Skip to content
튜토리얼ComfyUI 고급 튜토리얼2.3 FLUX.1 Fill

Flux Fill 워크플로우 단계별 가이드

Flux Fill은 이미지 복구(inpainting) 및 이미지 확장(outpainting)을 위해 특별히 설계된 강력한 모델입니다. 이 튜토리얼은 설치부터 사용까지의 전체 과정을 안내합니다.

Flux Fill Workflow

이 튜토리얼은 공식 ComfyUI 워크플로우를 기반으로 한 상세 가이드입니다. 공식 원본 튜토리얼 주소: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/

Flux Fill 모델 소개

Flux Fill 모델은 주로 다음과 같은 용도로 사용됩니다:

  • 이미지 복구: 이미지의 누락되거나 제거된 영역을 채우기
  • 이미지 확장: 기존 이미지의 경계를 매끄럽게 확장
  • 마스크와 프롬프트 단어를 사용하여 생성된 콘텐츠를 정밀하게 제어

Flux Fill 모델 저장소 주소: Flux Fill

준비

1. ComfyUI 업데이트

먼저, ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요. ComfyUI를 업데이트하고 업그레이드하는 방법을 모른다면 ComfyUI 업데이트 및 업그레이드 방법을 참조하세요.

2. 필요한 모델 다운로드

다음 모델 파일을 다운로드해야 합니다:

모델 이름파일 이름설치 위치다운로드 링크
CLIP Modelclip_l.safetensorsComfyUI/models/clip다운로드
t5xxl_fp16.safetensorsComfyUI/models/clip다운로드
Flux Fill Modelflux1-fill-dev.safetensorsComfyUI/models/unetFlux Fill Release

3. 워크플로우 파일 다운로드

워크플로우 사용 가이드

워크플로우 노드 설명

워크플로우는 주로 다음의 주요 노드를 포함합니다:

  1. Model Loading Node
  • UNETLoader: Flux Fill 모델 로드
  • DualCLIPLoader: CLIP 텍스트 인코딩 모델 로드
  • VAELoader: VAE 모델 로드
  1. Prompt Encoding Node
  • CLIPTextEncode (Positive): 긍정 프롬프트 인코딩
  • CLIPTextEncode (Negative): 부정 프롬프트 인코딩
  • FluxGuidance: Flux 전용 프롬프트 가이드 강도 제어
  1. Image Processing Node
  • LoadImage: 복구할 이미지와 마스크 로드
  • InpaintModelConditioning: 이미지 복구 조건 처리
  • KSampler: 샘플러 설정
  • VAEDecode: 잠재 이미지를 가시 이미지로 변환
  • SaveImage: 생성된 이미지 저장

사용 단계

  1. 모델 로드

    • UNETLoader에서 flux1-fill-dev.safetensors 선택
    • DualCLIPLoader에서 clip_l.safetensors와 t5xxl_fp16.safetensors 로드
    • VAELoader에서 ae.safetensors 로드

  2. 이미지와 마스크 준비

    • LoadImage 노드에서 복구할 이미지를 로드
    • 이미지는 복구 영역을 위한 흰색 영역을 포함해야 함

  3. 프롬프트 설정

    • 긍정 프롬프트 상자에 생성하고자 하는 콘텐츠의 설명 입력
    • 부정 프롬프트 상자에 나타나지 않기를 원하는 콘텐츠의 설명 입력
    • FluxGuidance 노드에서 프롬프트 가이드 강도 조정 (기본값 30)

  4. 샘플링 매개변수 조정 KSampler 노드에서 설정:

    • 단계: 권장 20-30 단계
    • CFG: 권장 7-8
    • 샘플러: 권장 euler
    • 스케줄러: 권장 normal
    • 디노이즈: 권장 1

매개변수 조정 제안

다음은 실용적인 매개변수 조정 제안입니다:

  • 프롬프트 가이드 강도 (FluxGuidance):

    • 값이 클수록 생성된 콘텐츠가 프롬프트 설명에 가까워짐
    • 값이 작을수록 생성된 콘텐츠가 자연스러움
    • 권장 범위: 20-40

  • 샘플링 단계 (Steps):

    • 단계가 많을수록 세부 사항이 풍부해지지만 처리 시간이 길어짐
    • 권장 범위: 20-30 단계

  • 디노이즈 강도 (Denoise):

    • 1.0은 완전 재생성을 의미
    • 낮은 값은 원본 이미지 특징을 더 많이 보존

일반적인 문제 해결

  1. 만족스럽지 않은 생성 결과

    • FluxGuidance 값을 조정해보세요
    • 샘플링 단계를 늘려보세요
    • 프롬프트 설명을 최적화하세요

  2. 자연스럽지 않은 가장자리

    • 마스크 가장자리에 적절한 블러 전환이 있는지 확인하세요
    • 디노이즈 값을 0.8-0.9로 조정하세요

  3. 부족한 VRAM

    • 샘플링 단계를 줄이세요
    • 이미지 해상도를 낮추세요
    • 더 작은 배치 크기를 사용하세요

고급 기술

  1. 마스크 생성 기술

    • 부드러운 브러시 가장자리를 사용하세요
    • 마스크 범위를 약간 확장하세요
    • 주변 환경의 연속성을 고려하세요

  2. 프롬프트 최적화

    • 대상 영역의 시각적 특징에 대한 자세한 설명을 제공하세요
    • 재료, 조명 및 기타 세부 정보 포함
    • 원치 않는 요소를 피하기 위해 부정 프롬프트 사용

  3. 매개변수 조합 추천

    • 현실적인 시나리오: 높은 Steps (25-30), 낮은 FluxGuidance (20-25)
    • 예술적 창작: 낮은 Steps (15-20), 높은 FluxGuidance (35-40)

예제 쇼케이스

Flux Fill의 사용법을 익히기 위해 다음 예제를 시도해보세요:

  1. 간단한 복구
  • 긍정 프롬프트: a natural landscape with trees and mountains
  • FluxGuidance: 30
  • Steps: 20
  1. 창의적인 채우기
  • 긍정 프롬프트: magical forest with glowing mushrooms and fairy lights
  • FluxGuidance: 35
  • Steps: 25

만족스러운 매개변수 조합을 저장하여 나중에 사용하세요.