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Z Image Turbo ControlNet: LoRA 기반 구조 제어 이미지 변환 | RunComfy

tongyi-mai/z-image/turbo/controlnet/lora

입력 이미지, 4개의 전처리 모드, 0~1 제어 타이밍, 최대 3개의 LoRAs 및 1~8개의 추론 단계를 사용한 가이드 생성.

ControlNet 기반 생성에 사용되는 입력 이미지의 URL입니다.
LoRA #1
URL, HuggingFace 저장소 ID(소유자/저장소)를 lora 가중치에 적용합니다.
LoRA 모델의 규모.
적용할 LoRA 목록(최대 3개)
ControlNet 조건이 출력에 얼마나 강하게 영향을 미치는지 제어합니다.
생성 중 ControlNet 조절의 시작점을 지정합니다.
생성 중 ControlNet 조절의 끝점을 지정합니다.
ControlNet 입력 이미지에 어떤 전처리(있는 경우)를 적용할지 정의합니다.
생성 중 추론 단계 수를 지정합니다.
결과를 개선하기 위해 자동 프롬프트 확장을 활성화합니다. 요청당 비용이 0.0025크레딧 증가합니다.
출력 이미지 형식을 지정합니다.
Idle
The rate is $0.01 per image.

Z Image Turbo ControlNet 소개

Z Image Turbo ControlNet는 입력 이미지를 사용하여 구조를 안내하고 텍스트 프롬프트는 의도한 결과를 설명합니다. none, canny, depth 또는 pose 전처리를 선택합니다. 제어 강도와 시작점 및 끝점을 조정합니다. LoRAs 최대 3개까지 적용 가능합니다. 이 페이지에는pose7개의 이미지 크기 선택, 1~8개의 추론 단계, 시드, 프롬프트 확장 및 JPEG, PNG 또는 WebP 출력도 포함되어 있습니다.
이상적인 대상: 엣지 가이드 재설계 | Depth 인식 구성 | Pose 안내 문자 변형

Z Image Turbo ControlNet X: 통계 및 업데이트

모델 개요#


  • 작업: ControlNet 기반 이미지 변환
  • 요약: Z Image Turbo ControlNet는 프롬프트를 하나의 제어 이미지와 결합합니다. 전처리는 어떤 구조적 신호가 추출되는지 결정하고, 제어 설정은 신호가 적용되는 시기와 강도를 결정하며, 선택한 LoRA는 모델 또는 스타일의 영향을 추가합니다.

입력 매개변수#


매개변수유형기본값/범위설명
promptstring필수생성할 이미지에 대한 설명입니다.
image_urlstring (image_uri)필수ControlNet 입력 이미지의 URL입니다.
lorasarray0–3 개; 필수; 기본 1개적용할 LoRA 목록입니다. 각 항목에는 path와 scale을 지정합니다.
image_sizestringsquare_hd, square, portrait_4_3, portrait_16_9, landscape_4_3, landscape_16_9, auto; 기본값 auto출력 크기 사전 설정.
control_scalefloat0–1; 기본값 0.9ControlNet 조건화의 강도.
control_startfloat0–1; 기본값 0생성 과정에서 제어가 시작되는 지점입니다.
control_endfloat0–1; 기본값 0.4생성 과정에서 제어가 끝나는 지점입니다.
preprocessstringnone, canny, depth, pose; 기본값 none컨트롤 이미지에 적용할 전처리 방식입니다.
num_inference_stepsinteger1–8; 기본값 8추론 단계 수.
seedinteger기본값 0결과를 다양하게 하거나 재현하는 데 사용되는 시드입니다.
enable_prompt_expansionboolean기본값 false활성화되면 프롬프트가 자동으로 확장됩니다.
output_formatstringjpeg, png, webp; 기본값 png반환된 이미지 파일 형식입니다.

각 LoRA 항목에는 path 및 scale이 포함되어 있습니다. LoRA scale은 0~4를 허용하며 기본값은 1입니다.


실용적인 팁#


  • 보존해야 하는 구조와 일치하는 전처리 모드를 선택합니다. 가장자리의 경우 canny, 공간 레이아웃의 경우 depth, 신체 랜드마크의 경우 pose 또는 제공된 제어 이미지가 이미 준비된 경우 none입니다.
  • 기본 컨트롤 설정으로 시작해 control_scale, control_start, control_end 중 하나를 하나씩 변경해 보세요.
  • 제어 타이밍 값을 0~1 이내로 유지하고 시작점과 끝점 간의 상호 작용을 테스트합니다.
  • 의도한 결과에 필요한 LoRA만 추가하고 각 scale을 주의 깊게 조정합니다.
  • 최종 사용 전에 구조, 자르기, 얼굴, 손, 텍스트 및 스타일 일관성을 검사하십시오.

관련 모델#


  • 구조 제어가 필요하지 않은 경우 Z Image Turbo LoRA를 사용하세요.
  • 제어 이미지 없이 생성하려면 Z Image Turbo Text to Image를 사용하세요.

관련 모델

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자연어로 고품질 이미지를 생성하는 강력한 AI 아트 생성 도구

자주 묻는 질문

Z Image Turbo ControlNet 결과를 상업적으로 사용할 수 있나요?

상업적 사용은 현재 모델, LoRA 및 RunComfy 조건과 입력 이미지, 프롬프트 및 결과 자산에 대한 귀하의 권리에 따라 달라집니다. 프로덕션에 사용하기 전에 해당하는 모든 라이선스를 검토하세요.

이 페이지의 구조를 제어하는 매개변수는 무엇입니까?

none, canny, depth 또는 pose 중에서 전처리를 선택합니다. control_scale, control_start 및 control_end는 각각 0에서 1까지의 값을 허용하고 조건의 강도와 타이밍을 제어합니다.

추론 단계와 출력 형식은 몇 개나 사용할 수 있나요?

num_inference_steps은 1부터 8까지 허용하며 기본값은 8입니다. output_format는 jpeg, png 또는 webp를 허용하고 기본값은 png입니다.

LoRAs로 결과를 어떻게 맞춤설정할 수 있나요?

loras는 최대 3개의 항목을 허용합니다. 각 항목은 경로와 0에서 4까지의 척도를 제공하며 기본 척도는 1입니다. 라이선스와 동작을 검토한 LoRA만 사용하세요.

이 워크플로우 비용은 얼마입니까?

가격 및 프로모션은 이 콘텐츠 스키마에 저장되지 않으며 변경될 수 있습니다. 요청을 제출하기 전에 RunComfy에 표시된 현재 크레딧 비용을 확인하세요.

지원을 요청할 때 무엇을 포함해야 합니까?

프롬프트, 전처리 모드, 제어 설정, LoRA 경로 및 배율, 이미지 크기 사전 설정, 추론 단계, 시드 및 출력 형식을 기록합니다. 진단 세부정보를 공유하기 전에 개인 입력 URL 또는 자격 증명을 제거하세요.

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