STUDIO1911A2: Wai-Illustrious Text to Image ComfyUI workflow by Freyja Pixel 💖 - Machine Gun

제로샷 설계: 1911A2 바운티 헌터 프로토콜

모두를 위한 애니메이션 생성

“바운티 헌터” 시스템은 누구나 AI를 사용해 아름다운 애니메이션 아트워크를 생성할 수 있는 접근 가능한 방법입니다. 사용자는 매우 간단한 프롬프트만으로도 선명하고 정확하며 미적으로 만족스러운 이미지를 얻을 수 있으며, 시스템이 대부분의 복잡한 작업을 대신 수행합니다. 이 시스템은 초상화 스타일 또는 단일 주체 이미지에 특화되어 있으며, 높은 품질로 다중 주체 이미지도 생성할 수 있습니다. 사용자가 길고 상세한 텍스트 프롬프트를 필요로 하지 않고, 이 “제로샷” 생성 도구는 경험이 부족한 사용자도 AI를 사용해 레이어드된 배경을 가진 고품질 캐릭터를 생성할 수 있도록 돕습니다.

바운티 헌터는 여러 버전으로 제공되며, 각 버전은 다른 사용 사례에 적합합니다. 마스터 바운티 헌터 버전은 효율적인 생성과 고품질 출력 사이의 균형을 갖추어 일반적인 용도에 가장 적합합니다. 빅 게임 헌터 버전은 더 높은 해상도의 이미지를 생성할 수 있으며, 머신건 버전은 표준보다 약간 작은 이미지를 빠르게 생성하는 데 최적화되어 있습니다. 이들 모두는 근본적으로 동일한 방식으로 작동하며, 동일한 설계 원칙을 따르고 각자의 크기에 맞는 고품질 이미지를 생성합니다.

바운티 헌터의 기반은 두 단계 프로세스입니다. 첫 번째 단계는 이미지의 구조를 확립합니다. AI는 가능한 가장 작은 해상도로 생성하면서 이미지의 기반에 특별한 시간을 할애하도록 조정됩니다. 기반에는 주체와 그 자세, 이미지 내의 객체, 조명, 구성 및 전체 레이아웃에 관련된 모든 요소가 포함됩니다. 첫 번째 단계는 일러스트레이션의 선화가 다른 화가가 완성하는 작업을 준비하거나 미니어처의 3D 조각가와 유사합니다. 다음 단계로 이미지를 전달하기 전, 이미지는 잠재적 정제를 통해 “업스케일”됩니다(픽셀 단위로 확인), 이는 “고해상도 업스케일링”(일반적인 이미지 생성 도구)을 모방합니다.

두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 생성된 내용을 다시 검토하여 세부 사항을 선명히 하고, 오류를 정리하며, 전체적으로 모든 요소를 명확하게 집중시킵니다. 이 단계는 이미지를 정리하고 정확한 세부 사항을 추가하는 데 도움이 되는 특정 도구 세트를 제공하며, 이상한 결과를 만들지 않습니다. 첫 번째 단계의 예를 계속하자면, 이 단계는 일러스트레이션의 색칠자나 미니어처의 페인터와 같아, 표면을 완성하기 위한 형태와 세부 사항을 추가합니다.

테스트 중, 저는 캐릭터 이름(예: 에반게리온의 카츠라기 미사토)을 사용할 때 AI가 캐릭터 이름의 작성 방식에 반응하며, Danbooru 또는 일본식 태그 순서를 강력히 선호한다는 것을 발견했습니다. 많은 애니메이션 이미지 생성 모델은 일본식 이름 또는 태그 순서를 사용하여 학습되었으며, 이는 성(성씨)을 먼저, 이름을 뒤에 두는 방식입니다. 이 순서로 작성된 이름은 AI가 쉽게 인식하며, 캐릭터의 세부 사항을 훨씬 정확하게 재현합니다. 반면, 서양식 순서로 바꾸면(예: 미사토 카츠라기) 모델이 항상 환각을 일으켜 잘못된 캐릭터를 생성한다는 것을 발견했습니다. “Misato Katsuragi”는 금발과 파란 눈을 가졌고, “Rei Ayanami”는 매우 긴 분홍색 머리를 가졌으며, “Goku”(모호한 태그)는 분홍색 머리를 가진 임의의 여성 캐릭터를 생성했습니다. 반면, “Katsuragi Misato”와 “Ayanami Rei”는 첫 번째 생성에서 예상된 캐릭터를 생성했습니다. 또한 Danbooru/e621 태그를 사용하면 Wai-illustrious에 프롬프트된 거의 모든 내용(의상 및 헤어스타일 등)에 적용되어 출력 품질을 향상시킵니다. 그러나 이는 덜 알려진 또는 특수한 태그를 사용할 때 어려움을 초래합니다. 이러한 태그를 쉽게 탐색할 수 있도록, 바운티 헌터는 사용자가 알려지고 정확한 태그를 찾는 데 도움이 되는 권장 소프트웨어, AI 도구 및 웹사이트를 포함하고 있습니다.

