Anima Base v1 ComfyUI: 애니메 사이버펑크 텍스트-이미지 워크플로우#
이 템플릿은 단일 프롬프트에서 고대비 애니메이션 초상화와 스타일화된 일러스트를 생성하기 위한 컴팩트한 공식 Anima Base v1 ComfyUI 워크플로우입니다. 깨끗한 선화, 영화적인 조명, 사이버펑크 감성을 유지하면서 그래프를 최소화하여 창의성에 집중할 수 있습니다.
CircleStone Labs의 Anima Base v1.0은 Qwen 텍스트 인코딩 및 Qwen Image VAE로 구동되며, 반복을 위한 정확한 제어를 제공합니다: 프롬프트, 샘플러 설정, 해상도, 시드 및 모델 선택. 이는 애니메 캐릭터 아트, 사이버펑크 초상화 및 프롬프트 기반의 일러스트레이션 연구를 위한 빠른 출발점입니다.
Anima Base v1 ComfyUI 워크플로우의 주요 모델#
- CircleStone Labs Anima Base v1.0 확산 모델. 선명한 애니메이션 선화, 고대비 음영 및 스타일화된 디테일로 잠재 이미지를 합성하는 핵심 UNet입니다. 사이버펑크 초상화와 캐릭터 아트를 돋보이게 하는 시각적 사전 지식을 제공합니다. 모델 카드
- Qwen3 0.6B Base 텍스트 인코더. 텍스트 프롬프트를 확산 모델이 이해할 수 있는 임베딩으로 변환하여 주제 충실도와 스타일 제어를 개선합니다. Anima 패키지와 함께 qwen_3_06b_base.safetensors로 배포됩니다. 파일
- Qwen Image VAE. 최종 잠재 이미지를 전체 해상도 이미지로 디코딩하면서 Anima의 대조 및 색상 응답을 유지합니다. qwen_image_vae.safetensors로 제공됩니다. 파일
Anima Base v1 ComfyUI 워크플로우 사용 방법#
워크플로우는 한 번에 실행됩니다: 프롬프트가 인코딩되고, 잠재 이미지가 샘플링된 후 픽셀로 디코딩되어 저장됩니다. 세 그룹이 경험을 구성하여 아이디어에서 결과로 빠르게 이동할 수 있습니다.
모델#
이 그룹을 사용하여 Anima Base v1.0 확산 모델, Qwen 텍스트 인코더 및 Qwen Image VAE를 선택합니다. 이 세 가지를 조정하여 Anima의 의도된 외관과 대조를 유지할 수 있습니다. 실험을 위해 그 중 하나를 교체할 수 있지만 비Anima 자산을 혼합하면 색상, 질감 및 가장자리 렌더링이 변경됩니다. 변형을 비교할 계획이라면, 시드를 고정하여 차이가 모델 선택에 반영되도록 하고 무작위 노이즈에 영향을 받지 않도록 합니다.
이미지 크기#
잠재 캔버스의 너비와 높이를 설정합니다. 정사각형 프레임은 초상화에 적합하며 조명과 스타일을 판단하기 쉽습니다. 3:4 또는 4:5와 같은 세로 비율은 캐릭터를 강조합니다. 더 큰 크기는 디테일을 향상시키지만 메모리 사용량과 샘플링 시간을 증가시킵니다. 적당히 시작하여 원하는 외관을 찾고, 결정을 위해 확장하십시오.
프롬프트#
긍정적 프롬프트에 창의적인 설명을 입력하십시오. 애니메 사이버펑크의 경우 주제 + 스타일링 + 조명을 결합하십시오. 예를 들어: "스타일화된 애니메 사이버펑크 초상화, 네온 강조, 반사 금속, 영화적 림 라이트." 내부 부정적 프롬프트는 아티팩트와 흐릿한 가장자리를 줄이기 위해 일반적인 품질 억제기로 미리 채워져 있으며, 노출된 텍스트 필드는 주요 창의적 프롬프트를 쉽게 편집할 수 있도록 유지됩니다.
샘플링 및 출력#
백그라운드에서 샘플러는 steps, cfg, seed를 사용하여 잠재 이미지를 생성합니다. 더 많은 단계는 정교함을 추가하고, cfg는 프롬프트에 대한 준수를 모델의 예술적 사전과 균형을 맞춥니다. VAE는 잠재 이미지를 RGB로 디코딩하고, 이미지는 기본 이름으로 저장되어 변형을 탐색할 때 반복을 추적할 수 있습니다.
