Qwen Image 2.1 인물 사진은 썸네일에서 그럴듯해도 확대하면 볼의 미세한 격자, 거친 그림자, 과하게 선명한 벽지 같은 옷감이 드러날 수 있습니다. 강한 정리는 반대 문제를 만듭니다. 격자는 사라지지만 캐릭터의 주근깨, 표정 주름, 재킷의 직조도 함께 없어집니다.
원본을 100%로 열어 결함이 처음 생긴 단계를 찾고, 바꿔야 할 최소 영역만 보정하세요. 압축이나 샤프닝 손상에는 일반 보정, 국소적인 생성 결함에는 마스크 편집, 추론이나 디코딩에서 생기는 격자에는 호환되는 로컬 워크플로 수정을 사용하세요. 추가 샤프닝, 추가 스텝, 보정 LoRA는 서로 다른 도구이며 어느 것도 보편적인 ‘Qwen 아티팩트 제거’ 스위치는 아닙니다.
이미 정해진 가상 성인 캐릭터에는 모든 표면을 완벽하게 매끄럽게 만드는 것보다 얼굴 보존이 중요합니다. 절제된 패션 인물 사진으로 무엇을 바꾸고 지키며 언제 멈출지 설명합니다. 편집 지시는 시작점 제안이며 새 벤치마크의 전후 결과가 아닙니다.
| 보이는 문제 | 시작할 조치 | 먼저 피할 것 |
|---|---|---|
| 크기 조정된 미리보기에만 격자가 보임 | 다운로드한 원본과 실제 내보내기 크기 확인 | 좋은 원본 재생성 |
| 입력부터 블록이나 후광이 있음 | 가장 좋은 원본으로 돌아가거나 일반 노이즈·JPEG 보정 | 모델에 질감을 더 만들도록 요청 |
| 원본 출력의 피부·옷감·배경에 반복 선이 있음 | 로컬 구현과 디코더 확인, 호스팅 결과라면 부분 보정 | 모든 격자의 원인이 같다고 가정 |
| 볼 한쪽이나 재킷 패널이 거침 | 해당 영역을 마스킹하고 원할 표면 설명 | 캐릭터 전체 다시 그리기 |
| 정리 뒤 깨끗하지만 밀랍 같은 피부 | 이전 버전 복원 후 보정 축소 | 더 강한 샤프닝 |
| 아직 승인하지 않은 새 이미지 전체에 노이즈가 있음 | 질감 지시 단순화 또는 네이티브 2.1 보정 LoRA 검토 | 아직 원하는 이미지도 아닌데 많은 편집 비용 사용 |
질감 구분 예시: 비슷하게 보이는 문제도 다른 보정이 필요할 수 있습니다.
문제가 처음 들어 있는 버전을 찾으세요
입력 이미지, 손대지 않은 Qwen 출력, 크기 조정 또는 샤프닝을 마친 최종 내보내기 파일을 나란히 두세요. ‘Qwen이 거친가?’보다 더 유용한 질문에 답합니다. 어느 단계에서 보이는 결함이 생겼을까요?
버건디 새틴 블라우스와 차콜 재킷을 입은 가상 성인 캐릭터에는 여러 표면이 있습니다. 볼에는 절제된 불규칙 질감이, 새틴에는 주름을 따르는 넓은 하이라이트가 있어야 합니다. 재킷에는 반복 직조가 있을 수 있지만 그 옷에 속해야 합니다. 인물 뒤 페인트 벽에 똑같은 무늬가 생겨서는 안 됩니다.
입력 얼굴에 이미 망 같은 패턴이 있으면 편집이 그것을 유지하거나 재해석할 수 있습니다. 원본 출력은 깨끗한데 웹 내보내기만 거칠면 생성 프롬프트를 바꾸는 것은 잘못된 단계를 고치는 일입니다. 관계없는 여러 소재에 원본 출력부터 격자가 있다면 추론이나 디코딩 경로가 더 유용한 단서입니다.
반복 격자인가요, 실제 직조인가요?
반복 무늬가 모두 결함은 아닙니다. 니트, 체크, 골지 원단은 원래 반복합니다. 무늬가 어디까지 이어지는지 보세요. 옷감 질감은 대체로 주름에서 방향이 바뀌고 칼라나 소매 끝에서 멈춥니다. 의심스러운 격자는 이미지 방향에 정렬된 채 볼, 재킷, 평평한 배경까지 이어질 수 있습니다.
