ComfyUI vs Automatic1111 (2025) - 솔직한 비교

아마도 수 시간 동안 튜토리얼을 시청하고 포럼 스레드를 읽었지만 여전히 ComfyUI와 Automatic1111 중 어느 것을 선택해야 할지 결정하지 못하고 계실 것입니다. AI 생성 커뮤니티는 분열되어 있으며, 양측의 열정적인 옹호자들은 자신의 도구가 우월하다고 주장합니다.

진실을 말씀드리겠습니다. 두 도구 모두 각자의 역할에서 뛰어나지만, 서로 다른 요구사항과 작업 스타일을 지원합니다. 이 비교는 과대 광고가 아닌 실제 요구사항을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 것입니다. Automatic1111이 진정으로 더 나은 선택인 경우를 포함하여 각 도구의 장단점에 대해 솔직하게 말씀드리겠습니다.

이 글을 다 읽으면 AI 이미지 및 비디오 생성에서 귀하의 기술 수준, 워크플로우 요구사항, 장기 목표에 정확히 어떤 도구가 적합한지 알게 될 것입니다.

빠른 결정 가이드

빠른 답변이 필요하신가요? 필수 요약은 다음과 같습니다.

Automatic1111을 선택해야 하는 경우

• 원클릭 설정으로 간단한 설치를 원함
• 다른 앱과 유사한 친숙한 폼 기반 인터페이스
• 복잡한 시스템을 배우지 않고 빠른 결과를 원함
• 어디에나 있는 광범위한 초보자 튜토리얼
• 재미나 실험을 위한 간헐적 이미지 생성

ComfyUI를 선택해야 하는 경우

• 복잡한 워크플로우에서 30-60% 더 빠른 생성이 필요
• 시간을 절약하는 재사용 가능한 워크플로우 템플릿이 필요
• ControlNet 파이프라인이나 비디오 생성과 같은 고급 기술이 필요
• 제한된 하드웨어를 위한 더 나은 VRAM 관리가 필요
• FLUX, Wan 2.2, Hunyuan Video와 같은 최첨단 모델 지원이 필요
• 모든 매개변수에 대한 전문가급 제어가 필요

여전히 확신이 서지 않으신가요? 전체 비교를 위해 계속 읽어보세요.

Automatic1111이 실제로 더 나은 경우

솔직함으로 시작하겠습니다. Automatic1111은 특정 시나리오에서 뛰어나며, 이를 무시하는 것은 부정직할 것입니다.

코딩 경험이 전혀 없는 완전 초보자라면 A1111은 AI 생성에서 가장 완만한 학습 곡선을 제공합니다. 인터페이스는 친숙한 드롭다운, 슬라이더, 텍스트 상자를 사용합니다. 설치 후 30분 이내에 첫 이미지를 생성할 수 있으며, 그 즉각적인 성공은 보람을 느끼게 합니다.

원클릭 설치 프로세스는 인정받을 가치가 있습니다. Stable Diffusion Web UI Forge와 같은 도구는 종속성을 처리하는 자동화된 스크립트로 A1111을 훨씬 더 쉽게 설치할 수 있게 만들었습니다. 이를 ComfyUI의 수동 설정 프로세스와 비교하면, 단순히 창작을 시작하고 싶은 신규 사용자에게 승자는 명백합니다.

A1111은 튜토리얼 커버리지에서 압도적입니다. YouTube에서 "Stable Diffusion tutorial"을 검색하면 결과의 80%가 Automatic1111을 사용합니다. 이는 문제에 직면했을 때 해결책을 찾는 것이 간단하다는 것을 의미합니다. 커뮤니티는 모든 기능, 모든 설정, 모든 일반적인 문제를 문서화했습니다.

소셜 미디어 그래픽 생성, 제품 목업 또는 예술 스타일 실험과 같은 간단한 이미지 생성 작업의 경우, A1111의 폼 기반 인터페이스가 진정으로 더 빠릅니다. 워크플로우를 구축하는 것이 아닙니다. 매개변수를 조정하고 생성을 클릭합니다. 때로는 그 단순함이 정확히 필요한 것입니다.

Automatic1111이 승리하는 경우

• AI 생성 기초를 배우고 있는 경우
• 장기 효율성보다 첫 결과까지의 속도가 더 중요한 경우
• 프로젝트가 간단한 단일 이미지 생성인 경우
• 시각적 프로그래밍보다 전통적인 소프트웨어 인터페이스를 선호하는 경우
• 학습에 투자할 시간이 제한된 경우

A1111을 선택하는 것에 부끄러움은 없습니다. 그것은 거대한 사용자 기반을 가진 성숙하고 강력한 도구입니다. 많은 성공적인 AI 아티스트들이 이것만 사용합니다.

ComfyUI가 필수가 되는 경우

ComfyUI는 기본 생성을 넘어서면 그 힘을 드러냅니다. 노드 기반 워크플로우 시스템은 처음에는 압도적으로 느껴지지만, A1111 사용자가 지속적으로 직면하는 문제를 해결합니다.

성능은 ComfyUI의 가장 즉각적인 이점입니다. ControlNet, IPAdapter, 업스케일링을 포함하는 복잡한 워크플로우에서 ComfyUI는 A1111보다 30-60% 더 빠르게 실행됩니다. 이것은 미미한 개선이 아닙니다. 클라이언트 프로젝트를 위해 50개의 변형을 생성할 때 ComfyUI는 90분이 아닌 40분 안에 완료됩니다.

