampling
    • Optimisez les descriptions de prompt
  2. Bords Non Naturels

    • Assurez-vous que les bords du masque ont une transition floue appropriée
    • Ajustez la valeur de Denoise à 0.8-0.9
  3. VRAM Insuffisante

    • Réduisez les étapes de sampling
    • Diminuez la résolution de l’image
    • Utilisez une taille de lot plus petite

Techniques Avancées

  1. Techniques de Création de Masques

    • Utilisez des bords de pinceau doux
    • Élargissez légèrement la plage du masque
    • Considérez la continuité de l’environnement environnant
  2. Optimisation des Prompts

    • Fournissez des descriptions détaillées des caractéristiques visuelles de la zone cible
    • Incluez des informations sur le matériau, l’éclairage et d’autres détails
    • Utilisez des prompts négatifs pour éviter les éléments indésirables
  3. Recommandations de Combinaison de Paramètres

    • Scénarios réalistes : Étapes plus élevées (25-30), FluxGuidance plus faible (20-25)
    • Créations artistiques : Étapes plus basses (15-20), FluxGuidance plus élevée (35-40)

Exemples de Démonstration

Vous pouvez essayer les exemples suivants pour vous familiariser avec l’utilisation de Flux Fill :

  1. Réparation Simple
  • Prompt positif : un paysage naturel avec des arbres et des montagnes
  • FluxGuidance : 30
  • Steps : 20
  1. Remplissage Créatif
  • Prompt positif : forêt magique avec des champignons lumineux et des lumières féeriques
  • FluxGuidance : 35
  • Steps : 25

N’oubliez pas de sauvegarder vos combinaisons de paramètres satisfaisantes pour une utilisation future.