Automatic1111에서 ComfyUI로 - 알아야 할 모든 것 (2025)

저는 2년 동안 ComfyUI를 거부했습니다. Automatic1111은 잘 작동했습니다. 인터페이스가 이해하기 쉬웠습니다. 모든 모델, LoRA, 워크플로우가 정리되어 있고 기능적이었습니다. UI 접근 방식이 이미 작동하는데 왜 프로그래밍처럼 보이는 완전히 다른 시스템을 배워야 할까요?

그러다 특정 워크플로우를 구축하려고 했습니다 - 멀티 캐릭터 씬을 위한 리전 프롬프팅과 함께 IPAdapter + ControlNet + 커스텀 LoRA를 사용한 캐릭터 일관성 및 포즈 제어. A1111 확장 프로그램 지옥이 저를 거의 무너뜨렸습니다. 충돌, 버전 불일치, 어제 작동했던 기능이 오늘 깨지는 것. 3일간의 문제 해결 후, ComfyUI에서 같은 워크플로우를 시도했습니다. 2시간 만에 구축되고 작동했습니다.

그것이 6개월 전이었습니다. 그 이후로 A1111을 열지 않았습니다.

빠른 답변: Automatic1111에서 ComfyUI로의 마이그레이션은 ComfyUI가 더 어렵지 않고 다르다는 것을 이해해야 합니다. 모든 모델, LoRA, VAE는 최소한의 재구성으로 직접 전송됩니다. 학습 곡선이 존재하는 것은 ComfyUI가 더 복잡하기 때문이 아니라, A1111이 UI 추상화 뒤에 숨기는 프로세스를 노출하고 명시적으로 만들기 때문입니다. 전환은 A1111 숙련도에 도달하는 데 1-2주가 걸리며, 그 후 ComfyUI의 워크플로우 유연성은 A1111에서 불가능한 기능을 제공합니다. 기존 지식은 완전히 전송됩니다. 같은 기반 기술에 대해 다른 인터페이스를 배우는 것뿐입니다.

실제로 문제없이 전송되는 것

모든 것을 잃을 것에 대한 두려움이 사람들이 전환하지 못하게 하기 때문에 변경되지 않는 것부터 시작하겠습니다.

모델 파일은 완전히 호환됩니다. 체크포인트 파일, safetensors, LoRA, 임베딩, VAE, 모두 두 시스템에서 동일하게 작동합니다. 아무것도 변환하거나 다시 다운로드할 필요가 없습니다. ComfyUI는 원하시면 기존 A1111 모델 폴더를 가리킬 수 있고, 파일을 ComfyUI 디렉토리로 이동/복사할 수도 있습니다. 파일 자체는 변경되지 않습니다.

Stable Diffusion 작동 방식에 대한 기본적인 이해는 완전히 전송됩니다. 프롬프트 전략, 네거티브 프롬프트, 샘플링 방법, CFG 스케일, 디노이즈 강도 - 이 모든 개념은 ComfyUI에서도 같은 방식으로 작동합니다. 기술이 어떻게 작동하는지 이미 알고 있습니다. 다른 컨트롤을 배우는 것뿐입니다.

품질 기대치는 동일하게 유지됩니다. 같은 체크포인트에 같은 설정은 두 시스템에서 같은 출력을 생성합니다(약간의 랜덤 시드 변동 제외). ComfyUI는 마법처럼 더 좋은 품질이 아니라, 같은 AI 모델입니다. 이점은 워크플로우 기능이지, 생성 품질이 아닙니다.

확장 기능은 대부분의 A1111 확장에 대해 ComfyUI 동등물이 있습니다. ControlNet? ComfyUI에서 작동합니다. IPAdapter? 사용 가능합니다. Dynamic Prompting? 존재합니다. 업스케일링? 내장되어 있고 커스텀 노드를 통해 확장됩니다. 특정 인터페이스는 다르지만 기능은 번역됩니다.

하드웨어 및 성능 요구 사항은 비슷합니다. ComfyUI는 동등한 작업에 대해 A1111보다 크게 더 많거나 적게 요구하지 않습니다. 같은 GPU, 같은 VRAM 우려, 비슷한 생성 시간. A1111을 적절히 실행하는 하드웨어는 ComfyUI도 적절히 실행합니다.

VRAM 관리, 모델 호환성, 일반적인 AI 생성 문제에 대한 문제 해결 지식은 모두 적용됩니다. 기술적 문제는 동일하며, 다른 인터페이스를 통해 디버깅할 뿐입니다.

