ComfyUI에서 SAM2 Video Auto-Masking - 수동 Masking을 이길 수 있을까? (Scene Cut도 지원!) 2025

수동 video masking은 정말 지루한 작업이죠. Frame-by-frame으로 object를 선택하는 건 짧은 클립도 몇 시간씩 걸려요. Scene cut이 한 번만 나와도 정성들여 만든 mask가 다 쓸모없어지고요. Meta AI의 Segment Anything 2 (SAM2)는 frame 전체에서 object를 tracking하고 scene cut까지 똑똑하게 처리하는 자동 video segmentation으로 이런 고통을 없애주겠다고 약속해요.

ComfyUI의 SAM2는 몇 시간씩 걸리던 masking 작업을 클릭 한 번으로 바꿔줘요. 한 frame에서 object를 클릭하면, SAM2가 video 전체를 통해 tracking해줘요 - 일시적으로 사라지거나 scene이 바뀌어도 말이에요.

이 가이드에서는 최소한의 수동 작업으로 전문적인 결과를 얻을 수 있는 ComfyUI의 SAM2 video masking 기능을 활용하는 방법을 알려드릴게요.

SAM2란 무엇이고 왜 Video에 혁명적인가

Meta AI의 Segment Anything Model 2 (SAM2)는 video segmentation 기술의 획기적인 발전으로, 이미지와 video를 모두 뛰어난 정확도로 처리할 수 있는 최초의 통합 모델이에요.

주요 SAM2 기능:

Memory Module의 혁신: SAM2는 대상 object 정보를 캡처하고 기억하는 session별 memory module을 포함해요. Object가 다른 object 뒤로 일시적으로 사라지거나 frame을 벗어났을 때, SAM2의 memory가 다시 나타날 때 object를 재인식할 수 있게 해줘요.

이게 video segmentation의 가장 큰 과제 중 하나인 occlusion을 통한 정확한 tracking 유지 문제를 해결해요.

기존 방법과의 비교: 전통적인 interactive video segmentation은 지속적인 사용자 수정과 감독이 필요해요. SAM2는 훨씬 적은 상호작용 시간이 필요해서, 창작자들이 기술적인 mask 정제보다는 창의적인 비전에 집중할 수 있게 해줘요.

실제 성능: 실제 테스트에서 SAM2는 video masking 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 줄여줘요. 수동 masking에 3-4시간이 필요한 30초 클립을 검토와 수정을 포함해 5-10분 만에 SAM2로 처리할 수 있어요.

ComfyUI와의 통합: ComfyUI의 SAM2 node들은 깊은 기술 지식 없이도 video segmentation을 위한 직관적인 인터페이스를 제공해요. Point-and-click object 선택으로 정확한 mask가 자동으로 만들어져요.

기술적인 복잡함 없이 video 편집을 원하는 사용자들에게는 Apatero.com 같은 플랫폼이 통합된 masking 도구와 함께 간소화된 video 생성 및 편집 기능을 제공해요.

ComfyUI에서 SAM2 설정하기

ComfyUI에서 SAM2를 실행하려면 특정 모델 다운로드와 node 설치가 필요하지만, 과정은 간단해요.

필요한 구성 요소:

설치 단계:

1. ComfyUI Manager 열기
2. "Segment Anything 2" 또는 "SAM2" 검색
3. "ComfyUI-segment-anything-2" 패키지 설치 (필수 custom node에 대해 더 알아보려면 ultimate ComfyUI custom nodes 가이드를 확인하세요)
4. ComfyUI 재시작
5. 첫 사용 시 필요한 모델이 자동으로 다운로드돼요

모델 종류:

설치 확인: 재시작 후 node 메뉴에서 Sam2VideoSegmentation, SAM2 Point Selection, SAM2 Mask Output node를 포함한 SAM2 node들을 확인하세요.

예제 Workflow 구조:

1. Load Video node - video 파일 가져오기
2. SAM2 Model Loader - 모델 종류 선택
3. Point Selection node - tracking할 object 지정
4. Sam2VideoSegmentation node - video 처리
5. Mask output node - mask 내보내기
6. Video 효과나 제거에 mask 적용

일반적인 문제 해결:

Video Masking에 SAM2 사용하기 - 실전 Workflow

SAM2로 video mask를 만드는 실제 과정은 전통적인 방법에 비해 놀랍도록 간단해요.

기본 SAM2 Workflow:

Step 1 - Object 선택: ComfyUI로 video를 로드하고, 대상 object가 명확하게 보이는 frame으로 이동한 다음, object를 클릭해서 선택 point를 만들면, SAM2가 자동으로 해당 frame에서 object를 segmentation해요.

