Krea 2 다중 이미지 참조 편집 ComfyUI 워크플로우#
이 RunComfy-준비 그래프는 여러 비주얼 참조를 하나의 일관된, 포토리얼 편집으로 변환합니다. Krea 2 다중 이미지 참조 편집 ComfyUI 워크플로우는 아이덴티티, 의상, 제품 및 환경 이미지를 혼합하면서 스타일과 의도를 간결한 프롬프트로 조정할 수 있습니다. Krea-2 Turbo에 의해 구동되어 빠르고 고품질의 합성을 제공하며, Qwen-VL 시리즈 인코더는 텍스트 및 이미지 이해를 위한 것이고, Qwen Image VAE는 고충실도의 잠재를 위한 것입니다. Krea2EditRebalance 컨디셔너는 각 참조가 결과에 미치는 영향을 정확하게 제어합니다.
이것을 사용하여 의상을 교체하거나, 제품을 배치하거나, 캐릭터의 아이덴티티를 샷에 걸쳐 보존하거나, 조명이나 환경을 전환하고, 여러 소스에서 캠페인 스타일의 합성을 만드세요. 그래프는 컴팩트하고 재생산 가능하며 빠른 반복을 위해 조정되어 있어 일관성을 희생하지 않고 창의적인 방향을 빠르게 테스트할 수 있습니다.
Krea 2 다중 이미지 참조 편집 ComfyUI 워크플로우의 주요 모델#
- Krea-2 Turbo. 강한 포토리얼리즘과 빠른 수렴을 가진 최종 이미지를 합성하는 확산 백본입니다. 반복 편집 및 고처리량 생성을 위해 설계되었습니다. 자세한 내용 및 업데이트는 공식 모델 카드에서 확인하세요: krea/Krea-2-Turbo 및 코드베이스는 krea-ai/krea-2에 있습니다.
- Qwen-VL 시리즈 텍스트-이미지 인코더 (이 그래프에서는 Qwen3-VL 4B 변형). 프롬프트와 비주얼 참조를 모델이 따를 수 있는 공유 공간으로 인코딩하여 텍스트 의도와 이미지 단서 간의 정렬을 개선합니다. 가족을 여기에서 탐색하세요: Qwen on Hugging Face.
- Qwen Image VAE. 잠재 공간 인코드/디코드를 고인식 품질로 처리하여 픽셀과 잠재 간 변환 시 세부 사항을 보존합니다. ComfyUI-패키지 가중치는 Krea 2 자산과 함께 사용할 수 있습니다: Comfy-Org/Krea-2.
Krea 2 다중 이미지 참조 편집 ComfyUI 워크플로우 사용 방법#
워크플로우는 참조 수집 및 프롬프트 인코딩에서 컨디셔닝, 샘플링 및 디코드로 이동합니다. 단계는 목적별로 구성되어 있어 창의적 입력에 먼저 집중한 다음 충실도와 스타일을 반복할 수 있습니다.
참조 이미지 수집#
최대 세 개의 핵심 참조를 로드하세요: 아이덴티티, 의상/제품, 환경을 LoadImage (#2, #34, #35)를 사용하여 로드하세요. 이미지 1은 일반적으로 아이덴티티 또는 주인공을 고정하고, 이미지 2는 의류나 제품의 단서를 담고 있으며, 이미지 3은 조명이나 장면 분위기를 설정합니다. 필요할 때 Krea2EditRebalance (#41)를 통해 네 번째 참조를 추가할 수 있습니다. 고품질, 정면, 잘 조명된 이미지는 컨디셔닝을 더 안정적으로 하고 아티팩트를 줄입니다.
프롬프트 및 네거티브#
Prompt (#19)에 창의적 방향을 작성하고 Negative Prompt (#36)에 가드레일을 설정하세요. 프롬프트는 샷 유형, 분위기 및 필요한 속성을 설명해야 하며 참조가 정확한 외형을 이끌도록 해야 합니다. 네거티브는 원치 않는 스타일이나 아티팩트를 피하고 결과를 포토리얼로 유지하는 데 도움을 줍니다. CLIPLoader (#38)는 프롬프트와 비주얼 참조를 컨디셔너에 내장합니다.
