[TIP] Stable Diffusion/ComfyUI31 ComfyUI + Nunchaku 설치 실패? 이 방법으로 해결했습니다 (2025년 11월 기준) ComfyUI Nunchaku 설치 실패 해결 완벽 가이드. 포터블 버전의 한계와 PyTorch 버전 일치 방법까지, 실제 성공 사례 기반 단계별 해결법을 제공합니다. (2025년 11월 검증) 문제: DiT Loader가 계속 안 보이는 이유ComfyUI에서 Nunchaku Qwen-Image DiT Loader를 사용하려고 설치했는데, 노드가 나타나지 않는 경험을 하셨나요?동일한 문제로 수십 시간을 소비했습니다. ComfyUI를 여러 번 재설치하고, 포터블 버전과 임베디드 파이썬을 모두 시도했지만 해결되지 않았습니다.핵심 원인: 포터블/임베디드 파이썬 환경에서는 구조적 제약이 있습니다. (작성 시점 기준)핵심 원인 1: 포터블 파이썬의 구조적 제약⚠️ pip 설치가 제한적입니다ComfyUI 포터블 .. 2025. 11. 14. ComfyUI 설치 지옥 탈출하는 법: 원클릭 자동 설치 도구로 30분이면 끝 ComfyUI 환경 설정, 왜 이렇게 어려운가로컬 AI 이미지 및 동영상 생성 작업에서 ComfyUI는 사실상 표준이다. 하지만 초기 설치부터 파이썬 환경 충돌, 커스텀 노드 의존성 오류까지 기술적 장벽이 너무 높다. 고성능 워크플로우를 위해 Triton, SageAttention, AuroraFlow, Nunchaku 같은 코어 패키지를 수동으로 세팅해야 하는데, 버전 호환성 문제로 재설치를 반복하는 것이 일상이다.특히 RTX 4090 같은 고사양 GPU를 제대로 활용하려면 정밀한 환경 구성이 필수인데, 매번 처음부터 다시 설정하는 건 시간 낭비다.ComfyUI Easy Install: Pixaroma 커뮤니티의 원클릭 솔루션Pixaroma 커뮤니티에서 공개한 ComfyUI-Easy-Install이 이.. 2025. 11. 13. ILXL 모델, 이제 제대로 쓰자! 최적화 네거티브 프롬프트 완벽 가이드 AI 이미지 생성에서 네거티브 프롬프트는 품질을 좌우하는 숨은 주역입니다. 특히 NoobAI-XL과 Illustrious-XL 같은 ILXL 계열 모델은 Danbooru 데이터셋 기반으로 학습되어, 제대로 된 네거티브 프롬프트 없이는 실망스러운 결과물을 마주하게 됩니다.이 글에서는 Civitai 커뮤니티가 수백 GB의 학습 데이터를 분석해 검증한 최신 최적화 네거티브 프롬프트를 공개합니다.왜 ILXL 모델은 특별한 네거티브 프롬프트가 필요한가?ILXL 모델 계열의 학습 체인을 보면 답이 나옵니다:SDXL 1.0 → SDXL 0.9 혼합 → CounterfeitXL → NekoRayXL → Kohaku-XL → Illustrious-XL → NoobAI-XL이렇게 6단계 이상의 파인튜닝을 거치면서 각 모델.. 2025. 9. 30. ComfyUI 자동 설치 배치파일 소개 – SageAttention, Triton까지 한 번에 설치하는 쉬운 방법 AI 이미지 생성 툴 ComfyUI, 설치가 어렵게 느껴졌다면? 이제는 배치파일 하나로 모든 준비 끝!최근 많은 크리에이터들이 사용하는 ComfyUI(컴피유아이)는 뛰어난 커스터마이징 기능으로 각광받고 있습니다. 하지만 처음 사용하는 분들에게는 설치 과정이 복잡하게 느껴질 수 있죠. 특히 SageAttention, Triton과 같은 고급 기능까지 포함하려면, 일일이 환경을 맞추고 의존성까지 설치해야 하는 번거로움이 따릅니다.하지만 이제는 이런 걱정 끝.ComfyUI 포터블 자동 설치 배치파일을 통해 단 한 번의 실행만으로 아래와 같은 구성 요소가 자동으로 설치됩니다:🧰 자동 설치 항목최신 버전의 ComfyUI 포터블고속화 확장 기능 SageAttention고성능 커널 최적화 패키지 TritonComf.. 2025. 5. 25. ComfyUI 0.3.34 업데이트 완전 분석 – 모델 로딩 속도 향상과 기능 개선 요약 ComfyUI 0.3.34 최신 업데이트 완전 정리: 성능 향상과 안정성 강화의 결정판!ComfyUI v0.3.34가 새롭게 릴리스되었습니다. 이번 버전은 대규모 모델을 다루는 크리에이터와 개발자에게 특히 유익한 기능이 대거 추가되었고, 기존 기능들의 안정성이 한층 강화되었습니다. 