ComfyUI Sampler는 어떤 걸 선택해야 할까? 2025 완벽 가이드

ComfyUI의 sampler 드롭다운을 열면 스무 개가 넘는 복잡한 옵션들이 나타나요 - Euler, Euler A, DPM++ 2M, DPM++ 2M SDE, DPM++ SDE GPU, 그리고 계속 이어지죠. 어떤 게 가장 좋은 이미지를 만들까요? 어떤 게 가장 빠를까요? 이게 정말 중요할까요?

Sampler는 모델이 diffusion 과정에서 noise를 제거하는 방식을 정의하며, 이미지 품질, 생성 속도, 그리고 창의적 변형에 근본적인 영향을 미쳐요. 올바른 sampler 선택은 평범한 결과물을 멋진 작품으로 바꾸고, 잘못된 선택은 시간과 GPU 리소스를 낭비하게 만들죠.

Sampler 선택을 이해하면 추측이 필요 없어지고, ComfyUI 워크플로우에서 품질-속도 트레이드오프를 정확하게 제어할 수 있어요.

Sampler가 실제로 하는 일 - Diffusion 과정 이해하기

Sampler는 순수한 정적 noise에서 점진적으로 noise를 제거하여 일관된 이미지를 만드는 알고리즘이에요. 다양한 sampling 알고리즘은 이 denoising 과정에 서로 다른 수학적 접근 방식을 따라, 다양한 품질과 속도 특성을 만들어내죠.

Denoising 챌린지: 랜덤 noise에서 시작해서, 모델은 각 단계마다 noise를 예측하고 제거해야 해요. 단순한 접근법(모델을 한 번만 적용)은 좋지 않은 결과를 만들어요. 정교한 sampling 알고리즘은 모델을 여러 번 적용하면서 noise 수준을 점차 낮추고, 이미지를 점진적으로 개선해요.

Sampling이 작동하는 방식:

Deterministic vs Stochastic: Deterministic sampler는 동일한 seed와 파라미터가 주어지면 동일한 결과를 만들어요. Stochastic sampler는 제어된 무작위성을 도입하여, 동일한 seed에서도 변형을 생성하죠.

Deterministic sampler는 완벽한 재현을 가능하게 해요. Stochastic sampler는 창의적 탐구를 가능하게 하죠.

Convergent vs Non-Convergent: Convergent sampler는 최종 결과에 안정화돼요 - 특정 지점 이후 더 많은 step을 추가해도 변화가 없어요. Non-convergent (ancestral) sampler는 추가 step으로 계속 진화하며, 완전히 수렴하지 않아요.

이 구분은 반복 효율성과 창의적 워크플로우에 중요해요.

왜 여러 Sampler가 존재할까: 속도, 품질, 다양성을 완벽하게 균형 잡는 단일 sampling 알고리즘은 없어요. 다양한 sampler는 서로 다른 우선순위를 최적화해요 - 일부는 속도를, 다른 것들은 품질을 극대화하고, 어떤 것들은 창의적 변형을 가능하게 하죠.

이러한 트레이드오프를 이해하면 각 워크플로우에 적합한 도구를 선택할 수 있어요.

기술적 복잡성 없이 훌륭한 결과를 원하는 사용자를 위해, Apatero.com 같은 플랫폼은 창의적 목표와 선택된 모델을 기반으로 자동으로 최적의 sampler를 선택해줘요.

실제로 사용해야 할 상위 5개 Sampler

ComfyUI는 수십 개의 sampler를 포함하지만, 대부분의 사용자는 소수의 고성능 sampler만 이해하면 돼요. 다음은 95%의 사용 사례를 커버하는 다섯 가지 sampler예요.

1. DPM++ 2M Karras (가장 인기 - 품질 중심):

DPM++ 2M Karras는 DPM++ 2M sampling 알고리즘과 Karras noise scheduling을 결합해요 (자세한 내용은 Karras scheduler 가이드 참조). 적당한 step 수(20-30 steps)로 탁월한 품질을 만들고, 모든 모델 유형에서 안정적으로 작동해요.

2. Euler (가장 빠름 - 좋은 품질):

Euler sampler는 훌륭한 품질 대비 속도 비율을 제공해요. 실험, 테스트, 그리고 생성 시간이 중요한 워크플로우에서 기본 선택이죠.

