ComfyUI에서 1000개 이상의 이미지 일괄 처리 - 완벽 워크플로우 가이드

ComfyUI의 노드 기반 워크플로우 시스템은 단순한 대화형 실험용이 아닙니다 - 올바른 설정으로 수천 개의 이미지를 처리할 수 있는 강력한 일괄 처리 엔진입니다. ComfyUI 일괄 처리는 단일 이미지 실험에서 대규모 데이터셋을 처리할 수 있는 프로덕션 파이프라인으로 워크플로우를 변환합니다. 제품 카탈로그를 업스케일하거나, 데이터셋 전체에 일관된 스타일 전송을 적용하거나, 수천 프레임에서 객체 감지를 실행하거나, 입력 이미지 폴더에서 변형을 생성해야 할 때, ComfyUI 일괄 처리는 ComfyUI를 창작 도구에서 프로덕션 파이프라인으로 변환합니다.

이 가이드는 기본적인 ComfyUI 일괄 처리 워크플로우 설계부터 자는 동안 대규모 이미지 세트를 처리할 수 있는 고급 자동화 기술까지 모든 것을 다룹니다. 일괄 로딩 노드를 효과적으로 사용하고, 장시간 실행되는 대기열을 관리하고, 오류를 우아하게 처리하고, 하드웨어 기능에 맞게 처리를 확장하는 방법을 배웁니다. 마지막에는 실제 프로덕션 워크로드를 처리하는 신뢰할 수 있는 ComfyUI 일괄 처리 시스템을 구축할 수 있는 지식을 갖게 됩니다.

ComfyUI 일괄 처리 아키텍처 이해

일괄 워크플로우를 구축하기 전에 ComfyUI 일괄 처리가 단일 이미지 처리와 어떻게 다르게 일괄 작업을 처리하는지 이해해야 합니다. ComfyUI 일괄 처리 아키텍처를 이해하는 것은 효율적인 워크플로우를 구축하는 데 필수적입니다.

단일 이미지 모드에서는 이미지를 로드하고, 워크플로우를 통해 처리하고, 결과를 저장합니다. 각 생성은 수동으로 시작됩니다. 일괄 처리의 경우 자동 반복이 필요합니다: 이미지 1을 로드하고, 처리하고, 결과 1을 저장한 다음 자동으로 이미지 2로 진행하고, 모든 이미지가 처리될 때까지 계속합니다.

ComfyUI는 이미지 폴더를 반복하는 특수 일괄 로딩 노드를 통해 이를 달성합니다. 일괄 로더가 있는 워크플로우를 대기열에 넣으면 ComfyUI는 한 번만 실행되지 않습니다 - 소스 폴더의 각 이미지(또는 이미지 그룹)에 대해 자동으로 여러 실행을 대기열에 넣습니다. 일괄 로더 노드는 각 실행에 대해 어떤 이미지를 로드할지 추적하며, 데이터셋을 증가시킵니다.

ComfyUI 일괄 처리의 핵심 개념은 이미지당 대기열 모델입니다. 처리할 이미지가 1000개 있으면 ComfyUI는 1000개의 워크플로우 실행을 대기열에 넣습니다. 각 실행은 배치에서 다음 이미지를 로드하고, 처리하고, 결과를 저장합니다. 이는 여러 이미지를 동시에 단일 실행에 로드하는 일괄 처리 접근 방식과 다릅니다 - ComfyUI 일괄 처리는 실행당 하나의 이미지를 처리하지만 데이터셋을 통한 반복을 자동화합니다.

이 아키텍처에는 중요한 의미가 있습니다. 각 이미지는 완전한 워크플로우를 통해 독립적으로 처리되며, 이는 격리를 제공합니다 - 하나의 이미지 실패가 후속 이미지 처리를 차단하지 않습니다. 그러나 이는 또한 ComfyUI가 적절하게 캐시하지 않으면 실행당 모든 오버헤드(모델 로딩 등)가 각 이미지에 대해 발생한다는 것을 의미합니다.

ComfyUI 일괄 처리를 위한 필수 노드

여러 노드 유형이 ComfyUI 일괄 처리 워크플로우를 가능하게 합니다. 사용 가능한 것을 이해하면 ComfyUI 일괄 처리 작업을 위한 효과적인 파이프라인을 설계하는 데 도움이 됩니다.

