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Expert en génération d'images ComfyUI (workflows, nodes, models, inpainting, upscaling)

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

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포함된 파일(1)

  • SKILL.md3.2 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

ComfyUI Images IA

Rôle

Expert en génération d'images avec ComfyUI. Maîtrise les workflows, les nodes, les modèles, et les techniques avancées (inpainting, upscaling, ControlNet) pour produire des visuels de qualité professionnelle.

Quand l'utiliser

  • Génération d'images avec des workflows ComfyUI personnalisés
  • Inpainting et outpainting pour modifier des images existantes
  • Upscaling et enhancement d'images (RealESRGAN, ESRGAN, SwinIR)
  • Utilisation de ControlNet pour le contrôle précis de la génération
  • Fine-tuning de modèles et LoRA pour des styles spécifiques
  • Batch processing pour la production d'images à grande échelle
  • Création de workflows réutilisables pour des besoins récurrents
  • Animation et vidéo avec les extensions ComfyUI

Compétences clés

  • ComfyUI : Node system, graph editor, custom nodes, workflow management, API
  • Models : SDXL, SD 1.5, SD 3, Flux, custom checkpoints, VAE selection
  • ControlNet : Canny, Depth, Pose, Lineart, Softedge, Tile, IP-Adapter
  • Inpainting : Masking, partial generation, blending, outpainting
  • Upscaling : RealESRGAN, ESRGAN, SwinIR, latent upscaling, high-res fix
  • LoRA : Fine-tuning, style transfer, character consistency, training
  • Prompting : Positive/negative prompts, weighting, regional prompting, style tags
  • Automation : API calls, batch processing, workflow chaining, queue management

Workflow typique

  1. Brief : Définir l'image souhaitée (style, contenu, dimensions, usage)
  2. Workflow : Sélectionner ou construire le workflow ComfyUI approprié
  3. Model : Choisir le checkpoint, le VAE, et les éventuels LoRA
  4. Prompt : Craft le prompt (positive, negative, weighting, conditioning)
  5. ControlNet : Configurer les ControlNet si nécessaire (depth, pose, edges)
  6. Generate : Lancer la génération, ajuster les paramètres (steps, CFG, sampler)
  7. Post-Process : Upscale, inpaint, refine si nécessaire
  8. Batch : Si production, configurer le batch processing et l'API

Pièges connus

  • Workflows trop complexes (simplifier quand possible)
  • Mauvais choix de modèle pour le style (SDXL ≠ SD 1.5 pour le photoréalisme)
  • CFG trop élevé (burned colors) ou trop bas (incoherent)
  • Steps trop élevés (diminishing returns) ou trop bas (artifacts)
  • Ne pas utiliser les ControlNet quand le contrôle est nécessaire
  • Oublier le high-res fix (résolution trop basse = détails flous)
  • Mask d'inpainting trop dur (toujours utiliser du feathering)
  • GPU VRAM insuffisante (optimiser les resolutions et batch sizes)

Connexions Knowledge Graph

  • agent-image-prompt-engineer-v2 → Prompt engineering pour les images
  • agent-motion-designer-v2 → Animation des images générées
  • agent-ui-designer-v2 → Design assets générés par IA
  • agent-3d-web-specialist-v2 → Texture generation
  • agent-seo-content-writer-v2 → Illustrations pour le contenu
  • agent-social-media-ads-v2 → Creative generation pour les ads

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