ConfyUI Basic workflow, Hiresfix Latent

이것은 고해상도 이미지 작업 시 이미지의 세부 정보와 선명도를 향상시키기 위해 설계된 잠재 공간 업스케일러를 사용하는 가장 기본적인 워크플로 중 하나로, 바로 사용할 수 있습니다.

(테스트 및 탐색을 위한 기본 구성)

Confyui에서 고해상도 고정 잠재 공간 워크플로는 고해상도 이미지를 작업할 때 이미지의 세부 정보와 선명도를 향상시키도록 특별히 설계된 프로세스로, 최종 결과물이 선명함을 유지하고 아티팩트를 방지합니다. 이는 잠재 공간에서 텍스처, 에지, 전반적인 품질을 향상시키기 위해 여러 단계로 이미지를 세부적으로 정제함으로써 이를 달성하며, 계산적으로도 효율적입니다. 아래는 이 워크플로가 수행하는 과정을 단계별로 설명합니다:

초기 저해상도 패스: 워크플로는 먼저 저해상도로 기본 이미지를 생성합니다. 작은 스케일부터 시작하면 Confyui가 과도한 자원을 소모하지 않고 핵심 구조, 구성 및 색상을 집중적으로 처리할 수 있습니다. 이 단계는 계산 부하를 최소화하면서 이미지의 전체적인 외관과 구성 기반을 마련합니다.

잠재 공간 업스케일링: 다음으로, 픽셀 공간이 아닌 잠재(압축) 공간에서 기본 이미지를 업스케일링합니다. 이 단계는 자원을 적게 사용하면서도 모델이 텍스처와 패턴을 이해하는 방식에 가깝게 세부 정보를 추가할 수 있습니다. 잠재 공간 업스케일링은 이미지의 저차원 표현을 사용하여 메모리 및 VRAM을 절약하면서 효율적인 프로세스를 제공합니다.

세부 정보 강화 패스: 이미지가 원하는 고해상도에 도달하면, 추가적인 정제 레이어가 텍스처, 에지, 작은 특징 등의 미세한 세부 정보를 강화합니다. 이 패스는 고해상도 이미지에서 흐릿함이나 픽셀화와 같은 문제를 방지하는 데 필수적입니다. 모델은 잠재 공간의 세부 정보를 활용하여 선택적으로 이미지를 선명하게 하여 더 사실적이고 정제된 결과를 도출합니다.

아티팩트 감소 및 블렌딩: 워크플로는 업스케일링 과정 중 발생할 수 있는 불일치, 아티팩트 또는 갑작스러운 전환을 부드럽게 하기 위해 최종 블렌딩을 적용합니다. 이 단계는 이미지의 모든 부분, 특히 에지와 고대비 영역이 자연스럽고 통일된 모습을 갖도록 보장합니다.

최종 출력: 세부 정보가 강화된 고해상도 이미지가 렌더링되어 추가 편집이나 내보내기에 준비됩니다. 결과 이미지는 선명하고 일관되며 과도하게 처리되지 않은 원래의 시각적 품질을 유지합니다.

요약하면, Confyui의 고해상도 고정 잠재 공간 워크플로는 잠재 공간 업스케일링과 세부 정보 강화 기법을 결합하여 세부 정보가 풍부하고 고해상도의 이미지를 생성하도록 설계되었으며, 메모리 효율적이면서도 시각적으로 정밀한 이미지를 제공합니다.

몇 가지 LORA와 하나 또는 두 개의 업스케일 모델을 확인하고, 이 도구들을 사용하여 여정을 시작하세요. 다음에 게시할 워크플로에서 이 도구들을 테스트하는 방법을 더 자세히 설명하겠습니다.

몇 가지 LORA /model/208538/liquid-metal

/model/338190/liquid-colloid-tool-lora

이미지의 스타일은 사용하는 체크포인트와 LORA와 관련이 있습니다.... 즐거운 시간 되세요.