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+## FLUX.1-dev ControlNet Union Pro: Advanced Image Generation with Multiple Control Modes
 
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+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.
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+### Key Features
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+**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
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+**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
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+**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
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+**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
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+### How It Works
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+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
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+### Use Cases
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+- **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
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+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
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+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.
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+### 주요 기능
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+**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
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+**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
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+**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
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+**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
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+### 작동 방식
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+1. **제어 이미지 입력**: 사전 처리된 제어 이미지 업로드 또는 참조 이미지에서 자동 추출
+2. **제어 모드 선택**: 사용 목적에 맞는 ��절한 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
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+### 활용 사례
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+- **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
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+이 시스템은 생성된 결과와 전처리된 제어 조건을 모두 보여줌으로써 실시간 피드백을 제공하며, 사용자가 최적의 결과를 위해 제어 입력을 이해하고 개선하는 데 도움을 줍니다.