이 워크플로우는 Stable Diffusion 3.5를 깊이 맵으로 안내해, 생성 이미지가 참조 이미지의 구조와 원근을 유지하도록 하는 방법을 안내합니다. SD 3.5 Large 체크포인트(sd3.5_large_fp8_scaled.safetensors)를 CheckpointLoaderSimple로 불러오고, 고품질 VAE(vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors)도 함께 로드합니다. 텍스트 프롬프트는 CLIPTextEncode로 인코딩되며, KSampler가 EmptySD3LatentImage로 정의된 잠재 캔버스를 사용해 정확한 출력 크기를 설정할 수 있습니다. VAEDecode, PreviewImage, SaveImage로 결과를 확인하고 내보낼 수 있습니다.

깊이 안내는 ControlNet를 통해 제공됩니다. ControlNetLoader로 sd3.5_large_controlnet_depth.safetensors을 불러오고, ControlNetApplyAdvanced로 깊이 조건을 프롬프트에 연결하며, 강도와 적용 구간(시작/종료 비율)을 조정할 수 있습니다. 참조 이미지는 LoadImage로 불러오고, ImageScaleToTotalPixels로 크기를 맞춘 뒤, 커스텀 노드(6b0ed7ac-f476-44c9-9dad-b3f23ef985f8)가 lotus-depth-d-v1-1.safetensors 모델로 깊이 맵을 생성합니다. 이미지 투 이미지 변형에는 VAEEncode로 참조 이미지의 잠재값을 KSampler에 전달할 수 있고, 텍스트 투 이미지+깊이 안내에는 EmptySD3LatentImage를 사용합니다. 빈 네거티브 프롬프트가 필요하면 ConditioningZeroOut을 활용하세요. 이 조합으로 장면 레이아웃을 유지하면서 스타일, 조명, 디테일을 자유롭게 변경할 수 있습니다.