ComfyUI Lightning LoRA 연결｜4-step 설정과 우회 비교

ComfyUI 왕초보 가이드 15 / 29장 · 기준: ComfyUI 0.34.0 / 프런트엔드 1.49.6 · Windows x64 / NVIDIA RTX Portable. 다른 버전에서는 메뉴와 노드 표시가 다를 수 있습니다.

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JSON·입력 PNG·본문 원본 이미지를 담았습니다. 압축을 푼 뒤 본문에 적힌 파일을 선택하세요. 모델과 프로그램은 포함하지 않습니다. 본문의 WebP는 가벼운 표시용 사본이며, PNG의 작업 정보·투명도와 원본 픽셀 비교에는 ZIP 안의 PNG를 사용하세요.

SDXL Base에 가속 LoRA를 연결해 4-step 이미지를 만듭니다.

1. 만들 결과

SDXL Base에 가속 LoRA를 연결해 4-step 이미지를 만듭니다.

LoRA(로라)는 호환되는 기본 모델에 붙여 특정 특징이나 생성 방식을 바꾸는 추가 학습 파일입니다. 기본 모델이 기본 그림 실력이라면 LoRA는 특정 표현을 위한 추가 연습에 비유할 수 있습니다. 완성된 사진 위에 씌우는 필터가 아니라 생성 계산에 적용됩니다. 아래에서 일반적인 용도와 이번 가속 실습을 구별해 봅니다.

LoRA는 언제 쓰나요?

목적	쉽게 떠올릴 예	이번 장과의 관계
화풍·표현	같은 주제를 특정 그림체로 표현하도록 학습 내용을 추가	용도를 이해하기 위한 예시이며 이 장에서 생성한 비교는 아님
인물·대상 특징	학습한 인물·옷·물체의 특징을 생성에 더함	기본 모델 계열과 제작자 사용법이 맞아야 함
적은 단계 생성	여러 단계에 걸칠 계산을 적은 단계로 가능하게 학습	이번 Lightning 4-step LoRA의 목적

가중치는 모델이 학습한 숫자 값입니다. “LoRA 가중치를 적용한다”는 말은 추가 학습 내용을 생성 계산에 반영한다는 뜻입니다. LoRA 파일 하나만으로 생성하지 않고 호환되는 기본 모델과 함께 씁니다.

이번에는 어떤 파일을 연결하나요?

SDXL Base의 MODEL → Lightning LoRA → KSampler
Base의 CLIP → 문장 노드 / Base의 VAE → 디코드

헷갈리는 항목	이 실습에서의 뜻
14장 통합 모델 / 15장 LoRA	14장은 통합 체크포인트를 바꾸고, 15장은 Base에 _lora 파일을 추가합니다. 같은 모델 계열이어도 로드할 노드와 폴더가 다릅니다.
강도 1.0 / 0.8	추가 학습의 적용량입니다. 1.0은 품질 100%, 0.8은 그림의 80%라는 뜻이 아닙니다. 이 실습의 기본값은 1.0입니다.
모델 강도 / CLIP 강도	일반 LoRA 로더에는 그림 생성 모델 쪽과 문장 해석 쪽 적용량이 따로 있을 수 있습니다. 이 장의 모델 전용 로더에는 모델 강도만 있습니다.
트리거 단어	제작자가 안내한 특징을 불러오는 프롬프트 단어입니다. 필요한 파일도 있고 없는 파일도 있습니다. 이번 Lightning 실습에는 별도 트리거를 넣지 않습니다.
호환 모델	SDXL용 LoRA는 SDXL 계열의 호환 모델과 짝지어 사용합니다. SD1.5·다른 모델 계열용 파일을 이름이 비슷하다는 이유로 섞지 않습니다.
Bypass(우회)	노드의 적용을 건너뛰는 상태입니다. 기본 A에서는 LoRA가 켜져 있어야 합니다. 아래 B는 일부러 끈 대조군입니다.

이 장은 LoRA를 끼우고 적용하는 구조를 배우는 실습입니다. SDXL Base에서 빠른 생성만 원한다면 14장의 통합 모델 경로로 진행할 수 있습니다. 제작자는 SDXL Base에 대해 통합 모델 경로를 권장합니다. Lightning 공식 사용법 · ComfyUI 공식 LoRA 설명

2. 준비물

ComfyUI를 실행한 상태에서 시작합니다. 아래 모델이 이미 같은 폴더에 있으면 다시 받을 필요가 없습니다.