마이그레이션 불안은 주로 기술적 복잡성으로 위장한 인터페이스 익숙하지 않음에서 옵니다. 이미 어려운 부분은 알고 있습니다. 새로운 기술이 아니라 새로운 제어 방식을 배우고 있는 것입니다.

클릭하게 만드는 멘탈 모델 전환

A1111의 인터페이스는 UI 추상화 뒤에 실제 프로세스를 숨깁니다. ComfyUI는 노드와 연결을 통해 프로세스를 명시적으로 만듭니다. 이것이 근본적인 차이입니다.

A1111에서는 다양한 UI 필드에서 매개변수를 설정하고, 생성을 클릭하면 배후에서 무언가가 일어나고, 이미지를 얻습니다. 실제 작업 순서는 숨겨져 있습니다. UI가 직접 노출하지 않는 것을 하고 싶을 때까지는 사용자 친화적입니다. 그때 확장을 설치하고 충돌하지 않기를 바라게 됩니다.

ComfyUI에서는 모든 단계가 보이는 노드입니다. 체크포인트 로드 노드, 프롬프트 인코드 노드, 샘플러 노드, 이미지로 디코드 노드, 저장 노드. 각 작업은 명시적이고 시각적으로 연결됩니다. 처음에는 더 복잡해 보이지만 A1111이 보이지 않게 하는 것을 보이게 만드는 것뿐입니다.

멘탈 전환은 "UI 필드를 구성하고 생성"에서 "작업 순서를 구축"으로 바뀝니다. 양식을 채우는 대신 파이프라인을 조립하고 있습니다. 이것이 클릭되면 ComfyUI는 직관적으로 의미가 있고 A1111은 제한적으로 느껴집니다.

노드 기반 접근 방식은 생성 중에 실제로 무슨 일이 일어나는지 이해하는 것을 의미합니다. 체크포인트는 모델 가중치를 로드합니다. 텍스트는 CLIP을 통해 컨디셔닝으로 인코딩됩니다. 샘플러는 컨디셔닝에 의해 안내받으며 잠재를 반복적으로 디노이즈합니다. VAE는 잠재를 가시적인 이미지로 디코딩합니다. A1111은 정확히 이 단계들을 수행하고, ComfyUI는 그것을 명시적으로 보여줄 뿐입니다.

이 명시성은 수정을 가능하게 합니다. 샘플링 중간에 ControlNet 가이던스를 적용하고 싶습니까? 정확히 어디에 주입할지 볼 수 있습니다. 이미지의 다른 부분에 다른 컨디셔닝을 사용하고 싶습니까? 영역이 워크플로우에서 시각적으로 분리되어 있습니다. 여러 이미지를 같은 파이프라인으로 처리하고 싶습니까? 노드 구조가 배치 처리를 명시적으로 만듭니다.

사람들이 설명하는 "복잡성"은 실제로 투명성입니다. ComfyUI는 더 복잡하지 않고, 덜 숨겨져 있습니다. 가시성이 압도적이지 않고 유익하다는 것을 받아들이면, 인터페이스는 장애물이 아닌 강점이 됩니다.

첫 번째 ComfyUI 워크플로우 - 직접 번역

기본적인 A1111 생성이 ComfyUI 노드로 어떻게 번역되는지 설명합니다.

A1111 간단한 생성 - 체크포인트 선택, 프롬프트 입력, 매개변수 설정, 생성.

동등한 ComfyUI 워크플로우:

• Load Checkpoint 노드 (모델 선택)
• 포지티브 프롬프트용 CLIP Text Encode 노드
• 네거티브 프롬프트용 CLIP Text Encode 노드
• Empty Latent Image 노드 (해상도 설정)
• KSampler 노드 (매개변수로 샘플링 처리)
• VAE Decode 노드 (잠재를 이미지로 변환)
• Save Image 노드 (파일 출력)

A1111의 단일 페이지 UI가 하는 것을 정확히 7개의 노드가 수행합니다. 각 노드는 A1111 인터페이스의 한 섹션을 대체합니다. 체크포인트 드롭다운은 Load Checkpoint 노드가 됩니다. 프롬프트 텍스트 상자는 CLIP Text Encode가 됩니다. 생성 버튼은 KSampler가 됩니다.

