브리의 게으른 캐릭터 제어 제품군(Qwen 편집 2511)

안녕하세요 여러분~

뛰어난 AnyPose를 본 후, 내 워크플로 RePose 워크플로를 Qwen Edit 2511로 업데이트하고 어떻게 비교되는지 살펴보기로 결정했습니다.

여기 제가 AnyPose와 Lazy RePose를 비교한 비교가 있습니다. 나는 Lazy RePose가 포즈 캡처에 좋은 역할을 한다고 생각합니다.

Qwen Edit 2511을 사용하도록 Lazy Character Sheet 및 Lazy RePose 워크플로를 업데이트했습니다.

게으른 캐릭터 시트 V2.1 GGUF
게으른 캐릭터 시트 V2.1 AIO
Lazy RePose V4.0 GGUF
Lazy RePose V4.0 AIO

RePose 워크플로에는 첫 번째 워크플로의 캐릭터 시트가 필요합니다.

RePose 워크플로의 핵심 loras는 재능 있는 Tori29umai가 제작했습니다. 이 블로그 포스트에서 그녀의 다른 로라뿐만 아니라 이들에 대해서도 확인할 수 있습니다. (일본어로 되어있습니다)

**GGUF 대 AIO 버전:**

* GGUF는 더 많은 유연성을 가지고 있습니다. 더 빠른 처리를 위해 Q6_K를 사용하고 최고의 품질을 위해 전체 BF16 버전을 사용합니다. 다음은 Q6_K와 BF16 버전 간의 비교입니다. 가끔 Q8_0 버전에서 오류가 발생하는데 일부 사람들은 그래도 잘 작동한다고 말합니다.

1. AIO는 하나의 모델일 뿐이므로 vae, 텍스트 인코더 또는 가속 lora 모델을 저글링할 필요가 없습니다. 또한 많은 유틸리티 loras가 포함되어 있습니다. 또한 **N**aughty **S**tuff **F**또는 **W**eirdos 버전도 있습니다. 두 버전 모두 V18을 권장합니다. AIO 모델은 기술적으로 Qwen Edit 2509와 2511을 혼합한 것입니다.

물론 모델이 클수록 속도는 느려지지만 일반적으로 품질은 높아집니다. BF16 GGUF는 현재 제가 선택하는 제품입니다. (40G이긴 하지만)

**AnyPose 대 Lazy RePose:**

* 애니포즈
* 2개의 loras로 더 빠르지만 샘플러 프로세스는 1개뿐입니다.
* 이미지의 문자 교체를 자동으로 수행합니다.
* 캐릭터의 뒷모습은 알 수 없습니다.
* 저자에 따르면 셀 음영이나 만화 캐릭터에서는 성능이 떨어집니다.
* 게으른 휴식
* 더 복잡하므로 실행하려면 캐릭터 시트가 필요합니다.
* 제어성이 높아서 휴식을 취하기 전에 포즈 추출을 잘 할 수 있습니다.
* Lora는 현실 캐릭터와 애니메이션 캐릭터 모두에 대한 훈련을 받았습니다.
* 캐릭터 시트를 통해 캐릭터 뒷면을 알 수 있습니다. 더 나은 일관성.
* 빈 배경에 재배치된 캐릭터를 생성합니다. (가끔 무작위로 배경을 환각시키는 경우도 있지만)
* 둘 다:
* 둘 다 캐릭터의 표정, 스타일, 얼굴 특징이 약간 손실됩니다.
* 둘 다 포즈 이미지의 체형을 캐릭터에 전송합니다.

**잠깐만요, Lazy Character Fusion 작업 흐름은 어디에 있나요?**

Lazy RePose 워크플로우의 두 번째 로라는 기술적으로 융합을 수행합니다. 하지만 이전 캐릭터 융합 작업 흐름은 강력하기는 하지만 너무 복잡하고 까다로워서 여전히 업데이트 방법을 찾으려고 노력 중입니다.

실제로 이미지 + 마스크를 배경 이미지에 배치하는 좋은 방법이나 노드를 추천할 수 있는 분이 계시다면 정말 감사하겠습니다!

어쨌든 마음에 든다면 시도해 보세요!

개인적으로 저는 [이 테스트와 마찬가지로] Wan 2.2 animate 또는 Wan SCAIL의 초기 프레임 생성을 위해 RePose 워크플로를 사용할 것입니다(https://x.com/SlipperyGem/status/2007092139155734938).

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***모두들 치즈 맛을 유지하세요!~***
*- 브리 웬슬리데일*

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