Nicholas Quail - Image Engine (NQ - Image Engine)

여기에는 제 개인적인 NQ - 이미지 엔진 워크플로우가 나와 있습니다. 이 워크플로우는 기본적인 NQ – 텍스트 엔진 워크플로우와 함께 작동하며, 훌륭한 이미지 2 이미지 생성 프레임워크를 제공합니다. 온라인에서 자주 보는 아름다운 걸작 수준까지, 무작위의 기본 생성물에서 시작해 이를 완성하는 데 필요한 모든 것을 포함하고 있습니다. 사용법은 간단하고 초보자 친화적이며, 단순히 버튼을 클릭하기만 하면 마법이 펼쳐집니다.

이 워크플로우는 완벽하고 편리한 Img2Img 생성을 목표로 합니다. Text2Img 버전이 필요하다면, 제 다른 워크플로우인 NQ - 텍스트 엔진을 확인하세요: Nicholas Quail - Text Engine.

전체 워크플로우를 거치지 않고도 이미지를 미리 보고 다시 생성할 수 있습니다

제 워크플로우는 GitHub - Smirnov75/ComfyUI-mxToolkit: ComfyUI 커스텀 노드 키트에서 제공하는 훌륭한 중단점 체크포인트를 기반으로 구축되었습니다. 이를 통해 저해상도로 미리보기 이미지를 여러 번 생성/재생성할 수 있고, 그 후 고해상도/상세 버전을 생성/재생성하여 모든 버전을 비교하고 원하는 것만 저장할 수 있습니다. 기초 이미지가 망가진 상태에서 디테일러와 기타 요소들의 전체 프로세스를 완료하는 것은 의미가 없기 때문에, 이 방법은 모든 과정을 훨씬 쉽게 만듭니다. 저는 항상 사람들이 중단 노드를 사용하지 않고 완전한 워크플로우를 거치며 시간과 하드웨어를 낭비하는 이유를 이해할 수 없었습니다. 여기서는 이 모든 필요를 충족하는 완전한 설정을 제공합니다.

Img2Img & Control Net을 통한 Inpainting

모두 하나로 통합되어 있습니다. 이 워크플로우는 새로운 차별적 확산 방법을 사용하여 Comfy UI의 inpainting 기능에 존재하는 모든 문제를 해결합니다. Control Net을 포함하여 inpainting을 수행할 수 있으며, 이는 inpainting을 훨씬 더 정밀하게(아직도 마스킹된 영역만 수정) 만들어줍니다. 또는 Control Net 블록을 완전히 건너뛰고 원본 상태로 inpainting을 수행할 수도 있습니다. 물론 이 경우 결과는 더 무작위적이며 반드시 더 창의적이지는 않습니다. 하지만 특정 이미지에 맞게 Control Net 설정을 조정하면 inpainting 품질은 여전히 훨씬 우수해집니다.

모든 디테일러를 통합한 하나의 디테일러

현재 저는 ComfyUI Impact Pack과
ComfyUI Impact Subpack의 캐릭터/인물 디테일러를 1024 guide_size로 사용하고 있습니다. 이는 메모리 소모가 크지만 놀라운 결과를 만들어냅니다. 이 값을 낮추면 바디 디테일러의 품질이 떨어지지만, GPU가 이 높은 해상도를 처리하지 못한다면 512 또는 384로 낮추세요. 다른 업스케일러들과 마찬가지입니다. 제 접근 방식의 핵심은, 이렇게 하면 얼굴 디테일러나 기타 추가 디테일러를 거의 사용할 필요가 없다는 것입니다. 이미 훌륭한 품질을 제공합니다. 발가락이나 손가락이 추가로 생기는 경우, 단순히 재생성하거나 발/손 디테일러를 적용하면 됩니다. 이 디테일러들은 훌륭하게 작동하며, 그 이상은 필요 없습니다. 모든 미리보기 이미지에서 결과와 비교를 확인할 수 있습니다.

