Midnight1111의 잠재 공간 + 픽셀 업스케일러 워크플로

ComfyUI 워크플로 // v12/28/24*
*이 워크플로는 2024년 12월 10일에 처음 공개되었으며, 최신 버전으로 업데이트되었습니다.

Midnight1111의 맞춤형 ComfyUI 워크플로는 SDXL을 사용하여 고품질의 세부적인 시각 이미지를 생성하는 데 최적화되어 있습니다. 이 고급 프로세스는 여러 노드를 활용해 이미지를 정교하게 향상시키며, 최대 약 66 메가픽셀까지 확장할 수 있습니다.

그림 1. 위대한 배경 속의 우아한 엘프 여성, Midnight1111 체크포인트 모델, 10752 × 6144, 84.6 MB

---

이 워크플로의 작동 방식:

1. 샘플러 // KSampler SDXL > SDXL 모델 타이틀링 ControlNet

프로세스는 기본적인 요소—프롬프트, 체크포인트, LoRA 로더—에서 시작됩니다. 이미지는 KSampler 노드에서 생성되며, CNet 모델 로더 노드에서 선택된 ControlNet Title SDXL Model Titled을 통해 추가로 정제됩니다.

• 노드 기능: ControlNet Tile SDXL 1.0 베이스 모델을 적용해 타이틀링 가이던스를 통해 빠르게 명확한 시작점을 생성합니다. CNet 모델은 Civitai에서 탐색해보세요.

• 결과: 프로세스의 나머지 부분을 위한 견고하고 스타일리시한 기본 이미지가 생성됩니다.

2. 프라임 준비 // 잠재 공간 업스케일/다운스케일/업스케일

이 단계는 이미지의 모든 세부 요소를 유연하고 정밀하게 조정할 수 있는 품질의 놀이터입니다.

이미지가 생성된 후, PixelKSampleUpscalerProvider를 사용해 잠재 공간 업스케일을 적용하고, 그 후 반복적 업스케일 (잠재 공간/픽셀 공간) 을 두 번 적용합니다. 이 과정 사이에는 🔍 CR 업스케일 이미지를 통해 다운스케일이 수행되고, 🔀 CR 잠재 공간을 통해 약간의 해상도 조정이 이루어집니다.

세부 정보를 추가하려면 단계를 늘리거나, 처리 속도를 빠르게 하려면 줄이거나 건너뛰어도 되며, 다음 단계로 넘어가기 전 이미지를 더욱 개선할 수 있습니다.

• 노드 기능: 잠재 공간 또는 픽셀 공간에서 반복적 업스케일을 수행하며 강도를 조절할 수 있습니다. 더 많은 세부 정보를 원하면 2로 설정하고, 가벼운 업스케일링을 원하면 1로 설정하세요.

• 결과: 다음 단계에 최적화된 원하는 해상도를 가진 균형 잡힌 이미지가 생성됩니다.

3. 디테일링된 잠재 공간 출력 // 디테일 향상 (피부, 손, 패션, 얼굴, 가슴, 눈)

이 단계에서는 이미지의 핵심 요소—피부, 패션, 손, 얼굴 및 기타 주요 부분—의 디테일을 정교하게 향상시킵니다. 이 특화된 노드들은 각 영역을 완벽한 선명도로 세밀하게 강화합니다. 또한 마지막에 미세한 이미지 대비 향상 노드가 적용됩니다.

• 노드 기능: 피부 질감, 의상, 얼굴 특징 등 이미지의 특정 영역을 강화합니다. 이 향상의 강도를 조절해 디테일 수준을 맞춤 설정하세요.

• 결과: 핵심 요소에 정밀하게 강화된 풍부한 디테일을 가진 이미지가 완성됩니다.

4. 픽셀 업스케일러 // 이미지 레벨 조정

이 단계에서는 그림자, 중간 톤, 하이라이트를 포함한 이미지의 톤 범위를 정밀하게 조정합니다. 이미지 레벨을 조정함으로써 전체 대비를 높이고 미세한 디테일을 드러내며, 이는 오랜 시간 동안 완성한 워크플로의 핵심 특징입니다.

• 노드 기능: 이미지의 톤 범위를 조정해 그림자, 중간 톤, 하이라이트를 향상하여 대비와 깊이를 높입니다.

• 결과: 선명한 디테일과 생생한 대비를 가진 완벽하게 균형 잡힌 이미지가 완성됩니다.

5. CPU 모델을 사용한 픽셀 업스케일링

마지막 단계는 픽셀 업스케일링 노드로, CPU 기반 모델을 사용해 이미지의 해상도를 더 정밀하게 확장하고 미세한 디테일을 끌어내어 전문가 수준의 완성도를 제공합니다.

• 노드 기능: 업스케일러 모델을 선택해 로드하고 이미지의 해상도 및 디테일을 정제합니다. 특정 모델에서 형상 오류가 발생하면, 실행 시 --use-split-cross-attention 명령을 사용하여 오류를 수정하세요.

• 결과: 픽셀 단위의 명확한 선명한 고해상도 이미지가 생성됩니다.

6. 워터마크 // 고급 메타 생성기 및 워터마크

마지막 단계에서는 이미지에 필수적인 메타데이터를 추가하고 워터마크를 적용하여 작업의 적절한 기록을 보장합니다.

• 노드 기능: 이미지에 메타데이터와 워터마크를 추가해 추적 및 기타 목적으로 사용할 수 있도록 합니다.

• 결과: 메타데이터와 워터마크가 적용된 완성된 이미지가 공유 또는 게시 준비 상태가 됩니다.

---

이 워크플로의 장점:

• 정밀성 및 디테일: 일반적인 개선에서 픽셀 단위의 정제까지 이미지의 특정 요소를 타겟으로 하는 모든 단계가 포함되어 있습니다.

• 고품질 출력: 업스케일링, 디테일 향상, 픽셀 단위 조정을 결합해 전문적이고 완성된 최종 제품을 보장합니다.

• 효율적이고 유연함: 각 노드는 특정 작업에 맞게 정교하게 설계되어 있어 효율성과 유연성을 동시에 제공하며, 항상 최고 품질의 이미지를 생성합니다.

예술가, 디자이너, 창작자에게 이상적인 이 워크플로는 모든 디테일에 대한 정밀한 제어와 함께 놀라운 전문 수준의 이미지를 제공합니다.

---

제작: Magnabos.co | 창의적 아티스트
RAMTHRUST 및 CHESHIRE_OS의 지원으로 가능함

2024년 12월 12일 수정 노트: 정확성을 위해 정보를 수정하고 추가 스크린샷을 포함했습니다.

2024년 12월 28일 업데이트 노트: 타이틀된 VAE 인코더 베타 버전이 완전한 릴리즈로 업그레이드되었습니다. 디테일러의 LoRA 로더 노드는 제거되었으며 불필요한 일부 노드는 생략되었지만 필요시 재활성화할 수 있습니다. 🔀 CR 잠재 공간 입력 스위처는 효율성을 높이기 위해 제거되었습니다. 또한, 본문은 이 변경 사항을 반영하여 업데이트되었으며, 연말 분위기를 더하기 위해 새해 테마 프롬프트를 추가했습니다.