초보자를 위한 최고의 ComfyUI 가이드

¿초보자를 위한 최고의 ComfyUI 가이드? ComfyUI를 처음 사용하면서 노드, 상자, 케이블이 너무 많아 당황스러우시다면 걱정하지 마세요. 여기에서 중요한 내용을 건너뛰지 않고 처음부터 시작하는 실제 가이드를 찾을 수 있습니다. 목표는 각 부분의 역할, 각 부분이 어떻게 연결되는지, 그리고 흔히 저지르는 실수를 해결하는 방법을 이해하는 것입니다. 실험만으로 배우려고 하면 좌절스럽죠.

클래식 텍스트-이미지, 이미지-이미지, 인페인팅, 아웃페인팅, SDXL, 업스케일링, ControlNet, 임베딩 및 LoRA 워크플로를 다루는 것 외에도 설치, 구성도 통합합니다. 관리자를 통한 사용자 정의 노드 관리CPU와 GPU에 대한 실제 성능 권장 사항을 담은 단축키와 실용적인 섹션도 있습니다. 그리고 네, 다음 내용도 다룰 예정입니다... Wan 2.1 유형 모델을 사용하여 비디오 작업하는 방법 ComfyUI 생태계 내에서 (텍스트를 비디오로, 이미지를 비디오로, 비디오를 비디오로) 변환합니다.

ComfyUI란 무엇이고 다른 GUI와 비교하면 어떤가요?

ComfyUI는 노드 기반 시각적 인터페이스입니다. 안정적인 확산 이를 통해 기능 블록을 연결하여 워크플로를 설정할 수 있습니다. 각 노드는 특정 작업(모델 로드, 텍스트 인코딩, 샘플, 디코딩)을 수행합니다. 그리고 그 가장자리는 마치 시각적인 요리법을 조립하듯 입구와 출구를 연결합니다.

AUTOMATIC1111과 비교했을 때 ComfyUI는 다음과 같은 점에서 두드러집니다. 가볍고, 유연하고, 투명하며, 공유하기 매우 쉽습니다. (각 워크플로 파일은 재생산 가능합니다.) 단점은 워크플로 작성자에 따라 인터페이스가 다를 수 있으며 일반 사용자의 경우 이렇게 자세한 내용을 설명하는 것은 지나치다고 생각될 수도 있습니다..

노드 뒤에 있는 "이유"를 이해하면 학습 곡선이 원활해집니다. ComfyUI를 전체 이미지 경로를 볼 수 있는 대시보드로 생각해보세요.: 잠재 형태의 초기 텍스트와 노이즈부터 픽셀로의 최종 디코딩까지.

처음부터 설치: 빠르고 번거롭지 않음

가장 직접적인 방법은 시스템에 맞는 공식 패키지를 다운로드하고, 압축을 풀고, 실행하는 것입니다. Python은 내장되어 제공되므로 별도로 설치할 필요가 없습니다.이로 인해 초기 마찰이 크게 줄어듭니다.

기본 단계: 압축 파일을 다운로드하고 압축을 푼 다음(예: 7-Zip을 사용하여) 적합한 런처를 실행합니다. GPU가 없거나 그래픽 카드가 호환되지 않는 경우 CPU 실행 파일을 사용하세요.시간은 좀 더 걸리겠지만, 효과는 있습니다.

모든 것을 시작하려면 적어도 하나의 모델을 체크포인트 폴더에 넣으세요. Hugging Face나 Civitai와 같은 저장소에서 얻을 수 있습니다. ComfyUI 모델 경로에 배치합니다.

다른 폴더에 이미 모델 라이브러리가 있는 경우 추가 경로 파일(extra_model_paths.yaml)을 편집하여 이름에서 "example"을 제거하고 위치를 추가합니다. ComfyUI를 다시 시작하여 새 디렉토리를 감지합니다..

