Krea 2 깊이 컨트롤넷 출시: ComfyUI 지원으로 깊이 조건부 이미지 생성

커뮤니티 개발자 Tanmay Patil이 Krea 2 Depth ControlNet을 출시했습니다. 이 ControlNet-LoRA는 Krea 2에 깊이 조건부 생성을 추가합니다. 단일 862MB LoRA 파일을 사용하면 이미지의 3D 구조를 제어하면서 콘텐츠와 스타일에 대한 완전한 창의적 자유를 유지할 수 있습니다.

이 모델은 Hugging Face에서 확인할 수 있습니다: Patil/Krea-2-depth-controlnet.

작동 방식

입력 이미지와 텍스트 프롬프트가 주어지면 ControlNet은 Depth-Anything-V2를 사용하여 깊이 맵을 추출하고, 동일한 3D 구조와 구성을 유지하는 새 이미지를 생성합니다. 깊이 일관성(입력 깊이와 생성된 출력의 깊이 간 피어슨 상관계수)은 프롬프트 없이 0.98, 프롬프트와 함께 0.99에 도달하여 기하학적 구조가 충실히 유지됩니다.

ControlNet은 Krea 2 Raw로 훈련되었으며, Raw(28-52단계, CFG 3.5)와 Turbo(8단계, CFG 없음) 베이스 모델 모두에서 상호 교환 가능하게 작동합니다. LoRA 크기 조절 다이얼을 사용하여 깊이 준수 강도를 조정할 수 있습니다. 1.0에서는 엄격한 구조 재현, 낮은 값에서는 더 많은 창의적 자유를 제공합니다.

사용법

저장소는 간단한 추론 스크립트를 제공합니다:

# Turbo 베이스 — 빠름, 권장 (8단계, CFG 없음)
python inference.py photo.jpg -p "a futuristic spaceship interior, cinematic lighting" \
    --lora depth-control-lora.safetensors

# Raw 베이스 — 최대 품질 (28-52단계, CFG 3.5)
python inference.py photo.jpg -p "..." --lora depth-control-lora.safetensors --base raw

# 프롬프트 없음: 깊이 맵만 신호로 사용
python inference.py photo.jpg --lora depth-control-lora.safetensors --save-strip

# 약한 구조 준수
python inference.py photo.jpg -p "..." --lora depth-control-lora.safetensors --lora-scale 0.6

--save-strip 플래그는 입력 이미지, 추출된 깊이 맵, 생성된 출력을 나란히 비교하여 쉽게 평가할 수 있도록 합니다.

ComfyUI 통합

ControlNet은 comfyui-krea2-controlnet 커스텀 노드 (facok 제작)를 통해 ComfyUI와 완전히 호환됩니다. 이 노드는 깊이 ControlNet LoRA를 로드하고 Krea 2 워크플로 내에 적용하기 위한 간단한 인터페이스를 제공합니다.

ComfyUI에서 사용하려면:

1. Hugging Face 저장소에서 depth-control-lora.safetensors를 다운로드합니다.
2. comfyui-krea2-controlnet 커스텀 노드를 설치합니다.
3. 커스텀 노드 인터페이스를 통해 LoRA를 로드하고 Krea 2 워크플로에 연결합니다.
4. 깊이 참조로 사용할 입력 이미지를 제공합니다.

파일 세부 정보

베이스 모델은 고정되어 있습니다. LoRA 가중치만 로드되므로 다양한 ControlNet 모드 간 전환이 효율적입니다.

라이선스

이 모델은 Krea 2 커뮤니티 라이선스에 따라 출시되며, 더 넓은 Krea 2 생태계와 일관성을 유지합니다.