Flux + Pulid + In-Context-LoRA，每张图像 2k 输出(Flux + Pulid + In-Context-LoRA, 2k out per image)

使用说明 工作流程介绍 功能 1. 使用 Flux + Pulid + In-Context-LoRA ，通过一张人脸照片进行参考，实现指定人物一致性输出。 流程 1. 模型加载 + Flux controlnet 高清 + 放大细节补充 。 . 完成4张图，每张图进行放大补充细节。 3. 放大补充细节过程，因为都有pulid模型参与，有参考图参与，所以最终输出结果图片，能够稳定相似。 参数调节说明1. 在单独的输入区里，可以自定义配置有：正提示词、负向提示词、相似度、高清强度、放大重绘强度、放大倍数等参数，一般通过调整这些参数即可。 2 . 提示词的模板包含整个图的描述，还有另外4张图片的详细描述。然后用标签[]来指定，要包含以下标签 [四面板] [左上] [右上] [BOTTOM-LEFT] [BOTTOM-RIGHT] 在每个标签下面，分别描述每张图的提示词即可。 3.还需要注意图片的位置是，在分割后的放大补充处理细节过程中，每个张图片的提示词，也需要一一对应进行配置。4.这个工作流我是在4090，24G显存环境下跑的，其他的还没试过。———— ———————— ————————– ———- 工作流程介绍特点 1.利用Flux + Pulid + In-Context-LoRA技术，通过参考面部照片实现指定角色的一致输出。流程1.模型加载+Flux ControlNet HD+放大添加细节。 2. 裁剪为四张图像，并对每张图像进行放大以添加细节。 3.在放大和添加细节的过程中，由于涉及到