모델	공식 파일·다운로드 위치	설치 폴더 안에 넣을 곳	선택할 노드	처음 사용
SDXL Base 1.0	`sd_xl_base_1.0.safetensors`	`ComfyUI\models\checkpoints`	체크포인트 로드	4장
SDXL-Lightning LoRA 4-step	`sdxl_lightning_4step_lora.safetensors`	`ComfyUI\models\loras`	LoRA 로드(모델 전용)	15장

역할	파일	정확한 이름
실습 JSON	실습 JSON 내려받기 (ZIP)	`ch15-A-lora-active.json`

파일 링크는 이 장의 실습 자료 ZIP으로 연결됩니다. 한 번 내려받아 압축을 푼 뒤 표에 적힌 JSON·PNG 파일을 선택하세요. JSON은 Ctrl+O로 열고, 입력 PNG는 해당 LoadImage에서 업로드합니다.

이번 기본 JSON이 저장할 파일

설치 폴더의 ComfyUI/output 아래에 다음 접두사로 저장됩니다. 뒤에는 자동 번호와 .png가 붙습니다. 이미 같은 이름이 있으면 번호가 올라갑니다.

guide/ch15_A_lora_active_00001_.png

3. 따라 하기

sdxl_lightning_4step_lora.safetensors를 공식 페이지에서 받아 ComfyUI\models\loras에 넣습니다. 목적지 창을 먼저 열고 파일을 복사합니다.
활성 A JSON을 새 작업에 엽니다. 체크포인트는 SDXL Base, LoRA는 위 _lora 파일로 선택합니다.
LoRA 로드(모델 전용), LoraLoaderModelOnly의 모델 강도는 1.0입니다. 체크포인트 MODEL → LoRA model → KSampler model로 이어져야 합니다.
CLIP과 VAE는 기존 체크포인트에서 그대로 받습니다. 이 가속 LoRA는 모델 전용 로더를 쓰는 예제이며 모든 LoRA가 같은 구조인 것은 아닙니다.
4 steps / CFG 1 / euler / sgm_uniform / denoise 1을 확인합니다. 기본 실습은 A 한 장을 실행하고 저장하면 됩니다.

기본 실습 뒤 선택 비교·추가 조작

선택 비교 B는 LoRA를 우회(Bypass)하고 같은 4-step 설정을 유지한 대조군입니다. 흐린 결과를 SDXL Base의 정상 품질로 평가하지 않습니다. C는 LoRA가 활성인 상태에서 강도만 0.8로 바꾼 비교입니다.

이번 실습의 설정

설정할 노드	입력값
빈 잠재 이미지	너비 = 1024 높이 = 1024 배치 크기 = 1
KSampler	seed = 20260909 생성 후 제어 = fixed steps = 4 CFG = 1 sampler = euler scheduler = sgm_uniform denoise = 1
이미지 저장 · ch15_A_lora_active	파일명 접두사 = guide/ch15_A_lora_active
체크포인트 로드	체크포인트 = sd_xl_base_1.0.safetensors
LoRA 로드(모델 전용)	LoRA = sdxl_lightning_4step_lora.safetensors 모델 강도 = 1

입력할 프롬프트 전문

긍정 프롬프트

photographic beauty portrait of a beautiful 22-year-old adult woman,
youthful face, delicate balanced facial features, bright expressive eyes,
subtle closed-mouth smile, light natural makeup,
one person, close-up head and shoulders, looking at the camera,
shoulder-length dark hair, wearing a simple cream-colored knit sweater,
soft diffused window light, plain light gray background,
natural skin texture, realistic photography

부정 프롬프트

text, watermark, blurry, low quality, distorted face, duplicate person,
mature-looking face, deep facial lines, heavy makeup,
exaggerated smile, open mouth, visible teeth, hands in frame, plastic skin

직접 구성하기 · 노드 8개와 연결 10개

빈 작업판을 두 번 클릭해 아래 기술 이름으로 검색하고 노드를 추가합니다. 값 입력 뒤, 오른쪽 출력 점을 왼쪽 입력 점으로 끌어 연결하세요. 이름이 같은 노드는 역할·파일명으로 구별합니다.

