Conceptual research workflow

작동하지 않는 노드를 수정했습니다.
불필요한 노드 그룹과 쓰레기를 수정하고 제거했습니다.
품질을 위해 어셈블리를 더 최적화했습니다.
Ksampler를 통해 추가 파이프라인을 추가했습니다. 이로 인해 어떤 설정에서도 놀라운 품질을 구현할 수 있습니다.
예시를 추가했습니다(워크플로우 내). (복사하지 마세요. 스스로 새로운 것을 만들어보는 것이 더 낫습니다. 단지 자기 학습을 위해 참고만 해주세요.) 다양한 팁을 많이 남겨두었으니, 이를 통해 놀라운 결과를 얻을 수 있을 것입니다.
기본 설정은 별다른 고생 없이 사용할 수 있도록 조정되었습니다.
더 많은 설정과 필터를 추가했습니다. 자동으로 아름답게 처리할 수 있도록 말입니다.

이 워크플로우를 만들기 위해 많은 노력을 기울였기 때문에, 여러분의 어떤 지원이라도 진심으로 감사하겠습니다. 네, 완벽하지는 않습니다. 하지만 이걸 모두가 사용할 수 있길 바라며, 제 작은 흔적을 남겨 타인에게 즐거움을 전하고 싶었습니다. 여러분이 이걸 마음에 들어하실 거라 생각합니다 :)

새로운(2.0) 변경 사항:

1. SDXL 및 pony 모델에서 자유롭게 작동 가능

3. 불필요한 노드 그룹과 쓰레기를 수정 및 제거

4. 이 워크플로우는 품질을 위해 더 최적화됨

5. Ksampler를 통해 추가 파이프라인을 추가. 모든 설정에서 놀라운 품질을 구현할 수 있음

6. 예제 추가(워크플로우 내). (복사하지 마세요. 본인만의 것을 만들어보는 것이 더 좋습니다. 단순히 학습을 위해 참고하세요.) 다양한 팁을 많이 남겼으니, 이를 통해 놀라운 결과를 얻을 수 있을 것입니다.

7. 기본 설정을 사용자에게 부담을 주지 않도록 조정했음

8. 더 많은 설정과 필터를 추가. 자동으로 아름답게 생성하도록 개선

9. 작동하지 않던 노드 수정

이 워크플로우를 만들기 위해 많은 노력을 기울였으므로, 여러분의 어떤 지원도 진심으로 감사하겠습니다. 예, 완벽하지는 않습니다. 하지만 모든 사람이 이용할 수 있기를 바랍니다. 제 일부를 남겨서 다른 이들에게 기쁨을 전하고 싶습니다. 여러분도 이 워크플로우를 마음에 들어하실 것이라 생각합니다 :)

이것은 제 실험적 워크플로우로, 사진처럼 사실적인/현실적인 품질의 생성을 위해 가장 유용한 노드들을 우선적으로 통합했습니다.

효과적인 생성을 위해서는 최소 32GB RAM과 최소 6GB VRAM을 가진 RTX2060이 필요합니다. RTX 3060 12GB/RTX3070 이상을 권장합니다.

또한 많은 옵션 유틸리티 및 도구들:
Fast load 2 checkpoints
ControlNet Tile.
ControlNet Depth.
ControlNet OpenPose.
Wildcards.
DinoRefiner & AutoRefiners.
Img2Img searage/img2img simple.
IPAdapter plus.
Model merge block.
One button promt.