High-quality Flux.1 ControlNet Union Pro Workflow

ControlNet Union Pro는 캐니, 타일, 깊이, 블러, 포즈, 그레이, 저화질의 7가지 기능을 제공합니다. 솔직히 말해, 캐니, 깊이, 포즈를 제외한 나머지 기능들은 크게 영향을 미치지 않는 것 같습니다. 현재 ControlNet의 가장 큰 문제는 생성된 이미지의 품질이 낮다는 점입니다. 종종 출력 결과가 완전히 인식할 수 없을 정도로 왜곡됩니다. 이 워크플로우는 이 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다.

해결 워크플로우:

1. 최종 가이던스 스텝 감소:

최종 가이던스 스텝을 0.6–0.8로 설정하세요. 샘플링의 마지막 단계에서 이전 가이던스를 기반으로 모델이 이미지를 자율적으로 보정할 수 있도록 합니다. 이를 통해 인식할 수 없는 출력을 개선할 수 있습니다.

2. Ultimator LoRA 모델 추가:

이미지 세부 사항을 향상시키기 위해 Ultimator LoRA 모델을 사용하세요.

3. 재생성 수행:

• 재생성 시 덴노이즈 강도를 0.4~0.6 사이로 유지하세요.

• 첫 번째 샘플링 결과를 손상된 이미지로 간주하고, Flux를 사용하여 복원하세요.

이 워크플로우를 따르면 고품질의 ControlNet 기반 출력을 얻을 수 있습니다. 결과는 제공된 예시 이미지를 참조하세요.

매개변수 권장사항:

1. ControlNet:

• 강도: 0.6–0.8

• 최종 가이던스 스텝: 0.6–0.8

2. 샘플링:

• 첫 번째 샘플링 CFG: 1.0

• 재샘플링 가이던스: 3.5

3. 해상도:

• 첫 번째 샘플링 크기는 1024를 초과하지 마세요.

• 출력을 2배 이상 확대하지 마세요.

모델:

1. ShrkLab Controlnet Union Pro：https://huggingface.co/Shakker-Labs/FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro/resolve/main/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true

2. Ultimator LoRA:

https://huggingface.co/manking/Flux.1_dev_ultimator_lora/resolve/main/FLUX-%C2%A0Ultimator-lora-enhanced_detail.safetensors?download=true

더 알아보기:

civitai：https://civitai.com/user/BorgesAI

bilibili：https://space.bilibili.com/402195818?spm_id_from=333.1007.0.0

Borges AI 지식베이스：홈페이지

웨이신: black_pear