From 9407e47af2ff3b0f30b4ff5ba5278398a6c03ff1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Mon, 29 Jun 2026 23:39:15 +0800 Subject: [PATCH 01/25] i18n: re-translate ko X-to-Y terms via glossary (batch 1) --- ko/agent-tools/partner-mcp.mdx | 18 +- ko/changelog/index.mdx | 1410 +---------------- ko/comfy-cli/getting-started.mdx | 17 +- .../js/javascript_about_panel_badges.mdx | 14 +- .../js/javascript_bottom_panel_tabs.mdx | 43 +- .../js/javascript_commands_keybindings.mdx | 6 +- ko/custom-nodes/js/javascript_dialog.mdx | 2 +- ko/custom-nodes/js/javascript_examples.mdx | 43 +- .../js/javascript_objects_and_hijacking.mdx | 246 +-- ko/custom-nodes/js/javascript_overview.mdx | 27 +- ko/custom-nodes/js/javascript_settings.mdx | 5 +- .../js/javascript_sidebar_tabs.mdx | 69 +- ko/custom-nodes/js/javascript_toast.mdx | 5 +- ko/custom-nodes/js/subgraphs.mdx | 14 +- ko/custom-nodes/overview.mdx | 5 +- ko/custom-nodes/v3_migration.mdx | 419 +++++ ko/custom-nodes/workflow_templates.mdx | 6 +- .../api-development/getting-an-api-key.mdx | 14 +- ko/development/api-development/overview.mdx | 4 +- .../api-development/workflow-api-format.mdx | 30 +- ko/development/cloud/api-reference.mdx | 89 +- ko/development/cloud/openapi.mdx | 8 +- ko/development/cloud/overview.mdx | 84 +- .../comfyui-server/api-examples.mdx | 53 +- .../comfyui-server/comms_messages.mdx | 1 + .../comfyui-server/comms_overview.mdx | 12 +- .../comfyui-server/comms_routes.mdx | 4 +- .../comfyui-server/startup-flags.mdx | 280 ++-- ko/development/core-concepts/custom-nodes.mdx | 13 +- ko/development/core-concepts/links.mdx | 16 +- ko/development/core-concepts/models.mdx | 61 +- ko/development/core-concepts/nodes.mdx | 52 +- ko/development/core-concepts/properties.mdx | 6 +- ko/get_started/first_generation.mdx | 186 +-- ko/index.mdx | 2 +- ko/installation/comfyui_portable_windows.mdx | 52 +- ko/installation/desktop/faq.mdx | 10 +- ko/installation/desktop/linux.mdx | 1 - ko/installation/desktop/overview.mdx | 2 +- .../desktop/usage/instance-management.mdx | 101 +- ko/installation/desktop/usage/migrate.mdx | 10 +- ko/installation/desktop/usage/overview.mdx | 18 +- ko/installation/desktop/usage/snapshots.mdx | 18 +- ko/installation/install_custom_node.mdx | 6 +- ko/installation/update_comfyui.mdx | 259 +-- ko/specs/nodedef_json.mdx | 3 +- ko/specs/nodedef_json_1_0.mdx | 3 +- ko/specs/workflow_json.mdx | 8 +- ko/specs/workflow_json_0.4.mdx | 7 +- ko/troubleshooting/overview.mdx | 474 +----- ko/tutorials/basic/text-to-image.mdx | 256 +-- ko/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx | 2 +- ko/tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx | 2 +- ko/tutorials/flux/flux-2-klein.mdx | 24 +- ko/tutorials/flux/flux1-krea-dev.mdx | 4 +- .../bytedance/seedream-5-lite.mdx | 20 +- .../partner-nodes/ideogram/ideogram-v3.mdx | 8 +- .../luma/luma-image-to-image.mdx | 2 +- .../partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx | 30 +- .../moonvalley-video-generation.mdx | 20 +- ko/tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx | 18 +- .../partner-nodes/openai/gpt-image-2.mdx | 12 +- ko/tutorials/partner-nodes/openrouter/llm.mdx | 2 +- .../partner-nodes/reve/reve-image.mdx | 2 +- .../partner-nodes/runway/image-generation.mdx | 50 +- .../stability-ai/stable-audio.mdx | 4 +- ko/tutorials/video/bytedance/bernini-r.mdx | 71 +- .../cosmos/cosmos-predict2-video2world.mdx | 45 +- .../video/hunyuan/hunyuan-video-1-5.mdx | 13 +- ko/tutorials/video/wan/fun-control.mdx | 37 +- ko/tutorials/video/wan/vace.mdx | 117 +- ko/tutorials/video/wan/wan-alpha.mdx | 4 +- ko/tutorials/video/wan/wan2_2.mdx | 37 +- 73 files changed, 1482 insertions(+), 3534 deletions(-) diff --git a/ko/agent-tools/partner-mcp.mdx b/ko/agent-tools/partner-mcp.mdx index 1fa79ab8a..4de1a5d8b 100644 --- a/ko/agent-tools/partner-mcp.mdx +++ b/ko/agent-tools/partner-mcp.mdx @@ -3,12 +3,12 @@ title: "Comfy Partner MCP" description: "30개 이상의 파트너 제공업체(BFL, Ideogram, Kling, Runway, Veo, Meshy, ElevenLabs 등)에 걸쳐 통합된 생성 도구를 제공하는 로컬 MCP 서버입니다." sidebarTitle: "Partner MCP" icon: "plug" -translationSourceHash: f3f20477 +translationSourceHash: 4995fc09 translationFrom: agent-tools/partner-mcp.mdx --- - **비공개 테스트 중 — 아직 공개되지 않았습니다.** Comfy Partner MCP 서버는 현재 비공개 테스트 중입니다. 기능과 API는 변경될 수 있습니다. 액세스는 초대된 파트너로 제한됩니다. + **비공개 프리뷰 — 아직 공개되지 않았습니다.** Comfy Partner MCP 서버는 현재 비공개 테스트 중입니다. 기능과 API는 변경될 수 있습니다. 액세스는 초대된 파트너로 제한됩니다. Comfy Partner MCP는 BFL, Ideogram, Kling, Runway, Veo, Meshy, ElevenLabs 등 **30개 이상의 파트너 제공업체**에 걸쳐 AI 에이전트에게 통합된 생성 도구를 제공하는 로컬 MCP 서버입니다. 모든 생성 유형에 대해 단일 표준 요청 형식을 사용합니다. @@ -22,7 +22,7 @@ Comfy Partner MCP는 BFL, Ideogram, Kling, Runway, Veo, Meshy, ElevenLabs 등 ** --- -## 요구사항 +## 요구 사항 - **Node.js 20+** - **pnpm 10** @@ -96,14 +96,14 @@ MCP 서버는 **10개의 도구**를 노출합니다. 성공적으로 설치한 | 도구 | 설명 | |------|-------------| -| `generate_image` | 정지 이미지 생성 — 텍스트-to-image, 편집 또는 업스케일링 | -| `generate_video` | 동영상 클립 생성 — 텍스트-to-video, 이미지-to-video 또는 립싱크 | +| `generate_image` | 정지 이미지 생성 — 텍스트 기반 이미지 생성, 편집 또는 업스케일링 | +| `generate_video` | 동영상 클립 생성 — 텍스트 기반 비디오 생성, 이미지 기반 비디오 생성 또는 립싱크 | | `generate_3d` | 텍스트 또는 참조 이미지로부터 3D 메쉬(GLB/FBX/OBJ) 생성 | | `generate_svg` | 텍스트 프롬프트로부터 SVG 벡터 일러스트레이션 생성 | -| `generate_audio` | 텍스트로부터 음성, 보이스 클론 또는 효과음 생성 | -| `generate_music` | 프롬프트로부터 악기나 보컬 음악 생성 | +| `generate_audio` | 텍스트로부터 음성, 음성 복제 또는 효과음 생성 | +| `generate_music` | 프롬프트로부터 기악 또는 보컬 음악 생성 | | `media_upload` | 파일(이미지/동영상/오디오) 업로드 및 `media:` 참조 획득 — `generate_*` 호출에 사용 | -| `read_media` | 미디어 아트팩트를 가져와 인라인으로 렌더링 — HTTPS URL 또는 `media:…` 토큰 수락 | +| `read_media` | 미디어 아티팩트를 가져와 인라인으로 렌더링 — HTTPS URL 또는 `media:…` 토큰 수락 | | `models_explore` | 모델 탐색, 기능별 검색 및 모델의 전체 호출 형식 읽기 | | `balance` | 현재 계정의 남은 USD 잔액 조회 | @@ -133,5 +133,5 @@ MCP 서버는 **10개의 도구**를 노출합니다. 성공적으로 설치한 ## 관련 -- [Comfy Cloud MCP](/ko/agent-tools/cloud) — Comfy Cloud 워크플로우 실행을 위한 호스팅 MCP 서버 +- [Comfy Cloud MCP](/ko/agent-tools/cloud) — Comfy Cloud 워크플로 실행을 위한 호스팅 MCP 서버 - [Comfy Partner Nodes CLI](/ko/comfy-cli/reference#generate-partner-nodes) — 명령줄에서 파트너 노드 사용 \ No newline at end of file diff --git a/ko/changelog/index.mdx b/ko/changelog/index.mdx index 7612f46a1..821f10575 100644 --- a/ko/changelog/index.mdx +++ b/ko/changelog/index.mdx @@ -5,7 +5,7 @@ icon: "clock-rotate-left" translationSourceHash: aa2ddb41 translationFrom: changelog/index.mdx translationBlockHashes: - "v0.26.2": c4273435 + "v0.26.2": 26439f22 "v0.26.1": 9e645618 "v0.26.0": e0ef7a1b "v0.25.1": b23dd37e @@ -102,7 +102,6 @@ translationBlockHashes: "v0.3.41": f15a2902 "v0.3.40": 24608eaf --- - **파트너 노드 업데이트** @@ -329,7 +328,7 @@ translationBlockHashes: **파트너 노드** * **Seed2.0:** ByteDance의 향상된 언어 모델 기능을 위한 새로운 노드 추가 -* **Opus 4.7:** 더 나은 모델 호환성을 위해 폐기된 온도 파라미터 수정 +* **Opus 4.7:** 더 나은 모델 호환성을 위해 지원 중단된 온도 파라미터 수정 **노드 개선사항** * **StringFormat 노드:** 워크플로우에서 고급 문자열 조작을 위한 새 노드 추가 @@ -343,13 +342,14 @@ translationBlockHashes: * **동적 CLIP:** 적절한 동적 CLIP 저장 기능 구현 * **BiRefNet:** 배경 제거 성능 향상을 위한 호환성 문제 해결 * **Hunyuan3D 2.1:** 어텐션 및 전방향 연산에서 발생하는 배치 크기 충돌 수정 -* 프론트엔드 버전 경고 시스템 개선으로 더 나은 호환성 확인 -* 애플리케이션 및 클라우드 링크를 포함한 README 개선으로 자원 접근 용이성 증대 +* 다양한 노드 표시 이름, 설명 및 카테고리가 더 나은 사용자 경험을 위해 업데이트 됨 +* 더 나은 호환성 확인을 위해 프론트엔드 버전 경고 시스템 개선 +* 자원에 더 쉽게 접근할 수 있도록 README에 애플리케이션 및 클라우드 링크 추가 * 보안 문서 및 채용 정보를 프로젝트 자료에 추가 -* FeatherMask의 음수 영점 인덱싱 수정으로 올바른 오른쪽/아래쪽 페더링 구현 -* OOM 메모리 요약 형식 수정으로 더 명확한 에러 보고 +* 올바른 오른쪽/아래쪽 페더링을 위해 FeatherMask 음수 제로 인덱싱 수정 +* 더 명확한 오류 보고를 위해 OOM 메모리 요약 형식 수정 * 배치 처리 문제 해결 및 모델 로딩 안정성 개선 -* 다양한 워크플로우 호환성 문제 및 폐기된 파라미터 처리 개선 +* 다양한 워크플로우 호환성 문제 및 지원 중단된 파라미터 처리 해결 @@ -367,7 +367,7 @@ translationBlockHashes: **기술적 개선** * 모델 패처에서 fp8 형식의 safetensors 저장 문제 해결 -* LTXV 미디어 중간 프레임 가이드 정렬을 수정하여 동영상 처리 향상 +* LTXV 중간 비디오 다중 프레임 가이드 정렬을 수정하여 비디오 처리 향상 * RuntimeError 문제를 해결하여 VOID 모델 호환성 개선 * Save3D 노드를 개선하여 정점 색상 및 텍스처를 지원해 종합적인 3D 워크플로우 지원 가능하게 함 @@ -391,18 +391,18 @@ translationBlockHashes: * [**Void**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/13403): 패스 1 및 패스 2 모델 지원 **파트너 모델 지원** -* [**Tripo 3.1**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/13788): 생산 준비 완료 3D 생성 +* [**Tripo 3.1**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/13788): 프로덕션 레디 3D 생성 * **NanoBanana2** 노드 v2: DynamicCombo 및 Autogrow UX 리프레시 **노드 개선 사항** -* **수학 표현식:** 보다 복잡한 계산을 위한 부울 지원 추가 -* **Flux2 랜덤 미리보기:** Flux2 모델 랜덤의 고품질 미리보기 지원 +* **수학식:** 더 복잡한 계산을 위해 논리값 지원 추가 +* **Flux2 latent 미리보기:** Flux2 모델 latent에 대한 고품질 미리보기 지원 * **코어 블루프린트:** 새로운 내장 블루프린트 템플릿 **버그 수정 및 안정성** -* VAEDecodeAudio가 LTX-2.x 생성 오디오 랜덤과의 호환성 문제 수정 +* VAEDecodeAudio와 LTX-2.x에서 생성된 오디오 latent의 호환성 문제 수정 * SolidMask 및 MaskComposite의 장치 불일치 문제 해결 -* 기타 수정 및 개선 사항 (CPU TE 메타텐서 처리, 포트 사용 중 오류, 파일명에 뒤따르는 밑줄 제거 등) +* 기타 수정 및 개선 사항 (CPU TE 메타텐서 처리, 포트 사용 중 오류, 저장 파일명의 끝 밑줄 제거 등) **추가 모델 및 미디어 업데이트** * **CogVideoX:** 비디오 생성 모델 @@ -412,13 +412,13 @@ translationBlockHashes: **성능 및 비디오 생성** * 블록 프리페치 및 LoRA 비동기 로딩(특히 LTX에서 더욱 빠름) * `--cache-ram 2`를 이용한 동적 VRAM 조정 및 비디오 피크 사용량 감소 -* 트라이톤 ComfyUI 주방 CLI 옵션을 통한 고급 최적화 +* Triton ComfyUI kitchen CLI 옵션 (고급 최적화 제공) * 자기회귀 비디오; 인과 모델용 이미지-비디오 변환; 긴 시퀀스용 `causal_window_fix`; 프레임 보간 메모리 및 오버헤드 개선 **더 많은 파트너 통합** * **Luma UNI-1**, **Topaz Astra 2**, **GPT-5.5** / **GPT-5.5-pro** -**더 나은 노드 수정** +**추가 노드 수정** * `--gpu-only`를 이용한 이미지 블렌딩 수정; JoinImageWithAlpha에서 배치 브로드캐스팅; SplitImageToTileList 및 ImageMergeTileList에서 타일 스트라이드 수정 **개발자 및 API** @@ -472,7 +472,7 @@ translationBlockHashes: **성능 최적화** * 타겟팅된 최적화를 통해 Ernie 모델 추론 속도 향상 -* 더 많은 기본 구현을 통한 LTXV 오디오 VAE 처리 개선 +* 보다 네이티브한 구현으로 LTXV 오디오 VAE 처리 개선 * ComfyUI 레이어의 더 나은 가중치 처리를 위한 ModelPatcherDynamic 강화 * 실행 시스템에 안티사이클 검증 추가로 워크플로우 안정성 향상 @@ -485,7 +485,7 @@ translationBlockHashes: * 데이터베이스 호환성을 높이기 위해 SQLAlchemy 버전 고정(>=2.0) 수정 * 디버깅을 더 잘하기 위한 ComfyUI 앱 파일 내 로깅 기능 강화 * 포괄적인 API 문서를 위한 OpenAPI 3.1 사양 추가 -* 텍스처 크기를 이용한 흐림/선명 효과 처리를 위한 셰이더 처리 개선 +* textureSize를 사용하여 흐림/선명 연산을 위한 셰이더 처리 개선 **UI 및 프론트엔드** * 다양한 개선 사항을 포함한 ComfyUI 프론트엔드를 버전 1.42.15로 업데이트 @@ -497,20 +497,20 @@ translationBlockHashes: **새로운 모델 지원** -* **SUPIR 모델 지원:** 고품질 업스케일링 워크플로우를 위한 향상된 초해상도 기능 추가 -* **RIFE 및 FILM 프레임 보간:** 부드러운 동영상 전환을 위한 고급 프레임 보간 모델 도입 -* **SAM 3.1 지원:** 세그먼트 애니씽 모델을 업데이트하여 세그멘테이션 정확도 개선 +* **SUPIR 모델 지원:** 고품질 업스케일링 워크플로를 위한 향상된 초해상도 기능 추가 +* **RIFE 및 FILM 프레임 보간:** 부드러운 비디오 전환을 위한 고급 프레임 보간 모델 도입 +* **SAM 3.1 지원:** 업데이트된 Segment Anything Model로 세그멘테이션 정확도 개선 * **LTX 오디오 VAE 개선:** 독립형 LTXV 오디오 VAE 지원으로 기본 오디오 처리 기능 강화 **성능 최적화** * Ernie 추론을 최적화하여 생성 시간 단축 -* 워크플로우 실행 루프를 방지하기 위해 안티사이클 검증 추가 +* 워크플로 실행 루프를 방지하기 위해 안티사이클 검증 추가 * 모델 호환성을 높이기 위해 ModelPatcherDynamic의 가중치 처리 개선 -**동영상 처리 개선** -* 더 높은 비트 심도의 동영상을 로드할 때 품질 보존 기능 강화 -* 동영상 로드 워크플로우에 알파 채널 지원 추가 -* ByteDance 2 노드의 자동 다운스케일링 기능으로 대용량 동영상 파일 처리 가능 +**비디오 처리 개선** +* 더 높은 비트 심도의 비디오를 로드할 때 품질 보존 기능 강화 +* 비디오 로드 워크플로에 알파 채널 지원 추가 +* ByteDance 2 노드의 자동 다운스케일링 기능으로 대용량 비디오 파일 처리 가능 **파트너 노드 업데이트** * **Veo 모델:** 4K 해상도 지원 및 Veo 3 Lite 모델 추가 @@ -522,12 +522,12 @@ translationBlockHashes: **UI 및 API 개선** * 더 나은 API 문서화를 위해 OpenAPI 3.1 사양 추가 * 블러/샤프닝 셰이더에서 텍스처 크기 처리를 수정하여 보다 정확한 효과 구현 -* 모든 노드의 미리보기를 개선하여 디버깅을 위한 더 많은 텐서 값 표시 +* Preview Any 노드를 개선하여 디버깅을 위해 더 많은 텐서 값을 표시 **버그 수정** * SQLAlchemy 호환성 문제 해결: 버전 ≥2.0 고정 * Stable_Zero123 cc_projection 가중치의 매개변수 할당 문제 해결 -* LTXV 참조 오디오 노드 기능 수정 +* LTXV ReferenceTimbreAudio 노드 기능 수정 * veo-3.0 모델의 4K 해상도 제한 문제 해결 @@ -567,7 +567,7 @@ translationBlockHashes: **파트너 노드 업데이트** * 향상된 벡터 그래픽 기능을 위해 Quiver **arrow-1.1** 및 **arrow-1.1-max** SVG 모델 추가 -* Hunyuan3D 텍스트 및 이미지에서 3D 노드의 "obj" 출력을 선택적 처리로 변경하여 워크플로우 유연성 향상 +* Hunyuan3D 텍스트 및 이미지에서 3D 노드의 "obj" 출력을 선택 사항으로 변경하여 워크플로 유연성 향상 * 정확한 API 노드 가격 정보 제공을 위해 StabilityAI 가격 배지 수정 @@ -582,7 +582,7 @@ translationBlockHashes: - 워크플로우 내 JSON 데이터 조작을 위한 JsonExtractString 노드를 도입했습니다. **버그 수정** -- **Ernie 이미지:** 잘못된 클래스 이름을 수정했습니다—`ErnieTEModel` 대신 `ErnieTEModel_`를 사용하세요. +- **Ernie 이미지:** 잘못된 클래스 이름을 수정했습니다: `ErnieTEModel` 대신 `ErnieTEModel_`를 사용하세요. **파트너 노드** - SeeDance 2.0 모델에 1080p 해상도 지원을 추가하여 더 높은 품질의 동영상 생성이 가능해졌습니다. @@ -592,14 +592,14 @@ translationBlockHashes: **새로운 모델 지원** -* [Erine 이미지 텍스트-to-이미지](https://blog.comfy.org/p/ernie-image-day-0-support) +* [Ernie Image 텍스트 → 이미지](https://blog.comfy.org/p/ernie-image-day-0-support) * LLM: Ministral 모델 **파트너 노드** * [Sonilo: 동영상에 맞는 음악 만들기](https://blog.comfy.org/p/comfyui-now-supports-sonilo-via-partner) **기능** -* 텍스트 노드 업데이트로 미리보기: 모든 값의 문자열 변환 지원 +* 미리보기 아무거나 노드 업데이트: 모든 값의 문자열 변환 지원 @@ -610,7 +610,7 @@ translationBlockHashes: - TextGenerate 노드를 위한 향상된 8B 모델 호환성을 갖춘 Qwen3.5 텍스트 생성 모델 구현 - 개선된 객체 탐지 기능을 제공하는 RT-DETRv4 탐지 모델 지원 추가 - 중간 dtype 호환성을 갖춘 Ace Step 1.5 XL 모델 지원 도입 -- 소형 flux.2 디코더 지원 추가 및 풀링 출력 없이 Flux 조정 가능하게 설정 +- 소형 flux.2 디코더 지원 추가 및 풀링 출력 없이 Flux 조건화 활성화 - 확장된 생성 옵션을 위한 Ernie Image 모델 구현 **새로운 노드 및 기능** @@ -642,7 +642,7 @@ translationBlockHashes: - 파일 처리를 위해 SVG 파일 MIME 유형 등록 문제 해결 **인프라 업데이트** -- 관리자 버전을 4.1로 높여 기능 개선 +- 매니저 버전을 4.1로 높여 기능 개선 - 프론트엔드를 1.42.10 버전으로 업데이트하여 안정성 강화 - Intel XPU 휴대용 릴리스 지원 추가 - 워크플로우 템플릿을 0.9.47 버전으로 업데이트 @@ -701,7 +701,7 @@ translationBlockHashes: **메모리 및 성능 최적화** - 연산 간 중간값에 FP16을 사용하도록 '--fp16-intermediates' 플래그 추가, VRAM 사용량 감소 - 인플레이스 출력 처리와 청크화된 인코더 구현으로 LTX 및 WAN VAE 모델의 VRAM 사용량 대폭 감소 -- 타일링 디코딩의 최대 메모리 사용량 개선 및 비디오 VAE 타일러 백업 시 VRAM 누수 문제 해결 +- 타일링 디코딩의 최대 메모리 사용량 개선 및 비디오 VAE 타일러 폴백 시 VRAM 누수 문제 해결 - Windows용 RAM 압력 해제 전략 개선, comfy-aimdo 업데이트(0.2.11~0.2.12) 적용 - '--enable-dynamic-vram' 옵션 추가로 동적 VRAM 관리 강제 활성화 @@ -714,8 +714,8 @@ translationBlockHashes: **노드 및 API 개선** - Tencent TextToModel 및 ImageToModel API 노드 수정 - Nano Banana 2 'thought_image' 지원 및 Quiver SVG 노드 추가 -- seedream-3-0-t2i 및 seedance-1-0-lite 모델을 오래된 버전으로 표시 -- slice_cond 및 모델별 컨텍스트 윈도우 조정 기능 추가 +- seedream-3-0-t2i 및 seedance-1-0-lite 모델을 지원 중단됨으로 표시 +- slice_cond 및 모델별 컨텍스트 윈도우 조건화 크기 조정 기능 추가 - EmptyLatentImage 및 EmptyImage 노드를 중간 dtype 설정에 맞춰 개선 **프론트엔드 및 인프라** @@ -735,7 +735,7 @@ translationBlockHashes: -이번 릴리스는 안정성과 버그 수정에 중점을 두었습니다. 자세한 기술적 내용은 GitHub의 [전체 변경 로그](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/compare/v0.17.1...v0.17.2)를 참조하세요. +이번 릴리스는 안정성과 버그 수정에 중점을 두었습니다. 완전한 기술적 세부 사항은 GitHub의 [전체 변경 로그](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/compare/v0.17.1...v0.17.2)를 참조하세요. @@ -749,26 +749,26 @@ translationBlockHashes: **아키텍처 및 성능 개선** - 모듈식 자산 아키텍처를 구현하고 비동기식 이중 단계 스캐너와 백그라운드 시더를 추가하여 로딩 성능을 향상했습니다. -- 더 나은 디버깅과 안정성을 위해 파이썬 오류 핸들러를 추가했습니다. +- 더 나은 디버깅과 안정성을 위해 파이썬 폴트 핸들러를 추가했습니다. - KV 캐시 모델의 메모리 사용량 최적화를 강화했습니다. - AcceleratorError 호환성을 위해 오류 관리 기능을 개선한 동적 VRAM 처리를 향상했습니다. **모델 지원 및 개선** - FluxKVCache 노드를 통해 Flux 2 Klein KV 캐시 모델 지원을 추가했습니다. -- Flux 모델용 정리 함수와 사전 주의 패치를 포함한 모델 패칭 시스템을 개선했습니다. -- Qwen 이미지 모델에 사전 주의 및 입력 후 패치를 추가했습니다. +- Flux 모델용 정리 함수와 사전 어텐션 패치를 포함한 모델 패칭 시스템을 개선했습니다. +- Qwen 이미지 모델에 사전 어텐션 및 입력 후 패치를 추가했습니다. - 래핑된 모델의 텍스트 인코더 LoRA 로딩 문제를 수정했습니다. - 다양한 모델에서 batch_size > 1 문제를 해결하여 배치 처리를 개선했습니다. **새로운 노드 및 기능** - 이미지 편집 기능을 강화한 Painter 노드를 추가했습니다. - 확장된 기능을 제공하는 Reve Image API 노드를 도입했습니다. -- 워크플로우 템플릿을 버전 0.9.21로 업데이트했습니다. +- 워크플로 템플릿을 버전 0.9.21로 업데이트했습니다. - 그래디언트 스톱 포맷을 개선하여 프론트엔드와의 호환성을 높였습니다. **버그 수정 및 안정성** - 오디오 추출 및 잘림 문제를 수정했습니다. -- 딥 클론 전 편집된 가중치로 인한 모델 탐지 문제를 해결했습니다. +- 딥 클론 전 편집된 가중치로 인한 모델 감지 문제를 해결했습니다. - ComfyUI Manager 설치 지침을 개선하고 버전 4.1b2로 업데이트했습니다. - 패키지 버전 보고를 강화하여 문제 진단을 용이하게 했습니다. @@ -781,7 +781,7 @@ translationBlockHashes: **새로운 노드 및 기능** -- 워크플로우 내 수학적 연산을 위한 simpleeval 평가를 지원하는 수학 표현식 노드 추가 +- 워크플로 내 수학적 연산을 위한 simpleeval 평가를 지원하는 수학식 노드 추가 - 토폴로지 처리 기능을 강화한 TencentSmartTopology API 노드 도입 - LLM 노드에 Gemini 3.1 Flash-Lite 모델 지원 추가, AI 언어 모델 옵션 확장 @@ -791,8 +791,8 @@ translationBlockHashes: - 요구 사항 버전 충돌 문제 해결 - 버퍼 해제 전 계산 스트림 동기화를 통한 메모리 관리 개선 -**워크플로우 템플릿** -- 최신 개선 사항을 반영한 워크플로우 템플릿을 버전 0.9.11로 업데이트함 +**워크플로 템플릿** +- 최신 개선 사항을 반영한 워크플로 템플릿을 버전 0.9.11로 업데이트함 @@ -821,10 +821,10 @@ translationBlockHashes: **API 노드 업데이트** - xAI 모델과 가격을 업데이트하여 비용 관리와 모델 선택을 개선했습니다. -- 킹크 3.0 모션 제어를 활성화하여 동영상 생성 기능을 강화했습니다. +- Kling 3.0 Motion Control을 활성화하여 비디오 생성 기능을 강화했습니다. -**워크플로우 템플릿** -- 워크플로우 템플릿을 최신 개선사항과 최적화를 반영한 버전 0.9.8로 업데이트했습니다. +**워크플로 템플릿** +- 워크플로 템플릿을 최신 개선사항과 최적화를 반영한 버전 0.9.8로 업데이트했습니다. @@ -868,1315 +868,3 @@ translationBlockHashes: - 워크플로우 템플릿을 버전 0.9.7로 업데이트했습니다. - - - -**버그 수정 및 안정성** -- 프롬프트 항목에 class_type 키가 없을 때 발생하는 KeyError를 수정하여 워크플로우 충돌 방지 -- pyopengl, accelerate, numpy 텍스처와의 GLSL 노드 호환성 문제 해결 -- LTXAV 텍스트 인코더의 최소 길이 및 메모리 추정 문제 수정 -- torch 컴파일러 사용 시 동적 VRAM 비활성화로 충돌 예방 - -**모델 및 API 업데이트** -- 향상된 백업 처리 기능을 갖춘 comfy aimdo를 버전 0.2.2로 업데이트 -- WanVideo 기반 세분화 모델 FlowRVS 지원 추가로 고급 영상 처리 가능 -- 확장된 기능을 제공하는 NanoBanana2 API 노드 추가 -- Aimdo 백업 처리를 수정하여 제로 복사 SFT 문제 방지 - -**UI 및 프론트엔드** -- 프론트엔드를 버전 1.39.19로 패치하여 API 노드의 진행률 텍스트 직렬화 문제 해결 -- essentials_category를 올바른 대체 노드로 이동하여 더 나은 구성 제공 - -**새로운 기능** -- 자기 주도적 주의 강도 조절 기능을 가이드별로 추가하여 세밀한 워크플로우 제어 가능 -- 워크플로우 템플릿을 버전 0.9.4로 업데이트 - - - - - -**새로운 노드 및 기능** -- 이미지 워크플로우에서 정밀한 바운딩 박스 선택을 위한 BBox 위젯 추가 -- 오디오 처리 워크플로우를 위한 3밴드 이퀄라이저 노드 도입 -- 기본 텍스트 생성 지원을 내장 모델과 함께 추가, 초기 지원 모델은 Gemma3와 Qwen 3임 -- 고급 시각 효과를 위해 PyOpenGL을 사용하는 새로운 GLSL 셰이더 노드 -- 텍스트 음성 변환 기능을 위한 ElevenLabs API 노드 추가 -- FLOAT 입력에 대한 새로운 그라디언트 슬라이더 표시 모드 및 개선된 UI 제공 -- 타일 처리 워크플로우를 위한 SplitImageToTileList 및 ImageMergeTileList 노드 추가 - -**API 노드** -- Rodin Gen-2 노드에 가격 배지 추가 -- 아바타 생성을 위한 KlingAvatar 노드 추가 -- ByteDance Seedream-5 모델 지원 추가 -- 글로브 매칭을 통한 Gemini 이미지 MIME 유형 처리 문제 수정 -- Gemini가 더 나은 품질의 압축 해제 이미지를 반환하도록 강제함 - -**성능 및 버그 수정** -- requants 반환 제한으로 인해 FP8 동적 VRAM 워크플로우 성능 문제 해결 -- 비디오 저장 작업 중 비연속 오디오 파형 충돌 문제 해결 -- LTXAV 모델 로딩 문제 해결, fp8 체크포인트 지원 및 임베딩 커넥터 dtype 문제 포함 -- PyOpenGL 버전 < 3.1.4에 대한 호환성 개선 - -**UI 개선** -- 429개 위젯을 접을 수 있는 고급 UI로 표시 -- 노드의 더 나은 구성 위해 essentials_category 추가 -- 개선된 분류를 통해 필수 하위 그래프 블루프린트 강화 -- 프론트엔드를 버전 1.39.16으로 업데이트 - -**모델 지원** -- 토큰화 개선 및 최소 길이 강제를 통해 텍스트 생성 향상 -- LTXAV av 임베딩 커넥터 통합 업데이트 -- 마이그레이션 기간 동안 LTX 2.0 워크플로우에 대한 일시적 호환성 수정 - - - - - -**버그 수정** -- 가끔 빈 이미지를 반환하던 Gemini/Nano 바나나 API 노드의 문제를 수정하여, AI 기반 이미지 생성 워크플로우의 안정성을 향상시켰습니다. - - - - -**버그 수정** -- 수동 캐스팅 시 애니마 LLM 어댑터 전방향 수정 - -**새로운 모델 지원** -- API 노드에 'viduq3-turbo' 모델 지원 추가 -- 향상된 크리에이티브 워크플로우를 위한 Recraft V4 노드 추가 - -**업데이트** -- 워크플로우 템플릿을 v0.8.43으로 업데이트함 - - - - - - -**새로운 오픈소스 모델 지원** -* [**Qwen 2512 ControlNet / Fun ControlNet**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12359): 향상된 이미지 제어를 위한 Qwen 기반 ControlNet 모델 지원 -* **NAG 구현**: 모든 Flux 기반 모델에 적용되는 네스테로프 가속 그래디언트 - -**새로운 노드 및 API** -* [**VideoSlice Node**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12107): 정밀한 시간 제어를 위한 비디오 슬라이싱 유틸리티 -* [**Node Replacement API**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12014): 워크플로에서 노드 교체를 허용하는 중대한 아키텍처 변경 -* **목록 만들기 노드** ([#12173](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12173)): 목록 생성 유틸리티 노드 - -**성능 및 기술 개선 사항** -* 왼쪽 패딩 텍스트 인코더 어텐션 마스크 지원 -* Flux 모델을 위한 Torch RMSNorm + Hunyuan 비디오 리팩터링 -* 동적 VRAM: 학습 수정 사항, vanilla-fp8 LoRA 품질 수정 -* ModelPatcherDynamic: 비단말 가중치 강제 로드 -* 오프로드 및 동적 VRAM 모드에서 LoRA 추출 수정 -* Flux 모델에 torch RMSNorm 사용 및 Hunyuan 비디오 리팩터링 - -**파트너 노드 업데이트** -* **Magnific Upscalers** API 노드 활성화 -* **Tencent 3D 노드**: ModelTo3DUV, 3DTextureEdit, 3DParts -* **Bria RMBG** API 노드 -* **Kling API 노드**: V3, O3 모델 - -**트레이너 개선 사항** -* 적절한 오프로딩을 통한 학습 (KohakuBlueleaf) -* 내장 LoRA 학습이 이제 Anima에서 작동 - - - - - -**새로운 모델 지원 및 개선 사항** -* [**EasyCache: LTX2 지원**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12231): 더 빠른 비디오 생성을 위해 EasyCache가 LTX2에서 작동합니다. -* **ACE Step 1.5** ([#12311](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12311)): 이제 LLM 없이 작동하며, 베이스 모델 기본 워크플로 수정, 텍스트 인코딩 개선 -* **Cosmos-Predict2 및 Anima를 위한 FP16** ([#12249](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12249)): 지원 모델의 메모리 사용 감소 -* **모든 차원의 잠재 데이터에서 톤맵 잠재 작동하도록 함** ([#12363](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12363)): 보다 유연한 톤 매핑 - -**성능 및 수정 사항** -* ACE 1.5 성능을 위한 동적 VRAM 수정 + VRAM 누수 수정 -* LazyCache 수정 ([#12344](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12344)) -* LTXV2에 대한 프롬프트 가중치 비활성화 -* 프런트엔드 1.38.13으로 업데이트됨 - -**파트너 노드 업데이트** -* **Kling API 노드**: 새로운 V3, O3 모델 -* Moonvalley API 노드 수정 - - - - - -**ACE Step 1.5 개선 사항** -* [**LLM 샘플링 옵션**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12295): 샘플링 옵션 및 ReferenceTimbreAudio 지원 추가 -* **텍스트 인코딩 개선** ([#12283](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12283)): ACE를 위한 더 나은 텍스트 처리 -* **오디오용 VAE 타일드 디코딩** ([#12299](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12299)) -* ACE Step 1.5에서 Sage 어텐션 비활성화 -* 일부 하드웨어/PyTorch 구성에서 NaN 문제 수정 - -**3D 개선 사항** -* Load3D 노드에서 File3DAny 출력; SaveGLB가 File3DAny 입력을 허용합니다. - - - - - -**ACE Step 1.5** -* [**4B LM 모델 지원**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12257): 4B ACE step 1.5 언어 모델 지원 -* 동적 VRAM 모드에서 VRAM 누수 수정 - - - - - -**ACE Step 1.5 수정 사항** -* [**진행 표시줄**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12242): ACE Step용 진행 표시줄 추가 -* **베이스 모델 LoRAs** 지원 -* **ACE용 타일드 VAE 수정** -* Mac 호환성 수정 - -**3D & API** -* API에서의 기본 3D 모델 파일 형식 -* LLM 로짓을 comfy-weight으로 캐스트 - - - - - -**새로운 모델 지원** -* [**ACE Step 1.5**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12237): ACE Step 1.5 오디오/음성 생성 모델에 대한 기본 지원 — 중요한 새로운 모델 계열 -* [**LLM 텍스트 생성을 위한 KV 캐시**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12195): 캐시된 키-값 쌍을 사용하여 llama 모델을 실행할 때 성능 향상 -* [**적응형 모델 로딩**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11845): RAM 사용량 감소, VRAM OOM 문제 해결, Windows 공유 메모리 스필링 수정 - -**새로운 노드** -* **Color type + Color to RGB Int 노드** ([#12145](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12145)) - -**API 노드** -* **HitPaw API 노드** ([#12117](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12117)) -* **Recraft** 스타일 노드 -* **Vidu**: Q3 모델, Extend 및 MultiFrame 노드 - -**개발자** -* 에셋 파트 2 - 더 많은 엔드포인트 -* v1/v3 스키마에서 is_input_list를 프론트엔드로 전송 - - - - - -**파트너 노드 업데이트** -* [**Grok Imagine API 노드**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12136): Grok을 통한 이미지 생성 -* 매니저가 4.1b1로 업데이트됨 - -**개발자** -* 개발 전용 노드 지원 -* Python 3.14 호환성 노트 - - - - - -**새로운 오픈소스 모델 지원** -* [**Anima 모델**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12012): fp16 최적화를 포함한 Anima 모델 제품군 지원 -* [**Multi/InfiniteTalk**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/10179): LTXV를 위한 대규모 다중 화자 지원 -* [**Flux2 LyCORIS LoKr**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11997): Flux2용 LoKr(KronA 기반) LoRA 지원 -* **LTX2 Tiny VAE**(taeltx_2) 지원 -* **Z-Image Omni** 베이스 모델 지원 -* **Flux2 Klein**용 ModelScope LoRA 형식 - -**새로운 노드 및 기능** -* **Magnific API 노드** ([#11986](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11986)): Magnific을 통한 업스케일링 -* **Tencent Hunyuan3D API 노드** ([#12026](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12026)) -* **WaveSpeed API 노드** ([#11945](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11945)) -* 노드 검색 가능성 향상을 위한 노드 스키마의 **별칭 검색** 필드 -* 프론트엔드에서 임의 입력을 위한 **kwargs 입력** -* 작은 그리드 IC-LoRA를 위한 **RoPE 위치 조정** - -**성능** -* QWEN VAE 및 WAN 속도/VRAM 최적화 -* LTX2 VAE VRAM 감소 -* VRAM 효율 향상을 위한 LTX2 순전파(forward) 리팩토링 - -**모델 개선 사항** -* SaveCheckpoint로 저장된 Flux2 Klein 체크포인트가 이제 올바르게 로드됩니다. -* Qwen 3 0.6B 모델용 설정 -* 크로마 래디언스 패치 크기 동적 감지 - - - - - -**새로운 기능** -* [**API 노드 자동 검색**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11943): 모든 `nodes_*.py` 파일이 이제 자동으로 검색되어 노드 개발이 간소화되었습니다. -* **고급 매개변수 지원** ([#11939](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11939)): 입력 클래스를 위한 고급 위젯 지원 -* **CLIP 비전 출력에 이미지 크기 추가** ([#11923](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11923)) - -**파트너 노드 업데이트** -* **ByteDance Seedance 1.5 Pro** API 노드 -* **Bria Edit** 노드 ([#11978](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11978)) -* Autogrow 검증 개선 - -**버그 수정** -* LTXV VAE 인코딩을 위한 모노 오디오를 가짜 스테레오로 변환 ([#11965](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11965)) -* Flux2 Klein 메모리 추정 조정 -* AMD GPU tensor 유형 수정 - - - - - -**새로운 모델 지원** -* [**Flux2 Klein**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11890): 주요 신규 모델 계열 지원 — Flux2 Klein (확장된 모델 기능 제공) -* [**Z-Image ControlNet Lite**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11849): Alibaba-Pai Z-Image ControlNet의 경량화 버전 - -**새로운 노드** -* **Meshy 3D API 노드** ([#11843](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11843)) -* **ResizeImageMaskNode**: crop-to-multiple 모드 추가 -* **블루프린트 디렉토리** (내장 템플릿용) - -**성능 및 기술** -* NVFP4 LoRA 최적화 (여러 차례) -* ProgressBar WebSocket 업데이트 제한 -* Lanczos 그레이스케일 업스케일링 수정 -* VAELoader 메타데이터 로딩 -* 저장소 URL이 Comfy-Org/ComfyUI로 업데이트됨 - - - - - -**버그 수정** -- LTXAV 메모리 추정치를 상향 조정했습니다. - - - - - -**새로운 기능** -* [**기본 에셋 지원**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11315): 모델 에셋 관리를 위한 기반 — 모델 CRUD 연산 엔드포인트 -* **NVFP4 모델 LoRA** ([#11837](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11837)): LoRA 지원이 이제 NVFP4 양자화 모델에서 작동합니다 -* [**SigLIP 2 NAFlex**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11831): SigLIP 2 NAFlex CLIP 비전 모델 지원 -* [**ImageCompare 노드**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11343): 두 이미지를 시각적으로 비교합니다 -* [**JoinAudioChannels**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11728): 오디오 채널 결합 유틸리티 - -**모델 지원** -* Z-Image 모델을 위한 ModelScope LoRA ([#11805](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11805)) -* Chroma 및 텍스트 인코더에 대한 FP4/FP8 수정 -* VAEEncodeForInpaint가 WAN VAE 튜플 downscale_ratio를 지원합니다 -* 효율적인 timestep embed 처리를 통한 LTX2 VRAM 감소 - -**API 노드** -* **Vidu2** 노드 ([#11760](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11760)) -* **Topaz Enhance** 수정 -* **Gemini** 안전 차단 처리 - -**기술** -* AMD gfx1200: PyTorch 어텐션 기본 활성화 -* CI 컨테이너 버전 자동 증가 -* 메모리 사용량 감소를 위한 모델 로딩 리팩터링 -* 프론트엔드가 1.36.14로 패치됨 - - - - - -**모델 지원** -- 양자화된 가중치를 사용한 Gemma 12B 지원 추가 -- 장치 선택 지원 및 VRAM 사용량 감소로 향상된 LTXAV 텍스트 인코더 -- LTXAV 텍스트 인코더의 메모리 추정치 개선 - -**성능 개선** -- FP8MM 오프로딩 성능 문제 수정 -- 오래된 PyTorch 버전에 대한 경고 추가 및 cu130으로 업그레이드 권장으로 성능 향상 -- 컴피 키친 버전 요구사항 업데이트 - -**버그 수정** -- 안정적인 릴리스 워크플로우를 수정하여 최신 컴피 키친 업데이트를 올바르게 가져오도록 함 -- 모델 패처에서 혼란스러운 로드 통계 제거 -- 워크플로우 템플릿을 v0.7.69로 업데이트함 - - - - - -**새로운 모델 지원** -- LTXV 2 모델 지원 추가 -- NVFP4 체크포인트 지원 추가 (fp4 행렬 곱셈) -- CLI 인수를 통한 Sage Attention 3 지원 추가 - -**API 개선 사항** -- V3 API: DynamicCombo 및 Autogrow 기능 노출 -- API 노드: Kling Omni 720p 해상도 지원, WAN2.6 ReferenceToVideo -- Tripo3D: face_limit 파라미터 처리 최적화 -- Vidu API 서명된 URL의 URL 인코딩 보존 문제 해결 - -**버그 수정** -- 업스케일 모델 CPU 오프로딩 문제 해결 -- LTXV2 텍스트 인코더 lowvram 호환성 문제 해결 -- fp8 처리 관련 문제 해결 -- MPO 형식 이미지에서 첫 프레임만 사용하도록 수정 -- PyTorch 버전에 따른 조건부 comfy-kitchen CUDA 지원 - -**기타** -- 디버깅을 위한 OOM 메모리 요약 추가 -- Mahiro CFG 표시 이름 업데이트 -- 워크플로우 템플릿 v0.7.67로 업데이트 -- 코드 리팩토링 및 정리 (CLIP 전처리, comfy-kitchen 통합) - - - -**시스템 요구사항** -- PyTorch 2.4+ 최소 버전 필요 - -**수정 및 개선 사항** -- 기본적으로 AMD GPU에서 비동기 메모리 오프로드 활성화 -- CPU 추론 시 조상 샘플러 노이즈 문제 해결 -- 메모리 관리 오류 처리 개선(핀/언핀 작업) -- 컨텍스트 윈도우에 VACE 컨텍스트 처리 추가 - -**업데이트 사항** -- ComfyUI 프론트엔드 v1.35.9로 업데이트 -- ComfyUI 매니저 v4.0.4로 업데이트 -- 워크플로우 템플릿 v0.7.64로 업데이트 - -**새로운 노드** -- 샘플링 제어를 위한 ManualSigmas 노드 추가 -- Kling 모션 제어 노드 추가 -- ResizeByLongerSide가 이제 동영상 처리를 지원함 - -**API 노드** -- Gemini API: 프롬프트 향상 강제 활성화 -- 청구 방식을 달러에서 크레딧으로 변경 -- "seededit"는 더 이상 사용되지 않으며, Seedream 노드의 표시 이름을 업데이트함 - -**기술적 사항** -- 이미지 처리 노드를 V3 스키마로 변환 -- Lumina/Z 이미지 모델 최적화(사용되지 않는 구성 요소 제거) - - - - -**새로운 모델 지원** -- Qwen 이미지 레이어드 -- NewBie 이미지 Exp0.1 - -**새로운 기능** -- 워크플로우 모니터링을 위한 /api/jobs 엔드포인트를 포함한 통합 작업 API - -**개선 사항** -- API 노드에서 기본적으로 워터마크 생성 비활성화 -- 더 나은 훈련 효율성을 위해 해상도 버킷팅을 적용한 트레이너 재작업 -- 향상된 AMD GPU 지원 -- Kling O1 StartEndFrame 노드의 지속 시간 범위 확장 -- Topaz 4k 영상 업스케일링 기능 업데이트 - -**버그 수정** -- --gpu-only 모드에서 ZImageFunControlNet의 마스크 연결 문제 해결 - - - - - -- GPT-Image-1.5 API 노드 추가 -- V3 노드 처리 회귀 문제 수정 -- SA-Solver 정확도 개선 - - - - - -**새로운 모델 및 기능** -- 고급 모션 처리를 위한 WanMove 모델 -- 자동 감지 기능이 포함된 Qwen Edit 2511 -- 인페인팅 기능이 추가된 Z-Image Fun Control Union 2.0 - -**API 노드** -- Kling Omni Image, TextToVideoWithAudio, ImageToVideoWithAudio -- Wan2.6 모델 통합 -- 3D 모델 생성을 위한 Tripo3.0 - -**성능** -- Z-Image 및 SD3 모델의 메모리 추정치 개선 -- Qwen-Image VAE의 GPU 메모리 관리 향상 -- 프론트엔드를 v1.34.9로 업데이트 - - - - - -**모델 지원** -- Ovis 이미지 -- Kandinsky 5.0 (T2V/I2V/T2I 변형) -- Z-Image Alibaba PAI-Fun ControlNet 지원 -- 개선된 Z-Image FP16 호환성 -- CORS 헤더에 PATCH 메서드 및 크로마-라디언스-x0 모드 추가 - -**워크플로우 및 개선 사항** -- 컨텍스트 윈도우 수정 및 시간적 처리 강화 -- Kling API @image 참조 형식 -- ComfyUI-Manager pip 설치 지원 - -**프론트엔드 개선 사항** -- 프론트엔드 로드/시작 시간 대폭 개선 -- 사이드바에 설정 버튼 복구 -- GPU 가속 마스크 에디터 렌더링 -- 자산 카드 및 큐 진행률 패널 디자인 개선 -- 누락된 노드 경고 UI를 큐 버튼 및 브레드크럼에 추가 -- 모바일 관련 수정사항 -- 다양한 버그 수정 - -**주요 VRAM 최적화** -- 시간적 롤링 VAE로 동영상 모델(VL, Hunyuan/Kandinsky)의 VRAM 대폭 절감 -- LoRA 메모리 예약 감소, 특히 Flux2 워크플로우에서 큰 효과 -- 개선된 디퀀타이즈 오프로드 계산으로 Flux2 OOM 오류 해결 -- FP16 처리로 LoRA 연산 속도 향상 -- 불필요한 CPU 후퇴를 방지하기 위해 텍스트 인코더의 GPU 사용량 최적화 - -**V3 스키마 마이그레이션** -- 3D, 오디오, 프리런치, 마스크 노드를 V3 스키마로 변환 -- MatchType, DynamicCombo, Autogrow 지원 추가로 워크플로우 유연성 향상 - -**버그 수정 및 호환성** -- GPU에 직접 로드 시 텍스트 인코더 회귀 문제 해결 -- Lumina 모델에서 transformer_options 클리어링 문제 해결 -- Qwen 이미지 LoRA 학습, HunyuanVideo 1.5 meanflow distil 문제 해결 -- EmptyAudio 노드 입력 유형을 정확히 조정해 오디오 워크플로우 통합 개선 -- 원치 않는 전체 오프로딩을 방지하기 위해 VRAM 계산 정확도 개선 -- Z-Image 워크플로우에서 "transformer." LoRA 접두사 지원 -- 혼합 양자화 작업과의 scaled FP8 형식 호환성 개선 - -**참고: 데스크톱 사용자용** -- 자동 업데이트를 비활성화하지 않았다면 최신 데스크톱 버전이 출시될 때까지 기다려 주세요. 자동으로 최신 버전으로 업데이트됩니다. -- 데스크톱을 사용하고 **자동 업데이트를 비활성화한 경우**, 이번에는 데스크톱이 최신 버전으로 자동 업데이트되지 않을 수 있습니다. -- 최신 기능을 이용하려면 [여기](https://www.comfy.org/download)에서 최신 데스크톱 버전을 다운로드해 주세요. - - - - -**프론트엔드 UI/UX** -- 새로운 UI: **Nodes 2.0** 공개 베타 버전 -- 리니어 모드 베타 버전 (키바인딩에서 핫키를 설정하여 활성화할 수 있습니다.) -- 서브그래프 개선 및 버그 수정 -- 누락된 노드의 UX 개선 -- 새로운 워크플로우 진행 상태 패널 -- 새로운 자산 사이드바 - -**3D 기능** -- 3D 노드에서 파노라마 이미지 지원 -- 3D 애니메이션 노드를 3D 노드에 통합 - -**LoRA 트레이너** -- ComfyUI 기본 LoRA 트레이너의 다중 해상도 지원 -- Z-Image LoRA 트레이닝 지원 - -**성능 및 모델 지원** -- 비디오용 타이니 VAE 지원 -- z-image LoRA 형식 지원 -- NVIDIA에서 기본적으로 비동기 오프로딩 활성화 - -**파트너 노드** -- Veo3 첫 번째와 마지막 프레임 노드 -- Kling FirstLastFrame 노드에 Kling v2.5 터보 추가 -- Kling O1 모델 지원 - - - - - -**새로운 모델 지원** -- 이미지 처리 워크플로우를 위해 최적화된 성능을 제공하는 Z 이미지 모델 추가 - -**버그 수정** -- FP8 정밀도가 혼합된 모델과 함께 사용되는 LoRA 기능 수정 -- VRAM 오류를 줄이기 위해 Flux2 참조 이미지 메모리 추정치 개선 - - - - - -**버그 수정** -- 워크플로 실행을 중단시킬 수 있었던 심각한 시스템 충돌을 수정했습니다. -- 더 나은 성능을 위해 Flux 2 텍스트 인코더의 VRAM 사용량을 최적화했습니다. - - - - - -**새로운 모델 지원** -- Flux 2 Pro API 노드를 포함한 포괄적인 Flux 2 모델 지원 추가 -- 새로운 변형과 향상된 표시 이름으로 HunyuanVideo 워크플로우 강화 - -**API 및 보안 개선** -- 콘텐츠 보안 정책 헤더를 통해 API 보안 개선 -- 공개 API 접근 문제와 Gemini 모델 지원 수정 - -**비디오 처리** -- 더 나은 비디오 워크플로우 제어를 위해 `get_frame_count` 및 `get_frame_rate` 메서드 추가 - -**성능 최적화** -- 하드웨어 인식 감지 기반으로 텍스트 인코더 양자화 최적화 -- 더 나은 메모리 관리를 통한 양자화 지원 강화 - -**개발자 도구** -- Chroma, Qwen-Image, HunyuanVideo 모델에 대한 BlockInfo 지원 추가 - -**프론트엔드 및 종속성** -- 프론트엔드를 v1.30.6으로 업데이트 -- Transformers 버전을 높임 - - - - - -**모델 호환성 및 향상** -- **HunyuanVideo 1.5 지원**: 최신 버전의 HunyuanVideo 모델과의 호환성을 추가하여 동영상 생성 기능을 확장했습니다. -- **LLAMA 텍스트 인코더 개선**: LLAMA 기반 텍스트 인코더 모델에서 최종 정규화를 비활성화할 수 있는 기능을 추가하여 워크플로우 맞춤화를 더욱 향상시켰습니다. -- **HunyuanV3D 스키마 마이그레이션**: 성능과 호환성을 개선하기 위해 Hunyuan3D 노드를 V3 스키마로 업데이트했습니다. - -**API 노드 확장** -- **새로운 Topaz API 노드**: ComfyUI 내부에서 직접 Topaz 동영상 향상 워크플로우를 지원하도록 추가되었습니다. -- **Nano Banana Pro 통합**: 처리 능력을 강화한 Nano Banana Pro를 포함해 API 노드 컬렉션을 확장했습니다. -- **Kling Lip Sync 개선**: KlingLipSyncAudioToVideoNode에서 오디오 형식 변환 문제를 수정하여 MP3 형식 처리가 올바르게 이루어지도록 했습니다. - -**이미지 처리 및 워크플로우 개선** -- **향상된 이미지 배치 처리**: ImageBatch 노드를 수정하여 채널 수가 다른 이미지를 처리하고, 필요 시 자동으로 알파 채널을 추가하도록 개선했습니다. -- **미리보기 노드 개선**: 미리보기 노드를 "텍스트로 미리보기"로 이름 변경하여 워크플로우 구성이 보다 명확해졌습니다. -- **워크플로우 템플릿 업데이트**: 서버 템플릿 핸들러를 개선하여 다중 패키지 배포를 지원함으로써 워크플로우 관리를 더욱 향상시켰습니다. - -**성능 및 시스템 최적화** -- **CUDA 최적화**: 최신 CUDNN 버전에서 불필요한 우회 조치를 비활성화하여 GPU 성능을 개선했습니다. -- 워크플로우 명명 문제를 해결하고 복잡한 처리 파이프라인의 전반적인 안정성을 향상시켰습니다. - - - - - -**CUDA 12.6 지원 및 배포** -- 공식 CUDA 12.6 릴리스 워크플로우 추가 및 휴대용 다운로드 지원을 통해 GPU 호환성을 강화했습니다. -- 간소화된 설치를 위해 수정된 휴대용 다운로드 링크를 README에 업데이트했습니다. - -**모델 호환성 및 수정 사항** -- **HunYuan 3D 2.0 지원**: 개선된 3D 모델 생성 워크플로우를 위한 호환성 문제를 해결했습니다. -- **EasyCache 개선**: 특정 모델 구성에 영향을 미쳤던 입출력 채널 불일치를 해결했습니다. -- 잠재적으로 유해한 기본 제공 커스텀 노드 구현을 제거하여 블록 스왑 기능을 강화했습니다. - -**API 노드 개선 사항** -- **새로운 Gemini 모델 추가**: 텍스트 및 멀티모달 생성 워크플로우를 위한 AI 모델 옵션을 확장했습니다. -- 업데이트된 PR 템플릿과 Python 3.10 최소 버전 요구사항을 포함한 API 노드 개발 인프라를 개선했습니다. - -**개발 및 인프라** -- 커스텀 노드 개발 시 코드 품질을 높이기 위해 pylint 구성 강화했습니다. -- 보다 안정적인 업데이트를 위해 릴리스 자동화 및 배포 프로세스를 개선했습니다. - - - - - -**메모리 및 성능 최적화** -- NVIDIA 및 AMD GPU용 **기본적으로 고정된 메모리 활성화** -- Flux, Qwen, LTX-Video 모델의 **VRAM 사용량 감소** -- VRAM 사용량 증가 시 자동으로 메모리를 해제하는 스마트 모델 언로드 기능 -- 오프로드 스트림에서 개선된 가중치 캐스팅 성능 - -**새로운 기능** -- **ScaleROPE 노드 이제 Flux 모델과 호환 가능** -- 토큰라이저에 좌측 패딩 지원 추가 -- `/history` 및 `/queue` 엔드포인트에 `create_time` 필드 추가 - -**버그 수정** -- SingleStreamBlock/DoubleStreamBlock의 커스텀 노드 가져오기 오류 수정(임시 해결) -- Qwen ControlNet 회귀 문제 수정 -- 오프로드 지원 및 안정성 개선을 통한 양자화된 연산 강화 -- 모든 모델 간 RoPE 함수 구현 통합 - - - - - -**성능 및 메모리 최적화** -- 최적화된 모델 로딩을 위한 **혼합 정밀도 양자화 시스템** 도입 -- 리소스 제약 하에서 지능적인 메모리 관리를 위한 **RAM 압력 캐시 모드** 추가 -- 고정 메모리를 사용한 모델 오프로딩 속도 향상 및 자동 저 RAM 하드웨어 감지 기능 추가 -- FP8 연산 개선: 메모리 사용량 절감 및 torch.compile 성능 회귀 문제 해결 -- 비동기 오프로딩 속도 향상 및 레이스 컨디션 해결 - -**새로운 노드 및 실행 기능** -- **ScaleROPE 노드**: WAN 및 Lumina 모델용 로프 스케일링 지원 -- 단일 워크플로우 내에서 다중 실행을 가능하게 한 서브그래프 실행 강화 -- 바이트 데이터와 None 출력을 적절히 처리하는 캐싱 시스템 개선 - -**API 노드 개선사항** -- API 노드를 V3 클라이언트 아키텍처로 이전: Luma, Minimax, Pixverse, Ideogram, StabilityAI, Pika, Recraft, Hypernetwork, OpenAI -- LTXV API 노드에 12초~20초 길이 옵션 추가 -- DALL-E 2 노드의 img2img 작업 수정 -- Rodin3D 노드를 개선하여 적절한 상대 경로 반환 - -**업데이트 사항** -- 포함된 문서를 v0.3.1로 업데이트 -- 워크플로우 템플릿을 v0.2.11로 업데이트 -- Windows 고정 메모리 할당 문제 수정 - - - - - -**API 노드** -- **LTXV API 통합**: Lightricks LTX 동영상 생성을 위한 새로운 LTXV API 노드 추가 -- 비동기 작업 및 취소 지원 기능이 포함된 네트워크 클라이언트 V2 업그레이드 -- Tripo 및 Gemini API 노드를 V3 스키마로 변환 - -**성능 및 호환성** -- 최신 AMD GPU에서만 cudnn 비활성화하여 AMD GPU 지원 개선 -- API 노드의 Windows 특정 네트워크 문제를 수정해 더 나은 재시도 처리 가능하게 함 - -**핵심 개선 사항** -- 종속성 인식 캐싱 시스템 강화로 루프와 함께 --cache-none 동작 해결 -- 다차원 잠재 변수 지원 추가 -- 커스텀 노드 게시 서브그래프 엔드포인트 추가 - -**업데이트 사항** -- 프론트엔드 버전 1.28.8로 업그레이드 -- 템플릿 업데이트 버전 0.2.4로 진행 - - - - - -**프론트엔드 업데이트** -- **서브그래프 위젯 편집**: 서브그래프에 진입하지 않고도 새로운 매개변수 패널에서 바로 서브그래프 매개변수를 편집할 수 있습니다. -- **템플릿 모달 재설계**: 모델 태그와 카테고리를 기반으로 한 고급 필터링 기능을 갖춘 새로운 템플릿 브라우저 - -**성능 최적화** -- 워크플로우 취소 속도 개선 -- NVIDIA GPU와 PyTorch 2.9에서 VAE 메모리 사용량이 3배나 증가하는 문제 수정 -- 크로마 레디언스 처리 속도 향상 및 1 이상의 배치 크기 문제 해결 - -**API 노드** -- Veo 3.1 모델 지원 추가 -- 비디오 워크플로우에서 고급 시간적 제어를 위한 TemporalScoreRescaling 노드 추가 - -**하드웨어 및 호환성** -- AMD gfx942 GPU용 FP8 연산 비활성화 -- --fast 오토튜닝 모드에서 CUDA 메모리 관리 개선 - -**실행 및 스키마** -- ControlNet 노드를 V3 스키마로 변환 -- EasyCache를 적절한 batch_slice 처리 방식으로 개선 -- merge_nested_dicts 기능을 입력 순서에 맞게 개선 -- 사용되지 않는 파일에 대한 폐기 경고 추가 - - - - -**노드 스키마 마이그레이션 (V3)** -- 모델 다운스케일링, LoRA 추출, 합성, 랜덤 오퍼레이션, SD3/SLG, Flux, 업스케일 모델, HunyuanVideo 노드를 포함한 핵심 노드 카테고리를 V3 스키마로 마이그레이션했습니다. - -**오디오 및 모델 개선사항** -- 고음질 오디오 워크플로우를 위한 MMaudio 16K VAE 지원 추가 -- 모노 오디오가 잘못되어 스테레오로 저장되는 문제 수정 -- 모델 샘플링 시그마 코드 재작성 및 FP8 스케일링된 LoRA 문제 해결 -- 이전 버전의 Stable Diffusion 체크포인트를 최신 NumPy 버전에서 로드하는 문제 수정 - -**AMD GPU 최적화** -- SD/Flux VAE 연산에 대한 메모리 추정 개선 -- ROCm 7.0+에서 RDNA4 PyTorch 어텐션 활성화 - -**API 노드 업데이트** -- 가격 추출기 추가 및 Kling/Pika API 노드 개선 -- aspect_ratio 지원을 추가한 Gemini 이미지 API 강화 - -**업데이트 사항** -- 템플릿 v0.1.95, 노드 문서 v0.3.0 -- WAN2.2 캐시 VRAM 누수 문제 수정 - - - - - -**API 노드** -- OpenAI의 비디오 생성 API용 Sora2 API 노드 추가 - - - - - -**모델 호환성 향상** -- **HunyuanVAE 지원**: 새로운 HunyuanVAE 지원을 추가하여 고급 이미지 생성 워크플로우의 모델 호환성을 확장했습니다. -- **에피소드 스케일링 노드**: 예측된 노이즈를 스케일링하여 확산 모델의 노출 편향을 줄이는 새로운 에피소드 스케일링 노드를 도입했으며, 이는 논문 [확산 모델의 노출 편향 규명](https://arxiv.org/abs/2308.15321)에 기반합니다. - -**메모리 및 성능 최적화** -- **VAE 메모리 누수 수정**: VAE OOM 예외 처리 중 파이썬 콜 스택이 텐서 참조를 보유하면서 발생하던 VRAM 누수를 해결하여, 낮은 VRAM 장치에서 타일링 백업의 안정성을 크게 개선했습니다. -- **AMD 지원**: 기본적으로 TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTAL을 활성화했습니다. - -**API 노드 업데이트** -- **클링 2.5 터보**: txt2video 및 img2video 노드 모두에서 kling-2-5-turbo 지원을 추가하고, 적절한 모드 설정을 수정했습니다. -- **API 노드 수정사항**: Gemini 노드의 base64 처리를 개선하고, Recraft API 노드 함수의 들여쓰기 문제를 수정했습니다. - -**노드 스키마 마이그레이션(V3)** -- **광범위한 V3 변환**: 오디오 인코더, GITS, 차분 확산, 최적 단계, PAG, LT, IP2P, 형태학, torch 컴파일, EPS, Pixverse, TomeSD, 편집 모델, Rodin, Stable3D 노드 등 수많은 노드 카테고리를 V3 스키마로 이전하여 워크플로우의 호환성을 높였습니다. - -**개발자 경험 개선** -- **코드 품질**: comfy_api_nodes 폴더에 pylint 지원을 추가하고 example_node.py를 V3 스키마로 업데이트하여 커스텀 노드 개발을 더욱 일관되게 만들었습니다. -- **문서 업데이트**: Windows 사용자를 위한 야간 PyTorch 명령어를 포함한 AMD 설치 지침을 강화했습니다. - -**프론트엔드 업데이트** -- **서브그래프 게시**: 서브그래프를 노드 라이브러리에 게시할 수 있도록 지원합니다. -- **노드 선택 도구 상자 재설계**: 노드 선택 도구 상자를 새롭게 디자인했습니다. - - - - -**API 노드** -- **Rodin3D-Gen2 매개변수 수정** -- **Seedance Pro 모델 지원** - - - - -**API 노드** -- **Rodin3D Gen-2**: Rodin의 가장 강력한 이미지-to-3D 도구가 이제 ComfyUI에서 바로 사용 가능합니다! -- **WAN 이미지 투 이미지**: Wan2.5 이미지 투 이미지 API 노드로, 이미지 편집을 지원합니다. - -**향상된 오디오 기능** -- **새로운 오디오 노드**: 오디오 기반 워크플로우와 멀티모달 콘텐츠 제작을 강화하기 위한 새로운 오디오 노드 추가 - -**모델 호환성 수정 사항** -- **Qwen2.5VL 템플릿 처리**: 프롬프트에 이미 템플릿이 존재하는 경우 Qwen2.5VL 모델의 템플릿 관리를 개선했습니다. -- **HuMo 뷰 작업**: HuMo 모델에서 .view() 작업 문제를 수정하여 보다 안정적인 비디오 생성을 지원합니다. - -**메모리 및 성능 최적화** -- **메모리 누수 수정**: 모델 최종화자를 명시적으로 분리하여 메모리 누수를 해결함으로써 장시간 실행 워크플로우의 안정성을 향상시켰습니다. -- **샘플러 CFG 개선**: 샘플러 CFG 함수 인자에 'input_cond' 및 'input_uncond' 매개변수를 추가해 보다 유연한 조건부 제어를 가능하게 했습니다. - - - - - -**새로운 모델 지원** -- **Wan2.2 애니메이트**: 캐릭터 교체 및 모션 전송 기능을 갖춘 Wan2.2 애니메이트 영상 생성 모델 지원 -- **Qwen 이미지 편집 2509 지원**: 다중 이미지 편집, 더 높은 일관성, 기본 ControlNet 지원을 갖춘 업데이트된 Qwen 이미지 편집 2509 지원 -- **HuMo 모델**: 오디오를 사용해 영상 생성을 제어하면서 입술 동기화를 유지하는 1.7B 및 17B HuMo 모델 모두 지원 추가 -- **Chroma Radiance**: 픽셀 공간에서 이미지 생성을 수행하는 모델로, 이미지 생성 과정 중 손실을 줄여줍니다 -- **Omnigen2 UMO LoRA**: Omnigen2 UMO LoRA 모델 지원 추가 - -**API 노드 추가** -- **Kling v2.1 지원**: KlingStartEndFrame 노드에 kling-v2-1 모델 추가 -- **Seedream4 수정사항**: 부분 성공 시 오류를 무시하는 플래그를 수정하여 워크플로우를 더욱 안정적으로 만들었습니다 - -**노드 스키마 마이그레이션(V3)** -- **핵심 노드 업데이트**: Minimax API, Cosmos, 컨디셔닝, CFG, Canny 노드 등 여러 노드 카테고리를 V3 스키마로 마이그레이션했습니다 - -**성능 및 기술적 개선** -- **FP8 연산**: gfx1200 하드웨어에서 기본적으로 FP8 연산을 활성화하여 처리 속도를 높였습니다 -- **LoRA 트레이너 수정사항**: LoRA 트레이닝 워크플로우에서 FP8 모델 호환성 관련 버그를 해결했습니다 - -**프론트엔드 업데이트** -- **프론트엔드 버전 업데이트**: 버전 1.26.13으로 업데이트되었습니다 - - - - - -**ByteDance Seedream 4.0 통합** -- **새로운 Seedream 노드**: ByteDanceSeedream (4.0) 노드를 추가했습니다. - - - - - -**새로운 모델 지원** -- 훈원 이미지 2.1 일반 모델 -- 훈원 3D 2.1 - -**새로운 API 노드** -- 스테이블 오디오 2.5 API -- 시던스 비디오 API - - - - -**ByteDance USO 모델 지원** -- **UXO 주체 식별 LoRA 지원**: FLUX 아키텍처 기반의 주체 식별 LoRA 모델입니다. -- **관련 워크플로우**: 템플릿에서 워크플로우를 확인해주세요: `Flux` -> `Flux.1 Dev USO 참조 이미지 생성` - -**워크플로우 유틸리티** -- **ImageScaleToMaxDimension 노드**: 지능형 이미지 스케일링을 위한 새로운 유틸리티 -- **SEEDS 노이즈 시스템**: 개선된 알고리즘으로 업데이트된 노이즈 분해 기능 -- **향상된 프롬프트 제어**: 인터럽트 핸들러가 이제 prompt_id 매개변수를 수락합니다. - -**성능 및 아키텍처** -- **V3 스키마 마이그레이션**: 일부 핵심 노드를 V3 스키마로 변환했습니다. -- **컨볼루션 자동 튜닝**: 자동 컨볼루션 최적화를 활성화했습니다. - -**새로운 API 통합** -- **ByteDance 이미지 노드**: ByteDance 이미지 생성 서비스 지원 추가 -- **Ideogram 문자 참조**: Ideogram v3 API가 이제 문자 참조를 지원합니다. - - - - - -**성능 향상** -- **Windows에서 RAM 사용량 감소** - - - - -**Wan2.2 S2V 워크플로우 향상 및 모델 지원 확장** - -이번 릴리스는 Wan2.2 S2V 관련 동영상 워크플로우 기능과 모델 지원 확장을 중점적으로 다룹니다: - -**Wan2.2 S2V 워크플로우 제어** -- **WanSoundImageToVideoExtend 노드**: 오디오 기반 동영상 워크플로우를 위한 새로운 수동 동영상 확장 노드로, 제작자가 생성된 동영상 길이와 타이밍을 정밀하게 제어할 수 있습니다. 이를 통해 오디오 콘텐츠가 동영상 시퀀스로 변환되는 과정을 세밀하게 조정할 수 있습니다. -- **오디오-비디오 싱크로나이즈**: 비디오를 오디오 길이보다 더 길게 확장하면 워크플로우가 실패하는 중요한 문제를 수정하여, 오디오 지속 시간에 관계없이 안정적인 사운드-비디오 생성을 보장합니다. -- **자동 오디오 트리밍**: 이제 비디오는 자동으로 오디오를 비디오 길이에 맞춰 트리밍하므로 최종 출력 파일에서 오디오-비디오 싱크로 문제를 완전히 없앨 수 있습니다. - -**고급 잠재적 처리** -- **LatentCut 노드**: 정확한 지점에서 잠재적 요소를 자르는 새로운 노드로, 복잡한 생성 워크플로우에서 잠재 공간 조작을 더욱 세밀하게 제어할 수 있게 해줍니다. 이는 특히 일괄 처리 및 시간적 동영상 워크플로우, 예를 들어 동영상에서 특정 프레임을 제거하는 데 유용합니다. - -**Wan2.2 5B 모델 통합** -- **Fun Control 모델 지원**: Wan2.2 5B fun control 모델 지원 추가. -- **Fun Inpaint 모델 지원**: Wan2.2 5B fun inpaint 모델 통합. - - - - - -**노드 모델 패치 개선사항** - -이 집중적인 업데이트는 ComfyUI의 유연한 아키텍처를 뒷받침하는 핵심 노드 모델 패치 시스템을 개선합니다: - -**핵심 인프라 강화** -- **노드 모델 패치 업데이트**: 기본 모델 패치 메커니즘을 개선한 nodes_model_patch.py를 업데이트하여 Qwen-Image ControlNet용 ComfyUI 확장 기능을 더욱 쉽게 사용할 수 있도록 했습니다. - -**워크플로우 이점** -- **향상된 안정성**: 핵심 모델 패치 개선으로 다양한 워크플로우 구성에서도 보다 신뢰성 높은 노드 실행과 모델 처리가 가능해졌습니다. - - - - - -**오디오 워크플로우 통합 및 성능 최적화 강화** - -이번 릴리스에서는 ComfyUI 오디오 처리 기능을 추가하고, 성능 개선과 모델 호환성 업데이트를 포함했습니다: - -**오디오 처리 업데이트** -- **Wav2vec2 오디오 인코더**: 오디오 인코더 모델로 네이티브 Wav2vec2 구현을 추가하여 멀티모달 애플리케이션의 오디오-to-임베딩 워크플로우를 가능하게 했습니다. -- **오디오 인코더 디렉토리**: models/audio_encoders 디렉토리를 추가했으며, 이는 Wan2.2 S2V용 오디오 인코더 디렉토리입니다. -- **AudioEncoderOutput V3 지원**: AudioEncoderOutput를 V3 노드 스키마와 호환되도록 만들어 현대적인 워크플로우 아키텍처와 원활한 통합을 보장했습니다. - -**Google Gemini API 통합** -- **Gemini 이미지 API 노드**: 새로운 Google Gemini 이미지 API 노드인 "nano-Nano-banana" 이미지 편집 모델 API를 추가했으며, 높은 일관성을 제공합니다. - -**비디오 생성 성능 및 메모리 최적화** -- **WAN 2.2 S2V 모델 지원**: 메모리 사용량과 성능을 최적화한 WAN 2.2 사운드투비디오 모델의 작업 진행 중 구현 -- **S2V 성능 강화**: 120프레임 이상의 비디오 생성 성능을 개선하여 확장된 비디오 워크플로우를 향상시켰습니다. -- **더 나은 메모리 추정**: S2V 워크플로우에 대한 메모리 사용량 추정을 개선해 긴 비디오 생성 시 메모리 부족 오류를 방지했습니다. -- **음성 입력 처리 개선**: S2V 워크플로우에서 음성 입력의 음수 처리를 수정해 적절한 0값을 사용하도록 했습니다. - -**샘플링 및 노드 개선** -- **DPM++ 2M SDE Heun (RES) 샘플러**: @Balladie가 개발한 새로운 고급 샘플러로, 세밀한 생성 제어를 위한 추가 샘플링 옵션을 제공합니다. -- **LatentConcat 노드**: 잠재 텐서를 연결하는 새 노드로, 고급 잠재 공간 조작 워크플로우를 가능하게 합니다. -- **EasyCache/LazyCache 안정성**: 샘플링 과정에서 텐서 속성(형태/데이터형/장치)이 변경될 때 발생하는 심각한 크래시를 수정해 워크플로우의 신뢰성을 보장했습니다. - -**모델 호환성 개선** -- **ControlNet 유형 모델**: Qwen Edit 및 Kontext 워크플로우와 함께 작동하는 ControlNet 유형 모델의 호환성 문제를 개선했습니다. -- **Flux 메모리 최적화**: Flux 모델의 메모리 사용량 요소를 조정해 자원 활용을 더욱 효율적으로 만들었습니다. - -**인프라 및 안정성** -- **템플릿 업데이트**: 버전 0.1.66 및 0.1.68으로 업데이트되었습니다. -- **문서 정리**: readme에서 미완성 상태의 모델을 삭제해 사용자 혼란을 방지했습니다. - - - - - - -**향상된 모델 지원 및 Qwen 이미지 ControlNet 통합** - -이번 릴리스에서는 ControlNet 기능을 대폭 확장하고 모델 호환성을 개선하여 ComfyUI 워크플로우를 더욱 다재다능하고 안정적으로 만들었습니다: - -**Qwen ControlNet 생태계** -- **Diffsynth ControlNet 지원**: Canny 및 depth 조건부의 Qwen Diffsynth ControlNet 지원 추가로 정밀한 엣지 및 깊이 기반 이미지 제어 가능 -- **InstantX Qwen ControlNet**: 창의적 제어 옵션 확장을 위한 InstantX Qwen ControlNet 통합 -- **인페인트 ControlNet/모델 패치**: 전용 Diffsynth 인페인트 ControlNet 지원으로 인페인트 기능 향상 - -**노드 아키텍처 및 API 진화** -- **V3 아키텍처 마이그레이션**: 스트링 노드, Google Veo API, Ideogram API 노드를 V3 아키텍처로 업그레이드하여 더 나은 성능과 일관성 제공 -- **향상된 API 노드**: OpenAI 챗 노드는 명확성을 위해 'OpenAI ChatGPT'로 이름 변경, Gemini 챗 노드에는 복사 버튼 기능 추가 -- **향상된 사용성**: API 노드는 보다 명확한 라벨링과 강화된 상호작용 기능으로 더 나은 사용자 경험 제공 - -**워크플로우 신뢰성 및 성능** -- **LTXV 노이즈 마스크 수정**: 실제 노이즈 마스크가 존재할 때 주요 프레임의 노이즈 마스크 차원 문제 해결, 안정적인 비디오 워크플로우 실행 보장 -- **3D 잠재 조건부 제어**: 3D 잠재값에 대한 조건부 마스크 수정, 고급 워크플로우에서 깊이 인식 조건부 제어 가능하도록 개선 -- **잘못된 파일명 처리**: 잘못된 파일명을 적절히 처리하는 워크플로우 저장 기능 개선, 저장 실패 방지 -- **EasyCache 및 LazyCache**: 워크플로우 실행 성능 향상을 위한 고급 캐싱 시스템 구현 - -**플랫폼 및 개발 개선** -- **파이썬 3.13 지원**: 파이썬 3.13 완벽 호환, ComfyUI를 최신 파이썬 개발 트렌드와 동일하게 유지 -- **프론트엔드 업데이트**: v1.25.10로 업데이트, 향상된 탐색 및 사용자 인터페이스 개선 -- **원소별 융합**: 원소별 연산 융합을 통한 성능 최적화 추가 -- **탐색 모드 롤백**: 탐색 기본값을 전통적인 레거시 모드로 롤백, 기본 활성화된 표준 탐색 모드로 인한 사용자 경험 문제를 피함. 사용자는 설정에서 여전히 표준 탐색 모드를 활성화할 수 있음 - - - - - -**모델 지원** -- **Qwen-Image-Edit 모델**: Qwen-Image-Edit 기본 지원 -- **FluxKontextMultiReferenceLatentMethod 노드**: Flux 워크플로우를 위한 다중 참조 입력 노드 -- **WAN 2.2 Fun Camera 모델 지원**: 카메라 제어를 통한 비디오 생성 지원 -- **템플릿 업데이트**: 버전 0.1.62로 업그레이드, Wan2.2 Fun Camera 및 Qwen Image Edit 템플릿 추가 - -**핵심 기능 개선** -- **컨텍스트 윈도우 지원**: 긴 시퀀스 생성 작업을 지원하도록 샘플링 코드 개선 -- **SDPA 백엔드 최적화**: 성능 향상을 위한 스케일드 도트 프로덕트 어텐션 백엔드 설정 개선 - -**멀티미디어 노드 지원** -- **오디오 녹음 노드**: 새로운 기본 오디오 녹음 노드, 이제 ComfyUI에서 직접 오디오를 녹음할 수 있습니다. -- **오디오 비디오 통합**: 오디오-비디오 종속성 완벽 통합 - -**API 노드 지원 업데이트** -- **GPT-5 시리즈 모델**: 최신 GPT-5 모델 지원 -- **Kling V2-1 및 V2-1-Master**: 업데이트된 비디오 생성 모델 기능 -- **Minimax Hailuo 비디오 노드**: 새로운 비디오 생성 노드 -- **Vidu 비디오 노드**: Vidu API 노드 지원 -- **Google 모델 업데이트**: 새로운 Google Gemini 모델 추가 -- **OpenAI API 수정**: OpenAI API 노드 입력 이미지의 MIME 유형 오류 수정 - -**성능 최적화** -- **Intel GPU 호환성**: Intel 내장 GPU 호환성 문제 해결 -- **PyTorch 호환성**: 이전 버전의 PyTorch와의 호환성 강화 -- **Torch 컴파일 최적화**: torch 컴파일 동작 개선 -- **메모리 관리**: 설치 크기와 메모리 효율성 최적화 - -**프론트엔드 변경 사항** -- **서브그래프 지원**: 서브그래프 기능 지원 -- **바로가기 패널**: 하단 바로가기 패널 추가 -- **UI 레이아웃 수정**: 터미널 입력 레이아웃 수정, 템플릿, 로그 패널 및 기타 항목 추가 -- **표준 캔버스 모드**: 표준 캔버스 모드 추가, `Lite Graph` > `캔버스` > `캔버스 탐색 모드`에서 전환 가능 -- **미니맵**: 워크플로우 미니맵 추가 -- **탭 미리보기**: 워크플로우 탭 미리보기 추가 -- **상단 탭 메뉴 레이아웃 조정** - - - - - -**모델 통합 및 성능 개선** - -이번 릴리스에서는 향상된 Qwen 지원, 비동기 API 기능, 복잡한 워크플로우를 위한 안정성 개선을 통해 ComfyUI의 모델 생태계를 확장했습니다: - -**Qwen 모델 생태계** -- **Qwen 이미지 모델 지원**: 정교한 비전 워크플로우를 위한 적절한 LoRA 로딩 및 모델 병합 기능 포함된 통합 개선 -- **Qwen 모델 병합 노드**: Qwen 이미지 모델을 병합하는 전용 새 노드로, 크리에이터가 서로 다른 모델의 강점을 결합할 수 있도록 지원 -- **SimpleTuner Lycoris LoRA 지원**: SimpleTuner에서 학습한 Lycoris LoRA의 Qwen-Image 모델과의 호환성 확장 - -**API 및 성능 인프라** -- **비동기 API 노드**: 비동기 API 노드 도입으로 차단되지 않는 워크플로우 실행이 가능해져 성능 향상 -- **메모리 처리**: 향상된 RepeatLatentBatch 노드가 다차원 잠재변수를 올바르게 처리하여 워크플로우 중단 문제 해결 -- **WAN 2.2 펀 컨트롤 지원**: WAN 2.2 펀 컨트롤 기능 지원 추가로 비디오 워크플로우의 창의적 제어 범위 확대 - -**하드웨어 최적화 및 호환성** -- **AMD GPU 개선**: FP16 정확도 처리 개선 및 성능 최적화로 AMD Radeon 지원 강화 -- **RDNA3 아키텍처 수정**: PyTorch attention을 사용하는 Flux 모델에서 gfx1201 GPU 관련 문제 해결 -- **업데이트된 PyTorch 지원**: Python 3.13 및 CUDA 12.9에서 테스트 완료된 CUDA 및 ROCM PyTorch 버전 업그레이드 - -**개발자 경험 개선** -- **더 깔끔한 로깅**: 기능 플래그는 이제 세부 모드에서만 표시되어 콘솔의 혼잡도 감소 -- **오디오 처리 안전성**: 토치오디오 가져오기 안전성 검사 강화로 오디오 종속성이 없을 때도 충돌 방지 -- **Kling API 개선**: Kling Image API 노드의 이미지 유형 매개변수 처리 문제 해결 - -**워크플로우 이점** -- **비동기 워크플로우 실행**: 새로운 비동기 API 기능으로 외부 서비스 통합 시 더 반응성이 뛰어난 워크플로우 가능 -- **모델 유연성**: 확장된 Qwen 지원으로 더욱 다양한 비전-언어 워크플로우와 향상된 LoRA 호환성 제공 -- **하드웨어 활용**: AMD GPU 최적화 및 업데이트된 PyTorch 지원으로 하드웨어 구성에 따른 성능 향상 -- **배치 처리**: 고정된 RepeatLatentBatch로 복잡한 다차원 데이터 구조에서도 안정적인 작동 보장 -- **비디오 제어**: WAN 2.2 펀 컨트롤 기능으로 비디오 생성 워크플로우의 고급 창의적 제어 가능 - - - - - -**UI 경험 및 모델 지원** - -이번 릴리스는 사용자 경험 개선과 모델 지원을 통해 워크플로우 생성 및 성능을 향상시킵니다: - -**사용자 인터페이스 개선** -- **최근 사용 항목 API**: 인터페이스에서 최근에 사용한 항목을 추적하는 새로운 API로, 워크플로우 생성을 간소화합니다. -- **워크플로우 탐색**: 자주 접근하는 요소를 보다 효과적으로 정리하여 사용자 경험을 개선했습니다. - -**모델 통합** -- **Qwen 비전 모델 지원**: 구성 옵션을 갖춘 Qwen 이미지 모델에 대한 초기 지원 제공 -- **이미지 처리**: 향상된 Qwen 모델 통합으로 더욱 다채로운 이미지 분석 및 생성 워크플로우가 가능해졌습니다. - -**비디오 생성** -- **Veo3 비디오 생성**: 오디오 지원 기능이 통합된 Veo3 비디오 생성 노드 추가 -- **음향·영상 합성**: 비디오와 오디오 생성을 하나의 노드에서 결합할 수 있는 기능 제공 - -**성능 및 안정성 개선** -- **메모리 관리**: 향상된 캐스팅 및 장치 전송 작업을 통해 조건부 VRAM 사용을 최적화했습니다. -- **장치 일관성**: 모든 조건 데이터와 컨텍스트가 올바른 장치에 유지되도록 수정되었습니다. -- **ControlNet 안정성**: ControlNet 호환성 문제를 해결하여 이미지 제어 워크플로우의 기능을 복구했습니다. - -**개발자 및 시스템 개선** -- **오류 처리**: 조건부 장치가 일치하지 않을 경우 경고 및 충돌 방지를 추가했습니다. -- **템플릿 업데이트**: 여러 템플릿 버전(0.1.47, 0.1.48, 0.1.51)을 업데이트하여 호환성을 유지했습니다. - -**워크플로우 이점** -- **더 빠른 반복**: 최근 사용 항목 API를 통해 워크플로우 조립과 수정이 더욱 신속해졌습니다. -- **창의성 강화**: Qwen 비전 모델은 이미지 이해 및 조작 워크플로우에 새로운 가능성을 열어줍니다. -- **비디오 제작**: Veo3 통합으로 ComfyUI가 종합적인 멀티미디어 창작 플랫폼으로 변모했습니다. -- **신뢰성**: 메모리 최적화와 장치 관리 수정으로 복잡한 워크플로우에서도 안정적인 작동을 보장합니다. -- **성능**: VRAM 사용을 최적화해 리소스가 부족한 시스템에서도 보다 야심찬 프로젝트를 수행할 수 있습니다. - - - - - -**API 개선 및 성능 최적화** - -이번 릴리스에서는 워크플로우 실행과 노드 개발을 향상시키는 백엔드 개선 사항과 성능 최적화 기능을 도입했습니다: - -**ComfyAPI 핵심 프레임워크** -- **ComfyAPI Core v0.0.2**: 핵심 API 프레임워크로 업데이트하여 안정성과 확장성을 향상시켰습니다. -- **부분 실행 지원**: 다단계 워크플로우의 효율적인 처리를 가능하게 하는 부분 워크플로우 실행에 대한 새로운 백엔드 지원 기능을 추가했습니다. - -**영상 처리 개선 사항** -- **WAN 카메라 메모리 최적화**: WAN 기반 카메라 워크플로우의 메모리 관리를 개선하여 VRAM 사용량을 줄였습니다. -- **WanFirstLastFrameToVideo 수정**: 클립 비전 구성 요소가 없을 때 제대로 된 영상 생성을 방해하던 문제를 해결했습니다. - -**성능 및 모델 최적화** -- **VAE 비선형성 개선**: VAE 연산에서 수동 활성화 함수를 최적화된 torch.silu로 대체했습니다. -- **WAN VAE 최적화**: WAN VAE 연산에 대한 세밀한 최적화를 통해 처리 속도와 메모리 효율성을 높였습니다. - -**노드 스키마 진화** -- **V3 노드 스키마 정의**: 차세대 노드 스키마 시스템 구현 -- **템플릿 업데이트**: 여러 템플릿 버전(0.1.44, 0.1.45) 업데이트를 통해 호환성을 보장했습니다. - -**워크플로우 개발 이점** -- **영상 워크플로우**: 영상 생성 파이프라인의 안정성과 성능을 개선했습니다. -- **메모리 관리**: 최적화된 메모리 사용 패턴으로 VRAM이 제한된 시스템에서도 더욱 복잡한 워크플로우를 구동할 수 있습니다. -- **API 신뢰성**: 핵심 API 개선을 통해 커스텀 노드 개발의 기반이 더욱 안정적으로 되었습니다. -- **실행 유연성**: 새로운 부분 실행 기능을 통해 디버깅과 개발 과정을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다. - - - - - -**메모리 최적화 및 대규모 모델 성능** - -이번 릴리스는 대규모 모델 워크플로우를 위한 메모리 최적화에 중점을 두었으며, WAN 2.2 모델과 VRAM 관리를 통해 성능을 향상시켰습니다: - -**WAN 2.2 모델 최적화** -- **메모리 사용량 감소**: WAN 2.2 VAE 작업에서 불필요한 메모리 복제를 제거하여 메모리 사용량을 줄였습니다. -- **5B I2V 모델 지원**: WAN 2.2 5B 이미지-비디오 모델의 메모리 최적화를 통해 이러한 모델을 더욱 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. - -**향상된 VRAM 관리** -- **Windows 고급 그래픽 카드 지원**: Windows에서 고성능 그래픽 카드에 대한 예약된 VRAM 할당 기능을 추가했습니다. -- **메모리 할당**: 여러 대규모 모델을 동시에 작업하는 사용자를 위해 메모리 관리를 개선했습니다. - -**워크플로우 성능 이점** -- **VAE 처리**: WAN 2.2 VAE 작업이 이제 더 효율적으로 실행되며 메모리 오버헤드가 감소했습니다. -- **대규모 모델 추론**: 수십억 파라미터 모델을 사용할 때 안정성이 향상되었습니다. -- **배치 처리**: 메모리 최적화 덕분에 대규모 모델을 활용한 배치 작업을 보다 잘 처리할 수 있습니다. - - - - - -**하드웨어 가속 및 오디오 처리** - -이번 릴리스에서는 하드웨어 지원을 확장하고 오디오 처리 기능을 향상시켰습니다: - -**오디오 처리 개선 사항** -- **PyAV 오디오 백엔드**: 비디오 워크플로우에서 더 안정적인 오디오 처리를 위해 torchaudio.load를 PyAV로 대체했습니다. -- **오디오 통합**: 멀티미디어 생성 워크플로우의 오디오 처리를 강화했습니다. - -**하드웨어 지원** -- **Iluvatar CoreX 지원**: Iluvatar CoreX 가속기의 기본 지원을 추가했습니다. -- **Intel XPU 최적화**: 비동기 오프로드 기능을 포함한 XPU 지원 개선사항을 제공했습니다. -- **AMD ROCm 향상**: Torch 2.8에서 gfx1201에 대해 PyTorch 어텐션을 기본으로 활성화했습니다. -- **CUDA 메모리 관리**: CUDA malloc을 CUDA 지원 PyTorch 설치에서만 활성화하도록 수정했습니다. - -**샘플링 알고리즘 개선사항** -- **Euler CFG++ 개선**: Euler CFG++ 샘플러에서 노이즈 제거와 노이즈 추정 과정을 분리했습니다. -- **WAN 모델 지원**: WAN(웨이블렛 기반 어텐션 네트워크) 모델 지원을 추가했습니다. - -**트레이닝 기능** -- **트레이닝 노드**: 알고리즘 지원, 그라디언트 누적, 선택적 그라디언트 체크포인팅 기능을 추가했습니다. -- **트레이닝 유연성**: 맞춤형 모델 트레이닝을 위한 더 나은 메모리 관리와 성능 최적화를 제공합니다. - -**노드 및 워크플로우 개선사항** -- **Moonvalley V2V 노드**: 입력 검증 기능을 강화한 Moonvalley Marey V2V 노드를 추가했습니다. -- **네거티브 프롬프트 업데이트**: Moonvalley 노드의 네거티브 프롬프트 처리를 개선했습니다. -- **히스토리 API 개선**: get_history API에 map_function 매개변수를 추가했습니다. - -**API 및 시스템 개선사항** -- **프론트엔드 버전 추적**: /system_stats API 응답에 required_frontend_version 매개변수를 추가했습니다. -- **디바이스 정보**: 하드웨어 식별성을 높이기 위해 XPU 디바이스 이름 출력을 개선했습니다. -- **템플릿 업데이트**: 여러 템플릿 업데이트(0.1.40, 0.1.41)를 통해 호환성을 보장했습니다. - -**개발자 경험 개선** -- **문서 업데이트**: 예제를 포함한 README를 개선하고 모델 통합 가이드를 최신화했습니다. -- **줄 종료 문자 수정**: 줄 종료 문자를 표준화해 크로스 플랫폼 호환성을 높였습니다. -- **코드 정리**: 사용되지 않는 코드를 제거하고 구성 요소를 최적화했습니다. - - - - - -**샘플링 및 훈련 개선사항** - -이번 릴리스에서는 샘플링 알고리즘, 훈련 기능 및 노드 기능의 향상이 도입되었습니다: - -**샘플링 및 생성 기능** -- **SA-Solver 샘플러**: 새로운 재구성된 SA-Solver 샘플링 알고리즘이 추가되어 수치적 안정성이 향상되었습니다. -- **실험적 CFGNorm 노드**: 분류자 없는 가이던스 정규화를 통해 생성 품질을 더욱 세밀하게 제어할 수 있습니다. -- **중첩된 듀얼 CFG 지원**: DualCFGGuider 노드에 중첩 스타일 구성 옵션이 추가되었습니다. -- **SamplingPercentToSigma 노드**: 샘플링 비율에서 정밀한 시그마 계산을 위한 새로운 유틸리티 노드입니다. - -**훈련 기능** -- **다중 이미지-캡션 데이터셋 지원**: LoRA 훈련 노드가 이제 여러 이미지-캡션 데이터셋을 동시에 처리합니다. -- **훈련 루프 구현**: 훈련 알고리즘을 최적화하여 수렴성과 안정성을 개선했습니다. -- **오류 감지**: LoRA 작업에 대한 모델 감지 오류 힌트를 추가했습니다. - -**플랫폼 및 성능 개선사항** -- **비동기 노드 지원**: 비동기 노드 함수를 완벽히 지원하며 이전보다 실행 속도가 최적화되었습니다. -- **크로마 유연성**: 크로마에서 patch_size 매개변수를 하드코딩하지 않도록 변경했습니다. -- **LTXV VAE 디코더**: 이미지 품질 향상을 위해 기본 패딩 모드를 개선된 방식으로 전환했습니다. -- **Safetensors 메모리 관리**: mmap 문제를 해결하기 위한 대응책을 추가했습니다. - -**API 및 통합 개선사항** -- **맞춤형 프롬프트 ID**: API에서 프롬프트 ID를 지정하여 워크플로우 추적성을 높일 수 있습니다. -- **클링 API 최적화**: 사용자 시간 초과를 방지하기 위해 폴링 타임아웃을 늘렸습니다. -- **히스토리 토큰 정리**: 히스토리 항목에서 민감한 토큰을 제거했습니다. -- **파이썬 3.9 호환성**: 광범위한 플랫폼 지원을 보장하기 위해 호환성 문제를 수정했습니다. - -**버그 수정 및 안정성** -- **MaskComposite 수정**: 대상 마스크가 2차원인 경우 발생하는 오류를 해결했습니다. -- **Fresca 입출력**: Fresca 모델 워크플로우의 입출력 처리를 정확히 수정했습니다. -- **참조 버그 수정**: Gemini 노드 구현에서 발생하는 잘못된 참조 버그를 해결했습니다. -- **라인 종료 표준화**: Windows 라인 종료를 자동으로 감지하고 제거했습니다. - -**개발자 경험 개선** -- **경고 시스템**: 일반적인 구성 문제를 잡아내기 위해 torch import 오류 경고를 추가했습니다. -- **템플릿 업데이트**: 커스텀 노드 개발을 개선하기 위해 여러 템플릿 버전(0.1.36, 0.1.37, 0.1.39)을 업데이트했습니다. -- **문서화**: fast_fp16_accumulation 문서를 강화했습니다. - - - - - -**샘플링 및 모델 제어 개선사항** - -이번 릴리스에서는 샘플링 알고리즘과 모델 제어 시스템의 개선 사항을 제공합니다: - -**샘플링 기능** -- **TCFG 노드**: 보다 세밀한 생성 제어를 위한 분류기 없는 가이던스 제어 강화 -- **ER-SDE 샘플러**: VE에서 VP 알고리즘으로 이전되었으며, 새로운 샘플러 노드 추가 -- **스킵 레이어 가이던스(SLG)**: 추론 중 정밀한 레이어 단위 제어 구현 - -**개발 도구** -- **커스텀 노드 관리**: `--whitelist-custom-nodes` 인자와 `--disable-all-custom-nodes`가 새롭게 추가됨 -- **성능 최적화**: 듀얼 CFG 노드는 CFG 값이 1.0일 때 자동으로 최적화됨 -- **GitHub Actions 통합**: 자동 릴리스 웹훅 알림 기능 - -**이미지 처리 개선사항** -- **변환 노드**: 이미지 회전 및 이미지 뒤집기 노드 추가로 이미지 조작 기능 향상 -- **이미지 컬러 마스크 수정**: 마스크 값 반환 오류 수정으로 보다 정확한 컬러 기반 마스크 적용 가능 -- **3D 모델 지원**: 맞춤형 하위 폴더에 3D 모델 업로드로 보다 나은 조직화 지원 - -**가이던스 및 조건부 처리 개선사항** -- **PerpNeg 가이더**: 개선된 전후 CFG 처리 방식으로 업데이트됨 -- **잠재 조건부 처리 수정**: 다단계 워크플로우에서 인덱스 > 0인 경우의 조건부 처리 문제 해결 -- **노이즈 제거 단계**: 여러 샘플러에 노이즈 제거 단계 지원 추가 - -**플랫폼 안정성** -- **PyTorch 호환성**: PyTorch 야간 빌드의 연속 메모리 문제 해결 -- **FP8 대체**: FP8 연산에서 예외 발생 시 자동으로 일반 연산으로 대체 -- **오디오 처리**: 더 이상 사용되지 않는 torchaudio.save 함수 의존성 제거 - -**모델 통합** -- **문밸리 노드**: 문밸리 모델 워크플로우에 대한 기본 지원 추가 -- **스케줄러 재정렬**: 간편 스케줄러가 이제 기본적으로 첫 번째 위치에 배치됨 -- **템플릿 업데이트**: 여러 템플릿 버전 업데이트 (0.1.31~0.1.35) - -**보안 및 안전성** -- **안전한 로딩**: 파일을 안전하지 않게 로딩할 경우 경고 추가 -- **파일 검증**: 체크포인트 로딩 안전성 조치 강화 - - - - - -**모델 지원 및 워크플로우 안정성** - -이번 릴리스에서는 모델 호환성과 워크플로우 안정성 향상이 이루어졌습니다: - -**확장된 모델 문서화**: Flux Kontext 및 Omnigen 2 모델에 대한 지원 문서 추가 -**VAE 인코딩 개선**: VAE 인코딩 중 불필요한 임의 노이즈 주입 제거 -**메모리 관리 수정**: Kontext 모델 사용에 영향을 미치던 메모리 추정 버그 해결 - - - - - -**모델 지원 추가 사항** -- **Cosmos Predict2 지원**: 텍스트-to이미지(2B 및 14B 모델)와 이미지-to비디오 생성 워크플로우 구현 -- **Flux 호환성**: Chroma 텍스트 인코더가 이제 일반 Flux 모델과도 작동합니다 -- **LoRA 트레이닝 통합**: 가중치 어댑터 방식을 사용하는 새로운 기본 LoRA 트레이닝 노드 - -**성능 및 하드웨어 최적화** -- **AMD GPU 향상**: AMD GPU에서 FP8 연산과 PyTorch 어텐션 활성화 -- **Apple Silicon 수정사항**: Apple 기기에서의 FP16 어텐션 문제 해결 -- **Flux 모델 안정성**: 특정 Flux 모델에서 발생하는 검은색 이미지 생성 문제 해결 - -**샘플링 개선 사항** -- **Rectified Flow 샘플러**: SEEDS 및 다단계 DPM++ SDE 샘플러를 RF 지원과 함께 추가 -- **ModelSamplingContinuousEDM**: 강화된 샘플링 제어를 위한 새로운 cosmos_rflow 옵션 -- **메모리 최적화**: Cosmos 모델에 대한 메모리 추정치 개선 - -**개발자 및 통합 기능** -- **SQLite 데이터베이스 지원**: 커스텀 노드를 위한 데이터 관리 기능 강화 -- **PyProject.toml 통합**: pyproject 파일에서 자동으로 웹 폴더 등록 -- **프론트엔드 유연성**: semver 접미사 및 프리릴리즈 프론트엔드 버전 지원 -- **토큰라이저 개선**: tokenizer_data와 함께 구성 가능한 min_length 설정 - -**생활 편의성 개선 사항** -- **Kontext 종횡비 수정**: 위젯 전용 제한 해소 -- **SaveLora 일관성**: 모든 저장 노드에서 파일명 형식 표준화 -- **파이썬 버전 경고**: 오래된 파이썬 설치에 대한 알림 추가 -- **웹캠 캡처 수정사항**: IS_CHANGED 시그니처 수정 - - - - - -**워크플로우 도구 및 성능 최적화** - -이번 릴리스에서는 새로운 워크플로우 유틸리티와 성능 최적화 기능을 제공합니다: - -**워크플로우 도구** -- **ImageStitch 노드**: 워크플로우에서 여러 이미지를 원활하게 연결하세요 -- **GetImageSize 노드**: 이미지 크기를 일괄 처리 지원과 함께 추출하세요 -- **Regex Replace 노드**: 워크플로우를 위한 고급 텍스트 조작 기능 - -**모델 호환성** -- **텐서 처리**: 간소화된 리스트 처리로 다중 모델 워크플로우의 신뢰성을 높였습니다 -- **BFL API 최적화**: 컨텍스트 모델에 대한 지원을 개선하고 노드 인터페이스를 더욱 깔끔하게 만들었습니다 -- **성능 향상**: 크로마 처리 시 병합 곱셈-덧셈 연산을 통해 생성 속도를 높였습니다 - -**개발자 경험** -- **커스텀 노드 지원**: 더 나은 의존성 관리를 위해 pyproject.toml 지원을 추가했습니다 -- **도움말 메뉴 통합**: 노드 라이브러리 사이드바에 새로운 도움말 시스템을 추가했습니다 -- **API 문서화**: 강화된 API 노드 문서화 - -**프론트엔드 및 UI 개선** -- **프론트엔드 v1.21.7로 업데이트**: 안정성 수정 및 성능 개선 -- **커스텀 API 기본 지원**: 커스텀 배포 구성에 대한 하위 경로 처리가 더욱 개선되었습니다 -- **보안 강화**: XSS 취약점 수정 - -**버그 수정 및 안정성** -- **Pillow 호환성**: 사용되지 않는 API 호출을 업데이트했습니다 -- **ROCm 지원**: AMD GPU 사용자를 위한 버전 감지 기능을 개선했습니다 -- **템플릿 업데이트**: 커스텀 노드 개발을 위한 프로젝트 템플릿을 강화했습니다 - - diff --git a/ko/comfy-cli/getting-started.mdx b/ko/comfy-cli/getting-started.mdx index e7309a418..21f669385 100644 --- a/ko/comfy-cli/getting-started.mdx +++ b/ko/comfy-cli/getting-started.mdx @@ -14,7 +14,7 @@ import InstallCli from "/snippets/ko/install-comfycli.mdx"; 이 도구는 두 가지 기능을 수행합니다: 1. **로컬 ComfyUI 설치 관리** — ComfyUI와 커스텀 노드를 설치, 실행, 업데이트, 스냅샷 및 분석합니다. -2. **호스팅된 파트너 노드 직접 호출** — Seedance, Nano Banana (Gemini), Grok, Flux, Ideogram, DALL·E, Recraft, Stability, Kling, Luma, Runway, Pika, Vidu, Hailuo, Moonvalley 등에서 이미지와 비디오를 단일 명령어로 생성합니다. 로컬 ComfyUI나 워크플로우 JSON이 필요하지 않습니다. +2. **호스팅된 파트너 노드 직접 호출** — Seedance, Nano Banana (Gemini), Grok, Flux, Ideogram, DALL·E, Recraft, Stability, Kling, Luma, Runway, Pika, Vidu, Hailuo, Moonvalley 등에서 이미지와 비디오를 단일 명령어로 생성합니다. 로컬 ComfyUI나 워크플로 JSON이 필요하지 않습니다. ### CLI 설치 @@ -33,11 +33,11 @@ comfy launch ## `comfy generate`를 사용해 파트너 노드 직접 호출하기 (베타) -**`comfy generate`는 베타 버전입니다.** 플래그 이름, 모델 별칭, 출력 형식은 피드백을 바탕으로 최적화 과정에서 변경될 수 있습니다. 기본 제공되는 파트너 엔드포인트는 안정적이며, 이 위에 구축된 CLI의 편의성만 아직 발전 중입니다. [comfy-cli GitHub 리포지토리](https://github.com/Comfy-Org/comfy-cli/issues)에 피드백이나 이슈를 제출해 주세요. +**`comfy generate`는 베타 버전입니다.** 플래그 이름, 모델 별칭, 출력 형식은 피드백을 바탕으로 최적화 과정에서 변경될 수 있습니다. 기본 제공되는 파트너 엔드포인트는 안정적이며, 이 위에 구축된 CLI의 편의성만 아직 발전 중입니다. [comfy-cli GitHub 저장소](https://github.com/Comfy-Org/comfy-cli/issues)에 피드백이나 이슈를 제출해 주세요. -`comfy generate`는 터미널이나 스크립트에서 Comfy의 [파트너 노드](/ko/tutorials/partner-nodes/overview)를 호출하는 가장 빠른 방법입니다. 이는 기존에 ComfyUI 워크플로우에 연결하던 동일한 호스팅 엔드포인트를 사용하지만, 일회성 CLI 호출 방식으로 처리됩니다. 전체 ComfyUI 그래프를 구성하는 것이 불필요한 배치 작업, 빠른 실험, 자동화 파이프라인에 적합합니다. +`comfy generate`는 터미널이나 스크립트에서 Comfy의 [파트너 노드](/ko/tutorials/partner-nodes/overview)를 호출하는 가장 빠른 방법입니다. 이는 기존에 ComfyUI 워크플로에 연결하던 동일한 호스팅 엔드포인트를 사용하지만, 일회성 CLI 호출 방식으로 처리됩니다. 전체 ComfyUI 그래프를 구성하는 것이 불필요한 배치 작업, 빠른 실험, 자동화 파이프라인에 적합합니다. ### 사전 요구사항 @@ -68,7 +68,7 @@ comfy generate flux-pro \ 몇 가지 가장 많이 사용되는 파트너 모델들은 한 줄로 호출 가능합니다: ```bash -# Nano Banana (Google Gemini Flash Image) — 텍스트-to-이미지 및 프롬프트 기반 편집 +# Nano Banana (Google Gemini Flash Image) — 텍스트 기반 이미지 생성 및 프롬프트 기반 편집 comfy generate nano-banana \ --prompt "수채화로 그린 잠든 여우" \ --download fox.png @@ -85,13 +85,13 @@ comfy generate nano-banana \ --model gemini-3-pro-image-preview \ --download city.png -# Seedance (ByteDance) — 텍스트-to-비디오, 최대 1080p / 12초 클립 +# Seedance (ByteDance) — 텍스트 기반 비디오 생성, 최대 1080p / 12초 클립 comfy generate seedance \ --prompt "꽃 위에 매달린 벌새" \ --resolution 1080p --duration 5 \ --download hummingbird.mp4 -# Seedance 이미지-to-비디오 — lite/i2v 변형을 선택하고 첫 프레임을 전달하세요 +# Seedance 이미지 기반 비디오 생성 — lite/i2v 변형을 선택하고 첫 프레임을 전달하세요 comfy generate seedance \ --model seedance-1-0-lite-i2v-250428 \ --prompt "파도가 치고 부서지는 모습" \ @@ -190,7 +190,7 @@ comfy model download --url --relative-path models/checkpoints ## 기여하기 -comfy-cli에 대한 기여를 환영합니다! 제안, 아이디어, 버그 보고가 있다면 [GitHub 리포지토리](https://github.com/Comfy-Org/comfy-cli/issues)에 이슈를 열어주세요. 코드 기여를 원한다면 리포지토리를 포크하고 풀 리퀘스트를 제출해 주세요. +comfy-cli에 대한 기여를 환영합니다! 제안, 아이디어, 버그 보고가 있다면 [GitHub 저장소](https://github.com/Comfy-Org/comfy-cli/issues)에 이슈를 열어주세요. 코드 기여를 원한다면 저장소를 포크하고 풀 리퀘스트를 제출해 주세요. 자세한 내용은 [개발 가이드](https://github.com/Comfy-Org/comfy-cli/blob/main/DEV_README.md)를 참고하세요. @@ -205,5 +205,4 @@ comfy tracking disable 추적을 다시 활성화하려면 다음 명령어를 실행하세요: ```bash -comfy tracking enable -``` \ No newline at end of file +comfy tracking enable \ No newline at end of file diff --git a/ko/custom-nodes/js/javascript_about_panel_badges.mdx b/ko/custom-nodes/js/javascript_about_panel_badges.mdx index d67c13768..12c6a4be7 100644 --- a/ko/custom-nodes/js/javascript_about_panel_badges.mdx +++ b/ko/custom-nodes/js/javascript_about_panel_badges.mdx @@ -13,7 +13,7 @@ app.registerExtension({ name: "MyExtension", aboutPageBadges: [ { - label: "문서", + label: "Documentation", url: "https://example.com/docs", icon: "pi pi-file" }, @@ -32,9 +32,9 @@ app.registerExtension({ ```javascript { - label: string, // 배지에 표시할 텍스트 - url: string, // 배지를 클릭했을 때 열리는 URL - icon: string // 아이콘 클래스 (예: PrimeVue 아이콘) + label: string, // Text to display on the badge + url: string, // URL to open when badge is clicked + icon: string // Icon class (e.g., PrimeVue icon) } ``` @@ -59,17 +59,17 @@ app.registerExtension({ name: "BadgeExample", aboutPageBadges: [ { - label: "웹사이트", + label: "Website", url: "https://example.com", icon: "pi pi-home" }, { - label: "기부하기", + label: "Donate", url: "https://example.com/donate", icon: "pi pi-heart" }, { - label: "문서", + label: "Documentation", url: "https://example.com/docs", icon: "pi pi-book" } diff --git a/ko/custom-nodes/js/javascript_bottom_panel_tabs.mdx b/ko/custom-nodes/js/javascript_bottom_panel_tabs.mdx index bd0a6a6a4..8627eeb1b 100644 --- a/ko/custom-nodes/js/javascript_bottom_panel_tabs.mdx +++ b/ko/custom-nodes/js/javascript_bottom_panel_tabs.mdx @@ -14,10 +14,10 @@ app.registerExtension({ bottomPanelTabs: [ { id: "customTab", - title: "맞춤형 탭", + title: "Custom Tab", type: "custom", render: (el) => { - el.innerHTML = '
이것은 내 맞춤형 탭 콘텐츠입니다
'; + el.innerHTML = '
This is my custom tab content
'; } } ] @@ -30,11 +30,11 @@ app.registerExtension({ ```javascript { - id: string, // 탭의 고유 식별자 - title: string, // 탭에 표시되는 제목 - type: string, // 탭 유형 (보통 "custom") - icon?: string, // 아이콘 클래스 (선택사항) - render: (element) => void // 탭 콘텐츠를 채우는 함수 + id: string, // Unique identifier for the tab + title: string, // Display title shown on the tab + type: string, // Tab type (usually "custom") + icon?: string, // Icon class (optional) + render: (element) => void // Function that populates the tab content } ``` @@ -50,16 +50,16 @@ app.registerExtension({ bottomPanelTabs: [ { id: "controlsTab", - title: "컨트롤", + title: "Controls", type: "custom", render: (el) => { el.innerHTML = `
- +
`; - // 이벤트 리스너 추가 + // Add event listeners el.querySelector('#runBtn').addEventListener('click', () => { app.queuePrompt(); }); @@ -74,37 +74,37 @@ app.registerExtension({ React 컴포넌트를 하단 패널 탭에 마운트할 수 있습니다: ```javascript -// 확장 프로그램에서 React 종속성을 가져오기 +// Import React dependencies in your extension import React from "react"; import ReactDOM from "react-dom/client"; -// 간단한 React 컴포넌트 +// Simple React component function TabContent() { const [count, setCount] = React.useState(0); return (
-

