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# ByteDance USO ComfyUI 네이티브 워크플로우 예시

> ByteDance의 USO 모델을 활용한 통합 스타일 및 주제 중심 생성

\*\*USO(통합 스타일-주제 최적화)\*\*는 ByteDance UXO 팀이 개발한 모델로, 스타일 중심과 주제 중심의 생성 작업을 통합합니다.\
FLUX.1-dev 아키텍처를 기반으로 한 이 모델은 분리 학습과 스타일 보상 학습(SRL)을 통해 스타일 유사성과 주제 일관성을 동시에 달성합니다.

USO는 세 가지 주요 방식을 지원합니다:

* **주제 중심**: 새로운 장면에 주제를 배치하면서도 정체성의 일관성을 유지합니다.
* **스타일 중심**: 참조 이미지를 기반으로 새로운 콘텐츠에 예술적 스타일을 적용합니다.
* **결합형**: 주제와 스타일 두 가지 모두를 동시에 사용합니다.

**관련 링크**

* [프로젝트 페이지](https://bytedance.github.io/USO/)
* [GitHub](https://github.com/bytedance/USO)
* [모델 가중치](https://huggingface.co/bytedance-research/USO)

## ByteDance USO ComfyUI 네이티브 워크플로우

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="휴대용 또는 자체 배포 사용자">
      ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요.

      * [ComfyUI 다운로드](https://www.comfy.org/download)
      * [업데이트 가이드](/ko/installation/update_comfyui)

      이 가이드의 워크플로우는 [워크플로우 템플릿](/ko/interface/features/template)에서 확인할 수 있습니다.
      템플릿에서 찾을 수 없다면, 귀하의 ComfyUI가 오래된 버전일 수 있습니다. (데스크톱 버전의 업데이트는 다소 지연될 수 있습니다)

      워크플로우를 로드할 때 노드가 누락되는 경우, 가능한 원인:

      1. 최신 ComfyUI 버전(야간 빌드)을 사용하고 있지 않음
      2. 일부 노드가 시작 시 가져오기에 실패함
    </Tab>

    <Tab title="데스크톱 또는 클라우드 사용자">
      * 데스크톱 버전은 ComfyUI 안정판 기반으로, 새로운 데스크톱 안정판이 출시되면 자동으로 업데이트됩니다.
      * [클라우드](https://cloud.comfy.org)는 ComfyUI 안정판 출시 후 업데이트됩니다.

      따라서 이 문서에서 핵심 노드가 누락된 것을 발견했다면, 그 이유는 새로운 핵심 노드가 아직 최신 안정판에 공개되지 않았기 때문일 수 있습니다. 다음 안정판 출시를 기다려 주세요.
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

### 1. 워크플로우 및 입력

아래 이미지를 다운로드한 후 ComfyUI로 드래그하여 해당 워크플로우를 로드하세요.

![워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/flux/bytedance-uso/bytedance-uso.png)

<a className="prose" target="_blank" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/flux1_dev_uso_reference_image_gen.json" style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#0078D6', color: '#ffffff', padding: '10px 20px', borderRadius: '8px', borderColor: "transparent", textDecoration: 'none', fontWeight: 'bold', marginRight: '10px'}}>
  <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>JSON 워크플로우 다운로드</p>
</a>

<a className="prose" target="_blank" href="https://cloud.comfy.org/?template=flux1_dev_uso_reference_image_gen&utm_source=docs" style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#28a745', color: '#ffffff', padding: '10px 20px', borderRadius: '8px', borderColor: "transparent", textDecoration: 'none', fontWeight: 'bold'}}>
  <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>Comfy Cloud에서 실행</p>
</a>

아래 이미지를 입력 이미지로 사용하세요.

