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**PiD(Pixel Diffusion Decoder)**는 증류된 4단계 픽셀 공간 처리로 확산 모델의 latent를 4배 초해상도 이미지로 변환합니다. 별도의 VAE 디코딩이 필요 없습니다. 이 워크플로는 PiD로 Z-Image-Turbo latent를 1024px에서 4096px로 업스케일하는 방법을 보여줍니다. 관련 링크: PiD Latent Upscale 워크플로
ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요.이 가이드의 워크플로는 워크플로 템플릿에서 확인할 수 있습니다. 템플릿에서 찾을 수 없다면, 귀하의 ComfyUI가 오래된 버전일 수 있습니다.워크플로를 로드할 때 노드가 누락되는 경우, 가능한 원인:
  1. 최신 ComfyUI 버전(최신 테스트 버전(nightly))을 사용하고 있지 않음
  2. 일부 노드가 시작 시 가져오기에 실패함

워크플로 다운로드

JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 “Image Upscale: PiD Latent Decode”를 검색하세요

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PiD 작동 방식

PiD는 확산 모델 이름만이 아니라 상위 모델의 VAE / latent 공간(인코더 측)을 기준으로 체크포인트를 맞춥니다. 초기 생성에 사용한 모델의 latent 공간에 해당하는 PiD 체크포인트를 선택해야 합니다. 이 워크플로는 Flux.1과 같은 16채널 VAE를 공유하는 Z-Image-Turbo(1024px latent에서 4096px 출력)를 사용합니다.

서브그래프 알아보기

이 워크플로는 모듈식 처리를 위해 서브그래프 노드를 사용합니다. 워크플로를 사용자 지정하고 확장하는 방법은 서브그래프 문서를 참고하세요.

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사용 가능한 PiD 체크포인트

모든 체크포인트는 Comfy-Org/PixelDiT에서 models/diffusion_models/로 다운로드합니다.

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서브그래프 설정

Latent Upscale Decode (PiD) 서브그래프에서 다음 항목을 설정합니다.

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실행 단계

  1. latent 생성. T2I 워크플로(예: Z-Image-Turbo)로 latent 이미지를 생성합니다.
  2. PiD에 연결. latent를 Latent Upscale Decode (PiD) 서브그래프 노드에 연결합니다.
  3. 체크포인트 선택. 상위 모델의 VAE latent 공간과 맞는 PiD 체크포인트를 선택합니다.
  4. 출력 크기 설정. PiD 출력 크기를 입력 latent 해상도의 4배로 설정합니다.
  5. 실행. 서브그래프가 한 번의 4단계 처리로 디코딩과 업스케일을 수행합니다.

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모델 다운로드

PiD는 PixelDiT 모델 제품군의 일부입니다. 이 워크플로는 초기 생성을 위해 Z-Image-Turbo 모델도 필요합니다.

PiD Flux.1 1024 to 4096

pid_flux1_1024_to_4096_4step_bf16.safetensors: Flux.1 / Z-Image latent 공간용 PiD 체크포인트

Z-Image-Turbo diffusion

z_image_turbo_bf16.safetensors: PiD 업스케일 전 초기 생성에 사용

텍스트 인코더(Z-Image)

qwen_3_4b.safetensors: Z-Image-Turbo용 텍스트 인코더

VAE (Z-Image)

ae.safetensors: Z-Image-Turbo용 VAE

텍스트 인코더(PiD)

gemma_2_2b_it_elm_fp8_scaled.safetensors: PiD 서브그래프 CLIPLoader용 텍스트 인코더(type: pixeldit)
PiD는 내장 pixel_space VAE를 사용합니다. PiD 자체에는 별도의 VAE 파일이 필요 없습니다.

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모델 저장 위치

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출력 예시

PiD 샘플 출력