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모델 설명
V2.1
V2 버전의 변형으로, V2 워크플로우의 슈퍼 프롬프트 단어와 이미지 역추출 모델만 교체합니다.
이제 ComfyUI에 내장된 ollama 노드를 통해 언어 대모델(LLM)을 사용하여 프롬프트 단어를 생성하고 다듬을 수 있습니다. 최신 llama3.1을 사용하는 것이 권장되며, 이는 매우 강력하고 ChatGPT-4o에 근접하며, 프롬프트 단어의 확장 설명이 매우 인상적입니다.
이미지 역추출 기능에는 Llava 모델이 선택되었으며, 원래의 Florence2 모델보다 우수하여 더 구체적인 설명과 더 많은 세부 정보를 제공합니다.
Ollama는 ComfyUI와 독립적으로 실행되며, https://ollama.com/에서 Ollama를 다운로드해야 합니다. 설치는 매우 간단합니다. 설치 후 키보드에서 Win+R을 입력하여 실행 창을 열고, CMD를 입력하여 명령 프롬프트 창을 열고, ollama run llama3.1을 입력하면 모델이 자동으로 다운로드됩니다. 위 웹사이트에서 다른 모델을 다운로드해 보실 수도 있습니다. 모델은 기본적으로 C 드라이브에 다운로드되며, 경로를 변경해야 합니다. 환경 변수의 시스템 변수에 OLLAMA_MODELS를 추가하고 경로를 직접 설정하세요. Llava 모델도 동일합니다.
V2 버전의 변형으로, V2 워크플로우의 슈퍼 프롬프트 단어와 이미지 역추출 모델만 교체합니다.
이제 ComfyUI에 내장된 ollama 노드를 통해 언어 대모델(LLM)을 사용하여 프롬프트 단어를 생성하고 다듬을 수 있습니다. 최신 llama3.1을 사용하는 것이 권장되며, 이는 매우 강력하고 ChatGPT-4o에 근접하며, 프롬프트 단어의 확장 설명이 매우 인상적입니다.
이미지 역추출 기능에는 Llava 모델이 선택되었으며, 원래의 Florence2 모델보다 우수하여 더 구체적인 설명과 더 많은 세부 정보를 제공합니다.
Ollama는 ComfyUI와 독립적으로 실행되며, https://ollama.com/에서 Ollama를 다운로드해야 합니다. 설치는 매우 간단합니다. 설치 후 키보드에서 Win+R을 입력하여 실행 창을 열고, CMD를 입력하여 명령 프롬프트 창을 열고, ollama run llama3.1을 입력하면 모델이 자동으로 다운로드됩니다. 위 웹사이트에서 다른 모델을 다운로드해 보실 수도 있습니다. 모델은 기본적으로 C 드라이브에 다운로드되며, 경로를 변경해야 합니다. 환경 변수의 시스템 변수에 OLLAMA_MODELS를 추가하고 경로를 직접 설정하세요. Llava 모델도 동일합니다.
중국 사용자 전용: 워크플로우 관련 일부 모델(LLM 모델 제외)은 models 폴더를 ComfyUI 폴더 내 models 폴더에 덮어쓰기만 하면 됩니다. 기타 일부 모델은 워크플로우를 실행하면 자동으로 다운로드되므로 단순히 모델을 두기만 해서는 안 됩니다.
링크: https://pan.baidu.com/s/1qNTKAYIHmyfMf1RsqffitQ?pwd=n4lr
추출 코드: n4lr
V2
이전 워크플로우는 [easy use] 노드를 사용하여 재구성되어 일상적인 다기능성 측면에서 더 간결하고 이식성이 향상되었습니다. 이 워크플로우는 기초 텍스트-이미지 생성(프롬프트 단어의 지능형 완성, 중국어 및 영어 호환), 이미지 역추론, ControlNet, IPAdapter, 세부 수정, 고해상도 수정, 배경 교체 등 일반적인 기능을 여전히 포함하고 있으며, 포트레인 마스터 프롬프트, IPAdapter 강화, instantID, PAG 주의력 유도와 같은 노드 기능도 추가되어 프롬프트 사용 방식과 프롬프트 레벨 조정을 풍부하게 합니다. instantID, ControlNet 및 IPAdapter의 조합은 다양한 플레이 방식을 구현할 수 있습니다. 또한 고해상도 수정 기능에 kolors 보정 옵션이 추가되었으며, 일반 고해상도 수정과 효과 차이가 크지 않다고 생각하지만, 시도해 볼 수 있습니다.
이 워크플로우의 전체적인 아이디어는 '게으른 설계'이며, 일상적인 이미지 생성 요구를 거의 모두 커버하지만 특정 기능을 위해 여러 워크플로우를 번갈아 사용할 필요가 없습니다. 일정한 하드웨어 사양을 보유하고 sd-webui에 만족하지 못하는 게으른 사용자에게 적합합니다.
이것은 초거대 패치워크입니다. 대부분의 작업은 만능 사용자들에게 기인하며, 저 단지 이를 조합한 것뿐입니다. [easy use] 노드 그룹이 많이 사용되었는데, 이는 고도로 통합된 노드 그룹이며, 저자는 중국에서 온 분(Bilibili: @Luananah AI)입니다. 그의 GitHub 홈페이지도 방문하실 수 있습니다: https://github.com/yolain/ComfyUI-Easy-Use.