노드 역할	검색할 기술 이름
긍정 프롬프트	`CLIPTextEncode`
부정 프롬프트	`CLIPTextEncode`
빈 잠재 이미지	`EmptyLatentImage`
VAE 디코드	`VAEDecode`
KSampler	`KSampler`
이미지 저장 · ch15_A_lora_active	`SaveImage`
체크포인트 로드	`CheckpointLoaderSimple`
LoRA 로드(모델 전용)	`LoraLoaderModelOnly`

순서	출발 출력	도착 입력
1	체크포인트 로드 CLIP →	긍정 프롬프트 clip
2	체크포인트 로드 CLIP →	부정 프롬프트 clip
3	긍정 프롬프트 조건 →	KSampler 긍정
4	부정 프롬프트 조건 →	KSampler 부정
5	빈 잠재 이미지 잠재 데이터 →	KSampler 잠재 입력
6	체크포인트 로드 VAE →	VAE 디코드 vae
7	VAE 디코드 이미지 →	이미지 저장 · ch15_A_lora_active 이미지
8	KSampler 잠재 데이터 →	VAE 디코드 잠재 데이터
9	체크포인트 로드 모델 →	LoRA 로드(모델 전용) 모델
10	LoRA 로드(모델 전용) 모델 →	KSampler 모델

4. 정상 결과 확인

A의 인물 얼굴과 니트가 뚜렷하게 생성되는지 확인합니다. 형태가 흐리고 잡음이 남으면 LoRA 활성 여부와 4·1·euler·sgm_uniform 조합을 다시 확인하세요. 얼굴이 바뀐 정도로 가속 성능이나 스타일 효과를 평가하지 않습니다.

A 정상 결과: SDXL Base에 Lightning LoRA를 강도 1.0으로 적용해 4단계에 생성했습니다. 그림을 누르면 큰 화면으로 열립니다.

선택 비교 · LoRA를 켠 A, 일부러 끈 B, 강도 0.8의 C

B가 흐린 이유: 가속 LoRA를 껐는데도 Base에 맞지 않는 4 steps·CFG 1·sgm_uniform을 남겼기 때문입니다. LoRA 적용 효과를 이해하기 위해 일부러 만든 대조군입니다. 돌아가는 방법: 기본 A JSON을 다시 열거나, Base만 쓰려면 14장 Base JSON의 20 steps·CFG 7·normal로 돌아갑니다.

A · LoRA 적용 1.0 / 4 steps. 기본 실습의 정상 결과 그림을 누르면 큰 화면으로 열립니다.

B · LoRA를 일부러 우회 / 같은 4 steps. 정상 품질 예제가 아닌 대조군 그림을 누르면 큰 화면으로 열립니다.

C · LoRA 적용 0.8 / 같은 4 steps. 적용량 비교 그림을 누르면 큰 화면으로 열립니다.

비교 조건별 JSON

조건	JSON
선택 · 일부러 끈 대조 B	ch15-B-lora-bypass.json (ZIP)
선택 · 강도 0.8의 C	ch15-C-lora-080.json (ZIP)

각 JSON은 별도 탭에서 열고 입력 이미지·모델을 다시 선택하세요. 기본 실습과 선택 비교를 구별해 필요한 조건을 사용합니다.

5. 자주 생기는 문제

상황	확인할 곳
LoRA를 넣었는데 변화가 없어요	KSampler가 체크포인트에 직접 연결되어 있는지, LoRA가 Bypass 상태인지 확인합니다.
CLIP 강도 칸이 없어요	이 장은 모델 전용 로더입니다. 일반 LoraLoader와 입력 구성이 다릅니다.
Base만 사용하고 싶어요	새 탭에서 14장 Base JSON을 열거나 LoRA를 우회하고 Base의 20·7·normal 설정으로 함께 돌아갑니다.
다른 LoRA도 4단계로 하면 되나요?	4단계는 이번 Lightning 가속 파일용입니다. 화풍·인물 LoRA는 호환 모델, 권장 강도, 필요 트리거를 각 제작자 안내에서 확인합니다.

공통 오류와 용어는 용어·문제 해결에서 찾을 수 있습니다.

공식 참고 자료

준비 단계에서 PC 정보가 헷갈린다면 GPU·메모리 등 내 컴퓨터 사양 확인 방법을 함께 참고하세요. 이 장의 결과와 작업 JSON을 보관한 뒤 다음 실습으로 넘어가면 다시 비교하기 쉽습니다.