3. Euler A (창의적 변형):

Euler A (Ancestral)는 Euler 알고리즘에 제어된 무작위성을 도입해요. 동일한 seed에서도 창의적 변형을 만들어, prompt의 다양한 해석을 탐구하기에 완벽해요.

4. DPM++ SDE Karras (최고 품질):

DPM++ SDE Karras는 생성 시간을 대가로 최고의 품질 출력을 제공해요. 최종 렌더링, 클라이언트 작업, 그리고 최고 품질이 시간 투자를 정당화하는 상황에서 사용하세요.

5. Heun (낮은 왜곡):

Heun은 소스 이미지 특성 보존이 중요한 image-to-image 워크플로우에서 탁월해요. 스타일 변경을 적용하면서 최소한의 왜곡을 도입하죠.

빠른 선택 가이드:

Ancestral Sampler 이해하기 - 무작위성이 도움될 때

이름에 "A" 또는 "ancestral"이 있는 sampler는 deterministic sampler와 근본적으로 다르게 작동해요. 이 차이를 이해하면 효과적으로 활용할 수 있어요.

Sampler를 Ancestral하게 만드는 것: Ancestral sampler는 각 step마다 제어된 noise를 도입하여, denoising 과정에 stochastic (무작위) 요소를 만들어요. 이는 convergence를 방지해요 - sampler는 안정화되는 대신 추가 step으로 이미지를 계속 진화시켜요.

Ancestral Sampler 특성:

Ancestral Sampler를 사용해야 할 때: Prompt의 창의적 변형을 탐구할 때, 하나의 개선보다 여러 다른 해석을 원할 때, 제어된 예측 불가능성이 가치를 더하는 예술 작업에서, 또는 막혔을 때 신선한 변형이 필요할 때 ancestral sampler를 사용하세요.

Ancestral Sampler를 피해야 할 때: 정확한 재현이 필요한 워크플로우, 배치 일관성이 필요할 때, 특정 요구사항이 있는 클라이언트 작업, 또는 완벽한 결과를 찾아서 더 개선하고 싶을 때는 ancestral sampler를 피하세요.

인기있는 Ancestral Sampler:

무작위성 제어: Ancestral sampler로 seed를 변경하면 deterministic sampler에 비해 극적으로 다른 결과를 만들어요. 작은 seed 변경이 상당한 변형을 만들죠.

이 특성은 ancestral sampler를 단일 prompt에서 다양한 출력을 생성하는 데 탁월하게 만들어요.

Step Count 동작: Deterministic sampler로는 30 step이 20-step 결과의 더 개선된 버전을 만들어요. Ancestral sampler로는 30 step이 20 step과 완전히 다른 구도를 만들 수 있어요.

이 non-convergent 동작은 최적화를 위해 다른 워크플로우 접근법을 요구해요.

GPU 최적화 Sampler - 실제로 도움이 될까요?

ComfyUI는 DPM++ SDE GPU와 DPM++ 2M SDE GPU 같은 GPU 전용 sampler variants를 포함해요. 이 variants가 실제 이점을 제공하는 시점을 이해하면 워크플로우를 효과적으로 최적화할 수 있어요.

GPU 최적화의 의미: GPU 최적화 sampler는 sampling 계산을 재구성하여 GPU 병렬 처리 능력을 더 효율적으로 활용해요. GPU 활용도를 극대화하도록 계산 패턴을 조정하죠.

성능 이점:

GPU Variant가 도움될 때: GPU 최적화 sampler는 풍부한 VRAM을 가진 고급 GPU(RTX 3080+)에서, 고해상도(1024px+)로 생성할 때, 그리고 복잡한 멀티 모델 구성을 사용하는 워크플로우에서 의미 있는 이점을 제공해요.

GPU Variant가 중요하지 않을 때: 저가 GPU(GTX 1660, RTX 3060)에서는 성능 차이가 미미해요. 낮은 해상도(512x512)에서는 오버헤드가 이점을 제거해요. VRAM이 제한적일 때는 표준 variants가 메모리를 약간 덜 사용해서 실제로 더 잘 작동할 수 있어요.