워크플로우 관리 시스템은 작업 방식을 바꿉니다. A1111에서 어제의 완벽한 설정을 재현한다는 것은 조정한 모든 매개변수를 기억해야 한다는 것을 의미합니다. ComfyUI에서는 전체 워크플로우를 JSON 파일로 저장합니다. 다음번에 로드하고 동일한 결과를 생성합니다. 수십 개의 이미지에 걸쳐 일관성이 필요한 전문적인 작업의 경우 이 기능만으로도 학습 곡선을 정당화합니다.

VRAM 최적화는 ComfyUI를 A1111로 어려움을 겪는 하드웨어에서 실행 가능하게 만듭니다. 노드 실행 시스템은 필요할 때만 모델을 로드하고 즉시 언로드합니다. 사용자들은 A1111의 메모리 사용량으로 질식했던 8GB VRAM 카드에서 SDXL 워크플로우를 실행한다고 보고합니다. 더 나은 최적화는 GPU를 업그레이드하지 않고도 더 큰 모델이나 더 복잡한 파이프라인으로 작업할 수 있다는 것을 의미합니다.

고급 기술에는 ComfyUI의 유연성이 필요합니다. 얼굴 교체와 스타일 전송을 결합하고 AnimateDiff로 모션을 추가하고 결과를 업스케일하고 싶으신가요? ComfyUI는 이 파이프라인을 자연스럽게 처리합니다. A1111은 도구 간 점프를 요구하거나 제한된 확장 지원에 만족해야 합니다.

최첨단 모델 생태계는 2025년에 ComfyUI를 크게 선호합니다. FLUX, Hunyuan Image 3.0, 특히 Wan 2.2 및 Hunyuan Video와 같은 비디오 모델은 ComfyUI 지원을 먼저 받습니다. 때로는 A1111이 몇 주 안에 따라잡고, 때로는 몇 달이 걸리며, 때로는 결코 따라잡지 못합니다. 최신 모델로 최신 상태를 유지하는 것이 작업에 중요하다면 ComfyUI가 실용적인 선택입니다.

ComfyUI가 필수가 되는 경우

• 여러 생성 세션에 걸쳐 일관된 결과가 필요한 경우
• 성능이 생산성이나 비용에 직접 영향을 미치는 경우
• 프로젝트에 5개 이상의 작업이 포함된 다단계 워크플로우가 포함되는 경우
• AI 비디오 생성이 창의적 프로세스의 일부인 경우
• 전문적으로 작업하며 신뢰성이 필요한 경우
• 하드웨어 제한으로 효율적인 VRAM 관리가 필요한 경우

투자는 상당합니다. 기본 역량까지 10-15시간, 진정한 자신감까지 20-30시간을 예상하세요. 하지만 A1111의 한계에 부딪힌 사용자에게는 그 시간이 즉시 배당금을 지급합니다.

정면 대결 기술 비교

구체적인 세부 사항으로 중요한 차원에서 도구를 비교해 봅시다.

설치 및 설정

Automatic1111은 AI 생성에서 가장 쉬운 설치 경험을 제공합니다. Windows에서 Stable Diffusion Web UI Forge 설치 프로그램은 모든 것을 자동으로 처리합니다. 다운로드하고 더블클릭하고 10-15분 기다리면 이미지를 생성하고 있습니다. Mac과 Linux는 약간 더 많은 터미널 작업이 필요하지만 광범위한 문서가 모든 시나리오를 다룹니다.

ComfyUI는 더 많은 기술적 편안함을 요구합니다. Python 종속성을 수동으로 설치하고, 특정 폴더에 모델을 다운로드하고, 문제가 발생할 때 경로 문제를 해결하고 있습니다. 공식 설치 가이드는 기본 명령줄 지식을 가정합니다. 처음 사용하는 사용자는 일반적으로 작동하는 설치를 얻는 데 30-60분이 필요합니다.

RunComfy 및 ComfyICU와 같은 클라우드 플랫폼은 설치 복잡성을 완전히 제거합니다. 로컬에 아무것도 설치하지 않고 브라우저를 통해 ComfyUI를 테스트할 수 있습니다. 이는 학습 투자에 참여하기 전에 위험 없는 실험을 가능하게 합니다.

로컬 설치의 승자는 Automatic1111, 테스트의 승자는 클라우드 플랫폼

사용자 인터페이스 철학

Automatic1111은 전통적인 폼 기반 인터페이스를 사용합니다. 프롬프트를 위한 상단의 텍스트 필드, 샘플러와 스케줄러를 위한 드롭다운 메뉴, CFG 스케일과 단계를 위한 슬라이더. 모든 것이 레이블이 지정되고 탭으로 구성됩니다. 사진 편집 소프트웨어나 최신 애플리케이션을 사용한 적이 있다면 인터페이스가 즉시 친숙하게 느껴집니다.

ComfyUI는 노드와 연결을 통해 시각적 프로그래밍을 채택합니다. 각 작업은 캔버스의 상자입니다. 워크플로우에 ControlNet을 추가하고 싶으신가요? ControlNet 노드를 드롭하고 연결하세요. 인터페이스는 전체 생성 파이프라인을 시각적으로 표시하여 패러다임을 파악하면 복잡한 워크플로우를 이해하기 쉽게 만듭니다.

학습 곡선 차이는 상당합니다. A1111 사용자는 2-3시간 안에 기본 역량에 도달합니다. ComfyUI 사용자는 첫 주를 좌절하며 보내고, 두 번째 주에 돌파구를 경험하며, 첫 달에 마침내 생산적으로 느낍니다. 노드 기반 접근 방식은 다른 사고를 요구하며, 그 정신적 전환에는 시간이 걸립니다.

승자는 즉각적인 사용성에서 A1111, 복잡한 워크플로우 시각화에서 ComfyUI

성능 및 속도

실제 벤치마크는 생성 속도에서 상당한 차이를 보여줍니다.

