ComfyUI 마스크 에디터 마스터하기: 고통 없는 인페인팅
ComfyUI의 마스크 에디터와 고급 인페인팅 워크플로우를 마스터하세요. 기본 브러시 기법부터 SAM2 자동화를 활용한 DiffuEraser 비디오 인페인팅까지 2025년 최신 기술을 다룹니다.

완벽한 AI 이미지를 생성했지만 한 가지 명백한 문제가 있습니다. 무작위로 생긴 워터마크, 원치 않는 객체, 또는 약간 어긋난 표정 등입니다. 전통적인 사진 편집은 값비싼 소프트웨어와 수 시간의 고된 작업을 필요로 합니다. 수정은 간단해야 한다고 생각하지만, 수동 편집을 시도할 때마다 아마추어처럼 보입니다.
ComfyUI의 마스크 에디터는 이 답답한 과정을 놀라울 정도로 우아한 작업으로 변화시킵니다. 하지만 대부분의 튜토리얼에서 말하지 않는 것이 있습니다. 내장된 마스크 에디터는 시작에 불과합니다. 2025년 현대적인 ComfyUI 인페인팅 워크플로우에는 자동 마스크 생성, 비디오 인페인팅, 그리고 Photoshop의 Content-Aware Fill을 원시적으로 보이게 만드는 AI 기반 객체 제거 기능이 포함되어 있습니다.
이 포괄적인 가이드는 일반 사용자와 완벽한 인페인팅 결과를 제공하는 전문가를 구분하는 전문 기술을 공개합니다. ComfyUI를 처음 사용하시나요? 필수 노드 가이드로 기본을 이해하세요. 얼굴 특화 인페인팅의 경우 Impact Pack 가이드를 참조하세요.
- 픽셀 완벽 선택을 위한 고급 마스크 에디터 기법
- 일관된 결과를 제공하는 전문가급 인페인팅 워크플로우
- 매끄러운 비디오 객체 제거를 위한 DiffuEraser 통합
- 수동 마스크 생성을 제거하는 SAM2 자동화
- 컨텍스트 인식 인페인팅을 위한 ControlNet 통합
복잡한 마스킹 기술과 워크플로우 최적화에 뛰어들기 전에, Apatero.com과 같은 플랫폼이 전문가급 이미지 및 비디오 편집을 자동으로 제공한다는 점을 고려하세요. 때로는 브러시 설정과 마스크 정제의 전문가가 될 필요 없이 완벽한 결과를 제공하는 솔루션이 최선의 선택입니다.
ComfyUI 마스크 에디터의 진화 이해하기
대부분의 사용자는 마스크 에디터가 단순한 페인팅 도구라고 생각합니다. 이는 바이올린을 단순한 소음 발생기라고 말하는 것과 같습니다. ComfyUI의 마스크 에디터는 실제로 이미지에서 무엇을 변경하고 무엇을 보호할지 정확하게 정의하는 정밀 도구입니다.
숨겨진 인터페이스의 힘
LoadImage 노드에서 이미지를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "Open in MaskEditor"를 선택하여 마스크 에디터에 액세스합니다. 하지만 문서에서 강조하지 않는 것이 있습니다. 마스크 에디터는 단순히 흰색 영역을 칠하는 것이 아닙니다. 다양한 마스크 품질이 최종 인페인팅 결과에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 것입니다.
전통적인 마스킹 접근법:
- 이미지 로드
- 대략적인 마스크 칠하기
- 인페인팅이 자연스럽게 보이길 희망
- 결과가 인위적으로 보이면 반복
전문가급 마스킹 전략:
- 객체 경계와 조명 분석
- 적절한 에지 페이드아웃으로 그라데이션 마스크 생성
- 프리뷰 워크플로우로 마스크 품질 테스트
- 인페인팅 모델 요구사항에 따라 정제
구조적 일관성을 유지하는 ControlNet 보조 인페인팅은 ControlNet 조합 가이드를 참조하세요. 복잡한 인페인팅 워크플로우를 체계적으로 유지하려면 워크플로우 정리 가이드를 확인하세요.
2025년 마스크 에디터 인터페이스
업데이트된 마스크 에디터는 전용 이미지 편집 소프트웨어에 필적하는 전문가급 컨트롤을 포함합니다. 브러시 도구는 사용자 정의 가능한 모양(원형 또는 사각형), 실시간 조정이 가능한 두께, 점진적 마스크 구축을 위한 불투명도, 에지 제어를 위한 경도(hardness), 자연스러운 곡선을 위한 스무딩 정밀도를 제공합니다.
