Basic Modular Workflow
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이 버전에 대해
모델 설명
기본 모듈식 워크플로우
초보자 및 중급자용. 모든 SDXL 체크포인트에 적합합니다.
잠시 이걸 놔두고 제가 사용하는 워크플로우를 사이트에 올립니다. 몇 가지 다른 기능을 더 추가하려 했지만, 다음 기회에 하겠습니다.
해당 게시물의 애니메이션 이미지 참고: 업스케일러로 4xUltraSharp를 사용했고, 얼굴 디테일러로는 다음을 사용했습니다. /model/1076050/adetailer-anime-girl-face-segmentation
그러나 더 나은 업스케일을 원한다면 애니메이션용으로 다른 워크플로우를 사용하는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 흐름에 두 번째 ksampler를 추가하세요.
일반 정보
각 단계를 토글할 수 있는 모듈식 흐름
- 빠른 실험을 위해 설계되었습니다! 다양한 조합을 시도하고 출력물을 다시 불러오세요.
(대부분) 중앙 집중형 설정
- 체크포인트 및 프롬프트를 상하 두 줄로 분리하여 구성했습니다.
각 줄은 두 개의 다른 체크포인트용 프롬프트를 포함합니다.
- 유사한 프롬프트를 요구하는 체크포인트를 사용하세요 (예: 동일한 체크포인트의 서로 다른 버전들).
색상으로 구분
보라색 또는 파란색 요소는 변경할 가능성이 있는 부분입니다.
나머지는 일반적으로 무시해도 되는 부분입니다.
-
- 활성화된 LoRA의 트리거 단어가 프롬프트에 자동 추가됩니다. 관리자에서 항상 확인하세요!
프롬프트 내 와일드카드
간결함을 위해 "comfyui-easy-use"의 노드를 사용합니다. impact를 이미 사용 중이라면 죄송합니다.
이 노드는 프롬프트 내
{random|items}형식도 지원합니다.[comfy 위치]\custom_nodes\comfyui-easy-use\wildcards
선택적 구성 요소 및 다운로드
아래 모델 관리자 선택 항목을 참조하여 앱 내에서 설치할 수 있는 항목을 확인하세요.
수동 설치 시:
체크포인트는
[comfy 위치]\checkpoints에 저장LoRA는
[comfy 위치]\models\loras에 저장별도로 명시되지 않는 한 위 경로 사용
통합 솔루션. 기능은 페이지 참조
[comfy 위치]\models\controlnet\controlnet-union-sdxl-1.0로 저장
FaceID에 필요
설치 방법은 링크 참조
다음 파일 다운로드
ip-adapter-plus_sdxl_vit-h.safetensors
ip-adapter-faceid-plusv2_sdxl.bin
CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K.safetensors
ip-adapter-faceid-plusv2_sdxl_lora.safetensors
스텝 수를 줄이기 위한 선택적 LoRA
가중치를 낮춰 이미지에 미치는 효과를 조절 가능
얼굴이 매우 유사해질 수 있지만 베이스 이미지 생성에 잘 작동함
- 개인 취향. 가중치는 2-3 사이로 설정
- 개인 취향. 가중치를 최대 6까지 올리세요
개인 취향. 제가 시도한 업스케일러 중 가장 선호합니다.
[comfy 위치]\models\upscale_models에 저장
개인 취향. 눈 외에도 얼굴을 유지하고 싶을 때 사용합니다.
[comfy 위치]\models\ultralytics\bbox로 저장
- 개인 취향이지만 효과가 거의 없습니다. 종종 필름 그레인과 함께 사용됩니다.
모델 관리자 내
ip-adapter-faceid-plusv2_sdxl.bin
DMD2 LoRA (4steps/fp16)
ip-adapter-plus_sdxl_vit-h.safetensors
CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K.safetensors
ip-adapter-faceid-plusv2_sdxl_lora.safetensors