같은 픽셀 크기의 볼 크롭과 옆 의상 크롭을 사용하고 둘 다 샤프닝하지 마세요. 간격과 방향이 비슷하다면 문제를 ‘나쁜 피부’보다 주기적 패턴으로 설명하세요. 피부만 고치면 나머지 프레임에 같은 문제가 남습니다.
작은 체커보드와 더 큰 교차선·줄무늬도 구분하세요. 축소하면 비슷해도 처리 방법은 다를 수 있습니다. 2픽셀 패턴 억제 도구가 8픽셀 격자에도 적합한 것은 아닙니다. 확인 없이 적용하면 실제 결함은 남고 재킷만 부드러워질 수 있습니다.
노이즈인가요, 새로 만든 디테일인가요, 과한 샤프닝인가요?
짙은 머리카락의 무작위 색 점과 이마의 규칙적 격자는 다릅니다. 턱의 밝은 테두리와 과하게 큰 모공 같은 점도 다른 문제입니다. ‘거칠다’는 불만은 유용하지만 보정 지시로는 불완전합니다.
머리와 배경 경계를 보세요. 밝은 외곽선과 반대쪽 어두운 선은 과한 경계 대비를 시사합니다. 벽의 매끄러운 그림자에 색 점이 있으면 색 노이즈 문제일 수 있습니다. 블라우스 하이라이트가 의미 없는 작은 자국으로 쪼개졌다면 하나의 노이즈 슬라이더로 없앨 결함보다 생성된 표면 디테일일 수 있습니다.
Adobe의 노이즈·JPEG 보정 문서는 밝기 노이즈, 색 노이즈, 압축 아티팩트를 구분하고 노이즈 감소와 디테일 보존의 절충을 설명합니다. 생성 원본에도 유용한 구분입니다. 세 가지를 강한 블러 하나로 처리하면 질감 있는 인물 사진이 플라스틱처럼 됩니다.
이미지에 손대기 전에 표시 배율을 확인하세요
편집기의 100% 보기로 원본 픽셀을 확인한 다음 예정한 표시 크기도 보세요. 브라우저의 맞춤 미리보기는 리샘플링됩니다. 미세한 반복 질감은 표시 크기에 따라 달라 보이므로 특정 미리보기에서만 나타난 패턴으로 저장 이미지를 진단할 수는 없습니다.
실제 갤러리 너비로 한 번 내보내고 그 파일을 따로 여세요. 원본 옷감은 깨끗한데 작은 파일에서 물결이 생기면 리사이즈나 출력 샤프닝을 조정합니다. 원본부터 무늬가 있다면 리사이즈가 문제를 제거하지 않고 가릴 수도 있습니다. 둘 다 유용한 관찰이지만 필요한 작업은 다릅니다.
크게 확대한 크롭은 진단 도구이지 최종 품질 목표가 아닙니다. 400%에서 복잡해 보인다는 이유만으로 캐릭터의 미묘한 질감을 지우지 마세요. 반대로 독자가 원본 인물 사진을 열 수 있다면 작은 썸네일이 격자를 가린다는 이유로 받아들이지도 마세요.
Qwen 2.1에는 문서화된 아티팩트 경로가 여러 개 있습니다
격자 불만에는 구체적인 근거가 있지만 하나의 보편적 설명을 뒷받침하지는 않습니다.
stable-diffusion.cpp 이슈 #2041에서 보고자는 기본 2K 크기에 4픽셀 성분이 있는 8픽셀 격자를 기록했고, 1024 정사각형 출력은 대부분 깨끗했습니다. 여러 백엔드와 양자화에서 나타났고 VAE 타일링 없이 디코딩해도 사라지지 않았습니다. 일부 비교는 시험하지 않았다고 명시했습니다.
중요한 후속 조치는 이 이슈를 닫은 풀 리퀘스트 #2048입니다. 해상도에 따른 flow 설정을 공식 기본값에 맞추고 마지막 노이즈 제거 시그마를 조정했습니다. 로컬 빌드가 이 수정 이전이라면 모든 출력에 블러를 넣기보다 구현 업데이트가 더 직접적인 첫 조치입니다. 해당 구현과 보고 조건의 수정이지 모든 남은 Qwen 격자가 사라졌다는 증명은 아닙니다.
별도로 Qwen 모델 페이지 토론은 디퓨전 생성 없이 이미지를 VAE에 통과시켜 재현한 패턴을 설명합니다. 그 재현에서는 디코딩 관련 문제를 가리킵니다. 질감 보정 VAE 제작자도 토론에 참여하면서 당시 얼굴은 충분히 시험하지 않았다고 밝혔습니다.
