Sexiam - ZIT Styles
세부 정보
파일 다운로드
모델 설명
Sexiam — ZIT 스타일
ZIT 이미지에 세부 사항을 추가하기 위한 두 단계 고해상도 고정 워크플로우의 예시입니다.
원래 아이디어는 @Photographer의 Amazing Z-Image Workflow에서 비롯되었습니다.
따라서 프롬프트의 모듈식 토글 기능은 그들에게 감사해야 합니다.
(Z-Image Turbo 스타일 선택기 워크플로우)
ZIT 스타일은 빠르고 유연한 Qwen 기반 디스틸된 이미지 모델인 Z-Image Turbo를 위해 구축된 모듈식 스타일 선택 워크플로우입니다. 매번 프롬프트를 다시 작성하지 않고도, 세련된 현대 만화에서 거친 필름 누아르에 이르기까지 다양한 고품질 미학을 탐색할 수 있도록 설계되었습니다.
스타일 카테고리에서 사전 설정을 하나 선택하기만 하면, 시스템이 {$@} 플레이스홀더를 사용하여 해당 시각적 언어를 프롬프트 템플릿에 자동으로 삽입합니다. 주요 주체는 그대로 유지되며, 스타일만이 변화를 일으킵니다.
이 워크플로우에는 다음이 포함됩니다:
애니메이션, 만화, 미술, 사진, 영화 등 다양한 사전 설정 스타일 그룹
스타일 통합기 노드를 통한 원활한 스타일 교체
필요 시 LoRA, 업스케일링 경로 및 정제 노드에 대한 내장 지원
빠른 반복과 일관된 재생성용 깔끔한 레이아웃
캐릭터를 프로토타이핑하거나 고유한 미학을 개발하거나 동일한 장면에 대한 여러 스타일을 테스트하든 간에, Sexiam – ZIT 스타일은 재미있고 빠르며 고통 없이 만들어줍니다.
파일이 필요하다면 다음 링크에서 다운로드할 수 있습니다:
z_image_turbo-Q5_K_S.gguf (5.19 GB)
파일 위치:ComfyUI/models/diffusion_models/Qwen3-4B.i1-Q5_K_S.gguf (2.82 GB)
파일 위치:ComfyUI/models/text_encoders/ae.safetensors (335 MB)
파일 위치:ComfyUI/models/vae/
단계 1 — 모델 로드
이 워크플로우는 다른 모든 Stable Diffusion 설정과 동일하게 시작됩니다. 주요 Z-Image Turbo 체크포인트와 함께 해당 VAE 및 CLIP을 로드하세요. 이후 필요하다면 Power LoRA Loader를 통해 LoRA를 추가하여 이미지에 추가적인 개성이나 캐릭터 일관성을 부여할 수 있습니다.
체크포인트 → Z-Image Turbo
VAE → Z-Image Turbo VAE
CLIP → Qwen 3 (GGUF 형식)
(선택 사항) Power LoRA Loader를 통한 LoRA
이들을 모두 연결하면 스타일 시스템으로 진행할 준비가 완료됩니다.
단계 2 — 스타일 선택기 제어
왼쪽에는 스타일 선택기가 있으며, 한 번에 하나의 사전 설정 스타일만 토글할 수 있습니다. 이 사전 설정은 애니메이션, 만화, 미술, 사진, 영화 등의 카테고리로 그룹화되어 있습니다. 스타일을 활성화하면, 해당 미학 프롬프트가 오른쪽의 프롬프트 패널에 입력한 내용과 {$@} 플레이스홀더를 통해 자동으로 결합됩니다.
스타일을 사용하려면:
하나의 스타일만 "예"로 토글하세요
오른쪽 프롬프트에 주제나 장면을 입력하세요
생성하세요
사전 설정 스타일의 영향 없이 프롬프트를 완전히 컨트롤하려면:
스타일 없음을 토글하세요
오직 귀하가 입력한 프롬프트 텍스트만 사용됩니다
모든 사전 설정 스타일 프롬프트는 워크플로우 내에서 확인하고 편집할 수 있습니다. 라벨이 붙은 스타일 노드를 선택하여 텍스트를 수정하거나, 0 키를 눌러 북마크된 스타일 프롬프트 섹션으로 바로 이동할 수 있습니다.
이를 통해 기존 스타일을 조정하거나 필요에 따라 완전히 새로운 스타일을 생성할 수 있습니다.
