Flux.1 dev Hires Fix Workflow

Flux.1 dev Hires Fix 워크플로우는 Flux.1 dev 모델 전용으로 설계된 고해상도 복원 워크플로우입니다. 모델의 Flux.1 fp8 버전을 사용하는 것을 권장합니다. 이 모델은 unsloth–Meta-Llama-3.1-8B-Instruct를 통해 프롬프트 단어를 역추적하고, ultimator를 사용해 디테일을 향상시켜, 이 워크플로우를 효과적으로 실행하기 위해 별도의 프롬프트 단어를 입력할 필요가 없습니다.

1. 파라미터

1. 노이즈 제거 수준: 노이즈 제거 진폭은 약 0.4에서 0.6 사이로 설정하세요. 스타일을 변경하는 경우 더 높은 노이즈 제거 진폭이 필요합니다.

2. ControlNet 업스케일러 가중치: 0.8에서 1.0 사이로 설정하세요.

3. 확대 배수: 2배를 초과하지 마세요. 그렇지 않으면 많은 아티팩트(예: 격자 패턴)가 생성될 수 있습니다. 2배 이상으로 확대해야 하는 경우, HD 복원을 두 단계로 나누어 수행하세요. 첫 번째 HD 복원 결과를 두 번째의 입력으로 사용하세요.

2. 모델

다음 세 가지 모델이 필요합니다:

1. LLM 모델: 이는 대형 언어 모델 세트입니다. 첫 실행 시 자동으로 다운로드됩니다. 다운로드가 실패할 경우 수동으로 다운로드하여 ComfyUI/models/LLM/unsloth--Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 폴더에 저장하세요.

다운로드 링크: https://huggingface.co/unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct

2. Clip Vision: 이는 시각 작업용 CLIP 모델입니다. 모든 파일을 다운로드하여 ComfyUI/models/clip_vision/google--siglip-so400m-patch14-384 폴더에 저장하세요.

다운로드 링크: https://huggingface.co/google/siglip-so400m-patch14-384/tree/main

3. Joy Caption LoRA: 이는 캡셔닝용 LoRA 모델입니다. 모든 파일을 다운로드하여 ComfyUI/models/Joy_caption/cgrkzexw-599808 폴더에 저장하세요.

다운로드 링크: https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joy-caption-alpha-two

4. ControlNet HD 복원 모델: 이 모델을 다운로드한 후 이름을 Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler로 변경하고 models/controlnet/flux 폴더에 저장하세요.

다운로드 링크: https://huggingface.co/jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler/resolve/main/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true