이 시스템의 주요 강점 중 하나는 워크플로우 내에서 사용자에게 스스로를 설명한다는 점입니다. 모든 필요한 지침, 참고 사항 및 팁이 파일에 직접 포함되어 있습니다. 중복된 지침은 웹 호스팅 저장소 내 .txt 파일로 포함되어 있습니다. 목표는 워크플로우를 열면 사용자가 진행하면서 가이드를 읽을 수 있도록, 학습에 필요한 모든 정보가 그래프 자체에 이미 포함되어 있으며, 다른 창을 열지 않아도 되는 것입니다.

이전에 Wai-illustrious를 사용한 경험을 바탕으로, 바운티 헌터에서 가장 놀라운 기능은 거의 프롬프트 없이도 시스템이 매우 정확하게 작동한다는 점입니다. 과거 생성 결과에서 Wai의 방대한 캐릭터 및 주체(5000개 이상)가 자체적으로 작동할 때 환각을 일으키기 쉽고, 강력한 지침 없이 작동하기 때문에, 많은 예시 이미지가 캐릭터 이름만 입력하여 생성되었고, “마스터피스”와 같은 기본 긍정적 품질 프롬프트 없이도 허용할 수 있는, 심지어 더 뛰어난 품질의 이미지가 생성되었습니다. 또한 여러 차례에 걸쳐 간단한 설명이나 빈 “긍정적 프롬프트”조차 고품질의 애니메이션 초상화 스타일 이미지를 생성했습니다. 시스템은 텍스처, 색상 균형, 선 작업, 조명 등을 자동으로 처리하여 대부분의 예술적 스타일을 스스로 처리합니다. 이는 초보자뿐만 아니라 일관되고 반복 가능한 결과를 원하는 경험 있는 창작자에게도 유용합니다.

이 워크플로우에는 체크포인트 및 생성 설정으로 인해 적용과 사용에 제한이 있을 수 있는 몇 가지 알려진 한계, 약점 및 향후 개발 영역이 있습니다. 첫째, 성적 요소 또는 생식기(특히 트랜스젠더나 ‘후타나리’ 형태)의 삽입은 Wai-Illustrious 및 Illustrious의 기본 편향과 이러한 NSFW 시나리오 및 개인의 이미지에 대한 높은 학습량으로 인해 더 흔해질 수 있습니다. 이러한 콘텐츠를 제한하거나 부정적 프롬프트로 사용하기 위한 안전 등급 태그(일반, 민감, NSFW, 명시적)의 사용은 완전히 테스트되지 않았습니다. 또한 이 워크플로우는 이미지 품질을 위해 가장 작은 권장 해상도로 초기 이미지를 생성하며, 다른 비율이나 방향은 완전히 테스트되지 않았습니다. 이러한 매개변수로 인해 워크플로우는 기본 설정에서 단일 초상화에 편향되어 다중 주체 또는 복잡한 구성의 이미지를 생성할 때 어려움이나 오류가 더 많을 수 있습니다. 2, 4, 또는 8개의 배치 생성을 실행하면 노이즈 제거 중 무작위성 증가로 이러한 형태나 오류를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 워크플로우를 사용하여 생성된 콘텐츠나 이미지에 대해 저는 어떠한 책임, 법적 책임, 또는 계정도 지지 않습니다. 이는 완전히 검열되지 않은 AI 도구이며, 사용자는 책임감 있게 사용해야 합니다(그렇게 설계되었습니다). 이는 딥페이크와 대부분의 장소에서 금지되는 콘텐츠와 같은 불법 사용을 포함합니다. 경고 및 조언을 드립니다.

이 워크플로우를 사용하려면 다운로드하고 ComfyUI 내에서 열고 두 개의 필수 모델과 여러 명시된 지원 파일을 로드하기만 하면 됩니다. 워크플로우 자체가 나머지 과정을 안내하며, 내장된 메모는 어디를 클릭해야 하는지, 무엇을 변경할 수 있는지, 그리고 모든 것을 망가뜨리지 않고 실험하는 방법을 설명합니다. 사용자 친화적이며 명확하고 모든 사용자에게 접근 가능하도록 신중하게 설계되었습니다. 이전에 고급 AI 도구를 사용해 본 적이 없는 사람이라도 바운티 헌터를 상대적으로 낮은 학습 곡선으로 사용할 수 있습니다.

