1. 그림 그리기와 AI
1.1 전통적인 그림 그리기 과정
여러분이 여자친구의 그림을 100번 그려서 실력을 쌓는 과정을 상상해보세요. 처음에는 서툴지만, 계속 그리다 보면:
- 얼굴의 비율을 파악하게 됨
- 특징적인 표정을 잡아낼 수 있게 됨
- 전체적인 분위기를 표현할 수 있게 됨
- 실수하지 않아야 할 부분을 알게 됨
1.2 AI의 학습 과정
AI도 이와 비슷한 과정을 거칩니다:
- 수많은 이미지를 학습
- 패턴과 특징을 이해
- 실수하지 말아야 할 부분 학습
- 스타일과 기술을 습득
1.3 그림 그리기와 AI 생성의 비교
전통적 그림 그리기 | AI 이미지 생성
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스케치북 준비 | Empty Latent Image
그림 실력 | Checkpoint
그림 설명 듣기 | CLIP Text Encode
그리기 과정 | KSampler
최종 마무리 | VAE Decode2. Load Checkpoint: AI의 그림 실력
2.1 Checkpoint의 의미
여러분이 100번의 연습으로 얻은 그림 실력이 AI에서는 Checkpoint 파일로 저장됩니다.2.2 Checkpoint 종류
- 일반적인 모델
- Stable Diffusion 1.5
- SDXL
- SD 2.1
- 특화된 모델 (이 부분은 나중에 다시 한번 다룰께요 ^^)
- 인물 특화
- 애니메이션 특화
- 풍경 특화
2.3 모델 선택 가이드
목적 | 추천 모델
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사실적 인물 | SDXL
애니메이션 스타일 | Anything V5
세밀한 디테일 | SD 2.13. CLIP Text Encode: 그림 설명하기
3.1 긍정적 프롬프트 작성법
3.1.1 기본 구조
주제 > 세부 특징 > 스타일 > 기술적 요소3.1.2 상세 예시
주제: "젊은 여성"
세부 특징: "긴 생머리, 하얀 피부, 날씬한 체형"
표정/감정: "밝은 미소, 친근한 눈빛"
포즈: "정면을 바라보는 상반신"
스타일: "자연스러운 메이크업, 캐주얼한 의상"3.2 부정적 프롬프트 작성법
3.2.1 기본 구조
기술적 결함 > 내용적 결함 > 스타일적 결함3.2.2 상세 예시
기술적 결함: "왜곡된 얼굴, 비대칭, 부자연스러운 손가락"
품질 관련: "저해상도, 흐림, 노이즈"
불필요한 요소: "추가 얼굴, 여러 개의 몸"4. Empty Latent Image: 디지털 캔버스 준비
4.1 캔버스 크기 선택
4.1.1 일반적인 크기 가이드
용도 | 크기
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프로필 사진 | 512x512
상반신 | 512x768
전신 | 512x1024
풍경 | 1024x7684.1.2 크기 선택 시 고려사항
- 메모리 사용량
- 큰 크기 = 더 많은 메모리
- 작은 크기 = 빠른 생성
- 디테일 수준
- 큰 크기 = 더 많은 디테일
- 작은 크기 = 전체적인 구도
4.2 배치 크기 설정
상황별 추천 배치 크기:
- 테스트: 1
- 변주 실험: 4
- 대량 생성: 8-165. KSampler: AI의 그림 그리기 과정
5.1 기본 원리 이해하기
5.1.1 노이즈 제거 과정
시작: 색연필로 마구 칠한 것 같은 상태
↓
단계 1: 대략적인 형태가 보이기 시작
↓
단계 2: 주요 특징이 드러남
↓
단계 3: 디테일이 살아나기 시작
↓
완성: 선명한 이미지5.2 주요 매개변수 설정
5.2.1 Steps (단계 수)
※ 노이즈 제거 과정이 이 Steps의 수를 의미해요 Steps수가 올라갈 수록 노이즈를 많이 제거하지만, 어느 정도 수준에 도달하면 더 더이상 필요없게 되니 여러분 확인하고 하는게 좋아요
추천 설정:
- 빠른 테스트: 15-20
