Sexiam Img2Img 2.0
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모델 설명
Sexiam의 IMG2IMG + 업스케일 워크플로우 가이드 (ComfyUI)
워크플로우를 효과적으로 사용하기 위한 깔끔하고 실용적인 안내서.
🧱 1. 체크포인트 로드
여기서 시작하세요:
SDXL 체크포인트를 로드하세요
(선택 사항) 외부 VAE를 로드하세요
SDXL은 사용하는 VAE에 따라 다르게 작동하므로, 모델에 가장 잘 어울리는 VAE를 선택하세요.
🔧 2. VAE 모드 설정
체크포인트에 내장된 VAE를 사용하려면 다음을 설정하세요:
- “체크포인트 VAE 사용?” = True
외부 VAE를 사용하려면 다음을 설정하세요:
- “체크포인트 VAE 사용?” = False
🖼️ 3. 입력 이미지 로드
Load Image 노드를 사용하여 소스 이미지를 업로드하세요.
방향 확인
“이미지가 세로형인가?” 전환기를 올바르게 설정하세요:
세로형 → True
가로형 → False
업스케일 모델 로드
원하는 업스케일러를 선택하세요 (Remacri, SwinIR, ESRGAN 등).
여기서는 최종 출력을 업스케일하는 것이 아니라, SDXL을 위한 깨끗한 잠재 공간 크기를 조정하는 것입니다.
📏 왜 워크플로우는 샘플링 전에 ‘모델로 업스케일’을 사용하는가?
다음과 같은 질문을 할 수 있습니다:
“이미지-이미지 변환에 왜 ‘모델로 업스케일’을 사용하는가?”
짧은 답변은 다음과 같습니다:
➡️ 당신은 실제로 출력을 업스케일하는 것이 아니라, 잠재 공간을 리사이징하고 있습니다.
SDXL은 약 1MP 이미지로 학습되었기 때문에, 너무 높은 해상도로 설정하면 다음 문제가 발생합니다:
생성 오류
왜곡된 구조
모델 붕괴
이 워크플로우는 안전한 기본 크기를 사용합니다:
832×1216 (세로형)
1216×832 (가로형)
1.5배로 확대 (50% 더 큼)
이 크기는 SDXL 샘플러가 파손되기 전에 안정적으로 처리할 수 있는 최대 크기입니다.
문제가 발생하면, “목표 비율로 확대” 노드를 시스템에 적합한 크기로 재설정하세요.
이 워크플로우는 입력을 유연한 생성 기반으로 사용하기에 적합합니다. 즉:
창의적인 재해석에 적합
세부사항 정제에 적합
일부 비율/세부사항이 변경될 수 있음 (IMG2IMG에서 정상적인 현상)
✍️ 4. 프롬프트 입력
다음을 입력하세요:
긍정적 프롬프트
부정적 프롬프트
이 프롬프트들은 세부사항, 스타일 및 원본 이미지에 대한 일관성을 제어합니다.
🎛️ 5. KSampler 설정 조정 (IMG2IMG에 핵심적)
IMG2IMG의 경우, 노이즈 제거 강도가 가장 중요한 설정입니다:
0.7 → 입력에 대한 느슨한 해석
- 모델이 원본의 약 30%만 재사용
0.5 → 구성 및 색상 보존
세부사항 정제 가능
구조를 대부분 유지하려는 경우 적합
정확성을 원하면 낮은 값을, 창의성을 원하면 높은 값을 사용하세요.
🔍 6. 선택 사항: 최종 모델 업스케일링 (노이즈 제거가 낮을 때만 사용)
이 섹션은 노이즈 제거 강도가 0.4 이하일 때 최종 출력을 업스케일링할 수 있도록 합니다.
왜 중요한가요:
낮은 노이즈 제거는 잠재 공간 구조를 대부분 유지하므로, 업스케일링이 안정적입니다.
결과는 다음에 따라 달라집니다:
GPU VRAM
시스템 RAM
업스케일링 크기
단계:
최종 이미지 로드
업스케일 배수 설정
1.5배 → 50% 더 큼
2배 → 해상도 두 배
업스케일 모델 선택
사실적인 결과 → 깔끔한 일반 ESRGAN 모델
스타일리시/애니메이션 결과 → 애니메이션 최적화 업스케일 모델
# 📦 필수 커스텀 노드
이 워크플로우에서 사용되는 유일한 노드 팩입니다. ComfyUI-Manager 또는 GitHub를 통해 수동으로 설치하세요.