컴피UI(ComfyUI) 이해하기, 노드로 잇는 이미지 생성
컴피UI(ComfyUI)는 모델과 처리 단계를 노드라는 상자로 연결해 이미지 등을 만드는 오픈소스 도구입니다. 처음에는 기본 이미지 생성 예제에서 문장 입력, 모델 선택과 결과 저장을 익힙니다.
같은 말:컴피UIComfyUI 사용법ComfyUI 뜻노드 이미지 생성스테이블 디퓨전 UI로컬 이미지 생성 모델로컬 AI 이미지 생성ComfyUI 모델 폴더
🤔 프롬프트 칸이 아니라 상자와 선이 나올 때
AI로 그림을 만드는 도구는 대개 프롬프트 칸에 문장을 넣고 버튼을 누르면 결과가 나옵니다. 그런데 컴피UI를 처음 열면 상자 여러 개가 선으로 이어진 화면이 나오고, 어디에 문장을 넣고 무엇을 눌러야 그림이 나오는지부터 막힙니다. 처음에는 모든 상자를 이해하려 하기보다 문장을 넣는 곳과 결과가 나오는 곳부터 찾습니다.
이 글은 기본 이미지 생성 예제를 중심으로 노드의 역할을 익히고, 모델 파일을 어디에 두고 메모리가 부족할 때 무엇을 바꾸는지까지 다룹니다.
🔑 컴피UI의 정의
컴피UI(ComfyUI)는 모델과 처리 단계를 노드라는 상자로 연결해 이미지 등을 만드는 오픈소스 도구입니다. 지원되는 모델과 노드에 따라 영상, 오디오 등의 작업도 구성할 수 있습니다. ComfyUI 설치만으로 모든 모델이 함께 설치되는 것은 아닙니다.
핵심 소프트웨어는 GPL 3.0 라이선스로 공개되어 있습니다. 프로그램의 라이선스와 사용하는 모델, 확장 코드 및 외부 서비스의 이용 조건은 각각 확인합니다.
🧩 노드 그래프가 무엇인지
버튼 하나로 결과가 나오는 도구가 자판기라면, 컴피UI는 재료와 조리 도구를 직접 늘어놓는 주방에 가깝습니다. 무엇을 먼저 익히고 어디에 부을지를 사람이 정합니다.
화면의 상자가 노드이고 선은 노드 사이에 전달할 데이터를 연결합니다. 연결된 전체 처리 흐름을 워크플로라고 합니다. 단순히 화면의 왼쪽부터 오른쪽으로 실행하는 순서표가 아니라 필요한 입력과 결과를 연결한 구조입니다.
아래는 기본 Stable Diffusion 1.5 예제의 역할입니다. 다른 모델에서는 노드 이름과 연결 방식이 달라질 수 있습니다.
| 노드 | 먼저 알아둘 역할 |
|---|---|
| Load Checkpoint | 생성 모델과 텍스트 처리 및 이미지 변환에 쓸 구성 요소를 불러옴 |
| CLIP Text Encode | 원하는 장면 또는 피할 요소의 문장을 모델이 처리할 값으로 바꿈 |
| Empty Latent Image | 생성할 크기와 이미지 수에 맞는 내부 표현을 준비함 |
| KSampler | 모델과 문장 조건을 사용해 이미지의 내부 표현을 생성함 |
| VAE Decode | 내부 표현을 사람이 볼 수 있는 이미지로 변환함 |
| Save Image | 결과 이미지를 표시하고 파일로 저장함 |
latent는 최종 이미지가 되기 전의 내부 표현입니다. CLIP과 VAE는 이 예제에서 문장 처리와 이미지 변환에 쓰이는 구성 요소의 이름입니다. 처음에는 이 약어를 외우기보다 입력과 출력이 어디에 연결되는지 확인합니다.
KSampler의 seed는 생성에 쓰는 난수의 시작값이고 steps는 계산 단계 수입니다. cfg는 문장 조건을 반영하는 강도에 영향을 줍니다. 어느 값이든 높일수록 무조건 좋아지는 설정은 아니므로 첫 실행에는 예제 값을 유지합니다.
seed를 고정하면 한 조건을 바꾸어 비교하기 쉽습니다. 그러나 모델, 노드 버전, 장비와 실행 설정이 다르면 같은 seed라도 결과가 완전히 같다고 보장할 수 없습니다.
워크플로는 JSON 파일로 내보낼 수 있습니다. JSON은 연결과 설정을 저장하는 텍스트 형식이며 모델 파일 자체를 포함하지 않습니다. 생성 이미지에 워크플로 정보가 남아 있으면 이미지를 화면에 끌어다 놓아 흐름을 다시 열 수 있지만, 저장 설정이나 재저장 과정에서 그 정보가 빠진 이미지는 해당하지 않습니다.
