Automatic Hand Fixer - Auto Masking One-Click Workflow for Perfect Hands (Flux Fill)
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모델 설명
⚡ Flux Fill Automatic Hand Fixer Workflow ⚡
WF 기능:
✨ 진정한 한 번의 클릭 운영 (이미지 로드 및 실행) || 범용 이미지 지원 || 자동 손 감지 || 다중 손 수정 || 스마트 마스킹 엔진 || Flux Fill 정밀도 || 수동 페인팅 불필요 👀
우리 모두 한 번쯤은 겪어봤죠: 완벽한 이미지를 얻었는데 손이 스파게티 더미나 소시지 무더기처럼 보입니다. SDXL, Pony, Flux, Z-Image 등 어떤 모델로 생성되었든, 또는 오래된 렌더링 이미지라도 손을 수정하는 것은 항상 수동으로 고생해야 했습니다.
이 워크플로우는 게임을 바꿉니다. 이미지의 출처가 무엇이든, 이는 모든 크리에이터가 도구 모음에 반드시 가져야 할 최종 정제 단계입니다.
✨ 무엇이 특별한가요?
이것은 단순한 인페인팅 설정이 아닙니다. 비정상적인 해부학 구조에 대한 완전 자동화된 정밀 수술입니다.
범용 호환성: 원본 모델이나 출처에 관계없이 모든 입력 이미지에서 작동합니다.
자동 감지 마법: 특수 노드가 손을 자동으로 식별하고 정밀 마스크를 생성합니다. 더 이상 번거로운 수동 페인팅이 필요 없습니다!
Flux Fill 힘: 최신 기술인 Flux Fill 로직을 사용하여 놀라운 사실성, 올바른 손가락 개수, 일치하는 텍스처로 손을 재생성합니다.
수많은 테스트 결과, 첫 번째 시도에서 80~90%의 성공률을 달성했습니다.
워크플로우는 간단합니다: 드래그 앤 드롭. 실행 버튼 클릭. 마법이 펼쳐지는 것을 지켜보세요. 품질을 중시하지만 번거로운 마스킹에 시간을 낭비하고 싶지 않은 분들에게 완벽합니다.
🚀 즉시 시작하려면 무엇이 필요할까요?
이 워크플로우: 다운로드 후 압축을 풀고 *.json 파일을 ComfyUI에 로드하세요.
Flux Fill 모델: flux1-fill-dev-fp8.safetensors ( \models\diffusion_models\ 에 저장)
Clip 텍스트 인코더 파일 1: clip_l.safetensors ( \models\clip\ 에 저장)
Clip 텍스트 인코더 파일 2: t5xxl_fp16.safetensors ( \models\clip\ 에 저장)
VAE 파일: ae.safetensors ( \models\vae\ 에 저장)
이전에 FLUX를 사용하셨다면 VAE와 두 개의 텍스트 인코더 파일을 이미 가지고 있으므로 다시 다운로드할 필요가 없습니다. 그러나 더 자세한 정보를 원하시면 UltraFlux-v1 VAE 파일을 시도해 보세요.
저사양 GPU를 사용하시는 경우 FP4 Flux Fill 모델과 t5xxl 텍스트 인코더의 FP8 버전(링크)을 사용하실 수 있습니다.
🚨 최신 안정 버전의 ComfyUI Core를 사용하세요. 또한 ComfyUI 프론트엔드 패키지를 수동으로 업데이트하고 ComfyUI Manager를 통해 사용자 정의 노드도 최신 버전으로 업데이트하세요. 그렇지 않으면 호환성 문제가 발생하여 워크플로우가 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.
이 워크플로우는 다음 패키지 버전으로 제작되었습니다:
ComfyUI Core v0.3.77
ComfyUI Frontend v1.36.9
ComfyUI Manager v3.39
Python 버전 3.12.10
PyTorch 버전 2.8.0+cu128
아래에 나열된 모든 사용자 정의 노드의 최신 버전
최소한 이 버전을 사용하셔야 합니다. 그렇지 않으면 문제가 발생할 경우 지원을 제공할 수 없습니다.
❓ 이 워크플로우를 실행하려면 특수 노드가 필요할까요?
이 워크플로우 내 노드는 일반적인 노드입니다. ComfyUI가 누락된 노드를 표시하면 ComfyUI Manager를 통해 설치하고 잠시 재시작하세요.
이 워크플로우에서 사용된 사용자 정의 노드:
💡 사용 팁:
플러그 앤 플레이: 별다른 설정이 필요 없습니다. 단지 이미지를 드래그 앤 드롭하고 "실행"을 누르세요.
프롬프트: AI에게 "나쁜 손을 고쳐줘" 같은 지시를 하지 마세요. 원하는 결과를 묘사하세요! "완벽한 여성 손", "빨간 네일을 가진 완벽한 손" 같은 프롬프트를 사용하세요. 간단하고 구체적으로 작성하세요.
가이던스, 스텝, 노이즈 제거 값을 조정하며 테스트해보세요:
>>> 가이던스 범위: 30-50 (35-40이 가장 좋음)
>>> 스텝 범위: 20-35 (25-30이 최적)
>>> 노이즈 제거 범위: 0.9-1.0 (저는 0.95가 가장 좋음)
성능: 고해상도 입력 이미지는 처리 시간이 더 오래 걸립니다.
다중 손 지원: 네, 여러 손을 자동으로 감지하고 수정합니다!
워크플로우에 대한 질문이나 의견이 있으시면 댓글 섹션에 자유롭게 남겨주세요.
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