두 관찰은 함께 성립할 수 있습니다. 한 로컬 경로에는 샘플링 스케줄 문제가 있고 다른 재현은 VAE 질감 문제를 드러낼 수 있습니다. 어느 쪽도 내보낸 JPEG를 썸네일로만 진단할 근거는 아닙니다. 확인되지 않은 학습 손실 설명을 모든 아티팩트 원인으로 확정할 근거도 없습니다.
실용적인 결과는 간단합니다. 로컬 워크플로를 제어한다면 바꾸는 구성 요소를 식별하세요. 호스팅 편집기를 쓰면 원본, 영향받은 영역, 제공되는 편집 제어에 집중하세요. ‘더 좋은 VAE를 사용하라’는 프롬프트로 디코더가 교체되지는 않습니다.
표면을 고치기 전에 캐릭터를 보호하세요
승인된 Mara의 인물 사진을 생각해 보세요. 가상의 34세 캐릭터로 짧고 짙은 곱슬머리, 따뜻한 갈색 피부, 왼쪽 볼의 작은 점, 편안한 비대칭 미소, 차콜 재킷과 버건디 새틴 블라우스가 특징입니다. 가까운 볼에 미세한 불필요 패턴이 있고 재킷 패널 하나가 거칩니다. 얼굴, 포즈, 조명은 이미 시리즈에 맞습니다.
보정 목표는 ‘Mara를 더 아름답게’가 아니라 ‘선택한 인물 사진을 유지하면서 두 표면 결함을 줄이기’입니다. 아름다움에 관한 말은 더 대칭적인 이목구비, 매끄러운 피부, 어려 보이는 얼굴, 광택 있는 마무리라는 다른 작업을 초대합니다. 매력적이어도 반복 등장 캐릭터에는 틀린 변경일 수 있습니다.
대안 보정마다 원본을 입력으로 쓰세요. 실패한 정리 결과를 두 번째 정리에 넣고 다시 세 번째에 넣지 마세요. 첫 편집이 볼의 점이나 미소를 바꾸면 다음 편집은 바뀐 얼굴을 물려받습니다. 원본으로 돌아가면 비교가 승인한 캐릭터에 연결됩니다.
눈에 보이는 특징을 적은 유지 목록을 쓰세요
유용한 보존 문장은 중요한 소수의 디테일을 명시합니다.
원본의 같은 가상 성인 여성을 유지한다. 나이, 얼굴 비율, 짧고 짙은 곱슬머리, 따뜻한 갈색 피부, 왼쪽 볼의 작은 점, 편안한 비대칭 미소를 유지한다. 포즈, 크롭, 재킷 봉제선, 블라우스 네크라인, 창문 빛의 방향을 보존한다.
‘같은 정체성, 최대 일관성’보다 실행하기 좋습니다. 어떤 작은 특징이 살아남아야 하는지 알려 줍니다. 얼굴 보존을 요청하면서 새로운 눈 형태나 더 예쁜 코를 묘사하지 마세요. 그것은 재설계 지시입니다.
성인 대상 캐릭터 세트에서는 표정, 의상, 조명에 의도한 분위기를 남기세요. 정리가 의상을 바꾸거나 다른 부분을 가리고, 손을 옮기거나 격식 있는 증명사진으로 바꿔서는 안 됩니다. 요청이 질감뿐이어도 기존 의상이 중요하면 언급하세요.
변경 요청에서 피부와 옷감을 분리하세요
‘매끄럽고 세밀한 피부와 옷감’을 요청하지 마세요. 새틴, 울, 피부를 같은 방식으로 처리해서는 안 됩니다. 표면과 그에 맞는 변화를 명시하세요.
볼에는 기존 빛을 따르는 절제된 불규칙 피부 질감이 적합합니다. 새틴은 연속된 하이라이트와 큰 주름을, 울은 미세 직조와 봉제선 경계를 지켜야 합니다. 이미지 전체를 균일하게 정리하면 바로 이런 차이가 사라질 수 있습니다.
국소적이 아니라 넓게 분포한 결함일 때만 다음 전체 프레임 지시를 시도하세요.
같은 가상 성인 여성, 표정, 포즈, 의상, 구도를 유지한다. 볼과 재킷의 평평한 부분에 보이는 방해되는 미세 반복 패턴을 줄인다. 자연스러운 불규칙 피부 질감, 기존 볼의 점, 재킷의 미세 직조와 봉제선 경계, 새틴 블라우스의 넓고 연속적인 하이라이트를 보존한다. 원래 색과 조명을 유지한다. 필름 그레인을 추가하거나 모든 경계를 선명하게 만들거나 피부를 균일하게 매끈하게 하거나 얼굴을 재설계하지 않는다.
