Acid Re-Flux

업데이트: 텍스트 프롬프트 그룹에서 플로렌스 노드를 제대로 연결하지 않았었습니다. 수정하고 다시 업로드했습니다.

이 워크플로우는 시간이 없어 확인하지 못한 이전 생성 이미지를 수정하기 위해 주로 자동화된 Flux Img2Img 및 업스케일링 작업을 위해 설계되었습니다. 왼쪽에서 오른쪽으로 구성되어 있으며, 모든 그룹은 번호와 색상으로 코드화되어 있어 무엇을 수행하는지 따라가기 쉽도록 했습니다.

이것은 Florence2를 사용하여 프롬프트를 생성하며, 사용자 자신만의 세부 정보와 LoRA 트리거 단어를 추가할 수 있는 수동 프롬프트도 포함되어 있습니다.

표준 Flux 패스를 수행하고, 가장 긴 측면을 기준으로 2304 픽셀로 첫 번째 업스케일링을 한 후, 두 번째 Flux 패스를 수행합니다. 그 다음 가장 긴 측면을 기준으로 3072 픽셀로 두 번째 업스케일링을 한 후 세 번째 Flux 패스를 실행합니다. 각 단계에서 높은 Denoise 값(0.7, 0.6, 0.5)을 사용하여 창의적인 자유도를 충분히 주었습니다. 출력을 입력 이미지와 더욱 유사하게 유지하려면 이 값을 낮춰주세요. 저는 원래의 Flux 로더 레이아웃을 사용하고 있으므로, NF4 또는 GGUF 버전의 Flux를 사용하시는 경우 이 부분을 수정해야 합니다.

이후, Florence와 SAM2를 설정하여 얼굴을 검출하고 마스크를 적용한 후, 이를 Detailer(SEGS) 노드로 전달했습니다. 다양한 얼굴 디테일러 설정을 테스트한 결과, 이 설정이 가장 좋은 결과를 제공했습니다. 이는 얼굴에만 초점을 맞추어 구성되었으며, Index=0라는 오류가 발생할 때만 개입이 필요합니다. 이 오류는 Florence가 좌표를 찾으려고 했던 대상이 존재하지 않을 때 발생합니다. 이 워크플로우에서는 얼굴 탐지가 비교적 잘 되어 이 오류가 발생하지 않았지만, 이전의 Inpaint 워크플로우에서는 이런 오류를 자주 겪었습니다. 지금까지는 Florence 모델을 'Base'로 변경하는 것으로 이 문제를 해결했습니다.

마지막 그룹은 0.1의 낮은 Denoise 값으로 SDXL 마지막 패스입니다. 이는 두 번째 업스케일링 후 이미지에 가벼운 그리드 패턴이 생기는 문제를 해결하기 위한 것입니다. 이 워크플로우는 Flux 얼굴 디테일러와 이 최종 그룹 모두 후에 저장되도록 설정되었습니다.