QWEN Vision-to-Prompt Generator | Universal Image & Video Analysis

DarthRidonkulousDarthRidonkulous
8
86
도구
Qwen Prompt Create V1

세부 정보

파일 다운로드

모델 설명

🎨 QWEN 비전-프롬프트 생성기 | 범용 이미지 및 비디오 분석

Qwen3-VL을 사용하여 어떤 이미지나 비디오라도 초세밀하고 모델 최적화된 프롬프트로 변환하세요

📋 개요

이 워크플로우는 Qwen3-VL(Qwen 비전-언어 모델)을 활용해 이미지나 비디오를 분석하고, 사용 중인 특정 AI 모델에 최적화된 포괄적이고 세밀한 프롬프트를 생성합니다. FLUX, SDXL, WAN 2.1/2.2 또는 기타 어떤 생성 모델을 사용하든, 이 워크플로우는 참조 자료의 모든 세부 사항을 포착하는 프롬프트를 생성합니다.

다음과 같은 경우에 적합합니다:

  • 참조 이미지에서 세밀한 프롬프트 생성

  • 비디오 프레임 분석을 통한 일관된 프롬프트 생성

  • 성공적인 생성 결과의 역공학

  • 포괄적인 학습 데이터셋 구축

  • 모델 전용 프롬프트 최적화 생성

⚙️ 요구사항

ComfyUI 커스텀 노드

  • ComfyUI-QwenVL - 비전-언어 모델 통합

  • pythongosssss 커스텀 스크립트(ShowText 노드)

  • Core ComfyUI - LoadImage, LoadVideo, GetVideoComponents

모델 옵션 (VRAM 고려사항)

권장 모델:

  • Qwen3-VL-8B-Instruct (기본값) - 8GB 이상 VRAM

  • Qwen2.5-VL-7B-Instruct - 6GB 이상 VRAM (낮은 VRAM 대안)

  • Qwen2-VL-2B-Instruct - 4GB 이상 VRAM (예산 친화적 옵션)

양자화 설정:

  • 8비트(균형 잡힌) - 대부분의 사용자에게 권장

  • 4비트 - 낮은 VRAM 시스템용 (3-4GB)

  • 정밀도 완전(Full Precision) - 최고 품질이지만 12GB 이상 VRAM 필요

🚀 사용법

기본 워크플로우

  1. 입력 유형 선택:

    • 이미지 분석: LoadImage 노드 사용, LoadVideo 및 GetVideoComponents 노드는 건너뛰세요

    • 비디오 분석: LoadVideo 노드 사용, LoadImage 노드는 건너뛰세요

  2. QWEN 비전 노드 설정:

    • 사용 가능한 VRAM에 따라 모델 크기 선택

    • 양자화 레벨 선택 (8비트 권장)

    • 어텐션 모드 설정 (sdpa가 기본값)

  3. 프롬프트 요청 사용자 정의:

    • 중요: 사용자 정의 질문 필드를 타겟 모델에 맞게 업데이트하세요

    • 예시:

      • "FLUX에 최적화된 초세밀 프롬프트를 생성하세요"

      • "SDXL에 최적화된 초세밀 프롬프트를 생성하세요"

      • "WAN 2.1에 최적화된 초세밀 프롬프트를 생성하세요"

      • "ZImage에 최적화된 초세밀 프롬프트를 생성하세요"

      • "Pony Diffusion에 최적화된 초세밀 프롬프트를 생성하세요"

  4. 생성 및 검토:

    • 워크플로우 실행

    • ShowText 노드에서 생성된 프롬프트 확인

    • 생성 결과를 복사하여 생성 워크플로우에 사용

💡 사용 팁

이미지 프롬프트

  • 적합한 경우: 캐릭터 참조, 장면 구성, 스타일 분석

  • 지원 형식: PNG, JPG, WebP

  • 팁: 더 세밀한 설명을 위해 고해상도 참조 이미지 사용

비디오 프롬프트

  • 적합한 경우: 동작 분석, 시퀀스 일관성, 캐릭터 움직임

  • 지원 형식: MP4, AVI, MOV, WebM

  • 팁: QWEN은 전체 비디오 시퀀스를 분석하여 포괄적인 프롬프트를 생성

  • 참고: 긴 비디오는 처리 시간이 더 오래 걸릴 수 있음

모델 전용 최적화

항상 사용자 정의 질문에 타겟 모델을 명시하세요! 다른 모델은 다양한 프롬프트 구조에 더 잘 반응합니다:

  • FLUX: 세부적인 장면 설명, 자연어에 강점

  • SDXL: 기술적 세부사항을 포함한 구조화된 프롬프트에 잘 반응

  • WAN 2.1/2.2: 동작 설명 및 시간적 요소에 유리

  • ZImage: 특정 스타일 키워드 및 예술적 방향성에 최적화

성능 최적화

  • 낮은 VRAM (4-6GB): Qwen2-VL-2B + 4비트 양자화 사용

  • 중간 범위 (8-12GB): Qwen3-VL-8B + 8비트 양자화 사용

  • 고성능 (16GB+): 최대 세부정보를 위해 정밀도 완전 사용

  • 메모리 문제: 최대 토큰 수를 1024에서 512 또는 256으로 줄이기

🎯 워크플로우 기능

  • 이중 입력 지원: 이미지 및 비디오 분석을 원활하게 전환

  • 모델 유연성: VRAM에 따라 다양한 QWEN 모델 선택 가능

  • 양자화 옵션: 품질 대 성능 균형 조정

  • 사용자 정의 출력: 특정 모델 요구사항에 맞게 프롬프트 조정

  • 실시간 미리보기: ShowText 노드가 결과를 즉시 표시

📊 예시 출력

이 워크플로우는 다음을 포함한 포괄적인 프롬프트를 생성합니다:

  • 주체 설명(얼굴 특징, 복장, 자세)

  • 조명 조건(방향, 품질, 분위기)

  • 배경 맥락(환경, 깊이, 구성)

  • 기술적 사양(카메라 각도, 심도, 컬러 그레이딩)

  • 스타일 참조(예술적 방향, 분위기, 톤)

  • 모델 전용 키워드(타겟 생성기 최적화)

⚠️ 중요한 참고사항

  • 노드를 적절히 건너뛰세요: LoadImage와 LoadVideo를 동시에 실행하지 마세요

  • 타겟 모델 명시: 항상 사용자 정의 질문에 의도한 생성 모델을 업데이트하세요

  • VRAM 관리: 충돌이 발생하면 낮은 설정부터 시작하세요

  • 비디오 처리: 긴 비디오는 더 많은 VRAM과 처리 시간이 필요합니다

  • 프롬프트 개선: 생성된 프롬프트를 시작점으로 삼고, 결과에 따라 조정하세요

🔧 문제 해결

메모리 부족 오류:

  • 더 작은 모델(2B 또는 7B)로 전환

  • 4비트 양자화 활성화

  • 최대 토큰 수를 512 이하로 줄이기

  • 다른 애플리케이션 종료

처리 속도 느림:

  • 정밀도 완전 대신 8비트 양자화 사용

  • 비디오 길이 또는 해상도 줄이기

  • 어텐션 모드 확인(sdpa가 가장 빠름)

일반적인 출력 발생:

  • 사용자 정의 질문에 타겟 모델이 명시되었는지 확인

  • 더 많은 세부정보를 위해 최대 토큰 수 증가

  • 고해상도 참조 이미지 사용

📈 워크플로우 통합

이 워크플로우는 다음과 완벽하게 결합됩니다:

  • 다단계 SDXL 워크플로우(생성된 프롬프트를 Phase 1에 사용)

  • WAN 비디오 생성(일관된 프롬프트 세트 생성)

  • LoRA 학습 준비(학습 데이터를 위한 세밀한 캡션 생성)

  • 콘테스트 참가(수상한 생성 결과 역공학)

🙏 감사 인사

  • Qwen VL 모델: 알리바바 클라우드 AI 연구팀

  • ComfyUI-QwenVL: AIrjen

  • 워크플로우 설계: 생산용 콘텐츠 생성에 최적화

프롬프트 생성 즐겁게! 🚀

이 도구가 유용하셨나요? ❤️ 좋아요를 눌러주세요! 생성된 프롬프트를 댓글에 공유해주세요!

이 모델로 만든 이미지

이미지를 찾을 수 없습니다.