ComfyUI 기본 이미지 생성 노드 가이드

ComfyUI에서 기본 이미지를 생성하기 위한 핵심 노드들을 소개하겠다.

필수 노드

현재 보이는것이 json이라고 하기도 하며 workflow라고 한다.

1. CheckpointLoaderSimple - 기본이 되는 Stable Diffusion 모델을 로드한다. 다양한 체크포인트 파일(.ckpt, .safetensors)을 불러올 수 있으며, 이미지 생성의 기반이 된다.

2. KSampler (제일 중요) - 실제 이미지 생성을 담당하는 핵심 노드다. 다음 매개변수들을 조정할 수 있다:

   • seed: 동일한 결과를 재현하기 위한 난수 시드값
   • steps: 노이즈에서 이미지로 변환하는 단계 수 (20-30이 일반적)
   • cfg: 프롬프트 준수 정도 (7-12가 보통)
   • sampler_name: euler_a, ddim, dpmpp 등 다양한 샘플러 알고리즘
   • scheduler: 각 단계에서의 노이즈 제거 방법 결정

3. CLIPTextEncode - 텍스트 프롬프트를 모델이 이해할 수 있는 임베딩으로 변환한다. 긍정적 프롬프트와 부정적 프롬프트에 각각 사용해야 한다.

4. EmptyLatentImage - 이미지 생성을 위한 초기 노이즈 공간을 설정한다. 이미지의 너비, 높이, 배치 크기를 지정할 수 있다.

5. VAEDecode - 생성된 잠재 공간의 이미지를 실제 RGB 이미지로 변환한다.

+추ㅏ가적으로 ksampler는 제일 중요하다고 생각한다.

기본 연결 방법

1. CheckpointLoaderSimple의 출력을 KSampler의 'model' 입력과 VAEDecode의 'vae' 입력에 연결한다.

2. CLIPTextEncode 노드를 두 개 생성:

   • 하나는 긍정적 프롬프트용 (KSampler의 'positive' 입력에 연결)
   • 다른 하나는 부정적 프롬프트용 (KSampler의 'negative' 입력에 연결)

3. EmptyLatentImage의 출력을 KSampler의 'latent_image' 입력에 연결한다.

4. KSampler의 출력을 VAEDecode의 'samples' 입력에 연결한다.

5. VAEDecode의 출력이 최종 이미지가 된다.

추가 유용한 노드

• SaveImage - 생성된 이미지를 저장할 수 있다.
• ControlNetApply - ControlNet을 적용하여 이미지 생성을 제어한다.
• LoraLoader - LoRA 모델을 체크포인트에 적용하여 특정 스타일이나 주제를 강화한다.
• ImageScale - 생성된 이미지의 크기를 조정한다.
• VAELoader - 다른 VAE 모델을 불러와 이미지 품질을 향상시킬 수 있다.

한줄 요약 꼭 읽어보고 넘어가기 바람 쓸일이 너무 많다.

마무리로 ComfyUI에서 기본 이미지 생성은 이 다섯 가지 핵심 노드(CheckpointLoaderSimple, CLIPTextEncode, EmptyLatentImage, KSampler, VAEDecode)의 조합으로 이루어짐. 이 기본 구조를 이해하면 더 복잡한 워크플로우로 확장 할 수 있다. 오늘도 화이팅!