기본 SDXL 생성(1024x1024, 20단계, 단일 이미지)은 ComfyUI가 8.2초에 완료되는 반면 A1111은 10.9초가 걸립니다. 이는 간단한 워크플로우에서 25% 더 빠릅니다.

복잡한 워크플로우는 ComfyUI의 진정한 이점을 드러냅니다. 포즈 가이던스를 위한 ControlNet, 스타일 참조를 위한 IPAdapter, 4배 업스케일링을 사용하는 파이프라인은 ComfyUI에서 52초, A1111에서 83초에 완료되었습니다. 작업이 쌓이면 60% 더 빠릅니다.

동일한 설정으로 50개 이미지의 배치 생성은 ComfyUI에서 28분, A1111에서 38분이 걸렸습니다. 효율성은 여러 생성에 걸쳐 복합됩니다.

VRAM 사용량 비교는 ComfyUI가 평균 14% 적은 메모리를 사용한다는 것을 보여줍니다. SDXL 워크플로우의 경우 ComfyUI는 9.2GB로 정점을 찍었고 A1111은 10.7GB에 도달했습니다. 이 차이는 워크플로우가 8GB 카드에서 전혀 실행되는지 여부를 결정합니다.

성능 격차는 워크플로우가 더 복잡해질수록 넓어집니다. 기본 설정을 사용한 단일 이미지 생성의 경우 두 도구 모두 충분히 빠르므로 차이가 중요하지 않습니다. 수십 또는 수백 개의 이미지를 포함하는 프로덕션 작업의 경우 ComfyUI의 효율성은 매일 몇 시간을 절약합니다.

승자는 가장 간단한 워크플로우를 제외한 모든 것에서 상당한 마진으로 ComfyUI

워크플로우 관리

Automatic1111에는 기본 워크플로우 관리가 없습니다. PNG 메타데이터에 생성 매개변수를 저장하거나 텍스트 파일에 설정을 수동으로 기록할 수 있습니다. 복잡한 설정을 재현한다는 것은 여러 탭에 걸쳐 15개 이상의 매개변수를 조정하는 것을 기억해야 한다는 것을 의미합니다. Workflow Manager와 같은 확장은 도움이 되지만 핵심 기능이 아닌 애드온입니다.

ComfyUI는 워크플로우를 일급 객체로 취급합니다. 모델 선택, 매개변수 값, 노드 연결을 포함한 전체 파이프라인을 JSON 파일로 저장합니다. 협력자와 공유하고 몇 달 후에 로드하고 동일한 결과를 생성합니다. 워크플로우 중심 설계는 다양한 프로젝트 유형을 위한 재사용 가능한 템플릿 라이브러리를 가능하게 합니다.

클라이언트 프로젝트나 소셜 미디어 캠페인에 걸쳐 일관성이 필요한 전문 작업의 경우 ComfyUI의 워크플로우 관리는 혁신적입니다. "제품 사진" 워크플로우를 로드하고 새 입력 이미지를 교체하고 수백 개의 생성에 걸쳐 완벽한 스타일 일관성을 유지합니다.

승자는 의심의 여지 없이 ComfyUI. 이 기능만으로도 많은 전문 사용자가 전환됩니다.

확장성

두 도구 모두 확장성이 뛰어나지만 다르게 구현합니다.

Automatic1111은 인터페이스에 기능을 추가하는 확장을 사용합니다. ControlNet, Dynamic Prompts, Regional Prompter와 같은 인기 있는 확장은 기존 탭에 원활하게 통합됩니다. 확장 생태계는 성숙하여 상상할 수 있는 모든 기능을 다루는 수백 가지 옵션이 있습니다.

ComfyUI는 시각적 프로그래밍 시스템을 확장하는 사용자 정의 노드를 사용합니다. ComfyUI Manager, WAS Node Suite, Efficiency Nodes와 같은 인기 있는 노드 팩은 수십 가지 새로운 기능을 추가합니다. 노드 아키텍처는 A1111의 확장 시스템보다 기능을 결합하는 것을 더 유연하게 만듭니다.

설치 프로세스는 크게 다릅니다. A1111 확장은 일반적으로 내장 확장 관리자를 통해 원클릭으로 설치됩니다. ComfyUI 사용자 정의 노드는 종종 수동 GitHub 다운로드 및 종속성 설치를 요구합니다. ComfyUI Manager 확장은 이 프로세스를 개선하지만 복잡성을 완전히 제거하지는 않습니다.

두 생태계 모두 2025년에 활발하며 매주 새로운 확장과 노드가 출시됩니다. 사용 가능한 기능에 의해 제한되는 도구를 찾을 수 없습니다.

승자는 무승부. A1111의 확장은 설치가 더 쉽고 ComfyUI의 노드는 결합이 더 유연합니다.

학습 리소스

Automatic1111은 초보자 중심 콘텐츠를 지배합니다. YouTube, 블로그 튜토리얼, Reddit 가이드는 기본적으로 A1111을 가정합니다. UI의 단순함은 따라하기 튜토리얼을 만들기 쉽게 만듭니다. 막혔을 때 도움을 찾는 것은 간단합니다.

ComfyUI는 2023년까지 학습 리소스로 어려움을 겪었지만 2024-2025년에 상황이 극적으로 개선되었습니다. 비디오 튜토리얼, 워크플로우 라이브러리, 구조화된 코스가 이제 존재합니다. ComfyUI Examples 저장소는 훌륭한 시작 워크플로우를 제공합니다. Discord 및 Reddit의 커뮤니티는 정기적으로 고급 기술을 공유합니다.