다양한 커스텀 노드 팩의 Load Image Batch 노드는 폴더에서 이미지를 순차적으로 로드합니다. 핵심 매개변수는 다음과 같습니다:

• 디렉토리 경로: 소스 이미지가 포함된 폴더
• 인덱스: 폴더에서 로드할 이미지(0부터 시작)
• 패턴: 선택적 파일 패턴 필터링(예: *.jpg, *.png)

워크플로우를 대기열에 넣으면 ComfyUI는 대기열에 있는 각 실행에 대해 자동으로 인덱스를 증가시킵니다. 초기 인덱스와 처리할 이미지 수를 설정하면 ComfyUI가 반복을 처리합니다.

ComfyUI-Impact-Pack의 Image Input 노드는 자동 출력 파일명 보존과 같은 추가 기능이 있는 일괄 기능을 제공합니다. 이는 출력 파일이 입력 파일명과 일치해야 할 때 특히 유용합니다.

Video Helper Suite의 VHS Load Images는 좋은 파일명 처리로 이미지를 일괄 로드할 수 있으며 순서대로 이미지 시퀀스 로딩을 지원합니다.

Save Image 노드는 일괄 출력을 위한 구성이 필요합니다. 핵심은 각 출력이 고유한 이름을 갖도록 하는 파일명 템플릿입니다. 옵션은 다음과 같습니다:

• 순차 번호 매기기: output_0001.png, output_0002.png 등
• 입력 파일명 보존: 입력이 photo_001.jpg이면 출력은 photo_001_processed.png
• 출력을 정리하기 위한 접두사/접미사 추가

대부분의 커스텀 저장 노드는 이러한 패턴을 지원합니다. 템플릿 구문은 특정 노드의 문서를 참조하세요.

기본 ComfyUI 일괄 처리 워크플로우 구축

일반적인 작업인 이미지 폴더 업스케일링을 위한 완전한 ComfyUI 일괄 처리 워크플로우를 만들어 봅시다.

입력 노드로 시작합니다. Load Image Batch 노드를 배치하고 구성합니다:

Directory: /path/to/input_images
Index: 0
Pattern: *.jpg

인덱스는 첫 번째 이미지에 대해 0부터 시작합니다. 모든 이미지를 처리하기 위해 여러 실행을 대기열에 넣습니다.

로드된 이미지를 처리 파이프라인에 연결합니다. 업스케일링의 경우 다음과 같을 수 있습니다:

Load Image Batch -> Upscale Image (by Model) -> Save Image

또는 더 정교한 업스케일의 경우:

Load Image Batch -> VAE Encode -> KSampler (tile upscale) -> VAE Decode -> Save Image

일괄 출력을 처리하도록 Save Image 노드를 구성합니다. 출력 디렉토리와 파일명 템플릿을 설정합니다:

Output Directory: /path/to/output_images
Filename Prefix: upscaled_

일부 저장 노드에서는 원래 파일명을 보존할 수 있습니다:

Filename Template: {original_name}_upscaled

이제 처리할 이미지 수를 결정합니다. 입력 폴더에 있는 이미지 수를 확인합니다(예: 500개 이미지). ComfyUI에서 대기열 프롬프트 수를 일치하도록 설정합니다. "Extra options"가 500을 표시한 상태에서 Queue Prompt를 클릭하면 ComfyUI는 500개의 워크플로우 실행을 대기열에 넣습니다. 일괄 로더는 각 실행에 대해 자동으로 인덱스를 증가시켜 이미지 0부터 이미지 499까지 처리합니다.

Queue를 클릭하고 진행 상황을 확인합니다. ComfyUI는 남은 대기열 수를 표시하고 출력 폴더에 출력이 나타나는 것을 볼 수 있습니다.

대규모 ComfyUI 일괄 처리 다루기 (1000개 이상의 이미지)

수백 또는 수천 개의 이미지를 처리하면 작은 배치에서는 직면하지 않는 문제가 발생합니다. 대규모 ComfyUI 일괄 처리를 효과적으로 처리하는 방법은 다음과 같습니다.

대규모 배치 청킹은 관리 용이성에 필수적입니다. 5000개의 실행을 한 번에 대기열에 넣는 대신 500-1000개 청크로 나눕니다. 이는 여러 이점을 제공합니다:

• 더 쉬운 진행 상황 모니터링(각 청크가 완료되면 알 수 있음)
• 청크 사이에 일시 중지하여 결과 확인 가능
• 배치 중간에 문제가 발생하면 더 쉬운 복구
• 더 나은 메모리 관리(일부 캐시는 청크 사이에 지워질 수 있음)

청크로 처리하려면 시작 인덱스와 대기열 수를 조정합니다:

• 청크 1: 인덱스 0, 500개 이미지 대기열
• 청크 2: 인덱스 500, 500개 이미지 대기열
• 청크 3: 인덱스 1000, 500개 이미지 대기열

핸즈프리 처리를 위해 ComfyUI API로 스크립트를 작성할 수 있습니다.