전체적으로 시스템 자원을 더 효율적으로 활용할 수 있도록 최적화된 점이 돋보입니다.🔧 핵심 기능 요약✅ --mmap-torch-files 옵션 지원.ckpt, .pt, .safetensors 형식의 모델을 메모리 매핑 방식으로 불러올 수 있는 기능이 추가되었습니다.특히 .safetensors 포맷처럼 요즘 널리 사용되는 모델에서 효과를 발휘하며, 대용량 파일 로딩 시 속도는 빠르고 RAM은 절약됩니다.적용 방법:실행 명령어에.. 2025. 5. 24. 고해상도 이미지 업스케일링, 어떤 방식이 최적인가? - ComfyUI 업스케일 메소드 완벽 정리 이미지 업스케일은 단순한 확대가 아닙니다. 원본의 디테일을 얼마나 섬세하게 복원하느냐에 따라 결과물의 품질이 천차만별이 되죠. ComfyUI에서 제공하는 업스케일링(interpolation) 방식들—그 차이를 명확히 이해하고 사용한다면, 이미지 퀄리티는 한 단계 도약할 수 있습니다.그리고 흥미로운 사실 하나. 단순한 보간법(lanczos, bicubic 등)만으로도 AI 업스케일러 못지않은 고품질 결과를 얻을 수 있다는 것, 알고 계셨나요? 본문에서는 각 메소드의 차이점과 함께, 실제로 어떤 방식이 어떤 상황에 가장 적합한지 명확히 짚어드립니다.🔍 ComfyUI에서 선택 가능한 업스케일 메소드별 차이점 업스케일 방식 처리 원리 장점 단점추천 사용 환경nearest-exact가장 가까운 픽셀 하나를 .. 2025. 5. 21. CausVid_14B_LoRA 적용으로 영상 생성 속도 4배 향상! ComfyUI WanVideoWrapper 완벽 가이드 AI 영상 생성 툴인 ComfyUI를 활용 중이신가요?요즘 주목받는 고속 텍스트-투-비디오 세팅인 CausVid_14B_LoRA와 WanVideoWrapper 조합은 작업 시간을 획기적으로 줄여줍니다.특히 CausVid 기반의 LoRA는 실시간에 가까운 렌더링 속도를 구현하면서도 영상 품질은 그대로 유지해 크리에이터들 사이에서 뜨거운 반응을 얻고 있어요.⚡ CausVid_14B_LoRA란?이 LoRA는 Kijai가 개발한 고속 렌더링 특화 모델로, Wan2.1 14B 기반에서 작동하며 영상 프레임 생성 속도를 최대 4배 이상 향상시켜줍니다.Reddit 사용자 u/stickshift777는 실제 사용 후 "기존 5~6초 걸리던 프레임 생성이 1.2~1.5초로 줄어들었다"고 밝히며, TeaCache와 CFG.. 2025. 5. 19. DreamO 설치 및 활용법 총정리: ComfyUI에서 AI 이미지 생성 시작하기 AI 이미지 생성 기술은 하루가 다르게 발전하고 있습니다. 그중에서도 ByteDance가 개발한 DreamO는 실사 이미지부터 일러스트, 가상 피팅까지 폭넓게 활용 가능한 모델로 주목받고 있습니다.특히 ComfyUI 사용자라면 손쉽게 연동하여 이미지 정체성 유지, 스타일 변환, 복합 조건 생성 등을 직접 실험해볼 수 있습니다. 이 글에서는 DreamO의 핵심 기능과 설치 방법, 실전 활용법까지 하나하나 짚어드립니다.✅ DreamO란?DreamO는 기존의 IP-Adapter, InstantID, StyleAdapter 기능을 통합해 다양한 조건 기반 이미지 생성을 지원하는 고성능 모델입니다. 인물의 얼굴, 옷차림, 스타일, 배경 등을 복합적으로 조합해 이미지를 생성할 수 있습니다.📚 참고 자료: Drea.. 2025. 5. 16. 💡 Flux 모델을 10초 안에? '눈차크(Nunchaku)'로 AI 이미지 생성 속도 혁신하기 플럭스(Flux)는 디테일과 사실감을 극대화하는 최고의 AI 이미지 생성 모델 중 하나입니다. 하지만 속도는 늘 문제였습니다.그런데 등장한 Nunchaku(눈차크). MIT Han Lab에서 개발한 이 기술은 기존 플럭스보다 최대 5배 빠른 생성 속도, 그리고 낮은 VRAM 사용량을 자랑합니다.이 글에서는 Nunchaku를 설치하고, ComfyUI에서 Flux 모델과 함께 사용하는 법을 알려드립니다. 특히 낮은 사양의 GPU 사용자도 충분히 실전 투입이 가능하다는 것이 핵심입니다.1. Nunchaku란?개발: MIT Han Lab형태: 고속 추론 엔진 (ComfyUI 통합 버전 제공)기술: SVDQuant 기반 4bit 양자화공식 저장소: https://github.com/mit-han-lab/Comfy.. 2025. 5. 15. 이전 1 2 3 4 다음
