Qwen Image 2.1 Outpainting ComfyUI | Seamless Expansion

Qwen Image 2.1 Outpainting 워크플로우로 매끄러운 이미지 확장#

이 ComfyUI 워크플로우는 Qwen Image 2.1 Outpainting을 수행하여 기존 콘텐츠를 보존하면서 이미지를 원래 경계 너머로 확장합니다. 이 과정은 회색 캔버스 패딩, 자동 프롬프트 생성, Qwen Image 2.1 및 Outpaint V2 LoRA를 결합하여 장면을 왼쪽, 오른쪽, 위 또는 아래로 확장합니다. 이는 더 넓은 구성, 더 높은 초상화 및 소스 이미지를 시각적 앵커로 유지하는 배경 확장에 이상적입니다.

일관되고 봉합 인식 가능한 결과를 최소한의 프롬프트 엔지니어링으로 원하는 창작자를 위해 설계되었으며, 소스 이미지를 드롭하고 캔버스를 어떻게 패딩할지 선택하고, 캡션을 자동 생성하고, 깨끗한 연속성을 렌더링할 수 있습니다. 결과는 빠르고 반복 가능한 Qwen Image 2.1 Outpainting으로, 제작 레이아웃 및 소셜 크롭에 신뢰할 수 있습니다.

Comfyui Qwen Image 2.1 Outpainting 워크플로우의 주요 모델#

• Qwen-Image-2.1. 소스 장면과 일관된 새로운 픽셀을 합성하기 위해 텍스트와 이미지 컨텍스트를 해석하는 핵심 이미지 생성 모델입니다. 자세한 내용과 업데이트는 공식 모델 카드를 참조하세요: Qwen/Qwen-Image-2.1.
• Qwen-Image-2.1 VAE. 최종 출력을 위해 생성된 잠재 변수를 RGB로 디코딩하는 변분 오토인코더입니다. Qwen Image 2.1 릴리스에 포함되어 있으며 그래프에 자동으로 로드됩니다.
• Qwen-Image-2.1 Outpaint V2 LoRA by ausboss. Qwen Image 2.1을 봉합 인식 가능하고 연속성을 보존하는 아웃페인팅으로 편향시키는 가벼운 파인 튜닝으로, 가장자리 일관성과 배경 흐름을 개선합니다: ausboss/Qwen-Image-2.1-Outpaint-LoRA.

Comfyui Qwen Image 2.1 Outpainting 워크플로우 사용 방법#

워크플로우는 명확한 경로를 따릅니다: 캔버스를 준비하고, 프롬프트를 생성하거나 제공하고, 이미지와 텍스트로 Qwen Image 2.1을 조건화한 다음 샘플링하고 디코딩합니다. 그룹은 순차적으로 실행되며, 텍스트 인코더와 프롬프트 인핸서에 피드되는 선택적 참조 이미지를 포함할 수 있습니다.

• 모델 로드
  • 이 그룹은 Qwen Image 2.1 UNet, VAE 및 지침을 따르는 텍스트 인코더를 초기화합니다. Outpaint V2 LoRA는 기본 모델 위에 적용되어 샘플러가 매끄러운 연속성을 선호하게 합니다. 주의 백엔드와 작은 캐시가 포함되어 있어 추가 설정 없이 반복적인 아웃페인팅을 빠르게 만듭니다.
• 이미지 1
  • 여기에 소스 이미지를 로드하세요. 그래프는 이를 적절한 작업 해상도로 스케일링한 다음 ImagePadKJ (#60)이 확장할 측면에 회색 패딩을 추가합니다. 회색 밴드는 아웃페인팅 마스크로 작용하여 모델에 새 콘텐츠를 생성할 정확한 위치를 알려주며, 원래 픽셀을 그대로 둡니다. 패딩 후 이미지는 리스케일되고 미리 보기되어 렌더링 전에 확장 영역을 확인할 수 있습니다.
• 이미지 2, 이미지 3, 이미지 4 (선택 사항)
  • 이 슬롯은 선택적 참조 이미지를 허용합니다. <image2>, <image3>, 또는 <image4>로 프롬프트에서 참조할 계획이라면 여기에서 로드하고 자동 스케일하세요. 텍스트 인코더에 전달되어 스타일, 재료 또는 조명과 같은 속성을 명시적으로 호출할 때 정보를 제공합니다. 원본에서 순수한 아웃페인팅만 필요한 경우, 이 그룹은 무시할 수 있습니다.
• 긍정적인 프롬프트 (서브 그래프)
  • 프롬프트 인핸서는 항상 LoRA의 필요한 트리거로 시작하는 간결하고 이미지 기반의 지시를 생성할 수 있습니다: "Outpaint the image: replace the solid gray areas with a seamless continuation of the scene, keeping the existing picture unchanged." 이는 소스 이미지에 보이는 것만 설명하는 짧은 장면: 캡션을 추가할 수 있습니다. 인핸서를 켜서 로드된 이미지에서 자동 캡션을 하거나 끄고 자신의 텍스트를 붙여넣으면서 필요한 트리거를 먼저 유지하세요.
• Qwen 조건화 및 샘플링
  • TextEncodeQwenImage21 (#5)는 패딩된 이미지(및 참조)를 지시에 바인딩하여 Qwen Image 2.1에 대한 조건화를 생성합니다. 샘플러 KSampler (#47)는 LoRA에 의해 연속성과 가장자리 청결을 위해 안내된 회색 영역 내에서 새 콘텐츠를 합성합니다. 지시는 최소한으로 유지하세요; 마스크는 그릴 위치를 제어하며, Qwen Image 2.1 Outpainting은 시각적 연속성을 처리합니다.
• 출력 및 검토
  • 디코딩된 이미지는 SaveImageAdvanced (#12)를 통해 저장됩니다. 내장 슬라이더 Image Comparer (rgthree) (#20)를 사용하여 패딩된 입력과 비교하여 봉합 및 콘텐츠 보존을 확인하세요. 더 많은 공간이 필요하면 캔버스를 조정하고 다시 실행하세요; 이 설정을 사용한 반복 확장은 잘 작동합니다.