저는 바운티 헌터를 창조하여 복잡한 기술적 세부 사항을 알지 못해도, 더 많은 아이디어를 가진 사람이라면 누구나 아름답고 신뢰할 수 있는 애니메이션 아트를 만들 수 있는 방법을 제공하고자 했습니다. 이는 창작 과정을 매끄럽고 예측 가능하며 낮은 좌절감으로 즐거운 생성 경험으로 바꿉니다. 모든 것이 설정되면, 사용자는 태그나 캐릭터 이름을 입력하거나, 포함된 프롬프트를 복사하여 붙여넣거나, 자신의 아이디어를 설명하고 시스템이 나머지를 처리하도록 놔둘 수 있습니다. 예술은 모두를 위한 것이며, 우리는 모두 사용 가능한 도구로 창의성을 발휘할 자격이 있습니다.

행운을 빕니다, 그리고 즐거운 사냥 되세요!

기술 보고서 및 자원

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제로샷 설계: 1911A2 바운티 헌터 프로토콜

고품질 애니메이션 생성을 위한 결정론적 다중 통과 아키텍처

저자: 프레이야 픽셀 💖 (시스템 아키텍트)

플랫폼: ComfyUI

모델 스택: Wai-Illustrious v15 + v14 하이브리드

ComfyUI Danbooru 및 e621 데이터베이스 태그 보조 도구:

/model/950325/danboorue621-autocomplete-tag-lists-incl-aliases-krita-ai-support

https://github.com/newtextdoc1111/ComfyUI-Autocomplete-Plus/

Wai-Illustrious 태그 자원:

(온라인 캐릭터 및 태그 찾기) https://huggingface.co/spaces/flagrantia/character_select_saa

(SAA 캐릭터 선택)

https://github.com/mirabarukaso/character_select_stand_alone_app

ComfyUI 사용 (다운로드 및 설치: https://www.comfy.org/download)

ComfyUI Manager (https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager).

주요 통과에 Wai-Illustrious v15.0 사용.

/model/827184/wai-illustrious-sdxl.

정제 통과에 Wai-Illustrious v14.0 사용 및 특정 세부 사항 및 안정화 LoRA 사용.

/model/827184?modelVersionId=1761560

상세한 손:

/model/200255?modelVersionId=2212079,

상세한 발:

/model/200251?modelVersionId=1464471

Illustrious XL 안정화:

/model/971952?modelVersionId=2055853

디테일 슬라이더:

/model/1333749/add-detail-slider?modelVersionId=1506032) 두 번째 통과에서!

ComfyUI 사용자 정의 노드:

rgthree:

https://github.com/rgthree/rgthree-comfy https://www.runcomfy.com/comfyui-nodes/rgthree-comfy

ComfyUI-Impact-Pack:

https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack

https://www.runcomfy.com/comfyui-nodes/ComfyUI-Impact-Pack

1. 실행 요약

1911A2 바운티 헌터는 “워크플로우”가 아닙니다.

이는 대부분의 애니메이션 스타일 AI 이미지 생성에 내재된 “슬롯 머신” 무작위성을 제거하도록 설계된 결정론적 생성 아키텍처입니다.

전통적인 파이프라인은 강력한 프롬프트 엔지니어링에 의존하는 반면, 바운티 헌터는 패러다임을 뒤집습니다:

➡️ 시스템이 미학을 제어합니다. ➡️ 사용자는 의도만 제어합니다.

이것은 설명적인 긍정적 프롬프트 없이도 일관되고 해부학적으로 정확하며 스타일적으로 일관된 애니메이션 캐릭터를 생성할 수 있는 제로샷 생성을 가능하게 합니다.

이 릴리즈에는 세 가지 조정된 변형이 포함되어 있습니다:

• 마스터피스 — 2048×2048 균형 잡힌 플래그십

• 빅 게임 헌터 — UHD 4K/8K 업스케일링 버전

• 머신건 가챠 — 고속 1024×1024 빠른 생성기

세 가지 모두에서 철학은 동일합니다: 생성을 제어 가능한 하위 시스템으로 분해합니다.

2. 시스템 아키텍처

생성 → 정제 루프

바운티 헌터는 단단한 두 단계 잠재적 파이프라인을 통해 작동하며, 기하학과 텍스처의 작업을 분할합니다.

