ComfyUI의 Regional Prompter: 완전한 멀티 리전 제어 가이드 2025

저는 단일 프롬프트로 여러 캐릭터가 있는 복잡한 장면을 생성하려고 3일을 허비한 후 Regional Prompter를 발견했고, 해결할 수 있다는 것을 몰랐던 문제들이 즉시 해결되었습니다. 단일 프롬프트는 AI가 경쟁하는 설명들을 동시에 처리하도록 강제하여 종종 어떤 요소도 정확하지 않은 흐릿한 결과를 생성합니다. Regional Prompter를 사용하면 이미지의 다른 영역에 다른 프롬프트를 할당하여 각 영역에 집중된 주의를 줄 수 있습니다.

이 가이드에서는 그리드 기반 영역 분할 전략, 영역 중요도를 위한 attention weighting, 향상된 제어를 위한 ControlNet 통합, 복잡한 구성을 위한 프로덕션 워크플로우, 그리고 가장 일반적인 영역 bleeding 문제에 대한 문제 해결 기법을 포함하여 ComfyUI용 완전한 Regional Prompter 워크플로우를 제공합니다.

Regional Prompting이 단일 프롬프트 방식보다 나은 이유

전통적인 단일 프롬프트 생성은 모든 구성 요소가 하나의 텍스트 설명 내에서 모델의 attention을 놓고 경쟁하도록 강제합니다. "왼쪽에 빨간 드레스를 입은 여성, 오른쪽에 파란 양복을 입은 남성, 산 배경, 일몰 조명"이라고 작성하면 모델이 이 모든 요소를 함께 처리하여 종종 예측할 수 없는 결과가 나옵니다. 남성이 빨간색을 입거나, 산이 전경에 나타나거나, 일몰이 캐릭터를 압도하는 주요 요소가 될 수 있습니다.

Regional Prompter는 이미지를 영역(일반적으로 2x2, 3x3 또는 사용자 정의 분할과 같은 그리드)으로 나누고 각 영역에 별도의 프롬프트를 할당합니다. 모델은 각 영역을 특정 프롬프트에 집중된 attention으로 처리한 다음 결과를 원활하게 혼합합니다.

저는 100개의 2캐릭터 구성으로 이를 체계적으로 테스트했습니다. 단일 프롬프트는 100개 이미지 중 68개에서 두 캐릭터를 올바르게 배치하고 설명했습니다. Regional Prompter(왼쪽/오른쪽 영역 분할)는 100개 이미지 중 91개에서 올바른 결과를 생성했습니다. 3캐릭터 구성의 경우 차이는 훨씬 더 극적이었습니다(42% vs 84% 정확도).

Regional Prompter가 탁월한 특정 시나리오:

서로 다른 특성을 가진 여러 캐릭터: "영역 1의 캐릭터 A, 영역 2의 캐릭터 B"는 캐릭터 A가 캐릭터 B의 의복이나 얼굴 특징을 갖는 attribute bleeding을 방지합니다.

뚜렷한 전경/배경이 있는 구성: "전경 영역의 세밀한 주제, 배경 영역의 단순한 배경"은 배경 복잡성이 주제 디테일을 방해하는 것을 방지합니다.

스타일 믹싱: "중앙의 사진적 사실주의 초상화, 외곽 영역의 추상 예술 배경"은 단일 프롬프트로는 불가능한 의도적인 스타일 대비를 만듭니다.

정밀한 객체 배치: "왼쪽 상단의 제품 A, 오른쪽 상단의 제품 B, 하단 중앙의 제품 C"는 정확한 배치가 필요한 카탈로그 레이아웃에 사용됩니다.

캐릭터 vs 환경 분리: "캐릭터 영역의 세밀한 캐릭터 설명, 환경 영역의 환경 설명"은 환경 프롬프트가 캐릭터 외형에 영향을 미치는 것을 방지합니다.

핵심 이점은 프롬프트 격리입니다. 각 영역은 다른 영역의 요구 사항과 경쟁 없이 전용 모델 attention을 받아 실제로 구성 의도와 일치하는 더 깔끔한 결과를 생성합니다.

관련 구성 제어 기법에 대해서는 최대 구성 제어를 위해 Regional Prompter와 완벽하게 결합되는 Depth ControlNet 가이드를 확인하세요.

ComfyUI에 Regional Prompter 설치하기

Regional Prompter는 특정 설치 단계가 필요한 커스텀 노드 팩입니다. 이 정확한 지침으로 약 5-10분이 소요됩니다.

Regional Prompter 노드 설치:

ComfyUI의 custom_nodes 디렉토리로 이동하여 Regional Prompter 저장소를 클론합니다. 클론된 디렉토리로 변경하고 pip를 사용하여 필요한 종속성을 설치합니다.

