크로마/그린 스크린을 위한 ControlNet: 키잉 워크플로우 완벽 가이드 2025

빠른 답변: ControlNet은 배경 교체 중에 피사체 세부 사항을 보존하면서 구조적 가이던스를 제공하여 ComfyUI에서 지능적인 크로마 키잉과 그린 스크린 합성을 가능하게 합니다. ControlNet 깊이, 법선 또는 선화 전처리를 사용하여 배경 대체 중 피사체 경계를 유지하고 기존 키잉만으로는 얻을 수 없는 더 깨끗한 합성을 생성합니다.

간단한 그린 스크린 배경 교체를 시도했습니다. 전통적인 크로마 키잉은 녹색을 완벽하게 제거했습니다... 그리고 피사체의 머리카락 절반도 제거하고, 가장자리 주변에 이상한 후광을 만들고, 투명한 물체가 잘못 보이게 만들었습니다.

스필 억제, 가장자리 페더링, 모든 전통적인 키잉 컨트롤을 조정하는 데 몇 시간을 보냈습니다. 나아졌지만 여전히 훌륭하지는 않았습니다. 그런 다음 배경을 교체하면서 피사체의 구조를 유지하기 위해 Control Net 깊이 가이던스를 추가해 보았습니다.

갑자기 머리카락이 온전하게 유지되고, 가장자리가 깨끗해 보이고, 투명한 물체가 속성을 유지했습니다. ControlNet은 크로마 키잉을 대체하지 않습니다... 그것을 제대로 작동하게 만듭니다.

크로마 키잉과 ControlNet을 결합하는 이유는?

이러한 기술 간의 시너지를 이해하면 결합된 힘이 드러납니다.

전통적인 크로마 키잉의 한계

색상 스필: 그린 스크린은 피사체에 녹색 빛을 반사하여 깨끗하게 제거하기 어려운 녹색 가장자리와 색상 오염을 생성합니다.

가장자리 세부 사항 손실: 머리카락, 털 또는 투명한 물체와 같은 미세한 세부 사항은 배경을 완전히 제거하는 데 필요한 공격적인 키잉 중에 정의를 잃습니다.

모션 블러 문제: 움직이는 피사체는 전경과 배경 색상을 혼합하는 모션 블러를 생성합니다. 전통적인 키잉은 깨끗하게 분리할 수 없습니다.

조명 불일치: 불균일한 그린 스크린 조명은 일관된 키잉을 거의 불가능하게 만드는 핫스팟과 그림자를 생성합니다.

ControlNet이 이러한 문제를 해결하는 방법

구조적 가이던스: ControlNet 깊이 또는 법선 맵은 색상과 독립적인 피사체 경계 정보를 제공합니다. 색상 키잉이 어려움을 겪을 때에도 구조를 보존합니다.

가장자리 보존: 깊이 및 법선 맵은 합성 프로세스를 견뎌내는 미세한 가장자리 세부 사항을 캡처하여 전통적인 키잉이 잃는 세부 사항을 복구합니다.

의미론적 이해: ControlNet은 단순히 색상이 아닌 구조적으로 피사체 대 배경을 이해합니다. 혼합된 색상과 스필을 더 잘 처리합니다.

일관된 품질: ControlNet의 구조적 가이던스는 조명 또는 키잉 변화에도 불구하고 프레임 전체에서 더 일관된 결과를 생성합니다.

크로마 워크플로우를 위한 ControlNet 설정

ComfyUI 크로마 + ControlNet 워크플로우를 위한 완전한 기술 설정.

전제 조건

필수 구성 요소:

• ComfyUI 0.3.0+
• ControlNet 사용자 지정 노드 설치됨
• ControlNet 모델 파일(깊이, 법선, 선화)
• 크로마 키 노드(네이티브 또는 사용자 지정)
• 8GB+ VRAM 권장

설치 단계:

1. 관리자를 통해 ComfyUI ControlNet 노드 설치
2. Hugging Face에서 ControlNet 모델 다운로드
3. ComfyUI/models/controlnet/에 모델 배치
4. 크로마 키 노드가 사용 가능한지 확인(표준 ComfyUI에 포함되는 경우가 많음)
5. ComfyUI 재시작 및 노드가 나타나는지 확인

크로마 작업에 필수적인 ControlNet 모델

깊이 ControlNet: 피사체-배경 분리를 유지하는 데 최적. 그린 스크린에 대한 사람, 물체, 제품에서 뛰어나게 작동합니다.

