ComfyUI 써봤는데 진짜 미친 것 같음 (근데 어려움)

안녕하세요~ 최근에 ComfyUI라는 거 써보면서 패션 이미지 만들어봤는데, 이거에 대해 얘기 좀 해보려고 해요.

왜 갑자기 ComfyUI를 쓰게 됐냐면

지인이 온라인 쇼핑몰 하는데 거기 쓸 모델 사진이 필요했어요. 근데 진짜 모델 섭외하려면 돈도 많이 들고 시간도 오래 걸리잖아요. 그래서 AI로 한번 만들어보자 해서 시작했어요.

원래는 Midjourney 쓰고 있었는데, 아무래도 클라우드 서비스다보니까 제약이 좀 있더라고요. 상업적으로 쓰려면 유료 플랜도 따로 있고, 뭔가 내가 원하는 대로 세세하게 조절하기가 어려웠어요. 그러다가 개발자 커뮤니티에서 ComfyUI 얘기가 계속 나오는 거예요.

ComfyUI가 뭔데?

ComfyUI는 Stable Diffusion을 로컬 PC에서 돌리는 인터페이스예요. 근데 일반적인 UI랑 완전 다른 게, 노드 기반으로 되어 있어요. 마치 언리얼 엔진의 블루프린트나 블렌더의 셰이더 노드 같은 느낌? 처음 보면 진짜 회로도 보는 것 같아요 ㅋㅋ

2023년 초에 comfyanonymous라는 개발자가 만들었는데, 깃허브 스타가 2024년 11월에 5만 8천 개 정도였대요. 근데 2025년 9월쯤엔 8만 9천 개, 지금은 10만 개를 넘었어요. 커뮤니티가 엄청 빠르게 커지고 있는 거죠.

재밌는 건 2024년 7월에 NVIDIA가 자사 RTX Remix 소프트웨어에 ComfyUI를 통합한다고 발표했어요. 그만큼 기술적으로 검증받은 거죠. 그리고 2024년 8월엔 Linux Foundation의 Open Model Initiative에도 합류했고요.

로컬에서 돌아가는 게 뭐가 좋냐면

제일 좋은 건 내 GPU를 100% 활용할 수 있다는 거예요. 클라우드 서비스처럼 제한 없이 대용량 모델이나 고해상도 이미지도 뽑을 수 있어요. 인터넷 연결도 필요 없고요.

그리고 데이터가 외부로 안 나가니까 보안 걱정도 없어요. 상업용 프로젝트에도 제약 없이 쓸 수 있고, 검열도 없어서 자유도가 엄청 높아요.

저는 M2 맥북 프로로 테스트했는데, Apple 실리콘에서도 돌아가더라고요. PyTorch의 MPS 지원 덕분이래요. GPU 성능이 고사양 PC보다는 낮지만, 작은 프로젝트 실험하기엔 충분했어요.

템플릿으로 시작했더니 결과가 좋았음

처음엔 뭘 어떻게 해야 할지 막막했어요. 그래서 커뮤니티에서 공유된 워크플로우 템플릿을 가져다 써봤어요.

제가 쓴 건 ControlNet 기반 포즈 제어 템플릿이었는데, 인체 포즈를 스켈레톤 이미지로 입력하면 그 포즈에 맞춰 옷 입은 모델 이미지를 만들어주는 거였어요.

스틱맨 이미지 그려 넣고, 프롬프트로 "청바지와 흰 티셔츠를 입은 20대 여성 모델, 스튜디오 조명" 이렇게 적었더니 진짜 스튜디오에서 찍은 것 같은 퀄리티가 나왔어요. 피부 톤이나 옷 주름, 질감 표현도 준수했고, 포즈도 제가 원한 대로 정확히 나왔어요.

몇 번 프롬프트 조정하고 설정 만지니까 바로 원하는 결과물이 나와서 개인적으로 진짜 놀랐어요. 배경 제거나 추가 보정도 거의 안 해도 될 정도였거든요.

근데 직접 만들어보려니까 완전 망함

템플릿이 너무 잘 되니까 "나도 한번 직접 만들어볼까?" 했어요. 빈 화면에서 노드 하나씩 배치해봤는데요.

겉보기엔 템플릿이랑 비슷하게 만든 것 같은데, 결과물 퀄리티가 확 떨어지는 거예요. 동일한 프롬프트랑 포즈 입력을 써도 피부 표현이 어색하고, 옷 질감이 뭉개지고... 완전 실망이었어요.

