Comfy UI가 뭔데? 내가 원하는 이미지 생성을 무료로 커스텀 한다고?

안녕하세요 여러분!

요즘 AI 이미지 생성이 진짜 대세더라구요. 근데 막상 시작하려니까 뭘 써야할지 너무 복잡하지 않나요? 미드저니는 유료고, Dall-E는 제한적이고 말이죠. 그래서 오늘은 제가 완전 꽂힌 무료 AI 이미지 생성 툴인 ComfyUI에 대해 낱낱이 파헤쳐 보려고 합니다.

근데 ComfyUI 이야기 하기 전에, 먼저 이게 뭘 기반으로 돌아가는지부터 알아야겠지요? 바로 Stable Diffusion이라는 녀석인데요. 이것부터 차근차근 설명드릴게요.

Stable Diffusion이 뭔데 그럼?

Stable Diffusion은 2022년에 공개된 텍스트-투-이미지 AI 모델입니다. 쉽게 말하면 여러분이 "고양이가 우주복 입고 달을 걷는 모습"이라고 텍스트만 입력하면, 정말로 그런 이미지를 뚝딱 만들어주는 인공지능이죠.

근데 이게 진짜 대박인 이유가 뭐냐면요. 독일 뮌헨 대학교 연구팀이 개발한 "잠재 확산 모델"이라는 기술을 사용하는데, 이게 완전 혁신적이에요. 기존 AI 이미지 생성 모델들은 엄청 비싼 컴퓨터가 필요했거든요. 근데 Stable Diffusion은 일반 가정용 그래픽카드로도 돌릴 수 있게 만들어졌어요.

Stable Diffusion의 작동 원리

이거 이해하려면 잉크 한 방울을 물컵에 떨어뜨리는 걸 상상해보세요. 잉크가 점점 퍼져나가면서 물 전체에 완전히 섞이잖아요? 그럼 처음에 잉크가 어디 떨어졌는지 알 수가 없게 되죠.

Stable Diffusion은 이 과정을 거꾸로 돌리는 겁니다. 완전히 흐릿한 노이즈 이미지에서 시작해서, 점점 노이즈를 제거하면서 우리가 원하는 이미지로 복원하는 거죠. 이 과정을 "역방향 확산"이라고 부릅니다.

더 자세히 설명하자면 이렇습니다.

1. 순방향 확산 과정 - AI가 학습할 때 깨끗한 이미지에 점점 노이즈를 추가해서 완전히 지저분하게 만듭니다
2. 역방향 확산 과정 - 이미지를 생성할 때는 반대로, 노이즈 덩어리에서 시작해서 점점 노이즈를 제거하면서 깨끗한 이미지를 만들어냅니다
3. 텍스트 가이드 - 이 과정에서 우리가 입력한 텍스트 프롬프트가 방향을 잡아줍니다

잠재 공간이란?

Stable Diffusion의 또 다른 핵심은 "잠재 공간(Latent Space)"이라는 개념입니다. 512x512 픽셀 컬러 이미지는 786,432개의 데이터 포인트를 갖고 있어요. 이걸 직접 처리하면 너무 무겁죠.

그래서 Stable Diffusion은 이미지를 먼저 압축해서 16,384개 값만 가진 작은 버전으로 만듭니다. 무려 48배나 작아지는 거죠! 이 압축된 공간에서 작업을 하고, 마지막에 다시 원래 크기로 복원하는 방식입니다. 이래서 일반 컴퓨터에서도 돌아갈 수 있는 거예요.

Stable Diffusion이 혁명적인 이유

1. 무료 오픈소스 - 누구나 다운받아서 자유롭게 사용할 수 있습니다
2. 낮은 사양 - VRAM 4GB만 있어도 돌아갑니다 (물론 8GB 이상 권장)
3. 커스터마이징 가능 - 내가 원하는 스타일로 학습시킬 수 있어요
4. 활발한 커뮤니티 - 전 세계 수많은 사람들이 모델과 팁을 공유합니다

그래서 ComfyUI가 뭔데?

자, 이제 Stable Diffusion이 뭔지 알았으니 본격적으로 ComfyUI 이야기를 해볼게요.

ComfyUI는 Stable Diffusion을 사용하기 위한 "노드 기반 그래픽 인터페이스"입니다. 뭔 소리냐구요? 쉽게 말하면 코드 한 줄 안 짜고도 Stable Diffusion으로 이미지를 만들 수 있게 해주는 도구예요.

노드 기반 시스템이 뭐길래?

여러분 포토샵이나 블렌더 같은 프로그램 써보신 적 있나요? ComfyUI는 레고 블록 조립하듯이, 각각의 기능을 담은 "노드"라는 박스들을 선으로 연결해서 작업 흐름을 만드는 방식이에요.

예를 들어볼게요.

• "체크포인트 불러오기" 노드 - AI 모델을 선택
• "텍스트 입력" 노드 - 프롬프트를 작성
• "이미지 생성" 노드 - 실제로 이미지를 만듦
• "저장하기" 노드 - 완성된 이미지를 저장

이런 노드들을 쭉쭉 연결하면 하나의 완성된 워크플로우가 만들어지는 거죠. 그리고 이 워크플로우를 파일로 저장해서 나중에 다시 쓰거나, 다른 사람과 공유할 수도 있어요.