본문의 노드 역할을 묶은 개념도입니다. 실제 ComfyUI 화면이나 모든 포트 연결을 재현한 워크플로 파일은 아닙니다.
🖼️ 로컬 이미지 생성 준비: 모델 폴더, 모델 고르기, VRAM
컴피UI로 로컬 이미지를 생성한다는 것은 모델 파일을 정해진 models 폴더에 받아 두고, 노드를 이은 워크플로를 불러와 내 컴퓨터의 GPU로 이미지를 만드는 일입니다. 컴피UI를 설치해도 이미지 모델은 함께 설치되지 않으므로, 실제로는 세 가지를 먼저 맞춥니다. 모델 파일이 맞는 폴더에 있는지, 그 모델을 써도 되는 조건인지, 내 기기의 메모리로 돌아가는지입니다.
모델 종류별 폴더
컴피UI는 모델 종류마다 ComfyUI/models/ 아래 폴더를 따로 씁니다. 모델을 불러오는 노드는 자기 모델 종류의 폴더에서만 파일을 찾으므로, 파일을 다른 폴더에 넣으면 목록에 나오지 않습니다.
| 폴더 | 넣는 파일 |
|---|---|
checkpoints | 모델 전체가 한 파일로 묶인 체크포인트 |
diffusion_models | 이미지를 만드는 본체만 따로 나뉜 파일(예전 폴더 이름 unet도 인식) |
text_encoders | 프롬프트 문장을 처리하는 텍스트 인코더(예전 폴더 이름 clip도 인식) |
vae | 내부 표현과 이미지를 서로 바꾸는 변환 모델 |
loras | 화풍이나 인물을 더하는 LoRA 파일 |
controlnet, upscale_models | 구도를 제어하는 모델, 해상도를 높이는 모델 |
최근 모델은 한 파일짜리 체크포인트 대신 본체, 텍스트 인코더, VAE를 따로 받는 경우가 많습니다. 워크플로 설명에 적힌 파일 이름을 하나씩 맞는 폴더에 넣습니다. 커스텀 노드 자체는 models가 아니라 custom_nodes 폴더에 들어갑니다.
다른 프로그램과 모델 파일을 함께 쓰려면, 직접 설치한 컴피UI에서는 extra_model_paths.yaml.example 파일을 복사해 이름을 extra_model_paths.yaml로 바꾸고 모델 폴더 경로를 적습니다. 예시 파일은 모든 줄이 주석 처리되어 있으므로 쓸 줄의 #을 지워야 적용됩니다. 맥 데스크톱 앱은 공유 모델 폴더로 ~/ComfyUI-Shared를 쓰고, 실제 경로는 앱의 Storage 설정에서 확인합니다.
모델 받을 때 확인할 것
- 파일 형식: 같은 모델에
.safetensors파일이 있으면 그 파일을 고릅니다. 허깅페이스 보안 문서는.ckpt,.pt처럼 pickle 형식으로 저장된 파일을 불러올 때 임의의 코드가 실행되는 공격이 가능하다고 경고합니다. - 라이선스: 모델마다 상업 이용 조건이 다릅니다. 예를 들어 Qwen-Image-2.1의 라이선스는 연구와 평가 목적만 허용하고 상업 이용에는 별도 라이선스를 받으라고 적습니다. 직전 이미지 모델인 Qwen-Image-2512는 Apache 2.0이라 조건이 다릅니다. 확인 순서는 오픈 웨이트와 라이선스 확인법에 정리했습니다.
- 저장 공간: 다운로드 용량과 실행 메모리는 다른 값입니다. 본체 외에 인코더, VAE와 결과 파일까지 필요한 디스크 공간을 더합니다.
그래픽 메모리(VRAM)가 부족할 때
컴피UI 공식 README는 비동기 가중치 스트리밍 기술로 가장 큰 공개 모델도 VRAM 4GB와 RAM 8GB에서 비교적 빠르게 돌릴 수 있다고 소개합니다. 모델 가중치를 한꺼번에 GPU에 올리지 않고 필요한 만큼 나눠 옮기는 방식입니다. 모든 모델과 해상도에서 같은 속도를 보장하는 최소 사양은 아니므로, 내 기기에서는 작은 해상도로 한 장을 만들어 걸리는 시간을 먼저 봅니다.
