ComfyUI 워크플로 정리｜그룹·서브그래프·라이브러리 재사용

ComfyUI 왕초보 가이드 18 / 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.

16장 B의 작업을 여섯 역할별로 정리하고, 일반 JSON으로 보관한 뒤 다시 열어 같은 기능으로 인물 한 장을 만듭니다.

1. 만들 결과

16장 B의 작업을 여섯 역할별로 정리하고, 일반 JSON으로 보관한 뒤 다시 열어 같은 기능으로 인물 한 장을 만듭니다.

기본 실습에서는 그룹 + 일반 JSON으로 정리와 재사용을 마칩니다. 서브그래프나 라이브러리를 사용하지 않아도 완성할 수 있습니다.

2. 준비물

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

먼저 아래 ① 출발 JSON과 ② 입력 PNG 두 파일을 받으세요. 추가 모델이나 사용자 노드 설치는 필요 없습니다.

받은 JSON과 PNG는 찾기 쉬운 실습 폴더에 둡니다. 링크가 글이나 그림으로 열리면 링크를 오른쪽 클릭 → 다른 이름으로 링크 저장을 사용하세요. 이 실습에서 직접 내보낼 이름은 ch18-my-grouped.json입니다.

여섯 역할과 배치

#숫자는 제공 JSON의 노드 번호입니다. 화면에 번호가 보이지 않으면 제목·설정·연결로 구별하세요. 특히 이미지 저장은 파일명 접두사에 edges가 붙은 쪽이 윤곽입니다.

3. 따라 하기

A. 복사하고 배치하기

1. 출발 파일을 새 이름으로 복사합니다. ch18-start.json을 Ctrl+O로 엽니다. 이 파일은 최신 16장 B의 사본입니다. 왼쪽 위 그래프(Graph) → 다른 이름으로 저장(Save As)을 선택하고 작업 이름을 ch18-my-grouped로 지정합니다. 이것이 직접 정리할 내 작업입니다.
2. 입력과 모델을 맞춥니다. 이미지 로드(LoadImage) 노드 안의 업로드 버튼으로 ch05_first_portrait_v2_00001_.png를 선택합니다. PNG를 작업판 전체에 끌어놓으면 그림 안에 저장된 다른 워크플로가 열릴 수 있으므로 이 단계에서는 업로드 버튼을 씁니다. 체크포인트 로드에는 sd_xl_base_1.0.safetensors, 컨트롤넷 모델 로드에는 control-lora-canny-rank256.safetensors를 선택합니다. 업로드한 입력은 ComfyUI/input에 보관됩니다.
3. 바꿀 것과 유지할 것을 구별합니다. 이번에는 노드 위치·상자 크기와 그룹 제목만 바꿉니다. 선을 다시 연결하거나 문장·숫자 값을 수정하지 않습니다. 특히 KSampler의 생성 후 제어는 fixed로 둡니다. 자동으로 seed가 바뀌면 같은 조건 비교가 되지 않습니다.
4. 아래 도식을 보며 노드를 배치합니다. 노드 맨 위 제목 부분을 잡아 끕니다. 왼쪽 위는 입력, 왼쪽 아래는 모델, 오른쪽으로 문장 → 윤곽 제어 → 생성 → 출력 순서로 놓습니다. 위치는 대략 맞추면 됩니다. 도식처럼 제목을 읽고 역할을 찾을 수 있는 간격이면 충분합니다. 숫자 입력칸이나 연결 점을 건드려 값·선을 바꿨다면 Ctrl+Z로 되돌립니다.

배치할 때 볼 도식

제공 JSON의 노드 위치와 그룹 범위를 옮긴 설명 도식입니다. 실제 화면 캡처가 아니며 연결선·설정창은 생략했습니다. 아래 정리 후 배치를 참고하고, 정확한 연결은 뒤의 설정·연결 참고에서 확인하세요.

정리 전 배치 펼쳐 보기

B. 여섯 그룹으로 묶기

선택한 노드의 바깥에 제목 있는 테두리를 만드는 단계입니다. 노드 이름이 헷갈리면 역할표로 돌아가 확인하세요.

