Krea 2 스타일 전환 ComfyUI 워크플로우: 단일 이미지 스타일, 완전히 새로운 장면#
이 Krea 2 스타일 전환 ComfyUI 워크플로우는 하나의 참조 이미지의 시각적 언어를 완전히 새로운 구성에 전환합니다. 주제와 구도를 신선하게 유지하면서 포스터, 애니메이션 셀, 수채화, 점토, 유화, 사진 스타일의 질감, 팔레트, 렌더링 큐를 가져옵니다. RunComfy를 위해 구축되었으며 Krea 2 Turbo와 Qwen3-VL 텍스트 인코딩, Qwen Image VAE, Untwisting RoPE 조정 경로를 결합하여 신뢰할 수 있는 일회성 스타일 캡처를 제공합니다.
창작자는 동일한 프롬프트에 대해 여러 스타일을 테스트할 수 있는 효율적인 경로를 얻으며, 장면 레이아웃을 복사 붙여넣기 없이 사용할 수 있습니다. 워크플로우의 RF 인버전과 Untwisting RoPE 스택은 구조가 아닌 스타일에 중점을 둬 생성된 이미지가 같은 미적 가족에 속하는 것처럼 느껴지면서도 구성적으로 새롭습니다.
ComfyUI Krea 2 스타일 전환 워크플로우의 주요 모델#
- Krea 2 Turbo. 대상 이미지를 합성하기 위해 사용되는 확산 백본입니다. 빠르고 높은 품질의 생성을 제공하며 스타일 주입이 수정하는 기능 공간을 제공합니다. 모델 카드
- Qwen3-VL 4B 텍스트 인코더. Krea 2에 적합한 조건 벡터로 프롬프트를 인코딩하여 충실한 콘텐츠 지침을 제공하면서 강력한 스타일 전환의 여지를 남깁니다. Krea 2 Comfy 팩과 함께 배포됩니다. 가중치 리포
- Qwen Image VAE. 참조 스타일을 추출할 때와 최종 결과를 디코딩할 때 충실도를 유지하며 이미지에서 잠재 공간으로, 잠재 공간에서 이미지로의 변환을 처리합니다. 가중치 리포
ComfyUI Krea 2 스타일 전환 ComfyUI 워크플로우 사용 방법#
고수준에서 스타일 참조를 로드하고, 대상 해상도로 스케일링하며, 잠재 공간으로 인코딩하고, RF 인버전을 통해 스타일 신호를 추출하여 Krea 2에 Untwisting RoPE로 연결한 후 프롬프트에 의해 안내되는 새로운 잠재 공간에서 샘플링합니다. 아래 섹션은 입력에서 미리보기까지의 주요 경로를 따릅니다.
스타일 참조 로드하기 (LoadImage (#612))#
전환하고자 하는 스타일의 이미지를 하나 로드합니다. 명확한 재료, 조명, 색상이 있는 스타일 중심의 프레임을 선택하여 인버전이 강력한 신호를 학습할 수 있도록 합니다. 참조를 재사용하면서 프롬프트를 반복하여 스타일이 다양한 주제에 어떻게 적응하는지 테스트할 수 있습니다.
참조를 대상 해상도로 스케일링하기 (ImageScaleToTotalPixelsX (#265))#
참조는 스타일 통계가 대상 캔버스와 일치하도록 고급 픽셀 총계로 이미지를 스케일링하는 노드를 사용하여 크기 조정됩니다. 이는 RF 인버전의 안정화를 돕고 VAE가 참조를 인코딩할 때 왜곡을 방지합니다. 대상이 정사각형이거나 시네마틱한 경우, 생성할 계획인 종횡비가 여기서 반영되도록 적절히 스케일링합니다.
참조를 잠재 공간으로 인코딩하기 (VAEEncode (#333))#
스케일링된 참조는 Qwen Image VAE에 의해 잠재 표현으로 인코딩됩니다. 인코딩과 디코딩에 동일한 VAE를 사용하는 것은 색상과 질감의 일관성을 유지하는 데 중요합니다. 여기서의 고품질 재구성은 다운스트림 스타일 전환의 품질에 이점을 줍니다.