기본 컨트롤 및 인터페이스 요소

캔버스에서 확대/축소는 마우스 휠이나 핀치 제스처로 제어하고, 스크롤은 왼쪽 버튼으로 드래그하여 수행합니다. 노드를 연결하려면 출력 커넥터에서 입력 커넥터로 드래그합니다., 그리고 놓아서 가장자리를 만듭니다.

ComfyUI는 실행 대기열을 관리합니다. 워크플로를 구성하고 대기열 버튼을 누르세요. 대기열 보기에서 상태를 확인하여 무엇이 실행되고 있는지 알아볼 수 있습니다. 또는 그가/그녀가 기대하는 것.

유용한 단축키: Ctrl+C/Ctrl+V로 노드를 복사/붙여넣기, Ctrl+Shift+V로 항목을 유지하면서 붙여넣기, Ctrl+Enter로 대기열에 넣기, Ctrl+M으로 노드 음소거. 왼쪽 상단 모서리에 있는 점을 클릭하여 노드를 최소화하고 캔버스를 비웁니다..

텍스트에서 이미지로: 필수적인 흐름

최소 흐름에는 체크포인트 로딩, CLIP을 이용한 긍정적 및 부정적 프롬프트 인코딩, 빈 잠상 생성, KSampler를 이용한 샘플링, VAE를 이용한 픽셀 디코딩이 포함됩니다. 대기열 버튼을 누르면 첫 번째 이미지가 나옵니다..

로드 체크포인트에서 모델을 선택하세요

로드 체크포인트 노드는 세 가지 구성 요소, 즉 MODEL(노이즈 예측기), CLIP(텍스트 인코더), VAE(이미지 인코더/디코더)를 반환합니다. MODEL은 KSampler로, CLIP은 텍스트 노드로, VAE는 디코더로 이동합니다..

CLIP 텍스트 인코딩을 사용한 긍정적 및 부정적 프롬프트

위에 긍정적인 프롬프트를 입력하고 아래에 부정적인 프롬프트를 입력하세요. 둘 다 임베딩으로 인코딩됩니다. 구문이 (단어:1.2) 또는 (단어:0.8)인 단어에 가중치를 부여할 수 있습니다. 특정 용어를 강화하거나 완화합니다.

잠재 공극과 최적 크기

빈 잠재 이미지는 잠재 공간의 캔버스를 정의합니다. SD 1.5의 경우 512×512 또는 768×768이 권장되며, SDXL의 경우 1024×1024가 권장됩니다.오류를 방지하고 아키텍처를 존중하기 위해 너비와 높이는 8의 배수여야 합니다.

VAE: 잠재에서 픽셀로

VAE는 이미지를 잠재 값으로 압축하고 이를 픽셀로 재구성합니다. 텍스트-이미지 변환에서는 일반적으로 최종적으로 잠재 값을 디코딩하는 데에만 사용됩니다. 압축은 프로세스를 가속화하지만 작은 손실을 초래할 수 있습니다.그 대가로 잠재 공간에서 정밀한 제어가 가능합니다.

KSampler 및 주요 매개변수

KSampler는 임베딩 가이드에 따라 역 확산을 적용하여 노이즈를 제거합니다. 시드, 단계, 샘플러, 스케줄러 및 노이즈 제거 이것이 주요 다이얼입니다. 단계가 많을수록 일반적으로 더 자세한 정보가 제공되며, denoise=1은 초기 노이즈를 완전히 다시 작성합니다.

이미지별: 가이드로 다시 실행

i2i 흐름은 입력 이미지와 프롬프트로 시작합니다. 노이즈 제거는 원본 이미지와 얼마나 차이가 나는지를 제어합니다. 낮은 노이즈 제거율에서는 미묘한 변화를 얻을 수 있고, 높은 노이즈 제거율에서는 심오한 변형을 얻을 수 있습니다..

일반적인 순서는 다음과 같습니다. 체크포인트를 선택하고, 이미지를 입력으로 로드하고, 프롬프트를 조정하고, KSampler에서 노이즈 제거를 정의하고 큐에 넣습니다. 이 기능은 처음부터 시작하지 않고도 작곡을 개선하거나 스타일을 이전하는 데 이상적입니다..