연결은 데이터 흐름을 시각화합니다. 체크포인트는 샘플러와 클립 인코더에 연결됩니다. 인코더는 샘플러의 컨디셔닝 입력으로 출력합니다. Empty Latent와 컨디셔닝이 샘플러에 들어갑니다. 샘플러 출력은 VAE 디코드로 갑니다. 디코딩된 이미지는 저장으로 갑니다. 이 체인은 정확히 A1111에서 보이지 않게 일어나는 것입니다.

이 워크플로우를 한 번 구축하고 템플릿으로 저장하세요. 모든 미래의 간단한 생성은 이 템플릿을 로드하고, 프롬프트와 설정을 변경하고, 생성합니다. 템플릿이 존재하면 A1111과 기능적으로 동일합니다.

워크플로우 구조는 며칠 내에 제2의 본성이 됩니다. 모델 로드, 프롬프트 인코드, 샘플, 디코드, 저장. 이 패턴은 ComfyUI의 거의 모든 것의 기초입니다. 변형은 노드를 추가하지만, 핵심 시퀀스는 인식 가능하게 유지됩니다.

일반적인 설정 번역:

• Steps - KSampler 노드에서
• CFG 스케일 - KSampler 노드에서
• 샘플러 방법 - KSampler 드롭다운에서
• 해상도 - Empty Latent Image 노드에서
• 배치 수 - 다양한 노드의 배치 크기
• 시드 - KSampler 노드에서

모든 것에 직접 대응하는 위치가 있습니다. 기능이 사라진 것이 아니라 UI 필드 대신 노드로 이동했습니다. 이것을 알면 전환 중 "이 설정은 어디로 갔지" 혼란이 사라집니다.

모델 라이브러리 마이그레이션 처리

기존 모델 컬렉션의 이동 또는 연결은 올바른 접근 방식으로 최소한의 노력이 필요합니다.

옵션 1 - ComfyUI를 A1111 폴더로 지정하는 것은 하나의 모델 라이브러리를 유지하고 싶다면 가장 간단합니다. ComfyUI 구성을 편집하여 A1111 모델 경로를 추가합니다. 두 프로그램이 같은 위치에서 읽습니다. 파일 복사 없음, 중복 없음. 업데이트나 추가는 둘 다에 나타납니다. A1111을 설치한 상태로 유지하면 완벽하게 작동합니다.

옵션 2 - 모델을 ComfyUI 폴더로 복사하면 독립성을 얻습니다. 체크포인트를 ComfyUI/models/checkpoints로, LoRA를 ComfyUI/models/loras로 복사합니다. 중복을 위한 저장 공간이 필요하지만 A1111 설치에 대한 의존성을 제거합니다. ComfyUI에 전념하는 경우 깔끔한 분리입니다.

옵션 3 - 고급 사용자를 위한 심볼릭 링크는 중복 없이 ComfyUI의 모델 폴더가 A1111 위치를 가리키는 폴더 링크를 만듭니다. 하나의 라이브러리, 두 프로그램이 모두 보고, 저장소 중복 없음. OS에서 심볼릭 링크 생성에 익숙해야 합니다.

폴더 구조는 ComfyUI에서 A1111을 논리적으로 반영합니다. 체크포인트는 models/checkpoints에 들어갑니다. LoRA는 models/loras에. VAE는 models/vae에. 임베딩은 models/embeddings에. ControlNet 모델은 models/controlnet에. 이름은 자명하고 A1111 규칙과 일치합니다.

ComfyUI 내 정리는 A1111과 유사하게 작동합니다. 모델 디렉토리 내의 하위 폴더는 A1111에서 사용한 유형, 버전 또는 시스템별로 정리합니다. ComfyUI의 모델 로더는 하위 폴더를 감지하고 선택 드롭다운에 표시합니다.

모델 새로 고침은 ComfyUI에서 관리자 또는 재시작을 통해 발생합니다. 폴더에 새 모델을 추가하면 새로 고침 후 사용할 수 있습니다. A1111의 모델 리로드 기능과 유사합니다.

모델 관리는 근본적으로 다르지 않습니다. 정리 시스템, 명명 규칙, 라이브러리 구조 모두 A1111 폴더에서와 같은 방식으로 ComfyUI 폴더에서 작동합니다.

ControlNet 및 확장 번역

여기서 전환의 가치가 나타납니다. 때때로 충돌하는 A1111 확장은 독립적인 ComfyUI 커스텀 노드로 작동합니다.

