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ComfyUI24

ComfyUI 태거 설정 방법 & AI 이미지 자동 태깅 완벽 가이드 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 .. 2025. 3. 25.
ComfyUI Desktop 설정 완벽 해설: 초보자도 이해하는 옵션별 기능 설명서 ComfyUI(컴피유아이) 데스크톱 환경은 AI 이미지 생성에서 강력한 성능과 유연성을 제공합니다. 하지만 수많은 설정이 처음 접하는 분들에게는 어렵게 느껴질 수 있죠. 이 글에서는 초심자도 쉽게 따라 할 수 있도록 ComfyUI의 주요 설정 항목을 하나씩 살펴보며, 성능을 최적화하는 실전 팁까지 함께 소개합니다. - 설정 경로 : ComfyUI Desktop > 왼쪽 하단 톱니바퀴 > 설정 > 서버구성✅ 네트워크(Network) 설정호스트(IP 주소): 기본값 127.0.0.1은 본인 컴퓨터(로컬)에서만 접속할 수 있는 설정입니다. 외부 장치에서 접속하려면 해당 장치의 네트워크 IP로 바꾸면 됩니다.포트(Port): 기본 포트는 8000번입니다. 충돌이 발생할 경우 8080, 8501 등의 포트로 변경.. 2025. 3. 23.
고용량 ComfyUI 모델, 심볼릭 링크로 스마트하게 관리하는 법 이미지 생성을 위해 ComfyUI, Stable Diffusion WebUI(AUTOMATIC1111), InvokeAI 등 다양한 툴을 활용하시다 보면, 한 가지 문제가 발생할 수 있습니다. 바로 고용량 모델 파일을 여러 곳에 중복 저장해야 한다는 점입니다. 특히, 10GB가 넘는 모델 파일을 여러 개 보유하고 계시다면, SSD나 HDD의 저장 공간이 금세 부족해질 것입니다. 이를 해결하는 가장 효율적인 방법이 바로 **심볼릭 링크(Symbolic Link, Symlink)**를 활용하는 것입니다.1. 심볼릭 링크란?심볼릭 링크는 일종의 바로 가기(Shortcut) 개념이지만, 일반적인 바로 가기와 달리 운영체제에서 실제 파일처럼 인식됩니다. 즉, 원본 파일을 복사하지 않고도 여러 개의 폴더에서 해당 .. 2025. 3. 17.
ComfyUI TeaCache 커스텀 노드 완벽 가이드! AI 이미지 생성 속도를 극대화하는 방법 ComfyUI를 사용하여 AI 이미지를 생성할 때, 속도와 품질을 동시에 개선하는 것이 중요합니다. TeaCache 커스텀 노드는 이미지 및 비디오 생성 속도를 획기적으로 향상시키는 강력한 도구입니다. 이번 글에서는 TeaCache 노드의 개념과 설치 방법, 그리고 실전 활용법을 초심자의 눈높이에 맞춰 설명하겠습니다.TeaCache란?**TeaCache(Timestep Embedding Aware Cache)**는 모델의 시간 단계별 출력을 최적화하여 추론 속도를 가속화하는 캐싱 기법입니다. 훈련이 필요 없으며, ComfyUI에서 바로 활용할 수 있어 이미지 및 비디오 생성 모델에서 매우 효과적으로 작동합니다.TeaCache 커스텀 노드의 주요 기능이미지 생성 속도 향상모델의 출력 캐싱을 통해 반복 연산.. 2025. 3. 17.
텍스트-이미지 AI: NoobAI-XL 완벽 가이드 🚀 NoobAI-XL 사용자 매뉴얼 (WIP) : https://d0xb9r3fg5h.feishu.cn/docx/YpOQdtHTDoetcZxIO9fc33onnee위 링크를 한글화해서 정리 요약한 내용입니다.1. 소개이 문서는 NoobAI-XL 모델에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. NoobAI-XL은 Laxhar Dream Lab에서 개발하고 Lanyun이 후원하는 텍스트-이미지 확산 모델입니다. 이 모델은 SDXL 아키텍처를 기반으로 하며, fair-ai-public-license-1.0-sd를 계승하는 모델 인증서를 따릅니다(추가적인 제한 사항은 NoobAI-XL 모델 인증서를 참조하세요). 기본 모델은 Illustrious-xl-early-release-v0이며, **Danbooru 및 e621 데.. 2025. 3. 17.
