MV-Adapter | 고해상도 다중 뷰 생성기
ComfyUI MV-Adapter는 단일 입력으로부터 Stable Diffusion XL을 사용하여 자동으로 일관된 다중 뷰 이미지를 생성하며, 이미지나 텍스트 프롬프트에서 768px의 전문적인 해상도를 제공합니다. 고급 MV-Adapter 기술은 애니메이션 스타일 생성은 Animagine XL, 사실적인 렌더링은 DreamShaper를 통해 뷰 일관성을 보장하며, LoRA 및 ControlNet을 통한 추가 커스터마이징을 지원합니다.ComfyUI MV-Adapter 워크플로우
ComfyUI MV-Adapter 예제



ComfyUI MV-Adapter 설명
1. ComfyUI MV-Adapter 워크플로우란 무엇인가요?
Multi-View Adapter (MV-Adapter) 워크플로우는 기존 AI 이미지 생성기에 다중 뷰 기능을 추가하는 특수 도구입니다. 이는 Stable Diffusion XL (SDXL)과 같은 모델이 다중 각도에서 이미지를 이해하고 생성할 수 있도록 플러그 앤 플레이 방식으로 작동합니다. MV-Adapter를 사용하면 다중 뷰 이미지 생성이 원활하고 효율적입니다.
2. ComfyUI MV-Adapter의 이점:
- 최대 768px 해상도의 고품질 이미지 생성
- 단일 이미지나 텍스트에서 일관된 다중 뷰 출력 생성
- 생성된 모든 각도에서 예술적 스타일 유지
- 인기 모델(SDXL, DreamShaper, Animagine XL)과 호환
- 정밀한 제어를 위한 ControlNet 지원
- 스타일링을 강화하는 LoRA 모델과 호환
- 더 빠른 결과를 위한 선택적 SD2.1 지원
3. ComfyUI MV-Adapter 워크플로우 사용법
3.1 MV-Adapter를 사용한 생성 방법
텍스트 및 이미지 결합 생성 (권장)
- 입력: 참조 이미지와 텍스트 설명 모두
- 최적: 특정 스타일 요구에 대한 균형 잡힌 결과
- 특징:
- 참조 제약과 의미적 안내 결합
- 최종 출력에 대한 더 나은 제어
- 텍스트 지침을 따르면서 참조 스타일 유지
- 예시 MV-Adapter 워크플로우:
- 입력 준비:
- Load Image 노드에 참조 이미지 추가
- Text Encode 노드에 설명 텍스트 작성 (예: "참조 이미지 스타일의 우주 고양이")
- 기본 설정으로 워크플로우 실행 (Queue Prompt)
- 추가 세부 조정 (선택 사항):
- MVAdapter Generator 노드에서
shift_scale
을 조정하여 넓거나 좁은 각도 범위 설정 - KSampler 노드에서
cfg
(7–8)를 수정하여 텍스트와 이미지 영향 균형 조절
- MVAdapter Generator 노드에서
- 입력 준비:
MV-Adapter의 대안 방법:
텍스트 전용 생성
- 입력: Text Encode 노드를 통한 텍스트 프롬프트만
- 최적: 창의적 자유와 새로운 주제 생성
- 특징:
- 주제 생성의 최대 유연성
- 프롬프트 엔지니어링에 따라 출력 품질 결정
- 뷰 간 스타일 일관성이 적을 수 있음
- 좋은 결과를 위한 상세한 프롬프트 필요
이미지 전용 생성
- 입력: Load Image 노드를 통한 단일 참조 이미지
- 최적: 스타일 보존 및 질감 일관성
- 특징:
- 참조 이미지 스타일의 강한 보존
- 높은 질감 및 시각적 일관성
- 의미적 세부 사항에 대한 제한된 제어
- 다중 뷰 시나리오에서 추상적 결과 생성 가능성
3.2 MV-Adapter의 매개변수 참조
- MVAdapter Generator 노드:
- num_views: 6 (기본값) - 생성된 각도의 수를 제어
- shift_mode: interpolated - 뷰 전환 방법 제어
- shift_scale: 8 (기본값) - 뷰 간 각도 범위 제어


- KSampler 노드:
- cfg: 7.0-8.0 권장 - 입력 영향 균형
- steps: 세부 사항을 위한 40-50 (기본값은 MV-Adapter에 최적화)
- seed: 일관된 결과를 위한 동일한 값 유지

- LoRA 설정 (선택 사항):
- 3D LoRA: 구조적 일관성을 위해 먼저 적용
- 스타일 LoRA: 3D 효과 후 추가, 0.5 강도로 시작

3.3. MV-Adapter를 통한 고급 최적화
성능 향상을 원하는 사용자:
- VAE Decode 노드 옵션:
- enable_vae_slicing: VRAM 사용량 감소
- upcast_fp32: 처리 속도에 영향
추가 정보
MV-Adapter 워크플로우 및 업데이트에 대한 자세한 내용은 를 방문하세요.