편집 제안이지 패턴 제거 보장 명령은 아닙니다. 출력이 미소를 바꾸거나 새 주근깨를 만들면 해당 버전을 제외하고 작은 마스크 영역으로 옮기세요. 화면이 깨끗해져도 사람이 달라졌다면 성공한 캐릭터 보정이 아닙니다.
보존 예시: 알아볼 수 있는 특징은 표면 질감과 분리해서 지키세요.
표준 편집기로 볼이나 의상 패널을 고치세요
Qwen Image 2.1 이미지 편집은 원본 이미지와 글로 쓴 지시를 받습니다. 국소 문제에는 표준 편집 작업에서 별도의 흑백 마스크도 받습니다. 흰색은 다시 그릴 곳, 검은색은 보존할 곳입니다.
마스크 경로에는 원본 이미지 한 장, 불투명 배경, PNG 출력, 1k 또는 2k 해상도를 사용하세요. 마스크는 원본과 같은 종횡비여야 하며 크기가 다르면 맞춰 확대·축소됩니다. 마스크 편집은 원본 형태를 유지하므로 종횡비 선택기 변경으로 이 보정을 다시 프레이밍할 수는 없습니다. 마스크는 1.5k에서 사용할 수 없고 투명 배경 모드와 결합할 수도 없습니다.
마스크 정렬이 틀리면 보정이 눈, 봉제선, 얼굴 경계로 옮겨 갈 수 있어 중요합니다. 세로 인물 이미지에 정사각형 마스크를 그리기보다 원본과 맞는 캔버스에서 저장하세요.
볼 보정에 얼굴 전체를 포함하지 마세요
Mara의 볼에서는 보이는 결함 위에 작은 흰 영역을 칠하세요. 눈, 입, 헤어라인, 턱 경계가 고칠 대상이 아니라면 검게 남겨 두세요. 정체성 표식을 건드리지 않고 처리할 수 있으면 점도 다시 그릴 영역 밖에 둡니다. 마스크 가장자리의 작은 부드러운 전환은 보정이 주변과 이어지도록 돕습니다.
개별 픽셀에 작은 흰 점 수백 개를 흩뿌리지 마세요. 모델에는 해석할 일관된 표면이 필요하며 점투성이 마스크는 영역을 설명하기 어렵게 합니다. 반대로 볼 일부를 고치려고 머리 전체를 하얗게 만들지도 마세요. 캐릭터의 훨씬 많은 부분을 재구성하게 됩니다.
다음 지시를 사용하세요.
가까운 볼의 흰색 마스크 영역에서 방해되는 반복 패턴을 절제된 불규칙 사진 피부 질감으로 바꾼다. 주변의 따뜻한 갈색 피부와 기존의 부드러운 창문 빛에 맞춘다. 같은 나이와 얼굴 구조를 유지한다. 매끈한 조각, 날카로운 경계, 추가 주근깨 없이 마스크 밖 피부로 이어지는 전환을 보존한다. 마스크 밖 모든 부분은 원본과 같아야 한다.
마스크는 요청한 국소 범위를 정합니다. 반환 얼굴은 그래도 원본과 비교하세요. 유용한 편집 제어가 정체성에 민감한 결과 검토를 대신하지는 않습니다. 전환이 매끈한 섬처럼 보이면 표면 정리를 요구하는 강도를 줄이고 주변 피부를 조금 더 포함하세요. 눈이나 입술이 움직이면 먼저 마스크에 실수로 포함됐는지 확인합니다.
새틴과 울은 다르게 보정하세요
손상된 새틴 블라우스는 주름 연결이 보일 만큼 주변 원단과 함께 패널을 선택하세요. 가능하면 네크라인, 단추, 옷 경계를 지킵니다. 원래 광택을 기준으로 쓰세요. 새틴이 균일한 무광처럼 보일 필요는 없습니다.
버건디 새틴 블라우스의 마스크 부분만 고친다. 기존 주름 형태, 원단 색, 넓고 흐르는 하이라이트를 유지하면서 미세 교차선 패턴을 제거한다. 각 주름이 보정 영역에서 자연스럽게 이어지도록 한다. 네크라인과 마스크 밖 봉제선은 그대로 유지한다. 새틴을 거친 직조로 바꾸거나 자수를 추가하거나 조명을 평평하게 만들지 않는다.
재킷에는 다른 표면 설명을 사용하세요.
