[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,75 +1,209 @@
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id: wiki-2026-0508-시리즈물-및-다중-샷-워크플로우-series-and-mul
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title: 시리즈물 및 다중 샷 워크플로우 (Series and Multi shot Workflow)
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title: 시리즈물 및 다중 샷 워크플로우 (Series and Multi-shot Workflow)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: []
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aliases: [Multi-shot Workflow, Series Generation, Consistent Image Series]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [uncategorized]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [image-generation, midjourney, character-consistency, series, workflow]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: python
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framework: Midjourney/FLUX/ComfyUI
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# [[시리즈물 및 다중 샷 워크플로우 (Series and Multi-shot Workflow)|시리즈물 및 다중 샷 워크플로우 (Series and Multi-shot Workflow)]]
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# 시리즈물 및 다중 샷 워크플로우
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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시리즈물 및 다중 샷 워크플로우는 AI 이미지 또는 비디오 모델을 사용하여 여러 컷에 걸쳐 일관된 캐릭터, 스타일, 장면을 유지하거나 순차적인 서사를 표현하기 위해 사용하는 프롬프트 작성 및 제어 기법입니다. DALL-E 3와 같이 단일 프롬프트 내에 순차적 패널을 직접 묘사하는 방식부터, Midjourney의 시드(Seed) 값 고정 및 다양한 참조(Reference) 매개변수를 활용하는 방식, Veo 3.1의 타임스탬프(Timestamp) 프롬프팅까지 다양한 기법이 포함됩니다. 이 워크플로우는 만화 패널, 제품 라인업, 브랜드 캠페인, 그리고 영화적 컷 분할을 일관성 있게 구현하는 데 필수적인 역할을 합니다.
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## 매 한 줄
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> **"매 single-shot 의 generation 은 1세대, 매 multi-shot consistency 가 2세대 의 challenge"**. 매 2026 의 commercial workflow 는 1 character × N scene, 또는 1 style × N character 의 consistent series 의 production — 매 Midjourney `--cref + --sref`, 매 FLUX IP-Adapter, 매 ComfyUI character LoRA 의 stack 이 매 표준. 매 single best image 의 시대 는 끝남.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **순차적 패널 및 스토리보드 묘사 (DALL-E 3 등):**
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단일 프롬프트 내에서 "1) ... 2) ... 3) ..."와 같이 각 패널의 장면을 순차적으로 명시하여 시리즈물을 생성할 수 있습니다 [1, 2]. 예를 들어 우주 전쟁, 포스트 아포칼립스 생존, 판타지 영역, 비밀 스파이 등의 주제를 다중 패널 코믹북 장면으로 연속성 있게 묘사하는 방식이 활용됩니다 [1, 2].
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## 매 핵심
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* **시드(Seed)와 매개변수를 활용한 일관성 유지 (Midjourney 등):**
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* **시드 값 고정:** 여러 생성 결과물에 걸쳐 구도, 카메라 앵글, 프레이밍의 일관성을 유지하기 위해 특정 `--seed` 값을 고정하여 반복 사용합니다 [3-6]. 이는 일관된 각도의 E-커머스 제품 라인업(SKU 세트)을 촬영하거나, 다중 패널 스토리의 연속성을 유지할 때 매우 효과적입니다 [4, 5].
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* **참조(Reference) 기능 조합:** 스타일 참조(`--sref`), 캐릭터 참조(`--cref`), 옴니 참조(`--oref`)를 조합하여 여러 샷(shot)에 걸쳐 동일한 피사체, 인물, 시각적 분위기를 복제합니다 [6, 7]. 특히 Midjourney V7의 옴니 참조는 시리즈 전반에서 피사체나 객체의 형태적 정체성을 일관되게 고정해야 할 때 사용됩니다 [7, 8].
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### 매 series workflow 의 dimension
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1. **Character lock**: 매 same person 의 N pose/scene.
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2. **Style lock**: 매 same painterly look 의 N subject.
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3. **World lock**: 매 same environment lighting/mood.
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4. **Outfit lock**: 매 same clothing 의 different pose.
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* **반복적인 레퍼런스 워크플로우 (Midjourney V7):**
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상업적 캠페인이나 시리즈물 제작 시 체계적인 워크플로우 패턴이 요구됩니다. 먼저 3~5개의 브랜드에 적합한 참조 이미지를 수집하고, 기본 스타일 참조를 통해 초안(Draft)을 대량 생성합니다 [8]. 피사체나 객체의 연속성이 중요할 때만 옴니 참조를 제한적으로 추가하며, `--stylize` 값을 조절해 제품의 명확성이나 캠페인의 무드를 맞춥니다 [8]. 최종 선택된 출력물은 향후 작업의 새로운 레퍼런스로 저장되어 시리즈의 일관성을 강화합니다 [8].
