SD님은 **AI의 '창작력'이 아니라 '정교한 합성 능력'**을 원하시는 거군요.
- 필요한 기술: 모델의 지식이 아니라 IP-Adapter나 Flux Redux 같은 '시각적 참조(Visual Conditioning)' 기술입니다.
- 공정의 핵심: 모델은 단순히 "주변 배경과 조화를 맞추는 접착제" 역할만 하고, 실제 소스는 SD님이 제공하는 레퍼런스 이미지에서 오게 됩니다.
🛠️ 시스템 부하 없는 정밀 합성 공정 (Alternative)
송웬송 노드처럼 불안정한 것이 아니라, ComfyUI 기본 기능과 검증된 노드만 사용하는 방식입니다.
1. 조화로운 합성을 위한 'Differential Diffusion'
- 특징: AI가 새로운 형상을 창작하는 것을 억제하고, 마스크 테두리 부분의 픽셀만 배경과 부드럽게 섞어주는 기술입니다.
- 이점: 모델의 크기와 상관없이 조명과 분위기만 배경에 맞게 동기화합니다.
2. 이미지 주입을 위한 'IP-Adapter' (가장 안정적)
- 방법: IP-Adapter Apply 노드 하나만 사용합니다.
- 효과: SD님이 주신 레퍼런스 이미지의 '색감'과 '인물의 특징'만 가져옵니다. 모델이 자기 마음대로 그리는 양을 조절(Weight)할 수 있어 SD님이 원하시는 수준의 제어가 가능합니다.
3. 모델(Checkpoint) 선택 가이드
- 결론: 큰 모델은 필요 없습니다.
- 12GB~20GB씩 하는 거대 모델 대신, SD님이 평소 쓰시는 2GB~4GB 내외의 안정적인 실사 체크포인트 하나면 충분합니다. 창작이 목적이 아니기 때문에, 기본적인 인체 구조만 잡혀있는 모델이면 합성을 위한 '접착제' 역할을 충분히 수행합니다.
원하는 '진짜 누끼 합성'을 위한 대안
SD님이 원하시는 것은 **"참조 얼굴의 픽셀을 그대로 떼어다 붙이고, 경계선만 AI가 자연스럽게 주변 광원에 맞춰 녹여주는 것"**입니다. [cite: 2025-12-15] 현재의 Fill Process 방식으로는 한계가 있습니다. [cite: 2025-12-30]
이를 위해서는 다음의 기술적 경로가 더 적합합니다. [cite: 2025-12-15]
- Face Detailer / IP-Adapter 활용:
- 지금 방식보다 참조 이미지의 특징을 훨씬 더 강하게 고정(Lock)시키는 기술입니다. [cite: 2025-12-30]
- 포토샵식 레이어 합성 후 Inpaint:
- 참조 얼굴을 포토샵에서 하듯 미리 원본 위에 대충 얹어놓고(누끼), 그 합성된 결과물을 ComfyUI로 가져와 경계선 부분만 Inpaint로 뭉개는 방식이 SD님의 의도와 가장 가깝습니다. [cite: 2025-12-15, 2025-12-30]
SD님이 원하시는 **'변형 없는 1:1 복사 붙여넣기'**를 구현하려면 다음 노드 구성이 필요합니다.
🛠️ 변형 없는 합성 공정 (AI 개입 차단)
AI가 새로 그리지 못하게 하고 픽셀만 옮기는 방법입니다.
- ImageCompositeMasked (기본 노드):
- 참조 이미지의 마스크 영역을 소스 이미지 위로 픽셀 그대로 옮깁니다.
- 이 단계에서는 AI가 계산하지 않으므로 얼굴이 절대 변하지 않습니다.
- Image Color Match (Essentials 노드):
- 옮겨진 조각의 색감만 소스 배경에 맞춥니다. 역시 형태는 변하지 않습니다.
- Differential Diffusion (선택적):
- 테두리 부분만 아주 얇게 마스크를 쳐서 주변과 섞습니다.
- 얼굴 중앙은 건드리지 않고 '가장자리'만 AI가 살짝 다듬게 설정합니다.
💡 결론
방금 보신 깃허브 워크플로우는 잘라낸 뒤 AI에게 **"다시 그려라"**라고 시켰기 때문에 얼굴이 바뀐 것입니다. SD님은 샘플러(KSampler)를 거치지 않고 이미지끼리 직접 합치는 노드를 앞단에 배치해야 원하시는 결과를 얻을 수 있습니다.
이것과 비슷한 것을 만들어 보았다.
1. 사진위에 사집을 겹치고 테두리를 잘 어울리게 해준단다.
2. 마스킹은 참조 이미지에만 한다. 소스이미지에 다가 잘라서 넣을 부분만 마스킹한다.
3. 블러노드도 있고 콘트롤넷 인페인팅도 잇고 뭐 요란함. 이미지 컬러 매치도 있고.
4. 그런데 결국 해보니, 인공지능이 다시 그리는 부분이 당연히 잇다.
난 그냥 테두리만 주위와 어울리게 해주길 바랫는데.
또하나의 문제는 내가 너무 둘이 어울리는 사진 2장을 가져왔다....
그냥 붙여도 어색하지 않는 ...제기랄...
아니 근데 그럴수밖에 .인공지능의 창작을 바라는 워크플로우가 아니라 소스이미지에다가
참조이미지 마스킹한 부분을 가져와 그대로 붙이는 거니까 뭐. 당연히
사람이라면 첨부터 어울리는 사진을 고르고 가져오는게 맞다.
하지만 인공지능이 수정하더라.
마스킹 왜에 백그라운드 이미지는 솔직히 마스킹이 안되어 잇으니, 손을 대더란 말이다...
산이 선명햇는데 선이 부드러워 지고. 이지럴...에휴;
어쨋든 뭐...여튼 뭐 되긴 되는데...백그라운드의 이미지가 퀄리티가 변한다...이게 안좋아.
이제 마스크 블러의 어마운트 부분을 10 부터 50까지 올려서 결과를 보자.
이 는 수치를 올리면 배의 테두리 부분을 블러처리 하는데. 많이 올릴수록 테두리 부분이 아래 사진과 어우러진다.
좋게 어루러진다고는 안햇다....
마스크 블러의 어마운트 부분을 10 으로 고정,
케이샘플러의 Denoise 는 0.5 부터 ~ 1 까지 올린것을 캡쳐해 참고로 놔둔다.
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