서론

💪 이는 Flux, SDXL, 및 Qwen-Image의 기본 버전에서 통일되고 유연하며 확장 가능한 워크플로 프레임워크를 시도한 것입니다. 추가 모델들은 사소한 수정 후에도 작동합니다*:

• [Flux —Kontext, Krea, 및 SRPO 포함] Flux schnell 및 dev; Chroma [Schnell dedistilled]; 기타 dedistilled; 및 SVDQuants —Nunchaku

• [SDXL] 다양한 파인튜닝 모델, 예: Illustrious, NoobAI, 및 Pony; SD 1.5; SD 3.5; HiDream; OmniGen2 (네이티브); 및 Wan 2.2 [텍스트-이미지]

• [Qwen-Image —Edit Plus 포함] SVDQuants —Nunchaku

[* = 최소한 기본 텍스트-이미지 또는 이미지-이미지 워크플로우는 실행이 확인된 모델; ControlNets와 같은 모든 기능이 모든 모델에서 작동하는 것은 아님]

기존 구성 요소를 사용하여 불필요한 복잡성(예: 끈적끈적한 컨볼루션, 노드 겹치기 등) 없이 다양한 맞춤형 레시피 🥣를 만들 수 있으며, 이는 더 복잡한 특화 워크플로우와 유사한 품질의 결과를 제공할 수 있습니다.

이 워크플로우는 다음 시스템에서 개발 및 테스트되었습니다:

• 운영 체제: 124GB RAM을 갖춘 Linux Mint 21.3 Cinnamon

• 프로세서: 11세대 Intel© Core™ i9-11900 @ 2.50GHz × 8

• 그래픽 카드: 12GB VRAM을 갖춘 NVIDIA GeForce RTX 3060

• 브라우저: Google Chrome

버그 🪲 또는 오류 🚫, 성공 사례 🤞 및 요청/제안 📝을 보고해 주세요. SFW 창작물을 게시하고 공유하세요!!! 저는 이 프로젝트에 많은 시간을 투자했습니다(((돈은 💰 없이)), 다른 사람들이 이를 유용하게 활용하기를 바랍니다.

구성 요소 *

배경 제거:

• RMBG, BiRefNet, 및 Florence2 + SAM2

캡셔닝 및 프롬프트 엔지니어링:

• Florence2, JoyCaption2, WD14 Tagger, 및 SuperPrompt

• 와일드카드(Easy-Use)

ControlNets 및 디테일링:

• Flux Tools 🛠️: Fill, Canny 및 Depth, Redux, 및 Kontext

• Qwen-Image ControlNets: Inpainting 등

• 일반 ControlNets

• LanPaint

• 디테일링

텍스트 및 비전용 LLM:

• Gemini AI 및 Ollama

업스케일링:

• 기본 업스케일링 모델, Thera, InvSR, SeedVR2, Ultimate SD, SUPIR, 및 타일드 디퓨전

XY 플롯:

• XY 플롯(Easy-Use)

[* = 축소된 Core 🦴 버전도 포함됨]

새로운 내용?

• [v9.1] SeedVR2 업스케일러 추가.

• [v9.1] 이미지 저장 노드를 (이미 필요한) Easy Use 패키지에서 제공하는 동일한 노드로 교체; Image Metadata Extended 패키지 필요 조건 제거.

• [v9.0] Flexi-Workflow 8.0을 재구성하여 새로운 모델(예: Qwen-Image Edit Plus 등)을 위한 기존 노드 경로를 추가 및 재구성. [v9.0] 많은 구성 요소와 기능을 하위 그래프로 이동하여 사용 공간을 크게 줄이고 인터페이스를 단순화. [v9.0] 더 이상 사용되지 않거나 대체된 노드 그룹 수를 줄임. 이는 주로 새로운 모델(예: Flux Kontext 및 Qwen-Image Edit Plus)의 능력 덕분.

알려진 문제점

• [v9.1] ComfyUI 최신 버전(v0.3.65)에서 임의의 CUDA OOM 오류 및 정지 현상이 발생함 — 역시 주변에서 흔한 일인가? — 연속 렌더링을 대기열에 넣을 때 특히 그렇습니다. 한 번에 하나의 대기열만 실행하거나 글로벌 시드 노드를 우회(또는 삭제)하면 일부 문제를 완화할 수 있습니다.

• [v9.0] Captioners 그룹(31)에서 Florence2 모델이 현재 순서가 맞지 않습니다. 그러나 transformers<=4.49.0을 강제로 적용하면 작동할 수 있으며, 끈을 다시 연결해야 합니다.

• [v9.0] 배경 제거 그룹(33)에서 Florence2 + SAM2 모델 조합이 현재 순서가 맞지 않습니다. 그러나 transformers<=4.49.0을 강제로 적용하면 작동할 수 있으며, 끈을 다시 연결해야 합니다.

