Flux-IP-Adapter-V2版本发布，效果实测！是惊喜还是意外？

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简介

XLAB团队发布了FLUX.1-dev模型的最新IP-Adapter V2版本。这是在之前IP-Adapter V1版本上的进一步升级。新版本的IP-Adapter模型在保持图像纵横比的同时，分别在512x512分辨率下训练了150k步，在1024x1024分辨率下训练了350k步。

官方提示：目前处于测试阶段。 我们不保证您会立即获得好结果，可能需要更多尝试才能获得结果。

使用方法

我们管理器安装或者更新他们的节点：https://github.com/XLabs-AI/x-flux-comfyui

然后我们下载clip-vit-large-patch14.safetensors和fux-ip-adapte模型。

clip-vit-large-patch14.safetensors：下载并放置目录 ComfyUI/models/clip_vision/ 下

下载地址为：https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14/tree/main

fux-ip-adapte：下载模型并放置目录 ComfyUI/models/xlabs/ipadapters/ 下

下载地址为：https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-ip-adapter/tree/mai

官方示例

一张图片参考+提示词：

两张图片参考+提示词：

效果实测

在模型下载地址里有工作流的下载链接，官方提供的默认工作流是融合了两张图的风格，我们先忽略一个，使用一张图进行参考

测试一：我这里参考一张金色的雕像+提示词：A street cat.权重 1

风格倒是参考了，只是提示词没体现，

我认为是权重太高了就调成 0.8 后才有效果

测试二：参考人物+提示词：holding an iconic starbucks cup ofcoffee，个人感觉参考的不太明显，一些首饰，衣服的质感都没参考到

测试三：参考两张图片+提示词：a man ，权重 0.8，不仅提示词没起作用，图一的风格也没参考

测试四：一张参考图+提示词：a man，权重 0.8，抽卡 5 次才得到一个比较接近的风格

权重 0.7 ，提示词换成：a car 。效果还行

总结

感觉效果一言难尽，出图非常不稳定，效果参差不齐时好时坏，提示词遵循效果也不好，在参考单张图片时有点效果，在参考两张图片时效果一般，不推荐使用。