FLUX에서 부정적인 프롬프트 작성하는 방법

FLUX는 혁신적인 AI 이미지 생성 모델로, 디지털 아트 세계에서 빠르게 인기를 얻고 있습니다. 간단한 텍스트 프롬프트에서 고품질 이미지를 생성하는 놀라운 능력으로 찬사를 받고 있으며, 아티스트와 창작자 모두에게 필수 도구가 되었습니다. 그러나 눈에 띄는 한계는 부정적인 프롬프트를 지원하지 않는 점입니다. 이는 사용자가 생성된 이미지에서 특정 요소를 제외할 수 있게 해주는 기능입니다.

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FLUX에서 부정적인 프롬프트 작성하는 방법

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FLUX는 혁신적인 AI 이미지 생성 모델로, 디지털 아트 세계에서 빠르게 인기를 얻고 있습니다. 간단한 텍스트 프롬프트에서 고품질 이미지를 생성하는 놀라운 능력으로 찬사를 받고 있으며, 아티스트와 창작자 모두에게 필수 도구가 되었습니다. 그러나 눈에 띄는 한계는 부정적인 프롬프트를 지원하지 않는 점입니다. 이는 사용자가 생성된 이미지에서 특정 요소를 제외할 수 있게 해주는 기능입니다. 이 기사에서는 FLUX에서 부정적인 프롬프트를 가능하게 하는 최근의 혁신을 탐구하고 이를 효과적으로 구현하는 방법에 대한 단계별 가이드를 제공합니다.

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부정적인 프롬프트란 무엇인가요?

부정적인 프롬프트는 AI가 이미지에서 특정 요소를 제외하도록 안내하는 구체적인 지시입니다. 이 기능은 더 많은 출력 제어를 원하는 제작자에게 필수적이며, 그들이 원하지 않는 세부 사항을 피하거나 최종 제품을 다듬는 데 도움이 됩니다. 초기에는 FLUX가 부정적인 프롬프트를 지원하지 않거나 1 이외의 클래스 분류기 없는 안내(CFG) 값을 허용하지 않았습니다. 그 결과 사용자는 이미지를 미세 조정하는 데 제한을 받았습니다.

동적 임계값 설정: FLUX에서 부정적인 프롬프트를 위한 솔루션

사용자 커뮤니티에서 개발한 솔루션을 통해 FLUX에서 부정적인 프롬프트를 사용하고 CFG 값을 조정할 수 있게 되었습니다. 이 방법은 동적 임계값 설정이라고 하며, 사용자가 더 많은 유연성과 제어를 갖게 함으로써 FLUX의 능력을 크게 향상시킵니다.

동적 임계값 설정이 작동하는 방식

동적 임계값 설정은 잠재 값을 재조정하고 극단적인 값을 제어하여 작동합니다. 이는 높은 CFG 값을 사용할 때 이미지 품질의 과포화와 붕괴를 방지합니다. 이 잠재 값을 관리함으로써 더 상세한 지시가 제공될 때도 이미지가 균형을 유지하고 시각적으로 매력적이도록 보장합니다.

FLUX에서 동적 임계값 설정 구현하기

동적 임계값 설정을 구현하려면 사용자가 FLUX 설정에 sd-dynamic-thresholding 확장 기능을 설치해야 합니다. 이는 일반적으로 ComfyUI와 같은 인터페이스를 통해 수행되며, 이 강력한 기능의 통합을 원활하게 해줍니다.

FLUX를 위한 부정적인 프롬프트 설정하기

필요한 것:

  1. FLUX 모델
  2. ComfyUI 또는 유사한 인터페이스
  3. sd-dynamic-thresholding 확장

이제 시작해 봅시다!

  1. sd-dynamic-thresholding 확장을 설치합니다.
  2. ComfyUI에서 DynamicThresholdingFull 노드를 추가합니다.
  3. FLUX 모델을 DynamicThresholdingFull 노드의 입력에 연결합니다.
  4. 출력을 KSampler의 입력에 연결합니다.

동적 임계값 설정 매개변수 최적화 방법

기본적으로 다음 매개변수를 주의해야 합니다:

  • CFG 스케일: 일반적으로 3–7 사이로 설정합니다. 더 높은 값은 프롬프트 준수를 증가시키지만 과포화로 이어질 수 있습니다.
  • 보간 파이: 이미지 포화도를 제어합니다. 0.7–0.9 사이의 값이 종종 가장 좋은 결과를 냅니다.
  • 모사 스케일CFG 모드: 두 매개변수 모두 “Half Cosine Up”으로 설정하면 최적의 결과를 얻을 수 있습니다.

CFG를 높이면 프롬프트 준수가 개선되지만 생성 속도가 느려질 수 있습니다. 최적의 결과를 위해 CFG와 내장된 Flux Guideline Scale 간의 균형을 찾으십시오.

CFG 값에 대한 몇 가지 추가 팁은 다음과 같습니다:

  1. 사실적인 이미지: 낮은 CFG (약 2–3)와 보간 파이 값 감소 (0.6–0.7).
  2. 예술적 묘사: 높은 CFG (4–6)와 보간 파이 값 증가 (0.8–0.9).
  3. 추상 개념: 극단적인 CFG 값 (7 이상)으로 실험해 보되, 더 예측 불가능한 결과를 받을 준비를 하십시오.

사용할 수 있는 예제 설정은 다음과 같습니다:

CFG 스케일: 3

보간 파이: 0.7

모사 스케일: Half Cosine Up

CFG 모드: Half Cosine Up

FLUX를 위한 최고의 프롬프트 작성 방법

Stable Diffusion의 대부분의 부정적인 프롬프트는 FLUX에서 작동합니다. 여기 예시가 있습니다:

흐릿한, 과포화된 색상, 현대적인 건물, 사람, 코이 외의 동물, 텍스트, 로고, 워터마크, 왜곡된 비율, 비현실적인 조명

생성하고자 하는 이미지 유형에 따라 부정적인 프롬프트를 만드는 것이 가장 좋습니다. 인물 사진의 경우:

긍정적인 프롬프트: 짧은 회색 머리를 가진 중년 여성의 전문 초상, 따뜻한 미소, 친절한 눈. 자연적인 야외 조명, 얕은 심도, 공원의 보케 배경. 고품질 DSLR 사진, 얼굴에 선명하게 포커스.

부정적인 프롬프트: 젊은 외모, 긴 머리, 실내 설정, 강한 조명, 흐릿한 초점, 여러 사람, 액세서리, 모자, 안경

여기 테스트 결과가 있습니다:

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FLUX 프롬프트를 더 잘 작성하는 방법

  1. 과포화: 이미지가 너무 과포화되어 보이면 보간 파이 값을 줄이십시오.
  2. 프롬프트 준수 부족: CFG 스케일을 점진적으로 증가시키되 성능 영향에 유의하십시오.
  3. 느린 생성: 초기 테스트에 낮은 해상도를 사용하고 최종 출력에는 해상도를 높이는 것을 고려하십시오.
  4. 일관성 없는 결과: 최적의 시작점을 찾기 위해 다양한 시드 값을 사용해 보십시오.

그리고 이미지 품질을 개선하기 위해 이러한 기술을 고려할 수 있습니다:

  • LoRA 통합: 동적 임계값 설정과 LoRA 모델을 결합하여 더욱 정밀한 제어를 제공합니다.