ComfyUI 초보자 가이드: 2025년 노드 기반 AI 이미지 생성 시작하기

ComfyUI는 Stable Diffusion을 위한 가장 강력한 인터페이스입니다. 초보자에게는 위협적이기도 합니다. 노드 기반 인터페이스는 복잡해 보이지만, 기본을 이해하면 다른 어떤 옵션보다 더 많은 제어를 제공합니다.

빠른 답변: ComfyUI는 최대의 유연성과 성능을 제공하는 Stable Diffusion용 노드 기반 인터페이스입니다. 휴대용 버전(Windows) 또는 git clone(Mac/Linux)을 통해 설치하고, 체크포인트 모델을 다운로드하고, 기본 워크플로우를 로드한 다음 첫 번째 이미지를 생성하는 것으로 시작합니다. 학습 곡선은 기본 숙련도까지 약 2-4시간입니다.

Automatic1111 대신 ComfyUI를 선택하는 이유?

ComfyUI를 배울 가치가 있는 이유를 설명하겠습니다:

ComfyUI의 장점

성능:

• 동일한 작업에 더 적은 VRAM 사용
• 많은 경우 더 빠른 생성
• 더 나은 메모리 관리
• 효율적인 배치 처리

유연성:

• 모든 단계에 대한 완전한 제어
• 다양한 모델을 쉽게 혼합
• 복잡한 워크플로우 가능
• 실험하기 쉬움

재현성:

• 워크플로우가 독립적입니다
• 정확한 구성 공유
• 시각적으로 디버그
• 무슨 일이 일어나고 있는지 이해

고급 기능:

• 더 나은 ControlNet 처리
• 복잡한 LoRA 조합
• 다중 모델 파이프라인
• 커스텀 노드 생태계

Automatic1111로 충분한 경우

• 빠르고 간단한 생성
• 익숙한 인터페이스를 원함
• 복잡한 워크플로우가 필요 없음
• 기술적 관심이 제한적

내 추천

ComfyUI를 배우세요. 초기 학습 곡선은 더 많은 기능과 Stable Diffusion 작동 방식에 대한 더 나은 이해로 보상받습니다.

ComfyUI는 초기 복잡성을 대가로 더 많은 성능을 제공합니다

설치

Windows (휴대용 - 권장)

1단계: 다운로드

1. ComfyUI GitHub releases로 이동
2. 최신 휴대용 패키지 다운로드
3. 폴더에 압축 해제(경로에 공백 피하기)

2단계: 첫 실행

1. run_nvidia_gpu.bat 더블 클릭
2. 초기 설정 대기(처음에는 몇 분 소요)
3. 브라우저가 http://127.0.0.1:8188로 열림

3단계: 모델 다운로드

1. CivitAI 또는 Hugging Face에서 체크포인트 가져오기
2. ComfyUI/models/checkpoints/에 배치
3. 인터페이스 새로고침

Mac/Linux (Git Clone)

1단계: 사전 요구 사항

# Python 3.10+ 필요
python3 --version

# Git 필요
git --version

2단계: 복제 및 설치

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt

3단계: 실행

python main.py
# 브라우저가 http://127.0.0.1:8188로 열림

폴더 구조

설치 후 폴더를 이해하세요:

ComfyUI/
├── models/
│   ├── checkpoints/     # 메인 모델 (.safetensors)
│   ├── loras/           # LoRA 파일
│   ├── vae/             # VAE 파일
│   ├── controlnet/      # ControlNet 모델
│   ├── upscale_models/  # 업스케일러
│   └── embeddings/      # 텍스처 인버전
├── input/               # 입력 이미지
├── output/              # 생성된 이미지
└── custom_nodes/        # 확장

노드 이해하기

ComfyUI는 선으로 연결된 노드를 사용합니다. 각 노드는 한 가지 일을 합니다. 선은 노드 간에 데이터를 전달합니다.

노드 작동 방식

입력(왼쪽):

• 다른 노드로부터 데이터 수신
• 색상 점은 데이터 유형을 나타냄
• 호환 가능한 유형을 연결해야 함

출력(오른쪽):

• 다른 노드로 데이터 전송
• 색상이 데이터 유형과 일치
• 여러 입력에 연결 가능

노드 본체:

• 설정/매개변수 포함
• 선택을 위한 드롭다운 메뉴
• 값을 위한 숫자 입력

데이터 유형(색상)

노드를 연결할 때 색상이 일치해야 합니다. MODEL을 CONDITIONING에 직접 연결할 수 없습니다.