레이어 시스템은 독립적인 토글 스위치로 마스크와 이미지 레이어를 분리합니다. 이를 통해 시각적 방해 없이 마스크 미세 조정에 집중하거나 마스크와 대상 영역 간의 정렬을 확인할 수 있습니다.
전문가급 결과를 위한 고급 브러시 기법
아마추어와 전문가급 마스킹의 차이는 도구 설정이 아니라 브러시 기법에 있습니다.
점진적 불투명도 방법
100% 불투명도로 마스크를 칠하는 대신, 전문가급 워크플로우는 점진적 빌드업을 사용합니다.
1단계 - 기본 커버리지 (30-40% 불투명도):
- 대상 영역의 대략적인 윤곽
- 일반적인 모양 캡처에 집중
- 에지 정밀도에 대해 걱정하지 않음
2단계 - 에지 정제 (60-70% 불투명도):
- 경계 정리
- 복잡한 에지 주변에 세부 정보 추가
- 부드러운 전환 유지
3단계 - 핵심 고형화 (100% 불투명도):
- 중앙 영역을 완전히 채움
- 인페인팅 모델을 위한 충분한 커버리지 보장
- 부드러운 에지는 그대로 둠
다양한 객체를 위한 경도 전략
단단한 객체 (가구, 건물, 차량):
- 경도: 80-100%
- 날카로운 경계가 객체 에지와 일치
- 배경과의 깔끔한 분리
부드러운 객체 (머리카락, 직물, 구름):
- 경도: 20-40%
- 점진적 전환이 자연스러운 페이드아웃 보존
- 인위적인 컷아웃 모양 방지
피부 및 유기적 표면:
- 경도: 40-60%
- 선명도와 부드러움의 균형
- 자연스러운 결과를 위해 중요
브러시 조정 잠금 기법
정밀한 제어를 위해 "Lock brush adjustment to main axis"를 활성화합니다. 이렇게 하면 브러시 조정이 이동 방향에 따라 크기 또는 경도에만 영향을 미칩니다. 브러시 조정 속도 승수와 결합하면 다양한 마스킹 작업에 대한 브러시 동작을 미세 조정할 수 있습니다.
실제로 작동하는 전문가급 인페인팅 워크플로우
ComfyUI는 각각 특정 사용 사례와 품질 의미를 가진 여러 인페인팅 접근 방식을 제공합니다.
방법 1 - VAE Encode For Inpainting
사용 시기: Juggernaut XL Inpainting과 같은 전용 인페인팅 모델 장점: 인페인팅 작업용으로 특별히 설계됨 설정: 높은 denoise 값(0.8-1.0)이 가장 효과적 품질: 복잡한 객체 제거를 위한 우수한 결과
이 방법은 이미지와 마스크를 모두 VAE Encode For Inpainting을 통해 공급하여 인페인팅 모델에 최적화된 잠재 표현을 생성합니다. 높은 denoise 요구사항은 적극적인 콘텐츠 교체를 허용합니다.
방법 2 - SetNoiseMask와 표준 VAE
사용 시기: 기존 워크플로우가 있는 표준 모델 장점: 모든 모델과 작동, 유연한 denoise 제어 설정: 낮은 denoise 값(0.3-0.6)으로 과도한 처리 방지 품질: 신중한 매개변수 튜닝으로 좋은 결과
SetNoiseMask는 마스크되지 않은 영역을 완벽하게 보존하면서 마스크된 영역에만 노이즈를 적용합니다. 이 접근 방식은 원본 이미지 특성을 더 많이 유지합니다.
방법 3 - Inpaint Model Conditioning
사용 시기: 최대 품질 요구사항 장점: 두 접근 방식의 장점 결합 설정: 편집 복잡성에 따라 유연한 denoise 품질: 적절한 설정으로 전문가급 결과
이 하이브리드 접근 방식은 표준 워크플로우보다 인페인팅 모델을 더 효과적으로 안내하기 위해 특수 컨디셔닝을 사용합니다.
컨텍스트 인식 결과를 위한 ControlNet 통합
기본 인페인팅은 종종 이미지 컨텍스트를 무시하여 조명, 원근 또는 스타일과 일치하지 않는 객체를 생성합니다. ControlNet 통합은 이 근본적인 제한을 해결합니다.
