여러 AI 생성 이미지에서 캐릭터 일관성을 유지하는 방법

AI에서 완벽한 캐릭터를 생성했습니다. 훌륭한 얼굴, 완벽한 스타일, 정확히 필요했던 것입니다. 이제 다른 포즈와 상황에서 같은 캐릭터의 더 많은 이미지가 필요합니다. 하지만 새로 생성할 때마다 완전히 다른 사람처럼 보입니다. 머리카락 색이 바뀌고, 얼굴 형태가 변하고, 의상이 바뀝니다. 여러 이미지에 걸쳐 일관된 캐릭터를 유지하는 것은 AI 생성의 가장 답답한 과제 중 하나입니다.

빠른 답변: 여러 기술을 조합하여 캐릭터 일관성을 달성합니다. 가장 강한 일관성을 위해 10-20개의 참조 이미지로 캐릭터 LoRA를 훈련합니다. 훈련 없이 빠른 일관성을 위해 얼굴 임베딩 모드의 IP-Adapter를 사용합니다. 상세한 설명과 함께 프롬프트에 참조 이미지를 활용합니다. 일관된 시드 값과 프롬프트 구조를 사용합니다. 전문적인 결과를 위해 LoRA와 IP-Adapter를 결합하여 학습된 특징과 시각적 특징을 모두 강화합니다.

근본적인 문제는 AI 이미지 모델에는 정체성 개념이 없다는 것입니다. 모든 생성은 노이즈에서 새로 시작됩니다. 일관성을 유지하는 명시적인 메커니즘이 없으면 각 이미지는 얼굴과 몸이 어떻게 작동하는지에 대한 모델의 일반적인 이해에서 가져와 매번 변형을 생성합니다.

실제 프로덕션 워크플로우에서 작동하는 기술로 이것을 해결해 봅시다.

AI 캐릭터가 계속 변하는 이유는?

근본 원인을 이해하면 올바른 해결책을 선택하는 데 도움이 됩니다.

확산 모델이 얼굴을 생성하는 방법

"빨간 머리와 파란 눈의 여성"을 프롬프트하면 모델은 이러한 단어를 훈련 분포에 대해 해석합니다. 하지만 "빨간 머리"는 다양한 색조와 스타일을 가진 수천 개의 훈련 이미지에 매핑됩니다.

각 생성은 이 분포에서 샘플링합니다. 때때로 적갈색, 때때로 체리 레드, 때때로 오렌지 레드를 얻습니다. 모델은 자신의 이해에 따라 프롬프트를 올바르게 따르고 있지만 변형은 본질적입니다.

얼굴 특징은 훨씬 더 가변적입니다. "같은 얼굴"은 모델이 배운 개념이 아닙니다. 일반적으로 얼굴을 학습했기 때문에 각 생성은 이전 생성과 연결되지 않은 그럴듯한 얼굴을 생성합니다.

시드의 오해

많은 사용자가 같은 시드를 사용하면 같은 캐릭터가 생성된다고 믿습니다. 이것은 부분적으로 사실이지만 오해를 불러일으킵니다.

정확히 같은 프롬프트로 같은 시드를 사용하면 동일한 출력이 생성됩니다. 하지만 프롬프트를 약간만 바꿔도 시드는 다른 것을 생성합니다. 같은 시드로 "서 있는 여성"과 "앉아 있는 여성"을 생성하면 두 명의 다른 여성이 생성됩니다.

시드는 특정 프롬프트에 대한 재현성을 제공하지만 다른 시나리오에 걸친 캐릭터 일관성은 제공하지 않습니다.

프롬프트 변형

자연어 프롬프트는 설계상 변형을 도입합니다. 동등해 보이는 두 프롬프트가 상당히 다른 결과를 생성할 수 있습니다.

"긴 금발 머리의 여성"과 "금발의 긴 머리 여성"은 다른 모델 가중치를 활성화합니다. 다르게 표현된 같은 캐릭터 설명은 다른 얼굴을 생성합니다.

