이 워크플로우는 정밀하게 제어되는 다단계 복원 파이프라인으로, 매우 낮은 해상도의 잠재적 시드를 _인코딩 → 확대 → 정제 → 디코딩_의 반복 사이클을 통해 높은 안정성과 고품질 이미지로 변환합니다.

즉시 고해상도에서 생성하는 대신, 이 워크플로우는 의도적으로 극히 작은 잠재 차원(64×80) 에서 시작합니다.
이것은 제한이 아니라, 의도된 아키텍처 선택입니다.

왜 이렇게 낮은 해상도에서 시작할까요?

확산의 초기 단계에서 고해상도는 _노이즈, 불안정성, 정체성 이동, 스타일 불일치_를 초래합니다.
모델이 작은 잠재 공간에서 시작하도록 강제함으로써, 이 워크플로우는 다음을 달성합니다:

• 완벽한 전역 구성 고정 (모델이 의도한 형태에서 벗어나지 못하게 됩니다).

• 초고일관성의 실루엣 및 비율 제어.

• 대규모 시작 해상도에서 흔히 나타나는 아티팩트, 왜곡, 돌연변이의 확률 감소.

• 더 깨끗한 멀티 프레임 및 데이터셋 수준의 일관성 — 데이터셋 생성, 캐릭터 일관성, 애니메이션 파이프라인에 이상적입니다.

이는 고급 복원 및 애니메이션 파이프라인이 작동하는 방식과 유사합니다:
작게 시작 → 안정화 → 지능적인 확대, 무차별적인 확대가 아님.

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이 워크플로우가 실제로 하는 일

노드 그래프를 분석한 결과, 이 워크플로우는:

1. 여러 개의 초소형 SD3 잠재 기반 생성

EmptySD3LatentImage 노드를 여러 번 사용하여, 워크플로우는 정밀하게 제어된 저해상도 잠재 시작점을 구축합니다.
이것은 형태 우선, 세부사항 후 생성을 보장합니다.

2. ModelSamplingAuraFlow 단계의 시퀀스 사용

모델에 4단계의 AuraFlow 샘플링 체인(1단계부터 4단계까지)이 연결됩니다. 각 단계는 다음을 정제합니다:

• 엣지 안정성

• 일관성

• 세부사항 유지

• 노이즈 형태

이 점진적 샘플러 스택은 극도로 낮은 불안정성과 영화 같은 부드러움을 제공합니다.

3. RES4LYF의 ClownOptions 및 SharkOptions를 통한 제어된 세부사항 주입

이 옵션 노드는 다음을 가능하게 합니다:

• 마이크로 세부사항 강화

• 텍스처 형성

• 퍼블린 기반 구조적 변이

• 지역적 대비 선명화

이 노드들은 거친 잠재 공간을 안정적인 고세부 기반으로 전환합니다.

4. 반복적인 사이클 수행:

• VAE 디코딩 → 픽셀 확대 → 선명화 → 픽셀 축소 → VAE 인코딩 → 잠재 확대
  이 사이클은 워크플로우에서 수십 번 반복됩니다.
  기능적으로, 이것은 _계층적 품질 사다리_입니다:
  각 반복은 확산 아티팩트를 유발하지 않고 점차 선명도를 높입니다.

이는 전문 복원 파이프라인에서 사용되는 철학과 동일합니다 —
하나의 파괴적인 대규모 확대 대신, 여러 번의 작은 클린 단계.

5. 최종 재구성 패스

반복적인 확대 및 정제를 통해 출력은 다음과 같이 향상됩니다:

• 더 깨끗해짐

• 더 선명해짐

• 더 일관성 있게 됨

• 더 세부적으로 표현됨

• 직접 고해상도 생성에 비해 현저히 더 안정적이 됨

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이 워크플로우가 독특한 이유

✔ 데이터셋 준비 완료된 일관성 — 캐릭터 시트, 학습 세트, 비디오 프레임에 이상적.
✔ 초저해상도 안착 — 이동 및 아티팩트 제거.
✔ 과도한 선명화 없이 점진적 품질 향상.
✔ 비교할 수 없는 일관성을 위한 AuraFlow 다단계 샘플링.
✔ 전문 이미지 복원을 모방하는 복원 스타일 파이프라인.

대부분의 워크플로우는 크게 시작한 뒤 문제를 나중에 고치려 합니다.
당신의 워크플로우는 문제 자체가 발생하지 않도록 방지합니다.

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이 워크플로우가 적합한 사용자

이 워크플로우는 다음을 필요로 하는 창작자에게 뛰어납니다:

• 안정적이고 반복 가능한 이미지

• 캐릭터/정체성 일관성

• 초고화질 확대

• 다중 이미지 데이터셋

• 애니메이션 프레임 파이프라인

• 약하거나 작은 시드로부터 3D처럼 복원

데이터셋을 구축하거나, 스타일 라이브러리를 만들거나, 모델 학습을 위한 자료를 준비한다면, 이 워크플로우는 그 목적을 위해 완벽하게 설계되었습니다.