Krita Upscale Detailer (Workflow)

Krita의 AI Diffusion 플러그인용 사용자 정의 워크플로. 보이는 캔버스에서 직접 작동합니다. 이미지 확대, 품질 향상, 원래 크기로 축소. 필요에 따라 연결만 해주면 일반적인 ComfyUI 워크플로로도 사용 가능합니다. 이 워크플로는 두 개의 그룹이 순차적으로 작동하므로, 이 아이디어의 일부를 다른 Comfy 워크플로에 사용하고 싶다면 Krita(내장 사용자 정의 워크플로)를 사용할 필요가 없습니다. 필요한 노드를 설치하려면 ComfyUI Manager를 추천합니다. 이 노드들은 일반적으로 Krita의 Comfy 백엔드 로컬 설치에는 포함되지 않습니다.

다음 추가 노드를 사용합니다: (Upscaler), (JKNodes), (WASNodes), (EasyUse), (CustomScripts) (수학용), [(RGthree) Downscale], 그리고 물론 Krita에 필요한 사용자 정의 노드.

장점은 무엇인가요? 이미지를 확대하지 않고도 눈 부분을 개선할 수 있는 더 나은 디테일. 이미 확대된 이미지에도 훌륭하게 작동합니다. 최소한 저의 경우 Krita 내장 확대 기능보다 더 나은 결과를 얻었습니다(내장 기능은 노이즈가 많음). 이미 존재하는 디테일을 파괴하지 않으면서요. 표준값은 실험을 통해 발견되었으며, 제 취향에 맞게 동작합니다. 적어도 이후 샤프닝이 필요하지 않습니다.

여러 번 실행할 경우 이미지가 과도하게 샤프하거나 어두워질 수 있습니다. 확대가 청크 단위로 진행되기 때문에, 이 현상을 보완하려면 설정을 조정하거나 포스트 프로세싱에서 보정하는 것이 좋습니다. 기본 'seam' 매개변수는 대부분의 경우 잘 작동하지만, 큰 확대 값에서는 청크 그림자 발생 가능성이 있습니다. 더 큰 확대 값은 미세한 디테일을 강조하는 데 더 효과적이며, 더 높은 스텝은 디테일을 부드럽게 만듭니다. 전반적으로 30-50%의 노이즈 제거가 가장 효과적이며, 이미지나 프롬프트에 따라 달라집니다. 결과는 소스 이미지와 매우 잘 혼합되며, 세밀한 제어를 위해 마스킹이 가능합니다.

일부 수정을 포함한 버전 V2를 추가했습니다. 변경 사항은 변경 로그를 참조하세요. V1은 단일 실행 'txt to img'에 여전히 좋고, V2는 기본값이 더 부드러우므로 'img to img'에 더 적합합니다.

참고: 색상, 채도, 밝기가 손실되는 문제가 있다면 다른 VAE를 사용하세요.