ComfyUI의 SDXL

ComfyUI는 모듈형 디자인 덕분에 SDXL을 조기에 지원합니다. SDXL 호환 플로우를 사용하고, 프롬프트를 확인한 후 실행하기만 하면 됩니다. 기억하세요: 네이티브 크기가 클수록 VRAM과 처리 시간이 더 많이 필요합니다.하지만 세부적인 내용에 있어서의 질적 도약이 이를 보완해줍니다.

인페인팅: 관심 있는 부분만 편집하세요

이미지의 특정 영역을 수정하고 싶을 때는 인페인팅(Inpainting) 도구를 사용하면 됩니다. 이미지를 로드하고 마스크 편집기를 연 후, 재생성할 부분을 칠하고 해당 노드에 저장하세요. 편집을 안내하고 노이즈 제거를 조정하기 위한 프롬프트를 정의합니다(예: 0.6)..

표준 모델을 사용하면 VAE Encode와 Set Noise Latent Mask와 함께 작동합니다. 전용 인페인팅 모델의 경우 해당 노드를 VAE Encode(Inpaint)로 교체합니다.해당 작업에 최적화된 .

아웃페인팅: 캔버스의 가장자리 확대

이미지를 경계 너머로 확장하려면 아웃페인팅을 위한 패딩 노드를 추가하고 각 면이 얼마나 커질지 구성합니다. 페더링 매개변수는 원본과 확장 사이의 전환을 부드럽게 합니다..

아웃페인팅 흐름에서 VAE 인코딩(인페인팅용)과 grow_mask_by 매개변수를 조정합니다. 10보다 높은 값은 일반적으로 더 자연스러운 통합을 제공합니다. 확장된 영역에서.

ComfyUI의 업스케일: 픽셀 대 잠재

두 가지 방법이 있습니다. 픽셀 업스케일링(빠르고 새로운 정보를 추가하지 않음)과 잠재 업스케일링(Hi-res Latent Fix라고도 함)으로, 크기 조정 시 세부 정보를 재해석합니다. 첫 번째는 빠르고 두 번째는 질감을 풍부하게 하지만 벗어날 수 있습니다..

알고리즘 기반 업스케일링(픽셀)

노드를 재조정하는 방법을 사용하면 이중 3차, 이중 선형 또는 가장 가까운 정확한 값과 축척 계수를 선택할 수 있습니다. 미리보기나 속도가 필요할 때 이상적입니다. 추론 비용을 추가하지 않고.

모델(픽셀)로 업스케일

업스케일 모델 로드와 해당 업스케일 노드를 사용하여 적합한 모델(예: 사실적 또는 애니메이션)을 선택하고 ×2 또는 ×4를 선택합니다. 특수 모델은 기존 알고리즘보다 윤곽과 선명도를 더 잘 복구합니다..

잠재적으로 고급화되다

잠재된 정보를 확장하고 KSampler로 다시 샘플링하여 프롬프트와 일관된 세부 정보를 추가합니다. 속도는 느리지만 해상도와 시각적 복잡성을 얻고 싶을 때 특히 유용합니다..

ControlNet: 고급 구조 가이드

ControlNet을 사용하면 구성을 안내하기 위해 참조 맵(에지, 포즈, 깊이, 분할)을 주입할 수 있습니다. Stable Diffusion과 결합하면 구조를 정밀하게 제어할 수 있습니다. 모델의 창의성을 희생하지 않고도.

ComfyUI에서 통합은 모듈식으로 이루어집니다. 원하는 맵을 로드하고, ControlNet 블록에 연결하고, 샘플러에 연결합니다. 다양한 컨트롤러를 사용해 보고 자신의 스타일과 목적에 맞는 컨트롤러를 찾아보세요..

