✨ 모듈식 다중 패스 개선 워크플로우

이 워크플로우는 명확성, 유연성 및 반복을 위해 설계되었습니다. 전체 그래프는 모든 선이 명확하게 배치되고 색상으로 구분되어, 복잡한 연결 없이 쉽게 추적할 수 있습니다. 안내를 위해 곳곳에 설명 노트가 배치되어 있으며, 다섯 개의 단축키를 통해 핵심 패널에 즉시 접근할 수 있습니다: 1 = 제어 패널, 2 = 갤러리, 3 = 긍정적 프롬프트, 4 = 후처리, 5 = 문서. 가벼운 Pass 1 테스트부터 얼굴 교체, 디테일러, 표정 편집 및 라벨링이 포함된 전체 다중 패스 개선까지, 모든 단계는 단일 제어 패널 그룹에서 켜거나 끌 수 있습니다.

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🎯 왜 두 개의 패스인가요?

애니메이션 학습 모델은 사진 학습 모델보다 프롬프트에 훨씬 더 잘 반응합니다.
그들은 더 다양한 이미지를 생성하고, 태그를 더 신뢰할 수 있게 따르며, 창의적 제어력을 크게 향상시킵니다 — 그러나 진정한 사실성을 제공할 수는 없습니다.

사진 학습 모델은 피델리티와 사실성에 뛰어나지만, 프롬프트로 제어하기 어렵고 범위가 상대적으로 좁습니다.

⚡ 두 개의 패스 워크플로우는 이 간극을 메꿔줍니다:

• Pass 1 → 창의성, 다양성, 프롬프트 반응성을 위해 애니메이션 스타일 모델을 사용합니다.

• Pass 2 → Pass 1 결과를 실제 사진처럼 보이는 모델로 다시 렌더링합니다.

  • IPAdapter + 낮은 노이즈 제거로 신원과 구성이 보존됩니다.

  • 얼굴 디테일러, 업스케일러, 교체 기능이 사실성을 강화합니다.

✨ 추가 유연성:

• 좋은 사실성 모델로 시작한다면, Pass 1만 실행할 수 있습니다.

  • Adds, FreSca 및 얼굴 도구는 안정성, 조명, 디테일을 여전히 향상시킵니다.

  • Pass 2는 선택 사항입니다 — 사실성 모델이 이미 충분히 강력할 때는 건너뛰세요.

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⚡ 워크플로우 제어 패널 개요

이 워크플로우는 모든 핵심 결정을 한 곳에 집중한 단일 제어 패널 그룹으로 운영됩니다. 목표는 노드를 다시 연결하거나 찾는 수고 없이 아이디어를 탐색하고 렌더링을 반복하며, 다중 패스 개선으로 확장할 수 있도록 하는 것입니다.

이 패널은 단순히 그룹을 켜고 끄는 것을 넘어서, 모델, 샘플러, LoRA, 프롬프트, 참조 이미지 및 후처리에 대한 완전한 제어를 제공합니다.

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🎛️ 모델 및 샘플러 제어

Pass 1과 Pass 2 모두에서 다음을 설정할 수 있습니다:

• 모델 체크포인트 (각 패스별 별도 설정)

• 샘플러 (예: DPM++, Euler 등)

• 스케줄러 (Karras, Simple 등)

• 스텝 (렌더당 반복 횟수)

• CFG (가이던스 강도)

• 노이즈 제거 강도 (패스가 조건에 얼마나 가까이 따르는지)

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➕ Adds 강도 제어

Adds 섹션은 동일한 모델을 사용하여 구조와 다양성을 개선하기 위해 추가적인 저노이즈 패스를 실행합니다.

• 강도 = 1일 때, 0.16과 0.8 노이즈 제거로 두 번의 패스를 실행합니다.

• 숫자를 늘리면 두 노이즈 값이 비례하여 증가합니다.

• 이를 통해 기본 Pass 1 렌더링 후 추가로 삽입할 형태 및 다양성의 양을 정밀하게 조절할 수 있습니다.

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🖼️ 참조 이미지

• 제어 패널에 단일 참조 이미지 선택기가 있습니다.

• ControlNet 및 RemBG 기능을 활성화하려면 필요합니다.

• InPaint Fix 토글과 함께 원활하게 작동합니다.

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🎨 LoRA 통합

• 간단한 LoRA 관리를 위해 EasyLoraStack을 사용합니다.

  • 기본값으로 3개의 슬롯이 제공되며 확장 가능합니다.

• 연결되지 않은 Easy Load LoRA 노드도 존재합니다.

  • 마우스 우클릭 → LoRA 정보 보기 → LoRA가 인식하는 모든 트리거 태그를 표시합니다.

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✍️ 프롬프트 및 시드 관리

• 긍정적 프롬프트는 제어 패널에 직접 있습니다.

• 시드는 여기서 설정되며 워크플로우 전반에 걸쳐 일관성을 위해 전달됩니다.

  • 기본적으로 고정되어 설계되었습니다.

  • 다양성을 원할 경우 시드 노드에 “수동 무작위 시드” 버튼이 있습니다.