Step 2 - Propagation: SAM2가 선택된 object를 모든 video frame에서 자동으로 tracking하고, 매 frame마다 mask를 생성하며, object의 움직임, 회전, 크기 변화를 자동으로 처리해요.

Step 3 - 검토 및 수정: Video를 훑어보며 mask 품질을 확인하고, 오류가 있는 frame에 수정 point를 추가하면 (필요한 경우), SAM2가 수정 사항을 기반으로 tracking을 정제해요.

Point 선택 전략:

Scene Cut 처리: Video가 새 scene으로 전환되면, SAM2가 변화를 감지하고 자동으로 tracking을 중지해요. 새 scene에서 object를 다시 선택하면, SAM2가 그 시점부터 tracking을 시작해요.

이런 scene 인식 동작이 관련 없는 footage에서 잘못된 mask propagation을 방지해줘요.

Temporal 일관성: SAM2의 frame-to-frame tracking은 flickering 없이 부드러운 mask 경계를 유지하고, frame 간 갑작스러운 mask 변화를 피하며, 전문가 수준의 temporal coherence를 제공해요.

여러 Object Tracking: 같은 video에서 SAM2를 여러 번 실행해서 여러 object를 따로 tracking하고, 복잡한 multi-object workflow를 위해 mask를 결합하며, 각 object의 독립적인 tracking을 유지할 수 있어요.

SAM2 vs 전통적인 수동 Masking - 비교

실제 workflow에서 SAM2는 수동 masking과 어떻게 비교될까요?

시간 비교:

품질 비교:

수동 Masking이 여전히 이기는 경우: 매우 세밀한 머리카락 디테일은 수동 정제가 필요하고, 매우 복잡한 투명하거나 반사되는 object는 SAM2에게 어려우며, frame-by-frame 예술적 제어가 때로는 수동 작업을 요구해요.

하지만 이런 경우에도 SAM2가 처음부터 시작하는 대신 수동 정제를 위한 강력한 base mask를 제공할 수 있어요.

하이브리드 Workflow: 가장 전문적인 접근 방식은 SAM2 자동화와 선택적 수동 정제를 결합하는 거예요. 모든 frame에서 대량 masking에 SAM2를 사용하고, 검토 중 문제가 있는 frame을 식별한 다음, 특정 frame만 수동으로 정제하고, 정제된 mask sequence를 내보내요.

이렇게 하면 수동 품질 결과를 유지하면서 90%의 시간을 절약할 수 있어요.

비용-편익 분석:

실용적인 사용 사례와 응용

SAM2 video masking은 시간 제약 때문에 이전에는 비실용적이었던 workflow를 가능하게 해요.

Object 제거: Video 전체에서 원치 않는 object를 masking하고, content-aware fill이나 background 재구성을 적용해서 사람, 차량 또는 다른 요소를 매끄럽게 제거할 수 있어요.

전통적인 방법은 비싼 소프트웨어와 광범위한 수동 작업이 필요했어요. SAM2는 ComfyUI에서 이걸 접근 가능하게 만들어요.

Background 교체: Background에서 subject를 자동으로 segmentation하고, background를 새로운 환경, 생성된 이미지 또는 stock footage로 교체하며, 전체에서 전문적인 edge 품질을 유지할 수 있어요.

선택적 효과 적용:

Video Compositing: 소스 footage에서 subject를 추출하고, 새 scene이나 다른 요소와 composite하며, 복잡한 multi-layer video composition을 만들어요.

AI Video Enhancement: 대상 AI enhancement를 위해 subject를 masking하고, 다른 video 영역에 다른 AI 모델을 적용하며, 정교한 multi-pass AI workflow를 만들어요.

ComfyUI video generation showdown 가이드에서 다룬 video 생성 모델과 결합하세요.

Motion Graphics 통합: Motion graphics 첨부를 위해 object를 tracking하고, subject를 따라가는 particle, 효과 또는 graphic을 추가하며, 동적인 motion-tracked composition을 만들어요.

제작 Workflow 예제:

1. 클라이언트가 video의 사람 background 변경을 원함
2. SAM2가 모든 frame에서 사람을 segmentation (10분)
3. 빠른 검토로 정제가 필요한 3개 frame 식별 (5분)
4. 고품질 mask 내보내기 (2분)
5. 편집 소프트웨어에서 새 background composite (15분)
6. 총 시간: 32분 vs 수동으로 4시간+

고급 SAM2 기술 및 최적화

고급 SAM2 기능을 마스터하면 더욱 강력한 workflow가 열려요.

