플라스틱 피부 잡기: 사실감을 위한 KREA 2 Turbo와 I2I 워크플로
원문 제목 — Fix plastic skin: KREA 2 Turbo and I2I workflows for realism
📄 전문 번역
생성한 이미지가 플라스틱 피부의 AI 특유 저품질 이미지처럼 보이는가? 이 워크플로들이 그 문제를 해결하는 데 도움을 준다. 이 워크플로는 Z-Image Turbo를 활용한 2K 업스케일러를 기반으로 하며, 업스케일링 단계는 제거되고 모델은 Z-Image Turbo의 int8.convrot 버전으로 교체되었다. KREA 2 Turbo와 Qwen-Image-Edit 워크플로에 쉽게 추가할 수 있으며 처리 시간 증가도 미미하다.
성능(1024x1024 I2I)은 RTX 5070 Ti에서 2차 생성 이미지 기준 약 3초, RTX 5060 Ti 16GB에서 약 6초가 걸린다. 성능(1024×1024, KREA2 Turbo + Z-Image Turbo)은 RTX 5070 Ti에서 약 9.5초, RTX 5060 Ti 16GB에서 약 19초가 걸린다.
이 워크플로는 Civitai와 Github에서 공개되어 있다. 사실감을 보강할 다른 워크플로 아이디어가 있다면 자유롭게 공유해 달라.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
Z-Image Turbo 기반 2K 업스케일러에서 업스케일링 단계를 제거하고 int8.convrot 버전으로 교체한 워크플로가 AI 특유의 플라스틱 피부 문제를 개선하기 위해 공개되었다. KREA 2 Turbo와 Qwen-Image-Edit 워크플로에 추가 가능하며 RTX 5070 Ti 기준 I2I 약 3초, KREA2 Turbo 조합 약 9.5초의 처리 성능을 보인다. 댓글에서는 이 방식이 낮은 디노이즈 강도의 img2img라는 SD 시절 트릭과 본질적으로 같다는 평가가 나왔다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
결과를 달성하기 위해 워크플로가 실제로 무엇을 하는지 알려줄 수 있는가?
설명에 나와 있다. 수정된 업스케일 워크플로다. 하지만 그림이 도움이 될 수 있다.
그러니까 KREA2로 초기 이미지를 생성한 다음 Z-Image Turbo로 업스케일링한다는 것인가?
업스케일링이 아니다. 사실감, 특히 피부 질감을 개선한다. 업스케일링 부분은 제거되었다.
낮은 디노이즈 강도의 img2img다. 오늘날에도 여전히 유용한 SD의 오래된 트릭이다.