프롬프트 인코딩하기 (CLIPTextEncode (#607) 및 CLIPTextEncode (#259))#
대상 프롬프트는 Qwen3-VL 텍스트 인코더로 인코딩됩니다. 동일한 프롬프트를 선택적으로 참조 분기에 공급하여 인버전 단계에서 학습된 스타일과 렌더링하려는 장면 간의 정렬을 개선할 수 있습니다. 원한다면 프롬프트를 분리할 수 있지만, 두 가지 모두에 동일한 대상 프롬프트를 사용하는 것이 확고한 기본값입니다.
스타일 신호 추출하기 (RFInversion (#603))#
RF 인버전은 참조 잠재 및 프롬프트 조건을 읽어 간결한 스타일 코드와 약간 수정된 기본 모델을 추출합니다. 이는 색상, 재료, 스트로크 같은 특징을 강조하고 레이아웃과 객체 정체성을 약화시킵니다. 단일 프레임을 재사용 가능한 스타일 설명자로 변환하는 단계입니다.
모델에 스타일 부착하기 (UntwistingRoPE (#623) 및 UnofficialExtensions (#632))#
Untwisting RoPE는 U-Net 블록의 밴드에 걸쳐 주의를 조정하여 Krea 2 Turbo에 스타일 코드를 주입합니다. 이 방법은 회전 위치 인코딩을 신중하게 재조정하여 전환이 레이아웃 이식이 아닌 룩 오버레이처럼 작동하도록 합니다. 선택적 확장 노드는 동일한 구현에 의해 사용되는 추가 제어를 노출합니다. 참조: ComfyUi-Untwisting-RoPE.
새로운 캔버스 초기화하기 (EmptyLatentImage (#634))#
스케일링된 참조에서 파생된 너비와 높이로 빈 잠재 공간이 생성됩니다. 노이즈에서 시작하여 참조 레이아웃을 복사하지 않는 새로운 구성을 보장합니다. 스타일 전환의 정신을 유지하면서도 독창적인 장면을 제공합니다.
이미지 샘플링하기 (KSampler (#635) 및 ConditioningZeroOut (#636))#
샘플링은 스타일이 부착된 모델과 긍정적 조건을 사용하여 노이즈에서 새로운 이미지를 그립니다. 부정적 조건은 기본적으로 0으로 설정되어 스타일이 저수준 기능에 대한 싸움 없이 지배할 수 있습니다. SDE 스타일 또는 er_sde나 euler_ancestral 같은 노이즈 추가 샘플러는 경로를 통해 전환 아티팩트를 줄이는 데 효과적입니다.
디코딩 및 미리보기 (VAEDecode (#262) 및 PreviewImage (#617))#
최종 잠재 공간은 Qwen Image VAE에 의해 다시 RGB로 디코딩되어 검토를 위해 표시됩니다. 동일한 VAE가 양방향으로 사용되므로 색상과 질감은 의도된 룩에 충실하게 유지됩니다. 시드나 프롬프트를 변경하여 다른 주제와 구도에서 스타일을 탐색하여 저장하고 반복합니다.
ComfyUI Krea 2 스타일 전환 ComfyUI 워크플로우의 주요 노드#
RFInversion (#603)#
역할: 참조 이미지의 스타일의 간결한 표현을 학습하고 약간 수정된 모델과 스타일 잠재를 반환합니다. 스타일이 너무 미묘하게 느껴지면 그 영향을 증가시키고, 스타일이 주제 정체성을 압도하면 그 영향을 줄입니다. ComfyUI용 Untwisting RoPE 구현에 의해 지원되며, 인버전 프리셋과 동작을 문서화합니다. 참조: ComfyUi-Untwisting-RoPE.
