이 ComfyUI Upscale 워크플로우는 첨단 이미지 및 비디오 개선을 위해 설계된 최첨단 오픈 소스 모델인 SUPIR(Scaling-UP Image Restoration)을 활용합니다. 이 워크플로우에서는 SUPIR이 사진 같은 결과를 얻기 위해 어떻게 이미지를 복원하고 업스케일하는지 경험하게 될 것입니다.
이미지 업스케일링 기술의 선두주자인 SUPIR은 Magnific이나 Topaz AI와 같은 상용 소프트웨어와 견줄만 합니다. 우리의 튜토리얼은 사실적인 이미지와 비디오를 업스케일하고 복원하는 데 능숙한 ComfyUI 워크플로우 내의 SUPIR 업스케일러 래퍼 노드를 포함합니다.
이미지 업스케일링을 위해서는 이 워크플로우의 기본 설정으로 충분할 것입니다. 비디오 업스케일링을 위해 수정하려면 "load image"에서 "load video"로 전환하고 "save image"에서 "combine video"로 출력을 변경하여 비디오 파일에 맞게 조정하세요.
Scaling-UP Image Restoration 기술은 논문에서 소개된 획기적인 개선 및 업스케일링 모델입니다. SUPIR은 모델 스케일링과 결합된 생성 사전 학습을 사용하는 사진 같은 이미지 복원 방법을 혁신하며, 텍스트 프롬프트로 안내되는 이미지 복원을 가능하게 하는 멀티모달 기술로 강화되어 그 적용 범위를 크게 넓힙니다.
SUPIR 사용법에 뛰어들기 전에, 체크포인트 모델이 접근 가능한지 확인하세요:
두 가지 주요 SUPIR 버전이 사용 가능합니다:
scale_by
: 주어진 입력에 대한 업스케일링 비율로, 복원 중 이미지 크기가 얼마나 증가하는지 결정합니다.steps
: EDM 샘플링 스케줄러의 단계 수를 지정하는 이 매개변수는 복원 과정의 디테일과 품질에 영향을 미칠 가능성이 있습니다.cfg_scale
: 프롬프트에 대한 분류기 없는 안내 척도로, 출력이 제공된 텍스트 프롬프트를 얼마나 강하게 따르는지에 영향을 줍니다.positive-prompt
& negative_prompt
: 이 매개변수를 사용하면 사용자가 복원을 원하는 품질(긍정적 프롬프트)로 안내하고 원치 않는 특성(부정적 프롬프트)에서 멀어지도록 할 수 있습니다.s_churn
& s_noise
: EDM의 원래 하이퍼파라미터를 나타내는 이것은 확산 프로세스 내의 노이즈 모델 측면을 제어하여 최종 이미지 텍스처와 선명도에 영향을 줍니다.color_fix_type
: 이 매개변수를 사용하면 'None', 'AdaIn', 'Wavelet'을 포함한 옵션으로 복원 후 색상 보정 방법을 선택할 수 있습니다.이미지 복원 기술은 엄청나게 성장하여 이제는 시각적으로 놀랍고 더 스마트한 결과를 제공합니다. 이러한 성장은 주로 고급 생성 모델을 활용하여 이미지를 향상시키는 SUPIR Upscaler의 도입 덕분입니다.
SUPIR Upscaler의 기능에 대해 더 깊이 알아보고 더 많은 기술적 세부 사항을 살펴보려면 또는 기반이 되는 의 리소스를 탐색해 보세요. 이러한 자료는 SUPIR Upscaler를 이미지 복원 분야의 선두주자로 자리매김하게 하는 기술과 전략에 대한 포괄적인 통찰력을 제공합니다.
RunComfy는 최고의 ComfyUI 플랫폼으로서 ComfyUI 온라인 환경과 서비스를 제공하며 ComfyUI 워크플로우 멋진 비주얼을 제공합니다. RunComfy는 또한 제공합니다 AI Playground, 예술가들이 최신 AI 도구를 활용하여 놀라운 예술을 창조할 수 있도록 지원합니다.