02. 이미지 편집 (Image Editing)

이미지 편집이란?

이미지 생성이 “무에서 유를 만드는” 작업이라면, **이미지 편집(Image Editing)**은 “이미 존재하는 이미지를 원하는 방향으로 수정하는” 작업입니다.

AI 기반 이미지 편집은 텍스트 프롬프트나 마스크만으로 복잡한 수정을 자동으로 수행할 수 있습니다.

ComfyUI에서 지원하는 주요 편집 유형은 다음과 같습니다:

편집 유형	대표적 사용 사례
Inpainting	불필요한 객체 제거, 얼굴 수정, 의상 교체
Outpainting	배경 확장
Relighting	낮→밤 전환, 조명 방향 변경
Context-aware Editing	캐릭터 스타일 전이, 제품 목업
Instruction-based Editing	간단한 객체 교체 및 수정

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편집 유형별 상세 설명

2.1 인페인팅 (Inpainting)

Inpainting은 이미지의 특정 영역을 **마스크(Mask)**로 지정한 뒤, 해당 영역만 새로운 내용으로 채우는 기법입니다. 마스크는 “이 부분을 다시 그려달라”는 지시와 같습니다.

작동 원리

원본 이미지 + 마스크(편집할 영역) + 텍스트
→ 마스크 영역만 새로 생성
→ 나머지 영역은 원본 유지

대표 워크플로우: Flux.1 Fill Inpainting

Flux.1 Fill Dev 모델을 사용하는 인페인팅 워크플로우입니다.

핵심 구성 요소:

노드	역할
DualCLIPLoader	clip_l과 t5xxl 두 텍스트 인코더를 “flux” 타입으로 로드
Load Diffusion Model	flux1-fill-dev.safetensors 모델 로드
FluxGuidance	프롬프트 반영 강도 설정 (기본값 30)
InpaintModelConditioning	원본 이미지와 마스크를 모델에 전달

팁

마스크 영역을 편집하고 싶은 부분보다 약간 넓게 잡으면 더 자연스러운 결과를 얻을 수 있습니다.

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2.2 아웃페인팅 (Outpainting)

Outpainting은 이미지의 경계 밖으로 캔버스를 확장하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 기법입니다. 원본 이미지의 스타일과 내용을 유지하면서 자연스럽게 주변 영역을 채웁니다.

작동 원리

원본 이미지
→ ImagePadForOutpaint(상하좌우 얼마나 확장할 지)
→ 확장 영역에 마스크 생성
→ 확장 영역을 텍스트 기반으로 생성하기

대표 워크플로우: Flux.1 Outpainting

인페인팅과 동일한 flux1-fill-dev.safetensors 모델을 사용하지만, 패딩과 블렌딩 노드가 추가됩니다.

핵심 노드:

노드	역할
ImagePadForOutpaint	상하좌우 패딩 크기와 페더링(Feathering) 설정. 각 방향별 확장 픽셀 수를 개별 지정 가능
DifferentialDiffusion	원본과 확장 영역의 경계를 부드럽게 블렌딩

팁

feathering 값(기본 24)은 원본과 확장 영역의 경계선의 부드러움을 조절합니다. 값이 클수록 경계가 자연스럽지만, 원본 이미지의 가장자리가 약간 변형될 수 있습니다.

팁

아웃페인팅은 인페인팅 모델을 재활용합니다. 확장할 영역을 “빈 마스크 영역”으로 처리하여 인페인팅하는 원리입니다.

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2.3 리라이팅 (Relighting)

Relighting은 이미지의 조명을 변경하는 기법입니다. 낮에서 밤으로, 또는 측면광에서 역광으로 바꾸는 등 조명 방향과 강도를 텍스트로 제어할 수 있습니다.

대표 워크플로우: Qwen Image Relight

Qwen Edit 2509 모델에 Relight LoRA를 적용한 워크플로우입니다.

