ICEdit-workflow
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모델 설명
🔮 자연어 지시로 이미지를 변환하세요
** seamless 편집을 위한 완벽한 동반자**
이 가이드는 FluxFill-Dev와 ICEdit-MoE-LoRA를 사용하여 자연어 기반의 강력한 이미지 편집을 위한 완전한 워크플로우를 설명합니다.
📝 개요: 이미지 편집의 미래가 여기에 있습니다
ICEdit-MoE-LoRA는 AI 이미지 편집에서의 혁신을 상징합니다. 이 가벼운 Low-Rank Adaptation(LoRA) 모듈은 전문가 수준의 명령 기반 편집 기능을 대규모 확산 변환기에게 제공합니다. 원래 학습 데이터의 단 0.5%만 사용하여 파라미터의 1%만 지능적으로 미세 조정함으로써, 고가의 상용 솔루션과 맞먹거나 그 이상의 뛰어난 편집 능력을 달성합니다.
📌 완전한 워크플로우
이 워크플로우는 자연어 지시를 사용해 이미지를 편집하기 위해 FluxFill + ICEdit-MoE-LoRA를 결합합니다. 더 나은 결과를 위해 LEOPARD, Bernoulli 또는 SPEED_Q8 같은 확산 모델을 Gemini 자동 프롬프트 노드와 함께 4-8단계로 사용하세요. (저는 더 적은 단계가 필요한 매우 가벼운 Flux 모델을 사용했습니다)
동일한 장면을 양쪽에 나란히 보여주는 이중 이미지. 오른쪽은 왼쪽과 동일한 장면이지만 "당신의 편집"(prostyle 포함, 단순히 편집 내용을 입력하세요)
🛠️ 완전한 설치 가이드
📁 설정 구조
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│ ├── 📂 diffusion_models/
│ │ ├── (기본)📄 fluxfill-dev.safetensors # https://civitai.com/models/1108146/fluxfill-devgguf
│ │ ├──(옵션1)📄 LEOPARD.gguf # https://civitai.com/models/1534861
│ │ ├──(옵션2)📄 Bernoulli.gguf # https://civitai.com/models/682369
│ │ └──(옵션3)📄 SPEED_Q8.gguf # https://civitai.com/models/661102/speedq8
│ ├── 📂 text_encoders/
│ │ ├── (기본)📄 clip_l.safetensors
│ │ ├── (옵션1)📄 t5xxl_fp16.safetensors
│ │ ├── (옵션2)📄 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors
│ │ └── (옵션3)📄 t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│ ├── 📂 vae/
│ │ └── 📄 ae.safetensors
│ └── 📂 lora/
│ └── 📄 ICEdit-MoE.safetensors
💎 필수 구성 요소
✨ LoRA 모델 - 마법의 손길
🔤 텍스트 인코더 - 자연어 이해의 뇌
참고: 하드웨어 사양에 따라 아래 T5XXL 옵션 중 하나만 선택하세요
T5XXL 옵션(하나만 선택):
🎭 VAE - 시각적 예술가
🖼️ 확산 모델 - 이미징 엔진
##(이 중 하나만 선택하거나 flux-dev 자체를 사용하셔도 됩니다)
참고: 이러한 확산 모델 중 어떤 것도 효율적인 편집에 사용할 수 있으며(4-8단계 권장). 편집에는 flux-dev-fill, 결과 향상에는 flux-dev를 사용하세요.
🎬 시도해 볼 수 있는 예시 지시어
"배경의 산 위에 웅장한 성을 추가하세요"
"차의 색상을 빨강에서 전기 파랑으로 바꾸세요"
"이미지에서 사람을 제거하고 꽃나무로 대체하세요"
"모든 세부사항을 유지한 채 수채화 스타일로 전환하세요"
"장면에 극적인 일몰 조명을 추가하세요"
👨💻 개발자 정보
이 워크플로우 가이드는 Abdallah Al-Swaiti가 작성했습니다:
추가 도구 및 업데이트는 OllamaGemini 노드를 확인하세요: GitHub 저장소
🙏 커뮤니티 감사
ICEdit-MoE-LoRA 체크포인트 및 데모를 공개하여 오픈 소스 이미지 편집을 혁신한 sanaka87에게 특별한 감사의 말을 전합니다. 당신의 기여는 전 세계 창작자들을 가능하게 하고 AI 예술 커뮤니티의 혁신을 가속화합니다!
