Flux Tweak Clip Detailers
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이 버전에 대해
모델 설명
CLIP 어텐션과 디테일러를 사용한 Flux
이것은 FLUX를 위한 내 현재 워크플로우로, CLIPAttentionMultiply 조정을 통해 프롬프트 준수성과 텍스트 품질을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이 값을 조정하면 이미지의 일관성을 프롬프트에 더 정확하게 맞출 수 있습니다. 일반적으로 이미지 품질을 향상시키지만, 실험이 핵심입니다— 때로는 예상치 못한 결과를 낼 수도 있습니다. 실험하며 즐겁게 사용하세요!
내부에서 일어나는 일은 무엇인가요?
QKV 설명 (쿼리 - 키 - 값):
Q(쿼리): 문장 내에서 토큰들이 서로에 미치는 영향의 강도를 결정합니다.
K(키): 입력 텍스트(단어 또는 하위 단어)의 토큰에 가중치를 할당합니다.
V(값): 입력 토큰에 적용되는 어텐션의 강도를 제어합니다.
추가 개선 사항
- 생성된 이미지의 특정 영역을 세밀하게 다듬고 향상시키기 위해, 다양한 신체 부위에 대한 디테일러를 포함했습니다. 이를 통해 더 정제되고 세부적인 결과물을 얻을 수 있습니다.
설정을 자유롭게 탐색하고 조정하며, 자신에게 가장 잘 맞는 방식을 찾아보세요!
커스텀 노드
Anything Everywhere? / https://github.com/chrisgoringe/cg-use-everywhere
Bookmark (rgthree) / https://github.com/rgthree/rgthree-comfy
FaceDetailer / https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack
Fast Groups Bypasser (rgthree) / https://github.com/rgthree/rgthree-comfy
Image Comparer (rgthree) / https://github.com/rgthree/rgthree-comfy
InjectLatentNoise+ / https://github.com/cubiq/ComfyUI_essentials
JWInteger / https://github.com/jamesWalker55/comfyui-various
Power Lora Loader (rgthree) / https://github.com/rgthree/rgthree-comfy
ProjectFilePathNode / https://github.com/MushroomFleet/DJZ-Nodes
SAMLoader / https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack
SaveImageWithMetaData / https://github.com/edelvarden/ComfyUI-ImageMetadataExtension
Seed Everywhere / https://github.com/chrisgoringe/cg-use-everywhere
UltimateSDUpscale / https://github.com/ssitu/ComfyUI_UltimateSDUpscale
UltralyticsDetectorProvider / https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Subpack
UnetLoaderGGUF / https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF
bbox
face, hand, person, fashion: https://huggingface.co/Bingsu/adetailer/tree/main
- 폴더: models/ultralytics/bbox/ 또는 models/adetailer
Eyes: /model/178518/eyeful-or-robust-eye-detection-for-adetailer-comfyui
- 폴더: models/ultralytics/bbox/ 또는 models/adetailer
Breasts: /model/138918/adetailer-after-detailer-female-breast-model
- 폴더: models/ultralytics/bbox/ 또는 models/adetailer
Private bits: https://huggingface.co/AunyMoons/loras-pack/tree/main
- 폴더: models/ultralytics/bbox/ 또는 models/adetailer
YOLO 모델 이해 및 선택 방법
파일명 규칙
버전 번호: 파일명의 숫자는 YOLO 모델의 버전을 나타냅니다 (예: YOLOv5, YOLOv8).
파일 유형: ".pt" 확장자는 PyTorch 파일을 의미하며, 사용 준비가 된 학습된 모델을 포함합니다.
모델 변형: 버전 번호 뒤에는 일반적으로 "s" 또는 "n"과 같은 문자가 오며, 이는 모델의 변형을 나타냅니다.
모델 변형 설명
작은("s") 변형:
속도와 정확도 사이의 균형을 최적화했습니다.
크기가 작고, 큰 버전보다 자원 소모가 적으면서도 우수한 성능을 발휘합니다.
중간 수준의 컴퓨팅 자원을 가진 환경에 적합합니다.
나노("n") 변형:
매우 제한된 컴퓨팅 환경을 위해 설계되었습니다.
속도와 효율을 우선시하여 작은 변형보다 더 빠릅니다.
더 빠른 성능을 위해 일부 정확도를 희생합니다.
적절한 모델 선택
"s"(작은): 속도와 정확도 사이의 좋은 트레이드오프가 필요한 경우에 이상적입니다. 중간 수준의 컴퓨팅 자원을 보유하고 있으며, 약간 더 큰 모델 크기를 감수할 수 있다면 이 버전을 사용하세요.
"n"(나노): 자원이 제한된 환경에서 속도와 효율이 절실한 경우에 최적입니다. 더 빠른 추론 시간을 우선시하고 정확도 감소를 감수할 수 있다면 이 버전을 선택하세요.
작은 버전과 나노 버전은 원본 YOLO 모델의 축소된 버전으로, 다양한 컴퓨팅 자원 수준에 맞게 조정되었습니다. 자신의 특정 사용 사례와 하드웨어 제약에 따라 적절한 변형을 선택하세요.
~~ Kiko!