TaoMate, H3 3단계 LoRA를 리파이너로 활용
원문 제목 — TaoMate - H3 3 steps lora used as a refiner
📄 전문 번역
이 LoRA는 3단계만으로는 특별할 것이 없다. 장면이 대부분 정적이지 않다면 슬로모션의 뻣뻣한 움직임, 번짐, 심하게 망가진 사운드와 함께 완전히 깨진 출력을 각오해야 한다. 하지만 터보 LoRA들을 괴롭히는 뚜렷한 과적합 없이 매우 좋은 화질을 자랑한다.
원하는 결과를 얻기 위해 비가속 생성 단계를 충분히 추가하고, 마지막에 euler @ 0.7str로 3단계를 시각적 리파이너로 마무리하면 된다. 이 LoRA는 저단계 생성을 꽤 잘 '마무리'하는 것으로 보이며, 번짐, 깜빡임, 흐릿한 가장자리 없이 비가속 생성의 물리, 재질 질감, 프롬프트 준수, 움직임을 보존한다.
필수 1girl 영상이 포함되어 있다. 9단계다. 이 아이디어는 탐구할 가치가 있다고 생각한다.
💬 주요 댓글 번역 (4)
🔍 루키 분석
TaoMate H3 LoRA를 3단계짜리 시각적 리파이너로 활용하는 실험이 소개되었다. 이 LoRA는 단독 저단계 생성에서는 움직임이 뻣뻣해지지만, 비가속 생성 결과를 euler @ 0.7str 3단계로 마무리하면 번짐과 깜빡임 없이 품질을 끌어올릴 수 있다는 발상이다. 댓글에서는 기존 Wan의 high-low 방식과의 유사성과 32x32 초안 생성 후 오디오와 모션을 보완하는 워크플로우가 논의되었다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
ㅋㅋ 결말이 웃기다 😂
도라에몽 실사판인가?
합리적으로 보인다. 예전의 Wan high low 방식은 어려운 flow matching 문제에 대한 꽤 좋은 해결책이었다. 모든 팁을 따라가기는 어렵다. 먼저 풀 모델과 높은 단계 수로 32x32 영상을 초안으로 만들어 합리적인 연산 시간 내에 좋은 품질의 오디오를 얻은 뒤 이를 참조로 쓸 수 있다. 그 다음 LavaSR로 오디오를 업스케일하고, ComfyUI-MAINodes로 더 선명한 움직임을 만든다.
이해가 안 된다. 먼저 32x32 픽셀 영상을 만들지만, 그 오디오 출력만 참조로 사용해 예를 들어 0.5mp 같은 고단계 영상을 만든다는 말인가?