이러한 언어적 민감성은 순수 프롬프트 기반 일관성을 거의 불가능하게 만듭니다.

IP-Adapter는 어떻게 캐릭터 일관성을 달성하는가?

IP-Adapter는 훈련 없이 캐릭터 일관성을 달성하는 가장 빠른 경로입니다.

IP-Adapter가 하는 일

IP-Adapter는 참조 이미지에서 시각적 특징을 추출하여 생성 프로세스에 주입합니다. 캐릭터 이미지를 제공하면 IP-Adapter가 새 생성이 해당 시각적 특징을 공유하도록 보장합니다.

이 기술은 CLIP 이미지 인코더를 사용하여 참조에서 임베딩을 생성한 다음 이러한 임베딩을 변환하여 확산 프로세스를 조건화합니다. 생성된 이미지는 참조를 직접 복사하지 않고 참조의 특성을 상속합니다.

다른 IP-Adapter 모델은 다른 특징을 대상으로 합니다. 얼굴 임베딩 모델은 특히 얼굴 구조, 피부색 및 얼굴 특징을 추출합니다. 이것들은 캐릭터 일관성에 가장 적합합니다.

캐릭터용 IP-Adapter 설정

ComfyUI Manager를 통해 또는 GitHub 지침에 따라 수동으로 IP-Adapter를 설치합니다. 노드 팩과 모델 가중치가 모두 필요합니다.

캐릭터 일관성을 위해 IP-Adapter-FaceID 모델을 다운로드하세요. 이것들은 얼굴 정체성을 추출하고 보존하도록 특별히 훈련되었습니다.

워크플로우에서 CLIP 인코딩 후 KSampler 전에 IP-Adapter 노드를 추가합니다. 참조 이미지를 IP-Adapter의 이미지 입력에 연결합니다.

weight 매개변수는 참조가 생성에 얼마나 강하게 영향을 미치는지 제어합니다. 얼굴의 경우 0.7-0.8로 시작하세요. 높은 값은 더 많은 정체성을 보존하지만 프롬프트 준수를 줄일 수 있습니다.

IP-Adapter 캐릭터 모범 사례

가능하면 여러 참조 이미지를 사용하세요. IP-Adapter는 여러 참조의 특징을 혼합할 수 있어 단일 이미지 참조보다 더 강력한 일관성을 생성합니다.

얼굴이 명확한 참조를 선택하세요. 잘 조명된 정면 이미지가 스타일화되거나 부분적으로 가려진 얼굴보다 더 잘 작동합니다.

참조와 대상 간 스타일을 일치시키세요. 애니메이션 스타일을 생성할 때 사진 참조를 사용하면 충돌이 발생합니다. 가능하면 스타일이 일치하는 참조를 사용하세요.

다른 상황에 맞게 가중치를 조정하세요. 클로즈업 초상화는 0.85 정도의 높은 가중치가 필요합니다. 풀 바디 샷은 얼굴이 프레임에서 작기 때문에 0.6 정도의 낮은 가중치를 사용할 수 있습니다.

IP-Adapter의 한계

IP-Adapter는 시각적 특징을 보존하지만 캐릭터 의미론을 이해하지 못합니다. 의상 일관성이나 캐릭터 배경 이야기를 유지할 수 없고 참조에 시각적으로 있는 것만 가능합니다.

강한 가중치는 프롬프트 지시를 압도할 수 있습니다. 프롬프트가 다른 조명을 요청하지만 참조에 강한 그림자가 있으면 결과가 해당 그림자를 유지할 수 있습니다.

여러 캐릭터에서는 품질이 저하됩니다. IP-Adapter는 단일 피사체 일관성에 가장 적합합니다. 한 장면에 여러 캐릭터가 있으면 어렵습니다.

캐릭터 LoRA를 어떻게 훈련하는가?

캐릭터 LoRA는 가장 강한 일관성을 제공하지만 사전 훈련 투자가 필요합니다.

