ComfyUI 소개

ComfyUI란?

ComfyUI는 노드 기반(Node-based)의 AI 이미지/비디오 생성 워크플로우 도구입니다. 각각의 기능을 담당하는 노드(Node)를 연결하여 복잡한 AI 생성 파이프라인을 시각적으로 구성할 수 있습니다.

핵심 개념

노드 (Node)

• 워크플로우의 기본 단위입니다. 각 노드는 하나의 기능을 수행합니다.
• 노드 기준 왼쪽이 입력(Input), 오른쪽이 출력(Output)입니다

상세 설명은 하단의 파라미터 이해하기 부분을 참조해 주세요

워크플로우 (Workflow)

워크플로우의 기본적인 생김새는 다음과 같습니다 노드들을 연결하여 만든 전체 작업 흐름입니다. JSON 파일로 저장/공유할 수 있습니다.

서브그래프 (Subgraph) 여러 노드를 하나의 그룹으로 묶은 모듈입니다. 복잡한 워크플로우를 깔끔하게 정리하고 재사용할 수 있습니다.

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기본 워크플로우 구조

모든 이미지 생성 워크플로우는 다음 흐름을 따릅니다:

주요 노드 유형

노드	역할	설명
Load Checkpoint	모델 로드	사용할 모델을 불러온다
CLIPTextEncode	프롬프트 인코딩	텍스트를 입력한다
EmptyLatentImage	빈 캔버스 생성	이미지 사이즈를 입력한다
KSampler	샘플링 (핵심)	이미지 생성을 위한 세부 설정을 한다
VAEDecode	디코딩	설정된 값들로 실제 이미지 생성
SaveImage	저장	생성된 이미지를 파일로 저장

주요 데이터 타입

노드 간에 흐르는 데이터에는 다음과 같은 타입이 있습니다:

타입	설명	색상 (ComfyUI 기본)
MODEL	Diffusion 모델 (UNET)	보라색
CLIP	텍스트 인코더 모델	노란색
VAE	이미지 인코더/디코더	빨간색
CONDITIONING	인코딩된 프롬프트/조건	주황색
LATENT	잠재 공간 이미지 데이터	분홍색
IMAGE	실제 픽셀 이미지 (RGB)	파란색
MASK	마스크 (인페인팅용)	초록색

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핵심 파라미터 이해하기

KSampler 파라미터

이미지 생성의 품질과 결과를 결정하는 가장 중요한 파라미터들입니다:

파라미터	역할	일반적인 값
seed	랜덤 시드. 같은 값 = 같은 결과	임의의 숫자
steps	생성 단계 수. 높을수록 정교하지만 느림	4~30 (모델마다 다름)
cfg	프롬프트 반영 강도	1.0~11.0 (모델마다 다름)
sampler_name	샘플링 알고리즘	euler, dpmpp_2m 등
scheduler	노이즈 스케줄러	normal, simple, sgm_uniform 등
denoise	디노이즈 강도 (img2img 시 중요)	0.0~1.0

팁

모델마다 최적의 파라미터가 다릅니다. Flux는 steps 48, cfg 1.0이 일반적이고, SDXL은 steps 2030, cfg 5~9가 적합합니다.

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이미지 생성 모델의 변천사 (Image Model Landscape)

세대	모델	출시	해상도	최소 VRAM
1세대	SD 1.5	2022.10	512×512	4GB
2세대	SDXL	2023.07	1024×1024	8GB
3세대	SD 3.5	2024	1024×1024	8GB
4세대	Flux	2024.08	1024×1024+	12GB
5세대	Qwen Image	2025	다양	12GB+
5세대	Z-Image	2025	1024×1024	8GB

참고

본 가이드북은 현재 주력으로 사용되는 Flux, SDXL, SD3.5 이상의 모델을 중심으로 설명합니다. SD1.5는 저사양 환경(4-6GB VRAM)에서 여전히 유용하지만, 본 가이드에서는 별도로 다루지 않습니다.

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가이드북 구성

본 가이드북은 태스크(작업 유형)별로 구성되어 있습니다. 하고 싶은 작업을 기준으로 해당 챕터를 참고하세요.

챕터	내용	난이도
01. 이미지 생성	텍스트→이미지	입문
02. 이미지 편집	인페인팅, 아웃페인팅, 리라이팅, 배경 제거	초급
03. 가이드 생성	ControlNet, LoRA, Reference 기반 생성	중급
04. 업스케일/향상	해상도 향상	초급
05. 비디오 생성	텍스트→비디오, 이미지→비디오	중급

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