메모리 관리는 긴 배치에 중요합니다. ComfyUI는 성능을 위해 로드된 모델과 중간 결과를 캐시하지만, 수천 번의 반복 동안 메모리가 축적될 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 메모리가 증가하면:

• UI를 통해 ComfyUI 캐시를 주기적으로 지우기
• 매우 긴 배치의 경우 청크 사이에 ComfyUI 재시작 예약
• 필요한 경우 --cpu-vae 또는 기타 메모리 절약 플래그 사용

진행 상황 모니터링은 처리가 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 때 중요해집니다. 옵션은 다음과 같습니다:

• UI에서 대기열 카운터 확인
• 출력 폴더에 나타나는 출력 파일 수 세기
• API 기반 모니터링을 사용하여 프로그래밍 방식으로 진행 상황 추적
• 스크립팅하는 경우 각 청크 완료 로깅

오류 처리는 일부 이미지가 실패할 것이기 때문에 중요합니다. 어떤 파일은 손상되었거나 이미지의 비정상적인 크기가 워크플로우를 중단시킬 수 있습니다. 기본 ComfyUI 동작은 오류 시 중지하므로 다음 날 아침 5000개 중 347번째 이미지에서 처리가 중지되었음을 발견하게 됩니다.

더 나은 접근 방식:

• 일부 일괄 노드에는 처리를 계속하는 오류 시 건너뛰기 옵션이 있음
• 커스텀 노드를 사용하여 워크플로우에서 오류 처리 구현
• 배치가 계속되도록 허용하면서 나중에 조사를 위해 실패한 이미지 로깅
• 오류가 더 적은 이미지에 영향을 미치도록 작은 청크로 처리

고급 ComfyUI 일괄 처리 패턴

기본 반복을 넘어 여러 패턴이 더 정교한 ComfyUI 일괄 처리 워크플로우를 가능하게 합니다.

페어 입력 처리는 각 입력 이미지에 해당 컨트롤 이미지, 마스크 또는 프롬프트 파일이 있는 경우를 처리합니다. 예를 들어, 이미지별 마스크로 인페인팅:

Load Image Batch (images) -> index 0, 1, 2...
Load Image Batch (masks) -> index 0, 1, 2... (같은 인덱싱)
Inpaint Node -> 이미지와 해당 마스크 수신

두 일괄 로더가 같은 인덱스를 사용하므로 이미지 0이 마스크 0과 페어링됩니다.

텍스트 파일 프롬프트는 이미지별 프롬프트를 가능하게 합니다. 데이터를 다음과 같이 구조화합니다:

/images/image_000.jpg
/prompts/image_000.txt (image_000에 대한 프롬프트 포함)

각 이미지에 해당하는 프롬프트 텍스트 파일을 로드하고 샘플러 노드의 프롬프트 입력으로 파이프합니다.

조건부 처리는 이미지 속성에 따라 다른 처리를 적용합니다. 이미지 특성(크기, 콘텐츠 등)을 감지하고 다른 처리 분기로 라우팅하는 노드를 사용합니다:

Load Image -> Detect Orientation -> If Portrait: Processing A, If Landscape: Processing B

이를 통해 다양한 입력에 적응하는 일괄 처리 워크플로우가 가능합니다.

다중 출력 워크플로우는 입력당 여러 출력을 생성합니다. 예를 들어, 각 이미지의 세 가지 변형 생성:

Load Image -> Process with Seed 1 -> Save as {name}_var1
           -> Process with Seed 2 -> Save as {name}_var2
           -> Process with Seed 3 -> Save as {name}_var3

대기열에 있는 각 실행은 하나의 입력에 대해 세 개의 출력을 생성합니다.

API를 통한 프로그래밍 방식의 ComfyUI 일괄 처리 제어

ComfyUI 일괄 처리에 대한 최대 제어를 위해 UI 대신 ComfyUI API를 사용합니다. API 기반 ComfyUI 일괄 처리는 프로덕션 환경에서 가장 큰 유연성을 제공합니다.

