Swap anything(OneReward)

지쳐서요?
모델이 너무 커서 저장 공간이 가득 차고, 노드 설치는 항상 에러로 골치 아프며, GPU 메모리는 항상 부족해 중간에 크래시나나요? RunningHub가 모든 문제를 해결해 드립니다! 클라우드에서 RTX 4090 24GB VRAM을 사용하고, 모든 모델과 노드가 사전 통합되어 있어, Gmail로 간편하게 가입하면 1000개의 무료 크레딧을 받고 즉시 워크플로우를 실행할 수 있습니다—부드럽고 빠르며, 전혀 귀찮음 없이!

워크플로우 링크: https://www.runninghub.ai/workflow/1967222450914201602?inviteCode=rh-v1153

이 워크플로우는 소스 이미지에서 제품이나 객체를 추출하여 대상 이미지에 자연스럽게 삽입합니다. 이미지 컨디셔닝에 REDUX를 통합하고, 생성 및 인페인팅에 최신 One Reward Fill 모델을 사용하며, 세부 사항 개선을 위해 ACE++ LoRA를 적용하여 최종 결과물이 구조, 조명, 텍스처 측면에서 자연스럽고 사실적으로 보이도록 합니다.

flux.1-fill-dev-OneReward:

https://huggingface.co/yichengup/flux.1-fill-dev-OneReward/tree/main