63秒で1536 x 2688の画像を生成！
アップデート：出力品質が大幅に向上
モデルのマージを追加し、出力品質が改善されました。 이제 모델 옵션이 Cardos 및 Nightvision으로 제한되지 않으며, 다른 모델들도 좋은 결과를 얻고 있습니다.
워크플로우は現在8ステップから10ステップに増加しました。私のGPU間で違いが見られ、1つは8ステップ「4-4」でより良い結果を出し、もう1つは10ステップ「5-5」でより良い結果を出します。
2つのIPアダプターは現在「IPadapter Plus」になり、「IPAdapter Plus Face」は別個のノードとして分離されました。
各IPアダプターに対して追加の「Applyノード」を1つ追加し、ベースモデルとリファイナーモデルのIPadapter重みをより細かく制御できるようにしました。
IPアダプターのベースとリファイナー用の「Applyノード」の名前を付けるのを忘れました。ベースモデルの制御は上部、リファイナーモデルの制御は下部にあります。
スピードを向上させるため、ワークフロー内の画像保存ノードを標準の画像保存ノードに変更してください。これにより、6枚の画像で少なくとも16秒以上高速化されます。
このバージョンのバッチサイズは6枚の画像に縮小され、画像サイズは768x1344で、その後1536x2688にアップスケールされます。
SDXL アップスケール（RTX4090使用）
（アップスケールサイズ：1536x1536、画像サイズではありません）6枚の画像に63秒かかり、SDXL推奨サイズの2倍です。
（アップスケールサイズ：1024x1024、画像サイズではありません）6枚の画像に81秒かかり、SDXL推奨サイズの2倍です。
12枚の画像を2分1.4秒で生成！1536x2688...
Canvaサイズ：1536x2688
画像サイズ：768x1344
拡大倍率：2
アップスケールイテレーション1：拡大倍率2
タイルサイズ：1536x1536
タイル数：2
グリッド：2x1
再描画有効：True
シーム修復モード：NONE
SDXLの読み込みを要求
1つの新しいモデルを読み込み中
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4/4 [00:16<00:00, 4.11s/it]
SDXLの読み込みを要求
1つの新しいモデルを読み込み中
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プロンプト実行時間：121.74秒
SD1.5 アップスケール：
速度テストは行っていません。まだ改善作業中です。