핵심 구성 요소:

항목	내용
모델	qwen_image_edit_2509_fp8_e4m3fn.safetensors
LoRA	Lightning 4-step LoRA + Relight LoRA
트리거 워드	중국어 “重新照明,” (relight라는 뜻)
프롬프트 형식	”重新照明,” + 원하는 조명 설명 (영어)

주의

리라이팅 워크플로우에서는 반드시 프롬프트 앞에 중국어 트리거 워드 **“重新照明,“**을 붙여야 합니다. 이 트리거 워드가 모델에게 리라이팅 작업임을 알려줍니다.

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2.4 텍스트 기반 편집 (Text-based Editing)

Instruction-based Editing은 마스크 없이 텍스트만으로 이미지를 수정하는 방식입니다. “텍스트를 제거해줘”와 같은 직관적인 명령을 사용합니다.

대표 워크플로우: Qwen Image Edit

가장 범용적인 지시 기반 편집 워크플로우입니다.

• 예시 프롬프트: “Remove all UI text elements”

팁

ImageScaleToTotalPixels 노드는 입력 이미지를 1.5 메가픽셀로 자동 조정합니다. 이는 모델이 효율적으로 작동하는 최적 해상도를 보장합니다.

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2.5 컨텍스트 편집 (Context-aware Editing)

Context-aware Editing은 캐릭터나 객체의 외형을 유지하면서 스타일, 배경, 속성 등을 변경하는 기법입니다. 일반적인 편집과 달리, 입력 이미지의 핵심 특징을 “기억”하여 일관성을 보장합니다.

대표 워크플로우: Flux Kontext Dev

Flux.1 Kontext Dev 모델은 캐릭터 일관성(character consistency)에 특화된 편집 모델입니다.

핵심 특징:

• 1~2장의 레퍼런스 이미지 입력 가능
• 캐릭터 일관성 유지: 같은 캐릭터를 다른 포즈/배경으로 변환
• 스타일 전이(Style Transfer): 이미지의 화풍을 변경
• 텍스트 편집: 이미지 내 텍스트 수정
• 객체 수정: 특정 객체의 속성 변경

팁

Flux Kontext에 2장의 이미지를 입력하면, 첫 번째 이미지의 캐릭터를 두 번째 이미지의 스타일/배경에 배치하는 등 교차 편집이 가능합니다.

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워크플로우 비교 테이블

워크플로우	편집 유형	모델	입력	특징
Flux.1 Fill Inpaint	Inpainting	Flux.1 Fill Dev	이미지+마스크+텍스트	마스크 영역 텍스트 기반 채우기
Flux.1 Outpaint	Outpainting	Flux.1 Fill Dev	이미지+텍스트	캔버스 확장, 패딩/페더링 설정
Qwen Relight	Relighting	Qwen Edit 2509	이미지+텍스트	조명 변경, 트리거 워드 필요
Qwen Image Edit	General Edit	Qwen Image Edit	이미지+텍스트	범용 편집, 터보 모드
Flux Kontext	Context Edit	Flux.1 Kontext	이미지(1-2장)+텍스트	캐릭터 일관성, 스타일 전이

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편집 작업 시 일반 팁

팁

편집 결과가 마음에 들지 않으면 seed 값을 변경하여 다양한 결과를 시도해보세요. 같은 텍스트라도 시드에 따라 결과가 크게 달라질 수 있습니다.

팁

텍스트를 구체적으로 작성할수록 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. “바꿔줘”보다 “파란색 셔츠를 빨간색 셔츠로 바꿔줘”가 더 정확한 결과를 만듭니다.

팁

복잡한 편집은 한 번에 하지 말고 단계별로 나누어 진행하세요. 예를 들어, 배경 변경 후 조명 수정을 순차적으로 적용하면 더 자연스러운 결과를 얻을 수 있습니다.

팁

편집 결과의 해상도가 부족하다면, 편집 후 04. 업스케일/향상 챕터의 워크플로우를 연결하여 해상도를 높일 수 있습니다.

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