A1111의 ControlNet은 UI 섹션을 추가하는 설치하는 확장입니다. ComfyUI에서는 ComfyUI Manager를 통해 설치하는 커스텀 노드입니다. 기능은 동일하고 통합이 더 깔끔합니다. ControlNet 모델 로드 노드, ControlNet 적용 노드, 샘플링에 연결. 여러 ControlNet은 충돌하지 않고, 워크플로우의 추가 노드일 뿐입니다.

IPAdapter도 유사하게 작동합니다. A1111의 IPAdapter 확장은 ComfyUI의 IPAdapter 노드가 됩니다. IPAdapter 모델 로드, 컨디셔닝에 적용, 샘플러에 연결. 워크플로우 구조는 A1111 확장이 올바르게 적용하기를 바라는 대신 IPAdapter가 무엇에 영향을 미치는지 명시화합니다.

Dynamic Prompting에는 여러 ComfyUI 구현이 있습니다. 와일드카드 노드, 랜덤 프롬프트 노드, 프롬프트 스케줄링 노드. 확장의 하드코딩된 동작이 요구에 맞기를 바라는 대신 로직을 명시적으로 구축하기 때문에 A1111 확장보다 더 유연하게 기능이 존재합니다.

리전 프롬프팅은 ComfyUI에서 극적으로 더 좋습니다. A1111의 다양한 리전 프롬프팅 확장은 투박합니다. ComfyUI의 노드 기반 접근 방식은 리전 컨디셔닝을 자연스럽게 만듭니다. 잠재 합성 노드, 컨디셔닝 영역 노드, 리전 가이던스 노드는 모두 A1111이 겪는 확장 충돌 없이 워크플로우에 깔끔하게 통합됩니다.

A1111의 업스케일링 워크플로우는 특정 확장 구성이 필요합니다. ComfyUI는 명시적인 워크플로우 노드를 통해 업스케일링을 처리합니다. 낮은 해상도로 생성, 선택한 모델로 업스케일 노드, 고해상도로 저장. 프로세스는 확장 설정에 묻히지 않고 보이고 수정 가능합니다.

A1111의 커스텀 스크립트는 유사한 기능이 아직 존재하지 않으면 ComfyUI의 커스텀 노드로 번역됩니다. ComfyUI 커스텀 노드 생태계는 거대하고 성장하고 있습니다. 대부분의 A1111 확장 기능은 ComfyUI 형태로 존재하며, 노드 시스템이 확장성을 위해 설계되었기 때문에 종종 더 나은 구현을 가집니다.

패턴은 A1111 확장이 ComfyUI 노드가 된다는 것입니다. 때때로 여러 커스텀 노드 팩이 다른 접근 방식으로 동등한 기능을 제공합니다. 여러 개를 시도하고, 워크플로우 선호도에 맞는 것을 선택하세요. 커스텀 노드 개발자 간의 경쟁은 실제로 A1111의 기능당 하나의 확장 접근 방식보다 품질을 향상시킵니다.

Apatero.com과 같은 서비스는 A1111과 ComfyUI의 복잡성을 완전히 추상화하여, 최적화된 백엔드(ComfyUI, 커스텀 구현 또는 하이브리드일 수 있음)를 사용하면서 일반적인 워크플로우를 위한 깔끔한 인터페이스를 제공합니다.

A1111에서 구축할 수 없었던 워크플로우

여기서 전환의 가치가 있습니다 - A1111의 구조에서 비실용적이거나 불가능한 기능.

멀티 스테이지 생성 파이프라인은 ComfyUI에서 자연스럽게 작동합니다. 베이스 이미지 생성, 캐릭터 세그먼트, 새 배경 별도 생성, 적절한 엣지 블렌딩으로 합성, 최종 결과 업스케일. 이 워크플로우는 사이에 수동 단계가 있는 여러 A1111 실행에 걸쳐 있습니다. ComfyUI에서는 처음부터 끝까지 자동으로 실행되는 하나의 연결된 워크플로우입니다.

워크플로우의 조건부 로직은 스위치 노드와 조건부 실행을 통해 수행됩니다. 이미지 생성, 결과 분석, 특성에 따라 워크플로우 분기, 조건에 따라 다르게 처리. A1111은 이것을 전혀 할 수 없습니다. ComfyUI는 간단하게 만듭니다.

변형이 있는 배치 처리는 프롬프트 또는 매개변수의 체계적인 변경으로 여러 이미지를 생성합니다. "10개 복사본 생성"뿐만 아니라 "이 10가지 매개변수 조합 각각에서 하나의 이미지 생성". A1111의 배칭은 더 간단하고, ComfyUI의 것은 더 유연합니다.

