🧩 Flux-Kontext 캐릭터 확장 워크플로우

개요

이 맞춤형 Flux-Kontext 워크플로우는 기본 모델을 크게 확장하여 다중 이미지 합성, LoRA 스택링, 다단계 생성을 처리하도록 설계되었으며, 고품질이고 일관된 캐릭터 데이터셋 생성을 지원합니다.
이 워크플로우는 캐릭터 생성, LoRA 학습 및 저품질 입력 재생성에 최적화되어 있으며, 외관, 컨텍스트 및 디테일에 대한 완전한 제어를 제공합니다.

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🖼️ 이중 이미지 컨텍스트 시스템

이 워크플로우는 두 개의 서로 다른 입력 이미지를 하나의 일관된 생성 결과로 결합할 수 있습니다:

• 두 입력 모두 활성화된 경우, 시스템은 시각적 및 의미적 컨텍스트를 혼합합니다. 예: “남자와 여자가 춤을 추고 있다.”

• 한 이미지만 활성화된 경우, 모델은 새로운 프롬프트를 사용해 해당 이미지를 진화시킵니다. 예: “같은 얼굴과 옷차림, 남자가 말을 타고 있다.”

이 구조는 캐릭터의 정체성을 유지한 채 동적이고 명령 기반의 이미지 병합을 가능하게 합니다.

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🧠 LoRA 파워 로더

맞춤형 LoRA 파워 로더를 사용하면 여러 LoRA를 동시에 스택하고, 각 LoRA의 영향력을 독립적으로 조절할 수 있습니다.
각 LoRA가 출력에 미치는 영향을 세밀하게 조정할 수 있으며, 다음 요소를 제어할 수 있습니다:

• 얼굴 정체성

• 신체 유형 및 비율

• 옷 스타일

• 조명 또는 예술적 디테일

이 기능은 데이터셋 생성이나 캐릭터 정제에 정밀한 창의적 방향성을 제공합니다.

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🔍 잠재적 업스케일 및 복원

내장된 잠재적 업스케일 노드는 재생성 전에 약하거나 저해상도 입력을 강화합니다.
이 노드는 잠재 공간 수준에서 누락된 구조와 디테일을 복원하여 흐릿함이나 아티팩트 노이즈 없이 깨끗한 고해상도 결과를 생성합니다.

이 기능을 다음과 같은 용도로 활용하세요:

• 데이터셋 품질 향상

• 저품질 또는 압축된 소스 이미지 복원

• 오래된 렌더링을 일관된 HD 품질 자료로 재생성

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🧩 다중 프롬프트 / 다중 단계 생성

이 워크플로우는 다중 프롬프트 및 다중 생성 단계를 지원하여 캐릭터를 자동으로 다음 상황에서 렌더링합니다:

• 다양한 자세

• 다양한 조명 및 환경

• 여러 각도 및 카메라 거리

이로 인해 풍부하고 일관된 데이터셋이 생성되며, LoRA 학습 또는 360° 다양성과 시각적 일관성이 필요한 모든 캐릭터 모델에 이상적입니다.

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🎯 사용 사례

• LoRA 또는 DreamBooth 학습 데이터 생성

• 동일한 캐릭터에 대한 자세/조명 변형 세트 생성

• 저품질 참조 자료 정리 및 향상

• 장면 간 일관된 시각적 정체성 구축

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⚙️ 요구사항

• Flux-Kontext 노드 (ComfyUI Flux / Florence 통합)

• LoRA 파워 로더 노드

• 잠재적 업스케일 노드

• 어떤 Flux 호환 기본 모델이든

• 선택 사항: /models/Lora/에 추가 LoRA 배치