ComfyUI beginner friendly Chroma GGUF Image-To-Image Workflow by SarcasticTOFU

이것은 단일 Chroma GGUF 모델과 여러 LORA와 함께 작동하는 매우 간단하고 ComfyUI 초보자 친화적인 이미지-이미지 워크플로우입니다(이 워크플로우는 ComfyUI의 LORA Manager 플러그인을 필요로 합니다. 체크포인트, LORA 및 기타 리소스를 쉽게 다운로드하고 관리하기 위해 ComfyUI Manager와 LORA Manager 플러그인을 모두 설치하는 것이 좋습니다. 이 두 플러그인은 이 워크플로우에 유용할 뿐만 아니라 다른 모든 경우에도 매우 도움이 됩니다). 필요한 Chroma 모델 파일을 다운로드하려면 Hugging Face 계정이 필요합니다(자세한 내용은 아래에 기재되어 있음). ComfyUI Manager를 사용하여 ComfyUI에 GGUF 애드온을 설치하고 올바른 파일을 올바른 위치에 배치해야 합니다. 또한 SD 1.5 + SDXL 1.0, WAN 2.1, QWEN, HiDream, KREA 및 Flux용 다른 워크플로우도 확인해 보세요. 제 개인적인 경험에 따르면, 이 Chroma 모델은 SDXL 1.0 모델과 Flux 모델 사이에서 좋은 중간 지점을 제공합니다. 이 모델은 Flux에서 파생되었습니다. 이 모델은 Flux와 거의 동등한 품질의 이미지 출력을 생성할 수 있으며(품질은 SDXL과 유사하지만 더 우수함), 더 적은 리소스로 작동하고, 이미지 내 텍스트 렌더링(Flux, QWEN, WAN 등과 유사)도 우수하게 수행하며, 출력에 대한 추가 제어를 위해 부정 프롬프트를 제공할 수 있는 옵션을 제공합니다. 이 모델은 일반적인 Flux 인코더 및 VAE를 사용합니다(기존 Flux용을 그대로 사용 가능) 및 기존 Flux LORA와도 종종 매우 잘 작동합니다(일부 LORA에서는 일부 문제가 발생할 수 있음). 그러나 이 워크플로우에서 사용한 것처럼 Chroma 전용 LORA를 사용하는 것이 매우 권장됩니다. 이 워크플로우는 시도해볼 가치가 충분합니다!

사용 방법:

#1. 먼저 원하는 Chroma GGUF 모델을 선택하고 로드하세요.

#2. LORA Manager에서 하나 이상의 일치하는 LORA를 로드하여 시작하세요.

#3. 그런 다음 이미지-이미지 입력 이미지를 로드하고 출력을 위한 긍정적 및 부정적 프롬프트를 작성하세요.

#4. 생성할 이미지의 개수를 선택하세요(“Run” 버튼 옆 숫자를 변경하세요).

#5. 이미지 샘플링 방법, CFG, 스텝 등 설정을 선택하세요.

#6. 마지막으로 Run 버튼을 눌러 생성하세요. 끝입니다.

### 이 워크플로우를 사용하려면 Hugging Face에 로그인하여 해당 사이트에서 필요한 파일을 다운로드해야 합니다(또한 이 아카이브에는 이 워크플로우 파일과 함께 텍스트 파일도 포함되어 있으며, 이 파일에는 제 다른 워크플로우용 필수 다운로드 링크가 더 많이 포함되어 있습니다):

## 필수 모델

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### Chroma GGUF 체크포인트 다운로드 링크

https://huggingface.co/silveroxides/Chroma-GGUF/resolve/main/chroma-unlocked-v50/chroma-unlocked-v50-Q4_0.gguf

### Flux 인코더 다운로드 링크

https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors

### Flux VAE 다운로드 링크

https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/resolve/main/ae.safetensors

## 이 워크플로우에서 사용한 LORA

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ChromaBabe_Morka_v1.0 (내 Chroma AI Babe Pack Part 04에서) -

/model/2114742?modelVersionId=2392312