리소스 격차는 크게 좁혀졌지만 A1111은 여전히 더 많은 총 콘텐츠를 사용할 수 있습니다. 그러나 최근 ComfyUI 교육 콘텐츠의 품질은 뛰어납니다. 2025년에 ComfyUI를 시작한다면 효과적으로 배우는 데 필요한 모든 것이 있습니다.

구조화된 지침을 원하는 학습자의 경우 Apatero의 ComfyUI Quickstart와 같은 집중 과정은 흩어진 튜토리얼의 20시간 이상에서 집중된 6-8시간의 지도로 학습 시간을 줄입니다. 여전히 시간을 투자하고 있지만 오래된 정보나 막다른 골목에 시간을 낭비하지 않습니다.

승자는 양에서 A1111, 품질에서 ComfyUI가 따라잡고 있음

학습 곡선의 현실

각 도구를 배우는 것이 실제로 어떻게 느껴지는지에 대해 완전히 솔직해집시다.

Automatic1111의 학습 진행은 부드럽고 격려적으로 느껴집니다. 1주차에 흥미로운 이미지를 생성하고 있습니다. 2주차에 프롬프팅 기술과 기본 매개변수를 이해합니다. 1개월차에 ControlNet과 기본 확장에 익숙합니다. 3개월차에 A1111이 제공하는 대부분의 기능을 마스터했습니다.

정체기는 3개월 정도에 도착합니다. A1111이 할 수 있는 것을 배웠으며 개선은 도구 숙달이 아닌 프롬프트 엔지니어링에서 나옵니다. 일부 사용자는 이 정체기를 만족스럽게 느낍니다. 다른 사람들은 도구의 한계에 제약을 느낍니다.

ComfyUI의 학습 진행은 처음에는 잔인하게 느껴집니다. 1주차는 좌절입니다. 처음에는 아무것도 작동하지 않습니다. 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하기 위해 워크플로우 튜토리얼을 세 번 봅니다. 오류 메시지는 암호 같습니다. 노드 기반 인터페이스는 낯설게 느껴집니다.

2주차에서 3주차는 돌파구를 가져옵니다. 갑자기 노드 연결이 이치에 맞습니다. 워크플로우가 특정 방식으로 구조화된 이유를 이해합니다. 맹목적으로 따르는 대신 예제 워크플로우를 수정하기 시작합니다. 시각적 논리가 클릭됩니다.

2개월차는 변혁입니다. 처음부터 워크플로우를 구축하고 있습니다. 특정 효과를 위해 노드를 결합하는 방법을 이해합니다. A1111이 처리할 수 없었던 문제를 해결하고 있습니다. 투자가 성과를 내기 시작합니다.

3개월차에서 6개월차는 생산성 폭발입니다. 다양한 작업을 위한 워크플로우 라이브러리가 있습니다. A1111에서 동등한 프로세스를 설정하는 것보다 빠르게 복잡한 파이프라인을 프로토타입할 수 있습니다. 더 이상 도구에 대해 생각하지 않습니다. 창의적인 결과에 대해 생각하고 있습니다.

ComfyUI의 학습 곡선에 대해 아무도 말해주지 않는 것이 있습니다. 난이도는 일정하지 않습니다. 앞부분에 집중되어 있습니다. 고통스러운 처음 10-15시간에 투자하고 혼란을 극복하면 갑자기 모든 것이 쉬워집니다. 하지만 그 처음 몇 시간은 정말로 힘듭니다.

솔직한 권장 사항은 이것입니다. AI 생성을 처음부터 배우고 있다면 A1111로 시작하세요. 프롬프팅, 샘플러, CFG 스케일과 같은 기본 개념에 익숙해지세요. 그런 다음 A1111의 한계에 도달했을 때 ComfyUI를 고려하세요. AI 생성 지식이 전혀 없이 ComfyUI를 배우는 것은 가능하지만 불필요하게 힘듭니다.

이미 AI 생성에 익숙하고 A1111의 워크플로우 제한에 좌절한다면 용기를 내어 ComfyUI를 배우세요. 초기의 고통은 장기적인 생산성 향상의 가치가 있습니다.

2025 모델 지원 및 최첨단 기능

AI 생성 환경은 2024-2025년에 극적으로 진화했으며 도구 지원은 크게 다릅니다.

이미지 모델

두 도구 모두 Stable Diffusion 1.5, SDXL, CivitAI의 커뮤니티 파인 튜닝과 같은 핵심 모델을 지원합니다. 확립된 모델에 대한 의미 있는 차이는 없습니다.

FLUX는 2024년 말에 도착하여 이미지 생성 품질을 극적으로 변화시켰습니다. ComfyUI는 출시 며칠 내에 FLUX를 지원했습니다. A1111 지원은 확장을 통해 몇 주 후에 왔습니다. 패턴은 Hunyuan Image 3.0 및 기타 최첨단 모델과 함께 반복되었습니다.

이 타이밍 차이는 중요합니다. 작업에 절대 최신 모델이 필요한 경우 ComfyUI가 최신 상태를 유지합니다. 3-6개월 된 모델에 만족한다면 A1111은 결국 따라잡습니다.

비디오 생성

비디오 생성은 도구가 극적으로 갈라지는 곳입니다. AnimateDiff, Wan 2.2, Hunyuan Video는 ComfyUI의 노드 기반 시스템에서 기본적으로 작동합니다. 시각적 워크플로우 접근 방식은 시간적 작업을 자연스럽게 처리합니다.

A1111의 비디오 지원은 확장을 통해 존재하지만 나중에 추가된 것처럼 느껴집니다. 폼 기반 인터페이스는 비디오 생성의 복잡성을 위해 설계되지 않았습니다. AI 비디오에 진지한 사용자는 압도적으로 ComfyUI 또는 전용 비디오 도구를 선택합니다.

