1. ComfyUI란?
ComfyUI는 Stable Diffusion 기반의 오픈 소스 노드(Graph) 기반 인터페이스입니다. 사용자가 다양한 노드(Node)를 조합하여 원하는 방식으로 AI 이미지를 생성할 수 있습니다.
🔹 ComfyUI의 특징:
- 노드 기반으로 유연한 이미지 생성 가능
- Stable Diffusion 모델과 완벽 호환
- ControlNet, LoRA 등의 확장 기능 지원
- 직관적인 UI 및 빠른 처리 속도
2. ComfyUI 설치 방법
🔹 2.1. ComfyUI를 설치하기 전에 필요한 준비물
- Windows / Mac / Linux 지원
- GPU (NVIDIA RTX 시리즈 추천)
- Python 3.10 이상 필요
- Stable Diffusion 모델 다운로드 필요
🔹 2.2. ComfyUI 설치 방법 (Windows 기준)
🔹 Step 1: GitHub에서 ComfyUI 다운로드
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
🔹 Step 2: 필요한 Python 라이브러리 설치
pip install -r requirements.txt
🔹 Step 3: ComfyUI 실행
python main.py
💡 설치 오류 발생 시?
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118pip install xformers(속도 최적화)
3. ComfyUI 기본 사용법
설치를 완료하면 웹 브라우저에서 http://127.0.0.1:8188 주소로 접속하여 ComfyUI를 사용할 수 있습니다.
🔹 3.1. ComfyUI UI 구성 요소
| UI 요소 | 설명 |
|---|---|
| 노드 패널 | Stable Diffusion 모델을 조합하는 곳 |
| 프롬프트 입력 창 | 텍스트 입력을 통해 이미지 생성 |
| ControlNet / LCM 패널 | 이미지 스타일 및 세부 컨트롤 |
🔹 3.2. ComfyUI에서 이미지 생성하는 방법
1️⃣ Load Checkpoint 노드 추가 → Stable Diffusion 모델 로드
2️⃣ CLIP Text Encode 노드 추가 → 프롬프트 입력
3️⃣ KSampler 노드 추가 → 이미지 생성 방법 설정
4️⃣ VAEDecode 노드 추가 → 최종 이미지 디코딩
5️⃣ Generate 버튼 클릭 → 이미지 출력 🎨
4. ComfyUI 주요 기능 및 활용법
🔹 4.1. ControlNet 활용 (보다 정밀한 이미지 생성)
- ControlNet을 이용해 특정 스타일, 구도, 포즈를 조정할 수 있음.
- OpenPose, Canny, Depth Map 등을 지원.
🔹 4.2. LCM (Latent Consistency Model) 적용
- LCM을 적용하면 4~8 스텝만으로도 빠르게 이미지 생성 가능.
- 터보 모드처럼 작동하여 속도와 품질을 동시에 잡을 수 있음.
🔹 4.3. Upscaler 적용 (고해상도 이미지 생성)
- 기본 512×512 → 2K 이상으로 업스케일 가능.
- ESRGAN, SwinIR, 4x-UltraMix 등의 AI 업스케일러 지원.
5. ComfyUI 사용 시 자주 묻는 질문 (FAQ)
Q1. GPU 없이 ComfyUI 사용할 수 있나요?
A1. 가능하지만 속도가 매우 느리며, Google Colab을 활용하는 것이 좋습니다.
Q2. 노드 연결이 안 되거나 오류가 나요!
A2. pip install xformers 또는 torch 업그레이드를 실행하세요.
Q3. Automatic1111과 비교하면 어떤 차이가 있나요?
A3. ComfyUI는 노드 기반으로 자유도가 높고, Automatic1111은 UI가 직관적입니다.
6. 결론 및 마무리
이번 가이드에서는 ComfyUI의 개념부터 설치, 기본 사용법, 주요 기능 활용법까지 살펴보았습니다.
ComfyUI는 초보자에게는 다소 어려울 수 있지만, 익숙해지면 훨씬 강력한 기능을 활용할 수 있는 AI 이미지 생성 툴입니다. 🎨