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【closerAI ComfyUI】阿里团队又放大招，AI绘画又一重大突破，上下文微调文生图LORA，保持人物高度一致性与连贯性。大家好，我是Jimmy。正如我上面说到的，这个消息非常震撼，阿里出的这个上下文微调LORA模型，直接让我们能通过文本，来实现生图的人物一致性！并且图与图之间是有关联性的。也就是它能生产连环画面。这个作用的想象性很大，我们可以制作故事，电影画面，摄影集、字体设计、家装、PPT、夫妻档案、视觉识别等！这太疯狂了！In-Context LoRA微调文生图模型介绍
阿里团队推出In-Context LoRA微调文本到图像模型，以生成具有可自定义内在关系的图像集，可选地以另一个集合为条件，使其能够适应各种任务。这次开源提供了10个模型：情侣档案设计、电影故事板、字体设计、家装、肖像插图、人像摄影、PPT模板、沙尘暴视觉效果、视觉效果、视觉识别设计。
In-Context LoRA地址论文地址：https://ali-vilab.github.io/In-Context-LoRA-Page/模型下载地址：https://huggingface.co/ali-vilab/In-Context-LoRA
鼓励大家在抱脸上下载，但如果不能魔法，可上镜像站下载：https://hf-mirror.com/ali-vilab/In-Context-LoRA
In-Context LoRA使用方法使和方法：直接下载10个LORA，文件不大。每个172MB，总的大小1G多吧。直接下载就是了。
下载后放入。放到以下路径。
In-Context LoRA的体验首先打开我们搭建的工作流：closerAI iClora 上下文文生图工作流
工作流搭建思路，提供中文提示词输入，加入pulid flux测试换脸。加载in-context LoRA模型。因为有10个模型，我们抽几个测试。1、电影故事板 film-storyboard.safetensors输入以下提示词：
[MOVIE-SHOTS] In a vibrant festival, [SCENE-1] we find <Leo>, a shy boy, standing at the edge of a bustling carnival, eyes wide with awe at the colorful rides and laughter, [SCENE-2] transitioning to him reluctantly trying a daring game, his friends cheering him on, [SCENE-3] culminating in a triumphant moment as he wins a giant stuffed bear, his face beaming with pride as he holds it up for all to see.
中文翻译一下：
[电影镜头]在一个充满活力的节日，
[场景-1]我们发现<Leo>，一个害羞的男孩，站在一个繁华的狂欢节的边缘，眼睛睁得大大的，对五颜六色的游乐设施和笑声充满敬畏，
[场景-2]过渡到他不情愿地尝试一个大胆的游戏，他的朋友们为他欢呼，
[场景-3]在一个胜利的时刻达到高潮，因为他赢得了一个巨大的毛绒熊，他脸洋溢着骄傲，因为他把它举起来让所有人看到。
工作流生成以下结果：
[场景-1]我们发现<Leo>，一个害羞的男孩，站在一个繁华的狂欢节的边缘，眼睛睁得大大的，对五颜六色的游乐设施和笑声充满敬畏，
[场景-2]过渡到他不情愿地尝试一个大胆的游戏，他的朋友们为他欢呼，
[场景-3]在一个胜利的时刻达到高潮，因为他赢得了一个巨大的毛绒熊，他的脸上洋溢着骄傲，因为他把它举起来让所有人看到。
不错不错，贯与致，人物从表现上看是几乎一致的，不能说百分百，衣服背包都有。也很好地遵守提示词的内容来生图。
在生成以上结果时候，我就在想是否能接入pulid来控制人物的脸！于是我加入了pulid来测试。
测试结果可以看出，崩的。我觉得既然是分开10个模型，那它的微调重点是已经区分开的，于是，在换脸的话我还是用它的人像摄影微调的LORA吧。
输入提示词：
This [FOUR-PANEL] image illustrates a young artist's creative process in a bright and inspiring studio; [TOP-LEFT] she stands before a large canvas, brush in hand, adding vibrant colors to a partially completed painting, [TOP-RIGHT] she sits at a cluttered wooden table, sketching ideas in a notebook with various art supplies scattered around, [BOTTOM-LEFT] she takes a moment to step back and observe her work, adjusting her glasses thoughtfully, and [BOTTOM-RIGHT] she experiments with different textures by mixing paints directly on the palette, her focused expression showcasing her dedication to her craft.
输出结果如下：
可以看到，我打码了两张，因为崩了。不堪入目。
再测试下，
加入pulid后影响了生图质量。加入了其它LORA后它还是具有不稳定性
我们直接测试不加入的换脸的结果，因为我们测试了两次都影响了原来的质量，但有些画面是可以生成的，所以我们换个思路就是生图之后进行换脸即可。
看，这效果好了。非常棒！
以下我还测试了视觉识别LORA，因为lora太多，日后根据需要使用，大家可以下载来进行体验！
下图是视觉识别测试结果：
The pair of images showcases the joyful identity of a produce brand, [IMAGE1] showing a smiling pineapple graphic and the brand name “CloserAI” in a fun, casual font on a light aqua background; while [IMAGE2] translates the design onto a reusable shopping tote with the pineapple logo in black, held by a person in a market setting, emphasizing the brand’s approachable and eco-friendly vibe.
效果非常棒。建议大家体验使用。并构思项目落地。
以上是closerAI团队基于stable diffusion comfyUI 制作作的closerAI iClora 上下文文生图工作流介绍以及阿里推出的In-Context LoRA微调文生图模型的介绍，大家可以根据工作流思路进行尝试搭建和体验In-Context LoRA。
当然，也可以在我们closerAI会员站上获取对应的工作流。
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