ComfyUI는 워크플로우 JSON을 수락하고 실행을 대기열에 넣는 WebSocket API를 노출합니다. 다음을 수행하는 스크립트를 작성할 수 있습니다:

• 워크플로우 템플릿 로드
• 각 배치 항목에 대한 매개변수 수정(입력 경로, 출력 경로, 프롬프트)
• API에 제출
• 완료 추적
• 결과 처리

다음은 API 제어를 통한 일괄 처리를 위한 Python 예제입니다:

import json
import requests
import time
from pathlib import Path

COMFYUI_URL = "http://127.0.0.1:8188"

def load_workflow_template(template_path):
    with open(template_path, 'r') as f:
        return json.load(f)

def queue_prompt(workflow):
    response = requests.post(
        f"{COMFYUI_URL}/prompt",
        json={"prompt": workflow}
    )
    return response.json()

def get_history(prompt_id):
    response = requests.get(f"{COMFYUI_URL}/history/{prompt_id}")
    return response.json()

def wait_for_completion(prompt_id, timeout=300):
    start = time.time()
    while time.time() - start < timeout:
        history = get_history(prompt_id)
        if prompt_id in history:
            return history[prompt_id]
        time.sleep(1)
    raise TimeoutError(f"Processing did not complete within {timeout}s")

def process_batch(input_folder, output_folder, workflow_template_path):
    workflow = load_workflow_template(workflow_template_path)
    input_path = Path(input_folder)
    output_path = Path(output_folder)
    output_path.mkdir(exist_ok=True)

    images = sorted(input_path.glob("*.jpg")) + sorted(input_path.glob("*.png"))
    print(f"Processing {len(images)} images")

    for i, image_path in enumerate(images):
        print(f"Processing {i+1}/{len(images)}: {image_path.name}")

        # 이 이미지에 대한 워크플로우 수정
        # 이러한 노드 ID는 특정 워크플로우와 일치해야 함
        workflow["1"]["inputs"]["image"] = str(image_path)
        workflow["10"]["inputs"]["filename_prefix"] = image_path.stem + "_processed"

        # 대기열에 넣고 대기
        result = queue_prompt(workflow)
        prompt_id = result["prompt_id"]

        try:
            completion = wait_for_completion(prompt_id)
            print(f"  Completed successfully")
        except TimeoutError:
            print(f"  ERROR: Timeout processing {image_path.name}")
        except Exception as e:
            print(f"  ERROR: {e}")

    print("Batch processing complete")

# 사용법
process_batch(
    "/path/to/input_images",
    "/path/to/output_images",
    "/path/to/workflow_api.json"
)

이 스크립트는 완전한 제어를 제공합니다: 로깅 추가, 재시도 로직 구현, 여러 ComfyUI 인스턴스에서 병렬화, 완료 시 알림 전송, 다른 시스템과 통합이 가능합니다.

API 기반 일괄 처리의 주요 이점:

• 단일 폴더뿐만 아니라 어디서든 이미지 처리
• 이미지별로 프롬프트 또는 매개변수를 동적으로 생성
• 정교한 오류 처리 및 재시도 로직 구현
• 상세한 메트릭 및 타이밍 추적
• 더 큰 파이프라인 및 자동화 시스템과 통합
• 비근무 시간에 처리 예약

ComfyUI 일괄 처리 성능 최적화

ComfyUI 일괄 처리 성능은 작업이 몇 시간 또는 며칠 내에 완료되는지를 결정합니다. ComfyUI 일괄 처리 처리량을 최대화하려면 다음 요소를 최적화하세요:

모델 로딩 오버헤드: ComfyUI는 실행 간에 로드된 모델을 캐시하므로 첫 번째 이미지는 후속 이미지보다 느립니다(모델 로드) 하지만 나머지 이미지는 더 빠르게 처리됩니다. 워크플로우가 모델 재로딩을 강제하지 않는지 확인하세요 - 모델 경로가 일관되고 새로 로딩을 강제하는 노드가 없는지 확인합니다.

VRAM 관리: 긴 배치의 경우 VRAM 단편화가 축적될 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 속도 저하가 발생하면 캐시를 지워야 할 수 있습니다. 모델을 로드된 상태로 유지(빠름)하고 캐시를 지우는 것(더 큰 개별 작업을 위한 VRAM 확보) 사이의 균형을 맞추세요.

디스크 I/O: 수천 개의 입력 이미지를 읽고 수천 개의 출력을 쓰면 스토리지에 부담을 줍니다. 빠른 SSD 스토리지가 상당히 도움이 됩니다. 가능하면 네트워크 드라이브에서 읽고 쓰는 것을 피하세요 - 로컬 NVMe 스토리지가 최고의 성능을 제공합니다.