법선 맵 ControlNet: 표면 방향을 캡처합니다. 복잡한 표면과 미세한 세부 사항 보존에 탁월합니다.

선화 ControlNet: 가장자리와 경계를 강조합니다. 피사체에 명확하고 정의된 가장자리가 있을 때 잘 작동합니다.

다운로드 우선 순위: 깊이 ControlNet(크로마 작업에 가장 다재다능함)으로 시작하고 필요에 따라 법선 및 선화를 추가합니다.

기본 워크플로우 구조

노드 흐름:

1. 입력 노드: 그린 스크린 이미지 또는 비디오 프레임 로드
2. 크로마 키 노드: 그린 스크린 색상 제거
3. ControlNet 전처리기: 원본에서 깊이/법선/선화 맵 생성
4. ControlNet 적용: 구조적 가이던스 사용
5. 배경 노드: 교체 배경 로드 또는 생성
6. 합성 노드: 피사체를 새 배경과 결합
7. 출력: 최종 합성 이미지

핵심 개념: ControlNet 전처리는 피사체 구조를 보존하기 위해 크로마 키 전에 원본 이미지에서 발생합니다.

다양한 크로마 시나리오를 위한 ControlNet 타입

올바른 ControlNet 타입을 선택하면 결과가 극적으로 달라집니다.

스튜디오 촬영을 위한 깊이 ControlNet

최적 용도:

• 전문 스튜디오 그린 스크린 영상
• 명확한 피사체-배경 분리
• 인물 및 제품 사진
• 표준 토킹 헤드 비디오

작동 방식: 깊이 맵은 카메라로부터의 거리를 식별합니다. 피사체(더 가까운)가 색상 키잉 성공과 무관하게 구조적으로 배경(더 먼)에서 분리됩니다.

워크플로우:

1. 원본 그린 스크린 이미지에서 깊이 전처리기 실행
2. 크로마 키가 녹색 제거
3. ControlNet 깊이 가이던스 적용
4. 새 배경과 합성
5. 깊이 맵이 피사체 경계를 선명하게 유지

품질 팁: 최고의 분리 정확도를 위해 고품질 깊이 전처리기(MiDaS 또는 ZoeDepth)를 사용하십시오.

미세한 세부 사항을 위한 법선 맵 ControlNet

최적 용도:

• 머리카락 및 털 세부 사항 보존
• 직물 질감 및 주름
• 제품의 표면 세부 사항
• 복잡한 피사체 표면

작동 방식: 법선 맵은 모든 픽셀에서 표면 방향을 인코딩합니다. 색상 키잉이 가장자리에서 실패해도 미세한 표면 세부 사항을 보존합니다.

워크플로우:

1. 원본 이미지에서 법선 맵 생성
2. 크로마 키 적용
3. 가이던스를 위해 법선 맵 ControlNet 사용
4. 표면 세부 사항을 보존하면서 합성
5. 미세한 가장자리 세부 사항이 합성을 견딤

사용 시기: 전통적인 키잉이 머리카락 세부 사항, 직물 질감 또는 기타 미세한 표면 특성을 잃을 때.

깨끗한 가장자리를 위한 선화 ControlNet

최적 용도:

• 정의된 가장자리가 있는 애니메이션 콘텐츠
• 명확한 경계가 있는 제품
• 그래픽 또는 스타일화된 피사체
• 선명한 가장자리 정의가 중요한 경우

작동 방식: 원본에서 가장자리 선을 추출합니다. 이러한 가장자리는 합성을 안내하여 깨끗한 피사체 경계를 보장합니다.

워크플로우:

1. 원본 그린 스크린에서 선화 추출
2. 크로마 키가 배경 제거
3. 선화 ControlNet이 가장자리 정밀도 유지
4. 선명하고 정의된 피사체 경계로 합성

제한 사항: 명확한 가장자리가 있는 피사체에서 가장 잘 작동합니다. 연기 또는 반투명 재료와 같은 부드럽고 점진적인 경계에서는 어려움을 겪습니다.

다중 ControlNet 접근법(고급)

전략: 최대 품질을 위해 여러 ControlNet 타입을 결합합니다.