  • 고정 시드를 사용하면, 단계적으로 패스를 추가할 수 있습니다 — 기본 이미지가 마음에 들 때까지 Pass 1을 반복한 후, Pass 2와 디테일러를 활성화하여 향상시키세요.

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👤 얼굴 관련 제어

• 신원 소스 모델을 선택할 수 있는 얼굴 모델 선택기.

• 실제 참조 이미지를 사용해 교체를 유도할 수 있는 얼굴 이미지 입력.

• Face Detailer가 원본 Pass 2 이미지에 적용될지, 아니면 Pass 2 얼굴 교체 이미지에 적용될지 결정하는 토글.

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🖼️ 갤러리 추가 기능

갤러리는 빠른 검토 및 제어를 위해 설계되었습니다:

• 시드 → 재생산 또는 반복을 위해 명확히 표시됩니다.

• 얼굴 인덱스 → 교체에 사용할 감지된 얼굴을 선택할 수 있습니다.

  • 0 = 가장 큰 얼굴

  • 숫자가 높아질수록 프레임 내에서 점점 더 작은 얼굴이 됩니다.

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🌀 FreSca (예정된 추가 기능)

• 곧 FreSca 빈도 스케일링 제어가 추가됩니다.

• 이를 통해 전역 구조와 텍스처 디테일을 별도로 미세 조정하여 프롬프트를 다시 쓰지 않고도 스타일 제어의 또 하나의 계층을 제공합니다.

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🎭 후처리 (단축키 4)

워크플로우의 마지막 단계에서, 후처리 블록이 활성화된 패스(Pass 1 또는 Pass 2)에 최종 처리를 적용합니다:

• 표정 편집기 → 얼굴 표정을 조정합니다.

• 캡션 / 라벨 → 사용자 정의 텍스트가 들어 있는 검은색 바를 이미지에 추가합니다. 주석, 데이터셋 준비, 또는 반복 추적에 유용합니다.

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📋 전체 워크플로우 (모든 기능 활성화)

1. 참조 이미지 입력

   • ControlNet 및 RemBG에 입력 (InPaint Fix와 함께 사용).

2. ControlNet 조건부 설정 (참조 이미지 기반).

3. RemBG 처리 (배경 제거 / 인페인팅).

4. Pass 1 – 기본 렌더링 (선택한 샘플러/스케줄러/스텝/CFG/denoise로 모델 렌더링).

5. Pass 1 Adds (두 개의 저노이즈 개선).

6. Pass 1 얼굴 형태 (InsightFace / Face Shaper).

7. Pass 1 얼굴 교체 (얼굴 이미지 또는 얼굴 모델 기반).

8. Pass 1 업스케일/다운스케일 개선.

9. Pass 1 얼굴 교체 + 업스케일/다운스케일.

10. Pass 2 – 모델 렌더링 (IPAdapter FaceID, 낮은 노이즈 제거).

11. Pass 2 얼굴 교체.

12. Pass 2 얼굴 디테일러.

13. Pass 2 업스케일/다운스케일 개선.

14. Pass 2 얼굴 교체 + 업스케일/다운스케일.

15. Pass 2 얼굴 디테일러 + 업스케일/다운스케일.

16. 표정 편집기 (얼굴 조정, 최종 단계에서 적용).

17. 캡션 / 라벨 (선택적 텍스트 오버레이 바).

18. Pass 2 갤러리 (최종 출력, 시드 및 얼굴 인덱스 포함).

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🏁 빠른 시작

1. 워크플로우를 로드하고 제어 패널(단축키 1)을 확인하세요.

2. Pass 1 모델을 선택하고 샘플러, 스케줄러, 스텝, CFG, 노이즈 제거 강도를 설정하세요.

3. 긍정적 프롬프트 입력(단축키 3)하고 시드를 고정하세요.

4. Adds 유무에 관계없이 Pass 1 실행 → 깔끔한 기본 렌더링을 얻습니다.

5. 반복:

   • 기본 이미지가 마음에 들면 → 고급 개선을 위해 Pass 2를 켜세요.

   • 필요시 얼굴 교체, 디테일러, 업스케일, 표정 편집기, 캡션/라벨을 추가하세요.

   • 갤러리(단축키 2)에서 출력을 확인하세요 — 시드와 얼굴 인덱스가 바로 표시됩니다.

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📦 종속 항목

이 워크플로우는 12개의 잘 지원되는 노드 팩을 사용하며, 대부분은 GitHub에서 1500개 이상의 스타를 받고 2025년 9월 기준 활발히 유지보수되고 있습니다:

• ComfyUI_IPAdapter_plus

• ComfyUI Impact Pack

• ComfyUI Impact Subpack

• ComfyUI-Custom-Scripts

• ComfyUI-AdvancedLivePortrait

• rgthree-comfy

• ComfyUI-Easy-Use

• ComfyUI-KJNodes

• ComfyUI_FaceShaper

• WAS Node Suite (Revised)

• ComfyUI-RvTools

• ComfyUI의 ControlNet 보조 전처리기

✅ 모든 종속 항목은 주류이며 최신 상태입니다. 오래된 또는 생소한 노드 팩은 필요하지 않습니다.