Z-Image × ControlNet 2.1 second-order Refiner enhancement technique: LoRA character replacement
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모델 설명
이 워크플로우는 Z-Image 모델을 위한 업데이트된 로컬 인페인팅 프로세스로, 얼굴이 프레임에서 매우 작을 때와 같은 극단적인 상황에서도 캐릭터 일관성을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 이 프로세스는 고·저 노이즈 렌더링의 두 단계 방식을 사용합니다. 첫 번째 단계에서는 낮은 가중치의 LoRA를 사용하여 기본 캐릭터 특징을 설정하고, 두 번째 단계에서는 LoRA를 최대 강도로 적용하여 얼굴과 세부 사항을 정확히 복원합니다.
이 워크플로우는 구조적 안내를 강화하기 위해 SD-Pose와 같은 포즈 모델을 사용하는 ControlNet도 적용합니다. 각 단계별로 별도의 프롬프트를 사용할 수 있습니다: 첫 번째는 인페인팅 영역을 장면과 자연스럽게 융합하고, 두 번째는 LoRA 트리거 단어를 사용하여 캐릭터 특화된 세부 사항에 집중합니다. 이 방법은 단순한 모델보다 지역 수정에 더 정밀한 제어를 제공하여 더 나은 통합과 높은 재현도를 보장합니다.
🎥 YouTube 비디오 튜토리얼
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👉 YouTube 튜토리얼: https://youtu.be/A4Vc5wAxNCg
시작하기 전에 비디오를 완전히 시청하는 것을 권장합니다. 전체적인 맥락을 이해하면 도구를 더 빠르게 익히고 흔한 오류를 피할 수 있습니다.
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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/BV11KqzBGEuh/
저는 퀴크 네트워크 드라이브에서 지속적으로 모델 자원을 업데이트할 예정입니다:
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