일관된 캐릭터 생성기 3.8: 초현실적이고 정체성이 일관된 AI 캐릭터를 한 장의 사진으로부터
일관된 캐릭터 생성기 3.8은 단일 참조 이미지를 완전한 정체성 일관성 캐릭터 팩으로 전환하는 모듈식 ComfyUI 워크플로우입니다. 이 워크플로우는 속도와 반복성을 중시하며, 다양한 각도와 장면에서도 주제의 비율, 의상 및 얼굴 특징을 보존합니다.
Qwen‑Image‑Edit‑2511을 기반으로 구축된 이 버전은 풍부한 턴어라운드, 다양한 장면 변형, 클로즈업, 착용 및 포즈 경로, 데이터세트 내보내기 유틸리티를 추가합니다. 결과적으로 캐릭터 아티스트, 게임 개발자 및 초현실적이고 일관된 결과를 빠르게 필요로 하는 창작자를 위한 하나의 캔버스 시스템이 됩니다.
Comfyui 일관된 캐릭터 생성기 3.8 워크플로우의 주요 모델
- Qwen-Image-Edit-2511 (GGUF) UNet. 참조 사진에서 정체성과 스타일을 고정하는 이미지 안내 생성기입니다. GGUF 가중치가 최적화된 "Qwen Image Edit" 노드를 통해 사용됩니다. unsloth/Qwen-Image-Edit-2511-GGUF
- Qwen 이미지 인코더 및 VAE. Qwen 이미지 편집 UNet과 쌍을 이루어 참조 이미지를 올바르게 해석하고 고품질 픽셀을 디코드하는 텍스트 인코더 및 VAE입니다. Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI
- Qwen-Image-Edit-2511-Lightning LoRA. 정체성을 유지하면서 Qwen 이미지 편집을 가속화하고 안정화하는 경량 LoRA입니다. lightx2v/Qwen-Image-Edit-2511-Lightning
- FLUX.1‑dev 체크포인트. 스타일 인식 업스케일링 및 세련화를 위한 데이터세트 파이프라인에서 사용됩니다. Comfy-Org/flux1-dev
- USO FLUX 프로젝터 모델 패치. 스타일 일관성 세련화 및 데이터세트 준비를 위해 CLIP‑Vision 스타일 기능을 FLUX에 연결합니다. Comfy-Org/USO_1.0_Repackaged
- SigCLIP Vision 384. 데이터세트 경로에서 스타일 참조 및 안내를 위한 시각적 기능을 추출합니다. Comfy-Org/sigclip_vision_384
- Florence‑2‑FLUX‑Large. 데이터세트 내보내기를 위한 고품질 자동 캡션을 생성합니다. gokaygokay/Florence-2-Flux-Large
- 4x-UltraSharp 업스케일러. 데이터세트 흐름에서 사용되는 선명하고 자연스러운 업스케일링. 호환 가능한 업스케일러로 교체할 수 있습니다.
Comfyui 일관된 캐릭터 생성기 3.8 워크플로우 사용 방법
전체 논리는 간단합니다: 깨끗한 참조 이미지를 가져와 캐릭터에 짧은 이름을 지정하고(폴더 및 캡션에 사용됨), 선택적으로 한 문장으로 스타일 프롬프트를 추가한 후 필요한 그룹을 실행합니다. 각 그룹은 독립적으로 트리거할 수 있으며, 클로즈업, 턴어라운드, 포즈, 장면 및 데이터세트 내보내기를 생성하여 시각적 일관성을 유지합니다.
모델 로드
이 유틸리티 그룹은 Qwen 이미지 편집 인코더, 쌍을 이루는 VAE, CLIP 텍스트/비전 백본을 초기화합니다. Qwen-Image-Edit-2511 GGUF 가중치와 Lightning LoRA가 로드되어 결합되므로 수동 설정 없이 빠르게 반복할 수 있습니다. 체크포인트나 인코더를 교체하고 싶지 않다면 여기에 변경할 필요가 없습니다.
GGUF 모델
이 그룹은 모든 생성 경로에서 사용하는 Qwen-Image-Edit-2511 GGUF UNet에 그래프를 지시합니다. Lightning LoRA가 단계를 가속화하는 동안 캔버스 전체에서 샘플링을 안정적으로 유지합니다. 정체성을 강화하는 백본으로 취급하십시오.
업스케일 모델
FLUX.1‑dev 체크포인트, USO FLUX 프로젝터 모델 패치, CLIP‑Vision 인코더 및 선택한 업스케일러를 로드합니다. 이러한 자산은 주로 데이터세트 파이프라인 내에서 사용되어 더 선명하고 스타일 일관성이 있는 학습 이미지와 캡션을 생성합니다. 다른 업스케일러를 선호하거나 스타일 프로젝터를 교체해야 하는 경우를 제외하고 기본값을 그대로 두십시오.
캐릭터 턴어라운드
단일 입력 이미지에서 깨끗한 다중 뷰 시트를 생성합니다. Qwen 인코더는 참조와 균일한 흰색 배경 정렬을 요청하는 짧은 지침에 따라 조건을 설정합니다. 장면 및 포즈를 실행하기 전에 빠른 정체성 확인을 원할 때 사용하십시오. 출력은 나중에 그룹에서 쉽게 재사용할 수 있도록 캐릭터 이름으로 저장됩니다.
클로즈업
피부 톤, 얼굴 특징 및 미세 디테일을 고정하는 정면 중립 클로즈업을 생성합니다. 인코더는 텍스트보다 참조 이미지를 우선시하여 유사성을 유지합니다. 썸네일, ID 카드 또는 더 넓은 장면에 대한 준비 상태를 판단하는 데 사용하십시오.
프로필
프로필 및 실루엣 확인을 위한 측면 뷰 클로즈업을 생성합니다. 프롬프트는 비율을 일관되게 유지하기 위해 깨끗한 프레이밍을 요청합니다. 귀, 코 및 턱선 모양을 확인하기 위해 전체 신체 촬영으로 이동하기 전에 이 작업을 실행하십시오.
뒤
초상화 범위를 완성하기 위해 어깨 너머 또는 뒤쪽 뷰를 렌더링합니다. 이 작업은 특히 애니메이션이나 턴어라운드를 생성할 계획인 경우 머리카락 실루엣, 의복 솔기 및 뒤쪽 비율을 확인하는 데 유용합니다.
T-POSE
리깅, 착용 또는 템플릿 작업을 위한 전체 신체 중립 T-포즈를 흰색으로 생성합니다. 동일한 참조로 조건이 설정되므로 비율과 의복이 드리프트 없이 전환됩니다. 움직임이나 스타일화된 포즈를 시도하기 전에 기본으로 사용하십시오.
모델 포즈
착용 및 룩북 스타일 촬영을 위한 릴랙스된 스튜디오 포즈로 캐릭터를 배치합니다. 의상, 헤어스타일 및 스타일링을 변경하지 않고 신체 자세를 변경하도록 설계되었습니다. 의상 시각화 또는 아트 디렉션 테스트에 적합합니다.
측면 뷰
척도 및 자세 정렬을 위한 전체 신체 측면 뷰를 구축합니다. 측면 뷰와 뒤쪽 뷰를 실행하면 모델링이나 2D 리깅에 사용할 수 있는 정사영 참조를 얻을 수 있습니다. 다른 곳에서 사용된 동일한 조건 스택을 통해 정체성이 보존됩니다.
뒤쪽 뷰
정사영 범위를 완성하기 위해 전체 신체 뒤쪽 뷰를 생성합니다. 의복 뒤쪽 세부 사항, 배낭 또는 머리카락 길이 확인에 유용합니다. 턴어라운드 시트를 조립할 때 측면 뷰 및 T-POSE와 함께 사용하십시오.
걷기
의상 및 실루엣을 유지하면서 시네마틱 측면 걷기 프레임을 생성합니다. 지침은 정체성을 손상시키지 않고 자연스러운 움직임을 장려합니다. 빠른 스토리보드 및 샷 테스트에 유용합니다.
SCENE_02
옷과 얼굴을 보존하면서 조명 변화를 통해 캐릭터를 분위기 있는 실내로 이동시킵니다. 스타일화된 조명 하에서 캐릭터가 어떻게 유지되는지 테스트하는 데 사용하십시오. 정체성 일관성은 이미지 우선 조건을 통해 유지됩니다.
SCENE_03
같은 외모와 옷장을 유지하면서 따뜻한 빛과 전경 소품을 사용하여 캐릭터를 야외로 배치합니다. 색상 균형 이동에 대한 스트레스 테스트에 좋으며 얼굴을 안정적으로 유지합니다. 밝고 포화된 결과를 원할 때 이 작업을 교체하십시오.
SCENE_04
낮은 각도의 얼굴 안정성을 확인하기 위해 다른 카메라 각도로 햇볕이 잘 드는 공원 설정을 제공합니다. 중립 팩 후에 실행하여 위쪽을 보는 샷에서 유사성을 확인하십시오. 소셜, 라이프스타일 또는 제품 컨텍스트에 유용합니다.
SCENE_05
옷과 스타일을 보존하면서 아늑한 카페 환경과 손으로 들고 있는 소품 안내를 추가합니다. 정체성을 잃지 않고 실내 조명과 손 상호작용을 혼합한 현실감 확인입니다. 자연스러운 스토리텔링 프레임이 필요할 때 사용하십시오.
SCENE_06
옷과 색상 팔레트를 유지하면서 대중교통으로 캐릭터를 이동시킵니다. 더 타이트하고 바쁜 배경에서 정체성을 확인합니다. 편집 또는 도시 내러티브 패널에 유용합니다.
컨셉 아트
원래의 비율과 의상을 존중하면서 스타일을 추론하는 아트 디렉션 변형을 생성합니다. 무드 보드, 주요 아트 또는 사전 제작 스케치용으로 의도되었습니다. 동일한 참조를 활용하기 때문에 캐릭터는 여전히 인식 가능합니다.
04_감정
미세한 표현 변화를 가진 여러 클로즈업 변형을 생성합니다. UI 아바타, 반응 시트 또는 대화 초상화에 유용하며 주제에 충실합니다. 동일한 정체성을 일치시키는 compact 감정 팩이 필요할 때 이 그룹을 트리거하십시오.
B - 데이터세트 생성
팩을 생성한 후 이 그룹은 선택한 이미지를 로드하고 업스케일 및 정규화하며 Florence-2로 자동 캡션을 생성하고 준비된 학습 폴더에 씁니다. 스타일 참조 경로를 사용하여 데이터세트가 생성된 팩과 동일한 외형을 유지합니다. 캐릭터 이름을 한 번 설정하면 내보내기가 이미지와 캡션을 전용 데이터세트 폴더에 저장하여 향후 미세 조정을 할 수 있습니다.
