[초격차 패키지 : 100가지 ComfyUI 워크플로우로 완성하는 1,000개 AI 이미지/영상] Chapter.01 : ConfyUI에 대한 이해

이 글은 초격차 패키지 : 100가지 ComfyUI 워크플로우로 완성하는 1,000개 AI 이미지/영상 (Link) 의 강의를 듣고 정리한 글입니다.

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이 글에서는 ComfyUI가 무엇인지, 왜 배워야 하는지, 그리고 실제로 어떻게 시작하는지에 대해 단계별로 설명한다.

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Stable Diffusion의 기본 이해

ComfyUI를 배우기 전에 Stable Diffusion의 동작 원리를 이해하는 것이 중요하다.

Stable Diffusion이란?

Stable Diffusion은 텍스트 설명으로부터 고품질의 이미지를 생성하는 AI 모델이다. 이 모델은 다음과 같은 핵심 구성 요소로 이루어져 있다.

주요 컴포넌트:

• Latent Space(잠재 공간): 실제 이미지를 압축된 수학적 표현으로 변환한 영역
• Diffusion Process(확산 과정): 노이즈에서 시작하여 단계적으로 이미지를 생성하는 과정
• U-Net: 역 확산 과정에서 노이즈를 예측하고 제거하는 신경망
• Conditioning(조건화): 텍스트 프롬프트나 이미지를 모델에 입력하는 방식
• VAE(Variational AutoEncoder): 잠재 공간과 실제 이미지 사이의 변환을 담당

Stable Diffusion의 작동 원리

1. Forward Diffusion (순방향 확산): 명확한 이미지에 점진적으로 노이즈를 추가하여 완전한 노이즈 이미지로 변환
2. Reverse Diffusion (역방향 확산): 무작위 노이즈에서 시작하여 단계별로 노이즈를 제거하면서 이미지 생성

이 과정에서 텍스트 프롬프트가 가이드 역할을 한다.

Stable Diffusion으로 할 수 있는 일

• txt2img (텍스트 → 이미지): 텍스트 설명으로 새로운 이미지 생성
• img2img (이미지 → 이미지): 기존 이미지를 참고하여 새로운 이미지 생성
• 로고 제작: 브랜드 정체성을 담은 로고 디자인
• 이미지 편집: 기존 이미지의 특정 부분 수정 및 개선
• 비디오 제작: 여러 프레임의 이미지를 생성하여 애니메이션 구성

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Stable Diffusion 모델의 버전 이해

Stable Diffusion은 지속적으로 진화하고 있다. 각 버전의 특성을 이해하면 프로젝트에 맞는 모델을 선택할 수 있다.

모델 버전별 특성

V1.4 / V1.5 (2022년 8월~10월)

• 가장 많은 종류의 체크포인트가 존재
• 커뮤니티에서 가장 광범위하게 사용됨
• 기초적인 안정성과 다양한 응용이 특징
• 초보자부터 전문가까지 두루 적합

V2.0 / V2.1 (2022년 11월~12월)

• 가장 실패한 버전으로 평가됨
• 텍스트 인식 능력 저하
• 이미지 품질 측면에서 V1.5보다 낮은 평가
• 현재는 거의 사용되지 않음

SDXL 1.0 (2023년 7월)

• 1024x1024 고해상도 이미지 생성 가능
• 짧은 문자열을 이미지 내에 생성 가능
• V1.5와 호환되지 않는 새로운 아키텍처
• 더 높은 품질의 이미지 생성

SD 3.0 (2024년 2월)

• 초기 공개 이후 비공개 → 현재 API 유료 서비스 형태
• 향상된 이미지 이해도와 생성 능력
• 상용 목적 사용 시 라이센스 필요

SD 3.5 (2024년 10월 최신)

• SD 3.5 Large: 최고 품질의 이미지 생성
• SD 3.5 Large Turbo: 빠른 생성 속도 최적화
• SD 3.5 Medium: 리소스 효율성과 품질의 균형

FLUX.1 (Black Forest Labs)

최신 생성 모델로 Stable Diffusion과 다른 아키텍처를 기반으로 한다. ComfyUI에서도 FLUX.1을 활용하는 워크플로우가 Part.02에서 소개된다.

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WebUI vs ComfyUI - 어떤 것을 선택할 것인가?

가장 중요한 질문은 "나에게 맞는 도구는 무엇인가?"이다.

