정정(貞貞)의 AI 레이더 · Qwen Image 2.1 · 2026-11-02 모닝 브리프
이번 호 3개 신규 버전: 강력 추천 0 · 추천 0 · 주목할 만함 2 · 단순 수록 1
편집자 주 이번 호에서는 3개의 Qwen 2.1 신규 버전을 검토했습니다. 그중 두 개의 AIKSK 워크플로우는 기본 모델 태그에 'Qwen'만 표기되어 있었으나, 이름과 사용된 모델 파일 모두 2.1이므로 수록을 확정했습니다. 1위는 CafeAVA의 범용 포즈 트랜스퍼입니다: 두 가지 멀티 이미지 편집 워크플로우로, 포즈 이미지 1장과 캐릭터 이미지 1~2장을 사용하여 캐릭터를 1인 또는 2인 포즈에 배치합니다. 프롬프트 작성 예시가 매우 상세하지만, 시각적 예시가 없어 B등급을 유지합니다. AIKSK의 제품 합성 융합 워크플로우는 40단계 고품질 경로와 20+6단계 고속 경로를 명확히 기술하여 C등급에서 B등급으로 상향 조정했습니다. 같은 저자의 Pose Studio 포즈 워크플로우는 포즈 트랜스퍼와 중복되며 포즈 LoRA 버전이 더 구식이므로 C등급을 유지합니다.
주목할 만함 (2)
【B】CafeAVA | Universal Pose Transfer for Qwen Image 2.1 · v1.0
워크플로우 · 신규 모델 · 저자 omidtj · 게시일 11-02 06:35 · 다운로드 수 33
두 가지 Qwen Image 2.1 멀티 이미지 편집 ComfyUI 워크플로우: 포즈 참조(포즈 이미지 또는 사진) 1장과 캐릭터 이미지 1~2장을 입력하여 캐릭터를 1인 또는 2인 포즈에 배치합니다.
B등급 유지: 사용법과 프롬프트 작성법은 이번 호에서 가장 완결성이 높으나, 시각적 예시가 없고 외부 포즈 LoRA 및 포즈 이미지 출처에 의존합니다.
참고 이미지
추천 이유
- 신규 모델(워크플로우이며 신규 가중치는 아님): MIUProject의 VNCCS PoseStudio V2 포즈 LoRA(강도 1.0)와 2.1의 TextEncodeQwenImage21 멀티 이미지 인코딩 노드에 의존합니다. Simple 버전은 13개 노드로 1회 생성하며, Enhanced 버전은 25개 노드로 가로세로 비율 및 픽셀 수 제어, 포즈 이미지 패딩, 선택적 업스케일링 및 샤프닝, 원본/강화 비교 기능을 추가했습니다.
- 사용법이 상세합니다: image1에는 포즈 이미지, image2에는 캐릭터 1, image3에는 캐릭터 2를 배치합니다. 프롬프트 시작 부분에 어떤 이미지가 포즈의 어떤 사람을 나타내는지 명확히 기재해야 하며, 저자는 좌우, 전후, 무릎에 앉기, 소품 포함 등의 작성 예시를 제시하고 의자, 침대 등 지지대를 프롬프트에 포함할 것을 권장합니다.
- 기본 설정은 25단계, CFG 1, Euler, simple이며 저자는 이를 출발점으로만 간주합니다. 저자는 로컬 테스트에서 2.1의 전체 정밀도 버전이 가장 깨끗한 화면을 제공하며, Turbo와 INT8 ConvRot도 생성 가능하다고 언급했습니다. 무료이며, 33회 다운로드(관심도만 반영)를 기록했습니다.
사용 방법
- cafeavaUniversalPose_v10.zip(12 KB)을 압축 해제하고 Simple 또는 Enhanced JSON을 ComfyUI로 드래그하세요. 2.1 모델, Qwen3-VL 8B 텍스트 인코더, VAE 및 VNCCS_QI2_PoseStudioV2.safetensors를 준비해야 합니다. Enhanced 버전에는 ResolutionSelector, Comfyroll 업스케일링, 4x-UltraSharpV2, Lucy Sharpen, DLSS5 강화 및 rgthree 비교기 등의 노드가 추가로 필요합니다.
- 1인 모드: 캐릭터 이미지 1장만 배치하고 프롬프트를 1인 설명으로 수정하세요. Enhanced 버전에서는 image3의 로드 노드와 해당 스케일링 노드를 우회하면 연결 검사를 통과할 수 있습니다.
- 포즈 이미지는 저자가 명시한 원본 사이트에서 개별적으로 획득해야 하며, 해당 사이트는 재게시 및 패키징을 허용하지 않습니다.
