FLUX Modular WF (discontinued)
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모델 설명
업데이트 - 2025년 7월 20일
새 버전 v6.0이 오늘 출시되었습니다!
버전 6.0
새로운 Flux Modular WF v6.0은 Black Forest Labs의 FLUX Dev.1 모델을 기반으로 한 ComfyUI 워크플로우로, "스위스 군용 칼"처럼 작동합니다.
이 워크플로우는 두 가지 버전으로 제공됩니다:
BFL 원본 모델 파일을 사용하는 표준 모델 버전(
“Load Diffusion Model”노드에서weight_dtype를 fp8로 설정하면 24GB 미만의 VRAM을 가진 경우 메모리 사용량을 줄이고 “Out Of Memory” 오류를 방지할 수 있습니다);GGUF 양자화된 파일을 사용하여 GPU에 최적의 양자화 방식을 선택할 수 있는 GGUF 모델 버전.
“1”, “2”, “3” 키를 눌러 워크플로우의 주요 영역으로 빠르게 이동할 수 있습니다.
약 14개의 맞춤 노드가 필요하지만, 그 중 일부는 이미 ComfyUI에 설치되어 있을 수 있습니다. 저는 가능한 한 맞춤 노드의 수를 최소화하려 노력했지만, ComfyUI 핵심 노드만으로는 이 정도 복잡도의 워크플로우를 구현할 수 없습니다. 또한 정기적으로 업데이트되는 맞춤 노드만 사용하려고 합니다.
필요한 맞춤 노드(있다면)를 설치한 후, 워크플로우를 다음과 같이 구성해야 합니다:
워크플로우 프론트엔드 상단의 모든 “Load Image” 노드(주 이미지, 두 번째 이미지, 세 번째 이미지)에 이미지를 로드합니다(예: ComfyUI 표준 예제 이미지).
“Load diffusion model”, “DualCLIP Loader”, “Load VAE”, “Load Style Model”, “Load CLIP Vision” 또는 “Load Upscale model”을 모두 업데이트합니다. 초기 사용 시 워크플로우 내 “3”을 누르고 빨간색 “READ CAREFULLY!” 참고사항을 꼼꼼히 읽으세요!
INSTRUCTIONS 노트에는 이미 가지고 있지 않은 경우 필요한 모델 및 파일에 대한 모든 링크가 포함되어 있습니다.
이 워크플로우를 통해 Flux 모델을 다음과 같은 다양한 방식으로 사용할 수 있습니다:
표준 txt2img 또는 img2img 생성;
Inpaint/Outpaint (Flux Fill 사용);
표준 Kontext 워크플로우 (최대 3개의 다른 이미지 사용);
다중 이미지 Kontext 워크플로우 (로드된 단일 이미지에서 로드된 이미지와 일관된 4개의 이미지 생성);
Depth 또는 Canny;
Flux Redux (최대 3개의 다른 이미지 사용) - Redux는 “Flux basic wf”와 함께 작동합니다.
워크플로우에서 다양한 모듈을 사용할 수 있습니다:
Img2img 모듈: 텍스트 프롬프트 대신 이미지에서 생성할 수 있습니다;
HiRes Fix 모듈;
FaceDetailer 모듈: 얼굴이 포함된 이미지의 품질을 향상시킵니다;
Upscale 모듈(Ultimate SD Upscaler 사용 - 원하는 업스케일 모델을 선택할 수 있음) - 이 모듈을 사용하면 초상화 이미지의 피부 디테일을 향상시킬 수 있으며, Upscale 설정에서 “Skin enhancer”를 켜기만 하면 됩니다;
Overlay settings 모듈: 생성한 이미지에 사용된 주요 설정을 이미지 출력에 표시하여 생성 테스트에 매우 유용합니다;
메타데이터 포함 Saveimage 모듈: 최종 이미지를 PNG 파일에 모든 메타데이터와 함께 저장하며, CivitAI와 같은 사이트에 이미지를 업로드할 때 매우 유용합니다.
테스트를 위해 각 모듈의 출력 이미지를 저장할 수도 있습니다. “Save WF Images”에서 저장하고 싶은 항목을 활성화하세요.
이미지 생성을 시작하기 전에, 이미지 비교기(Image Comparer)에서 이미지 A와 이미지 B를 선택하는 것을 잊지 마세요!
워크플로우 설정(이미지 크기, 스텝, Flux 가이던스, 샘플러/스케줄러, 랜덤 또는 고정 시드, denoise, detail daemon, LoRAs, 배치 크기)을 모두 선택한 후 “Run”을 눌러 작품 생성을 시작할 수 있습니다!
