Z Image Turbo Headswap for Characters: 캐릭터 초상화를 위한 빠르고 정밀한 머리 교체
Z Image Turbo Headswap for Characters는 ComfyUI 워크플로우로, 캐릭터의 머리를 조명, 포즈, 스타일을 유지하면서 교체하는 데 중점을 둡니다. Z-Image Turbo는 머리 영역만 편집하도록 안내하여 일반적인 교체에서 흔히 나타나는 후광과 플라스틱 질감을 피하면서 매끄럽고 사진과 같은 결과를 제공합니다.
크리에이터, 캐릭터 아티스트, 초상화 편집자를 위해 제작된 이 Z Image Turbo Headswap for Characters 워크플로우는 스마트 프롬프트를 위한 자동 캡셔닝, 강력한 얼굴 및 머리 마스크를 위한 SAM‑스타일 세그멘테이션, 배경을 그대로 두는 인페인트 크롭 및 스티치 패스를 사용합니다. 선택적 캐릭터 LoRA는 정체성과 스타일을 정밀하게 조정할 수 있습니다.
Comfyui Z Image Turbo Headswap for Characters 워크플로우의 주요 모델
- Z-Image Turbo (bf16). 실제 인페인팅과 재구성을 수행하는 디퓨전 백본으로, 속도와 사진과 같은 충실도로 높이 평가됩니다. 모델 카드
- Z-Image Turbo VAE. Z-Image Turbo의 인코딩 및 디코딩 레이턴트를 위한 VAE. Z-Image Turbo 릴리스에 포함되어 있습니다.
- Qwen3‑4B Z‑Image Engineer V4 (GGUF). 프롬프트 조건화를 위한 고품질 텍스트 인코더; 머리카락, 표정, 액세서리와 같은 속성의 의미적 조정을 향상시킵니다. 모델 카드
- Z‑Image AbliteratedV1 (GGUF). 약간 다른 프롬프트 "느낌"을 가진 대안 텍스트 인코더로, 설명적 프롬프트로 강한 추진이 필요할 때 유용합니다. 모델 카드
- SAM‑스타일 세그멘테이션 체크포인트 (sam3.pt). ComfyUI‑SAM3 확장을 통해 얼굴과 머리를 분리하여 타겟 편집을 위한 강력하고 프롬프트 가능한 세그멘테이션을 제공합니다. 저장소
- 선택적 캐릭터 LoRA 어댑터. Z-Image Turbo 내에서 정체성 또는 스타일을 강화하기 위한 경량 어댑터; 편집 전반에 일관된 캐릭터 룩이 필요할 때 사용하세요.
Comfyui Z Image Turbo Headswap for Characters 워크플로우 사용법
워크플로우는 강력한 마스크로 머리를 분리하고, 고해상도 인페인트를 위해 크롭하며, 해당 영역 내에서만 확산한 후 원본에 결과를 스티치합니다. 별도의 Test Lora 그룹은 빠른 LoRA/프롬프트 테스트를 위해 독립적으로 실행됩니다.
소스 및 프롬프트 준비
Source Image(#958)에 기본 이미지를 로드합니다. 이 초상화는 머리를 교체하고자 하는 이미지입니다.Auto Prompt(#1018)는 이미지를 분석하고 설명적 프롬프트를 생성합니다. 유지하거나 변경하고자 하는 머리 색상, 머리 각도, 액세서리와 같은 중요한 메모를Text Multiline(#1071)에 추가합니다.- 워크플로우는 이를
Text Concatenate(#1070)로 단일 프롬프트로 병합하고, 선택한 GGUF 텍스트 인코더를 통해CLIPLoaderGGUF(#164) 및CLIPTextEncode(#944)로 인코딩합니다. - 큐레이션된
CLIP Text Encode (Negative Prompt)(#1082)는 바람직하지 않은 특성을 상쇄하여 Z Image Turbo Headswap for Characters가 깔끔하고 현실적인 출력으로 나아가도록 합니다.