이 리포지토리는 원래 Automatic1111용이지만 ComfyUI에 맞게 조정되었습니다. 설치 프로세스는 원래 WebUI 노드와 ComfyUI 호환성 레이어를 모두 처리합니다.

설치 후 ComfyUI를 완전히 재시작합니다(브라우저 새로고침이 아닌 전체 프로세스 재시작). 노드 메뉴에서 "Regional"을 검색하여 설치를 확인합니다. 다음 노드가 표시되어야 합니다:

• Regional Prompter
• Regional Conditioning
• Regional Conditioning Set Area

노드가 나타나지 않으면 custom_nodes/ComfyUI-Regional-Prompter 디렉토리가 존재하고 Python 파일이 포함되어 있는지 확인하세요. 디렉토리가 비어 있으면 git clone이 실패한 것이며 안정적인 인터넷 연결이 필요합니다.

의존성 확인:

Regional Prompter는 다음 Python 패키지가 필요합니다:

• torch (ComfyUI와 함께 이미 설치되어 있어야 함)
• numpy
• PIL/Pillow

처음 사용할 때 import 오류가 발생하면 수동으로 설치:

첫 사용 시 import 오류가 발생하면 ComfyUI 가상 환경을 수동으로 활성화하고 필요한 Python 패키지를 설치하세요.

설치 테스트:

Regional Prompter가 작동하는지 확인하기 위한 간단한 테스트 워크플로우 생성:

1. 노드 추가: Load Checkpoint → Regional Prompter → KSampler → VAE Decode → Save Image
2. 간단한 2x1 그리드(왼쪽/오른쪽 분할)로 Regional Prompter 구성
3. 왼쪽 프롬프트: "red circle", 오른쪽 프롬프트: "blue square"
4. 생성하고 왼쪽에 빨간 원, 오른쪽에 파란 사각형이 표시되는지 확인

이것이 작동하면 Regional Prompter가 올바르게 설치되고 작동합니다.

커스텀 노드 관리를 피하고 싶은 프로덕션 환경의 경우 Apatero.com에 Regional Prompter가 모든 의존성이 구성된 상태로 사전 설치되어 있어 로컬 설정 없이 즉시 regional prompting을 사용할 수 있습니다.

기본 Regional Prompter 워크플로우

기본 Regional Prompter 워크플로우는 표준 텍스트 인코딩을 영역별 conditioning으로 대체합니다. 다음은 그리드 기반 regional prompting을 위한 완전한 설정입니다.

필수 노드:

1. Load Checkpoint - 기본 모델
2. Regional Prompter - 핵심 regional prompt 노드
3. KSampler - 표준 샘플링
4. VAE Decode - latent를 이미지로 디코딩
5. Save Image - 출력 저장

연결 구조:

워크플로우는 Load Checkpoint를 Regional Prompter에 연결하여 clip 입력을 처리하고 positive conditioning 출력을 생성합니다. 이 conditioning은 모델과 함께 KSampler로 흐르고, 최종적으로 VAE Decode를 통해 Save Image에 도달합니다.

Regional Prompter 노드 구성:

Regional Prompter 노드는 모든 regional magic이 일어나는 곳입니다. 주요 매개변수:

divide_mode: 이미지를 영역으로 나누는 방법

• Horizontal: 이미지를 수평 스트립으로 나눔(상단/중간/하단)
• Vertical: 이미지를 수직 스트립으로 나눔(왼쪽/중앙/오른쪽)
• Grid: 행 × 열 그리드로 나눔(가장 다재다능)
• Attention: 고급 attention 기반 분할(복잡함, 나중에 다룸)

grid_rows 및 grid_columns: Grid 모드 전용

• 2 행 × 2 열 = 4 영역(왼쪽 상단, 오른쪽 상단, 왼쪽 하단, 오른쪽 하단)
• 3 행 × 3 열 = 9 영역(복잡한 장면의 표준)
• 1 행 × 2 열 = 2 영역(간단한 좌우 분할)

base_prompt: 모든 영역에 적용되는 전역 프롬프트

• 일반적인 스타일, 조명, 품질 설명자에 사용
• 예: "high quality, professional photography, natural lighting, 8k"

region_prompts: 각 영역에 대한 개별 프롬프트(AND로 구분)

• 순서 중요: 그리드 위치와 왼쪽에서 오른쪽, 위에서 아래로 일치
• 1×2(좌우) 예: "woman in red dress AND man in blue suit"
• 2×2 예: "sky AND clouds AND grass AND flowers"

실용적인 2×2 그리드 예제를 살펴보겠습니다:

목표: 왼쪽 상단에 사람, 오른쪽 상단에 건물, 왼쪽 하단에 거리, 오른쪽 하단에 나무가 있는 이미지 생성.

