MOSS Image와 akhaliq의 4단계 LoRA 및 Nvidia PiD를 활용한 초고속 고해상도 이미지 생성 (ComfyUI)

몇 달 전, NVIDIA는 기존 VAE 디코딩 파이프라인을 대체하는 혁신적인 이미지 생성 모듈인 PiD(Pixel Diffusion Decoder)를 소개했습니다. PiD는 디코딩과 업샘플링을 단일한 4단계 생성 프로세스로 통합하여, 저해상도 latent를 순식간에 놀라운 시각적 디테일을 가진 초고화질 4K 이미지로 변환할 수 있습니다. 최근 저는 MOSS Image에 이 기술을 적용해 보았는데, MOSS가 FLUX.2 VAE를 사용하기 때문에 PiD가 해당 latent들을 고해상도 디코딩을 위해 완벽하게 처리할 수 있어 별도의 설정 없이도 호환성이 매우 좋았습니다. 저는 ComfyUI 워크플로우 2가지(로컬용 및 클라우드용)와 ComfyUI를 사용하지 않는 경우를 위한 Diffusers Python 스크립트를 제공하는 심층 분석 글을 HF에 작성했습니다. 또한, 여러분이 직접 확인하실 수 있도록 클라우드 워크플로우를 사용하여 이미지 100장을 생성했습니다. 만약 이전에 PiD를 사용해 본 적이 있다면, 어떤 이미지에는 정말 좋을 것이고 다른 이미지에는 '그냥 좋은' 수준일 수도 있다는 것을 아실 겁니다. 하지만 PiD가 두드러지는 부분은 바로 렌더링 성능입니다. 모델로 이미지를 대상 해상도의 1/4로 렌더링한 다음, PiD가 이 작은 latent를 4단계에 걸쳐 너비와 높이의 4배 크기의 이미지로 직접 만들어냅니다. 별도의 VAE 디코딩이나 업스케일러가 없습니다. PiD는 작은 latent와 프롬프트의 안내를 받아 전체 크기의 이미지를 자체적으로 그립니다. 전체 상세 내용, 리뷰, 워크플로우 및 예시는 제 HF에서 확인하실 수 있습니다: https://huggingface.co/lvladikov/MOSS-PiD-SuperFast-HighRes /u/TimeTruth2490 제출 [링크] [댓글]