XUPLX_INPAINT_IMG2IMG-REFINEMENT_UPSCALE

README: XUPLX ZIMAGE 병합 + 인페인팅 + IMG2IMG + 업스케일 워크플로우

1) 핵심 모델 스택 + 대상 해상도:

기본 UNet 체크포인트: z_image_turbo_bf16.safetensors

CLIP: lumina2와 함께 사용하는 qwen_3_4b.safetensors

VAE: ae.safetensors

주 잠재 캔버스는 1024×1536(SD3 잠재 노드)이므로, 이 워크플로우는 기본적으로 이 해상도로 세로형 이미지를 생성하도록 설정되어 있습니다.

2) "두 개의 프롬프트, 하나의 시드" 전략:

워크플로우는 먼저 MOOD를 조기에 생성하고, 나중에 NATURAL LANGUAGE를 생성하며, 두 요소 간의 "혼합 비율"을 조정할 수 있습니다.

구현 방식은 다음과 같습니다:

모든 샘플러에 공유되는 단일 고정 시드(seed = 01234567890).

다수의 샘플러에 공급되는 단일 전역 STEPS 정수(20으로 설정됨).

공유되는 END_AT/START_AT 정수(5로 설정됨)로, 1단계는 0→5 단계, 2단계는 5→20 단계를 실행합니다.

"혼합 조절기"는 잠재 공간을 이어가는 브랜치에서 _ModelSamplingAuraFlow_를 5로 설정한 것으로, README에서는 이를 "중간 지점 조정"이라고 언급합니다.

MOOD 및 NATURAL LANGUAGE 프롬프트는 Mixlab TextInput_ 노드("MOOD" 및 "NATURAL LANGUAGE")에 중앙 집중되어 있으며, 이들은 CLIPTextEncode 노드에 링크를 통해 연결됩니다.

3) LoRA의 역할(및 적용/비적용 영역):

선택적 LoRA(XUPLX_UglyPeopleLoRA.safetensors)를 로드하며, 강도는 0.4 / 0.4로 설정되고 기본적으로 활성화됩니다.

LoRA로 수정된 모델은 워크플로우의 "MOOD" 부분에서 사용되며, 다른 부분(특히 인페인팅 브랜치)은 기본 모델 경로를 사용합니다. XUPLX LoRA는 선택 사항이며 실제 사진으로 학습되었습니다.

XUPLX_UglyPeopleLoRA 다운로드:
/model/2220894/xuplxuglypeoplelora

4) 인페인팅 단계(클립스페이스에서 마스크 생성):

생성 후 전통적인 인페인팅 단계를 수행합니다:

병합된 이미지를 로드합니다(단순히 "Load Image" 노드에 복사하여 붙여넣기).

워크플로우 내 인페인팅 프롬프트 예시: “여성은 검은색 배낭을 착용하고 있습니다.”

5) 이미지에서 이미지로 변환 단계:

Img2Img는 병합된 이미지와 인페인팅된 내용을 기반으로 조명, 분위기 및 피사체를 합성하는 데 사용됩니다. 기본적으로 Denoise는 0.45로 설정되지만, 이미지마다 다를 수 있습니다.

6) 마지막으로, IMG2IMG 출력에 SeedVR2 업스케일러를 적용하세요:

기본 설정은 2048×3072 해상도와 "lab" 색상 모드로 출력됩니다.

SeedVR2의 VAE는 ema_vae_fp16.safetensors로 설정되어 있습니다. 업스케일링에는 GGUF 모델 사용을 강력히 권장합니다. VRAM 정리에 실패하면 OOM 오류가 발생할 수 있으므로, 단순히 업스케일을 다시 실행하세요.

5) 의존하는 도구/커스텀 노드 팩:

이 워크플로우는 다음 커스텀 팩/플러그인이 설치되어 있어야 작동합니다:

Mixlab 노드 (TextInput_)

Comfyroll (CR Load LoRA)

RvTools v2 (STEPS 및 END_AT/START_AT용 정수 노드)

rgthree (이미지 비교기)

WAS Node Suite (Seed 노드)

SeedVR2 업스케일러 팩

이 워크플로우는 README와 함께 제공되며, 또는 제가 작성한 기사를 확인할 수 있습니다:

XUPLX와 ZImage Turbo를 사용하여 이미지 스타일을 빠르게 병합하는 방법
https://civitai.com/articles/23657/how-to-merge-image-styles-quickly-with-xuplx-and-zimage-turbo

저의 워크플로우를 단순화한 버전은 여기서 다운로드할 수 있습니다:
/model/2221102/xuplx-merge-workflow

이 워크플로우를 좋아하셨다면, 커피를 사주지 마세요!!

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