5. 첫 그룹을 만듭니다. 작업판 빈 곳을 한 번 클릭해 이전 선택을 풉니다. 이미지 로드의 제목을 클릭해 선택한 뒤, 작업판에 초점을 둔 채 Ctrl+G를 누릅니다. 선택한 노드 주위에 그룹이 생기고 제목 편집란이 나타나면 01 입력을 적고 Enter를 누릅니다. 이 그룹에는 노드 한 개만 들어갑니다.
6. 여러 노드를 함께 묶습니다. 빈 곳을 클릭한 뒤 체크포인트 로드 제목을 클릭합니다. Shift를 누른 채 컨트롤넷 모델 로드 제목을 클릭해 두 노드를 선택합니다. Ctrl+G → 02 모델 → Enter 순서로 묶습니다. 이미 선택한 노드를 Shift+클릭하면 선택이 풀릴 수 있으므로 두 상자가 함께 선택됐는지 봅니다.
7. 나머지 네 그룹을 만듭니다. 매번 빈 곳에서 선택을 풀고, 준비물의 역할표에서 해당 노드만 Shift+클릭으로 선택한 다음 Ctrl+G를 누릅니다. 제목은 03 문장, 04 윤곽 제어, 05 생성, 06 출력입니다. 그룹 테두리는 표에 있는 노드만 감싸도록 만드세요.
8. 그룹 테두리를 다듬습니다. 이름을 잘못 적었으면 그룹 제목 부분을 오른쪽 클릭 → 제목(Title)에서 고칩니다. 테두리가 좁으면 그룹 오른쪽 아래 모서리를 끌어 넓힙니다. 그룹 전체를 옮길 때는 다른 선택을 풀고 그룹 맨 위 제목 띠를 잡아 끕니다. Ctrl·Shift·Alt는 누르지 않습니다. 관련 노드가 테두리 안에 있고 다른 그룹과 겹치지 않게 정리하세요.

C. 저장하고 다시 사용하기

9. ComfyUI 안에 작업을 저장합니다. 작업판에 초점을 두고 Ctrl+S를 누릅니다. 작업 이름은 ch18-my-grouped입니다. 이 저장은 ComfyUI에서 다음에 찾아 열 작업을 남깁니다. 다음 단계의 JSON 내보내기도 해두면 파일로 따로 보관할 수 있습니다.
10. 일반 JSON 파일을 내보냅니다. 그래프(Graph) → 내보내기(Export)를 누릅니다. 이름 입력란이 있으면 ch18-my-grouped.json으로 지정합니다. 이름을 묻지 않으면 받은 파일의 이름을 그렇게 바꿉니다. 내보내기(API 형식)은 선택하지 않습니다. 준비물의 ch18-grouped.json은 참고 완성본이고, ch18-my-grouped.json이 지금 직접 만든 작업입니다.
11. 새 작업에서 다시 엽니다. 위쪽 작업 탭의 +로 빈 작업을 만든 뒤 Ctrl+O → ch18-my-grouped.json을 선택합니다. 여섯 그룹이 돌아왔는지 보고, 두 모델의 파일명과 이미지 로드의 입력 PNG를 확인합니다. 같은 설치에서 이미 선택되어 있으면 그대로 사용하고, 비어 있거나 누락이라고 나오면 준비물 파일을 다시 선택·업로드합니다. JSON에는 모델·입력 사진 자체가 들어 있지 않습니다.
12. 한 장을 생성합니다. 아래 설정표와 같은 값인지 보고 실행(Run)을 한 번 누릅니다. 결과는 이미지 저장 두 곳으로 나뉩니다. ComfyUI/output/guide/ch16_control_B_숫자_.png가 인물, ch16_control_B_edges_숫자_.png가 윤곽입니다. 접두사에 ch16이 남는 것은 저장 설정까지 유지했기 때문입니다. 파일 뒤 번호는 기존 저장물에 따라 달라집니다.

설정·연결 참고

기존 값은 그대로 사용합니다. 파일이 달라졌거나 복구가 필요할 때 아래 표와 대조하세요.

side profile studio photograph of one adult woman facing left, nose pointing to the left edge of the image, only one eye visible, shoulder-length dark brown hair, solid red turtleneck sweater, head and shoulders, plain light gray background, soft diffused studio light, realistic photography

front view, facing camera, text, watermark, illustration, distorted face, duplicate person, hands in frame, blurry, low quality, patterned clothes

선택 실습 · 서브그래프 만들기와 라이브러리 재사용

기본 실습을 끝낸 뒤에만 진행하세요. Canny와 컨트롤넷 적용 두 노드를 한 묶음으로 만들고, 그 묶음을 다른 작업에 다시 넣습니다. 새 모델은 필요 없습니다. 아래 메뉴와 실제 화면은 프런트엔드 1.49.6 기준입니다.

