Mage Flow Edit ComfyUI 워크플로우: 다중 참조, 프롬프트 기반 이미지 편집과 일관된 구조#
이 RunComfy‑준비된 Mage Flow Edit ComfyUI 워크플로우는 단일 소스 사진과 여러 시각적 참조를 사용하여 정체성, 포즈, 조명 및 카메라 관점을 보존하는 깨끗하고 제어된 편집을 제공합니다. Microsoft의 공식 Mage‑Flow‑Edit와 Qwen3‑VL 4B 컨디셔닝 및 Mage Flow VAE를 결합하여 배경 교체, 의류/객체 변경, 복원 및 외관 개발을 위한 충실한 전후 결과를 제공합니다.
실용적인 제작을 위해 설계된 이 그래프는 최대 네 개의 참조 이미지를 수용하며, 지시 프롬프트와 함께 인코딩하고, Mage‑Flow‑Edit로 편집을 샘플링하며, Mage Flow VAE로 디코딩하고, 상호작용 가능한 전후 비교기를 제공하면서 출력을 저장합니다. 주제의 무결성을 존중하는 신뢰할 수 있는 이미지 편집기가 필요하다면, 이 Mage Flow Edit ComfyUI 워크플로우가 여러분을 위해 설계되었습니다.
- 출처: AxiomGraph 워크플로우 JSON (참조 및 출처) link
Mage Flow Edit ComfyUI 워크플로우의 주요 모델#
- Microsoft Mage‑Flow‑Edit. 프롬프트 기반 변경을 적용하는 데 사용되는 핵심 지시 기반 편집 모델로, 정체성이나 구성을 흐트러뜨리지 않습니다. 기능 및 예제를 보려면 공식 모델 카드를 참조하세요. microsoft/Mage-Flow-Edit
- Mage Flow VAE. Mage‑Flow 및 Mage‑Flow‑Edit와 동일한 분포에서 잠재를 인코딩/디코딩하는 데 사용되는 페어링된 VAE로, 이미지와 잠재 공간 간 이동 시 구조와 세부 사항을 보존하는 데 도움을 줍니다. 파일은 ComfyUI에 맞게 재패키지됩니다. Comfy-Org/Mage-Flow
- Qwen3‑VL 4B. 여기서 텍스트‑이미지 인코더로 사용되어 지시 프롬프트와 여러 시각적 참조를 결합하여 Mage‑Flow‑Edit를 위한 컨디셔닝을 수행합니다. Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct
Mage‑Flow의 아키텍처 및 네이티브‑해상도 훈련에 대한 배경 정보는 Mage‑Flow 논문을 참조하세요. arXiv: Mage‑Flow
Mage Flow Edit ComfyUI 워크플로우 사용 방법#
이 그래프는 입력에서 출력으로 간단한 경로를 따릅니다: 소스 이미지 및 참조를 로드하고, 해상도를 준비하고, 다중 이미지 컨디셔닝으로 지시를 인코딩하고, Mage‑Flow‑Edit로 편집을 샘플링한 후, Mage Flow VAE로 디코딩하고, 저장 및 비교합니다. 아래의 하위 섹션은 주요 단계와 상호작용할 수 있는 몇 가지 위치를 매핑합니다.
입력 및 스마트 리사이징#
LoadImage (#6)를 사용하여 소스 이미지를 선택하고, LoadImage (#7–#9)를 사용하여 스타일, 객체, 또는 배경을 위한 최대 세 개의 시각적 참조를 추가하세요. 소스는 ImageScaleToTotalPixels (#22)를 통해 편집 친화적인 작업 크기를 설정하면서 종횡비를 유지합니다. GetImageSize (#23)는 나머지 파이프라인이 동기화된 상태를 유지하도록 결과적인 너비와 높이를 읽습니다. 소스를 "image 1"로, 참조를 "image 2–4"로 유지하면 나중 단계에서 컨디셔닝이 연결되는 방식과 일치합니다. 이 단계는 의도하지 않은 리샘플링 아티팩트 없이 효율적으로 편집을 실행할 수 있도록 보장합니다.