리스크 및 제한 사항
- 시각적 예시 없음(4개의 민감도 등급이 숨겨져 있음)
- 강화 경로는 후처리이며, 저자는 질감 및 신원(Identity)이 약간 변경될 수 있다고 경고합니다. 실행 여부는 로컬 노드 및 모델 파일명에 따라 달라집니다.
- 라이선스는 출처 표기를 요구하며 판매를 금지합니다. 본 항목은 실행되지 않았습니다.
- 카드의 참고 이미지는 AI 생성 개념도이며 모델의 실제 결과가 아닙니다. 저자는 공개된 일반 등급의 예시를 제공하지 않았습니다.
【B】Qwen Image 2.1 Product Composite: 40-Step Quality and Viggle Fast Lanes · v1.0
워크플로우 · 신규 모델 · 저자 AIKSK · 게시일 11-02 01:43 · 다운로드 수 11
AIKSK의 Qwen Image 2.1 제품 합성 융합 워크플로우: 이미 합성된 제품 및 배경 이미지를 입력하여 UltraSharp로 업스케일링한 후 약 4 MP로 다운스케일링하고, 2.1으로 리페인팅하여 빛과 그림자를 자연스럽게 융합합니다. 내장된 40단계 고품질 경로와 20+6단계 Viggle 고속 경로를 비교할 수 있습니다.
C등급에서 B등급으로 상향: 전자상거래 제품 융합은 명확한 수요이며, 두 경로의 구성이 명확히 기술되었습니다. 예시 부재와 저자 본인의 미검증이 감점 요인입니다.
참고 이미지
추천 이유
- 신규 모델: 기본 모델 태그에는 'Qwen'만 표기되었으나, 이름과 모델 파일(qwen_image_2.1_bf16 / int8, Qwen-Image-2.1 viggle turbo LoRA) 모두 2.1용이므로 2.1으로 수록합니다. 전자상거래 제품 이미지를 대상으로 하며, 크롭된 제품과 배경을 하나의 이미지로 융합합니다.
- 두 경로의 구성이 명확합니다: 표준 경로는 BF16 기본 모델 → C2 LoRA → 샘플링 순서입니다. 고속 경로는 INT8 기본 모델 → C2 LoRA → 샘플링 후 Viggle 6단계 LoRA 분기로 추가 샘플링을 수행하며, 두 번째 양의 조건(Positive Condition)의 FluxGuidance는 6입니다(샘플링 CFG가 아님). 비교기는 두 경로의 출력을 비교합니다.
- 무료이며, 시각적 예시 없음(1개의 민감도 등급이 숨겨져 있음). 32개 노드, 11회 다운로드(관심도만 반영).
사용 방법
- qwenImage21ProductComposite_v10.json(1148 KB)을 가져오세요. 합성된 이미지 1장을 직접 준비해야 합니다(워크플로우는 제품과 배경을 자동으로 합성하지 않음). 인코더에 연결된 프롬프트 626를 확인하세요.
- 모델: qwen_image_2.1_bf16 또는 int8_convrot, qwen3vl_8b_int8_convrot, qwen_image_2.1_vae_bf16, Qwenimag21_c2-st2000 LoRA, Viggle turbo v0.2.1 6단계 LoRA 및 4x-UltraSharpV2가 필요합니다.
리스크 및 제한 사항
- 고속 경로는 저자가 20+6로 표기했으나, 추가 샘플링 시 노이즈 및 시드 연결은 확인되지 않았습니다. 두 경로는 기본 모델, LoRA, 가이드가 모두 다르므로 단순한 단계 수 비교가 아닙니다.
- 저자는 추론 및 화질 검증을 수행하지 않았다고 명시했으며, 표지 이미지는 검증된 결과가 아닙니다. 라이선스는 상업적 이용 및 파생 작업을 금지합니다.
- 본 항목은 실행되지 않았습니다.
- 카드의 참고 이미지는 AI 생성 개념도이며 모델의 실제 결과가 아닙니다. 저자는 공개된 일반 등급의 예시를 제공하지 않았습니다.
단순 수록 (1)
- Qwen Image 2.1 Character Pose Director (VNCCS Pose Studio) · v1.0 — 워크플로우: AIKSK의 Qwen Image 2.1 캐릭터 포즈 워크플로우: VNCCS Pose Studio 편집기에서 포즈를 설정하여 image1로 사용하고, 캐릭터 외형 참조를 image2로 사용하여 해당 포즈의 캐릭터 이미지를 생성합니다.
데이터: Civitai 공개 API(기본 모델 Qwen 2.1), 수록 기간 11-01 20:31 → 11-02 10:45(베이징 시간). 추천 이유는 편집자 검수를 거쳤으며, 다운로드 수는 관심도만 반영합니다.