WebUI의 특징

장점:

• 입문자 친화적인 인터페이스
• 빠른 학습 곡선
• 직관적인 UI 디자인
• 설정이 간단함

단점:

• 고사양 컴퓨터 필수 (메모리 부담 큼)
• 기능의 제한
• 복잡한 워크플로우 구성 어려움
• 커스터마이징 한계

추천 대상: 빠르게 시작하고 싶은 입문자, 간단한 이미지 생성에 만족하는 사용자

ComfyUI의 특징

장점:

• 완벽한 커스터마이징 기능
• 워크플로우 템플릿 제공
• 저사양 컴퓨터에서도 운영 가능
• 생성 과정의 시각화 (각 단계를 정확히 제어)
• 무한한 확장성

단점:

• 높은 학습 난이도
• 초기 설정이 복잡함
• 많은 양의 문서와 커뮤니티 활용 필요

추천 대상: 심화된 기능을 원하는 사용자, 프로덕션 환경에서 자동화를 필요로 하는 사용자, 저사양 시스템 사용자

실전 조언

"입문자를 위한 WebUI, 무한한 창작의 세계 ComfyUI"라는 말이 있다. 이는 단순한 홍보 문구가 아니라 실제 사용자의 경험을 반영한 것이다.

WebUI로 기초를 다진 후 ComfyUI로 전환하는 것이 학습 곡선이 덜 가파르다. 하지만 처음부터 ComfyUI를 배우는 것도 충분히 가능하며, 오히려 나중에 WebUI의 제약을 덜 느낄 수 있다.

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체크포인트 모델 이해하기

Stable Diffusion의 생성 품질과 특성을 결정하는 가장 중요한 요소는 바로 체크포인트(Checkpoint) 모델이다.

체크포인트란?

체크포인트는 모델의 학습 과정 중 특정 시점에서 모델의 가중치(Weight)와 파라미터(Parameter)를 저장한 상태다. 즉, 모델이 "이 정도까지 학습했다"는 시점을 저장한 파일이라고 이해하면 된다.

체크포인트 파일 형식

1. .ckpt 형식

• 가장 일반적인 Stable Diffusion 체크포인트 파일
• PyTorch의 기본 모델 저장 형식
• 호환성이 높음
• 파일 크기가 큰 편 (보통 4GB~7GB)

2. .safetensors 형식

• 보안성이 강화된 최신 체크포인트 형식
• 메모리 덤프 공격(Memory Dump Attack) 방지
• 로딩 속도가 빠름
• 점진적으로 표준이 되고 있는 추세

3. .pt 형식

• PyTorch의 state_dict 저장 형식
• 일부 특화된 모델에서 사용됨
• 호환성이 제한적일 수 있음

4. .bin 형식

• PyTorch의 일반적인 모델 저장 형식
• 일부 모델에서 사용됨
• 호환성 확인 필요

체크포인트 다운로드처

CivitAI (Link)

• 가장 활발한 커뮤니티
• 수십만 개의 모델 보유
• 평점 및 리뷰 시스템
• 라이센스 정보 명확

Hugging Face (Link)

• 공식 Stable Diffusion 모델 제공
• 학문적 리소스 풍부
• 다양한 AI 모델 제공
• 버전 관리가 체계적

CivitAI 라이센스 주의사항

모델을 다운로드하기 전에 반드시 라이센스를 확인해야 한다. 각 라이센스는 다음과 같은 제한을 둘 수 있다:

1. 크레딧 없이 모델 사용 제한
2. 생성 이미지 판매 가능 여부
3. 상업 서비스 활용 가능 여부
4. CivitAI 플랫폼 실행 가능 여부
5. 모델 병합(Merge) 공유 가능 여부
6. 모델 또는 병합 모델 판매 가능 여부
7. 모델 병합 시 권한 상속 여부

특히 상업 목적으로 사용할 계획이라면 라이센스를 꼼꼼히 읽어야 한다.

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실전 팁: ComfyUI vs WebUI 최종 선택 가이드

이런 경우 WebUI를 추천

• 빠르게 시작하고 싶다
• AI 이미지 생성 자체가 처음이다
• 간단한 이미지 생성에 만족한다
• 고사양 PC를 보유하고 있다

이런 경우 ComfyUI를 추천

• 세밀한 제어가 필요하다
• 자동화된 워크플로우를 구축하고 싶다
• 저사양 PC를 사용한다
• 프로덕션 환경에서 운영할 계획이다
• 장기적으로 AI 컨텐츠 생성을 업으로 삼고 싶다
• 다양한 생성 기법을 실험하고 싶다

ComfyUI는 처음에는 복잡해 보이지만, 한 번 기초를 다지면 무한한 창작의 가능성을 열어준다. 특히 다음과 같은 장점들이 있다:

1. 명확한 제어: 각 단계를 정확히 이해하고 조작할 수 있다
2. 재현성: 같은 설정으로 일관된 결과를 얻을 수 있다
3. 확장성: Custom Node를 통해 기능을 무한히 확장할 수 있다
4. 효율성: 배치 처리로 대량의 이미지를 생성할 수 있다