RTX 4090을 써도 AI 이미지 생성이 느리다면? ComfyUI 최적화 가이드 빠른 해결을 원한다면? 🔥AI 이미지 생성 속도가 느려졌다면, 가장 먼저 nvidia-smi를 실행해서 GPU 사용 상태를 확인해 보세요. 만약 P8 상태로 표시된다면 저전력 모드에서 벗어나지 못하고 있는 것입니다.nvidia-smi출력 결과에서 Perf 항목이 P8이면 GPU가 저전력 상태이므로, 아래 해결 방법을 따라 설정을 변경하세요!1. ComfyUI 속도가 느려지는 원인과 해결 방법1️⃣ P-State (전력 상태) 문제 ⚡📌 GPU가 P8 상태로 고정되면 성능이 제한됩니다!✅ 해결 방법:nvidia-smi -pm 1 # 전력 관리 모드 변경nvidia-smi -pl 450 # 전력 제한 해제nvidia-smi -acp UNRESTRICTED # 제한된 전력 정책 해제✅ 재부팅 후 nv.. 2025. 3. 10.
ComfyUI 속도 200% 향상! Triton & SageAttention 원클릭 초간단 설치법 ComfyUI를 사용하면서 이미지 생성이 느리거나 고해상도 작업 중 GPU 메모리 부족 문제로 고민한 적 있으신가요? 이 문제를 쉽고 빠르게 해결하는 방법이 바로 Triton과 SageAttention 설치입니다. 이 두 가지 도구를 활용하면 GPU 자원을 효율적으로 사용해 성능을 획기적으로 개선할 수 있습니다.특히 RTX 4090과 같은 고사양 GPU에서는 이미지 생성 속도가 평균 1.5~2배까지 빨라지며, GPU 메모리 사용량도 최대 30% 감소하는 등 성능을 최대한 활용하고 싶다면 반드시 설치해 보세요. 아래 가이드에 따라 ComfyUI의 성능을 간단히 업그레이드해 보세요!📌 Triton이란?개념NVIDIA에서 개발한 오픈소스 GPU 최적화 라이브러리입니다.Python과 유사한 간단한 코드로 GP.. 2025. 3. 6.
자연어태거 vs 단어태거: AI 이미지 프롬프트 최적화 비법 AI 이미지 생성에서 자연어태거(Natural Language Tagger)와 단어태거(Keyword Tagger)는 결과물에 큰 영향을 미칩니다. 하지만 어떤 모델에서 어떤 태거가 더 효과적인지에 대한 정보는 많지 않습니다. 이번 글에서는 요즘 자주 사용하는 모델별로 자연어태거와 단어태거의 효율성을 비교하고, 각각의 장단점을 분석해 보겠습니다.1. 자연어태거(Natural Language Tagger)란? (마치 소설의 한 장면을 묘사하듯 설명하는 방식)정의: 문장을 자연스럽게 서술하듯 작성하여 모델이 컨텍스트를 이해하고 이미지를 생성하게 하는 방식입니다.장점: 복잡한 장면이나 스토리텔링이 필요한 이미지를 만들 때 유리합니다.단점: 같은 뜻이라도 다르게 표현하면 결과가 달라질 수 있어 일관성 유지가 어.. 2025. 2. 24.
ComfyUI 초보자를 위한 이미지 생성 비법: 원하는 사진이 안 나오는 이유와 해결책 ComfyUI에서 원하는 이미지를 뽑아내지 못해 답답했던 적 있나요? 처음 접하고 기본적인 이론과 설정만 따라 하다 보니 원하는 사진이 잘 안 나오는 경험을 하셨을 겁니다. 다른 사람의 설정을 그대로 실행했을 때는 비슷한 사진이 나오지만, 막상 내가 원하는 이미지를 생성하려니 쉽지 않죠? 이번 포스트에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 주제들을 다뤄보겠습니다.왜 원하는 사진이 안 나올까?모델을 바꿔야 할까? 아니면 프롬프트만 수정하면 될까?SDXL 베이스 모델의 특징과 한계점효과적인 프롬프트 작성 방법보다 나은 결과를 위한 팁과 트릭1. 왜 원하는 사진이 안 나올까?1.1. 모델의 특징과 한계SDXL 베이스 모델은 매우 강력한 모델이지만 기본적으로 일반화된 이미지를 생성하도록 학습되었습니다.특.. 2025. 2. 24.

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