【closerAI ComfyUI】flux高效修手工作流！学会这招，没有修不好的手！简单易操作而且高效，建议收藏学习！

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【closerAI ComfyUI】flux高效修手工作流！学会这招，没有修不好的手！简单易操作而且高效，建议收藏学习！

大家好，我是Jimmy。在人像绘画中，flux模型虽然也会画手，也能准确理解手，但是很多基于flux的训练的模型，在画手方面还是有缺陷。如何解决呢？方法是有很多啦，但都要数次抽卡才能达到想要的效果。这期，我们打造一个高效的修手工作流，多重控制解决这个痛点。让comfyUI出图更精美。

以下工作流是基于flux生态提出的图像手部修复的工作流。

HandFixer一键手部修复 comfyUI节点介绍

项目地址：https://github.com/Xiangyu-CAS/HandFixer

这个项目针对AI生成人像图片存在大量手部缺陷的问题，使用了一种基于FLUX/FLUX-Fill修复手部畸形的工作流，对真人图像和动漫图像均有效，包括由DiT/SDXL/Midjourney生成的图片；支持diffusers、gradio、ComfyUI等。

节点安装方法

1、“将HandFixer下载到ComfyUI/custom_nodes/并安装所需程序。“下载HandFixer到ComfyUI/custom_nodes/并安装要求

put HandFixer to ComfyUI/custom_nodes/

2、确保模型组件已经下载。这是flux的基础要用到的模型了。大家确保下载好并放置正确的路径中。

closerAI flux fill修手工作流

以下是工作流全貌：

工作流思路：加载一张图，通过HandFixer自动判断手部位置形成遮罩，通过flux fill模型的重绘能力与提示词理解能力，结合正向提示词的引导，并结合修手LORA一起进行重绘，过程加入cache的加速节点。提高运行效率。

效果：速度快，效果好。很棒！

修手LORA：会员在模型型库自取。其它小伙伴可忽略。这个LORA主要起引导作用，减少抽卡，提高效率，不加入也没事。

以下是修复效果：左边是原图，右边是修复后。

以上是HandFixer修手项目的介绍与安装，以及基于它，closerAI团队制作的stable diffusion comfyUI closerAI开发的closerAI flux fill修手工作流介绍，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（查看原文）。

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