기본 잠재 공간 디테일러 (기본 디테일링만)

추가 캐릭터 디테일링 (1024 guide_size 사용 시 RTX5090에서 약 1분 소요)

워크플로우 내에 맞춤형 Danbooru 태그 리스트

편의를 위해 구성했습니다. 모든 태그는 Illustrious 모델과 테스트되어 즉시 사용 가능합니다. 저는 Danbooru 태그 목록을 열고, 가장 인기 있고 유용한 태그를 수작업으로 선정한 후, 모든 인기 있는 Illustrious 품종과 매우 잘 작동하는 자체 프롬프트 형식을 만들었습니다. 이는 Illustrious 논문 구조를 부분적으로 따르며, 논리에 기반합니다.

아티스트: (이름:1.6),
캐릭터: 이름, 시리즈,
얼굴: DANBOORU 얼굴 태그,
바디: DANBOORU 바디 태그,
복장: DANBOORU 복장 태그,
자세: DANBOORU 자세 태그,
구성: 풀 바디/어퍼 바디, 시청자 보기/DANBOORU 시점 태그,
배경: DANBOORU 배경 태그,
날씨, 조명 등,
품질 태그,

물론, 디테일에 대한 자연어로 설명을 추가하면 결과를 더욱 향상시킬 수 있습니다. 워크플로우에는 Danbooru에서 파생된 미리 구성된 유용한 태그 노트 필드가 포함되어 있습니다. Illustrious 모델이 정확히 이러한 태그로 학습되었기 때문에, 이 태그를 사용하면 생성 품질이 매우 우수합니다. 워크플로우 내의 이 노트 덕분에 외부를 확인할 필요 없이, 원하는 것을 생각하고 태그를 확인한 후 자신만의 세부 사항을 추가하고 생성하면 됩니다 :-)

요구 사항

현재 이 워크플로우는 Illustrious 모델 및 LoRA에 최적화되어 있지만, 이에 좌절하지 마세요. 이는 사용하려는 어떤 모델에도 완전히 적용 가능한 범용 워크플로우입니다. 단지 메인 및 디테일러 샘플러(K 샘플러)의 값을 모델/튜너 제작자가 제시한 값에 맞게 편집하면 모든 기능이 완벽하게 작동합니다.

물론 몇 가지 확장 프로그램을 다운로드해야 합니다. 많지 않습니다. 단지 두세 개의 팩만 필요합니다. Comfy_UI Manager를 사용하세요. 먼저 GitHub에서 설치한 후, 제 워크플로우를 열면 누락된 모든 노드를 자동으로 다운로드할 것을 제안합니다.

저는 몇 가지 모델/디텍터/디테일러를 추천하지만, 원하는 대로 바꿔 사용하셔도 됩니다:

모델:
WAI-NSFW-illustrious-SDXL - v14.0 | Illustrious Checkpoint | Civitai
- Illustrious의 놀라운 튜닝으로, 작동 방식과 유연성에 저는 완전히 놀랐습니다.

발:
ADetailer foot_yolov8x.pt - v2.0 | Other Other | Civitai
- 오래된 형식이지만 걱정하지 마세요. 안전하며 여전히 최고의 발 디테일러입니다.

눈:
Eye detection (Adetailer) - v1.0 | Stable Diffusion Detection | Civitai
- 눈을 위한 훌륭한 디테일러입니다. 이미지 구성에 따라 약간의 설정 조정이 필요할 수 있습니다. 그러나 제 강력한 AIO 캐릭터 디테일러 접근 방식을 사용하면 종종 필요하지 않습니다. 하지만 때때로 이 디테일러를 위에 추가로 적용하기도 합니다.

여성 생식기:
Better detailed pussy and anus - v3.0 | Illustrious LoRA | Civitai
- 생식기 디테일러의 우수한 세트로, NSFW 생성 시 제 강력한 AIO 캐릭터 디테일러 접근 방식을 사용하더라도 필요할 수 있습니다.

남성 생식기:
Cock and Ball Detection 2D edition (ADetailer) - v2.0 | Other Detection | Civitai
Cock and Ball Detection 2D edition (ADetailer) - v2.0 | Other Detection | Civitai
- 위와 마찬가지로, 남성용 NSFW 결과를 얻기 위해 필요합니다.