1단계 — 기하학 통과 (생성기)

체크포인트: Wai-Illustrious v15

스텝: 32, 고정 시드

노이즈 제거: 1.0 (완전 생성)

목적: 구성, 실루엣, 조명 방향, 자세 벡터를 확립.

왜 v15인가요?

이 모델은 역동적인 구성에 뛰어나며 구조적 프롬프트에 강력히 반응합니다. 유료 실시간 웹 서비스 및 오픈소스 저장소를 포함한 여러 AI 생성 커뮤니티에서 널리 사용됩니다. Wai-Illustrious SAA 캐릭터 선택기와 같은 여러 커뮤니티 제작 지원 도구를 통해 프롬프트 엔지니어링 및 캐릭터 선택을 돕습니다.

2단계 — 텍스처 통과 (정제기)

체크포인트: Wai-Illustrious v14

스텝: 18, 고정 시드

노이즈 제거: 0.35

목적: 해부학적 오류 수정, 텍스처 안정화, 조명 정제, 캐릭터 정체성 고정.

왜 v14인가요?

커뮤니티에서는 해부학적 이해가 더 뛰어나다고 보고되었으며, Wai-Illustrious를 1년 이상 사용하고 5개 이상의 버전을 프롬프트, 테스트 및 생성한 제 경험에 따르면 동의합니다.

가untlet(해부학 강제 스택)

정제 중 잠재적 표현은 다음을 통과합니다:

상세한 손 LoRA

상세한 발 LoRA

안정화/환각 억제 LoRA

디테일 추가 LoRA

이들은 사용자가 지정한 스타일, 캐릭터 또는 기타 LoRA 적용 후, 두 번째 샘플러 전에 의도적으로 배치됩니다.

결과:

깨끗한 손가락 관절, 안정적인 발 위치, 균형 잡힌 비율, 포즈 유지, 구성 왜곡 없음, 기하학적 구조를 흐리게 하지 않으면서 텍스처 일관성 유지

이것이 제로샷 신뢰성이 발휘되는 지점이다.

3. "미사토-레이 테스트" 프로토콜

토큰화 및 모델 언어학에 대한 연구

이LLUSTRIOUS 아키텍처는 많은 애니메이션 학습 모델처럼 토큰 순서에 매우 민감하다.

A/B 테스트 결과:

첫 번째 테스트에서는 입력 프롬프트로 "misato katsuragi"(영어 순서)를 사용했고, 이는 금발의 여자, 정체성 왜곡을 환상적으로 생성했다.

반면 "katsuragi misato"(Danbooru/학습 순서)로 프롬프트를 주었을 때, 표준적인 미사토의 완벽한 재구성이 생성되었다.

두 번째 테스트에서는 "rei ayanami"(영어 순서)로 시작했고, 이는 분홍색 머리카락의 여자, 정체성 왜곡을 생성했다.

반면 "ayanami rei"(Danbooru/학습 순서)를 사용했을 때, 표준적인 레이의 완벽한 재구성이 생성되었다.

결론:

모델의 원어민 태깅 방식에 맞춰 말하는 것이 도움이 되며, 자연어는 필요할 때만 사용하는 것이 바람직하다.

Bounty Hunter는 다음을 통해 이를 강제한다:

KSamplers 모두에 대해 테스트되고 정확한 고정 시드를 기본 생성 설정으로 적용, 그래프 내 문서화, 권장된 구조화된 프롬프트와 다수의 예시를 통한 토큰화 순서 일관성, 권장 태그 보조 도구, 내재된 문서 및 첨부 이미지 메타데이터에 포함된 프롬프트 및 태그 오류 예시의 재설계.

이를 통해 초보 사용자라도 제로샷 캐릭터 프롬프팅이 신뢰할 수 있는 정체성 일관성을 제공한다.

4. 핵심 기능

✔ 자기 문서화 시스템

워크플로우에는 다음이 포함된다:

임베디드 Markdown 노트

사용법 지침

프롬프트 가이드

오류 상태 설명

JSON 파일을 가지고 있다면, 매뉴얼을 모두 가지고 있는 것이다.

✔ 제로샷 캐릭터 생성

다수의 헤더 이미지(흰머리 사이버 도적)는 긍정적 프롬프트에 아무 정보도 없이 생성된 내재된 "제로샷" 헤드샷/초상화에서 설계되었다. 첨부된 이미지들은 빈 긍정적 프롬프트 초상화에서부터 완전히 구현된 예술적 캐릭터 작품(긴 머리카락의 사이버 어쌔신, 양손에 권총, 표정이 풍부하고 몸체가 세밀하며 사이버펑크 도시 배경)까지의 전체 프롬프트 설계 체인을 포함한다.

