ComfyUI VNCCS 기존 캐릭터 클론: Qwen 기반의 비주얼 노벨 캐릭터 시트 생성기
이 ComfyUI VNCCS 워크플로우는 단일 참조 이미지를 일관된 비주얼 노벨 캐릭터 시트와 얼굴 세트로 변환하여 스프라이트 및 다운스트림 사용을 준비합니다. VNCCS 맞춤 노드를 Qwen Image 구성 요소와 결합하여 정체성을 보존하고, RMBG 정리를 적용하여 깔끔한 가장자리를 제공하며, 선택적 SeedVR2 업스케일링을 사용하여 시트 스케일에서 선명한 출력을 제공합니다.
아티스트, VN 팀, 도구 제작자를 위해 설계된 ComfyUI VNCCS 파이프라인은 기존 캐릭터를 복제하고, 신체 포즈와 얼굴 표현을 생성하며, 의상 변형을 제작하고, 알파가 포함된 스프라이트 준비된 PNG를 내보낼 수 있도록 합니다. 프롬프트, 시드, 시트 레이아웃을 제어하며 워크플로우는 포즈 안내, 얼굴 세부 조정, 배경 제거를 처리합니다.
상자에서 얻을 수 있는 것
- 일관된 신체 캐릭터 시트와 타일링된 얼굴 세트
- 기존 캐릭터를 위한 "참조에서 클론" 경로 옵션
- 의상 전환 및 변형 생성
- VNCCS 스타일 얼굴을 위한 표현 팩
- 투명한 배경과 데이터셋 내보내기를 위한 스프라이트 컷
Comfyui ComfyUI VNCCS 워크플로우의 주요 모델
- ComfyUI용 Qwen Image. 여기서 사용되는 패키지 확산 구성 요소에는 비전-언어 인코더와 Qwen Image VAE가 포함되어 있으며, 정체성을 보존하는 편집 및 이미지 생성을 안내합니다. 이들은 시각적 참조를 존중하면서 텍스트의 강력한 지시를 따릅니다. Comfy‑Org/Qwen‑Image_ComfyUI
- Stable Diffusion XL (기본). 스타일 스캐폴딩 및 포즈 조건 합성의 보조 단계에서 강력한 프라이어로 사용되며, SDXL은 고품질의 세부 사항과 ControlNet 조건과의 호환성을 제공합니다. stabilityai/stable‑diffusion‑xl‑base‑1.0
- ControlNet OpenPose. OpenPose 브랜치는 포즈 전반에 걸쳐 해부학을 고정하는 키포인트 안내를 제공하여 ComfyUI VNCCS 시트가 프레임 간에 일관되게 정렬되도록 합니다. ControlNet (official repo)
- Ultralytics YOLOv8 Face. 얼굴 세부 조정 경로에서 얼굴을 지역화하기 위해 사용되는 빠르고 정확한 감지기로, ComfyUI VNCCS 얼굴 세트에서 정체성을 유지하며 향상됩니다. ultralytics/ultralytics
- VNCCS LoRA 번들. VN 캐릭터 시트를 위해 조정된 목적별 LoRA(포즈 도우미, 의상 전환, 감정 핵심 등)는 단계 전반에 걸쳐 비율, 의상 논리, 표현 구조를 안정화합니다. MIUProject/VNCCS
- VNCCS 맞춤 노드. 워크플로우는 인코더, 시트 매니저, 마스크 도구 및 유틸리티를 연결하여 생산 등급의 파이프라인을 만드는 공식 VNCCS ComfyUI 확장에 의존합니다. AHEKOT/ComfyUI_VNCCS
Comfyui ComfyUI VNCCS 워크플로우 사용법
전체 흐름
- 그래프에는 독립적으로 실행되거나 순차적으로 실행될 수 있는 다섯 개의 라벨이 지정된 단계가 있습니다. 단계 1은 캐릭터 시트를 작성하고, 단계 1.1은 참조에서 클론하고, 단계 2는 의상 변형을 생성하고, 단계 3은 표현을 생성하고, 단계 4는 스프라이트를 자르고, 단계 5는 LoRA 훈련을 위한 데이터셋 스캐폴딩을 작성합니다. 각 단계는 몇 가지 집중된 입력을 노출하며 나머지는 반복 가능성을 위해 미리 연결되어 있습니다.