텍스트 및 시각적 컨디셔닝#
CLIPLoader (#4)는 텍스트와 이미지를 이해하여 컨디셔닝을 수행하는 Qwen3‑VL 4B 인코더를 로드합니다. TextEncodeMageFlowEdit (#1)은 긍정적인 지시, 선택적인 부정적 지시, image_1로 스케일된 소스, 최대 세 개의 참조를 image_2–image_4로 가져옵니다. 예를 들어 "배경을 햇빛이 비치는 안뜰로 교체; 정체성, 포즈, 손, 렌즈 관점을 유지"와 같이 명확한 편집 방향 세트로 프롬프트를 작성하세요. 이 노드는 "양성" 및 "음성" 컨디셔닝과 주제의 구조를 고정하는 정렬된 잠재를 생성합니다. 충실도가 중요하다면, 지시에서 보존 제약을 명시적으로 언급하세요.
모델 및 샘플링#
UNETLoader (#3)는 고품질 편집을 위한 표준 Mage‑Flow‑Edit 모델인 mage_flow_edit_bf16.safetensors를 로드합니다. KSampler (#18)는 모델과 컨디셔닝 및 잠재를 사용하여 실제 편집 단계를 수행합니다. 가이드, 단계 및 노이즈 감소 강도는 편집 강도를 결정합니다: 낮은 노이즈는 미세한 변경을 선호하고, 높은 값은 더 큰 변화를 추진합니다. 씨드를 고정하면 프롬프트나 참조 이미지에서 반복할 때 반복 가능한 결과를 얻을 수 있습니다. 나중에 키 노드에서 언급한 대로 모델 파일을 터보 변형으로 교체하여 빠른 미리보기 속도를 얻을 수 있습니다.
잠재 디코딩 및 저장#
VAELoader (#5)는 mage_flow_vae_bf16.safetensors를 제공하여 VAEDecode (#19)가 편집된 잠재를 RGB로 변환할 수 있도록 합니다. 디코딩된 이미지는 SaveImage (#20)로 흘러 들어가며, 매 실행마다 타임스탬프가 있는 파일을 작성합니다. 이 단계는 자동이므로, 일반적으로 다른 하위 폴더에 출력을 정리하고 싶지 않다면 변경할 필요가 없습니다.
전후 비교#
편집이 제약을 준수하는지 확인하려면 그래프에 Image Comparer (rgthree) (#27)이 포함되어 있습니다. SaveImage에서 편집된 결과를 ImageScaleToTotalPixels의 스케일된 소스와 함께 슬라이드 보기로 표시합니다. 이를 사용하여 정체성 유지, 포즈, 조명 연속성 및 객체 통합을 빠르게 확인하세요. 이는 Mage Flow Edit ComfyUI 워크플로우를 제작 사진 파이프라인에서 QA에 이상적으로 만듭니다.
Mage Flow Edit ComfyUI 워크플로우의 주요 노드#
TextEncodeMageFlowEdit (#1)#
Mage‑Flow‑Edit를 위한 지시 기반 편집의 핵심입니다. 긍정적 및 부정적 지시와 소스 이미지 및 최대 세 개의 참조를 병합하여 컨디셔닝과 구조에 맞춘 잠재를 생성합니다. 강력한 보존을 위해 "정체성, 포즈, 손, 카메라 각도, 렌즈 관점을 보존"과 같은 명시적 문구를 포함하세요. 원치 않는 추가가 발생하는 경우, 모델을 다른 방향으로 유도하기 위해 간단한 부정문을 추가하세요. 이 노드는 위에서 설명한 Qwen3‑VL 4B 인코더와 Mage Flow VAE에 의존합니다. 참조: microsoft/Mage-Flow-Edit, Comfy-Org/Mage-Flow, Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct.