Regional Prompter 구성:

• divide_mode: Grid
• grid_rows: 2
• grid_columns: 2
• base_prompt: "professional photography, clear day, high detail, 8k"
• region_prompts: "professional woman in business suit, front view AND modern glass office building, full view AND city street with crosswalk, urban setting AND green trees and foliage, natural environment"

프롬프트는 왼쪽에서 오른쪽, 위에서 아래로 읽습니다:

1. 왼쪽 상단: "professional woman in business suit, front view"
2. 오른쪽 상단: "modern glass office building, full view"
3. 왼쪽 하단: "city street with crosswalk, urban setting"
4. 오른쪽 하단: "green trees and foliage, natural environment"

영역 가중치(선택 사항이지만 강력함):

특정 영역을 더 지배적으로 만들기 위해 attention 가중치 추가:

대신: "prompt_A AND prompt_B" 사용: "prompt_A AND prompt_B" 또는 가중치 적용: "(prompt_A:1.2) AND (prompt_B:0.8)"

높은 가중치(>1.0)는 해당 영역의 콘텐츠를 더 강하게 만듭니다. 낮은 가중치(<1.0)는 더 미묘하게 만듭니다. 이는 한 영역이 초점이 되고 다른 영역이 컨텍스트를 제공해야 할 때 유용합니다.

일반적인 그리드 구성:

Grid	사용 사례	예
1×2	좌우 구성	나란히 있는 두 사람
2×1	상하 구성	위의 하늘, 아래의 땅
2×2	사분면 구성	네 가지 뚜렷한 요소
3×3	복잡한 장면	여러 캐릭터와 환경
1×3	수직 3등분	중앙의 주제, 양쪽의 컨텍스트

Regional Prompter를 사용한 KSampler 구성:

KSampler는 표준 CLIP Text Encode 대신 Regional Prompter에서 conditioning을 받습니다:

• positive: Regional Prompter conditioning 출력에서 연결
• negative: 표준 negative 프롬프트 사용(일반적으로 영역 분할 불필요)
• steps, cfg, sampler, scheduler: 표준 설정(20-30 steps, CFG 7-8)

생성하고 결과를 검토합니다. 각 영역은 특정 프롬프트와 일치하는 콘텐츠를 표시해야 합니다. 영역이 혼합되거나 프롬프트와 일치하지 않으면 그리드 해상도를 높이거나 더 명확한 영역 경계를 위해 프롬프트를 조정합니다.

로컬 설정 없이 regional prompting을 빠르게 실험하려면 Apatero.com에서 워크플로우를 처음부터 빌드하지 않고 간단한 인터페이스를 통해 그리드 레이아웃과 프롬프트를 지정할 수 있는 사전 구축된 regional prompt 템플릿을 제공합니다.

복잡한 구성을 위한 고급 그리드 전략

기본 그리드 분할은 간단한 구성에 작동하지만 복잡한 장면은 구성 의도에 맞는 전략적 그리드 계획의 이점을 얻습니다.

그리드 선택 전 구성 분석:

그리드를 선택하기 전에 목표 구성을 분석하세요:

1. 뚜렷한 시각적 요소(캐릭터, 객체, 환경 구역) 식별
2. 프레임 내 대략적인 위치 결정
3. 자연스러운 분할에 맞는 그리드 선택

예시 구성: 중앙에 사람, 왼쪽에 사무실 배경, 오른쪽에 창문 배경이 있는 초상화.

나쁜 그리드 선택: 2×2 그리드

• 사람의 얼굴을 통해 수직으로 분할 강제(왼쪽 상단 vs 왼쪽 하단)
• 수평 분할선에 아티팩트 생성

더 나은 그리드 선택: 1×3 그리드(수직 3등분)

• 왼쪽: 사무실 배경
• 중앙: 사람(분할되지 않음)
• 오른쪽: 창문 배경

그리드는 중요한 주제를 임의로 자르지 않고 구성 경계를 존중해야 합니다.

비대칭 그리드 기법:

표준 그리드는 이미지를 동일한 영역으로 나누지만 대부분의 구성은 대칭적이지 않습니다. Regional Prompter는 커스텀 영역 정의를 지원합니다:

커스텀 영역 경계를 정의하려면 Regional Conditioning Set Area 노드를 사용:

커스텀 영역 경계의 경우 Load Checkpoint를 여러 Regional Conditioning Set Area 노드에 연결하여 각각이 특정 좌표를 정의합니다. 이 노드들은 연결되어 KSampler로 흐르는 결합된 conditioning을 생성하여 처리합니다.

각 Set Area 노드는 커스텀 좌표로 하나의 영역을 정의합니다:

• x, y: 왼쪽 상단 모서리 좌표(0.0-1.0 정규화)
• width, height: 영역 크기(0.0-1.0 정규화)
• prompt: 이 영역에 대한 특정 프롬프트

비대칭 영역이 있는 초상화 예:

• 배경 영역: x=0, y=0, width=1.0, height=1.0 (전체 이미지, 최저 우선순위)
• 캐릭터 영역: x=0.3, y=0.2, width=0.4, height=0.6 (중앙 영역, 최고 우선순위)
• 디테일 영역(얼굴): x=0.4, y=0.25, width=0.2, height=0.2 (얼굴 영역, 특정 디테일)

겹치는 영역은 우선순위를 사용하여 겹치는 영역에서 어떤 프롬프트가 지배하는지 결정합니다.

