Ultra basic workflow | CivitAI metadata, upscaling, FaceDetailer (+indexing elements), inpainting, controlnet and token counter (SDXL/PONYV6/ILLUSTRIOUS/NOOBAI-XL/ANIMAGINEXL4/SD1.5) ComfyUi beginner friendly

세부 정보

모델 설명

이 워크플로우는 이제 제 과거의 노력들을 아카이브하는 데 더 적합합니다. 최근 업데이트된 버전을 찾고 계신다면, 이와 유사한 버전을 원하신다면 여기를 클릭하세요.

기본적으로 사용 중인 체크포인트에 맞는 파라미터(CFG, Sampler 등)를 입력하고 실행하기만 하면 됩니다. 파라미터는 KSamplerImage Saver에 연결되어 있어, 생성된 모든 데이터가 자동으로 이미지 메타데이터로 전달됩니다.

바이패스(ctlr + B) 노드를 실험해보세요: CFGZeroStar, rescaleCFG, FreeU_V2, SAG. 각 노드의 값을 설정하는 데 도움이 되는 설명이 제공됩니다.

ADetailer (FaceDetailer), 업스케일, 또는 ControlNet을 사용하려면 Fast Groups Bypasser (rgthree) 내의 Enable Group 버튼을 클릭하세요.

ComfyUI의 clips skip -2는 a1111에서의 1에 해당합니다. 클립 스킵을 0으로 설정하려면 단순히 해당 노드를 바이패스하세요.

SDXL 기반 체크포인트용 ControlNet 모델: https://huggingface.co/brad-twinkl/controlnet-union-sdxl-1.0-promax

3D 포즈: https://webapp.magicposer.com/

토큰 카운터는 ComfyUI의 제한으로 인해 최대 77개 토큰까지만 작동합니다.

1440p 해상도 디스플레이에서 최적의 성능을 발휘합니다. >:]
ComfyUI에 완전히 익숙하지 않으신 분들은 노드의 속성 내 이름을 확인하고 학습해 보세요. :)

이 모델로 만든 이미지

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