JibMixWan T2I effective workflow

이것은 텍스트에서 이미지로 변환 모델로 사용되는 JibMixWan 2.2 모델을 위한 제 개인 워크플로우입니다.

모델: /model/1813931/jib-mix-wan

저는 복잡한 워크플로우를 싫어하며, 제 사용 사례에 가장 뛰어난 이미지 품질을 생성하는 설정을 찾기 위해 꽤 오랜 시간을 테스트했습니다.

이 워크플로우에서는 JibMixWan의 gguf 버전을 사용합니다. fp8 또는 fp16 모델로 교체할 수 있으며, 이는 다운로드 가능합니다(‘load checkpoint’ 노드를 gguf 로더 대신 사용). gguf 버전은 직접 다운로드할 수 없지만, city96의 GGUF 노드 패키지에 제공된 도구와 매뉴얼을 사용하여 fp16 버전에서 간단히 자체 생성할 수 있습니다: https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF/tree/main/tools

(gguf를 직접 생성하는 것은 배우기 가치 있는 간단한 기술입니다.)

LoRA 및 업스케일 모델에 대한 권장 사항과 링크는 워크플로우의 노트에 포함되어 있습니다. 누락된 모든 노드는 ComfyUI Manager를 통해 쉽게 설치할 수 있습니다.

편집: Ultimate SD Upscale 노드가 단일 피사체에서 보이는 이음새나 색상이 다른 눈을 생성하는 경우(이미지에 따라 다름) 디노이즈 값을 0.28에서 더 안전한 0.23으로 줄이거나(어려운 이미지의 경우) 0.15로 줄일 수 있습니다.