플럭스 잠재 업스케일러 작업 흐름: Flux AI로 이미지 해상도 개선하기

문제 이해하기

Flux latent upscaler 워크플로우는 처음에 저해상도의 이미지를 만들고, 그다음에 latent space에서 업스케일링을 진행해. 이 과정에서 원래의 구성은 유지하면서 세밀한 디테일을 강화할 수 있어. 근데, 사용자들이 유령 같은 효과나 환각 효과에 대한 문제를 보고했어.

예시:

최종 이미지에서 유령 같은 효과가 있어요.

해결책: 특히 세 번째 패스에서 디노이징 레벨을 조정해봐. .70 정도로 설정하면 이런 효과를 줄이는 데 도움이 된다고 해.

업스케일링 워크플로우

무엇을 하는지

Flux latent upscaler는 처음에 저해상도의 이미지를 만들고, 이후에 latent space에서 업스케일해. 정확히 두 배는 아니지만, 거의 그에 가깝고 원래의 구성을 유지하면서 세밀한 디테일을 추가해.

시드 조정

시드 조정은 세 번째 패스를 조정해줘. 같은 구성을 유지하면서 새로운 랜덤 시드를 첫 번째 패스의 고정 시드와 섞어서 약간의 변화를 줄 수 있어.

예시:

제 RTX 4090에서 세 번째 패스는 ~112초 걸려요. VRAM은 24GB예요.

실용 팁

필름 그레인 효과 추가하기

필름 그레인 효과를 추가해서 아날로그 느낌을 줄 수 있어. 이건 선택 사항이니까 원하지 않으면 비활성화해도 돼.

속도와 품질의 균형

Hyper Flux Loras를 사용하면 단계 수를 크게 줄이고 처리 속도를 높일 수 있어. 대신 품질이 조금 떨어질 수 있어.

일반적인 문제와 해결책

최종 이미지에서 유령 같은 효과

보고:

최종 이미지에서 유령 같은 효과가 있어요.

해결: 세 번째 패스에서 디노이징 레벨을 조정해봐.

GPU 과부하

RTX 4090 같은 고급 GPU를 사용하면 처리 시간을 많이 줄일 수 있어. 저급 GPU를 사용할 때는 품질과 속도의 균형을 맞추기 위한 워크플로우 조정을 고려해봐.

예시: RTX 4090: ~112초
RTX 3060: ~40분

원본 예시 링크:
Permalink

추가 자료

GitHub 레포지토리

여기서 전체 워크플로우를 확인할 수 있어:
Flux Latent Upscaler GitHub

CivitAI 기사

업스케일러에 대해 더 읽어봐:
CivitAI 기사

더 많은 워크플로우

워크플로우 모음집을 탐색해봐:
OpenArt Workflows

이 단계를 따라가고 제공된 자료들을 활용하면, Flux latent upscaler 워크플로우를 통해 이미지를 효과적으로 업스케일할 수 있어. 높고 품질 좋은 결과도 유지할 수 있고!