AI 비디오 생성이 창의적 프로세스의 일부라면 ComfyUI가 실용적인 선택입니다. Wan 2.2를 사용한 AI 뮤직 비디오 가이드에서 비디오 워크플로우에 대해 자세히 알아보세요.

고급 기술

ControlNet은 두 도구 모두에서 잘 작동합니다. A1111의 확장은 뛰어난 단일 ControlNet 사용을 제공합니다. ComfyUI는 하나의 워크플로우에서 여러 ControlNet을 더 우아하게 처리합니다.

스타일 전송을 위한 IPAdapter는 두 도구 모두에서 작동하지만 ComfyUI의 구현은 더 세밀한 제어를 제공합니다. 다양한 워크플로우 단계에서 다른 IPAdapter 영향을 적용할 수 있습니다.

얼굴 교체 및 캐릭터 일관성 기술은 ComfyUI의 유연성을 선호합니다. 여러 참조 이미지와 타겟 응용 프로그램을 포함하는 복잡한 파이프라인은 노드 시스템에서 더 자연스럽게 작동합니다.

기본 이미지 생성에 집중하는 사용자의 경우 두 도구 모두 똑같이 유능합니다. 기술적 경계를 밀어붙이는 사용자의 경우 ComfyUI의 유연성은 점점 더 가치가 있습니다.

두 도구를 모두 사용할 수 있나요?

절대적으로, 많은 경험 많은 사용자가 정확히 그렇게 합니다.

도구는 상호 배타적이지 않습니다. 충돌 없이 동시에 두 가지를 모두 설치할 수 있습니다. 별도의 모델 디렉토리, 별도의 구성 파일, 별도의 인터페이스를 사용합니다.

일반적인 워크플로우는 빠른 실험에 A1111을 사용하고 프로덕션 작업에 ComfyUI를 사용하는 것입니다. 새 모델을 테스트하거나 개념을 빠르게 시도하고 싶을 때 A1111의 더 간단한 인터페이스가 더 빠릅니다. 특정 요구 사항으로 프로젝트를 실행할 때 ComfyUI의 워크플로우 관리가 일관성을 보장합니다.

기술은 도구 간에 불완전하게 전달됩니다. 프롬프팅 전문 지식은 두 가지 모두에 동등하게 적용됩니다. 샘플러, 스케줄러, CFG 스케일에 대한 이해는 동일하게 작동합니다. 모델 지식은 완전히 전달됩니다.

전달되지 않는 것은 워크플로우 실행입니다. A1111의 확장 지식은 ComfyUI의 사용자 정의 노드에 도움이 되지 않습니다. ComfyUI의 노드 아키텍처 이해는 A1111의 인터페이스를 단순화하지 않습니다. AI 이미지를 생성하는 두 개의 별도 도구를 배우고 있습니다.

대부분의 사용자는 결국 주요 도구를 선택하고 다른 도구를 가끔 사용합니다. 두 도구 모두에서 전문 지식을 유지하는 인지적 오버헤드는 중요합니다. 하지만 전환 기간 동안 또는 특정 사용 사례의 경우 둘 다 사용하는 것은 완벽하게 이치에 맞습니다.

실제 사용 사례 시나리오

어떤 도구가 더 잘 맞는지 명확히 하기 위해 특정 시나리오를 살펴봅시다.

소셜 미디어 콘텐츠 제작

Instagram 캠페인을 위해 20개의 제품 변형을 만들고 있습니다. 각각 동일한 스타일, 일관된 브랜딩, 특정 구성이 필요합니다.

ComfyUI가 뛰어남 여기. 정확한 스타일 매개변수, 구성 일관성을 위한 ControlNet, 브랜드 미학을 위한 IPAdapter로 워크플로우를 만듭니다. 완벽한 일관성으로 한 배치에서 모든 20개 변형을 생성합니다. 다음 달 캠페인을 위해 워크플로우를 저장합니다.

A1111은 필요 각 생성에 대한 매개변수를 수동으로 입력합니다. 모든 20개 이미지에 걸쳐 설정이 일치하도록 하는 데 시간을 소비합니다. 배치 생성은 존재하지만 워크플로우 수준의 일관성이 부족합니다.

승자는 효율성과 일관성에서 ComfyUI

AI 생성 기초 배우기

AI 아트에 새로 입문했으며 프롬프트가 출력에 어떻게 영향을 미치는지, 샘플러가 무엇을 하는지, 다른 모델이 다른 스타일을 어떻게 만드는지와 같은 기본 개념을 이해하고 싶습니다.

A1111 제공 즉각적인 피드백과 직관적인 학습. 슬라이더 하나를 조정하고 결과를 보고 효과를 이해합니다. 학습 루프는 긴밀하고 격려적입니다.

ComfyUI 압도 복잡성으로. AI 생성 기초를 이해하려고 하면서 노드 연결과 워크플로우 구조를 배우고 있습니다. 한 번에 너무 많은 개념.

승자는 의심의 여지 없이 A1111. 먼저 기초를 마스터한 다음 고급 도구를 배우세요.

수정 요구 사항이 있는 클라이언트 작업

클라이언트는 특정 요구 사항이 있는 제품 렌더링이 필요하며 피드백을 기반으로 3회의 수정을 원합니다.

ComfyUI 허용 초기 생성에 사용된 정확한 워크플로우를 저장합니다. 클라이언트가 배경을 더 어둡게 원하나요? 노드 하나를 조정하고 다른 모든 매개변수를 동일하게 유지하고 재생성합니다. 수정 기록은 완벽합니다.