마스크한 차콜 재킷 패널만 고친다. 거친 인공 패턴을 줄이고 패널 방향을 따르는 은은하고 미세한 울 직조를 남긴다. 라펠 형태, 바느질, 봉제선 위치, 원래 그림자를 보존한다. 원단을 가죽으로 바꾸거나 봉제선을 흐리거나 새 체크 패턴을 만들지 않는다.
소재별로 다른 대안 보정입니다. 두 옷을 함께 입었다는 이유만으로 넓은 마스크 하나에 결합하지 마세요. 새틴의 넓은 반사와 재킷의 미세 질감에는 다른 지시가 필요합니다.
마스크가 보정을 더 나쁘게 만드는 경우
불필요한 격자가 거의 모든 표면을 덮으면 마스크는 잘 맞지 않습니다. 프레임 전체를 흰색으로 칠하면 부분 편집의 이점 대부분이 사라집니다. 일반 패턴 제거 작업이나 로컬 디코더 수정이 더 적합할 수 있습니다.
마스크는 경계 문제도 드러낼 수 있습니다. 보정 패치가 주름과 맞지 않으면 옷 전체가 아니라 일관된 주름 구간이 들어가도록 넓히세요. 보정한 칼라가 다른 디자인이 되면 마스크를 패널 안쪽으로 좁히고 칼라 보존을 명시하세요.
보정 영역 밖의 픽셀이 정확히 같아야 한다면 일반 편집기에서 승인 보정본을 원본 위 별도 레이어에 놓고 필요한 영역만 드러낼 수 있습니다. 패치가 여전히 정렬될 때 가장 잘 작동합니다. 얼굴이 이동하거나 옷의 기하가 바뀌면 합성에서 이중 경계가 생길 수 있습니다. 큰 페더로 숨기기보다 더 잘 정렬된 보정본을 쓰세요.
마스크와 인페인팅 가이드는 준비를 자세히 다룹니다. 여기서 결정할 질문은 새 얼굴이나 새 옷을 유도하지 않고 결함을 분리할 수 있느냐입니다.
마스크 예시: 캐릭터 전체를 다시 그리지 말고 피부와 옷감의 일관된 영역을 따로 고르세요.
캐릭터의 피부까지 지우지 않고 노이즈를 줄이세요
보정 후에는 격자가 약해졌는지만 보지 말고 무엇이 대신 들어왔는지 물으세요. 특징 없는 볼이 한 의미에서는 깨끗해도 선명한 눈, 각각의 곱슬머리, 질감 있는 재킷과 어울리지 않을 수 있습니다.
세 종류의 디테일을 따로 보세요. 얼굴 구조는 눈, 코, 입, 턱의 형태입니다. 정체성 표식은 선택한 주근깨, 점, 흉터입니다. 표면 질감은 작은 색조 변화와 미세 불규칙 디테일입니다. 첫 범주를 지켜도 두 번째를 지우면 반복 캐릭터가 깨질 수 있습니다. 새 표면 전체가 그럴듯해도 겉보기 나이가 바뀔 수 있습니다.
약한 결함 아래 유용한 질감이 남았다면 복제 레이어에서 일반적인 선택 보정부터 시작하세요. 편집기가 지원하면 색 점과 밝기 변화를 따로 줄입니다. 알아볼 표식에는 약하게, 중요한 디테일 없는 평평한 배경에는 더 강하게 적용하세요. 어디에나 같은 강도를 쓸 필요는 없습니다.
원본이 이미 밀랍 같았다면 격자를 제거해도 없던 실제 질감이 드러나지는 않습니다. 생성 편집은 더 믿을 만한 표면을 제안할 수 있지만 디테일을 새로 만듭니다. 눈에 띄는 모공 지도보다 절제된 변화를 요청하세요. 문제가 반복 패턴이 아니라 피부 질감 부족이면 사실적인 피부 가이드가 다음 단계로 더 유용합니다.
정리가 실패하면 원본으로 돌아가 요청을 좁히세요.
보이는 반복 패턴만 줄인다. 원래 피부 질감 수준과 기존 표정 주름을 유지한다. 볼의 점과 피부색을 보존한다. 미용용 매끈함을 적용하거나 겉보기 나이를 바꾸거나 모든 모공 대비를 높이지 않는다.
작고 고립된 손상에는 일반 힐링이나 복제가 모델 편집보다 원본을 더 보존할 수 있습니다. 조명이 비슷한 주변 질감을 선택하고 별도 레이어에서 작업하며 눈에 띄는 반복 무늬를 찍지 마세요. 평평한 옷 패널이나 벽에 특히 유용합니다. 손상된 눈의 재구성에는 덜 적합합니다. 질감 복제로 누락 구조를 해결할 수 없기 때문입니다.