이중 경로 처리 전략
경로 1 - 인페인팅 파이프라인:
무료 ComfyUI 워크플로우
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- VAE Encode For Inpainting을 통한 이미지와 마스크
- 표준 인페인팅 모델 처리
- 마스크된 영역에 대한 새로운 콘텐츠 생성
경로 2 - ControlNet 가이드:
- ControlNet 전처리기를 통한 원본 이미지
- 조명, 구조 및 스타일 정보 추출
- 기존 컨텍스트와 일치하도록 인페인팅 안내
조합:
- 두 경로 모두 동일한 샘플러에 공급
- ControlNet이 컨텍스트 일관성 보장
- 인페인팅 모델이 콘텐츠 생성 제공
인페인팅을 위한 ControlNet 유형
Canny Edge Detection:
- 구조적 경계 보존
- 건축 요소에 필수적
- 단단한 에지를 넘어 번짐 방지
Depth Estimation:
- 원근 관계 유지
- 3D 객체 배치에 중요
- 현실적인 공간 통합 보장
Normal Map Processing:
- 표면 조명 보존
- 재질 속성 유지
- 현실적인 텍스처 매칭에 필수적
고급 마스크 처리 기법
전문가급 워크플로우에는 인페인팅 품질을 극적으로 향상시키는 마스크 전처리가 포함됩니다.
Gaussian Blur 최적화
원시 마스크는 종종 인위적인 결과를 생성하는 거친 디지털 에지를 가지고 있습니다. Gaussian blur 전처리는 자연스러운 전환을 생성합니다.
블러 반경 가이드라인:
- 세부 디테일: 1-2 픽셀 블러
- 중간 객체: 3-5 픽셀 블러
- 큰 영역: 6-10 픽셀 블러
- 배경 제거: 10+ 픽셀 블러
모델 호환성을 위한 마스크 확장
grow_mask_by 매개변수를 6-10 픽셀로 설정합니다. 이는 인페인팅 모델이 일관된 채우기를 위해 충분한 주변 컨텍스트를 분석하도록 보장합니다. 불충분한 마스크 확장은 보이는 이음새와 컨텍스트 불일치로 이어집니다.
에지 페더링 전략
전문가급 마스크는 인페인팅된 콘텐츠를 기존 이미지 데이터와 자연스럽게 혼합하는 그라데이션 에지를 포함합니다. 이는 다양한 인페인팅 모델이 마스크 경계를 처리하는 방법을 이해해야 합니다.
DiffuEraser - 혁명적인 비디오 인페인팅
정적 이미지 인페인팅은 시작에 불과합니다. DiffuEraser는 비싼 상업용 솔루션에 필적하는 결과로 전문가급 비디오 인페인팅을 ComfyUI에 제공합니다.
DiffuEraser가 실제로 하는 일
전통적인 비디오 편집은 프레임별 수동 작업이 필요합니다. DiffuEraser는 확산 기반 처리를 사용하여 자연스러운 모션과 시간적 일관성을 유지하면서 비디오에서 워터마크, 사람 또는 원치 않는 객체를 제거합니다.
기술 아키텍처:
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- 콘텐츠 생성을 위한 Denoising UNet
- 마스크 인식 처리를 위한 BrushNet
- 프레임 일관성을 위한 Temporal attention
- 환각 감소를 위한 사전 정보 통합
전문가급 비디오 인페인팅 워크플로우
준비 단계:
- 비디오 가져오기 및 프레임 추출
- 객체 식별 및 추적
- 마스크 생성(수동 또는 자동)
- 품질 관리 샘플링
처리 단계:
- DiffuEraser 모델 로딩
- 시간적 일관성 구성
- 진행 상황 모니터링과 함께 배치 처리
- 프레임별 품질 검증
완료 단계:
- 필요한 경우 시간적 스무딩
- 원본 타이밍으로 비디오 재구성
- 주요 시퀀스 전반에 걸친 품질 평가
- 원하는 형식으로 내보내기
성능 기대치
DiffuEraser 처리 시간은 비디오 길이, 해상도 및 하드웨어 구성에 따라 크게 달라집니다.
비디오 사양 | RTX 4070 12GB | RTX 4090 24GB | RTX 5090 32GB |
---|---|---|---|
1080p 30fps (10초) | 8-12분 | 4-6분 | 2-3분 |
4K 30fps (10초) | 25-35분 | 12-18분 | 6-9분 |
1080p 60fps (30초) | 45-60분 | 20-30분 | 10-15분 |
SAM2 통합 - 자동화된 마스크 생성
수동 마스크 생성은 전문가급 인페인팅 워크플로우에서 가장 큰 병목 현상입니다. Segment Anything 2(SAM2)는 AI 기반 마스크 생성으로 이 제한을 제거합니다.