LoRA가 더 잘 작동하는 이유

훈련된 LoRA는 여러 이미지와 맥락에 걸쳐 캐릭터의 특정 특징을 학습합니다. 다른 조명, 포즈, 표정에서 캐릭터가 이렇게 보인다는 것을 이해합니다.

생성 중에 LoRA를 트리거하면 전체 프로세스에서 모델을 캐릭터의 특징으로 편향시킵니다. 이것은 모델이 실제로 캐릭터를 "알기" 때문에 참조 기반 방법보다 더 자연스러운 결과를 생성합니다.

훈련 요구 사항

캐릭터의 10-20개 이미지는 훈련을 압도하지 않고 충분한 변동을 제공합니다. 조명, 각도, 표정, 배경의 다양성을 포함하세요.

훈련 이미지 전체에서 일관된 특징이 수량보다 더 중요합니다. 훈련 이미지에 일관되지 않은 세부 사항이 있으면 LoRA는 불일치를 학습합니다.

각 이미지를 설명하는 좋은 캡션은 LoRA 품질을 크게 향상시킵니다. 트리거 단어와 포즈, 표정, 설정에 대한 관련 세부 사항을 포함하세요.

훈련 프로세스

Kohya SS 또는 유사한 훈련 도구를 사용하세요. Flux LoRA 훈련 가이드의 설정을 사용하여 GPU의 VRAM에 맞게 구성하세요.

자연어와 충돌하지 않는 "ohwxcharacter"와 같은 고유한 트리거 단어를 설정하세요. 프롬프트에서 캐릭터를 활성화하기 위해 이 단어를 사용합니다.

캐릭터의 경우 800-1500 스텝 훈련하세요. 훈련 중 샘플 출력을 관찰하세요. 캐릭터가 인식 가능하지만 과적합 저하가 시작되지 않았을 때 중지하세요.

네트워크 랭크 16-24가 캐릭터에 잘 작동합니다. 스타일보다 단순하므로 낮은 랭크가 적절하게 캡처합니다.

캐릭터 LoRA 사용

생성 워크플로우에 LoRA를 로드하세요. ComfyUI에서 LoRA 로더 노드를 사용하세요. 캐릭터 특징을 얼마나 강하게 원하는지에 따라 강도를 0.7-0.9로 설정하세요.

프롬프트에 트리거 단어를 포함하세요. "ohwxcharacter standing in a garden"은 LoRA를 활성화하고 캐릭터를 장면에 배치합니다.

다른 프롬프트 요소를 자유롭게 변경하세요. LoRA가 캐릭터 일관성을 처리하고 프롬프팅을 통해 다른 모든 것을 제어합니다.

LoRA와 IP-Adapter 결합

최대 일관성을 위해 둘 다 함께 사용하세요. LoRA는 학습된 캐릭터 이해를 제공하고 IP-Adapter는 참조에서 시각적 특징을 강화합니다.

LoRA 강도를 0.6-0.7로, IP-Adapter 가중치를 0.5-0.6으로 설정하세요. 이러한 적당한 값은 두 기술이 서로 싸우지 않고 기여할 수 있게 합니다.

이 조합은 어느 기술이든 단독으로는 놓칠 수 있는 엣지 케이스를 처리합니다. 두 시스템이 캐릭터 정체성을 강화하기 때문에 다른 각도, 표정, 스타일이 일관되게 유지됩니다.

일관성 유지에 도움이 되는 프롬프트 기술은?

IP-Adapter나 LoRA 없이도 프롬프트 엔지니어링이 일관성을 향상시킵니다.

상세한 특징 설명

모호한 설명은 변형을 허용합니다. "갈색 머리 여성"은 모델에 너무 많은 자유를 줍니다. "왼쪽 가르마의 어깨 길이 밤색 웨이브 머리 여성"은 해석을 제한합니다.