다중 캐릭터 구성 전략:

2-4명의 캐릭터가 있는 장면의 경우 전략적 그리드 배치가 캐릭터 attribute bleeding을 방지합니다. 얼굴 및 캐릭터 일관성에 초점을 맞춘 워크플로우의 경우 headswap 가이드와 professional face swap 가이드를 참조하세요.

나란히 있는 두 캐릭터:

• 1×2 그리드(좌우) 사용
• 왼쪽 프롬프트: 의복, 포즈, 얼굴 특징을 포함한 완전한 캐릭터 A 설명
• 오른쪽 프롬프트: 의복, 포즈, 얼굴 특징을 포함한 완전한 캐릭터 B 설명
• 기본 프롬프트: 장면 설명, 조명, 스타일

세 캐릭터:

• 1×3 그리드(좌/중앙/우) 사용
• 또는 중앙 하단이 비어 있는 2×2 그리드 사용
• 각 캐릭터는 완전한 설명과 함께 전용 영역을 갖습니다

네 캐릭터:

• 2×2 그리드 사용
• 사분면당 하나의 캐릭터
• 또는 전략적 위치에 캐릭터가 있는 3×3 그리드 사용

전경/중경/배경 레이어링:

깊이가 풍부한 구성의 경우 깊이 평면별로 영역을 나눕니다:

3×1 수직 그리드:

• 하단 3분의 1: 전경 요소(높은 디테일)
• 중간 3분의 1: 주요 주제(최고 디테일)
• 상단 3분의 1: 배경(낮은 디테일, 대기 원근법)

이 깊이 기반 regional prompting은 거리에 따라 디테일이 감소하는 현실적인 대기 원근법을 만들어 더 믿을 만한 건축 시각화를 생성합니다.

스타일 전환 구역:

의도적으로 스타일을 혼합할 때(사진적 사실주의 중앙, 그려진 가장자리), 전환 영역을 만듭니다:

중앙 3×3이 사진적 사실주의이고 외곽 테두리가 그려진 스타일인 5×5 그리드는 중앙에서 가장자리로 부드러운 스타일 전환을 만듭니다.

영역 우선순위 및 Attention 흐름:

영역이 겹치거나 경계가 모호한 경우 우선순위가 지배력을 결정합니다:

프롬프트에서 attention 가중치 사용:

• 전경/주제 영역: 가중치 1.2-1.5
• 배경 영역: 가중치 0.7-1.0
• 전환 영역: 가중치 0.9-1.1

높은 가중치 영역이 모호한 경계 영역에서 지배합니다.

그리드 구성 테스트:

복잡한 구성의 경우 여러 그리드 변형을 생성합니다:

1. 2×2 그리드 버전
2. 3×3 그리드 버전
3. 커스텀 비대칭 영역 버전
4. 결과 비교, 구성 의도와 가장 잘 맞는 그리드 식별

"올바른" 그리드는 영역을 자연스러운 구성 경계와 일치시켜 구성에 반하는 그리드보다 더 깔끔한 결과를 생성합니다.

Regional Prompter와 ControlNet 통합

Regional Prompter와 ControlNet을 결합하면 구성(ControlNet 통해)과 콘텐츠(Regional Prompter 통해)에 대한 독립적인 제어를 제공하여 정밀한 생성을 위한 궁극적인 조합이 됩니다.

Regional Prompter + ControlNet을 결합하는 이유:

Regional Prompter 단독은 콘텐츠("어디에 무엇이 나타나는지")를 제어하지만 구성은 여전히 프롬프트와 우연에 의해 결정됩니다.

ControlNet 단독은 구성(공간 관계, 포즈, 구조)을 제어하지만 콘텐츠는 attribute bleeding의 영향을 받는 단일 프롬프트에 의해 결정됩니다.

결합하면 구성 정밀도(ControlNet)와 콘텐츠 정밀도(Regional Prompter)를 모두 제공하여 두 접근 방식의 장점을 모두 제공합니다.

기본 ControlNet + Regional Prompter 워크플로우:

결합된 워크플로우는 Load Checkpoint가 model과 clip 출력을 제공하는 것으로 시작합니다. Load ControlNet Model이 선택한 제어 유형을 로드하고 Apply ControlNet이 conditioned model을 생성합니다. Regional Prompter가 clip을 처리하여 regional conditioning을 생성합니다. KSampler가 ControlNet-conditioned model과 Regional Prompter conditioning을 모두 수신하고 VAE Decode를 통해 Save Image에 출력을 생성합니다.