블루프린트(Blueprint)는 여기서 라이브러리에 보관한 서브그래프의 재사용용 원형을 뜻합니다. 그룹은 제목 있는 테두리이고, 서브그래프는 내부 작업과 입출력이 있는 묶음이며, 라이브러리는 그 묶음을 찾아 쓰는 보관함입니다.

D. 두 노드를 서브그래프로 만들기

1. 사본을 만듭니다. 기본 실습의 작업을 열고 그래프 → 다른 이름으로 저장에서 ch18-my-subgraph로 저장합니다. 기본 실습 파일은 보관해 둡니다.
2. 두 노드만 선택합니다. 빈 곳을 클릭한 뒤 Canny 제목을 클릭하고, Shift를 누른 채 컨트롤넷 적용 제목을 클릭합니다. 선택 도구 모음에서 마우스를 올렸을 때 선택 영역을 서브그래프로 변환이라고 나오는 버튼을 누릅니다. 두 상자가 한 상자로 바뀌며, 기존 바깥 연결은 자동으로 이어집니다. 이 단계에서 Ctrl+G를 누르면 서브그래프 대신 그룹이 만들어집니다.
3. 안을 열고 이름을 붙입니다. 새 묶음의 제목 오른쪽 위 작은 열기 아이콘을 누릅니다. 위쪽 경로의 New Subgraph 옆 펼침 버튼 → 이름 바꾸기에서 CH18 Canny Control을 입력하고 Enter를 누릅니다. 제목이 짧게 잘려 보이면 묶음의 오른쪽 아래 모서리를 끌어 넓힙니다.
4. 안과 밖의 역할을 읽습니다. 안에는 Canny와 컨트롤넷 적용 두 노드가 남습니다. 왼쪽에서 사진·두 문장 조건·제어 모델을 받고, 오른쪽으로 제어된 두 조건과 윤곽 이미지를 보냅니다. Canny는 0.10 / 0.20, 적용 강도·시작·종료는 1.00 / 0.000 / 1.000을 유지합니다. 이번 구성에서 vae는 선택 입력이므로 연결하지 않습니다. 연결되지 않은 회색 추가 포트는 새 입출력을 만들 때 쓰는 자리이며, 현재 자료가 오가는 포트 수에 넣지 않습니다.

작업판에 초점을 두고 Esc를 누르면 바깥 작업으로 돌아옵니다. 아래 표는 바깥에서 보이는 연결입니다. 한글 표시 옆의 영문은 JSON의 포트 이름입니다.

방향	묶음의 포트	연결할 상대
받기 ①	긍정 조건 positive	긍정 프롬프트의 조건 출력
받기 ②	부정 조건 negative	부정 프롬프트의 조건 출력
받기 ③	컨트롤넷 control_net	컨트롤넷 모델 로드의 컨트롤넷 출력
받기 ④	이미지 image	이미지 로드의 이미지 출력
보내기 ①	긍정 조건 positive	KSampler의 긍정 조건 입력
보내기 ②	부정 조건 negative	KSampler의 부정 조건 입력
보내기 ③	이미지 IMAGE	접두사가 guide/ch16_control_B_edges인 이미지 저장의 이미지 입력

저장하고 다시 열기: Ctrl+S → 그래프 → 내보내기 → 이름 ch18-my-subgraph → 확인 순서로 일반 JSON을 받습니다. 새 작업 + → Ctrl+O로 ch18-my-subgraph.json을 열고, 기존 모델 두 개와 입력 PNG를 선택한 뒤 실행합니다. 묶음 안의 노드와 연결까지 함께 돌아와야 정상입니다.