React 컴포넌트

-

카운트: {count}

- +

React Component

+

Count: {count}

+
); } -// React 콘텐츠와 함께 확장 프로그램 등록하기 +// Register the extension with React content app.registerExtension({ name: "ReactTabExample", bottomPanelTabs: [ { id: "reactTab", - title: "React 탭", + title: "React Tab", type: "custom", render: (el) => { const container = document.createElement("div"); container.id = "react-tab-container"; el.appendChild(container); - // React 컴포넌트 마운트 + // Mount React component ReactDOM.createRoot(container).render( @@ -123,10 +123,9 @@ app.registerExtension({ ```javascript app.extensionManager.registerBottomPanelTab({ id: "standAloneTab", - title: "독립적 탭", + title: "Stand-Alone Tab", type: "custom", render: (el) => { - el.innerHTML = '
이 탭은 독립적으로 등록되었습니다
'; + el.innerHTML = '
This tab was registered independently
'; } -}); -``` \ No newline at end of file +}); \ No newline at end of file diff --git a/ko/custom-nodes/js/javascript_commands_keybindings.mdx b/ko/custom-nodes/js/javascript_commands_keybindings.mdx index 893c5da30..9ac03297a 100644 --- a/ko/custom-nodes/js/javascript_commands_keybindings.mdx +++ b/ko/custom-nodes/js/javascript_commands_keybindings.mdx @@ -82,9 +82,9 @@ app.registerExtension({ }, { id: "clearWorkflow", - label: "워크플로 지우기", + label: "워크플로 비우기", function: () => { - if (confirm("워크플로를 지우시겠습니까?")) { + if (confirm("워크플로를 비우시겠습니까?")) { app.graph.clear(); } } @@ -122,7 +122,7 @@ app.registerExtension({ combo: { key: "r", ctrl: true }, commandId: "runWorkflow" }, - // Ctrl+Shift+C로 워크플로 지우기 + // Ctrl+Shift+C로 워크플로 비우기 { combo: { key: "c", ctrl: true, shift: true }, commandId: "clearWorkflow" diff --git a/ko/custom-nodes/js/javascript_dialog.mdx b/ko/custom-nodes/js/javascript_dialog.mdx index 0404d1f82..e7d3185f7 100644 --- a/ko/custom-nodes/js/javascript_dialog.mdx +++ b/ko/custom-nodes/js/javascript_dialog.mdx @@ -60,7 +60,7 @@ app.extensionManager.dialog.confirm({ itemList?: string[], // 표시할 항목 목록 (옵션) hint?: string // 표시할 힌트 텍스트 (옵션) }).then((result: boolean | null) => { - // result는 확인 시 true, 거부 시 false, 취소 시 null입니다 + // result는 확인 시 참, 거부 시 거짓, 취소 시 null입니다 }); ``` diff --git a/ko/custom-nodes/js/javascript_examples.mdx b/ko/custom-nodes/js/javascript_examples.mdx index 35d0a9c40..0b17bf20a 100644 --- a/ko/custom-nodes/js/javascript_examples.mdx +++ b/ko/custom-nodes/js/javascript_examples.mdx @@ -17,11 +17,11 @@ app.registerExtension({ name: "MyExtension", getCanvasMenuItems(canvas) { const items = [] - items.push(null) // 구분선 삽입 + items.push(null) // inserts a divider items.push({ - content: "메뉴의 텍스트", + content: "The text for the menu", callback: async () => { - // 원하는 작업 수행 + // do whatever } }) return items @@ -39,12 +39,12 @@ app.registerExtension({ getNodeMenuItems(node) { const items = [] - // 필요하다면 노드 유형별로 필터링 가능 + // You can filter by node type if needed if (node.comfyClass === "MyNodeClass") { items.push({ - content: "재미있는 일을 하기", + content: "Do something fun", callback: async () => { - // 재미있는 일 수행 + // fun thing } }) } @@ -64,25 +64,25 @@ app.registerExtension({ getCanvasMenuItems(canvas) { const items = [] items.push({ - content: "옵션 있는 메뉴", + content: "Menu with options", submenu: { options: [ { - content: "옵션 1", + content: "option 1", callback: (v) => { - // v를 가지고 무언가 수행 + // do something with v } }, { - content: "옵션 2", + content: "option 2", callback: (v) => { - // v를 가지고 무언가 수행 + // do something with v } }, { - content: "옵션 3", + content: "option 3", callback: (v) => { - // v를 가지고 무언가 수행 + // do something with v } } ] @@ -98,7 +98,7 @@ app.registerExtension({ 이는 여러분이 기대하는 대로 작동합니다 - DOM에서 UI 요소를 찾아 이벤트 리스너를 추가하세요. 페이지가 완전히 로드된 후 `setup()`에서 이 작업을 하는 것이 좋습니다. 예를 들어 '큐' 버튼 클릭을 감지하려면: ```Javascript -function queue_button_pressed() { console.log("큐 버튼이 눌렸어요!") } +function queue_button_pressed() { console.log("Queue button was pressed!") } document.getElementById("queue-button").addEventListener("click", queue_button_pressed); ``` @@ -108,9 +108,9 @@ document.getElementById("queue-button").addEventListener("click", queue_button_p ```javascript import { api } from "../../scripts/api.js"; -/* setup()에서 */ +/* in setup() */ function on_execution_start() { - /* 원하는 작업 수행 */ + /* do whatever */ } api.addEventListener("execution_start", on_execution_start); ``` @@ -125,12 +125,12 @@ API를 하이재킹하는 간단한 예제: ```Javascript import { api } from "../../scripts/api.js"; -/* setup()에서 */ +/* in setup() */ const original_api_interrupt = api.interrupt; api.interrupt = function () { - /* 원래 메서드가 호출되기 전에 무언가 수행 */ + /* Do something before the original method is called */ original_api_interrupt.apply(this, arguments); - /* 또는 이후에 */ + /* Or after */ } ``` @@ -147,9 +147,8 @@ async nodeCreated(node) { if (node?.comfyClass === "My Node Name") { const original_onMouseDown = node.onMouseDown; node.onMouseDown = function( e, pos, canvas ) { - alert("아야!"); + alert("ouch!"); return original_onMouseDown?.apply(this, arguments); } } -} -``` \ No newline at end of file +} \ No newline at end of file diff --git a/ko/custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking.mdx b/ko/custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking.mdx index b4b176a2b..31a79d8d7 100644 --- a/ko/custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking.mdx +++ b/ko/custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking.mdx @@ -1,242 +1,14 @@ --- title: "컴피 오브젝트" -translationSourceHash: 93e853a2 +translationSourceHash: e48a6bdd translationFrom: custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking.mdx +translationBlockHashes: + "LiteGraph": 33b00279 + "ComfyApp": 09c85456 + "LGraph": cef2473d + "LLink": 9d75d321 + "ComfyNode": 33354cbb + "Inputs and Widgets": 5aec68cf + "Prompt": 5df541b3 --- -## LiteGraph - -Comfy UI는 [LiteGraph](https://github.com/jagenjo/litegraph.js)를 기반으로 구축되었습니다. -Comfy의 많은 기능은 LiteGraph에 의해 제공되므로, 보다 복잡한 노드를 개발하는 경우 해당 리포지토리를 클론하고 `doc/index.html`에서 찾을 수 있는 문서를 살펴보는 것이 유용할 것입니다. - -## ComfyApp - -`app` 객체(항상 `import { app } from "../../scripts/app.js";`로 접근 가능)는 브라우저에서 실행 중인 Comfy 애플리케이션을 나타내며, 아래에 나열된 몇 가지 유용한 속성과 함수를 포함하고 있습니다. - - -**사용 중단됨:** `app`나 프로토타입에 대한 함수 훅킹/몽키패치는 사용 중단되었으며 가까운 시일 내에 변경될 수 있습니다. 대신 공식 [확장 훅](/ko/custom-nodes/js/javascript_hooks) 및 [컨텍스트 메뉴 API](/ko/custom-nodes/js/context-menu-migration)를 사용하세요. - - -`app`에 대한 함수 훅킹은 권장되지 않습니다. Comfy는 지속적으로 개발되고 있으며 핵심 동작이 변경될 수 있습니다. - -### 속성 - -`app`의 중요한 속성에는 다음이 포함됩니다(전체 목록은 아닙니다): - -| 속성 | 내용 | -| ------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------- | -| `canvas` | 현재 사용자 인터페이스를 나타내는 LGraphCanvas 객체입니다. 여기에는 `node_over` 및 `selected_nodes`와 같은 흥미로울 수 있는 속성이 포함되어 있습니다. | -| `canvasEl` | DOM `` 요소 | -| `graph` | 현재 그래프를 설명하는 LGraph 객체에 대한 참조입니다 | -| `runningNodeId` | 실행 중에 현재 실행 중인 노드입니다 | -| `ui` | 큐, 메뉴, 대화상자와 같은 일부 UI 요소에 대한 접근을 제공합니다 | - -가장 자주 접근하게 될 것은 아마도 `canvas`(그래픽 요소)와 `graph`(논리적 연결)일 것입니다. - -### 함수 - -다시 한번 말씀드리지만, 매우 많습니다. 그중 몇 가지 주요 함수는 다음과 같습니다: - -| 함수 | 참고사항 | -| ------------- | ------------------------------------------------------------------------- | -| graphToPrompt | 그래프를 파이썬 서버로 전송할 수 있는 프롬프트로 변환합니다 | -| loadGraphData | 그래프를 로드합니다 | -| queuePrompt | 프롬프트를 큐에 제출합니다 | -| registerExtension | 이 함수는 이미 보셨죠—확장을 추가하는 데 사용됩니다 | - -## LGraph - -`LGraph` 객체는 LiteGraph 프레임워크의 일부이며, 현재 그래프의 논리적 상태(노드 및 링크)를 나타냅니다. -그래프를 조작하려면 LiteGraph 문서(`doc/index.html`에 있으니 `https://github.com/jagenjo/litegraph.js`를 클론했다면)에 나와 있는 함수들을 참고하세요. - -`graph`를 사용해 노드와 링크의 세부 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어: - -```Javascript -const ComfyNode_object_for_my_node = app.graph._nodes_by_id(my_node_id) -ComfyNode_object_for_my_node.inputs.forEach(input => { - const link_id = input.link; - if (link_id) { - const LLink_object = app.graph.links[link_id] - const id_of_upstream_node = LLink_object.origin_id - // 등등 - } -}); -``` - -## LLink - -`LLink` 객체는 `graph.links`를 통해 접근할 수 있으며, 노드 `link.origin_id` 출력 슬롯 `link.origin_slot`에서 노드 `link.target_id` 슬롯 `link.target_slot`까지의 그래프 내 단일 링크를 나타냅니다. 또한 `link.type`에 데이터 유형을 나타내는 문자열과 `link.id`를 가지고 있습니다. - -`LLink`는 `LGraphNode`의 `connect` 메서드에서 생성됩니다(여기서 `ComfyNode`는 하위 클래스입니다). - -직접 LLink 객체를 생성하지 마세요—대신 LiteGraph 함수를 사용하세요. - -## ComfyNode - -`ComfyNode`는 `LGraphNode`의 하위 클래스이며, 따라서 LiteGraph 문서는 더 일반적인 작업에 도움이 됩니다. 그러나 Comfy는 LiteGraph 핵심 동작을 상당히 확장했으며, 모든 LiteGraph 기능을 사용하지도 않습니다. - -다음 설명은 일반 노드에 적용됩니다. -그룹 노드, 원시 노드, 노트, 리디렉션 노드는 다른 속성을 가집니다. - -`ComfyNode` 객체는 현재 워크플로우의 노드를 나타냅니다. 이를 활용하고 싶은 중요한 속성들이 있으며, 사용하거나 동작을 수정하기 위해 훅킹하고 싶은 함수들도 매우 많습니다. - - -**사용 중단됨:** `ComfyNode`나 `LGraphNode`의 프로토타입 메서드 훅킹은 사용 중단되었으며 가까운 시일 내에 변경될 수 있습니다. 가능한 경우 공식 [확장 훅](/ko/custom-nodes/js/javascript_hooks)을 사용하세요. 예를 들어 컨텍스트 메뉴의 경우 `getNodeMenuItems`를 사용하세요. 예제는 [컨텍스트 메뉴 마이그레이션 가이드](/ko/custom-nodes/js/context-menu-migration)를 참조하세요. - - -노드 객체에 대한 더 완벽한 이해를 위해 다음 코드를 확장에 삽입하고 `console.log` 명령어에 브레이크포인트를 설정하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 이후 새 노드를 생성하면 좋아하는 디버거를 사용해 노드를 탐색할 수 있습니다. - -```Javascript -async nodeCreated(node) { - console.log("nodeCreated") -} -``` - -### 속성 - -| 속성 | 내용 | -| -------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -| `bgcolor` | 노드의 배경색 또는 기본값인 undefined | -| `comfyClass` | 노드를 나타내는 파이썬 클래스 | -| `flags` | 노드의 상태와 관련된 플래그를 포함할 수 있는 사전입니다. 특히 `flags.collapsed`는 접혀진 노드에 대해 true입니다. | -| `graph` | LGraph 객체에 대한 참조입니다 | -| `id` | 고유한 ID | -| `input_type` | 입력 유형의 리스트(예: "STRING", "MODEL", "CLIP" 등). 일반적으로 파이썬 INPUT_TYPES와 일치합니다 | -| `inputs` | 입력 리스트(아래에서 설명) | -| `mode` | 일반적으로 0이며, 노드가 음소거되면 2로 설정되고, 바이패스되면 4로 설정됩니다. 값 1과 3은 Comfy에서 사용되지 않습니다 | -| `order` | 실행 순서에서 노드의 위치입니다. 프롬프트가 제출될 때 `LGraph.computeExecutionOrder()`에 의해 설정됩니다 | -| `pos` | 캔버스 상의 노드의 [x,y] 위치 | -| `properties` | `"S&R용 노드 이름"`을 포함한 사전이며, LiteGraph에서 사용됩니다 | -| `properties_info` | `properties`에 있는 항목들의 유형과 기본값입니다 | -| `size` | 캔버스 상의 노드의 너비와 높이 | -| `title` | 표시 제목 | -| `type` | 노드 클래스의 고유한 이름(파이썬에서 가져온) | -| `widgets` | 위젯 리스트(아래에서 설명) | -| `widgets_values` | 위젯의 현재 값을 담은 리스트 | - - -### 함수 - -매우 많은 함수가 있습니다(마지막으로 세어봤을 때 85개). 아래에 일부를 나열했습니다. 대부분의 함수는 LiteGraph 핵심 코드에서 수정되지 않았습니다. - -#### 입력, 출력, 위젯 - -| 함수 | 참고사항 | -| ------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------- | -| 입력 / 출력 | 대부분의 함수는 동일한 이름의 출력 메서드를 가지고 있습니다: s/In/Out/ | -| `addInput` | 이름과 유형으로 새로운 입력을 생성합니다 | -| `addInputs` | `addInput`의 배열 버전 | -| `findInputSlot` | 입력 이름으로부터 슬롯 인덱스를 찾습니다 | -| `findInputSlotByType` | 유형과 일치하는 입력을 찾습니다. 우선순위 옵션을 지정하거나 무료 슬롯만 사용할 수도 있습니다 | -| `removeInput` | 슬롯 인덱스로 삭제합니다 | -| `getInputNode` | 이 입력에 연결된 노드를 가져옵니다. 출력 equivalent는 `getOutputNodes`이며 리스트를 반환합니다 | -| `getInputLink` | 이 입력에 연결된 LLink을 가져옵니다. 출력 equivalent는 없습니다 | -| 위젯 | | -| `addWidget` | 표준 Comfy 위젯을 추가합니다 | -| `addCustomWidget` | 맞춤형 위젯을 추가합니다(‘getComfyWidgets’ 훅에서 정의됨) | -| `addDOMWidget` | DOM 요소로 정의된 위젯을 추가합니다 | -| `convertWidgetToInput` | ‘isConvertableWidget’(‘widgetInputs.js’에 있음)에 의해 허용되는 경우 위젯을 입력으로 변환합니다 | - -#### 연결 - -| 함수 | 참고사항 | -| ----------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- | -| `connect` | 이 노드의 출력을 다른 노드의 입력에 연결합니다 | -| `connectByType` | 출력을 다른 노드에 유형을 지정해 연결합니다 - 첫 번째 일치하는 슬롯에 연결됩니다 | -| `connectByTypeOutput` | 입력을 다른 노드 출력에 유형별로 연결합니다 | -| `disconnectInput` | 입력에 연결된 링크를 제거합니다(이름이나 인덱스로 지정) | -| `disconnectOutput` | 특정 노드의 입력에서 출력을 연결 해제합니다 | -| `onConnectionChange` | 각 노드에서 호출됩니다. `side==1`일 경우 이 노드의 입력입니다 | -| `onConnectInput` | 연결이 이루어지기 _전_ 호출됩니다. 만약 이 함수가 false를 반환하면 연결이 거부됩니다 | - -#### 표시 - -| 함수 | 참고사항 | -| -------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -| `setDirtyCanvas` | 포그라운드(노드) 및/또는 백그라운드(링크 및 이미지)가 다시 그려져야 한다고 지정합니다 | -| `onDrawBackground` | 배경을 그리기 위해 `CanvasRenderingContext2D` 객체와 함께 호출됩니다. Comfy에서 이미지를 렌더링하는 데 사용됩니다 | -| `onDrawForeground` | 노드를 그리기 위해 `CanvasRenderingContext2D` 객체와 함께 호출됩니다. | -| `getTitle` | 표시될 제목입니다. | -| `collapse` | 노드의 접힌 상태를 전환합니다. | - -`collapse`는 이름이 잘못 지어졌습니다. 접힌 상태를 _전환_합니다. -불린 매개변수를 받아 `node.collapsable === false`를 무시할 수 있습니다. - -#### 기타 - -| 함수 | 참고사항 | -| ---------- | ---------------------------------------------------------------------- | -| `changeMode` | 노드를 바이패스(`mode == 4`) 또는 비바이패스(`mode == 0`)로 설정하는 데 사용됩니다 | - - -## 입력과 위젯 - -입력과 위젯은 데이터를 노드에 입력하는 두 가지 방법을 나타냅니다. 일반적으로 위젯은 입력으로 변환될 수 있지만, 모든 입력이 위젯으로 변환될 수 있는 것은 아닙니다(많은 데이터 유형은 UI 요소를 통해 입력될 수 없기 때문입니다). - -`node.inputs`는 현재 입력의 리스트이며(노드 왼쪽에 색깔 있는 점들), `.name`, `.type`, `.link`(연결된 `LLink`에 대한 참조, `app.graph.links`에 있음)를 지정합니다. - -입력이 변환된 위젯인 경우, `.widget`에 이제 비활성화된 위젯에 대한 참조도 보관됩니다. - -`node.widgets`는 위젯의 전체 리스트이며, 입력으로 변환되었는지 여부와 관계없이 포함됩니다. 위젯에는 다음 속성이 있습니다: - -| 속성/함수 | 참고사항 | -| ---------- | --------------------------------------------------------------------------- | -| `callback` | 위젯 값이 변경될 때 호출되는 함수 | -| `last_y` | 노드 내 위젯의 수직 위치 | -| `name` | 노드 내에서 고유한 위젯 이름 | -| `options` | 파이썬 코드에서 지정된 대로(기본값, 최소값, 최대값 등) | -| `type` | 위젯 유형의 이름(아래 참조)을 소문자로 표기합니다 | -| `value` | 현재 위젯 값입니다. 이는 `get` 및 `set` 메서드를 갖는 속성입니다 | - -### 위젯 유형 - -`app.widgets`는 현재 등록된 위젯 유형의 사전이며, 유형의 이름을 대문자로 키로 사용합니다. Comfy에 내장된 위젯 유형에는 직관적인 `BOOLEAN`, `INT`, `FLOAT`뿐만 아니라 `STRING`(단일 줄과 다중 줄 두 가지 형태), 드롭다운 선택을 위한 `COMBO`, 이미지 로드 노드에 사용되는 `IMAGEUPLOAD`가 있습니다. - -맞춤형 위젯 유형은 확장에서 `getCustomWidgets` 메서드를 제공하여 추가할 수 있습니다. {/* TODO 링크 추가 */} - -### 연결된 위젯 - -위젯은 연결될 수도 있습니다—예를 들어 `seed`와 `control_after_generate`의 내장 동작입니다. 연결된 위젯은 `.type = 'base_widget_type:base_widget_name'`를 가집니다; 따라서 `control_after_generate`는 유형이 `int:seed`일 수 있습니다. - -## 프롬프트 - -Comfy에서 `큐 프롬프트` 버튼을 누르면 `app.graphToPrompt()` 메서드가 호출되어 현재 그래프를 서버로 전송할 수 있는 프롬프트로 변환합니다. - -`app.graphToPrompt`는 두 가지 속성인 `output`와 `workflow`를 가진 객체를 반환합니다. - -### output - -`prompt.output`는 그래프의 각 노드의 `node_id`에서 두 가지 속성을 가진 객체로 매핑됩니다. - -- `prompt.output[node_id].class_type`, 파이썬 코드에서 정의된 커스텀 노드 클래스의 고유한 이름 -- `prompt.output[node_id].inputs`, 각 입력(또는 위젯)의 값을 입력 이름에서 다음으로 매핑한 객체로 포함합니다: - - 선택된 값이 위젯인 경우, 또는 - - 입력에 연결된 링크가 있는 경우 (`upstream_node_id`, `upstream_node_output_slot`)를 포함한 배열, 또는 - - 위젯이 입력으로 변환되었으나 연결되지 않은 경우 undefined - - 기타 연결되지 않은 입력은 `.inputs`에 포함되지 않습니다 - -연결된 입력을 설명하는 배열의 `upstream_node_id`는 정수 대신 문자열로 표현됩니다. - -### workflow - -`prompt.workflow`에는 다음 속성이 포함됩니다: - -- `config` - 추가 구성 옵션의 사전(기본값은 비어있음) -- `extra` - 워크플로우에 대한 추가 정보를 포함한 사전. 기본적으로 다음을 포함합니다: - - `extra.ds` - 현재 그래프의 뷰를 설명합니다(`scale` 및 `offset`) -- `groups` - 워크플로우의 모든 그룹 -- `last_link_id` - 마지막으로 추가된 링크의 ID -- `last_node_id` - 마지막으로 추가된 노드의 ID -- `links` - 그래프의 모든 링크 리스트. 각 항목은 다섯 개의 정수와 하나의 문자열로 구성된 배열입니다: - - (`link_id`, `upstream_node_id`, `upstream_node_output_slot`, `downstream_node_id`, `downstream_node_input_slot`, `데이터 유형`) -- `nodes` - 그래프의 모든 노드 리스트. 각 항목은 위에서 설명한 노드 속성의 부분 집합을 매핑한 객체입니다: - - 다음 속성 포함: `flags`, `id`, `inputs`, `mode`, `order`, `pos`, `properties`, `size`, `type`, `widgets_values` - - 또한, 출력이 없는 노드를 제외하고 `outputs` 속성이 있으며, 각 출력은 다음을 포함합니다: - - `name` - 출력의 이름 - - `type` - 출력의 데이터 유형 - - `links` - 이 출력에서 나오는 모든 링크의 `link_id` 리스트(연결이 없으면 빈 리스트 또는 null일 수 있음) - - `shape` - 출력을 그리는 데 사용되는 도형(기본값은 점인 3) - - `slot_index` - 출력의 슬롯 번호 -- `version` - LiteGraph 버전 번호(작성 당시 `0.4`) - -`nodes.output`는 출력이 없는 노드에서는 존재하지 않으며, 빈 리스트가 아닙니다. \ No newline at end of file diff --git a/ko/custom-nodes/js/javascript_overview.mdx b/ko/custom-nodes/js/javascript_overview.mdx index 6ba72768f..f621b0bfe 100644 --- a/ko/custom-nodes/js/javascript_overview.mdx +++ b/ko/custom-nodes/js/javascript_overview.mdx @@ -1,22 +1,22 @@ --- -title: "JavaScript 확장기능" +title: "Javascript 확장 프로그램" translationSourceHash: 0c193251 translationFrom: custom-nodes/js/javascript_overview.mdx --- ## Comfy 클라이언트 확장하기 -Comfy는 확장기능 메커니즘을 통해 수정할 수 있습니다. 확장기능을 추가하려면 다음을 수행해야 합니다: +Comfy는 확장 메커니즘을 통해 수정할 수 있습니다. 확장을 추가하려면 다음을 수행해야 합니다: -- 파이썬 모듈에서 `WEB_DIRECTORY`를 내보내고, -- 해당 디렉터리에 하나 이상의 `.js` 파일을 배치한 후, -- `app.registerExtension`을 사용해 확장기능을 등록합니다. +- Python 모듈에서 `WEB_DIRECTORY`를 내보내고, +- 해당 디렉터리에 하나 이상의 `.js` 파일을 배치하고, +- `app.registerExtension`을 사용해 확장을 등록합니다. -다음은 이 세 단계입니다. 확장기능을 추가하는 방법을 익힌 후, [훅](/ko/custom-nodes/js/javascript_hooks)을 살펴보며 코드가 호출되도록 설정하거나, 필요한 다양한 [Comfy 객체](/ko/custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking)에 대한 설명을 확인하거나, 바로 몇 가지 [예제 코드 스니펫](/ko/custom-nodes/js/javascript_examples)으로 넘어갈 수도 있습니다. +다음은 이 세 단계입니다. 확장을 추가하는 방법을 익힌 후, [후크](/ko/custom-nodes/js/javascript_hooks)를 살펴보며 코드가 호출되도록 설정하거나, 필요할 수 있는 다양한 [Comfy 객체](/ko/custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking)에 대한 설명을 확인하거나, 바로 몇 가지 [예제 코드 스니펫](/ko/custom-nodes/js/javascript_examples)으로 넘어갈 수도 있습니다. ### `WEB_DIRECTORY` 내보내기 -Comfy 웹 클라이언트는 사용자 정의 노드 디렉터리에 하위 디렉터리를 생성하고, 이를 일반적으로 `js`라고 부르며 `WEB_DIRECTORY`를 내보냄으로써 확장할 수 있습니다. 따라서 귀하의 `__init__.py`에는 다음과 같은 내용이 포함되어야 합니다: +Comfy 웹 클라이언트는 커스텀 노드 디렉터리에 하위 디렉터리를 생성하고, 일반적으로 `js`라고 불리는 이 디렉터리에서 `WEB_DIRECTORY`를 내보내는 방식으로 확장할 수 있습니다. 따라서 `__init_.py`에는 다음과 같은 내용이 포함됩니다: ```python WEB_DIRECTORY = "./js" __all__ = ["NODE_CLASS_MAPPINGS", "NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS", "WEB_DIRECTORY"] @@ -24,23 +24,22 @@ __all__ = ["NODE_CLASS_MAPPINGS", "NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS", "WEB_DIRECTORY"] ### `.js` 파일 포함하기 -모든 JavaScript `.js` 파일은 Comfy 웹페이지가 로드될 때 브라우저에 의해 자동으로 로드됩니다. 확장기능이 포함된 파일을 명시할 필요는 없습니다. +모든 Javascript `.js` 파일은 Comfy 웹페이지가 로드될 때 브라우저에 의해 로드됩니다. 확장이 포함된 파일을 명시할 필요는 없습니다. _오직_ `.js` 파일만 웹페이지에 추가됩니다. 다른 리소스(예: `.css` 파일)는 `extensions/custom_node_subfolder/the_file.css` 경로로 접근 가능하며 프로그래밍 방식으로 추가할 수 있습니다. 그 경로에는 하위 폴더 이름이 포함되지 않습니다. `WEB_DIRECTORY`의 값은 서버에서 삽입됩니다. -### 확장기능 등록하기 +### 확장 등록하기 -확장기능의 기본 구조는 주요 Comfy `app` 객체를 가져온 후, `app.registerExtension`을 호출하고, 고유한 `name`을 포함한 딕셔너리를 전달하며, Comfy 코드의 훅에서 호출될 하나 이상의 함수를 전달하는 것입니다. +확장의 기본 구조는 주요 Comfy `app` 객체를 가져온 후, `app.registerExtension`을 호출하여 고유한 `name`과 Comfy 코드의 후크에서 호출될 하나 이상의 함수를 포함하는 딕셔너리를 전달하는 것입니다. -완전히 간단하고 지루한 확장기능은 다음과 같이 보일 수 있습니다: +완전히 간단하고, 사소하며, 짜증나는 확장은 다음과 같이 보일 수 있습니다: ```Javascript import { app } from "../../scripts/app.js"; app.registerExtension({ name: "a.unique.name.for.a.useless.extension", async setup() { - alert("설정 완료!") + alert("Setup complete!") }, -}) -``` \ No newline at end of file +}) \ No newline at end of file diff --git a/ko/custom-nodes/js/javascript_settings.mdx b/ko/custom-nodes/js/javascript_settings.mdx index c7ca18188..fd626a968 100644 --- a/ko/custom-nodes/js/javascript_settings.mdx +++ b/ko/custom-nodes/js/javascript_settings.mdx @@ -33,7 +33,6 @@ app.registerExtension({ - `id`에 `.`이 없으면 "기타" 카테고리에 나타나며, `id`가 섹션 제목으로 사용됩니다. - `id`에 적어도 하나의 `.`이 있으면 가장 왼쪽 부분이 설정 카테고리로 사용되고, 두 번째 부분이 섹션 제목으로 사용됩니다. 그 이상의 부분은 무시됩니다. - ### 설정 읽기 ```javascript @@ -98,7 +97,6 @@ PrimeVue 문서에 설명된 속성을 `attrs` 필드에 추가하면 ComfyUI } ``` - ## 유형 ### 부울 @@ -292,5 +290,4 @@ PrimeVue 문서에 설명된 속성을 `attrs` 필드에 추가하면 ComfyUI type: "boolean", defaultValue: false, tooltip: "이것은 도움이 되는 정보입니다", -} -``` \ No newline at end of file +} \ No newline at end of file diff --git a/ko/custom-nodes/js/javascript_sidebar_tabs.mdx b/ko/custom-nodes/js/javascript_sidebar_tabs.mdx index 459cbbeb7..a1aa12331 100644 --- a/ko/custom-nodes/js/javascript_sidebar_tabs.mdx +++ b/ko/custom-nodes/js/javascript_sidebar_tabs.mdx @@ -12,11 +12,11 @@ translationFrom: custom-nodes/js/javascript_sidebar_tabs.mdx app.extensionManager.registerSidebarTab({ id: "customSidebar", icon: "pi pi-compass", - title: "맞춤형 탭", - tooltip: "내 맞춤형 사이드바 탭", + title: "Custom Tab", + tooltip: "My Custom Sidebar Tab", type: "custom", render: (el) => { - el.innerHTML = '
이것은 내 맞춤형 사이드바 콘텐츠입니다
'; + el.innerHTML = '
This is my custom sidebar content
'; } }); ``` @@ -27,12 +27,12 @@ app.extensionManager.registerSidebarTab({ ```javascript { - id: string, // 탭의 고유 식별자 - icon: string, // 탭 버튼의 아이콘 클래스 - title: string, // 탭의 제목 텍스트 - tooltip?: string, // 마우스 오버 시 도구 설명 텍스트 (선택사항) - type: string, // 탭 유형 (보통 "custom") - render: (element) => void // 탭 콘텐츠를 채우는 함수 + id: string, // Unique identifier for the tab + icon: string, // Icon class for the tab button + title: string, // Title text for the tab + tooltip?: string, // Tooltip text on hover (optional) + type: string, // Tab type (usually "custom") + render: (element) => void // Function that populates the tab content } ``` @@ -42,9 +42,9 @@ app.extensionManager.registerSidebarTab({ 사이드바 탭 아이콘은 다양한 아이콘 세트를 사용할 수 있습니다: -- PrimeVue 아이콘: `pi pi-[아이콘 이름]` (예: `pi pi-home`) -- Material Design 아이콘: `mdi mdi-[아이콘 이름]` (예: `mdi mdi-robot`) -- Font Awesome 아이콘: `fa-[스타일] fa-[아이콘 이름]` (예: `fa-solid fa-star`) +- PrimeVue 아이콘: `pi pi-[icon-name]` (예: `pi pi-home`) +- Material Design 아이콘: `mdi mdi-[icon-name]` (예: `mdi mdi-robot`) +- Font Awesome 아이콘: `fa-[style] fa-[icon-name]` (예: `fa-solid fa-star`) 해당 아이콘 라이브러리를 사용하기 전에 반드시 로드되어야 합니다. @@ -56,10 +56,10 @@ app.extensionManager.registerSidebarTab({ app.extensionManager.registerSidebarTab({ id: "statefulTab", icon: "pi pi-list", - title: "메모", + title: "Notes", type: "custom", render: (el) => { - // 요소 생성 + // Create elements const container = document.createElement('div'); container.style.padding = '10px'; @@ -68,18 +68,18 @@ app.extensionManager.registerSidebarTab({ notepad.style.height = '200px'; notepad.style.marginBottom = '10px'; - // 저장된 콘텐츠가 있으면 불러오기 + // Load saved content if available const savedContent = localStorage.getItem('comfyui-notes'); if (savedContent) { notepad.value = savedContent; } - // 자동 저장 기능 + // Auto-save content notepad.addEventListener('input', () => { localStorage.setItem('comfyui-notes', notepad.value); }); - // UI 조립 + // Assemble the UI container.appendChild(notepad); el.appendChild(container); } @@ -91,37 +91,37 @@ app.extensionManager.registerSidebarTab({ React 컴포넌트를 사이드바 탭에 마운트할 수 있습니다: ```javascript -// 확장 프로그램에서 React 종속성을 가져오기 +// Import React dependencies in your extension import React from "react"; import ReactDOM from "react-dom/client"; -// React 콘텐츠로 사이드바 탭 등록 +// Register sidebar tab with React content app.extensionManager.registerSidebarTab({ id: "reactSidebar", icon: "mdi mdi-react", - title: "React 탭", + title: "React Tab", type: "custom", render: (el) => { const container = document.createElement("div"); container.id = "react-sidebar-container"; el.appendChild(container); - // 간단한 React 컴포넌트 정의 + // Define a simple React component function SidebarContent() { const [count, setCount] = React.useState(0); return (
-

