🧩 ComfyUI 기초 사용법 두 번째 이야기: 주요 노드 설명

지난 시간에는 ComfyUI의 설치와 기본 인터페이스에 대해 살펴봤습니다. 이번에는 노드(Node) 중심으로, ComfyUI의 실제 사용 흐름을 이해하는 데 도움이 되는 주요 노드들을 예제로 소개해 드리겠습니다.

🧠 ComfyUI는 노드 기반입니다

ComfyUI는 Stable Diffusion을 노드 기반으로 조합해 쓰는 도구입니다. 즉, 하나의 결과물을 얻기 위해 여러 노드를 연결해서 파이프라인을 구성하는 방식입니다. 간단한 그림 생성도 여러 노드의 협업으로 이루어집니다.

아주 간단한 이미지를 만드는 노드를 생성해보죠

노드 구조는 이렇습니다.

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🔧 기본 흐름 예제: 텍스트 프롬프트로 이미지 생성

ComfyUI에서 가장 기본적인 워크플로우는 다음과 같은 노드 조합으로 구성됩니다.

1. CLIP Text Encode (Prompt)
2. Empty Latent Image
3. KSampler
4. VAE Decode
5. Save Image

1. 💬 CLIP Text Encode (Prompt)

• 역할: 텍스트 프롬프트를 CLIP 임베딩으로 변환합니다.
• 입력값: “a beautiful landscape, mountain, river”
• TIP: Negative Prompt도 함께 설정 가능하며, 별도의 CLIP Text Encode (Negative) 노드를 추가합니다.

2. 🌀 Empty Latent Image

• 역할: 초기 latent 공간에서의 이미지 틀을 생성합니다.
• 매개변수: 해상도(예: 512×512), 배치 크기, 채널 수 등
• TIP: 이 노드는 실제로 ‘이미지의 캔버스’를 정의하는 느낌입니다.

3. ⚙️ KSampler

• 역할: Latent 공간에서 텍스트 조건에 맞춰 이미지를 생성합니다.
• 중요 설정:
  • 샘플러(Sampler): Euler, DPM++ 2M 등
  • Steps: 20~50 사이 추천
  • Seed: 랜덤성 조절
  • Guidance: 프롬프트 반영 강도 (일반적으로 7~9)

4. 🎨 VAE Decode

• 역할: latent 이미지 데이터를 실제 RGB 이미지로 복원합니다.
• TIP: decoder에는 반드시 모델 로드된 VAE 노드가 연결되어 있어야 합니다.

5. 💾 Save Image

• 역할: 생성된 이미지를 파일로 저장합니다.
• TIP: 경로를 지정하지 않으면 기본 저장 경로(usually output/)에 저장됩니다.

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🧱 자주 쓰는 추가 노드들

📦 Load Checkpoint

• 역할: 원하는 Stable Diffusion 모델(.ckpt 또는 .safetensors)을 불러옵니다.
• 이 노드를 통해 원하는 모델 (예: realisticVision, anime 모델 등)을 사용할 수 있습니다.

🎛️ Conditioning Combine

• 역할: Prompt와 Negative Prompt를 하나로 묶어서 KSampler로 보내줍니다.
• TIP: Prompt와 Negative 각각을 CLIP Text Encode로 만든 후 이 노드로 합칩니다.

🖼️ Load Image / Load Image Latent

• 역할: 기존 이미지를 불러와서 img2img 혹은 controlnet 작업을 할 수 있게 합니다.

🔍 Inspect Image

• 역할: 결과물을 UI 상에서 바로 확인할 수 있게 해주는 노드입니다. 디버깅할 때 자주 사용됩니다.

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🧩 예시 워크플로우 구조 요약

pgsql복사편집[Load Checkpoint] 
       ↓
[CLIP Text Encode]   [CLIP Text Encode (Neg)]
         ↓                ↓
   [Conditioning Combine]
         ↓
[Empty Latent Image] → [KSampler] 
         ↓
     [VAE Decode]
         ↓
     [Save Image]

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📌 마무리 정리

• ComfyUI는 노드 연결 순서와 구성을 정확히 이해해야 원하는 이미지를 뽑아낼 수 있습니다.
• 처음에는 어렵게 느껴지지만, 블럭처럼 쌓는 재미가 있어요.
• 다음 글에서는 img2img, ControlNet, LoRA, Tiled Diffusion 등 고급 기능도 다뤄볼 예정입니다.

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