ReDetail 2.0: LTX-2.5의 Refine Details LoRA로 4K 업스케일(워크플로+CLI)
원문 제목 — ReDetail 2.0: LTX-2.5's Refine Details LoRA to 4K Upscale (workflow + CLI)
📄 전문 번역
LTX-2.5 업스케일 워크플로를 업데이트했다. 2.0은 Lightricks의 Refine-Details IC-LoRA를 구동하며, 흐릿한 클립에 빠진 미세 디테일을 재구축하면서도 얼굴, 구도, 움직임을 원본에 가깝게 유지한다. 기존 Pixel LoRA보다 크게 개선됐다.
타일 방식으로 동작해 24GB 카드에서도 4K 처리가 가능하지만, 4초짜리 4K 클립은 시스템 RAM 52GB(VRAM 28GB)까지 치솟았다. 영상은 4K 출력을 100% 크롭한 것이며, 이 768p에서 4K로의 렌더링은 5090 기준 14분이 걸렸다.
LoRA와 타일 그래프는 LTX 제공품이다. 제작자가 추가한 부분은 타일을 LoRA 학습 해상도인 1024x576으로 고정한 것이다. 예시 그래프는 소스에 따라 타일 크기를 정하는데, 768x1376 클립은 학습 면적의 1.8배 크기 타일 하나로 오류 없이 실행됐다. 파일 하나라도 없으면 전체 대기열이 막히는 프롬프트 인핸서 브랜치는 분리했다.
CLI는 클립에 오디오가 없으면 무음 트랙을 준비하고, 8n+1 프레임, 1.5x 같은 정확한 배율, 긴 클립의 컷 단위 분할, RAM이 부족할 때의 더 작은 청크 분할을 처리한다.
기존 픽셀 업스케일러는 두 번째 워크플로로 그대로 남아 있다. 더 많은 디테일을 만들어내지만 얼굴이 바뀌며, refine은 7개 테스트 클립 전부에서 원본에 더 가까웠다(수치는 README에 있다). 코드는 GitHub, 모델은 CivitAI에 공개됐다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
Lightricks의 Refine-Details IC-LoRA를 활용해 LTX-2.5 클립을 4K로 끌어올리는 ReDetail 2.0 워크플로가 공개됐다. 타일 방식 덕에 24GB VRAM 카드에서도 4K 처리가 가능하지만 시스템 RAM 요구량이 높고, 5090 기준 4초 4K 렌더링에 14분이 걸렸다. 제작자는 타일을 학습 해상도 1024x576으로 고정하고 CLI 보조 기능을 더했으며, 얼굴이 바뀌는 기존 픽셀 업스케일러도 대안 워크플로로 남겼다. 댓글에서는 Reddit 압축으로 차이가 잘 안 보인다는 반응과 4090 실행 결과가 오갔다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
차이가 전혀 안 보인다
Reddit 압축 때문에 차이가 사라진다. CivitAI 링크의 첫 번째 릴을 확인해 보라.
나도 그렇다. 주황색 선이 화면을 가로지를 뿐 같은 영상을 보고 있는 것 같다!
24GB 카드에 맞추려면 타일 크기를 줄일 수 있나?
타일을 줄일 필요 없다. 그대로 24GB 카드에서 돌아간다. 4090을 대여해 5090 테스트와 같은 4초 클립을 타일 그대로 한 번에 4K로 돌렸고, --cached-cond 옵션으로 텍스트 인코더를 제외했다. 기본 int8 모델은 약 21분이 걸렸고 5090은 14분이다. ComfyUI가 모델 일부를 시스템 RAM에서 스트리밍해 가능한 것이라 RAM이 진짜 관건인데, 해당 실행은 약 50GB까지 치솟았다. 더 적으면 --budget 옵션이 클립을 더 작은 청크로 나눈다.