README.md

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title: FLUX.1 Dev ControlNet Union Pro
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## FLUX.1-dev ControlNet Union Pro: Advanced Image Generation with Multiple Control Modes

This application implements a sophisticated image generation system using FLUX.1-dev with ControlNet Union Pro, offering multiple control modes for precise image generation guidance. The system allows users to generate high-quality images while maintaining specific structural or stylistic constraints from reference images.

### Key Features

**1. Multiple Control Modes**
- **Canny**: Edge-based control using Canny edge detection
- **Depth**: 3D depth information guidance using Depth Anything V2
- **OpenPose**: Human pose-based generation
- **Grayscale**: Luminance-based control
- **Blur**: Gaussian blur for soft guidance
- **Tile**: Resolution-independent tiling control
- **LowQuality**: Noise-based control for enhancement tasks

**2. Flexible Input Options**
- Direct upload of pre-processed control images
- Automatic extraction of control conditions from reference images
- Support for various image formats and resolutions
- Intelligent image resizing and preprocessing

**3. Advanced Generation Parameters**
- **Control Strength (0-1.0)**: Adjust how strongly the control influences generation
- **Inference Steps (1-50)**: Balance between quality and speed
- **Guidance Scale (1-10)**: Control prompt adherence
- **Seed Control**: Reproducible results with manual or random seeds

**4. Technical Architecture**
- Based on FLUX.1-dev diffusion model
- Multi-ControlNet support for combined control modes
- Depth Anything V2 (Large) for accurate depth estimation
- GPU-accelerated processing with CUDA support
- Memory-optimized with VAE tiling and CPU offloading

### How It Works

1. **Control Image Input**: Either upload a pre-processed control image or let the system extract it from a reference image
2. **Control Mode Selection**: Choose the appropriate control type for your use case
3. **Prompt Input**: Describe the desired output (defaults to "Highest Quality")
4. **Parameter Tuning**: Adjust control strength and generation settings
5. **Generation**: The model creates an image following both the prompt and control guidance

### Use Cases

- **Image Enhancement**: Use LowQuality mode to enhance degraded images
- **Style Transfer**: Apply artistic styles while preserving structure (Canny/Depth)
- **Pose-Guided Generation**: Create images with specific human poses
- **Consistent Character Design**: Maintain structural consistency across variations
- **Architectural Visualization**: Use depth control for accurate spatial representations
- **Texture Synthesis**: Tile mode for seamless pattern generation

The system provides real-time feedback by showing both the generated result and the preprocessed control condition, helping users understand and refine their control inputs for optimal results.

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## FLUX.1-dev ControlNet Union Pro: 다중 제어 모드를 활용한 고급 이미지 생성

이 애플리케이션은 FLUX.1-dev와 ControlNet Union Pro를 사용하여 정교한 이미지 생성 시스템을 구현하며, 정밀한 이미지 생성 가이드를 위한 다양한 제어 모드를 제공합니다. 사용자는 참조 이미지의 특정 구조나 스타일 제약을 유지하면서 고품질 이미지를 생성할 수 있습니다.

### 주요 기능

**1. 다중 제어 모드**
- **Canny**: Canny 엣지 검출을 사용한 엣지 기반 제어
- **Depth**: Depth Anything V2를 사용한 3D 깊이 정보 가이드
- **OpenPose**: 인체 포즈 기반 생성
- **Grayscale**: 명도 기반 제어
- **Blur**: 부드러운 가이드를 위한 가우시안 블러
- **Tile**: 해상도 독립적인 타일링 제어
- **LowQuality**: 향상 작업을 위한 노이즈 기반 제어

**2. 유연한 입력 옵션**
- 사전 처리된 제어 이미지 직접 업로드
- 참조 이미지에서 제어 조건 자동 추출
- 다양한 이미지 형식 및 해상도 지원
- 지능적인 이미지 크기 조정 및 전처리

**3. 고급 생성 매개변수**
- **Control Strength (0-1.0)**: 제어가 생성에 미치는 영향 조절
- **Inference Steps (1-50)**: 품질과 속도 간 균형 조절
- **Guidance Scale (1-10)**: 프롬프트 준수도 제어
- **Seed Control**: 수동 또는 랜덤 시드로 재현 가능한 결과

**4. 기술적 구조**
- FLUX.1-dev 확산 모델 기반
- 결합된 제어 모드를 위한 Multi-ControlNet 지원
- 정확한 깊이 추정을 위한 Depth Anything V2 (Large)
- CUDA 지원 GPU 가속 처리
- VAE 타일링과 CPU 오프로딩으로 메모리 최적화

### 작동 방식

1. **제어 이미지 입력**: 사전 처리된 제어 이미지 업로드 또는 참조 이미지에서 자동 추출
2. **제어 모드 선택**: 사용 목적에 맞는 적절한 제어 유형 선택
3. **프롬프트 입력**: 원하는 출력 설명 (기본값: "Highest Quality")
4. **매개변수 조정**: 제어 강도 및 생성 설정 조절
5. **생성**: 모델이 프롬프트와 제어 가이드를 모두 따르는 이미지 생성

### 활용 사례

- **이미지 향상**: LowQuality 모드로 열화된 이미지 개선
- **스타일 전송**: 구조를 보존하면서 예술적 스타일 적용 (Canny/Depth)
- **포즈 기반 생성**: 특정 인체 포즈로 이미지 생성
- **일관된 캐릭터 디자인**: 변형 간 구조적 일관성 유지
- **건축 시각화**: 정확한 공간 표현을 위한 깊이 제어 사용
- **텍스처 합성**: 매끄러운 패턴 생성을 위한 타일 모드

이 시스템은 생성된 결과와 전처리된 제어 조건을 모두 보여줌으로써 실시간 피드백을 제공하며, 사용자가 최적의 결과를 위해 제어 입력을 이해하고 개선하는 데 도움을 줍니다.