Flux Super Detailer ft. Flux Upscaler, Florence2 and Flux Lora

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SuperFlux: Flux Super Detailer (Flux Upscaler, Florence2 및 Flux LoRA 워크플로우 포함)

SuperFlux는 플럭스 이미지 생성을 위한 새로운 워크플로우입니다. 이 방법은 전통적인 플럭스 워크플로우에서 흔히 발생하는 느린 반복과 디테일 부족 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

전통적인 플럭스의 주요 문제:

• 느린 반복: 모든 단계를 한 번에 렌더링하는 데 시간이 많이 소요되며, 프롬프트 및 설정을 빠르게 실험하는 데 장애가 됩니다.

• 디테일 부족: 결과 이미지는 특히 얼굴, 텍스처 및 복잡한 개체 영역에서 미세한 디테일이 부족한 경우가 많습니다.

해결 방법:

이 워크플로우는 이러한 문제를 해결하기 위해 세 가지 핵심 요소를 활용합니다:

1. 계단식 K-Sampler: 워크플로우는 총 단계를 나누어 순차적으로 세 개의 K-Sampler를 사용합니다. 첫 번째 샘플러에서 구성을 빠르게 미리보며, 이후 샘플러에서 점진적으로 디테일을 개선할 수 있습니다.

• "고급 샘플러에서 처음 10단계를 렌더링하면... 완성되지 않은 이미지가 나올 것이라 예상할 수 있지만, 총 10단계 중 0부터 10단계까지 렌더링하면 실제로 완성된 이미지가 나온다는 점에 놀라게 될 것입니다."

2. 선택적 업스케일링: 두 번째와 세 번째 샘플러 사이에 잠재 공간 이미지를 디코딩하고, "4X real web photo"와 같은 모델을 사용하여 업스케일링한 후 다시 잠재 공간으로 인코딩하는 선택적 단계가 포함됩니다. 이는 이미지 디테일을 추가로 향상시킵니다.

3. 타겟된 단계 범위: 각 샘플러에서 특정 단계 범위(예: 0-10, 10-20, 20-30)를 렌더링함으로써, SuperFlux는 전체 구성을 일관되게 유지하면서 디테일 생성을 극대화합니다.

이 워크플로우의 장점:

• 빠른 반복: 첫 번째 샘플러가 구성을 빠르게 미리보여 주므로, 프롬프트 및 설정을 신속하게 조정할 수 있습니다.

• 향상된 디테일: 계단식 샘플러 및 선택적 업스케일링을 통해 얼굴 특징, 텍스처, 개체 정의 등 최종 이미지의 디테일 수준이 크게 향상됩니다.

• 개선된 이미지 품질: 전통적인 플럭스에 비해 결과 이미지는 더 자연스럽고 정교해 보이며, "칠면조 피부"와 같은 눈에 띄는 아티팩트가 줄어듭니다.

결론:

이 워크플로우는 전통적인 플럭스 워크플로우에 비해 훨씬 빠른 반복과 향상된 디테일을 제공합니다. 선택적 업스케일링을 포함한 계단식 샘플러 접근 방식은 플럭스 이미지 생성에서 더 높은 품질의 결과를 얻는 데 강력한 기법임이 입증되었습니다.