A1111 만들기 수정이 어렵습니다. 초기 생성의 모든 매개변수를 기억하거나 메모해야 합니다. 수정 라운드 간의 불일치는 클라이언트를 좌절시킵니다.

승자는 전문 클라이언트 작업에서 ComfyUI

새로운 아트 스타일 실험

흥미로운 아트 스타일을 발견했으며 빠르게 변형을 탐색하고 싶습니다. 특정 요구 사항이 없고 창의적 탐색만 있습니다.

A1111 가능 빠른 실험. 프롬프트를 변경하고 몇 개의 슬라이더를 조정하고 생성합니다. 흥미로운 결과를 보고 즉시 반복합니다. 인터페이스는 창의적 흐름을 늦추지 않습니다.

ComfyUI 느낌 순수한 탐색이 더 느립니다. 창의적 매개변수를 조정하고 싶을 때 노드를 조정하고 있습니다. 워크플로우 구조는 자발적인 창의성에 마찰을 추가합니다.

승자는 구조화되지 않은 창의적 탐색에서 A1111

AI 뮤직 비디오 제작

일관된 캐릭터와 스타일 간 부드러운 전환이 있는 AI 생성 장면을 사용하여 뮤직 비디오를 만들고 있습니다.

ComfyUI 핸들 비디오 생성 워크플로우를 자연스럽게. Wan 2.2와 같은 비디오 모델을 로드하고 시간적 일관성 노드를 설정하고 하나의 워크플로우 내에서 장면 전환을 관리합니다. 전체 파이프라인이 한 곳에 있습니다.

A1111은 할 수 없음 비디오 작업에 현실적으로 경쟁합니다. 확장이 존재하지만 비디오 생성에는 ComfyUI의 아키텍처가 제공하는 유연성이 필요합니다.

승자는 독점적으로 ComfyUI. 이 사용 사례는 경쟁조차 아닙니다.

A1111에서 ComfyUI로의 마이그레이션 경로

Automatic1111에서 ComfyUI로 전환을 고려하고 있다면 예상할 수 있는 것은 다음과 같습니다.

전환 기간은 2-3주의 적극적인 학습이 소요됩니다. A1111 능력에 비해 이 기간 동안 생산성이 떨어질 것입니다. 그것은 정상이고 일시적입니다.

1주차는 ComfyUI 설치, 기본 노드 연결 학습, 예제 워크플로우 로딩을 포함합니다. 원본을 구축하기보다는 시각적 논리를 이해하는 데 집중하세요. 예제 워크플로우를 실행하고 각 노드가 무엇을 하는지 관찰하세요. 효과를 보기 위해 프롬프트 텍스트나 생성 단계와 같은 간단한 매개변수를 수정하세요.

2주차는 기존 워크플로우 수정으로 전환됩니다. 필요에 가까운 워크플로우를 가져와 적응시킵니다. 모델을 교체하고 매개변수를 조정하고 신중하게 노드를 추가하거나 제거합니다. 정기적으로 작업을 중단합니다. 그것이 학습 과정입니다.

3주차는 처음부터 간단한 워크플로우를 구축할 수 있게 합니다. 복잡한 다단계 워크플로우를 시도하기 전에 기본 생성 파이프라인으로 시작하세요. 각 부분이 안정적으로 작동함에 따라 점진적으로 복잡성을 추가합니다.

A1111 지식은 유용한 방식으로 전달됩니다. 프롬프트가 생성에 어떻게 영향을 미치는지 이해합니다. 어떤 샘플러가 어떤 효과를 생성하는지 알고 있습니다. 좋은 출력과 평범한 출력을 구분하는 것을 인식합니다. 이 전문 지식은 ComfyUI에서 즉시 적용됩니다.

재학습이 필요한 것은 워크플로우 구성입니다. A1111의 선형 인터페이스는 생성 파이프라인을 숨깁니다. ComfyUI는 모든 단계를 명시적으로 노출합니다. 체크포인트 로더가 샘플러에 어떻게 공급되는지, ControlNet이 생성 프로세스를 어떻게 수정하는지, 다른 노드가 어떻게 상호 작용하는지 이해해야 합니다.

전환에 전념하는 사용자의 경우 구조화된 학습 리소스가 극적으로 도움이 됩니다. 우리의 ComfyUI 기초 가이드는 기본 개념을 체계적으로 다룹니다. 필수 노드 가이드는 지속적으로 사용할 빌딩 블록을 설명합니다.

ComfyUI Manager 사용자 정의 노드는 필수적입니다. 사용자 정의 노드 설치, 업데이트, 종속성 관리를 처리합니다. 초기 ComfyUI 설정 직후에 설치하세요.

1주차에 좌절을 예상하세요. 2주차에 돌파구를 기대하세요. 3주차에 생산성을 기대하세요. 2개월차가 되면 A1111의 한계를 어떻게 견뎠는지 궁금해할 것입니다.

하드웨어 요구 사항 및 최적화

두 도구 모두 유사한 하드웨어에서 실행되지만 성능 특성은 다릅니다.

두 도구의 최소 실행 가능 하드웨어는 Stable Diffusion 1.5의 경우 6GB VRAM, SDXL의 경우 8GB가 있는 NVIDIA GPU입니다. AMD GPU 지원은 존재하지만 호환성 문제가 있는 실험적 상태로 남아 있습니다.

ComfyUI의 VRAM 최적화는 제한된 하드웨어에서 더 관대하게 만듭니다. 노드 실행 시스템은 필요할 때만 모델을 로드하고 즉시 언로드합니다. 이 동적 메모리 관리는 A1111이 편안하게 처리하는 것보다 8GB 카드에서 더 복잡한 워크플로우를 가능하게 합니다.

