🔥 Sexiam의 SDXL Txt2Img 워크플로우(ComfyUI)

깨끗한 디테일, 강력한 구조, 자동 Civitai 메타데이터 감지를 위해 구축된 간단하고 신뢰할 수 있는 워크플로우.

“그대로 작동”하는 워크플로우를 원하신다면—깨끗한 생성물, 선명한 디테일, 그리고 모든 LoRA + 프롬프트가 Civitai에 정확히 감지된다면—이 가이드는 제가 사용하는 설정이 어떻게 작동하는지 정확히 보여드립니다.

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1️⃣ 체크포인트 로드 (원하는 경우 VAE도 함께)

먼저 SDXL 체크포인트를 로드하세요.
다른 VAE를 사용하고 싶다면 여기서 로드하세요—토글을 통해 체크포인트의 기본 VAE와 수동으로 제공한 VAE를 전환할 수 있습니다.

이렇게 하면 색상, 선명도, 대비를 초기 단계에서 완전히 제어할 수 있습니다.

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2️⃣ LoRA 추가

LoRA 추가 버튼을 클릭 → 원하는 LoRA를 선택하세요.

프로 팁:
LoRA를 우클릭 → ComfyUI가 자동으로 트리거 단어를 표시합니다.
이 단어를 프롬프트에 복사하면 이미 90%의 사용자보다 앞서 있습니다.

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3️⃣ 이미지 크기 선택 (잠재 공간)

잠재 크기 선택기를 사용하여 표준 SDXL 1MP 해상도를 선택하세요.

기본 생성에 더 많은 디테일을 원하시나요?

• 잠재 공간 확대를 추가하세요

• 값을 1.5배로 설정하세요

1.5배가 최적의 지점입니다.
그 이상으로 설정하면 SDXL이 큰 잠재 공간 크기로 학습되지 않았기 때문에 오류, 이상한 비율, 평면적인 결과가 발생할 수 있습니다.

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4️⃣ 프롬프트 작성 (긍정 + 부정)

녹색과 빨간색 TextEncode 노드를 사용하여 긍정적 및 부정적 프롬프트를 작성하세요.

Civitai에 업로드할 계획이라면:

👉 ImpactWildcardEncode 사용

이 노드는 LoRA 파일명을 자동으로 메타데이터에 포함하여 Civitai가 모델, LoRA, 샘플러, 스텝, 시드, 프롬프트 등 전체 설정을 인식하도록 합니다.

수동 정리가 전혀 필요 없습니다.

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5️⃣ 두 단계 KSampler 시스템 (워크플로우의 핵심)

이것은 설정의 핵심입니다: 깔끔하고 제어된 생성 단계에 이어 세밀한 개선 단계가 진행됩니다.

KSampler #1 — 전체 생성

• 노이즈 제거: 1.00
  이 단계는 잡음에서 완전한 이미지를 생성합니다.
  "전체 그림" 단계라고 생각하시면 됩니다.

KSampler #2 — 개선

• 노이즈 제거: 0.45
  이 단계는 가장자리를 다듬고, 재질을 향상시키며, 조명을 선명하게 하고, 원본 구조를 덮지 않으면서 정의를 추가합니다.

함께 사용하면 이미지가 과도하게 처리되지 않으면서도 일관성과 명확성을 동시에 얻을 수 있습니다.

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6️⃣ 선택 사항: 세 번째 단계 + 모델 확대

인쇄용 또는 초고화질 최종 결과가 필요하신가요?

이 워크플로우는 세 번째 KSampler를 전체 모델 확대 시스템에 연결합니다:

1. 세 번째 샘플러가 개선된 잠재 공간을 다시 처리합니다

2. 모델을 사용한 이미지 확대 기능에서 귀하가 선호하는 확대 모델(4xRemacri, UltraSharp 등)을 적용합니다

3. 이미지 확대 % 로 최종 해상도 증가율을 설정합니다

이렇게 하면 얼굴, 손, 미세한 텍스처가 왜곡되지 않으면서 깔끔한 고해상도 결과를 얻을 수 있습니다.

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7️⃣ 최종 출력 (Civitai 호환 메타데이터)

마지막 노드는 모든 것을 자동으로 처리합니다.

다음 정보를 기록합니다:

• 체크포인트 이름

• 사용된 LoRA

• 긍정적 프롬프트

• 부정적 프롬프트

• 스텝 수

• CFG

• 샘플러 + 스케줄러

• 가로/세로 크기

• 시드

• 확대 모델

• 그 외 여러 항목

Civitai에 업로드하면 모든 정보가 완벽하게 표시됩니다—누락된 태그 없이, 추측 없이, 수동 편집 없이.