Qwen Image 2.1 Inpainting: No‑Offset 지역 편집 워크플로로 정확하고 지침에 따른 변경#
이 ComfyUI 워크플로는 입력 이미지, 사용자 마스크, 명확한 영어 지침을 사용하여 Qwen Image 2.1 Inpainting의 목표 지역 편집을 제공합니다. 오프셋 없는 전략을 따라 작업 이미지와 마스크를 완벽하게 정렬한 후, 모델이 요청된 변경 사항에 집중하면서 주변 구성을 보존할 수 있도록 마스크된 영역 내에만 잠재적 노이즈를 적용합니다.
잠수부, 카우보이, 리넨 셔츠와 같은 지역 세부사항을 추가하거나 교체하는 데 사용합니다. 디자인은 사실성과 장면 일관성을 강조하며 선택적 참조 이미지를 사용하지만 마스크 외부의 픽셀 동일한 결과를 보장하지는 않습니다. 신뢰할 수 있는 삽입, 자연스러운 조명 및 접촉 그림자, 마스크 경계 근처의 최소한의 부수적 변화를 기대하세요.
Comfyui Qwen Image 2.1 Inpainting 워크플로의 주요 모델#
- Qwen-Image 2.1 확산 모델. 지침에 따른 인페인팅 및 지역 편집을 수행하며, 프롬프트와 참조 이미지에 의해 조건화됩니다. Model card
- Qwen-Image 2.1 VAE. 입력 이미지를 잠재로 인코딩하고 편집된 잠재를 픽셀로 디코딩하여 전체적인 외관과 색상 공간을 보존합니다. Model card
- Qwen-Image 2.1 텍스트/이미지 인코더. 영어 편집 지침과 장면 참조를 조건 신호로 변환하여 확산 과정을 요청된 편집 방향으로 이끌어줍니다. Model card
Comfyui Qwen Image 2.1 Inpainting 워크플로 사용법#
대략적으로: 이미지를 제공하고 변경할 영역에 마스크를 칠하며 간결한 영어 지침을 작성합니다. 워크플로는 모델을 위해 이미지를 확장하고, 오프셋 없이 마스크를 정렬하며, 필요한 곳에만 노이즈를 시드하고, 프롬프트와 선택적 참조 이미지를 인코딩하고, 변화를 실현하기 위해 디노이즈하며, 나란히 비교를 저장합니다.
입력 이미지 + 인페인트 마스크 (LoadImage (#11))#
작업 이미지와 그 인페인트 마스크를 로드합니다. 마스크는 변경하고자 하는 영역만 덮어야 하며, 경계 주위에 혼합을 위한 작은 여유를 남겨야 합니다. 부드러운 경계가 일반적으로 더 깨끗한 이음을 만듭니다. 나머지 이미지는 마스크되지 않도록 유지하여 모델이 목표 삽입 또는 교체를 우선시하도록 합니다.
편집 지침 (영어) (Text (#165))#
추가하거나 수정할 것, 나타나야 할 위치, 장면과 관련하여 어떻게 보일지를 설명하는 명확하고 구체적인 지침을 작성하세요. 사진에 맞추기 위해 스케일, 포즈, 관점 및 조명을 언급하세요. "집과 해안선을 보존"과 같은 간단한 제약은 맥락을 유지하는 데 도움을 줍니다. 부정적 표현은 선택 사항이지만 원치 않는 속성에서 모델을 멀어지게 할 수 있습니다.
참조 2 – 원래 장면 (LoadImage (#134))#
보존 참조로 같은 장면의 원래, 편집되지 않은 뷰를 추가합니다. 워크플로는 이를 사용하여 구도와 조명을 자연스럽게 혼합되도록 고정합니다. 카메라 시점과 구도를 일치시키는 것이 가장 효과적입니다. 이 단계는 선택 사항이지만 사실성을 위해 권장됩니다.
참조 3 – 원래 장면 (LoadImage (#136))#
원래 장면 참조를 추가로 제공합니다. 여러 일관된 참조를 제공하면 편집 주변의 구조와 색상 안정성이 향상됩니다. 가능하다면 동일한 렌즈, 시간대, 노출로 이미지를 사용하세요.
이미지 및 마스크 크기 조정 (그룹)#
이 그룹은 해상도를 표준화하고 오프셋 없는 접근 방식을 사용하여 마스크 정렬을 보장합니다. 이미지는 모델 친화적인 크기로 조정되고, VAE를 통해 라운드 트립되어 차원을 고정한 후 GetImageSize (#132)가 ImageScale (#158) 및 ResizeMask (#148)에 정확한 차원을 제공하여 픽셀과 마스크가 완벽히 일치하도록 합니다. GrowMaskWithBlur (#128)는 마스크를 부드럽게 확장하고 깃털을 추가하여 단단한 이음새를 줄일 수 있습니다. 마지막으로 SetLatentNoiseMask (#126)는 새 노이즈가 마스크된 영역 내에만 적용되도록 하여 편집 집중을 유지합니다.
모델 (그룹)#
모델 구성 요소가 로드되고, 지침 및 참조 이미지가 인코딩되며, 디노이징 단계가 실행됩니다. UNETLoader (#192), VAELoader (#178), 및 CLIPLoader (#177)는 Qwen-Image 2.1 모델 스위트를 가져옵니다. TextEncodeQwenImage21 (#191)은 프롬프트와 참조를 조건으로 변환하며, KSamplerAdvanced (#193)는 SetLatentNoiseMask (#126)에서 마스크된 잠재를 사용하여 인페인팅을 수행합니다. VAEDecode (#194)는 최종 이미지를 반환합니다.
