Flux Kontext Zoom Out LoRA

수십 번의 실험을 거쳐 가장 안정적인 줌 아웃 결과를 제공하는 버전을 확정했습니다. 극단적, 대형, 중간 줌 레벨에 맞춰 별도의 LoRA를 학습시켜보았지만, 해당 모델들은 너무 예측 불가능했기 때문에 이 단일 "만능형" LoRA를 그대로 사용하기로 했습니다.

알려진 주의사항

1. 아웃 페인팅 아티팩트 – 일부 이미지에서 새로 생성된 영역에 거친/픽셀화된 가장자리가 나타납니다.

2. 인물 클로즈업 – 얼굴, 손, 또는 신체를 매우 좁게 잘라낸 경우 왜곡이 심하게 발생할 수 있습니다.

3. 정확한 줌 슬라이더 없음 – “10배 줌 아웃”과 같이 정확한 배율을 지시할 수 없습니다. 결과는 변동성이 크므로 실험을 통해 최적의 결과를 찾아보세요.

프롬프트 작성 방법
아래 기본 프롬프트를 사용하고, 확장된 프레임에 추가하고 싶은 요소를 붙이세요. 예시:

줌 아웃하면서 보이는 주제의 위치, 스케일, 외관을 정확히 동일하게 유지하세요. 캔버스를 모든 방향으로 균등하게 확장하고, 새로 생성된 모든 영역을 원래의 조명, 원근법, 사진 스타일과 일치하는 자연스러운 장면의 연장으로 채우세요.

타겟 잠재 이미지 크기를 소스 이미지 크기와 다르게 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 수직 이미지인 경우 수평 방향으로 확장하거나 줌 아웃을 적용할 수 있습니다. 예시 이미지를 참고하세요.

LoRA는 Nunchaku 워크플로우와도 호환됩니다.

이상입니다. 실제로 사용해보고, 어떤 결과가 나오는지 알려주세요!

이 LoRA는 fal.ai Flux Kontext LoRA 트레이너를 사용하여 70개 이상의 쌍, 학습률 0.0003, 3000스텝으로 학습되었습니다.