워크플로우 예:

• 깊이 ControlNet: 전체 피사체-배경 분리(강도 0.7)
• 법선 ControlNet: 미세한 세부 사항 보존(강도 0.5)
• 선화 ControlNet: 가장자리 선명도(강도 0.4)

이점: 각 ControlNet 타입이 강점을 기여합니다. 깊이는 분리를 처리하고, 법선은 세부 사항을 보존하고, 선화는 가장자리를 선명하게 합니다.

복잡성: 여러 ControlNet 강도의 균형을 맞추려면 실험이 필요합니다. 단일 ControlNet으로 시작하고 필요한 경우에만 다른 것을 추가하십시오.

전문적인 크로마 + ControlNet 기술

프로덕션 품질 결과를 위한 고급 기술.

조명 및 색상 매칭

과제: 피사체와 새 배경은 신뢰할 수 있는 합성을 위해 동일한 환경에서 조명된 것처럼 보여야 합니다.

ControlNet 솔루션: 깊이 맵을 사용하여 피사체를 식별합니다. 배경 조명 방향 및 색온도에 맞춰 피사체 레이어에만 조명 조정을 적용합니다.

기술:

1. ControlNet 깊이 가이던스를 사용하여 피사체 분리
2. 배경 조명 분석(방향, 색상, 강도)
3. 피사체에 해당 조명 조정 적용
4. 완벽한 통합을 위한 가장자리 페더링

ControlNet을 사용한 스필 억제

문제: 피사체 가장자리의 녹색 스필이 합성을 오염시킵니다.

전통적인 수정: 색상 보정 및 스필 억제 필터(종종 너무 공격적이어서 세부 사항을 잃음).

ControlNet 향상:

1. ControlNet을 사용하여 피사체 가장자리를 정확하게 식별
2. 가장자리 픽셀에만 스필 억제 적용
3. 피사체 내부 색상 보존
4. ControlNet 가이던스에서 미세한 가장자리 세부 사항 유지

결과: 피사체 색상을 과도하게 보정하거나 세부 사항을 잃지 않고 깨끗한 가장자리.

모션 블러 복구

과제: 모션 블러는 전경과 배경 색상을 혼합하여 깨끗한 키잉을 불가능하게 만듭니다.

ControlNet 접근법:

1. 피사체 위치를 보여주는 깊이 맵 생성
2. 깊이 불연속성을 통해 블러 영역 식별
3. ControlNet을 사용하여 블러 영역 재구성 안내
4. 새 배경에 맞는 적절한 모션 블러로 합성

고급: 최종 합성에서 더 부드러운 모션 블러를 위해 프레임 보간과 결합합니다.

다중 프레임 일관성

비디오 과제: 프레임 간 키잉 변화가 깜박임과 불일치를 생성합니다.

ControlNet 안정화:

1. 프레임당 ControlNet 가이던스를 추출하여 전체 비디오 처리
2. 프레임 전체에서 ControlNet 맵에 시간적 평활화
3. 평활화된 ControlNet으로 안내되는 일관된 크로마 키잉 적용
4. 결과: 깜박임 없는 시간적으로 안정적인 합성

도구: 프레임 배치 처리 및 시간 필터링 노드가 있는 사용자 지정 ComfyUI 워크플로우.

실용적인 워크플로우 예제

완전한 워크플로우가 있는 실제 시나리오.

제품 사진 배경 교체

시나리오: 그린 스크린의 100개 제품 사진이 전자 상거래를 위한 흰색 배경이 필요합니다.

워크플로우:

1. 제품 이미지를 배치로 로드
2. 깊이 ControlNet 전처리(제품 경계 식별)
3. 크로마 키가 녹색 제거
4. 제품 가장자리가 선명하도록 깊이 가이던스 적용
5. 흰색 배경에 합성
6. 배치 내보내기

효율성: 일관된 품질로 30-60분 안에 100개 이미지 처리.

품질 요소: 깊이 ControlNet이 제품 세부 사항과 선명한 가장자리를 보존합니다. 균일한 흰색 배경이 수동 편집 필요성을 제거합니다.

인터뷰 비디오 합성

시나리오: 그린 스크린의 인터뷰 영상, 주제별 사용자 지정 배경 필요.

워크플로우:

1. 비디오에서 프레임 추출
2. 모든 프레임에서 깊이 전처리 실행
3. 크로마 키 적용
4. 깊이 ControlNet이 피사체 추출 안내
5. 주제에 적합한 배경으로 합성
6. 비디오 재조립

변형: 장면 전환에서 배경 변경. ControlNet이 모든 배경에서 일관된 피사체 품질을 보장합니다.

