Z-Image-ControlNet second-order Refiner + Pose / Depth / Line
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모델 설명
이 워크플로우는 Z-Image 모델과 ControlNet을 함께 사용하여 포즈 스켈레톤, 깊이 정보 및 선 기반 구조에 대한 신뢰할 수 있는 제어를 달성합니다. Z-Image의 빠른 추론은 이러한 조건 신호에 빠르게 반응하여 의도한 구조를 따르면서도 모델의 생동감 있는 렌더링 스타일을 유지하는 초기 출력을 생성합니다. 그러나 ControlNet은 자연스럽게 미적 풍부함을 줄이므로, 이 워크플로우는 두 번째 정제 단계를 포함합니다. 생성된 이미지는 잠재 공간으로 다시 인코딩되어 또 다른 확산 단계를 거칩니다. 이 잠재 공간 통과는 픽셀 공간 업스케일링보다 색상 깊이, 디테일 및 시각적 일관성을 더 효과적으로 복원하여 최종 이미지에 더 다듬어진 외관을 제공합니다.
실제로 SD-Pose로 전환하면 자동으로 감지된 포즈가 불완전할 때 스켈레톤 정확도를 향상시킬 수 있으며, 전처리 강도를 조정하면 구조가 결과에 미치는 영향을 세밀하게 조절할 수 있습니다. 선 제어와 깊이 제어는 모두 예측 가능하게 작동하지만, 스타일리시한 사례는 시각적 매력을 유지하기 위해 추가 정제가 필요할 수 있습니다. LoRA 모델을 로드할 수 있지만, ControlNet은 그 영향력을 약화시키므로 이 워크플로우는 더 단순한 스타일 조정을 선호합니다. Z-Image는 아직 개발 초기 단계이지만 강력한 잠재력을 이미 보여주고 있습니다—이미지에서 이미지로의 품질이 놀라우며, 두 단계 접근법은 구조적 제어와 미적 정제의 균형 잡힌 조합을 제공합니다.
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