커스텀 샘플링 스케줄은 각 샘플링 단계를 정밀하게 제어합니다. 고급 AI 생성 기술은 수정과 함께 샘플링을 진행해야 합니다. A1111은 제한된 제어를 노출합니다. ComfyUI에서는 필요한 경우 임의의 샘플링 시퀀스를 구축할 수 있습니다.

모델 병합 및 테스트 워크플로우는 여러 체크포인트를 로드하고, 체계적으로 비교를 생성하고, 정리된 결과를 저장합니다. A1111에서 수동으로 가능하지만 지루합니다. ComfyUI 워크플로우에서 깔끔하게 자동화됩니다.

비디오 생성 워크플로우는 시간적 일관성 검사와 함께 프레임 생성을 체인합니다. A1111은 프레임을 개별적으로 생성할 수 있습니다. ComfyUI 워크플로우는 프레임 생성, 일관성 처리, 출력 어셈블리를 응집력 있는 파이프라인에 통합합니다.

연구 및 테스트 프레임워크는 체계적인 프롬프트 테스트, 매개변수 스윕 또는 모델 평가를 위한 것입니다. ComfyUI의 구조는 A1111 주변에서 외부 스크립팅이 필요한 실험적 워크플로우를 구축할 수 있게 합니다.

고급 기능은 기본 생성에는 필요하지 않습니다. 이것이 이전에 A1111이 잘 맞았던 이유입니다. 그러나 복잡한 워크플로우 요구 사항에 직면하면 ComfyUI의 유연성이 필수적이 됩니다. 노드 시스템은 A1111의 경직된 UI가 수용할 수 없는 커스텀 파이프라인을 구축할 수 있게 합니다.

성능 및 최적화 비교

기술적 성능은 이해할 가치가 있는 사소한 차이가 있지만 비교 가능합니다.

생성 속도는 동일한 작업에 대해 A1111과 ComfyUI 간에 비슷합니다. 같은 체크포인트, 같은 설정, 비슷한 시간. 기본 생성에서는 어느 쪽도 큰 성능 우위가 없습니다. 최적화 설정에 따라 약간의 변동이 있지만 결정 요인이 될 정도는 아닙니다.

VRAM 사용량은 복잡한 워크플로우에서 ComfyUI가 때때로 더 효율적이며 비교 가능합니다. A1111은 기능 사용 여부에 관계없이 전체 확장을 메모리에 로드합니다. ComfyUI는 워크플로우에 실제로 배치한 노드만 로드합니다. 이것은 복잡한 설정에서 상당한 VRAM을 절약할 수 있습니다.

모델 로딩 시간은 ComfyUI가 로드된 모델을 더 적극적으로 캐시하기 때문에 때때로 더 빠르며 약간 다릅니다. 같은 체크포인트를 사용하는 워크플로우 간 전환은 모델이 로드된 상태로 유지되기 때문에 ComfyUI에서 더 빠릅니다. A1111은 더 자주 리로드합니다.

워크플로우 반복 속도는 숙련되면 ComfyUI를 강하게 지지합니다. 노드 매개변수를 수정하고 재생성하는 것이 A1111의 UI 섹션을 탐색하는 것보다 빠릅니다. 시각적 워크플로우는 수정해야 하는 설정이 어느 UI 탭에 있는지 기억하는 대신 변경 사항을 명확하게 만듭니다.

배치 처리 효율성은 워크플로우 구조가 체계적인 처리를 자연스럽게 만들기 때문에 복잡한 배치에서 ComfyUI를 지지합니다. 간단한 배치("10개의 동일한 이미지 생성")는 둘 다 비슷합니다. 복잡한 배치("매개변수 조합의 행렬 생성")는 ComfyUI에서 더 쉽습니다.

안정성과 크래시는 비교 가능합니다. 둘 다 VRAM 압력 하에서 또는 버그가 있는 확장/노드로 크래시할 수 있습니다. ComfyUI의 모듈식 구조는 때때로 문제가 있는 노드를 더 쉽게 식별하게 합니다. A1111의 확장 충돌은 디버그하기 더 어려울 수 있습니다.

성능 비교는 기본 사용에서 어느 시스템도 강하게 지지하지 않습니다. 고급 사용 사례는 아키텍처가 복잡성을 위해 설계되었기 때문에 ComfyUI에서 더 잘 작동하는 경향이 있지만, A1111은 UI 우선 설계를 넘어서면 투박해집니다.