정체성은 다음에서 유래한다:

아키텍처 제약, LoRA 로더, 두 단계 잠재 루프, 시드 결정성.

세부 프롬프트는 최고 품질 출력을 위해 선택 사항이다. 간단한 프롬프트도 작동하지만, 생성 파라미터에 따라 배경이나 캐릭터 품질이 저하될 수 있다. Readme에는 간단한 프롬프트, "가챠" 스타일 프롬프트, 고도로 설계된 상세 프롬프트 예시와 생성 시 추가할 권장 태그가 포함되어 있다. 이를 통해 최소한의 조정으로 애니메이션 스타일 이미지의 품질을 극대화할 수 있다.

✔ 해부학적 신뢰성

정제 단계에서 해부학 LoRA를 실행하면 정확한 해부학적 생성을 유도한다:

손가락은 분리된 상태를 유지, 발가락과 발은 일관성 있게 생성, 관절은 올바르게 굽혀지고, 물체는 융합되지 않으며, 동작 포즈는 실루엣 논리를 유지한다.

이 파이프라인은 해부학을 "추가 세부사항"이 아닌 핵심 시스템으로 처리한다.

✔ 구성 가능한 스타일 삽입

두 개의 비리파이너 LoRA 스택을 삽입, 수정, 또는 우회(왼쪽 클릭 + Ctrl+B)하여 사용자 정의 또는 기본 Illustrious 출력을 생성할 수 있다. 이중 LoRA 로더는 위치와 가중치에 따라 더 많은 실험과 미세한 변이를 가능하게 하지만, 과도한 사용은 특히 LoRA 강도 조정 중 해부학적 변형의 위험을 증가시킬 수 있다.

다음과 같이 수행할 수 있다:

완전히 중립 상태로 실행

단일 스타일 적용

시드마다 전체 미학 LoRA 로더 전환

LoRA 선택과 가중치 조절을 통해 제어된 변이 생성

이로 인해 Bounty Hunter는 단일 템플릿이 아닌 스튜디오급 시스템이 된다.

✔ 알려진 한계

테스트는 1명 및 2명의 피사체와 "POV" 스타일 이미지에서 수행되었다. 워크플로우는 초기 생성 해상도가 낮아(1024x1024) 초상화에 편향되어 있다. 다른 해상도 또는 종횡비는 테스트되지 않았다. 고정 시드에서의 고배치 생성은 변형과 오류를 줄일 수 있으나, 모든 결과를 보장하지는 않는다.

5. 기술적 요구사항

플랫폼: ComfyUI

매니저: ComfyUI Manager (누락된 커스텀 노드 자동 설치용)

체크포인트:

Wai-Illustrious v15 (제너레이터)

Wai-Illustrious v14 (리파이너)

커스텀 노드:

rgthree

ComfyUI-Impact-Pack

하드웨어:

전체 2단계 흐름은 12GB VRAM에서 테스트됨

RTX 4070, 64GB RAM 시스템에서 테스트됨. 평균 생성 시간은 워크플로우 스냅샷에 포함됨. 일반적으로 "Machine Gun"은 1장당 약 30초, "Master Bounty Hunter"는 약 60초, "Big Game Hunter"는 4K 이미지에 2~3분, 8K 이미지에는 4분 이상 소요됨.

6. 설치 및 사용법

JSON 워크플로우를 다운로드하세요!

PNG 파일은 개발 중에 만들어진 이전 버전일 수 있습니다. 사용을 권장하지 않지만, 특히 프롬프트 참조용으로 유용할 수 있습니다.

JSON 파일을 ComfyUI로 드래그 앤 드롭하세요. .zip 파일에는 JSON과 Readme, 프롬프트 가이드 텍스트 파일이 포함되어 있어 중복 및 접근성 보장을 위해 제공됩니다.

Manager를 사용하여 누락된 노드를 설치하세요.

모델과 LoRA가 올바른 ComfyUI 폴더에 위치했는지 확인하세요.

할당:

왼쪽 체크포인트 → v15 (제너레이터)

오른쪽 체크포인트 → v14 (리파이너)

그래프 내 임베디드 노트를 읽으세요.

제로샷 모드로 시작하세요(긍정적 프롬프트에 'shiranui mai'와 같은 피사체 토큰만 입력하고 그 외는 아무것도 포함하지 마세요).

원하는 경우 구조화된 프롬프팅으로 확장하세요.

이 무제한 AI 도구로 생성된 모든 결과에 대해 저는 어떠한 책임, 법적 책임, 의무도 지지 않습니다. 이미 두 번 경고하고 조언했습니다.

행운을 빕니다.