Z-image ControlNet 2.1 High/Low Noise Rendering + SeedVR2 200-Megapixel
세부 정보
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모델 설명
이 워크플로우는 Z-Image Turbo의 렌더링 품질과 ControlNet 2.1의 구조적 제어를 균형 있게 조화시키기 위해 고임질-저임질의 두 단계 프로세스를 사용합니다. 초기 고임질 단계에서는 ControlNet을 사용하여 핵심 구성과 자세를 고정하고, 이후 저임질 단계에서는 ControlNet을 우회하여 모델이 엄격한 구조적 제약 없이 세부 사항과 질감을 세밀하게 정제할 수 있도록 하여 제어력과 미적 품질을 결합합니다.
유연성을 위해 이 파이프라인은 텍스트-이미지 생성과 이미지-이미지 생성을 전환할 수 있는 스위치를 포함하며, 정제 단계 중 LoRA를 적용할 수도 있습니다. 옵션으로 얼굴 세부 조정 단계를 거친 후, 창의적인 타일링 확산 업스케일러(TTP)와 더 정확한 메가픽셀급 확대를 생성하는 SeedVR2 모델이라는 두 가지 별개의 업스케일링 방법을 제공합니다.
🎥 YouTube 비디오 튜토리얼
이 워크플로우가 실제로 무엇을 하는지, 그리고 어떻게 빠르게 시작할 수 있는지 알고 싶으신가요? 이 비디오는 도구의 정체, 즉시 워크플로우를 실행하는 방법, 그리고 저의 핵심 설계 로직을 설명합니다. 로컬 설정이나 복잡한 환경이 필요 없으며, 모든 과정은 RunningHub에서 바로 시작됩니다. 따라서 실제 효과를 먼저 체험하실 수 있습니다.
👉 YouTube 튜토리얼: https://youtu.be/VHBlv7DdldA
시작하기 전에 비디오를 꼼꼼히 시청하는 것을 추천드립니다. 전체적인 맥락을 이해하면 도구를 더 빠르게 익히고 흔한 오류를 피할 수 있습니다.
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👉 YouTube 튜토리얼: https://youtu.be/VHBlv7DdldA
시작 전에는 비디오를 완전히 시청하는 것을 추천드립니다. 전체적인 아이디어를 파악하면 도구를 더 빠르게 익히고 흔한 오류를 피할 수 있습니다.
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👉 워크플로우: https://www.runninghub.ai/post/2001611142990577666/?inviteCode=rh-v1111
위 링크를 열면 바로 워크플로우를 실행하고 실시간 생성 결과를 확인하실 수 있습니다. 결과가 마음에 드신다면 나중에 로컬에서 사용자 정의 배포도 가능합니다.
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📺 Bilibili 업데이트 (중국 본토 및 아시아 태평양 지역)
중국 본토 또는 아시아 태평양 지역에 계신 분들은 아래 비디오를 통해 이 워크플로우의 실제 실행 효과와 설계 아이디어를 확인하실 수 있습니다.
📺 B站 비디오: https://www.bilibili.com/video/BV1EUqHBSEv6/
저는 쿠아이왕판에서 지속적으로 모델 리소스를 업데이트할 예정입니다:
👉 https://pan.quark.cn/s/20c6f6f8d87b
이 리소스는 주로 로컬 사용자를 대상으로 하며, 창작과 학습에 편리하게 활용하실 수 있습니다.