SAM2 기능 이해하기
Meta AI에서 개발한 SAM2는 객체 세분화의 획기적인 발전을 나타냅니다. 수동 추적이 필요한 전통적인 도구와 달리 SAM2는 간단한 포인트 선택으로 픽셀 완벽 마스크를 생성합니다.
핵심 장점:
- 이미지와 비디오를 위한 통합 모델
- 실시간 마스크 생성
- 포인트 앤 클릭 인터페이스
- 자동 에지 정제
- 비디오를 위한 시간적 일관성
전문가급 SAM2 워크플로우
단일 포인트 선택:
- 단순한 모양의 경우 객체 중심 클릭
- 자동 경계 감지
- 즉각적인 마스크 생성
- 실시간 프리뷰
다중 포인트 정제:
- 양성 포인트 추가(영역 포함)
- 음성 포인트 추가(영역 제외)
- 반복적 마스크 개선
- 전문가급 정밀도
비디오 객체 추적:
- 첫 번째 프레임 포인트 선택
- 프레임 전반에 걸친 자동 추적
- 시간적 마스크 일관성
- 최소한의 수동 개입
SAM2 설치 및 설정
ComfyUI Manager를 통해 Kijai의 "Segment Anything 2"를 검색하여 설치합니다. 통합은 간단한 포인트 선택 인터페이스와 함께 이미지 및 비디오 세분화 노드를 모두 제공합니다.
일반적인 인페인팅 문제 해결
전문가급 인페인팅은 일반적인 실패 모드와 해결 방법을 이해해야 합니다.
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문제 1 - 보이는 이음새와 경계
원인: 불충분한 마스크 에지 처리 해결책: 마스크 블러 반경 및 grow_mask_by 매개변수 증가 예방: 항상 프리뷰 워크플로우로 마스크 품질 테스트
문제 2 - 컨텍스트 불일치
원인: 부적절한 주변 영역 분석 해결책: 조명 및 원근 가이드를 위해 ControlNet 통합 예방: 충분한 컨텍스트 테두리를 포함하는 마스크 사용
문제 3 - 비디오의 시간적 불일치
원인: 시간적 인식 없이 프레임별 처리 해결책: 적절한 temporal attention 설정으로 DiffuEraser 사용 예방: 주요 프레임 시퀀스 전반에 걸쳐 일관성 검증
문제 4 - 과도한 처리 아티팩트
원인: 과도한 denoise 값 또는 호환되지 않는 모델/방법 조합 해결책: denoise를 점진적으로 줄이고 다양한 워크플로우 방법 테스트 예방: 선택한 인페인팅 접근 방식에 맞게 denoise 설정 조정
고급 통합 워크플로우
전문가급 애플리케이션은 최대 품질과 효율성을 위해 여러 기술을 결합합니다.
하이브리드 정밀 워크플로우
1단계 - SAM2 자동화 마스킹:
- 대상 객체에 대한 포인트 선택
- 자동 마스크 생성
- 품질 검증
2단계 - 수동 마스크 정제:
- 에지 디테일 개선
- 컨텍스트 테두리 조정
- 불투명도 그라데이션
3단계 - ControlNet 강화 인페인팅:
- 이중 경로 처리 설정
- 컨텍스트 보존
- 고품질 콘텐츠 생성
프로덕션 비디오 파이프라인
전처리:
- 비디오 분석 및 계획
- 주요 프레임 식별
- 객체 추적 전략
자동화 처리:
- SAM2 마스크 생성
- DiffuEraser 비디오 인페인팅
- 품질 관리 체크포인트
후처리:
- 시간적 스무딩
- 색상 보정 매칭
- 최종 품질 검증
인페인팅 워크플로우를 위한 하드웨어 최적화
인페인팅 성능은 하드웨어 구성과 워크플로우 복잡성에 따라 크게 달라집니다.
워크플로우 유형별 VRAM 요구사항
기본 이미지 인페인팅:
- 8GB: 최대 1024x1024 단일 이미지
- 12GB: 최대 2048x2048 고해상도 이미지
- 16GB+: 배치 처리 및 복잡한 워크플로우
DiffuEraser를 사용한 비디오 인페인팅:
- 12GB: 1080p 비디오, 제한된 길이
- 16GB: 4K 비디오, 보통 길이
- 24GB+: 전문가급 비디오 워크플로우
- 32GB: 실시간 처리 기능
처리 속도 최적화
모델 로딩 전략:
- 자주 사용하는 모델을 VRAM에 유지
- 워크플로우 효율성을 위한 모델 캐싱 사용
- 스마트 메모리 관리 구현
배치 처리 구성:
- 사용 가능한 VRAM에 맞게 배치 크기 최적화
- 긴 프로세스를 위한 체크포인트 저장 구현
- 여러 작업을 위한 백그라운드 처리 사용
전문가급 품질 평가
허용 가능한 결과와 전문가급 인페인팅 결과를 구별하려면 체계적인 평가가 필요합니다.
