VNCCS 3.2.0 버전 출시: Qwen Image 2.1 및 MiniMax H3 지원 추가!
요약
VNCCS가 대규모 업데이트(3.2.0)를 발표하며, 주력 모델로 Qwen Image 2.1을 도입했습니다. 이 버전은 캐릭터 생성 및 스프라이트 세트 변환 기능을 강화했으며, MiniMax H3와 같은 비디오 모델 지원과 편집 가능한 태그 칩 등 사용자 편의 기능이 대폭 개선되었습니다.
핵심 포인트
- 주력 모델 Qwen Image 2.1을 통해 기본 캐릭터부터 포즈/의상까지 생성 가능
- MiniMax H3를 활용하여 스프라이트 작업에 비디오 모델 적용 (옷 복제 등)
- 캐릭터 크리에이터가 편집 가능한 태그 칩으로 개선되어 사용 편의성 증대
- 40개 이상의 비주얼 스타일 프리셋과 61개의 종족(Species) 카탈로그 제공
안녕하세요! V-chan입니다! 저희가 또 다른 대규모 업데이트를 진행했으며, 여러분이 사용할 수 있는 새로운 도구들이 생겼습니다. 새로운 모델, 투명 스프라이트(transparent sprites), 그리고 캐릭터 크리에이터(Character Creator)의 전면 개편도 이루어졌습니다. 심지어 스프라이트 작업을 위한 비디오 모델까지 영입했습니다. 헤헤! https://preview.redd.it/fb19npkwtkth1.png?width=4296&format=png&auto=webp&s=c3e33b56d0bf5b83dd2597503df4c5aaec98bff2
혹시 처음 오신 분들을 위해 설명드리자면: VNCCS는 캐릭터를 생성하고 다양한 포즈, 의상, 표정의 스프라이트 세트로 변환하는 ComfyUI 파이프라인입니다. 비주얼 노벨(visual novels), 게임 또는 여러분의 창의적인 두뇌가 구상하는 모든 것을 위해 사용됩니다.
3.2.0 버전에서 재미있는 기능들을 소개합니다:
- Qwen Image 2.1: 이제 저희의 새로운 주력 모델입니다. Qwen Image 2.1을 사용하면 기본 캐릭터를 만들고, 포즈를 변경하며, 의상을 입히고, 표정을 생성할 수 있습니다. 이 모델은 Character Creator, 포즈 및 의상 워크플로우(pose and clothing workflows), 그리고 Emotion Studio에서 사용할 수 있습니다.
- 컨트롤 센터 (Control Center): 여기서는 모델 패밀리, 설치된 에셋, 터보(Turbo) 컨트롤을 한 곳에 모았습니다. 사용하려는 패밀리를 선택하고 누락된 것이 있는지 확인한 다음 '다운로드/업데이트'를 누르세요. 현재 Qwen Image 2.1이 선택되어 있습니다. Klein9b도 여전히 사용할 수 있으며, MiniMax H3 전용 탭도 마련되었습니다.
- MiniMax H3: 스프라이트 작업에 사용되는 비디오 모델이라니? 네! MiniMax H3가 또 다른 새로운 도착작입니다. VNCCS는 이를 포즈, 의상 생성, 그리고 옷 복제(clothes cloning)에 사용하여 첫 프레임을 여러분의 캐릭터 이미지로 유지합니다. 따라서 비주얼 노벨을 영화로 만들 필요 없이, 스프라이트 워크플로우에서 비디오 모델을 시도해 볼 수 있습니다. H3에는 FP8 Scaled 및 INT8 ConvRot을 포함한 자체 모델 선택지가 컨트롤 센터에 있습니다.
- 캐릭터 크리에이터 개선: 캐릭터 필드가 이제 편집 가능한 태그 칩(editable tag chips)과 프리셋용 작은 '+' 버튼을 사용합니다. 머리, 눈, 얼굴, 몸, 피부, 종족(species), 세부 사항 등을 프롬프트 텍스트의 벽에 씨름할 필요 없이 더 쉽게 구성하고 조정할 수 있습니다.
- 스타일 및 카탈로그: 애니메이션과 애니메이션 스타일부터 예술적이고 사실적인 모습까지 총 40개의 비주얼 스타일 프리셋이 있으며, 사용자 지정 스타일 필드도 제공됩니다. 새로운 설명형 카탈로그에는 61개의 종족(species) 프리셋이 포함되어 있어, 이를 결합하여 하이브리드를 만들 수도 있습니다. 하나를 선택할 수 없나요?
