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【closerAI ComfyUI】赋能美妆行业！AI美妆迁移新技术—CSD-MT，速度快效果好，秒速换妆让你秒见妆容效果，推荐！
大家好，我是Jimmy。comfyUI中实现人脸上妆的技术有很多啦，但效果都有局限性，今天介绍一个最新的节点，实现人物上妆，它的特点就是快，效果相对其它技术而言效好，不会改变人脸结构。
CSD-MT介绍
官方仓库地址：https://github.com/Snowfallingplum/CSD-MT
comfyUI节点地址：https://github.com/smthemex/ComfyUI_CSD_MT
CSD_MT是一种关于“不生成伪地面真值的无监督化妆传输的内容风格解耦”的方法。有以下特征：
- 该方法占用空间小，VRAM（或CPU）小，所有型号约200M（4个重量），最佳质量尺寸为256*256
- 这个方法所用4个模型加起来不到200M,所需显存或CPU可以忽略不记,当然,图片输出最佳质量是256*256.
作用就是实现妆容迁移
comfyUI CSD-MT安装方法：
按以上操作进行，对应模型已为大家准备好，会员直接在我们模型库中获取即可。
closerAI 美妆迁移+放大工作流
我们closerAI团队基于此搭建了一个AI上妆工作流，由于节点的训练集用的是低像素的，所以在图片输出最佳质量是256*256.分辨率太低，但我们可以用高清放大的节点来进行放大。这里可以用PMRF 或者 invSR。
工作流全貌如下：
工作流体验：
加载一张图：
加载一张参考图：
得出以下结果：
再测试多几个：
参考：
结果：
参考 ：
结果：
这个CSD-MT的技术不错，效果也不错，相对其它换妆技术，它高效，可以持续关注这个。大家看情况来选择吧。
以上是关于美妆迁移节点CSD-MT的介绍，同时基于此，closerAI团队制作的stable diffusion comfyUI 美妆迁移+放大工作流介绍，大家可以根据工作流思路进行尝试搭建。
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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