Comfyui 일관된 캐릭터 생성기 3.8 워크플로우의 주요 노드
TextEncodeQwenImageEditPlus(#1199). Qwen에 참조 이미지와 짧은 지침을 제공하여 모델이 무엇을 변경하고 무엇을 유지할지 파악할 수 있도록 합니다.image1을 캐릭터 사진에 연결하고 포즈나 장면 변경이 필요할 때는 간결한prompt텍스트를 작성하십시오. 정체성을 과도하게 설명하지 않을수록 출력이 더 일관되게 유지됩니다.FluxKontextMultiReferenceLatentMethod(#1351). 샘플링 일정 초기에 정체성 기능을 잠그어 주제가 각도와 조명에 걸쳐 생존할 수 있도록 합니다. 가장 강력한 정체성을 위해 제공된 대로 사용하십시오; 더 많은 재스타일링을 의도적으로 원할 경우에만 완화하십시오.KSampler(#199). 모든 팩에 걸쳐 조건을 이미지로 변환합니다. 더 높은 충실도가 필요하면steps를 조정하십시오; 지침에 대한 느슨한 준수가 필요하면cfg를 조정하십시오. 여기에 작은 조정이 모든 그룹에 예측 가능한 방식으로 영향을 미칩니다.LoraLoaderModelOnly(#547). Qwen-Image-Edit-2511-Lightning LoRA를 UNet에 연결합니다. 과도한 샤프닝이 발생하거나 외형이 변동하면strength_model을 약간 낮추십시오; 편집이 너무 약하게 느껴지면 높이십시오. 이것이 Qwen 편집의 주된 속도 대 품질 조절기입니다. lightx2v/Qwen-Image-Edit-2511-LightningUSOStyleReference(subgraph). CLIP‑Vision 기능을 FLUX와 결합하여 업스케일링을 통해 팩의 스타일을 유지합니다. 얼굴이 너무 꽉 차거나 너무 느슨하게 잘려진 경우, CLIP‑Vision 인코더의crop옵션을 조정하여 더 안정적인 프레이밍을 얻으십시오. Comfy-Org/USO_1.0_RepackagedFlorence2Run(#1413). 데이터세트 작성자가 사용하는 캡션을 자동 생성합니다. 학습 데이터세트를 위해 캡션task를 자세한 모드로 두십시오; 간결한 태그가 필요할 경우에만 짧은 모드로 전환하십시오. gokaygokay/Florence-2-Flux-LargeSaveImageTextDataSetToFolder(#1440). 캐릭터 이름을 사용하여 이미지와 페어링된 캡션을 깔끔한 폴더에 씁니다.folder_name을 설정하여 캐릭터별로 데이터세트를 분리하고,filename_prefix를 설정하여 재현 가능한 이름을 만드십시오.
선택적 추가 기능
- 유사성을 검증하기 위해 CLOSE UP과 PROFILE부터 시작한 후 캐릭터 턴어라운드를 실행한 후 장면 및 포즈를 탐색하십시오.
- 프롬프트를 카메라, 포즈 또는 환경을 설명하는 간단하고 묘사적인 것으로 유지하십시오; 참조 이미지가 정체성을 정의하도록 하십시오.
- 간단하고 고유한 NAME을 사용하십시오; 이는 출력 폴더가 되고 캡션의 편리한 트리거 토큰이 됩니다.
- 팩에 만족하면 B - 데이터세트 생성을 한 번 실행하여 학습 조정을 위한 정규화된 이미지와 캡션을 내보내십시오.
- "착용" 외형을 위해 MODEL POSE 또는 T-POSE를 먼저 실행하여 비율을 고정한 후 선호하는 장면 그룹으로 전환하십시오.
감사의 글
이 워크플로우는 다음 작업과 리소스를 구현하고 확장합니다. 우리는 New Video Create 워크플로우 소스 페이지 및 관련 소스 아카이브에 대한 기여와 유지 관리에 대해 MickMumpitz에게 감사의 말씀을 드립니다. 권위 있는 세부 사항은 아래에 링크된 원본 문서 및 저장소를 참조하십시오.
리소스
- MickMumpitz/워크플로우 소스 페이지
- 문서 / 릴리스 노트: MickMumpitz의 워크플로우 소스 페이지
- MickMumpitz/소스 아카이브
- 설정에 사용된 로컬 소스 파일: `260106_MICKMUMPITZ_CCC_3-8_SMPL.jsonjson
참고: 참조된 모델, 데이터세트 및 코드는 해당 저자 및 유지 관리자가 제공한 라이선스 및 조건에 따릅니다.