![입력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/flux/bytedance-uso/input.png)

### 2. 모델 링크

**체크포인트**

* [flux1-dev-fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-dev/resolve/main/flux1-dev-fp8.safetensors)

**로라**

* [uso-flux1-dit-lora-v1.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/USO_1.0_Repackaged/resolve/main/split_files/loras/uso-flux1-dit-lora-v1.safetensors)

**모델 패치**

* [uso-flux1-projector-v1.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/USO_1.0_Repackaged/resolve/main/split_files/model_patches/uso-flux1-projector-v1.safetensors)

**클립 비전**

* [sigclip\_vision\_patch14\_384.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/sigclip_vision_384/resolve/main/sigclip_vision_patch14_384.safetensors)

모든 모델을 다운로드해 다음 디렉토리에 배치하세요:

```
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 checkpoints/
│   │   └── flux1-dev-fp8.safetensors
│   ├── 📂 loras/
│   │   └── uso-flux1-dit-lora-v1.safetensors
│   ├── 📂 model_patches/
│   │   └── uso-flux1-projector-v1.safetensors
│   ├── 📂 clip_visions/
│   │   └── sigclip_vision_patch14_384.safetensors
```

### 3. 워크플로우 지침

<img src="https://mintcdn.com/dripart/3zBG7o3F8mQK7Rdk/images/tutorial/flux/flux1_uso_reference_image_gen.jpg?fit=max&auto=format&n=3zBG7o3F8mQK7Rdk&q=85&s=60e1dc7cccd4b732ff2a6e24767d7630" alt="워크플로우 지침" width="2000" height="1188" data-path="images/tutorial/flux/flux1_uso_reference_image_gen.jpg" />

1. 모델 로드:
   * 1.1 `Load Checkpoint` 노드가 `flux1-dev-fp8.safetensors`를 로드했는지 확인하세요.
   * 1.2 `LoraLoaderModelOnly` 노드가 `dit_lora.safetensors`를 로드했는지 확인하세요.
   * 1.3 `ModelPatchLoader` 노드가 `projector.safetensors`를 로드했는지 확인하세요.
   * 1.4 `Load CLIP Vision` 노드가 `sigclip_vision_patch14_384.safetensors`를 로드했는지 확인하세요.
2. 콘텐츠 참조:
   * 2.1 `Upload`를 클릭해 제공된 입력 이미지를 업로드하세요.
   * 2.2 `ImageScaleToMaxDimension` 노드는 입력 이미지를 콘텐츠 참조용으로 스케일링합니다. 512px는 더 많은 캐릭터 특징을 유지하지만, 캐릭터의 머리만 입력한다면 최종 출력 이미지에 캐릭터가 너무 커지는 문제가 생길 수 있습니다. 1024px로 설정하면 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
3. 예시에서는 `콘텐츠 참조` 이미지만 사용합니다. 만약 `스타일 참조` 이미지를 사용하고 싶다면, 마크된 노드 그룹을 우회하려면 `Ctrl-B`를 사용하세요.
4. 프롬프트를 작성하거나 기본값을 유지하세요.
5. 필요하다면 이미지 크기를 설정하세요.
6. EasyCache 노드는 추론 속도를 높이기 위한 것이지만, 일부 품질과 디테일을 희생할 수 있습니다. 필요 없다면 우회할 수 있습니다 (Ctrl+B).
7. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(Cmd) + Enter`를 사용해 워크플로우를 실행하세요.

### 4. 추가 참고사항

1. 스타일 참조만:

우리는 제공한 워크플로우에서 스타일 참조만 사용하는 워크플로우도 제공합니다.

<img src="https://mintcdn.com/dripart/6BfRVG5RoFiMLPEQ/images/tutorial/flux/flux1_uso_reference_image_gen_style_reference_only.jpg?fit=max&auto=format&n=6BfRVG5RoFiMLPEQ&q=85&s=d5f16dbe97ac74b1bf01587aaabe12b8" alt="워크플로우" width="4366" height="2498" data-path="images/tutorial/flux/flux1_uso_reference_image_gen_style_reference_only.jpg" />

다른 점은 `콘텐츠 참조` 노드를 교체하고 `Empty Latent Image` 노드만 사용한다는 것입니다.

2. 전체 `스타일 참조` 그룹을 우회해 텍스트를 이미지로 변환하는 워크플로우로 사용할 수도 있습니다. 즉, 이 워크플로우는 4가지 변형이 가능합니다:

* 오직 콘텐츠(주제) 참조만 사용
* 오직 스타일 참조만 사용
* 콘텐츠와 스타일 참조 혼합
* 텍스트를 이미지로 변환하는 워크플로우로 사용