63초 내에 1536 x 2688 이미지 생성!
업데이트: 훨씬 향상된 출력 품질
출력 품질을 개선하기 위해 모델 병합을 추가했으며, 이제 모델 옵션이 Cardos 및 Nightvision으로 제한되지 않습니다. 다른 모델들 역시 좋은 결과를 내고 있습니다.
워크플로는 이제 8단계에서 10단계로 늘어났습니다. 제 GPU들 간에 차이를 확인했으며, 하나는 8단계 "4-4"에서 더 나은 성능을 보이고, 다른 하나는 10단계 "5-5"에서 더 나은 성능을 보입니다.
2개의 IP 어댑터가 이제 IPadapter Plus로 통합되었으며, "IPAdapter Plus Face"는 별도의 노드로 분리되었습니다.
각 IP 어댑터에 대해 기본 모델과 리파이너 모델의 IPadapter 가중치를 더 정밀하게 제어할 수 있도록 추가적인 "Apply 노드"를 1개씩 추가했습니다.
IP 어댑터의 기본 모델 및 리파이너 모델용 "Apply 노드" 이름을 붙이는 것을 잊어버렸습니다. 상단에는 기본 모델 제어, 하단에는 리파이너 모델 제어가 있습니다.
속도를 향상시키기 위해 워크플로의 이미지 저장 노드를 표준 이미지 저장 노드로 변경하세요. 이로 인해 6개의 이미지 생성 시 최소 16초 이상이 단축됩니다.
이 버전의 배치 크기는 6개의 이미지로 줄어들었으며, 이미지 크기는 768x1344이고, 이후 1536x2688로 업스케일링됩니다.
SDXL 업스케일링 (RTX4090 사용)
(업스케일링 크기 1536x1536, 이미지 크기 아님) 6개 이미지에 63초 소요 — SDXL 권장 크기의 2배
(업스케일링 크기 1024x1024, 이미지 크기 아님) 6개 이미지에 81초 소요 — SDXL 권장 크기의 2배
12개 이미지 생성 시간: 2분 1.4초! 1536x2688
Canva 크기: 1536x2688
이미지 크기: 768x1344
확대 배율: 2
확대 반복 1: 배율 2 사용
타일 크기: 1536x1536
타일 수: 2
그리드: 2x1
재생성 활성화: True
이음새 보정 모드: NONE
SDXL 로드 요청
1개의 새로운 모델 로딩 중
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4/4 [00:16<00:00, 4.11s/it]
SDXL 로드 요청
1개의 새로운 모델 로딩 중
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4/4 [00:16<00:00, 4.12s/it]
프롬프트 실행 시간: 121.74초
SD1.5 업스케일링:
속도 테스트는 아직 진행하지 않았습니다. 아직 개선 중입니다.