학습 리소스 및 커뮤니티 차이

전환에는 학습 리소스가 필요하며, 커뮤니티는 문화와 조직에서 약간 다릅니다.

ComfyUI 문서는 A1111의 위키보다 덜 중앙화되어 있습니다. GitHub, 커스텀 노드 리포지토리, 커뮤니티 Discord에 더 파편화되어 있습니다. 이것은 하나의 포괄적인 위키가 아닌 여러 소스를 검색하기 때문에 초기 학습을 약간 어렵게 만듭니다. 트레이드오프는 문서가 필요한 곳인 커스텀 노드 리포지토리에 종종 직접 존재한다는 것입니다.

YouTube 튜토리얼은 ComfyUI에 대해 점점 더 포괄적이 되고 있습니다. 주요 AI 교육 채널은 ComfyUI 콘텐츠로 초점을 이동했습니다. 튜토리얼 품질은 높고 초보자부터 고급 주제까지 다룹니다. "ComfyUI [특정 주제]"를 검색하면 관련 가이드를 찾을 수 있습니다.

Discord 커뮤니티는 ComfyUI에 대해 매우 활발하고 초보자에게 친절합니다. 커뮤니티는 A1111 난민이 일반적이라는 것을 알고 좋은 온보딩 접근 방식을 개발했습니다. 기본적인 질문을 하는 것을 주저하지 마세요, 사람들이 도와줄 것입니다.

워크플로우 공유는 워크플로우가 공유 가능한 파일이기 때문에 ComfyUI에서 더 강합니다. 사람들은 워크플로우 스크린샷이나 파일을 직접 게시합니다. A1111에서는 설정을 공유하는 것이 어떤 확장을 설치하고 여러 UI 섹션에서 어떤 설정을 변경해야 하는지 설명하는 것을 의미했습니다. ComfyUI 워크플로우는 더 이식 가능하고 재현 가능합니다.

커스텀 노드 생태계는 A1111 확장보다 빠르게 움직입니다. 노드 아키텍처가 개발을 쉽게 하므로 새로운 기능이 더 빠르게 나타납니다. 이것은 흥미롭지만 추적할 것이 더 많다는 것을 의미합니다. ComfyUI Manager는 검색 가능한 커스텀 노드 디렉토리를 제공하여 도움이 됩니다.

GitHub 활동은 ComfyUI 주변에서 강렬합니다. 리포지토리는 지속적인 개발을 봅니다. 이 빠른 속도는 기능이 빠르게 개선된다는 것을 의미하지만 문서가 때때로 뒤처진다는 것도 의미합니다. 매우 최신이지만 아마도 아직 완전히 문서화되지 않은 도구로 작업하는 경우가 많습니다.

커뮤니티와 학습 리소스는 A1111의 중앙화된 접근 방식보다 더 분산되어 있습니다. 초기 학습에는 확인할 소스가 더 많지만, 어디를 봐야 하는지 알게 되면 사용 가능한 도움과 공유 워크플로우가 문제 해결을 더 빠르게 만드는 경우가 많습니다.

일반적인 마이그레이션 문제와 해결책

이 문제들은 전환하는 거의 모든 사람에게 영향을 미칩니다. 사전에 해결책을 알면 좌절을 줄일 수 있습니다.

"A1111에서 사용했던 [설정/기능]은 어디 있나요?" 중앙 UI가 아닌 노드에서 찾으세요. 설정이 사라진 것이 아니라 노드 매개변수에 있습니다. 로드된 노드를 검색하거나 A1111 설정에서 ComfyUI 노드 매핑을 보여주는 번역 가이드를 참조하세요.

"생성을 클릭해도 워크플로우가 아무것도 하지 않는 것 같아요." 노드가 제대로 연결되지 않았습니다. 모든 노드는 입력이 상위 출력에 연결되어야 합니다. 연결이 끊어진 링크를 확인하세요. 검증 시스템이 오류를 강조 표시해야 하지만 때때로 연결 끊김이 시각적으로 명확하지 않습니다.

"같은 설정으로 A1111과 생성 품질이 다릅니다." 보통 시드 또는 사소한 매개변수 차이입니다. 모든 매개변수가 정확히 일치하는지 확인하세요. VAE가 동일한지 확인하세요. 체크포인트 파일 자체가 동일한지 확인하세요. 사소한 무작위성은 설정이 일치해도 결과가 픽셀 단위로 동일하지 않다는 것을 의미합니다.