모든 프롬프트에서 특정 특징을 설명하세요. 눈 색깔, 눈 모양, 코 유형, 얼굴 형태, 피부색, 특징적인 표시. 더 구체적일수록 모델 해석이 줄어듭니다.

프롬프트 전체에서 정확한 표현을 유지하세요. 한 프롬프트에서 "파란 눈"을 쓰고 다른 프롬프트에서 "하늘색 눈"을 쓰지 마세요. 일관된 언어가 더 일관된 결과를 생성합니다.

구조화된 프롬프트 템플릿

모든 생성에 사용하는 캐릭터 템플릿을 만드세요. 시나리오를 설명하는 부분만 변경하세요.

예를 들어, 템플릿은 "[SCENARIO], 어깨 길이 적갈색 웨이브 머리, 하트 모양 얼굴, 코와 뺨에 연한 주근깨, 녹색 눈, [OUTFIT]을 입은 젊은 여성"이 될 수 있습니다.

캐릭터 특징을 동일하게 유지하면서 SCENARIO와 OUTFIT을 채우세요. 이렇게 하면 매번 같은 특징이 요청됩니다.

네거티브 프롬프트 일관성

네거티브 프롬프트는 캐릭터 외모에 상당히 영향을 미칩니다. 일관되지 않은 네거티브 프롬프트는 특징 드리프트를 유발합니다.

캐릭터에 대한 표준 네거티브 프롬프트를 만드세요. "여러 사람, 변형된 특징, 잘못된 머리 색깔"처럼 피하고 싶은 특징을 포함하고 일관되게 유지하세요.

새로운 네거티브 용어를 추가하면 모델이 포지티브 프롬프트를 해석하는 방식이 바뀔 수 있습니다. 네거티브 프롬프트를 일찍 고정하고 생성마다 수정하지 마세요.

순서와 강조

프롬프트에서 단어 순서는 강조에 영향을 미칩니다. 먼저 언급된 특징이 더 많은 주목을 받습니다.

시나리오 세부 사항 전에 프롬프트 초반에 캐릭터 특징을 넣으세요. 이것은 설정보다 정체성을 강조합니다.

모델이 지원하면 강조 구문을 사용하세요. "(auburn hair:1.2)"와 같은 괄호는 특정 특징의 가중치를 높입니다.

프롬프트의 참조 이미지는 어떨까요?

이미지 투 이미지 기술은 또 다른 일관성 도구를 제공합니다.

낮은 디노이징의 Img2Img

이전 생성을 0.3-0.4 정도의 낮은 디노이징 강도로 img2img의 입력으로 사용하세요. 새 이미지는 입력에서 구조를 상속하고 프롬프트가 변경을 안내합니다.

이것은 베이스 이미지에서 포즈 변형에 작동합니다. 강한 캐릭터 이미지를 하나 생성한 다음 다른 포즈의 참조로 사용하세요.

낮은 디노이징은 얼굴 특징을 포함하여 입력 이미지에서 더 많이 보존합니다. 높은 디노이징은 더 많은 변화를 허용하지만 캐릭터 일관성을 잃을 위험이 있습니다.

참조가 있는 ControlNet

ControlNet의 참조 전용 모드는 전처리된 제어 이미지를 요구하지 않고 참조 이미지를 사용하여 생성을 안내합니다.

이것은 IP-Adapter와 유사하게 작동하지만 다른 메커니즘을 통해 작동합니다. 일부 사용자는 특정 사용 사례에 대해 더 제어 가능하다고 생각합니다.

OpenPose와 같은 다른 ControlNet 모드와 결합하여 포즈를 제어하면서 참조 모드가 외모를 처리합니다.

일관성을 위한 인페인팅

세트의 한 이미지에 잘못된 특징이 있으면 완전히 재생성하는 대신 인페인팅을 사용하세요.

머리 색깔과 같은 일관되지 않은 특징을 마스크한 다음 타겟 프롬프트로 인페인팅하세요. 주변 맥락이 수정을 다른 이미지와 일치하도록 고정합니다.