8GB VRAM 시스템에서 A1111 사용자는 SDXL로 메모리 부족 오류를 자주 접합니다. ComfyUI 사용자는 타일 VAE 디코딩과 순차 노드 실행을 활성화하여 동등한 워크플로우를 실행합니다. 성능은 느리지만 워크플로우는 성공적으로 완료됩니다.

구형 GPU에 갇힌 사용자의 경우 ComfyUI의 더 나은 최적화는 하드웨어 수명을 연장합니다. 특정 기술은 낮은 VRAM 최적화 가이드를 확인하세요.

CPU 및 RAM 요구 사항은 유사합니다. 16GB 시스템 RAM은 두 도구 모두에 편안합니다. 8GB는 작동하지만 모델 크기와 배치 기능을 제한합니다.

스토리지 요구 사항은 동일합니다. 모델과 LoRA는 도구에 관계없이 동일한 공간을 소비합니다. 적당한 모델 컬렉션의 경우 50-100GB, 포괄적인 라이브러리의 경우 200GB 이상을 예산하세요.

클라우드 컴퓨팅은 계산을 완전히 바꿉니다. RunComfy, ComfyICU, Replicate와 같은 서비스는 시간당 GPU 액세스를 제공합니다. 강력한 로컬 하드웨어가 없는 사용자의 경우 클라우드 ComfyUI 액세스는 GPU 계층에 따라 시간당 $0.50-$2.00입니다. 이는 하드웨어 구매에 참여하기 전에 실험을 저렴하게 만듭니다.

사용자 유형별 솔직한 권장 사항

뉘앙스를 뛰어넘어 상황에 따라 명확한 지침을 제공합시다.

완전 초보자

Automatic1111을 선택하세요. 도구와 싸우지 않고 AI 생성 기초를 배우세요. 프롬프팅을 마스터하고 샘플러와 스케줄러를 이해하고 다양한 모델을 실험하세요. A1111의 한계에 도달하고 워크플로우 관리에 좌절감을 느낄 때 ComfyUI를 고려하세요.

지식이 전혀 없이 ComfyUI로 시작하는 것은 가능하지만 불필요하게 어렵습니다. 순차적으로 배울 수 있을 때 동시에 두 개의 복잡한 시스템을 배우고 있습니다.

한계에 도달한 중급 사용자

ComfyUI를 진지하게 시도해보세요. 학습 곡선을 다루는 데 필요한 기초가 있습니다. 워크플로우 관리, 성능 개선, 고급 기능은 현재 A1111에서 해결하고 있는 문제를 해결할 것입니다.

2-3주에 걸쳐 10-15시간을 할애하세요. 한 시간만 만져보고 포기하지 마세요. 도구는 초기 혼란을 극복하면 가치를 드러냅니다.

고급 또는 전문 사용자

ComfyUI는 업계 방향입니다. 전문 워크플로우, 에이전시 작업, 진지한 콘텐츠 제작은 일관성, 성능, 고급 기능을 위해 점점 더 ComfyUI를 사용합니다. 시간 투자는 즉각적인 배당금을 지불하는 전문 개발 비용입니다.

A1111을 성공적으로 계속 사용할 수 있지만 흐름을 거슬러 헤엄치고 있습니다. 새로운 기술, 최첨단 모델, 전문 튜토리얼은 점점 더 ComfyUI를 가정합니다.

취미 활동가 및 캐주얼 사용자

두 도구 모두 잘 작동합니다. 재미를 위해 가끔 이미지를 생성한다면 A1111의 단순함이 완벽하게 적합합니다. 기술적 땜질과 복잡한 시스템을 즐긴다면 ComfyUI는 탐색할 끝없는 깊이를 제공합니다.

능력이 아닌 성격에 따라 선택하세요. 두 도구 모두 캐주얼 창의적 요구를 충족시킬 것입니다.

비디오 생성 애호가

독점적으로 ComfyUI. AI 비디오 생성에는 ComfyUI의 워크플로우 유연성이 필요합니다. A1111의 제한된 비디오 확장으로 시간을 낭비하지 마세요. ComfyUI로 시작하고 좌절을 피하세요.

자주 묻는 질문

ComfyUI가 Automatic1111보다 낫나요?

ComfyUI는 더 강력하지만 Automatic1111보다 배우기 어렵습니다. 30-60% 더 빠른 성능, 더 나은 워크플로우 관리, 뛰어난 VRAM 최적화를 제공합니다. 그러나 A1111은 더 쉬운 설치와 더 완만한 학습 곡선을 제공합니다. ComfyUI는 전문 작업에 더 나은 반면 A1111은 초보자에게 더 좋습니다. 최선의 선택은 기술 수준과 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다.

ComfyUI가 A1111보다 배우기 어려운가요?

예, 상당히 더 어렵습니다. ComfyUI는 기본 역량에 도달하는 데 10-15시간이 필요한 반면 A1111은 2-3시간입니다. 노드 기반 인터페이스는 전통적인 폼 기반 도구와 다른 사고를 요구합니다. 그러나 초기 난이도는 더 큰 장기 유연성과 효율성으로 보상됩니다. 사용자는 학습 곡선이 앞부분에 집중되어 있으며 일반적으로 2주차에서 3주차에 돌파구가 발생한다고 보고합니다.

ComfyUI와 Automatic1111을 둘 다 사용할 수 있나요?

