Atomix FLUX Unet txt2img Workflow
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모델 설명
Atomix Flux Unet txt2img 워크플로우
두 가지 하위 버전이 있습니다:
셀프 모델을 사용한 이미지 업스케일링: Flux를 업스케일링 모델로 사용하여 더 높은 출력 품질과 더 나은 얼굴 및 손 세부사항을 제공하지만 속도가 느립니다.
SDXL을 사용한 이미지 업스케일링: SDXL을 업스케일링 모델로 사용하여 낮은 설정 요구 사항과 빠른 속도를 제공하지만 출력 품질이 낮습니다.
기능
이미지 생성 데이터에는 사용된 모델, LoRA, 임베딩 정보가 포함되어 있습니다.
프롬프트 문장 또는 노드에서 LoRA를 호출할 수 있습니다(단, 프롬프트 문장에서 호출된 LoRA는 Civitai 웹페이지에 표시되지 않습니다).
업스케일링 타일 크기를 자동으로 조정하고 여러 종횡비 사전 설정을 제공합니다.
UltimateUpscale과 통합되어 업스케일링에 다양한 모델을 전환할 수 있습니다.
FaceDetailer와 통합되어 FaceDetailer에 다양한 모델을 전환할 수 있습니다.
FaceDetailer 전/후 비교를 표시합니다.
사용 방법
이는 ComfyUI 전용 워크플로우이므로 ComfyUI가 설치되어 있어야 합니다. https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
ZIP 파일에서 JSON 또는 PNG 파일을 ComfyUI 인터페이스로 드래그합니다. 모든 과정이 원활히 진행되면 워크플로우가 준비됩니다.
단계 2에서 누락된 노드 경고가 표시될 수 있으며, 이러한 노드를 설치해야 합니다. 수동으로 설치하고 싶지 않다면 반드시 설치해야 하는 ComfyUI 플러그인인 ComfyUI Manager가 필요합니다: https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager 이 플러그인을 설치하면 관리 인터페이스에서 누락된 노드를 자동으로 설치할 수 있는 기능이 제공됩니다.
관련 모델
CLIP : comfyanonymous/flux_text_encoders at main
VAE : ae.safetensors · black-forest-labs/FLUX.1-schnell at main