ComfyUI 왕초보 가이드 8 / 29장 · 기준: ComfyUI 0.34.0 / 프런트엔드 1.49.6 · Windows x64 / NVIDIA RTX Portable. 다른 버전에서는 메뉴와 노드 표시가 다를 수 있습니다.
이 장의 실습 자료 ZIP 내려받기 (7.5MB)
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.
의상 색상 한 구절을 바꾸고 기준 이미지와 비교합니다.
1. 만들 결과
의상 색상 한 구절을 바꾸고 기준 이미지와 비교합니다.
긍정 프롬프트는 넣고 싶은 모습을, 부정 프롬프트는 피하고 싶은 요소를 적는 칸입니다. 예를 들어 cream-colored knit sweater는 크림색 니트, pale-blue knit sweater는 옅은 파란 니트입니다. 문장을 바꿔 새 그림을 생성하는 것이므로 옷 색 외의 부분도 바뀔 수 있습니다.
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 |
| 역할 | 파일 | 정확한 이름 |
|---|---|---|
| 실습 JSON | 실습 JSON 내려받기 (ZIP) | ch0809-A-baseline.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/ch0809_A_portrait_00001_.png
3. 따라 하기
- 기준 A JSON을 새 작업에서 열고 SDXL Base를 선택합니다. 아래 기준값을 유지해 실행합니다.
- 작업 탭을 오른쪽 클릭해 복제하고
ch0809-B-sweater처럼 다른 이름으로 저장합니다. - 긍정 프롬프트에서
cream-colored knit sweater만pale-blue knit sweater로 바꿉니다. 부정 문장과 seed·steps·CFG·크기는 그대로 둡니다. - 이미지 저장 접두사를
guide/ch0809_B_portrait로 바꾸고 실행합니다. A와 B의 니트 색, 얼굴, 머리와 구도를 나란히 봅니다.
기본 실습 뒤 선택 비교·추가 조작
- 선택 실습 C는 A JSON을 다시 열어 시작합니다. 아래 C 문장의 조명 구절만 바꾸고
guide/ch0809_C_portrait로 저장합니다. B의 파란 니트 문장이 남지 않게 합니다.
이번 실습의 설정
| 설정할 노드 | 입력값 |
|---|---|
| 빈 잠재 이미지 | 너비 = 1024 높이 = 1024 배치 크기 = 1 |
| 체크포인트 로드 | 체크포인트 = sd_xl_base_1.0.safetensors |
| KSampler | seed = 20260909 생성 후 제어 = fixed steps = 20 CFG = 7 sampler = euler scheduler = normal denoise = 1 |
| 이미지 저장 · ch0809_A_portrait | 파일명 접두사 = guide/ch0809_A_portrait |
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 7개와 연결 9개
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 |
| 체크포인트 로드 | CheckpointLoaderSimple |
| VAE 디코드 | VAEDecode |
| KSampler | KSampler |
| 이미지 저장 · ch0809_A_portrait | SaveImage |
| 순서 | 출발 출력 | 도착 입력 |
|---|---|---|
| 1 | 체크포인트 로드 모델 → | KSampler 모델 |
| 2 | 체크포인트 로드 CLIP → | 긍정 프롬프트 clip |
| 3 | 체크포인트 로드 CLIP → | 부정 프롬프트 clip |
| 4 | 긍정 프롬프트 조건 → | KSampler 긍정 |
| 5 | 부정 프롬프트 조건 → | KSampler 부정 |
| 6 | 빈 잠재 이미지 잠재 데이터 → | KSampler 잠재 입력 |
| 7 | 체크포인트 로드 VAE → | VAE 디코드 vae |
| 8 | VAE 디코드 이미지 → | 이미지 저장 · ch0809_A_portrait 이미지 |
| 9 | KSampler 잠재 데이터 → | VAE 디코드 잠재 데이터 |
4. 정상 결과 확인
A에서는 크림색, B에서는 옅은 파란색 니트가 보이는지 확인합니다. 색이 그대로라면 B의 긍정 프롬프트와 실제로 실행한 탭을 확인하세요. 예시에서는 옷 색뿐 아니라 얼굴 각도도 달라집니다.
선택 C: 따뜻한 저녁 창가 빛을 요청한 비교입니다
비교 조건별 JSON
| 조건 | JSON |
|---|---|
| B · 니트 색상 | ch0809-B-sweater.json (ZIP) |
| 선택 C · 조명 | ch0809-C-light.json (ZIP) |
각 JSON은 별도 탭에서 열고 입력 이미지·모델을 다시 선택하세요. 기본 실습과 선택 비교를 구별해 필요한 조건을 사용합니다.