단계 1.1 — 기존 캐릭터 클론
하나 이상의 참조 이미지가 있을 때 사용하세요. LoadImage (#808)에 이미지를 드롭하고 필요하면 원하는 포즈나 프레이밍과 같은 간단한 지시를 제공합니다. 핵심 퓨저 VNCCS_QWEN_Encoder (#724)는 참조와 프롬프트를 혼합하여 포즈 인식 조건을 생성하며 정체성을 유지합니다. VNCCS_RMBG2 (#700)는 배경을 제거하고 VNCCSSheetManager (#702)는 깔끔한 시트를 구성합니다. Face Detailer는 일관성을 위해 얼굴을 세밀하게 조정합니다. 그룹을 실행하여 접두사가 붙은 폴더에 캐릭터 시트와 얼굴 세트를 저장합니다.
단계 1 — 슬라이더와 프롬프트에서 캐릭터 시트 생성
매개 변수 기반의 시작을 선호하는 경우, CharacterCreator (#499) 위젯은 나이, 신체, 눈, 머리카락, 부정적 프롬프트 제어와 재현 가능성을 위한 고정 시드를 제공합니다. VNCCS_PoseGenerator (#585)는 비율을 고정하는 OpenPose 그리드를 생성합니다. 파이프라인은 VNCCS_QWEN_Encoder (#570)를 통해 이 안내를 인코딩하고, 배경을 제거하고, 시트를 구성하며, 전체 시트와 타일링된 얼굴 세트를 저장합니다. 이 경로를 사용하여 ComfyUI VNCCS의 나머지 단계가 따를 기본 모습을 설정하세요.
단계 2 — 의상 생성기 및 전환
CharacterAssetSelectorQWEN (#865)을 의상화하고자 하는 시트에 지정하고, 간단한 의상 텍스트(예: "겨울 코트, 스카프, 부츠")를 정의합니다. 워크플로우는 VNCCS_MaskExtractor (#869/#870)를 사용해 깨끗한 마스크를 추출하고, VNCCS_QWEN_Encoder (#620)에서 이전 시트와 의상 지시를 혼합하며, VNCCSChromaKey (#874)에서 크로마 키 정리를 적용합니다. VNCCSSheetManager는 일관된 시트로 의상화된 결과를 구성합니다. 출력은 원본 옆에서 쉽게 정렬할 수 있도록 접두사가 붙어 저장됩니다.
단계 3 — 표현 스튜디오
EmotionGeneratorV2 (#960)는 표현의 은행을 구축하고 얼굴 자르기 및 감정별 출력 경로를 발생시킵니다. 얼굴은 YOLOv8 경로로 지역화되고 Face Detailer 노드 803a797b‑… (#821)를 통해 향상되어 ComfyUI VNCCS 시트와 정체성과 스타일이 일치합니다. 결과는 VNCCSSheetManager (#820)로 흐르며 세밀한 얼굴 시트를 구성하고, 두 번째 저장 장치로 감정별 알파가 있는 PNG를 스프라이트와 데이터셋으로 내보냅니다. 실행하기 전에 감정 목록을 추가, 제거 또는 이름 변경하여 대상 목록을 조정하세요.
단계 4 — 스프라이트 생성기
완성된 시트를 SpriteGenerator (#962)에 입력하여 균일한 자르기 크기로 스프라이트 프레임을 빌드합니다. CharacterSheetCropper (#961)는 신체 및 얼굴 타일을 투명도가 있는 사용 준비된 PNG로 자동으로 세그먼트화합니다. 저장 노드(SaveImage, #963)는 스프라이트 세트를 타임스탬프가 있는 폴더에 작성하여 버전 및 비교할 수 있게 합니다.
단계 5 — 데이터셋 및 노트
미세 조정 또는 보관하고자 할 때, DatasetGenerator (#965)는 레이블이 있는 폴더 구조를 생성하고 Save Text File (#964)은 동반 노트 또는 프롬프트 파일을 작성합니다. 이를 통해 ComfyUI VNCCS 실행이 프로젝트 간에 재현 가능하고 휴대 가능합니다.
Comfyui ComfyUI VNCCS 워크플로우의 주요 노드
VNCCS_QWEN_Encoder (#570)
참조 이미지를 텍스트 의도와 융합하는 정체성 작업자입니다. 최대 세 개의 이미지와 프롬프트를 수락하며, 비율과 얼굴 특징을 보존하기 위해 다운스트림 샘플러가 사용하는 양성/음성 조건과 잠재를 반환합니다. 스타일이나 포즈를 조정하려면 prompt를 조정하고, 정사각형 헤드샷과 키 큰 전신 시트 간에 전환할 때 target_size를 조정하여 단계 간 타일링이 일관되게 유지되도록 합니다.
EmotionGeneratorV2 (#960)
표현 배치를 위한 고급 컨트롤러입니다. 감정 목록, 후보 얼굴의 그리드, 일치하는 출력 경로를 발생시켜 저장 노드가 파일을 올바르게 태그할 수 있도록 합니다. VN의 필요에 맞춰 감정 목록을 수정하고, A/B 테스트를 위해 시드를 안정적으로 유지하며, 강한 표현에서 정체성을 강화하기 위해 얼굴 세부 조정 경로와 결합합니다.