필수 노드

체크포인트 로드:

• 모델 파일 로드
• 출력: MODEL, CLIP, VAE

CLIP 텍스트 인코드:

• 텍스트를 컨디셔닝으로 변환
• 입력: CLIP, 텍스트
• 출력: CONDITIONING

KSampler:

• 실제 생성이 여기서 발생
• 입력: MODEL, 긍정/부정 컨디셔닝, LATENT
• 출력: LATENT (생성된 이미지)

VAE 디코드:

• 잠재를 볼 수 있는 이미지로 변환
• 입력: VAE, LATENT
• 출력: IMAGE

이미지 저장:

• 출력 폴더에 저장
• 입력: IMAGE

노드 연결 이해가 ComfyUI의 핵심입니다

첫 번째 워크플로우

기본 이미지 생성 워크플로우 만들기를 안내하겠습니다.

1단계: 기본 워크플로우 로드

ComfyUI가 시작되면 기본 워크플로우가 나타납니다. 그렇지 않으면:

1. "Load Default" 버튼 클릭
2. 또는 워크플로우 PNG를 드래그

기본 워크플로우에는 기본 생성에 필요한 모든 것이 포함되어 있습니다.

2단계: 모델 선택

1. "Load Checkpoint" 노드 찾기
2. 드롭다운 클릭
3. 다운로드한 모델 선택
4. 모델이 나타나지 않으면 models/checkpoints/에 배치하지 않은 것입니다

3단계: 프롬프트 작성

긍정 프롬프트(원하는 것):

1. "positive"에 연결된 CLIP 텍스트 인코드 찾기
2. 텍스트 상자에 프롬프트 입력
3. 예: 아름다운 풍경, 산, 일몰, 디테일, 8k

부정 프롬프트(피할 것):

1. "negative"에 연결된 CLIP 텍스트 인코드 찾기
2. 품질 부정어 입력
3. 예: 흐릿한, 저품질, 나쁜, 추한

4단계: 설정 구성

KSampler 노드에서:

seed: 재현성을 위한 난수. 랜덤은 -1 사용.

steps: 생성 단계. 대부분의 모델에서 20-30.

cfg: 프롬프트 준수도. 일반적으로 5-8.

sampler_name: 알고리즘. euler 또는 dpmpp_2m이 좋은 기본값입니다.

scheduler: 단계 스케줄러. normal 또는 karras가 잘 작동합니다.

denoise: 얼마나 변경할지. 텍스트-투-이미지는 1.0.

5단계: 생성

1. "Queue Prompt" 버튼 클릭(또는 Ctrl+Enter 누르기)
2. 노드 테두리에서 진행 상황 관찰
3. 이미지가 미리보기/저장 노드에 나타남
4. output/ 폴더에서 저장된 이미지 찾기

첫 생성 문제 해결

"체크포인트가 로드되지 않음":

• 모델이 올바른 폴더에 있는지 확인
• 모델 추가 후 페이지 새로고침
• 파일 확장자가 .safetensors 또는 .ckpt인지 확인

메모리 부족:

• 더 작은 해상도 시도 (768x768 → 512x512)
• GPU를 사용하는 다른 프로그램 닫기
• 더 작은 모델 사용

검은색 또는 노이즈 이미지:

• VAE가 연결되었는지 확인
• 모델이 해상도와 호환되는지 확인
• 다른 시드 시도

실용적인 워크플로우

텍스트-투-이미지 (기본)

기본 워크플로우. 다음이 있습니다:

1. 모델을 로드하는 체크포인트
2. 두 개의 CLIP 인코더 (긍정/부정)
3. 빈 잠재 이미지 (빈 캔버스)
4. 생성하는 KSampler
5. 이미지를 드러내는 VAE 디코드
6. 결과를 저장하는 이미지 저장

이미지-투-이미지

기존 이미지 수정:

1. "Load Image" 노드 추가
2. "VAE Encode" 노드에 연결
3. VAE 인코드 출력 → KSampler latent_image 입력
4. denoise < 1.0 설정 (일반적으로 0.5-0.8)

낮은 denoise = 원본을 더 많이 보존.

