

Anyline
紹介 :
Anylineは、ControlNetのラインプリプロセッサです。ほとんどの画像からオブジェクトのエッジ、画像の詳細、テキストコンテンツを正確に抽出できます。「Tiny and Efficient Model for the Edge Detection Generalization (TEED)」論文の革新的な取り組みを基盤としており、最先端のビジュアルアルゴリズムの一つです。AnylineとMistoline ControlNetモデルを組み合わせることで、完全なSDXLワークフローが実現し、SDXLモデルの生成能力を最大限に活用した正確な制御が可能です。
ターゲットユーザー :
画像から線を抽出し、高品質な画像を生成する必要があるデザイナー、アーティスト、研究者にとってAnylineは最適です。高い精度とディテール維持能力により、画像生成と編集の分野で幅広い応用が期待できます。
使用シナリオ
デザイナーはAnylineを使用して複雑なシーンから線を抽出し、新しいアートワークを作成します。
研究者はAnylineを使用して画像分析を行い、画像から重要な情報を抽出します。
アーティストはAnylineを使用して現実世界のシーンを線画に変換し、ユニークなビジュアル作品を制作します。
製品特徴
画像から線を正確に抽出し、高品質な画像生成を支援します。
Mistoline ControlNetモデルと組み合わせることで、完全なSDXLワークフローが構築されます。
1280pxの解像度において、他のライン抽出プリプロセッサと比較して、輪郭の正確性、オブジェクトの詳細、素材の質感、フォント認識において顕著な優位性を示します。
ノイズを削減し、よりクリーンな画像処理を実現することで、生成過程における不正確さを低減します。
AnylineプラグインはComfyUIプラグインとして使用でき、簡単な手順でComfyUIに統合できます。
Anylineモデルは初回使用時に自動的にダウンロードされます。自動ダウンロードが失敗した場合は、手動でダウンロードできます。
使用チュートリアル
IDEとComfyUIコマンドラインを開き、Python環境が一致していることを確認します。
custom_nodesディレクトリに移動します: cd custom_nodes
リポジトリをクローンするか、手動でダウンロードしてComfyUI/custom_nodesディレクトリに配置します: git clone https://github.com/TheMistoAI/ComfyUI-Anyline.git
クローンしたディレクトリに移動します: cd ComfyUI-Anyline
依存関係をインストールします: pip install -r requirements.txt
モデルは初回使用時に自動的にダウンロードされます。自動ダウンロードが失敗した場合は、HuggingFace Repoから手動でダウンロードし、.pthファイルを指定されたディレクトリに配置してください。
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