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SDXLで、WaveSpeedとKoha HR fix、FreeUを併用する!@ComfyUI

きままさんの記事でWaveSpeedの効果について詳細に記事を作成されていました。
ここで、startの数値が重要ということで、0.2-0.3という数値が提案されています。

さてSDXLについてですが、Koha HR fixを使用されている方が多いかと思います。
ConfyUIのKoha HR fixとアップスケールについて:確かにForgeより効果が良い気がする!|shiba*2

私は、とりあえず使用していることが多いです。

先日、FreeUのカスタムノードの修正した記事を作成したのですが、FreeUの併用も問題なくできるようになってきました。
FreeUのカスタムノードを一部修正した話@ComfyUI|shiba*2

さて、WaveSpeedとKoha HR fix、FreeUを併用することでどういった変化がおきうるかという検証になります。

それぞれのスクリプトは以下にあります。これらをGPTに与えることで、おおまかな効果とか想定することが出来ると思います。

SDXLで高解像度での構図の破綻を軽減する

Comfy-WaveSpeed/fbcache_nodes.py at main · chengzeyi/Comfy-WaveSpeed

さて、実際に検証してみた内容は以下です

<検証条件>

CFG 5 Euler + normal  20Steps シード値固定

アニメ系 Illustrious

リアル系 illustrious

画像が小さいというところで比較しにくい部分があるかと思いますが、WaveSpeedのみだと画像の変化自体はそれほど大きくなく、背景描写が若干省かれる程度となっています。

FreeUのみの比較

これで見るとFreeUだと変化が小さめになっている影響でしょうか。数値が小さめなのも関連しているかもしれません。

Kyohaのダウンスケールを1.2ぐらいまで下げると人物の変化は少なくなります。

ダウンスケーリングは、解像度を低くして計算負荷を軽減しつつ、大局的な特徴を捉える手法で、ダウンスケーリング倍率を変えることで、画像生成のディテールと全体の構図に影響を与えるようです。これを低めにすると元の画像に近くなるという理屈のようです。

ただ、背景はどうしても変わってしまいますね。

<組み合わせ例>※参考

以下の設定で、元画像と比較しました。KyohaやFreeUを追加することで、追加しない場合と比較してスピードは低下しますが、通常生成よりは早いです。

FreeU + Kyoha + WaveSpeed
元画像

生成時間はサンプラーとスケジューラーの組み合わせと、WaveSpeedの効果の範囲によって影響しています。
WaveSpeedのEndを1.0にしていますが、あまり差を感じなかったのでそのようにしています。

少なくとも、WaveSpeedを使用すると高速化しますので、つけておいて損はしないと感じました。


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