Post Production 그룹은 항상 활성화되어 있으며, 포스트 프로덕션을 적용하지 않으려면 기본값을 그대로 두세요.
이전 버전: V5.0
원본 모델 파일 또는 GGUF 버전을 사용할 수 있습니다.
이미지 생성을 위한 두 가지 기본 워크플로우가 있습니다: 표준 FLUX 워크플로우(옵션으로 Detailer Daemon 노드 사용 가능)와 Super-FLUX 워크플로우(Olivio Sarikas의 워크플로우에서 영감을 받음). Super-FLUX 워크플로우는 전체 스텝을 세 개의 별개 샘플러 생성으로 나누어(각 샘플러 당 전체 스텝의 1/3) 이미지에 더 많은 디테일을 추가합니다(때로는 지나치게 많을 수도 있음!).
FLUX 도구는 모두 제공됩니다: Redux(IP-Adapter), Inpaint/Outpaint, Depth/Canny(ControlNets).
프롬프트 관리 기능이 매우 강력합니다: JoyCaption 2를 사용하여 이미지에 자동 캡션을 생성하고 상세한 프롬프트를 만들 수 있으며, ComfyUI 자체에서 실행되는 로컬 LLM이 프롬프트 생성을 도와줍니다. 최대 6개의 서로 다른 프롬프트를 저장하여 빠르고 쉽게 사용할 수 있고, 무엇보다도 가장 자주 사용하는 프롬프트를 이미지 데이터베이스로 만들 수 있습니다: 좋아하는 이미지를 특정 폴더에 저장하면, 해당 이미지를 프롬프트 데이터베이스로 사용할 수 있습니다. 원하는 이미지를 업로드하면, 사용한 프롬프트와 함께 저장된 모든 메타데이터가 다음 작업에 사용 가능합니다.
사용 가능한 모듈은 다음과 같습니다:
Latent Noise Injection - 이미지의 디테일을 향상시킵니다;
Expression Editor - 초상화 이미지의 피사체 표정을 수정합니다;
ADetailer - 손, 눈, 얼굴의 품질과 디테일을 향상시킵니다;
Ultimate SD Upscaler - 선호하는 업스케일 모델을 사용하여 이미지를 확대합니다;
Postprocess - 최종 이미지 트리트먼트: 채도, 대비, 선명도, 그레인 적용 및 LUT 적용.
이 워크플로우는 Python 3.11이 설치된 ComfyUI가 필요합니다. 최신 버전의 ComfyUI는 Python 3.12를 기반으로 하며, 일부 맞춤 노드가 3.12와 호환되지 않습니다. 저는 YouTube 채널에서 Python 3.12가 설치된 windows_portable ComfyUI를 사용하여 3.11로 되돌리기 위한 해결책을 제공합니다.
원본 FLUX Dev 모델을 사용할 때 메모리 부족 오류가 발생한다면, GGUF 버전 모델을 시도해 보세요: Q8은 원본과 거의 동일하며, Q6.K 또는 Q4.K는 좋은 대안입니다.
워크플로우를 이동하려면 다음 키를 사용하세요: “1”은 프론트엔드, “2”는 설명 메모와 다운로드 모델 링크, “3”은 백엔드(일반적으로 첫 사용 시에만 필요합니다).
워크플로우 사용 방법
워크플로우를 처음 업로드할 때 35개의 맞춤 노드를 설치해야 합니다(기존에 다른 워크플로우에서 일부를 사용했거나 이전 버전(v4.3 등)을 사용한 경우 제외).
한 번에 하나의 맞춤 노드만 설치하고, ComfyUI를 재시작하여 설치가 성공했는지 확인한 후 다음 노드를 설치하는 것을 추천합니다.
모든 맞춤 노드를 설치한 후, 모델 파일(unet, vae, gguf, clip, clipvision, stylemodel, upscale model, sam model, bbox detector, LUT 등)이 필요합니다. 워크플로우의 메모(“2” 키 누름)에 필요한 모든 다운로드 링크가 포함되어 있으며, ComfyUI Manager에 해당 파일이 없을 경우 사용할 수 있습니다(먼저 ComfyUI Manager에서 확인하세요!).
워크플로우를 실행하기 전에 마지막으로 해야 할 작업은 Input Images(주 및 보조) 및 Prompts & parameters DataBase 그룹에 이미지를 업로드하는 것입니다. 워크플로우를 실행하기 위해 원하는 이미지를 사용할 수 있지만, 해당 노드는 업로드된 이미지가 있어야 정상 작동합니다. 그렇지 않으면 워크플로우가 정지될 수 있습니다.
YouTube 채널의 워크플로우 비디오 가이드:
곧 추가 예정입니다...
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감사합니다,
Tenofas