잃은 디테일을 보상하려고 마지막에 전체를 샤프닝하지 마세요. Adobe의 샤프닝 안내는 경계 대비를 높이지만 없는 디테일을 복구하지 못한다고 설명합니다. Smart Sharpen 안내는 100%에서 효과를 판단하도록 권합니다. 턱의 밝은 테두리는 복구된 피부가 아니라 추가 대비입니다.
Fix v2.0과 Opinionated: 바꿔도 되는 범위로 고르세요
커뮤니티 e-n-v-y 보정 어댑터는 거칠고 어수선한 생성을 다루지만 버전 숫자만 다른 동일 파일로 보아서는 안 됩니다.
제작자의 출시 토론은 Qwen Image 2.1 Fix v2.0을 구도 변경이 적은 노이즈·어수선한 디테일 보정으로 설명합니다. Fix Opinionated v1.0은 더 강한 미적 방향을 취하고 구도를 바꿀 수 있습니다. 제작자의 품질 선호는 개인 평가이지 독립적인 순위가 아닙니다.
| 어댑터 | 적합한 시작 상황 | 반복 캐릭터의 주된 우려 |
|---|---|---|
| e-n-v-y Fix v2.0 | 배치가 이미 맞고 더 깨끗한 생성을 검토하고 싶을 때 | 적은 구도 변경은 의도이며 동일 특징의 보장은 아님 |
| e-n-v-y Opinionated v1.0 | 전체 외형을 고르는 중이고 다른 배치를 받아들일 수 있을 때 | 선호하는 마무리에 포즈, 크롭, 시각 강조 변경이 따라올 수 있음 |
Mara의 승인 인물 사진에는 구도 보존 의도 때문에 Fix v2.0을 먼저 검토하는 편이 더 관련 있습니다. 얼굴과 프레이밍을 아직 승인하지 않은 새 캠페인 컨셉에는 Opinionated를 탐색할 수 있습니다. 제작자가 밝힌 설계에 따른 선택이지 두 파일이 여기서 정체성 보존 시험을 통과했다는 주장은 아닙니다.
보정 LoRA는 생성에 영향을 줍니다. 완성 이미지에서 격자만 빼고 다른 모든 픽셀을 수학적으로 유지하는 일반 필터는 아닙니다. 더 깨끗한 생성 이미지의 눈꺼풀, 주름, 하이라이트는 달라질 수 있습니다. 그래서 승인 인물 사진의 국소 결함은 대체로 마스크 편집부터 시도할 일입니다.
SpicyAPI에서 사용자 지정 가중치는 별도의 Qwen Image 2.1 LoRA 편집 작업을 사용합니다. 직접 가중치 URL과 0~4 강도를 가진 LoRA 항목을 최대 세 개 받습니다. 표준 편집기의 별도 mask_url은 이 LoRA 작업에 없습니다. 보정 어댑터를 불러온다고 사용자 지정 VAE·샘플러가 있는 전체 ComfyUI 워크플로가 재현되지는 않습니다.
이 가이드에서는 해당 보정 파일을 호스팅 작업에서 처음부터 끝까지 검증하지 않았습니다. 네이티브 Qwen Image 2.1 가중치와 제작자의 실제 파일 지시를 쓰세요. 파일명에 ‘Qwen’이 있다는 이유만으로 이전 Qwen 편집 어댑터로 대체하지 마세요. Qwen 2.1 LoRA 가이드는 아키텍처 차이와 호스팅 제어를 설명합니다.
이미 캐릭터 LoRA를 쓴다면 보정 어댑터를 살피는 동안 선택한 강도를 그대로 두세요. 그렇지 않으면 얼굴 변화가 보정 추가가 아니라 정체성 어댑터 약화에서 왔을 수 있습니다. 첫 시도에서는 관계없는 스타일 가중치를 제거하세요. 슬롯 세 개는 수용 한도이지 모두 채우라는 추천이 아닙니다.
로컬 VAE 보정, DeGrid, 스텝은 다른 문제를 해결합니다
로컬 사용자는 Qwen이 이미지를 만드는 방식을 더 많이 제어합니다. 그 변경이 결함과 맞을 때만 유용합니다.
질감 보정 VAE는 재구성을 바꿉니다
madebyollin 질감 보정 VAE는 Qwen Image 2.1 VAE의 비공식 미세 조정입니다. 제작자는 같은 생성 잠재값을 사용한 비교를 제공하고 ComfyUI Load VAE 노드에서 교체 파일을 고르는 방법을 설명합니다.