"커스텀 노드가 설치되지 않거나 오류를 발생시킵니다." 종속성 충돌 또는 오래된 커스텀 노드. 먼저 ComfyUI 자체를 업데이트한 다음 ComfyUI Manager를 통해 커스텀 노드를 업데이트하세요. 일부 커스텀 노드는 수동 종속성 설치가 필요합니다. 설치 지침은 노드의 GitHub 페이지를 확인하세요.

"워크플로우 로드 또는 실행이 느립니다." 불필요한 노드나 모델을 로드하고 있을 수 있습니다. 워크플로우를 필요한 것만으로 단순화하세요. 작업 관리자에서 VRAM 사용량을 확인하세요. GPU를 소비하는 다른 애플리케이션을 닫으세요. 하드웨어에 맞게 노드 구성을 최적화하세요.

"드롭다운에서 모델을 찾을 수 없습니다." 모델이 올바른 폴더에 없거나 ComfyUI가 새로 고침이 필요합니다. 모델 파일이 ComfyUI/models 아래의 적절한 하위 디렉토리에 있는지 확인하세요. 관리자를 통해 새로 고치거나 ComfyUI를 완전히 다시 시작하세요.

"ComfyUI 또는 커스텀 노드 업데이트 후 워크플로우가 깨집니다." API 변경이 때때로 워크플로우를 깨뜨립니다. 문제가 있는 노드를 업데이트하거나 업데이트를 롤백하세요. 알려진 문제에 대해 커스텀 노드 GitHub를 확인하세요. 커뮤니티는 보통 주요 파손에 대한 수정을 빠르게 게시합니다.

마이그레이션 문제는 해결 가능하며 보통 다른 사람들이 먼저 겪었습니다. 혼자서 문제 해결에 시간을 낭비하기 전에 ComfyUI Discord 또는 GitHub 이슈에서 문제를 검색하세요. 누군가가 전에 겪었고 해결책을 문서화했습니다.

자주 묻는 질문

A1111에서 와서 ComfyUI에 숙련되는 데 실제로 얼마나 걸리나요?

이미 익숙한 작업에 대해 A1111 숙련도에 맞추려면 1-2주간의 정기적인 사용. 기본 생성 워크플로우는 며칠 내에 클릭됩니다. 고급 워크플로우는 편안해지는 데 3-4주가 걸립니다. 대부분의 A1111 사용자는 한 달 후에 A1111보다 ComfyUI에서 더 효율적이며 돌아가는 것을 상상할 수 없다고 보고합니다. 학습 곡선은 실제이지만 짧습니다.

같은 기계에서 A1111과 ComfyUI를 동시에 실행할 수 있나요?

네, 물론입니다. 둘 다 설치하고 실행할 수 있는 독립적인 애플리케이션입니다. 많은 사람들이 전환 기간 동안 비교와 대체를 위해 둘 다 유지합니다. 올바르게 구성하면 모델 폴더를 공유할 수도 있습니다. 둘 다 실행해도 충돌이나 호환성 문제가 없습니다.

ComfyUI를 위해 프롬프팅을 다시 배워야 하나요?

아니요. 프롬프팅은 동일하게 작동합니다. 같은 프롬프트는 같은 결과를 생성합니다(무작위 변동 제외). 프롬프트 엔지니어링, 네거티브 프롬프트, 가중치, 모두 동일합니다. 같은 AI 모델을 사용하고 있으며 다른 인터페이스를 통해서일 뿐입니다. 프롬프팅 지식은 완전히 전송됩니다.

ComfyUI가 동등한 작업에 대해 A1111보다 더 많은 리소스를 사용하나요?

매우 유사한 리소스 사용량. ComfyUI는 전체 확장이 아닌 사용하는 노드만 로드하기 때문에 복잡한 워크플로우에서 VRAM 효율이 약간 더 좋을 수 있습니다. CPU 및 시스템 RAM 사용량은 비교 가능합니다. A1111을 편안하게 실행하는 하드웨어는 ComfyUI도 편안하게 실행합니다.

ComfyUI 동등물이 없는 즐겨 사용하는 A1111 확장은 어떻게 되나요?

정말 인기 있는 확장에는 드뭅니다. 대부분은 ComfyUI 대안이 있으며, 때때로 여러 경쟁 구현이 있습니다. 모호한 확장의 경우, 다른 커스텀 노드를 통해 유사한 기능이 존재하거나, 해당 특정 사용 사례를 위해 A1111을 유지하면서 대부분의 작업을 ComfyUI에서 수행합니다. 워크플로우 유연성은 종종 전문 확장이 했던 것을 달성하는 대체 방법을 제공합니다.