Krea2EditRebalance로 컨디셔닝#
Krea2EditRebalance (#41)는 프롬프트 텍스트와 모든 참조 이미지를 융합하여 각 이미지가 최종 외형에 얼마나 강하게 영향을 미치는지를 다시 균형을 맞출 수 있습니다. imageN_tokens 선택기를 사용하여 아이덴티티, 의상/제품, 환경을 강조하여 모델이 우선순위를 따르도록 합니다. 균형 설정으로 시작한 다음 아이덴티티가 흐려지거나 의상이나 조명이 부족할 경우 강조를 조정하세요. 이 목표 지향적인 재가중치는 캠페인 스타일의 일관성을 위한 다중 이미지 참조 편집을 신뢰할 수 있게 만듭니다. 노드에 대해 더 알아보려면 여기를 참조하세요: nova452/ComfyUI-Conditioning-Rebalance.
해상도 및 잠재 설정#
ResolutionSelector (#40)에서 종횡비와 크기를 선택하여 캔버스를 정의하는 EmptyLatentImage (#47)에 공급합니다. 단일 주제 프레임에는 정사각형이나 세로를 사용하고, 제품 및 환경 중심의 구성에는 더 넓은 형식을 사용하세요. 선택한 크기는 세부 사항, 구성의 타이트함 및 렌더 시간에 영향을 미칩니다. RandomNoise (#10)는 생성을 시드하여 재현성을 위해 외형을 고정하거나 변형을 탐색하기 위해 다시 무작위화할 수 있습니다.
샘플링, 스케줄러 및 모델#
UNETLoader (#37)는 Krea-2 Turbo를 로드하고, BasicGuider (#42)는 샘플링 중에 모델에 컨디셔너를 적용합니다. KSamplerSelect (#43)에서 샘플러를 선택하고 BasicScheduler (#44)에서 단계 동작을 구성하세요; 이들은 함께 이미지가 노이즈에서 최종 픽셀로 가는 경로를 제어합니다. SamplerCustomAdvanced (#45)는 노이즈, 가이더, 샘플러, 스케줄러 및 잠재를 결합하여 최종 잠재 결과를 생성합니다. 빠른 창의적 패스를 위해서는 가벼운 스케줄을 선호하고, 정밀성을 높이기 위해 점진적으로 정제도를 증가시키고 같은 시드를 재사용하세요.
디코드, 미리보기 및 저장#
VAELoader (#39)와 VAEDecode (#46)는 Qwen Image VAE를 사용하여 최종 잠재를 이미지로 변환하여 선명한 세부 사항을 제공합니다. PreviewImage (#18)에서 출력을 검사하고 SaveImage (#68)에서 명확한 파일 이름 접두사를 사용하여 결과를 캡처합니다. 각 탐색 스레드를 일관되게 유지하려면 시드와 참조 및 강조 설정을 사용한 간단한 메모를 저장하세요.
Krea 2 다중 이미지 참조 편집 ComfyUI 워크플로우의 주요 노드#
Krea2EditRebalance (#41)#
프롬프트와 여러 참조의 영향을 균형 있게 조정합니다. image1_tokens, image2_tokens, image3_tokens 및 선택적 image4_tokens를 조정하여 아이덴티티, 의상/제품, 환경을 우선시하세요. 아이덴티티 충실도가 떨어지면 첫 번째 이미지의 강조를 증가시키고, 의상이나 조명이 부족하면 그들의 토큰을 올리세요. 이 노드는 Conditioning Rebalance 커스텀 패키지의 일부입니다: nova452/ComfyUI-Conditioning-Rebalance.
UNETLoader (#37)#
합성 백본인 Krea-2 Turbo를 로드하여 기본 스타일과 기능을 결정합니다. 캠페인 전반에 걸쳐 일관성을 유지하려면 이것을 고정하고 다른 렌더링 캐릭터를 의도할 때만 변경하세요. 공식 가중치 및 노트: krea/Krea-2-Turbo 및 krea-ai/krea-2.