LoRA 사용

스타일/캐릭터 LoRA 추가:

1. "Load LoRA" 노드 추가
2. 체크포인트 MODEL → LoRA MODEL 입력 연결
3. 체크포인트 CLIP → LoRA CLIP 입력 연결
4. LoRA 출력 → 워크플로우의 나머지 부분 연결
5. 강도 설정 (0.5-1.0)

여러 LoRA? 함께 연결하세요.

업스케일링

해상도 향상:

1. "Upscale Image" 또는 모델 기반 업스케일러 추가
2. VAE 디코드 후 연결
3. 업스케일된 버전 저장

또는 더 나은 품질을 위해 잠재 업스케일링 사용 (더 복잡한 워크플로우).

다양한 사용 사례를 위한 다양한 워크플로우

커스텀 노드

ComfyUI의 강력함은 기능을 추가하는 확장인 커스텀 노드에서 나옵니다.

커스텀 노드 설치

방법 1: ComfyUI Manager (권장)

1. 먼저 ComfyUI Manager 설치
2. ComfyUI 재시작
3. "Manager" 버튼 클릭
4. 노드 찾아보기 및 설치
5. 설치 후 재시작

방법 2: 수동

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/[author]/[node-repo].git
# ComfyUI 재시작

필수 커스텀 노드

ComfyUI Manager:

• 노드/모델 설치 프로그램
• 문제 해결 도구
• 모두에게 필수

Impact Pack:

• 추가 샘플러
• 업스케일링 도구
• 얼굴 수정

ControlNet 보조 전처리기:

• 포즈 감지
• 깊이 맵
• 엣지 감지

IPAdapter:

• 얼굴/스타일 전송
• 캐릭터 일관성
• 참조 기반 생성

WAS 노드 스위트:

• 많은 유틸리티 노드
• 텍스트 도구
• 이미지 작업

워크플로우 찾기

워크플로우는 임베디드 데이터가 있는 PNG 파일로 공유됩니다:

• CivitAI (많은 워크플로우 공유)
• OpenArt.ai (워크플로우 라이브러리)
• Reddit r/comfyui
• GitHub 저장소

워크플로우 PNG를 ComfyUI로 드래그하여 로드하세요.

NSFW 구성

ComfyUI에는 내장 콘텐츠 필터가 없습니다. NSFW 생성의 경우:

적절한 모델 사용

• CyberRealistic (사실적)
• Pony Diffusion (애니메이션)
• epiCRealism (사실적)

models/checkpoints/에 배치.

NSFW LoRA

• CivitAI에서 찾기
• models/loras/에 배치
• 로드 LoRA 노드 추가
• 적절한 강도 설정

추가 구성 불필요

Automatic1111과 달리 ComfyUI에는 비활성화할 안전 검사기가 없습니다. 모델 자체가 기능을 결정합니다.

일반적인 문제 및 해결 방법

문제: 노드가 연결되지 않음

원인: 호환되지 않는 데이터 유형.

해결 방법: 색상이 일치하는지 확인하세요. MODEL을 IMAGE에 직접 연결할 수 없습니다.

문제: 워크플로우 오류

원인: 모델 또는 노드 누락.

해결 방법:

• 누락된 커스텀 노드 설치
• 필요한 모델 다운로드
• 파일 경로 확인

문제: 느린 생성

원인: 높은 해상도, 많은 단계, 제한된 VRAM.

해결 방법:

• 해상도 낮추기
• 더 적은 단계 (20으로도 충분)
• 다른 프로그램 닫기
• 가능한 경우 fp16/fp8 사용

문제: 매번 동일한 출력

원인: 고정된 시드.

해결 방법: 시드를 -1로 설정하여 랜덤으로 만드세요.

문제: 저장된 이미지를 찾을 수 없음

원인: 잘못된 폴더를 찾고 있음.

해결 방법: ComfyUI/output/ 폴더를 확인하세요.

초보자를 위한 팁

간단하게 시작

즉시 복잡한 워크플로우를 시도하지 마세요. 먼저 기본 텍스트-투-이미지를 마스터하세요.

작동하는 워크플로우 저장

무언가가 작동하면:

1. "Save" 버튼 클릭
2. .json 파일로 저장
3. 또는 워크플로우 이미지 저장 (임베디드 데이터 포함)

미리보기 노드 사용

중간 결과를 보기 위해 어디든 "Preview Image" 노드를 추가하세요. 디버깅에 도움이 됩니다.