Multi-Pass 처리: 복잡한 video의 경우 한 번에 모두 처리하기보다는 segment별로 처리하세요. 이렇게 하면 메모리 사용량이 줄어들고 오류 수정이 더 쉬워져요.

Confidence Threshold 조정:

Mask 정제 Workflow: 초기 SAM2 mask를 내보내고, 더 쉬운 scrubbing을 위해 video 편집 소프트웨어에서 검토하며, 문제 frame을 식별한 다음, 대상 수정을 위해 ComfyUI로 재가져오고, 최종 정제된 mask를 내보내요.

성능 최적화:

어려운 시나리오 처리: 빠른 motion의 경우 tracking을 제한하기 위해 더 많은 선택 point를 추가하세요. Occlusion의 경우 object가 다시 나타날 때 선택해서 재인식하세요. 유사한 object의 경우 원치 않는 object를 제외하기 위해 negative point를 사용하세요.

DiffuEraser와의 통합: 자동 video inpainting을 위해 SAM2 masking을 DiffuEraser와 결합하세요. SAM2가 자동으로 mask를 만들고, DiffuEraser가 AI 생성 background로 masking된 object를 제거해요.

이 완전히 자동화된 workflow는 수동 frame-by-frame 작업 없이 video에서 object를 제거해요.

한계와 대안을 사용해야 할 때

SAM2는 강력하지만 완벽하지는 않아요. 한계를 이해하면 각 작업에 적합한 도구를 선택하는 데 도움이 돼요.

현재 SAM2의 한계:

수동 Masking이 여전히 더 나은 경우: 무제한 예산의 고급 상업 제작, 모든 frame에서 절대적인 완벽함이 필요한 shot, 그리고 어차피 수동 artist 감독이 필요한 시나리오.

대안 도구:

SAM2의 위치: SAM2는 장편 영화 작업을 위한 전문 VFX 도구를 대체하려는 게 아니에요. 이전에는 8시간짜리 수동 masking 작업을 감당할 수 없었던 창작자들을 위해 고급 video masking을 민주화해요.

Video masking 필요의 90%에 대해 SAM2는 시간과 비용의 일부만으로 전문가 수준의 결과를 제공해요.

결론 - Video Masking의 미래

SAM2는 video masking 접근성의 근본적인 변화를 나타내요. 전문 기술과 막대한 시간 투자가 필요했던 것이 이제 point-and-click 자동화로 전문적인 결과를 내요.

핵심 요점: SAM2는 수동 방법에 비해 video masking 시간을 90-95% 줄여요. Scene cut 처리와 occlusion tracking이 실제 footage에서 안정적으로 작동해요. 대부분의 사용 사례에서 품질이 수동 masking과 같거나 더 나아요. ComfyUI의 통합이 모든 창작자에게 접근 가능하게 만들어요.

시작하기: ComfyUI Manager를 통해 SAM2 node를 설치하고, 간단한 video로 workflow를 배우기 시작하며, point 선택과 수정을 실험하고, 복잡한 프로젝트를 다루기 전에 자신감을 쌓으세요.

더 큰 그림: SAM2는 전문 창작 도구를 모두에게 접근 가능하게 만드는 더 광범위한 AI 자동화 트렌드의 일부예요. AI video 생성, style transfer 및 enhancement와 결합하면 ComfyUI가 완전한 video 제작 suite가 돼요. 확장 가능한 video 처리를 위해 workflow를 production API로 배포할 수도 있어요.

앞으로의 계획: Meta는 정기적인 업데이트로 SAM2를 계속 개선하고 있어요. 향상된 정확도, 더 빠른 처리, 더 나은 scene 이해, 그리고 향후 릴리스에서 확장된 기능을 기대하세요.

여러분의 Video Workflow: 콘텐츠 창작자, 영화 제작자 또는 취미로 하는 분이든, SAM2는 video 제작의 가장 지루한 병목 현상 중 하나를 제거해요. 수동 mask 정제보다는 창의적인 결정에 시간을 쓰세요.

기술적 복잡함 없이 포괄적인 video 생성 및 편집을 원한다면, Apatero.com이 자동 masking 기능을 포함한 전문적으로 통합된 도구를 제공해요.

ComfyUI의 SAM2로 video masking workflow를 몇 시간의 지루함에서 몇 분의 창의적 제어로 바꾸세요.