React 사이드바

-

카운트: {count}

+

React Sidebar

+

Count: {count}

); } - // React 컴포넌트 마운트 + // Mount React component ReactDOM.createRoot(container).render( @@ -141,14 +141,14 @@ app.extensionManager.registerSidebarTab({ app.extensionManager.registerSidebarTab({ id: "dynamicSidebar", icon: "pi pi-chart-line", - title: "통계", + title: "Stats", type: "custom", render: (el) => { const container = document.createElement('div'); container.style.padding = '10px'; el.appendChild(container); - // 통계 업데이트 함수 + // Function to update stats function updateStats() { const stats = { nodes: app.graph._nodes.length, @@ -156,25 +156,24 @@ app.extensionManager.registerSidebarTab({ }; container.innerHTML = ` -

워크플로우 통계

+

Workflow Stats

    -
  • 노드: ${stats.nodes}
    • -
  • 연결: ${stats.connections}
    • +
  • Nodes: ${stats.nodes}
    • +
  • Connections: ${stats.connections}
`; } - // 초기 업데이트 + // Initial update updateStats(); - // 그래프 변경 감청 + // Listen for graph changes const api = app.api; api.addEventListener("graphChanged", updateStats); - // 탭이 파괴될 때 리스너 정리 + // Clean up listeners when tab is destroyed return () => { api.removeEventListener("graphChanged", updateStats); }; } -}); -``` \ No newline at end of file +}); \ No newline at end of file diff --git a/ko/custom-nodes/js/javascript_toast.mdx b/ko/custom-nodes/js/javascript_toast.mdx index 41bbd1330..384d83114 100644 --- a/ko/custom-nodes/js/javascript_toast.mdx +++ b/ko/custom-nodes/js/javascript_toast.mdx @@ -4,7 +4,7 @@ translationSourceHash: bb95eb58 translationFrom: custom-nodes/js/javascript_toast.mdx --- -토스트 API는 사용자에게 비블록킹 방식의 알림 메시지를 표시하는 방법을 제공합니다. 이는 작업 흐름을 방해하지 않으면서 피드백을 제공하는 데 유용합니다. +토스트 API는 사용자에게 비블록킹 방식의 알림 메시지를 표시하는 방법을 제공합니다. 이는 워크플로를 방해하지 않으면서 피드백을 제공하는 데 유용합니다. ## 기본 사용법 @@ -85,5 +85,4 @@ app.extensionManager.toast.addAlert(message: string); app.extensionManager.toast.remove(toastMessage); // 모든 토스트 제거 -app.extensionManager.toast.removeAll(); -``` \ No newline at end of file +app.extensionManager.toast.removeAll(); \ No newline at end of file diff --git a/ko/custom-nodes/js/subgraphs.mdx b/ko/custom-nodes/js/subgraphs.mdx index 2b20447f6..d5b041225 100644 --- a/ko/custom-nodes/js/subgraphs.mdx +++ b/ko/custom-nodes/js/subgraphs.mdx @@ -82,10 +82,10 @@ app.registerExtension({ | 특정 부그래프에 접근하기 | `someNode.subgraph` | ```javascript -// 모든 노드 (중첩된 부그래프 포함) +// All nodes (including nested subgraphs) walkGraph(app.graph, (node) => { /* ... */ }) -// 사용자가 현재 보고 있는 노드만 +// Only nodes the user currently sees for (const node of app.canvas?.graph?.nodes ?? []) { /* ... */ } ``` @@ -125,7 +125,7 @@ app.registerExtension({ async setup() { app.canvas.canvas.addEventListener("subgraph-opened", (e) => { const { subgraph, fromNode } = e.detail - console.log(`노드 ${fromNode.id}에서 부그래프 열림`) + console.log(`Opened subgraph from node ${fromNode.id}`) }) } }) @@ -160,11 +160,11 @@ app.registerExtension({ const { signal } = controller node.subgraph.events.addEventListener("widget-promoted", (e) => { - console.log(`위젯 "${e.detail.widget.name}" 승격됨`) + console.log(`Widget "${e.detail.widget.name}" promoted`) }, { signal }) node.subgraph.events.addEventListener("widget-demoted", (e) => { - console.log(`위젯 "${e.detail.widget.name}" 제거됨`) + console.log(`Widget "${e.detail.widget.name}" demoted`) }, { signal }) const origRemoved = node.onRemoved @@ -193,11 +193,11 @@ app.registerExtension({ const { signal } = controller node.subgraph.events.addEventListener("input-added", (e) => { - console.log(`입력 추가: ${e.detail.input.name}`) + console.log(`Input added: ${e.detail.input.name}`) }, { signal }) node.subgraph.events.addEventListener("removing-input", (e) => { - console.log(`입력 제거: ${e.detail.input.name}`) + console.log(`Input removing: ${e.detail.input.name}`) }, { signal }) const origRemoved = node.onRemoved diff --git a/ko/custom-nodes/overview.mdx b/ko/custom-nodes/overview.mdx index 273fc8f57..8c066bb6e 100644 --- a/ko/custom-nodes/overview.mdx +++ b/ko/custom-nodes/overview.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- title: "개요" -translationSourceHash: 17a2872e +translationSourceHash: 0a3cd996 translationFrom: custom-nodes/overview.mdx --- @@ -16,8 +16,7 @@ translationFrom: custom-nodes/overview.mdx - [ComfyUI-React-Extension-Template](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-React-Extension-Template) - [ComfyUI_frontend_vue_basic](https://github.com/jtydhr88/ComfyUI_frontend_vue_basic) -Claude Code를 사용하여 개발하는 경우, [ComfyUI Custom Node Skills](https://github.com/jtydhr88/comfyui-custom-node-skills)를 통해 Claude가 V3 및 V1 API를 모두 포괄하는 ComfyUI 노드 시스템에 대한 종합적인 지식을 습득할 수 있습니다. Claude Code 마켓플레이스에서 리포지토리 URL을 추가하면 노드 기초, 입출력, 데이터 유형, 고급 패턴, 프론트엔드 확장, 패키징을 다루는 9개의 스킬을 사용할 수 있습니다. - +Claude Code를 사용하여 개발하는 경우, [ComfyUI Custom Node Skills](https://github.com/jtydhr88/comfyui-custom-node-skills)를 통해 Claude가 V3 및 V1 API를 모두 포괄하는 ComfyUI 노드 시스템에 대한 종합적인 지식을 습득할 수 있습니다. Claude Code 마켓플레이스에서 설치하거나 저장소 URL을 추가하면 노드 기초, 입력, 출력, 데이터 유형, 고급 패턴, 프론트엔드 확장, 패키징을 다루는 9개의 스킬을 사용할 수 있습니다. ## 클라이언트-서버 모델 diff --git a/ko/custom-nodes/v3_migration.mdx b/ko/custom-nodes/v3_migration.mdx index 20699ad50..9eb1f34cf 100644 --- a/ko/custom-nodes/v3_migration.mdx +++ b/ko/custom-nodes/v3_migration.mdx @@ -99,3 +99,422 @@ class Example(io.ComfyNode): ### 단계 2: INPUT_TYPES를 define_schema로 변환 노드 ID, 표시 이름, 카테고리 등 코드 내 다양한 위치에서 할당되었던 노드 속성들은 이제 ```Schema``` 클래스를 통해 함께 관리됩니다. + +```define_schema(cls)``` 함수는 V1에서 INPUT_TYPES(s)가 작동한 방식과 매우 유사하게 ```Schema``` 객체를 반환해야 합니다. + +지원되는 핵심 입력/출력 유형은 ```comfy_api/{version}```의 ```_io.py```에 저장 및 문서화되어 있으며, 기본적으로 ```io```로 네임스페이스가 지정됩니다. 이제 입력/출력이 사전이나 문자열 대신 클래스로 정의되므로, 사용자 정의 유형은 직접 클래스를 정의하거나 ```io```의 ```Custom``` 헬퍼 함수를 사용하여 지원됩니다. + +사용자 정의 유형에 대한 자세한 내용은 아래 별도의 섹션에서 다룹니다. + +유형 클래스는 다음과 같은 속성을 가집니다: +- 입력에 대한 ```class Input``` (예: ```Model.Input(...)```) +- 출력에 대한 ```class Output``` (예: ```Model.Output(...)```). 모든 유형이 출력을 지원하지는 않습니다. +- 유형의 타입 힌트를 얻기 위한 ```Type``` (예: ```Model.Type```). 일부 타입 힌트는 단순히 ```any```이며, 이는 향후 업데이트될 수 있습니다. 이러한 타입 힌트는 강제되지 않으며 유용한 문서 역할을 합니다. + +**V1:** +```python +@classmethod +def INPUT_TYPES(s): + return { + "required": { + "image": ("IMAGE",), + "int_field": ("INT", { + "default": 0, + "min": 0, + "max": 4096, + "step": 64, + "display": "number" + }), + "string_field": ("STRING", { + "multiline": False, + "default": "Hello" + }), + # V1 처리: 임의의 유형 + "custom_field": ("MY_CUSTOM_TYPE",), + }, + "optional": { + "mask": ("MASK",) + } + } +``` + +**V3:** +```python +@classmethod +def define_schema(cls) -> io.Schema: + return io.Schema( + node_id="Example", + display_name="Example Node", + category="examples", + description="Node description here", + inputs=[ + io.Image.Input("image"), + io.Int.Input("int_field", + default=0, + min=0, + max=4096, + step=64, + display_mode=io.NumberDisplay.number + ), + io.String.Input("string_field", + default="Hello", + multiline=False + ), + # V3 처리: 임의의 유형 + io.Custom("my_custom_type").Input("custom_input"), + io.Mask.Input("mask", optional=True) + ], + outputs=[ + io.Image.Output() + ] + ) +``` + +### 단계 3: Execute 메서드 업데이트 + +V3의 모든 실행 함수는 ```execute```라는 이름을 가지며 클래스 메서드입니다. + +**V1:** +```python +def test(self, image, string_field, int_field): + # Process + image = 1.0 - image + return (image,) +``` + +**V3:** +```python +@classmethod +def execute(cls, image, string_field, int_field) -> io.NodeOutput: + # Process + image = 1.0 - image + + # 선택적 UI 미리보기와 함께 반환 + return io.NodeOutput(image, ui=ui.PreviewImage(image, cls=cls)) +``` + +### 단계 4: 노드 속성 변환 + +다음은 속성 이름의 몇 가지 예시입니다. 자세한 내용은 ```comfy_api.latest._io```의 소스 코드를 참조하세요. + +| V1 속성 | V3 스키마 필드 | 비고 | +|------------|-----------------|-------| +| `RETURN_TYPES` | 스키마의 `outputs` | 출력 객체 목록 | +| `RETURN_NAMES` | 출력의 `display_name` | 출력별 표시 이름 | +| `FUNCTION` | 항상 `execute` | 메서드 이름이 표준화됨 | +| `CATEGORY` | 스키마의 `category` | 문자열 값 | +| `OUTPUT_NODE` | 스키마의 `is_output_node` | 불리언 플래그 | +| `DEPRECATED` | 스키마의 `is_deprecated` | 불리언 플래그 | +| `EXPERIMENTAL` | 스키마의 `is_experimental` | 불리언 플래그 | + +### 단계 5: 특수 메서드 처리 + +V1과 동일한 특수 메서드가 지원되지만, 더 명확하게 하기 위해 소문자화되거나 완전히 이름이 변경되었습니다. 사용법은 동일합니다. + +#### 검증 (V1 → V3) + +입력 검증 함수는 ```validate_inputs```로 이름이 변경되었습니다. + +**V1:** +```python +@classmethod +def VALIDATE_INPUTS(s, **kwargs): + # 검증 로직 + return True +``` + +**V3:** +```python +@classmethod +def validate_inputs(cls, **kwargs) -> bool | str: + # 유효하면 True, 아니면 오류 메시지 반환 + if error_condition: + return "Error message" + return True +``` + +#### 지연 평가 (V1 → V3) + +```check_lazy_status``` 함수는 클래스 메서드이며, 그 외에는 동일하게 유지됩니다. + +**V1:** +```python +def check_lazy_status(self, image, string_field, ...): + if condition: + return ["string_field"] + return [] +``` + +**V3:** +```python +@classmethod +def check_lazy_status(cls, image, string_field, ...): + if condition: + return ["string_field"] + return [] +``` + +#### 캐시 제어 (V1 → V3) + +캐시 제어의 기능은 V1과 동일하게 유지되지만, 원래 이름은 작동 방식을 매우 오해하기 쉽게 만들었습니다. + +V1의 ```IS_CHANGED``` 함수는 반환값이 노드가 마지막으로 실행되었을 때와 동일한 경우 노드 재실행을 트리거하지 않도록 신호를 보냅니다. + +따라서 ```IS_CHANGED``` 함수는 ```fingerprint_inputs```로 이름이 변경되었습니다. 개발자들이 저지르는 가장 흔한 실수 중 하나는 ```True```를 반환하면 노드가 항상 재실행된다고 생각하는 것이었습니다. ```True```가 항상 반환되면, 실제로는 노드를 한 번만 실행하고 캐시된 값을 재사용하는 반대 효과가 발생합니다. + +이 함수의 사용 예시는 LoadImage 노드입니다. 이 노드는 선택된 파일의 해시를 반환하여, 파일이 변경되면 노드가 강제로 재실행되도록 합니다. + +**V1:** +```python +@classmethod +def IS_CHANGED(s, **kwargs): + return "unique_value" +``` + +**V3:** +```python +@classmethod +def fingerprint_inputs(cls, **kwargs): + return "unique_value" +``` + +### 단계 6: 확장 프로그램 및 진입점 생성 + +노드 ID를 노드 클래스/표시 이름에 연결하는 사전을 정의하는 대신, 이제 ```ComfyExtension``` 클래스와 정의해야 할 ```comfy_entrypoint``` 함수가 있습니다. + +향후 ```get_node_list```를 통해 노드만 등록하는 것 이상의 기능을 등록하기 위해 ComfyExtension에 더 많은 함수가 추가될 수 있습니다. + +```comfy_entrypoint```는 비동기이거나 아니어도 되지만, ```get_node_list```는 반드시 비동기로 정의해야 합니다. + +**V1:** +```python +NODE_CLASS_MAPPINGS = { + "Example": Example +} + +NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS = { + "Example": "Example Node" +} +``` + +**V3:** +```python +from comfy_api.latest import ComfyExtension + +class MyExtension(ComfyExtension): + # 반드시 비동기로 선언해야 함 + async def get_node_list(self) -> list[type[io.ComfyNode]]: + return [ + Example, + # 여기에 더 많은 노드 추가 + ] + +# 비동기 또는 비동기가 아닌 형태로 선언 가능, 둘 다 작동함 +async def comfy_entrypoint() -> MyExtension: + return MyExtension() +``` + +## 입력 유형 참조 + +이미 단계 2에서 설명했지만, V1 대비 V3의 몇 가지 유형 참조 비교를 제공합니다. 전체 유형 선언은 ```comfy_api.latest._io```를 참조하세요. + +### 기본 유형 + +| V1 유형 | V3 유형 | 예시 | +|---------|---------|---------| +| `"INT"` | `io.Int.Input()` | `io.Int.Input("count", default=1, min=0, max=100)` | +| `"FLOAT"` | `io.Float.Input()` | `io.Float.Input("strength", default=1.0, min=0.0, max=10.0)` | +| `"STRING"` | `io.String.Input()` | `io.String.Input("text", multiline=True)` | +| `"BOOLEAN"` | `io.Boolean.Input()` | `io.Boolean.Input("enabled", default=True)` | + +#### control_after_generate + +Int 및 Combo 입력은 각 생성 후 값을 자동으로 변경하기 위한 제어 위젯을 추가하는 `control_after_generate` 파라미터를 지원합니다. V1에서는 이 값이 단순한 `bool`이었지만, V3에서는 `io.ControlAfterGenerate` 열거형을 사용하여 명시적으로 제어할 수 있습니다. `True`를 전달하는 것은 `io.ControlAfterGenerate.randomize`와 동일합니다. + +| 값 | 동작 | +|-------|----------| +| `io.ControlAfterGenerate.fixed` | 각 생성 후 값이 동일하게 유지됩니다. | +| `io.ControlAfterGenerate.increment` | 각 생성 후 값이 단계만큼 증가합니다. | +| `io.ControlAfterGenerate.decrement` | 각 생성 후 값이 단계만큼 감소합니다. | +| `io.ControlAfterGenerate.randomize` | 각 생성 후 값이 무작위화됩니다. | + +```python +# 제어 위젯 활성화 (UI에서 사용자가 모드 선택) +io.Int.Input("seed", default=0, min=0, max=0xFFFFFFFFFFFFFFFF, control_after_generate=True) + +# 특정 기본 모드 설정 +io.Int.Input("seed", default=0, min=0, max=0xFFFFFFFFFFFFFFFF, + control_after_generate=io.ControlAfterGenerate.randomize) +``` + +### ComfyUI 유형 + +| V1 유형 | V3 유형 | 예시 | +|---------|---------|---------| +| `"IMAGE"` | `io.Image.Input()` | `io.Image.Input("image", tooltip="입력 이미지")` | +| `"MASK"` | `io.Mask.Input()` | `io.Mask.Input("mask", optional=True)` | +| `"LATENT"` | `io.Latent.Input()` | `io.Latent.Input("latent")` | +| `"CONDITIONING"` | `io.Conditioning.Input()` | `io.Conditioning.Input("positive")` | +| `"MODEL"` | `io.Model.Input()` | `io.Model.Input("model")` | +| `"VAE"` | `io.VAE.Input()` | `io.VAE.Input("vae")` | +| `"CLIP"` | `io.CLIP.Input()` | `io.CLIP.Input("clip")` | + +### Combo (드롭다운/선택 목록) + +V3의 Combo 유형은 명시적인 클래스 정의가 필요합니다. + +**V1:** +```python +"mode": (["option1", "option2", "option3"],) +``` + +**V3:** +```python +io.Combo.Input("mode", options=["option1", "option2", "option3"]) +``` + +## 스키마 참조 + +```Schema``` 데이터클래스는 V3 노드의 모든 속성을 정의합니다. 사용 가능한 모든 필드에 대한 완전한 참조입니다: + +| 필드 | 유형 | 기본값 | 설명 | +|-------|------|---------|-------------| +| `node_id` | `str` | *필수* | 전역적으로 고유한 노드 ID. 커스텀 노드는 충돌을 피하기 위해 접두사/접미사를 추가해야 합니다. | +| `display_name` | `str` | `None` | UI에 표시되는 표시 이름. 설정하지 않으면 `node_id`로 대체됩니다. | +| `category` | `str` | `"sd"` | "노드 추가" 메뉴의 카테고리 (예: `"image/transform"`). | +| `description` | `str` | `""` | 노드 위에 마우스를 올리면 표시되는 툴팁. | +| `inputs` | `list[Input]` | `[]` | 입력 정의 목록. | +| `outputs` | `list[Output]` | `[]` | 출력 정의 목록. | +| `hidden` | `list[Hidden]` | `[]` | 요청할 히든 입력 목록 (참조: [히든 입력](#hidden-inputs)). | +| `search_aliases` | `list[str]` | `[]` | 검색을 위한 대체 이름. 동의어나 이름 변경 후의 이전 이름에 유용합니다. | +| `is_output_node` | `bool` | `False` | 노드를 출력 노드로 표시하여, 해당 노드와 그 의존성이 실행되도록 합니다. | +| `is_input_list` | `bool` | `False` | True이면 모든 입력이 전달된 항목 수에 관계없이 `list[type]`이 됩니다. | +| `is_deprecated` | `bool` | `False` | 노드를 지원 중단됨으로 표시하여, 사용자에게 대안을 찾도록 알립니다. | +| `is_experimental` | `bool` | `False` | 노드를 실험적으로 표시하여, 사용자에게 변경될 수 있음을 경고합니다. | +| `is_dev_only` | `bool` | `False` | 개발자 모드가 활성화되지 않은 경우 검색/메뉴에서 노드를 숨깁니다. | +| `is_api_node` | `bool` | `False` | Comfy API 서비스를 위한 API 노드로 표시합니다. | +| `not_idempotent` | `bool` | `False` | True이면, 그래프의 다른 동일한 노드에서 생성된 캐시 출력을 재사용하지 않고 항상 다시 실행합니다. | +| `enable_expand` | `bool` | `False` | `NodeOutput`이 노드 확장을 위한 `expand` 속성을 포함할 수 있도록 허용합니다. | +| `accept_all_inputs` | `bool` | `False` | True이면, 스키마에 정의되지 않은 입력이라도 프롬프트의 모든 입력이 kwargs로 전달됩니다. | + +### 공통 입력 파라미터 + +모든 입력 유형은 다음과 같은 기본 파라미터를 공유합니다: + +| 파라미터 | 유형 | 기본값 | 설명 | +|-----------|------|---------|-------------| +| `id` | `str` | *필수* | 입력의 고유 식별자, `execute`에서 kwarg 이름으로 사용됩니다. | +| `display_name` | `str` | `None` | UI에 표시되는 레이블. 기본값은 `id`입니다. | +| `optional` | `bool` | `False` | 입력이 선택 사항인지 여부. | +| `tooltip` | `str` | `None` | 마우스 오버 툴팁 텍스트. | +| `lazy` | `bool` | `None` | 지연 평가를 위한 입력을 표시합니다 (참조: [지연 평가](#lazy-evaluation-v1--v3)). | +| `raw_link` | `bool` | `None` | True이면, 해석된 값 대신 원시 링크 정보를 전달합니다. | +| `advanced` | `bool` | `None` | True이면, 입력은 UI의 "고급" 토글 뒤에 숨겨집니다. | + +위젯 입력(Int, Float, String, Boolean, Combo)은 추가로 다음을 지원합니다: + +| 파라미터 | 유형 | 기본값 | 설명 | +|-----------|------|---------|-------------| +| `default` | 다양함 | `None` | 위젯의 기본값. | +| `socketless` | `bool` | `None` | True이면 입력 소켓을 숨깁니다 (위젯만, 들어오는 연결 없음). | +| `force_input` | `bool` | `None` | True이면, 대신 위젯이 소켓 입력으로 표시되도록 강제합니다. | + +## 고급 기능 + +### 히든 입력 + +히든 입력은 프롬프트 메타데이터, 노드 ID 및 기타 내부 값과 같은 실행 컨텍스트에 대한 접근을 제공합니다. 이들은 UI에 표시되지 않습니다. + +V1에서는 히든 입력이 `INPUT_TYPES`의 `"hidden"` 키로 선언되었습니다. V3에서는 스키마의 `hidden` 파라미터를 통해 선언되며, 해당 값은 `cls.hidden`을 통해 접근됩니다. + +**V1:** +```python +@classmethod +def INPUT_TYPES(s): + return { + "required": {...}, + "hidden": { + "unique_id": "UNIQUE_ID", + "prompt": "PROMPT", + "extra_pnginfo": "EXTRA_PNGINFO", + } + } + +def execute(self, unique_id, prompt, extra_pnginfo, ...): + # 히든 값은 일반 인자로 전달됨 + print(unique_id) +``` + +**V3:** +```python +@classmethod +def define_schema(cls) -> io.Schema: + return io.Schema( + node_id="MyNode", + inputs=[...], + hidden=[io.Hidden.unique_id, io.Hidden.prompt, io.Hidden.extra_pnginfo], + ) + +@classmethod +def execute(cls, ...) -> io.NodeOutput: + # 히든 값은 cls.hidden을 통해 접근 + print(cls.hidden.unique_id) + print(cls.hidden.prompt) + print(cls.hidden.extra_pnginfo) +``` + +사용 가능한 히든 값: + +| 히든 열거형 | 설명 | +|-------------|-------------| +| `io.Hidden.unique_id` | 클라이언트 측 ID와 일치하는 노드의 고유 식별자. | +| `io.Hidden.prompt` | 클라이언트가 보낸 전체 프롬프트. | +| `io.Hidden.extra_pnginfo` | 저장된 `.png` 파일의 메타데이터에 복사되는 사전. | +| `io.Hidden.dynprompt` | 실행 중에 변경될 수 있는 `DynamicPrompt` 인스턴스. | +| `io.Hidden.auth_token_comfy_org` | 프론트엔드에서 ComfyOrg 계정에 로그인하여 획득한 토큰. | +| `io.Hidden.api_key_comfy_org` | ComfyOrg에서 생성한 API 키로, 프론트엔드 로그인을 건너뛸 수 있게 해줍니다. | + + +일부 히든 값은 스키마 플래그에 따라 자동으로 추가됩니다. 출력 노드(`is_output_node=True`)는 자동으로 `prompt`와 `extra_pnginfo`를 받습니다. API 노드(`is_api_node=True`)는 자동으로 인증 토큰을 받습니다. + + +### UI 헬퍼 + +V3는 `ui` 모듈에서 미리보기 및 파일 저장과 같은 일반적인 패턴을 처리하기 위한 내장 UI 헬퍼를 제공합니다. `ui` 파라미터를 통해 `io.NodeOutput`에 전달하세요. + +#### 미리보기 헬퍼 + +미리보기 헬퍼는 임시 파일을 저장하고 노드 내 표시를 위한 UI 데이터를 반환합니다. + +```python +from comfy_api.latest import ui + +# 노드에서 이미지 미리보기 +return io.NodeOutput(images, ui=ui.PreviewImage(images, cls=cls)) + +# 마스크 미리보기 (표시를 위해 자동으로 3채널로 변환) +return io.NodeOutput(mask, ui=ui.PreviewMask(mask, cls=cls)) + +# 오디오 미리듣기 +return io.NodeOutput(audio, ui=ui.PreviewAudio(audio, cls=cls)) + +# 텍스트 미리보기 +return io.NodeOutput(ui=ui.PreviewText("Some text value")) + +# 3D 모델 미리보기 +return io.NodeOutput(ui=ui.PreviewUI3D(model_file, camera_info)) +``` + +#### 저장 헬퍼 + +저장 헬퍼는 적절한 메타데이터를 포함하여 파일을 출력 디렉토리에 저장하는 메서드를 제공합니다. 일반적으로 출력 노드에서 사용됩니다. + +```python +from comfy_api.latest import ui, io + +# 이미지 저장 및 UI 데이터 반환 (가장 일반적인 패턴) +return io.NodeOutput( + ui=ui.ImageSaveHelper.get_save_images_ui( + images=images, + filename_prefix=filename_prefix, + cls=cls, # 메타데이터를 위한 히든 prompt/extra_pnginfo \ No newline at end of file diff --git a/ko/custom-nodes/workflow_templates.mdx b/ko/custom-nodes/workflow_templates.mdx index 3eaf9c962..dc08651b0 100644 --- a/ko/custom-nodes/workflow_templates.mdx +++ b/ko/custom-nodes/workflow_templates.mdx @@ -1,14 +1,14 @@ --- -title: "워크플로우 템플릿" +title: "워크플로 템플릿" translationSourceHash: a0b09e66 translationFrom: custom-nodes/workflow_templates.mdx --- -사용자 정의 노드와 관련된 예제 워크플로우 파일이 있다면, ComfyUI는 사용자에게 템플릿 브라우저(‘워크플로우’/‘템플릿 둘러보기’ 메뉴)에서 이를 표시할 수 있습니다. 워크플로우 템플릿은 사용자가 귀하의 노드를 처음 시작하도록 지원하는 데 매우 유용한 방법입니다. +커스텀 노드와 관련된 예제 워크플로 파일이 있다면, ComfyUI는 템플릿 브라우저(‘워크플로’/‘템플릿 탐색’ 메뉴)에서 사용자에게 이를 표시할 수 있습니다. 워크플로 템플릿은 사람들이 커스텀 노드를 시작하기를 지원하는 데 탁월한 방법입니다. 노드 개발자로서 해야 할 일은 단순히 `example_workflows` 폴더를 생성하고 그 안에 `json` 파일을 배치하는 것입니다. 선택적으로 동일한 이름의 `jpg` 파일을 배치하면 템플릿 썸네일로 표시됩니다. -내부적으로 ComfyUI는 이러한 파일들을 정적 방식으로 제공하며, 워크플로우 템플릿 모음을 반환하는 엔드포인트(`/api/workflow_templates`)도 함께 제공합니다. +내부적으로 ComfyUI는 이러한 파일들을 정적 방식으로 제공하며, 워크플로 템플릿 모음을 반환하는 엔드포인트(`/api/workflow_templates`)도 함께 제공합니다. diff --git a/ko/development/api-development/getting-an-api-key.mdx b/ko/development/api-development/getting-an-api-key.mdx index 64fb8f6bf..6f7886ee0 100644 --- a/ko/development/api-development/getting-an-api-key.mdx +++ b/ko/development/api-development/getting-an-api-key.mdx @@ -10,10 +10,10 @@ import GetApiKey from "/snippets/ko/get-api-key.mdx" API 키는 Comfy 플랫폼 서비스에 접근하기 위한 인증 정보로, 다음을 포함합니다: -- [클라우드 API](/ko/development/cloud/overview) — 프로그래밍 방식으로 Comfy 클라우드 엔드포인트 호출 -- [파트너 노드 API 통합](/ko/development/comfyui-server/api-key-integration) — 로컬 워크플로우에서 유료 파트너 노드 사용 -- [에이전트 도구 / MCP](/ko/agent-tools) — MCP를 통해 Comfy와 연결 -- [로컬에서 ComfyUI에 로그인](/ko/interface/user#logging-in-with-an-api-key) — 이메일 대신 API 키로 인증 +- [클라우드 API](/ko/development/cloud/overview) : 프로그래밍 방식으로 Comfy 클라우드 엔드포인트 호출 +- [파트너 노드 API 통합](/ko/development/comfyui-server/api-key-integration) : 로컬 워크플로우에서 유료 파트너 노드 사용 +- [에이전트 도구 / MCP](/ko/agent-tools) : MCP를 통해 Comfy와 연결 +- [로컬에서 ComfyUI에 로그인](/ko/interface/user#logging-in-with-an-api-key) : 이메일 대신 API 키로 인증 ## API 키 생성하기 @@ -35,8 +35,8 @@ API 키는 Comfy 플랫폼 서비스에 접근하기 위한 인증 정보로, API 키를 갖게 되면 다음을 수행할 수 있습니다: -1. **로컬에서 ComfyUI에 로그인** — **설정 → 사용자**로 이동해 'Comfy API 키' 로그인 선택 -2. **파트너 노드 API 호출** — 워크플로우를 전송할 때 `extra_data.api_key_comfy_org`에 키 포함 -3. **클라우드 API 사용** — 클라우드 API 엔드포인트 요청 헤더에 키 포함 +1. **로컬에서 ComfyUI에 로그인** : **설정 → 사용자**로 이동해 'Comfy API 키' 로그인 선택 +2. **파트너 노드 API 호출** : 워크플로우를 전송할 때 `extra_data.api_key_comfy_org`에 키 포함 +3. **클라우드 API 사용** : 클라우드 API 엔드포인트 요청 헤더에 키 포함 보안을 위해 API 키를 절대 공유하거나 버전 관리에 커밋하지 마세요. \ No newline at end of file diff --git a/ko/development/api-development/overview.mdx b/ko/development/api-development/overview.mdx index 2f2cacef5..f93cffed3 100644 --- a/ko/development/api-development/overview.mdx +++ b/ko/development/api-development/overview.mdx @@ -14,10 +14,10 @@ ComfyUI는 워크플로우를 어디에서 실행할지, 관리할 인프라의 | | 클라우드 API | ComfyUI 서버 API | |---|---|---| -| **실행 환경** | Comfy 클라우드(관리형 GPU) | 사용자 자신의 머신 | +| **실행 환경** | Comfy Cloud(관리형 GPU) | 사용자 자신의 머신 | | **GPU 관리** | 사용자 대신 처리됨 | 사용자가 직접 하드웨어를 관리함 | | **모델** | Comfy가 사전 설치하고 관리함 | 사용자가 로컬에서 다운로드하고 관리함 | -| **인증** | `X-API-Key` 헤더(Comfy 클라우드 계정) | 없음(로컬) 또는 파트너 노드용 API 키 | +| **인증** | `X-API-Key` 헤더(Comfy Cloud 계정) | 없음(로컬) 또는 파트너 노드용 API 키 | | **기본 URL** | `https://cloud.comfy.org` | 사용자 서버 URL(예: `http://localhost:8188`) | | **프로토콜** | REST + WebSocket | REST + WebSocket | | **가격 정책** | 구독 기반(크리에이터/프로 등급) | 무료(사용자 자체 컴퓨팅) | diff --git a/ko/development/api-development/workflow-api-format.mdx b/ko/development/api-development/workflow-api-format.mdx index d2b31a4e0..69ba0c1d1 100644 --- a/ko/development/api-development/workflow-api-format.mdx +++ b/ko/development/api-development/workflow-api-format.mdx @@ -1,24 +1,24 @@ --- -title: "워크플로우 API 형식" -description: "ComfyUI 워크플로우의 API 형식과 이를 내보내는 방법 이해하기" +title: "워크플로 API 형식" +description: "ComfyUI 워크플로의 API 형식과 이를 내보내는 방법 이해하기" icon: "file-code" translationSourceHash: 6b7c56b7 translationFrom: development/api-development/workflow-api-format.mdx --- -ComfyUI 워크플로우는 노드 그래프를 설명하는 JSON 객체입니다. Cloud API를 통해 또는 자체 서버를 실행하여 ComfyUI를 프로그래밍 방식으로 호출할 때, 워크플로우는 **API 형식**으로 제출해야 합니다. 이는 브라우저에서 사용하는 일반 저장 형식과 다른 특수한 JSON 구조입니다. +ComfyUI 워크플로는 노드 그래프를 설명하는 JSON 객체입니다. Cloud API를 통해 또는 자체 서버를 실행하여 ComfyUI를 프로그래밍 방식으로 호출할 때, 워크플로는 **API 형식**으로 제출해야 합니다. 이는 브라우저에서 사용하는 일반 저장 형식과 다른 특수한 JSON 구조입니다. -이 페이지에서는 두 형식 간의 차이점과 워크플로우를 올바르게 내보내는 방법을 설명합니다. +이 페이지에서는 두 형식 간의 차이점과 워크플로를 올바르게 내보내는 방법을 설명합니다. --- ## 저장 형식 vs API 형식 -ComfyUI 프론트엔드는 두 가지 형식으로 워크플로우를 저장할 수 있습니다: +ComfyUI 프론트엔드는 두 가지 형식으로 워크플로를 저장할 수 있습니다: | | 저장 형식 | API 형식 | |---|---|---| -| **파일 메뉴** | `파일 → 저장` 또는 `Ctrl+S` | `파일 → 워크플로우 내보내기(API)` | +| **파일 메뉴** | `파일 → 저장` 또는 `Ctrl+S` | `파일 → 워크플로 내보내기(API)` | | **파일 확장자** | `.json` | `.json` | | **노드 키** | 노드 제목 또는 레이블 | 숫자형 노드 ID | | **위젯 값** | 포함됨 | 포함됨 | @@ -33,10 +33,10 @@ ComfyUI 프론트엔드는 두 가지 형식으로 워크플로우를 저장할 ## 내보내는 방법 -ComfyUI 프론트엔드에서 워크플로우를 열고, `파일 → 워크플로우 내보내기(API)`로 이동하세요: +ComfyUI 프론트엔드에서 워크플로를 열고, `파일 → 워크플로 내보내기(API)`로 이동하세요: - - API 형식으로 워크플로우 저장 + + API 형식으로 워크플로 저장 이렇게 하면 API 관련 데이터만 포함된 `.json` 파일이 다운로드됩니다: @@ -132,7 +132,7 @@ ComfyUI 프론트엔드에서 워크플로우를 열고, `파일 → 워크플 }, "class_type": "VAEDecode", "_meta": { - "title": "VAE 디코딩" + "title": "VAE 디코드" } }, "9": { @@ -155,10 +155,10 @@ ComfyUI 프론트엔드에서 워크플로우를 열고, `파일 → 워크플 ## 형식 간 변환 -저장 형식 워크플로우를 API 형식으로 변환해야 하는 경우, 가장 간단한 방법은 다음과 같습니다: +저장 형식 워크플로를 API 형식으로 변환해야 하는 경우, 가장 간단한 방법은 다음과 같습니다: -1. 프론트엔드에서 `파일 → 불러오기`를 사용해 `.json` 파일을 열기 -2. `파일 → 워크플로우 내보내기(API)`를 통해 내보내기 +1. 프론트엔드에서 `파일 → 불러오기`를 사용해 `.json` 파일 열기 +2. `파일 → 워크플로 내보내기(API)`를 통해 내보내기 자동 변환을 원한다면, 각 노드의 `x`, `y`, `width` 필드를 제거하고 루트 JSON에서 `groups`와 `extra` 섹션을 삭제하는 스크립트를 작성할 수 있습니다. @@ -167,6 +167,6 @@ ComfyUI 프론트엔드에서 워크플로우를 열고, `파일 → 워크플 ## 관련 페이지 - [API 개요](/ko/development/api-development/overview) — Cloud 및 서버 API 옵션 비교 -- [Cloud API 개요](/ko/development/cloud/overview) — Comfy Cloud에 API 형식 워크플로우 제출 -- [API 예제](/ko/development/comfyui-server/api-examples) — API 형식 워크플로우 실습 보기 +- [Cloud API 개요](/ko/development/cloud/overview) — Comfy Cloud에 API 형식 워크플로 제출 +- [API 예제](/ko/development/comfyui-server/api-examples) — API 형식 워크플로 실습 보기 - [API 키 얻기](/ko/development/api-development/getting-an-api-key) — Cloud API 및 파트너 노드에 필요 \ No newline at end of file diff --git a/ko/development/cloud/api-reference.mdx b/ko/development/cloud/api-reference.mdx index 79d34846b..f77c2a0d3 100644 --- a/ko/development/cloud/api-reference.mdx +++ b/ko/development/cloud/api-reference.mdx @@ -2,10 +2,21 @@ title: "클라우드 API 참조" description: "Comfy Cloud의 코드 예제와 함께 제공되는 완벽한 API 참조" icon: "book-open" -translationSourceHash: 5ec787f8 +translationSourceHash: d9f1701a translationFrom: development/cloud/api-reference.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": fb7f419d + "Setup": 311034bb + "Object Info": 7b62a397 + "Uploading Inputs": 92df17f8 + "Running Workflows": b87ac9c8 + "Checking Job Status": d74b4922 + "WebSocket for Real-Time Progress": 02c49b4a + "Downloading Outputs": 5e1d63d3 + "Complete End-to-End Example": ded53ce2 + "Queue Management": 857edaaf + "Error Handling": b2513ee9 --- - import PollJobCompletion from "/snippets/ko/cloud/poll-job-completion.mdx" import WebSocketProgress from "/snippets/ko/cloud/websocket-progress.mdx" import DownloadOutputs from "/snippets/ko/cloud/download-outputs.mdx" @@ -14,10 +25,10 @@ import DownloadOutputs from "/snippets/ko/cloud/download-outputs.mdx" **실험적 API:** 이 API는 실험적이며 변경될 수 있습니다. 엔드포인트, 요청/응답 형식 및 동작은 사전 통지 없이 수정될 수 있습니다. 일부 엔드포인트는 로컬 ComfyUI와의 호환성을 위해 유지되지만 다른 의미를 가질 수 있습니다(예: 무시된 필드). -이 페이지에서는 일반적인 Comfy Cloud API 작업에 대한 완벽한 예제를 제공합니다. +이 페이지에서는 일반적인 Comfy Cloud API 연산에 대한 완벽한 예제를 제공합니다. - **구독 필요:** API를 통해 워크플로우를 실행하려면 활성 Comfy Cloud 구독이 필요합니다. 자세한 내용은 [가격 계획](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)을 참조하세요. + **구독 필요:** API를 통해 워크플로를 실행하려면 활성 Comfy Cloud 구독이 필요합니다. 자세한 내용은 [가격 계획](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)을 참조하세요. ## 설정 @@ -112,8 +123,6 @@ print(f"KSampler 입력: {inputs}") ``` ---- - ## 입력 업로드 워크플로우에서 사용할 이미지, 마스크 또는 기타 파일을 업로드합니다. @@ -150,7 +159,7 @@ async function uploadInput( } const result = await uploadInput("my_image.png"); -console.log(`업로드됨: ${result.name} to ${result.subfolder}`); +console.log(`업로드됨: ${result.name} (서브폴더: ${result.subfolder})`); ``` ```python Python @@ -179,7 +188,7 @@ def upload_input(file_path: str, input_type: str = "input") -> dict: # 이미지 업로드 result = upload_input("my_image.png") -print(f"업로드됨: {result['name']} to {result['subfolder']}") +print(f"업로드됨: {result['name']} (서브폴더: {result['subfolder']})") ``` @@ -255,8 +264,6 @@ def upload_mask(file_path: str, original_ref: dict) -> dict: ``` ---- - ## 워크플로우 실행 워크플로우를 제출하여 실행합니다. @@ -286,25 +293,25 @@ async function submitWorkflow(workflow: Record): Promise { const result = await response.json(); if (result.error) { - throw new Error(`워크플로우 오류: ${result.error}`); + throw new Error(`Workflow error: ${result.error}`); } return result.prompt_id; } const workflow = JSON.parse(await readFile("workflow_api.json", "utf-8")); const promptId = await submitWorkflow(workflow); -console.log(`제출된 작업: ${promptId}`); +console.log(`Submitted job: ${promptId}`); ``` ```python Python def submit_workflow(workflow: dict) -> str: - """워크플로우를 제출하고 prompt_id(작업 ID)를 반환합니다. + """Submit a workflow and return the prompt_id (job ID). Args: - workflow: API 형식의 ComfyUI 워크플로우 + workflow: ComfyUI workflow in API format Returns: - prompt_id, 작업 추적용 + prompt_id for tracking the job """ response = requests.post( f"{BASE_URL}/api/prompt", @@ -315,16 +322,16 @@ def submit_workflow(workflow: dict) -> str: result = response.json() if "error" in result: - raise ValueError(f"워크플로우 오류: {result['error']}") + raise ValueError(f"Workflow error: {result['error']}") return result["prompt_id"] -# 워크플로우 로드 및 제출 +# Load and submit a workflow with open("workflow_api.json") as f: workflow = json.load(f) prompt_id = submit_workflow(workflow) -print(f"제출된 작업: {prompt_id}") +print(f"Submitted job: {prompt_id}") ``` @@ -422,36 +429,8 @@ function setWorkflowInput( return workflow; } -// 예제: 시드와 프롬프트 설정 -let workflow = JSON.parse(await readFile("workflow_api.json", "utf-8")); -workflow = setWorkflowInput(workflow, "3", "seed", 12345); -workflow = setWorkflowInput(workflow, "6", "text", "아름다운 풍경"); -``` - -```python Python -def set_workflow_input(workflow: dict, node_id: str, input_name: str, value) -> dict: - """워크플로우 입력 값을 수정합니다. - - Args: - workflow: 워크플로우 딕셔너리 - node_id: 수정할 노드 ID - input_name: 입력 필드 이름 - value: 새로운 값 - - Returns: - 수정된 워크플로우 - """ - if node_id in workflow: - workflow[node_id]["inputs"][input_name] = value - return workflow - -# 예제: 시드와 프롬프트 설정 -workflow = set_workflow_input(workflow, "3", "seed", 12345) -workflow = set_workflow_input(workflow, "6", "text", "아름다운 풍경") -``` - - ---- +// Example: Set seed and prompt +let workflow = JSON.parse(await ## 작업 상태 확인 @@ -459,14 +438,12 @@ workflow = set_workflow_input(workflow, "6", "text", "아름다운 풍경") ---- - ## 실시간 진행 상황을 위한 WebSocket WebSocket 연결을 통해 실시간 실행 업데이트를 받습니다. - `clientId` 매개변수는 현재 무시됩니다—사용자당 모든 연결이 동일한 메시지를 받습니다. 앞으로의 호환성을 위해 고유한 `clientId`를 전달하세요. + `clientId` 매개변수는 현재 무시됩니다: 사용자당 모든 연결이 동일한 메시지를 받습니다. 앞으로의 호환성을 위해 고유한 `clientId`를 전달하세요. @@ -544,16 +521,12 @@ WebSocket 연결을 통해 실시간 실행 업데이트를 받습니다. 각 JSON 메시지 유형의 완전한 스키마 정의는 [OpenAPI 사양](/ko/development/cloud/openapi)을 참조하세요. ---- - ## 출력 다운로드 작업 완료 후 생성된 파일을 가져옵니다. ---- - ## 완전한 엔드투엔드 예제 모든 것을 하나로 묶은 전체 예제는 다음과 같습니다: @@ -795,8 +768,6 @@ if __name__ == "__main__": ``` ---- - ## 대기열 관리 ### 대기열 상태 가져오기 @@ -903,8 +874,6 @@ def interrupt(): ``` ---- - ## 오류 처리 ### HTTP 오류 @@ -930,4 +899,4 @@ REST API 엔드포인트는 표준 HTTP 상태 코드를 반환합니다: | `ImageDownloadError` | URL에서 입력 이미지 다운로드 실패 | | `OOMError` | GPU 메모리 부족 | | `InsufficientFundsError` | 계정 잔액 부족 (파트너 노드용) | -| `InactiveSubscriptionError` | 구독 비활성 | \ No newline at end of file +| `InactiveSubscriptionError` | 구독 비활성 | diff --git a/ko/development/cloud/openapi.mdx b/ko/development/cloud/openapi.mdx index 54139ee77..5cb5973dd 100644 --- a/ko/development/cloud/openapi.mdx +++ b/ko/development/cloud/openapi.mdx @@ -31,10 +31,10 @@ translationFrom: development/cloud/openapi.mdx OpenAPI 사양은 다음에 사용할 수 있습니다: -- [OpenAPI Generator](https://openapi-generator.tech/)와 같은 도구를 사용해 모든 언어의 클라이언트 라이브러리 생성 -- Postman, Insomnia 또는 Paw와 같은 API 도구로 가져오기 -- Redoc 또는 Swagger UI와 같은 도구를 사용해 문서 생성 -- 애플리케이션에서 요청 검증 +- **클라이언트 라이브러리 생성:** [OpenAPI Generator](https://openapi-generator.tech/)와 같은 도구를 사용해 모든 언어로 클라이언트 라이브러리를 생성할 수 있습니다. +- **API 도구로 가져오기:** Postman, Insomnia, Paw 등과 같은 API 도구로 가져올 수 있습니다. +- **문서 생성:** Redoc, Swagger UI와 같은 도구를 사용해 문서를 생성할 수 있습니다. +- **요청 검증:** 애플리케이션에서 요청을 검증할 수 있습니다. ## 다운로드 diff --git a/ko/development/cloud/overview.mdx b/ko/development/cloud/overview.mdx index 94df933aa..8143fea0c 100644 --- a/ko/development/cloud/overview.mdx +++ b/ko/development/cloud/overview.mdx @@ -1,14 +1,23 @@ --- title: "클라우드 API 개요" -description: "워크플로우 실행, 파일 관리 및 실행 모니터링을 위한 Comfy Cloud에 대한 프로그래밍 방식 접근" -translationSourceHash: d9316708 +description: "워크플로 실행, 파일 관리 및 실행 모니터링을 위한 Comfy Cloud에 대한 프로그래밍 방식 접근" +translationSourceHash: 55e23f20 translationFrom: development/cloud/overview.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 193dfed0 + "Credits and Usage": 8fccfbab + "Base URL": 8f28d98b + "Authentication": 4517db20 + "Core Concepts": 257e8042 + "Quick Start": 70c1ee25 + "Available Endpoints": 5492fb80 + "Next Steps": e6c7415f --- - import PollJobCompletion from "/snippets/ko/cloud/poll-job-completion.mdx" import WebSocketProgress from "/snippets/ko/cloud/websocket-progress.mdx" import DownloadOutputs from "/snippets/ko/cloud/download-outputs.mdx" import CompleteExample from "/snippets/ko/cloud/complete-example.mdx" +import GetApiKey from "/snippets/ko/get-api-key.mdx" **실험적 API:** 이 API는 실험적인 것으로, 변경될 수 있습니다. 엔드포인트, 요청/응답 형식 및 동작은 사전 통지 없이 수정될 수 있습니다. @@ -16,7 +25,7 @@ import CompleteExample from "/snippets/ko/cloud/complete-example.mdx" # Comfy Cloud API -Comfy Cloud API는 Comfy Cloud 인프라에서 워크플로우를 실행하기 위한 프로그래밍 방식 접근을 제공합니다. 이 API는 로컬 ComfyUI의 API와 호환되므로 기존 통합을 쉽게 마이그레이션할 수 있습니다. +Comfy Cloud API는 Comfy Cloud 인프라에서 워크플로를 실행하기 위한 프로그래밍 방식 접근을 제공합니다. 이 API는 로컬 ComfyUI의 API와 호환되므로 기존 통합을 쉽게 마이그레이션할 수 있습니다. **구독 필요:** API 접근은 **스탠다드**, **크리에이터**, **프로** 계층에서 이용 가능합니다. 무료 계층에는 API 접근이 포함되지 않습니다. 자세한 내용은 [가격 정책](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)을 참조하십시오. @@ -24,13 +33,12 @@ Comfy Cloud API는 Comfy Cloud 인프라에서 워크플로우를 실행하기 ## 크레딧 및 사용법 -API 요청은 Comfy Cloud 웹 UI와 동일한 월별 크레딧 할당량을 사용합니다 — 별도의 API 크레딧 풀은 없습니다. 각 계층에 포함된 크레딧, 추가 옵션 및 워크플로우당 런타임 제한은 UI 작업과 정확히 동일하게 API 작업에도 적용됩니다. [가격 페이지](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)에서 스탠다드, 크리에이터 및 프로 계층의 월별 크레딧 수치를 확인하십시오. 한 달 중간에 크레딧이 부족해지면 계정 대시보드에서 추가 구매가 가능합니다. +API 요청은 Comfy Cloud 웹 UI와 동일한 월간 크레딧 할당량을 사용합니다: 별도의 API 크레딧 풀은 없습니다. 각 계층에 포함된 크레딧, 추가 옵션 및 워크플로당 런타임 제한은 UI 작업과 정확히 동일하게 API 작업에도 적용됩니다. [가격 페이지](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)에서 스탠다드, 크리에이터 및 프로 계층의 월간 크레딧 수치를 확인하십시오. 한 달 중간에 크레딧이 부족해지면 계정 대시보드에서 추가 구매가 가능합니다. ## 기본 URL ``` https://cloud.comfy.org -``` ## 인증 @@ -75,27 +83,27 @@ response = requests.get( ## 핵심 개념 -### 워크플로우 +### 워크플로 -ComfyUI 워크플로우는 노드 그래프를 설명하는 JSON 객체입니다. API는 ComfyUI 프론트엔드의 "저장(API 형식)" 옵션으로 생성된 "API 형식"(노드 ID를 키로 하며 class_type, inputs 등이 포함된) 워크플로우를 수락합니다. +ComfyUI 워크플로는 노드 그래프를 설명하는 JSON 객체입니다. API는 ComfyUI 프론트엔드의 "워크플로 내보내기(API)" 옵션으로 생성된 [API 형식](/ko/development/api-development/workflow-api-format)(노드 ID를 키로 하며 class_type, inputs 등이 포함된) 워크플로를 수락합니다. ### 작업 -워크플로우를 제출하면 **작업**이 생성됩니다. 작업은 비동기적으로 실행됩니다: -1. `POST /api/prompt`을 통해 워크플로우 제출 +워크플로를 제출하면 **작업**이 생성됩니다. 작업은 비동기적으로 실행됩니다: +1. `POST /api/prompt`을 통해 워크플로 제출 2. `prompt_id`(작업 ID) 받기 3. WebSocket을 통해 진행 상태 모니터링 또는 상태 조회 4. 완료 시 출력물 가져오기 ### 병렬 실행(동시 작업) -API 사용자는 이전 작업이 완료될 때까지 기다릴 필요 없이 여러 워크플로우를 동시에 제출할 수 있습니다. 단순히 여러 `POST /api/prompt` 요청을 보내기만 하면 되며, 특별한 헤더나 매개변수는 필요하지 않습니다. 디스패처는 구독 계층의 제한 내에서 병렬로 실행합니다. +API 사용자는 이전 작업이 완료될 때까지 기다릴 필요 없이 여러 워크플로를 동시에 제출할 수 있습니다. 단순히 여러 `POST /api/prompt` 요청을 보내기만 하면 되며, 특별한 헤더나 파라미터는 필요하지 않습니다. 디스패처는 구독 계층의 제한 내에서 병렬로 실행합니다. | 구독 계층 | 동시 작업 | |-------------------|-----------------| -| 스탠다드 | 1 | -| 크리에이터 | 3 | -| 프로 | 5 | +| Standard | 1 | +| Creator | 3 | +| Pro | 5 | 동시 작업 제한을 초과하여 제출된 작업은 일반대로 대기하며, 슬롯이 비워질 때 자동으로 실행됩니다. @@ -116,7 +124,7 @@ BASE_URL = "https://cloud.comfy.org" API_KEY = os.environ["COMFY_CLOUD_API_KEY"] async def submit_workflow(session, workflow): - """단일 워크플로우를 제출하고 prompt_id 반환""" + """Submit a single workflow and return the prompt_id.""" async with session.post( f"{BASE_URL}/api/prompt", headers={"X-API-Key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"}, @@ -129,23 +137,23 @@ async def main(): with open("workflow_api.json") as f: base_workflow = json.load(f) - # 시드를 변경해 변형 생성 + # Create variations by changing the seed workflows = [] for seed in [42, 123, 456]: workflow = json.loads(json.dumps(base_workflow)) workflow["3"]["inputs"]["seed"] = seed workflows.append(workflow) - # 모든 워크플로우를 동시에 제출 + # Submit all workflows concurrently async with aiohttp.ClientSession() as session: prompt_ids = await asyncio.gather( *[submit_workflow(session, wf) for wf in workflows] ) for pid in prompt_ids: - print(f"작업 제출됨: {pid}") + print(f"Job submitted: {pid}") - # 각 작업 모니터링을 위해 polling 또는 WebSocket 사용... + # Poll or use WebSocket to monitor each job... asyncio.run(main()) ``` @@ -171,7 +179,7 @@ async function main() { await Deno.readTextFile("workflow_api.json") ); - // 시드를 변경해 변형 생성 + // Create variations by changing the seed const seeds = [42, 123, 456]; const workflows = seeds.map((seed) => { const wf = structuredClone(base); @@ -179,16 +187,16 @@ async function main() { return wf; }); - // 모든 워크플로우를 동시에 제출 + // Submit all workflows concurrently const promptIds = await Promise.all( workflows.map((wf) => submitWorkflow(wf)) ); for (const pid of promptIds) { - console.log(`작업 제출됨: ${pid}`); + console.log(`Job submitted: ${pid}`); } - // 각 작업 모니터링을 위해 polling 또는 WebSocket 사용... + // Poll or use WebSocket to monitor each job... } main(); @@ -217,10 +225,10 @@ curl -X POST "https://cloud.comfy.org/api/prompt" \ const BASE_URL = "https://cloud.comfy.org"; const API_KEY = process.env.COMFY_CLOUD_API_KEY!; -// ComfyUI에서 API 형식으로 내보낸 워크플로우 로드 +// Load your workflow (exported from ComfyUI in API format) const workflow = JSON.parse(await Deno.readTextFile("workflow_api.json")); -// 워크플로우 제출 +// Submit the workflow const response = await fetch(`${BASE_URL}/api/prompt`, { method: "POST", headers: { "X-API-Key": API_KEY, "Content-Type": "application/json" }, @@ -228,7 +236,7 @@ const response = await fetch(`${BASE_URL}/api/prompt`, { }); const result = await response.json(); const promptId = result.prompt_id; -console.log(`작업 제출됨: ${promptId}`); +console.log(`Job submitted: ${promptId}`); ``` ```python Python @@ -242,11 +250,11 @@ API_KEY = os.environ["COMFY_CLOUD_API_KEY"] def get_headers(): return {"X-API-Key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"} -# ComfyUI에서 API 형식으로 내보낸 워크플로우 로드 +# Load your workflow (exported from ComfyUI in API format) with open("workflow_api.json") as f: workflow = json.load(f) -# 워크플로우 제출 +# Submit the workflow response = requests.post( f"{BASE_URL}/api/prompt", headers=get_headers(), @@ -254,13 +262,13 @@ response = requests.post( ) result = response.json() prompt_id = result["prompt_id"] -print(f"작업 제출됨: {prompt_id}") +print(f"Job submitted: {prompt_id}") ``` ### 2단계: 작업 진행 상태 모니터링 -폴링 또는 WebSocket을 사용해 작업 완료 여부를 모니터링할 수 있습니다. +작업 완료를 모니터링하려면 폴링 또는 실시간 업데이트를 위한 WebSocket을 사용할 수 있습니다. #### 옵션 A: 폴링(간단함) @@ -273,7 +281,7 @@ print(f"작업 제출됨: {prompt_id}") - [WebSocket 참조](/ko/development/cloud/api-reference#websocket-for-real-time-progress)를 참조해 세부 메시지 유형 및 바이너리 미리보기 이미지 처리 방법을 확인하십시오. + 자세한 메시지 유형 및 바이너리 미리보기 이미지 처리 방법은 [WebSocket 참조](/ko/development/cloud/api-reference#websocket-for-real-time-progress)를 확인하십시오. ### 3단계: 출력물 다운로드 @@ -313,8 +321,8 @@ print(f"작업 제출됨: {prompt_id}") | 카테고리 | 설명 | |----------|-------------| -| [워크플로우](/ko/development/cloud/api-reference#running-workflows) | 워크플로우 제출, 상태 확인 | -| [작업](/ko/development/cloud/api-reference#checking-job-status) | 작업 상태 및 대기열 모니터링 | +| [워크플로](/ko/development/cloud/api-reference#running-workflows) | 워크플로 제출, 상태 확인 | +| [작업](/ko/development/cloud/api-reference#checking-job-status) | 작업 상태 및 실행 대기열 모니터링 | | [입력](/ko/development/cloud/api-reference#uploading-inputs) | 이미지, 마스크 및 기타 입력 업로드 | | [출력](/ko/development/cloud/api-reference#downloading-outputs) | 생성된 콘텐츠 다운로드 | | [WebSocket](/ko/development/cloud/api-reference#websocket-for-real-time-progress) | 실시간 진행 상태 업데이트 | @@ -322,13 +330,13 @@ print(f"작업 제출됨: {prompt_id}") ## 다음 단계 -위의 빠른 시작은 워크플로우 제출과 결과 가져오기에 대한 기본 사항을 다룹니다. 더 고급 사용 사례를 위해서는 [클라우드 API 참조](/ko/development/cloud/api-reference)를 참고하십시오: +위의 빠른 시작은 워크플로 제출과 결과 가져오기에 대한 기본 사항을 다룹니다. 더 고급 사용 사례를 위해서는 [클라우드 API 참조](/ko/development/cloud/api-reference)를 참고하십시오: -- **[입력 파일 업로드](/ko/development/cloud/api-reference#uploading-inputs)** - 워크플로우에 외부 입력이 필요한 경우 이미지, 마스크 또는 기타 사용자 제공 콘텐츠 업로드 -- **[워크플로우 입력 수정](/ko/development/cloud/api-reference#modify-workflow-inputs)** - 제출 전에 프롬프트, 시드 또는 노드 설정과 같은 워크플로우 파라미터를 동적으로 변경 +- **[입력 파일 업로드](/ko/development/cloud/api-reference#uploading-inputs)** - 워크플로에 외부 입력이 필요한 경우 이미지, 마스크 또는 기타 사용자 제공 콘텐츠 업로드 +- **[워크플로 입력 수정](/ko/development/cloud/api-reference#modify-workflow-inputs)** - 제출 전에 프롬프트, 시드 또는 노드 설정과 같은 워크플로 파라미터를 동적으로 변경 - **[파트너 노드 사용](/ko/development/cloud/api-reference#using-partner-nodes)** - 추가 API 키 구성이 필요한 외부 AI 서비스(Flux Pro, Ideogram 등) 호출 -- **[대기열 관리](/ko/development/cloud/api-reference#queue-management)** - 대기열 상태 모니터링, 작업 취소 또는 실행 중인 작업 중단 +- **[실행 대기열 관리](/ko/development/cloud/api-reference#queue-management)** - 실행 대기열 상태 모니터링, 작업 취소 또는 실행 중인 작업 중단 - **[오류 처리](/ko/development/cloud/api-reference#error-handling)** - HTTP 오류, 실행 실패 처리 및 예외 유형 이해 추가 자료: -- [OpenAPI 규격](/ko/development/cloud/openapi) - 코드 생성을 위한 기계 판독 가능한 API 규격 \ No newline at end of file +- [OpenAPI 규격](/ko/development/cloud/openapi) - 코드 생성을 위한 기계 판독 가능한 API 규격 diff --git a/ko/development/comfyui-server/api-examples.mdx b/ko/development/comfyui-server/api-examples.mdx index 485feba8b..1e0a145d8 100644 --- a/ko/development/comfyui-server/api-examples.mdx +++ b/ko/development/comfyui-server/api-examples.mdx @@ -1,28 +1,31 @@ --- title: "API 예제" description: "ComfyUI 서버 API 호출을 위한 세 가지 일반적인 패턴" -translationSourceHash: 8afd49d2 +translationSourceHash: 5babb456 translationFrom: development/comfyui-server/api-examples.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 9b610c63 + "Method 1: Submit and Forget (HTTP only)": 040a0a2d + "Method 2: WebSocket + History (Monitor Completion)": ce4e5a84 + "Method 3: WebSocket with SaveImageWebsocket (Real-time Images)": e0bafb7d + "Which Method Should I Use?": 6856579f --- - 이 페이지에서는 간단한 HTTP 제출부터 실시간 이미지 출력과의 완전한 WebSocket 통합까지, ComfyUI 서버 API와 상호작용하는 세 가지 방법을 보여줍니다. -모든 예제는 설명을 위해 [기본 SD1.5 워크플로우](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/script_examples)를 사용합니다. API를 사용하기 전에 [API 형식](/ko/development/api-development/workflow-api-format)으로 워크플로우를 내보내야 합니다. +모든 예제는 설명을 위해 [기본 SD1.5 워크플로](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/script_examples)를 사용합니다. API를 사용하기 전에 [API 형식](/ko/development/api-development/workflow-api-format)으로 워크플로를 내보내야 합니다. -이 예제들은 표준 라이브러리와 `websocket-client` 패키지를 사용한 파이썬 코드입니다(`pip install websocket-client`). 언어에 관계없이 기본 API 프로토콜은 동일합니다—TypeScript 및 curl equivalent에 대한 [클라우드 API 참조](/ko/development/cloud/api-reference)를 확인하세요. + 이 예제들은 표준 라이브러리와 `websocket-client` 패키지를 사용한 파이썬 코드입니다(`pip install websocket-client`). 언어에 관계없이 기본 API 프로토콜은 동일합니다. TypeScript 및 curl 관련 내용은 [클라우드 API 참조](/ko/development/cloud/api-reference)를 확인하세요. ---- - ## 방법 1: 제출 후 잊어버리기 (HTTP 전용) 소스: [`basic_api_example.py`](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/script_examples/basic_api_example.py) -가장 간단한 방식: 워크플로우를 제출하고 결과를 기다리지 않습니다. 나중에 출력물을 확인하는 일회성 작업에 유용합니다. +가장 간단한 방식: 워크플로를 제출하고 결과를 기다리지 않습니다. 나중에 출력물을 확인하는 일회성 작업에 유용합니다. ```python -"""basic_api_example.py — HTTP만을 통해 워크플로우를 제출합니다.""" +"""basic_api_example.py: HTTP만을 통해 워크플로를 제출합니다.""" import json from urllib import request @@ -40,7 +43,7 @@ def queue_prompt(prompt): if __name__ == "__main__": - # API 형식으로 내보낸 워크플로우를 로드합니다 + # API 형식으로 내보낸 워크플로를 로드합니다 prompt_text = """{ "3": { "class_type": "KSampler", @@ -91,7 +94,7 @@ if __name__ == "__main__": ``` -이 방법은 `SaveImage` 노드를 사용하며, 이 노드는 이미지를 서버의 디스크에 저장합니다. 이를 가져오려면 `/view?filename=...` 호출을 추가로 실행해야 합니다. + 이 방법은 `SaveImage` 노드를 사용하며, 이 노드는 이미지를 서버의 디스크에 저장합니다. 이를 가져오려면 `GET /view?filename=...` 호출을 추가로 실행해야 합니다. --- @@ -103,7 +106,7 @@ if __name__ == "__main__": WebSocket을 사용해 실행이 완료될 때까지 기다린 후, `/history` 엔드포인트를 통해 출력물을 가져옵니다. 대부분의 사용 사례에 권장되는 방식입니다. ```python -"""websockets_api_example.py — WebSocket을 통해 실행 상태를 모니터링하고, /history를 통해 다운로드합니다.""" +"""websockets_api_example.py — Monitor execution via WebSocket, download via /history.""" import websocket # pip install websocket-client import uuid @@ -154,8 +157,8 @@ def get_images(ws, prompt): if message["type"] == "executing": data = message["data"] if data["node"] is None and data["prompt_id"] == prompt_id: - break # 실행 완료 - # 이진 프레임은 미리보기 이미지이므로 여기서 건너뜁니다 + break # Execution done + # Binary frames are preview images — skip them here continue history = get_history(prompt_id)[prompt_id] @@ -188,9 +191,9 @@ if __name__ == "__main__": images = get_images(ws, prompt) ws.close() - print(f"{len(images)}개의 출력 노드에서 이미지를 받았습니다.") + print(f"Got {len(images)} output node(s) with images.") - # 이미지 표시(필요한 경우 Pillow 사용): + # Display the images (requires Pillow): # for node_id in images: # for image_data in images[node_id]: # from PIL import Image @@ -200,11 +203,9 @@ if __name__ == "__main__": ``` -WebSocket 이진 프레임에는 생성 중인 미리보기 이미지가 포함됩니다. 