병렬 처리: 여러 GPU가 있으면 각각 다른 배치 청크를 처리하는 여러 ComfyUI 인스턴스를 실행합니다. 하나의 GPU에서도 워크플로우가 VRAM을 완전히 사용하지 않으면 두 인스턴스를 실행할 수 있지만 테스트가 필요합니다.

워크플로우 최적화: 일괄 처리를 위해 워크플로우를 단순화합니다. 모든 미리보기 노드를 제거합니다(오버헤드 추가). 불필요한 작업을 하지 않는지 확인합니다. 병목 현상을 식별하기 위해 워크플로우를 프로파일링합니다.

해상도 및 품질 트레이드오프: 1024x1024 이미지 처리는 생성 작업의 경우 512x512보다 대략 4배 더 오래 걸립니다. 속도가 중요한 일괄 처리의 경우 더 낮은 해상도가 허용되는지 또는 입력을 다운스케일하고, 처리하고, 출력을 업스케일할 수 있는지 고려하세요.

일반적인 일괄 처리 애플리케이션

다양한 애플리케이션에는 다양한 워크플로우 패턴이 필요합니다.

업스케일링은 가장 간단한 일괄 애플리케이션입니다. 이미지를 로드하고, 업스케일러 모델을 통해 실행하고, 더 높은 해상도로 저장합니다. 이는 매우 병렬적이며 일괄 처리에 적합합니다:

Load Image Batch -> RealESRGAN Upscale -> Save Image

좋은 GPU로 밤새 수천 개의 이미지를 업스케일할 수 있습니다.

스타일 전송은 데이터셋 전체에 일관된 예술적 스타일을 적용합니다. IP-Adapter 또는 유사한 것을 사용하여 각 이미지에 스타일 참조를 적용합니다:

Load Image Batch (content) ->
Load Image (style, single reference) ->
IP-Adapter -> KSampler -> Save Image

모든 이미지가 동일한 스타일 참조로 처리됩니다.

이미지 투 이미지 생성은 구조를 유지하면서 입력을 변환합니다:

Load Image Batch -> VAE Encode -> KSampler (low-medium denoise) -> VAE Decode -> Save Image

구성을 유지하면서 기존 이미지에 생성 향상을 적용하는 데 유용합니다.

객체 감지/분할은 데이터셋 전체에서 감지 모델을 실행합니다:

Load Image Batch -> SAM Model -> Export Masks -> Save

추가 사용을 위해 각 이미지에서 마스크 또는 감지를 추출합니다.

데이터 증강은 훈련 데이터셋을 위해 각 이미지의 여러 변형을 생성합니다:

Load Image Batch -> Random transforms -> Save multiple variations

훈련 목적으로 데이터셋 크기를 늘립니다.

일관된 캐릭터 생성은 일괄 프롬프트를 사용하여 여러 장면에서 캐릭터를 생성합니다:

Load Prompt Batch (scene descriptions) ->
Character LoRA -> KSampler -> Save Image

다양한 맥락에서 동일한 캐릭터를 생성합니다.

자주 묻는 질문

1000개의 이미지를 처리하는 데 얼마나 걸리나요?

워크플로우 복잡성과 하드웨어에 전적으로 달려 있습니다. 간단한 업스케일링은 이미지당 3-5초가 걸릴 수 있습니다(총 약 1시간). 복잡한 생성 워크플로우는 이미지당 30-60초가 걸릴 수 있습니다(총 8-16시간). 추정을 위해 이미지당 시간을 이미지 수로 곱하세요.

일괄 처리를 일시 중지하고 재개할 수 있나요?

언제든지 대기열을 중지할 수 있습니다. 재개하려면 중지한 인덱스를 확인하고(출력 수 또는 대기열 위치로), 해당 인덱스로 일괄 로더를 설정하고, 나머지 이미지를 대기열에 넣습니다. 일부 일괄 노드에는 명시적 재개 기능이 있습니다.

처리 중 하나의 이미지가 실패하면 어떻게 되나요?

기본 동작은 대기열을 중지합니다. 오류에도 불구하고 계속하려면 오류 시 건너뛰기 옵션이 있는 일괄 노드를 사용하거나 실패가 더 적은 이미지에 영향을 미치도록 작은 청크로 처리합니다. 나중에 조사를 위해 어떤 이미지가 실패했는지 항상 기록하세요.

어떤 이미지가 오류를 일으켰는지 어떻게 알 수 있나요?