• [v9.0] InvSR 업스케일러는 제게 현재 작동하지 않습니다.

빠른 시작

1. ComfyUI를 최신 버전으로 설치하거나 업데이트하세요. 필요시 좋아하는 YouTube 설치 영상을 따라주세요.

2. ComfyUI Manager를 설치하세요.

3. 다음 모델 또는 동등한 모델을 다운로드하세요:

   • Flux: 필요시 Flux.1 빠른 시작 가이드를 따르세요.

     • FLUX.1 [dev]

     • Clip_l

     • t5xxl_fp16

     • Flux VAE

     • FLUX.1-Turbo-Alpha LoRA —선택 사항

   • SDXL: 필요시 SDXL 1.0 개요(약간 오래되었을 수 있음)를 따르세요.

     • AlbedoBase XL, CyberRealistic XL, 또는 Juggernaut XL

     • SDXL+Pony Lowstep LoRA 3-4 CFG 9-16 Steps LoRA —선택 사항

     • SDXL VAE —선택 사항

   • Qwen-Image: 필요시 ComfyUI Qwen-Image 튜토리얼을 따르세요.

     • Qwen-Image

     • Qwen 2.5 VL 7B

     • Qwen VAE

     • Qwen-Image Lighting 4 또는 8 Steps LoRA —선택 사항

4. ComfyUI에서 UniFlex-Workflows 중 하나를 열세요. 축소된 Core 🦴 버전으로 시작하는 것이 좋습니다.

5. Manager를 사용하여 누락된 커스텀 노드 설치:

   • 새로운 설치: 모든 커스텀 노드를 완료할 때까지 한 번에 몇 개의 커스텀 노드 패키지만 설치하는 것이 좋습니다. 일부 커스텀 노드를 다운로드하려면 config.ini 파일에서 security_level = normal- (하이픈/마이너스 주의!)로 설정해야 할 수 있습니다.

   • 이전 워크플로우 버전에서 업데이트: Python 가상 환경 구성(예: conda env export > environment.yml)을 먼저 백업하는 것이 좋습니다. 커스텀 노드 요구 사항이 크게 변경되었을 수 있으므로, 매니저 자체를 제외하고 모든 커스텀 노드 패키지를 비활성화하세요. 그런 다음 필요한 커스텀 노드를 다시 활성화하거나 설치하세요.

   • 불필요한 패키지 다운로드 방지 팁: 사용하지 않을 기능이 확실하다면, 누락된 것으로 표시된 연결되지 않은 노드 및/또는 액세서리 그룹(예: 20s, 30s, 99 그룹)을 삭제하세요.

6. ComfyUI를 재시작하세요.

7. 폴더 구조 및 리소스에 따라 Flux, SDXL 또는 Qwen-Image의 기본 레시피 🥣를 따르세요.

8. 기본 텍스트-이미지 레시피 🥣를 실행하세요.

9. 생성된 이미지 창작물을 즐기세요! 😎

10. 보너스 팁: 렌더링한 이미지를 ComfyUI 캔버스에 드래그 앤 드롭하여 추가 워크플로우 수정을 수행하세요. 이렇게 하면 항상 안정적인 기본 워크플로우를 백업으로 유지할 수 있습니다. 🏅

RunPod

RunPod에 Flexi-Workflows(또는 기타) 배포 가이드를 따르세요.

추가 권장 설치

• Flux를 사용한 지정된 구성 요소 기능을 위해 Flux Tools: Fill, Canny & Depth, Redux 및/또는 KONTEXT를 설치하세요. Redux 모델은 또한 sigclip_vision_384도 필요합니다.

• Qwen-Image를 사용한 지정된 구성 요소 기능을 위해 DiffSynth, InstantX Union, InstantX Inpainting, 및/또는 다양한 Bitwise ControlNet 모델을 설치하세요.

• X-Lab의 Canny 및 Depth, Shakker-Labs의 Union Pro, TheMistoAI의 Lineart/Sketch, 및/또는 jasperai의 업스케일러 및 기타 모델과 같은 기타 ControlNets도 (이론적으로) 지원되며, 결과는 다를 수 있습니다. (bdsqlsz 및 kohya 모델은 이미지 차원이 32로 나누어떨어져야 하며, 이는 워크플로우에서 보장되지 않습니다.) 다른 모델은 찾아보세요.