B · 니트 색상의 문장·설정
| 설정할 노드 | 입력값 |
|---|---|
| 빈 잠재 이미지 | 너비 = 1024 높이 = 1024 배치 크기 = 1 |
| 체크포인트 로드 | 체크포인트 = sd_xl_base_1.0.safetensors |
| KSampler | seed = 20260909 생성 후 제어 = fixed steps = 20 CFG = 7 sampler = euler scheduler = normal denoise = 1 |
| 이미지 저장 · ch0809_B_portrait | 파일명 접두사 = guide/ch0809_B_portrait |
입력할 프롬프트 전문
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
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 pale-blue knit sweater, soft diffused window light, plain light gray background, natural skin texture, realistic photography
직접 구성하기 · 노드 7개와 연결 9개
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 |
|---|---|
| 부정 프롬프트 | CLIPTextEncode |
| 빈 잠재 이미지 | EmptyLatentImage |
| 체크포인트 로드 | CheckpointLoaderSimple |
| VAE 디코드 | VAEDecode |
| KSampler | KSampler |
| 긍정 프롬프트 | CLIPTextEncode |
| 이미지 저장 · ch0809_B_portrait | SaveImage |
| 순서 | 출발 출력 | 도착 입력 |
|---|---|---|
| 1 | 체크포인트 로드 모델 → | KSampler 모델 |
| 2 | 체크포인트 로드 CLIP → | 긍정 프롬프트 clip |
| 3 | 체크포인트 로드 CLIP → | 부정 프롬프트 clip |
| 4 | 긍정 프롬프트 조건 → | KSampler 긍정 |
| 5 | 부정 프롬프트 조건 → | KSampler 부정 |
| 6 | 빈 잠재 이미지 잠재 데이터 → | KSampler 잠재 입력 |
| 7 | 체크포인트 로드 VAE → | VAE 디코드 vae |
| 8 | VAE 디코드 이미지 → | 이미지 저장 · ch0809_B_portrait 이미지 |
| 9 | KSampler 잠재 데이터 → | VAE 디코드 잠재 데이터 |
선택 C · 조명의 문장·설정
| 설정할 노드 | 입력값 |
|---|---|
| 체크포인트 로드 | 체크포인트 = sd_xl_base_1.0.safetensors |
| KSampler | seed = 20260909 생성 후 제어 = fixed steps = 20 CFG = 7 sampler = euler scheduler = normal denoise = 1 |
| 빈 잠재 이미지 | 너비 = 1024 높이 = 1024 배치 크기 = 1 |
| 이미지 저장 · ch0809_C_portrait | 파일명 접두사 = guide/ch0809_C_portrait |
입력할 프롬프트 전문
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
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, warm evening window light, plain light gray background, natural skin texture, realistic photography
직접 구성하기 · 노드 7개와 연결 9개
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 |
|---|---|
| 부정 프롬프트 | CLIPTextEncode |
| 체크포인트 로드 | CheckpointLoaderSimple |
| VAE 디코드 | VAEDecode |
| KSampler | KSampler |
| 빈 잠재 이미지 | EmptyLatentImage |
| 긍정 프롬프트 | CLIPTextEncode |
| 이미지 저장 · ch0809_C_portrait | SaveImage |
| 순서 | 출발 출력 | 도착 입력 |
|---|---|---|
| 1 | 체크포인트 로드 모델 → | KSampler 모델 |
| 2 | 체크포인트 로드 CLIP → | 긍정 프롬프트 clip |
| 3 | 체크포인트 로드 CLIP → | 부정 프롬프트 clip |
| 4 | 긍정 프롬프트 조건 → | KSampler 긍정 |
| 5 | 부정 프롬프트 조건 → | KSampler 부정 |
| 6 | 빈 잠재 이미지 잠재 데이터 → | KSampler 잠재 입력 |
| 7 | 체크포인트 로드 VAE → | VAE 디코드 vae |
| 8 | VAE 디코드 이미지 → | 이미지 저장 · ch0809_C_portrait 이미지 |
| 9 | KSampler 잠재 데이터 → | VAE 디코드 잠재 데이터 |
5. 자주 생기는 문제
| 상황 | 확인할 곳 |
|---|---|
| 색을 바꿨더니 얼굴도 달라져요 | 텍스트 생성은 부분 색상 치환이 아닙니다. 고정 seed도 인물의 신원을 고정하지 않습니다. |
| 비교할 때마다 결과가 달라져요 | 생성 후 제어가 fixed인지, 비교할 때 A의 전체 조건으로 돌아왔는지 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.