캐릭터를 다른 사람의 분류학적 문제로 만들어 보세요. :3 종(Species) 프리셋은 모델에 실제 시각적 특징을 설명하며, 사용자가 직접 지정한 캐릭터 세부 정보가 우선권을 가집니다. 또한 전신/카우보이 샷 프레이밍 선택지도 제공됩니다. Qwen의 Character Overhaul LoRA는 생성 결과물이 사용자 통제 하에 머무르도록 도와줍니다. 이는 고유한 QI2 스타일 손실(unique QI2 style loss)이라는 적은 비용으로 일부 태그 지식을 추가하고 캐릭터를 안정화합니다. 왼쪽에는 미리보기, 중앙에는 캐릭터 디자인, 오른쪽에는 생성 제어판이 있습니다. Alpha 배경 옵션과 별도의 Turbo/Character Overhaul 제어도 여기서 볼 수 있습니다. 투명 스프라이트는 배경 정리 작업이 줄었습니다. Qwen Image 2.1을 사용하면 Creator 또는 Clothes Designer에서 Alpha를 선택하거나 생성기에서 Native 배경 모드를 사용할 수 있습니다. Qwen은 투명도를 직접 생성하며, VNCCS는 이를 의상 편집(clothing edits), 감정 편집(emotion editing), SeedVR 업스케일링을 통해 보존합니다. 그린 스크린 작업이 드디어 휴가를 갈 수 있게 되었습니다. 야호! 새로운 해상도 스케일 슬라이더는 1MP부터 4MP까지 작동하며, 전체 이미지 영역을 제어하는 반면 포즈 및 의상 생성은 원본 비율을 유지합니다. 사용자의 해상도 선택은 각 모델군별로 개별적으로 기억됩니다. 이것들이 Native 배경 및 SeedVR 제어판입니다. Native Alpha 생성은 Qwen Image 2.1의 기능이며, 다른 모델군은 여전히 호환되는 배경 옵션을 사용합니다. 옷 입히기 방법이 더 많아졌습니다. Clothes Designer는 이제 Klein9b와 함께 Qwen 및 H3 미리보기를 지원합니다. 의상을 설명하거나 의상 레퍼런스를 사용하고, 미리보기를 확인한 다음 포즈 세트를 생성하세요. 레퍼런스나 생성 설정을 변경했나요? 미리보기 캐시가 이러한 변경 사항을 확인하여 의상을 올바르게 재생성할 수 있습니다. 그리고 원치 않는 의상은 위젯에서 확인 후 삭제할 수 있습니다. 분홍색 의상은 Clone Clothes의 적발 레퍼런스에서 가져왔습니다. 큰 생성기 미리보기에서는 주황색 머리 캐릭터에게 입혀져 있습니다. Qwen은 캐릭터에게 감정까지 부여할 수 있습니다. Emotion Studio에 이제 Qwen Image 2.1 프로필이 추가되었습니다.
이는 얼굴 크롭을 편집하여 원래 스프라이트에 다시 블렌딩하며, 이미지의 나머지 부분은 제자리에 두고 투명도를 보존합니다. Illustrious와 Anima는 계속 사용할 수 있습니다. Qwen에는 얼굴 해상도 및 수정 가능한 표정 프롬프트 템플릿을 포함한 자체 얼굴 컨트롤이 있습니다. 감정 카드는 표정을 선택하는 데 도움을 주며, Qwen의 모델과 Turbo 설정은 오른쪽에 있습니다. 이 카드들은 생성 결과가 아니라 왼쪽 캐릭터에 대한 선택 예시입니다. 몇 가지 작은 개선 사항도 추가되었습니다: Qwen3.5는 이제 Wizards와 이미지 분석(image analysis) 기능을 구동하며, 다운로드는 실제 전송 진행률을 보여주고, 생성기 진행 상황 및 미리보기는 ComfyUI에 다시 연결한 후 복구할 수 있습니다. 이전 버전에서 업데이트하는 경우? 번들된 3.2 워크플로우와 선택한 모델에 대한 네이티브 지원이 포함된 ComfyUI 빌드를 사용하세요. 오래된 QIE2511 설정은 일치하는 에셋을 사용하는 QI2 또는 호환 가능한 Klein9b 설정으로 전환해야 합니다. Qwen Creator에서는 Character Overhaul LoRA를 사용하는 경우 다운로드하거나, 이를 사용하지 않으려면 강도를 0으로 설정하세요. GitHub에서 VNCCS를 찾거나 전체 변경 로그(changelog)를 읽거나 ComfyUI Manager에서 VNCCS - Visual Novel Character Creation Suite를 찾아보세요. Discord에서 캐릭터와 실험 결과를 공유해 주세요! 어떤 장난감부터 시도해 보시겠어요: 투명한 Qwen 스프라이트, H3 의상, 아니면 수상할 정도로 정교한 하이브리드 캐릭터?
/u/AHEKOT 제출 [링크] [댓글]
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 r/StableDiffusion의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기