가상 프로덕션 배경 확장

시나리오: 타이트한 그린 스크린이 전체 프레임을 커버하지 않습니다. 배경을 원활하게 확장해야 합니다.

워크플로우:

1. 크로마 키가 보이는 그린 스크린 제거
2. 깊이 ControlNet이 피사체 및 그린 스크린 경계 식별
3. 구조적 가이던스를 사용하여 커버되지 않은 영역에 배경 인페인트/확장
4. 깊이 일관성을 보장하며 합성
5. 결과: 물리적 그린 스크린을 넘어 원활한 확장

고급: 확장 경계에서 최대 가장자리 품질을 위해 여러 ControlNet 타입(깊이 + 법선) 사용.

투명 객체 합성

과제: 유리, 물, 연기는 부분적으로 투명합니다. 전통적인 키잉은 투명도를 파괴합니다.

ControlNet 솔루션:

1. 법선 맵 ControlNet이 표면 속성 캡처
2. 크로마 키가 불투명 영역 처리
3. 법선 가이던스가 투명도 그라디언트 재구성
4. 부분 투명도를 보존하며 합성
5. 극단적인 경우에만 수동 정제

품질: 크로마만으로는 불가능한 거의 사진 같은 투명도 재현.

일반적인 문제 해결

빈번한 문제에 대한 전문적인 솔루션.

녹색 스필이 완전히 제거되지 않음

증상: 스필 억제 후에도 피사체 주위에 녹색 가장자리.

솔루션:

크로마 키 범위 증가. 더 많은 녹색 값을 캡처하도록 색상 허용 오차 확장.

타겟 스필 억제. ControlNet을 사용하여 가장자리 픽셀을 식별하고 거기에만 공격적인 보정 적용.

가장자리 매팅. ControlNet 깊이에서 부드러운 가장자리 매트 생성, 페더링된 합성에 사용.

색상 그레이딩. 후처리에서 문제가 있는 가장자리 색상을 녹색에서 멀리 이동.

부드럽거나 흐린 피사체 가장자리

증상: 피사체 가장자리가 정의가 부족하고 합성에서 부드럽거나 흐리게 보임.

솔루션:

선화 ControlNet 사용. 가장자리 정의를 명시적으로 강조.

ControlNet 강도 증가. 더 강한 구조적 가이던스가 가장자리를 더 잘 보존.

피사체 레이어 샤프닝. ControlNet 가장자리 맵으로 안내되는 타겟 샤프닝 적용.

더 나은 소스 영상. 적절하게 조명되고 초점이 맞춰진 그린 스크린 영상이 더 잘 키됩니다.

복잡한 가장자리의 아티팩트(머리카락, 털)

증상: 머리카락 가닥이 손실되거나 미세한 세부 사항 영역에서 아티팩트가 보임.

솔루션:

법선 맵 ControlNet. 깊이만으로는 미세한 표면 세부 사항을 더 잘 캡처.

다중 ControlNet 접근법. 깊이(분리) + 법선(세부 사항) + 선화(가장자리) 결합.

크로마 키 공격성 감소. 덜 공격적인 키가 더 많은 세부 사항을 보존. ControlNet이 모호한 영역을 처리하도록 허용.

매팅 정제. 미세한 세부 사항 영역을 위해 ControlNet 가이던스를 사용하여 고품질 알파 매트 생성.

프레임 전체에서 일관성 없는 결과

증상: 비디오 합성이 깜박이거나 프레임별로 품질 변화를 보임.

솔루션:

시간적 평활화. 시간 전체에서 ControlNet 맵에 평활화 적용.

배치 처리. 일관된 설정으로 여러 프레임을 함께 처리.

광학 흐름 안정화. 광학 흐름을 사용하여 좋은 키잉 결과를 인접 프레임에 전파.

고정 ControlNet 강도. 프레임 전체에서 ControlNet 매개변수를 변경하지 마십시오.

배경이 피사체 조명과 일치하지 않음

증상: 조명 불일치로 인해 합성이 가짜처럼 보임.

솔루션:

배경 조명 분석. 방향, 색온도, 강도 식별.

피사체 레이어 재조명. ControlNet의 깊이 맵을 사용하여 피사체를 식별하고 일치하는 조명 적용.

HDR 환경 맵. 배경의 조명 정보를 사용하여 피사체를 현실적으로 재조명.

수동 터치업. ControlNet 깊이로 안내되는 하이라이트, 그림자 및 주변 폐색 추가.

