ComfyUI와 Depth LoRA로 MOSS-Image 포즈 제어 워크플로우 구성

크리에이터 Photogenic Weekend(@PhotogenicWeekE)가 ComfyUI에서 MOSS-Image 모델의 자세를 제어하는 Depth LoRA 워크플로우를 공개했습니다.

이미지 출처: @PhotogenicWeekE

기존 잠재 공간 인코딩이나 디노이즈 조정만으로는 자세 고정이 불안정할 수 있습니다. 이번 구성은 뎁스 맵을 기준으로 인체 포즈를 안정적으로 유지하도록 설계되었습니다.

ComfyUI 워크플로우 구조와 자원 구성

해당 워크플로우는 Comfy 공식 저장소 구성과 Hugging Face 오픈소스 모델을 연계해 구동합니다.

• ComfyUI 워크플로우: Comfy Workflows에서 구조 파일을 내려받아 작업 환경에 불러올 수 있습니다.
• Depth LoRA 가중치: Hugging Face의 darask0/MOSS-Image-color-depth-control을 활용해 뎁스 정보를 주입합니다.
• 포즈 데이터베이스: ai-pose-gallery.pages.dev에서 다양한 인체 구도 레퍼런스를 확인해 입력값으로 활용합니다.

별도의 Depth Anything 노드를 거치지 않고도 기본 파이프라인에서 자세 정렬이 원활하게 유지됩니다.

샘플링 파라미터: 10스텝 운용과 CFG 1.5

워크플로우 핵심은 LoRA 기본 규격을 상회하는 미세 샘플링 제어에 있습니다.

• 스텝 수 설정: 8스텝 사양의 LoRA 가중치를 10스텝으로 상향 운용해 유도 안정성을 높입니다.
• CFG 수치 조정: 유도 계수를 1.5로 지정해 과도한 채도 왜곡 없이 가이드라인을 추종합니다.
• 프롬프트 생성: MOSS-Image의 Generate Text에 이미지를 넣고 System Prompt에 pose detail을 기입해 프롬프트를 구성합니다.

뎁스 고정 운용 시 주의사항과 한계

사전 정의된 뎁스 맵을 강하게 잠그는 방식은 포즈 유지력이 뛰어난 반면 형태 변형에서 제약이 따릅니다.

골격과 깊이 좌표가 노드에서 고정되므로 헤어스타일이나 체형을 크게 바꾸기 어렵습니다. 짧은 머리를 늘어뜨린 긴 머리로 변경하거나 체격을 수정하려 할 때 뎁스 맵 충돌이 발생할 수 있습니다. 색상이나 표정 변경 위주로 작업하거나 필요 영역을 분리해 처리하는 방안이 권장됩니다.

원문 출처

• Photogenic Weekend (@PhotogenicWeekE): 원문 출처