CharacterAssetSelectorQWEN (#865)
그래프를 기존 자산으로 지정하는 편의 패널입니다. 시트 경로, 얼굴 경로, 선택적 의상 텍스트를 설정하고, 의상 생성기 및 변형 분기로 연결합니다. 여기서 seed를 반복하고 있는 단계와 동기화하여, 수동 재배선을 하지 않고 최신 ComfyUI VNCCS 출력을 선택기가 찾을 수 있도록 폴더를 구성하세요.
VNCCSSheetManager (#820)
여러 단계에서 사용되는 시트 구성기입니다. "분할" 모드에서는 처리할 얼굴이나 신체 타일로 시트를 잘라내고, "구성" 모드에서는 깨끗한 이미지를 균일한 그리드로 다시 조립합니다. 대상 엔진이나 스프라이트 파이프라인에 맞춰 모드와 타일 크기를 조정하고, RMBG/얼굴 세부 조정 후 적용하여 전체 ComfyUI VNCCS 프로젝트에서 정사각형 픽셀 정렬을 보장합니다.
Face Detailer (#821)
얼굴을 감지(YOLOv8), 자르고, 현재 조건하에서 다시 생성하는 세부 조정 경로입니다. 단계 간 정체성이 드리프트하거나 강한 감정이 아티팩트를 도입할 때 사용하세요. 렌더링하고 있는 표현과 "emotion" 와일드카드를 맞추고, 업스케일링 또는 배경 변경 후 이 노드를 다시 실행하여 선명하고 일관된 얼굴 특징을 복원하세요.
선택적 추가 기능
- 참조 준비. 클론을 위해, 단일, 잘 조명된 이미지를 단색 배경에 사용하세요.
VNCCSChromaKey와 함께 녹색이 가장 좋지만, 어떤 균일한 색상도 괜찮습니다. - 시드 안정 유지. 각 단계는
seed입력을 노출합니다. 반복하여 실행하여 의상이나 표현 변경을 결정론적으로 비교하세요. - 시트 스케일. 더 큰 시트가 필요하면 크로마 키잉 전에 SeedVR2 업스케일러 가지를 활성화한 다음
VNCCSSheetManager로 구성하여 선명한 가장자리를 유지합니다. - 파일 위생. 워크플로우는 명확하게 이름이 지정된 접두사(VN_Character/Body_Refined, VN_Character/faces 등)로 기록됩니다. 이들을 프로젝트별로 유지하여 자산 혼합을 피하세요.
- 각 경로 사용 시기. 단계 1.1은 "이미지에서 클론", 단계 1은 매개 변수 우선 생성, 단계 2는 의상, 단계 3은 표현, 단계 4는 스프라이트 컷, 단계 5는 데이터셋 스캐폴딩에 사용하세요.
리소스
- VNCCS 맞춤 노드 및 예제: AHEKOT/ComfyUI_VNCCS
- VNCCS LoRA 번들: MIUProject/VNCCS
- ComfyUI용 Qwen Image 구성 요소: Comfy‑Org/Qwen‑Image_ComfyUI
- ControlNet OpenPose: ControlNet
- Ultralytics YOLOv8: ultralytics/ultralytics
- SDXL 기본 체크포인트: stabilityai/sdxl‑base‑1.0
감사의 말
이 워크플로우는 다음 작품과 리소스를 구현하고 기반으로 합니다. 우리는 ComfyUI_VNCCS 저장소와 워크플로우 JSON을 제공한 AHEKOT, VNCCS 모델 번들을 제공한 MIUProject, Qwen-Image_ComfyUI 구성 요소(CLIP 인코더 및 VAE)를 제공한 Comfy-Org에 감사의 말을 전합니다. 권위 있는 세부 정보를 위해, 아래에 링크된 원본 문서 및 저장소를 참조하세요.
리소스
- AHEKOT/ComfyUI_VNCCS
- GitHub: AHEKOT/ComfyUI_VNCCS
- AHEKOT/VN_Step1.1_QWEN_Clone_Existing_Character_v1.json
- MIUProject/VNCCS
- Hugging Face: MIUProject/VNCCS/tree/main
- Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI (CLIP encoder)
- Hugging Face: qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors
- Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI (VAE)
- Hugging Face: qwen_image_vae.safetensors
참고: 참조된 모델, 데이터셋 및 코드의 사용은 저자 및 유지 관리자가 제공한 해당 라이선스 및 조건에 따릅니다.