이를 디코딩하여 실시간 미리보기를 볼 수 있습니다([서버 메시지](/ko/development/comfyui-server/comms_messages) 페이지에서 이진 형식을 확인하세요). + WebSocket 이진 프레임에는 생성 중인 미리보기 이미지가 포함됩니다. 이를 디코딩하여 실시간 미리보기를 볼 수 있습니다([서버 메시지](/ko/development/comfyui-server/comms_messages) 페이지에서 이진 형식을 확인하세요). ---- - ## 방법 3: SaveImageWebsocket을 사용한 WebSocket (실시간 이미지) 소스: [`websockets_api_example_ws_images.py`](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/script_examples/websockets_api_example_ws_images.py) @@ -287,23 +288,21 @@ if __name__ == "__main__": ``` -워크플로우는 일반 `SaveImage` 노드 대신 `class_type: "SaveImageWebsocket"`를 가진 노드를 사용해야 합니다. +워크플로는 일반 `SaveImage` 노드 대신 `class_type: "SaveImageWebsocket"`(내장 노드)를 가진 노드를 사용해야 합니다. ---- - -## 어떤 방법을 사용해야 할까요? +## 어떤 방법을 사용해야 하나요? - **즉시 처리 후 잊어버리기.** 즉각적인 출력이 필요하지 않거나, 나중에 결과를 가져오는 것이 괜찮을 때 사용하세요. + **실행 후 잊어버리기.** 즉시 출력이 필요하지 않거나 나중에 결과를 가져와도 되는 경우에 사용하세요. - - **권장.** 실행이 완료될 때까지 기다렸다가 출력물을 다운로드하세요. 간편함과 신뢰성의 최적 조화입니다. + + **권장.** 완료를 기다린 후 출력을 다운로드합니다. 간편성과 신뢰성의 최적 균형입니다. - **실시간 이미지.** 디스크 쓰기 없이 이미지를 전달받고자 하는 인터랙티브 앱에 가장 적합합니다. + **실시간 이미지.** 디스크 쓰기 없이 이미지를 전달받고 싶은 대화형 앱에 가장 적합합니다. -전체 API 참조(엔드포인트, 페이로드 형식, 오류 처리)는 [서버 라우트](/ko/development/comfyui-server/comms_routes) 및 [서버 메시지](/ko/development/comfyui-server/comms_messages) 페이지를 참고하세요. \ No newline at end of file +전체 API 참조(엔드포인트, 페이로드 형식, 오류 처리)는 [서버 라우트](/ko/development/comfyui-server/comms_routes)와 [서버 메시지](/ko/development/comfyui-server/comms_messages) 페이지를 확인하세요. diff --git a/ko/development/comfyui-server/comms_messages.mdx b/ko/development/comfyui-server/comms_messages.mdx index 0c6bd4572..5fcbbc742 100644 --- a/ko/development/comfyui-server/comms_messages.mdx +++ b/ko/development/comfyui-server/comms_messages.mdx @@ -1,5 +1,6 @@ --- title: "메시지" +icon: "comment" translationSourceHash: 2f03a928 translationFrom: development/comfyui-server/comms_messages.mdx --- diff --git a/ko/development/comfyui-server/comms_overview.mdx b/ko/development/comfyui-server/comms_overview.mdx index 19572926b..cfad40fd0 100644 --- a/ko/development/comfyui-server/comms_overview.mdx +++ b/ko/development/comfyui-server/comms_overview.mdx @@ -5,7 +5,7 @@ translationSourceHash: ec9e756d translationFrom: development/comfyui-server/comms_overview.mdx --- -ComfyUI는 기본적으로 사용자의 컴퓨터에서 HTTP 서버로 실행됩니다. 브라우저를 열지 않고도 워크플로우 제출, 파일 업로드, 결과 다운로드, 진행 상황 모니터링을 프로그래매틱하게 수행할 수 있습니다. +ComfyUI는 기본적으로 사용자의 컴퓨터에서 HTTP 서버로 실행됩니다. 브라우저를 열지 않고도 워크플로우 제출, 파일 업로드, 출력 다운로드, 진행 상황 모니터링을 프로그래매틱하게 수행할 수 있습니다. ## 서버 시작하기 @@ -62,10 +62,14 @@ python main.py --listen 0.0.0.0 ## 서버 작동 방식 -Comfy 서버는 [aiohttp 프레임워크](https://docs.aiohttp.org/) 위에서 실행되며, 이 프레임워크는 다시 [asyncio](https://pypi.org/project/asyncio/)를 사용합니다. +Comfy 서버는 [aiohttp 프레임워크](https://docs.aiohttp.org/) 위에서 실행되며, 이 프레임워크는 [asyncio](https://pypi.org/project/asyncio/)를 사용합니다. -서버에서 클라이언트로 보내는 메시지는 서버의 `send_sync` 메서드를 통해 소켓 메시지로 전송되며, 이 메서드는 `server.py`에 정의된 `PromptServer` 인스턴스입니다. 이러한 메시지는 `api.js`에 등록된 소켓 이벤트 리스너에 의해 처리됩니다. 자세한 내용은 [메시지](/ko/development/comfyui-server/comms_messages)를 참조하세요. +서버에서 클라이언트로 보내는 메시지는 서버의 `send_sync` 메서드를 통해 소켓 메시지로 전송되며, 해당 서버는 `server.py`에 정의된 `PromptServer`의 인스턴스입니다. 이러한 메시지는 `api.js`에 등록된 소켓 이벤트 리스너에 의해 처리됩니다. 자세한 내용은 [메시지](/ko/development/comfyui-server/comms_messages)를 참조하세요. 클라이언트에서 서버로 보내는 메시지는 `api.js`에 정의된 `api.fetchApi()` 메서드를 통해 전송되며, 서버가 정의한 HTTP 라우트에 의해 처리됩니다. 자세한 내용은 [라우트](/ko/development/comfyui-server/comms_routes)를 참조하세요. -클라이언트는 요청을 대기열에 넣을 때 전체 워크플로우(위젯 값 및 모든 내용)를 제출합니다. 서버는 요청을 대기열에 보낸 후에 여러분이 수정한 내용은 전혀 수신하지 않습니다. 만약 실행 중에 서버 동작을 변경하고 싶다면 라우트를 사용해야 합니다. \ No newline at end of file + + 클라이언트는 요청을 대기열에 넣을 때 전체 워크플로우(위젯 값 및 모든 내용)를 제출합니다. + 서버는 요청을 대기열에 보낸 후에 여러분이 수정한 내용은 전혀 수신하지 않습니다. + 실행 중에 서버 동작을 변경하려면 라우트를 사용해야 합니다. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/development/comfyui-server/comms_routes.mdx b/ko/development/comfyui-server/comms_routes.mdx index 528dc2b98..45b38e7be 100644 --- a/ko/development/comfyui-server/comms_routes.mdx +++ b/ko/development/comfyui-server/comms_routes.mdx @@ -1,5 +1,6 @@ --- title: "경로" +icon: "route" translationSourceHash: 6478c363 translationFrom: development/comfyui-server/comms_routes.mdx --- @@ -95,5 +96,4 @@ function send_message(node_id, message) { body.append('message', message); body.append('node_id', node_id); api.fetchApi("/my_new_path", { method: "POST", body, }); -} -``` \ No newline at end of file +} \ No newline at end of file diff --git a/ko/development/comfyui-server/startup-flags.mdx b/ko/development/comfyui-server/startup-flags.mdx index 8ebd0e2e9..976c154d1 100644 --- a/ko/development/comfyui-server/startup-flags.mdx +++ b/ko/development/comfyui-server/startup-flags.mdx @@ -3,33 +3,47 @@ title: "시작 플래그" sidebarTitle: "시작 플래그" description: "ComfyUI main.py 명령줄 인수에 대한 완전한 참조" icon: "terminal" -translationSourceHash: db1e4840 +translationSourceHash: 9ff91388 translationFrom: development/comfyui-server/startup-flags.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 10812161 + "Network & Server": 6e570fe4 + "Directories": a888efb3 + "Launch & Browser": c34b0f9e + "Devices & CUDA": 64727146 + "Precision & Inference": b288036f + "Preview": 92d0c26e + "Cache": 2e1855f7 + "Attention": 35477f4d + "VRAM & Memory": cae9020b + "Performance & Debugging": 5c337217 + "ComfyUI Manager": 551a43d3 + "Custom Nodes & API Nodes": 9b333c54 + "Frontend & API": 29822d6a + "Logging & Misc": c42cbeb6 --- - ComfyUI는 `python main.py`로 시작할 때 명령줄 인수를 허용합니다. 이 페이지는 [`comfy/cli_args.py`](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/comfy/cli_args.py)에 정의된 모든 플래그를 설명합니다. **Windows Portable** 사용자는 `.bat` 실행 파일(예: `run_nvidia_gpu.bat`)에 플래그를 추가할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Windows Portable 가이드](/ko/installation/comfyui_portable_windows)를 참조하세요. -ComfyUI 디렉토리에서 `python main.py --help`를 실행하면 내장 도움말 텍스트를 볼 수 있습니다. 필요에 따라 여러 플래그를 조합합니다: +ComfyUI 디렉토리에서 `python main.py --help`를 실행하면 기본 제공 도움말 텍스트를 볼 수 있습니다. 필요에 따라 여러 플래그를 결합합니다: ```bash python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8288 --disable-auto-launch --lowvram -``` ## 네트워크 및 서버 | 플래그 | 기본값 | 설명 | -|--------|--------|------| -| `--listen` `[IP]` | `127.0.0.1` | 수신할 IP 주소. 쉼표로 구분된 목록 지원 (예: `127.2.2.2,127.3.3.3`). 값을 지정하지 않으면 기본값 `0.0.0.0,::` (모든 IPv4 및 IPv6 인터페이스)이 사용됩니다. | +|------|---------|-------------| +| `--listen` `[IP]` | `127.0.0.1` | 수신할 IP 주소. 쉼표로 구분된 목록 지원 (예: `127.2.2.2,127.3.3.3`). 값을 제공하지 않으면 기본값은 `0.0.0.0,::` (모든 IPv4 및 IPv6 인터페이스)입니다. | | `--port` | `8188` | 수신할 포트. | | `--tls-keyfile` `PATH` | — | TLS (SSL) 키 파일 경로. HTTPS를 활성화합니다. `--tls-certfile`이 필요합니다. | | `--tls-certfile` `PATH` | — | TLS (SSL) 인증서 파일 경로. HTTPS를 활성화합니다. `--tls-keyfile`이 필요합니다. | -| `--enable-cors-header` `[ORIGIN]` | 비활성화 | CORS 활성화. 선택적으로 원본을 지정하거나, 값을 주지 않으면 `*` (모든 원본)로 설정됩니다. | +| `--enable-cors-header` `[ORIGIN]` | disabled | CORS를 활성화합니다. 선택적 오리진을 지정하거나, 값을 제공하지 않으면 모든 오리진에 대해 `*`이 사용됩니다. | | `--max-upload-size` | `100` | 최대 업로드 크기 (MB). | -| `--enable-compress-response-body` | 비활성화 | HTTP 응답 본문 압축 활성화. | +| `--enable-compress-response-body` | disabled | HTTP 응답 본문 압축을 활성화합니다. | ```bash @@ -47,101 +61,100 @@ python main.py --port 8443 --tls-keyfile key.pem --tls-certfile cert.pem ## 디렉토리 | 플래그 | 기본값 | 설명 | -|--------|--------|------| -| `--base-directory` `PATH` | ComfyUI 루트 | 모델, custom_nodes, input, output, temp, user 디렉토리의 기본 경로. | +|------|---------|-------------| +| `--base-directory` `PATH` | ComfyUI root | 모델, custom_nodes, 입력, 출력, temp, 사용자 디렉토리의 기본 디렉토리. | | `--extra-model-paths-config` `PATH` | — | 하나 이상의 `extra_model_paths.yaml` 파일을 로드합니다. 여러 번 지정할 수 있습니다. | -| `--output-directory` `PATH` | — | 출력 디렉토리. `--base-directory`를 덮어씁니다. | -| `--temp-directory` `PATH` | — | 임시 디렉토리. `--base-directory`를 덮어씁니다. | -| `--input-directory` `PATH` | — | 입력 디렉토리. `--base-directory`를 덮어씁니다. | -| `--user-directory` `PATH` | — | 사용자 디렉토리 (절대 경로). `--base-directory`를 덮어씁니다. 경로가 존재하고 읽을 수 있어야 합니다. | +| `--output-directory` `PATH` | — | 출력 디렉토리. `--base-directory`를 재정의합니다. | +| `--temp-directory` `PATH` | — | 임시 디렉토리. `--base-directory`를 재정의합니다. | +| `--input-directory` `PATH` | — | 입력 디렉토리. `--base-directory`를 재정의합니다. | +| `--user-directory` `PATH` | — | 사용자 디렉토리 (절대 경로). `--base-directory`를 재정의합니다. 경로가 존재하고 읽을 수 있어야 합니다. | ## 실행 및 브라우저 | 플래그 | 기본값 | 설명 | -|--------|--------|------| +|------|---------|-------------| | `--auto-launch` | 비활성화 | 시작 시 기본 브라우저에서 ComfyUI를 자동으로 엽니다. | | `--disable-auto-launch` | 비활성화 | 브라우저 자동 실행을 비활성화합니다. | -| `--windows-standalone-build` | 비활성화 | Windows 휴대용 빌드 편의 모드. 시작 시 자동 실행을 활성화합니다 (`--auto-launch`와 동일). | +| `--windows-standalone-build` | 비활성화 | Windows 휴대용 빌드 편의 모드. 시작 시 자동 실행을 활성화합니다(`--auto-launch`와 동일). | - `--windows-standalone-build`는 `auto_launch`를 `true`로 설정합니다. `--disable-auto-launch`가 이를 덮어씁니다. 브라우저를 열지 않고 서버로 실행하려면 `--disable-auto-launch`를 사용하세요. + `--windows-standalone-build`는 `auto_launch`를 참으로 설정합니다. `--disable-auto-launch`가 이를 재정의합니다. 브라우저를 열지 않고 서버로 실행하려면 `--disable-auto-launch`를 사용하세요. ```bash # Run server without opening browser python main.py --disable-auto-launch -``` ## 장치 및 CUDA | 플래그 | 기본값 | 설명 | -|--------|--------|------| -| `--cuda-device` `DEVICE_ID` | — | 사용할 CUDA 장치 ID, 쉼표로 구분 (예: `0` 또는 `0,1`). 다른 장치는 숨깁니다. | -| `--default-device` `ID` | — | 기본 장치 ID. 다른 모든 장치는 계속 보입니다. | -| `--cuda-malloc` | auto (torch 2.0+) | cudaMallocAsync 활성화. `--disable-cuda-malloc`과 상호 배타적입니다. | -| `--disable-cuda-malloc` | — | cudaMallocAsync 비활성화. `--cuda-malloc`과 상호 배타적입니다. | -| `--directml` `[DEVICE]` | — | torch-directml 사용. 선택적 장치 인덱스; 값을 주지 않으면 `-1`이 기본값입니다. | -| `--oneapi-device-selector` `STRING` | — | Intel 장치용 oneAPI 장치 선택기 문자열. | +|------|---------|-------------| +| `--cuda-device` `DEVICE_ID` | 없음 | 사용할 CUDA 장치 ID, 쉼표로 구분 (예: `0` 또는 `0,1`). 다른 장치는 숨겨집니다. | +| `--default-device` `ID` | 없음 | 기본 장치 ID. 다른 모든 장치는 계속 표시됩니다. | +| `--cuda-malloc` | auto (torch 2.0+) | cudaMallocAsync를 활성화합니다. `--disable-cuda-malloc`와 상호 배타적입니다. | +| `--disable-cuda-malloc` | 없음 | cudaMallocAsync를 비활성화합니다. `--cuda-malloc`와 상호 배타적입니다. | +| `--directml` `[DEVICE]` | 없음 | torch-directml을 사용합니다. 선택적 장치 인덱스; 값이 제공되지 않으면 기본값 `-1`입니다. | +| `--oneapi-device-selector` `STRING` | 없음 | Intel 장치용 oneAPI 장치 선택기 문자열. | -## 정밀도 및 추론 +## 정밀도 & 추론 - 아래의 **전역**, **UNET**, **VAE**, **텍스트 인코더** 그룹의 플래그는 각 그룹 내에서 상호 배타적입니다. 한 번에 그룹당 하나의 플래그만 사용할 수 있습니다. + 아래 **Global**, **UNET**, **VAE**, **Text Encoder** 그룹의 플래그는 각 그룹 내에서 상호 배타적입니다. 한 그룹당 한 번에 하나의 플래그만 사용할 수 있습니다. -### 전역 부동소수점 +### 전역 플로팅 포인트 | 플래그 | 설명 | -|--------|------| -| `--force-fp32` | 전역적으로 fp32 강제 적용. GPU 성능이 향상되면 보고해 주세요. | -| `--force-fp16` | 전역적으로 fp16 강제 적용. `--fp16-unet`도 설정합니다. | +|------|-------------| +| `--force-fp32` | 전역적으로 fp32를 강제합니다. GPU 성능이 향상되면 신고해 주세요. | +| `--force-fp16` | 전역적으로 fp16을 강제합니다. `--fp16-unet`도 함께 설정합니다. | ### UNET 정밀도 | 플래그 | 설명 | -|--------|------| -| `--fp32-unet` | 확산 모델을 fp32로 실행. | -| `--fp64-unet` | 확산 모델을 fp64로 실행. | -| `--bf16-unet` | 확산 모델을 bf16으로 실행. | -| `--fp16-unet` | 확산 모델을 fp16으로 실행. | -| `--fp8_e4m3fn-unet` | UNet 가중치를 fp8 (e4m3fn)로 저장. | -| `--fp8_e5m2-unet` | UNet 가중치를 fp8 (e5m2)로 저장. | -| `--fp8_e8m0fnu-unet` | UNet 가중치를 fp8 (e8m0fnu)로 저장. | +|------|-------------| +| `--fp32-unet` | 디퓨전 모델을 fp32로 실행합니다. | +| `--fp64-unet` | 디퓨전 모델을 fp64로 실행합니다. | +| `--bf16-unet` | 디퓨전 모델을 bf16으로 실행합니다. | +| `--fp16-unet` | 디퓨전 모델을 fp16으로 실행합니다. | +| `--fp8_e4m3fn-unet` | UNet 가중치를 fp8(e4m3fn)로 저장합니다. | +| `--fp8_e5m2-unet` | UNet 가중치를 fp8(e5m2)로 저장합니다. | +| `--fp8_e8m0fnu-unet` | UNet 가중치를 fp8(e8m0fnu)로 저장합니다. | ### VAE 정밀도 | 플래그 | 설명 | -|--------|------| -| `--fp16-vae` | VAE를 fp16으로 실행. 검은 이미지가 생성될 수 있습니다. | -| `--fp32-vae` | VAE를 전체 정밀도 fp32로 실행. | -| `--bf16-vae` | VAE를 bf16으로 실행. | -| `--cpu-vae` | VAE를 CPU에서 실행 (VAE 정밀도 플래그와 상호 배타적이지 않음). | +|------|-------------| +| `--fp16-vae` | VAE를 fp16으로 실행합니다. 검정색 이미지가 발생할 수 있습니다. | +| `--fp32-vae` | VAE를 전체 정밀도 fp32로 실행합니다. | +| `--bf16-vae` | VAE를 bf16으로 실행합니다. | +| `--cpu-vae` | VAE를 CPU에서 실행합니다(VAE 정밀도 플래그와 상호 배타적이지 않습니다). | ### 텍스트 인코더 정밀도 | 플래그 | 설명 | -|--------|------| -| `--fp8_e4m3fn-text-enc` | 텍스트 인코더 가중치를 fp8 (e4m3fn)로 저장. | -| `--fp8_e5m2-text-enc` | 텍스트 인코더 가중치를 fp8 (e5m2)로 저장. | -| `--fp16-text-enc` | 텍스트 인코더 가중치를 fp16으로 저장. | -| `--fp32-text-enc` | 텍스트 인코더 가중치를 fp32로 저장. | -| `--bf16-text-enc` | 텍스트 인코더 가중치를 bf16으로 저장. | +|------|-------------| +| `--fp8_e4m3fn-text-enc` | 텍스트 인코더 가중치를 fp8(e4m3fn)로 저장합니다. | +| `--fp8_e5m2-text-enc` | 텍스트 인코더 가중치를 fp8(e5m2)로 저장합니다. | +| `--fp16-text-enc` | 텍스트 인코더 가중치를 fp16으로 저장합니다. | +| `--fp32-text-enc` | 텍스트 인코더 가중치를 fp32로 저장합니다. | +| `--bf16-text-enc` | 텍스트 인코더 가중치를 bf16으로 저장합니다. | ### 기타 추론 옵션 | 플래그 | 기본값 | 설명 | -|--------|--------|------| -| `--fp16-intermediates` | 비활성화 | 실험적: 노드 간 중간 텐서에 fp32 대신 fp16 사용. | -| `--force-channels-last` | 비활성화 | 추론 중 채널-마지막 메모리 형식 강제. | -| `--supports-fp8-compute` | 비활성화 | 장치가 fp8 계산을 지원하는 것처럼 동작. | -| `--enable-triton-backend` | 비활성화 | comfy-kitchen에서 Triton 백엔드 활성화. 시작 시 기본적으로 비활성화됨. | +|------|---------|-------------| +| `--fp16-intermediates` | 비활성 | 실험적: 노드 간 중간 텐서에 fp16을 fp32 대신 사용합니다. | +| `--force-channels-last` | 비활성 | 추론 중 channels-last 메모리 형식 강제 적용. | +| `--supports-fp8-compute` | 비활성 | 기기가 fp8 연산을 지원하는 것처럼 동작합니다. | +| `--enable-triton-backend` | 비활성 | comfy-kitchen에서 Triton 백엔드를 활성화합니다. 시작 시 기본적으로 비활성화됩니다. | ## 미리보기 | 플래그 | 기본값 | 설명 | -|--------|--------|------| -| `--preview-method` | `none` | 샘플러 노드의 미리보기 방식. 선택: `none`, `auto`, `latent2rgb`, `taesd`. | -| `--preview-size` | `512` | 최대 미리보기 이미지 크기 (픽셀). | +|------|---------|-------------| +| `--preview-method` | `none` | 샘플러 노드의 미리보기 방법. 선택 가능한 값: `none`, `auto`, `latent2rgb`, `taesd`. | +| `--preview-size` | `512` | 미리보기 이미지의 최대 크기(픽셀 단위). | ## 캐시 @@ -150,108 +163,106 @@ python main.py --disable-auto-launch | 플래그 | 기본값 | 설명 | -|--------|--------|------| -| `--cache-ram` `[GB] [GB]` | 활성화 (기본 모드) | RAM 압박 캐싱. 첫 번째 값: 활성 캐시 임계값 (GB). 선택적 두 번째 값: 비활성 캐시/고정 임계값 (GB). 값을 제공하지 않으면: 활성 = 시스템 RAM의 10% (최소 2 GB, 최대 10 GB); 비활성 = 시스템 RAM의 100% (최대 96 GB). 최대 두 개의 값을 허용. | -| `--cache-classic` | — | 이전의 공격적인 캐싱 스타일을 사용합니다. | -| `--cache-lru` `N` | `0` (비활성화) | 최대 N개의 노드 결과를 캐시하는 LRU 캐싱. RAM/VRAM을 더 많이 사용할 수 있습니다. | -| `--cache-none` | — | RAM/VRAM 사용량 감소; 매 실행마다 모든 노드를 다시 실행합니다. | +|------|---------|-------------| +| `--cache-ram` `[GB] [GB]` | 활성화됨 (기본 모드) | RAM 압력 캐싱입니다. 첫 번째 값: 활성 캐시 임계값(GB). 선택적 두 번째 값: 비활성 캐시/고정 임계값(GB). 값이 주어지지 않으면: 활성 = 시스템 RAM의 10% (최소 2 GB, 최대 10 GB); 비활성 = 시스템 RAM의 100% (최대 96 GB). 최대 두 개의 값만 허용합니다. | +| `--cache-classic` | - | 이전의 적극적인 캐싱 방식을 사용합니다. | +| `--cache-lru` `N` | `0` (비활성화) | LRU 캐싱으로, 최대 N개의 노드 결과가 캐시됩니다. 더 많은 RAM/VRAM을 사용할 수 있습니다. | +| `--cache-none` | - | RAM/VRAM 사용량을 줄입니다. 매 실행마다 모든 노드를 다시 실행합니다. | -## Attention +## 어텐션 - 교차 어텐션 방법 플래그는 상호 배타적입니다. xformers를 사용할 때 분할 및 사분 교차 어텐션은 무시됩니다. + 크로스 어텐션 방법 플래그는 상호 배타적입니다. xformers를 사용할 때 분할 어텐션과 쿼드 어텐션은 무시됩니다. | 플래그 | 설명 | -|--------|------| -| `--use-split-cross-attention` | 분할 교차 어텐션 최적화 사용. | -| `--use-quad-cross-attention` | 서브-2차 교차 어텐션 최적화 사용. | -| `--use-pytorch-cross-attention` | PyTorch 2.0 교차 어텐션 사용. | -| `--use-sage-attention` | Sage 어텐션 사용. | -| `--use-flash-attention` | FlashAttention 사용. | -| `--disable-xformers` | xformers 비활성화. | -| `--force-upcast-attention` | 어텐션 업캐스팅 강제 적용. 검은 이미지가 수정되는지 보고해 주세요. `--dont-upcast-attention`과 상호 배타적입니다. | -| `--dont-upcast-attention` | 모든 어텐션 업캐스팅 비활성화. 디버깅 전용. | - -## VRAM 및 메모리 +|------|-------------| +| `--use-split-cross-attention` | 분할 크로스 어텐션 최적화를 사용합니다. | +| `--use-quad-cross-attention` | 서브 쿼드래틱 크로스 어텐션 최적화를 사용합니다. | +| `--use-pytorch-cross-attention` | PyTorch 2.0 크로스 어텐션을 사용합니다. | +| `--use-sage-attention` | Sage 어텐션을 사용합니다. | +| `--use-flash-attention` | FlashAttention을 사용합니다. | +| `--disable-xformers` | xformers를 비활성화합니다. | +| `--force-upcast-attention` | 어텐션 업캐스팅을 강제합니다. 검정색 이미지가 수정되는 경우 신고하세요. `--dont-upcast-attention`과 상호 배타적입니다. | +| `--dont-upcast-attention` | 모든 어텐션 업캐스팅을 비활성화합니다. 디버깅 전용입니다. | + +## VRAM & 메모리 - VRAM 모드 플래그 (`--gpu-only`, `--highvram`, `--lowvram`, `--novram`, `--cpu`)는 상호 배타적입니다. + VRAM 모드 플래그(`--gpu-only`, `--highvram`, `--lowvram`, `--novram`, `--cpu`)는 상호 배타적입니다. | 플래그 | 기본값 | 설명 | -|--------|--------|------| -| `--gpu-only` | — | 모든 것을 GPU에 저장하고 실행 (텍스트 인코더, CLIP 등). | -| `--highvram` | — | 모델을 사용 후 CPU로 언로딩하지 않고 GPU 메모리에 유지. | -| `--lowvram` | — | 동적 VRAM이 활성화된 경우 효과 없음. 그렇지 않으면 텍스트 인코더를 CPU에서 실행. | -| `--novram` | — | `--lowvram`이 충분하지 않을 때 최소 VRAM 사용. | -| `--cpu` | — | 모든 것을 CPU에서 실행 (느림). | -| `--reserve-vram` `GB` | OS 종속 | OS 및 기타 소프트웨어를 위해 예약할 VRAM (GB). | -| `--async-offload` `[NUM_STREAMS]` | Nvidia에서 활성화 | 비동기 가중치 오프로딩. 선택적 스트림 수 (기본값: 2). | -| `--disable-async-offload` | — | 비동기 가중치 오프로딩 비활성화. | -| `--disable-dynamic-vram` | — | 동적 VRAM 비활성화; 예측 기반 모델 로딩 사용. | -| `--enable-dynamic-vram` | Nvidia에서 자동 | 기본적으로 활성화되지 않은 시스템에서 동적 VRAM 활성화. | -| `--fast-disk` | 비활성화 | 고정되지 않은 RAM 대신 디스크 기반 동적 로딩 선호. 빠른 NVMe에서 유용. | -| `--force-non-blocking` | 비활성화 | 논블로킹 텐서 연산 강제 적용. 비 Nvidia 시스템에서 도움이 될 수 있음; 일부 워크플로우를 깨뜨릴 수 있음. | -| `--disable-smart-memory` | 비활성화 | 모델을 VRAM에 유지하는 대신 RAM으로 공격적으로 오프로드. | -| `--disable-pinned-memory` | 비활성화 | 고정 메모리 사용 비활성화. | -| `--mmap-torch-files` | 비활성화 | ckpt/pt 파일 로딩 시 mmap 사용. | -| `--disable-mmap` | 비활성화 | safetensors 로딩 시 mmap 사용 안 함. | +|------|---------|-------------| +| `--gpu-only` | — | 모든 것을 GPU에 저장하고 실행합니다(텍스트 인코더, CLIP 등). | +| `--highvram` | — | 사용 후 모델을 CPU로 언로딩하지 않고 GPU 메모리에 유지합니다. | +| `--lowvram` | — | 동적 VRAM이 활성화된 경우 효과가 없습니다. 그렇지 않으면 텍스트 인코더를 CPU에서 실행합니다. | +| `--novram` | — | `--lowvram`이 충분하지 않을 때 최소 VRAM 사용량을 제공합니다. | +| `--cpu` | — | 모든 것을 CPU에서 실행합니다(느림). | +| `--reserve-vram` `GB` | OS 의존적 | OS 및 기타 소프트웨어용으로 예약할 VRAM(GB)입니다. | +| `--async-offload` `[NUM_STREAMS]` | Nvidia에서 활성화 | 비동기 가중치 오프로딩입니다. 선택적 스트림 수(기본값: 2). | +| `--disable-async-offload` | — | 비동기 가중치 오프로딩을 비활성화합니다. | +| `--disable-dynamic-vram` | — | 동적 VRAM을 비활성화하고 예측 기반 모델 로딩을 사용합니다. | +| `--enable-dynamic-vram` | Nvidia에서 자동 활성화 | 기본적으로 활성화되지 않은 시스템에서 동적 VRAM을 활성화합니다. | +| `--fast-disk` | 비활성화 | 비고정 RAM보다 디스크 기반 동적 로딩을 선호합니다. 고속 NVMe에 유용합니다. | +| `--force-non-blocking` | 비활성화 | 비차단 텐서 연산을 강제합니다. 비Nvidia 시스템에서 도움이 될 수 있지만 일부 워크플로를 손상시킬 수 있습니다. | +| `--disable-smart-memory` | 비활성화 | 모델을 VRAM에 유지하는 대신 RAM으로 적극적으로 오프로드합니다. | +| `--disable-pinned-memory` | 비활성화 | 고정 메모리 사용을 비활성화합니다. | +| `--mmap-torch-files` | 비활성화 | ckpt/pt 파일을 로딩할 때 mmap을 사용합니다. | +| `--disable-mmap` | 비활성화 | safetensors를 로딩할 때 mmap을 사용하지 않습니다. | ## 성능 및 디버깅 | 플래그 | 기본값 | 설명 | -|--------|--------|------| -| `--fast` `[OPT...]` | 비활성화 | 품질이나 안정성에 영향을 줄 수 있는 실험적 최적화를 활성화합니다. `--fast` 단독 사용 시 모든 항목이 활성화됩니다. 특정 옵션: `fp16_accumulation`, `fp8_matrix_mult`, `cublas_ops`, `autotune`. | -| `--deterministic` | 비활성화 | 가능한 경우 더 느린 결정적 PyTorch 알고리즘 사용. 모든 경우에 동일한 이미지를 보장하지 않습니다. | -| `--default-hashing-function` | `sha256` | 중복 파일명/콘텐츠 비교를 위한 해시 함수. 선택: `md5`, `sha1`, `sha256`, `sha512`. | +|------|---------|-------------| +| `--fast` `[OPT...]` | 비활성화 | 실험적 최적화를 활성화합니다. 품질이나 안정성에 영향을 줄 수 있습니다. `--fast`만 사용하면 모든 옵션을 활성화합니다. 특정 옵션: `fp16_accumulation`, `fp8_matrix_mult`, `cublas_ops`, `autotune`. | +| `--deterministic` | 비활성화 | 가능한 경우 더 느린 결정론적 PyTorch 알고리즘을 사용합니다. 모든 경우에 동일한 이미지를 보장하지는 않습니다. | +| `--default-hashing-function` | `sha256` | 중복 파일 이름/콘텐츠 비교를 위한 해시 함수. 선택 사항: `md5`, `sha1`, `sha256`, `sha512`. | ```bash -# Enable all fast optimizations (experimental) +# 모든 fast 최적화 활성화 (실험적) python main.py --fast -# Enable specific optimizations only +# 특정 최적화만 활성화 python main.py --fast fp16_accumulation cublas_ops -``` -## ComfyUI Manager +## ComfyUI 매니저 -설치 안내는 [ComfyUI-Manager 설치](/ko/manager/install)를 참조하세요. +설치 방법은 [ComfyUI-Manager 설치](/ko/manager/install)를 참고하세요. | 플래그 | 설명 | -|--------|------| -| `--enable-manager` | ComfyUI-Manager 활성화. | -| `--disable-manager-ui` | Manager UI 및 엔드포인트만 비활성화. 백그라운드 작업(예약 설치 등)은 계속 진행. `--enable-manager` 필요. | -| `--enable-manager-legacy-ui` | 레거시 Manager UI 사용. `--enable-manager` 필요. | +|------|-------------| +| `--enable-manager` | ComfyUI-Manager를 활성화합니다. | +| `--disable-manager-ui` | 매니저 UI와 엔드포인트만 비활성화합니다. 백그라운드 작업(예약된 설치 등)은 계속 실행됩니다. `--enable-manager`가 필요합니다. | +| `--enable-manager-legacy-ui` | 레거시 매니저 UI를 사용합니다. `--enable-manager`가 필요합니다. | -## 사용자 정의 노드 및 API 노드 +## 커스텀 노드 & API 노드 | 플래그 | 기본값 | 설명 | -|--------|--------|------| -| `--disable-all-custom-nodes` | 비활성화 | 모든 사용자 정의 노드 로딩 비활성화. | -| `--whitelist-custom-nodes` `FOLDER...` | — | `--disable-all-custom-nodes`가 설정된 경우에도 로드할 사용자 정의 노드 폴더. | -| `--disable-api-nodes` | 비활성화 | API 노드를 비활성화하고 프론트엔드의 인터넷 통신을 차단합니다. | -| `--disable-metadata` | 비활성화 | 출력 파일에 프롬프트 메타데이터 저장 비활성화. | +|------|---------|-------------| +| `--disable-all-custom-nodes` | disabled | 모든 커스텀 노드의 로딩을 비활성화합니다. | +| `--whitelist-custom-nodes` `FOLDER...` | — | `--disable-all-custom-nodes`가 설정된 경우에도 로드할 커스텀 노드 폴더입니다. | +| `--disable-api-nodes` | disabled | API 노드를 비활성화하고 프런트엔드가 인터넷과 통신하는 것을 방지합니다. | +| `--disable-metadata` | disabled | 출력 파일에 프롬프트 메타데이터를 저장하는 것을 비활성화합니다. | ```bash -# Troubleshoot custom node issues +# 커스텀 노드 문제 해결 python main.py --disable-all-custom-nodes -# Allow only specific custom nodes +# 특정 커스텀 노드만 허용 python main.py --disable-all-custom-nodes --whitelist-custom-nodes ComfyUI-Manager -``` -## 프론트엔드 및 API +## 프론트엔드 & API | 플래그 | 기본값 | 설명 | -|--------|--------|------| -| `--front-end-version` | `comfyanonymous/ComfyUI@latest` | `[owner]/[repo]@[version]` 형식의 프론트엔드 버전. GitHub 릴리즈에서 다운로드하려면 인터넷이 필요합니다. 버전은 `latest` 또는 시맨틱 버전(예: `1.0.0`)일 수 있습니다. | -| `--front-end-root` `PATH` | — | 프론트엔드 디렉토리의 로컬 파일 시스템 경로. `--front-end-version`을 덮어씁니다. | -| `--comfy-api-base` | `https://api.comfy.org` | ComfyUI API의 기본 URL. | -| `--database-url` | `sqlite:////user/comfyui.db` | 데이터베이스 URL. 인메모리로 사용하려면 `sqlite:///:memory:`를 지정하세요. | -| `--enable-assets` | 비활성화 | 에셋 시스템 활성화 (API 라우트, 데이터베이스 동기화, 백그라운드 스캐닝). | -| `--feature-flag` `KEY[=VALUE]` | — | 서버 기능 플래그 설정. `KEY`만 지정하면 true로 설정됩니다. 반복 사용 가능. 불리언과 숫자는 자동 변환됩니다. | -| `--list-feature-flags` | — | CLI에서 설정 가능한 알려진 기능 플래그를 JSON으로 출력하고 종료합니다. | +|------|---------|-------------| +| `--front-end-version` | `comfyanonymous/ComfyUI@latest` | `[소유자]/[레포]@[버전]` 형식의 프론트엔드 버전입니다. GitHub 릴리즈에서 다운로드하려면 인터넷이 필요합니다. 버전은 `latest` 또는 semver(예: `1.0.0`)일 수 있습니다. | +| `--front-end-root` `PATH` | — | 프론트엔드 디렉터리의 로컬 파일 시스템 경로입니다. `--front-end-version`을 대체합니다. | +| `--comfy-api-base` | `https://api.comfy.org` | ComfyUI API의 기본 URL입니다. | +| `--database-url` | `sqlite:////user/comfyui.db` | 데이터베이스 URL입니다. 인메모리로 사용하려면 `sqlite:///:memory:`를 사용하세요. | +| `--enable-assets` | 비활성화 | 에셋 시스템(API 라우트, 데이터베이스 동기화, 백그라운드 스캔)을 활성화합니다. | +| `--feature-flag` `KEY[=VALUE]` | — | 서버 기능 플래그를 설정합니다. `KEY`만 지정하면 참으로 설정됩니다. 반복하여 사용할 수 있습니다. 불리언과 숫자는 자동 변환됩니다. | +| `--list-feature-flags` | — | CLI에서 설정 가능한 기능 플래그를 JSON으로 출력하고 종료합니다. | ```bash # List available feature flags @@ -259,20 +270,19 @@ python main.py --list-feature-flags # Set feature flags python main.py --feature-flag show_signin_button=true -``` -## 로깅 및 기타 +## 로깅 & 기타 | 플래그 | 기본값 | 설명 | -|--------|--------|------| -| `--verbose` `[LEVEL]` | `INFO` | 로깅 레벨. 선택: `DEBUG`, `INFO`, `WARNING`, `ERROR`, `CRITICAL`. `--verbose`만 단독으로 사용하면 `DEBUG`로 설정됩니다. | -| `--log-stdout` | 비활성화 | 일반 프로세스 출력을 stderr 대신 stdout으로 전송합니다. | -| `--dont-print-server` | 비활성화 | 서버 출력을 콘솔에 출력하지 않습니다. | -| `--multi-user` | 비활성화 | 사용자별 저장소 활성화. | -| `--quick-test-for-ci` | 비활성화 | CI용 빠른 시작 테스트. 초기화 후 즉시 종료됩니다. | +|------|---------|-------------| +| `--verbose` `[LEVEL]` | `INFO` | 로깅 수준. 선택: `DEBUG`, `INFO`, `WARNING`, `ERROR`, `CRITICAL`. `--verbose`만 사용하면 `DEBUG`로 설정됩니다. | +| `--log-stdout` | 비활성화 | 노멀 프로세스 출력을 stderr 대신 stdout으로 보냅니다. | +| `--dont-print-server` | 비활성화 | 서버 출력을 콘솔에 표시하지 않습니다. | +| `--multi-user` | 비활성화 | 사용자별 저장소를 활성화합니다. | +| `--quick-test-for-ci` | 비활성화 | CI용 빠른 시작 테스트. 초기화 이후 즉시 종료됩니다. | --- - 이 참조는 ComfyUI [`comfy/cli_args.py`](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/comfy/cli_args.py)를 기반으로 합니다. ComfyUI를 업그레이드할 때 `python main.py --help`를 실행하거나 로컬 [`cli_args.py`](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/comfy/cli_args.py)를 이 페이지와 비교하여 새로 추가되거나 변경된 플래그를 확인하세요. - \ No newline at end of file + 이 참조는 ComfyUI [`comfy/cli_args.py`](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/comfy/cli_args.py)를 기반으로 합니다. ComfyUI를 업그레이드할 때 `python main.py --help`를 실행하거나 로컬 [`cli_args.py`](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/comfy/cli_args.py)를 이 페이지와 비교하여 새로운 플래그나 변경된 플래그를 확인하세요. + diff --git a/ko/development/core-concepts/custom-nodes.mdx b/ko/development/core-concepts/custom-nodes.mdx index 3a4ff8c00..8cb2b67b1 100644 --- a/ko/development/core-concepts/custom-nodes.mdx +++ b/ko/development/core-concepts/custom-nodes.mdx @@ -1,11 +1,15 @@ --- title: "커스텀 노드" -description: "ComfyUI에서 커스텀 노드 설치, 종속성 활성화, 업데이트, 비활성화, 제거에 대해 알아보세요" +description: "ComfyUI에서 커스텀 노드 설치, 의존성 활성화, 업데이트, 비활성화, 제거에 대해 알아보세요" icon: "window-maximize" -translationSourceHash: 1e63acbc +translationSourceHash: 550976cd translationFrom: development/core-concepts/custom-nodes.mdx +translationBlockHashes: + "About Custom Nodes": bfe7409e + "Custom Node Management": 851be6cc + "ComfyUI Manager": b3de97a9 + "Developing a Custom Node": b4016ecf --- - ## 커스텀 노드 소개 ComfyUI를 설치하면 내장 노드가 많이 포함되어 있는 것을 알게 됩니다. 이러한 기본 노드는 **Comfy Core** 노드라고 하며, ComfyUI에서 공식적으로 유지 관리합니다. @@ -331,10 +335,11 @@ git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager.git manager를 설치한 후 manager에서 누락된 노드를 감지할 수 있습니다. ![ComfyUI Manager 인터페이스](/images/concepts/core-concepts_nodes_manager.png) + ## 커스텀 노드 개발 개발 능력이 있다면 아래 문서부터 시작하여 커스텀 노드 개발을 시작하는 방법을 알아보세요. 커스텀 노드 개발을 시작하는 방법 알아보기 - \ No newline at end of file + diff --git a/ko/development/core-concepts/links.mdx b/ko/development/core-concepts/links.mdx index c70033c4d..1060e4619 100644 --- a/ko/development/core-concepts/links.mdx +++ b/ko/development/core-concepts/links.mdx @@ -23,7 +23,7 @@ ComfyUI에서 노드 간에 그려진 선이나 곡선을 **_링크_**라고 합 ![캔버스 메뉴](/images/interface/link/canvas_menu.jpg) -링크를 표시하는 것은 특히 워크플로우를 학습하거나 공유하거나 디버깅할 때 유용합니다—데이터 흐름을 한눈에 볼 수 있도록 해줍니다. 수정하지 않을 완료된 워크플로우에서는 링크를 숨기는 것이 시각적 혼잡을 줄여줍니다. +링크를 표시하는 것은 특히 워크플로우를 학습하거나 공유하거나 디버깅할 때 유용합니다: 데이터 흐름을 한눈에 볼 수 있도록 해줍니다. 수정하지 않을 완료된 워크플로우에서는 링크를 숨기는 것이 시각적 혼잡을 줄여줍니다. ### 경유점 노드 @@ -38,18 +38,18 @@ ComfyUI에는 그래프 캔버스에 기본 제공되는 경유점 기능도 있 ## 색상 코드화 -ComfyUI의 모든 데이터 유형은 고유한 색상을 가지고 있습니다. 노드의 입력 및 출력 포트와 이를 연결하는 링크 와이어는 모두 같은 색상 체계를 공유합니다. **같은 색상의 포트만 연결할 수 있습니다**—이는 워크플로우 전체에서 타입 안전성을 보장합니다. +ComfyUI의 모든 데이터 유형은 고유한 색상을 가지고 있습니다. 노드의 입력 및 출력 포트와 이를 연결하는 링크 와이어는 모두 같은 색상 체계를 공유합니다. **같은 색상의 포트만 연결할 수 있습니다**: 이는 워크플로우 전체에서 타입 안전성을 보장합니다. ![ComfyUI 노드 데이터 유형](/images/concepts/node/data_type.jpg) | 데이터 유형 | 색상 | |---------------------------|-------------| -| 확산 모델 | 라벤더 | +| Diffusion 모델 | 라벤더 | | CLIP 모델 | 노란색 | | VAE 모델 | 장미 | -| 조건화 | 주황색 | -| 잠재 이미지 | 분홍 | +| Conditioning | 주황색 | +| Latent Image | 분홍 | | 픽셀 이미지 | 파란색 | -| 마스크 | 초록 | -| 숫자 (정수 또는 실수) | 회색 | -| 메쉬 | 밝은 녹색| \ No newline at end of file +| Mask | 초록 | +| Number (integer or float) | 회색 | +| Mesh | 밝은 녹색| \ No newline at end of file diff --git a/ko/development/core-concepts/models.mdx b/ko/development/core-concepts/models.mdx index 670fb572a..085eb6889 100644 --- a/ko/development/core-concepts/models.mdx +++ b/ko/development/core-concepts/models.mdx @@ -1,8 +1,8 @@ --- title: "모델" -description: "모델 파일이 ComfyUI 워크플로우에 어떻게 맞춰지는지: 어디에 저장되고, 어떻게 로드하며, 일반적인 해결 방법은 무엇인지." +description: "모델 파일이 ComfyUI 워크플로에 어떻게 맞춰지는지: 어디에 저장되고, 어떻게 로드하며, 일반적인 해결 방법은 무엇인지." icon: "cube" -translationSourceHash: ce630403 +translationSourceHash: 5c4c83a4 translationFrom: development/core-concepts/models.mdx --- @@ -10,12 +10,12 @@ import ExternalModels from "/snippets/ko/install/add-external-models.mdx" ## 모델의 기본 개념 -ComfyUI에서 **모델**이란 실제로 워크플로우를 실행하는 가중치 파일을 말합니다. 여기에는 **체크포인트**, **VAE**, **LoRA**, **ControlNet**, 업스케일러 등이 포함됩니다. 앱 설치 파일은 작으며, 이러한 파일들은 기본적으로 포함되어 있지 않습니다. 보통 **웹에서 다운로드**한 후 `ComfyUI/models/` 아래에 배치하거나(또는 템플릿의 안내를 따르세요) 캔버스에서 오른쪽 **로더 노드**에서 해당 파일을 선택하면 됩니다(이 노드들은 이름이 **Load**로 시작하는 경우가 많습니다). +ComfyUI에서 **모델**이란 실제로 워크플로우를 실행하는 가중치 파일을 말합니다. 여기에는 **체크포인트**, **VAE**, **LoRA**, **ControlNet**, 업스케일러 등이 포함됩니다. 앱 설치 파일은 작으며, 이러한 파일들은 기본적으로 포함되어 있지 않습니다. 보통 **웹에서 다운로드**하여 `ComfyUI/models/` 아래에 배치하거나(또는 템플릿의 안내에 따라) 배치한 후, 올바른 **로더 노드**에서 파일을 선택합니다(캔버스에서 이 노드들은 보통 **Load**로 시작하는 이름을 가집니다). ### ComfyUI에서 지원하는 모델 - **내장된 1차 지원 범위는 의도적으로 제한되어 있지만**, ComfyUI와 오픈소스 생태계가 발전함에 따라 점차 늘어납니다. 모델이 일급 지원을 받으면 보통 **[워크플로우 템플릿 라이브러리](/ko/interface/features/template)**에 새로운 항목이 추가되며, 예상되는 그래프와 모델 조합이 표시됩니다. -- **모든 체크포인트나 가중치 파일이 바로 사용 가능한 것은 아닙니다.** 기본적으로 지원되는 모델과 그에 따른 일반적인 가중치 파일의 경우, ComfyUI를 **최신 상태로 유지**( /installation/update_comfyui)하고 **템플릿 라이브러리**( /interface/features/template)에 해당 워크플로우가 있는지 확인한 후에야 파일이 잘못된 위치에 있는 것이 아니라는 것을 확신할 수 있습니다. +- **모든 체크포인트나 가중치 파일이 바로 사용 가능한 것은 아닙니다.** 기본적으로 지원되는 모델과 그에 따른 일반적인 가중치 파일의 경우, ComfyUI를 **[최신 상태로 유지](/ko/installation/update_comfyui)**하고 **[템플릿 라이브러리](/ko/interface/features/template)**에 해당 워크플로우가 있는지 확인한 후에야 파일이 잘못된 위치에 있는 것이 아니라는 것을 확신할 수 있습니다. - **다수의 다른 모델은 커뮤니티의 커스텀 노드를 통해 활성화됩니다.** 경로, 로더 노드, 그래프 레이아웃은 이 페이지의 일반적인 `ComfyUI/models/` 안내와 다를 수 있으므로 **각 프로젝트의 README나 문서를 반드시 따르세요**. ComfyUI는 매우 확장성이 뛰어나므로 구현 방식은 저자마다 다릅니다. 설치 및 문제 해결 방법은 [커스텀 노드 설치 방법](/ko/installation/install_custom_node)을 참조하세요. ## ComfyUI에서 모델 사용하기 @@ -23,55 +23,4 @@ ComfyUI에서 **모델**이란 실제로 워크플로우를 실행하는 가중 1. **파일을 올바른 위치에 가져오기** — [Hugging Face](https://huggingface.co), [Civitai](https://civitai.green) 또는 [GitHub](https://github.com)의 프로젝트 페이지와 같은 커뮤니티 사이트에서 다운로드한 후, 해당 유형의 하위 폴더(예: `checkpoints`, `loras`, `vae`)에 `ComfyUI/models/` 아래에 넣으세요. 2. **적합한 로더 노드 추가하기** — 해당 모델 유형(체크포인트, LoRA, VAE 등)에 맞는 로더를 선택하세요. 노드 목록에서 제목은 종종 **Load**로 시작합니다. 3. **로더 노드에서 파일 선택하기** — 해당 로더 노드의 드롭다운 메뉴에서 파일을 선택하세요. -4. **로더 노드를 나머지 그래프에 연결하기** — ComfyUI가 열려 있는 동안 직접 파일을 복사했다면, 앱을 **재시작**하거나 필요에 따라 새로고침하여 목록이 최신으로 업데이트되도록 하세요. - -### 대용량 다운로드를 예상하세요 - -단일 생성 모델은 종종 **수 기가바이트**에 달합니다. 다운로드하거나 동기화할 때 디스크 공간과 시간을 충분히 준비하세요. - -## 메인 체크포인트 외에도 - -메인 디퓨전 체크포인트는 많은 일을 하지만, 많은 워크플로우에서는 **작은 보조 모델**을 추가하기도 합니다. 예를 들면: - -- **LoRA** — 스타일, 캐릭터, 또는 컨셉에 맞게 조정된 경량 추가물 -- **ControlNet** — 에지, 깊이, 자세 등에서 추가적인 안내 제공 -- **인페인팅** — 기존 이미지 내부의 영역을 채우거나 교체 - -![보조 모델](/images/concepts/core-concepts_auxiliary-model.png) - -## 모델 제거하기 - -현재 UI에는 '제거' 버튼이 없습니다. 모델을 삭제하려면, `ComfyUI/models/` 폴더에서 해당 모델이 저장된 파일(또는 여러 파일)을 **삭제**하세요. - - - -## 일반적인 문제 - - - - ComfyUI는 기본적으로 GGUF 형식 모델을 지원하지 않습니다. GGUF 모델을 사용하려면 [ComfyUI-GGUF](https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF)와 같은 커뮤니티 커스텀 노드를 설치해야 합니다. - - - - 모델을 설치했는데 ComfyUI에서 찾을 수 없다면 다음 단계를 시도해 보세요: - - - 모델이 올바른 위치에 있는지 확인하세요: - - **Comfy 데스크톱**: **도움말** 메뉴 → **폴더 열기** → **모델 폴더 열기**를 클릭해 모델 설치 경로를 확인하세요. - - 모델 파일이 올바른 하위 폴더(예: `checkpoints`, `loras`, `vae`)에 저장되었는지 확인하세요. - - `r` 키를 눌러 노드 정의를 새로 고쳐 ComfyUI가 모델을 인식하도록 하세요. - - ComfyUI를 재시작하세요. - - 로더 노드에서 올바른 모델이 선택되었는지 확인하세요. - - - -## 좀 더 자세한 배경 정보가 필요하신가요? - - - - 여기서 **모델**이란 네트워크가 학습한 내용을 담은 데이터 파일을 말합니다. 입력값(텍스트 및 노이즈 등)을 출력값(이미지 등)으로 변환할 수 있을 정도로 충분한 정보를 포함하고 있습니다. 이미지 워크플로우에서 흔히 사용되는 예는 **디퓨전** 체크포인트, **CLIP**와 같은 텍스트/이미지 인코더, 그리고 RealESRGAN과 같은 **업스케일러**입니다. - - - - 연구실과 오픈소스 프로젝트에서 제공하는 큰 **기본 모델**은 범용적으로 사용됩니다. 커뮤니티에서는 이를 **튜닝**하거나 새로운 체크포인트와 LoRA로 합쳐 특정 스타일에 더 잘 맞거나, 조금 더 가볍게 작동하거나, 새로운 동작을 추가하기도 합니다. 마치 Civitai나 Hugging Face에서 좋아하는 체크포인트를 고르는 것과 같은 원리입니다. - - \ No newline at end of file +4. **로더 노드를 나머지 그래프에 연결하기** — ComfyUI가 열려 있는 동안 직접 파일을 복사했다면, 앱을 ** \ No newline at end of file diff --git a/ko/development/core-concepts/nodes.mdx b/ko/development/core-concepts/nodes.mdx index 95d8436d0..25d8b2abc 100644 --- a/ko/development/core-concepts/nodes.mdx +++ b/ko/development/core-concepts/nodes.mdx @@ -2,10 +2,19 @@ title: "노드" description: "ComfyUI에서 노드의 개념을 이해하세요." icon: "circle" -translationSourceHash: df626bed +translationSourceHash: 574a12c2 translationFrom: development/core-concepts/nodes.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 07a53a8b + "Nodes perform operations": f2d330a5 + "Different Node States": a763dcdd + "Connections Between Nodes": 7a839f4d + "Node Appearance": 29b7f24e + "Node Context Menus": 10f42a3f + "Node Selection Toolbox": c3d17c52 + "Subgraphs": 96276388 + "Custom Nodes": bf166fc9 --- - ComfyUI에서 노드는 작업을 수행하는 기본적인 구성 요소입니다. 각 노드는 독립적으로 구축된 모듈로, **Comfy Core** 노드든 **커스텀 노드**든 고유한 기능을 갖추고 있습니다. 노드들은 링크를 통해 서로 연결되어 마치 레고 블록을 조립하듯 복잡한 기능을 구축할 수 있게 해줍니다. 다양한 노드들의 조합은 ComfyUI의 무한한 가능성을 만들어냅니다. @@ -22,7 +31,7 @@ ComfyUI는 현재 활발히 개발 중이므로 여기서 설명된 일부 내 컴퓨터 과학에서 **_노드_**란 정보를 담는 컨테이너로, 보통 어떤 작업을 수행하기 위한 프로그램된 명령어를 포함합니다. 노드는 거의 단독으로 존재하지 않으며, 대부분 네트워크 그래프 내 다른 노드들과 연결됩니다. ComfyUI에서 노드는 서로 연결된 상자 형태로 시각화됩니다. -ComfyUI 노드는 보통 **_함수 연산자_**입니다. 즉, 특정 데이터를 처리해 어떤 함수를 수행한다는 의미입니다. 함수란 입력 데이터를 받아 어떤 작업을 수행하고 출력 데이터를 생성하는 과정입니다. 다시 말해, 노드는 이미지 생성과 같은 작업을 완성하는 데 기여하며, 거의 항상 최소 한 개 이상의 입력 또는 출력을 가집니다. +ComfyUI 노드는 보통 **_함수 연산자_**입니다. 즉, 특정 데이터를 처리해 어떤 함수를 수행한다는 의미입니다. 함수란 입력 데이터를 받아 어떤 작업을 수행하고 출력 데이터를 생성하는 과정입니다. 다시 말해, 노드는 이미지 생성과 같은 작업을 완성하는 데 기여하는 일을 합니다. 따라서 ComfyUI 노드는 거의 항상 최소 한 개의 입력 또는 출력을 가지며, 보통 여러 개의 입력과 출력을 가집니다. ## 다양한 노드 상태 @@ -31,11 +40,11 @@ ComfyUI 노드는 보통 **_함수 연산자_**입니다. 즉, 특정 데이터 ComfyUI에서는 노드가 여러 가지 상태를 가집니다. 다음은 일반적인 노드 상태들입니다: 1. **정상 상태**: 기본 상태 -2. **실행 중 상태**: 실행 중 상태로, 워크플로우를 시작한 후 노드가 실행될 때 표시됩니다. -3. **오류 상태**: 노드 오류 상태로, 워크플로우를 실행한 후 노드의 입력에 문제가 있으면 나타나며, 오류가 발생한 입력 노드는 빨간색으로 표시됩니다. 문제 있는 입력을 수정해야만 워크플로우가 정상적으로 실행됩니다. -4. **누락 상태**: 보통 워크플로우를 가져온 후 나타나며, 두 가지 경우가 있습니다: - - Comfy Core 기본 노드 누락: ComfyUI가 업데이트되었지만 사용자가 구버전을 사용하는 경우입니다. 이 문제를 해결하려면 ComfyUI를 업데이트해야 합니다. - - 커스텀 노드 누락: 워크플로우가 제3자 개발자의 커스텀 노드를 사용하는데, 현지 ComfyUI 버전에 해당 커스텀 노드가 설치되지 않은 경우입니다. [ComfyUI 관리자](/ko/manager/overview)를 이용해 찾아 설치하거나, [커스텀 노드 설치 방법](/ko/installation/install_custom_node)을 참고해 다른 방법을 사용할 수 있습니다. +2. **실행 중 상태**: 실행 중 상태로, 워크플로를 시작한 후 노드가 실행될 때 표시됩니다. +3. **오류 상태**: 노드 오류로, 워크플로를 실행한 후 노드의 입력에 문제가 있으면 나타나며, 오류가 발생한 입력 노드는 빨간색으로 표시됩니다. 문제 있는 입력을 수정해야만 워크플로가 정상적으로 실행됩니다. +4. **누락 상태**: 보통 워크플로를 가져온 후 나타나며, 두 가지 경우가 있습니다: + - Comfy Core 기본 노드 누락: ComfyUI가 업데이트되었지만 사용자가 이전 버전을 사용하는 경우입니다. 이 문제를 해결하려면 ComfyUI를 업데이트해야 합니다. + - 커스텀 노드 누락: 워크플로가 제3자 개발자의 커스텀 노드를 사용하는데, 로컬 ComfyUI 버전에 해당 커스텀 노드가 설치되지 않은 경우입니다. [ComfyUI 매니저](/ko/manager/overview)를 이용해 찾아 설치하거나, [커스텀 노드 설치 방법](/ko/installation/install_custom_node)을 참고해 다른 방법을 사용할 수 있습니다. ## 노드 간 연결 @@ -43,7 +52,7 @@ ComfyUI에서 노드는 [링크](/ko/development/core-concepts/links)를 통해 ![ComfyUI 노드 링크](/images/concepts/node/inpaint.jpg) -각 노드는 일부 입력을 받고, 자체 모듈을 통해 처리한 후 해당 출력으로 변환합니다. 서로 다른 노드 간의 연결은 반드시 데이터 유형 요구사항을 충족해야 합니다. ComfyUI에서는 노드 데이터 유형을 구분하기 위해 서로 다른 색상을 사용합니다. 아래는 몇 가지 기본 데이터 유형입니다: +각 노드는 일부 입력을 받고, 자체 모듈을 통해 처리한 후 해당 출력으로 변환합니다. 서로 다른 노드 간의 연결은 데이터 유형 요구사항을 충족해야 합니다. ComfyUI에서는 노드 데이터 유형을 구분하기 위해 서로 다른 색상을 사용합니다. 아래는 몇 가지 기본 데이터 유형입니다: ![ComfyUI 노드 데이터 유형](/images/concepts/node/data_type.jpg) @@ -51,7 +60,7 @@ ComfyUI에서 노드는 [링크](/ko/development/core-concepts/links)를 통해 |------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 확산 모델 | 라벤더 | | CLIP 모델 | 노랑 | -| VAE 모델 | 장미 | +| VAE 모델 | 로즈 | | 컨디셔닝 | 주황 | | 잠재 이미지 | 분홍 | | 픽셀 이미지 | 파랑 | @@ -59,7 +68,7 @@ ComfyUI에서 노드는 [링크](/ko/development/core-concepts/links)를 통해 | 숫자 (정수 또는 실수) | 연두 | | 메쉬 | 밝은 초록 | -ComfyUI가 발전하면서 더 많은 데이터 유형을 추가해 다양한 시나리오의 요구를 충족할 수 있도록 할 예정입니다. +ComfyUI가 발전하면서 더 많은 데이터 유형으로 확장할 수도 있습니다. ### 노드 연결 및 연결 해제 @@ -119,9 +128,9 @@ ComfyUI가 발전하면서 더 많은 데이터 유형을 추가해 다양한 - **모드**: 노드의 모드 설정: 항상, 절대, 바이패스 #### 모드 -모드에 대해 알아보면 현재 제공되는 것은: 항상, 절대, 이벤트 발생 시, 트리거 발생 시 등 네 가지 모드가 있지만 실제로 효과적인 것은 **늘 항상**과 **절대**뿐입니다. **이벤트 발생 시**와 **트리거 발생 시**는 아직 이 기능을 완벽히 구현하지 않았기 때문에 효과적이지 않습니다. 또한 **바이패스**는 하나의 모드로 이해할 수 있습니다. 가능한 모드에 대한 설명은 다음과 같습니다: +모드에 대해 알아보면 현재 제공되는 것은: 항상, 절대, 이벤트 발생 시, 트리거 발생 시 - 네 가지 모드가 있지만 실제로 효과적인 것은 **항상**과 **절대**뿐입니다. **이벤트 발생 시**와 **트리거 발생 시**는 아직 이 기능을 완벽히 구현하지 않았기 때문에 효과적이지 않습니다. 또한 **바이패스**는 하나의 모드로 이해할 수 있습니다. 가능한 모드에 대한 설명은 다음과 같습니다: -- **늘 항상**: 기본 노드 모드. 노드가 처음 실행되거나 마지막 실행 이후 입력이 변경되면 언제든 실행됩니다. +- **항상**: 기본 노드 모드. 노드가 처음 실행되거나 마지막 실행 이후 입력이 변경되면 언제든 실행됩니다. - **절대**: 어떠한 경우에도 노드가 실행되지 않으며, 마치 삭제된 것과 같습니다. 이후 노드는 이 노드로부터 어떤 데이터도 읽거나 받을 수 없습니다. - **바이패스**: 어떠한 경우에도 노드가 실행되지 않지만, 이후 노드는 이 노드가 처리하지 않은 데이터를 얻으려고 시도할 수 있습니다. @@ -139,7 +148,8 @@ ComfyUI가 발전하면서 더 많은 데이터 유형을 추가해 다양한 ![노드 입력/출력 컨텍스트 메뉴](/images/concepts/node/context_menus_2.jpg) -노드의 입력/출력을 드래그할 때 연결이 생겼지만 다른 노드의 입력이나 출력에 연결하지 않았다면, 마우스를 놓으면 입력/출력의 컨텍스트 메뉴가 나타나며, 관련 유형의 노드를 빠르게 추가할 수 있습니다. 설정에서 노드 제안 수를 조정할 수 있습니다: +노드의 입력/출력을 드래그할 때 연결이 생겼지만 다른 노드의 입력이나 출력에 연결하지 않았다면, 마우스를 놓으면 입력/출력의 컨텍스트 메뉴가 나타나며, 관련 유형의 노드를 빠르게 추가할 수 있습니다. +설정에서 노드 제안 수를 조정할 수 있습니다: ![노드 제안 수](/images/concepts/node/node_suggestions.jpg) @@ -163,7 +173,7 @@ ComfyUI가 발전하면서 더 많은 데이터 유형을 추가해 다양한 ## 서브그래프 -선택한 노드들을 하나의 재사용 가능한 서브그래프 노드로 묶어 복잡한 그래프를 정리하고, 동일한 구조를 여러 워크플로우에서 재사용할 수 있습니다. +선택한 노드들을 하나의 재사용 가능한 서브그래프 노드로 묶어 복잡한 그래프를 정리하고, 동일한 구조를 여러 워크플로에서 재사용할 수 있습니다. 서브그래프 블루프린트를 만들고, 편집하고, 중첩하고, 노드 라이브러리에 게시하는 방법을 알아보세요. @@ -173,12 +183,12 @@ ComfyUI가 발전하면서 더 많은 데이터 유형을 추가해 다양한 ComfyUI는 기본 설치에 많은 **Comfy Core** 노드를 포함하고 있습니다. 커뮤니티는 전문적인 워크플로우를 위한 [**커스텀 노드**](https://registry.comfy.org) 카탈로그도 유지하고 있습니다. -커스텀 노드 설치 방법—**ComfyUI 관리자**, Git 복제, ZIP 다운로드, 종속성, 안전 팁—에 대한 전체 요약은 [커스텀 노드 설치 방법](/ko/installation/install_custom_node)을 참조하세요. +커스텀 노드 설치 방법—**ComfyUI Manager**, Git 복제, ZIP 다운로드, 의존성, 안전 팁—에 대한 전체 요약은 [커스텀 노드 설치 방법](/ko/installation/install_custom_node)을 참조하세요. -### ComfyUI 관리자 +### ComfyUI Manager -매일의 커스텀 노드 작업에 **ComfyUI 관리자**를 사용하세요: 레지스트리에서 검색하고 설치, 패키지 업데이트 또는 비활성화, 가져온 워크플로우에서 누락된 노드 탐지, 확장과 함께 모델 및 스냅샷 관리까지 가능합니다. 데스크탑 빌드에는 기본적으로 활성화되어 있으며, 휴대용 및 수동 설치는 먼저 활성화해야 할 수 있습니다. +매일의 커스텀 노드 작업에 **ComfyUI Manager**를 사용하세요: 레지스트리에서 검색하고 설치, 패키지 업데이트 또는 비활성화, 가져온 워크플로우에서 누락된 노드 탐지, 확장과 함께 모델 및 스냅샷 관리까지 가능합니다. 데스크탑 빌드에는 기본적으로 활성화되어 있으며, 휴대용 및 수동 설치는 먼저 활성화해야 할 수 있습니다. - - 개요, 관리자 활성화 및 노드 설치 워크플로우 - \ No newline at end of file + + 개요, Manager 활성화 및 노드 설치 워크플로우 + diff --git a/ko/development/core-concepts/properties.mdx b/ko/development/core-concepts/properties.mdx index 1eab6970e..c75e5dae0 100644 --- a/ko/development/core-concepts/properties.mdx +++ b/ko/development/core-concepts/properties.mdx @@ -11,9 +11,9 @@ translationFrom: development/core-concepts/properties.mdx ## 노드는 속성의 컨테이너입니다 -노드에는 보통 **_속성_**이 있습니다. **_매개변수_** 또는 **_속성_**이라고도 하는 노드 속성은 변경할 수 있는 변수입니다. 일부 속성은 사용자가 **_위젯_**이라는 데이터 입력 필드를 이용해 직접 조정할 수 있습니다. 다른 속성들은 해당 속성의 **_입력 슬롯_**이나 포트에 연결된 다른 노드들에 의해 자동으로 제어될 수 있습니다. 일반적으로 속성은 위젯에서 입력으로 변환하거나 그 반대로 변환할 수 있어, 사용자가 속성 값을 수동 또는 자동으로 제어할 수 있습니다. +노드에는 보통 **_속성_**이 있습니다. **_매개변수_** 또는 **_특성_**이라고도 하는 노드 속성은 변경할 수 있는 변수입니다. 일부 속성은 사용자가 **_위젯_**이라는 데이터 입력 필드를 이용해 직접 조정할 수 있습니다. 다른 속성들은 해당 속성의 **_입력 슬롯_**이나 포트에 연결된 다른 노드들에 의해 자동으로 제어될 수 있습니다. 일반적으로 속성은 위젯에서 입력으로 변환하거나 그 반대로 변환할 수 있어, 사용자가 속성 값을 수동 또는 자동으로 제어할 수 있습니다. -속성은 다양한 형태를 취할 수 있으며 여러 가지 종류의 정보를 담을 수 있습니다. 예를 들어, **Load Checkpoint** 노드에는 하나의 속성이 있습니다: 생성 모델 체크포인트 파일의 파일 경로입니다. **KSampler** 노드에는 샘플링 **단계** 수, **CFG** 스케일, **sampler_name** 등 여러 속성이 있습니다. +속성은 다양한 형태를 취할 수 있으며 여러 가지 종류의 정보를 담을 수 있습니다. 예를 들어, **체크포인트 로드** 노드에는 하나의 속성이 있습니다: 생성 모델 체크포인트 파일의 파일 경로입니다. **KSampler** 노드에는 샘플링 **단계** 수, **CFG** 스케일, **sampler_name** 등 여러 속성이 있습니다. ![노드 속성](/images/concepts/core-concepts_properties.png) @@ -21,4 +21,4 @@ translationFrom: development/core-concepts/properties.mdx 정보는 **_데이터 유형_**이라 불리는 다양한 형태를 가질 수 있습니다. 예를 들어, 영숫자 텍스트는 **_문자열_**로 알려져 있고, 정수는 **_정수_**이며, 소수점이 포함된 숫자는 **_부동소수점_** 또는 **_float_**라고 합니다. 새로운 데이터 유형은 항상 ComfyUI에 추가되고 있습니다. -ComfyUI는 파이썬 스크립팅 언어로 작성되었으며, 파이썬은 데이터 유형에 대해 매우 관대합니다. 반면 ComfyUI 환경은 매우 **_강력한 타입 체크_**를 수행합니다. 이는 서로 다른 데이터 유형을 혼동할 수 없다는 것을 의미합니다. 예를 들어 이미지 출력을 정수 입력에 연결할 수 없습니다. 이는 사용자에게 큰 장점으로 작용하며, 올바른 워크플로우 구성을 안내하고 프로그램 오류를 방지합니다. \ No newline at end of file +ComfyUI는 파이썬 스크립팅 언어로 작성되었으며, 파이썬은 데이터 유형에 대해 매우 관대합니다. 반면 ComfyUI 환경은 매우 **_강한 타입_**입니다. 이는 서로 다른 데이터 유형을 혼동할 수 없다는 것을 의미합니다. 예를 들어 이미지 출력을 정수 입력에 연결할 수 없습니다. 이는 사용자에게 큰 장점으로 작용하며, 올바른 워크플로우 구성을 안내하고 프로그램 오류를 방지합니다. \ No newline at end of file diff --git a/ko/get_started/first_generation.mdx b/ko/get_started/first_generation.mdx index b22f97199..4efd7000f 100644 --- a/ko/get_started/first_generation.mdx +++ b/ko/get_started/first_generation.mdx @@ -1,193 +1,13 @@ --- title: "AI 이미지 생성 시작하기" -description: "이 튜토리얼에서는 ComfyUI를 사용해 첫 번째 이미지 생성을 안내하며, 워크플로드 로딩, 모델 설치, 이미지 생성과 같은 기본 인터페이스 작업을 다룹니다." +description: "이 튜토리얼에서는 ComfyUI를 사용해 첫 번째 이미지 생성을 안내하며, 워크플로 로딩, 모델 설치, 이미지 생성과 같은 기본 인터페이스 작업을 다룹니다." sidebarTitle: "첫 번째 생성" icon: "shoe-prints" -translationSourceHash: d4f51386 +translationSourceHash: 6ea85411 translationFrom: get_started/first_generation.mdx --- import InstallLink from "/snippets/ko/install/install-link.mdx" -이 가이드는 자신의 기기에서 ComfyUI를 실행하는 **로컬 사용자**를 대상으로 합니다. 로컬에 아무것도 설치하지 않으려면 공식 클라우드 서비스를 이용해 보세요. - - - - 설정 없이 온라인에서 ComfyUI를 실행하세요. 구글 계정으로 로그인하면 **매달 400 크레딧 무료 제공**됩니다. - - -이 가이드는 ComfyUI의 기본 작동 방식을 이해하고 첫 번째 이미지를 완성하는 데 도움을 드립니다. 다음 내용을 다룹니다: - -1. 예제 워크플로드 로딩 - - ComfyUI 워크플로드 템플릿에서 로딩하기 - - 워크플로드 메타데이터가 포함된 이미지에서 로딩하기 -2. 모델 설치 안내 - - 자동 모델 설치 - - 수동 모델 설치 -3. 첫 번째 텍스트-to-이미지 생성 완료 - -## 텍스트-to-이미지란? - -텍스트-to-이미지는 텍스트 설명을 바탕으로 이미지를 생성하는 기본적인 AI 드로잉 기능입니다. AI 아트 생성에서 가장 많이 사용되는 기능 중 하나입니다. 이 과정을 생각해보면, 당신의 요구사항(긍정적 및 부정적 프롬프트)을 아티스트(드로잉 모델)에게 전달하고, 아티스트는 당신이 원하는 것을 만들어냅니다. 텍스트-to-이미지에 대한 자세한 설명은 [텍스트 to 이미지](/ko/tutorials/basic/text-to-image) 챕터에서 다룹니다. - -## ComfyUI 텍스트-to-이미지 워크플로드 튜토리얼 - -### 1. ComfyUI 실행하기 - -[설치 가이드](/ko/installation/system_requirements)를 따라 ComfyUI를 시작하고 성공적으로 ComfyUI 인터페이스에 진입했는지 확인하세요. 또는 [Comfy Cloud](/ko/get_started/cloud)를 이용하면 설치 없이 ComfyUI를 바로 사용할 수 있습니다. - -![ComfyUI 인터페이스](/images/desktop/comfyui-interface.jpg) - -ComfyUI를 설치하지 않았다면, 기기에 맞는 버전을 선택해 설치해주세요. - - - -### 2. 기본 텍스트-to-이미지 워크플로드 로딩하기 - -ComfyUI는 보통 실행 시 기본 텍스트-to-이미지 워크플로드를 자동으로 로드합니다. 하지만 다양한 방법으로 워크플로드를 로드해 ComfyUI의 기본 작동 방식을 익힐 수 있습니다: - - - - ![ComfyUI 인터페이스](/images/tutorial/gettingstarted/sidebar_template.png) - 이미지에 표시된 숫자 순서대로 따라가세요: - 1. 오른쪽 하단의 **뷰 조정** 버튼을 클릭해 로드된 워크플로드가 잘 보이는지 확인하세요 - 2. 사이드바에서 **폴더 아이콘(워크플로드)**을 클릭하세요 - 3. 워크플로드 패널 상단의 **예제 워크플로드 탐색** 버튼을 클릭하세요 - - 계속해서: - ![워크플로드 로딩](/images/tutorial/gettingstarted/template_library_default_workflow.png) - - 4. 첫 번째 기본 워크플로드인 **이미지 생성**을 선택해 로드하세요 - - - - ComfyUI가 생성한 모든 이미지는 워크플로드 정보를 포함한 메타데이터를 가지고 있습니다. 다음과 같은 방법으로 워크플로드를 로드할 수 있습니다: - - ComfyUI가 생성한 이미지를 인터페이스로 드래그 앤 드롭하기 - - 메뉴 **워크플로드** -> **열기**를 사용해 이미지를 열기 - - 이 예제 이미지를 사용해 워크플로드를 로드해보세요: - ![ComfyUI-텍스트 to 이미지 워크플로드](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/text-to-image-workflow.png) - - - - - ComfyUI 워크플로드는 JSON 형식으로 저장될 수 있습니다. 메뉴 **워크플로드** -> **내보내기**를 사용해 워크플로드를 내보낼 수 있습니다. - - 이 예제 워크플로드를 다운로드해 로드해보세요: - -