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### 매 도구 stack (2026)
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- **Midjourney V8**: `--cref` (char) + `--sref` (style) + `--ow` (outfit weight).
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- **FLUX.1 + IP-Adapter Plus + LoRA**: 매 reproducible, customizable.
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- **ComfyUI + InstantID / PuLID**: 매 face-only ID lock.
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- **Krea Realtime**: 매 fast iteration storyboard.
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- **Runway Gen-4**: 매 video extension.
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* **다중 샷 및 대화 씬 시퀀스 생성 (비디오 모델 - Veo 3.1 등):**
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* **재료(Ingredients)를 활용한 대화 씬 구성:** 일관된 캐릭터와 배경의 참조 이미지를 '재료(Ingredients)'로 제공하여, 여러 샷에 걸쳐 인물들이 대화하는 씬(다중 샷 씬)을 일관되게 구성할 수 있습니다 [9].
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* **타임스탬프(Timestamp) 프롬프팅:** 단일 프롬프트 내에 `[00:00-00:02] 미디엄 샷...`, `[00:02-00:04] 리버스 샷...` 등 구체적인 시간 구간별로 액션, 카메라 앵글, 오디오 효과를 배정하여 정밀하고 시네마틱한 다중 샷 시퀀스를 한 번에 연출할 수 있습니다 [10].
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### 매 typical pipeline
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1. **Character sheet 의 generation** (front/side/back, neutral lighting).
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2. **Reference image 의 selection** (best of 4–8).
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3. **Optional: LoRA 의 train** (Replicate, fal, RunPod).
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4. **Multi-shot generation** (cref + sref, 또는 LoRA + sref).
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5. **Post-edit** (face restore, hand fix).
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6. **Color/style 의 batch grading**.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** 일관성 유지 (Consistency), 시드 매개변수 (Seed Parameter), 이미지 참조 기능 (Image Reference Features), 타임스탬프 프롬프팅 (Timestamp Prompting)
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- **Projects/Contexts:** 코믹북 및 스토리보드 제작, E-커머스 제품 패키징 라인업 구성, 브랜드 캠페인 시각화 및 비디오 대화 씬 제작
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- **Contradictions/Notes:** 소스에 관련 정보가 부족합니다. (제공된 소스 내에서 시리즈물 및 다중 샷 워크플로우와 관련된 상충되는 주장이나 모순점은 발견되지 않았습니다.)
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### 매 응용
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1. Comic/manhwa panels.
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2. Brand campaign (model 5–10 shot).
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3. Game character sheet (idle/run/attack/death).
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4. Children's book illustration series.
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5. Storyboard for video.
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*Last updated: 2026-04-30*
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## 💻 패턴
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### Pattern 1 — Midjourney character + style lock
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```text
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# Step 1 — Character sheet
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/imagine character sheet of a young female adventurer, leather jacket, \
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short red hair, freckles, neutral expression, T-pose, white background \
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--ar 1:1 --v 7
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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# Step 2 — Save best as cref URL
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# Step 3 — Generate scenes
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/imagine the same character climbing a snowy mountain \
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--cref https://cdn.example.com/char.png --cw 100 \
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--sref 2934852919 --sw 200 --ar 16:9 --v 7
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||||
**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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||||
/imagine the same character drinking tea in a tavern at night \
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||||
--cref https://cdn.example.com/char.png --cw 100 \
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||||
--sref 2934852919 --sw 200 --ar 16:9 --v 7
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||||
```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Pattern 2 — Storyboard batch (Python)
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```python
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from itertools import product
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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CHAR = "https://cdn.example.com/char.png"
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STYLE = 2934852919
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SCENES = [
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"climbing a snowy mountain at dawn",
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"fighting a wolf in deep forest",
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"drinking tea in candle-lit tavern",
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"riding a horse across plains under storm",
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]
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ARS = ["16:9"]
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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for scene, ar in product(SCENES, ARS):
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print(f"/imagine the same character {scene} "
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f"--cref {CHAR} --cw 100 --sref {STYLE} --sw 200 --ar {ar} --v 7")
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```
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||||
- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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||||
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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||||
### Pattern 3 — FLUX IP-Adapter character lock
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```python
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from diffusers import FluxPipeline
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from ip_adapter_flux import IPAdapterFluxPlus
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import torch
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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||||
pipe = FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev",
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torch_dtype=torch.bfloat16).to("cuda")
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adapter = IPAdapterFluxPlus(pipe, "ip-adapter-plus_flux.bin")
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- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
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- **정책 변화:** 없음
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||||
ref = load_image("char_sheet.png")
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scenes = ["mountain summit at sunset", "neon-lit alley, rain", "tavern, candlelight"]
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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for i, scene in enumerate(scenes):
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out = adapter.generate(image=ref,
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prompt=f"the same character, {scene}, cinematic, 35mm",
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||||
num_inference_steps=30, guidance_scale=4.0,
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||||
seed=42 + i).images[0]
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||||
out.save(f"shot_{i:02d}.png")
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||||
```
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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### Pattern 4 — InstantID face lock (ComfyUI)
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||||
```python
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# ComfyUI workflow (JSON snippet)