보고된 측정에는 절충이 분명합니다. 지각 품질은 좋아지지만 재구성 정확도 지표는 조금 나빠집니다. 더 깨끗해 보이는 재구성은 동일한 재구성이 아닙니다. 이미 정한 볼의 점, 인쇄 의상 무늬, 알아볼 봉제선 주변에서 중요합니다. 모델 카드의 원래 학습 손실 설명은 의심이라고 명시됐으며 Qwen 학습의 확인된 결과는 아닙니다.
호환 잠재값이 저장된 로컬 워크플로에서는 다른 디코더 시도가 전체 구도 재실행보다 집중된 조치입니다. 내보낸 PNG만 있다면 원래 잠재값은 없습니다. PNG를 인코딩하고 다시 디코딩하는 것은 새 재구성 과정이지 원래 생성 상태 복구가 아닙니다.
DeGrid는 특정 반복 패턴을 겨냥합니다
ComfyUI-DeGrid는 디코딩 이미지의 2픽셀 패턴을 겨냥합니다. VAE Decode 바로 뒤, 리사이즈·샤프닝·업스케일링 앞에 두세요. 기본 auto 모드로 시작하고 skip_when_clean은 켜 둡니다. 리사이즈 뒤에 두면 검출기가 원래 격자를 알아보지 못할 수 있습니다.
removed_grid 미리보기를 4배 또는 8배로 확인하세요. 제작자 가이드의 유용한 중단 조건은 미세 격자나 점은 예상되지만 알아볼 얼굴 특징, 직조, 경계가 보이면 유용한 디테일이 제거된다는 것입니다. 수동 모드로 바꾸고 limit을 낮추세요. 상태가 격자 없음을 보고하고 원본도 깨끗하면 강제 보정 대신 우회합니다.
미리보기의 희미한 인물 실루엣은 정상일 수 있습니다. 알아볼 볼의 점이나 재킷 봉제선은 강도를 낮출 이유입니다. 보정 LoRA와 달리 디코딩 픽셀에 작동하지만 미세 질감을 부드럽게 만들 수는 있습니다. 원본을 남기고 설계 대상 패턴에만 적용하세요.
스텝을 늘려도 틀린 구성이 고쳐지지는 않습니다
공식 Qwen Image 2.1 모델 카드는 기본 텍스트 이미지·편집 예시에서 추론 40스텝을 사용합니다. 로컬 사용자의 문서화된 기준입니다. 모든 샘플러, 해상도, 가속 어댑터에 40이 가장 좋다는 뜻은 아닙니다.
최근 생성 품질 커뮤니티 토론에는 가이던스, 스텝 수, Turbo 어댑터 강도의 다른 추천들이 있습니다. 결합된 레시피이지 숫자 하나만 바꾸면 격자가 없어진다는 근거가 아닙니다. 나머지 설정을 고려하지 않고 일반 모델과 가속 워크플로를 스텝 수로만 비교해서는 안 됩니다.
최신 구현과 정확한 체크포인트용 워크플로로 시작하세요. 복사한 빠른 워크플로에서 결과가 미완성처럼 보이면 샤프닝 전에 문서화된 비가속 기준으로 돌아갑니다. 디코딩에서 격자가 생기면 디퓨전 스텝 추가는 간접적이고 쓸모없는 대응일 수 있습니다.
e-n-v-y의 DPM++ 2M Sharp 샘플러 저장소에는 실험적 RES 옵션도 있습니다. 문서는 비교 화질 벤치마크가 없다고 명시합니다. ‘Sharp’라는 이름은 피부나 옷감 보존이 더 좋다는 증거가 아니며 출시 예시도 샘플러를 다른 모든 구성 요소에서 분리하지 않습니다.
SpicyAPI의 Qwen 작업에는 사용자 지정 VAE, 샘플러, 가이던스 스케일, 추론 스텝 필드가 없습니다. 커뮤니티 안내는 적합한 로컬 구성에서 사용하세요. 호스팅 편집기에서는 원본, 프롬프트, 지원되는 마스크, 출력 티어, 작업 자체를 고릅니다. 샘플러 이름을 프롬프트에 쓴다고 그런 제어가 만들어지지는 않습니다.
유용한 이미지를 보존하는 보정에 비용을 쓰세요
얼굴을 아직 승인하지 않았고 전체가 약하면 여러 영역을 재구성하기보다 새로 시작하는 편이 합리적일 수 있습니다. 표준 Qwen Image 2.1 텍스트 이미지 생성은 1k 이미지당 $0.024, 2k $0.048입니다. 1k 구도 후보 네 개는 $0.096, 2k 네 개는 $0.192입니다. 생성 비용이며 쓸 수 있는 후보 수에 대한 주장은 아닙니다.
