AI 기반 이미지 태거는 이미지에서 자동으로 태그를 추출해주는 도구로, AI 이미지 생성 작업에서 필수적인 역할을 합니다. 특히 ComfyUI에서는 다양한 태거 모델을 활용할 수 있어 정교한 태깅이 가능합니다. 이번 포스팅에서는 ComfyUI에서 AI 태거를 활용해 태그를 추출하는 방법을 단계별로 설명하며, SEO 최적화된 방식으로 소개합니다.
☆ 설치 방법 : ComfyUI 실행 > Manager > Custom Nodes Manager > wd14 검색 후 설치
✅ AI 태거란?
AI 태거는 머신러닝 모델을 이용해 이미지에서 자동으로 태그를 생성하는 기술입니다. 이는 AI 이미지 생성 과정에서 메타데이터 자동 생성, 스타일 분석, 데이터 정리 등의 작업에 유용하게 쓰입니다.
🏆 태거 모델별 특징과 비교
모델명 | 설명 |
wd-v1-4-moat-tagger-v2 | MoAT 기반 Transformer 모델로 높은 정확도 제공 |
wd-v1-4-convnext-tagger-v2 | ConvNeXt 기반 CNN 태거로 속도와 정확도의 균형 유지 |
wd-v1-4-convnext2-tagger-v2 | ConvNeXt2 기반으로 더욱 정교한 태깅 가능 |
wd-v1-4-vit-tagger-v2 | Vision Transformer(ViT) 기반 태거로 정밀한 태깅 제공 |
wd-v1-4-swinv2-tagger-v2 | Swin Transformer 기반으로 빠르고 효율적인 태깅 가능 |
wd-eva02-large-tagger-v3 | EVA-02 대형 모델로 최상급 성능 제공 |
🔥 추천 모델 선택 가이드
✅ 속도 우선 → ConvNeXt 계열 (convnext-tagger) 추천
✅ 정확도 우선 → MoAT, ViT, EVA-02 계열 추천
✅ 균형 잡힌 성능 → Swin, ConvNeXt2 계열 추천
✅ ComfyUI에서 AI 태거 모델 적용하기
ComfyUI는 노드 기반의 AI 이미지 생성 인터페이스로, 태거 모델을 쉽게 적용할 수 있습니다.
🔹 1️⃣ ComfyUI에 WD14 태거 노드 추가하기
ComfyUI에서는 WD14 기반 태거 노드를 사용할 수 있습니다.
설치 방법
- ComfyUI-Manager 실행
- "Install Custom Nodes"에서 WD14-Tagger 검색 후 설치
- ComfyUI 재시작
🔹 2️⃣ ComfyUI에서 태거 노드 설정하기
- 태거 노드 추가
- ComfyUI 실행 후 WD14-Tagger 노드 추가
- 이미지 업로드
- 분석할 이미지를 Image Input 노드에 연결
- 태거 모델 선택
- 원하는 태거 모델 선택 (ConvNeXt, ViT 등)
- 태깅 실행
- 태거 노드 연결 후 실행 (Run 버튼 클릭)
- 결과 확인
- 태그 리스트 출력
✅ 태그는 CSV 파일로 저장 가능하며, 이후 자동 분류에 활용 가능
✅ 태거 모델별 성능 비교
각 태거 모델의 성능을 정리하면 다음과 같습니다.
모델명 | 속도 | 정확도 | 추천 용도 |
wd-v1-4-convnext-tagger | 빠름 | 보통 | 일반적인 태깅 |
wd-v1-4-vit-tagger | 보통 | 높음 | 정밀한 태깅 필요 시 |
wd-v1-4-swinv2-tagger | 보통 | 높음 | 속도와 정확도의 균형 |
wd-v1-4-moat-tagger | 느림 | 매우 높음 | 최고의 정확도가 필요할 때 |
wd-eva02-large-tagger | 느림 | 최상 | 가장 정밀한 태깅 |
💡 ComfyUI에서 태거 모델을 바꿔가며 비교 테스트해보는 것도 추천!
🎯 마무리 및 최적화된 활용법
ComfyUI를 활용하면 AI 태거를 쉽게 사용할 수 있으며, 다양한 태거 모델을 적용해 보다 정밀한 태깅이 가능합니다.
💡 ComfyUI 태거 활용 팁
- 이미지 데이터 정리: 태거를 활용해 이미지 메타데이터를 자동 생성
- AI 이미지 생성 최적화: 태거 정보를 바탕으로 더 나은 프롬프트 작성
- SEO 태그 활용: 태거 결과를 기반으로 블로그 포스팅 키워드 설정
🔥 ComfyUI에서 태거를 활용해 본 경험이 있다면 댓글로 공유해주세요!
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