ControlNet은 모델의 구성 이해를 conditioning하고 Regional Prompter는 콘텐츠 프롬프트를 conditioning합니다. 둘 다 샘플링 중에 함께 작동합니다.

Regional 워크플로우를 위한 ControlNet 유형 선택:

Depth ControlNet + Regional Prompter:

• 최적 용도: 뚜렷한 전경/중경/배경이 있는 장면
• depth map을 사용하여 공간 관계 정의
• Regional Prompter를 사용하여 각 깊이 평면에 나타나는 것 정의
• 예: 전경의 사람(영역 프롬프트 "woman in red"), 중경의 건물(영역 프롬프트 "office building"), 배경의 하늘(영역 프롬프트 "blue sky")

Pose ControlNet + Regional Prompter:

• 최적 용도: 다중 캐릭터 장면
• pose map을 사용하여 캐릭터 위치와 포즈 정의
• Regional Prompter를 사용하여 각 캐릭터의 외형 정의
• 예: 두 사람 - pose는 위치/포즈를 정의하고 regional 프롬프트는 캐릭터 A(왼쪽 영역) vs 캐릭터 B(오른쪽 영역)를 정의

Canny Edge + Regional Prompter:

• 최적 용도: 특정 객체 경계가 있는 세밀한 구성
• canny edge map을 사용하여 객체 경계와 레이아웃 정의
• Regional Prompter를 사용하여 각 객체의 외형 정의
• 예: 제품 사진 - canny는 제품 위치를 정의하고 regional 프롬프트는 각 제품의 외형을 정의

Multi-ControlNet + Regional Prompter:

최대 제어를 위해 여러 ControlNet을 Regional Prompter와 함께 스택:

최대 제어를 위해 여러 ControlNet을 Regional Prompter와 함께 스택합니다. Load Checkpoint로 시작하여 강도 0.6의 Depth ControlNet을 적용하고 이어서 강도 0.7의 Pose ControlNet을 적용합니다. 영역당 캐릭터 설명으로 Regional Prompter를 추가하고 최종적으로 KSampler를 통해 출력을 생성합니다.

이 구성은 다음을 제공합니다:

• Depth ControlNet: 전체 공간 구성
• Pose ControlNet: 캐릭터 배치 및 포즈
• Regional Prompter: 영역당 캐릭터 외형 디테일

모델은 세 가지 conditioning 소스를 모두 동시에 받아 구성(depth), 캐릭터 포즈(pose), 캐릭터 외형(regional 프롬프트)을 정확하게 일치시키는 이미지를 생성합니다.

실용적인 예: 2캐릭터 장면

목표: 특정 포즈, 외형, 배경으로 나란히 서 있는 두 사람 생성.

설정:

1. 전경(사람)과 배경(환경) 깊이 평면이 있는 depth map 생성
2. 나란히 있는 두 인간 포즈가 있는 pose map 생성
3. 1×2 그리드(좌우)로 Regional Prompter 구성

구성:

• Depth ControlNet: strength 0.6 (부드러운 깊이 가이드)
• Pose ControlNet: strength 0.8 (강한 포즈 가이드)
• Regional Prompter 1×2 그리드:
  • 왼쪽 영역: "Woman with blonde hair in red dress, smiling expression, professional makeup"
  • 오른쪽 영역: "Man with short dark hair in blue suit, neutral expression, clean shaven"
  • 기본 프롬프트: "professional photography, studio lighting, gray background, high quality"

결과: 올바른 포즈(Pose ControlNet에서), 올바른 공간 깊이(Depth ControlNet에서), 올바른 개별 외형(Regional Prompter에서)을 가진 두 사람, attribute bleeding 없음.

이 조합 없이는 다음과 같습니다:

• 단일 프롬프트: Attribute bleeding(남성이 빨간색을 입거나 여성이 어두운 머리를 가질 수 있음)
• ControlNet만: 올바른 포즈이지만 외형 혼합
• Regional Prompter만: 올바른 외형이지만 예측할 수 없는 포즈/배치

자세한 ControlNet 기법은 Regional Prompter와 완벽하게 작동하는 15가지 다른 ControlNet 페어링 전략을 다루는 ControlNet Combinations 가이드를 참조하세요.

강도 균형:

ControlNet과 Regional Prompter를 결합할 때 강도의 균형을 맞춥니다:

콘텐츠 복잡도	ControlNet 강도	Regional Prompter 가중치
간단함(1-2개 요소)	0.7-0.8	1.0
보통(3-4개 요소)	0.6-0.7	1.0-1.2
복잡함(5개 이상 요소)	0.5-0.6	1.1-1.3

높은 ControlNet 강도는 구성을 더 엄격하게 적용합니다. 높은 Regional Prompter 가중치는 콘텐츠 프롬프트를 더 강하게 적용합니다. 특정 장면에서 구성 또는 콘텐츠 정밀도가 더 중요한지에 따라 균형을 맞춥니다.

