r/StableDiffusion분석2026. 11. 13. 04:25

H3 이미지 T2I와 R2I의 품질 비교 및 개선 방법 대표 이미지

H3 이미지 T2I와 R2I의 품질 비교 및 개선 방법

원문 발행 2026. 11. 13. 02:39원문 언어 영어AI 한국어 번역r/StableDiffusion 원문 보기

요약

H3의 i2v 기능은 초기 아티팩트 문제로 인해 품질에 대한 실망감이 있었으나, 레퍼런스 이미지(R2I)를 활용하자 품질이 크게 향상되었습니다. 이는 모델이 64개 이상의 이미지 토큰을 받으면 '편집/참조 모드'로 전환되어 고품질 출력을 유도하기 때문입니다. 따라서 아무 레퍼런스 이미지를 연결하는 것만으로도 품질 개선 효과를 볼 수 있습니다.

핵심 포인트

R2I(Reference to Image) 방식이 T2I보다 근본적으로 높은 품질을 제공합니다.
빈 검은색 이미지 같은 일반적인 레퍼런스도 고품질 모드 트리거에 사용 가능합니다.
모델은 64개 이상의 이미지 토큰을 받으면 '편집/참조 모드'로 전환됩니다.
현재는 불필요한 토큰을 쓰더라도 빈 이미지를 연결하여 품질 향상을 시도할 수 있습니다.

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저를 포함한 많은 사람들은 H3의 i2v(image to video) 품질에 처음에는 실망했습니다. 텍스트를 이미지로 변환하는 과정에서 종종 딱딱하게 보이는, 아티팩트가 가득한 이미지가 생성되었는데, 이는 점이나 여드름처럼 나타나거나, 건조하고 벗겨진 피부, 딱지 같은 얼룩 등 전반적으로 품질이 매우 낮은 이미지였습니다. 제가 테스트를 하던 중, 기존 이미지를 특정 귀걸이가 포함되도록 프롬프트에 활용해 보고 싶었습니다. 이미지 레퍼런스를 연결하자마자 아티팩트가 마법처럼 사라지는 것을 발견했습니다. 이로 인해 저는 r2i(reference to image) 방식이 어떤 이유에서든 근본적으로 더 높은 품질을 제공하는 것이 아닌지 궁금해졌습니다. 빈 검은색 이미지를 레퍼런스 자리에 넣어 테스트한 결과, 놀랍게도 모든 이미지가 훨씬 높은 품질로 나왔고, 특히 딱딱한 아티팩트들이 제거되었습니다. 심지어 여기 링크에 첨부된 것처럼 낮은 해상도의 생성물까지 종종 수정해 주지만, 의도된 해상도에서도 작동합니다.

이것을 Kijai에게 알렸고 현재의 이론은 모델이 64개 이상의 이미지 토큰(VAE 유무와 관계없이 이미지를 조건화 노드에 공급하여 트리거될 수 있음)을 받으면 모델을 편집/참조 모드(edit/reference mode)로 전환시키며, 이 모드가 훨씬 높은 품질인 것으로 보입니다. 비편집 버전에는 어떤 문제가 있는지 정확히는 모르겠지만, 한번 시도해 보세요. 아무 레퍼런스 이미지(빈 이미지든 프롬프트와 관련된 이미지든 상관없음)를 연결하고 마법처럼 품질이 향상되는 것을 지켜보세요.

Kijai는 그렇게 많은 불필요한 토큰을 보낼 필요 없이 모델을 참조 모드로 강제하는 '스위치' 기능을 추가하는 것을 고려하고 있지만, 그동안은 작은 검은색 이미지(자동으로 최소 1024로 크기가 조정됨)를 연결하는 것만으로도 기존의 스위치를 - 비록 과도한 불필요한 토큰을 사용하지만 - 트리거할 수 있습니다. 만약 H3 t2i 기능을 포기하셨다면, 이것을 한번 시도해 보세요. 제 생각에 이 기능은 모델 자체를 변화시켰습니다.

제출자: /u/ninjazombiemaster [link] [comments]