키보드 단축키 배우기

• Ctrl+Enter: 프롬프트 대기열
• Ctrl+Shift+Enter: 맨 앞 대기열
• Ctrl+D: 선택한 노드 복제
• Ctrl+A: 모두 선택
• Delete/Backspace: 선택 삭제

노드 설명 읽기

노드와 입력 위에 마우스를 올려 기능을 설명하는 툴팁을 확인하세요.

커뮤니티 가입

• Reddit: r/comfyui
• Discord 서버
• YouTube 튜토리얼
• CivitAI 워크플로우

클라우드 대안을 사용할 때

ComfyUI는 강력하지만 다음이 필요합니다:

• 하드웨어 투자
• 학습 시간
• 지속적인 유지 관리

Apatero와 같은 플랫폼은 다음을 제공합니다:

• 설정 불필요
• 내장 캐릭터 일관성
• 비디오 생성
• 사용량 기반 가격

다음의 경우 클라우드 고려:

• 강력한 GPU가 없음
• 즉각적인 결과를 원함
• 캐릭터 일관성이 우선 순위
• 비디오 생성이 필요

다음의 경우 로컬 고려:

• 하드웨어가 있음
• 최대 제어를 원함
• 개인 정보 보호가 중요
• 기술 학습을 즐김

자주 묻는 질문

ComfyUI가 Automatic1111보다 어렵나요?

처음에는 그렇습니다. 하지만 노드를 이해하면 더 직관적이 됩니다. 시각적 흐름은 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

어떤 GPU가 필요한가요?

최소 8GB VRAM (GTX 1070, RTX 2060 수준). 편안한 사용을 위해 12GB+ 권장 (RTX 3060, 4070). 더 많은 VRAM = 더 높은 해상도와 더 빠른 생성.

Automatic1111 확장을 사용할 수 있나요?

아니요, 호환되지 않습니다. 하지만 대부분의 A1111 기능은 커스텀 노드를 통해 ComfyUI에서 동등한 기능을 갖습니다.

ComfyUI를 어떻게 업데이트하나요?

휴대용: 새 릴리스를 다운로드하고 모델 폴더를 복사하세요. git용: ComfyUI 디렉토리에서 git pull.

모델은 어디서 찾나요?

CivitAI와 Hugging Face가 주요 소스입니다. .safetensors 파일을 다운로드하고 적절한 폴더에 배치하세요.

ComfyUI로 비디오를 만들 수 있나요?

예, AnimateDiff, WAN 또는 유사한 커스텀 노드를 사용하면 됩니다. 이미지보다 복잡하지만 가능합니다.

시작 체크리스트

설정:

• ComfyUI 다운로드 (휴대용 또는 git)
• 좋은 위치에 설치/압축 해제
• 최소 하나의 체크포인트 모델 다운로드
• 모델을 models/checkpoints/에 배치
• ComfyUI 성공적으로 실행

첫 생성:

• 기본 워크플로우 로드
• 체크포인트 로드에서 모델 선택
• 간단한 긍정 프롬프트 작성
• 기본 부정 프롬프트 추가
• 프롬프트 대기열 클릭
• output/에서 저장된 이미지 찾기

다음 단계:

• ComfyUI Manager 설치
• img2img 워크플로우 시도
• LoRA 추가
• 커스텀 노드 탐색
• 첫 번째 커스텀 워크플로우 저장

최종 생각

ComfyUI는 학습 곡선이 있지만, 사용 가능한 가장 강력한 Stable Diffusion 인터페이스입니다. 시각적 노드 시스템은 복잡한 워크플로우를 가능하게 하고 AI 이미지 생성이 실제로 어떻게 작동하는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

기본 워크플로우로 시작하세요. 몇 가지 이미지를 생성하세요. 설정을 실험하세요. 점진적으로 복잡성을 추가하세요. 몇 시간 안에 편안해질 것입니다. 며칠 안에 다른 인터페이스보다 선호하게 될 것입니다.

시간 투자는 기능과 이해로 보상받습니다. 생성한 워크플로우는 시간이 지남에 따라 저장, 공유 및 개선될 수 있습니다.

관련 가이드: Stable Diffusion NSFW 설정, 캐릭터 일관성 가이드, 최고의 무검열 AI 생성기