CNXL Compact

이 작업 흐름은 SDXL에 초점을 맞춘 ControlNet 기반으로, 사용 편의성을 위해 시각적으로 간결하고 단순화되었습니다.

이 작업 흐름은 CLIP L과 CLIP G를 사용하며, 대부분의 사용자들이 SDXL을 실제로 이렇게 사용해야 한다는 사실조차 인지하지 못합니다. 이는 이중 긍정 프롬프트 시스템입니다. 기술적으로 각 CLIP 모델에 서로 다른 프롬프트를 사용하는 것이 이상적이지만, 대부분의 사용자는 두 CLIP 모델에 동일한 프롬프트를 사용합니다. CLIP L은 키워드 처리에 일반적으로 더 우수하고, CLIP G는 자연어 처리에 더 뛰어나며, 두 모델 간에 다르게 프롬프트를 설정하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

이 작업 흐름은 Kohya Deep Shrink High Res Fix, 무한 LoRA 로더를 사용하며, 초기 설정부터 DMD2 가속 및 LCM 샘플링 설정을 최적화했습니다. Kohya High Res Fix는 일반적으로 block_number를 16-32에서 사용하는 것이 이상적이며, 나머지 설정은 그대로 두셔도 됩니다. 1024x1024 해상도에서도 사용 가능하지만, 이보다 더 높은 해상도에서 사용하는 것이 일반적입니다. 저는 1500x1500 해상도에서 사용할 때 이미지 품질이 현저히 향상되면서도 일관성을 유지하는 것을 발견했습니다. 원하는 결과를 얻지 못한다면 Kohya 또는 CLIP 모델 노드를 켜고 끄는 실험을 해보세요. 노드를 선택한 후 Ctrl+B를 누르면 됩니다.

기본적으로 부정 프롬프트는 최소화되어 있습니다. 이는 대부분의 사용자가 부정 프롬프트를 사용하지 않거나, 생성 시 항상 동일한 부정 프롬프트를 사용하기 때문에 공간 절약에 효과적인 해결책이라고 생각합니다. 또한 CFG 1은 부정 프롬프트를 무시합니다. "부정 프롬프트" 옆의 상자를 클릭하면 노드가 확장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다.

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필수 모델:

CLIP L: https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/clip_l.safetensors?download=true

CLIP G: https://huggingface.co/second-state/stable-diffusion-3.5-large-GGUF/resolve/main/clip_g.safetensors?download=true

DMD2 LoRAs:

FP32: https://huggingface.co/tianweiy/DMD2/resolve/main/dmd2_sdxl_4step_lora.safetensors?download=true

FP16: https://huggingface.co/tianweiy/DMD2/resolve/main/dmd2_sdxl_4step_lora_fp16.safetensors?download=true

SDXL ControlNet 모델:

/model/136070/controlnetxl-cnxl

권장 ControlNet 모델:

ControlNet Union: /model/136070?modelVersionId=655749

ControlNet Union ProMax: /model/136070?modelVersionId=655836