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【closerAI ComfyUI】IC-Edit发布官方Lora，图像编辑可控性更稳定效果更好，图像编辑中小而精的解决方案！掂！
大家好，我是Jimmy。前面我们有介绍过一种新的图像编辑方法In-Context Edit，它仅使用0.5%的训练数据和1%的先前SOTA方法所需的参数来实现最先进的基于注释的编辑：
【closerAI ComfyUI】太棒了！超高速修图解决方案！IC-Edit+nunchaku应该是目前图像编辑领域最优解！冲
前面详细介绍过了，今天主要讲下它更新，这次更新基于comfyUI，推出了节点、Lora模型、以及官方示例工作流。
上次的工作流中，我们并没有使用ICEdit的MoE-Lora。因为它是混合专家模型，当成Lora来加载是会报错的。于是社区的大神制作了两个适用于comfyUI使用的Lora：https://huggingface.co/aha2023/average_MOE_ICEdit-MoE-LoRA/tree/main
一个适配flux版本，一个适配nunchaku flux版本。
我们基于配nunchaku flux版本的icedit lora搭建了nunchaku flux+IC Edit的工作流。速度是飞快，但需要一定的抽卡。但因为快，抽卡是绝对可以接受的。
昨天IC Edit推出了正式的comfyUI Lora: Normal LoRA
论文地址：https://river-zhang.github.io/ICEdit-gh-pages/
项目仓库：https://github.com/River-Zhang/ICEdit/tree/main
下载地址：https://huggingface.co/RiverZ/normal-lora/tree/main
大家下载这个LORA，并放置到comfyUI/models/loras中即可。
下载它的节点，在仓库中，把ICEF文件夹中的全部下载，然后放置在comfyUI/custom_nodes/中。
文件夹的结构如下：按照我下图一样放置。按照官方的结构是显示不出节点的（这是秋叶包尝试的，把其它两个文件放出来后就能正常加载它的节点，可能版本不同会有差异，大家尝试下就行）
然后，我们加载官方工作流：
官方推出的节点，简化了图像组合和蒙版的制作，不用使用它的节点也是可以的，直接把lora加载来使用即可。如下图示：
经过测试，ICEdit推出的LORA还不支持nunchaku。使用nunchaku连接这个Lora会报错。但
以下是使用ICEdit Normal LoRA 图像编辑的结果：
衣服改成黑色。
手里拿着西瓜。
改变衣服和头发颜色
衣服换成牛仔
本地算力不够怎么办？
如果本地设备算力不好的小伙伴，推荐使用线上comfyUI来运行体验：runninghub.cn
runninghub.cn超稳定动嘴P图体验地址：
https://www.runninghub.cn/ai-detail/1920694012196356098
注册地址：https://www.runninghub.cn/?utm_source=kol01-RH151
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最后几句：
无论是nunchaku版，还是官方版，效果都不错！是一个在图像编辑领域里小而精的解决方案！
以上就是IC EDIT更新的全部内容，以及closerAI团队制作的stable diffusion comfyUI closerAI搭建的nunchaku+IC EDIT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)。
以上，既然看到这里了，如果觉得不错，随手点个赞、在看、转发三连吧，如果想第一时间收到推送，也可以给我个星标⭐～谢谢你看我的文章，我们，下次再见。
>/ 作者：JimmyMo
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通过网盘分享的文件：ICEF_workflow (1).json等2个文件
链接: https://pan.baidu.com/s/1aPUvXI5Vh4EprlOeS80Rmw 提取码: 7cdj
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下面链接中，有节点，有LORA模型：
通过网盘分享的文件：icedit
链接: https://pan.baidu.com/s/1jzmYSzRyjvxF2vXXKfqtOg 提取码: rrqu
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