KSampler (#18)#
편집이 적용되는 방식을 제어합니다. 단계와 가이드는 세부 사항과 지시에 대한 준수를 영향을 미치며, 노이즈 감소 강도는 이미지가 얼마나 변경될 수 있는지를 결정합니다. 의류 교체나 복원 작업에는 노이즈를 보수적으로 유지하고, 배경 교체나 대규모 스타일 변경에는 증가시키세요. 프롬프트의 작은 조정을 비교할 때에는 씨드를 고정하여 차이가 무작위성이 아닌 편집에 기인하도록 하세요.
UNETLoader (#3)#
특정 Mage‑Flow‑Edit 체크포인트를 로드합니다. 대화형 미리보기를 위해서는 대기 시간을 줄이기 위해 Turbo 변형으로 전환한 후, 최종 품질을 위해 표준 bf16 모델로 돌아갈 수 있습니다. 낮은 VRAM 환경에서는 작은 품질 저하와 함께 INT8 ConvRot 변형을 사용할 수 있습니다. Comfy‑준비 파일 세트에서 사용 가능한 옵션을 참조하세요. Comfy-Org/Mage-Flow
ImageScaleToTotalPixels (#22)#
소스 비율을 유지하면서 효율적인 작업 해상도를 설정합니다. GPU 메모리와 원하는 세부 수준에 맞는 총 픽셀 목표를 선택하세요; 더 높은 총계는 더 세밀한 결과를 제공하지만 더 많은 VRAM과 시간이 필요합니다. 인코딩 및 샘플링 단계 이전에 속도와 충실도를 균형 있게 유지하는 가장 쉬운 방법입니다.
선택적 추가 기능#
- 지시를 설명이 아닌 편집으로 작성하세요. "배경을 햇빛이 비치는 지중해 안뜰로 교체; 정체성과 포즈를 유지"는 일반적인 미적 프롬프트보다 더 효과적입니다.
- 전송하려는 속성을 명확하게 보여주는 깨끗하고 잘 조명된 참조 크롭을 사용하세요 (예: 의류 색상/질감, 안경 모양, 배경 재료).
- 보존 작업에는 보수적인 노이즈로 시작한 후 변화가 충분해질 때까지 점진적으로 증가시키세요.
- 프롬프트나 참조 변경의 효과만 평가할 수 있도록 반복할 때 샘플러 씨드를 고정하세요.
- 빠른 탐색을 위해 Turbo Mage‑Flow‑Edit 변형을 시도하세요; 최종 결과를 위해 표준 bf16 가중치로 전환하세요. Comfy-Org/Mage-Flow
감사#
이 워크플로우는 다음 작업 및 리소스를 구현하고 확장합니다. Microsoft의 Mage-Flow 및 Mage-Flow-Edit, Comfy-Org의 ComfyUI용 Mage-Flow 모델 파일, AxiomGraph의 “Mage Flow Edit.json” ComfyUI 워크플로우에 대한 기여와 유지 관리를 진심으로 감사드립니다. 권위 있는 세부 사항은 아래 링크된 원본 문서 및 저장소를 참조하세요.
리소스#
- Microsoft/Mage-Flow
- GitHub: microsoft/Mage
- Hugging Face: microsoft/Mage-Flow
- arXiv: 2607.19064
- Docs / Release Notes: Mage-Flow project page
- Microsoft/Mage-Flow-Edit
- Hugging Face: microsoft/Mage-Flow-Edit
- arXiv: 2607.19064
- Comfy-Org/Mage-Flow
- Hugging Face: Comfy-Org/Mage-Flow
- AxiomGraph/Mage Flow Edit.json
- GitHub: axiomgraph/ComfyUIWorkflow
참고: 참조된 모델, 데이터셋 및 코드의 사용은 해당 저자 및 유지 관리자가 제공한 라이센스 및 조건에 따릅니다.