텍스트 to 이미지.json 다운로드

- - - 다운로드 후 메뉴 **워크플로드** -> **열기**를 사용해 JSON 파일을 로드하세요. - - - -### 3. 모델 설치 - -대부분의 ComfyUI 설치에는 기본 모델이 포함되어 있지 않습니다. 워크플로드를 로드한 후 [v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-v1-5-archive/blob/main/v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors) 모델이 설치되지 않았다면, 다음과 같은 알림이 나타납니다: - -먼저 ComfyUI는 일부 모델이 누락되었음을 경고합니다: - -![모델 누락 경고](/images/tutorial/gettingstarted/missing_model_warning_1.png) - -경고를 클릭해 어떤 모델이 누락되었는지와 다운로드 링크를 확인하세요: - -![모델 누락 세부정보](/images/tutorial/gettingstarted/missing_model_warning_2.png) - -모델은 `/ComfyUI/models/` 아래에 저장되며, `checkpoints`, `embeddings`, `vae`, `lora`, `upscale_model` 등 하위 폴더로 구성됩니다. ComfyUI는 시작 시 `extra_model_paths.yaml`에 설정된 폴더와 경로에서 모델을 감지합니다. - - - - ![데스크톱 모델 폴더 경로](/images/tutorial/gettingstarted/desktop_model_folder_path.png) - - **Comfy 데스크톱**에서는 모델 폴더 위치가 포터블/기타 설치와 다를 수 있습니다. 다음 단계를 따르세요: - - 1. 왼쪽 상단의 **로고**를 클릭하세요 - 2. **도움말** → **폴더 열기**를 선택하세요 - 3. **모델 폴더 열기**를 선택하세요 - - 인터페이스 언어가 다른 경우 메뉴 명칭은 다를 수 있지만, 동일한 흐름을 따릅니다: **도움말** → **폴더 열기** → **모델 폴더 열기**(또는 해당 언어에 가장 가까운 표현). - - - 포터블 버전의 경우 모델 폴더는 보통 다음 위치에 있습니다: - - `ComfyUI_windows_portable/ComfyUI/models/` - - - -다음과 같은 방법으로 모델을 설치할 수 있습니다: - - - - **다운로드** 버튼을 클릭하면 ComfyUI가 다운로드를 실행하며, 사용 중인 버전에 따라 다른 동작을 수행합니다. - - - - 데스크톱 버전은 모델 다운로드를 자동으로 완료하고 `/ComfyUI/models/checkpoints` 디렉토리에 저장합니다. - 설치가 완료될 때까지 기다리거나 사이드바의 모델 패널에서 설치 진행 상황을 확인할 수 있습니다. - - ![모델 다운로드 진행 상태](/images/tutorial/gettingstarted/desktop_download_status.png) - - - 자동 다운로드는 일반적으로 **Hugging Face**에서 모델을 가져옵니다. 네트워크가 Hugging Face에 안정적으로 연결될 수 있는지 확인하세요. - - 만약 다운로드가 **시작되지 않거나 오랜 시간 동안 진행되지 않는다면**, 누락된 모델 세부정보에서 모델 링크를 복사하거나 아래의 수동 설치 섹션을 참고해 직접 설치하세요. - - - - - - 브라우저가 파일 다운로드를 실행합니다. 다운로드가 완료된 후 `/ComfyUI_windows_portable/ComfyUI/models/checkpoints` 디렉토리에 파일을 저장하세요. - - - - - - - [v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-v1-5-archive/blob/main/v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors) 페이지를 방문해 다음 안내를 따르세요: - - ![Hugging Face 모델 다운로드](/images/tutorial/gettingstarted/first-image-generation-5-hugging-face.jpg) - - 다운로드한 파일을 다음 위치에 저장하세요: - - - - `/ComfyUI/models/checkpoints`에 저장하세요 - - ![Comfy 데스크톱 모델 저장 위치](/images/tutorial/gettingstarted/first-image-generation-6-2-desktop.jpg) - - - `ComfyUI_windows_portable/ComfyUI/models/checkpoints`에 저장하세요 - - ![ComfyUI 포터블 모델 저장 위치](/images/tutorial/gettingstarted/first-image-generation-6-1-portable.jpg) - - - - 저장 후 ComfyUI를 새로 고침하거나 재시작하세요. - - - -### 4. 모델 로드하고 첫 번째 이미지 생성하기 - -모델을 설치하거나 업데이트한 후, 키보드에서 **`R`**을 눌러 객체 정의를 새로 고치고 노드의 모델 목록을 업데이트하세요(예: **Load Checkpoint**의 드롭다운). 이후 아래 단계를 따라 진행하세요: - -![워크플로드 실행](/images/tutorial/gettingstarted/run_workflow.png) -1. **Load Checkpoint** 노드에서 **v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors**가 선택되었는지 확인하세요 -2. **실행**을 클릭하거나 **Ctrl + Enter**를 눌러 생성하세요 - -결과는 **Save Image** 노드에 나타납니다. 마우스 오른쪽 버튼을 클릭해 로컬에 저장하세요. - -![ComfyUI 첫 번째 이미지 생성 결과](/images/tutorial/gettingstarted/result.png) - -자세한 텍스트-to-이미지 지침은 종합 가이드를 참조하세요: - - - 자세한 텍스트-to-이미지 워크플로드 지침은 여기를 클릭하세요 - - -## 문제 해결 - -### 모델 로딩 문제 - -**Load Checkpoint** 노드에 모델이 표시되지 않거나 "null"이라고 나오는 경우, 모델 설치 위치를 확인하고 ComfyUI를 새로 고치거나 재시작해보세요. \ No newline at end of file +이 가이드는 자신의 기기 \ No newline at end of file diff --git a/ko/index.mdx b/ko/index.mdx index f2ba9336a..6016b7d42 100644 --- a/ko/index.mdx +++ b/ko/index.mdx @@ -177,7 +177,7 @@ translationFrom: index.mdx icon="server" href="/ko/agent-tools/cloud" > - cloud.comfy.org에서 호스팅하는 MCP — 클라우드 GPU에서 워크플로우 실행하기 + cloud.comfy.org에서 호스팅하는 MCP: 클라우드 GPU에서 워크플로우 실행하기 사용 중에는 해당 명령줄 창을 닫지 마세요. 그렇지 않으면 ComfyUI가 정상적으로 작동하지 않을 수 있습니다. + 사용 중에는 해당 명령줄 창을 닫지 마세요. 그렇지 않으면 ComfyUI가 실행을 중지합니다. @@ -117,9 +117,9 @@ update 폴더의 배치 명령어를 사용해 ComfyUI 포터블 버전을 업 ComfyUI_windows_portable └─ 📂update ├── update.py - ├── update_comfyui.bat // ComfyUI 최신 커밋 버전으로 업데이트 - ├── update_comfyui_and_python_dependencies.bat // 런타임 환경에 문제가 있을 때만 사용 - └── update_comfyui_stable.bat // ComfyUI 최신 안정 버전으로 업데이트 + ├── update_comfyui.bat // Update ComfyUI to the latest commit version + ├── update_comfyui_and_python_dependencies.bat // Only use when you have issues with your runtime environment + └── update_comfyui_stable.bat // Update ComfyUI to the latest stable version ``` ### 2. ComfyUI 포터블의 LAN 접근 설정하기 @@ -135,10 +135,10 @@ pause ComfyUI를 활성화한 후, 최종 실행 주소가 다음과 같이 변경되는 것을 확인할 수 있습니다. ``` -서버 시작 중 +Starting server -GUI 보기: http://0.0.0.0:8188 -GUI 보기: http://[::]:8188 +To see the GUI go to: http://0.0.0.0:8188 +To see the GUI go to: http://[::]:8188 ``` `WIN + R`을 누르고 `cmd`를 입력해 명령 프롬프트를 열고 `ipconfig`를 입력해 로컬 IP 주소를 확인할 수 있습니다. 이후 다른 기기에서는 브라우저에 `http://your-local-IP:8188`를 입력해 ComfyUI에 접속할 수 있습니다. \ No newline at end of file diff --git a/ko/installation/desktop/faq.mdx b/ko/installation/desktop/faq.mdx index 67c1ebba8..57b178ad1 100644 --- a/ko/installation/desktop/faq.mdx +++ b/ko/installation/desktop/faq.mdx @@ -8,10 +8,10 @@ translationFrom: installation/desktop/faq.mdx ## 일반 질문 - -Comfy Desktop은 **멀티 설치 관리자** 역할을 하는 완전히 새로 작성된 버전입니다. 단일 설치 애플리케이션이었던 Desktop (Legacy)와 달리, Comfy Desktop을 사용하면 여러 ComfyUI 버전을 나란히 설치, 관리 및 실행할 수 있습니다. 또한 스냅샷 및 모델 다운로드 관리 기능도 추가되었습니다. + +Comfy Desktop은 **멀티 설치 관리자** 역할을 하는 완전히 새로 작성된 버전입니다. 단일 설치 애플리케이션이었던 레거시 데스크톱과 달리, Comfy Desktop을 사용하면 여러 ComfyUI 버전을 나란히 설치, 관리 및 실행할 수 있습니다. 또한 스냅샷 및 모델 다운로드 관리 기능도 추가되었습니다. -Desktop (Legacy) 사용자라면 [마이그레이션 가이드](/ko/installation/desktop/usage/migrate)를 확인하여 기존 설정을 이전하세요. +레거시 데스크톱 사용자라면 [마이그레이션 가이드](/ko/installation/desktop/usage/migrate)를 확인하여 기존 설정을 이전하세요. 네! 소스 코드는 [GitHub](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop)에서 확인할 수 있습니다. @@ -36,8 +36,8 @@ Comfy Desktop은 여러 설치 옵션 중 하나입니다. 필요에 따라 **Po 공식 [ComfyUI 다운로드 페이지](https://comfy.org/download)에서 최신 버전을 다운로드하세요. - -네, 공존할 수 있습니다. 하지만 설치 항목들을 새로운 Comfy Desktop으로 마이그레이션하고 결국 Desktop (Legacy)를 제거하는 것이 좋습니다. [마이그레이션 가이드](/ko/installation/desktop/usage/migrate)를 참조하세요. + +네, 공존할 수 있습니다. 하지만 설치 항목들을 새로운 Comfy Desktop으로 마이그레이션하고 결국 레거시 데스크톱을 제거하는 것이 좋습니다. [마이그레이션 가이드](/ko/installation/desktop/usage/migrate)를 참조하세요. ## 사용법 diff --git a/ko/installation/desktop/linux.mdx b/ko/installation/desktop/linux.mdx index 8e1614cef..233de09ea 100644 --- a/ko/installation/desktop/linux.mdx +++ b/ko/installation/desktop/linux.mdx @@ -7,7 +7,6 @@ translationSourceHash: 95a8fc21 translationFrom: installation/desktop/linux.mdx --- - Linux는 Comfy Desktop에서 **공식적으로 지원되지 않습니다**. 직접 빌드하려면 저장소의 소스 코드와 빌드 지침을 확인하세요: → [Comfy Desktop 저장소](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop) \ No newline at end of file diff --git a/ko/installation/desktop/overview.mdx b/ko/installation/desktop/overview.mdx index 2c6e5221f..375086259 100644 --- a/ko/installation/desktop/overview.mdx +++ b/ko/installation/desktop/overview.mdx @@ -9,7 +9,7 @@ translationFrom: installation/desktop/overview.mdx **Comfy Desktop**은 하나의 런처에서 여러 ComfyUI 인스턴스를 설치, 관리 및 실행할 수 있는 데스크톱 애플리케이션입니다. -간단히 말해서, **Comfy Desktop**은 생성형 AI를 위한 노드 기반 엔진인 **ComfyUI**를 관리하고 실행하는 앱입니다. ComfyUI를 별도로 설치할 필요 없이, Comfy Desktop이 설치, Python 환경 및 종속성을 알아서 처리합니다. 각 ComfyUI 인스턴스는 자체 버전, 사용자 정의 노드, 설정을 가지고 독립적으로 실행됩니다. +간단히 말해서, **Comfy Desktop**은 생성형 AI를 위한 노드 기반 엔진인 **ComfyUI**를 관리하고 실행하는 앱입니다. ComfyUI를 별도로 설치할 필요 없이, Comfy Desktop이 설치, Python 환경 및 의존성을 알아서 처리합니다. 각 ComfyUI 인스턴스는 자체 버전, 사용자 정의 노드, 설정을 가지고 독립적으로 실행됩니다. ![Comfy Desktop 스크린샷](/images/desktop/usage/01-homepage.png) diff --git a/ko/installation/desktop/usage/instance-management.mdx b/ko/installation/desktop/usage/instance-management.mdx index 5c3811dd2..f767c8bea 100644 --- a/ko/installation/desktop/usage/instance-management.mdx +++ b/ko/installation/desktop/usage/instance-management.mdx @@ -3,7 +3,7 @@ title: "인스턴스 관리" description: "Comfy Desktop에서 ComfyUI 인스턴스를 생성, 편집, 이름 변경, 삭제합니다" icon: "plus" sidebarTitle: "인스턴스" -translationSourceHash: 419f4a13 +translationSourceHash: b6625c51 translationFrom: installation/desktop/usage/instance-management.mdx --- @@ -31,7 +31,7 @@ Comfy Desktop은 네 가지 인스턴스 유형을 지원합니다. 각 유형 3. **관리**: 관리 패널을 열어 인스턴스를 구성합니다(경로, 실행 인자, 모델 디렉터리, 환경 변수). [관리](/ko/installation/desktop/usage/manage) 페이지를 참조하세요. 4. **스냅샷 복원**: 인스턴스를 이전 스냅샷으로 되돌립니다. [스냅샷](/ko/installation/desktop/usage/snapshots) 페이지를 참조하세요. 5. **공유**: 인스턴스의 스냅샷을 내보내 다른 사람과 공유합니다. -6. **설치 복사**: 기존 독립형 설치를 자체 Python 환경과 사용자 정의 노드를 포함하여 복제합니다. [설치 복사하기](#copying-an-installation)를 참조하세요. +6. **설치 복사**: 기존 독립형 설치를 자체 Python 환경과 커스텀 노드를 포함하여 복제합니다. [설치 복사하기](#copying-an-installation)를 참조하세요. 7. **Forget**: 파일을 삭제하지 않고 선택기에서 인스턴스를 제거합니다(Untrack과 동일). 8. **Uninstall**: 인스턴스와 모든 파일을 디스크에서 영구히 삭제합니다. Forget과 Uninstall에 대한 자세한 내용은 [인스턴스 제거하기](#uninstalling-an-instance)를 참조하세요. @@ -68,99 +68,4 @@ Comfy Desktop이 나머지 작업을 처리합니다: Python 다운로드, 환 -![설치 후 템플릿 라이브러리](/images/desktop/usage/new_install_03_interface_template.png) - -설치가 완료되면 Comfy Desktop에서 템플릿 라이브러리를 열어 시작할 워크플로 템플릿을 선택할 수 있습니다. - - - - -## 기존 설치 추적하기 - -이미 ComfyUI 설치가 있는 경우(Git 저장소에서 수동으로 설정했거나 포터블 버전으로 다운로드한 경우) 새로 만들지 않고 Comfy Desktop에 추가할 수 있습니다. - -대시보드에서 **새 설치**를 클릭하여 설치 메뉴를 연 다음 **기존 설치 추가**를 선택합니다. - -![기존 설치 추가](/images/desktop/usage/track_instance_01.png) - -1. **새 설치**를 클릭하여 설치 옵션을 엽니다. -2. **기존 설치 추가**를 선택하여 추적 대화 상자를 엽니다. - -### 설치 감지하기 - -추적 대화 상자에서 **찾아보기**를 클릭하여 ComfyUI 디렉터리를 선택합니다. Comfy Desktop이 폴더를 조사하여 설치 유형을 자동으로 감지합니다. - -**Windows 포터블** 설치의 경우 다음과 같은 항목을 찾습니다. -- `standalone-env` 디렉터리 — 번들 Python 환경 -- `ComfyUI/main.py` — ComfyUI 진입점 - -**수동으로 클론한 Git 저장소**의 경우 다음과 같은 항목을 찾습니다. -- `models/` 및 `user/` 디렉터리 — 구성된 ComfyUI의 흔적 -- `.venv` 디렉터리 — Python 가상 환경 - -### 경로 설정하기 - -디렉터리를 선택하면 대화 상자에 감지된 경로가 표시됩니다. 필요에 따라 조정할 수 있습니다. - -![ComfyUI 디렉터리 및 Python 환경](/images/desktop/usage/track_instance_02.png) - -1. **ComfyUI 디렉터리**: `main.py`가 포함된 ComfyUI 폴더 경로입니다. 포터블 설치의 경우 일반적으로 포터블 패키지 *내부*의 폴더입니다. - - 포터블 예: `D:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI` -2. **Python 환경**: Python 환경 폴더 경로입니다. Comfy Desktop이 자동으로 감지하며 필요에 따라 재정의할 수 있습니다. - - 포터블 예: `D:\ComfyUI_windows_portable\python_embeded` - - Git 저장소 예: `/.venv` - -### 추적형 vs 독립형 - -**추적형**(기존 설치 추가) 설치와 **독립형** 설치의 주요 차이점은 업데이트 관리 방식입니다. - -| 측면 | 추적형 (기존) | 독립형 | -|--------|-------------------|------------| -| **업데이트** | 자동 업데이트 없음 — Git을 통해 수동으로 ComfyUI 버전 관리 | 기본 제공 자동 업데이트 | -| **Python** | 기존 Python 환경 사용(`.venv`, `python_embeded` 등) | 번들 Python, 자동 의존성 관리 | -| **격리** | 기존 경로와 환경 공유 | 완전히 자체 완비된 격리 설치 | -| **스냅샷** | 지원 안 함 | 스냅샷 지원 가능 | -| **용도** | 이미 ComfyUI를 설정하고 사용자 정의한 경우 | 처음부터 새로 설치하는 경우 | - -> **참고:** 추적형 설치는 `launchMode: 'external'`을 사용합니다 — Comfy Desktop이 기존 ComfyUI 프로세스를 내부 관리 없이 시작합니다. 현재 스냅샷은 Standalone 인스턴스에서만 지원됩니다. - -## 인스턴스 제거하기 - -[↩ 개요로 돌아가기](#overview) - -인스턴스를 제거할 때 파일을 유지할지 모두 삭제할지에 따라 세 점 메뉴에 두 가지 옵션이 제공됩니다. - -![Forget vs Uninstall](/images/desktop/usage/instance_uninstall.png) - -1. **Forget / Untrack**: 파일을 삭제하지 않고 선택기 목록에서 인스턴스를 제거합니다. 설치 폴더와 모든 데이터는 디스크에 남습니다. 목록을 정리하고 싶지만 나중에 인스턴스가 다시 필요할 수 있을 때 사용하세요. -2. **Uninstall / Delete**: 설치와 모든 파일을 디스크에서 영구히 제거합니다. 공유 디렉터리의 모델 파일은 영향을 받지 않습니다. - -메뉴에 표시되는 이름은 인스턴스 유형에 따라 다릅니다. 스탠드얼론 설치의 경우 **Forget**이 표시되고(로컬 설치이므로 untrack은 적용되지 않음), 수동으로 추가한 설치의 경우 **Untrack**이 표시됩니다. 둘 다 파일을 삭제하지 않고 목록에서 인스턴스를 제거하는 동일한 작업을 수행합니다. - -## 설치 복사하기 - -[↩ 개요로 돌아가기](#overview) - -기존 독립형 설치를 복제하려면 해당 카드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 **설치 복사**를 선택합니다. 이렇게 하면 다음 사항이 포함된 복사본이 생성됩니다. -- 새로운 Python 환경 -- 동일한 ComfyUI 버전 -- 자체 사용자 정의 노드 설정 - -복사가 시작되기 전에 새 설치의 이름을 입력하라는 메시지가 표시됩니다. - -## 인스턴스 편집하기 - -[↩ 개요로 돌아가기](#overview) - -인스턴스의 **관리** 패널에서 다음을 수행할 수 있습니다. - -- 설치 경로 변경 -- 실행 인자 조정 -- 모델 디렉터리 수정 -- 환경 변수 업데이트 - -인스턴스 카드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 **관리**를 선택하여 **관리** 패널을 엽니다. - -## 오류 상태 - -설치에 문제가 발생하면 카드에 경고 표시기가 나타납니다. 카드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 **오류 해제**를 선택하여 오류 상태를 지웁니다. 문제가 지속되면 [데이터 위치](/ko/installation/desktop/usage/settings#data-locations)에서 로그를 확인하세요. \ No newline at end of file +![설치 후 템플릿 라이브러리](/images/desktop/usage/new_install_03_interface \ No newline at end of file diff --git a/ko/installation/desktop/usage/migrate.mdx b/ko/installation/desktop/usage/migrate.mdx index a9de5968b..a9fad5337 100644 --- a/ko/installation/desktop/usage/migrate.mdx +++ b/ko/installation/desktop/usage/migrate.mdx @@ -23,7 +23,7 @@ Legacy Desktop이 이미 설치되어 있다면 Comfy Desktop이 이를 감지 Legacy Desktop은 단일 설치 앱이었습니다. Comfy Desktop은 다중 설치 관리자입니다. 마이그레이션하면: -- **워크플로우와 설정** — 새로운 Standalone 설치로 복사됩니다. +- **워크플로와 설정** — 새로운 Standalone 설치로 복사됩니다. - **커스텀 노드** — 검사되어 새로운 환경에 재설치됩니다. - **모델** — 기존 모델 폴더가 공유 디렉터리로 추가됩니다(파일은 그대로 유지). - **입력 파일 및 출력** — 새로운 설치의 공유 디렉터리로 복사됩니다. @@ -63,9 +63,9 @@ Comfy Desktop을 처음 열면 시스템의 Legacy Desktop 설치를 자동으 **지금 마이그레이션**을 클릭하여 진행합니다. Comfy Desktop이 다음을 수행합니다: -1. 기존 설치 검사(커스텀 노드, 모델, 워크플로우) +1. 기존 설치 검사(커스텀 노드, 모델, 워크플로) 2. 새 Python 환경과 최신 ComfyUI로 새로운 Standalone 설치 생성 -3. 사용자 데이터(워크플로우, 설정 등) 복사 +3. 사용자 데이터(워크플로, 설정 등) 복사 4. 입력 파일 및 출력 복사 5. 모델 폴더를 공유 디렉터리로 추가 6. 새 환경에 커스텀 노드 설치 @@ -75,7 +75,7 @@ Comfy Desktop을 처음 열면 시스템의 Legacy Desktop 설치를 자동으 새 설치를 시작하고 다음을 확인합니다: -- 워크플로우가 사용 가능한지 +- 워크플로가 사용 가능한지 - 커스텀 노드가 설치되었는지 - 모델에 접근할 수 있는지 - 서버가 이어받은 URL에서 실행 중인지(기본값 `http://localhost:8000`) @@ -84,7 +84,7 @@ Comfy Desktop을 처음 열면 시스템의 Legacy Desktop 설치를 자동으 ## 문제 해결 -### Legacy Desktop가 자동으로 감지되지 않는 경우 +### Legacy Desktop이 자동으로 감지되지 않는 경우 마이그레이션 프롬프트가 나타나지 않으면 수동으로 마이그레이션할 수 있습니다: diff --git a/ko/installation/desktop/usage/overview.mdx b/ko/installation/desktop/usage/overview.mdx index bc350a585..746bb617d 100644 --- a/ko/installation/desktop/usage/overview.mdx +++ b/ko/installation/desktop/usage/overview.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- title: "Comfy Desktop 사용하기" -description: "Comfy Desktop 개요 — 새로운 설치 생성, 인스턴스 관리 등" +description: "Comfy Desktop 개요: 새로운 설치 생성, 인스턴스 관리 등" icon: "book-open" sidebarTitle: "개요" translationSourceHash: 144d74c7 @@ -13,12 +13,12 @@ Comfy Desktop은 **ComfyUI**의 공식 데스크톱 애플리케이션입니다. ### 주요 기능 -- **[멀티 인스턴스 관리](/ko/installation/desktop/usage/instance-management)** — 여러 개의 ComfyUI 인스턴스를 나란히 실행하며 각 인스턴스마다 서로 다른 버전, 커스텀 노드, 설정을 적용할 수 있습니다 -- **[스냅샷](/ko/installation/desktop/usage/manage#snapshots-tab)** — 인스턴스의 전체 상태(ComfyUI 버전, 커스텀 노드, Python 패키지)를 저장하고 복원하여 쉽게 롤백하거나 환경을 재현할 수 있습니다 -- **[공유 저장소](/ko/installation/desktop/usage/settings#storage)** — 모델은 기본적으로 모든 인스턴스가 공유하므로 디스크 공간을 절약합니다. 외부 모델 폴더도 추가할 수 있습니다 -- **[자동 업데이트](/ko/installation/desktop/usage/manage#update-tab)** — 관리 패널을 통해 Comfy Desktop 자체와 개별 ComfyUI 인스턴스를 독립적으로 업데이트합니다 -- **클라우드 통합** — Chooser 보기에서 직접 Comfy Cloud 인스턴스를 실행하거나 연결할 수 있습니다 -- **[기존 설치 추적](/ko/installation/desktop/usage/instance-management#tracking-an-existing-installation)** — 기존에 포터블 방식이나 git 클론으로 설치한 ComfyUI를 Comfy Desktop에 추가하여 통합 관리할 수 있습니다 +- **[멀티 인스턴스 관리](/ko/installation/desktop/usage/instance-management):** 여러 개의 ComfyUI 인스턴스를 나란히 실행하며 각 인스턴스마다 서로 다른 버전, 커스텀 노드, 설정을 적용할 수 있습니다 +- **[스냅샷](/ko/installation/desktop/usage/manage#snapshots-tab):** 인스턴스의 전체 상태(ComfyUI 버전, 커스텀 노드, Python 패키지)를 저장하고 복원하여 쉽게 롤백하거나 환경을 재현할 수 있습니다 +- **[공유 저장소](/ko/installation/desktop/usage/settings#storage):** 모델은 기본적으로 모든 인스턴스가 공유하므로 디스크 공간을 절약합니다. 외부 모델 폴더도 추가할 수 있습니다 +- **[자동 업데이트](/ko/installation/desktop/usage/manage#update-tab):** 관리 패널을 통해 Comfy Desktop 자체와 개별 ComfyUI 인스턴스를 독립적으로 업데이트합니다 +- **클라우드 통합:** Chooser 보기에서 직접 Comfy Cloud 인스턴스를 실행하거나 연결할 수 있습니다 +- **[기존 설치 추적](/ko/installation/desktop/usage/instance-management#tracking-an-existing-installation):** 기존에 포터블 방식이나 git 클론으로 설치한 ComfyUI를 Comfy Desktop에 추가하여 통합 관리할 수 있습니다 이 가이드에서는 이러한 기능들을 사용하는 방법을 다룹니다. @@ -80,7 +80,7 @@ Comfy Desktop 창은 몇 가지 주요 영역으로 나뉩니다. 아래 이미 버그를 발견했거나 제안이 있으신가요? Comfy Desktop은 오픈 소스입니다. 이슈를 보고하거나 계획된 기능을 확인할 수 있는 곳은 다음과 같습니다: -- **Comfy Desktop 이슈** — [github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/issues](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/issues) -- **문서 이슈** — [github.com/Comfy-Org/docs/issues](https://github.com/Comfy-Org/docs/issues) +- **Comfy Desktop 이슈**：[github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/issues](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/issues) +- **문서 이슈**：[github.com/Comfy-Org/docs/issues](https://github.com/Comfy-Org/docs/issues) ComfyUI에 관한 일반적인 질문은 [ComfyUI GitHub Discussions](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/discussions)를 방문하거나 [ComfyUI Discord](https://www.comfy.org/discord)에 참여해 주세요. \ No newline at end of file diff --git a/ko/installation/desktop/usage/snapshots.mdx b/ko/installation/desktop/usage/snapshots.mdx index 37fdc53d0..10908fea1 100644 --- a/ko/installation/desktop/usage/snapshots.mdx +++ b/ko/installation/desktop/usage/snapshots.mdx @@ -7,11 +7,11 @@ translationSourceHash: 9e8ad305 translationFrom: installation/desktop/usage/snapshots.mdx --- -스냅샷은 인스턴스의 현재 상태를 기록하며, 다음 정보를 포함합니다: +스냅샷은 인스턴스의 현재 상태를 기록하며, 다음 정보를 포함합니다： -- **ComfyUI 버전**: 설치된 ComfyUI 빌드 정보 -- **커스텀 노드**: 모든 커스텀 노드와 버전 또는 커밋 해시 -- **pip 패키지**: 환경에 설치된 모든 파이썬 패키지 +- **ComfyUI 버전**：설치된 ComfyUI 빌드 정보 +- **커스텀 노드**：모든 커스텀 노드와 버전 또는 커밋 해시 +- **pip 패키지**：환경에 설치된 모든 파이썬 패키지 스냅샷은 복원 지점 역할을 합니다: 업데이트 실패 후 되돌리기, 설치 환경 복제, 작업 구성 팀 공유 등에 사용할 수 있습니다. @@ -54,14 +54,14 @@ Comfy Desktop은 매 부팅, 재시작, 업데이트 전/후, 복원 후 등 주 스냅샷 카드를 클릭하면 세부 정보가 확장됩니다. 인스펙터에는 다음이 표시됩니다: -- **ComfyUI**: 커밋 해시, 기본 태그, 릴리스 태그보다 앞선 커밋 수 -- **커스텀 노드**: 기록된 모든 노드의 유형(git / CNR), URL, 버전/커밋, 활성화 상태 -- **Pip 패키지**: 기록된 모든 pip 패키지와 고정된 버전의 전체 목록 +- **ComfyUI**：커밋 해시, 기본 태그, 릴리스 태그보다 앞선 커밋 수 +- **커스텀 노드**：기록된 모든 노드의 유형(git / CNR), URL, 버전/커밋, 활성화 상태 +- **Pip 패키지**：기록된 모든 pip 패키지와 고정된 버전의 전체 목록 변경 사항을 확인하려면 비교 버튼을 사용하세요: -- **이전과 비교**: 바로 이전 스냅샷과 비교합니다 -- **현재와 비교**: 인스턴스 현재 상태와 비교합니다 +- **이전과 비교**：바로 이전 스냅샷과 비교합니다 +- **현재와 비교**：인스턴스 현재 상태와 비교합니다 ### 스냅샷으로 복원 diff --git a/ko/installation/install_custom_node.mdx b/ko/installation/install_custom_node.mdx index 1c21910d0..e9d033c24 100644 --- a/ko/installation/install_custom_node.mdx +++ b/ko/installation/install_custom_node.mdx @@ -15,7 +15,7 @@ translationFrom: installation/install_custom_node.mdx 커스텀 노드를 설치하기 전에 주의 깊게 검토하는 것이 중요합니다. ComfyUI는 오픈소스 프로젝트이므로 악성 플러그인이 커스텀 노드를 악용할 가능성이 있습니다: 1. 신뢰할 수 있는 저자와 커뮤니티에서 일반적으로 사용되는 커스텀 노드만 설치하세요. 2. 플러그인의 기능을 이해한 후 설치하고, 알 수 없는 출처는 피하여 시스템 보안을 유지하세요. -3. 낯선 또는 의심스러운 플러그인은 설치하지 마세요—검증되지 않은 플러그인은 시스템 침해로 이어질 수 있는 보안 위험을 초래할 수 있습니다. +3. 낯선 또는 의심스러운 플러그인은 설치하지 마세요. 검증되지 않은 플러그인은 시스템 침해로 이어질 수 있는 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 모든 커스텀 노드 설치에는 다음 두 단계를 완료해야 합니다: @@ -23,7 +23,7 @@ translationFrom: installation/install_custom_node.mdx 1. 노드 코드를 `ComfyUI/custom_nodes` 디렉터리에 복제하기 2. 필요한 파이썬 종속성을 설치하기 -이 가이드에서는 세 가지 설치 방식을 비교합니다. **ComfyUI 매니저**는 대부분의 설정에서 현재 ComfyUI 릴리스에 내장되어 있습니다—무엇을 하는지와 활성화 방법은 [ComfyUI 매니저 개요](/ko/manager/overview)를 참조하세요. 노드가 레지스트리에 없거나 특정 버전이 필요할 때는 **Git 복제** 또는 **ZIP**를 사용하세요. +이 가이드에서는 세 가지 설치 방식을 비교합니다. **ComfyUI 매니저**는 대부분의 설정에서 현재 ComfyUI 릴리스에 내장되어 있습니다. 무엇을 하는지와 활성화 방법은 [ComfyUI 매니저 개요](/ko/manager/overview)를 참조하세요. 노드가 레지스트리에 없거나 특정 버전이 필요할 때는 **Git 복제** 또는 **ZIP**를 사용하세요. | 방법 | 장점 | 단점 | | ---------------------------- | ------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------- | @@ -69,7 +69,7 @@ ComfyUI 매니저는 커스텀 노드를 관리하는 두 가지 UI 버전을 ``` - 종속성은 ComfyUI 환경에 설치해야 합니다—시스템 환경과 혼동되지 않도록 주의하세요 + 종속성은 ComfyUI 환경에 설치해야 합니다. 시스템 환경과 혼동되지 않도록 주의하세요 Windows 포터블 버전의 경우 내장된 Python 환경에 종속성을 설치하세요 diff --git a/ko/installation/update_comfyui.mdx b/ko/installation/update_comfyui.mdx index b9265838b..1975c76d8 100644 --- a/ko/installation/update_comfyui.mdx +++ b/ko/installation/update_comfyui.mdx @@ -3,91 +3,95 @@ title: "ComfyUI 업데이트 방법" description: "이 섹션에서는 ComfyUI를 업데이트하는 포괄적인 가이드를 제공합니다." icon: "circle-up" sidebarTitle: "ComfyUI 업데이트" -translationSourceHash: 37fe7f31 +translationSourceHash: df0fcd65 translationFrom: installation/update_comfyui.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": ea3fba01 + "How to Update ComfyUI?": c98ba141 + "ComfyUI Version Types": 0f19bbda + "What Needs to Be Updated When Updating ComfyUI?": 9d192c1b + "Common Update Issues": 7e4b639d --- - import InstallLink from "/snippets/ko/install/install-link.mdx" import UpdateRequirement from "/snippets/ko/install/update-requirement.mdx" -다양한 섹션에서 다양한 설치 방법을 통해 ComfyUI 업데이트에 대해 다뤘지만, 이 포괄적인 가이드는 모든 업데이트 절차를 한데 모아 사용자가 ComfyUI를 명확히 업데이트하는 방법을 이해하도록 돕습니다. +다양한 설치 방법에 따른 ComfyUI 업데이트에 대해 여러 섹션에서 다루었지만, 이 종합 가이드에서는 모든 업데이트 절차를 통합하여 사용자가 ComfyUI를 업데이트하는 방법을 명확히 이해할 수 있도록 돕습니다. -## ComfyUI를 어떻게 업데이트하나요? +## ComfyUI 업데이트 방법 - -ComfyUI 휴대용 버전은 간편한 일괄 스크립트를 제공해 쉽게 업데이트할 수 있습니다. - -### 업데이트 스크립트 위치 -휴대용 설치 디렉토리의 `update` 폴더에는 다음과 같은 업데이트 스크립트가 있습니다: - -``` -ComfyUI_windows_portable -└─ 📂update - ├── update.py - ├── update_comfyui.bat // 최신 개발 버전으로 업데이트 - ├── update_comfyui_stable.bat // 최신 안정 버전으로 업데이트 - └── update_comfyui_and_python_dependencies.bat // ⚠️ 위험: 의존성 재설치 - 충돌 발생 가능 + + ComfyUI Portable은 쉬운 업데이트를 위한 편리한 배치 스크립트를 제공합니다. + + ### 업데이트 스크립트 위치 + 포터블 설치 디렉토리 내 `update` 폴더에서 다음 업데이트 스크립트를 찾을 수 있습니다. + + ``` + ComfyUI_windows_portable + └─ 📂update + ├── update.py + ├── update_comfyui.bat // 최신 개발 버전으로 업데이트 + ├── update_comfyui_stable.bat // 최신 안정 버전으로 업데이트 + └── update_comfyui_and_python_dependencies.bat // ⚠️ 위험: 의존성을 재설치합니다. 충돌이 발생할 수 있습니다 ``` - -업데이트 중에는 안정적인 인터넷 연결을 유지하세요. +업데이트 중 안정적인 인터넷 연결을 유지하세요. -**⚠️ 위험: `update_comfyui_and_python_dependencies.bat` 스크립트는 매우 신중히 사용하세요!** +**⚠️ 위험: `update_comfyui_and_python_dependencies.bat` 스크립트를 극도로 신중하게 사용하세요!** -이 스크립트는 일반 업데이트보다 더 철저하며 다음을 수행합니다: -- ✅ ComfyUI 코드 자체 업데이트 +이 스크립트는 일반 업데이트보다 더 철저하며, 다음과 같은 작업을 수행합니다: +- ✅ ComfyUI 코드 자체를 업데이트 - ✅ PyTorch 업데이트 (NVIDIA GPU CUDA 12.9용) -- ✅ 모든 파이썬 의존성 재설치 +- ✅ 모든 Python 의존성 재설치 **위험:** - 기존 설정과의 의존성 충돌을 일으킬 수 있음 -- 특정 패키지 버전에 의존하는 커스텀 노드를 깨뜨릴 수 있음 +- 특정 패키지 버전에 의존하는 커스텀 노드를 손상시킬 수 있음 - 수동으로 구성한 패키지를 덮어쓸 수 있음 -**⚠️ 이 스크립트는 다음 경우에만 사용하세요:** +**⚠️ 다음 경우에만 이 스크립트를 사용하세요:** - 의존성 문제를 해결해야 할 때 - 주요 버전 업데이트를 수행할 때 -- 매일 업데이트를 원한다면 `update_comfyui.bat`를 사용하세요 +- 일상적인 업데이트는 대신 `update_comfyui.bat`을 사용하세요 **이 스크립트를 실행하기 전에:** -1. ComfyUI 전체 설치본 백업하기 -2. 설치한 맞춤형 패키지 버전 기록하기 -3. 필요하다면 커스텀 노드를 다시 설치할 준비 갖추기 +1. **ComfyUI 설치 전체를 백업하세요** +2. 설치한 커스텀 패키지 버전을 문서화하세요 +3. 필요한 경우 커스텀 노드를 재설치할 준비를 하세요 - -Comfy 데스크탑 버전은 자동 업데이트 기능을 제공해 항상 최신 버전을 사용할 수 있도록 합니다. 다만 데스크탑 버전은 안정적 릴리스 기반으로 구축되어 있어 기능 업데이트가 늦어질 수 있습니다. 또한 [다운로드 페이지](https://www.comfy.org/download)를 방문해 최신 버전을 받을 수 있습니다. + +Comfy Desktop은 자동 업데이트를 통해 최신 버전을 항상 실행하도록 합니다. 다만, 데스크탑 버전은 안정 릴리스를 기반으로 하므로 기능 업데이트가 지연될 수 있습니다. 최신 버전을 받으려면 [다운로드 페이지](https://www.comfy.org/download)를 방문할 수도 있습니다. ### 자동 업데이트 설정 -설정에서 자동 업데이트가 활성화되었는지 확인하세요: -![Comfy 데스크탑 설정](/images/desktop/comfyui-desktop-update-setting.jpg) +설정에서 자동 업데이트가 활성화되어 있는지 확인하세요: +![Comfy Desktop 설정](/images/desktop/comfyui-desktop-update-setting.jpg) ### 수동 업데이트 확인 -수동으로 업데이트 여부를 확인할 수도 있습니다: -1. 메뉴바에서 `메뉴` 클릭 -2. `도움말` 선택 -3. `업데이트 확인` 클릭 -![Comfy 데스크탑 업데이트 확인](/images/desktop/desktop_check_for_updates.jpg) +사용 가능한 업데이트를 수동으로 확인할 수도 있습니다: +1. 메뉴 바에서 `Menu` 클릭 +2. `Help` 선택 +3. `Check for Updates` 클릭 +![Comfy Desktop 업데이트 확인](/images/desktop/desktop_check_for_updates.jpg) -데스크탑 버전은 ComfyUI 핵심 코드와 의존성 업데이트를 포함한 모든 업데이트 과정을 자동으로 처리합니다 +데스크탑 버전은 ComfyUI 코어 코드 및 의존성 업데이트를 포함한 모든 업데이트 프로세스를 자동으로 처리합니다 - -수동으로 설치한 ComfyUI는 Git 명령어를 사용해 업데이트를 완료해야 합니다. + +수동으로 설치된 ComfyUI는 업데이트를 완료하기 위해 Git 명령어가 필요합니다. -### 업데이트 전 요구사항 -시스템에 [Git](https://git-scm.com/downloads)이 설치되어 있고, ComfyUI가 Git 복제를 통해 설치되었는지 확인하세요. +### 업데이트 전 요구 사항 +시스템에 [Git](https://git-scm.com/downloads)이 설치되어 있고 ComfyUI가 Git 복제로 설치되었는지 확인하세요. ### 업데이트 단계 -먼저 ComfyUI의 파이썬 가상 환경을 활성화하세요(사용 중인 경우): +먼저 ComfyUI의 Python 가상 환경을 활성화합니다(사용 중인 경우): ```bash -# conda 환경용 +# For conda environment conda activate comfyui -# venv 환경용 +# For venv environment # Windows venv\Scripts\activate # macOS/Linux @@ -95,23 +99,23 @@ source venv/bin/activate ``` -ComfyUI 설치 디렉토리로 이동한 후 최신 코드를 가져오세요: +ComfyUI 설치 디렉토리로 이동하여 최신 코드를 가져옵니다: ```bash cd git pull ``` -ComfyUI의 의존성 패키지를 설치하거나 업데이트하세요: +ComfyUI의 의존성 패키지를 설치하거나 업데이트합니다: ```bash pip install -r requirements.txt ``` -ComfyUI의 가상 환경에 있는 상태에서 작업해야 시스템 레벨 파이썬 환경을 오염시키지 않습니다 +시스템 수준 Python 환경을 오염시키지 않도록 ComfyUI의 가상 환경에 있는지 확인하세요 -업데이트 후 ComfyUI를 다시 시작하세요: +업데이트 후 ComfyUI를 재시작합니다: ```bash python main.py ``` @@ -121,106 +125,105 @@ python main.py ### 버전 전환 (선택 사항) 특정 버전으로 전환하려면 다음 명령어를 사용하세요: ```bash -# 커밋 내역 보기 +# View commit history git log --oneline -# 특정 커밋으로 전환 +# Switch to specific commit git checkout -# 최신 버전으로 돌아가기 +# Return to latest version git checkout master ``` -최신 기능과 보안 수정을 위해 정기적으로 업데이트하는 것이 좋으며, 안정적인 버전은 시스템 안정성을 위해 권장됩니다 +최신 기능과 보안 수정을 위해서는 정기 업데이트를, 시스템 안정성을 위해서는 안정 버전을 사용하는 것이 좋습니다 - ## ComfyUI 버전 유형 -설치 방법에 따라 ComfyUI는 여러 가지 설치 버전을 제공합니다. 아래 링크에는 각 버전별 업데이트 지침이 포함되어 있습니다. +설치 방법에 따라 ComfyUI는 여러 설치 버전을 제공합니다. 아래 링크에는 각 버전의 업데이트 지침이 포함되어 있습니다. -## ComfyUI를 업데이트할 때 무엇을 업데이트해야 하나요? +## ComfyUI 업데이트 시 업데이트해야 하는 항목은 무엇인가요? -ComfyUI 업데이트는 주로 두 가지 요소로 이루어집니다: -1. ComfyUI 핵심 코드 업데이트 -2. ComfyUI 핵심 의존성 업데이트, 여기에는 필요한 파이썬 의존성과 ComfyUI 기능적 의존성 패키지가 포함됩니다 +ComfyUI 업데이트는 주로 두 가지 구성 요소로 이루어집니다: +1. ComfyUI의 핵심 코드 업데이트 +2. ComfyUI의 핵심 의존성 업데이트 (필요한 Python 의존성 및 ComfyUI 기능 의존성 패키지 포함) -**핵심 코드**: 새로운 노드, 새로운 모델 지원, 새로운 기능 등 -**핵심 의존성**: 주로 ComfyUI의 프론트엔드 기능, 워크플로우 템플릿, 노드 도움말 문서 등이 포함됩니다 +**핵심 코드**: 새로운 노드, 새로운 모델 지원, 새로운 기능 등. +**핵심 의존성**: 주로 ComfyUI의 프런트엔드 기능, 워크플로 템플릿, 노드 도움말 문서 등이 포함됩니다. ``` -comfyui-frontend-package # ComfyUI 프론트엔드 기능 -comfyui-workflow-templates # ComfyUI 워크플로우 템플릿 +comfyui-frontend-package # ComfyUI 프런트엔드 기능 +comfyui-workflow-templates # ComfyUI 워크플로 템플릿 comfyui-embedded-docs # ComfyUI 노드 도움말 문서 comfy-kitchen # ComfyUI 핵심 유틸리티 comfy-aimdo # ComfyUI 핵심 유틸리티 ``` -이러한 핵심 의존성은 별도의 저장소에서 관리됩니다: -- [ComfyUI_frontend](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI_frontend/) - 프론트엔드 인터페이스 및 대화형 기능 -- [workflow_templates](https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates) - 미리 만들어진 워크플로우 템플릿 +이 핵심 의존성들은 별도의 저장소에서 관리됩니다: +- [ComfyUI_frontend](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI_frontend/) - 프런트엔드 인터페이스 및 상호작용 기능 +- [workflow_templates](https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates) - 사전 구축된 워크플로 템플릿 - [comfyui-embedded-docs](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs) - 노드 도움말 문서 -- [comfy-kitchen](https://github.com/Comfy-Org/comfy-kitchen) - 여러 컴퓨팅 백엔드를 이용한 Diffusion 추론용 고속 커널 라이브러리 -- [comfy-aimdo](https://github.com/Comfy-Org/comfy-aimdo) - AI 모델 수요 오프로딩 할당기 +- [comfy-kitchen](https://github.com/Comfy-Org/comfy-kitchen) - 다양한 계산 백엔드를 지원하는 Diffusion 추론을 위한 빠른 커널 라이브러리 +- [comfy-aimdo](https://github.com/Comfy-Org/comfy-aimdo) - AI 모델 수요 오프로딩 할당자 -개발(야간) 버전과 안정(릴리스) 버전 간의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다: -- **개발 버전(야간)**: 최신 커밋 코드로, 가장 최신 기능을 이용할 수 있지만 잠재적 문제를 포함할 수 있습니다. -- **안정 버전(릴리스)**: 안정적인 릴리스 기반으로 구축되며, 보통 개발 버전보다 늦지만 더 높은 안정성을 제공합니다. 기능이 테스트되고 안정화된 후에 안정 버전을 지원합니다. +개발 버전(nightly)과 안정 버전(release)의 차이를 이해하는 것이 중요합니다: +- **개발 버전 (nightly)**: 최신 커밋 코드로, 최신 기능에 접근할 수 있지만 잠재적인 문제가 포함될 수 있습니다. +- **안정 버전 (release)**: 안정된 릴리스 기반으로, 일반적으로 개발 버전보다 뒤처지지만 더 높은 안정성을 제공합니다. 기능이 테스트되고 안정화된 후 안정 버전을 지원합니다. -많은 사용자가 릴리스 버전이나 데스크탑 버전을 사용하다가 필요한 기능이 개발 버전에서만 제공됨을 발견합니다. 이런 경우 로컬 `ComfyUI/requirements.txt`가 [야간 버전 의존성](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/requirements.txt)과 일치하는지 확인해 모든 의존성이 최신 기능을 지원하는지 판단하세요. +많은 사용자가 업데이트 중 릴리스 버전이나 데스크톱 버전을 사용하다가 필요한 기능이 개발 버전에서만 제공된다는 것을 발견하는 경우가 있습니다. 이런 경우 로컬의 `ComfyUI/requirements.txt`가 [최신 테스트 버전 의존성](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/requirements.txt)과 일치하는지 확인하여 모든 의존성이 최신 기능을 지원하는지 판단하세요. ## 일반적인 업데이트 문제 -### 업데이트 후 프론트엔드, 워크플로우 템플릿, 노드가 누락되거나 오래된 상태로 남아있는 경우 +### 업데이트 후 프론트엔드, 워크플로 템플릿, 노드가 누락되거나 오래된 경우 - - 사용자들은 종종 `git pull` 명령어만 사용해 ComfyUI 코드를 업데이트하지만 **핵심 의존성 업데이트를 소홀히 해서** 다음과 같은 문제가 발생합니다: + + 사용자들은 종종 ComfyUI 코드를 업데이트할 때 `git pull` 명령어만 사용하지만, **핵심 의존성 업데이트를 소홀히** 하여 다음과 같은 문제가 발생합니다: - - 프론트엔드 기능이 누락되거나 비정상적으로 작동함 - - 새로 추가된 워크플로우 템플릿을 찾을 수 없음 - - 오래된 또는 누락된 노드 도움말 문서 - - 새 기능에 해당하는 프론트엔드 지원이 부족함 + - 프론트엔드 기능이 없거나 비정상적으로 동작함 + - 새로 추가된 워크플로 템플릿을 찾을 수 없음 + - 노드 도움말 문서가 오래되었거나 누락됨 + - 새로운 기능에 대응하는 프론트엔드 지원이 없음 -`git pull` 명령어를 사용한 후, 해당 ComfyUI 환경에서 `pip install -r requirements.txt`를 사용해 의존성을 업데이트하세요. + `git pull` 명령어를 사용한 후에는, 해당 ComfyUI 환경에서 `pip install -r requirements.txt`를 사용하여 의존성을 업데이트해야 합니다. - 의존성 업데이트가 실패하는 경우는 네트워크나 컴퓨터 권한 문제 때문입니다. 핵심 의존성 업데이트 실패 시 시스템은 이전 버전으로 되돌아갑니다. 보통 시작 시 다음과 같은 로그를 볼 수 있습니다: + 의존성 업데이트가 실패하는 경우, 일반적으로 네트워크나 컴퓨터 권한 문제가 원인입니다. 업데이트 중 핵심 의존성 오류가 발생하면 시스템은 이전 버전으로 폴백합니다. 시작 시 다음과 같은 로그를 볼 수 있습니다: ``` - 기본 프론트엔드로 되돌아갑니다. - ComfyUI 프론트엔드 버전: xxx + Falling back to the default frontend. + ComfyUI frontend version: xxx ``` 다음 문제 해결 단계를 따르세요: - 1. 적절한 환경에서 `pip list`를 사용해 현재 설치된 의존성 패키지를 확인하세요. 버전 불일치가 발견되면 ComfyUI 환경에서 `pip install -r requirements.txt`를 사용해 다시 의존성 업데이트를 시도하세요. - 2. 업데이트 후에도 문제가 지속된다면 네트워크 연결을 확인하세요. 중국 본토 사용자는 GitHub 저장소에 안정적으로 접근하려면 프록시를 설정해야 할 수 있습니다. - 3. 문제가 계속된다면 컴퓨터 권한을 확인하세요. 관리자 권한이 필요하다면 관리자 권한으로 명령줄을 실행하세요. + 1. 해당 환경에서 `pip list`를 사용하여 현재 설치된 의존성 패키지를 확인합니다. 버전 불일치가 발견되면 ComfyUI 환경에서 `pip install -r requirements.txt`를 사용하여 의존성 업데이트를 다시 시도합니다. + 2. 업데이트 후에도 문제가 지속되면 네트워크 연결을 확인합니다. 중국 본토 사용자는 GitHub 저장소에 안정적으로 접근하기 위해 프록시를 설정해야 할 수 있습니다. + 3. 문제가 계속되면 컴퓨터 권한을 확인합니다. 관리자 권한이 필요한 경우, 관리자 권한으로 명령줄을 실행합니다. -### 핵심 의존성 제대로 업데이트하는 방법 +### 핵심 의존성을 올바르게 업데이트하는 방법 ### 핵심 의존성 업데이트 문제 해결 -핵심 의존성 업데이트가 실패하면 다음 문제 해결 단계를 따르세요: +핵심 의존성 업데이트에 실패하면 다음 해결 단계를 따르세요: - 중국 본토에 있다면 PyPI에 접속하거나 국내 미러를 설정했는지 확인하세요: + 중국 본토에 있는 경우 PyPI에 접근하거나 국내 미러를 설정할 수 있는지 확인하세요: ```bash - # 칭화대학 미러 사용 + # 칭화대학교 미러 사용 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` - 일괄 설치가 실패하면 패키지를 개별적으로 설치해보세요. **먼저 `ComfyUI/requirements.txt`에서 버전 요구사항을 확인하세요**: - - **그런 다음 지정된 버전에 따라 설치하세요 (requirements.txt의 버전 번호를 사용하세요):** + 일괄 설치가 실패하면 패키지를 개별적으로 설치해 보세요. **먼저 `ComfyUI/requirements.txt`에서 버전 요구 사항을 확인하세요**: + + **그런 다음 지정된 버전(requirements.txt의 버전 번호 사용)에 따라 설치하세요:** ```bash pip install comfyui-frontend-package== pip install comfyui-workflow-templates== @@ -229,47 +232,47 @@ comfy-aimdo # ComfyUI 핵심 유틸리티 pip install comfy-aimdo== ``` - `ComfyUI/requirements.txt`에 명시된 정확한 버전 번호를 사용하는 것이 좋습니다. 독립적으로 최신 버전으로 업그레이드하지 마세요. 호환성 문제가 발생할 수 있습니다. + `ComfyUI/requirements.txt`에 명시된 정확한 버전 번호를 사용하는 것이 권장됩니다. 최신 버전으로 독자적으로 업그레이드하지 마세요. 호환성 문제가 발생할 수 있습니다. -### 업데이트 후 새로운 기능을 찾을 수 없는 이유는 무엇인가요? +### 업데이트 후 새 기능을 찾을 수 없는 이유는 무엇인가요? -이것은 가장 흔한 문제 중 하나입니다: -- **데스크탑 버전**을 사용하고 있다면 기능이 늦게 업데이트될 수 있습니다. 데스크탑 버전은 안정 릴리스 기반으로 구축되기 때문입니다. -- **개발 버전(야간)**을 사용하고 있는지 확인하세요. **안정 버전(릴리스)**이 아닌 것입니다. +가장 흔한 문제 중 하나입니다: +- **데스크톱 버전**을 사용 중인 경우, 데스크톱 버전은 안정 릴리스를 기반으로 하므로 기능이 뒤처질 수 있습니다. +- **안정 버전(릴리스)**이 아닌 **개발 버전(나이틀리)**을 사용하고 있는지 확인하세요. -또한 업데이트 과정에서 해당 의존성들이 성공적으로 업데이트되었는지 확인하세요. 업데이트 후에도 문제가 지속된다면 [의존성 업데이트 문제 해결](#dependency-update-troubleshooting) 섹션을 참고해 문제를 진단하세요. +또한 업데이트 과정에서 해당 의존성이 성공적으로 업데이트되었는지 확인하세요. 업데이트 후에도 문제가 지속되면 [의존성 업데이트 문제 해결](#의존성-업데이트-문제-해결) 섹션을 참조하여 문제를 진단하세요. -### 개발(야간) 버전과 안정(릴리스) 버전 간에 어떻게 전환하나요? +### 개발 버전(나이틀리)과 안정 버전(릴리스)을 전환하는 방법은? -버전 간의 차이점: +버전 간 차이점: - + - **특징**: 최신 커밋 코드 포함 - - **장점**: 최신 기능과 개선사항을 가장 먼저 경험할 수 있음 - - **위험**: 아직 발견되지 않은 버그나 불안정한 요소를 포함할 수 있음 - - **적합한 사용자**: 개발자, 테스터, 최신 기능을 경험하고 싶은 사용자 + - **장점**: 최신 기능과 개선 사항을 가장 먼저 경험할 수 있음 + - **위험**: 발견되지 않은 버그나 불안정 요소가 있을 수 있음 + - **적합한 대상**: 개발자, 테스터, 최신 기능을 경험하고 싶은 사용자 - - - **특징**: 테스트되고 검증된 안정적인 코드 - - **장점**: 높은 안정성, 생산 환경에 적합 - - **단점**: 기능 업데이트가 지연되며, 개발 버전보다 몇 주 또는 몇 달 뒤처질 수 있음 - - **적합한 사용자**: 안정성을 요구하는 사용자, 생산 환경 사용자 + + - **특징**: 테스트 및 검증된 안정 코드 + - **장점**: 안정성이 높아 프로덕션 환경에 적합 + - **단점**: 기능 업데이트에 지연이 있으며, 개발 버전보다 몇 주 또는 몇 달 뒤처질 수 있음 + - **적합한 대상**: 안정성이 필요한 사용자, 프로덕션 환경 사용자 - - `update_comfyui_stable.bat` 대신 `update_comfyui.bat`를 사용하세요: + + `update_comfyui_stable.bat` 대신 `update_comfyui.bat`를 사용합니다: ``` # 개발 버전 (최신 기능) - 더블클릭: update_comfyui.bat + 더블 클릭: update_comfyui.bat # 안정 버전 - 더블클릭: update_comfyui_stable.bat + 더블 클릭: update_comfyui_stable.bat ``` @@ -283,27 +286,27 @@ comfy-aimdo # ComfyUI 핵심 유틸리티 git checkout $(git describe --tags `git rev-list --tags --max-count=1`) ``` - - 데스크탑 버전은 보통 안정 릴리스 기반으로 구축되어 현재 버전 전환이 지원되지 않습니다. 최신 기능이 필요하다면 다음을 권장합니다: - 1. 데스크탑 버전 업데이트를 기다리세요 - 2. 또는 휴대용/수동 설치를 사용해 최신 기능을 경험하세요 + + 데스크톱 버전은 일반적으로 안정 릴리스를 기반으로 하며 현재 버전 전환을 지원하지 않습니다. 최신 기능이 필요하다면 다음을 권장합니다: + 1. 데스크톱 버전 업데이트를 기다리거나, + 2. 포터블 또는 수동 설치를 사용하여 최신 기능을 경험하세요. ### 업데이트 후 오류가 발생하면 어떻게 해야 하나요? -1. **의존성 확인**: `pip install -r requirements.txt`를 실행해 모든 의존성이 업데이트되었는지 확인하세요 -2. **커스텀 노드 확인**: 일부 커스텀 노드가 새 버전과 호환되지 않을 수 있습니다 -3. **버전 롤백**: 문제가 심각하다면 이전 안정 버전으로 롤백할 수 있습니다 +1. **의존성 확인**: `pip install -r requirements.txt`를 실행하여 모든 의존성이 업데이트되었는지 확인합니다. +2. **커스텀 노드 확인**: 일부 커스텀 노드가 새 버전과 호환되지 않을 수 있습니다. +3. **버전 롤백**: 문제가 심각한 경우 이전 안정 버전으로 롤백할 수 있습니다. -문제가 발생하면 당사의 문제 해결 페이지를 참고해 해결하세요. +문제가 발생하면 문제 해결 페이지에서 해결 방법을 참조하세요. - ComfyUI 문제 해결 방법 알아보기 + ComfyUI 이슈를 해결하는 방법 알아보기 -### 최신 기능을 어떻게 계속 확인할 수 있나요? +### 새 기능 소식을 계속 받으려면 어떻게 하나요? -- **GitHub 릴리스**: [ComfyUI 릴리스](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/releases)에서 안정 버전 업데이트 확인 -- **GitHub 커밋**: [최신 커밋](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/commits/master)을 확인해 개발 진행 상황 파악 -- **커뮤니티 토론**: [블로그](https://blog.comfy.org)와 [Twitter](https://x.com/comfyui)를 팔로우해 최신 정보 확인 \ No newline at end of file +- **GitHub 릴리스**: 안정 버전 업데이트는 [ComfyUI Releases](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/releases)에서 확인하세요. +- **GitHub 커밋**: 개발 진행 상황을 확인하려면 [최신 커밋](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/commits/master)을 보세요. +- **커뮤니티 소식**: 최신 업데이트는 [블로그](https://blog.comfy.org)와 [Twitter](https://x.com/comfyui)를 팔로우하세요. diff --git a/ko/specs/nodedef_json.mdx b/ko/specs/nodedef_json.mdx index 58bacf47e..ccc1297e2 100644 --- a/ko/specs/nodedef_json.mdx +++ b/ko/specs/nodedef_json.mdx @@ -535,5 +535,4 @@ translationFrom: specs/nodedef_json.mdx } }, "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#" -} -``` \ No newline at end of file +} \ No newline at end of file diff --git a/ko/specs/nodedef_json_1_0.mdx b/ko/specs/nodedef_json_1_0.mdx index 67cf8ccad..408897d7c 100644 --- a/ko/specs/nodedef_json_1_0.mdx +++ b/ko/specs/nodedef_json_1_0.mdx @@ -1316,5 +1316,4 @@ translationFrom: specs/nodedef_json_1_0.mdx } }, "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#" -} -``` \ No newline at end of file +} \ No newline at end of file diff --git a/ko/specs/workflow_json.mdx b/ko/specs/workflow_json.mdx index 685821484..6ccb8bca1 100644 --- a/ko/specs/workflow_json.mdx +++ b/ko/specs/workflow_json.mdx @@ -1,14 +1,14 @@ --- -title: "워크플로우 JSON" -description: "ComfyUI 워크플로우를 위한 JSON 스키마." +title: "워크플로 JSON" +description: "ComfyUI 워크플로를 위한 JSON 스키마." translationSourceHash: 681a9b7b translationFrom: specs/workflow_json.mdx --- -워크플로우 JSON은 [JSON 스키마](https://json-schema.org/)를 사용해 정의됩니다. 이 스키마의 변경 사항은 [rfcs 리포지토리](https://github.com/comfy-org/rfcs)에서 논의될 예정입니다. +워크플로 JSON은 [JSON 스키마](https://json-schema.org/)를 사용해 정의됩니다. 이 스키마의 변경 사항은 [rfcs 리포지토리](https://github.com/comfy-org/rfcs)에서 논의될 예정입니다. ## 버전 1.0 (최신) -```json ComfyUI 워크플로우 v1.0 +```json ComfyUI 워크플로 v1.0 { "$ref": "#/definitions/ComfyWorkflow1_0", "definitions": { diff --git a/ko/specs/workflow_json_0.4.mdx b/ko/specs/workflow_json_0.4.mdx index 4ec62cbe5..e91458881 100644 --- a/ko/specs/workflow_json_0.4.mdx +++ b/ko/specs/workflow_json_0.4.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- -title: "워크플로우 JSON 0.4" -description: "ComfyUI 워크플로우를 위한 JSON 스키마." +title: "워크플로 JSON 0.4" +description: "ComfyUI 워크플로를 위한 JSON 스키마." translationSourceHash: dd7a23ce translationFrom: specs/workflow_json_0.4.mdx --- @@ -651,5 +651,4 @@ translationFrom: specs/workflow_json_0.4.mdx } }, "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#" -} -``` \ No newline at end of file +} \ No newline at end of file diff --git a/ko/troubleshooting/overview.mdx b/ko/troubleshooting/overview.mdx index 89357f9f1..7029762d2 100644 --- a/ko/troubleshooting/overview.mdx +++ b/ko/troubleshooting/overview.mdx @@ -1,12 +1,20 @@ --- -title: "ComfyUI 문제 해결 및 해결 방법" -description: "일반적인 ComfyUI 문제, 해결 방법 및 버그를 효과적으로 보고하는 방법" +title: "ComfyUI 문제 해결 방법" +description: "일반적인 ComfyUI 문제, 해결책, 효과적인 버그 신고 방법" icon: "lightbulb" sidebarTitle: "개요" -translationSourceHash: 770c31b9 +translationSourceHash: 2fa49c50 translationFrom: troubleshooting/overview.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 5c70e303 + "Common Issues & Quick Fixes": 89dde0ee + "Installation-Specific Issues": ca894cda + "Model-Related Issues": 1fececea + "Network & API Issues": 995f7fb7 + "Hardware-Specific Issues": cd9ca682 + "Getting Help & Reporting Bugs": 81e1016e + "Community Resources": 1f81eee3 --- - 우리는 많은 피드백 이슈를 받고 있으며, 제출된 대부분의 이슈가 커스텀 노드와 관련되어 있음을 발견했습니다. 따라서 오류 보고서를 제출하기 전에 [커스텀 노드 문제 해결 가이드](/ko/troubleshooting/custom-node-issues)를 반드시 읽어보시기 바랍니다. 이렇게 하면 문제가 ComfyUI 핵심 문제로 인한 것이 아닌지 확인할 수 있습니다. @@ -14,461 +22,3 @@ translationFrom: troubleshooting/overview.mdx 커스텀 노드로 인한 문제를 어떻게 해결하는지 확인하세요. - -## 일반적인 문제 및 빠른 해결 방법 - -자세한 문제 해결에 들어가기 전에 다음의 일반적인 해결 방법을 시도해 보세요: - -### ComfyUI가 시작되지 않음 - -**증상:** 애플리케이션이 시작 시 충돌하거나, 검은 화면이 나타나거나, 로딩에 실패함 - -**빠른 해결 방법:** -1. **시스템 요구 사항 확인** - 시스템이 [최소 요구 사항](/ko/installation/system_requirements)을 충족하는지 확인하세요. -2. **GPU 드라이버 업데이트** - NVIDIA/AMD/Intel에서 최신 드라이버를 다운로드하세요. - -### 생성이 실패하거나 오류 발생 - -**증상:** "프롬프트 실행 실패" 대화상자에 "보고서 표시" 버튼이 있고, 워크플로우가 중단됨 - -**빠른 해결 방법:** -1. **"보고서 표시" 클릭** - 자세한 오류 메시지를 읽어 특정 문제를 파악하세요. -2. **커스텀 노드 문제인지 확인** - [커스텀 노드 문제 해결 가이드](/ko/troubleshooting/custom-node-issues)를 따르세요. -3. **모델 파일 확인** - 모델 설정은 [모델 문서](/ko/development/core-concepts/models)를 참조하세요. -4. **VRAM 사용량 확인** - GPU 메모리를 사용하는 다른 애플리케이션을 종료하세요. - -### 성능 저하 - -**증상:** 생성 속도가 매우 느리거나, 시스템이 멈추거나, 메모리 부족 오류 발생 - -**빠른 해결 방법:** -1. **해상도/배치 크기 줄이기** - 이미지 크기나 이미지 수를 줄이세요. -2. **메모리 최적화 플래그 사용** - 아래의 성능 최적화 섹션을 참고하세요. -3. **불필요한 애플리케이션 종료** - RAM과 VRAM을 확보하세요. -4. **CPU/GPU 사용량 확인** - 작업 관리자를 이용해 병목 현상을 파악하세요. - -**성능 최적화 명령어:** - -낮은 VRAM 시스템용: -```bash -# 낮은 VRAM 모드 (텍스트 인코더는 CPU 사용) -python main.py --lowvram - -# CPU 모드 (매우 느리지만 모든 하드웨어에서 작동, 절대 마지막 수단으로만 사용) -python main.py --cpu -``` - -더 나은 성능을 위해: -```bash -# 미리보기 비활성화 (VRAM 및 처리 시간 절약) -python main.py --preview-method none - -# 최적화된 주의 메커니즘 사용 -python main.py --use-pytorch-cross-attention -python main.py --use-flash-attention - -# 비동기 웨이트 오프로드 -python main.py --async-offload -``` - -메모리 관리를 위해: -```bash -# OS용 특정 VRAM 양 예약 (GB 단위) -python main.py --reserve-vram 2 - -# 스마트 메모리 관리 비활성화 -python main.py --disable-smart-memory - -# 다른 캐싱 전략 사용 -python main.py --cache-none # RAM 사용량 적으나 속도 느림 -python main.py --cache-lru 10 # 결과 10개 캐싱, 속도 빠름 -python main.py --cache-classic # 구식(공격적) 캐싱 사용 -``` - -## 설치별 문제 - -### 데스크탑 앱 문제 - -종합적인 데스크탑 설치 문제 해결은 [데스크탑 설치 가이드](/ko/installation/desktop/windows)를 참조하세요. - - - -- **지원되지 않는 장치**: Comfy 데스크탑 Windows는 CUDA 지원 NVIDIA GPU만 지원합니다. 다른 GPU는 [ComfyUI 포터블](/ko/installation/comfyui_portable_windows) 또는 [수동 설치](/ko/installation/manual_install)를 사용하세요. -- **설치 실패**: 설치 프로그램을 관리자 권한으로 실행하고, 최소 15GB 디스크 공간을 확보하세요. -- **유지관리 페이지**: 다운로드가 실패하면 [미러 설정](/ko/installation/desktop/windows#mirror-settings)을 확인하세요. -- **모델 누락**: 모델은 마이그레이션 시 복사되지 않고 링크만 생성됩니다. 모델 경로를 확인하세요. - - -- **"앱이 손상되었습니다"**: 보안 및 개인정보 설정에서 앱 허용하세요. -- **성능 문제**: 개인정보 설정에서 전체 디스크 접근 권한을 부여하세요. -- **충돌**: Console 앱에서 충돌 보고서를 확인하세요. - - -- **누락된 라이브러리**: 패키지 관리자로 의존성을 설치하세요. -- **LD_LIBRARY_PATH 오류**: PyTorch 라이브러리 경로 문제 (아래 참조). - - - -### 수동 설치 문제 - - -문서 내용이 약간 오래되었을 수 있습니다. 문제가 발생하면 pytorch의 최신 안정 버전이나 나열된 라이브러리 중 하나가 있는지 수동으로 확인해 주세요. [pytorch 설치 매트릭스](https://pytorch.org/get-started/locally/)나 [ROCm 웹사이트](https://rocm.docs.amd.com/projects/install-on-linux/en/develop/install/3rd-party/pytorch-install.html#using-a-wheels-package)를 참고하세요. - - -**파이썬 버전 충돌:** -```bash -# 파이썬 버전 확인 (3.9+ 필요, 3.12 권장) -python --version - -# 가상환경 사용 (권장) -python -m venv comfyui_env -source comfyui_env/bin/activate # Linux/Mac -comfyui_env\Scripts\activate # Windows -``` - -**패키지 설치 실패:** -```bash -# 먼저 pip 업데이트 -python -m pip install --upgrade pip - -# 의존성 설치 -pip install -r requirements.txt - -# NVIDIA GPU용 (CUDA 13.0) -pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130 - -# AMD GPU용 (Linux만 - ROCm 7.2) -pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm7.2 -``` - -### Linux 특수 문제 - -**LD_LIBRARY_PATH 오류:** - -일반적인 증상: -- "libcuda.so.1: 공유 객체 파일을 열 수 없음" -- "libnccl.so: 공유 객체 파일을 열 수 없음" -- "ImportError: libnvinfer.so.X: 공유 객체 파일을 열 수 없음" - -**해결 방법:** - -1. **현대적 PyTorch 설치 (가장 일반적):** -```bash -# NVIDIA 패키지가 포함된 가상환경용 -export LD_LIBRARY_PATH=$VIRTUAL_ENV/lib/python3.12/site-packages/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH - -# conda 환경용 -export LD_LIBRARY_PATH=$CONDA_PREFIX/lib/python3.12/site-packages/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH - -# 또는 자동으로 파이썬 site-packages 찾기 -PYTHON_PATH=$(python -c "import site; print(site.getsitepackages()[0])") -export LD_LIBRARY_PATH=$PYTHON_PATH/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH - -# 추가로 NVIDIA 라이브러리 필요할 수도 있음 -export LD_LIBRARY_PATH=$PYTHON_PATH/nvidia/cuda_runtime/lib:$LD_LIBRARY_PATH -export LD_LIBRARY_PATH=$PYTHON_PATH/nvidia/cublas/lib:$LD_LIBRARY_PATH -``` - -2. **사용 가능한 라이브러리 확인:** -```bash -# 설치된 NVIDIA 패키지 확인 -python -c "import site; import os; nvidia_path=os.path.join(site.getsitepackages()[0], 'nvidia'); print('NVIDIA libs:', [d for d in os.listdir(nvidia_path) if os.path.isdir(os.path.join(nvidia_path, d))] if os.path.exists(nvidia_path) else 'Not found')" - -# PyTorch가 필요한 누락된 라이브러리 찾기 -python -c "import torch; print(torch.__file__)" -ldd $(python -c "import torch; print(torch.__file__.replace('__init__.py', 'lib/libtorch_cuda.so'))") -``` - -3. **환경에 영구적으로 설정:** -```bash -# 가상환경에서는 활성화 스크립트에 추가 -echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$VIRTUAL_ENV/lib/python*/site-packages/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH' >> $VIRTUAL_ENV/bin/activate - -# conda 환경 -conda env config vars set LD_LIBRARY_PATH=$CONDA_PREFIX/lib/python*/site-packages/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH - -# 글로벌 bashrc에 추가 (파이썬 버전 조정 필요) -echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$(python -c "import site; print(site.getsitepackages()[0])")/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc -``` - -4. **대체 방법: ldconfig 사용:** -```bash -# 현재 라이브러리 캐시 확인 -ldconfig -p | grep cuda -ldconfig -p | grep nccl - -# 없으면 라이브러리 경로 추가 (root 권한 필요) -sudo echo "/usr/local/cuda/lib64" > /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf -sudo ldconfig -``` - -5. **라이브러리 로딩 디버깅:** -```bash -# 상세한 라이브러리 로딩 확인 -LD_DEBUG=libs python main.py 2>&1 | grep "looking for" - -# PyTorch CUDA 사용 가능 여부 확인 -python -c "import torch; print('CUDA available:', torch.cuda.is_available()); print('CUDA version:', torch.version.cuda)" -``` - -## 모델 관련 문제 - -아키텍처 불일치, 모델 누락, 로딩 오류 등 종합적인 모델 문제 해결은 전용 [모델 문제](/ko/troubleshooting/model-issues) 페이지를 참조하세요. - -## 네트워크 및 API 문제 - -### 파트너 노드 작동하지 않음 - -**증상:** API 호출 실패, 타임아웃 오류, 할당량 초과 - -**해결 방법:** -1. **API 키 유효성 확인** - [사용자 설정](/ko/interface/user)에서 키를 확인하세요. -2. **계정 크레딧 확인** - 충분한 [API 크레딧](/ko/interface/credits)이 있는지 확인하세요. -3. **인터넷 연결 확인** - 다른 온라인 서비스로 테스트하세요. -4. **서비스 상태 확인** - 제공자가 다운타임을 겪고 있을 수 있습니다. - -### 연결 문제 - -**증상:** "서버에 연결할 수 없음", 타임아웃 오류 - -**해결 방법:** -1. **방화벽 설정 확인** - ComfyUI를 방화벽에 허용하세요. -2. **다른 포트 사용** - 기본은 8188이며, 8189 또는 8190을 시도해 보세요. -3. **VPN 일시 비활성화** - VPN이 연결을 차단하고 있을 수 있습니다. -4. **프록시 설정 확인** - 필요하지 않은 경우 프록시를 비활성화하세요. - -### 프론트엔드 문제 - -**"프론트엔드 또는 템플릿 패키지가 업데이트되지 않았습니다":** -```bash -# Git을 통해 ComfyUI 업데이트 후 프론트엔드 의존성 업데이트 -pip install -r requirements.txt -``` - -**"커스텀 노드를 찾을 수 없습니다":** -- ComfyUI 설정에서 노드 검증을 비활성화하세요. - -**"워크플로우 검증 실패에 대한 오류 알림":** -- 설정에서 워크플로우 검증을 일시적으로 비활성화하세요. -- ComfyUI 팀에 문제를 보고하세요. - -**로컬호스트가 아닌 경우 로그인 문제:** -- 정상적인 로그인은 로컬호스트에서만 가능합니다. -- LAN/원격 접속을 위해서는 [platform.comfy.org/login](https://platform.comfy.org/login)에서 API 키를 생성하세요. -- 로그인 대화상자나 `--api-key` 명령줄 인수로 API 키를 사용하세요. - -## 하드웨어별 문제 - -### NVIDIA GPU 문제 - -**"Torch가 CUDA 지원으로 컴파일되지 않았습니다" 오류:** -```bash -# 먼저 torch 제거 -pip uninstall torch - -# CUDA 13.0 지원 안정 버전 PyTorch 설치 -pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130 - -# Nightly 빌드 (성능 개선 가능) -pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu132 - -# CUDA 지원 확인 -python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" -``` - -**GPU가 감지되지 않음:** -```bash -# GPU가 보이는지 확인 -nvidia-smi - -# 드라이버 버전 및 CUDA 호환성 확인 -nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv -``` - -### AMD GPU 문제 - -**ROCm 지원 (Linux만):** -```bash -# 안정 버전 ROCm PyTorch 설치 (작성 당시 7.2) -pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm7.2 - -# Nightly 빌드 (ROCm 7.2 작성 당시, 성능 개선 가능) -pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/rocm7.2 -``` - -**지원되지 않는 AMD GPU:** -```bash -# RDNA2 이하 (6700, 6600) -HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 python main.py - -# RDNA3 카드 (7600) -HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 python main.py -``` - -**성능 최적화:** -```bash -# 실험적 메모리 효율적 주의 활성화 (PyTorch 2.4 이후 더 이상 필요 없음) -TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTAL=1 python main.py --use-pytorch-cross-attention - -# 조정 가능한 연산 활성화 (첫 실행은 느리지만 이후는 빠릅니다) -PYTORCH_TUNABLEOP_ENABLED=1 python main.py -``` - - -### Apple Silicon (M1/M2/M3) 문제 - -**MPS 백엔드 설정:** -```bash -# Apple Silicon용 PyTorch Nightly 설치 -# Apple 가이드 참고: https://developer.apple.com/metal/pytorch/ - -# MPS 사용 가능 여부 확인 -python -c "import torch; print(torch.backends.mps.is_available())" - -# ComfyUI 실행 -python main.py -``` - -**MPS로 인해 문제가 발생할 경우:** -```bash -# 강제로 CPU 모드 사용 -python main.py --cpu - -# 메모리 최적화와 함께 -python main.py --force-fp16 --cpu -``` - -### Intel GPU 문제 - -**옵션 1: 기본 PyTorch XPU 지원 (Windows/Linux):** -```bash -# XPU 지원 PyTorch Nightly 설치 -pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/xpu - -# ComfyUI 실행 -python main.py -``` - -**옵션 2: Intel Extension for PyTorch (IPEX):** -```bash -# Intel Arc A-Series 그래픽용 -conda install libuv -pip install torch==2.3.1.post0+cxx11.abi torchvision==0.18.1.post0+cxx11.abi torchaudio==2.3.1.post0+cxx11.abi intel-extension-for-pytorch==2.3.110.post0+xpu --extra-index-url https://pytorch-extension.intel.com/release-whl/stable/xpu/us/ -``` - -## 도움 요청 및 버그 보고 - -### 버그 보고 전 - -1. **알려진 문제인지 확인:** - - [GitHub 이슈](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/issues) 검색 - - [ComfyUI 포럼](https://forum.comfy.org/) 확인 - - [Discord 토론](https://discord.com/invite/comfyorg) 검토 - -2. **기본 문제 해결 시도:** - - [기본 워크플로우](/ko/get_started/first_generation)로 테스트 - - 모든 커스텀 노드 비활성화 (커스텀 노드 문제 해결 참고) - - 콘솔/터미널에서 오류 메시지를 확인 - - comfy-cli 사용 시 `comfy node update all`로 업데이트 시도 - -### 효과적인 버그 보고 방법 - -#### ComfyUI 핵심 문제 -**보내는 곳:** [GitHub 이슈](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/issues) - -#### 데스크탑 앱 문제 -**보내는 곳:** [데스크탑 GitHub 이슈](https://github.com/Comfy-Org/desktop/issues) - -#### 프론트엔드 문제 -**보내는 곳:** [프론트엔드 GitHub 이슈](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI_frontend/issues) - -#### 커스텀 노드 문제 -**보내는 곳:** 특정 커스텀 노드 개발자에게 문의 - -### 필수 정보 - -어떤 문제든 보고할 때 다음 정보를 포함하세요: - - - - - - -**시스템 정보 (설정의 정보 페이지에서 확인 가능):** -- 운영체제 (Windows 11, macOS 14.1, Ubuntu 22.04 등) -- ComfyUI 버전 (설정의 정보 페이지 확인) -- 파이썬 버전: `python --version` -- PyTorch 버전: `python -c "import torch; print(torch.__version__)"` -- GPU 모델 및 드라이버 버전 -- 설치 방법 (데스크탑, 포터블, 수동, comfy-cli) - -![설정의 정보 페이지](/images/troubleshooting/menu-about.jpg) - - - - - ```bash - # 시스템 정보 - systeminfo | findstr /C:"OS Name" /C:"OS Version" - - # GPU 정보 - wmic path win32_VideoController get name - - # 파이썬 & PyTorch 정보 - python --version - python -c "import torch; print(f'PyTorch: {torch.__version__}')" - python -c "import torch; print(f'CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}')" - ``` - - - ```bash - # 시스템 정보 - uname -a - - # GPU 정보 (Linux) - lspci | grep VGA - - # 파이썬 & PyTorch 정보 - python --version - python -c "import torch; print(f'PyTorch: {torch.__version__}')" - python -c "import torch; print(f'CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}')" - ``` - - - - - - - -**데스크탑 앱 문제의 경우 다음도 포함하세요:** -- 로그 파일: `C:\Users\\AppData\Roaming\ComfyUI\logs` (Windows) -- 설정 파일: `C:\Users\\AppData\Roaming\ComfyUI` (Windows) - - - -**문제 상세 정보:** -- 문제에 대한 명확한 설명 -- 문제 재현 단계 -- 예상 행동과 실제 행동 비교 -- 해당되는 경우 스크린샷 또는 동영상 - -**오류 메시지:** -- 콘솔/터미널의 전체 오류 텍스트 -- 브라우저 콘솔 오류 (F12 → 콘솔 탭) -- 충돌 로그 또는 오류 대화상자 - - - -**추가 상황:** -- 설치된 커스텀 노드 목록 -- 문제를 재현하는 워크플로우 파일 (.json) -- 최근 변경사항 (새로운 설치, 업데이트 등) - - - -## 커뮤니티 리소스 - -- **공식 포럼:** [forum.comfy.org](https://forum.comfy.org/) -- **Discord:** [ComfyUI Discord 서버](https://discord.com/invite/comfyorg) -- **Reddit:** [r/comfyui](https://reddit.com/r/comfyui) -- **YouTube:** [ComfyUI 튜토리얼](https://www.youtube.com/@comfyorg) \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/basic/text-to-image.mdx b/ko/tutorials/basic/text-to-image.mdx index 0a3d6a6c2..5f34f303d 100644 --- a/ko/tutorials/basic/text-to-image.mdx +++ b/ko/tutorials/basic/text-to-image.mdx @@ -1,247 +1,23 @@ --- -title: "ComfyUI 텍스트-to-이미지 워크플로우" -description: "이 가이드는 AI 아트 생성에서 텍스트-to-이미지의 개념을 이해하고 ComfyUI에서 텍스트-to-이미지 워크플로우를 완료하는 데 도움을 드립니다." -sidebarTitle: "텍스트-to-이미지" -translationSourceHash: 692cf6ca +title: "ComfyUI 텍스트 → 이미지 워크플로우" +description: "이 가이드는 AI 아트 생성에서 텍스트 기반 이미지 생성의 개념을 이해하고 ComfyUI에서 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우를 완료하는 데 도움을 드립니다." +sidebarTitle: "텍스트 → 이미지" +translationSourceHash: b23cec9b translationFrom: tutorials/basic/text-to-image.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 7f6b5c90 + "About Text to Image": 46d8d8a8 + "ComfyUI Text to Image Workflow Example Guide": d5496194 + "Text to Image Working Principles": 6a4b7974 + "ComfyUI Text to Image Workflow Node Explanation": 1978408d + "Introduction to SD1.5 Model": cd91e138 --- - -이 가이드는 ComfyUI의 텍스트-to-이미지 워크플로우를 소개하고 다양한 ComfyUI 노드의 기능과 사용법을 이해하도록 돕습니다. +이 가이드는 ComfyUI의 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 소개하고 다양한 ComfyUI 노드의 기능과 사용법을 이해하도록 돕습니다. 이 문서에서는 다음을 다룹니다: -- 텍스트-to-이미지 워크플로우 완료하기 -- 확산 모델 원리에 대한 기본적인 이해하기 -- 워크플로우 노드의 기능과 역할 알아보기 +- 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 완료하기 +- 확산 모델 원리에 대한 기본 이해하기 +- 워크플로 노드의 기능과 역할 알아보기 - SD1.5 모델에 대한 초기 이해하기 -먼저 텍스트-to-이미지 워크플로우를 실행한 후 관련 개념에 대한 설명을 이어갑니다. 필요에 따라 관련 섹션을 선택해 주세요. - -## 텍스트-to-이미지란? - -**텍스트-to-이미지**는 텍스트 설명을 통해 이미지를 생성하는 AI 아트 생성의 핵심 과정으로, 그 중심에는 **확산 모델**이 있습니다. - -텍스트-to-이미지 과정에는 다음과 같은 요소가 필요합니다: -- **아티스트**: 이미지 생성 모델 -- **캔버스**: 잠재 공간 -- **이미지 요구사항(프롬프트)**: 긍정적 프롬프트(이미지에 포함되기를 원하는 요소)와 부정적 프롬프트(포함되지 않기를 원하는 요소) 포함 - -이 텍스트-to-이미지 생성 과정은 간단히 말해, 당신의 요구사항(긍정적·부정적 프롬프트)을 **아티스트(이미지 모델)**에게 전달하면, 아티스트가 이러한 요구사항에 맞춰 원하는 이미지를 만들어내는 것입니다. - -## ComfyUI 텍스트-to-이미지 워크플로우 예제 가이드 - -### 1. 준비 작업 - -`ComfyUI/models/checkpoints` 폴더에 최소 한 개의 SD1.5 모델 파일이 있는지 확인하세요. 예를 들어 [v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-v1-5-archive/blob/main/v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors)가 있습니다. - -아직 설치하지 않았다면, [ComfyUI AI 아트 생성 시작하기](/ko/get_started/first_generation)의 모델 설치 섹션을 참고해 주세요. - -### 2. 텍스트-to-이미지 워크플로우 로드하기 - -아래 이미지를 다운로드한 후, **ComfyUI로 드래그하여 워크플로우를 로드**하세요: - -ComfyUI-텍스트-to-이미지 워크플로우 - - -워크플로우 JSON이 메타데이터에 포함된 이미지는 바로 ComfyUI로 드래그하거나, 메뉴 `Workflows` -> `Open (ctrl+o)`를 이용해 로드할 수 있습니다. - - -### 3. 모델 로드 및 첫 번째 이미지 생성하기 - -이미지 모델을 설치한 후, 아래 이미지를 따라 모델을 로드하고 첫 번째 이미지를 생성하세요. - -![이미지 생성](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/image/basic/text-to-image-workflow.png) - -이미지 번호에 따라 다음 단계를 따르세요: -1. **Load Checkpoint** 노드에서 화살표를 사용하거나 텍스트 영역을 클릭해 **v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors**가 선택되었는지 확인하고, 좌우 화살표에 **null** 텍스트가 표시되지 않도록 하세요. -2. `Queue` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl + Enter`를 사용해 이미지 생성을 실행하세요. - -과정이 완료되면, **Save Image** 노드 인터페이스에 결과 이미지가 나타나며, 마우스 오른쪽 버튼을 클릭해 로컬에 저장할 수 있습니다. - -![ComfyUI 첫 번째 이미지 생성 결과](/images/tutorial/gettingstarted/result.png) - -결과가 만족스럽지 않다면 여러 번 생성해 보세요. 각각의 생성 과정에서 **KSampler**는 `seed` 파라미터에 따라 다른 난수 시드를 사용하므로, 매번 다른 결과가 나옵니다. - -### 4. 실험 시작하기 - -**CLIP Text Encoder**의 텍스트를 수정해 보세요. - -![CLIP Text Encoder](/images/comfy_core/conditioning/clip_text_encode.jpg) - -KSampler 노드에 연결된 `Positive` 연결은 긍정적 프롬프트를, `Negative` 연결은 부정적 프롬프트를 나타냅니다. - -SD1.5 모델을 위한 몇 가지 기본 프롬프팅 원칙은 다음과 같습니다: -- 가능하면 영어를 사용하세요. -- 프롬프트는 영어 쉼표 `,`로 구분하세요. -- 긴 문장보다는 구체적인 표현을 사용하세요. -- 구체적인 묘사를 사용하세요. -- `(golden hour:1.2)`와 같은 표현을 사용해 특정 키워드의 중요도를 높여 이미지에 더 많이 나타나게 할 수 있습니다. 여기서 `1.2`는 가중치이고, `golden hour`는 키워드입니다. -- `masterpiece, best quality, 4k`와 같은 키워드를 사용해 생성 품질을 높일 수 있습니다. - -다음은 몇 가지 프롬프트 예시를 시도해 볼 수 있으며, 직접 만든 프롬프트로도 생성해 보세요: - -**1. 애니메이션 스타일** - -긍정적 프롬프트: -``` -anime style, 1girl with long pink hair, cherry blossom background, studio ghibli aesthetic, soft lighting, intricate details - -masterpiece, best quality, 4k -``` - -부정적 프롬프트: -``` -low quality, blurry, deformed hands, extra fingers -``` - -**2. 사실적 스타일** - -긍정적 프롬프트: -``` -(ultra realistic portrait:1.3), (elegant woman in crimson silk dress:1.2), -full body, soft cinematic lighting, (golden hour:1.2), -(fujifilm XT4:1.1), shallow depth of field, -(skin texture details:1.3), (film grain:1.1), -gentle wind flow, warm color grading, (perfect facial symmetry:1.3) -``` - -부정적 프롬프트: -``` -(deformed, cartoon, anime, doll, plastic skin, overexposed, blurry, extra fingers) -``` - -**3. 특정 아티스트 스타일** - -긍정적 프롬프트: -``` -fantasy elf, detailed character, glowing magic, vibrant colors, long flowing hair, elegant armor, ethereal beauty, mystical forest, magical aura, high detail, soft lighting, fantasy portrait, Artgerm style -``` - -부정적 프롬프트: -``` -blurry, low detail, cartoonish, unrealistic anatomy, out of focus, cluttered, flat lighting -``` - -## 텍스트-to-이미지 작동 원리 - -텍스트-to-이미지 전체 과정은 **역확산 과정**으로 이해할 수 있습니다. 우리가 다운로드한 [v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-v1-5-archive/blob/main/v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors)는 사전 훈련된 모델로, **순수한 가우시안 노이즈로부터 목표 이미지를 생성**할 수 있습니다. 우리는 단지 우리의 프롬프트만 입력하면, 무작위 노이즈를 제거해 목표 이미지를 생성할 수 있습니다. - -```mermaid -graph LR -A[순수한 가우시안 노이즈] --> B[반복적 노이즈 제거] -B --> C[중간 잠재 변수] -C --> D[최종 생성 이미지] -E[텍스트 프롬프트] --> F[CLIP 인코더] -F --> G[의미적 벡터] -G --> B -``` - -우리는 두 가지 개념을 이해해야 합니다: -1. **잠재 공간**: 잠재 공간은 확산 모델에서 사용하는 추상적인 데이터 표현 방식입니다. 이미지를 픽셀 공간에서 잠재 공간으로 변환하면 저장 공간이 줄어들고, 확산 모델 훈련과 노이즈 제거 복잡성을 줄이는 데 유리합니다. 마치 건축가들이 건물 설계 대신 설계도(잠재 공간)를 사용하는 것과 같으며, 구조적 특징을 유지하면서 수정 비용을 크게 줄일 수 있습니다. -2. **픽셀 공간**: 픽셀 공간은 이미지를 저장하는 공간으로, 우리가 최종적으로 보는 이미지이며 픽셀 값을 저장합니다. - -확산 모델에 대해 더 자세히 알고 싶다면 다음 논문들을 읽어보세요: -- [노이즈 제거 확산 확률 모델(DDPM)](https://arxiv.org/pdf/2006.11239) -- [노이즈 제거 확산 암묵적 모델(DDIM)](https://arxiv.org/pdf/2010.02502) -- [잠재 확산 모델을 통한 고해상도 이미지 합성](https://arxiv.org/pdf/2112.10752) - -## ComfyUI 텍스트-to-이미지 워크플로우 노드 설명 - -![ComfyUI 텍스트-to-이미지 워크플로우 설명](/images/tutorial/basic/text-image-workflow.jpg) - -### A. Load Checkpoint 노드 - -![Load Checkpoint](/images/comfy_core/loaders/load_checkpoint.jpg) - -이 노드는 일반적으로 이미지 생성 모델을 로드하는 데 사용됩니다. `checkpoint`는 보통 세 가지 구성 요소를 포함합니다: `MODEL (UNet)`, `CLIP`, 그리고 `VAE` - -- `MODEL (UNet)`: 확산 과정 중 노이즈 예측과 이미지 생성을 담당하는 UNet 모델 -- `CLIP`: 텍스트 프롬프트를 모델이 이해할 수 있는 벡터로 변환하는 텍스트 인코더로, 모델은 직접 텍스트 프롬프트를 이해할 수 없기 때문입니다. -- `VAE`: 이미지를 픽셀 공간과 잠재 공간 간에 변환하는 변분 AutoEncoder로, 확산 모델은 잠재 공간에서 작동하며 우리의 이미지는 픽셀 공간에 있습니다. - -### B. Empty Latent Image 노드 - -![Empty Latent Image](/images/comfy_core/latent/empty_latent_image.jpg) - -KSampler 노드로 출력되는 잠재 공간을 정의합니다. Empty Latent Image 노드는 **순수한 노이즈 잠재 공간**을 구성합니다. - -이 노드의 기능을 캔버스 크기 정의라고 생각할 수 있으며, 이는 최종 생성 이미지의 크기를 결정합니다. - -### C. CLIP Text Encoder 노드 - -![CLIP Text Encoder](/images/comfy_core/conditioning/clip_text_encode.jpg) - -프롬프트를 인코딩하는 데 사용되며, 이는 이미지에 대한 귀하의 요구사항입니다. -- KSampler 노드에 연결된 `Positive` 조건 입력은 긍정적 프롬프트(이미지에 포함되기를 원하는 요소)를 나타냅니다. -- KSampler 노드에 연결된 `Negative` 조건 입력은 부정적 프롬프트(이미지에 포함되지 않기를 원하는 요소)를 나타냅니다. - -프롬프트는 `Load Checkpoint` 노드의 `CLIP` 구성 요소에 의해 의미적 벡터로 인코딩되고, KSampler 노드에 조건으로 출력됩니다. - -### D. KSampler 노드 - -![KSampler](/images/comfy_core/sampling/k_sampler.png) - -**KSampler**는 전체 워크플로우의 핵심으로, 모든 노이즈 제거 과정이 이루어지며 결국 잠재 공간 이미지를 출력합니다. - -```mermaid -graph LR -A[확산 모델] --> B{KSampler} -C[랜덤 노이즈
