ComfyUI beginner friendly WAN VACE GGUF Cleaner & Tweaker Workflow by SarcasticTOFU

이것은 단일 WAN VACE GGUF 모델을 사용하여 기존 이미지를 정리하고 조정하는 매우 간단하고 ComfyUI 초보자 친화적인 WAN VACE Cleaner & Tweaker 워크플로우입니다. (이 워크플로우는 텍스트, 로고, 워터마크, 아티팩트 등의 객체 제거에 적합하며, 일반적인 inpainting 및 outpainting 워크플로우는 물체 추가나 편집에 유용합니다. 이 워크플로우를 약간 수정하면 동영상에서 객체를 제거하는 데도 사용할 수 있습니다. 다른 inpainting/outpaint/editing 방법이 필요하시면 제 CivitAI 프로필에서도 찾을 수 있습니다.) 필요한 WAN VACE 모델 파일을 다운로드하려면 Hugging Face 계정이 필요합니다(세부사항은 아래에 설명되어 있습니다). ComfyUI 매니저를 통해 ComfyUI에 GGUF 애드온을 설치하고, 정확한 파일을 올바른 위치에 배치해야 합니다. 또한 SD 1.5 + SDXL 1.0, SD 3.5, HiDream, QWEN Image 및 Flux용 저의 다른 워크플로우도 확인해 보세요.

사용 방법 -

#1. 먼저 원하는 WAN VACE GGUF 모델을 선택한 후 로드하세요.

#2. 그런 다음 "Load Masked Image"에 마스킹된 이미지를 로드하세요. (ComfyUI의 Mask Editor를 사용하려면 여기에 원본 이미지를 로드하여 마스킹할 수도 있습니다.)

#3. 이제 출력 해상도 설정을 조정할 수 있습니다(기본값은 초상화에 적합합니다).

#4. 그 후 "Cleanup Parameter"로 이동하여 출력을 위한 긍정적 및 부정적 프롬프트를 입력하세요. (기본값은 대부분의 경우에 적합합니다.)

#5. 마지막으로 실행 버튼을 눌러 생성하세요. 끝입니다.

** 선택적 보기 창을 통해 원본 언마스킹 이미지를 로드하여 정리 및 조정된 출력과 비교해 볼 수 있습니다.

즐겁게 사용하세요!

### 이 워크플로우를 사용하려면 Hugging Face에 로그인하여 해당 파일을 다운로드해야 합니다(또한 아카이브에 워크플로우 파일이 포함된 텍스트 파일도 제공했으며, 여기서 다른 워크플로우에 필요한 추가 다운로드 링크도 찾을 수 있습니다) -

# WAN VACE 체크포인트 다운로드 링크

https://huggingface.co/QuantStack/Wan2.1_14B_VACE-GGUF/resolve/main/Wan2.1_14B_VACE-Q3_K_S.gguf

# WAN 인코더 다운로드 링크

https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors

# WAN VAE 다운로드 링크

https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors