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ComfyUI>워크플로우>Flux 2 Klein 9B KV 이미지 편집 | 스마트 이미지 변환기

Flux 2 Klein 9B KV 이미지 편집 | 스마트 이미지 변환기

Workflow Name: RunComfy/Flux-2-Klein-9B-KV-Image-Edit
Workflow ID: 0000...1376
이 워크플로우는 간단한 텍스트 지침으로부터 깔끔하고 목표 지향적인 이미지 편집을 생성하는 데 도움을 줍니다. 고급 FLUX.2 및 Qwen 인코더를 사용하여 세부적인 편집을 위한 프롬프트를 이해합니다. 배경, 스타일, 조명을 변경하더라도 주제의 정체성을 잃지 않고 세부사항을 유지합니다. 이 도구는 자연스러운 수정 적용과 함께 색상과 구조를 유지합니다. 신뢰할 수 있는 프롬프트 제어 편집이 필요한 디자이너에게 이상적입니다. 복잡한 수정과 스타일 변환을 최소한의 노력으로 빠르게 진행할 수 있습니다.

Flux 2 Klein 9B KV 이미지 편집: 구성과 정체성을 유지하는 지침 기반 편집

Flux 2 Klein 9B KV 이미지 편집은 강력한 정체성과 레이아웃 보존을 갖춘 정밀한 지침 기반 이미지 편집을 위한 ComfyUI 워크플로우입니다. 하나 이상의 참조 이미지를 제공하고 자연어 편집 프롬프트를 추가하면 워크플로우는 장면 교체, 스타일 전환, 세부 조정 등 목표 지향적인 변경을 적용하면서 주제를 유지합니다.

Black Forest Labs의 FLUX.2 Klein 9B KV 모델과 빠른 반복을 위한 KV 캐시를 기반으로 구축된 이 워크플로우는 현대적인 텍스트 인코더와 VAE를 결합하여 프롬프트와 참조에 충실한 편집을 유지합니다. ComfyUI 내에서 직접 제어 가능하고 고품질의 결과를 원하는 창작자에게 이상적입니다.

Comfyui Flux 2 Klein 9B KV 이미지 편집 워크플로우의 주요 모델

  • Black Forest Labs의 FLUX.2 Klein 9B KV FP8. 이미지 생성 및 편집을 위한 핵심 확산 백본; KV 변형은 반복 추론과 다중 참조 조건화를 가속화하기 위해 키-값 캐싱을 활성화합니다. Model card
  • FLUX.2용 Qwen 3 8B 텍스트 인코더. 자연어 지침을 속성, 구성 및 스타일로 유도하는 임베딩으로 인코딩합니다. Repository
  • FLUX.2 VAE. 참조 이미지를 조건화된 잠재 공간으로 인코딩하고 고품질로 최종 잠재 공간을 픽셀로 디코딩합니다. Repository

Comfyui Flux 2 Klein 9B KV 이미지 편집 워크플로우 사용법

전체 흐름

  • 워크플로우는 모델 스택을 로드하고, 편집 지침을 인코딩하며, 하나 이상의 참조 이미지에서 지침을 추출한 다음 최종 이미지를 샘플링하고 디코딩합니다. 그룹은 왼쪽에서 오른쪽으로 모델, 프롬프트, 입력, 참조 조건화, 샘플러 경로로 실행됩니다.

모델

  • 이 그룹은 UNETLoader (#126), CLIPLoader (#133), VAELoader (#127)를 사용하여 확산 백본, 텍스트 인코더 및 VAE를 로드합니다.
  • FluxKVCache (#139)는 로드된 모델을 감싸 키-값 캐싱을 가능하게 하여 반복 실행 시 속도를 높이며, 이는 동일한 프롬프트 또는 시드를 세밀하게 조정할 때 유용합니다.
  • 여기서는 사용자의 입력이 필요하지 않습니다. 모델은 Flux 2 Klein 9B KV 이미지 편집 워크플로우에 대해 미리 선택됩니다.

프롬프트

  • CLIP Text Encode (Positive Prompt) (#135)에 지침을 입력합니다. 예를 들어: “두 번째 복장을 입힌 후 배경을 아프리카 사바나로 변경.”
  • 긍정적 프롬프트는 편집을 유도하며, ConditioningZeroOut (#685)에 의해 중립화된 부정적 신호가 생성되어 참조 안내와 지침이 초점을 유지합니다.
  • 의도하지 않은 전역 변경을 줄이기 위해 프롬프트를 간결하고 구체적으로 유지하십시오.

입력

  • LoadImage (#76)으로 주제 이미지를 로드합니다. 선택적으로 LoadImage (#81)로 복장, 스타일, 질감과 같은 보조 참조를 로드할 수 있습니다.
  • 각 참조는 ImageScaleToTotalPixels (#130, #131)을 통해 해상도를 정규화하여 메모리 사용량을 예측 가능하게 유지합니다.
  • 강력한 정체성과 스타일 전환을 위해 고품질의 잘 조명된 입력을 사용하십시오.

참조 조건화

  • Reference Conditioning (#134) 서브그래프는 VAE로 주 이미지 인코딩하고 그 잠재 기능을 긍정적 및 부정적 조건화에 혼합합니다. 이는 정체성, 포즈, 구성을 보존하면서 목표 지향적인 편집을 허용합니다.
  • 두 번째 Reference Conditioning (#132) 레이어는 선택적 참조 이미지의 지침을 주입하여 편집이 주제를 손상시키지 않고 세부사항을 전환합니다.
  • 이 패턴을 반복하여 추가 참조를 연결할 수 있으며, 캔버스의 “More reference images” 노트를 따릅니다.

샘플러

  • Flux2Scheduler (#137)은 노이즈 제거 일정과 해상도를 준비하고, GetImageSize (#128)는 정규화된 입력에 너비와 높이를 동기화합니다.
  • KSamplerSelect (#122)는 샘플링 알고리즘을 선택하고 SamplerCustomAdvanced (#123)는 RandomNoise (#125)로 시드와 CFGGuider (#138)로 프롬프트 및 참조 안내를 사용하여 노이즈 제거를 수행합니다.
  • 최종 잠재 공간은 VAEDecode (#124)에 의해 디코딩되고 SaveImage (#94)에 의해 기록됩니다.

Comfyui Flux 2 Klein 9B KV 이미지 편집 워크플로우의 주요 노드

CLIP Text Encode (Positive Prompt) (#135)

  • 지침을 편집으로 유도하는 임베딩으로 변환합니다. 명확한 동사와 목표를 선호하고 (“배경을…로 교체”, “두 번째 이미지의 복장을 적용…”) 변경되지 않아야 할 부분을 언급하십시오 (“포즈와 표정을 유지”). 이 노드는 의미적 제어의 주요 레버입니다.

Reference Conditioning (#134)

  • 주 참조 이미지를 인코딩하고 잠재 기능을 조건화 스트림에 주입합니다. 이를 사용하여 정체성, 구성, 포즈를 고정하여 Flux 2 Klein 9B KV 이미지 편집이 요청된 변경을 적용하면서도 충실하게 유지됩니다.

Reference Conditioning (#132)

  • 두 번째 참조 이미지의 지침을 추가하여 의복, 재료, 스타일적 단서를 전환하는 데 이상적입니다. 세부사항을 정의하는 이미지를 여기 배치하여 편집을 주제를 압도하지 않으면서 현지화합니다.

CFGGuider (#138)

  • 모델이 프롬프트와 참조 조건화를 따르는 강도를 균형 있게 조정합니다. 편집이 너무 약하면 지침을 약간 증가시키고, 주제가 이동하거나 아티팩트가 나타나면 지침을 줄여 참조가 출력을 고정하도록 합니다.

Flux2Scheduler (#137)

  • 노이즈 제거 일정을 설정하고 참조와의 해상도를 조화시킵니다. GetImageSize (#128)와 짝을 이루어 입력에 맞춰 캔버스를 정렬하여 프레임과 비율을 보존합니다.

KSamplerSelect (#122)

  • SamplerCustomAdvanced (#123)에서 사용하는 샘플러를 선택합니다. 다른 노이즈 탐색 동작을 원하면 대체 샘플러를 시도하십시오. 결과를 비교할 때 다른 설정은 안정적으로 유지하십시오.

FluxKVCache (#139)

  • 모델에서 키-값 캐싱을 활성화하여 유사한 컨텍스트로 후속 실행을 빠르게 만듭니다. 동일한 프롬프트 또는 시드를 반복할 때 빠른 A/B 비교를 원할 때 특히 유용합니다.

ConditioningZeroOut (#685)

  • 중립적인 부정 조건화 기준선을 생성합니다. 특정 회피 내용을 가지고 있다면 자신의 부정 프롬프트 경로로 교체하십시오. 그렇지 않으면 기본값이 편집을 안정적이고 초점 있게 유지합니다.

선택적 추가 기능

  • 문자 그대로의 단계별 지침으로 시작하십시오. 예시 구조: “사람을 그대로 유지하고, 두 번째 이미지의 복장을 적용하고, 배경을 [대상 장면]으로 교체하고, 포즈와 조명을 유지.”
  • 정체성과 스타일 모두에서 고품질 참조를 사용하십시오. 잘린, 깔끔한 주제는 전환을 향상시킵니다.
  • 제어된 변화를 위해 RandomNoise (#125)에서 시드를 변경하면서 프롬프트와 참조는 고정하십시오.
  • 더 많은 참조를 추가하려면 ImageScaleToTotalPixels 및 Reference Conditioning 패턴을 복제하여 각 새로운 이미지를 체인에 연결하십시오.
  • SaveImage (#94)에서 기본 파일 이름을 조정하여 출력을 정리하여 정리된 반복을 유지하십시오.

감사의 말

이 워크플로우는 다음 작업 및 리소스를 구현하고 확장합니다. FLUX.2 Klein 9B KV FP8의 Black Forest Labs, Qwen 3 8B 텍스트 인코더 (flux2-klein-9B) 및 FLUX.2 VAE의 Comfy-Org, 공식 워크플로우의 Comfy.org에 그들의 기여와 유지보수에 대해 감사드립니다. 권위 있는 세부사항에 대해서는 아래 링크된 원본 문서 및 저장소를 참조하십시오.

리소스

  • Black Forest Labs/FLUX.2 Klein 9B KV FP8
    • GitHub: black-forest-labs/flux2
    • Hugging Face: black-forest-labs/FLUX.2-klein-9b-kv-fp8
  • Comfy-Org/Qwen 3 8B 텍스트 인코더 (flux2-klein-9B)
    • Hugging Face: Comfy-Org/flux2-klein-9B
  • Comfy-Org/FLUX.2 VAE
    • Hugging Face: Comfy-Org/flux2-dev
  • Comfy.org/공식 워크플로우
    • 문서 / 릴리스 노트: Flux.2 Klein KV: 이미지 편집 - ComfyUI 워크플로우

참고: 참조된 모델, 데이터셋 및 코드의 사용은 해당 저자 및 유지보수자가 제공한 라이센스 및 조건에 따릅니다.

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