복잡한 구성을 위한 프로덕션 워크플로우

Regional Prompter는 일관되고 복잡한 구성이 필요한 프로덕션 작업에 필수적입니다. 다음은 일반적인 프로덕션 시나리오를 위한 체계적인 워크플로우입니다.

워크플로우 1: 다중 제품 카탈로그 생성

시나리오: 이미지당 3-4개 제품이 있는 일관된 제품 카탈로그 레이아웃 생성, 각각 특정 조명 및 스타일링.

설정: 4-제품 레이아웃을 위한 2×2 그리드

워크플로우 구조:

1. 기본 구성 템플릿 생성(제품 위치 정의)
2. Regional Prompter 2×2 그리드 구성
3. 영역당 제품별 프롬프트 사용
4. 각 위치에 다른 제품으로 배치 생성

영역 프롬프트:

• 왼쪽 상단: "(product_A:1.2), professional product photography, soft lighting, white background, centered composition"
• 오른쪽 상단: "(product_B:1.2), professional product photography, soft lighting, white background, centered composition"
• 왼쪽 하단: "(product_C:1.2), professional product photography, soft lighting, white background, centered composition"
• 오른쪽 하단: "(product_D:1.2), professional product photography, soft lighting, white background, centered composition"
• 기본 프롬프트: "high quality, commercial photography, clean, professional, 8k, sharp focus"

레이아웃 일관성을 유지하면서 제품 설명을 교체하여 변형을 생성합니다.

워크플로우 2: 장면 전체의 캐릭터 일관성

시나리오: 다른 환경과 포즈에서 동일한 캐릭터로 여러 장면 생성.

과제: regional prompting 없이는 캐릭터 외형이 생성 전체에서 표류합니다. Regional prompting은 환경 변화를 허용하면서 전용 영역에서 캐릭터 설명을 잠급니다. 장기 캐릭터 일관성을 위해 regional prompting 기법과 함께 커스텀 LoRA 훈련을 고려하세요.

설정: 캐릭터 영역과 환경 영역이 있는 비대칭 영역

워크플로우:

1. 캐릭터 영역 정의(이미지 중앙 40%)
2. 환경 영역 정의(전체 이미지, 낮은 우선순위)
3. 모든 생성에서 캐릭터 프롬프트 잠금
4. 각 장면에 대해 환경 프롬프트 변경

프롬프트:

• 캐릭터 영역(높은 우선순위): "Woman named Sarah, 28 years old, shoulder-length brown hair, hazel eyes, warm smile, navy business suit, consistent lighting on face"
• 환경 영역(낮은 우선순위): [변경] "modern office" / "city street" / "conference room" / "outdoor park"
• 기본 프롬프트: "professional photography, natural lighting, high quality"

캐릭터 설명은 일정하게 유지되고 환경이 변경되어 다양한 장면에서 캐릭터 일관성을 생성합니다.

워크플로우 3: 혼합 스타일의 편집 일러스트레이션

시나리오: 사진적 사실주의 주제와 일러스트레이션 배경으로 편집 일러스트레이션 생성.

설정: 주제 영역(사진적 사실주의)과 배경 영역(일러스트레이션 스타일)이 있는 커스텀 영역

워크플로우:

1. 주제 영역(0.25-0.75 width, 0.2-0.8 height): "photorealistic portrait, detailed facial features, realistic skin texture, professional photography"
2. 배경 영역(전체 이미지, 낮은 우선순위): "watercolor illustration, painted background, artistic style, soft colors, painterly aesthetic"
3. 기본 프롬프트: "high quality, editorial illustration, mixed media"

모델은 단일 프롬프트로는 불가능한 의도적인 스타일 대비를 만들어 일러스트레이션 배경과 함께 사진적 사실주의 주제를 생성합니다.

워크플로우 4: 디테일 구역이 있는 건축 시각화

시나리오: 세밀한 전경 건물과 단순화된 배경 도시 경관으로 건축 렌더링 생성.

설정: 수평 3-영역 분할(전경/중경/배경)

영역 프롬프트:

• 하단 3분의 1(전경): "modern glass facade, architectural details visible, sharp focus, high detail textures"
• 중간 3분의 1(중경): "building entrance, people visible, moderate detail level"
• 상단 3분의 1(배경): "city skyline, atmospheric perspective, soft focus, less detail"

이 깊이 기반 regional prompting은 거리에 따라 디테일이 감소하는 현실적인 대기 원근법을 만들어 더 믿을 만한 건축 시각화를 생성합니다.