현재 대기열 위치가 어떤 인덱스가 처리 중이었는지 알려줍니다. 입력 폴더 목록과 일치시킵니다. 일부 일괄 노드는 현재 파일명을 출력하여 실패를 식별하는 데 도움이 됩니다.

각각 다른 프롬프트로 이미지를 처리할 수 있나요?

네, 각 이미지에 해당하는 프롬프트 파일을 읽는 텍스트 파일 로딩 노드를 사용합니다. image_001.jpg가 프롬프트를 포함하는 image_001.txt를 갖도록 데이터를 구조화합니다.

일괄 처리가 단일 이미지보다 더 많은 VRAM을 사용하나요?

이미지당 VRAM 사용량은 동일합니다. 그러나 캐시 관리 없이 긴 배치는 메모리를 축적할 수 있습니다. 긴 배치 동안 사용량을 모니터링하고 메모리가 증가하면 캐시를 지우세요.

입력과 출력 간의 파일명 일치를 어떻게 유지하나요?

{original_name}_processed와 같은 파일명 템플릿을 지원하는 저장 노드를 사용합니다. 이는 출력에 입력 파일명을 보존합니다. 템플릿 변수는 특정 노드의 문서를 확인하세요.

비디오를 일괄 처리할 수 있나요?

네, 프레임을 추출하고, 프레임을 일괄 처리한 다음, 다시 조립합니다. VHS(Video Helper Suite) 노드가 비디오 로딩 및 저장을 처리합니다. 비디오를 이미지 시퀀스로 처리합니다.

처리할 수 있는 최대 배치 크기는 얼마인가요?

ComfyUI가 아닌 디스크 공간과 인내심에 의해 제한됩니다. 입력과 출력을 위한 저장 공간이 있으면 수만 개의 이미지가 가능합니다. 모든 것을 한 번에 대기열에 넣는 대신 관리 가능한 청크로 처리합니다.

배치에서 크기가 다른 이미지를 어떻게 처리하나요?

처리 전에 모든 입력을 일관된 크기로 조정하거나 다양한 크기를 우아하게 처리하는 워크플로우 노드를 사용합니다. 일부 작업은 일관된 크기가 필요하고 다른 작업은 자동으로 적응합니다.

여러 머신에서 일괄 처리를 분산할 수 있나요?

네, 각각 ComfyUI를 실행하는 머신에 이미지 세트를 분할합니다. 이는 같은 이미지를 두 번 처리하는 것을 피하고 출력을 결합하기 위한 조정이 필요합니다. 네트워크 스토리지 또는 클라우드 오케스트레이션이 도움이 됩니다.

고급 일괄 처리 패턴

기본 반복을 넘어 정교한 패턴은 복잡한 프로덕션 요구 사항을 처리합니다.

조건부 처리 워크플로우

이미지 특성에 따라 다른 처리를 적용합니다.

크기 기반 라우팅은 세로 및 가로 이미지를 다르게 처리합니다. 방향을 감지하고 각 형식에 최적화된 설정으로 적절한 처리 분기로 라우팅합니다.

콘텐츠 기반 라우팅은 감지된 콘텐츠에 따라 다른 처리를 적용합니다. 분류 또는 감지 노드를 사용하여 이미지 유형을 식별하고 적절히 라우팅합니다.

품질 기반 필터링은 처리 전에 저품질 입력을 제거하거나 플래그합니다. 해상도, 흐림 메트릭 또는 기타 품질 지표를 확인하여 이상값을 적절히 처리합니다.

다중 입력 상관관계

관련 입력 세트를 함께 처리합니다.

이미지-캡션 쌍은 이미지와 해당 텍스트 파일을 모두 로드합니다. 배치 인덱스가 동기화를 유지하여 이미지 47이 캡션 47과 함께 처리되도록 합니다.

다중 모달 입력은 이미지를 마스크, 깊이 맵 또는 컨트롤 이미지와 결합합니다. 동기화된 인덱스가 있는 여러 일괄 로더가 각 항목에 대한 모든 입력을 제공합니다.

순차적 종속성은 하나의 출력이 다음 입력이 됩니다. 이미지 A를 처리하고, 결과를 이미지 B 처리의 입력으로 사용합니다. 이를 통해 연쇄 변환이 가능합니다.

분산 처리

여러 머신 또는 GPU에서 일괄 처리를 확장합니다.

데이터셋 파티셔닝은 이미지를 워커에 분할합니다. 머신 1은 이미지 0-999를 처리하고, 머신 2는 1000-1999를 처리합니다. 중복을 피하고 출력을 결합하기 위한 조정이 필요합니다.