나중에 알고 보니까 템플릿에 들어있던 노드들이 다 이유가 있었던 거더라고요. 높은 해상도 리샘플링 단계, 세부 디테일 강화용 LoRA, 후반부 채도 조정 노드 같은 거요. 제가 "이건 필요 없겠지" 하고 뺐던 것들이 사실 다 중요했던 거예요.

결국 템플릿 구성 요소들을 하나둘 참고해서 제 워크플로우에 추가했고, 그제서야 비슷한 품질이 나왔어요.

이 경험을 통해 느낀 건, ComfyUI에서 좋은 결과 얻으려면 노드 간의 연결 관계랑 각 매개변수를 제대로 이해해야 한다는 거예요. 템플릿은 그런 집단지성의 산물이니까, 처음부터 혼자 만드는 것보다 훨씬 효율적이에요.

좋은 점들

1. 커스터마이징이 미쳤음

노드 기반이라서 이미지 생성 파이프라인의 모든 단계를 세세히 제어할 수 있어요. Automatic1111 같은 웹UI로는 어려운 고급 작업도 노드 조합만으로 되더라고요.

예를 들어, 한 이미지 생성하고 그 결과를 다시 입력받아서 연속적으로 변환한다든지, 여러 이미지를 병합하는 것도 가능해요.

2. 성능이 진짜 좋음

커뮤니티 사람들 말로는 Automatic1111보다 이미지 생성 속도가 훨씬 빠르고 VRAM 사용도 효율적이래요. 어떤 비교 자료 보니까 A1111에서 6분 넘게 걸리던 작업이 ComfyUI에서는 1분 안에 끝났다는 예시도 있었어요.

저도 맥북 프로라는 한계가 있었지만, 워크플로우에서 해상도랑 단계 수 조절하면서 비교적 쾌적하게 여러 장 돌릴 수 있었어요.

3. 커뮤니티가 활발함

커뮤니티에서 만든 워크플로우 템플릿이랑 커스텀 노드가 엄청 많아요. 초보자는 템플릿으로 빠르게 시작할 수 있고, 고급 사용자는 필요한 기능 직접 만들거나 조합해서 쓸 수 있어요.

저는 ControlNet 포즈 제어 템플릿 쓰고, 추가로 배경제거 노드를 커뮤니티에서 받아서 워크플로우 끝에 붙였어요. 그랬더니 제품 사진처럼 흰 배경으로 결과가 나왔어요.

재밌는 건, GitHub에 올라온 이미지를 다운받아서 ComfyUI에 드래그&드롭하면 해당 워크플로우가 바로 불러와져요. 공유 문화가 진짜 잘 되어 있어요.

아쉬운 점들

1. 학습 곡선이 가파름

처음 보면 진짜 회로도 같아서 겁먹기 쉬워요. 기본 개념이랑 용어 익히기까지 시간 걸리고, 잘못 연결하거나 설정하면 에러 나거나 결과가 엉뚱하게 나와요.

저도 처음엔 템플릿 없이 직접 만들다가 망쳐서 며칠 헤맸어요. 공식 문서랑 위키, 커뮤니티 도움 받아서 하나씩 이해해야 했어요.

"강력함 vs 편의성" 사이에서 ComfyUI는 확실히 강력함 쪽이에요. 편의성은 사용자가 스스로 터득해야 해요.

2. UI/UX가 좀 투박함

노드 배치를 수동으로 일일이 정렬해야 하고, 노드 간 선들이 엉켜서 지저분해질 때가 있어요. 많은 노드 다룰 때 화면 이동이랑 관리가 번거로워요.

커뮤니티에서는 "ComfyUI는 좋은 UX의 정반대에 있는 도구"라는 농담 섞인 혹평도 있었어요 ㅋㅋ

다만 2025년 이후 업데이트로 노드 테마 색상 지정, 그룹핑/접기, 검색 및 필터링 같은 편의 기능이 추가되긴 했어요.

3. 호환성 문제가 가끔 있음

빠르게 발전하는 만큼 가끔 업데이트 간 호환성 문제가 생겨요. 어떤 버전에서 만든 워크플로우가 이후 버전에서 안 열린다든지, 커스텀 노드가 오류 낸다든지요.

