ComfyUI를 처음 접하는 초보자들에게 가장 어려운 부분은 바로 워크플로우(Workflow) 시스템입니다. 노드와 연결선으로 구성된 인터페이스가 낯설 수 있지만, 체계적으로 접근하면 누구나 쉽게 마스터할 수 있습니다.

1. ComfyUI 워크플로우란?

기본 개념

ComfyUI 워크플로우는 이미지 생성을 위해 각 상자의 기능들을 단계별로 구성해놓은 형태를 말합니다. 각 박스(노드)는 특정 기능을 담당하며, 연결선을 통해 데이터가 흘러가는 구조입니다.

워크플로우의 구성 요소

  • 노드(Nodes): 직사각형 블록으로 각각 특정 기능 담당
  • 엣지(Edges): 노드 간을 연결하는 선
  • 데이터 흐름: 입력부터 최종 이미지까지의 처리 과정

2. 기본 워크플로우 구성

필수 노드들

모든 ComfyUI 워크플로우에는 다음과 같은 기본 노드들이 포함됩니다:

Load Checkpoint

AI 모델을 불러오는 노드로, 워크플로우의 시작점 역할을 합니다. 이 노드에서 사용할 Stable Diffusion 모델을 선택합니다.

CLIP Text Encoder

텍스트 프롬프트를 AI가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 노드입니다. 긍정 프롬프트(Positive)와 부정 프롬프트(Negative) 두 개가 기본으로 필요합니다.

KSampler

실제 이미지를 생성하는 핵심 노드입니다. 다양한 샘플링 방법과 설정을 통해 이미지 품질을 조절할 수 있습니다.

VAE Decode

생성된 잠재 공간(latent space) 데이터를 실제 이미지로 변환하는 노드입니다.

Save Image

최종 생성된 이미지를 저장하는 노드입니다.

3. 2025년 업데이트된 사용법

새로운 메뉴 시스템 활용

2025년 ComfyUI는 새로운 메뉴 시스템을 도입했으며, 이제 한글도 지원합니다. 화면 상단의 메뉴를 통해 더욱 직관적인 조작이 가능해졌습니다.

기본 조작법

  • 확대/축소: 마우스 휠 사용
  • 캔버스 이동: 빈 공간을 클릭하고 드래그
  • 노드 추가: 우클릭 후 원하는 노드 선택
  • 연결: 출력 포인트를 드래그하여 입력 포인트에 연결

4. 단계별 워크플로우 구성법

1단계: 모델 로딩

  1. Load Checkpoint 노드 추가
  2. 사용할 모델 선택 (SDXL, SD1.5 등)
  3. 모델이 정상적으로 로드되었는지 확인

2단계: 프롬프트 설정

  1. CLIP Text Encode (Prompt) 노드 2개 추가
  2. 첫 번째 노드에 긍정 프롬프트 입력
  3. 두 번째 노드에 부정 프롬프트 입력
  4. Load Checkpoint의 CLIP 출력을 각 노드의 CLIP 입력에 연결

3단계: 샘플링 설정

  1. KSampler 노드 추가
  2. Load Checkpoint의 MODEL 출력을 KSampler의 model 입력에 연결
  3. 긍정/부정 프롬프트의 CONDITIONING 출력을 각각 연결
  4. 샘플링 설정 조정 (steps, cfg, sampler_name 등)

4단계: 이미지 디코딩 및 저장

  1. VAE Decode 노드 추가
  2. KSampler의 LATENT 출력을 VAE Decode의 samples 입력에 연결
  3. Load Checkpoint의 VAE 출력을 VAE Decode의 vae 입력에 연결
  4. Save Image 노드 추가하여 최종 이미지 저장

5. 실전 사용 팁

프롬프트 입력법

화면 중앙의 CLIP Text Encode 노드에 프롬프트를 입력한 후, Queue Prompt 버튼을 클릭하면 이미지 생성이 시작됩니다.

효율적인 워크플로우 관리

  • 그룹화: 관련된 노드들을 그룹으로 묶어 정리
  • 라벨링: 노드에 이름을 붙여 구분하기 쉽게 만들기
  • 템플릿 저장: 자주 사용하는 워크플로우를 템플릿으로 저장

6. 2025년 추천 워크플로우 템플릿

초보자용 기본 템플릿

Openart.ai에서 제공하는 14개의 기본 워크플로우 템플릿을 활용하세요. 간단한 워크플로우부터 시작해서 점진적으로 복잡한 기능을 추가하는 방식으로 구성되어 있습니다.

권장 학습 순서

  1. 기본 txt2img: 텍스트에서 이미지 생성
  2. img2img: 이미지를 기반으로 새 이미지 생성
  3. ControlNet 활용: 더 정밀한 제어
  4. LoRA 적용: 스타일 변경
  5. 고급 샘플링: 품질 향상

7. 일반적인 실수와 해결법

연결 오류

  • 문제: 노드 간 연결이 되지 않음
  • 해결: 출력과 입력 타입이 일치하는지 확인

모델 로딩 실패

  • 문제: 체크포인트 모델이 로드되지 않음
  • 해결: models/checkpoints 폴더에 모델 파일이 있는지 확인 후 새로고침

메모리 부족

  • 문제: VRAM 부족으로 생성 실패
  • 해결: 이미지 크기 축소 또는 –lowvram 옵션 사용

8. 워크플로우 공유하기

워크플로우 저장

완성된 워크플로우는 JSON 형태로 저장할 수 있으며, 다른 사용자와 쉽게 공유할 수 있습니다.

워크플로우 불러오기

JSON 파일이나 ComfyUI로 생성된 이미지를 드래그 앤 드롭하면 워크플로우를 불러올 수 있습니다.

9. 온라인 실습 환경

무료 온라인 서비스

ComfyUI 온라인 서비스를 통해 설치 없이도 실시간으로 실습해볼 수 있습니다. 초보자들은 먼저 온라인으로 익숙해진 후 로컬 설치를 추천합니다.

마무리

ComfyUI 워크플로우는 처음엔 복잡해 보이지만, 노드 기반 시스템의 논리적 구조를 이해하면 매우 직관적이고 강력한 도구입니다. 2025년 업데이트로 더욱 사용자 친화적이 되었으니, 차근차근 따라하며 익혀보세요.

기본 워크플로우를 완전히 이해한 후에는 ControlNet, LoRA, 고급 샘플링 등의 기능을 점진적으로 추가하여 더욱 창의적인 이미지를 생성할 수 있습니다.