Anima Base v1 ComfyUI 워크플로우의 주요 노드#
KSampler(#19). 조건을 이미지 잠재로 변환하는 엔진입니다.steps를 증가시켜 더 복잡한 선화와 미세 디테일을 얻고,cfg를 낮추어 더 자유로운, 분위기 중심의 결과를 얻거나 높여 더 엄격한 프롬프트 준수를 얻습니다.seed를 고정하여 구성을 재현하면서 단어나 설정을 변경하십시오.CLIP Text Encode (Positive Prompt)(#11). 모델에 대한 임베딩으로 텍스트를 변환합니다. 간결하고 설명적인 구문은 가장 깨끗한 애니메이션 가장자리를 생성하는 경향이 있습니다. 주제, 매체 및 조명 용어를 혼합한 후 실행 당 단어 하나를 교체하여 외관을 구동하는 것이 무엇인지 배우십시오.CLIP Text Encode (Negative Prompt)(#12). 원치 않는 특성에서 샘플러를 멀리 밀어냅니다. 포함된 품질 필터를 유지하고 필요할 때 "낮은 대조", "과도하게 매끄러운 피부" 또는 "렌즈 플레어"와 같은 대상별 배제를 추가하십시오.EmptyLatentImage(#28). 캔버스 크기를 정의합니다. 캐릭터 상반신을 위해 정사각형, 전신 샷을 위해 높은 세로, 환경적 맥락을 위해 넓은 프레임을 사용하십시오. 프로젝트 중간에 종횡비를 변경하면 시드가 동일하더라도 구성이 다시 흐르게 됩니다.UNETLoader(#44). Anima Base v1.0 확산 가중치를 로드합니다. 이 노드는 모든 것을 일정하게 유지하면서 호환 가능한 모델 변형을 A/B 테스트하는 가장 빠른 방법입니다.VAELoader(#15). Qwen Image VAE를 선택합니다. 페어링된 VAE를 유지하면 Anima의 대조와 색상 매핑을 보존합니다. VAE를 교체하면 미묘하게 톤과 가장자리 부드러움이 변할 수 있습니다.
선택적 추가 기능#
- 짧은 프롬프트로 시작한 후 Anima Base v1 ComfyUI가 어떻게 반응하는지 배우기 위해 한 번에 하나의 수식어를 추가하십시오.
- 프롬프트와
cfg를 조정하는 동안seed를 고정한 후 변경하여 새로운 구성을 탐색하십시오. - 선명하고 그래픽적인 애니메이션 음영을 위해 "하드 림 라이트" 또는 "깊은 키아로스쿠로"와 같은 명확한 조명 용어를 선호하십시오.
- 캐릭터 초상화를 위해 수직 비율을 사용하고 아바타나 소셜 썸네일을 위해 정사각형을 사용하여 잘림을 줄이십시오.
- 밴딩이나 색상이 씻겨지는 경우, 작은
cfg조정이나 프롬프트 워딩을 수정하여 대조를 조정하십시오. SaveImage에서 프로젝트 접두사를 사용하여 반복을 이름 지어 배치를 정리하여 결과를 비교할 때 정렬되도록 하십시오.
감사의 글#
이 워크플로우는 다음 작업 및 리소스를 구현하고 확장합니다. 우리는 Comfy Org의 소스 텍스트-이미지 워크플로우 템플릿과 CircleStone Labs의 Anima 및 Anima Base v1.0 (Diffusers)에 대해 감사드립니다. 권위 있는 세부사항은 아래에 연결된 원본 문서 및 저장소를 참조하십시오.
리소스#
- Comfy Org/Anima Base v1 텍스트-이미지
- GitHub: Comfy-Org
- 문서/릴리스 노트: Comfy workflow source
- CircleStone Labs/Anima
- Hugging Face: circlestone-labs/Anima
- CircleStone Labs/Anima Base v1.0 (Diffusers)
- Hugging Face: circlestone-labs/Anima-Base-v1.0-Diffusers
참고: 참조된 모델, 데이터셋 및 코드의 사용은 해당 작성자 및 유지 관리자가 제공한 라이선스 및 조건에 따릅니다.