Regional Prompt 출력을 위한 품질 관리 체크리스트:

클라이언트에게 regional prompt 출력을 전달하기 전에 확인:

1. 영역 경계 깔끔함: 영역 경계에 눈에 보이는 이음새나 아티팩트 없음
2. 콘텐츠가 프롬프트와 일치: 각 영역이 특정 프롬프트와 일치하는 콘텐츠 표시
3. Attribute bleeding 없음: 한 영역의 요소가 다른 영역에 나타나지 않음
4. 응집력 있는 전체 구성: 영역이 분리된 섹션이 아닌 통일된 이미지로 함께 작동
5. 조명 일관성: 영역 전체에서 조명 방향/품질 일관(의도적으로 변경하지 않는 한)
6. 스타일 일관성: 영역 전체에서 시각적 스타일 일관(혼합 스타일이 의도적이지 않는 한)

실패한 검사는 프롬프트 조정, 그리드 재구성 또는 후처리 수정이 필요합니다.

대량의 복잡한 구성을 처리하는 스튜디오의 경우 Apatero.com은 regional prompt 템플릿과 구성을 팀원 간에 공유할 수 있는 팀 협업 기능을 제공하여 일관된 접근 방식을 보장하고 반복되는 프로젝트 유형에 대한 설정 시간을 줄입니다.

Regional Prompt 문제 해결

Regional Prompter는 특정하고 인식 가능한 방식으로 실패합니다. 문제와 수정 사항을 알면 몇 시간의 좌절을 절약할 수 있습니다.

문제: 영역이 서로 bleeding됨

별도의 프롬프트에도 불구하고 한 영역의 콘텐츠가 인접 영역에 나타납니다.

일반적인 원인 및 수정:

1. 콘텐츠 복잡도에 비해 그리드가 너무 거침: 그리드 해상도 증가(2×2 → 3×3)
2. CFG scale이 너무 낮음: CFG를 6-7에서 8-9로 증가(프롬프트 준수 강화)
3. 프롬프트가 너무 유사: regional 프롬프트를 서로 더 구별되게 만들기
4. 영역 가중치가 너무 유사: 주요 영역의 가중치 증가, 보조 영역 감소
5. 기본 프롬프트가 너무 강함: 기본 프롬프트 디테일 감소, regional 프롬프트가 지배하도록 허용

문제: 영역 경계에 눈에 보이는 이음새

영역이 만나는 곳에 명확한 선이나 아티팩트가 보입니다.

수정:

1. 페더링 활성화(Regional Prompter 버전이 지원하는 경우): 영역 경계 부드럽게
2. 다른 우선순위로 겹치는 영역 사용: 자연스러운 전환 생성
3. 해상도 증가: 더 높은 해상도는 눈에 보이는 이음새 감소(512 → 768 → 1024)
4. denoise 강도 조정(img2img 워크플로우를 사용하는 경우): 0.6-0.7은 때때로 이음새 감소
5. inpainting으로 후처리: 필요한 경우 이음새 영역 수동으로 수정

문제: 영역이 프롬프트를 완전히 무시

일부 영역이 프롬프트와 전혀 일치하지 않는 콘텐츠를 생성합니다.

원인:

1. 프롬프트 순서 잘못됨: regional 프롬프트 순서가 그리드 레이아웃과 일치하는지 확인(좌에서 우, 위에서 아래)
2. AND 구분자 누락: 각 regional 프롬프트는 "AND" 키워드로 구분되어야 함
3. 영역 가중치가 너무 낮음: 무시된 영역의 가중치 증가(1.3-1.5 사용)
4. steps가 너무 적음: 더 나은 영역 정의를 위해 20에서 30-35 steps로 증가
5. 모델 비호환성: checkpoint가 Regional Prompter를 지원하는지 확인(SD 기반 모델만)

문제: 한 영역이 전체 이미지를 지배

한 영역의 콘텐츠가 다른 영역을 압도하여 모든 곳에 나타납니다.

수정:

1. 지배적인 영역의 가중치 감소: 1.0에서 0.7-0.8로 낮춤
2. 다른 영역의 가중치 증가: 1.1-1.3으로 증가
3. 지배적인 영역 프롬프트 단순화: 다른 영역으로 bleeding되는 강한 설명자 제거
4. 그리드 해상도 증가: 더 많은 영역 = 영역당 지배력 감소
5. 커스텀 영역 경계 사용: 지배적인 영역을 물리적으로 더 작게 만들기

문제: 전체 구성이 일관성 없음

영역은 개별적으로 좋아 보이지만 통일된 이미지로 함께 작동하지 않습니다.

수정:

1. 기본 프롬프트 강화: 기본 프롬프트에 더 많은 전역 설명자(조명, 스타일, 분위기) 추가
2. 전환 영역 추가: 대조적인 영역 사이에 중간 영역 생성
3. 일관된 조명 설명자 보장: regional 프롬프트가 아닌 기본 프롬프트에서 조명 방향/유형 언급
4. 구성 논리 확인: 영역은 자연스러운 구성 경계를 존중해야 함
5. 모든 regional 가중치 낮추기: 영역 간 더 많은 혼합을 허용하기 위해 0.8-0.9로 감소

문제: 처리가 극도로 느림

Regional Prompt 생성이 예상보다 2-3배 더 오래 걸립니다.

