FLUX Img2Img | 시각적 요소와 프롬프트 결합

FLUX는 에서 개발한 새로운 이미지 생성 모델입니다. 이 ComfyUI FLUX Img2Img 워크플로우는 Matt3o가 그의 YouTube 채널에서 공유한 것입니다. 자세한 내용은 를 방문하세요. 모든 크레딧은 그들의 기여에 있습니다.

FLUX에 대하여

FLUX 모델은 RunComfy에 사전 로드되어 있으며, flux/flux-schnell 및 flux/flux-dev로 명명되었습니다.

• RunComfy 중형 머신 시작 시: flux-schnell, fp8 체크포인트와 t5_xxl_fp8 클립을 선택하여 메모리 부족 문제를 피하십시오.
• RunComfy 대형 또는 그 이상의 머신 시작 시: 대형 체크포인트 flux-dev, default와 높은 클립 t5_xxl_fp16을 선택하십시오.

자세한 내용은 를 방문하세요.

ComfyUI FLUX Img2Img란 무엇인가요?

ComfyUI FLUX Img2Img 워크플로우는 텍스트 프롬프트를 사용하여 기존 이미지를 변환할 수 있게 해줍니다. 참조 이미지의 시각적 요소와 프롬프트에 제공된 창의적 지침을 결합하여 놀라운 결과를 만들어냅니다. FLUX Img2Img 모델은 사용자의 입력에 따라 원본 이미지의 주요 측면을 보존하면서 포토리얼리스틱한 디테일이나 예술적 감각을 향상시키는 데 뛰어납니다. 미세한 수정이 필요하든 광범위한 예술적 재구상이 필요하든, FLUX Img2Img 워크플로우는 완벽한 도구입니다.

ComfyUI Flux Img2Img 사용 방법

ComfyUI Flux Img2Img 워크플로우의 힘을 활용하려면 다음 단계를 따르십시오:

Step 1: DualCLIPLoader 노드 구성

메모리 사용량을 줄이기 위해, FLUX Img2Img 워크플로우를 사용하여 sd3m/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors를 로드하십시오. 메모리 설정이 높은 경우, 최적의 FLUX Img2Img 성능을 위해 sd3m/t5xxl_fp16.safetensors를 로드하십시오.

Step 2: Load Diffusion Model 노드 구성

RunComfy 중형 머신의 경우, 체크포인트를 flux_schnell,fp8로 설정하고 클립을 t5_xxl_fp8로 설정하여 FLUX Img2Img 모델을 활용하십시오.

RunComfy 대형 머신 이상의 경우, flux_dev,default와 t5_xxl_fp16을 사용하여 향상된 FLUX Img2Img 결과를 얻으십시오.

Step 3: VAELoader 노드 구성

FLUX Img2Img에 필요한 VAE 모델이 원활한 통합을 위해 사전 로드되어 있는지 확인하십시오.

Step 4: 참조 이미지 로드

FLUX Img2Img 변환 프로세스를 시작하기 위해 참조 이미지를 로드하십시오.

Step 5: CLIPTextEncode 노드 설정

FLUX Img2Img 생성 프로세스를 안내하기 위해 노드의 속성에 원하는 텍스트 프롬프트를 입력하십시오.

Step 6: SamplerCustomAdvanced 노드 구성

이 노드는 FLUX Img2Img 워크플로우의 디노이즈된 출력을 생성하기 위해 노이즈, 가이더, 샘플러, 시그마 및 latent_image와 같은 입력을 처리합니다.

Step 7: KSamplerSelect 노드 조정 (선택 사항)

이 노드의 속성을 조정하여 특정 샘플러 알고리즘(e.g., "euler")을 선택하여 FLUX Img2Img 결과를 미세 조정하십시오.

Step 8: 이미지 생성

이와 같이, 원본 이미지의 주요 특징을 창의적 측면과 결합하여 FLUX Img2Img 워크플로우를 사용하여 원하는 이미지를 생성할 수 있습니다. FLUX Img2Img는 배경 색상 및 특정 영역과 같은 원본 이미지의 필수 요소를 유지하면서 프롬프트 기반 향상을 통합합니다.

라이선스

라이선스 파일 보기:

FLUX.1 [dev] 모델은 Black Forest Labs. Inc.에 의해 FLUX.1 [dev] 비상업적 라이선스 하에 라이선스가 부여되었습니다. 저작권 Black Forest Labs. Inc.

어떠한 경우에도 BLACK FOREST LABS, INC.는 본 모델의 사용과 관련하여 계약, 불법 행위 또는 기타 방식으로 발생하는 어떠한 청구, 손해 또는 기타 책임에 대해 책임을 지지 않습니다.