잠재 공간] --> B -D[CLIP 의미적 벡터] --> B -B --> E[노이즈 제거된 잠재] -``` - -KSampler 노드의 파라미터 설명은 다음과 같습니다: - -| 파라미터 이름 | 설명 | 기능 | -|----------------------------|------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------| -| **model** | 노이즈 제거에 사용되는 확산 모델 | 생성 이미지의 스타일과 품질을 결정합니다 | -| **positive** | 긍정적 프롬프트 조건 인코딩 | 지정된 요소를 포함하도록 생성을 유도합니다 | -| **negative** | 부정적 프롬프트 조건 인코딩 | 원치 않는 내용을 억제합니다 | -| **latent_image** | 노이즈 제거할 잠재 공간 이미지 | 노이즈 초기화를 위한 입력 캐리어 역할을 합니다 | -| **seed** | 노이즈 생성용 난수 시드 | 생성의 무작위성을 제어합니다 | -| **control_after_generate** | 생성 후 시드 제어 모드 | 배치 생성 시 시드 변동 패턴을 결정합니다 | -| **steps** | 노이즈 제거 반복 횟수 | 더 많은 단계는 더 세밀한 디테일을 제공하지만 처리 시간이 길어집니다 | -| **cfg** | 분류자 없는 안내 스케일 | 프롬프트 제약 강도를 제어합니다 (너무 높으면 과적합을 초래합니다) | -| **sampler_name** | 샘플링 알고리즘 이름 | 노이즈 제거 경로의 수학적 방법을 결정합니다 | -| **scheduler** | 스케줄러 유형 | 노이즈 감쇠율과 단계 크기 할당을 제어합니다 | -| **denoise** | 노이즈 제거 강도 계수 | 잠재 공간에 추가되는 노이즈 강도를 제어하며, 0.0은 원본 입력 특징을 유지하고, 1.0은 완전한 노이즈입니다 | - -KSampler 노드에서 잠재 공간은 `seed`를 초기화 파라미터로 사용해 랜덤 노이즈를 구성하고, 의미적 벡터 `Positive`와 `Negative`는 조건으로 확산 모델에 입력됩니다. - -그런 다음, `steps` 파라미터로 지정된 노이즈 제거 단계 수에 따라 노이즈 제거가 수행됩니다. 각 노이즈 제거 단계는 `denoise` 파라미터로 지정된 노이즈 제거 강도 계수를 사용해 잠재 공간을 노이즈 제거하고 새로운 잠재 공간 이미지를 생성합니다. - -### E. VAE 디코드 노드 - -![VAE 디코드](/images/comfy_core/latent/vae_decode.jpg) - -**KSampler**에서 출력된 잠재 공간 이미지를 픽셀 공간 이미지로 변환합니다. - -### F. Save Image 노드 - -![Save Image](/images/comfy_core/image/save_image.jpg) - -디코드된 이미지를 미리보기하고, 잠재 공간에서 로컬 `ComfyUI/output` 폴더로 저장합니다. - -## SD1.5 모델 소개 - -**SD1.5 (Stable Diffusion 1.5)**는 [Stability AI](https://stability.ai/)에서 개발한 AI 이미지 생성 모델입니다. Stable Diffusion 시리즈의 기본 버전으로, **512×512** 해상도 이미지로 훈련되어 이 해상도에서 특히 뛰어난 이미지 생성 성능을 발휘합니다. 약 4GB 크기로, **소비자급 GPU(예: 6GB VRAM)**에서도 원활하게 작동합니다. 현재 SD1.5는 다양한 플러그인(예: ControlNet, LoRA)과 최적화 도구를 지원하는 풍부한 생태계를 갖추고 있습니다. - -AI 아트 생성의 이정표와 같은 모델로서, SD1.5는 오픈소스 성격과 경량 아키텍처, 풍부한 생태계 덕분에 여전히 최고의 입문용 선택입니다. SDXL/SD3와 같은 신버전이 출시되었지만, 소비자급 하드웨어에서의 가치는 여전히 타의 추종을 불허합니다. - -### 기본 정보 -- **출시일**: 2022년 10월 -- **핵심 아키텍처**: 잠재 확산 모델(LDM) 기반 -- **훈련 데이터**: LAION-Aesthetics v2.5 데이터셋(약 5.9억 회 훈련 단계) -- **오픈소스 특징**: 모델/코드/훈련 데이터 모두 완전 오픈소스 - -### 장점과 한계 -모델 장점: -- 경량: 약 4GB 크기로 소비자 GPU에서도 원활히 작동 -- 진입 장벽 낮음: 다양한 플러그인과 최적화 도구를 지원 -- 성숙한 생태계: 광범위한 플러그인 및 도구 지원 -- 빠른 생성: 소비자 GPU에서도 원활한 작동 - -모델 한계: -- 디테일 처리: 손이나 복잡한 조명에서 왜곡 발생 가능성 -- 해상도 제한: 직접 1024x1024 생성 시 품질 저하 -- 프롬프트 의존성: 정확한 영어 설명이 제어에 필수적임 \ No newline at end of file +먼저 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 실행한 후 관련 개념에 대한 설명을 이어갑니다. 필요에 따라 관련 섹션을 선택해 주세요. diff --git a/ko/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx b/ko/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx index fefa84145..1537b6caa 100644 --- a/ko/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx +++ b/ko/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx @@ -47,7 +47,7 @@ ComfyUI에서 T2I 어댑터를 사용하는 방법은 [ControlNet](/ko/tutorials ## ComfyUI 깊이 T2I 어댑터 작업 흐름 예시 설명 -### 1. 깊이 T2I 어댑터 작업 흐름 자산 +### 1. 깊이 T2I 어댑터 작업 흐름 에셋 아래 작업 흐름 이미지를 다운로드해 ComfyUI로 드래그하여 작업 흐름을 로드해주세요: diff --git a/ko/tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx b/ko/tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx index 2424e702e..ff93610da 100644 --- a/ko/tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx +++ b/ko/tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx @@ -12,7 +12,7 @@ Flux는 뛰어난 이미지 품질과 유연성으로 고화질의 다양한 이 현재 Flux.1 모델에는 몇 가지 주요 버전이 있습니다: - **Flux.1 Pro:** 최고 성능의 모델로, 클로즈드소스이며 API 호출을 통해서만 사용 가능합니다. -- **[Flux.1 [dev]：](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev)** 오픈소스이지만 비상업적 용도로 제한되며, Pro 버전에서 다운스트림된 버전으로 Pro 버전과 거의 동일한 성능을 자랑합니다. +- **[Flux.1 [dev]：](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev)** 오픈소스이지만 비상업적 용도로 제한되며, Pro 버전에서 증류된 버전으로 Pro 버전과 거의 동일한 성능을 자랑합니다. - **[Flux.1 [schnell]：](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell)** Apache2.0 라이선스를 사용하며, 이미지를 생성하는 데 단 4단계만 필요해 저사양 하드웨어에도 적합합니다. **Flux.1 모델의 특징** diff --git a/ko/tutorials/flux/flux-2-klein.mdx b/ko/tutorials/flux/flux-2-klein.mdx index 7a6166ab7..f0d48614a 100644 --- a/ko/tutorials/flux/flux-2-klein.mdx +++ b/ko/tutorials/flux/flux-2-klein.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- title: "ComfyUI Flux.2 Klein 4B 가이드" -description: "FLUX.2 [klein] 4B에 대한 간략한 소개와 ComfyUI에서 텍스트-to-image 및 이미지 편집 워크플로우를 실행하는 방법을 안내합니다." +description: "FLUX.2 [klein] 4B에 대한 간략한 소개와 ComfyUI에서 텍스트 기반 이미지 생성 및 이미지 편집 워크플로를 실행하는 방법을 안내합니다." sidebarTitle: "Flux.2 Klein" translationSourceHash: e790eb10 translationFrom: tutorials/flux/flux-2-klein.mdx @@ -12,7 +12,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" ## FLUX.2 [klein] 소개 -FLUX.2 [Klein]은 Flux 제품군 중 가장 빠른 모델로, 텍스트-to-image와 이미지 편집을 하나의 컴팩트한 아키텍처로 통합했습니다. 이 모델은 인터랙티브한 워크플로우, 즉각적인 미리보기 및 지연 시간이 중요한 애플리케이션을 위해 설계되었으며, 정제된 변형을 사용하면 단일 및 다중 참조 편집에서도 강력한 품질을 유지하면서 엔드투엔드 추론 시간을 약 1초로 줄일 수 있습니다. +FLUX.2 [Klein]은 Flux 제품군 중 가장 빠른 모델로, 텍스트 기반 이미지 생성과 이미지 편집을 하나의 컴팩트한 아키텍처로 통합했습니다. 이 모델은 인터랙티브 워크플로, 즉각적인 미리보기 및 지연 시간이 중요한 애플리케이션을 위해 설계되었으며, 정제된 변형을 사용하면 단일 및 다중 참조 편집에서도 강력한 품질을 유지하면서 엔드투엔드 추론 시간을 약 1초로 줄일 수 있습니다. **모델 주요 특징:** - 두 가지 4B 유형: 최대한의 유연성과 미세 조정을 위한 베이스(비정제); 속도 우선 배포를 위한 정제(4단계) @@ -21,18 +21,18 @@ FLUX.2 [Klein]은 Flux 제품군 중 가장 빠른 모델로, 텍스트-to-image -## Flux.2 Klein 4B 워크플로우 +## Flux.2 Klein 4B 워크플로 - - Flux.2 Klein 4B용 텍스트-to-Image 워크플로우를 다운로드하세요. + + Flux.2 Klein 4B용 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 다운로드하세요. - 4B 베이스 모델을 사용한 이미지 편집 워크플로우를 다운로드하세요. + 4B 베이스 모델을 사용한 이미지 편집 워크플로를 다운로드하세요. - 빠른 정제된 4B 이미지 편집 워크플로우를 다운로드하세요. + 빠른 정제된 4B 이미지 편집 워크플로를 다운로드하세요. ## Flux.2 Klein 4B 모델 다운로드 @@ -67,18 +67,18 @@ FLUX.2 [Klein]은 Flux 제품군 중 가장 빠른 모델로, 텍스트-to-image │ └── flux2-vae.safetensors ``` -## Flux.2 Klein 9B 워크플로우 +## Flux.2 Klein 9B 워크플로 - - Flux.2 Klein 9B용 텍스트-to-Image 워크플로우를 다운로드하세요. + + Flux.2 Klein 9B용 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 다운로드하세요. - 9B 베이스 모델을 사용한 이미지 편집 워크플로우를 다운로드하세요. + 9B 베이스 모델을 사용한 이미지 편집 워크플로를 다운로드하세요. - 빠른 정제된 9B 이미지 편집 워크플로우를 다운로드하세요. + 빠른 정제된 9B 이미지 편집 워크플로를 다운로드하세요. ## Flux.2 Klein 9B 모델 다운로드 diff --git a/ko/tutorials/flux/flux1-krea-dev.mdx b/ko/tutorials/flux/flux1-krea-dev.mdx index e1c617ff3..f1cba3b61 100644 --- a/ko/tutorials/flux/flux1-krea-dev.mdx +++ b/ko/tutorials/flux/flux1-krea-dev.mdx @@ -10,7 +10,7 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' ![Flux.1 Krea Dev 포스터](/images/tutorial/flux/flux_1_krea_dev_poster.jpg) -[Flux.1 Krea Dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev)는 Black Forest Labs(BFL)와 Krea가 협력하여 개발한 고급 텍스트-to-image 생성 모델입니다. 이 모델은 현재 가장 우수한 오픈소스 FLUX 모델로, 특히 텍스트를 이미지로 변환하는 데 특화되어 있습니다. +[Flux.1 Krea Dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev)는 Black Forest Labs(BFL)와 Krea가 협력하여 개발한 고급 텍스트 기반 이미지 생성 모델입니다. 이 모델은 현재 가장 우수한 오픈소스 FLUX 모델로, 특히 텍스트 기반 이미지 생성에 특화되어 있습니다. **모델 특징** @@ -42,7 +42,7 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' #### 2. 수동 모델 설치 다음 모델 파일을 다운로드해 주세요: -**디퓨전 모델** +**확산 모델** - [flux1-krea-dev_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/FLUX.1-Krea-dev_ComfyUI/blob/main/split_files/diffusion_models/flux1-krea-dev_fp8_scaled.safetensors) diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite.mdx index 34d2ce4d8..c9a7a6190 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite.mdx @@ -33,30 +33,30 @@ Seedream 5.0 lite는 BytePlus의 최신 이미지 생성 모델입니다. Seedre ### 이미지 편집 사례 -![지시사항 처리 예시 1](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/9a770e2a-c0ed-4253-bd60-14c5beff150d_2048x2048.png) +![Instruction following example 1](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/9a770e2a-c0ed-4253-bd60-14c5beff150d_2048x2048.png) *녹색 상자 속 안경을 원형 렌즈로 변경하고, 파란색 상자 속 주황색 지갑을 보라색 타원형 지갑으로 변경하며, 빨간색 상자 속 그녀의 신발은 표범 무늬로 바꿉니다.* -![지시사항 처리 예시 2](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/6ec0976b-1cb0-45e0-a657-ab97efd4d915_2048x2048.png) +![Instruction following example 2](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/6ec0976b-1cb0-45e0-a657-ab97efd4d915_2048x2048.png) *원래의 구성을 유지하면서 전반적인 색조를 남색과 흰색으로 변경합니다. 이미지 속 'RTX PRO 6000'을 'SEEDREAM 5.0 LITE'로 변경하고, '2025'를 'NOW LIVE'로 변경합니다.* -![스타일 전환 예시](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/dc08a07e-edf1-4864-b6a6-5a7b17b78cfa_1920x1080.png) +![Style transfer example](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/dc08a07e-edf1-4864-b6a6-5a7b17b78cfa_1920x1080.png) *두 번째 이미지를 참고하여 첫 번째 이미지의 스타일을 두 번째 이미지와 맞추세요.* ### 일관성 사례 -![디자인 일관성](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/cc7b80ef-418c-4376-95e2-38c9110c6456_1920x1080.png) +![Design consistency](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/cc7b80ef-418c-4376-95e2-38c9110c6456_1920x1080.png) *두 번째 그림의 디자인과 레이아웃 스타일을 참고해 첫 번째 그림의 스타일을 그에 맞게 적용하세요.* -![캐릭터 합치기](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/22d1fa08-17f3-4113-86ee-ca0a324cbb3b_1920x1080.png) +![Character merge](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/22d1fa08-17f3-4113-86ee-ca0a324cbb3b_1920x1080.png) *첫 번째 그림과 두 번째 그림을 두 사람의 고각 위에서 내려다보는 셀카로 합쳐서, 서로 가까이 붙여 컴팩트하게 구성하세요.* -![다중 참조 구성](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/2d690f6d-fa30-4152-9dc4-c09341c4e887_1920x1080.png) +![Multi-reference composition](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/2d690f6d-fa30-4152-9dc4-c09341c4e887_1920x1080.png) *첫 번째부터 네 번째 그림에 나온 꽃들을 꽃꽂이에 사용하세요. 다섯 번째 그림에 보이는 화병에 모든 꽃을 배열한 다음, 여섯 번째 그림에 보이는 테이블 위에 화병을 놓으세요.* -![제품 일관성](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/585cf84d-afe0-4277-b08a-7a0cddbd6a54_1620x1080.png) +![Product consistency](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/585cf84d-afe0-4277-b08a-7a0cddbd6a54_1620x1080.png) *참고 이미지의 병을 사용해 여섯 가지 제품 사진을 계절별로 다르게 생성하세요. 여섯 장 모두 동일한 병 디자인을 유지하세요.* -## Seedream 5.0 lite 텍스트-to-이미지 워크플로우 +## Seedream 5.0 lite 텍스트 → 이미지 워크플로우 Comfy Cloud에서 열기 @@ -68,10 +68,10 @@ Seedream 5.0 lite는 BytePlus의 최신 이미지 생성 모델입니다. Seedre ### 세계 지식 사례 -![중력 인포그래픽](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/fac37b40-faaa-4360-b449-08da38322186_2562x1440.png) +![Gravity infographic](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/fac37b40-faaa-4360-b449-08da38322186_2562x1440.png) *중력을 설명하는 픽셀 아트 인포그래픽으로, 어두운 남색/석탄색 배경과 대담한 시네마틱 팔레트 톤을 사용해 선명한 16비트 스타일로 표현했습니다.* -![빅뱅 인포그래픽](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/39e35082-3b26-41df-8e09-5cc1841d94c6_2562x1440.png) +![Big Bang infographic](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/39e35082-3b26-41df-8e09-5cc1841d94c6_2562x1440.png) *빅뱅과 공룡 시대를 설명하는 만화책 스타일 인포그래픽으로, 짙은 진홍색과 잉크 검정 배경에 대담한 만화 팔레트 톤을 사용했습니다.* ## 시작하기 diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v3.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v3.mdx index 0e126ef21..0fe1a2c5a 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v3.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v3.mdx @@ -9,18 +9,18 @@ translationFrom: tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v3.mdx import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; -Ideogram 3.0은 Ideogram이 개발한 강력한 텍스트-to-이미지 모델로, 사실적인 품질과 정확한 텍스트 렌더링, 일관된 스타일 제어로 유명합니다. +Ideogram 3.0은 Ideogram의 강력한 텍스트 기반 이미지 생성 모델로, 사실적인 품질, 정확한 텍스트 렌더링, 일관된 스타일 제어로 유명합니다. Ideogram V3 노드는 현재 두 가지 모드를 지원합니다: -- 텍스트-to-이미지 모드 +- 텍스트 기반 이미지 생성 모드 - 이미지 편집 모드 (이미지와 마스크 입력이 모두 제공될 경우) -## Ideogram 3.0 파트너 노드 텍스트-to-이미지 모드 +## Ideogram 3.0 파트너 노드 텍스트 기반 이미지 생성 모드 -Ideogram V3를 이미지 및 마스크 입력 없이 사용할 경우, 노드는 텍스트-to-이미지 모드로 작동합니다. +Ideogram V3를 이미지 및 마스크 입력 없이 사용할 경우, 노드는 텍스트 기반 이미지 생성 모드로 작동합니다. ### 1. 워크플로 파일 다운로드 diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx index 0b0e525a7..968f4053c 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx @@ -24,7 +24,7 @@ Luma 이미지 to 이미지 노드를 사용하면 Luma AI 기술을 활용해 ### 1. 워크플로우 파일 다운로드 -다음 이미지를 ComfyUI로 드래그하여 워크플로우를 로드하세요(워크플로우 정보는 이미지 메타데이터에 포함되어 있습니다): +다음 이미지를 다운로드하여 ComfyUI로 드래그하여 워크플로우를 로드하세요(워크플로우 정보는 이미지 메타데이터에 포함되어 있습니다): ![Luma 이미지 to 이미지 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2i/luma_i2i.png) diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx index 0d4bd132f..a98e504bc 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx @@ -1,7 +1,7 @@ --- -title: "Luma 텍스트-to-이미지 파트너 노드 ComfyUI 공식 예제" -description: "이 가이드에서는 ComfyUI에서 Luma 텍스트-to-이미지 파트너 노드를 사용하는 방법을 설명합니다." -sidebarTitle: "Luma 텍스트-to-이미지" +title: "Luma 텍스트 → 이미지 파트너 노드 ComfyUI 공식 예제" +description: "이 가이드에서는 ComfyUI에서 Luma 텍스트 → 이미지 파트너 노드를 사용하는 방법을 설명합니다." +sidebarTitle: "Luma 텍스트 → 이미지" translationSourceHash: 189b15fc translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx --- @@ -9,36 +9,36 @@ translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; -Luma 텍스트-to-이미지 노드를 사용하면 Luma AI의 고급 기술을 통해 텍스트 프롬프트로부터 고품질 이미지를 생성할 수 있으며, 사진과 같은 사실적인 콘텐츠와 예술적 스타일의 이미지를 만들 수 있습니다. +Luma Text to Image 노드는 Luma AI의 고급 기술을 사용하여 텍스트 프롬프트로부터 고품질 이미지를 생성할 수 있게 해주며, 사진과 같은 사실적인 콘텐츠와 예술적 스타일의 이미지를 만들 수 있습니다. -이 가이드에서는 이 노드를 사용해 텍스트-to-이미지 생성 워크플로우를 설정하는 방법을 보여드립니다. +이 가이드에서는 이 노드를 사용하여 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 설정하는 방법을 보여드립니다. -## Luma 텍스트-to-이미지 파트너 노드 워크플로우 +## Luma Text to Image 파트너 노드 워크플로 -`Luma 텍스트-to-이미지` 노드를 이미지 입력 없이 사용하면 텍스트-to-이미지 워크플로우로 작동합니다. 이 가이드에서는 `style_image`와 `image_luma_ref`를 사용해 Luma AI의 뛰어난 이미지 처리 기능을 보여주는 예시를 만들어보았습니다. +`Luma Text to Image` 노드를 이미지 입력 없이 사용하면 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로로 작동합니다. 이 가이드에서는 `style_image`와 `image_luma_ref`를 사용하여 Luma AI의 뛰어난 이미지 처리 기능을 보여주는 예시를 만들었습니다. -### 1. 워크플로우 파일 다운로드 +### 1. 워크플로 파일 다운로드 -워크플로우 정보는 아래 이미지의 메타데이터에 포함되어 있습니다. 이를 다운로드하여 ComfyUI로 드래그하면 워크플로우가 로드됩니다. +워크플로 정보는 아래 이미지의 메타데이터에 포함되어 있습니다. 이미지를 다운로드하여 ComfyUI로 드래그하면 워크플로가 로드됩니다. -![Luma 텍스트-to-이미지 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/luma_t2i.png) +![Luma Text to Image 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/luma_t2i.png) -입력용으로 다음 이미지를 다운로드해주세요: +입력용으로 다음 이미지를 다운로드하세요: ![입력 이미지 - 레퍼런스](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/input_ref.png) ![입력 이미지 - 스타일](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/input_style.png) -### 2. 워크플로우 실행 단계 따라하기 +### 2. 워크플로 실행 단계 따라하기 -![Luma 텍스트-to-이미지 워크플로우 단계](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_t2i_step_guide.jpg) +![Luma Text to Image 워크플로 단계](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_t2i_step_guide.jpg) -이미지에 표시된 번호 순서대로 기본 워크플로우를 완료해주세요: +이미지에 표시된 번호 순서대로 기본 워크플로를 완료하세요: 1. `Load image` 노드에서 레퍼런스 이미지를 업로드하세요 2. `Load image (renamed to styleref)` 노드에서 스타일 레퍼런스 이미지를 업로드하세요 -3. (선택사항) `Luma 텍스트-to-이미지` 노드에서 프롬프트를 수정하세요 +3. (선택사항) `Luma Text to Image` 노드에서 프롬프트를 수정하세요 4. (선택사항) `style_image_weight`를 조정해 스타일 레퍼런스 이미지의 영향력을 조절하세요 5. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 이미지를 생성하세요 6. API 결과가 반환된 후, `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인하세요. 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다 diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation.mdx index c6a71d90b..c5449728d 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation.mdx @@ -1,13 +1,13 @@ --- title: "Moonvalley 파트너 노드 공식 ComfyUI 예제" -description: "이 기사는 ComfyUI에서 텍스트-to-비디오, 이미지-to-비디오, 비디오-to-비디오 기능을 위해 Moonvalley 파트너 노드를 사용하는 방법을 소개합니다." +description: "이 기사는 ComfyUI에서 텍스트 기반 비디오 생성, 이미지 기반 비디오 생성, 비디오 기반 비디오 생성 기능을 위해 Moonvalley 파트너 노드를 사용하는 방법을 소개합니다." sidebarTitle: "Moonvalley" translationSourceHash: 48fb4612 translationFrom: tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation.mdx --- -**서비스 제공 불가**: Moonvalley API 서비스가 더 이상 제공되지 않습니다. 이러한 노드는 폐기되었으며, 예상대로 작동하지 않을 수 있습니다. + **서비스 제공 불가**: Moonvalley API 서비스가 더 이상 제공되지 않습니다. 이러한 노드는 지원 중단되었으며, 예상대로 작동하지 않을 수 있습니다. @@ -32,12 +32,12 @@ Moonvalley Marey 리얼리즘 v1.5는 시네마틱 수준의 창작을 목표로 - 복합 장면 레이어링 및 고급 조명 효과: 복잡한 장면에서 전경, 중경, 배경 레이어링을 지원하며 공간 관계를 지능적으로 이해합니다. - 모션 및 포즈 전송 등 제작 수준의 제어 기능: 합성 장면에 대한 현실적인 조명을 자동으로 생성합니다. -현재 Moonvalley 관련 파트너 노드는 ComfyUI에서 기본적으로 지원됩니다. 해당 텍스트-to-비디오, 이미지-to-비디오, 비디오-to-비디오 기능을 바로 ComfyUI에서 사용할 수 있습니다. +현재 Moonvalley 관련 파트너 노드는 ComfyUI에서 기본적으로 지원됩니다. 텍스트 기반 비디오 생성, 이미지 기반 비디오 생성, 비디오 기반 비디오 생성 기능을 바로 ComfyUI에서 사용할 수 있습니다. -## Moonvalley 텍스트-to-비디오 워크플로우 +## Moonvalley 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로우 ### 1. 워크플로우 파일 다운로드하기 @@ -54,7 +54,7 @@ Moonvalley Marey 리얼리즘 v1.5는 시네마틱 수준의 창작을 목표로 ### 2. 워크플로우 실행 단계 따라하기 -![텍스트-to-비디오 워크플로우](/images/tutorial/api_nodes/moonvalley/api_moonvalley_text_to_video.jpg) +![텍스트 기반 비디오 생성 워크플로우](/images/tutorial/api_nodes/moonvalley/api_moonvalley_text_to_video.jpg) 1. 긍정적 프롬프트 입력(비디오에 나타나기를 원하는 내용) 2. 부정적 프롬프트 입력(비디오에 나타나지 않기를 원하는 내용) @@ -63,7 +63,7 @@ Moonvalley Marey 리얼리즘 v1.5는 시네마틱 수준의 창작을 목표로 5. API가 결과를 반환한 후, `Save Video` 노드에서 생성된 비디오를 확인할 수 있습니다. 비디오는 또한 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다 -## Moonvalley 이미지-to-비디오 워크플로우 +## Moonvalley 이미지 기반 비디오 생성 워크플로우 ### 1. 워크플로우 파일 다운로드하기 @@ -83,7 +83,7 @@ Moonvalley Marey 리얼리즘 v1.5는 시네마틱 수준의 창작을 목표로 ### 2. 워크플로우 실행 단계 따라하기 -![이미지-to-비디오 워크플로우](/images/tutorial/api_nodes/moonvalley/api_moonvalley_image_to_video.jpg) +![이미지 기반 비디오 생성 워크플로우](/images/tutorial/api_nodes/moonvalley/api_moonvalley_image_to_video.jpg) 1. `Load Image` 노드에서 입력 이미지 로드 2. 긍정적 프롬프트 입력(비디오에 나타나기를 원하는 내용) @@ -93,9 +93,9 @@ Moonvalley Marey 리얼리즘 v1.5는 시네마틱 수준의 창작을 목표로 6. API가 결과를 반환한 후, `Save Video` 노드에서 생성된 비디오를 확인할 수 있습니다. 비디오는 또한 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다 -## Moonvalley 비디오-to-비디오 워크플로우 +## Moonvalley 비디오 기반 비디오 생성 워크플로우 -`Moonvalley Marey 비디오 to 비디오` 노드를 통해 참조 비디오를 입력해 비디오를 다시 그리는 작업을 할 수 있습니다. 참조 비디오의 모션이나 캐릭터 포즈를 활용해 비디오를 생성할 수 있습니다. +`Moonvalley Marey Video to Video` 노드를 통해 참조 비디오를 입력해 비디오를 다시 그리는 작업을 할 수 있습니다. 참조 비디오의 모션이나 캐릭터 포즈를 활용해 비디오를 생성할 수 있습니다. ### 1. 워크플로우 파일 다운로드하기 @@ -120,7 +120,7 @@ Moonvalley Marey 리얼리즘 v1.5는 시네마틱 수준의 창작을 목표로 ### 2. 워크플로우 실행 단계 따라하기 -![비디오-to-비디오 워크플로우](/images/tutorial/api_nodes/moonvalley/api_moonvalley_video_to_video.jpg) +![비디오 기반 비디오 생성 워크플로우](/images/tutorial/api_nodes/moonvalley/api_moonvalley_video_to_video.jpg) 1. `Load Video` 노드에서 참조 비디오(또는 사용자 자체 소재) 로드 - 최종 비디오 길이가 5초라면, 입력 비디오는 반드시 5초보다 길어야 합니다. diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx index 6b987daac..e431f97a4 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- title: "OpenAI 채팅 파트너 노드 ComfyUI 공식 예제" -description: "이 기사에서는 ComfyUI에서 OpenAI 채팅 파트너 노드를 사용하여 대화 기능을 완성하는 방법을 소개합니다." +description: "이 글에서는 ComfyUI에서 OpenAI 채팅 파트너 노드를 사용하여 대화 기능을 완성하는 방법을 소개합니다." sidebarTitle: "OpenAI 채팅" translationSourceHash: e4c0b73e translationFrom: tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx @@ -38,14 +38,14 @@ style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#0078D6', color: '#ffffff', 해당 템플릿에서는 프롬프트 생성을 분석하기 위한 역할 설정을 마련했습니다. -이미지의 번호를 참고해 기본 텍스트-to-이미지 워크플로우를 완성하실 수 있습니다: -1. `이미지 로드` 노드에서 AI가 해석하도록 할 이미지를 불러오세요. -2. (선택사항) 필요하다면 `OpenAI 채팅 고급 옵션`에서 설정을 수정해 특정 작업을 수행하도록 AI에게 지시할 수 있습니다. -3. `OpenAI 채팅` 노드에서 `프롬프트`를 수정해 대화 프롬프트를 설정하거나, `모델`을 변경해 다른 모델을 선택할 수 있습니다. -4. `실행` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 대화를 실행하세요. -5. API가 결과를 반환할 때까지 기다린 후, `미리보기 아무나` 노드에서 AI가 반환한 내용을 확인할 수 있습니다. +이미지의 번호를 참고해 기본 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우 실행을 완성하실 수 있습니다: +1. `Load Image` 노드에서 AI가 해석하도록 할 이미지를 불러오세요. +2. (선택사항) 필요하다면 `OpenAI Chat Advanced Options`에서 설정을 수정해 AI가 특정 작업을 수행하도록 할 수 있습니다. +3. `OpenAI Chat` 노드에서 `Prompt`를 수정해 대화 프롬프트를 설정하거나, `model`을 변경해 다른 모델을 선택할 수 있습니다. +4. `Run` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 대화를 실행하세요. +5. API가 결과를 반환할 때까지 기다린 후, `Preview Any` 노드에서 AI가 반환한 내용을 확인할 수 있습니다. ### 3. 추가 참고사항 -- 현재 파일 입력 노드인 `OpenAI 채팅 입력 파일`은 먼저 파일을 `ComfyUI/input/` 디렉토리에 업로드해야 합니다. 이 노드는 개선 중이며, 업데이트 이후 템플릿을 수정할 예정입니다. -- 워크플로우에는 `배치 이미지`를 사용한 예시가 제공됩니다. AI가 해석해야 하는 이미지가 여러 장이라면, 단계 도표를 참고해 마우스 오른쪽 클릭으로 해당 노드 모드를 `항상`으로 설정해 활성화할 수 있습니다. \ No newline at end of file +- 현재 파일 입력 노드인 `OpenAI Chat Input Files`는 먼저 파일을 `ComfyUI/input/` 디렉토리에 업로드해야 합니다. 이 노드는 개선 중이며, 업데이트 이후 템플릿을 수정할 예정입니다. +- 워크플로우에는 `Batch Images`를 사용한 입력 예시가 제공됩니다. AI가 해석해야 하는 이미지가 여러 장이라면, 단계 도표를 참고해 마우스 오른쪽 클릭으로 해당 노드 모드를 `Always`로 설정해 활성화할 수 있습니다. \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2.mdx index 7e87b5327..2c3eb1b6b 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2.mdx @@ -38,11 +38,11 @@ GPT-Image-2의 추론 기반 구성으로 텍스트 프롬프트를 통해 이 Comfy Cloud에서 바로 텍스트-to-이미지 워크플로우를 시험해 보세요. - + 워크플로우 JSON을 다운로드하세요. - + ![GPT-Image-2 텍스트-to-이미지 예시](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_t2i_1.jpg) @@ -52,11 +52,11 @@ GPT-Image-2의 추론 기반 구성으로 텍스트 프롬프트를 통해 이 Comfy Cloud에서 바로 이미지 편집 워크플로우를 시험해 보세요. - + 워크플로우 JSON을 다운로드하세요. - + ![GPT-Image-2 이미지-to-이미지 예시](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_i2i_1.jpg) @@ -68,7 +68,7 @@ GPT-Image-2의 추론 기반 구성으로 텍스트 프롬프트를 통해 이 ### 추론 기반 생성 -GPT-Image-2는 렌더링 전에 구성 계획을 세웁니다. 이는 역사적으로 이미지 모델이 잘 작동하지 않았던 프롬프트들—예를 들어, 11pt 헬베티카체로 작성된 일곱 항목의 글머리표가 중앙에 배치된 포스터—에 적합하며, 밀도 높은 텍스트, 작은 UI 요소, 아이콘, 인포그래픽, 지도, 슬라이드 등에도 깔끔한 결과를 제공합니다. +GPT-Image-2는 렌더링 전에 구성 계획을 세웁니다. 이는 역사적으로 이미지 모델이 잘 작동하지 않았던 프롬프트들(예를 들어, 11pt 헬베티카체로 작성된 일곱 항목의 글머리표가 중앙에 배치된 포스터)에 적합하며, 밀도 높은 텍스트, 작은 UI 요소, 아이콘, 인포그래픽, 지도, 슬라이드 등에도 깔끔한 결과를 제공합니다. ### 중요한 부분을 보존하는 이미지 편집 @@ -82,4 +82,4 @@ GPT-Image-2는 구조적 정확도를 유지하면서 표적 편집을 처리하 ## 하이브리드 파이프라인 -GPT-Image-2는 자연스럽게 하이브리드 파이프라인에 통합됩니다: 텍스트가 많은 헤로 프레임에는 GPT-Image-2를 사용한 후, 현지 모델로 넘겨 스케일업, 스타일화, 비디오 생성을 진행하세요—각 단계에 가장 적합한 모델을 한 그래프 내에서 사용할 수 있습니다. \ No newline at end of file +GPT-Image-2는 자연스럽게 하이브리드 파이프라인에 통합됩니다: 텍스트가 많은 헤로 프레임에는 GPT-Image-2를 사용한 후, 현지 모델로 넘겨 스케일업, 스타일화, 비디오 생성을 진행하세요. 각 단계에 가장 적합한 모델을 한 그래프 내에서 사용할 수 있습니다. \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/openrouter/llm.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/openrouter/llm.mdx index bed596af8..d536d9bfd 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/openrouter/llm.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/openrouter/llm.mdx @@ -74,7 +74,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; -이 샘플에서는 워크플로우가 참조 이미지를 분석하고 하위 이미지 노드를 위한 텍스트-to-image 프롬프트를 반환합니다. **이미지 로드**를 생략하거나, 프롬프트를 변경하거나, 그래프를 완전히 다시 구성해 자신만의 사용 사례에 맞게 조정할 수 있습니다. +이 샘플에서는 워크플로우가 참조 이미지를 분석하고 하위 이미지 노드를 위한 텍스트-이미지 프롬프트를 반환합니다. **이미지 로드**를 생략하거나, 프롬프트를 변경하거나, 그래프를 완전히 다시 구성해 자신만의 사용 사례에 맞게 조정할 수 있습니다. 템플릿을 참고로 사용한다면 일반적인 실행 과정은 다음과 같습니다: diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image.mdx index 9f65c7bf1..8b962eb4f 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image.mdx @@ -16,7 +16,7 @@ Reve는 ComfyUI에서 Partner Nodes를 통해 이용 가능한 이미지 생성 **주요 기능:** - **최대 4K 해상도**: 높은 해상도로 선명하고 디테일한 이미지를 생성합니다. - **내장된 미적 학습**: 패션 에디토리얼, 시네마틱, 자연 조명 스타일에 적합한 결과를 제공합니다. -- **이미지 편집**: 기존 이미지의 조명 조건, 색감 조정 및 모션 효과 추가가 가능합니다. +- **이미지 편집**: 기존 이미지의 조명 조건, 색감을 조정하고 모션 효과를 추가합니다. - **이미지 리믹스**: 참조 이미지의 요소를 목표 이미지에 결합하면서 일관성을 유지합니다. diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation.mdx index c64d24521..5933b23ef 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- title: "Runway 파트너 노드 이미지 생성 ComfyUI 공식 예제" -description: "이 기사에서는 ComfyUI에서 Runway 노드를 사용해 텍스트-to-image 및 참조-to-image 생성을 하는 방법을 소개합니다." +description: "이 기사에서는 ComfyUI에서 Runway 노드를 사용해 텍스트 기반 이미지 생성 및 레퍼런스 기반 이미지 생성을 하는 방법을 소개합니다." sidebarTitle: "Runway 이미지 생성" translationSourceHash: f4a05542 translationFrom: tutorials/partner-nodes/runway/image-generation.mdx @@ -11,50 +11,50 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; Runway는 생성형 AI에 중점을 둔 회사로, 강력한 이미지 생성 기능을 제공합니다. 이 회사의 모델들은 스타일 전환, 이미지 확장, 디테일 제어와 같은 기능을 지원합니다. 현재 ComfyUI는 Runway API를 통합하여, ComfyUI에서 관련 노드를 직접 사용해 이미지를 생성할 수 있게 되었습니다. -이 가이드에서는 다음 워크플로우를 안내해 드립니다: -- 텍스트-to-image -- 참조-to-image +이 가이드에서는 다음 워크플로를 안내해 드립니다: +- 텍스트 기반 이미지 생성 +- 레퍼런스 기반 이미지 생성 -## Runway 이미지 텍스트-to-image 워크플로우 +## Runway 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 -### 1. 워크플로우 파일 다운로드 +### 1. 워크플로 파일 다운로드 -아래 이미지는 `메타데이터`에 워크플로우 정보가 포함되어 있습니다. 해당 워크플로우를 다운로드한 후 ComfyUI로 드래그해 대응하는 워크플로우를 불러오세요. +아래 이미지는 `메타데이터`에 워크플로 정보가 포함되어 있습니다. 해당 워크플로를 다운로드한 후 ComfyUI로 드래그해 대응하는 워크플로를 불러오세요. -![ComfyUI Runway 이미지 텍스트-to-image](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/image/text_to_image.png) +![ComfyUI Runway 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/image/text_to_image.png) -### 2. 워크플로우를 단계별로 완료하세요 +### 2. 워크플로를 단계별로 완료하세요 -![ComfyUI Runway 이미지 텍스트-to-image 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/runway/runway_text_to_image_step_guide.jpg) +![ComfyUI Runway 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/runway/runway_text_to_image_step_guide.jpg) -이미지에 표시된 번호를 참고해 기본적인 텍스트-to-image 워크플로우를 완료할 수 있습니다: -1. `Runway 텍스트-to-image` 노드에서 `prompt` 필드에 프롬프트를 입력하세요. -2. (선택사항) `ratio` 설정을 조정해 다양한 출력 비율을 설정하세요. +이미지에 표시된 번호를 참고해 기본적인 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 완료할 수 있습니다: +1. `Runway Text to Image` 노드에서 `prompt` 필드에 프롬프트를 입력하세요. +2. (선택사항) `ratio` 설정을 조정하여 다양한 출력 비율을 설정하세요. 3. `Run` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 이미지 생성을 실행하세요. -4. API가 결과를 반환할 때까지 기다린 후, `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인할 수 있습니다(마우스 오른쪽 클릭으로 저장). 해당 이미지는 또한 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다. +4. API가 결과를 반환할 때까지 기다린 후, `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인할 수 있습니다(마우스 오른쪽 클릭으로 저장). 해당 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다. -## Runway 이미지 참조-to-image 워크플로우 +## Runway 레퍼런스 기반 이미지 생성 워크플로 -### 1. 워크플로우 및 입력 이미지 다운로드 +### 1. 워크플로 및 입력 이미지 다운로드 -아래 이미지는 `메타데이터`에 워크플로우 정보가 포함되어 있습니다. 해당 워크플로우를 다운로드한 후 ComfyUI로 드래그해 대응하는 워크플로우를 불러오세요. +아래 이미지는 `메타데이터`에 워크플로 정보가 포함되어 있습니다. 해당 워크플로를 다운로드한 후 ComfyUI로 드래그해 대응하는 워크플로를 불러오세요. -![ComfyUI Runway 이미지 참조-to-image](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/image/reference_to_image/runway_reference_to_image.png) +![ComfyUI Runway 레퍼런스 기반 이미지 생성 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/image/reference_to_image/runway_reference_to_image.png) 입력용 이미지를 아래에서 다운로드하세요. -![ComfyUI Runway 이미지 참조-to-image 입력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/image/reference_to_image/input.png) +![ComfyUI Runway 레퍼런스 기반 이미지 생성 입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/image/reference_to_image/input.png) -### 2. 워크플로우를 단계별로 완료하세요 +### 2. 워크플로를 단계별로 완료하세요 -![ComfyUI Runway 이미지 참조-to-image 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/runway/runway_reference_to_image_step_guide.jpg) +![ComfyUI Runway 레퍼런스 기반 이미지 생성 워크플로 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/runway/runway_reference_to_image_step_guide.jpg) -이미지에 표시된 번호를 참고해 기본적인 참조-to-image 워크플로우를 완료할 수 있습니다: +이미지에 표시된 번호를 참고해 기본적인 레퍼런스 기반 이미지 생성 워크플로를 완료할 수 있습니다: -1. `Load Image` 노드에서 제공된 입력 이미지를 로드하세요. -2. `Runway 텍스트-to-image` 노드에서 `prompt` 필드에 프롬프트를 입력하고 크기를 조정하세요. +1. `Load Image` 노드에서 제공된 입력 이미지를 불러오세요. +2. `Runway Text to Image` 노드에서 `prompt` 필드에 프롬프트를 입력하고 크기를 조정하세요. 3. `Run` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 이미지 생성을 실행하세요. -4. API가 결과를 반환할 때까지 기다린 후, `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인할 수 있습니다(마우스 오른쪽 클릭으로 저장). 해당 이미지는 또한 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다. \ No newline at end of file +4. API가 결과를 반환할 때까지 기다린 후, `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인할 수 있습니다(마우스 오른쪽 클릭으로 저장). 해당 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다. \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-audio.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-audio.mdx index 2298e28ba..5312438f7 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-audio.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-audio.mdx @@ -9,11 +9,11 @@ translationFrom: tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-audio.mdx import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; -Stability AI Stable Audio 2.5 파트너 노드를 사용하면 Stability AI의 최신 음성 생성 모델을 활용해 텍스트 프롬프트, 오디오 변환 및 오디오 인페인팅 기능을 통해 고품질 음악을 만들 수 있습니다. +Stability AI Stable Audio 2.5 파트너 노드를 사용하면 Stability AI의 최신 오디오 생성 모델을 활용해 텍스트 프롬프트, 오디오 변환 및 오디오 인페인팅 기능을 통해 고품질 음악을 만들 수 있습니다. Stable Audio 2.5는 기업용으로 설계되었으며, 개선된 음악 구조와 더 나은 프롬프트 적합성, 그리고 몇 초 만에 몇 분 길이의 작곡을 생성할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 이 모델은 세 가지 주요 워크플로우를 제공합니다: 설명을 통해 음악을 생성하는 **텍스트-to-오디오**, 기존 오디오를 새로운 곡으로 변환하는 **오디오-to-오디오**, 그리고 기존 트랙을 완성하거나 연장하는 **오디오 인페인팅**입니다. -Stable Audio 2.5는 라이선스된 오디오로만 훈련되어 상업적으로 안전하며, 전문적인 품질의 음성 생성과 기업급 신뢰성을 필요로 하는 광고주, 게임 스튜디오 및 콘텐츠 제작자에게 완벽한 선택입니다. +Stable Audio 2.5는 라이선스된 오디오로만 훈련되어 상업적으로 안전하며, 전문적인 품질의 오디오 생성과 기업급 신뢰성을 필요로 하는 광고주, 게임 스튜디오 및 콘텐츠 제작자에게 완벽한 선택입니다. diff --git a/ko/tutorials/video/bytedance/bernini-r.mdx b/ko/tutorials/video/bytedance/bernini-r.mdx index daafbc9bf..0c807fa6c 100644 --- a/ko/tutorials/video/bytedance/bernini-r.mdx +++ b/ko/tutorials/video/bytedance/bernini-r.mdx @@ -1,34 +1,34 @@ --- -title: "ComfyUI Bernini-R 공식 예제" -description: "ComfyUI에서 Bernini-R을 사용한 이미지 및 비디오 편집(재조명, 스타일 변환, 피사체 삽입 등)을 알아보세요." +title: "ComfyUI Bernini-R 예제" +description: "ComfyUI에서 Bernini-R을 사용하여 이미지와 비디오를 편집하는 방법을 알아보세요. 컨텍스트 내 조건화로 재조명, 스타일 변환, 피사체 삽입 등이 가능합니다." sidebarTitle: "Bernini-R" -translationSourceHash: 6d8b19fc -translationFrom: tutorials/video/bernini-r.mdx +translationSourceHash: a71e8a3d +translationFrom: tutorials/video/bytedance/bernini-r.mdx --- import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' # ComfyUI Bernini-R 소개 -[Bernini-R](https://github.com/bytedance/Bernini)은 ByteDance의 **렌더러 전용** Wan 2.2 모델로, 컨텍스트 내 이미지 및 비디오 조건 제어를 위해 설계되었습니다. 조건 스트림(소스 비디오, 참조 이미지, 참조 비디오)을 사용하여 생성을 안내하므로 LoRA 학습이나 파인튜닝이 필요하지 않습니다. +[Bernini-R](https://github.com/bytedance/Bernini)은 ByteDance의 **렌더러 전용** Wan 2.2 모델로, 컨텍스트 내 이미지 및 비디오 조건화를 위해 설계되었습니다. 조건 스트림(소스 비디오, 참조 이미지, 참조 비디오)을 사용하여 생성을 안내하므로 LoRA 학습이나 파인튜닝이 필요하지 않습니다. 주요 기능: -- **하나로 통합된 여러 작업 유형**: 이미지/비디오 생성, 편집, 재조명, 스타일 변환, 피사체 삽입 -- **컨텍스트 내 조건 제어**: 참조 이미지/비디오를 시각적 프롬프트로 토큰 주입 -- **경량**: 렌더러 전용 — 확산 기반 text-to-video 백본 불필요 -- **유연한 입력 지원**: 단일 또는 다중 참조 이미지, 비디오 to 비디오, 참조 유도 편집 +- **여러 작업 유형을 하나의 모델로**: 이미지/비디오 생성, 편집, 재조명, 스타일 변환, 피사체 삽입 +- **컨텍스트 내 조건화**: 참조 이미지/비디오가 시각적 프롬프트 역할을 하며 토큰으로 주입됨 +- **경량**: 렌더러 전용 모델 — 확산 기반 텍스트-비디오 백본 없음 +- **유연한 입력 지원**: 단일 또는 다중 참조 이미지, 비디오-비디오, 참조 유도 편집 -Bernini-R이 지원하는 6가지 작업 유형: +Bernini-R은 다음과 같은 작업 유형을 지원합니다: | 작업 | 입력 | 설명 | |------|------|------| -| **t2v** | 텍스트 프롬프트 | 텍스트로 비디오 생성 | -| **v2v** | 소스 비디오 | 비디오 to 비디오 스타일 변환 | -| **rv2v** | 소스 비디오 + 참조 이미지 | 참조 유도 비디오 편집(재조명, 피사체 삽입) | -| **r2v** | 참조 이미지 | 참조 to 비디오 생성 | +| **t2v** | 텍스트 프롬프트 | 텍스트 기반 비디오 생성 | +| **v2v** | 소스 비디오 | 비디오 기반 비디오 스타일 변환 | +| **rv2v** | 소스 비디오 + 참조 이미지(들) | 참조 유도 비디오 편집 (재조명, 피사체 삽입) | +| **r2v** | 참조 이미지(들)만 | 레퍼런스 기반 비디오 생성 | +| **img** | 소스 이미지 + 텍스트 프롬프트 | 이미지 편집 (재조명, 스타일 변환, 피사체 삽입) | | **ads2v** | 소스 비디오 + 참조 비디오 | 이미지/비디오 콘텐츠를 소스 비디오에 삽입 | -| **img** | 소스 이미지 | 이미지 편집 | @@ -96,43 +96,4 @@ ComfyUI/ **참조 이미지 입력:** 하나 이상의 참조 이미지가 필요할 때 사용 (피사체, 의상, 장면, 소품). 프롬프트에서 `image0`, `image1` 등을 사용하여 각 이미지를 참조합니다. **Image Editing** 작업에는 필요하지 않습니다. 대신 `source_image`를 사용합니다. - - 이 워크플로우는 모듈식 처리를 위해 서브그래프 노드를 사용합니다. 서브그래프 사용자 지정 및 확장에 대한 자세한 내용은 서브그래프 문서를 확인하세요. - - ---- - -## 2. 비디오 편집 - -**기능 설명:** Bernini-R로 일관된 재조명이 적용된 편집 비디오를 생성합니다. 소스 비디오, 선택적 참조 이미지 또는 참조 비디오를 연결하고, 작업 유형을 선택한 후 프롬프트를 작성하여 실행합니다. - - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Bernini-R" 검색 - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - -![Bernini-R 비디오 편집 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/video_bernini_r_video_editing-1.webp) - -### 실행 단계 - -1. **소스 비디오 로드** — 입력 비디오 연결 -2. **(선택) 참조 로드** — 참조 이미지 또는 참조 비디오 -3. **작업 유형 선택** — v2v, rv2v, r2v 또는 ads2v -4. **프롬프트 작성** — 원하는 편집 내용 설명 -5. **실행** — Queue 클릭 또는 `Cmd+Enter` - -**참조 이미지 입력:** 하나 이상의 참조 이미지가 필요할 때 사용 (rv2v, r2v, 여러 의상). 배치 처리된 각 이미지는 고유한 컨텍스트 내 토큰이 됩니다. 참조물이 다른 역할을 하는 경우 프롬프트에서 `image0`, `image1` 등을 사용합니다. - - - 이 워크플로우는 모듈식 처리를 위해 서브그래프 노드를 사용합니다. 서브그래프 사용자 지정 및 확장에 대한 자세한 내용은 서브그래프 문서를 확인하세요. - - -## 커뮤니티 리소스 - -- [Bernini GitHub (bytedance/Bernini)](https://github.com/bytedance/Bernini) — 연구 논문 및 작업 문서 -- [Comfy-Org/Bernini-R](https://huggingface.co/Comfy-Org/Bernini-R) — 공식 ComfyUI 모델 가중치 -- [Bernini: Latent Semantic Planning for Video Diffusion](https://arxiv.org/abs/2605.22344) — 연구 논문 + - Cosmos-Predict2를 이용한 텍스트-to-이미지 생성 + + Cosmos-Predict2를 이용한 텍스트-이미지 생성 {/* ## Cosmos Predict2 Video2World 워크플로우 -2B 버전을 테스트할 때는 약 16GB VRAM이 필요합니다. +2B 버전을 테스트할 때 약 16GB VRAM이 필요합니다. ### 1. 워크플로우 파일 -아래 비디오를 다운로드하여 ComfyUI로 드래그해 워크플로우를 로드해 주세요. 워크플로우에는 이미 모델 다운로드 링크가 내장되어 있습니다. +아래 비디오를 다운로드하여 ComfyUI에 드래그하면 워크플로우가 로드됩니다. 워크플로우에는 모델 다운로드 링크가 이미 포함되어 있습니다. - Claude Code와 Claude Desktop에서는 필요하지 않습니다. OAuth를 사용합니다. API 키는 브라우저가 없는 헤드리스 또는 CI 환경에서만 필요합니다. + Claude Code와 Claude Desktop에서는 필요하지 않습니다 — OAuth를 사용합니다. API 키는 브라우저가 없는 헤드리스 또는 CI 환경에서만 필요합니다. 아닙니다. 슬래시 명령어는 Claude Code 플러그인에 포함되어 있습니다. Claude Desktop은 동일한 MCP 서버에 연결되지만 (그래서 도구는 작동합니다. 그냥 평범한 언어로 요청하세요), Claude Code 플러그인이나 슬래시 명령어는 지원되지 않습니다. @@ -136,10 +138,10 @@ Claude Code와 Claude Desktop은 OAuth를 사용하므로 API 키가 필요하 `/comfy` 또는 `/cloud` 명령어는 없습니다. 명령어는 연결 방식에 따라 두 가지 접두사 중 하나로 나타납니다: - - **플러그인 (권장):** `/comfy-cloud:generate-image`, `/comfy-cloud:generate-video`, … — 모두 보려면 `/comfy-cloud:`를 입력하세요. - - **직접 연결 (플러그인 없음):** `/mcp__comfy-cloud__generate-image`, … — 보려면 `/mcp__`를 입력하세요. + - **플러그인 (권장):** `/comfy-cloud:generate-image`, `/comfy-cloud:generate-video`, … : 모두 보려면 `/comfy-cloud:`를 입력하세요. + - **직접 연결 (플러그인 없음):** `/mcp__comfy-cloud__generate-image`, … : 보려면 `/mcp__`를 입력하세요. - 어느 쪽이든 평범한 언어로 요청할 수도 있습니다 ("이미지 생성 …") — MCP 도구는 모델에 의해 호출되므로 슬래시 명령어가 필요하지 않습니다. + 어느 쪽이든 평범한 언어로 요청할 수도 있습니다 ("이미지 생성 …"). MCP 도구는 모델에 의해 호출되므로 슬래시 명령어가 필요하지 않습니다. Claude Code에서는 `/mcp`를 실행하고 **comfy-cloud**를 선택한 다음 **인증**을 선택하세요. Claude Desktop에서는 **맞춤 설정 → 커넥터**에서 커넥터를 다시 열고 로그인을 트리거하세요. diff --git a/ko/agent-tools/index.mdx b/ko/agent-tools/index.mdx index b4e41a68d..6ff248cbd 100644 --- a/ko/agent-tools/index.mdx +++ b/ko/agent-tools/index.mdx @@ -1,9 +1,9 @@ --- title: "에이전트 도구 / MCP" -description: "AI 에이전트를 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 ComfyUI에 연결하여 이미지, 비디오, 오디오 및 3D 콘텐츠를 생성합니다." +description: "AI 에이전트를 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 ComfyUI와 연결하여 이미지, 비디오, 오디오 및 3D 콘텐츠 생성 가능" sidebarTitle: "개요" icon: "robot" -translationSourceHash: 5023314c +translationSourceHash: 16469908 translationFrom: agent-tools/index.mdx --- @@ -29,6 +29,7 @@ ComfyUI는 AI 에이전트(Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Amp 및 기타 M | **모델** | Comfy Cloud 모델(사전 설치됨) | 30개 이상의 파트너 제공업체(BFL, Ideogram, Kling, Runway, Veo, ElevenLabs 등) | | **워크플로우** | 전체 ComfyUI 워크플로우 실행 | 파트너 API 생성(맞춤형 워크플로우 없음) | | **GPU** | 클라우드 GPU(로컬 GPU 필요 없음) | GPU 필요 없음(API 기반) | +| **액세스** | 공개 | 공개 | --- diff --git a/zh/agent-tools/cloud.mdx b/zh/agent-tools/cloud.mdx index 153a63fb4..f43f60a72 100644 --- a/zh/agent-tools/cloud.mdx +++ b/zh/agent-tools/cloud.mdx @@ -1,9 +1,9 @@ --- title: "Comfy Cloud MCP" sidebarTitle: "Cloud MCP" -description: "通过 Comfy Cloud MCP 服务器，在 Claude Code 和 Claude Desktop 中使用 Comfy Cloud：生成图像、视频、音频和 3D，搜索模型与节点，并运行工作流。" +description: "通过 Comfy Cloud MCP 服务器，在 Claude Code 和 Claude Desktop 中使用 Comfy Cloud — 生成图像、视频、音频和 3D，搜索模型与节点，并运行工作流。" icon: "cloud" -translationSourceHash: 1a1eb805 +translationSourceHash: bec66690 translationFrom: agent-tools/cloud.mdx --- @@ -15,7 +15,7 @@ import CloudFeature from '/snippets/zh/cloud-feature.mdx' **Comfy Cloud MCP 服务器**通过[模型上下文协议（MCP）](https://modelcontextprotocol.io)将 AI 代理连接到 [Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org)。连接成功后，你可以在代理对话中生成图像、视频、音频和 3D 内容，搜索模型、节点和模板，并运行 ComfyUI 工作流。 -目前支持 **Claude Code** 和 **Claude Desktop**，两者均通过 **OAuth** 登录：只需在浏览器中完成一次性登录。更多客户端支持即将推出。 +目前支持 **Claude Code** 和 **Claude Desktop**，两者均通过 **OAuth** 登录 — 只需在浏览器中完成一次性登录。更多客户端支持即将推出。 ## 安装 @@ -23,7 +23,7 @@ import CloudFeature from '/snippets/zh/cloud-feature.mdx' - 安装插件：一步完成连接与命令配置。 + 安装插件 — 一步完成连接与命令配置。 在应用中添加自定义连接器，然后登录。 @@ -32,7 +32,7 @@ import CloudFeature from '/snippets/zh/cloud-feature.mdx' ### Claude Code -安装 **comfy-cloud** 插件：它会同时添加 MCP 连接和斜杠命令。 +安装 **comfy-cloud** 插件 — 它会同时添加 MCP 连接和斜杠命令。 @@ -74,7 +74,7 @@ import CloudFeature from '/snippets/zh/cloud-feature.mdx' 然后运行 `/mcp`，选择 **comfy-cloud** → **Authenticate**。添加 `-s user` 可让所有项目都能使用。 - 这种方式仍然提供斜杠命令，但以原始 MCP 形式出现：`/mcp__comfy-cloud__generate-image`、`/mcp__comfy-cloud__search-models` 等等（`/mcp__<名称>__` 前缀使用你在 `claude mcp add` 中传入的名称）。推荐使用上面的插件，因为它将这些命令包装为更友好的 `/comfy-cloud:*` 命令。 + 这种方式仍然提供斜杠命令，但以原始 MCP 形式出现 — `/mcp__comfy-cloud__generate-image`、`/mcp__comfy-cloud__search-models` 等等（`/mcp__<名称>__` 前缀使用你在 `claude mcp add` 中传入的名称）。推荐使用上面的插件，因为它将这些命令包装为更友好的 `/comfy-cloud:*` 命令。 ### Claude Desktop @@ -130,10 +130,10 @@ Claude Code 和 Claude Desktop 使用 OAuth，无需 API 密钥。对于**无浏 目前支持 Claude Code 和 Claude Desktop，均通过 OAuth 登录。更多客户端支持即将推出。 - Claude Code 和 Claude Desktop 不需要：它们使用 OAuth。只有在无浏览器的无头或 CI 环境中才需要 API 密钥。 + Claude Code 和 Claude Desktop 不需要 — 它们使用 OAuth。只有在无浏览器的无头或 CI 环境中才需要 API 密钥。 - 不可用。斜杠命令随 Claude Code 插件提供。Claude Desktop 连接到同一 MCP 服务器（工具可用：直接用自然语言提问即可），但不支持 Claude Code 插件或斜杠命令。 + 不可用。斜杠命令随 Claude Code 插件提供。Claude Desktop 连接到同一 MCP 服务器（工具可用 — 直接用自然语言提问即可），但不支持 Claude Code 插件或斜杠命令。 没有 `/comfy` 或 `/cloud` 命令。命令根据连接方式出现在以下两个前缀之一下： @@ -141,7 +141,7 @@ Claude Code 和 Claude Desktop 使用 OAuth，无需 API 密钥。对于**无浏 - **插件（推荐）：** `/comfy-cloud:generate-image`、`/comfy-cloud:generate-video`……输入 `/comfy-cloud:` 即可查看全部。 - **直接连接（无插件）：** `/mcp__comfy-cloud__generate-image`……输入 `/mcp__` 即可查看。 - 你也可以直接用自然语言提问（例如“生成一张……的图片”）：MCP 工具由模型自动调用，无需斜杠命令。 + 你也可以直接用自然语言提问（例如“生成一张……的图片”）—— MCP 工具由模型自动调用，无需斜杠命令。 在 Claude Code 中，运行 `/mcp`，选择 **comfy-cloud**，然后选择 **Authenticate**。在 Claude Desktop 中，从 **自定义 → 连接器** 重新打开连接器并触发登录。 diff --git a/zh/agent-tools/index.mdx b/zh/agent-tools/index.mdx index 8a8347d98..fb31a92a7 100644 --- a/zh/agent-tools/index.mdx +++ b/zh/agent-tools/index.mdx @@ -1,20 +1,20 @@ --- title: "Agent Tools / MCP" -description: "通过 Model Context Protocol (MCP) 将 AI 代理连接到 ComfyUI，用于生成图像、视频、音频和 3D 内容。" +description: "通过 Model Context Protocol (MCP) 将 AI 代理接入 ComfyUI，用于图像、视频、音频和 3D 内容生成。" sidebarTitle: "概览" icon: "robot" -translationSourceHash: 5023314c +translationSourceHash: 16469908 translationFrom: agent-tools/index.mdx --- -ComfyUI 提供了 **两个 MCP 服务器**，让 AI 代理（Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Amp 及其他兼容 MCP 的客户端）能够生成图像、视频、音频和 3D 内容——无需本地安装 ComfyUI 或 GPU。 +ComfyUI 提供了 **两个 MCP 服务器**，让 AI 代理（Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Amp 等 MCP 兼容客户端）能够生成图像、视频、音频和 3D 内容——无需本地安装 ComfyUI 或 GPU。 连接至托管在 cloud.comfy.org 的 MCP 服务器。在 Cloud GPU 上运行工作流，使用预装模型，并可搜索完整模板库。 - 使用 Comfy Partner-Node SDK 运行本地 MCP 服务器。提供统一的 generate_image、generate_video、generate_3d 等工具，覆盖 30+ 合作提供商。 + 在本地运行的 MCP 服务器，使用 Comfy Partner-Node SDK。提供统一的 generate_image、generate_video、generate_3d 等工具，覆盖 30+ 合作提供商。 @@ -25,10 +25,11 @@ ComfyUI 提供了 **两个 MCP 服务器**，让 AI 代理（Claude Desktop、Cl | | Comfy Cloud MCP | Comfy Partner MCP | |---|---|---| | **类型** | 远程（托管） | 本地（运行在你的机器上） | -| **需要** | Comfy Cloud 订阅 | Comfy API 密钥 | +| **需要** | Comfy Cloud 订阅 | [Comfy API 密钥](/zh/development/api-development/getting-an-api-key) | | **模型** | Comfy Cloud 预装模型 | 30+ 合作提供商（BFL、Ideogram、Kling、Runway、Veo、ElevenLabs 等） | | **工作流** | 完整的 ComfyUI 工作流执行 | 合作 API 生成（无自定义工作流） | | **GPU** | Cloud GPU（无需本地 GPU） | 无需 GPU（基于 API） | +| **访问状态** | 开放 | 开放 | --- @@ -42,6 +43,6 @@ ComfyUI 提供了 **两个 MCP 服务器**，让 AI 代理（Claude Desktop、Cl - **创建视频** — 从文字或图像生成 - **生成 3D 模型** — 从文字或图像 - **生成音频和音乐** — 使用 AI 模型 -- **搜索模型和模板** — 找到适合任务的工具 +- **搜索模型和模板** — 找到合适的工具 ……全部通过自然语言对话完成，无需手动写 API 调用。 \ No newline at end of file From ba2c4b35ad89eaf04e7b2ed6015d03a75b2f96b6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Tue, 30 Jun 2026 00:06:25 +0800 Subject: [PATCH 03/25] i18n: fix hybrid X-to-Y terms in ko/ + update glossary with audio/3d mappings --- ko/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1.mdx | 38 +++-- .../audio/stable-audio/stable-audio-1.mdx | 2 +- ko/tutorials/basic/image-to-image.mdx | 34 ++-- ko/tutorials/basic/upscale.mdx | 10 +- ko/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx | 2 +- ko/tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx | 148 +----------------- ko/tutorials/image/anima/anima.mdx | 44 +++--- .../image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx | 8 +- .../image/ernie-image/ernie-image.mdx | 44 +++--- ko/tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx | 22 +-- ko/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx | 19 ++- ko/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx | 16 +- ko/tutorials/image/lens/lens.mdx | 12 +- .../newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx | 28 ++-- ko/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx | 53 +++---- ko/tutorials/image/ovis/ovis-image.mdx | 9 +- ko/tutorials/image/pixeldit/pixeldit.mdx | 12 +- ko/tutorials/image/qwen/qwen-image-2512.mdx | 11 +- ko/tutorials/image/z-image/z-image.mdx | 4 +- .../flux-1-1-pro-ultra-image.mdx | 14 +- ko/tutorials/partner-nodes/google/gemini.mdx | 14 +- .../partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx | 20 +-- .../hunyuan3d/model-generation.mdx | 20 +-- .../luma/luma-image-to-image.mdx | 18 +-- ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6.mdx | 14 +- .../partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx | 12 +- .../partner-nodes/openai/gpt-image-2.mdx | 28 ++-- .../partner-nodes/recraft/recraft-v4.mdx | 12 +- .../partner-nodes/reve/reve-image.mdx | 21 +-- .../partner-nodes/rodin/model-generation.mdx | 4 +- .../stability-ai/stable-audio.mdx | 12 +- .../stability-ai/stable-image-ultra.mdx | 58 +++---- .../partner-nodes/tripo/model-generation.mdx | 39 ++--- .../partner-nodes/tripo/tripo-3-1.mdx | 44 +++--- ko/tutorials/video/wan/wan2_2.mdx | 24 +-- 35 files changed, 351 insertions(+), 519 deletions(-) diff --git a/ko/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1.mdx b/ko/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1.mdx index 4f2d63ec0..5a1aaf7f7 100644 --- a/ko/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1.mdx +++ b/ko/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1.mdx @@ -2,39 +2,44 @@ title: "ComfyUI ACE-Step 네이티브 예제" description: "이 가이드는 ComfyUI에서 ACE-Step 모델을 사용해 다이내믹한 음악을 만드는 데 도움을 줄 것입니다." sidebarTitle: "ACE-Step 1.0" -translationSourceHash: 68826c13 +translationSourceHash: 0090114c translationFrom: tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 56ef7364 + "ACE-Step ComfyUI Text-to-Audio Generation Workflow Example": 3f211bda + "ACE-Step ComfyUI Audio-to-Audio Workflow": fe7381f0 + "ACE-Step Prompt Guide": 90bf0bf7 + "ACE-Step Related Resources": f74e2db9 --- - import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; -ACE-Step는 중국 팀 StepFun과 ACE Studio가 공동 개발한 오픈소스 기반 음악 생성 모델로, 음악 창작자들에게 효율적이고 유연하며 고품질의 음악 생성 및 편집 도구를 제공하는 것을 목표로 합니다. +ACE-Step은 중국 팀 StepFun과 ACE Studio가 공동 개발한 오픈소스 기초 음악 생성 모델로, 음악 창작자들에게 효율적이고 유연하며 고품질의 음악 생성 및 편집 도구를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 모델은 [Apache-2.0](https://github.com/ace-step/ACE-Step?tab=readme-ov-file#-license) 라이선스로 배포되며 상업적 사용도 무료입니다. -강력한 음악 생성 기반인 ACE-Step는 풍부한 확장성을 제공합니다. LoRA와 ControlNet 같은 미세 조정 기법을 통해 개발자들은 실제 필요에 맞게 모델을 커스터마이징할 수 있습니다. +강력한 음악 생성 기반인 ACE-Step은 풍부한 확장성을 제공합니다. LoRA와 ControlNet 같은 미세 조정 기법을 통해 개발자들은 실제 필요에 맞게 모델을 커스터마이징할 수 있습니다. -오디오 편집, 보컬 합성, 반주 제작, 음성 클론, 스타일 전송 등 다양한 애플리케이션에서 ACE-Step는 안정적이고 신뢰할 수 있는 기술 지원을 제공합니다. +오디오 편집, 보컬 합성, 반주 제작, 음성 클론, 스타일 전송 등 다양한 애플리케이션에서 ACE-Step은 안정적이고 신뢰할 수 있는 기술 지원을 제공합니다. 이 유연한 아키텍처는 음악 AI 애플리케이션 개발 과정을 크게 간소화하여 더 많은 창작자가 AI 기술을 음악 제작에 빠르게 적용할 수 있도록 해줍니다. -현재 ACE-Step는 LoRA 모델 훈련을 포함한 관련 훈련 코드를 공개했으며, 향후 해당 ControlNet 훈련 코드도 공개될 예정입니다. 자세한 내용은 그들의 [Github](https://github.com/ace-step/ACE-Step?tab=readme-ov-file#-roadmap)를 방문해 확인하실 수 있습니다. +현재 ACE-Step는 LoRA 모델 학습을 포함한 관련 학습 코드를 공개했으며, 향후 해당 ControlNet 학습 코드도 공개될 예정입니다. 자세한 내용은 그들의 [Github](https://github.com/ace-step/ACE-Step?tab=readme-ov-file#-roadmap)를 방문해 확인하실 수 있습니다. -## ACE-Step ComfyUI 텍스트-to-오디오 생성 워크플로우 예시 +## ACE-Step ComfyUI 텍스트 기반 오디오 생성 워크플로 예시 -### 1. 워크플로우 및 관련 모델 다운로드 +### 1. 워크플로 및 관련 모델 다운로드 -아래 버튼을 클릭해 해당 워크플로우 파일을 다운로드하세요. 이를 ComfyUI로 드래그해 워크플로우 정보를 로드하세요. 워크플로우에는 모델 다운로드 정보도 포함되어 있습니다. +아래 버튼을 클릭해 해당 워크플로 파일을 다운로드하세요. 이를 ComfyUI로 드래그해 워크플로 정보를 로드하세요. 워크플로에는 모델 다운로드 정보도 포함되어 있습니다. -