KSamplerSelect (#43)#
샘플링 알고리즘을 선택하여 질감과 가장자리 동작을 형성합니다. 주제에 따라 속도를 선명도나 부드러운 그라데이션으로 교환하세요. 여기서 선택을 스케줄러 조정과 쌍으로 사용하여 예측 가능하고 반복 가능한 개선을 이루세요.
BasicScheduler (#44)#
단계 스케줄링 및 전체 노이즈 감소 강도를 제어합니다. 총 정제도가 낮을 수록 참조 외형을 더 많이 유지할 수 있고, 정제도가 높을수록 모델이 콘텐츠를 더 강하게 재해석합니다. 샘플러 선택 및 컨디셔닝 강조와 함께 조정하여 충실도와 창의성의 원하는 균형을 달성하세요. 시그마 스케줄링 개념에 대한 일반적인 지침은 Karras et al.의 확산 스케줄링 연구를 arXiv에서 참조하세요.
ResolutionSelector (#40)#
잠재 캔버스에 피드되는 종횡비와 크기를 설정합니다. 주제의 규모와 출력 사용(초상화, 제품 주인공 또는 장면)에 해상도를 맞추세요. 더 큰 크기는 더 많은 질감을 해결할 수 있지만 세부 사항을 안정화하기 위해 정제도를 증가시킬 필요가 있습니다.
RandomNoise (#10)#
생성을 시드하여 재현성이나 탐색을 지원합니다. 시드를 잠그고 같은 구성에서 조명, 의상 또는 프롬프트 조정을 반복하세요; 새로운 구성을 탐색할 때만 시드를 변경하세요.
VAELoader (#39)#
디코딩에 사용되는 Qwen Image VAE를 로드합니다. VAE 선택을 모델 가족과 일치시켜 색상이나 선명도 변화를 피하세요. 패키지된 자산은 여기에서 사용할 수 있습니다: Comfy-Org/Krea-2.
선택적 추가 사항#
- 참조를 일관되게 매핑하세요: 이미지 1은 아이덴티티, 이미지 2는 의상이나 제품, 이미지 3은 환경이나 조명에 사용하세요.
- 프롬프트를 간결하고 설명적으로 유지하세요; 참조가 정확한 질감, 로고, 팔레트를 전달하도록 하세요.
- 얼굴이 흐려지면, 스타일을 과도하게 조리하지 않고 외형을 유지하기 위해 먼저 이미지 1 강조를 증가시키세요.
- 제품 배치를 위해 깨끗한 팩샷을 이미지 2로 사용하고 프롬프트에서 맥락과 함께 지칭하세요.
- 기하학적 충돌을 줄이기 위해 참조 간 유사한 카메라 각도를 유지하세요.
- 텍스트와 토큰 강조를 반복하는 동안 시드를 잠그고; 새로운 구성을 탐색할 때만 시드를 변경하세요.
- 각 변형당 작은 배치를 저장하고 최상의 캠페인 일관성 결과를 생성한 참조 및 토큰을 기록하세요.
감사의 글#
이 워크플로우는 다음 작업 및 리소스를 구현하고 확장합니다. 우리는 Krea (krea-ai)에게 Krea-2-Turbo 모델 및 krea-2 저장소, Comfy-Org에게 Krea-2 ComfyUI 가중치, RunningHub 및 nova452에게 워크플로우 참조 및 ComfyUI Conditioning Rebalance 커스텀 노드에 대한 기여 및 유지 보수에 대해 감사드립니다. 권위 있는 세부 사항은 아래에 링크된 원본 문서 및 저장소를 참조하세요.
리소스#
- RunningHub/워크플로우 참조
- 문서 / 릴리스 노트: RunningHub 워크플로우 참조
- krea/Krea-2-Turbo
- Hugging Face: krea/Krea-2-Turbo
- krea-ai/krea-2
- GitHub: krea-ai/krea-2
- Comfy-Org/Krea-2
- Hugging Face: Comfy-Org/Krea-2
- nova452/ComfyUI-Conditioning-Rebalance
주의: 참조된 모델, 데이터셋 및 코드의 사용은 각각의 저자 및 유지 관리자가 제공한 라이센스 및 조건에 따릅니다.
