MiniMaxH3는 훌륭한 모델이며, 가장 강력한 기능은 제가 "identity-aware inpaint"라고 부르는 것입니다. 이 모델은 텍스트뿐만 아니라 텍스트와 참조 이미지에 의해 가이드된 디노이징(denoise)을 수행할 수 있습니다. 이 기능(그리고 latent upscale)만을 사용하여 이미지를 편집하고 4K 품질의 결과물을 얻을 수 있는 워크플로우를 만들었습니다.
급한 분들을 위해 워크플로우 링크를 첨부합니다. 사실 MiniMaxH3에서 고품질 이미지를 얻는 비결은 이미지 참조와 단일 프레임 latent 모두를 4 메가픽셀로 업스케일하는 것입니다. Fizgig-H3-Still 워크플로우가 이를 수행하지만, 실제 품질의 이미지를 원한다면 4K(8 메가픽셀)로 업스케일해야 합니다. 물론 MiniMax H3에서 한 번에 4K 이미지를 생성할 수 있지만, 이는 스타일 및 색상 변화를 초래하며 신뢰성이 떨어집니다.
훨씬 더 좋은 방법은 4 MP의 "저해상도(lowres)" 이미지를 생성한 다음 타일형 latent upscale을 수행하는 것입니다. 이것이 제가 만든 워크플로우가 하는 방식입니다. 왜 일반적인 픽셀 레벨 업스케일을 사용하지 않을까요? MiniMaxH3로 디노이징 업스케일을 할 때, 세부 사항이 참조 이미지에 의해 기반되기 때문입니다. 즉, MiniMaxH3는 피사체가 어떻게 생겼는지 알고 있으며, 일반적인 픽셀 레벨 업스케일러와 달리 참조를 존중합니다.
참조 이미지에 조건화된 인페인트(Inpaint conditioned on the reference image)는 캐릭터의 정체성을 복원합니다. 아시다시피 MiniMaxH3의 조건에는 텍스트뿐만 아니라 이미지도 포함되며, 이는 각 디노이징 단계가 이미지 참조를 기반으로 한다는 것을 의미합니다. 그리고 비디오 모델에 고유한 우수한 정체성 보존(즉, 캐릭터 일관성)을 고려하면, "참조 캐릭터의 새로운 이미지를 생성하되 그들의 정체성과 아트스타일을 보존하라"와 같은 작업에서 최고의 이미지 편집기를 얻게 될 것입니다.
존재하는 모든 이미지 편집 모델, 오픈 소스든 클로즈드 소스든 이 작업에서는 실패합니다. 오직 Wan2.2와 MiniMaxH3만이 이를 해낼 수 있는데, 이는 이들이 비디오 모델이며 캐릭터 정체성 보존에 탁월하기 때문입니다.
예시: 두 이미지, 3개의 참고 이미지를 이용한 포징 만화(Posing Comic), 객체 제거(Flux 사용만 하면 됩니다), 옷 변경, 단순 포즈, 피규어 캐릭터 전신 투시도(왼쪽에 제가 그린 그림). 그리고 워크플로우 링크가 여기 있습니다. 중요 참고 사항: 종종 이미지를 8메가픽셀로 업스케일링할 필요는 없습니다. 인물 사진(portrait shots)과 단순한 구도에는 4메가픽셀로 충분합니다. 하지만 매우 상세한 이미지가 필요하거나 와이드 샷 장면을 가지고 있다면 4K가 가치가 있습니다. 또한 MiniMaxH3는 '행동(actions)'과 그 결과에 초점을 맞춘 특정 프롬프팅 기법이 필요하다는 점을 기억하세요. 따라서 "중앙의 식물을 제거해라"가 아니라 "방 중앙의 식물이 사라진다"와 같이 작성해야 합니다. Turbo LoRA에 대해 말씀드리자면, 제가 반 다스(half a dozen)를 테스트해봤는데, lightx2v가 프롬프트 준수도가 가장 좋지만 축소할 때 지저분한 노이즈를 발생시킵니다. taomate lo라는 '스무딩(smoothing)' 효과가 있습니다. 워크플로우에서 기본 설정을 사용하는 것을 추천하지만, 이 점을 염두에 두세요. Face Fix에 관해서는, 피사체의 얼굴이 이미지의 아주 작은 부분을 차지하는 와이드 샷에서만 사용하는 것이 의미가 있습니다. 또는 최대의 신원(identity)을 보존하고 싶을 때입니다.
제출자: /u/arthan1011 [링크] [댓글]