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{
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||||
"InstantIDLoader": {"face_image": "ref.png"},
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||||
"ControlNet": {"model": "instantid_controlnet"},
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||||
"KSampler": {"steps": 28, "cfg": 5.0, "seed": 1234},
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||||
"CLIPTextEncode": {"text": "the same person, standing on a beach, golden hour"}
|
||||
}
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||||
# Repeat with different prompt → identity stays locked.
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```
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||||
### Pattern 5 — LoRA training (Replicate)
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```bash
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# Train character LoRA
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||||
cog predict r8.im/ostris/flux-dev-lora-trainer \
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||||
-i input_images=@char_dataset.zip \
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||||
-i trigger_word=AYAKO \
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||||
-i steps=2000 -i lora_rank=16
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# → flux-lora-AYAKO.safetensors
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# Use:
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/imagine AYAKO walking in Tokyo neon street at night --v flux-lora-AYAKO --ar 16:9
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```
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### Pattern 6 — Outfit / wardrobe consistency
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||||
```text
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# V8 outfit lock with --ow
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||||
/imagine the same character on a beach in same outfit \
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||||
--cref char.png --cw 100 --ow 100 \
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||||
--sref 2934852919 --sw 200 --ar 16:9 --v 8
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||||
```
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||||
### Pattern 7 — Series QA grid
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||||
```python
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||||
# Build a contact-sheet of 12 shots for visual QA
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from PIL import Image
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||||
shots = [Image.open(f"shot_{i:02d}.png") for i in range(12)]
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||||
W, H = 1024, 576
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||||
sheet = Image.new("RGB", (W*4, H*3))
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||||
for i, im in enumerate(shots):
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||||
sheet.paste(im.resize((W,H)), ((i%4)*W, (i//4)*H))
|
||||
sheet.save("series_qa.png")
|
||||
```
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||||
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||||
### Pattern 8 — Video extension (Runway / Kling)
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||||
```python
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||||
# After image series approved → animate
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import requests
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||||
for i in range(12):
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||||
r = requests.post("https://api.runwayml.com/v1/gen4/image-to-video",
|
||||
headers={"Authorization": f"Bearer {API}"},
|
||||
json={"image_url": f"https://cdn.example.com/shot_{i:02d}.png",
|
||||
"prompt": "subtle camera push-in, 5s, cinematic",
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||||
"duration": 5, "model": "gen-4-turbo"})
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||||
print(r.json()["video_url"])
|
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Quick 5-shot storyboard | Midjourney cref + sref |
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| Photo-real, 20+ shots, character | FLUX + InstantID |
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| 100+ shot, very specific person | LoRA train + FLUX |
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| Same outfit, multiple poses | V8 cref + ow |
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||||
| Stylized illustration series | sref + cref + Niji V7 |
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**기본값**: 매 5–20 shots → Midjourney cref+sref. 매 100+ → LoRA.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[AI 이미지 생성 (AI Image Generation)]] · [[Character Consistency]]
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||||
- 변형: [[Character_Reference]] · [[InstantID]] · [[IP-Adapter]]
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||||
- 응용: [[상업용 브랜드 이미지 및 디자인 시스템 구축]] · [[Storyboard]]
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||||
- Adjacent: [[스타일 코드]] · [[사후 편집 (Post-editing)]] · [[LoRA Training]]
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||||
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 storyboard scene list 의 generation, 매 prompt batch 의 expansion (장면 변형).
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**언제 X**: 매 visual continuity 의 final judgment — 매 art director 의 eye 가 필요.
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## ❌ 안티패턴
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- **No reference sheet**: 매 매 batch 마다 character drift.
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- **Too high cw + free prompt**: 매 character pose freeze (overfit).
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- **Multiple cref 동시**: 매 face blend → 매 third person.
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||||
- **Style 의 mid-series 변경**: 매 final compilation 의 jarring.
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||||
## 🧪 검증 / 중복
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||||
- Verified (Midjourney V7/V8 docs, FLUX IP-Adapter docs, Replicate LoRA trainer).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — multi-shot pipeline + 8 patterns |
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