그는 심지어 워크플로우 공유 페이지도 제공합니다: https://github.com/yolain/ComfyUI-Yolain-Workflows, 저는 이곳에서 매우 큰 도움을 받았습니다. 최근 그가 [easy use] 노드 그룹을 ComfyUI의 새로운 버전에 맞춰 재작성 중이라고 들었으며, 저는 매우 기대하고 있습니다.
워크플로우의 각 기능은 주석이 달린 노드 그룹으로 구성되어 있습니다. 빈 공간에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 [easy use]를 선택하여 노드 그룹을 활성화하거나 무시하고 필요에 따라 활성화할 수 있습니다. 사용 전 반드시 각 관리 그룹에서 상세한 기능 설명을 확인하시기 바랍니다. 일부 노드는 실행 중에 자동으로 모델을 다운로드하며, 일부는 수동으로 다운로드하고 위치에 배치해야 합니다.
워크플로우의 전체 실행 논리는 여전히 ‘문생도’ 프로세스와 ‘배경 교체’ 프로세스로 나뉩니다. ‘문생도’ 프로세스에서 ‘배경 교체’ 프로세스로 전환하려면, 고해상도 수정 관리 그룹에서 [Change background_basis] 노드를 획득하여, 사전 세부 수정 노드의 [이미지]에 연결해야 합니다. 또는 [Change background_repair]를 사용하여 동일하게 연결할 수 있습니다. 일반적인 텍스트 기반 이미지 생성 프로세스를 사용하려면 배경 교체 관련 노드 그룹을 비활성화하세요.
각 연결에서 생성된 이미지에는 획득 노드가 설정되어 있습니다. [문생도] 노드 그룹에서 생성된 첫 번째 이미지는 [base image]이며, [세부 수정]을 통과한 이미지는 [base image2], [고해상도 수정]을 통과한 이미지는 [HD image], [kolors 확대]로 수정된 이미지는 [HD image2], [배경 교체]를 통과한 이미지는 [Change background_basis], [배경 교체: 수리]를 통과한 이미지는 [Change background_repair]입니다. 실제 노드 그룹의 상태와 워크플로우 실행 논리에 따라 [획득] 노드에서 올바른 이미지 옵션을 선택하세요.
워크플로우를 사용할 때는 한 번에 너무 많은 노드 그룹을 활성화하지 마세요. 이는 비디오 메모리 과부하를 유발할 수 있습니다. 자신의 실제 하드웨어 수준에 따라 작업하시기 바랍니다. 정말로 한 번에 모든 기능을 완료해야 한다면, 릴레이 방식을 채택할 수 있습니다. 먼저 앞의 몇 단계를 완료한 후, 이후 작업에 영향을 주지 않는 노드 그룹을 상황에 따라 비활성화하고, 이미지를 복사하여 다음 연결에 붙여넣어 작업을 계속 수행하세요.
중국 사용자 전용: 워크플로우 관련 일부 모델(LLM 모델 제외)은 models 폴더를 ComfyUI 폴더 내 models 폴더에 덮어쓰기만 하면 됩니다. 기타 일부 모델은 워크플로우를 실행하면 자동으로 다운로드되므로 단순히 모델을 두기만 해서는 안 됩니다.
링크: https://pan.baidu.com/s/1qNTKAYIHmyfMf1RsqffitQ?pwd=n4lr
추출 코드: n4lr
V1
이 워크플로우는 사용자 개인용 다기능 일상 워크플로우로, 프롬프트의 지능형 생성(중국어 및 영어 호환), 이미지 역추론, ControlNet, IPAdapter, 얼굴 수선, 손 수선, 고해상도 수선, SUPIR 확대 등 일반적인 기능을 포함합니다.
사실 이는 초거대 패치워크이며, 대부분의 작업은 만능 사용자들이 수행한 것이고, 저는 단순히 이를 조합한 것뿐입니다.
전체적인 아이디어는 ‘게으른 설계’로, 프롬프트를 간단히 입력만 해도 좋은 결과를 얻을 수 있으며, 다른 이미지에서 ‘영감’을 얻고 싶어 하는 사용자에게도 충분한 여지를 제공합니다. 하드웨어 성능이 충분하다면, 놀라운 초고해상도 이미지를 생성할 수 있습니다.
모든 기능은 노드 그룹으로 구성되어 있으며 주석이 추가되어 있습니다. 빈 공간에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 【관리 그룹(easy use)】를 선택하여 노드 그룹을 활성화하거나 무시하고 필요에 따라 활성화할 수 있습니다.
정상적인 이미지 생성 프로세스 외에도, 이 워크플로우는 배경 변경 프로세스를 함께 제공합니다. 배경을 변경하려면 고해상도 확대 노드 그룹으로 이동하여 [get note]를 BASE_IMAGE에서 BASE_IMAGE2로 전환하세요. 또한 이미지 색상 조정 노드의 [get note]도 동일하게 전환하세요.
먼저 정상적인 프로세스를 사용하여 만족할 만한 이미지를 생성한 후, seed 값을 고정하고 배경 변경 프로세스를 시작할 수 있습니다.