ComfyUI의 압도적인 장점들

제가 ComfyUI를 쓰면서 진짜 감탄한 부분들을 정리해봤습니다.

1. 속도가 미쳤다

ComfyUI는 기존에 많이 쓰던 AUTOMATIC1111 WebUI보다 30% 이상 빠릅니다. 특히 이미지 크기가 커질수록 속도 차이가 몇 배씩 벌어져요. 똑같은 작업을 하는데 ComfyUI는 10초, AUTOMATIC1111은 15초 걸린다면? 이미지 100장 만들 때 500초 차이가 나는 거죠.

이게 가능한 이유는 ComfyUI가 "동적 모델 로딩" 방식을 사용하기 때문입니다. 필요한 부분만 메모리에 올리고, 안 쓰는 건 빼버리는 방식이라 메모리도 적게 먹고 빨라요.

2. 워크플로우 공유가 너무 쉽다

ComfyUI로 생성한 이미지에는 JSON 형식으로 워크플로우 전체가 박혀 있어요. 그러니까 누군가가 멋진 이미지를 만들었다면, 그 이미지를 ComfyUI 화면에 드래그 앤 드롭만 하면 똑같은 워크플로우가 그대로 복원됩니다. 완전 신기하죠?

AUTOMATIC1111에서는 똑같은 설정을 넣어도 미묘하게 다른 이미지가 나오는데, ComfyUI는 진짜 100% 똑같은 이미지를 재현할 수 있어요.

3. 자유로운 커스터마이징

AUTOMATIC1111은 txt2img, img2img 같은 정해진 워크플로우만 쓸 수 있어요. 근데 ComfyUI는 완전 자유자재로 조합이 가능합니다.

예를 들면 이런 복잡한 작업도 가능해요.

• 이미지 생성 → 그걸 다시 입력으로 넣어서 재생성 → AI 업스케일러로 확대 → 특정 부분만 수정 → 최종 저장

이런 과정을 하나의 워크플로우로 만들어두면, 다음부터는 버튼 한 번으로 전부 자동 처리됩니다. 완전 편하죠?

4. 메모리 효율이 좋다

같은 작업을 해도 ComfyUI가 평균 14% 적은 메모리를 사용합니다. SDXL 같은 큰 모델을 돌릴 때 ComfyUI는 9.2GB, AUTOMATIC1111은 10.7GB를 먹어요. 이 차이가 8GB 그래픽카드에서 실행 가능 여부를 갈라놓기도 합니다.

5. 최신 모델을 가장 빠르게 지원

FLUX, Stable Diffusion 3.5 같은 최신 모델들이 나오면 ComfyUI가 제일 먼저 지원해요. AUTOMATIC1111은 몇 주 늦게, 어떤 건 아예 지원 안 하기도 하구요.

6. Stable Diffusion의 작동 원리를 눈으로 볼 수 있다

노드 시스템이라서 데이터가 어떻게 흘러가는지 시각적으로 보입니다. 그래서 Stable Diffusion이 실제로 어떻게 작동하는지 이해하는 데 완전 좋아요.

그럼 ComfyUI 단점은 없나?

솔직히 말씀드릴게요. 단점도 분명 있습니다.

1. 학습 곡선이 가파르다

AUTOMATIC1111은 30분이면 첫 이미지를 뽑을 수 있는데, ComfyUI는 기본 개념 익히는 데만 10-15시간은 잡아야 해요. 노드 시스템이 처음에는 너무 복잡하게 느껴지거든요.

2. 인터페이스가 일관적이지 않다

워크플로우마다 노드 배치가 다 달라요. 다른 사람이 만든 워크플로우를 받으면 어디를 고쳐야 할지 찾는 것부터가 일이죠. AUTOMATIC1111은 모든 설정이 항상 같은 자리에 있는데 말이에요.

3. 초보자한테는 너무 세부적이다

일반 유저 입장에서는 "그냥 이미지 잘 나오면 되는데" 싶은데, ComfyUI는 너무 많은 걸 보여줍니다. VAE가 뭔지, 샘플러가 어떻게 작동하는지 다 알아야 하니까요.

ComfyUI vs AUTOMATIC1111 어떤 걸 써야 할까?

이제 궁금하실 거예요. 그럼 나는 뭘 써야 하나?

AUTOMATIC1111을 쓰면 좋은 경우

• AI 이미지 생성을 처음 시작하는 완전 초보자
• 빠르게 결과물만 얻고 싶은 사람
• 복잡한 건 싫고 간단한 txt2img, img2img만 쓸 사람
• 폼 형식의 전통적인 UI가 더 편한 사람
• 특정 AUTOMATIC1111 전용 확장 기능이 필요한 경우

ComfyUI를 쓰면 좋은 경우

• 복잡한 멀티 스텝 워크플로우가 필요한 사람
• 비디오 생성을 하고 싶은 사람 (ComfyUI가 압도적)
• AI 인플루언서 콘텐츠처럼 캐릭터 일관성이 중요한 작업
• 최신 모델을 빠르게 써보고 싶은 얼리어답터
• 대량 이미지 생성을 해야 하는 프로덕션 작업
• Stable Diffusion 작동 원리를 제대로 이해하고 싶은 사람

 

ComfyUI 시작하기 전에 꼭 알아야 할 것들

1. 필요한 하드웨어 스펙

ComfyUI를 쓰려면 이 정도는 있어야 합니다.