Comfyui Qwen Image 2.1 Outpainting 워크플로우의 주요 노드#

• ImagePadKJ (#60)
  • 중립 회색 캔버스로 이미지를 패딩하여 아웃페인팅 영역을 정의합니다. 확장하려는 측면에 패딩을 늘리고, 변경하지 않으려는 영역은 회색으로 덮지 마세요. 자연스러운 결과를 위해 주제를 패딩으로 덮지 말고 극단적인 단일 패스 성장이 아닌 균형 잡힌 확장을 선호하세요.
• LoraLoaderModelOnly (#3)
  • Qwen Image 2.1 위에 Outpaint V2 LoRA를 로드합니다. LoRA 강도는 모델이 봉합 연속성을 얼마나 우선시하는지를 결정합니다. 스타일 드리프트나 질감에 대한 과도한 헌신이 보이면 강도를 약간 줄이세요; 복잡한 가장자리에서 보다 결정적인 채우기를 원하면 증가시키세요.
• TextEncodeQwenImage21 (#5)
  • 지시를 인코딩하고 최대 4개의 이미지를 다중 모달 프롬프트에 전달합니다. 항상 텍스트를 트리거 문장으로 시작한 다음, 선택적으로 보이는 소스 이미지를 설명하는 간단한 "Scene:" 캡션을 추가하세요. 참조에서 속성을 복사하려는 경우에만 <image2>/<image3>/<image4>를 사용하세요.
• KSampler (#47)
  • 마스크된 영역 내에서 아웃페인팅을 구동합니다. 미세하고 보수적인 확장을 위해 디노이징 및 단계 수를 적절히 유지하세요; 보다 대담하고 상상력이 풍부한 연속성을 위해 이를 증가시키세요. 가장자리가 원본과 비교해 너무 날카롭거나 부드러워 보이면 가이던스와 단계를 함께 조정하여 더 나은 매치를 얻으세요.

선택적 추가 기능#

• 매우 넓거나 높은 캔버스를 위해 두 번 이상 확장하세요; Qwen Image 2.1 Outpainting은 점진적 성장을 통해 더 충실하게 유지됩니다.
• 회색 패딩을 균일하고 중립적으로 유지하세요; 색깔이 있는 패드는 새로운 영역의 톤에 편향을 줄 수 있습니다.
• 모델이 컨텍스트가 필요하면 짧은 "Scene:" 캡션을 추가하세요 (예: 실내 대 실외, 계절, 소재), 하지만 아웃페인팅 영역을 과도하게 설명하지 마세요.
• 각 패스 후 비교 슬라이더를 사용하여 봉합을 확인하세요; 경계가 두드러지면 LoRA 강도나 디노이징을 약간 줄이고 해당 측면만 다시 실행하세요.

감사#

이 워크플로우는 다음 작업 및 리소스를 구현하고 구축합니다. 우리는 워크플로우 튜토리얼의 지침적 워크플로우를 제공한 저자(들), Qwen-Image-2.1-Outpaint-LoRA의 ausboss, Qwen Image 2.1 모델의 Qwen의 기여와 유지보수에 감사드립니다. 권위 있는 세부 사항은 아래에 링크된 원본 문서 및 저장소를 참조하세요.

리소스#

• YouTube/워크플로우 튜토리얼
  • 문서 / 릴리스 노트: 워크플로우 튜토리얼
• ausboss/Qwen-Image-2.1-Outpaint-LoRA
  • Hugging Face: ausboss/Qwen-Image-2.1-Outpaint-LoRA
• Qwen/Qwen-Image-2.1
  • Hugging Face: Qwen/Qwen-Image-2.1

참고: 참조된 모델, 데이터셋 및 코드의 사용은 각각의 저자 및 유지보수자가 제공한 라이선스 및 약관에 따릅니다.