ComfyUI 워크플로우를 A1111 형식으로 내보낼 수 있나요?

아키텍처가 근본적으로 다르기 때문에 직접은 안 됩니다. 각 단계를 수동으로 수행하여 A1111에서 ComfyUI 워크플로우의 결과를 복제할 수 있지만, ComfyUI의 복잡한 워크플로우는 종종 A1111의 구조로 표현할 수 없습니다. 번역은 일방통행입니다 - A1111 프로세스는 ComfyUI에서 구축할 수 있지만, 고급 ComfyUI 워크플로우는 A1111으로 돌아갈 수 없습니다.

A1111이 현재의 모든 요구를 충족한다면 전환할 가치가 있나요?

A1111에 진정으로 만족하고 워크플로우 제한을 만나지 않는다면 전환은 선택 사항입니다. 이점은 A1111의 구조가 어렵게 만드는 기능을 원할 때 나타납니다. 많은 사용자들은 A1111이 실패해서가 아니라 한계를 넘어섰기 때문에 전환합니다. A1111이 지금 잘 작동한다면 계속 사용하세요. 벽에 부딪힐 때 ComfyUI는 여전히 거기 있을 것입니다.

다른 사람들과 공유하기 위한 워크플로우 파일은 어떻게 작동하나요?

ComfyUI 워크플로우는 JSON 파일로 저장되거나 PNG 메타데이터에 포함될 수 있습니다. 워크플로우 파일을 공유하면 다른 사람들이 자신의 ComfyUI에 로드하고 정확한 노드 설정을 재현합니다. 같은 커스텀 노드가 설치되어 있고 모델이 사용 가능해야 하지만, 워크플로우 구조는 완벽하게 전송됩니다. A1111 설정을 설명하는 것보다 협업과 공유가 훨씬 쉬워집니다.

전환 결정하기

모든 사람이 즉시 전환해야 하는 것은 아닙니다. 실제 상황과 필요에 따라 평가하세요.

지금 전환하세요 A1111 확장 충돌에 부딪히고 있거나, A1111이 쉽게 제공하지 않는 기능을 원하거나, 초기 학습 투자가 프로젝트 기간 동안 보상받는 새로운 대규모 프로젝트를 시작하는 경우. 프로젝트 초기에 전환할수록 ComfyUI의 기능에서 더 많은 혜택을 받습니다.

전환을 기다리세요 작동하는 A1111 워크플로우로 프로젝트 중간에 있거나, 지금 1-2주 학습 곡선의 시간이 없거나, A1111에서 진정으로 제한을 만나지 않는 경우. 현재 설정에서 실제 고통 점 없이 "ComfyUI가 더 좋다"는 이유만으로 전환할 필요는 없습니다.

점진적 전환은 잘 작동합니다. 기존 프로세스를 위해 A1111을 유지하면서 새 워크플로우에 ComfyUI를 사용하기 시작합니다. ComfyUI 숙련도가 높아지면 점점 더 많은 작업을 이전하여 A1111이 거의 사용되지 않을 때까지 계속합니다. 갑작스러운 완전한 전환은 필요하지 않습니다.

자신의 작업을 위해 무엇을 얻는지 평가하세요. 고급 합성? IPAdapter 워크플로우? 멀티 스테이지 생성? 리전 프롬프팅? 이러한 기능이 중요하다면 ComfyUI의 이점은 구체적입니다. 주로 간단한 단일 이미지 생성을 한다면 이점은 덜 설득력이 있습니다.

전환은 기본 지식이 완전히 전송되기 때문에 대부분이 예상하는 것보다 부드럽습니다. 새로운 기술이 아니라 새로운 인터페이스를 배우고 있습니다. ComfyUI를 배우는 데 투자한 한 달은 AI 이미지 생성에 진지하다면 수년간의 향상된 능력을 제공합니다.

또는 모든 복잡성을 건너뛰고 A1111이나 ComfyUI를 마스터할 필요 없이 두 시스템이 가능하게 하는 기능에 액세스하면서 깨끗한 인터페이스를 제공하는 Apatero.com과 같은 플랫폼을 사용하세요.

A1111 지식은 낭비되지 않았습니다. 그것은 기초입니다. ComfyUI는 같은 문제에 대해 다른 도구로 그 기초 위에 구축합니다. 마이그레이션은 다시 시작이 아니라 진보입니다. 그렇게 접근하면 전환은 장애물이 아닌 기회가 됩니다.