FireRed 이미지 편집 1.0 ComfyUI 워크플로우
FireRed 이미지 편집 1.0은 ComfyUI를 위한 범용 지침 따르기 이미지 편집 워크플로우로, 강력한 시각적 일관성을 갖춘 고품질의 결과를 제공합니다. 객체 교체, 배경 교체, 스타일 보존 개선, 텍스트 스타일 보존, 사진 복원, 가상 착용과 같은 단일 및 다중 이미지 편집을 지원합니다. 이 그래프는 RunComfy와 유사한 호스팅된 설정에서 빠른 반복을 위해 설계되었으며, 모델 선택, 해상도 및 샘플링을 위한 명확한 제어를 제공합니다.
자연어 지침에서 정밀한 편집이 필요한 창작자, 디자이너 또는 연구자라면, 이 FireRed 이미지 편집 워크플로우를 통해 1~3개의 참조 이미지를 사용하여 복잡한 변환을 수행하면서 정체성, 레이아웃 및 스타일을 유지할 수 있습니다.
ComfyUI FireRed 이미지 편집 워크플로우의 주요 모델
- FireRed-Image-Edit-1.0. 강력한 시각적 일관성을 갖춘 지침 따르기 편집을 수행하는 기본 확산 모델입니다. 높은 정밀도의 BF16 및 제한된 하드웨어에 적합한 양자화 변형으로 제공됩니다. Model card
- FireRed-Image-Edit-1.0 GGUF. CPU 또는 낮은 VRAM 추론에 최적화된 양자화된 UNet 버전으로, 기본 FireRed 이미지 편집 가중치의 동작을 유지하면서 메모리 사용량을 줄입니다. Weights
- Qwen2.5-VL 7B 텍스트 인코더 (FP8, Comfy-패키지). FireRed 이미지 편집이 따를 수 있는 조건으로 지침을 번역하는 멀티모달 텍스트-이미지 임베딩을 제공합니다. Files
- Qwen 이미지 VAE. FireRed 이미지 편집 파이프라인과 호환되는 잠재 변수를 인코딩하고 디코딩하여 재구성 중 세부 사항을 보존합니다. Files
- Qwen-Image-Edit-2511-Lightning LoRA. 기본 모델을 빠르고 단계 효율적인 추론으로 적응시키면서 편집 의도를 명확하게 유지하는 선택적 LoRA입니다. 빠른 미리보기를 원하거나 더 빠른 FireRed 이미지 편집 반복 루프가 필요한 경우 사용하십시오. Model
ComfyUI FireRed 이미지 편집 워크플로우 사용 방법
전반적으로, 모델 변형을 선택하고, 1~3개의 참조 이미지를 로드하고, 해당 이미지를 이름으로 지시하는 지침을 작성한 후, 목표 해상도를 설정하고 샘플링 및 저장합니다. 캔버스의 그룹은 이 흐름을 반영하여 노드를 찾지 않고도 위에서 아래로 작업할 수 있습니다.
모델
이 그룹에서는 하드웨어 및 속도 요구에 맞는 FireRed 이미지 편집 백본을 선택할 수 있습니다. 그래프에는 고품질의 BF16 UNet과 GGUF 양자화 UNet이 포함되어 있으며, Any Switch (rgthree) (#91)을 통해 이들 간에 전환할 수 있습니다. LoraLoaderModelOnly (#74)은 선택적으로 Qwen-Image-Edit-2511-Lightning LoRA를 적용하여 미리보기 속도를 높입니다. 그런 다음 모델은 안정적인 지침 따르기를 위한 샘플링 및 가이드 정상화로 준비됩니다.
프롬프트
귀하의 지침은 긍정적 및 부정적 가이드를 위한 두 개의 TextEncodeQwenImageEditPlus 노드로 인코딩됩니다. 참조 이미지를 명시적으로 “image 1”, “image 2”, “image 3”으로 참조하여 FireRed 이미지 편집이 각 참조를 사용하는 방식을 제어하십시오. 예를 들어, 이미지 1을 주제로 유지하고, 이미지 2의 배경에 배치하며, 이미지 3의 의류나 스타일을 전달하도록 요청할 수 있습니다. 부정적 프롬프트를 사용하여 원하지 않는 객체, 색상 변화 또는 텍스트 변경을 피하도록 명시하십시오.
입력
소스를 입력 영역에 로드하십시오: 이미지 1은 일반적으로 주제이고, 이미지 2는 대체 배경 또는 문맥이며, 이미지 3은 스타일 또는 의류 참조입니다. 단일 이미지로 작업하거나 두 개 또는 세 개를 결합하여 다중 이미지 편집을 수행할 수 있습니다. 그래프는 GetImageSize를 통해 이미지 1의 크기를 읽어 필요할 때 해상도를 자동으로 맞출 수 있습니다. 이미지는 긍정적 및 부정적 인코더 모두에 전달되어 귀하의 지침이 일관되게 이를 활용할 수 있습니다.
이미지2
다른 배경, 조명 또는 레이아웃이 필요한 경우 이 슬롯을 사용하십시오. 긍정적인 지침에서 배치와 이미지 2의 사용 정도를 설명하십시오. 전체 장면 교체가 필요하지 않은 경우 부정적 가이드를 통해 부분적인 합성을 방지할 수 있습니다. FireRed 이미지 편집은 주제의 외관을 유지하면서 주제 경계를 정렬합니다.
이미지3
스타일 또는 객체 전송, 예를 들어 가상 착용이나 액세서리 교체를 위해 이 슬롯을 사용하십시오. 전송할 정확한 속성을 명명하십시오, 예를 들어 “이미지 3의 빨간 재킷” 또는 “이미지 3의 브러쉬 스트로크 스타일”. 이는 FireRed 이미지 편집 조건을 집중시키고 전역 스타일 변경을 방지합니다.
확산 모델
이 뷰는 BF16 FireRed 이미지 편집 UNet을 노출합니다. 최고의 세부 충실도와 복잡한 지침의 가장 안정적인 실행을 위해 선택하십시오. 더 큰 해상도에서 메모리 한계에 직면하는 경우 GGUF 경로를 고려하십시오.
GGUF
이 뷰는 CPU 또는 낮은 VRAM 장치에 최적화된 GGUF 양자화 FireRed 이미지 편집 UNet을 노출합니다. 대부분의 편집에서 품질은 강력하게 유지되며, 메모리 사용량이 크게 줄어듭니다. 겸손한 하드웨어에서 배치 가능한 재현 가능 렌더링 또는 여러 작업자를 실행할 때 이상적입니다.
샘플링
샘플링 블록은 긍정적 및 부정적 조건을 잠재 캔버스와 결합하여 최종 편집을 생성합니다. EmptySD3LatentImage (#116)은 목표 해상도 및 배치 크기를 설정하고, KSampler (#65)는 선택한 스케줄러와 시드를 사용하여 단계를 실행합니다. VAEDecode는 잠재 변수를 이미지로 변환하여 미리보기를 제공하고 SaveImage는 ComfyUI 출력 디렉토리에 파일을 저장합니다. 재현성을 위해 시드를 고정하거나 지침을 존중하는 대안을 탐색하기 위해 변경하십시오.
옵션
모델 선택기 영역을 사용하여 BF16 및 GGUF 변형 간에 재배선을 하지 않고 전환할 수 있습니다. 해상도 선택기는 이미지 1에 자동으로 맞추거나 사용자 정의 이미지 크기 그룹을 사용할 수 있습니다. 이러한 컨트롤은 FireRed 이미지 편집 흐름을 빠르게 유지하여 작업 당 비용, 속도 및 품질을 조정할 수 있게 합니다.
사용자 정의 이미지 크기
명시적인 제어가 필요할 때 너비와 높이를 설정하는 두 개의 정수 위젯이 있습니다. 이 경로는 잠재 생성기를 공급하여 전체 실행이 선택한 크기를 존중합니다. FireRed 이미지 편집에서 최고의 세부 사항을 위해 주제 또는 배경 이미지의 비율에 가까운 해상도를 선호하여 리샘플링 아티팩트를 줄이십시오.
ComfyUI FireRed 이미지 편집 워크플로우의 주요 노드
Any Switch (rgthree) (#91)
그래프를 BF16 FireRed 이미지 편집 UNet 또는 GGUF 변형 중 하나로 라우팅하여 다운스트림 배선을 변경하지 않습니다. 품질과 속도를 A/B 테스트하거나 동일한 그래프를 통해 CPU 및 GPU 작업자를 라우팅하는 데 사용하십시오. 프로젝트 링크: rgthree/rgthree-comfy
LoraLoaderModelOnly (#74)
선택한 FireRed 이미지 편집 모델 위에 Qwen-Image-Edit-2511-Lightning LoRA를 적용합니다. 낮은 단계에서 빠른 미리보기를 원할 때 강도를 높이고, 과도한 변경이 나타나면 줄이십시오. 아이디어를 위해 활성화한 상태로 유지한 다음, 최종 고품질 렌더링을 위해 비활성화하거나 약화시키십시오. 모델 링크: lightx2v/Qwen-Image-Edit-2511-Lightning
TextEncodeQwenImageEditPlus (Positive) (#68)
지침을 조건으로 변환하면서 최대 세 개의 참조 이미지를 처리합니다. 직접적이고 명확한 명령을 작성하고, 합성, 속성 전송, 레이아웃 제약을 위해 이미지 번호를 명시적으로 참조하십시오. 명사와 동사가 구체적일수록 FireRed 이미지 편집이 이를 더 신뢰성 있게 따릅니다.
TextEncodeQwenImageEditPlus (Negative) (#69)
원하지 않는 아티팩트, 스타일 오류 또는 변경을 금지할 수 있습니다. 주요 지침이 강력한 변형을 추진할 때도 타이포그래피, 브랜드 색상 또는 정체성을 보존하는 데 사용하십시오. 명확한 긍정적 요소와 결합하여 창의성과 보존의 균형을 맞추십시오.
EmptySD3LatentImage (#116)
선택한 해상도로 잠재 캔버스를 만듭니다. 충실한 합성을 위해 이미지 1의 크기를 일치시키거나 인쇄 또는 특정 비율을 위한 출력에 대한 사용자 정의 해상도를 설정하십시오. 편집 후 매우 높은 해상도로 편집하는 대신 편집 후 적절한 업스케일을 고려하십시오.
KSampler (#65)
귀하의 지침을 실현하는 디노이징 과정을 주도합니다. 속도와 충실도를 균형 잡기 위해 단계, 스케줄러 및 시드를 조정하십시오. Lightning LoRA가 활성화된 경우, 강력한 미리보기를 위해 더 적은 단계가 종종 충분하며, BF16 경로는 더 보수적인 설정이 최종에 이상적입니다. 코어 노드 참조: ComfyUI
선택적 추가 사항
- 빠른 반복을 위해 GGUF 경로와 Lightning LoRA로 시작한 다음, 최종에는 BF16으로 전환하십시오.
- 소스를 명명하는 프롬프트를 작성하십시오, 예를 들어: “이미지 1의 주제를 이미지 2의 배경에 배치하고, 이미지 3의 재킷을 전달하여 조명을 일관되게 유지하십시오.”
- FireRed 이미지 편집으로 제품 촬영을 편집할 때 브랜드 색상, 로고 또는 텍스트를 보호하기 위해 부정적 프롬프트를 사용하십시오.
- 합성을 위해 해상도를 이미지 1에 자동으로 맞추거나 전체 배경을 교체할 때 사용자 정의 크기를 설정하십시오.
- BF16 및 GGUF 출력 비교 시 시드를 고정하여 차이가 모델 선택에 의한 것인지 무작위성에 의한 것인지 반영하도록 하십시오.
감사의 글
이 워크플로우는 다음의 작업 및 리소스를 구현하고 확장합니다. 우리는 FireRed-Image-Edit-1.0 및 YouTube Tutorial의 기여와 유지 관리를 위해 @eyeforailabs 및 FireRedTeam에게 감사의 말씀을 전합니다. 권위 있는 세부 사항은 아래 링크된 원본 문서 및 저장소를 참조하십시오.
리소스
- FireRedTeam/FireRed-Image-Edit-1.0
- GitHub: FireRedTeam/FireRed-Image-Edit
- Hugging Face: FireRedTeam/FireRed-Image-Edit-1.0
- EyeForAILabs/YouTube Tutorial
- Docs / Release Notes: @eyeforailabs YouTube Tutorial
Note: 사용된 모델, 데이터셋 및 코드는 해당 저자 및 유지 관리자가 제공한 라이선스 및 조건에 따릅니다.
