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ComfyUI Wiki

Flux.1 Redux Dev 워크플로우 상세 튜토리얼

Flux Redux는 이미지 변형을 생성하기 위해 특별히 설계된 어댑터 모델입니다. 텍스트 프롬프트 없이 입력 이미지 기반으로 유사한 스타일의 변형을 생성할 수 있습니다. 이 튜토리얼은 설치부터 사용까지의 전체 과정을 안내합니다.

Flux Redux 워크플로우

이 튜토리얼은 공식 ComfyUI 워크플로우를 기반으로 한 상세 가이드입니다. 공식 원본 튜토리얼 주소: ComfyUI Flux 예제

Flux Redux 모델 소개

Flux Redux 모델은 주로 다음과 같은 용도로 사용됩니다:

  • 이미지 변형 생성: 입력 이미지 기반으로 유사한 스타일의 새로운 이미지 생성
  • 프롬프트 불필요: 이미지에서 직접 스타일 특징 추출
  • Flux.1 [Dev] 및 [Schnell] 버전과 호환
  • 다중 이미지 블렌딩 지원: 여러 입력 이미지의 스타일을 블렌딩 가능

Flux Redux 모델 저장소: Flux Redux

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 Vision Modelsigclip_vision_patch14_384.safetensorsComfyUI/models/clip_vision다운로드
Redux Modelflux1-redux-dev.safetensorsComfyUI/models/style_models다운로드
CLIP Modelclip_l.safetensorsComfyUI/models/clip다운로드
T5 Modelt5xxl_fp16.safetensorsComfyUI/models/clip다운로드
Flux Dev Modelflux1-dev.safetensorsComfyUI/models/unet다운로드
VAE Modelae.safetensorsComfyUI/models/vae다운로드

3. 워크플로우 파일 다운로드

워크플로우 노드 설명

워크플로우는 주로 다음의 주요 노드를 포함합니다:

  1. Model Loading Nodes
  • CLIPVisionLoader: CLIP Vision 모델 로드
  • StyleModelLoader: Redux 모델 로드
  • UNETLoader: Flux Dev/Schnell 모델 로드
  • DualCLIPLoader: CLIP 텍스트 인코딩 모델 로드
  • VAELoader: VAE 모델 로드
  1. Image Processing Nodes
  • LoadImage: 참조 이미지 로드
  • CLIPVisionEncode: 참조 이미지 인코딩
  • StyleModelApply: Redux 모델 적용
  • FluxGuidance: 생성 강도 제어
  • BasicGuider: 기본 가이드
  1. Sampling Nodes
  • KSamplerSelect: 샘플러 선택
  • BasicScheduler: 샘플링 스케줄 설정
  • SamplerCustomAdvanced: 고급 샘플링 설정

사용 단계

  1. 모델 로드

    • CLIPVisionLoader에서 sigclip_vision_patch14_384.safetensors 선택
    • StyleModelLoader에서 flux1-redux-dev.safetensors 로드
    • UNETLoader에서 flux1-dev.safetensors 로드
    • DualCLIPLoader에서 CLIP 모델 로드
    • VAELoader에서 VAE 모델 로드
  2. 참조 이미지 준비

    • LoadImage 노드에서 변형을 생성할 이미지를 로드
    • 이미지는 자동으로 처리되고 인코딩됨
  3. 생성 매개변수 조정

    • FluxGuidance 노드에서 생성 강도 조정 (기본값 3.5)
    • BasicScheduler에서 샘플링 단계를 설정 (권장 20 단계)
    • 적절한 샘플러 선택 (권장 euler)
  4. 이미지 크기 설정

    • PrimitiveNode를 사용하여 출력 이미지의 너비와 높이 설정
    • 기본 설정은 1024x1024

고급 기술

  1. 다중 이미지 블렌딩

    • 여러 StyleModelApply 노드를 추가할 수 있음
    • 각 노드는 다른 참조 이미지를 사용
    • 각 이미지의 영향 가중치 조정
  2. 크기 최적화

    • 더 큰 크기는 더 많은 세부 사항을 얻을 수 있음
    • 원본 이미지의 가로세로 비율을 유지하는 것이 좋음
    • 비디오 메모리 크기에 따라 해상도 조정
  3. 배치 생성

    • 여러 랜덤 시드를 설정할 수 있음
    • 배치 처리를 사용하여 여러 변형 생성
    • 최상의 결과를 비교하고 선택

참고 자료 링크