Workflow RAW Detailer

🔧 NEURO HARMONY

목적: 이 워크플로우는 RAW_Photography LoRA, ControlNet 깊이 가이던스 및 여러 단계의 고해상도 업스케일링을 사용하여 초세밀한 RAW 스타일 이미지를 생성하도록 설계되었습니다.

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🧠 핵심 구성 요소:

1. 모델 및 LoRA

• UNET: flux_dev.safetensors (fp8)

• CLIP: clip_l.safetensors + t5xxl_fp16.safetensors

• LoRA: RAW_Photography.safetensors (100% 활성화) 모델 페이지: /model/1639720

• LoRA는 Power Lora Loader (rgthree) 노드를 통해 통합됩니다.

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2. 프롬프팅 및 디테일 강화

• BilboXPhotoPrompt를 사용하여 풍부한 사진 스타일 프롬프트를 생성합니다.

• 별도의 프롬프트 디테일러가 다음을 강화합니다:

  • 고주파 표면 질감,

  • 에지 및 윤곽 정의,

  • 자연스러운 그라디언트,

  • 깊이 및 가림 정보,

  • 사실적인 재질 반응,

  • 프레임링 클리어리티.

• FluxGuidance를 guidance: 3.5로 적용하여 의미적 조건부 강화를 수행합니다.

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3. ControlNet을 통한 깊이 가이던스

• 전처리기: 1280px 해상도의 MiDaS-DepthMapPreprocessor

• ControlNet: flux-depth-controlnet-v3.safetensors

• ControlNetApplyAdvanced를 통해 다음 설정으로 사용됩니다:

  • 강도: 0.6

  • 시작: 0.0

  • 종료: 0.618

이 설정은 안정적인 구조와 원근법을 보장합니다.

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4. DetailDaemon을 통한 디테일 향상

세 단계의 점진적 샘플링을 각각 DetailDaemonSamplerNode로 래핑하며, 다음 파라미터를 사용합니다:

• detail_amount: 0.62

• start/end: 1

• bias: 0.62

• smooth: true

샘플링은 SamplerCustomAdvanced 및 BasicScheduler 노드를 통해 karras/beta 스케줄링과 제어된 디노이징으로 처리됩니다.

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5. 고해상도 업스케일링

각 샘플링 단계 후, 이미지 해상도를 점진적으로 증가시키며 다음 업스케일링 모델을 사용합니다:

• 002_lightweightSR_DIV2K_s64w8_SwinIR-S_x2.pth

• 001_classicalSR_DIV2K_s48w8_SwinIR-M_x4.pth

• 1xSkinContrast-SuperUltraCompact.pth — 최종 피부 정리용

모든 업스케일링은 미세한 텍스처를 보존하고 아티팩트를 방지하기 위해 정밀하게 수행됩니다.

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📸 최종 처리 및 출력

• 결과는 Image Comparer (rgthree)의 "슬라이드" 모드로 비교됩니다.

• 중간 출력 및 최종 출력 모두 SaveImage로 저장됩니다.

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✅ 요약:

Flux_RAW_HIRes_V2는 사진적 사실성과 초세밀 디테일을 위해 최적화된 다단계 워크플로우입니다. 다음을 결합합니다:

• RAW 사진 LoRA,

• 점진적 DetailDaemon 정제,

• ControlNet 깊이 안정화,

• SwinIR 업스케일링 레이어,

• 강화된 의미적 조건부.

피부 디테일, 구조 및 텍스처의 정확도가 가장 중요한 초상화에 이상적입니다.