IPAdapter Regional Conditioning

IPAdapter Regional Conditioning의 스타일 전이와 마스크 구성 활용으로 AI가 생성한 이미지의 통제력을 높일 수 있으나, 완벽한 구성과 디테일을 갖춘 이미지를 얻기 위해서는 여전히 많은 시도가 필요하다.

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V1.Regional Conditioning 3

두 개의 주체와 배경을 결합하여 재구성된 이미지를 생성할 수 있다.

전체 워크플로우에서 로드하는 모델이 많아 저사양 컴퓨터에는 친화적이지 않다. ComfyUI에 익숙한 사용자는 프롬프트 추출 및 얼굴 디테일 강화 부분을 별도의 워크플로우로 분리하여 GPU 메모리 사용량을 줄일 수 있다.

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V2.Regional Conditioning 2

한 개의 주체와 배경을 결합하여 재구성된 이미지를 생성한다. 부분 재생성과 유사하지만, IPAdapter를 통해 새로운 스타일을 도입하여 이미지에 독특한 변화를 부여한다. 단점은 IPAdapter의 현재 일반적인 문제로, 새 이미지의 디테일이 손실되는 것이다. 그러나 구성에 활용할 경우 여전히 매우 가치 있다.