VRAM 고려사항: GPU 최적화 sampler는 속도 향상을 위해 약간 높은 VRAM 사용을 트레이드오프해요. VRAM 한계에 근접한 시스템에서는 이 트레이드오프가 out-of-memory 오류를 일으킬 수 있어요.

특정 하드웨어에서 어느 것이 더 잘 작동하는지 확인하려면 표준과 GPU variants를 모두 테스트하세요.

실용적 추천:

대안적인 속도 최적화: 생성 속도가 걱정된다면, DPM++ SDE에서 Euler로 전환하는 것이 GPU 최적화 variants(15-25%)보다 훨씬 큰 속도 향상(2-3배)을 제공하며, 품질 손실도 적당해요.

GPU variants에 대해 걱정하기 전에 sampler 알고리즘 선택에 집중하세요.

다양한 워크플로우를 위한 Sampler 설정

다양한 창의적 워크플로우는 특정 sampler 선택으로 이점을 얻어요. 일반적인 사용 사례에 대한 실용적인 가이드는 다음과 같아요.

Text-to-Image 생성:

Image-to-Image 워크플로우:

Inpainting과 Outpainting: DPM++ 2M Karras는 inpainting 작업에 훌륭한 결과를 제공해요 - 품질과 합리적인 생성 시간의 균형을 맞추죠. 매끄러운 블렌딩을 위해 25-30 steps를 사용하세요.

Euler A는 예측 가능한 연속보다 다양한 확장을 원하는 창의적 outpainting에 잘 작동해요.

ControlNet 워크플로우: ControlNet conditioning은 구도에 대한 sampler 영향을 줄여요. 강력한 ControlNet conditioning이 있을 때 15-20 steps의 Euler는 종종 25-30 steps의 DPM++ 2M과 동등한 결과를 만들어요.

구도 제어가 sampling 품질이 아닌 conditioning에서 나오므로 ControlNet 워크플로우에서는 속도를 우선시하세요.

배치 생성:

비디오 프레임 생성: 비디오 워크플로우는 프레임 간 일관성이 필요해요. Deterministic sampler(Euler, DPM++ 2M)만 사용하세요 - ancestral sampler는 프레임 간 불일치를 만들어요.

20 steps의 Euler는 멀티 프레임 생성에 좋은 속도-품질 균형을 제공해요.

낮은 VRAM 최적화: 제한된 VRAM 시스템에서 Euler는 DPM++ variants보다 훨씬 적은 메모리를 사용해요. 4-6GB GPU의 기본 선택이죠.

포괄적인 최적화 기술은 완전한 낮은 VRAM 생존 가이드를 참조하세요.

일반적인 Sampler 실수와 해결 방법

경험 많은 사용자도 sampler 구성 오류를 범해요. 다음은 가장 일반적인 실수와 해결책이에요.

실수 1 - 너무 많은 Step 사용:

50 steps로 Euler를 실행해도 20 steps보다 품질이 향상되지 않아요 - 그냥 시간 낭비죠. Step count를 sampler convergence 특성에 맞추세요.

실수 2 - 워크플로우 유형에 잘못된 Sampler: 정확한 재현이 필요한 워크플로우에 Euler A (non-convergent)를 사용하면 좌절감을 만들어요. Deterministic sampler는 재현 가능한 결과에 필수예요.

반대로, 창의적 탐구에 DPM++ 2M을 사용하면 ancestral sampler가 제공하는 기회를 놓쳐요.

실수 3 - 속도-품질 트레이드오프 무시: 모든 워크플로우에 DPM++ SDE Karras를 무조건 사용하면 시간이 낭비돼요. 빠른 반복 워크플로우는 Euler로 전환하면 엄청난 이점을 얻어요.

프리미엄 sampler는 품질이 시간 투자를 정당화하는 최종 렌더링에 예약하세요.

실수 4 - 하드웨어에서 테스트하지 않음:

실수 5 - 설정을 무조건 복사: 온라인에 공유된 워크플로우는 실제 결과에 불필요한 이국적인 sampler를 사용할 수 있어요. 핵심 sampler (Euler, DPM++ 2M)가 종종 더 나은 성능으로 동일한 결과를 만들어요.

복잡한 구성이 필요하다고 가정하기 전에 단순화된 sampler 선택을 테스트하세요.

