【closerAI ComfyUI】重磅更新！FLUX复制能力再次提升！万物迁移效果史诗级加强！这波一定要接住，必须收藏学习起来

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【closerAI ComfyUI】重磅更新！FLUX复制能力再次提升！万物迁移效果史诗级加强！这波一定要接住，必须收藏学习起来！

大家好，我是Jimmy。围绕FLUX的复制能力再次增加，距离上次是阿里的ACE++的升级版赋能，这一次是模型的迭代更新，迭代更新模型包括：谷歌clip vision：谷歌/siglip 2-so 400 m-patch 16 -512。以及来自于ComfyUI-Advanced-Vision作者自己训练的Flex.1-alpha和flex1_redux模型。

由于是模型的增加，所以直接让原本flux的控制能力、风格参考能力增加。也就是我们四重控制FLUX万物迁移能力会再次增加，具体效果如何？我们先从节点安装说起。

ComfyUI-Advanced-Vision节点介绍

这是一个在Flex.1-alpha上从头开始训练的Redux适配器，也可与FLUX.1-dev结合使用。此适配器的主要优点是：

1、更好的视觉编码器：BFL的原始Redux使用siglip-so 400 m-patch 14 -384。此适配器使用siglip 2-so 400 m-patch 16 -512，这是更新的，分辨率增加到512 x512。这允许更好的图像质量和生成的图像中的更多细节。

2、Apache 2.0许可证：由于此视觉编码器是在Flex.1-alpha上从头开始训练的，因此可以在Apache 2.0许可证下进行许可。这意味着您可以将其用于商业目的，而不受任何限制。

仓库地址：https://github.com/ostris/ComfyUI-Advanced-Vision

如上图示，下载节点包，解压放置节点文件夹中，同时，下载谷歌最新版本的clip vision

模型地址：https://hf-mirror.com/ostris

大家在这个地址直接下载它的Flex.1-alpha.safetensors模型，放在ComfyUI/models/checkpoints/中。将flex1_redux_siglip2_512.safetensors文件放在ComfyUI/models/style_models/中的存储库中。

体验

我们对应在原来的工作流的基础上更新切换下模型。首先我们看它的风格参考能力，也就是复制能力啦。工作流如下:我们使用了它的Flex.1-alpha.safetensors模型和redux模型。

我们对比了一下，用原来的FLUX+redux的clip模型生图，和这次更新后的模型生图作对比。

结果如下：

以下是原来的FLUX+redux的生图结果。左边是上传的参考图，右边是参考生图结果。

以下是新版FLEX+FLEX redux和新版clip vision的生图结果：

结合起来看：中间是原图，左边是新版结果，右边是FLUX版结果。

从原图的人物服饰、构图、姿势，文字等，几乎保持一致性，也就是它的复制能力的确是加强了。在参考值为1的情况下，是完全能通过视觉来理解图片的。

结论很明显。真加强！

基于此，重新调整加强版后的四重控制万物迁移工作流。修改后的加强版的closerAI四重控制万物迁移加强版工作流如下图示：在redux部分改为更新后的视觉模型。

以下是演示：让右边的模特穿上左边的 西瓜汉服

换装后效果如下：

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最新版的closerAI四重控制万物迁移换装工作流体验地址：

https://www.runninghub.cn/ai-detail/1912298625798500353

注册地址：https://www.runninghub.cn/?utm_source=kol01-RH151

通过这个链接第一次注册送1000点，每日登录送100点

最后几句：

加强版的视觉模型，能提高flux的复制能力，让物体被再重绘出来更像参照物。建议大家下载并使用上。

以上是closerAI团队制作的stable diffusion comfyUI closerAI开发的closerAI 四重控制万物迁移工作流以及对比工作流的介绍，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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