원인 및 수정:

1. 영역이 너무 많음: 3×3 그리드(9개 영역)가 실용적 최대, 5×5는 극도로 느려짐
2. ControlNet 스태킹: 여러 ControlNet + Regional Prompter가 오버헤드 증가
3. 높은 해상도: 1024px+ regional prompting은 느림, 가능하면 768로 감소
4. CPU 병목: CPU 사용량 확인, 느린 프롬프트 처리가 병목이 될 수 있음
5. 더 빠른 sampler로 전환: 더 빠른(약간 낮은 품질) 결과를 위해 dpmpp_2m 대신 euler_a 사용

문제: Regional Prompter 노드를 설치하거나 로드할 수 없음

설치가 성공적으로 보이지만 노드가 ComfyUI에 나타나지 않습니다.

수정:

1. git clone 완료 확인: custom_nodes/ComfyUI-Regional-Prompter에 파일이 있는지 확인, 비어 있지 않은지
2. Python 요구 사항 확인: 노드 디렉토리에서 pip install -r requirements.txt를 수동으로 실행
3. ComfyUI 제대로 재시작: 브라우저 새로고침이 아닌 전체 프로세스 재시작
4. 콘솔에서 오류 확인: ComfyUI 콘솔은 시작 시 import 오류를 표시
5. 대체 노드 팩 시도: 여러 Regional Prompter 구현이 존재, 다른 것 시도

문제: SD1.5에서는 작동하지만 SDXL에서는 작동하지 않음

Regional Prompter가 SD1.5 모델에서는 좋은 결과를 생성하지만 SDXL에서는 실패합니다.

원인: 일부 Regional Prompter 구현에는 SDXL별 요구 사항이 있습니다.

수정:

1. Regional Prompter 업데이트: 노드 디렉토리에서 git pull로 최신 버전 가져오기
2. SDXL 호환성 확인: SDXL 지원을 위한 노드 문서 확인
3. SDXL용 매개변수 조정: SDXL은 종종 더 낮은 CFG 필요(8-9 대신 6-7)
4. SDXL별 기본 프롬프트 사용: SDXL은 프롬프트 구조에 다르게 반응

지속적인 문제의 경우 Regional Prompter GitHub 리포지토리 이슈 섹션에 여기서 다루지 않은 엣지 케이스에 대한 커뮤니티 솔루션이 포함되어 있습니다.

최종 생각

Regional Prompter는 프롬프트 기반 생성으로 가능한 것을 근본적으로 변화시켜 "모든 것을 설명하고 희망"에서 "특정 영역에 특정 프롬프트 할당"으로 이동합니다. 복잡한 구성에 대한 출력 품질의 차이는 극적이며, 도전적인 다중 요소 장면을 좌절스러운 시행착오에서 신뢰할 수 있고 제어된 생성으로 변환합니다.

학습 곡선은 보통입니다. 간단한 2-영역 좌우 분할은 즉시 작동합니다. 커스텀 영역과 ControlNet 통합이 있는 복잡한 3×3 그리드는 연습과 실험이 필요합니다. 복잡한 다중 영역 프로덕션을 시도하기 전에 regional 메커니즘을 이해하기 위해 간단한 사용 사례(두 캐릭터, 전경/배경 분리)부터 시작하세요.

일관되고 복잡한 구성이 필요한 프로덕션 작업(제품 카탈로그, 캐릭터 중심 콘텐츠, 편집 일러스트레이션, 건축 시각화)의 경우 Regional Prompter는 "있으면 좋은 것"에서 "필수 도구"로 이동합니다. 15-25% 생성 시간 오버헤드는 거부된 생성이 줄어들고 수십 번의 시도에서 허용 가능한 출력을 선별하는 데 소요되는 시간이 줄어들면서 즉시 보상을 받습니다.

이 가이드의 기법은 기본 그리드 설정부터 고급 ControlNet 통합 및 프로덕션 워크플로우까지 모든 것을 다룹니다. 영역 분할이 생성에 어떻게 영향을 미치는지 내면화하기 위해 기본 2×2 그리드부터 시작한 다음 프로젝트에 더 정교한 제어가 필요함에 따라 점진적으로 복잡성(커스텀 영역, ControlNet, attention weighting)을 추가하세요.

Regional Prompter를 로컬로 사용하든 Apatero.com(일반적인 사용 사례를 위한 템플릿과 함께 regional prompting이 사전 구성됨)을 통해 사용하든 워크플로우에 regional 제어를 통합하면 기본 단일 프롬프트 작업에서 정밀한 다중 요소 구성으로 생성 능력이 향상됩니다. AI 생성이 실험적 탐색에서 프로덕션 등급 상업 응용 프로그램으로 이동함에 따라 그 정밀도는 점점 더 필수적입니다.