• ComfyUI Manager를 통해 필요한 커스텀 노드(~30개) 설치를 유도받겠지만, 참고용으로 목록을 정리했습니다: comfy-plasma (Jordach), ComfyMath (evanspearman)*, ControlAltAI_Nodes (ControlAltAI)*, controlnet_aux (Fannovel16), Detail-Daemon (Jonseed)*, Easy-Use (yolain)*, Eses Image Compare (quasiblob)*, essentials (Matteo), gguf (gguf - calcuis)*, IF_Gemini (impactframes), Image-Filters (spacepxl), Impact Pack (Dr.Lt.Data)*, Inpaint-CropAndStitch (lquesada), InvSR (yuvraj108c), KJNodes (Kijai)*, LanPaint (scraed), LayerStyle (chflame163), LayerStyle_Advance (chflame163), Manager (Dr.Lt.Data), ollama (Stav Sapir), PC-ding-dong (lgldl), rgthree-comfy (rgthree)*, RMBG (AILab), sd-perturbed-attention (Pamparamm)*, SeedVR2 Tiling Upscaler (moonwhaler), StrawberryFist VRAM Optimizer (strawberryPunch)*, SUPIR (Kijai), Thera (yuvraj108c), TiledDiffusion (shiimizu), UltimateSDUpscale (ssit), WD14-Tagger (pythongosssss); 또한 Negative Rejection Steering (Reithan), NN Latent Upscale (Ttl), PowerShiftScheduler (silveroxides), RES4LYF (ClownsharkBatwing) —어쨌든 표준 설치로 들어가야 할 것, 그리고 “스파이스” 워크플로우의 TaylorSeer (philipy1219). 추가 권장 애드온: Crystools (Crystian), Custom-Scripts (pythongosssss), KikoStats (ComfyAssets - kiko9), LoRA manager (willmiao), N-Sidebar (Nuked88), PNG Info Sidebar (KLL535), 및 Scheduled Task (dseditor). [* = Core 🦴 버전]

• 권장되는 업스케일러/리파이너에는 1xSkinContrast-SuperUltraCompact, Swin2SR, 4xPurePhoto-RealPLSKR, Swin2SR Upscaler (x2 and x4), UltraSharpV2가 있으며, OpenModelDB에서 탐색할 수 있습니다.

• 보조 LLM으로 사용하려면 Ollama 서버 설치 지침을 따르세요.

• 액세서리 모델(예: Florence 2)은 처음 실행할 때 자동으로 다운로드됩니다. 따라서 지연 시간에 유의하고 진행 상황을 모니터링하려면 터미널 창을 확인하세요.

탐색

워크플로우는 _유연성_을 위해 구성되었습니다. 몇 가지 조정만으로 텍스트-이미지에서 이미지-이미지, 인페인팅 또는 Flux Tools 🛠️ 적용으로 전환할 수 있습니다. 세부 사항을 추가하는 노드 연결 등 더 많은 조정을 위한 추가 연결되지 않은 노드가 포함되어 있습니다. (이 워크플로우는 _Anything Everywhere_를 사용하지 않으므로, 노드 연결이 비어 보이면 실제로 비어 있습니다.)

스위치보드에서 yes|no 🔵 스위치를 토글하여 그룹을 활성화/비활성화하고, 점프 화살표 ➡️를 사용하여 특정 그룹으로 빠르게 이동하여 설정/스위치를 확인하고 조정하세요.

🛑 모든 스위치를 "예"로 토글한 상태로 워크플로우를 실행하지 마세요! 🛑

빠른 탐색을 도와주는 북마크 🔖도 있습니다.

rgthree 설정에서는 그룹 헤더에 빠른 토글을 표시하여 음소거 기능을 사용하는 것이 권장됩니다.

설정의 Lite Graph 섹션에서 빠른 줌 단축키를 활성화하고 줌 속도를 약 1.5–1.75로 설정하세요. 이 워크플로우는 20의 그리드 스냅 크기로 구성되었습니다.

워크플로우의 대부분은 고정되지 않아 📌 마우스로 _비어 있는 공간_을 잡아 자유롭게 탐색할 수 있습니다. 그룹이나 노드를 실수로 이동하지 않도록 원하는 항목은 자유롭게 고정 📌할 수 있습니다.

레시피

이것은 기본 텍스트-이미지 레시피 🥣이며, 기본 설정이 올바르게 구성되었는지 확인하려면 먼저 실행해야 합니다.

☎️ ⁘ 01a, 02b, 03 전체, 04 및 05를 켜세요
03a ⁘ 잠재적 스위치 = 1 (비어 있음)
03b ⁘ 조건 스위치 = 1 (ControlNets + 없음)
05 ⁘ 이미지 저장 스위치 = 2 (생성된 이미지)

워크플로우가 실행된 후에는 ComfyUI 캔버스에 렌더링된 이미지를 드래그 앤 드롭하여 추가 워크플로우 조정을 수행하는 것이 권장됩니다. 이를 통해 항상 안정적인 기본 워크플로우를 백업으로 유지할 수 있습니다.

추가 워크플로우 레시피 🥣를 찾으려면 여기서 시작 그룹을 참조하세요.