Flux Kontext Zoom Out LoRA - v1.0
하이라이트된 이미지
추천 프롬프트
Zoom out and keep the visible subject exactly the same in position, scale and appearance. Expand the canvas evenly in every direction and fill all new areas with a natural continuation of the scene, matching the original lighting, perspective and photographic style.
추천 매개변수
steps
팁
목표 잠재 이미지 크기를 원본 이미지 크기와 다르게 설정할 수 있습니다. 예: 세로 이미지라면 가로 방향으로 확장하세요.
LoRA는 Nunchaku 워크플로우에서도 작동합니다.
정확한 줌 슬라이더가 없으므로 다양한 줌 레벨로 실험해 보세요.
크리에이터 스폰서
LoRA는 fal.ai의 Flux Kontext LoRA Trainer로 70쌍 이상을 학습시켰으며, 학습률 0.0003, 3000 스텝입니다.
수십 차례의 실험 끝에 가장 신뢰할 수 있는 줌아웃 버전을 선정했습니다. 극한, 대형, 중간 줌 레벨을 위한 별도의 LoRA들을 시도했지만, 이 모델들은 너무 예측 불가능해서 이 단일 “만능형” 모델을 사용하기로 했습니다.
알려진 단점
아웃페인트 인공물 – 새로 생성된 영역에서 두껍고 픽셀화된 가장자리가 나타날 수 있습니다.
인물 클로즈업 – 얼굴, 손, 몸의 매우 좁은 크롭은 심하게 왜곡될 수 있습니다.
정확한 줌 슬라이더 없음 – “10× 줌 아웃” 같은 명령은 할 수 없으며 결과가 다양하므로 실험이 필요합니다.
프롬프트 사용법
기본 프롬프트를 사용하고 확장된 프레임에 보고 싶은 내용을 추가하세요. 예시:
피사체의 위치, 크기, 모습을 정확히 동일하게 유지하며 줌아웃 합니다. 캔버스를 모든 방향으로 고르게 확장하고 새 영역을 원래의 조명, 원근감, 사진 스타일에 맞는 자연스러운 장면 연속성으로 채우세요.목표 잠재 이미지 크기를 원본 이미지 크기와 다르게 설정할 수 있습니다. 예를 들어 세로 이미지라면 가로 방향으로 확장/줌아웃할 수 있습니다. 예시 이미지를 참고해보세요.
LoRA는 Nunchaku 워크플로우와도 작동합니다.
이상입니다—직접 사용해보고 효과를 알려주세요!
LoRA는 fal.ai의 Flux Kontext LoRA Trainer로 70쌍 이상을 학습시켰으며, 학습률 0.0003, 3000 스텝입니다.
모델 세부사항
모델 유형
기본 모델
모델 버전
모델 해시
학습된 단어
토론
댓글을 남기려면 log in하세요.
