전체 글 (4) 썸네일형 리스트형 4x Upscale 모델을 이용한 업스케일 사용 ! 이 글은, 전의 글에 만들은 워크플로를 그대로 사용함을 알려드립니다 ! 전에 만든 워크플로를 이용해서 이렇게 그룹을 나눠 보았습니다. 결국 모든 결과물이 마지막에는 decode를 통해 나오는 데 여기서 모델을 이용한 Upscale 를 통해 좀더 크고 퀄리티가 좋은 그림이 나오도록 작업을 해보도록 하겠습니다. 먼저, 배경 빈 공간에 더블클릭 후, Upscale Model Loader 를 입력해줍니다. ( upscale만 입력해도 됩니다 ) 그리고, Upscale Model Loader를 눌러주어 노드를 열어줍니다. 해당 노드를 사용하여 특정 업스케일 모델을 로드하고 업스케일 모델을 사용하여 이미지를 업스케일링할 수 있습니다 이렇게 해당 노드가 뜰 것인데, 여기서 Upscale_Model 의 클립을 드래.. 이미지-이미지(Img2Img) 작업 방법. [ 작업 워크플로 다운 ! ] 이때까지 우리는 텍스트에서 이미지로 바꿔주는 작업을 수행했다면, 이번엔 기존의 이미지를 체크포인트 모델을 통해 다른 이미지로 바꿔주는 image to image 작업을 하기 위한 워크플로를 만들어보겠습니다. 이 글은, 전의 글에 만들은 워크플로를 그대로 사용함을 알려드립니다. ( 혹시 모르니 해당 워크플로 파일을 올려 놨습니다 :) ) 1. 먼저 화면을 더블 클릭하여 로드 이미지 노드를 엽니다. 이 노드로 이미지를 삽입해서 clip text encode 노드와, ksampler 노드를 통해 삽입된 이미지에 변형을 줄 것입니다. 그 전에 해둬야 할 작업이 있습니다. Empty Latent Image ( 잠재 이미지의 규격과 한번에 뽑는 갯수를 정해주는 )노드를 꺼야합니다. 그 전에 t2i 의 워크플로에서는.. 텍스트-이미지(Txt2Img) 작업 방법 먼저 comfu ui를 사용하여 text 2 image 를 사용하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 체크포인트 모델, vae 선택 첫번째로 할 일은, 체크포인트를 로드 하느것에서부터 시작합니다. 해당 노드안의 체크포인트를 선택할 수 있습니다. 그리고, vae를 선택하는 노드를 꺼내줍니다. 여기서 vae란 잠재 공간, 그리고 이미지 공간의 변환을 담당하는 역할을 합니다. 2. 프롬프트 칸, ksampler 노드 생성 그 다음은 이 체크포인트에서 긍정 프롬프트와 부정 프롬프트를 만들기 위해 두개의 프롬프트 로드를 올려둡니다. 이 노드는 프롬프트를 입력받고 clip 언어 모델에 공급하는데, clip란, open AI 에서 개발한 언어모델로, 프롬프트의 단어들을 숫자의 데이터로 변환, 즉 임베딩 하게 됩니다 그리고.. comfy UI 의 사용후기. 한동안 컴퓨터의 사양이 좋지 않아 stable diffusion Web UI 를 사용했다. web UI를 사용하면서 그림이 뽑히기까지의 시간도 오래 걸렸다. 하지만 이번에는 컴의 사양을 업그레이드 했다. 게다가 이번에 comfy UI 라는 것이 새로 나와서 사용해보았는데 개인적으로 쓰면서 정말 좋았다. Stable Diffusion 과 Comfy UI 둘 중 한가지를 사용해야한다면 일단 comfy를 사용할 것 같다 그 이유중 하나는 첫번째, 코딩을 따로 배울 필요없이 노드를 자기 마음대로 배치 가능하고 여러가지 커스텀 노드들을 활용하여 다양한 기능을 실험해볼 수 있는 공간이 주어진다. 노드는 자기가 어디든지 배치할 수 있으며 자기 손에 맞는 세팅을 만들 수 있어서 좋은 것 같다. 두번째는, 효율적인 작업.. 이전 1 다음