사양	최소	권장
GPU VRAM	4GB	8GB 이상
그래픽카드	GTX 1660	RTX 3060 이상
RAM	8GB	16GB
저장공간	20GB	100GB 이상 (모델 파일들)

전 m4 gpu 코어 20, 64램쓰고 있어요

 

2. 운영체제

• Windows - 완벽 지원
• Linux - 완벽 지원
• Mac (M1/M2/M3) - 지원됨 (근데 좀 느림)
• Google Colab - 클라우드에서 무료로 사용 가능

3. 기본 용어 정리

ComfyUI를 쓰기 전에 이 용어들은 알아두세요.

용어	설명
체크포인트	AI 모델 파일. 어떤 스타일로 그릴지 결정
프롬프트	원하는 이미지를 설명하는 텍스트
네거티브 프롬프트	이미지에 나오면 안 되는 요소들
샘플러	이미지를 생성하는 알고리즘 방식
CFG Scale	프롬프트를 얼마나 정확히 따를지 (보통 7-11)
Seed	난수 생성 시작점. 같은 seed면 같은 이미지
Steps	이미지 생성 반복 횟수. 많을수록 정교함
LoRA	특정 스타일이나 캐릭터를 추가하는 작은 모델
VAE	이미지 인코딩/디코딩을 담당하는 부분
ControlNet	포즈나 구도를 정확히 제어하는 도구

ComfyUI로 할 수 있는 것들

ComfyUI로 어떤 걸 할 수 있는지 간단히 정리해봤어요.

기본 기능

1. 텍스트로 이미지 생성 (txt2img) - 프롬프트 입력하면 이미지 생성
2. 이미지를 다른 이미지로 변환 (img2img) - 기존 이미지를 변형
3. 인페인팅 - 이미지 특정 부분만 수정
4. 아웃페인팅 - 이미지를 확장해서 더 넓게 만들기
5. 업스케일링 - 이미지를 고화질로 확대

고급 기능

1. 멀티 모델 파이프라인 - 여러 모델을 순차적으로 사용
2. 비디오 생성 - AnimateDiff, Stable Video Diffusion 등
3. 배치 처리 - 수백 장의 이미지를 자동 생성
4. 캐릭터 일관성 - 같은 캐릭터로 여러 이미지 생성
5. 커스텀 워크플로우 - 내가 원하는 대로 프로세스 설계

어때요 이거 익히면 1인 게임 개발할 때 너무 편하겠죠? 

다음 편 예고

이번 글에서는 ComfyUI가 뭔지, Stable Diffusion은 또 뭔지 전체적인 개요를 다뤘습니다. 이제 ComfyUI가 왜 좋은지 감이 오시죠?

다음 편에서는 본격적으로 ComfyUI를 설치하고 첫 이미지를 생성하는 과정을 단계별로 알려드릴게요. 제가 삽질하면서 배운 팁들도 전부 공개할 예정이니 기대해주세요.

진짜 알찬 내용으로 채워드릴 테니까 다음 편도 꼭 봐주세요.

궁금한 점이나 다뤄줬으면 하는 주제가 있으면 댓글로 알려주세요. 제가 아는 선에서 최대한 도움드리겠습니다.

그럼 다음 편에서 만나요~ 화이팅!

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자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. ComfyUI는 완전 무료인가요?
A. 네, 100% 무료 오픈소스입니다. 단 모델 파일이나 클라우드 서비스는 별도일 수 있어요.

Q. 그래픽카드 없으면 못 쓰나요?
A. CPU로도 돌아가긴 하는데 엄청 느립니다. Google Colab 같은 클라우드 서비스 추천드려요.

Q. ComfyUI 배우는 데 얼마나 걸리나요?
A. 기본 사용은 10-15시간이면 익히고, 능숙하게 쓰려면 20-30시간 정도 필요합니다.

Q. AUTOMATIC1111에서 ComfyUI로 넘어가야 할까요?
A. 간단한 작업만 한다면 굳이 안 넘어가도 됩니다. 복잡한 워크플로우나 비디오 생성이 필요하면 넘어가세요.

Q. Mac M1에서도 잘 돌아가나요?
A. 돌아가긴 하는데 NVIDIA GPU보다는 느립니다. 그래도 쓸만한 수준이에요.

Q. 한국어 지원되나요?
A. 네 한국어 지원합니다. 그리고 한국어 프롬프트도 작동합니다. 다만 영어 프롬프트가 결과가 더 좋아요.

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참고 자료

• ComfyUI 공식 GitHub
• Stable Diffusion 공식 문서
• Civitai - 모델과 워크플로우 공유 사이트
• OpenArt - 워크플로우 템플릿 사이트

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