UntwistingRoPE (#623)#
역할: Krea 2에 선택된 U-Net 블록을 통해 학습된 스타일을 주입하며, 구조가 새로움을 유지하도록 회전 위치 효과를 보상합니다. 스타일이 적용되는 범위를 넓히거나 좁히려면 블록 범위를 조정하고, 스타일과 자유를 균형 있게 유지하려면 스케일 매개변수를 조정하며, 팔레트와 재료 전환을 들어 올리거나 억제하려면 적응 인스턴스 정규화 제어를 사용합니다. 가장자리 세부 사항이 떨리는 경우 작은 키 하위 공간 정렬 값을 사용하여 세부 사항을 안정화할 수 있습니다. 참조: ComfyUi-Untwisting-RoPE.
ImageScaleToTotalPixelsX (#265)#
역할: 스타일 참조를 인코딩하기 전에 대상 픽셀 예산과 종횡비로 스케일링합니다. 선명한 가장자리를 위해 Lanczos와 같은 리샘플링 방법을 선택하고, 의도한 생성 크기와 일치하는 치수를 제공합니다. 이 정렬은 VAE의 앨리어싱을 줄이고 스타일 코드의 안정성을 향상시킵니다. 참조: ComfyUi-Scale-Image-to-Total-Pixels-Advanced.
KSampler (#635)#
역할: 스타일이 부착된 모델과 프롬프트 조건을 사용하여 확산 경로를 수행합니다. 경로를 따라 노이즈를 추가하는 샘플러는 잔여 레이아웃 힌트를 씻어내고 깨끗한 스타일 전환을 제공합니다; er_sde 또는 euler_ancestral을 시도해 보세요. 적당한 단계와 균형 잡힌 가이드 스케일은 스타일과 콘텐츠가 모두 트랙을 유지하도록 하면서 시드를 통해 다양성을 유지합니다.
선택적 추가 사항#
- 깨끗한 조명, 강력한 재료, 최소한의 혼잡을 보여주는 스타일 중심의 참조로 시작하세요.
- 인버전 분기와 메인 분기에 동일한 대상 프롬프트를 사용하여 스타일과 콘텐츠가 동기화되도록 하세요.
- 전환 아티팩트를 줄이기 위해
er_sde또는euler_ancestral과 같은 SDE 또는 노이즈 추가 샘플러를 선호하세요. - 스케일링된 참조 종횡비를 대상 출력에 맞춘 후, 스타일이 적절하게 느껴지면 다른 종횡비를 탐색하세요.
- 결과가 참조 레이아웃을 복사하면 스타일 영향을 줄이거나
UntwistingRoPE의 좁은 블록 범위로 스타일을 이동하세요.
이 Krea 2 스타일 전환 ComfyUI 워크플로우에 사용된 리소스:
- Krea 2 Turbo 모델 카드: Hugging Face
- Qwen3-VL 텍스트 인코더와 Qwen Image VAE를 포함한 Krea 2 Comfy 가중치 팩: Hugging Face
- Untwisting RoPE ComfyUI 확장: GitHub
- Scale Image to Total Pixels Advanced: GitHub
감사의 글#
이 워크플로우는 다음 작업 및 리소스를 구현하고 이를 기반으로 구축되었습니다. 우리는 Krea-2-Turbo 모델을 제공한 krea, Krea-2 ComfyUI 가중치를 제공한 Comfy-Org, ComfyUI 사용자 정의 노드 Untwisting RoPE 및 Scale Image to Total Pixels Advanced를 제공한 BigStationW, 그리고 첫 번째 릴리스와 워크플로우 소스를 제공한 r/StableDiffusion 커뮤니티에 감사드립니다. 권위 있는 세부 사항은 아래에 링크된 원본 문서 및 리포지토리를 참조하십시오.
리소스#
- Reddit/첫 번째 릴리스와 워크플로우 소스
- 문서 / 릴리스 노트: r/StableDiffusion 포스트
- krea/Krea-2-Turbo
- Hugging Face: krea/Krea-2-Turbo
- Comfy-Org/Krea-2
- Hugging Face: Comfy-Org/Krea-2
- BigStationW/ComfyUi-Untwisting-RoPE
- BigStationW/ComfyUi-Scale-Image-to-Total-Pixels-Advanced
주의: 참조된 모델, 데이터셋 및 코드는 해당 작성자 및 유지 관리자가 제공한 라이선스 및 조건에 따라 사용해야 합니다.
