Flux 이미지를 더욱 빠르게 생성해 보세요!

안녕하세요 여러분, 물범쌤입니다.

 

Flux는 고품질의 이미지를 생성하는데에 주력으로 사용되고 있는 모델이죠

그런데 한가지 고질적인 문제점이 바로 속도라고 할 수 있겠습니다.

 

SDXL Lightining처럼, Flux도 Hyper모델을 통해 속도를 끌어올릴 수 있었지만

아무래도 스텝수가 제한되다 보니 복잡한 이미지를 생성할때에는

만족스럽지 못한 결과가 생성되는 경우가 많았습니다.

 

오늘은 WaveSpeed라는 기능을 통해서 Flux의 품질을 최대한 유지하면서

이미지 생성속도를 높이는 방법을 알아보도록 하겠습니다.

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먼저 추가패키지 설치가 필요합니다.

이때 주의사항이 있는데

현재 이 WaveSpeed기능은 개발단계의 패키지 이기 때문에

ComfyUI매니저 검색시 채널이 Default로 설정되어 있으면 검색되지 않습니다.

위 부분을 'dev'로 수정해 주시고,
'Wave Speed'를 검색하시면 추가 패키지를 찾으실 수 있습니다.

 

 

 

자 그럼 이 기능이 어떻게 Flux이미지를 빠르게 생성해주는지 알아볼까요?
공식사이트의 기능 설명을 첨부하겠습니다.

 

Q:쌤, 공식사이트에 있는 말이 이해하기 어려워요!
뭐라는지 전혀 모르겠는데요?!

A:  걱정하지 마세요. 차근차근 설명해 드릴게요^^

우리가 이미지를 생성하게 되면 Stable Diffusion의 이미지 제작 과정에 따라서

스텝 바이 스텝으로 이미지를 생성해 나가게 되는데요.

예를 들어서 1단계의 이미지가 생성되었고, 2단계의 이미지가 생성되는 과정에서

1단계와 2단계의 이미지 차이가 미미하다면,
1단계의 이미지 내용을 그대로 사용합니다.

이런식으로 진행하게되면 2단계 이미지를 구현하는 시간이 단축되게 되고

최종적으로 유의미한 변화가 있는 이미지만 구현되게 되는 시스템입니다.

추가로 이미지 아래쪽 내용은 이 WaveSpeed패키지에 포함되어있는 노드들 중에서
핵심적으로 사용되는
Apply First Block Cache라는 노드에 대한 추천 설정값입니다.

 

우리의 목적인 flux를 사용할때
residual_diff_threashold 수치를 0.12로 추천한다고 되어있고

샘플링 스텝을 28정도로 두라고 추천되어있네요.

그렇다면 추천 수치를 토대로 이미지를 한번 생성해 보겠습니다.
아, 그 전에 먼저 이 기능을 사용하지 않았을 때를 체크해봐야겠죠?

총 3번의 생성중, 첫 번째는 리소스 활성화 시간이 걸리기 때문에 제외하고,

나머지 두 번의 이미지 생성은 평균적으로 29초가 소요되었습니다.

 

그럼 이제 Apply First Block Cache 노드를 추가해서 생성해 보겠습니다.
Apply First Block Cache 노드의 입력과 출력은 모두 model 수치이기 때문에

기존의 LoRA노드에서 출력된 model수치를 Ksampler에 입력하기 전에

Apply First Block Cache 노드를 거쳐서 연결해주시면 되겠습니다.

마찬가지로 3번정도 생성해주었고,
평균 16초 정도로 이미지가 생성되는것을 확인했습니다.

기존의 생성시간에 비해서 약 50퍼센트 가까이 이미지 생성속도가 단축되었습니다.^^

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오늘은 WaveSpeed라는 기능에 포함된 Apply First Block Cache 노드를 사용해서

이미지 생성시간을 대폭 단축시켜보았습니다.

아직 개발단계의 패키지다보니까 때때로 이미지 품질이 저하되는 경우도 보이는데,

비교적 단순한 이미지에서는 준수하게 품질까지 잘 유지가 되는것으로 느껴집니다.

 

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그럼 좋은 하루 되세요! ^^