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 또는 [ace_step_v1_3.5b.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/ACE-Step_ComfyUI_repackaged/blob/main/all_in_one/ace_step_v1_3.5b.safetensors)를 수동으로 다운로드해 `ComfyUI/models/checkpoints` 폴더에 저장할 수도 있습니다. -### 2. 워크플로우 단계별 완료하기 +### 2. 워크플로 단계별 완료하기 ![단계 안내](/images/tutorial/audio/ace_step/ace_step_1_t2a_step_guide.jpg) 1. `Load Checkpoints` 노드가 `ace_step_v1_3.5b.safetensors` 모델을 로드했는지 확인하세요. @@ -43,11 +48,11 @@ ACE-Step는 중국 팀 StepFun과 ACE Studio가 공동 개발한 오픈소스 4. (선택사항) `TextEncodeAceStepAudio`의 `tags` 필드에 해당하는 음악 스타일 등을 입력하세요. 5. (선택사항) `TextEncodeAceStepAudio`의 `lyrics` 필드에 해당하는 가사를 입력하세요. 6. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 오디오 생성을 실행하세요. -7. 워크플로우가 완료된 후, `Save Audio` 노드에서 생성된 오디오를 미리 들을 수 있습니다. 클릭해 재생하고 들어보세요. 또한 오디오는 `ComfyUI/output/audio` 폴더에 저장됩니다(저장 위치는 `Save Audio` 노드에 따라 결정됨). +7. 워크플로가 완료된 후, `Save Audio` 노드에서 생성된 오디오를 미리 들을 수 있습니다. 클릭해 재생하고 들어보세요. 또한 오디오는 `ComfyUI/output/audio` 폴더에 저장됩니다(저장 위치는 `Save Audio` 노드에 따라 결정됨). -## ACE-Step ComfyUI 오디오-to-오디오 워크플로우 +## ACE-Step ComfyUI 오디오 기반 오디오 생성 워크플로우 -이미지-to-이미지 워크플로우와 비슷하게, 한 곡의 음악을 입력해 아래 워크플로우를 사용해 리샘플링하고 음악을 생성할 수 있습니다. 또한 `Ksampler`의 `denoise` 파라미터를 조정해 원본 오디오와의 차이를 조절할 수 있습니다. +이미지 기반 이미지 생성 워크플로우와 비슷하게, 한 곡의 음악을 입력해 아래 워크플로우를 사용해 리샘플링하고 음악을 생성할 수 있습니다. 또한 `Ksampler`의 `denoise` 파라미터를 조정해 원본 오디오와의 차이를 조절할 수 있습니다. ### 1. 워크플로우 파일 다운로드 @@ -82,7 +87,6 @@ ACE-Step 프로젝트 페이지에서 가사 수정 및 편집 기능을 구현 1. 예시 워크플로우에서는 `TextEncodeAceStepAudio`의 `tags`를 `male voice`에서 `female voice`로 변경해 여성 보컬을 생성할 수 있습니다. 2. `TextEncodeAceStepAudio`의 `lyrics`를 수정해 가사를 변경하고 생성된 오디오를 바꿀 수도 있습니다. 자세한 내용은 ACE-Step 프로젝트 페이지의 예시를 참조하세요. - ## ACE-Step 프롬프트 가이드 ACE는 현재 두 가지 유형의 프롬프트를 사용합니다: `tags`와 `lyrics`. @@ -112,7 +116,7 @@ ACE는 현재 두 가지 유형의 프롬프트를 사용합니다: `tags`와 `l #### 장면 유형 -특정 사용场景과 분위기를 결합해 해당 분위기에 맞는 음악을 생성하세요. +특정 사용 장면과 분위기를 결합하여 해당 분위기에 맞는 음악을 생성합니다. - 파티용 배경음악 - 라디오 방송 @@ -217,4 +221,4 @@ ACE는 현재 두 가지 유형의 프롬프트를 사용합니다: `tags`와 `l - [프로젝트 페이지](https://ace-step.github.io/) - [Hugging Face](https://huggingface.co/ACE-Step/ACE-Step-v1-3.5B) - [GitHub](https://github.com/ace-step/ACE-Step) -- [훈련 스크립트](https://github.com/ace-step/ACE-Step?tab=readme-ov-file#-train) \ No newline at end of file +- [학습 스크립트](https://github.com/ace-step/ACE-Step?tab=readme-ov-file#-train) diff --git a/ko/tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-1.mdx b/ko/tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-1.mdx index 548f6c17f..a732bad3d 100644 --- a/ko/tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-1.mdx +++ b/ko/tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-1.mdx @@ -10,7 +10,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" -**Stable Audio 1.0**은 Stability AI가 처음으로 공개한 오디오 생성 모델입니다. 이 모델은 텍스트 프롬프트를 입력받아 오디오 클립을 생성합니다. ComfyUI에서는 일반적인 텍스트-to-audio 파이프라인과 동일하게 작동하며, CLIP이 프롬프트를 인코딩하고 KSampler가 잠재적 데이터를 노이즈 제거하며, VAE가 이를 오디오로 디코드합니다. +**Stable Audio 1.0**은 Stability AI가 처음으로 공개한 오디오 생성 모델입니다. 이 모델은 텍스트 프롬프트를 입력받아 오디오 클립을 생성합니다. ComfyUI에서는 일반적인 텍스트 기반 오디오 생성 파이프라인과 동일하게 작동하며, CLIP이 프롬프트를 인코딩하고 KSampler가 잠재적 데이터를 노이즈 제거하며, VAE가 이를 오디오로 디코드합니다. **관련 링크**: - [GitHub: Stability-AI/stable-audio-open-1.0](https://github.com/Stability-AI/stable-audio-open-1.0) diff --git a/ko/tutorials/basic/image-to-image.mdx b/ko/tutorials/basic/image-to-image.mdx index 13094e1ba..04e871a0e 100644 --- a/ko/tutorials/basic/image-to-image.mdx +++ b/ko/tutorials/basic/image-to-image.mdx @@ -1,16 +1,16 @@ --- -title: "ComfyUI 이미지 to 이미지 워크플로우" -sidebarTitle: "이미지 to 이미지" -description: "이 안내서는 이미지 to 이미지 워크플로우를 이해하고 완료하는 데 도움을 드립니다." +title: "ComfyUI 이미지 기반 이미지 생성 워크플로우" +sidebarTitle: "이미지 기반 이미지 생성" +description: "이 안내서는 이미지 기반 이미지 생성 워크플로우를 이해하고 완료하는 데 도움을 드립니다." translationSourceHash: 128f388d translationFrom: tutorials/basic/image-to-image.mdx --- -## 이미지 to 이미지란 무엇인가 +## 이미지 기반 이미지 생성이란 무엇인가 -이미지 to 이미지는 ComfyUI에서 사용자가 이미지를 입력하면 이를 기반으로 새로운 이미지를 생성할 수 있는 워크플로우입니다. +이미지 기반 이미지 생성은 ComfyUI에서 사용자가 이미지를 입력하면 이를 기반으로 새로운 이미지를 생성할 수 있는 워크플로우입니다. -이미지 to 이미지는 다음과 같은 시나리오에서 활용될 수 있습니다: +이미지 기반 이미지 생성은 다음과 같은 시나리오에서 활용될 수 있습니다: - 원본 이미지 스타일 변환, 예를 들어 사실적인 사진을 예술적 스타일로 변환하기 - 선화를 사실적인 이미지로 변환하기 - 이미지 복원 @@ -20,20 +20,20 @@ translationFrom: tutorials/basic/image-to-image.mdx 비유적으로 설명하자면: 이는 마치 예술가에게 참조 이미지를 바탕으로 특정 작품을 만들어달라고 요청하는 것과 같습니다. -이 튜토리얼을 [텍스트 to 이미지](/ko/tutorials/basic/text-to-image) 튜토리얼과 자세히 비교해보면, -이미지 to 이미지 과정이 텍스트 to 이미지와 매우 유사하다는 것을 알 수 있습니다. -다만 추가적인 참조 이미지를 조건으로 입력받는 차이가 있을 뿐입니다. 텍스트 to 이미지에서는 예술가(이미지 모델)가 우리의 프롬프트를 바탕으로 자유롭게 창작하도록 하지만, -이미지 to 이미지에서는 참조 이미지와 프롬프트를 모두 고려하여 예술가가 창작하도록 합니다. +이 튜토리얼을 [텍스트 기반 이미지 생성](/ko/tutorials/basic/text-to-image) 튜토리얼과 자세히 비교해보면, +이미지 기반 이미지 생성 과정이 텍스트 기반 이미지 생성과 매우 유사하다는 것을 알 수 있습니다. +다만 추가적인 참조 이미지를 조건으로 입력받는 차이가 있을 뿐입니다. 텍스트 기반 이미지 생성에서는 예술가(이미지 모델)가 우리의 프롬프트를 바탕으로 자유롭게 창작하도록 하지만, +이미지 기반 이미지 생성에서는 참조 이미지와 프롬프트를 모두 고려하여 예술가가 창작하도록 합니다. -## ComfyUI 이미지 to 이미지 워크플로우 예시 가이드 +## ComfyUI 이미지 기반 이미지 생성 워크플로우 예시 가이드 ### 모델 설치 [v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-v1-5-archive/blob/main/v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors) 파일을 다운로드하여 `ComfyUI/models/checkpoints` 폴더에 넣으세요. -### 이미지 to 이미지 워크플로우 및 입력 이미지 +### 이미지 기반 이미지 생성 워크플로우 및 입력 이미지 아래 이미지를 다운로드한 후 **ComfyUI로 드래그**하여 워크플로우를 로드하세요: -![이미지 to 이미지 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/image_to_image/workflow.png) +![이미지 기반 이미지 생성 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/image_to_image/workflow.png) 워크플로우 JSON이 메타데이터에 포함된 이미지는 바로 ComfyUI로 드래그하거나, 메뉴 `Workflows` -> `Open (ctrl+o)`를 통해 로드할 수 있습니다. @@ -46,15 +46,15 @@ translationFrom: tutorials/basic/image-to-image.mdx 아래 다이어그램의 단계를 따라 워크플로우가 올바르게 실행되도록 하세요. -![ComfyUI 이미지 to 이미지 워크플로우 - 단계](/images/tutorial/basic/img2img/image-to-image-02-guide.jpg) +![ComfyUI 이미지 기반 이미지 생성 워크플로우 - 단계](/images/tutorial/basic/img2img/image-to-image-02-guide.jpg) 1. `Load Checkpoint`가 **v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors**를 로드하도록 확인하세요. 2. 입력 이미지를 `Load Image` 노드에 업로드하세요. 3. `Queue`를 클릭하거나 `Ctrl/Cmd + Enter`를 눌러 생성하세요. -## 이미지 to 이미지 워크플로우의 핵심 포인트 +## 이미지 기반 이미지 생성 워크플로우의 핵심 포인트 -이미지 to 이미지 워크플로우의 핵심은 `KSampler` 노드의 `denoise` 파라미터이며, 이 값은 **1보다 작아야 합니다**. +이미지 기반 이미지 생성 워크플로우의 핵심은 `KSampler` 노드의 `denoise` 파라미터이며, 이 값은 **1보다 작아야 합니다**. `denoise` 파라미터를 조정하고 이미지를 생성해보면 다음과 같은 특징을 발견할 수 있습니다: - `denoise` 값이 작을수록 생성된 이미지와 참조 이미지 간의 차이가 줄어듭니다. @@ -62,7 +62,7 @@ translationFrom: tutorials/basic/image-to-image.mdx 이는 `denoise`가 참조 이미지를 변환한 후 잠재 공간 이미지에 추가되는 노이즈의 강도를 결정하기 때문입니다. 만약 `denoise`가 1이라면 잠재 공간 이미지는 완전히 무작위 노이즈가 되어, `empty latent image` 노드에서 생성된 잠재 공간과 동일하게 되며 참조 이미지의 특성을 모두 잃게 됩니다. -관련 원리는 [텍스트 to 이미지](/ko/tutorials/basic/text-to-image) 튜토리얼의 원리 설명을 참고하세요. +관련 원리는 [텍스트 기반 이미지 생성](/ko/tutorials/basic/text-to-image) 튜토리얼의 원리 설명을 참고하세요. ## 직접 해보기 diff --git a/ko/tutorials/basic/upscale.mdx b/ko/tutorials/basic/upscale.mdx index c020985ed..de534d4fa 100644 --- a/ko/tutorials/basic/upscale.mdx +++ b/ko/tutorials/basic/upscale.mdx @@ -17,7 +17,7 @@ translationFrom: tutorials/basic/upscale.mdx 이 글에서는 ComfyUI에서 사용 가능한 여러 업스케일링 방법 중 하나를 다룹니다. 이번 튜토리얼에서는 다음을 안내합니다: 1. 업스케일링 모델 다운로드 및 설치하기 2. 기본 이미지 업스케일링 수행하기 -3. 텍스트-to-이미지 워크플로우와 업스케일링 결합하기 +3. 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우와 업스케일링 결합하기 더 고급 업스케일링 옵션을 찾으시나요? 다양한 모델과 활용 사례를 다룬 종합적인 [이미지 업스케일링 가이드](/ko/tutorials/utility/image-upscale)를 확인해보세요. 여기에는 인물 강화, 제품 사진 촬영 등이 포함됩니다. @@ -73,14 +73,14 @@ translationFrom: tutorials/basic/upscale.mdx 핵심 구성 요소는 `Load Upscale Model`과 `Upscale Image (Using Model)` 노드로, 이미지 입력을 받아 선택한 모델을 사용해 업스케일링합니다. -## 텍스트-to-이미지 결합 워크플로우 +## 텍스트 기반 이미지 생성 결합 워크플로우 -기본 업스케일링을 마스터한 후, 이를 [텍스트-to-이미지](/ko/tutorials/basic/text-to-image) 워크플로우와 결합할 수 있습니다. 텍스트-to-이미지의 기본 사항은 [텍스트-to-이미지 튜토리얼](/ko/tutorials/basic/text-to-image)을 참고하세요. +기본 업스케일링을 마스터한 후, 이를 [텍스트 기반 이미지 생성](/ko/tutorials/basic/text-to-image) 워크플로우와 결합할 수 있습니다. 텍스트 기반 이미지 생성의 기본 사항은 [텍스트 기반 이미지 생성 튜토리얼](/ko/tutorials/basic/text-to-image)을 참고하세요. 다음 이미지를 ComfyUI로 다운로드하고 끌어다 놓아 결합된 워크플로우를 로드하세요: -![텍스트-to-이미지 업스케일 워크플로우](/images/tutorial/basic/upscale/esrgan_example.png) +![텍스트 기반 이미지 생성 업스케일 워크플로우](/images/tutorial/basic/upscale/esrgan_example.png) -이 워크플로우는 텍스트-to-이미지 출력 이미지를 바로 업스케일링 노드에 연결해 최종 처리합니다. +이 워크플로우는 텍스트 기반 이미지 생성 출력 이미지를 바로 업스케일링 노드에 연결해 최종 처리합니다. ## 추가 팁 diff --git a/ko/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx b/ko/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx index 1537b6caa..3817ea22f 100644 --- a/ko/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx +++ b/ko/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx @@ -8,7 +8,7 @@ translationFrom: tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx ## T2I 어댑터 소개 -[T2I-Adapter](https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter)는 [Tencent ARC Lab](https://github.com/TencentARC)에서 개발한 경량 어댑터로, 텍스트-to-image 생성 모델(예: Stable Diffusion)의 구조적, 색상 및 스타일 제어 능력을 향상시키기 위해 설계되었습니다. +[T2I-Adapter](https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter)는 [Tencent ARC Lab](https://github.com/TencentARC)에서 개발한 경량 어댑터로, 텍스트 기반 이미지 생성 모델(예: Stable Diffusion)의 구조적, 색상 및 스타일 제어 능력을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 이 어댑터는 외부 조건(예: 에지 감지 맵, 깊이 맵, 스케치 또는 색상 참조 이미지)과 모델 내부 특징을 정렬하여 원본 모델 구조를 변경하지 않고도 고정밀 제어를 실현합니다. 약 77M 파라미터(크기는 약 300MB)만으로도 추론 속도가 [ControlNet](https://github.com/lllyasviel/ControlNet-v1-1-nightly)보다 약 3배 빠르며, 여러 조건 조합(예: 스케치 + 컬러 그리드)을 지원합니다. 적용 사례로는 선화 이미지 변환, 색상 스타일 전송, 다중 요소 장면 생성 등이 있습니다. ### T2I 어댑터와 ControlNet 비교 diff --git a/ko/tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx b/ko/tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx index ff93610da..72ac29ce3 100644 --- a/ko/tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx +++ b/ko/tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx @@ -1,13 +1,13 @@ --- -title: "ComfyUI Flux.1 텍스트-to-이미지 워크플로우 예시" -description: "이 가이드는 Flux.1 모델에 대한 간략한 소개와 함께, 전체 버전 및 FP8 체크포인트 버전을 포함한 예시를 통해 Flux.1 모델을 이용한 텍스트-to-이미지 생성 방법을 안내합니다." -sidebarTitle: "Flux.1 텍스트-to-이미지" +title: "ComfyUI Flux.1 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우 예시" +description: "이 가이드는 Flux.1 모델에 대한 간략한 소개와 함께, 전체 버전 및 FP8 체크포인트 버전을 포함한 예시를 통해 Flux.1 모델을 이용한 텍스트 기반 이미지 생성 방법을 안내합니다." +sidebarTitle: "Flux.1 텍스트 기반 이미지 생성" translationSourceHash: 4f66e3f0 translationFrom: tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx --- ![Flux](/images/tutorial/flux/flux_example.png) -Flux는 120억 파라미터를 가진 오픈소스 텍스트-to-이미지 생성 모델 중 가장 큰 모델 중 하나로, 원본 파일 크기는 약 23GB입니다. 이 모델은 전 스테이블 디퓨전 팀원들이 설립한 [Black Forest Labs](https://blackforestlabs.ai/)에서 개발되었습니다. +Flux는 120억 파라미터를 가진 오픈소스 텍스트 기반 이미지 생성 모델 중 가장 큰 모델 중 하나로, 원본 파일 크기는 약 23GB입니다. 이 모델은 전 스테이블 디퓨전 팀원들이 설립한 [Black Forest Labs](https://blackforestlabs.ai/)에서 개발되었습니다. Flux는 뛰어난 이미지 품질과 유연성으로 고화질의 다양한 이미지를 생성할 수 있습니다. 현재 Flux.1 모델에는 몇 가지 주요 버전이 있습니다: @@ -20,7 +20,7 @@ Flux는 뛰어난 이미지 품질과 유연성으로 고화질의 다양한 이 - **파라미터 규모:** Flux는 120억 파라미터를 보유해 더욱 복잡한 패턴 관계를 포착하고 더 사실적이고 다양한 이미지를 생성합니다. - **다양한 스타일 지원:** 다양한 스타일을 지원하며, 다양한 종류의 이미지에 대해 뛰어난 성능을 발휘합니다. -이 예시에서는 Flux.1 Dev와 Flux.1 Schnell 버전을 모두 사용해 텍스트-to-이미지 예시를 소개하며, 여기에는 전체 버전 모델과 간소화된 FP8 체크포인트 버전이 포함됩니다. +이 예시에서는 Flux.1 Dev와 Flux.1 Schnell 버전을 모두 사용해 텍스트 기반 이미지 생성 예시를 소개하며, 여기에는 전체 버전 모델과 간소화된 FP8 체크포인트 버전이 포함됩니다. - **Flux 전체 버전:** 최고의 성능을 자랑하지만 더 많은 VRAM 자원과 여러 모델 파일의 설치가 필요합니다. - **Flux FP8 체크포인트:** 모델의 fp8 버전 한 개만 필요하지만, 전체 버전에 비해 품질이 약간 떨어집니다. @@ -34,141 +34,7 @@ Flux는 뛰어난 이미지 품질과 유연성으로 고화질의 다양한 이 시작하기 전에 ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요. -## Flux.1 전체 버전 텍스트-to-이미지 예시 +## Flux.1 전체 버전 텍스트 기반 이미지 생성 예시 -[black-forest-labs/FLUX.1-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev)에서 모델을 다운로드할 수 없는 경우, Huggingface에 로그인하고 해당 리포지토리의 라이선스 계약에 동의했는지 확인하세요. -![Flux 계약](/images/tutorial/flux/flux_agreement.jpg) - - -### Flux.1 Dev - -#### 1. 워크플로우 파일 - -아래 이미지를 다운로드해 ComfyUI에 드래그하여 워크플로우를 로드하세요. -![Flux Dev 원본 버전 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/text-to-image/flux_dev_t5fp16.png) - - -

