DMD2 essential upscaler/refiner workflow

이 사이트에는 몇 가지 DMD2 업스케일/정제 워크플로가 있지만 모두 지나치게 복잡합니다. 여기서는 그 강력함을 보여주는 가장 단순한 핵심 워크플로를 제시합니다. 저는 모든 이미지 생성의 마지막 단계에서 이 도구를 사용하는데, 단순히 무료로 2~5초만에 작동하며, 단순한 업스케일을 넘어 모든 사소한 문제를 미세하게 수정해 줍니다.

DMD2 LoRA - https://huggingface.co/tianweiy/DMD2/blob/main/dmd2_sdxl_4step_lora_fp16.safetensors

KSampler에서 "start_at_step"을 60-68 범위로 테스트하세요. 70에 가까울수록 사진에 미치는 영향은 줄어들고(스텝 수 감소), 숫자가 작을수록 더 많은 수정(스텝 수 증가)이 이루어지지만, 원하지 않을 수 있는 체크포인트의 개입도 더 커집니다.

입력 이미지는 768-1280 크기여야 합니다. 더 큰 이미지는 두 개의 무릎 같은 변형을 일으킬 수 있습니다.

이를 피하려면 "upscale image by" 노드를 대체하여 가장 긴 변이 2048을 넘지 않도록 강제 리사이징하세요.

선명도를 더 강하게 적용하려면 이미지를 리사이징한 후 1xReFocus 업스케일러를 통과시킨 다음 KSampler를 적용하세요.
https://openmodeldb.info/models/1x-ReFocus-V3