인터넷의 옛 안내 글이 VRAM이 부족할 때 먼저 권하던 --lowvram 같은 실행 옵션은 지금 버전에서 의미가 달라졌습니다. 현재 컴피UI는 지원되는 GPU(엔비디아 등)에서 동적 VRAM이라는 메모리 관리 기능을 자동으로 켜며, 아래 표는 현재 공식 코드의 옵션 설명입니다.
| 옵션 | 지금 공식 코드의 설명 |
|---|---|
--lowvram | 동적 VRAM 기능이 켜져 있으면 효과가 없고, 꺼져 있을 때 텍스트 인코더를 CPU에서 실행 |
--novram | --lowvram으로도 부족할 때 사용 |
--reserve-vram | 운영체제와 다른 프로그램을 위해 비워 둘 VRAM(GB) 지정 |
--cpu | 모든 연산을 CPU로 실행(매우 느림) |
메모리 오류가 나면 옵션부터 바꾸기보다 오류가 난 노드와 입력 크기를 먼저 확인합니다. 한 번에 만드는 장수를 1로 두고 해상도를 줄이는 것도 메모리를 줄입니다. 필요하면 호환되는 더 작은 모델이나 양자화판을 검토하되, GGUF 같은 형식은 그 형식을 읽는 별도 로더 노드가 필요할 수 있어 파일만 바꿔서는 동작하지 않을 수 있습니다. 기기별 메모리 개념은 로컬 AI 하드웨어 기초에서 다뤘습니다.
맥에서는 컴피UI가 애플이 만든 AI 실행 도구인 MLX가 아니라, AI 모델을 실행하는 파이썬 라이브러리 PyTorch의 맥 GPU 기능(MPS)으로 애플 GPU를 씁니다. 맥 데스크톱 앱은 macOS 13 이상과 M1 이상의 애플 실리콘을 지원하고, 설치본 하나에 4.85GB 이상의 공간을 권합니다. 모델과 결과물을 저장할 공간은 별도로 필요합니다.
💰 무료 프로그램과 작업 비용 구분하기
ComfyUI 자체를 로컬에 설치하는 데 소프트웨어 이용료는 없지만 장비와 전력 및 저장 공간은 필요합니다. 파트너 노드는 외부 서비스에서 상용 모델을 실행하므로 로컬 화면에서 눌러도 크레딧이 소모될 수 있습니다. 실행 전에 워크플로에 외부 서비스가 포함되었는지 확인합니다.
2026년 10월 3일 요금 페이지의 월 결제 기준은 Standard 20달러, Creator 35달러, Pro 100달러입니다. 연 결제의 월 환산액과 구분하며 실행 시간, 모델 반입과 크레딧 조건도 함께 봅니다. Comfy API는 Comfy Cloud 구독과 별도 상품으로 안내됩니다.
무료 체험 횟수나 제공 크레딧은 로그인 화면과 현재 조건을 확인합니다. 공식 시작 안내와 요금 페이지의 체험 표기가 다를 수 있으므로 특정 횟수를 모든 계정에 보장하지 않습니다.
🛡️ 커스텀 노드와 외부 통신 확인하기
커스텀 노드는 기본 기능을 확장하기 위해 설치하는 코드입니다. 설치 과정에서 다른 패키지도 추가될 수 있습니다. 처음에는 기본 노드로 구성된 공식 예제를 사용하고, 필요할 때 제작자와 저장소 및 설치 내용을 확인한 뒤 확장합니다. 사용자 수나 갱신 날짜는 참고 자료이지 안전 보증이 아닙니다.
코어와 관리 도구의 업데이트를 확인하고 워크플로 및 설정을 보관한 뒤 적용합니다. 오래된 특정 버전 이상이라는 이유만으로 현재 알려진 모든 취약점이 해결되었다고 가정하지 않습니다. 공인 인터넷에 관리 화면을 그대로 공개하지 않으며 원격 사용은 접근 제한 설정을 먼저 익힙니다.
현재 코드의 --disable-partner-nodes는 파트너 노드를 비활성화합니다. --offline은 화면의 인터넷 통신을 제한하고 파트너 노드도 끕니다. 이전 --disable-api-nodes는 --offline의 사용 중단 예정 별칭입니다. 이 옵션들이 설치된 모든 Python 코드의 네트워크 통신까지 차단하는 것은 아닙니다.
외부 전송을 허용하지 않는 작업이라면 모델과 필요한 파일을 미리 준비하고 커스텀 노드의 동작 및 운영체제 수준의 통신 제한도 확인합니다. 브라우저 주소가 로컬이라는 사실만으로 전체 처리가 로컬임을 보장하지 않습니다.
🤖 에이전트 연결은 기본 실행을 익힌 다음에
Comfy MCP는 AI 에이전트가 ComfyUI의 워크플로를 조회하거나 실행하도록 연결하는 도구입니다. 공식 문서는 현재 클라우드 연결의 정식 제공과 로컬 연결을 안내합니다. 로컬 연결에는 실행 중인 ComfyUI와 관련 도구의 설치 및 클라이언트 설정이 필요합니다.
