플럭스 모델 소개
최근 인기 있는 텍스트-영상 AI 모델인 플럭스는 훌륭한 결과를 생성하지만 자원 소비가 많고 생성 시간이 오래 걸리는 단점이 있습니다. 이를 개선하기 위해 거프(Generalized Unified Formated)라는 기술이 도입되었습니다. 거프는 GPT의 간소화된 형태로, 일반적인 컴퓨터에서도 우수한 성능을 제공합니다.
거프 노드 설치 및 사용
컨피 웹 UI를 사용하여 플럭스 모델에서 거프를 활용하려면 다음 단계를 따르세요.
- 커스텀 노드 매니저로 이동하여 “컨피 거프” 노드를 설치합니다.
- 워크플로에 “거프 유넷 로더” 노드를 추가하고 다운로드한 플럭스 거프 모델을 로드합니다.
- 워크플로에 “거프 듀얼 클립 로더(플럭스)” 노드를 추가하고 클립 모델을 선택합니다.
- 워크플로에 “거프 플럭스 전용 VAE” 노드를 추가하고 다운로드한 플럭스 VAE 모델을 선택합니다.
거프 클립 모델 사용
최근 컨피에서는 플럭스에 특화된 거프 클립 모델을 제공합니다. 이를 사용하려면 다음 단계를 따릅니다.
- “거프 듀얼 클립 로더(플럭스)” 노드를 워크플로에 추가합니다.
- “첫 번째 클립”에 기본 클립 모델을 선택합니다.
- “두 번째 클립”에 다운로드한 거프 플럭스 클립 모델을 선택합니다.
플럭스 가이던스 또는 로라 사용
플럭스 가이던스 또는 로라 모델을 사용하여 플럭스 모델의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 가이던스 또는 로라는 워크플로에 추가하여 프롬프트와 모델 사이에 연결하면 됩니다.
이미지 크기 확대
더 큰 이미지를 생성하려면 워크플로에 “업스케일 이미지” 노드를 추가하여 이미지 크기를 확장하는 모델을 선택하면 됩니다.
결론
거프 기술을 플럭스 모델에 적용하면 자원 소비를 줄이고 이미지 생성 속도를 향상시킬 수 있습니다. 컨피 웹 UI에서 거프 노드와 모델을 사용하는 방법을 이해하면 플럭스 모델을 최적화하여 훌륭한 결과를 생성할 수 있습니다.