E. 라이브러리에 넣고 다른 작업에서 사용하기

1. 묶음을 보관합니다. 바깥 작업에서 CH18 Canny Control 제목을 클릭하고 선택 도구 모음의 서브그래프 게시를 누릅니다. 대화상자 제목이 서브그래프를 라이브러리에 저장인지 보고, 이름을 CH18 Canny Control로 두고 확인을 누릅니다. 이 버전의 이 버튼은 현재 ComfyUI의 노드 라이브러리에 보관하는 기능입니다.
2. 빈 작업에서 꺼내 봅니다. 위쪽 +로 빈 작업을 만들고 왼쪽 노드 라이브러리(n)를 엽니다. 서브그래프 블루프린트 → 내 블루프린트 → User를 펼칩니다. CH18 Canny Control 항목을 작업판으로 끌어놓습니다. 제목 오른쪽 위 아이콘으로 내부를 열어 두 노드가 들어 있는지 봅니다. 묶음 한 개만으로는 사진 생성 전체 작업이 되지 않습니다. 나머지 모델·문장·생성·출력 노드가 필요합니다.
3. 완성된 작업에 다시 연결합니다. 새 작업에서 앞서 저장한 ch18-my-subgraph.json을 열고, 다른 이름으로 저장으로 ch18-my-library-reused 사본을 만듭니다. 사본 안의 기존 서브그래프 한 개만 선택해 Delete로 지운 뒤, 라이브러리 항목을 빈 04 윤곽 제어 그룹으로 끌어놓습니다. 방금 넣은 묶음의 입력 4개·출력 3개를 위의 7개 연결표대로 잇습니다. 출력 점을 잡아 상대 입력 점으로 끌어놓으면 됩니다. 삭제 과정에서 일부 선이 바로 연결되더라도 새 묶음을 거치도록 출력 3개를 다시 연결합니다.
4. 저장하고 실행합니다. 내부 값, 프롬프트, 두 모델, 입력 PNG, KSampler의 seed 20261013 / fixed / 28 / CFG 5.5 / dpmpp_2m / karras / denoise 1.0을 그대로 둡니다. Ctrl+S로 저장한 뒤 일반 내보내기로 ch18-my-library-reused.json을 보관하고 실행합니다. 빨간 니트의 인물과 윤곽이 각각 나오면 재사용까지 끝난 것입니다.

라이브러리에 보관하는 것은 묶음의 구성입니다. 모델 파일과 입력 사진은 함께 들어 있지 않습니다. 일반 JSON으로 다른 작업을 여는 것과 내 블루프린트 목록에 등록하는 것도 별개의 동작입니다. JSON 안에는 서브그래프의 내부 정의가 함께 들어 있어야 합니다.

선택 실습의 참고·복구 파일

파일	용도
ch18-subgraph.json (ZIP)	서브그래프 변환 후 전체 작업. Ctrl+O로 열고 기존 입력 PNG와 모델을 선택합니다.
ch18-library-reused.json (ZIP)	라이브러리에서 묶음을 다시 넣고 7개 외부 연결을 마친 전체 작업.

두 JSON 모두 준비물의 같은 입력 PNG를 사용합니다. 독자가 직접 저장한 ch18-my-… 파일과 구별해 참고용으로 쓰세요.

선택 실습의 정상 결과

묶음 이름만 보이는 것으로 끝내지 말고, 안에 두 노드가 있고 바깥 입력 4개·출력 3개가 연결되는지 봅니다. 새로 열린 작업에서도 인물·윤곽을 생성할 수 있어야 합니다. 아래 결과는 내보낸 서브그래프 JSON을 다시 열어 실제 생성한 이미지입니다.

현재 PC에서 같은 실행 조건으로 비교한 결과입니다. 정리나 묶음 변환이 화질을 높이거나 생성 속도를 빠르게 만든다는 뜻은 아닙니다.

4. 정상 결과 확인

여섯 그룹에서 입력·모델·문장·윤곽 제어·생성·출력을 찾을 수 있고, 다시 연 작업에서도 같은 역할이 유지되면 정리가 된 것입니다. 생성 결과에는 빨간 니트를 입고 카메라 쪽을 보는 인물 한 명이 보여야 합니다. 윤곽 그림만 나오면 인물용 이미지 저장 노드도 확인하세요.

정리 전 결과와 비교하기

이 PC에서 정리 전, 정리 후, 저장한 JSON을 다시 읽은 작업으로 각각 생성했습니다. 세 실행의 인물 결과와 윤곽 결과는 크기·RGB 픽셀이 모두 같았습니다. PNG 안의 작업 정보는 달라질 수 있습니다. 여기서 배우는 것은 배치와 그룹을 바꿔도 생성 조건은 그대로라는 점입니다.

여기까지 되면 기본 실습 완료

보관할 실습 폴더의 예입니다. JSON의 위치는 자유롭게 정해도 되지만, 입력 사진은 다시 열 때 이미지 로드에서 선택할 수 있어야 합니다.

ch18-practice/
  ch18-my-grouped.json
  ch05_first_portrait_v2_00001_.png

이 두 파일이 작업과 입력의 한 쌍입니다. 큰 모델 파일을 JSON 옆에 복사하는 단계는 없습니다.

5. 자주 생기는 문제

공통 오류와 용어는 용어·문제 해결에서 찾을 수 있습니다.

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.