정밀한 머리 마스크 만들기
- 리사이즈된 이미지는 두 개의 SAM‑스타일 세그멘터:
Face Mask(#939)와Hair Mask(#1078)로 전달됩니다. 텍스트 힌트를 기반으로 얼굴 특징과 머리를 높은 회수율로 분리합니다. Masks Combine Regions(#1079)는 이 영역들을 융합하여 교체가 얼굴과 머리라인 전반에 걸쳐 작동하여 보이는 솔기를 줄입니다.- 전용 미리보기 (
Preview Mask for Face(#954),Preview Mask for Hair(#1080), 결합된 마스크 보기)를 통해 확산이 발생하기 전에 타겟 영역을 확인할 수 있습니다. - 이 이중 마스크 접근법은 Z Image Turbo Headswap for Characters의 핵심으로, 피부, 머리카락, 가장자리 디테일을 일관되게 유지합니다.
인페인팅을 위한 크롭 및 모델 조건화
InpaintCropImproved(#1024)는 마스크된 영역을 크롭하고 최소 작업 해상도를 보장하여 디퓨전 패스가 모공, 머리카락, 가장자리를 모델링할 수 있는 충분한 픽셀을 확보합니다.InpaintModelConditioning(#943)은 크롭된 이미지 및 마스크와 연결된 긍정적 및 부정적 조건화를 준비하고, 선택한 VAE와 정렬된 레이턴트 입력을 준비합니다.- 이 단계에서 워크플로우는 머리 영역에 편집을 완전히 제한하면서 프롬프트와 선택적 LoRA가 새로운 정체성이나 속성을 정의할 수 있도록 합니다.
머리 교체 확산 패스
- LoRA로 강화된 Z‑Image Turbo 모델은
DifferentialDiffusion(#949)을 통해 흐르므로 편집이 마스크 내에 집중되고 마스크되지 않은 컨텍스트가 보존됩니다. Head Swap Sampler(#1022)는 인페인팅을 수행합니다. 더 강한 변화를 위해 디노이즈를 증가시키고, 더 나은 포즈와 조명 유지에는 보통으로 유지합니다. 높은 CFG는 프롬프트와 소스의 충실도를 높이지만 과도하게 선명해질 수 있고, 낮은 CFG는 부드럽고 자연스럽게 혼합될 수 있습니다.- 이는 Z Image Turbo Headswap for Characters이므로 모델은 프롬프트 워딩과 LoRA 선택을 존중하여 장면을 방해하지 않고 정체성, 헤어스타일, 표정을 조정할 수 있게 합니다.
스티칭 및 저장
- 인페인팅된 패치는
VAEDecode(#947)로 디코딩되고,InpaintStitchImproved(#950)를 사용하여 원본 해상도와 배경 무결성을 유지하며 매끄럽게 합쳐집니다. SaveImage(#1084)는 최종 이미지를 기록합니다.Image Comparer (rgthree)(#1092)를 사용하여 전후를 슬라이드하여 빠른 QA 및 반복을 수행합니다.- 이 최종 단계는 Z Image Turbo Headswap for Characters 파이프라인을 완료하여 교체 흔적 없이 일관된 초상화를 제공합니다.
Test Lora (독립적)
- Test Lora 그룹은 소스를 건드리지 않고 LoRA의 영향을 미리 볼 수 있게 합니다.
Character Lora(#1083 및 #1057)에 어댑터를 로드하고,CLIPTextEncode(#1088)로 긍정적 프롬프트를 짧게 제공하고,CLIPTextEncode(#1087)로 일치하는 부정적 프롬프트를 제공합니다. - 보조
Head Swap Sampler(#1091)는VAEDecode(#1089)로 빠른 초상화를 생성하여 정체성 고정 및 스타일링을 판단할 수 있도록 합니다. - 원하는 룩이 나오면 동일한 LoRA 가중치와 워딩을 메인 플로우에서 재사용하여 예측 가능한 Z Image Turbo Headswap for Characters 결과를 얻을 수 있습니다.
Comfyui Z Image Turbo Headswap for Characters 워크플로우의 주요 노드
Face Mask (#939)
SAM‑스타일 그라운딩을 사용하여 정확한 얼굴 영역을 생성하여 모델이 기능을 교체할 정확한 위치를 알 수 있게 합니다. 텍스트 힌트를 조정하면 뺨, 턱선, 귀에서의 혼합을 직접적으로 개선하는 올바른 얼굴 영역의 탐지를 강화할 수 있습니다.
