Z-Image-ControlNet + SDPOSE + second-order Refiner
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모델 설명
이 워크플로우는 향상된 Z-Image Turbo 모델과 ControlNet을 결합하여 선, 깊이 맵, 포즈 스켈레톤에 안정적인 제어를 달성하며, 거의 모든 일반적인 조건화 유형을 커버합니다. Z-Image Turbo는 SD-Pose 또는 기타 검출기에서 추출된 구조적 가이던스를 존중하면서도 매우 빠르게 작동하여, 첫 번째 생성 단계에서 포즈 정확도와 제어 신호에 대한 반응성을 동시에 확보합니다. ControlNet은 자연스럽게 미적 풍부함을 낮추므로, 이 워크플로우는 보조 정제 단계를 추가합니다: 이미지는 디코딩된 후 잠재 공간으로 다시 인코딩되어 추가적인 확산 단계를 거칩니다. 이 과정은 제어를 깨지 않으면서 디테일, 색상 깊이 및 전반적인 시각적 품질을 회복합니다. 잠재 공간 업스케일링은 직접 픽셀 업스케일링보다 더 만족스러운 변이를 생성하므로, 이 워크플로우는 이를 주요 정제 전략으로 사용합니다.
실제 결과는 스켈레톤 제어가 안정적이고 예측 가능하며, SD-Pose로 전환하면 복잡하거나 전신 감지의 정확도가 향상됨을 보여줍니다. 더 스타일리시하거나 라인 아트 입력의 경우, 전처리 강도는 모델이 구조를 얼마나 엄격하게 해석하는지에 직접적인 영향을 미치며, 이를 조정하는 것이 ControlNet의 강도 값에만 의존하는 것보다 더 부드러운 제어를 제공합니다. ControlNet의 존재는 LoRA 효과를 약화시킬 수 있으므로, 스타일 모델을 적용할 때 사용자는 신중하게 선택해야 합니다. 깊이 추출, 선 제어, 심지어 타이포그래피 가이던스도 신뢰할 수 있게 작동하지만, 미적 품질은 여전히 이 두 단계 정제 과정의 혜택을 받습니다. Z-Image 생태계는 새로운 발전 중이므로, 이 워크플로우는 강력한 구조적 제어, 빠른 생성, 그리고 Z-Image가 알려진 생동감 있는 미적 품질을 회복하는 정제 단계라는 실용적인 균형을 제공합니다.
🎥 YouTube 비디오 튜토리얼
이 워크플로우가 실제로 무엇을 하는지, 그리고 어떻게 빠르게 시작할 수 있는지 알고 싶으신가요?
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👉 YouTube 튜토리얼:
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시작하기 전에 비디오를 꼼꼼히 시청하는 것을 추천합니다 — 전체적인 맥락을 이해하면 도구를 더 빠르게 익히고 흔한 오류를 피할 수 있습니다.
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👉 워크플로우:
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📺 Bilibili 영상:
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💼 비즈니스 문의
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👉 YouTube 튜토리얼:
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⚙️ 온라인 워크플로우 체험
지금 바로 설치 없이 온라인에서 워크플로우를 체험해보세요.
👉 워크플로우:
https://www.runninghub.ai/post/1996596394481819649/?inviteCode=rh-v1111
위 링크를 열면 바로 워크플로우를 실행하고 생성 결과를 실시간으로 확인하실 수 있습니다.
결과가 마음에 드신다면, 나중에 로컬 환경에서 커스터마이징하여 배포하실 수 있습니다.
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📺 Bilibili 업데이트 (중국 본토 및 아시아 태평양 지역)
중국 본토 또는 아시아 태평양 지역에 계신다면, 아래 영상을 통해 이 워크플로우의 실제 실행 효과와 창작 아이디어를 확인하실 수 있습니다.
📺 B站 영상:
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저는 쿠아이크 네트워크 드라이브에서 지속적으로 모델 자원을 업데이트할 예정입니다:
👉 https://pan.quark.cn/s/20c6f6f8d87b
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