비교 및 저장#
Image Comparer (rgthree) (#51)은 정렬, 조명 및 이음새 품질을 판단하는 데 도움이 되는 라이브 전후 뷰를 보여줍니다. SaveImage (#201)은 선택한 접두사를 사용하여 결과를 디스크에 저장하여 빠르게 반복하고 조직된 버전을 유지할 수 있습니다.
Comfyui Qwen Image 2.1 Inpainting 워크플로의 주요 노드#
TextEncodeQwenImage21 (#191)#
영어 지침과 최대 세 개의 장면 이미지를 Qwen Image 2.1 Inpainting의 조건으로 인코딩합니다. prompt 필드를 사용하여 추가하거나 변경할 것을 입력하고 negative_prompt를 사용하여 피해야 할 속성을 입력하세요. resolution 제어는 모델의 내부 작업 스케일을 설정합니다; 32로 나누어지는 값이 권장됩니다. 더 높은 값은 전역 세부사항을 증가시킬 수 있지만 더 많은 VRAM과 시간이 필요할 수 있습니다.
SetLatentNoiseMask (#126)#
새 신호가 주로 당신이 그린 지역 내에 도입되도록 노이즈 마스크를 적용하여 강력한 배경 보존과 함께 지역 편집을 가능하게 합니다. 부드럽게 깃털을 단 마스크와 함께 사용하여 이음새 없는 전환을 만드세요. 마스크되지 않은 영역은 존중되지만 픽셀 수준에서 고정되지 않으므로 가장자리 근처에서 작은 부수적 변화가 가능합니다.
GrowMaskWithBlur (#128)#
깨끗한 경계를 위해 마스크를 전처리합니다. 약간 확장하면 전체 새 물체가 편집 가능한 영역 내에 있게 할 수 있으며, 블러를 추가하면 이음새를 최소화할 수 있습니다. 정밀도가 중요하다면 확장과 블러를 줄이고, 혼합이 우선이라면 약간 늘리세요.
KSamplerAdvanced (#193)#
마스크된 영역 내에서 지침을 실현하는 디노이징 프로세스를 실행합니다. 속도와 충실도를 균형 있게 조정하고, 반복 시 결과를 재현하려면 시드를 설정하세요. 낮은 가이던스는 삽입을 더 자연스럽게 혼합하며, 높은 가이던스는 텍스트에 대한 강한 준수를 강요할 수 있습니다.
ImageScaleToMaxDimension (#138)#
작업 이미지의 긴 가장자리를 설정하여 세부사항과 계산 비용 간의 균형을 좋게 만듭니다. 더 큰 값은 더 선명한 삽입을 제공하지만 메모리 사용량과 렌더링 시간을 증가시킵니다. 적당히 시작하고 더 세부사항이 필요하다면 점차적으로 확장하세요.
ResizeMask (#148)#
이전에 결정된 모델의 작업 차원에 정확히 일치하도록 인페인트 마스크를 리사이즈합니다. 이 오프셋 없는 정렬은 "마스크 이동" 아티팩트를 방지하고 당신이 그린 영역을 이미지 픽셀과 완벽하게 등록되도록 유지합니다.
선택적 추가 사항#
- 지침을 간결하고 구체적으로 유지하세요: 무엇, 어디, 규모, 관점, 조명, 그리고 반드시 보존해야 할 요소.
- 마스크를 작은 버퍼와 부드러운 가장자리로 디자인하세요; 전체 물체의 발자국과 접촉 그림자를 포함하여 현실적인 기반을 만드세요.
- 복잡한 배경일 경우 더 나은 구도와 색상 안정성을 위해 한두 개의 원래 장면 참조를 제공하세요.
- 32로 나누어지는 해상도를 사용하세요; 더 많은 세부사항이 필요하면 점차적으로 증가시키면서 VRAM과 시간을 주의하세요.
- 프롬프트 또는 마스크 조정을 비교할 때 재현성을 위해 시드를 잠그세요.
- 고집스러운 이음새의 경우, 전환 영역만 덮는 더 타이트하고 부드러운 마스크로 가벼운 두 번째 패스를 실행하세요.
이 오프셋 없는 ComfyUI 파이프라인은 Qwen Image 2.1 Inpainting을 일상적인 물체 삽입 및 지역 교체에 실용적이고 예측 가능하게 만듭니다. 정렬된 마스크, 마스크된 잠재 노이즈, 참조에 의한 조건화로 장면의 기하학과 빛에 맞는 신뢰할 수 있는 요소를 추가할 수 있습니다.
감사의 말#
이 워크플로는 다음 작업 및 리소스를 구현하고 기반으로 합니다. 우리는 워크플로 소스를 제공한 RunningHub, Qwen-Image-2.1 모델을 위한 Qwen, 그리고 기여와 유지보수를 위한 공식 지역 편집 예제에 대해 감사드립니다. 권위 있는 세부사항은 아래에 링크된 원본 문서 및 저장소를 참조하세요.
리소스#
- RunningHub/워크플로 소스
- 문서 / 릴리스 노트: Workflow source
- Qwen/Qwen-Image-2.1
- GitHub: QwenLM/Qwen-Image-2.1
- Hugging Face: Qwen/Qwen-Image-2.1
- Qwen/공식 지역 편집 예제
- 문서 / 릴리스 노트: Official local editing examples
참고: 참조된 모델, 데이터셋 및 코드의 사용은 저자 및 유지 관리자가 제공한 해당 라이선스 및 조건에 따릅니다.