기술적 품질 지표
에지 품질:
- 보이는 이음새 없이 부드러운 전환
- 자연스러운 경계 통합
- 객체 유형에 적합한 에지 부드러움
컨텍스트 일관성:
- 일치하는 조명 방향과 강도
- 일관된 원근과 깊이
- 적절한 그림자 및 반사 생성
시간적 안정성(비디오):
- 프레임 간 일관성
- 자연스러운 모션 보존
- 깜박임이나 점프 아티팩트 없음
클라이언트 납품 기준
이미지 해상도:
- 소스 해상도 유지 또는 초과
- 마스크되지 않은 영역의 품질 저하 없음
- 의도된 용도에 적합한 파일 형식 제공
비디오 품질:
- 소스 프레임레이트 및 압축 일치
- 오디오 동기화 유지
- 승인을 위한 프리뷰 버전 제공
투자 결정하기
ComfyUI 인페인팅 워크플로우는 강력한 기능을 제공하지만 상당한 학습 투자와 하드웨어 리소스가 필요합니다.
다음과 같은 경우 고급 인페인팅에 투자하세요:
- 정기적으로 객체 제거가 필요한 여러 이미지 또는 비디오를 처리합니다
- 일관된 출력으로 전문가급 품질의 결과가 필요합니다
- 충분한 하드웨어 리소스가 있습니다(12GB+ VRAM 권장)
- 기술 워크플로우 최적화 및 새로운 기술 학습을 즐깁니다
- 픽셀 완벽 결과를 요구하는 클라이언트와 작업합니다
다음과 같은 경우 대안을 고려하세요:
- 가끔 기본 객체 제거만 필요합니다
- 간단하고 유지 관리가 필요 없는 솔루션을 선호합니다
- 제한된 하드웨어 리소스 또는 처리 시간이 있습니다
- 기술 최적화보다 창작 작업에 집중하고 싶습니다
- 복잡한 워크플로우를 배우지 않고 즉각적인 결과가 필요합니다
전문가급 결과를 위한 간단한 대안
이 모든 고급 마스킹 기법, DiffuEraser 통합, SAM2 자동화를 탐색한 후, 전문가급 품질의 이미지 및 비디오 편집을 달성하는 더 간단한 방법이 있는지 궁금할 수 있습니다.
Apatero.com은 정확히 그러한 솔루션을 제공합니다. 몇 주 동안 ComfyUI 워크플로우를 배우거나, 마스크 품질 문제를 해결하거나, 하드웨어 구성을 최적화하는 대신, 콘텐츠를 업로드하고 원하는 변경 사항을 설명하기만 하면 됩니다.
복잡성 없이 전문가급 편집 기능:
- 이미지 및 비디오에서 고급 객체 제거
- 자동 컨텍스트 인식을 갖춘 지능형 인페인팅
- 프레임별 수동 작업 없는 비디오 편집
- 기술 설정 제로 - 브라우저에서 작동
- 매개변수 튜닝 없이 일관된 전문가급 품질
저희 플랫폼은 정교한 마스크 생성과 시간적 일관성부터 컨텍스트 인식 콘텐츠 생성까지 모든 기술적 복잡성을 백그라운드에서 처리합니다. 연결할 노드도, 다운로드할 모델도, 걱정할 하드웨어 요구사항도 없습니다.
때로는 가장 강력한 도구가 가장 복잡한 것이 아닙니다. 구성보다는 창의성에 집중할 수 있도록 하면서 뛰어난 결과를 제공하는 도구입니다. Apatero.com을 사용해 보고 작동하는 전문가급 AI 편집을 경험하세요.
ComfyUI의 고급 인페인팅 기능을 마스터하든 자동화 솔루션의 단순성을 선호하든, 가장 중요한 요소는 창작 과정을 복잡하게 만들기보다는 향상시키는 접근 방식을 찾는 것입니다. 선택은 궁극적으로 특정 요구사항, 학습에 사용할 수 있는 시간, 원하는 기술 제어 수준에 달려 있습니다.
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