이것은 재생성이 지루한 작은 수정에 특히 유용합니다.

이러한 기술적 접근 방식을 마스터하지 않고 신뢰할 수 있는 캐릭터 일관성이 필요한 크리에이터를 위해 Apatero.com은 여러 생성에 걸쳐 캐릭터를 유지하도록 특별히 설계된 도구를 제공합니다. 플랫폼이 기술적 일관성을 처리하는 동안 창작 방향에 집중할 수 있습니다.

다른 시나리오에 가장 적합한 도구는?

특정 요구 사항에 맞게 기술을 선택하세요.

만화와 시퀀셜 아트

LoRA 훈련은 장기적인 캐릭터 사용을 위한 최고의 기반을 제공합니다. 무제한 일관된 생성을 위해 한 번 훈련에 시간을 투자하세요.

참조 패널에서 특정 표정이나 각도가 필요할 때 IP-Adapter로 보완하세요.

캐릭터 특징과 함께 의상과 소품 일관성을 유지하기 위해 구조화된 프롬프트를 사용하세요.

빠른 일회성 프로젝트

IP-Adapter는 훈련이 필요 없고 즉시 작동합니다. 좋은 참조 이미지를 하나 생성한 다음 프로젝트의 나머지 이미지에 사용하세요.

더 빠른 워크플로우를 위해 약간 낮은 일관성을 수용하세요.

전문 프로덕션

모든 기술을 결합하세요. 기본 일관성을 위해 캐릭터 LoRA를 훈련하세요. 샷별 개선을 위해 IP-Adapter를 사용하세요. 신뢰성을 위해 엄격한 프롬프트 템플릿을 사용하세요.

이 최대한의 접근 방식은 더 많은 시간이 들지만 전문 작업이 요구하는 일관성 수준을 보장합니다.

애니메이션과 스타일화된 캐릭터

같은 기술이 적용되지만 스타일별 모델이 필요할 수 있습니다. 포토리얼리스틱보다 스타일화된 얼굴에 더 잘 작동하는 애니메이션 IP-Adapter 모델이 있습니다.

애니메이션 캐릭터에서 훈련된 LoRA는 리얼리스틱과 다른 설정이 필요할 수 있습니다. 더 높은 학습률과 더 짧은 훈련으로 실험하세요.

자주 묻는 질문

LoRA를 훈련하지 않고 완벽한 일관성을 달성할 수 있나요?

클로즈업 초상화에서는 IP-Adapter 얼굴 모드로 거의 완벽합니다. 풀 바디와 다른 각도는 더 많은 변형이 있습니다. 모든 시나리오에서 진정으로 완벽한 일관성을 위해서는 LoRA 훈련이 필요합니다.

캐릭터 LoRA에 몇 개의 이미지가 필요한가요?

10-20개의 이미지가 좋은 결과를 제공합니다. 더 많은 이미지는 포즈, 조명, 표정에 진정한 다양성을 추가하는 경우에만 도움이 됩니다. 50개의 유사한 이미지가 15개의 다양한 이미지보다 더 잘 훈련되지 않습니다.

IP-Adapter가 캐릭터를 참조와 너무 비슷하게 만드는 이유는?

가중치가 너무 높습니다. 정체성을 유지하면서 더 많은 변형을 위해 0.5-0.6으로 줄이세요. 매우 높은 가중치는 새 이미지를 생성하는 대신 기본적으로 참조를 복사합니다.

한 장면에서 여러 캐릭터를 일관되게 사용할 수 있나요?

예, 하지만 어렵습니다. 리전별 프롬프팅과 함께 각 캐릭터에 대해 별도의 IP-Adapter 애플리케이션을 사용하세요. 또는 두 캐릭터가 함께 포함된 이미지에서 훈련된 다중 캐릭터 LoRA를 사용하세요.

IP-Adapter나 LoRA를 사용할 때 시드 값이 중요한가요?