- 일반 사용: 25-30
- 고품질: 35-505.2.2 CFG Scale (설명 충실도)
※ 우리가 작성한 프롬프트를 얼마나 충실히 이행할 것이를 나타내는 지수예요. 숫자가 적을수록 좀 자유롭게 숫자가 높을수록 우리가 적은 프롬프트 그대로 ~
설정 가이드:
1-3: 매우 자유로운 해석
4-6: 적당한 균형
7-9: 충실한 준수
10+: 매우 엄격5.2.3 Sampler (그리기 방식)
※ 이 부분도 나중에 자세히 ^^
Euler: 기본적이고 안정적
Euler_a: 창의적 결과
DPM++: 세밀한 디테일
DDIM: 일관된 결과5.3 실전 설정 예시
5.3.1 인물 사진용 설정
steps: 30
cfg: 7.0
sampler: DPM++ 2M Karras
scheduler: karras5.3.2 예술적 표현용 설정
steps: 25
cfg: 5.0
sampler: Euler_a
scheduler: normal6. VAE Decode: 작품 완성하기
6.1 VAE의 역할
- 잠재 공간의 이미지를 실제 이미지로 변환
- 색상과 디테일 보정
- 최종 품질 결정
6.2 VAE 종류
기본 VAE: 일반적인 용도
특화 VAE: 특정 스타일에 최적화
커스텀 VAE: 특별한 효과7. 실전 활용 가이드
7.1 기본 워크플로우 구성
7.1.1 단계별 체크리스트
1. Checkpoint 선택
2. VAE 확인
3. 프롬프트 준비
4. 캔버스 크기 설정
5. 샘플링 매개변수 조정7.2 효과적인 프롬프트 작성
7.2.1 구조화된 프롬프트 예시
[주제어], [세부 특징], [스타일], [기술적 용어]
negative: [기술적 결함], [회피할 요소]7.2.2 실제 예시
긍정적: "young woman, long black hair, bright smile, natural makeup, looking at camera, white blouse, high quality, detailed features"
부정적: "deformed face, extra fingers, asymmetric features, blurry, low quality, multiple faces"8. 문제 해결과 최적화
8.1 일반적인 문제와 해결방법
8.1.1 흐린 결과물
해결방법:
1. steps 증가
2. cfg 값 상향
3. 프롬프트 강화8.1.2 부자연스러운 특징
해결방법:
1. 부정적 프롬프트 보강
2. cfg 값 조정
3. 다른 샘플러 시도8.2 성능 최적화
8.2.1 메모리 관리
1. 적절한 이미지 크기 선택
2. 배치 크기 조절
3. 캐시 관리8.2.2 속도 개선
1. 효율적인 샘플러 선택
2. 적절한 steps 설정
3. xFormers 활용9. 고급 테크닉
9.1 스타일 최적화
9.1.1 인물 촬영 스타일
프롬프트 예시:
"professional portrait, studio lighting, DSLR, high quality, sharp focus"9.1.2 예술적 스타일
프롬프트 예시:
"artistic portrait, oil painting style, vibrant colors, dramatic lighting"9.2 워크플로우 커스터마이징
9.2.1 목적별 최적 설정
포트레이트:
- 높은 cfg
- 많은 steps
- 세밀한 샘플러
창의적 작업:
- 낮은 cfg
- 중간 steps
- 자유로운 샘플러결론
ComfyUI는 마치 숙련된 그림 선생님처럼, 여러분의 지시(프롬프트)를 바탕으로 원하는 이미지를 만들어냅니다. 실제 그림을 그리는 과정처럼 생각하면, 각 노드의 역할과 설정이 훨씬 이해하기 쉬워집니다.
시작하는 분들을 위한 조언
- 기본 설정으로 시작하기
- 한 번에 하나씩 매개변수 조정
- 결과를 기록하고 분석
- 점진적으로 개선하기
추천 학습 경로
- 기본 워크플로우 이해
- 프롬프트 작성 연습
- 매개변수 실험
- 고급 기능 탐구