실제 성능 및 비용 분석

프로덕션 사용을 위한 실용적인 영향 이해.

처리 속도

하드웨어: RTX 4090

• 깊이 전처리: 1080p 이미지당 2-3초
• 크로마 키잉: <1초
• ControlNet 적용: 3-5초
• 합성: 1-2초
• 총계: 이미지당 7-11초

비디오 처리:

• 30초 비디오(720 프레임): 1.5-2.5시간
• 배치 최적화 가능: 1-1.5시간

로우엔드 하드웨어(RTX 3060): 처리 시간이 약 2-3배 더 길어집니다.

비용 비교

로컬 처리:

• 하드웨어 상각: 최소($0.10-0.30/100 이미지)
• 전기: $0.05-0.15/100 이미지
• 총계: 100 이미지당 약 $0.15-0.45

클라우드 서비스:

• 전문 크로마 서비스: 이미지당 $0.50-2.00
• 클라우드 GPU(RunPod): 이미지당 $0.02-0.05
• 총계: 이미지당 $0.02-2.00

손익분기점: 로컬 설정은 1,000개 이상의 이미지 볼륨에 비용 효율적입니다. 가끔 사용하는 경우 클라우드가 더 좋습니다.

품질 대 수동 합성

전통적인 수동 접근법:

• 전문 품질을 위해 이미지당 5-15분
• 100개 이미지 = 8-25시간 수동 작업

ControlNet 크로마 자동화:

• 이미지당 10초 처리
• 필요한 경우 이미지당 2-5분 수동 정제
• 100개 이미지 = 30분 처리 + 3-8시간 정제

시간 절약: 수동 노력 50-90% 감소.

ControlNet 크로마 대 대안을 사용하는 경우

적절한 기술을 선택하기 위한 의사 결정 프레임워크.

ControlNet 크로마 사용 시:

• 대용량 그린 스크린 처리 필요
• 미세한 가장자리 세부 사항 보존이 중요
• 조명 스필 문제 존재
• 소스 영상의 모션 블러
• 다중 배경 합성 필요

전통적인 크로마 사용 시:

• 완벽한 조명이 있는 깨끗한 스튜디오 영상
• 간단한 배경 교체
• 절대 품질보다 속도 우선
• 학습/실험 단계

수동 합성 사용 시:

• 단일 고가치 이미지(영화 VFX)
• 극단적인 품질 요구 사항
• 비정상적인 키잉 상황(부분 투명도, 반사)
• 예산이 수동 노동 투자를 허용

관리 서비스 사용 시:

• 로컬 하드웨어 사용 불가
• 보장된 처리 시간 필요
• 기술적 복잡성을 선호하지 않음
• 가끔 사용하는 경우 설정이 정당화되지 않음

Apatero.com과 같은 플랫폼은 전문적인 크로마 합성을 제공하며 기술 설정 없이 인프라 투자 없이 품질 결과를 원하는 사용자에게 이상적입니다.

ControlNet 크로마 워크플로우의 다음은 무엇입니까?

새로운 기능이 등장하면서 분야가 계속 발전하고 있습니다.

새로운 기술:

• 라이브 스트리밍을 위한 실시간 크로마 + ControlNet
• AI 기반 자동 스필 억제
• 엣지 케이스를 위한 깊이 추정 개선
• 깊이, 법선 및 학습된 기능을 결합한 다중 모달 ControlNet

더 광범위한 ControlNet 응용 프로그램은 ControlNet 가이드를, 비디오 관련 기술은 비디오 합성 워크플로우를 확인하십시오.

권장되는 다음 단계:

1. 테스트 이미지로 기본 ControlNet + 크로마 워크플로우 설정
2. 사용 사례에 대해 다양한 ControlNet 타입 실험
3. 일반적인 시나리오를 위한 재사용 가능한 워크플로우 템플릿 구축
4. 기존 비디오/이미지 제작 파이프라인과 통합
5. 고급 다중 ControlNet 조합 탐색

추가 리소스:

• ControlNet Official Repository
• ComfyUI ControlNet Documentation
• Professional Compositing Tutorials
• 워크플로우 공유를 위한 커뮤니티 포럼

ControlNet은 크로마 키잉을 색상 기반 마스킹에서 지능적인 구조적 합성으로 전환했습니다. 이 조합은 이전에 값비싼 소프트웨어와 전문 지식이 필요했던 기술을 민주화하여 소비자 하드웨어에서 전문가 수준의 그린 스크린 작업을 가능하게 합니다.