저도 한 번은 새 버전으로 업그레이드했다가 이전에 받아놓은 템플릿이 작동 안 해서 당황했어요. 커뮤니티에서 해결책 찾긴 했지만, 안정성 중시한다면 검증된 버전 유지하는 게 나을 수도 있어요.

4. 하드웨어가 좋아야 함

로컬에서 돌리니까 고성능 하드웨어가 있을수록 유리해요. VRAM 8GB 이상 GPU가 권장되고, 큰 모델(SDXL 같은 거)은 16GB 이상 필요해요.

CPU만으로도 되긴 하는데 엄청 느려서 사실상 GPU 필수예요. 좋은 GPU 없으면 ComfyUI보다는 클라우드 서비스가 현실적일 수도 있어요.

저는 맥북 프로에서 VRAM 한계 때문에 512x512나 640x640 정도 해상도로 주로 만들었어요. 고해상도 업스케일은 따로 나눠서 진행해야 했고요.

이제 막 시작하는 분들한테

1. 공식 템플릿부터 쓰세요

처음부터 빈 화면에 노드 쌓지 말고, 잘 만들어진 템플릿을 불러와서 동작 방식을 관찰하는 게 좋아요. 노드를 하나씩 눌러보면서 어떤 설정들이 있는지 살펴보세요.

예를 들어 Text2Image + ControlNet 템플릿 불러와서 프롬프트만 바꿔보고, 조금씩 노드를 추가/삭제하면서 차이를 체험해보는 거예요.

2. 커뮤니티 자료 많이 보세요

ComfyUI Wiki, Discord, Reddit (r/comfyui) 같은 데 초보자용 자료랑 Q&A가 많아요. 문제 생기면 검색으로 유사 사례 해결법 찾을 수 있어요.

GitHub 리포지토리의 README랑 Issues도 정보가 많으니까 수시로 확인하면 좋아요.

3. ComfyUI-Manager 쓰세요

커스텀 노드 설치나 업데이트가 어렵게 느껴지면 ComfyUI-Manager 확장 쓰면 돼요. UI 내에서 플러그인 검색/설치가 가능해서 매번 수동으로 깃허브 뒤질 필요 없어요.

4. 실험 많이 해보세요

같은 프롬프트라도 시드 고정하고 sampler 종류만 바꿔본다든지, CFG 값 조절해본다든지 하면서 감을 익히는 게 중요해요. 작은 변화가 결과물에 큰 영향을 미치거든요.

5. 워크플로우 저장 기능 활용하세요

ComfyUI는 생성한 워크플로우를 JSON 파일로 저장할 수 있을 뿐만 아니라, 결과 이미지 내부에 워크플로우 메타데이터를 숨겨 저장하는 기능도 있어요.

이미지를 다시 ComfyUI에 드래그하면 동일한 노드 구성이랑 설정이 로드돼요. 완전 마법 같죠? 제가 템플릿 가져온 것도 Reddit에서 공유된 이미지 받아서 넣어본 게 시작이었어요.

마무리

ComfyUI 써보면서 느낀 건, 초심자한테 만만한 도구는 절대 아니라는 거예요. 근데 한 걸음씩 익혀가면 그 어떤 플랫폼보다 강력한 무기가 돼요.

저는 짧은 기간에 원하는 패션 이미지를 만들어내는 목표를 성공적으로 달성했고, 이미지 생성 과정에 대한 이해도도 많이 깊어졌어요.

노드 그래프라는 개념이 주는 창의적 자유랑 성능상 이점을 생각하면, 왜 이렇게 많은 개발자랑 아티스트들이 ComfyUI 커뮤니티에 열광하는지 이해가 됐어요.

모든 사용자한테 맞는 건 아니겠지만, **"파워 유저"**를 꿈꾸는 Stable Diffusion 사용자라면 한 번 도전해볼 가치 충분해요.

Midjourney 같은 클라우드 서비스의 제한에 답답함 느낀다면, ComfyUI로의 전환 고려해보세요. 무료이면서도 강력한 오픈소스 도구가 창작의 새 지평을 열어줄 수도 있어요.

앞으로도 업데이트 통해 더 편리한 기능이랑 템플릿들이 늘어날 거고, 저도 지속적으로 활용해볼 계획이에요. 다들 잘 쓰고 계시다면 댓글 하나 남겨주세요~