Intrinsic Lora Sampling (Intrinsic_lora_sampling) - ComfyUI-KJNodes

Intrinsic Lora Sampling 노드는 'Intrinsic LoRA' 시리즈 경량 모델을 통합하고 적용하는 기술을 핵심으로 합니다.

Intrinsic Lora Sampling은 이미지의 내재적 속성을 처리하기 위한 전용 샘플링 노드입니다. 특정 LoRA 모델을 로드하여 입력된 일반 이미지를 깊이 맵, 노멀 맵 등의 내재 속성 맵으로 변환합니다. 이 노드는 복잡한 다단계 워크플로우 없이 이미지에서 물리적 속성을 추출하는 과정을 단순화합니다.

노드 기능

이 노드의 기술 핵심은 'Intrinsic LoRA' 시리즈 경량 모델을 통합하고 적용하는 데 있습니다. 이미지 또는 잠재 변수를 입력받아, 지정된 작업 유형(예: 깊이 추정)과 텍스트 프롬프트를 결합하여, 한 번의 샘플링 단계로 해당 내재 속성 이미지를 생성합니다. 노드는 효율성을 높이기 위한 배치 처리를 지원하며, 인코딩 단계를 건너뛰기 위해 잠재 변수를 직접 입력할 수 있습니다.

노드 파라미터 설명 - Intrinsic Lora Sampling

연결 입력 (Inputs)

파라미터 이름	데이터 타입	필수	기본값	범위/옵션	설명
`model`	MODEL	예	-	-	디노이징 및 샘플링에 사용할 기본 확산 모델을 연결합니다.
`lora_name`	FOLDER_PATHS	예	-	-	내장 목록에서 로드 및 적용할 Intrinsic LoRA 모델 파일을 지정합니다.
`clip`	CLIP	예	-	-	텍스트 프롬프트 처리를 위한 CLIP 텍스트 인코더를 연결합니다.
`vae`	VAE	예	-	-	입력 이미지를 잠재 공간 표현으로 인코딩하기 위한 변분 자동 인코더를 연결합니다.
`image`	IMAGE	아니오	-	-	처리할 원본 이미지를 입력합니다. 이 파라미터가 비어 있으면 `optional_latent`가 사용됩니다.
`optional_latent`	LATENT	아니오	-	-	이미지 인코딩 단계를 건너뛰기 위해 선택적으로 잠재 변수를 입력합니다.

컨트롤 파라미터 (Parameters)

파라미터 이름	데이터 타입	필수	기본값	범위/옵션	설명
`task`	COMBO	예	depth map	"depth map", "surface normals", "albedo", "shad...	생성할 대상 내재 속성을 지정합니다. 옵션에는 `depth map`, `surface normals`, `albedo`, `shading`이 포함됩니다.
`text`	STRING	예	-	-	속성 생성 과정을 보조적으로 안내하기 위한 추가 텍스트 프롬프트를 제공합니다.
`per_batch`	INT	예	16	1 - 4096 (간격: 1)	메모리 사용량을 제어하기 위해 배치당 처리할 이미지 수를 설정합니다. 범위는 1부터 4096까지이며 간격은 1입니다.

출력 (Output)

파라미터 이름	데이터 타입	설명
IMAGE	IMAGE	생성된 내재 속성 이미지를 출력합니다.
LATENT	LATENT	샘플링 후 얻은 잠재 변수 표현을 출력합니다.

사용 시나리오

재질 분석이나 3D 재구성 워크플로우에서, 실제 사진을 이 노드에 연결하고 "depth map" 작업을 선택하면 해당 장면의 깊이 정보 맵을 빠르게 얻을 수 있습니다. 생성된 깊이 맵은 새로운 시점 합성, 피사계 심도 조정, 또는 다른 3D 소프트웨어의 입력으로 추가 사용될 수 있습니다.

주의사항

이 노드는 특정 내장 LoRA 모델 라이브러리에 의존하며, 그 효과는 이러한 사전 훈련된 모델의 능력에 제한됩니다. 입력 이미지가 작업 유형과 일치하지 않는 경우(예: 단색 이미지에 노멀 맵 생성), 의미 있는 결과를 얻지 못할 수 있습니다.

Intrinsic Lora Sampling 노드 소스 코드 링크

Intrinsic Lora Sampling 노드는 ComfyUI-KJNodes 노드 패키지에서 제공됩니다.

Intrinsic Lora Sampling(Intrinsic_lora_sampling)