이 게시물은 완전히 비과학적인 해법임을 전제로 한다. 해당 방법은 deis_2m(RES4LYF bongmath 변형 + beta_57 또는 beta 0.7/0.85), LoRA 강도 약 0.5, 커스텀 sigmas 미사용, 특수 LoRA 로드 노드 미사용, 그리고 comfy kitchen attention을 쓰는 필자의 특정 추론 설정에서만 작동하며 순수한 우연으로 발견됐다. 추가 LoRA 사용 등 다른 부분을 깨뜨릴 수 있지만 그대로 사용 시 품질 대비 스텝 비율 기준 최상의 결과를 내므로 흥미로운 특이 사례로만 공유한다. 링크된 이미지에 삽입된 워크플로우를 받아 직접 실험해 보길 권한다(공유를 위해 워크플로우는 의도적으로 단순화했다).

2차 수정글에 따르면 빈 컨디셔닝을 추가로 연결하면 빈 내용으로 기본 컨디셔닝을 패딩하는 셈이 되어 기본 프롬프트가 희석되고, 어텐션 메커니즘이 최종 결과를 매끄럽게 다듬는 것으로 추정된다.

많은 이용자가 Viggle이 공개한 터보 LoRA를 즐기고 있는데, 필자는 자신의 추론 설정에서 기묘하고 놀라운 현상을 발견했다. 해당 LoRA 파일은 HuggingFace의 Qwen-Image-2.1-viggle-turbo-v0.2.1-6step-lora-r128.safetensors(또는 r128 변형)다.

이 LoRA를 14스텝, 강도 0.5의 기본 설정으로 사용하면 타버린(fried) 듯한 결과가 나오지만, 기본 프롬프트에 빈 컨디셔닝을 하나 추가로 연결하면(먼저 긍정 프롬프트를 넣고 빈 컨디셔닝을 concat) 매번 매우 좋은 결과가 나온다. 참고용으로 LoRA와 추가 컨디셔닝 없이 50스텝을 돌린 골드 스탠다드 결과도 함께 제시됐다.

워크플로우가 포함된 고해상도 비교 이미지 3개가 링크로 공유됐으며 보라색 노드 두 개를 켜고 끄는 것만으로 확인할 수 있다. 필자는 이런 동작의 원인은 알 수 없다며, 빈 컨디셔닝을 추가한 14스텝 LoRA 버전이 풀 50스텝 버전과 거의 대등하다고 믿는다. 모든 설정은 링크된 3개 이미지에 삽입된 워크플로우에서 확인할 수 있으며 글은 GTManiK가 작성했다.