cumfyui 작게 만들고 ai로 선명하게 키운다 업스케일 모델 적용

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안녕하세요. 이미지를 그리는데 왜 먼저 확대를 안 하고 업스케일을 쓸까요?

만들고 나서 업스케일링 하면 안 되나요?라는 생각을 많이 하실 텐에요.

그 이유 설명해 드릴게요.

“왜 업스케일러를 써야 할까요?”

Stable Diffusion이나 Flux 모델로 이미지를 생성할 때, 처음부터 고해상도로 출력하면 되지 않냐는 질문을 종종 듣습니다.

실제로 해상도 값을 키워서 출력할 수도 있지만, 그 방식에는 여러 가지 한계가 존재합니다.

●첫 번째 이유는 모델 자체가 저해상도 중심으로 학습되었다는 점입니다.

대부분의 이미지 생성 모델은 512×512, 또는 1024×1024 해상도에 최적화되어 있기 때문에,  

그보다 큰 해상도를 지정하면 프롬프트 반영률이 떨어지고, 이미지의 구조가 무너지거나 왜곡이 발생하기 쉽습니다.

예를 들어 얼굴이나 손이 어색하게 변형되거나, 디테일이 뭉개지는 경우가 자주 발생합니다. 특히 스테이블 디퓨전용 -sd,sdxl에서

많이 일어나는 현상이죠.

●두 번째 이유는 효율입니다.

고해상도로 직접 생성하면 처리 속도가 느려지고, VRAM도 크게 소모됩니다.

영상용으로 수십 장 이상의 프레임을 생성해야 하는 작업에서는 더욱 치명적일 수 있습니다.

이럴 경우, 낮은 해상도로 빠르게 이미지를 만든 뒤, 업스케일로 퀄리티를 높이는 방식이 훨씬 효율적입니다.

● 마지막으로, 업스케일 모델은 단순한 '확대' 기능이 아닙니다.
업스케일 모델은 AI가 이미지의 구조를 다시 해석하여 선명하게 복원해주는 역할을 합니다.
윤곽선을 다듬고, 텍스처를 정리하고, 흐릿했던 부분을 선명하게 만드는 등,

단순한 픽셀 확장과는 완전히 다른 결과를 보여줍니다. 특히 2배, 4배 이상 확대했을 때 그 차이는 더욱 확연합니다.

512해상도와 2048해상도 

 

 

 

결론적으로, 업스케일러는 저해상도 이미지의 한계를 극복하고 “빠르게 생성 + 깔끔한 디테일 확보”라는 두 마리 토끼를

잡을 수 있는 실용적인 후처리 도구입니다.

이미지를 그냥 확대하는 것이 아닌 새로 그리는 작업이라고 보시면 됩니다. 어떤 업스케일러를 썼냐에 따라 차이가 많이 납니다.

각각 업스케일 모델들은. pth 파일을 받으시고 사용해 보시면 좋을 것 같네요.

 

ai의 이미지는 시드에 따라 틀린 이미지를 생성합니다. 프롬프트가 같더라도 각도나 모양들이 배경들이 조금씩 틀려집니다.

이를 해결하기 위해선 시드를 고정합니다. ramdomize(무작위 시드)를 설정해 좋은 이미지가 나오면 fixed로 고정을 해주고

업스케일을 켜시고 올려주시면 됩니다.

 

 

보통 vae디코더를 노드에 마지막 단계로 업스케일 노드를 넣는데 위처럼 업스케일 모델 로드(로더)랑 모델을 사용한 이미지 확대 노드가 있어야 합니다. 모델을 사용한 이미지 확대 노드는 업스케일 모델 로드랑 그리고 vae디코더랑 연결하시고 이미지는 업로드된 이미지랑 연결하시면 됩니다.
ComfyUI에서는 WAS나 KJNodes 같은 노드를 활용해(매니저를 통해 쉽게 받을 수 있습니다.)

.pth 모델을 불러오고, 간단히 연결하여 효과적으로 사용할 수 있습니다.

아래의 사이트에서 업스케일 모델들을 비교 샷을 통해 받으실 수 있습니다.

모델 위치는 ComfyUI\models\upscale_models 이곳에 넣어줍니다.

 

이미지를 그냥 확대하는 것이 아닌 새로 그리는 작업이라고 보시면 됩니다. 어떤 업스케일러를 썼냐에 따라 차이가 많이 납니다.

각각 업스케일 모델들은 .pth 파일을 받으시고 사용해 보시면 좋을 것 같네요.

https://openmodeldb.info/

OpenModelDB

 

https://memorywalker.tistory.com/13

Cumfyui를 이용한 Flux 이미지 생성과 모델 설치

오늘은 간단하게 업스케일 모델받는 곳과 사용 방법을 적어 보았습니다.

모델들을 각각 비교해 가시면서 써보시면 좋을 것 같네요.

실사, 애니 등 모델들이 다양하게 있습니다.