절대적으로. 두 도구 모두 충돌 없이 독립적으로 설치됩니다. 많은 경험 많은 사용자는 빠른 실험에 A1111을 사용하고 프로덕션 작업에 ComfyUI를 사용하면서 둘 다 설치된 상태를 유지합니다. 모델 라이브러리, 프롬프팅 기술, 생성 지식은 도구 간에 전달됩니다. 워크플로우 구성과 인터페이스 탐색은 별도의 학습이 필요하지만 두 가지를 동시에 사용하는 것은 일반적이고 실용적입니다.

ComfyUI와 A1111 중 어느 것이 더 빠른가요?

ComfyUI는 워크플로우 복잡성에 따라 25-60% 더 빠릅니다. 간단한 단일 이미지 생성은 25%의 적당한 개선을 보여줍니다. ControlNet, IPAdapter, 업스케일링을 사용하는 복잡한 워크플로우는 60% 더 빠르게 실행됩니다. ComfyUI는 평균 14% 적은 VRAM도 사용합니다. 성능 격차는 워크플로우 복잡성과 함께 증가하여 ComfyUI를 배치 생성 및 다단계 파이프라인에서 극적으로 더 빠르게 만듭니다.

초보자는 ComfyUI 또는 Automatic1111을 사용해야 하나요?

초보자는 Automatic1111로 시작해야 합니다. 더 간단한 인터페이스로 도구와 싸우지 않고 AI 생성 기초를 배우는 데 집중할 수 있습니다. 먼저 A1111에서 프롬프팅, 샘플러, 기본 기술을 마스터하세요. 핵심 개념을 이해하고 A1111의 워크플로우 한계에 도달했을 때 ComfyUI를 고려하세요. 지식이 전혀 없이 ComfyUI를 배우는 것은 불필요하게 어렵습니다.

A1111에서 ComfyUI로 마이그레이션하기 위한 최선의 워크플로우는 무엇인가요?

노드 연결을 이해하기 위해 수정 없이 ComfyUI 예제 워크플로우를 실행하는 것으로 시작하세요. 1주차는 창작보다는 관찰에 집중합니다. 2주차는 프롬프트와 매개변수를 변경하여 기존 워크플로우를 수정하는 것을 포함합니다. 3주차는 처음부터 간단한 워크플로우를 구축할 수 있게 합니다. 더 쉬운 사용자 정의 노드 관리를 위해 ComfyUI Manager를 설치하세요. A1111 역량과 일치하기 전에 2-3주의 생산성 감소를 예상하세요.

ComfyUI는 Automatic1111과 동일한 모델을 지원하나요?

예, ComfyUI는 SD 1.5, SDXL, CivitAI의 커뮤니티 파인 튜닝을 포함한 모든 Stable Diffusion 모델을 지원합니다. ComfyUI는 실제로 FLUX, Hunyuan Video, Wan 2.2와 같은 최첨단 모델을 A1111보다 빠르게 지원합니다. 모델 파일은 도구 간에 동일합니다. 원하는 경우 두 설치 간에 모델 라이브러리를 공유할 수 있습니다.

ComfyUI는 저사양 하드웨어에서 실행할 수 있나요?

ComfyUI는 우수한 VRAM 최적화로 인해 A1111보다 제한된 하드웨어에서 실제로 더 잘 실행됩니다. 노드 실행 시스템은 필요할 때만 모델을 로드하며 평균 14% 적은 VRAM을 사용합니다. 사용자는 A1111로 어려움을 겪는 8GB VRAM 카드에서 SDXL 워크플로우를 실행합니다. 최소 실행 가능 하드웨어는 SD 1.5의 경우 6GB VRAM 또는 SDXL의 경우 8GB이며 A1111과 동일합니다.

최종 생각

ComfyUI vs Automatic1111 논쟁에는 보편적으로 올바른 답이 없습니다. 두 도구 모두 각자가 하는 일에서 진정으로 뛰어납니다.

Automatic1111은 수백만 명의 사용자에게 AI 생성을 가져온 성숙하고 접근 가능한 도구로 존경받을 가치가 있습니다. 간단한 인터페이스와 광범위한 문서로 많은 창작자에게 올바른 선택이 됩니다. A1111이 요구 사항을 충족한다면 전환할 이유가 없습니다.

ComfyUI는 전문 AI 생성 워크플로우의 진화를 나타냅니다. 그 힘은 복잡성과 함께 오지만 그 복잡성은 폼 기반 인터페이스에서 불가능한 기능을 가능하게 합니다. A1111의 한계에 도달한 사용자에게 ComfyUI는 실제 문제를 해결합니다.

솔직한 진실은 대부분의 진지한 AI 창작자가 결국 ComfyUI로 마이그레이션한다는 것입니다. A1111이 나쁘기 때문이 아니라 ComfyUI의 워크플로우 관리 및 성능 이점이 시간이 지남에 따라 복합되기 때문입니다. 전환점은 일반적으로 복잡한 생성을 수동으로 재현하는 것이 새 도구를 배우는 것보다 더 고통스러워질 때 도착합니다.

그 결정을 서두를 필요는 없습니다. A1111은 완전하고 유능한 도구입니다. 한계에 제약을 느낄 때 ComfyUI가 기다리고 있을 것입니다. 그리고 그 제약을 결코 느끼지 않는다면 요구 사항에 맞는 도구를 선택한 것입니다.

ComfyUI 여정을 시작할 준비가 되었다면 실습 소개를 위해 첫 번째 ComfyUI 워크플로우 가이드로 시작하세요. 시행착오 단계를 줄이는 구조화된 학습을 위해 ComfyUI Quickstart 코스는 흩어진 학습의 20시간 이상을 집중된 6-8시간으로 압축합니다.

최고의 도구는 상상하는 것을 만드는 데 도움이 되는 도구입니다. 커뮤니티 압력이 아닌 실제 요구 사항에 따라 선택하세요.