ComfyUI 기능과 특징, 가격정책

ComfyUI는

Stable Diffusion 기반의 오픈소스 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 도구로, 노드 기반 워크플로우를 통해 AI 이미지 생성을 자유롭게 설계하고 실행할 수 있게 해줍니다. 2023년 1월 GitHub에서 처음 공개된 이 프로젝트는 comfyanonymous라는 개발자가 주도하며 시작되었고, 현재는 Comfy Org라는 조직으로 발전해 커뮤니티의 힘을 빌려 빠르게 성장 중이에요. 2025년 2월 기준, GitHub에서 58.6k 스타를 기록하며 Stable Diffusion 사용자들 사이에서 Automatic1111과 함께 양대 산맥으로 자리 잡았습니다.

 

ComfyUI의 가장 큰 특징은 노드 기반 인터페이스예요. 전통적인 텍스트 입력 방식 대신, 각 기능을 노드라는 작은 블록으로 나눠 사용자가 직접 연결하며 워크플로우를 구성하게 하죠. 이 방식은 처음 보면 복잡해 보일 수 있지만, 익숙해지면 놀라운 유연성과 창의성을 발휘할 수 있습니다. 단순히 텍스트로 이미지를 생성하는 데 그치지 않고, 이미지 편집, 업스케일링, 동영상 제작까지 가능한 다재다능한 툴이라 할 수 있습니다.

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기능과 특징

노드 기반 워크플로우

ComfyUI의 심장은 단연 노드 시스템이에요. 각 노드는 특정 작업(모델 로드, 프롬프트 입력, 샘플링 등)을 담당하며, 이를 연결해 원하는 작업 흐름을 만듭니다. 예를 들어, "모델 로드 → 프롬프트 입력 → 샘플러 설정 → 이미지 출력" 같은 과정을 시각적으로 구성할 수 있죠. 이 과정은 JSON 파일로 저장 가능해서 나중에 재사용하거나 커뮤니티와 공유할 수도 있어요. 저는 이 점이 특히 마음에 들었는데, 복잡한 작업을 한 번 설계해놓으면 반복 작업이 훨씬 쉬워지거든요.

다양한 모델 지원

ComfyUI는 Stable Diffusion(SD1.x, SD2.x, SDXL)을 기본으로, Flux.1, AnimateDiff, Stable Video Diffusion 같은 최신 모델도 지원합니다. 심지어 Civitai에서 제공하는 커스텀 모델(예: Pony)도 문제없이 로드되더라고요. 이런 유연성은 모델이 계속 업데이트되는 AI 이미지 생성 환경에서 큰 강점이에요. 제가 최근 Flux 모델로 테스트해봤는데, 디테일과 속도 모두 만족스러웠습니다.

 

고급 기능

-인페인팅/아웃페인팅: 이미지 일부를 수정하거나 확장할 수 있어요.

-ControlNet: 스케치나 포즈를 기반으로 정교한 이미지 생성 가능.

-업스케일링: ESRGAN, SwinIR 같은 모델로 고해상도 출력 지원.

-LoRA 및 임베딩: 스타일을 세밀하게 조정할 수 있는 추가 모듈 사용 가능.

 

이 외에도 워크플로우를 PNG 파일에 임베드해 저장하거나, 비디오 제작을 위한 AnimateDiff 확장 같은 고급 기능이 돋보입니다. 저는 ControlNet으로 스케치 기반 이미지를 만들어보고 감탄했어요. 정말 창작의 경계를 넓혀주는 느낌이었습니다.

 

최적화와 성능

ComfyUI는 GPU 메모리 관리에 강점이 있어요. VRAM이 1GB저사양 GPU에서도 동작하며, 변경된 워크플로우 부분만 재실행하는 스마트한 최적화가 돋보입니다. 제 노트북(GTX 1660Ti, 6GB VRAM)으로도 충분히 구동되더라고요. CPU 모드(cpu 옵션)도 지원하지만 속도가 느려서 추천하긴 어렵네요.

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가격 정책

ComfyUI의 가장 큰 매력 중 하나는 오픈소스라는 점이에요. GNU General Public License v3.0 아래 배포되며, 누구나 무료로 다운로드, 수정, 배포할 수 있습니다. 기본적으로 로컬 설치 버전은 비용이 전혀 들지 않아요. GitHub에서 소스를 내려받아 설치하면 끝입니다. 하지만 클라우드 기반 서비스를 원한다면 이야기가 달라집니다. RunComfy 같은 플랫폼은 ComfyUI를 온라인에서 실행할 수 있게 해주는데, 여기엔 유료 플랜이 존재해요. RunComfy의 가격은 GPU 사양과 사용 시간에 따라 달라집니다.

16GB VRAM 머신	80GB VRAM 고사양 머신
시간당 $0.5~$1 수준	시간당 $2~$3

장점과 단점

장점

-자유도: 노드 시스템 덕분에 원하는 대로 커스터마이징 가능.

-커뮤니티 지원: 1,674개 이상의 커스텀 노드(2024년 12월 기준)가 오픈소스 생태계에서 활발히 개발 중.

-성능: 저사양에서도 동작하며, 최적화가 뛰어남.

-확장성: 새로운 모델과 기능 추가가 빠름.

단점

-학습 곡선: 초보자에게는 노드 연결 개념이 낯설고 복잡할 수 있어요.

-UI 직관성 부족: Automatic1111에 비해 인터페이스가 덜 친화적.

-보안 이슈: 2024년 6월, 확장 프로그램(ComfyUI_LLMVISION)이 해킹당해 사용자 정보 유출 위험이 있었던 사건이 있었습니다. 다행히 빠르게 패치됐지만, 주의가 필요

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설치 방법

1.사전 준비: Python 3.12, Git 설치.

2.다운로드: GitHub에서 git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git로 소스 내려받기.

3.의존성 설치: cd ComfyUI 후 pip install -r requirements.txt 실행.

4.모델 준비: models/checkpoints 폴더에 Stable Diffusion 모델(.ckpt 또는 .safetensors 파일) 추가.

5.실행: python main.py. 브라우저에서 localhost:8188 접속.

 

ComfyUI는 AI 이미지 생성의 가능성을 무한대로 열어주는 도구입니다. 무료 오픈소스라는 점, 활발한 커뮤니티, 그리고 지속적인 업데이트는 이 툴의 가치를 더 높여줍니다.