ConfyUI, Basic workflow Depth map T2I-Adapters control-net

이것은 이미지 생성을 시작할 때 사용할 수 있는 가장 기본적인 깊이 맵, T2I-Adapter 워크플로우로, 컨트롤-넷이 포함되어 있습니다.

이 워크플로우는 컨트롤-넷과 다른 다양한 노드를 포함합니다. (테스트 및 탐색을 위한 기본 구성)

Confyui에서 깊이 맵 T2I-Adapter 워크플로우는 깊이 맵을 사용하여 텍스트에서 이미지로의 생성(T2I)을 향상시키고, 결과 이미지에 3D 구조, 거리 및 층화 효과를 추가합니다. 깊이 정보를 통합함으로써, 이 워크플로우는 더 사실적인 이미지를 생성하며, 원근법과 공간적 일관성을 개선합니다. 다음은 이 워크플로우의 작동 방식에 대한 자세한 설명입니다:

깊이 맵 생성: 워크플로우는 각 요소가 시점에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 나타내는 깊이 맵을 생성하는 것으로 시작합니다. 어두운 영역은 가까운 요소를, 밝은 영역은 더 먼 요소를 나타냅니다. Confyui는 입력 프롬프트를 기반으로 이 깊이 맵을 생성할 수 있으며, 가능하면 기존의 깊이 데이터가 포함된 이미지를 사용할 수 있습니다.

깊이 인식 이미지 생성: T2I 어댑터는 이미지 생성 과정에서 이 깊이 맵을 통합하여 모델이 정확한 공간 배치를 적용하도록 유도하며, 사실적인 깊이 효과를 제공합니다. 깊이 데이터를 통해 워크플로우는 객체를 서로 다른 평면에 정확히 배치하고, 이미지 전반에 걸쳐 비례, 스케일, 원근법을 일관되게 유지하는 데 도움을 줍니다.

향상된 사실성 및 디테일: 깊이 정보가 적용되면, 모델은 장면의 의도된 3D 구조에 맞는 디테일을 추가할 수 있습니다. 그림자, 조명 및 객체 배치는 깊이에 따라 조정되어 더 일관되고 신뢰할 수 있는 구성이 만들어집니다. 이는 표준 T2I 출력에서 흔히 나타나는 "평평한" 느낌을 피하고, 몰입감 있는 3D 품질을 추가합니다.

선택적 강조 및 초점: 깊이 맵은 사용자의 선호에 따라 전경 또는 배경 요소에 선택적으로 강조를 적용할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 전경의 객체는 더 선명한 디테일로 렌더링되고, 배경은 약간 흐리거나 흐릿하게 처리되어 실제 세계의 심도 효과를 재현합니다.

프롬프트 기반 편집의 유연성: 사용자는 깊이 레이아웃을 유지하면서 프롬프트를 업데이트하여 요소를 재배치할 수 있어, 공간적 구성을 잃지 않고 빠른 수정이 가능합니다. 이는 동일한 장면의 변형을 생성하거나 기존 깊이 구조 내에서 개별 객체를 조정할 때 특히 유용합니다.

요약하면, Confyui의 깊이 맵 T2I-Adapter 워크플로우는 깊이 데이터를 추가하여 정확한 공간 배치, 원근법 및 사실적인 3D 구조를 보장함으로써, 텍스트에서 이미지로의 생성을 향상시키고, 더 생생하고 몰입감 있는 이미지를 생성합니다.

몇 가지 LORA와 하나 또는 두 개의 업스케일 모델을 확인하고, 이 도구들로 여정을 시작하세요. 다음에 게시할 워크플로우에서 이 도구들을 어떻게 테스트하는지 더 자세히 설명하겠습니다.

몇 가지 LORA /model/208538/liquid-metal

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

이미지의 스타일은 사용하는 체크포인트와 LORA와 관련이 있습니다. 즐겁게 사용하세요.