Flux Inpaint and Outpaint Workflow

공지

• 이 워크플로우는 더 이상 최신 기술이 아니며, 인페인팅 및 아웃페인팅 용도로는 Flux.1 Fill 및 공식 ComfyUI 워크플로우를 참조하세요. 자세한 내용은 아래를 확인하세요:

• Black Forest Labs는 이후 공식 Flux 1 도구를 출시했습니다: https://blackforestlabs.ai/flux-1-tools/

• 이 도구에는 이 워크플로우에서 사용된 Alimama ControlNet보다 우수한 Flux.1 Fill [dev] 모델이 포함되어 있습니다.

• Flux 1 도구에 대한 원활한 ComfyUI 지원이 제공됩니다: https://blog.comfy.org/day-1-support-for-flux-tools-in-comfyui/ — 인페인팅 및 아웃페인팅 용도로 이 지원을 사용해야 합니다.

• 공식 ComfyUI 인페인팅 및 아웃페인팅 워크플로우는 다음 링크에서 다운로드할 수 있습니다: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/ — 이미지를 다운로드한 후(이미지 내에 워크플로우가 내장됨), ComfyUI에서 열어 사용하세요.

• VRAM이 낮은 경우, Flux.1 Fill [dev] 모델의 fp8 버전을 다음 링크에서 다운로드할 수 있습니다: /model/969431/flux-fill-fp8

• 이 워크플로우는 더 이상 업데이트되지 않으며, 공식 ComfyUI 인페인팅 및 아웃페인팅 워크플로우에 더 이상 추가할 사항이 없습니다.

소개

이 워크플로우의 최신 버전은 다음을 사용하여 동일한 워크플로우 내에서 8단계 인페인팅 및 아웃페인팅을 구현합니다:

• alimama-creative/FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta

• alimama-creative/FLUX.1-Turbo-Alpha

모델

1. FLUX.1-Turbo-Alpha.safetensors (models/loras/flux) https://huggingface.co/alimama-creative/FLUX.1-Turbo-Alpha

2. FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta-fp8.safetensors (models/controlnet) https://huggingface.co/alimama-creative/FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta

   diffusion_pytorch_model.safetensors를 다운로드한 후 파일 이름을 변경하고, Kijai의 스크립트(https://huggingface.co/Kijai/flux-fp8/discussions/7#66ae0455a20def3de3c6d476)를 사용하여 FP8로 변환하여 16GB VRAM에 맞출 수 있습니다.

3. flux1-dev-fp8-e4m3fb.safetensors (models/diffusion_models/flux): https://huggingface.co/Kijai/flux-fp8/tree/main

4. t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors (models/clip): https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/tree/main

5. ViT-L-14-BEST-smooth-GmP-TE-only-HF-format.safetensors (models/clip): https://huggingface.co/zer0int/CLIP-GmP-ViT-L-14/tree/main

커스텀 노드

1. Segment Anything (VRAM이 16GB 이상 있고 자동 세그멘테이션을 사용하려는 경우)

2. Type별 다양한 ComfyUI 노드

3. KJNodes for ComfyUI