ComfyUI 관리자: 터미널 없는 사용자 정의 노드

관리자를 사용하면 인터페이스에서 사용자 지정 노드를 설치하고 업데이트할 수 있습니다. 대기열 메뉴에서 찾을 수 있습니다. 노드 생태계를 최신 상태로 유지하는 가장 간단한 방법입니다..

누락된 노드 설치

워크플로에서 누락된 노드에 대한 경고가 표시되면 관리자를 열고 누락된 항목 설치를 클릭한 다음 ComfyUI를 다시 시작하고 브라우저를 업데이트합니다. 이렇게 하면 몇 번의 클릭만으로 대부분의 종속성이 해결됩니다..

사용자 정의 노드 업데이트

관리자에서 업데이트를 확인하고 설치한 다음 사용 가능한 각 패키지의 업데이트 버튼을 클릭합니다. 변경 사항을 적용하려면 ComfyUI를 다시 시작하세요. 불일치를 피하세요.

흐름에 노드 로드

빈 공간을 두 번 클릭하여 노드 찾기를 열고 필요한 노드 이름을 입력하세요. 이렇게 하면 다이어그램에 새로운 부분을 빠르게 삽입할 수 있습니다..

임베딩(텍스트 반전)

임베딩은 키워드 'embedding:name'을 사용하여 훈련된 개념이나 스타일을 프롬프트에 주입합니다. ComfyUI가 파일을 감지할 수 있도록 models/embeddings 폴더에 파일을 넣으세요..

사용자 정의 스크립트 패키지를 설치하면 자동 완성 기능이 제공됩니다. "embedding:"을 입력하기 시작하면 사용 가능한 목록이 표시됩니다. 이렇게 하면 많은 템플릿을 관리할 때 반복 작업이 크게 빨라집니다..

예를 들어 (embedding:Name:1.2)와 같이 가중치를 적용하여 20% 강화할 수도 있습니다. 일반적인 프롬프트 조건과 마찬가지로 무게를 조정하세요. 스타일과 콘텐츠의 균형을 맞추기 위해.

LoRA: VAE를 건드리지 않고 스타일을 조정합니다.

LoRA는 VAE를 변경하지 않고 체크포인트의 MODEL 및 CLIP 구성 요소를 수정합니다. 특정 스타일, 문자 또는 객체를 주입하는 데 사용됩니다. 가볍고 공유하기 쉬운 파일입니다.

기본 흐름: 기본 체크포인트를 선택하고, 하나 이상의 LoRA를 추가하고 생성합니다. LoRA를 여러 개 겹쳐서 미적 요소와 효과를 결합할 수 있습니다.작업 흐름이 허락한다면 강도를 조절합니다.

단축키, 트릭 및 내장된 워크플로

언급된 단축키 외에도 매우 실용적인 팁이 두 가지 있습니다. 멀리 떨어진 노드를 조정할 때 시드를 고정하여 전체 체인을 다시 계산하지 않고, 그룹을 사용하여 여러 노드를 한 번에 이동하는 것입니다. Ctrl 키를 누른 채 드래그하면 여러 항목을 선택할 수 있고 Shift 키를 누르면 그룹을 이동할 수 있습니다..

또 다른 주요 기능: ComfyUI는 생성한 PNG의 메타데이터에 워크플로를 저장합니다. PNG를 캔버스로 끌어다 놓으면 한 번의 클릭으로 전체 다이어그램을 검색할 수 있습니다.이를 통해 결과를 공유하고 재현하기가 더 쉬워졌습니다.

ComfyUI 온라인: 설치 없이 만들기

아무것도 설치하고 싶지 않다면 ComfyUI가 미리 구성된 클라우드 서비스, 수백 개의 노드, 인기 모델이 있습니다. 이 제품은 PC를 만지지 않고도 SDXL, ControlNet 또는 복잡한 워크플로를 테스트하는 데 이상적입니다.그리고 많은 워크플로에 기성 워크플로 갤러리가 포함되어 있습니다.