단계 3 — KSampler / 이미지 생성 및 정제
이 섹션은 기본 구성에서 고해상도 정제까지의 이미지 생성 워크플로우를 처리합니다.
1️⃣ 빈 레이턴트 크기 선택기
여기서 비율 또는 대상 해상도를 설정하세요. 이는 초기 레이턴트 캔버스의 크기를 정의합니다.
2️⃣ 첫 번째 KSampler — 기본 구성 패스
이 단계는 전체 레이아웃을 생성합니다: 자세, 실루엣, 해부학, 조명 방향 등.
정제 단계가 이후에 이루어지므로 일반적으로 낮은 스텝 수로 충분합니다.
3️⃣ Hires Fix / 업스케일 단계
기본 구성이 완성된 후, 이미지가 업스케일되어 세부 정보 해상도를 높입니다.
이 단계에서는 약간의 왜곡, 병렬 현상 또는 텍스처 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
4️⃣ 두 번째 KSampler — 정제 패스
낮은 노이즈 제거 보정 패스로, 원래 구조를 유지하면서 세부 정보를 선명히 하고 업스케일 아티팩트를 수정합니다.
권장 샘플러 및 스케줄러
이 두 단계 업스케일 워크플로우에서 Z-Image Turbo를 사용할 때,sampler res_multistep와 beta 스케줄러를 사용하면 가장 뛰어난 결과를 얻을 수 있습니다:
첫 번째 패스의 구성 유지
정제 패스에서 선명도 향상
가장자리 세부 사항 및 직물 텍스처에 잘 대응
이 설정은 두 번째 패스가 이미지를 "재그리기"하지 않으면서도 정리할 수 있도록 합니다.
선택 사항: Hires Fix 전 레이턴트 업스케일
Upscale Latent By 노드는 첫 번째 디코드 전에 시작 캔버스 크기를 늘릴 수 있습니다.
이렇게 하면 원본 세부 정보를 더 잘 포착할 수 있지만, 다음을 기억하세요:
Hires Fix는 이후에도 해상도를 증가시킵니다
너무 큰 레이턴트는 GPU 한계를 초과하거나 생성 정밀도를 저하시킬 수 있습니다
가장 안전한 경로는 다음과 같습니다:
적당한 기본 크기 → Hires 업스케일링 → 정제 KSampler
단계 4 — 선택적 업스케일 후 강화
이 단계는 완전히 선택 사항입니다.
다음과 같은 경우 사용하세요:
• 더 큰 최종 이미지
• 작은 세부 사항(눈, 머리카락, 직물)을 더 선명하게
• 낮은 VRAM GPU에서 더 나은 결과
• 기본 KSampler보다 더 많은 제어력
사용 방법:
1️⃣ 완성된 이미지를 Load Image 노드에 입력하세요
(이 워크플로우의 이미지 또는 외부 파일 사용 가능)
2️⃣ 업스케일 모델을 선택하세요
예: 4x_foolhardy_Remacri.pth는 일반적인 세부 정보에 탁월한 성능을 발휘합니다
3️⃣ 업스케일 배율을 설정하세요
• “2.0” = 너비와 높이를 두 배로
• 더 높은 값은 VRAM이 충분할 때만 사용
4️⃣ 노이즈 제거를 낮게 유지하세요
• 약 0.20으로 원래 모습을 유지하면서 가장자리를 정리
5️⃣ Ultimate SD Upscale이 깨끗한 세부 정보를 재구성하도록 합니다
타일 옵션은 큰 이미지의 VRAM 과부하를 방지합니다
6️⃣ 미리보기 → 저장 ✔️
이 업스케일러를 사용할 가치가 있을 때 😎
• 포스터 크기의 최종 출력을 원할 때
• 단계 3 이후 흐릿한 가장자리나 부드러운 세부 사항이 눈에 띌 때
• 큰 레이턴트 생성으로 GPU를 과부하시키고 싶지 않을 때
• 사진과 스타일리즈 요소를 혼합하여 선명도가 필요한 경우
빠른 팁 🛠️
• 이음새가 보인다면? → 패딩을 늘리거나 마스크 흐림을 증가시켜주세요
• 너무 많은 변화가 생긴다면? → 노이즈 제거를 더 낮추세요
• VRAM이 부족하다면? → 더 작은 타일 또는 2.0x→4.0x 대신 1.0x→2.0x로 설정하세요