FLUX SUPER Workflow
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모델 설명
Flux SUPER 워크플로우
이 워크플로우는 Flux용으로 제작되었으며, 다음을 수행할 수 있습니다:
Text2Img (입력 이미지 기반 오토프롬프트 사용 여부 선택 가능)
Img2img (Flux Redux, Controlnet Union, 일반 Img2img – 모든 기능이 주요 컨트롤을 통해 쉽게 조정 가능)
Cnet Upscale (노이즈 주입 / 컬러 매칭 포함)
ExtraFace Detailer (노이즈 주입 / 믹스 / 컬러 매칭 포함)
PostProcess (필요한 모든 기능)
친절한 콘솔 정보 제공
최소한의 혼란, 최대한의 기능
바이패스 그룹
캐싱 최적화, 빠른 추론을 위한 Teacache
이제 FLUX KREA를 기본 모델로 사용할 수 있습니다
이미지 품질만 향상시키려면 img2img를 활성화하고 "img2img denoise"를 0으로 설정하세요. 이렇게 하면 첫 번째 추론을 건너뛰고 업스케일러와 얼굴 디테일러만 사용하게 됩니다.
이 방법은 SUPIR 같은 방식보다 훨씬 빠르며 더 나은 디테일을 제공합니다.
"Control_end"를 강도 매개변수로 사용하세요. 값이 높을수록 강도는 낮아집니다.
노이즈 "주입 강도"를 사용하여 더 많은 디테일을 추가하세요.
yolov8m-face.pt https://github.com/akanametov/yolo-face?tab=readme-ov-file#models
face_yolov8n-seg2_60.pt https://huggingface.co/jags/yolov8_model_segmentation-set/blob/main/face_yolov8n-seg2_60.pt
sigclip_vision_384 https://huggingface.co/Comfy-Org/sigclip_vision_384/blob/main/sigclip_vision_patch14_384.safetensors
FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro https://huggingface.co/Shakker-Labs/FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro/tree/main
Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler https://huggingface.co/jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler/tree/main
Yolo8 얼굴 세그멘테이션 모델은 pickle 직렬화 형식이며, 보안이 아닌 형식이기 때문에 ".ckpt"와 마찬가지로 "안전하지 않음"으로 자동 표시됩니다.
프로필과 이전 커밋을 확인하여 신뢰할 수 있는 출처에서 모델을 다운로드하세요.