처음부터 비디오까지: ComfyUI의 Wan 2.1

일부 사용자 정의 노드를 사용하면 텍스트에서 비디오를 만들고, 이미지를 시퀀스로 변환하거나 기존 클립을 편집할 수 있습니다. Wan 2.1 유형 모델을 사용하면 텍스트-비디오, 이미지-비디오, 비디오-비디오 파이프라인을 설정할 수 있습니다. ComfyUI에서 직접.

필요한 노드를 설치하고(관리자 권한 또는 수동으로), 해당 모델을 다운로드한 다음 예시 흐름을 따릅니다. 프롬프트 및 모션 매개변수를 인코딩하고, 프레임별 지연 시간을 생성한 다음 프레임이나 비디오 컨테이너로 디코딩합니다. 시간과 VRAM 비용은 해상도와 지속 시간에 따라 증가한다는 점을 기억하세요..

CPU 대 GPU: 어떤 ​​성능을 기대해야 할까?

CPU를 사용하여 생성할 수는 있지만, 속도 측면에서 이상적이지는 않습니다. 실제 테스트에서 강력한 CPU는 이미지당 몇 분이 걸릴 수 있지만, 적절한 GPU를 사용하면 몇 초 만에 완료됩니다. 호환되는 GPU가 있다면 이를 사용하여 성능을 대폭 향상시키세요..

CPU에서는 크기, 단계, 노드 복잡성을 줄이고, GPU에서는 VRAM에 따라 배치와 해상도를 조정합니다. 병목 현상과 예상치 못한 폐쇄를 방지하기 위해 소비량을 모니터링하세요..

사용자 정의 노드: 수동 설치 및 모범 사례

기존 방식을 선호한다면 git을 사용하여 custom_nodes 폴더의 저장소를 복제한 다음 재부팅할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 버전과 브랜치를 정밀하게 제어할 수 있습니다.특정 기능이 필요할 때 유용합니다.

정기적인 업데이트와 호환성 정보를 통해 노드를 체계적으로 정리하세요. 한 번에 너무 많은 실험적 버전을 섞지 마세요. 추적하기 어려운 오류가 발생하는 것을 방지하기 위해서입니다.

일반적인 문제 해결

"누락된 노드 설치"로도 문제가 해결되지 않으면 콘솔/로그에서 정확한 오류(종속성, 경로 또는 버전)를 확인하세요. 너비와 높이가 8의 배수인지, 템플릿이 올바른 폴더에 있는지 확인하세요..

워크플로가 모델 선택에 반응하지 못하는 경우 유효한 체크포인트를 강제로 로드하면 일반적으로 그래프가 복원됩니다. 업데이트 후 노드가 중단되면 해당 패키지를 비활성화하거나 안정적인 버전으로 되돌려보세요..

고정된 시드, 조정된 크기, 적절한 프롬프트 덕분에 디버깅이 더 쉬워졌습니다. 너무 많이 수정한 후 결과가 나빠지면 기본 사전 설정으로 되돌리고 한 번에 하나씩 변경 사항을 다시 적용하세요..

추가적인 도움이 필요한 경우 /r/StableDiffusion과 같은 커뮤니티가 매우 활발하게 운영되며, 희귀한 버그를 해결하는 경우가 많습니다. 로그, 그래프 캡처 및 노드 버전을 공유하면 지원 속도가 빨라집니다..

위에 나열한 모든 내용은 완전한 지도를 제공합니다. 각 노드가 무엇인지, 어떻게 연결되는지, 모델을 어디에 배치해야 하는지, 대기열을 원활하게 이동시키기 위해 무엇을 건드려야 하는지 알 수 있습니다. 텍스트-이미지 워크플로, i2i, SDXL, 인/아웃페인팅, 업스케일링, ControlNet, 임베딩, LoRA, 그리고 WAN 2.1을 통한 비디오 기능을 갖춘 매우 강력한 프로덕션 키트입니다. 여러분과 함께 성장할 준비가 되었습니다. 자세한 내용은 ComfyUI 공식 웹사이트.