문제 해결 체크리스트: 결과가 이상해 보이면 25 steps의 DPM++ 2M Karras로 전환해보세요 - 이 알려진 좋은 구성은 sampler 선택이 문제를 일으키는지 격리하는 데 도움이 돼요. 더 많은 문제 해결 도움은 ComfyUI red box 문제 해결 가이드를 참조하세요.

품질 차이에 대한 기억에 의존하기보다 출력을 나란히 비교하세요.

고급 Sampler 기술과 최적화

기본 선택을 넘어, 고급 기술은 특정 최적화 목표를 위해 sampler를 활용해요.

2단계 Sampler 워크플로우: 초기 생성에는 낮은 해상도에서 빠른 Euler sampler를 사용하고, upscaling 중에는 DPM++ SDE Karras로 개선하세요. 이는 반복을 위한 속도와 최종 출력을 위한 품질의 균형을 맞춰요.

생성 중간 Sampler 전환: 고급 워크플로우는 생성 도중 sampler를 전환할 수 있어요 - 초기 구도를 위한 빠른 sampler (첫 10 steps), 개선을 위한 품질 sampler (마지막 15 steps).

이 기술은 커스텀 ComfyUI 노드가 필요하지만 품질-시간 트레이드오프를 최적화할 수 있어요.

Denoising Strength 상호작용:

해상도별 최적화:

모델별 고려사항: 일부 fine-tuned 모델은 문서에 선호 sampler가 언급돼 있어요. SDXL 모델은 일반적으로 모든 표준 sampler와 잘 작동해요. 애니메이션 모델은 때때로 sampler 선호도를 보여요 - Euler와 DPM++ variants를 모두 테스트하세요.

배치 비교 워크플로우: 여러 sampler로 동일한 prompt를 동시에 생성하는 워크플로우를 만드세요. 이 경험적 테스트는 특정 prompt와 모델에 어떤 sampler가 가장 잘 작동하는지 보여줘요. ComfyUI 배치 비교 기술에 대해 더 알아보세요.

추측을 멈추고 실제 품질 차이를 측정하기 시작하세요.

결론 - Sampler 선택 단순화

Sampler는 처음에 압도적으로 보이지만, 실용적인 가이드는 간단해요. 품질 작업에는 DPM++ 2M Karras를, 속도와 반복에는 Euler를, 창의적 탐구에는 Euler A를, 품질이 모든 것을 능가할 때는 DPM++ SDE Karras를, 그리고 image-to-image 워크플로우에는 Heun을 사용하세요.

80/20 법칙: DPM++ 2M Karras는 80%의 사용 사례를 훌륭하게 처리해요. 이국적인 대안에 대해 걱정하기 전에 이 하나의 sampler를 철저히 배우세요.

실제로 더 중요한 것: Prompt 품질과 구도가 sampler 선택보다 출력에 훨씬 더 큰 영향을 미쳐요. Prompt를 개선하는 데 시간을 쓰는 것이 모든 sampler variant를 테스트하는 것보다 더 큰 개선을 만들어요.

언제 실험해야 할까: 30 steps의 DPM++ 2M Karras로 품질 한계에 도달했다면, DPM++ SDE Karras를 시도하는 것이 조정할 의미 있는 변수를 제공해요. 그 이상으로는 sampler 제약이 아닌 모델 능력 한계에 도달했을 가능성이 높아요.

플랫폼 대안: 기술적 최적화 없이 훌륭한 결과를 원하는 사용자를 위해, Apatero.com 같은 플랫폼은 워크플로우 요구사항을 기반으로 자동으로 최적의 sampler를 선택해줘요.

최종 추천: DPM++ 2M Karras를 25 steps로 기본값으로 설정하세요. 빠른 테스트에는 15-20 steps의 Euler를 사용하세요. 최종 품질 렌더링에는 DPM++ SDE Karras로 전환하세요. 나머지는 모두 선택적 실험이에요.

어떤 sampler를 선택하는지보다 창의적 비전이 무한히 더 중요해요. 기본을 마스터하고, 검증된 기본값을 사용하고, 작품을 독특하게 만드는 것에 에너지를 집중하세요.

완벽한 sampler가 형편없이 구성된 이미지를 구하지는 못하지만, 강력한 구도는 sampling 방법에 관계없이 빛나요.