에이전트가 만든 연결도 잘못될 수 있으므로 실행할 모델과 외부 호출 및 결과를 확인합니다. 로컬 ComfyUI에 연결했어도 에이전트 자체가 외부 AI 서비스일 수 있습니다. 첫 연습에서는 MCP 없이 기본 예제를 실행한 뒤 Comfy MCP 안내로 확장합니다.
App Mode는 만든 워크플로를 단순한 입력 화면으로 제공하는 기능입니다. 화면이 단순해져도 사용하는 모델과 외부 호출 조건이 사라지는 것은 아닙니다.
❓ 자주 묻는 질문
남이 만든 PNG를 넣으면 같은 그림이 나오나요?
워크플로 정보가 남아 있어야 흐름이 열립니다. 열리더라도 모델 파일과 노드 및 실행 환경을 맞춰야 하므로 동일 결과를 보장하지 않습니다. 함께 제공된 JSON과 모델 버전 정보를 확인합니다.
모델을 못 찾는 오류가 나면 노드를 설치해야 하나요?
모델 누락과 노드 누락은 다른 문제입니다. 모델 이름이 비어 있으면 파일의 종류와 저장 경로 및 목록 갱신을 확인합니다. 알 수 없는 노드라고 나오면 그 노드를 제공하는 커스텀 노드가 필요한지 먼저 살펴봅니다. 오류 메시지 하나만 보고 여러 확장을 한꺼번에 설치하지 않습니다.
만든 이미지를 업무에 써도 되나요?
사용한 모델과 외부 서비스의 조건, 입력 자료와 인물 등의 권리를 각각 확인합니다. ComfyUI의 GPL 3.0만으로 결과물의 모든 권리가 결정되지는 않습니다. 모델의 상업 이용 허용도 타인의 권리를 침해하지 않는다는 보장은 아닙니다. 라이선스 확인법에서 이어서 확인합니다.
빨간 컵 한 장으로 첫 흐름 익히기
설치를 마쳤다면 공식 첫 생성 안내의 기본 텍스트 이미지 워크플로를 받습니다. Workflows → Open에서 해당 JSON을 엽니다. 이 예제는 v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors 모델을 사용합니다. 모델이 없다면 공식 안내의 파일과 라이선스 및 저장 공간을 먼저 확인합니다. 아직 설치하지 않았다면 위 표에서 문장 입력과 결과 저장 노드를 찾는 연습까지만 해도 됩니다.
Load Checkpoint에서 예제 모델을 선택하고 원하는 장면을 적는 CLIP Text Encode에 one red mug on a white table을 입력합니다. 뜻은 “흰 탁자 위 빨간 머그잔 하나”입니다. 크기와 단계 수는 기본값을 유지하고 Run을 누릅니다.
Save Image에 결과가 나타나면 머그잔 수, 색과 배경을 문장과 비교합니다. 정교한 광고 사진을 만드는 것이 아니라 문장을 넣고 결과를 확인하는 흐름을 익히는 연습입니다. 결과 그림을 마우스 오른쪽 버튼으로 눌러 저장하고 Workflows → Export로 워크플로 JSON도 보관합니다.
다음에는 KSampler의 control_after_generate를 fixed로 두어 seed가 실행 후 바뀌지 않도록 하고 문장의 red만 blue로 바꾸어 다시 실행합니다. 파란색이 반영되었는지 비교하되 색만 정확히 바뀌고 나머지가 모두 같을 것이라고 기대하지 않습니다.
모델 목록이 비어 있으면 경로와 파일을 확인하고 R을 눌러 목록을 갱신합니다. 메모리 부족 오류라면 이미지 수와 크기를 줄여 다시 확인하며 계속 실행 버튼을 누르지 않습니다. 오류 메시지와 모델 이름 및 변경한 값을 기록하면 다음 시도에서 무엇을 바꿨는지 비교할 수 있습니다.
📋 3줄 요약
-
ComfyUI는 노드를 연결해 생성 과정을 구성하는 도구이며 기본 예제에서 문장 입력과 결과 저장부터 익힙니다.
-
워크플로 JSON과 seed만으로 동일 결과가 보장되지는 않으며 모델과 노드 및 실행 환경을 함께 확인합니다.
-
로컬 설치 비용과 외부 서비스 비용을 구분하고 커스텀 노드의 코드 실행과 통신 범위를 확인합니다.
참고 자료
제대로 이해했는지 한 문제로 확인해 볼까요?
답을 고르면 바로 풀이가 나와요.
컴피UI에서 커스텀 노드를 설치할 때 출처를 확인해야 하는 이유는 무엇일까요?
예제나 확인 질문을 직접 시도한 뒤 완료 표시해요. 더 연습할 내용이 남으면 표시하지 않고 다음 글을 읽어도 됩니다. 완료 버튼은 이해도를 채점하지 않으며 잘못 표시하면 취소할 수 있어요.