이미지를 선택했다면 판단이 달라집니다. 표정, 프레이밍, 의상이 가치 있으므로 저렴한 새 생성이 보정과 같지는 않습니다. 다른 이미지가 실제 부족한 정보를 주는 경우가 아니면 질감 보정에는 참조 하나를 쓰세요. 표준 한 장 참조 편집은 1k $0.036, 2k $0.048입니다. 이미지마다 완료 요청 한 번을 가정하면 열 번은 각각 $0.36, $0.48입니다. 편집 시도 열 번을 사는 것이지 채택 가능한 보정 열 개의 보장은 아닙니다.
참조 가격도 티어에 따라 다릅니다. 1k에서 참조 한·두·세 장은 $0.036, $0.048, $0.060입니다. 현재 2k에서는 그 참조 수가 모두 $0.048입니다. 단일 참조 추가 요금을 모든 해상도에 곱하지 마세요. 여기서 설명한 마스크 보정은 어차피 원본이 정확히 한 장이어야 하므로 두 번째 정체성 이미지는 해당 요청에 들어가지 않습니다.
중간 해상도 이름이 중간 가격이라고 가정하지 마세요. 표준 편집기는 1k, 1.5k, 2k를 안내하지만 마스크 편집은 1k와 2k만 됩니다. 1.5k 시작 가격 $0.072는 한 장 참조 2k $0.048보다 높습니다. 보정을 지원하는 모드를 고른 뒤 실행 전에 예상 비용을 읽으세요.
위 LoRA 편집 경로는 자체 가격이 있습니다. 한 장 참조 편집은 1k $0.042, 2k $0.150이며 열 번이면 $0.42, $1.50입니다. 더 낮은 텍스트 이미지 요금이 아니라 편집 가격입니다. 2k에서는 표준 마스크 편집이 둘 중 저렴하고 LoRA 편집기에 없는 별도 마스크 제어도 제공합니다. 파일명에 ‘Fix’가 있다는 이유보다 호환 가중치가 필요할 때 LoRA를 고르세요. 이 견적은 어느 보정 어댑터가 선택한 얼굴을 보존하는지도 증명하지 않습니다.
Mara의 첫 보정에는 볼에 표준 마스크 편집기를 쓰세요. 재킷은 별도로 결정합니다. 볼 보정이 정체성을 바꿔 실패하면 범위를 줄이거나 일반 리터칭을 쓰세요. 자동으로 점점 넓은 편집을 연속 구매하지 마세요.
예정한 크기에서 깨끗해지면 내보내세요
전달용 리사이즈 전에 원본 해상도 마스터를 남기세요. 압축 내보내기 파일을 반복 리사이즈하지 말고 마스터에서 갤러리와 썸네일을 만듭니다. 큰 파일은 향후 크롭에 유용하지만 이미 손상된 얼굴을 복구 가능하게 만들지는 않습니다.
손실 JPEG 저장을 한 번 더 피하고 싶다면 보정 단계 간에는 PNG를 쓰세요. PNG를 고른다고 픽셀의 기존 아티팩트가 없어지거나 큰 출력 티어에서 원본 결함이 사라지지는 않습니다. 컨테이너나 요청 출력 크기가 바뀔 뿐입니다.
전달 크기가 정해진 뒤 보수적으로 마지막 샤프닝을 적용하세요. 눈과 머리가 이미 선명하면 매끄러운 볼에는 넣지 마세요. 재킷의 모든 실에 밝고 어두운 외곽선이 생기면 인물 전체에 강한 노이즈 제거를 적용하기보다 샤프닝을 줄이세요.
나중에 영상 참조로 쓸 인물 사진이라면 실제 보낼 입력을 확인하세요. 썸네일은 얼굴 격자나 이중 칼라를 숨길 수 있습니다. 깨끗한 정지 이미지가 깨끗한 애니메이션을 보장하지는 않지만 손상된 이미지는 다음 모델에 잘못된 표면을 줍니다. 움직임을 요청하기 전에 얼굴과 의상 구조를 보존하세요.
유용한 중단 지점은 예정한 표시 크기에서 방해 패턴이 없고 표정, 정체성 표식, 소재 차이가 살아 있는 이미지입니다. 희미한 불규칙 피부 질감은 없앨 대상이 아닙니다. 피부와 옷감을 가로지르는 규칙적 격자는 제거 대상입니다. 둘을 구분하는 최소 보정을 고르고 ‘수정’이 캐릭터를 바꾸기 시작하면 언제든 돌아갈 원본을 남기세요.
