Fortgeschrittener LLM-Flux-Prompt

Dieser ComfyUI-Arbeitsablauf nutzt ein modulares, task-oriented architecture to generate highly cohesive and detailed prompts for CLIP-L and t5xxl models. Der Arbeitsablauf verwendet drei spezialisierte Large Language Models (Großes Sprachmodell) Module, in einer sequentiellen und interdependenten Weise orchestriert, um die Prompt-Erstellung zu straffen und zu optimieren.

Arbeitsablaufübersicht
Eingabeanalyse-Modul:

The workflow begins with a general-purPose Großes Sprachmodell responsible for parsing the input description.
Es extrahiert semantische Bedeutung, identifiziert wichtige visuelle und kontextuelle Elemente, und trennt die übergeordnete Absicht in zwei separate Pfade auf: CLIP-L Prompt and t5xxl Prompt generation.
CLIP-L-Prompt-Generator:

A second Großes Sprachmodell module processes the structured input from the analysis phase to generate a concise, schlüsselwortgetriebener CLIP-L-Prompt.
Dieses Modul priorisiert Kompaktheit und Relevanz, um eine optimale Kompatibilität mit dem CLIP-L-Modell sicherzustellen.
Die Ausgabe enthält Schlüsselkomponenten wie Hauptmotive, Kunststil, Einstellung, Beleuchtung, und Farbpalette in einem kommagetrennt Format (e.g., Porträt, fotorealistisch, Sonnenuntergang, warme Töne, detaillierte Schatten).
t5xxl Prompt Generator:

Parallel zum CLIP-L-Prozess, a third Großes Sprachmodell module produces a richly detailed, natural language description tailored for t5xxl.
Dieses Modul konzentriert sich darauf, bis zu 512 Token an beschreibendem Inhalt zu generieren, die Aspekte wie:
Betreffdetails (Erscheinung, Pose, Ausdruck, Kleidung).
Environmental Einstellungs (Uhrzeit, architektonische Besonderheiten, Requisiten).
Beleuchtung und Farbdynamik (Intensität, Kontrast, Harmonie).
Szenenkomposition (Vordergrund, mittelgrund, Hintergrundelemente).
Atmosphäre und Stimmung (emotionale und symbolische Nuancen).
Validierung und Synchronisierung:

Both outputs are validated for semantic and stylistic alignment to ensure consistency between the CLIP-L and t5xxl prompts.
Dieser Schritt stellt sicher, dass die generierten Prompts aufeinander abgestimmt sind und in nachgelagerten Bildgenerierungsaufgaben ein kohärentes Ergebnis liefern.

Hauptmerkmale
Hierarchisches Prompt-Engineering: Verwendet einen mehrstufigen, rollenspezifisches Design für Modularität und Präzision.
Aufgabenorientierter Arbeitsablauf: Trennt Schlüsselwortextraktion (CLIP-L) aus detaillierter Szenenbeschreibung (t5xxl) um für modellspezifische Stärken zu optimieren.
Intermodellausrichtung: Stellt sicher, dass beide Prompts semantisch und thematisch synchronisiert sind, um die Bildgenerierungstreue zu verbessern.
Skalierbarkeit: Die Architektur ist für zusätzliche Aufgaben anpassbar, wie das Feintuning von Ausgaben für bestimmte künstlerische Stile oder Domänen.