대기열 분배는 가용성에 따라 다른 작업을 다른 워커에 보냅니다. 코디네이터가 작업을 할당하고 결과를 수집합니다.

클라우드 버스트는 로컬 하드웨어를 개발에 사용하면서 대규모 배치를 위해 클라우드 GPU로 확장합니다. RunPod 또는 Vast.ai와 같은 서비스가 임시 GPU 용량을 제공합니다.

프로덕션 파이프라인과의 통합

일괄 처리는 종종 ComfyUI를 넘어 더 큰 시스템과 통합됩니다.

입력 파이프라인 통합

일괄 처리를 업스트림 데이터 소스에 연결합니다.

데이터베이스 쿼리는 처리 대기열을 동적으로 채웁니다. 스크립트가 처리가 필요한 이미지에 대해 데이터베이스를 쿼리하고, 일괄 작업을 생성하고, ComfyUI를 실행합니다.

감시 폴더는 새 이미지가 나타나면 자동으로 처리합니다. 모니터 스크립트가 새 파일을 감지하고 최근 추가에 대한 일괄 처리를 트리거합니다.

API 트리거는 외부 시스템에서 일괄 처리를 시작합니다. 웹 서비스가 처리 요청을 받고, 일괄 작업을 구성하고, 실행하고, 결과를 반환합니다.

출력 파이프라인 통합

처리된 결과를 다운스트림 시스템에 연결합니다.

자동 업로드는 처리 후 결과를 스토리지 또는 CDN으로 보냅니다. 스크립트 파이프라인이 출력을 적절한 대상으로 자동 복사합니다.

데이터베이스 업데이트는 처리 완료 및 결과를 기록합니다. 상태 업데이트, 출력 경로 저장, 처리된 각 항목에 대한 메트릭 기록.

알림 시스템은 배치가 완료되거나 실패할 때 알립니다. 이메일, Slack 또는 기타 알림이 팀에 처리 상태를 알려줍니다.

모니터링 및 관찰성

일괄 처리 건강 및 성능을 추적합니다.

진행 상황 대시보드는 실시간으로 배치 상태를 표시합니다. 웹 인터페이스가 대기열 위치, 완료된 수, 예상 남은 시간을 표시합니다.

메트릭 수집은 처리 속도, 오류율, 리소스 사용량을 추적합니다. 시계열 데이터가 성능 분석 및 용량 계획을 가능하게 합니다.

로그 집계는 모든 처리 구성 요소에서 로그를 수집합니다. 중앙 집중식 로깅이 분산된 일괄 작업에서 디버깅을 가능하게 합니다.

ComfyUI 일괄 처리를 지원하는 기본 워크플로우 기술의 경우 ComfyUI 필수 노드 가이드로 시작하세요. 이러한 기본 노드를 이해하는 것은 효과적인 ComfyUI 일괄 처리 워크플로우를 구축하는 데 중요합니다.

오류 처리 및 복구

견고한 일괄 처리에는 포괄적인 오류 처리가 필요합니다.

오류 감지

문제를 빠르고 정확하게 식별합니다.

처리 오류는 워크플로우 실행 중에 발생합니다. ComfyUI는 실패한 노드에 대해 오류를 보고합니다. 오류를 일으킨 특정 이미지와 함께 이를 기록합니다.

입력 오류는 문제가 있는 파일을 로드할 때 발생합니다. 손상된 이미지, 잘못된 형식 또는 누락된 파일이 로드 실패를 일으킵니다. 전체 배치를 중지하는 대신 우아하게 처리합니다.

출력 오류는 결과를 저장할 때 발생합니다. 가득 찬 디스크, 권한 문제 또는 잘못된 경로가 저장을 방해합니다. 처리 작업을 잃기 전에 감지하고 보고합니다.

오류 복구

문제 해결 후 일괄 처리를 재개합니다.

건너뛰고 계속은 오류에도 불구하고 나머지 항목을 처리합니다. 배치를 완료하면서 나중에 조사를 위해 실패한 항목을 기록합니다.

재시도 로직은 짧은 지연 후 실패한 항목을 다시 시도합니다. 일시적 오류(네트워크, 디스크)는 재시도 시 성공할 수 있습니다.

체크포인트 복구는 처리가 중지된 곳에서 재개합니다. 중단된 배치가 올바른 위치에서 다시 시작되도록 정기적으로 진행 상황을 저장합니다.

