이곳은 제가 이미지에 Chain Sampling을 사용할 때 거의 항상 사용하는 워크플로우입니다. ClownShark Sampler를 사용하고, 업스케일링도 ClownShark Sampler만으로 수행합니다.
사용이 매우 간단하며, V1용으로 단 4개의 커스텀 노드만 필요합니다.

V1용

https://github.com/pythongosssss/ComfyUI-Custom-Scripts

https://github.com/rgthree/rgthree-comfy

https://github.com/ClownsharkBatwing/RES4LYF

https://github.com/edelvarden/comfyui_image_metadata_extension

V2용 (이전 항목이 필요함)

https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack

https://github.com/yolain/ComfyUI-Easy-Use

https://github.com/jags111/efficiency-nodes-comfyui

https://github.com/chrisgoringe/cg-use-everywhere

https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Subpack

https://github.com/giriss/comfy-image-saver

https://github.com/alexopus/ComfyUI-Image-Saver

https://github.com/rcsaquino/comfyui-custom-nodes

V3용 (이전 항목이 필요함)

https://github.com/shiimizu/ComfyUI-TiledDiffusion

업스케일러용 Control Net 모델

https://huggingface.co/lllyasviel/sd_control_collection/blob/main/diffusers_xl_canny_full.safetensors

얼굴 디테일러에 대한 참고사항

얼굴 디테일러용으로 다른 모델과 VAE 로더를 추가했습니다. 동일한 모델과 내장 VAE를 사용하거나, 원하는 대로 변경할 수 있습니다.

얼굴 디테일에 사용한 VAE (어떤 이유에서인지 이 VAE가 더 나은 결과를 줍니다)

/model/1684460/illustrious-xl-v20

업스케일러에 대한 참고사항

여기서 업스케일 비율을 변경할 수 있습니다. 1.5 또는 원하는 값으로 변경할 수 있으며, 두 상자 모두에 a*1.5를 입력해야 작동합니다.

업스케일링이 너무 오래 걸리거나 OOM 오류가 발생할 경우, Tiled VAE 디코딩 값을 조정할 수 있습니다. 값이 작을수록 빨라지지만, 이미지 출력 결과가 달라질 수 있습니다.

샘플러 이름을 선형(예: Euler) 또는 다단계(예: Dpmpp_2m)로 변경할 수도 있습니다. 다른 샘플러로 변경할 경우 일반적으로 단계 수를 더 늘리고 다양한 스케줄러를 시도해야 합니다.

지수형(특히 res_5s)은 가장 느리지만, 제 의견으로는 더 나은 결과를 제공합니다.

step_to_run은 -1로 두세요. 이 값은 샘플러가 모든 단계를 수행하도록 의미합니다.

색상 매칭과 JPEG 제거 기능을 사용한 업스케일러 노드 연결이 매우 복잡해질 수 있으므로, 제가 실수한 부분이 있다면 알려주세요.