ControlNet 모델과 전처리가 개선됨에 따라 더 나은 가장자리 세부 사항 보존, 더 빠른 처리 및 라이브 스트리밍 및 가상 프로덕션을 위한 실시간 응용 프로그램과 같은 확장된 기능을 기대하십시오. 자동화 및 수동 합성 간의 격차는 계속 좁혀지고 있습니다.

자주 묻는 질문

ControlNet이 전통적인 크로마 키잉을 완전히 대체합니까?

아니요, 전통적인 키잉을 향상시킵니다. 배경을 제거하려면 여전히 색상 기반 크로마 키가 필요합니다. ControlNet은 가장자리 품질과 세부 사항 보존을 개선하는 구조적 가이던스를 추가합니다. 최상의 결과를 위해 함께 사용하십시오.

ControlNet 크로마 워크플로우에 필요한 VRAM은 얼마입니까?

기본 워크플로우에는 최소 8GB. 프로덕션에는 12GB가 편안합니다. 다중 ControlNet 접근법 또는 고해상도 비디오의 경우 16GB+. 양자화 및 최적화로 더 낮은 VRAM 가능.

이것은 블루 스크린 또는 다른 크로마 색상과 작동합니까?

예, ControlNet 가이던스는 색상과 무관합니다. 블루 스크린, 레드 스크린 또는 모든 색상 키잉과 동일하게 작동합니다. 대상 색상에 대한 크로마 키 노드를 조정하고 ControlNet 워크플로우는 동일하게 유지됩니다.

이것은 Nuke와 같은 전문 합성 소프트웨어와 어떻게 비교됩니까?

Nuke는 더 많은 수동 제어와 수십 년간의 정제를 제공합니다. ControlNet 크로마는 Nuke에 없는 자동화된 인텔리전스를 제공합니다. 많은 전문가들이 이제 둘 다 결합합니다 - 수동 정제를 위한 Nuke, 자동화된 무거운 작업을 위한 ControlNet.

실시간 합성에 사용할 수 있습니까?

현재 ComfyUI 워크플로우는 실시간이 아닙니다(프레임당 7-11초). 실시간 ControlNet에 대한 연구가 진행 중입니다. 향후 최적화는 라이브 스트리밍을 위한 저지연 애플리케이션을 가능하게 할 수 있습니다.

그린 스크린 조명이 끔찍한 경우 어떻게 됩니까?

ControlNet은 도움이 되지만 모든 것을 고칠 수는 없습니다. 불량한 조명(불균일, 핫스팟, 그림자)은 크로마 키잉과 ControlNet 모두 어려움을 겪게 합니다. 먼저 소스 영상 품질을 개선하십시오. ControlNet은 전통적인 키잉보다 더 많이 복구하지만 한계가 있습니다.

비디오 대 이미지에 대해 다른 ControlNet 모델이 필요합니까?

동일한 ControlNet 모델이 둘 다 작동합니다. 비디오는 프레임 간 평활화 및 배치 처리가 필요한 시간적 일관성 문제를 추가하지만 핵심 ControlNet 접근법은 동일합니다.

반사 또는 투명 피사체를 처리할 수 있습니까?

부분적으로. ControlNet은 결과를 개선하지만 반사 및 투명 피사체는 여전히 어렵습니다. 법선 맵 ControlNet은 표면 속성을 보존하는 데 도움이 됩니다. 어려운 경우에는 수동 정제가 필요할 것으로 예상하십시오.

1000개 이상의 그린 스크린 이미지를 배치 처리하는 방법은?

배치 이미지 로더로 ComfyUI 워크플로우를 생성합니다. VRAM을 관리하기 위해 50-100 그룹으로 처리합니다. 배치 전체에서 일관된 설정을 사용합니다. 처음 몇 개의 출력을 모니터링한 다음 나머지를 자동화합니다. 대용량의 경우 야간 처리를 고려하십시오.

가끔 그린 스크린 작업을 위해 이것을 배울 가치가 있습니까?

볼륨 및 품질 요구 사항에 따라 다릅니다. 가끔 사용하는 경우(<월 10개 이미지), 전통적인 도구 또는 관리 서비스가 더 간단합니다. 정기적으로 사용하는 경우(월 50개 이상의 이미지), 학습 곡선은 효율성 향상을 정당화합니다.