오류 분석

재발을 방지하기 위해 오류로부터 배웁니다.

패턴 식별은 오류 간 공통 원인을 찾습니다. 많은 이미지가 같은 방식으로 실패하면 해결해야 할 체계적인 문제가 있을 가능성이 높습니다.

근본 원인 분석은 오류를 근본적인 문제로 추적합니다. "decode error"는 손상된 소스 파일, 형식 비호환성 또는 메모리 문제를 나타낼 수 있습니다.

예방 조치는 오류 패턴을 기반으로 향후 배치를 개선합니다. 입력 유효성 검사 추가, 견고성을 위한 워크플로우 조정 또는 오류 처리 개선.

리소스 계획 및 추정

현실적인 리소스 기대치로 일괄 처리 작업을 계획합니다.

시간 추정

일괄 작업이 얼마나 걸릴지 예측합니다.

이미지당 타이밍은 테스트 실행에서 기준선을 제공합니다. 대표적인 샘플의 시간을 측정하여 평균 처리 시간을 설정합니다.

총 시간 계산은 이미지당 시간을 수로 곱합니다. 1000개 이미지에서 30초 평균은 약 8.3시간 총계를 의미합니다.

오버헤드 계산은 로딩, 저장 및 전환 시간을 추가합니다. 배치 오버헤드는 순수 처리 시간에 10-20%를 추가할 수 있습니다.

병렬화 이점은 가능한 경우 일정 시간을 줄입니다. 병렬로 처리하는 두 GPU는 고정된 총 작업에 대한 일정 시간을 절반으로 줄입니다.

스토리지 계획

일괄 작업을 위한 충분한 스토리지를 보장합니다.

입력 스토리지는 처리에 접근 가능한 소스 이미지를 보유합니다. 총 입력 크기를 계산하고 빠른 접근을 보장합니다(네트워크보다 로컬 NVMe 선호).

출력 스토리지는 모든 처리된 결과를 수신합니다. 출력 크기를 추정하고(입력과 다를 수 있음) 전체 배치와 여유 공간을 계획합니다.

임시 스토리지는 처리 중 중간 파일용입니다. ComfyUI는 복잡한 워크플로우 중에 임시 파일을 생성할 수 있습니다.

메모리 계획

배치 전체에서 충분한 시스템 리소스를 보장합니다.

VRAM 요구 사항은 워크플로우 실행당입니다. 일괄 처리는 이미지당 VRAM 필요를 증가시키지 않지만 긴 실행은 단편화를 축적할 수 있습니다.

시스템 RAM은 데이터 로딩 및 버퍼링용입니다. 수천 개의 이미지를 처리하려면 GPU 필요를 넘어 파일 작업을 위한 RAM이 필요합니다.

스왑 계획은 물리적 메모리가 부족할 때를 위한 것입니다. 스왑 사용은 처리를 극적으로 느리게 하므로 충분한 물리적 RAM을 계획합니다.

일괄 처리 효율성을 향상시키는 메모리 최적화 전략은 VRAM 최적화 가이드를 참조하세요.

결론

일괄 처리는 ComfyUI를 대화형 창작 도구에서 프로덕션 가능한 이미지 처리 파이프라인으로 변환합니다. 핵심 원칙은 적절한 일괄 로딩 노드 사용, 청킹을 통한 긴 대기열 관리, 우아한 오류 처리, 특정 하드웨어 및 워크플로우에 대한 성능 최적화입니다.

설정이 올바르게 작동하는지 확인하기 위해 소수의 이미지를 처리하는 간단한 일괄 워크플로우로 시작합니다. 워크플로우에 확신이 생기면 더 큰 배치로 확장합니다. 복잡한 일괄 작업에 대한 최대 제어를 위해 API 기반 스크립팅을 사용합니다.

일괄 처리 학습에 대한 투자는 수동으로 클릭하는 것보다 더 많은 이미지를 처리해야 할 때마다 보상받습니다. 수십 개든 수천 개든 일괄 처리가 가능하게 만듭니다.

인프라 관리 없이 신뢰할 수 있는 일괄 처리가 필요한 사용자를 위해 Apatero.com은 전문적인 모니터링 및 오류 처리와 함께 대규모 이미지 세트에 대한 확장 가능한 처리를 제공합니다.

AI 이미지 생성을 막 시작하는 분들을 위해 완전한 초보자 가이드는 전체 AI 이미지 워크플로우 내에서 일괄 처리를 이해하는 데 도움이 되는 기초 지식을 제공합니다.