시드는 전체 구성과 사소한 세부 사항에 영향을 주지만 이러한 기술을 사용할 때 캐릭터 정체성에는 영향을 주지 않습니다. 일관성은 시드가 아니라 IP-Adapter나 LoRA에서 옵니다.

캐릭터의 의상이 이미지 간에 계속 바뀝니다. 어떻게 수정하나요?

캐릭터 LoRA는 훈련에 특징 다양성이 필요하기 때문에 일반적으로 의상을 잘 캡처하지 못합니다. 별도의 의상 LoRA나 모든 프롬프트에서 상세한 의상 설명을 사용하세요. IP-Adapter는 의상에 도움이 되지 않습니다.

다른 아트 스타일 간에 일관성을 어떻게 유지하나요?

이것은 매우 어렵습니다. 같은 캐릭터의 리얼리스틱 사진과 애니메이션 버전은 스타일 전송 기술이나 캐릭터에서 모두 훈련된 각 스타일에 대한 별도의 LoRA가 필요합니다.

기존 미디어에서 캐릭터를 추출하고 새 이미지를 생성할 수 있나요?

예, 미디어에서 소싱한 훈련 데이터로 가능합니다. 캐릭터를 명확하게 보여주는 15-20개의 프레임을 수집하고, LoRA를 훈련한 다음 새 이미지를 생성하세요. 사용 사례에 맞는 저작권 고려 사항을 존중하세요.

클로즈업에서는 캐릭터가 올바르게 보이지만 풀 바디 샷에서는 왜 잘못 보이나요?

IP-Adapter 얼굴 임베딩은 얼굴 특징에 초점을 맞춥니다. 풀 바디 샷에서는 얼굴이 작아서 임베딩의 영향이 줄어듭니다. 더 높은 IP-Adapter 가중치를 사용하거나 프롬프트에 상세한 신체 설명을 추가하세요.

캐릭터 LoRA를 훈련하는 데 얼마나 걸리나요?

RTX 4090에서 간단한 캐릭터 LoRA는 약 30-60분입니다. 좋은 캡션으로 훈련 데이터를 준비하는 데 추가 시간이 걸립니다. 데이터 준비를 포함한 총 프로젝트 시간은 보통 2-3시간입니다.

결론 및 권장 워크플로우

AI 생성에서 캐릭터 일관성은 프롬프트만으로 작동하기를 바라는 것이 아니라 의도적인 기술이 필요합니다. 훈련된 LoRA, IP-Adapter 참조 및 구조화된 프롬프트의 조합이 신뢰할 수 있는 결과를 생성합니다.

반복적으로 사용할 지속적인 캐릭터의 경우 LoRA 훈련에 시간을 투자하세요. 초기 비용은 이후 무제한 일관된 생성을 통해 보상됩니다.

빠른 프로젝트의 경우 IP-Adapter 얼굴 모드가 훈련 없이 즉각적인 일관성을 제공합니다. 속도를 위해 약간 더 많은 변형을 수용하세요.

프롬프트에 항상 상세하고 일관된 캐릭터 설명을 사용하세요. LoRA와 IP-Adapter를 사용해도 특정 언어가 특징을 고정하는 데 도움이 됩니다.

다양한 포즈와 시나리오로 일관성 설정을 일찍 테스트하세요. 전체 프로젝트에 커밋하기 전에 약점을 식별하세요.

이러한 기술 시스템을 마스터하지 않고 전문가 수준의 캐릭터 일관성을 원하는 사용자를 위해 Apatero.com은 생성에 걸쳐 캐릭터를 유지하기 위해 특별히 제작된 도구를 제공합니다. 캐릭터를 한 번 설명하고 무제한 일관된 이미지를 생성하세요.

캐릭터 일관성은 해결 가능합니다. 상황에 맞는 올바른 기술로 여러 이미지와 시나리오에 걸쳐 같은 캐릭터를 신뢰할 수 있게 생성할 수 있습니다.