Hair Mask (#1078)
머리 영역을 타겟으로 하여 일반적으로 교체를 배신하는 앞머리, 날리는 머리카락, 머리카락 라인을 캡처합니다. 얼굴 마스크와 함께 머리를 포함하면 솔기 가시성이 크게 줄어들고 이마와 관자놀이 주변의 음영 불일치를 방지합니다.
Masks Combine Regions (#1079)
얼굴과 머리 마스크를 하나의 편집 영역으로 융합합니다. 이 결합된 마스크는 피부가 머리카락과 만나는 곳의 일관된 질감과 조명을 보장하여 인페인팅 중 "컷아웃" 느낌을 피합니다.
InpaintCropImproved (#1024)
결합된 마스크 주변을 크롭하고 작업 영역을 업스케일하여 샘플러가 충분한 픽셀 밀도를 갖도록 합니다. 모자, 앞머리, 머리 영역과 상호작용하는 액세서리를 포함하기 위해 필요할 때 컨텍스트 확장을 사용합니다.
InpaintModelConditioning (#943)
크롭된 패치와 마스크에 연결된 긍정적/부정적 조건화를 구축합니다. 이는 샘플러가 설명적 프롬프트와 로컬 이미지 컨텍스트를 모두 읽을 수 있도록 하여 정체성 변경이 장면 조명 및 카메라 각도와 일치하도록 합니다.
DifferentialDiffusion (#949)
마스크된 영역 내의 변경 사항에 집중하면서 마스크되지 않은 콘텐츠를 보호합니다. 특히 배경이 상세하거나 머리 외부의 작은 조명 변화가 눈에 띄는 경우에 유용합니다.
Head Swap Sampler (#1022)
인페인트 확산을 실행합니다. 두 가지 제어가 가장 중요합니다: 디노이즈 강도와 CFG 가이드. 높은 디노이즈는 변화를 증가시키지만 원래 포즈에서 벗어날 수 있으며, 높은 CFG는 프롬프트와 LoRA를 강제하지만 더 가혹하고 스타일화된 마감을 초래할 위험이 있습니다. 자연스러운 교체를 위해 둘 다 함께 조정하세요.
InpaintStitchImproved (#950)
크롭 단계의 스티처를 사용하여 전체 해상도로 편집된 크롭을 다시 통합합니다. 이는 경계 전반에 걸쳐 글로벌 선명도와 색상 연속성을 유지하여 매끄러운 최종 초상화를 제공합니다.
선택적 추가 기능
- 가능하다면 정면 또는 3/4 각도를 선호하세요; 대상 설명이나 LoRA를 소스 각도에 맞추면 가장 깔끔한 Z Image Turbo Headswap for Characters 결과를 얻을 수 있습니다.
- 앞머리나 모자가 잘 혼합되지 않으면 인페인트 패스 전에 결합된 마스크를 약간 확장하세요.
- 첫 실행에서는 디노이즈를 중간으로 유지하고, 새로운 정체성에 도달하는 데 필요한 경우에만 조금씩 올리세요.
- Auto Prompt 기본값을 사용하고 결정적인 토큰 몇 개 (머리 색상, 표정, 액세서리)를 추가하는 것이 길고 복잡한 목록보다 낫습니다.
- ComfyUI‑SAM3 및 Crop‑and‑Stitch 확장은 강력합니다; 최신 릴리스로 업데이트하면 복잡한 장면에서 마스크 품질과 스티칭을 개선할 수 있습니다. ComfyUI‑SAM3 • ComfyUI‑Inpaint‑CropAndStitch
감사의 글
이 워크플로우는 다음 작품 및 리소스를 구현하고 기반으로 합니다. 우리는 Z Image Turbo Headswap for Characters Workflow Source에 대한 기여와 유지 관리에 대해 @RetroGazzaSpurs와 r/StableDiffusion에 감사의 말씀을 드립니다. 권위 있는 세부 사항은 아래에 연결된 원본 문서 및 저장소를 참조하십시오.
리소스
- r/StableDiffusion/Z Image Turbo Headswap for Characters Workflow Source
참고: 참조된 모델, 데이터세트, 코드의 사용은 해당 저자 및 유지 관리자가 제공하는 라이선스 및 조건에 따릅니다.