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- - -#### 2. 수동 모델 설치 - - -- `flux1-dev.safetensors` 파일은 브라우저를 통해 다운로드하기 전에 [black-forest-labs/FLUX.1-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev) 계약에 동의해야 합니다. -- VRAM이 부족한 경우, [t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors?download=true)를 사용해 `t5xxl_fp16.safetensors` 파일을 대체해보세요. - - -다음 모델 파일을 다운로드하세요: -- [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/clip_l.safetensors?download=true) -- [t5xxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp16.safetensors?download=true) VRAM이 32GB 이상인 경우 권장합니다. -- [ae.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/resolve/main/ae.safetensors?download=true) -- [flux1-dev.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/resolve/main/flux1-dev.safetensors) - -저장 위치: -``` -ComfyUI/ -├── models/ -│ ├── text_encoders/ -│ │ ├── clip_l.safetensors -│ │ └── t5xxl_fp16.safetensors -│ ├── vae/ -│ │ └── ae.safetensors -│ └── diffusion_models/ -│ └── flux1-dev.safetensors -``` - -#### 3. 워크플로우 실행 단계 - -아래 이미지를 참조해 모든 모델 파일이 올바르게 로드되었는지 확인하세요. - -![ComfyUI Flux Dev 워크플로우](/images/tutorial/flux/flow_diagram_flux_dev_t5fp16.jpg) - -1. `DualCLIPLoader` 노드에 다음 모델이 로드되었는지 확인하세요: - - clip_name1: t5xxl_fp16.safetensors - - clip_name2: clip_l.safetensors -2. `Load Diffusion Model` 노드에 `flux1-dev.safetensors`가 로드되었는지 확인하세요. -3. `Load VAE` 노드에 `ae.safetensors`가 로드되었는지 확인하세요. -4. `Queue` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 워크플로우를 실행하세요. - - -Flux의 뛰어난 프롬프트 추종 능력 덕분에 부정적인 프롬프트는 필요하지 않습니다. - -### Flux.1 Schnell - -#### 1. 워크플로우 파일 - -아래 이미지를 다운로드해 ComfyUI에 드래그하여 워크플로우를 로드하세요. - -![Flux Schnell 버전 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/text-to-image/flux_schnell_t5fp8.png) - - -

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- - -#### 2. 수동 모델 설치 - - -이 워크플로우에서는 두 모델 파일만 Flux1 Dev 버전 워크플로우와 다릅니다. t5xxl의 경우, 더 나은 결과를 위해 여전히 fp16 버전을 사용할 수 있습니다. -- **t5xxl_fp16.safetensors** -> **t5xxl_fp8.safetensors** -- **flux1-dev.safetensors** -> **flux1-schnell.safetensors** - - -완전한 모델 파일 목록: -- [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/clip_l.safetensors?download=true) -- [t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors?download=true) -- [ae.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/resolve/main/ae.safetensors?download=true) -- [flux1-schnell.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/resolve/main/flux1-schnell.safetensors) - -파일 저장 위치: -``` -ComfyUI/ -├── models/ -│ ├── text_encoders/ -│ │ ├── clip_l.safetensors -│ │ └── t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors -│ ├── vae/ -│ │ └── ae.safetensors -│ └── diffusion_models/ -│ └── flux1-schnell.safetensors -``` - -#### 3. 워크플로우 실행 단계 - -![Flux Schnell 버전 워크플로우](/images/tutorial/flux/flow_diagram_flux_schnell_t5fp8.jpg) - -1. `DualCLIPLoader` 노드에 다음 모델이 로드되었는지 확인하세요: - - clip_name1: t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors - - clip_name2: clip_l.safetensors -2. `Load Diffusion Model` 노드에 `flux1-schnell.safetensors`가 로드되었는지 확인하세요. -3. `Load VAE` 노드에 `ae.safetensors`가 로드되었는지 확인하세요. -4. `Queue` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 워크플로우를 실행하세요. - -## Flux.1 FP8 체크포인트 버전 텍스트-to-이미지 예시 - -fp8 버전은 원본 Flux.1 fp16 버전의 양자화된 버전입니다. -어느 정도는 이 버전의 품질이 fp16 버전보다 낮아지지만, VRAM 요구량도 줄어들고, 모델 파일을 하나만 설치하면 바로 실행해볼 수 있습니다. - -### Flux.1 Dev - -아래 이미지를 다운로드해 ComfyUI에 드래그하여 워크플로우를 로드하세요. - -![Flux Dev fp8 체크포인트 버전 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/text-to-image/flux_dev_fp8.png) - - -

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- - -[flux1-dev-fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-dev/resolve/main/flux1-dev-fp8.safetensors?download=true)를 다운로드해 `ComfyUI/models/checkpoints/` 디렉토리에 저장하세요. - -해당 `Load Checkpoint` 노드가 `flux1-dev-fp8.safetensors`를 로드하도록 설정했는지 확인하고, 워크플로우를 실행해보세요. - -### Flux.1 Schnell - -아래 이미지를 다운로드해 ComfyUI에 드래그하여 워크플로우를 로드하세요. - -![Flux Schnell fp8 체크포인트 버전 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/text-to-image/flux_schnell_fp8.png) - -[flux1-schnell-fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-schnell/resolve/main/flux1-schnell-fp8.safetensors?download=true)를 다운로드해 `ComfyUI/models/checkpoints/` 디렉토리에 저장하세요. - -해당 `Load Checkpoint` 노드가 `flux1-schnell-fp8.safetensors`를 로드하도록 설정했는지 확인하고, 워크플로우를 실행해보세요. \ No newline at end of file +[black-forest-labs/FLUX.1-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/ \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/image/anima/anima.mdx b/ko/tutorials/image/anima/anima.mdx index 9d79a5d1f..7c6f70135 100644 --- a/ko/tutorials/image/anima/anima.mdx +++ b/ko/tutorials/image/anima/anima.mdx @@ -1,40 +1,40 @@ --- -title: "Anima Base v1 ComfyUI 워크플로우 예시" -description: "Anima는 CircleStone Labs / Comfy Org가 개발한 20억 파라미터 텍스트-to-이미지 모델로, 애니메이션 및 비사실적 일러스트레이션 생성에 최적화되었습니다." +title: "Anima Base v1 ComfyUI 워크플로 예시" +description: "Anima는 CircleStone Labs / Comfy Org의 20억 파라미터 오픈 텍스트-이미지 모델로, 애니메이션 및 비사실적 일러스트레이션 생성에 최적화되었습니다." sidebarTitle: "Anima Base v1" translationSourceHash: a24422ae translationFrom: tutorials/image/anima/anima.mdx --- -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" +import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' -**Anima**는 [CircleStone Labs](https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima)와 Comfy Org의 협력으로 개발된 오픈 소스 텍스트-to-이미지 모델입니다. **20억**개의 파라미터를 갖춘 이 모델은 고품질의 **애니메이션 및 비사실적** 이미지를 생성하도록 설계되었으며, 캐릭터, 장면, 컨셉 아트 등에 이상적입니다. +**Anima**는 [CircleStone Labs](https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima)와 Comfy Org의 협력으로 제공되는 오픈 텍스트-이미지 모델입니다. **20억** 개의 파라미터를 갖춘 이 모델은 고품질의 **애니메이션 및 비사실적** 이미지를 생성하도록 설계되었으며, 캐릭터, 장면, 컨셉 아트 등에 적합합니다. **모델 주요 특징**: - **애니메이션 및 예술적 일러스트레이션 중심** — 비사실적 아트 스타일에 맞춰 조정됨 -- **ComfyUI 기본 지원** — 표준 UNETLoader, CLIPLoader, VAELoader 노드 포함 +- **ComfyUI 네이티브 지원** — 표준 UNETLoader, CLIPLoader, VAELoader 노드로 로드 - **Qwen-3 0.6B 텍스트 인코더** — 강력한 언어 이해력과 프롬프트 준수 제공 -- **입력 이미지 필요 없음** — 순수 텍스트-to-이미지 생성 +- **입력 이미지 필요 없음** — 순수 텍스트-이미지 생성 - **작은 메모리 사용량** — 20억 확산 모델로, 소비자용 GPU에서도 원활히 작동함 **관련 링크**: - [Hugging Face (Anima)](https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima) -## 이용 가능한 워크플로우 +## 이용 가능한 워크플로 -Anima는 두 가지 워크플로우를 제공합니다. 표준 사용을 위한 기본 버전과 초기 접근을 위한 미리보기 버전입니다. +Anima는 두 가지 워크플로를 제공합니다. 일반 사용을 위한 베이스 버전과 미리보기 버전(조기 액세스)입니다. -두 워크플로우 모두 **Subgraph** 노드를 사용해 텍스트-to-이미지 생성 파이프라인을 관리합니다. Subgraph를 열어 내부 노드를 확인하거나 맞춤 설정할 수 있습니다. +두 워크플로 모두 **Subgraph** 노드를 사용해 텍스트-이미지 생성 파이프라인을 관리합니다. Subgraph를 열어 내부 노드를 확인하거나 사용자 정의할 수 있습니다. - 이 워크플로우는 모듈식 처리를 위해 Subgraph 노드를 사용합니다. Subgraph 문서를 확인해 워크플로우를 맞춤 설정하고 확장하는 방법을 배워보세요. + 이 워크플로는 모듈식 처리를 위해 Subgraph 노드를 사용합니다. Subgraph 문서를 확인해 워크플로를 사용자 정의하고 확장하는 방법을 알아보세요. -### Anima Base v1: 텍스트-to-이미지 +### Anima Base v1: 텍스트 → 이미지 - + JSON 파일 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Anima Base v1" 검색 @@ -46,16 +46,16 @@ Anima는 두 가지 워크플로우를 제공합니다. 표준 사용을 위한 1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하거나 [Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org/?template=image_anima_base_v1&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=anima)를 사용하세요 2. **템플릿**으로 이동해 **Anima Base v1**을 검색하세요 -3. **Anima Base v1: 텍스트-to-이미지** 워크플로우를 선택하세요 -4. 누락된 모델을 다운로드하고(참고: [모델 다운로드](#anima-model-downloads)), 프롬프트를 입력한 후 **큐**를 클릭하세요 +3. **Anima Base v1: 텍스트 → 이미지** 워크플로를 선택하세요 +4. 누락된 모델을 다운로드하고([모델 다운로드](#anima-model-downloads) 참조), 프롬프트를 입력한 후 **큐**를 클릭하세요 #### 예시 출력 Anima Base v1 예시 출력 -### Anima 미리보기: 애니메이션 텍스트-to-이미지 생성 +### Anima 미리보기: 애니메이션 텍스트-이미지 생성 - + JSON 파일 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Anima Preview" 검색 @@ -67,8 +67,8 @@ Anima는 두 가지 워크플로우를 제공합니다. 표준 사용을 위한 1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하거나 [Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org/?template=image_anima_preview&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=anima)를 사용하세요 2. **템플릿**으로 이동해 **Anima Preview**를 검색하세요 -3. **Anima 애니메이션 텍스트-to-이미지 생성** 워크플로우를 선택하세요 -4. 누락된 모델을 다운로드하고(참고: [모델 다운로드](#anima-model-downloads)), 프롬프트를 입력한 후 **큐**를 클릭하세요 +3. **Anima 애니메이션 텍스트-이미지 생성** 워크플로를 선택하세요 +4. 누락된 모델을 다운로드하고([모델 다운로드](#anima-model-downloads) 참조), 프롬프트를 입력한 후 **큐**를 클릭하세요 #### 예시 출력 @@ -83,11 +83,11 @@ Anima는 두 가지 워크플로우를 제공합니다. 표준 사용을 위한 - 두 워크플로우 공유 텍스트 인코더(Qwen-3 0.6B). + 두 워크플로 공유 텍스트 인코더(Qwen-3 0.6B). - 두 워크플로우 공유 VAE. + 두 워크플로 공유 VAE. **모델 저장 위치** @@ -105,7 +105,7 @@ Anima는 두 가지 워크플로우를 제공합니다. 표준 사용을 위한 ### 미리보기 모델 -미리보기 워크플로우를 사용한다면, 대신 미리보기 확산 모델을 다운로드하세요: +미리보기 워크플로를 사용한다면, 대신 미리보기 확산 모델을 다운로드하세요: Anima Preview용 확산 모델(20억). @@ -124,4 +124,4 @@ Anima는 두 가지 워크플로우를 제공합니다. 표준 사용을 위한 - **사실성 부족** — 모델은 의도적으로 애니메이션 및 일러스트레이션 스타일에 맞게 설계되었으며, 사실적인 렌더링은 범위 밖입니다 - **약한 텍스트 렌더링** — 고해상도 텍스트와 복잡한 타이포그래피는 명확하게 렌더링되지 않을 수 있습니다 -- **단순한 스타일링** — 기본 모델은 보다 간단한 구성물을 생성하며, 고급 예술적 스타일은 추가 조정이나 미세 조정이 필요할 수 있습니다 \ No newline at end of file +- **단순한 스타일링** — 베이스 모델은 비교적 단순한 구성을 생성하며, 고급 예술적 스타일은 추가 조정이나 파인튜닝이 필요할 수 있습니다 \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx b/ko/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx index e0cbda393..0a6cd6f53 100644 --- a/ko/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx +++ b/ko/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- -title: "Cosmos Predict2 텍스트-to-이미지 ComfyUI 공식 예제" -description: "이 가이드는 ComfyUI에서 Cosmos-Predict2 텍스트-to-이미지 워크플로우를 완료하는 방법을 보여줍니다." +title: "Cosmos Predict2 텍스트 기반 이미지 생성 ComfyUI 공식 예제" +description: "이 가이드는 ComfyUI에서 Cosmos-Predict2 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우를 완료하는 방법을 보여줍니다." sidebarTitle: "Cosmos-Predict2" translationSourceHash: 01df14e7 translationFrom: tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx @@ -11,13 +11,13 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' Cosmos-Predict2는 NVIDIA의 차세대 물리 세계 기반 모델로, 물리적 AI 시나리오에서 고품질 시각 생성 및 예측 작업을 위해 특별히 설계되었습니다. 이 모델은 뛰어난 물리적 정확성, 환경 상호작용성, 세부 사항 재현 능력을 갖추고 있어 복잡한 물리 현상과 동적 장면을 사실적으로 시뮬레이션할 수 있습니다. -Cosmos-Predict2는 텍스트-to-이미지(Text2Image)와 비디오-to-월드(Video2World)를 포함한 다양한 생성 방식을 지원하며, 산업 시뮬레이션, 자율주행, 도시 계획, 과학 연구 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. +Cosmos-Predict2는 텍스트 기반 이미지 생성(Text2Image)와 비디오 기반 월드 생성(Video2World)를 포함한 다양한 생성 방식을 지원하며, 산업 시뮬레이션, 자율주행, 도시 계획, 과학 연구 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. GitHub: [Cosmos-predict2](https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-predict2) huggingface: [Cosmos-Predict2](https://huggingface.co/collections/nvidia/cosmos-predict2-68028efc052239369a0f2959) -이 가이드에서는 ComfyUI에서 **텍스트-to-이미지** 워크플로우를 완료하는 과정을 안내합니다. +이 가이드에서는 ComfyUI에서 **텍스트 기반 이미지 생성** 워크플로우를 완료하는 과정을 안내합니다. 비디오 생성 부분에 대해서는 다음 섹션을 참고해 주세요: diff --git a/ko/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx b/ko/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx index 7125f9685..94b61203a 100644 --- a/ko/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx +++ b/ko/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx @@ -1,14 +1,19 @@ --- -title: "ERNIE-Image ComfyUI 워크플로우 예시" -description: "ERNIE-Image는 정밀한 텍스트 렌더링, 강력한 지시사항 준수 및 내장된 프롬프트 향상기 기능을 갖춘 Baidu의 오픈소스 8B 디퓨전 트랜스포머 텍스트-to-이미지 모델입니다." +title: "ERNIE-Image ComfyUI 워크플로 예시" +description: "ERNIE-Image는 정밀한 텍스트 렌더링, 강력한 지시사항 준수 및 내장된 프롬프트 향상기 기능을 갖춘 Baidu의 오픈소스 8B 디퓨전 트랜스포머 텍스트 기반 이미지 생성 모델입니다." sidebarTitle: "ERNIE-Image" -translationSourceHash: 62f70484 +translationSourceHash: 887cefa9 translationFrom: tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 6641e5ff + "ERNIE-Image text-to-image workflow": baeb3db4 + "ERNIE-Image-Turbo": 144c2479 + "Available models": 2aea7ac8 + "Examples": 0e2eb115 --- - import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" -**ERNIE-Image**는 Baidu가 개발한 오픈소스 텍스트-to-이미지 모델로, Apache-2.0 라이선스를 적용했습니다. **8B** 파라미터 디퓨전 트랜스포머(DiT)를 기반으로 하며, 정밀한 텍스트 렌더링과 강력한 지시사항 준수, 구조화된 시각적 생성을 통해 고품질 이미지를 제공합니다. +**ERNIE-Image**는 Baidu가 개발한 오픈소스 텍스트 기반 이미지 생성 모델로, Apache-2.0 라이선스를 적용했습니다. **8B** 파라미터 디퓨전 트랜스포머(DiT)를 기반으로 하며, 정밀한 텍스트 렌더링과 강력한 지시사항 준수, 구조화된 시각적 생성을 통해 고품질 이미지를 제공합니다. 이 모델에는 짧은 입력을 더 풍부한 프롬프트로 확장해 더 나은 결과를 얻도록 해주는 내장된 **프롬프트 향상기**(3B)가 포함되어 있습니다. @@ -24,15 +29,14 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" - [Hugging Face (ERNIE-Image)](https://huggingface.co/Baidu/ERNIE-Image) - [Hugging Face (ComfyUI 지원)](https://huggingface.co/Comfy-Org/ERNIE-Image) +## ERNIE-Image 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 -## ERNIE-Image 텍스트-to-이미지 워크플로우 - - - ERNIE-Image 텍스트-to-이미지 워크플로우 JSON 파일을 다운로드하세요. + + ERNIE-Image 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 JSON 파일을 다운로드하세요. - 이 워크플로우를 Comfy Cloud에서 바로 실행하세요. + 이 워크플로를 Comfy Cloud에서 바로 실행하세요. @@ -41,7 +45,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" 1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하거나 [Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org/?template=image_ernie_image&utm_source=docs)를 사용하세요 2. **템플릿**으로 이동하여 **ERNIE-Image**를 검색하세요 -3. **ERNIE-Image** 워크플로우를 선택하세요 +3. **ERNIE-Image** 워크플로를 선택하세요 4. 누락된 모델을 다운로드하고, 프롬프트를 업데이트한 후 **실행**을 클릭하세요 ### ERNIE-Image 모델 다운로드 @@ -76,24 +80,23 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" │ │ └── ernie-image-prompt-enhancer.safetensors │ └── 📂 vae/ │ └── flux2-vae.safetensors -``` ## ERNIE-Image-Turbo -[ERNIE-Image-Turbo](https://huggingface.co/Baidu/ERNIE-Image-Turbo)는 DMD와 RL로 최적화된 더 빠른 변형으로, 표준 모델이 약 50단계를 필요로 하는 것에 비해 단 **8단계**만에 이미지를 생성합니다. +[ERNIE-Image-Turbo](https://huggingface.co/Baidu/ERNIE-Image-Turbo)는 DMD와 RL로 최적화된 더 빠른 변형으로, 표준 모델이 약 50단계를 필요로 하는 것과 달리 단 **8단계**만으로 이미지를 생성합니다. - - ERNIE-Image-Turbo 텍스트-to-이미지 워크플로우 JSON 파일을 다운로드하세요. + + ERNIE-Image-Turbo 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 JSON 파일을 다운로드하세요. - 이 워크플로우를 Comfy Cloud에서 바로 실행하세요. + 이 워크플로를 Comfy Cloud에서 바로 실행하세요. ### ERNIE-Image-Turbo 모델 다운로드 - ERNIE-Image-Turbo용 디퓨전 모델입니다. + ERNIE-Image-Turbo용 diffusion 모델입니다. @@ -120,13 +123,12 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" │ │ └── ernie-image-prompt-enhancer.safetensors │ └── 📂 vae/ │ └── flux2-vae.safetensors -``` ## 이용 가능한 모델 | 모델 | 설명 | 추론 단계 | 링크 | |-------|-------------|-----------------|------| -| ERNIE-Image | 메인 SFT 모델 — 높은 품질과 지시 충실도 | ~50 | [Hugging Face](https://huggingface.co/Baidu/ERNIE-Image) | +| ERNIE-Image | 메인 SFT 모델 — 더 뛰어난 품질과 지시 충실도 | ~50 | [Hugging Face](https://huggingface.co/Baidu/ERNIE-Image) | | ERNIE-Image-Turbo | DMD 및 RL로 최적화된 터보 모델 — 더 빠른 생성 | 8 | [Hugging Face](https://huggingface.co/Baidu/ERNIE-Image-Turbo) | ## 예제 @@ -198,7 +200,7 @@ A charming, whimsical 3D illustration featuring a fluffy, plush-textured white d ### 다중 패널 구성 -![북미 토종 종 인포그래픽](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/4e9a2968-9f7c-4b2f-92e6-b0fa9a91ede2_1360x768.png) +![북미 토착종 인포그래픽](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/4e9a2968-9f7c-4b2f-92e6-b0fa9a91ede2_1360x768.png) ```text @@ -230,4 +232,4 @@ Panel 6 (bottom-right): wide shot — they face each other under one umbrella. C Ink and watercolor style, cool blue-gray palette, expressive line art. Same character design consistent across all 6 panels. ``` - \ No newline at end of file + diff --git a/ko/tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx b/ko/tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx index 48bf3ee1a..01389d5b5 100644 --- a/ko/tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx +++ b/ko/tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx @@ -1,7 +1,7 @@ --- title: "ComfyUI 네이티브 HiDream-E1, E1.1 워크플로우 예시" sidebarTitle: "HiDream-e1" -description: "이 가이드는 ComfyUI 네이티브 HiDream-I1 텍스트-to-이미지 워크플로우 예시를 이해하고 완료하는 데 도움을 줄 것입니다." +description: "이 가이드는 ComfyUI 네이티브 HiDream-I1 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우 예시를 이해하고 완료하는 데 도움을 줄 것입니다." translationSourceHash: fa93c685 translationFrom: tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx --- @@ -13,7 +13,6 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' HiDream-E1은 HiDream-ai가 공식적으로 오픈소스로 배포한 대규모 상호작용 이미지 편집 모델로, HiDream-I1을 기반으로 구축되었습니다. 이 모델을 사용하면 자연어를 이용해 이미지를 편집할 수 있습니다. 해당 모델은 [MIT 라이선스](https://github.com/HiDream-ai/HiDream-E1?tab=MIT-1-ov-file)에 따라 배포되며, 개인 프로젝트, 과학 연구 및 상업적 응용 분야에서 모두 사용 가능합니다. - 이전에 출시된 [hidream-i1](/ko/tutorials/image/hidream/hidream-i1)과 결합하여 **이미지 생성부터 편집까지 창의적인 기능**을 제공합니다. | 이름 | 업데이트 날짜 | 추론 단계 | 해상도 | HuggingFace 저장소 | @@ -28,7 +27,6 @@ HiDream-E1은 HiDream-ai가 공식적으로 오픈소스로 배포한 대규모 ## HiDream E1 및 E1.1 워크플로우 관련 모델 이 가이드에 포함된 모든 모델은 [여기](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/tree/main/split_files)에서 확인할 수 있습니다. Diffusion 모델을 제외하고 E1과 E1.1은 동일한 모델을 사용합니다. - 해당 워크플로우 파일에는 관련 모델 정보도 포함되어 있습니다. 직접 다운로드하여 저장하거나, 워크플로우를 로드한 후 워크플로우의 안내에 따라 다운로드할 수 있습니다. E1.1을 사용하는 것이 권장됩니다. 이 모델은 많은 양의 VRAM을 필요로 합니다. 구체적인 VRAM 요구사항은 관련 섹션을 참조하십시오. @@ -108,7 +106,7 @@ E1.1은 2025년 7월 16일에 출시된 업데이트 버전입니다. 이 버전 ### 3. 워크플로우 추가 참고사항 - HiDream E1.1은 총 100만 픽셀의 동적 입력을 지원하기 때문에, 워크플로우에서는 `Scale Image to Total Pixels`를 사용해 모든 입력 이미지를 처리하고 변환하며, 이로 인해 종횡비가 원본 입력 이미지와 다를 수 있습니다. -- 모델의 fp16 버전을 사용할 경우, 실제 테스트에서 풀버전은 A100 40GB와 4090D 24GB 모두에서 메모리 부족 현상이 발생했으므로, 기본적으로 워크플로우는 `fp8_e4m3fn_fast`를 사용하도록 설정되었습니다. +- 모델의 fp16 버전을 사용할 경우, 실제 테스트에서 풀버전은 A100 40GB와 4090D 24GB 모두에서 메모리 부족 현상이 발생했으므로, 기본적으로 워크플로우는 `fp8_e4m3fn_fast`를 추론에 사용하도록 설정되었습니다. ## HiDream E1 ComfyUI 네이티브 워크플로우 예시 @@ -138,18 +136,4 @@ E1은 2025년 4월 28일에 출시된 모델입니다. 이 모델은 768*768 해 다음 단계를 따라 워크플로우를 완료하세요: 1. `Load Diffusion Model` 노드가 `hidream_e1_full_bf16.safetensors` 모델을 로드했는지 확인하세요. -2. `QuadrupleCLIPLoader`에 있는 네 개의 해당 텍스트 인코더가 올바르게 로드되었는지 확인하세요: - - clip_l_hidream.safetensors - - clip_g_hidream.safetensors - - t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors - - llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors -3. `Load VAE` 노드가 `ae.safetensors` 파일을 사용하고 있는지 확인하세요. -4. 앞서 다운로드한 입력 이미지를 `Load Image` 노드에 로드하세요. -5. (중요) `Empty Text Encoder(Positive)` 노드에서 **이미지를 어떻게 수정하고 싶은지에 대한 프롬프트**를 입력하세요. -6. `Run` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 이미지를 생성하세요. - -### ComfyUI HiDream-e1 워크플로우 추가 참고사항 - -- 더 나은 결과를 얻기 위해 여러 번 프롬프트를 수정하거나 여러 번 생성해야 할 수 있습니다. -- 이 모델은 이미지 스타일을 변경할 때 일관성을 유지하기 어려우므로, 가능한 한 프롬프트를 완벽하게 작성해 보세요. -- 모델이 768*768 해상도를 지원하기 때문에, 다른 크기로 테스트할 경우 이미지 성능이 떨어지거나 다른 크기에서는 심각하게 달라질 수 있습니다. \ No newline at end of file +2. ` \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx b/ko/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx index f4ce1cd1a..2b27ec88d 100644 --- a/ko/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx +++ b/ko/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx @@ -1,14 +1,19 @@ --- -title: "ComfyUI 네이티브 HiDream-I1 텍스트-to-이미지 워크플로우 예시" +title: "ComfyUI 네이티브 HiDream-I1 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 예시" sidebarTitle: "HiDream-I1" -description: "이 가이드에서는 ComfyUI 네이티브 HiDream-I1 텍스트-to-이미지 워크플로우 예시를 완료하는 방법을 안내합니다." -translationSourceHash: e9aa3fbc +description: "이 가이드에서는 ComfyUI 네이티브 HiDream-I1 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 예시를 완료하는 방법을 안내합니다." +translationSourceHash: 590b8d6d translationFrom: tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 59935bb2 + "Model Features": 3ec455b0 + "About This Workflow Example": 90c5d2b3 + "HiDream-I1 Workflow": 93e17294 + "Other Related Resources": e794d9ef --- - ![HiDream-I1 데모](https://raw.githubusercontent.com/HiDream-ai/HiDream-I1/main/assets/demo.jpg) -HiDream-I1은 2025년 4월 7일 HiDream-ai가 공식적으로 오픈소스로 공개한 텍스트-to-이미지 모델입니다. 이 모델은 170억 파라미터를 보유하며, [MIT 라이선스](https://github.com/HiDream-ai/HiDream-I1/blob/main/LICENSE)에 따라 배포되며 개인 프로젝트, 과학 연구 및 상업적 사용을 지원합니다. 현재 여러 벤치마크 테스트에서 뛰어난 성능을 발휘하고 있습니다. +HiDream-I1은 2025년 4월 7일 HiDream-ai가 공식적으로 오픈소스로 공개한 텍스트 기반 이미지 생성 모델입니다. 이 모델은 170억 파라미터를 보유하며, [MIT 라이선스](https://github.com/HiDream-ai/HiDream-I1/blob/main/LICENSE)에 따라 배포되며 개인 프로젝트, 과학 연구 및 상업적 사용을 지원합니다. 현재 여러 벤치마크 테스트에서 뛰어난 성능을 발휘하고 있습니다. ## 모델 특징 @@ -39,7 +44,7 @@ HiDream-ai는 서로 다른 요구를 충족하기 위해 HiDream-I1 모델의 이 예시에서는 ComfyOrg에서 재포장한 버전을 사용할 것입니다. 이 예시에서 사용할 모든 모델 파일은 [HiDream-I1_ComfyUI](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/) 저장소에서 확인하실 수 있습니다. -시작하기 전에 ComfyUI 버전을 최신으로 업데이트해 주세요. 이 [커밋](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/commit/9ad792f92706e2179c58b2e5348164acafa69288) 이후 버전 이상으로 업데이트해야만 ComfyUI가 HiDream에 기본 지원을 제공합니다. +시작하기 전에 ComfyUI 버전을 이 [커밋](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/commit/9ad792f92706e2179c58b2e5348164acafa69288) 이후 버전 이상으로 업데이트하여 ComfyUI가 HiDream에 대한 기본 지원을 갖추도록 해주세요. ## HiDream-I1 워크플로우 @@ -213,4 +218,4 @@ City96의 [ComfyUI-GGUF](https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF)에서 “Unet L ### NF4 버전 모델 - [HiDream-I1-nf4](https://github.com/hykilpikonna/HiDream-I1-nf4) -- [ComfyUI-HiDream-Sampler](https://github.com/SanDiegoDude/ComfyUI-HiDream-Sampler) 노드를 사용해 NF4 버전 모델을 활용하세요. \ No newline at end of file +- [ComfyUI-HiDream-Sampler](https://github.com/SanDiegoDude/ComfyUI-HiDream-Sampler) 노드를 사용해 NF4 버전 모델을 활용하세요. diff --git a/ko/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx b/ko/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx index f8befcf88..a31058bde 100644 --- a/ko/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx +++ b/ko/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx @@ -1,7 +1,7 @@ --- title: "ComfyUI 네이티브 HiDream-O1-Image 워크플로우 예시" sidebarTitle: "HiDream-O1-Image" -description: "이 가이드는 ComfyUI 네이티브 HiDream-O1-Image 텍스트-to-이미지 및 이미지 편집 워크플로우를 안내합니다" +description: "이 가이드는 ComfyUI 네이티브 HiDream-O1-Image 텍스트 기반 이미지 생성 및 이미지 편집 워크플로우를 안내합니다" translationSourceHash: 51a684c4 translationFrom: tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx --- @@ -12,7 +12,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" ![HiDream-O1-Image 데모](https://raw.githubusercontent.com/HiDream-ai/HiDream-O1-Image/main/assets/general.webp) -HiDream-O1-Image는 2026년 5월 8일 HiDream-ai가 오픈소스로 공개한 통합 이미지 생성 기반 모델입니다. 픽셀 수준의 통합 트랜스포머(UiT)를 기반으로 구축되었으며, 외부 VAE나 분리된 텍스트 인코더 없이 작동하며, 최대 2,048×2,048 해상도에서 **텍스트-to-이미지**, **지시어 기반 이미지 편집**, **주제 중심 개인화**, **스토리보드 생성**을 지원합니다. +HiDream-O1-Image는 2026년 5월 8일 HiDream-ai가 오픈소스로 공개한 통합 이미지 생성 기반 모델입니다. 픽셀 수준의 통합 트랜스포머(UiT)를 기반으로 구축되었으며, 외부 VAE나 분리된 텍스트 인코더 없이 작동하며, 최대 2,048×2,048 해상도에서 **텍스트 기반 이미지 생성**, **지시어 기반 이미지 편집**, **주제 중심 개인화**, **스토리보드 생성**을 지원합니다. HiDream-O1-Image는 [MIT 라이선스](https://github.com/HiDream-ai/HiDream-O1-Image?tab=MIT-1-ov-file)로 배포되며, ComfyUI에서 기본적으로 지원됩니다(PR [#13817](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/13817)). @@ -29,7 +29,7 @@ HiDream-O1-Image는 [MIT 라이선스](https://github.com/HiDream-ai/HiDream-O1- ### 1. 워크플로우 다운로드 -ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트한 후, `워크플로우` -> `템플릿 둘러보기` -> `이미지`로 이동해 "HiDream O1 풀: 이미지 생성"을 찾으세요. +ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트한 후, `워크플로우` -> `템플릿 탐색` -> `이미지`로 이동해 "HiDream O1 풀: 이미지 생성"을 찾으세요. ![HiDream-O1-Image 풀 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_hidream_o1.png) @@ -75,7 +75,7 @@ ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트한 후, `워크플로우` -> `템플 - `CheckpointLoaderSimple`가 선택한 체크포인트를 로드하도록 설정하세요. - `CLIPTextEncode` 노드에 프롬프트를 입력하세요. -- **텍스트-to-이미지 모드:** **"이미지 편집으로 전환"** 토글을 **꺼짐**으로 설정하세요(기본값). 샘플러는 직접 텍스트 프롬프트를 사용합니다. +- **텍스트 기반 이미지 생성 모드:** **"이미지 편집으로 전환"** 토글을 **꺼짐**으로 설정하세요(기본값). 샘플러는 직접 텍스트 프롬프트를 사용합니다. - **이미지 편집 모드:** **"이미지 편집으로 전환"**을 **켬**으로 설정한 후, `Load Image` 노드에 참조 이미지를 업로드하고 이를 `HiDreamO1ReferenceImages`에 연결하세요. > **참고:** O1 샘플러는 잠재적 샘플을 출력하며, `CheckpointLoaderSimple`가 로드한 VAE를 사용해 `VAEDecode` 노드를 통해 디코딩해야 합니다. @@ -84,7 +84,7 @@ ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트한 후, `워크플로우` -> `템플 ### 1. 워크플로우 다운로드 -`워크플로우` -> `템플릿 둘러보기` -> `이미지`로 이동해 "HiDream O1 Dev"를 찾으세요. +`워크플로우` -> `템플릿 탐색` -> `이미지`로 이동해 "HiDream O1 Dev"를 찾으세요. ![HiDream-O1-Image Dev 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_hidream_o1_dev.png) @@ -121,8 +121,8 @@ ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트한 후, `워크플로우` -> `템플 ### 3. 워크플로우 사용하기 - `CheckpointLoaderSimple`가 `hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors`를 로드하도록 설정하세요. -- Dev 버전은 CFG=1.0으로 28단계를 사용하며, 부정 프롬프트가 필요하지 않습니다. -- **텍스트-to-이미지 모드:** **"이미지 편집으로 전환"** 토글을 **꺼짐**으로 설정하세요(기본값) +- Dev 버전은 CFG=1.0으로 28단계를 사용하며, 네거티브 프롬프트가 필요하지 않습니다. +- **텍스트 기반 이미지 생성 모드:** **"이미지 편집으로 전환"** 토글을 **꺼짐**으로 설정하세요(기본값) - **이미지 편집 모드:** **"이미지 편집으로 전환"**을 **켬**으로 설정한 후, `Load Image`에 참조 이미지를 업로드하고 이를 `HiDreamO1ReferenceImages`에 연결하세요. ## 추가 참고사항 @@ -131,6 +131,6 @@ ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트한 후, `워크플로우` -> `템플 ![긴 텍스트 렌더링 및 레이아웃 제어](https://raw.githubusercontent.com/HiDream-ai/HiDream-O1-Image/main/assets/text-layout.webp) -- **이미지 스케일링:** 입력 참조 이미지가 너무 크다면, `ImageScaleToTotalPixels` 노드(Ctrl+B)를 활성화해 이미지를 4MP로 스케일링하세요. +- **이미지 크기 조절:** 입력 참조 이미지가 너무 크다면, `ImageScaleToTotalPixels` 노드(Ctrl+B)를 활성화하여 이미지를 4MP로 크기를 조정하세요. - **패치 이음새 부드럽게 처리(실험적):** `HiDreamO1PatchSeamSmoothing` 노드는 샘플링 중 눈에 띄는 이음새 아티팩트를 줄여줍니다. 풀 워크플로우에서는 기본적으로 활성화되어 있습니다. \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/image/lens/lens.mdx b/ko/tutorials/image/lens/lens.mdx index ee6c89e08..0130e489f 100644 --- a/ko/tutorials/image/lens/lens.mdx +++ b/ko/tutorials/image/lens/lens.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- title: "Lens ComfyUI 워크플로우 예시" -description: "Lens은 마이크로소프트가 개발한 38억 파라미터 텍스트-to-이미지 모델로, GPT-OSS-20B 텍스트 특징과 FLUX.2 VAE를 사용하는 듀얼 스트림 MMDiT를 기반으로 하며, 효율적이고 고해상도의 이미지를 생성합니다." +description: "Lens은 마이크로소프트가 개발한 38억 파라미터 텍스트 기반 이미지 생성 모델로, GPT-OSS-20B 텍스트 특징과 FLUX.2 VAE를 사용하는 듀얼 스트림 MMDiT를 기반으로 하며, 효율적이고 고해상도의 이미지를 생성합니다." sidebarTitle: "Lens" translationSourceHash: ccc64249 translationFrom: tutorials/image/lens/lens.mdx @@ -8,7 +8,7 @@ translationFrom: tutorials/image/lens/lens.mdx import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' -**Lens**는 **마이크로소프트**가 개발한 오픈 소스 텍스트-to-이미지 모델로, MIT 라이선스를 적용했습니다. **38억 개**의 파라미터를 가진 이 모델은 **듀얼 스트림 MMDiT** 아키텍처를 사용하며, **GPT-OSS-20B** 텍스트 인코더 특징과 **FLUX.2 세맨틱 VAE**를 통해 더 큰 T2I 모델들에 비해 훨씬 적은 학습 계산량으로 경쟁력 있는 이미지 품질을 제공합니다. +**Lens**는 **마이크로소프트**가 개발한 오픈 소스 텍스트 기반 이미지 생성 모델로, MIT 라이선스를 적용했습니다. **38억 개**의 파라미터를 가진 이 모델은 **듀얼 스트림 MMDiT** 아키텍처를 사용하며, **GPT-OSS-20B** 텍스트 인코더 특징과 **FLUX.2 세맨틱 VAE**를 통해 더 큰 T2I 모델들에 비해 훨씬 적은 학습 계산량으로 경쟁력 있는 이미지 품질을 제공합니다. **모델 주요 특징**: - **듀얼 스트림 MMDiT 아키텍처** — 이미지와 텍스트를 함께 처리하여 일관성 있는 생성 가능 @@ -23,9 +23,9 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' - [Hugging Face (마이크로소프트)](https://huggingface.co/microsoft/Lens) - [Hugging Face (Comfy-Org)](https://huggingface.co/Comfy-Org/Lens) -## Lens 텍스트-to-이미지 워크플로우 +## Lens 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우 -표준 버전과 Turbo 버전 모두 **Subgraph** 노드를 사용해 텍스트-to-이미지 생성 파이프라인을 관리합니다. Subgraph를 열어 내부 노드를 확인하거나 맞춤화할 수 있습니다. +표준 버전과 Turbo 버전 모두 **Subgraph** 노드를 사용해 텍스트 기반 이미지 생성 파이프라인을 관리합니다. Subgraph를 열어 내부 노드를 확인하거나 맞춤화할 수 있습니다. 이 워크플로우는 모듈식 처리를 위해 Subgraph 노드를 사용합니다. Subgraph 문서를 확인해 워크플로우를 맞춤화하고 확장하는 방법을 배워보세요. @@ -55,7 +55,7 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' #### 예시 출력 -Lens 텍스트-to-이미지 예시 출력 +Lens 텍스트 기반 이미지 생성 예시 출력 ### Lens Turbo @@ -81,7 +81,7 @@ Lens Turbo는 추출된 변형으로, 더 적은 샘플링 단계로 이미지 #### 예시 출력 -Lens Turbo 텍스트-to-이미지 예시 출력 +Lens Turbo 텍스트 기반 이미지 생성 예시 출력 ## Lens 모델 다운로드 diff --git a/ko/tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx b/ko/tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx index 1c1ce872b..fe94ed061 100644 --- a/ko/tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx +++ b/ko/tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- -title: "ComfyUI NewBie-image-Exp0.1 워크플로우 예시" -description: "NewBie-image-Exp0.1은 Next-DiT 아키텍처를 기반으로 한 35억 파라미터의 애니메이션 스타일 텍스트-to-이미지 생성 모델로, XML 구조화된 프롬프트를 활용해 고품질 애니메이션 이미지 생성을 최적화했습니다." +title: "ComfyUI NewBie-image-Exp0.1 워크플로 예제" +description: "NewBie-image-Exp0.1은 Next-DiT 아키텍처를 기반으로 한 3.5B 파라미터의 애니메이션 스타일 텍스트 기반 이미지 생성 모델로, XML 구조화된 프롬프트로 고품질 애니메이션 이미지 생성을 최적화했습니다." sidebarTitle: "NewBie-image-Exp0.1" translationSourceHash: 6b4cf086 translationFrom: tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx @@ -8,24 +8,24 @@ translationFrom: tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' -**NewBie-image-Exp0.1**은 NewBieAI Lab에서 개발한 35억 파라미터의 DiT 모델로, 애니메이션 스타일 텍스트-to-이미지 생성을 위해 설계되었습니다. Next-DiT 아키텍처를 기반으로 하며, 뛰어난 디테일과 시각적으로 강렬한 애니메이션 이미지를 제공합니다. +**NewBie-image-Exp0.1**은 NewBieAI Lab에서 개발한 3.5B 파라미터의 DiT 모델로, 애니메이션 스타일 텍스트 기반 이미지 생성을 위해 설계되었습니다. Next-DiT 아키텍처를 기반으로 하며, 뛰어난 디테일과 시각적으로 강렬한 애니메이션 이미지를 제공합니다. **주요 특징**: -- **35억 파라미터 모델**: 고품질 애니메이션 생성을 위한 효율적이면서도 강력한 모델 크기 +- **3.5B 파라미터 모델**: 고품질 애니메이션 생성을 위한 효율적이면서도 강력한 모델 크기 - **Next-DiT 아키텍처**: Lumina 아키텍처 연구를 바탕으로 새롭게 설계된 NewBie 아키텍처 사용 - **듀얼 텍스트 인코더**: 주인코더로 Gemma3-4B-it를 사용하며, Jina CLIP v2를 추가해 프롬프트 이해도를 높였습니다 - **FLUX VAE**: FLUX.1-dev 16채널 VAE를 사용해 더 풍부한 색감과 세밀한 질감 표현 가능 -- **XML 구조화된 프롬프트**: XML 형식을 지원해 더 나은 주의 집중 및 속성 분리 가능 +- **XML 구조화된 프롬프트**: XML 형식을 지원해 더 나은 어텐션 바인딩과 속성 분리 가능 **관련 링크**: - [GitHub](https://github.com/NewBieAI-Lab/NewBie-image-Exp0.1) - [Hugging Face](https://huggingface.co/NewBie-AI/NewBie-image-Exp0.1) -- [시작 가이드](https://ai.feishu.cn/wiki/NZl9wm7V1iuNzmkRKCUcb1USnsh) +- [시작하기 가이드](https://ai.feishu.cn/wiki/NZl9wm7V1iuNzmkRKCUcb1USnsh) -## NewBie-image 텍스트-to-이미지 워크플로우 +## NewBie-image 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 -

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 @@ -36,16 +36,16 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' ## 모델 링크 -**텍스트 인코더** +**text_encoders** - [gemma_3_4b_it_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/NewBie-image-Exp0.1_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/gemma_3_4b_it_bf16.safetensors) - [jina_clip_v2_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/NewBie-image-Exp0.1_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/jina_clip_v2_bf16.safetensors) -**디퓨전 모델** +**diffusion_models** - [NewBie-Image-Exp0.1-bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/NewBie-image-Exp0.1_repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/NewBie-Image-Exp0.1-bf16.safetensors) -**VAE** +**vae** - [ae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/resolve/main/split_files/vae/ae.safetensors) @@ -65,9 +65,9 @@ ComfyUI/ ## 프롬프트 형식 -NewBie-image는 캐릭터 생성에 최적화된 애니메이션 이미지 생성 모델입니다. 학습에는 XML 구조화된 프롬프트를 사용하며, 각 `<>` 태그는 카테고리를 정의하고 ``는 이를 닫습니다. 안에 들어가는 태그들은 표준 Danbooru 태그입니다. 이 구조를 통해 여러 캐릭터가 등장하는 장면에서 더욱 정확한 속성 연결이 가능합니다. +NewBie-image는 캐릭터 생성에 최적화된 애니메이션 이미지 생성 모델입니다. 학습에는 XML 구조화된 프롬프트를 사용하며, 각 `<>` 태그는 카테고리(예: ``, ``)를 정의하고 ``는 이를 닫습니다. 안에 들어가는 태그들은 표준 Danbooru 태그입니다. 이 구조를 통해 여러 캐릭터가 등장하는 장면에서 더욱 정확한 속성 바인딩이 가능합니다. -완벽한 프롬프트 작성 가이드는 [공식 문서](https://ai.feishu.cn/wiki/NZl9wm7V1iuNzmkRKCUcb1USnsh)를 참조하세요. +완전한 프롬프트 작성 가이드는 [공식 문서](https://ai.feishu.cn/wiki/NZl9wm7V1iuNzmkRKCUcb1USnsh)를 참조하세요. NewBie-image-Exp0.1은 세 가지 프롬프트 형식을 지원합니다: - **자연어**: 일반적인 텍스트 설명 @@ -76,7 +76,7 @@ NewBie-image-Exp0.1은 세 가지 프롬프트 형식을 지원합니다: ### XML 구조화된 프롬프트 -여러 캐릭터가 등장하는 장면에서는 XML 구조화된 프롬프트를 사용하면 더 정확한 이미지 생성 결과와 더 나은 주의 집중 및 속성 분리가 가능합니다. +여러 캐릭터가 등장하는 장면에서는 XML 구조화된 프롬프트를 사용하면 더 정확한 이미지 생성 결과와 더 나은 어텐션 바인딩과 속성 분리가 가능합니다. ```xml diff --git a/ko/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx b/ko/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx index 588912c6a..b783851ee 100644 --- a/ko/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx +++ b/ko/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- title: "ComfyUI OmniGen2 네이티브 워크플로우 예시" -description: "ComfyUI OmniGen2 네이티브 워크플로우 예시 - 통합 텍스트-to-이미지, 이미지 편집 및 다중 이미지 합성 모델" +description: "ComfyUI OmniGen2 네이티브 워크플로우 예시 - 통합 텍스트 기반 이미지 생성, 이미지 편집 및 다중 이미지 합성 모델" sidebarTitle: "OmniGen2" translationSourceHash: 6a3fb274 translationFrom: tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx @@ -10,18 +10,18 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' ## OmniGen2 소개 -OmniGen2는 약 **7B**의 총 매개변수(텍스트 모델 3B + 이미지 생성 모델 4B)를 갖춘 강력하고 효율적인 통합 멀티모달 생성 모델입니다. OmniGen v1과 달리, OmniGen2는 완전히 독립된 텍스트 자가회귀 모델과 이미지 확산 모델을 갖춘 혁신적인 이중 경로 트랜스포머 아키텍처를 채택해 매개변수 분리와 특화된 최적화를 실현했습니다. +OmniGen2는 약 **7B**의 총 파라미터(텍스트 모델 3B + 이미지 생성 모델 4B)를 갖춘 강력하고 효율적인 통합 멀티모달 생성 모델입니다. OmniGen v1과 달리, OmniGen2는 완전히 독립된 텍스트 자기회귀 모델과 이미지 확산 모델을 갖춘 혁신적인 이중 경로 트랜스포머 아키텍처를 채택해 파라미터 분리와 특화된 최적화를 달성했습니다. ### 모델 주요 특징 -- **시각적 이해**: Qwen-VL-2.5 기반 모델의 강력한 이미지 내용 해석 및 분석 능력을 계승 -- **텍스트-to-이미지 생성**: 텍스트 프롬프트로부터 고화질이고 미학적으로 뛰어난 이미지를 생성 -- **지시어 기반 이미지 편집**: 복잡한 지시어 기반 이미지 수정을 수행하며 오픈소스 모델 중 최고 수준의 성능을 달성 +- **시각적 이해**: Qwen-VL-2.5 파운데이션 모델의 강력한 이미지 콘텐츠 해석 및 분석 능력을 계승 +- **텍스트 기반 이미지 생성**: 텍스트 프롬프트로부터 고화질이고 미학적으로 뛰어난 이미지를 생성 +- **지시어 기반 이미지 편집**: 복잡한 지시어 기반 이미지 수정을 수행하며, 오픈소스 모델 중 최고 수준의 성능 달성 - **맥락 기반 생성**: 사람, 참조 객체, 장면 등 다양한 입력을 처리하고 유연하게 조합해 참신하고 일관된 시각적 출력을 생성하는 다재다능한 기능 ### 기술적 특징 - **이중 경로 아키텍처**: Qwen 2.5 VL (3B) 텍스트 인코더 + 독립적 확산 트랜스포머 (4B) 기반 - **Omni-RoPE 위치 인코딩**: 다중 이미지 공간 위치 지정 및 개체 식별 지원 -- **매개변수 분리 설계**: 텍스트 생성이 이미지 품질에 부정적인 영향을 미치는 것을 방지 +- **파라미터 분리 설계**: 텍스트 생성이 이미지 품질에 부정적인 영향을 미치는 것을 방지 - 복잡한 텍스트 이해 및 이미지 이해 지원 - 제어 가능한 이미지 생성 및 편집 - 뛰어난 디테일 보존 능력 @@ -32,7 +32,7 @@ OmniGen2는 약 **7B**의 총 매개변수(텍스트 모델 3B + 이미지 생 ## OmniGen2 모델 다운로드 -본 기사에는 다양한 워크플로우가 포함되어 있으므로, 해당 모델 파일과 설치 위치는 다음과 같습니다. 모델 파일의 다운로드 정보 또한 각 워크플로우에 포함되어 있습니다: +본 문서에는 다양한 워크플로우가 포함되어 있으므로, 해당 모델 파일과 설치 위치는 다음과 같습니다. 모델 파일의 다운로드 정보는 각 워크플로우에도 포함되어 있습니다. **확산 모델** - [omnigen2_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Omnigen2_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/omnigen2_fp16.safetensors) @@ -55,7 +55,7 @@ OmniGen2는 약 **7B**의 총 매개변수(텍스트 모델 3B + 이미지 생 │ └── qwen_2.5_vl_fp16.safetensors ``` -## ComfyUI OmniGen2 텍스트-to-이미지 워크플로우 +## ComfyUI OmniGen2 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우 ### 1. 워크플로우 파일 다운로드 @@ -63,23 +63,23 @@ OmniGen2는 약 **7B**의 총 매개변수(텍스트 모델 3B + 이미지 생

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 -![텍스트-to-이미지 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/image/omnigen2/image_omnigen2_t2i.png) +![텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/image/omnigen2/image_omnigen2_t2i.png) ### 2. 워크플로우 단계별 완료 ![워크플로우 단계 안내](/images/tutorial/image/omnigen/omnigen2_t2i_step_guide.jpg) -이미지의 번호가 표시된 단계를 따라 차근차근 확인해 해당 워크플로우를 원활히 작동하도록 하세요: +이미지에 번호가 표시된 단계를 따라 차근차근 확인하며 해당 워크플로우를 원활히 진행하세요. -1. **메인 모델 로드**: `Load Diffusion Model` 노드가 `omnigen2_fp16.safetensors`를 로드하도록 설정하세요. -2. **텍스트 인코더 로드**: `Load CLIP` 노드가 `qwen_2.5_vl_fp16.safetensors`를 로드하도록 설정하세요. -3. **VAE 로드**: `Load VAE` 노드가 `ae.safetensors`를 로드하도록 설정하세요. +1. **메인 모델 로드**: `Load Diffusion Model` 노드가 `omnigen2_fp16.safetensors`를 로드하는지 확인하세요. +2. **텍스트 인코더 로드**: `Load CLIP` 노드가 `qwen_2.5_vl_fp16.safetensors`를 로드하는지 확인하세요. +3. **VAE 로드**: `Load VAE` 노드가 `ae.safetensors`를 로드하는지 확인하세요. 4. **이미지 크기 설정**: `EmptySD3LatentImage` 노드에서 생성할 이미지 크기를 설정하세요(권장 크기 1024x1024). 5. **입력 프롬프트**: - - 첫 번째 `CLipTextEncode` 노드에 긍정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나길 원하는 내용) - - 두 번째 `CLipTextEncode` 노드에 부정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나지 않길 원하는 내용) -6. **생성 시작**: `Queue Prompt` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 텍스트-to-이미지 생성을 실행하세요. -7. **결과 확인**: 생성이 완료되면 해당 이미지들이 자동으로 `ComfyUI/output/` 디렉터리에 저장되며, `SaveImage` 노드에서 미리보기도 가능합니다. + - 첫 번째 `CLipTextEncode` 노드에 긍정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나길 원하는 내용). + - 두 번째 `CLipTextEncode` 노드에 부정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나지 않길 원하는 내용). +6. **생성 시작**: `Queue Prompt` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 텍스트 기반 이미지 생성을 실행하세요. +7. **결과 확인**: 생성이 완료되면 해당 이미지들이 자동으로 `ComfyUI/output/` 디렉터리에 저장되며, `SaveImage` 노드에서 미리보기할 수 있습니다. ## ComfyUI OmniGen2 이미지 편집 워크플로우 @@ -91,7 +91,7 @@ OmniGen2는 풍부한 이미지 편집 기능을 갖추고 있으며, 이미지

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-![텍스트-to-이미지 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/image/omnigen2/image_omnigen2_image_edit.png) +![텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/image/omnigen2/image_omnigen2_image_edit.png) 아래 이미지를 다운로드하세요. 이 이미지를 입력 이미지로 사용하겠습니다. ![입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/image/omnigen2/input_fairy.png) @@ -100,17 +100,16 @@ OmniGen2는 풍부한 이미지 편집 기능을 갖추고 있으며, 이미지 ![워크플로우 단계 안내](/images/tutorial/image/omnigen/omnigen2_image_edit_step_guide.jpg) -1. **메인 모델 로드**: `Load Diffusion Model` 노드가 `omnigen2_fp16.safetensors`를 로드하도록 설정하세요. -2. **텍스트 인코더 로드**: `Load CLIP` 노드가 `qwen_2.5_vl_fp16.safetensors`를 로드하도록 설정하세요. -3. **VAE 로드**: `Load VAE` 노드가 `ae.safetensors`를 로드하도록 설정하세요. +1. **메인 모델 로드**: `Load Diffusion Model` 노드가 `omnigen2_fp16.safetensors`를 로드하는지 확인하세요. +2. **텍스트 인코더 로드**: `Load CLIP` 노드가 `qwen_2.5_vl_fp16.safetensors`를 로드하는지 확인하세요. +3. **VAE 로드**: `Load VAE` 노드가 `ae.safetensors`를 로드하는지 확인하세요. 4. **이미지 업로드**: 제공된 이미지를 `Load Image` 노드에서 업로드하세요. 5. **입력 프롬프트**: - - 첫 번째 `CLipTextEncode` 노드에 긍정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나길 원하는 내용) - - 두 번째 `CLipTextEncode` 노드에 부정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나지 않길 원하는 내용) -6. **생성 시작**: `Queue Prompt` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 텍스트-to-이미지 생성을 실행하세요. -7. **결과 확인**: 생성이 완료되면 해당 이미지들이 자동으로 `ComfyUI/output/` 디렉터리에 저장되며, `SaveImage` 노드에서 미리보기도 가능합니다. + - 첫 번째 `CLipTextEncode` 노드에 긍정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나길 원하는 내용). + - 두 번째 `CLipTextEncode` 노드에 부정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나지 않길 원하는 내용). +6. **생성 시작**: `Queue Prompt` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 텍스트 기반 이미지 생성을 실행하세요. +7. **결과 확인**: 생성이 완료되면 해당 이미지들이 자동으로 `ComfyUI/output/` 디렉터리에 저장되며, `SaveImage` 노드에서 미리보기할 수 있습니다. ### 3. 추가 워크플로우 안내 -- 두 번째 이미지 입력을 활성화하려면, 워크플로우에서 분홍색/보라색 상태인 노드의 입력을 활성화하려면 단축키 **Ctrl + B**를 사용하세요. -- 크기를 맞춤 설정하려면, `EmptySD3LatentImage` 노드에 연결된 `Get image size` 노드를 삭제하고 직접 크기를 입력하세요. \ No newline at end of file +- 두 번째 이미지 입력을 활성화하려면, 워크플로우에서 분홍색/보라 \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/image/ovis/ovis-image.mdx b/ko/tutorials/image/ovis/ovis-image.mdx index afd0cbc02..2dd1b8e86 100644 --- a/ko/tutorials/image/ovis/ovis-image.mdx +++ b/ko/tutorials/image/ovis/ovis-image.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- title: "Ovis-Image ComfyUI 워크플로우 예시" -description: "Ovis-Image는 고화질 텍스트 렌더링을 위해 특별히 최적화된 7B 텍스트-to-이미지 모델로, 엄격한 계산 제약 조건 하에서도 효율적으로 작동하도록 설계되었습니다." +description: "Ovis-Image는 고품질 텍스트 렌더링을 위해 특별히 최적화된 7B 텍스트 기반 이미지 생성 모델로, 엄격한 계산 제약 조건 하에서도 효율적으로 작동하도록 설계되었습니다." sidebarTitle: "Ovis-Image" translationSourceHash: 64c10a35 translationFrom: tutorials/image/ovis/ovis-image.mdx @@ -8,7 +8,7 @@ translationFrom: tutorials/image/ovis/ovis-image.mdx import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' -**Ovis-Image**는 [Ovis-U1](https://github.com/AIDC-AI/Ovis-U1)을 기반으로 구축된 7B 텍스트-to-이미지 모델로, 특히 고화질 텍스트 렌더링에 최적화되어 있습니다. 이 모델은 훨씬 더 큰 20B급 시스템과 비교해도 뒤지지 않는 텍스트 렌더링 품질을 제공하며, 동시에 널리 보급된 하드웨어에서도 실행 가능한 수준의 경량성을 유지합니다. +**Ovis-Image**는 [Ovis-U1](https://github.com/AIDC-AI/Ovis-U1)을 기반으로 구축된 7B 텍스트 기반 이미지 생성 모델로, 특히 고품질 텍스트 렌더링에 최적화되어 있습니다. 이 모델은 훨씬 더 큰 20B급 시스템과 비교해도 뒤지지 않는 텍스트 렌더링 품질을 제공하며, 동시에 널리 보급된 하드웨어에서도 실행 가능한 수준의 경량성을 유지합니다. **모델 주요 특징**: - **7B 규모에서 강력한 텍스트 렌더링**: Qwen-Image와 같은 훨씬 더 큰 20B급 시스템과 비슷한 텍스트 렌더링 품질을 제공하며, 텍스트 중심의 시나리오에서는 GPT4o와 같은 선도적인 클로즈드소스 모델들과 경쟁할 만큼 우수합니다. @@ -20,7 +20,7 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' - [GitHub](https://github.com/AIDC-AI/Ovis-Image) - [Hugging Face](https://huggingface.co/AIDC-AI/Ovis-Image-7B) -## Ovis-Image 텍스트-to-이미지 워크플로우 +## Ovis-Image 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우

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@@ -56,5 +56,4 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' │ ├── 📂 diffusion_models/ │ │ └── ovis_image_bf16.safetensors │ └── 📂 vae/ -│ └── ae.safetensors -``` \ No newline at end of file +│ └── ae.safetensors \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/image/pixeldit/pixeldit.mdx b/ko/tutorials/image/pixeldit/pixeldit.mdx index 14cdcd762..11c6f0bc9 100644 --- a/ko/tutorials/image/pixeldit/pixeldit.mdx +++ b/ko/tutorials/image/pixeldit/pixeldit.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- title: "PixelDiT ComfyUI 워크플로우 예시" -description: "PixelDiT는 1024px 텍스트-to-이미지 생성을 위한 NVIDIA의 픽셀 공간 확산 변환기입니다. 이 모델은 직접 픽셀 공간에서 작동하며, VAE 인코딩/디코딩이 필요하지 않습니다." +description: "PixelDiT는 1024px 텍스트 기반 이미지 생성을 위한 NVIDIA의 픽셀 공간 확산 변환기입니다. 이 모델은 직접 픽셀 공간에서 작동하며, VAE 인코딩/디코딩이 필요하지 않습니다." sidebarTitle: "PixelDiT" translationSourceHash: adbdf347 translationFrom: tutorials/image/pixeldit/pixeldit.mdx @@ -8,7 +8,7 @@ translationFrom: tutorials/image/pixeldit/pixeldit.mdx import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" -**PixelDiT**는 1024px 텍스트-to-이미지 생성을 위한 NVIDIA의 픽셀 공간 확산 변환기입니다. 잠재 공간에서 작동하는 전통적인 확산 모델과 달리 PixelDiT는 패치 수준 DiT와 픽셀 수준 DiT를 결합한 이중 레벨 DiT 아키텍처를 사용해 직접 픽셀 공간에서 이미지를 생성하며, MM-DiT 융합을 통해 텍스트와 이미지 토큰 간의 공동 주의를 구현합니다. +**PixelDiT**는 1024px 텍스트 기반 이미지 생성을 위한 NVIDIA의 픽셀 공간 확산 변환기입니다. 잠재 공간에서 작동하는 전통적인 확산 모델과 달리 PixelDiT는 패치 수준 DiT와 픽셀 수준 DiT를 결합한 이중 레벨 DiT 아키텍처를 사용해 직접 픽셀 공간에서 이미지를 생성하며, MM-DiT 융합을 통해 텍스트와 이미지 토큰 간의 공동 주의를 구현합니다. **모델 주요 특징**: - **VAE 없음** — 직접 픽셀 공간에서 생성; 전통적인 VAE 인코딩/디코딩 필요 없음 @@ -21,9 +21,9 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" - [Hugging Face 공식 모델](https://huggingface.co/nvidia/PixelDiT-1300M-1024px) - [Comfy-Org/PixelDiT](https://huggingface.co/Comfy-Org/PixelDiT) -## PixelDiT 텍스트-to-이미지 워크플로우 +## PixelDiT 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우 -PixelDiT 텍스트-to-이미지 워크플로우 +PixelDiT 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우 JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "PixelDiT"를 검색하세요 @@ -34,7 +34,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" 워크플로우는 세 가지 주요 노드로 구성됩니다: 1. **ResolutionSelector** — 원하는 출력 해상도 선택 -2. **텍스트 to 이미지 (PixelDiT) 서브그래프** — 프롬프트, 시드, 모델 선택 및 해상도 조정 가능한 핵심 생성 노드 +2. **텍스트 기반 이미지 생성 (PixelDiT) 서브그래프** — 프롬프트, 시드, 모델 선택 및 해상도 조정 가능한 핵심 생성 노드 3. **SaveImage** — 생성된 이미지 저장 @@ -43,7 +43,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" ### 워크플로우 컨트롤 -**텍스트 to 이미지 (PixelDiT)** 서브그래프 노드에 노출된 컨트롤은 다음과 같습니다: +**텍스트 기반 이미지 생성 (PixelDiT)** 서브그래프 노드에 노출된 컨트롤은 다음과 같습니다: | 컨트롤 | 설명 | |---------|-------------| diff --git a/ko/tutorials/image/qwen/qwen-image-2512.mdx b/ko/tutorials/image/qwen/qwen-image-2512.mdx index e8332bcd2..00a6fe634 100644 --- a/ko/tutorials/image/qwen/qwen-image-2512.mdx +++ b/ko/tutorials/image/qwen/qwen-image-2512.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- title: "Qwen-Image-2512 ComfyUI 네이티브 워크플로우 예시" -description: "Qwen-Image-2512는 Qwen-Image의 텍스트-to-image 기반 모델의 12월 업데이트로, 향상된 인간의 사실성, 더 세밀한 자연 디테일, 개선된 텍스트 렌더링을 특징으로 합니다." +description: "Qwen-Image-2512는 Qwen-Image의 텍스트 기반 이미지 생성 기초 모델의 12월 업데이트로, 향상된 인간의 사실성, 더 세밀한 자연 디테일, 개선된 텍스트 렌더링을 특징으로 합니다." sidebarTitle: "Qwen-Image-2512" translationSourceHash: a18022ab translationFrom: tutorials/image/qwen/qwen-image-2512.mdx @@ -8,7 +8,7 @@ translationFrom: tutorials/image/qwen/qwen-image-2512.mdx import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' -**Qwen-Image-2512**는 Qwen-Image의 텍스트-to-image 기반 모델의 12월 업데이트입니다. 지난 8월에 출시된 기본 Qwen-Image 모델과 비교해 Qwen-Image-2512는 이미지 품질과 사실성이 크게 향상되었습니다. +**Qwen-Image-2512**는 Qwen-Image의 텍스트 기반 이미지 생성 기초 모델의 12월 업데이트입니다. 지난 8월에 출시된 기본 Qwen-Image 모델과 비교해 Qwen-Image-2512는 이미지 품질과 사실성이 크게 향상되었습니다. **Qwen-Image-2512의 주요 개선 사항**: - **향상된 인간의 사실성**: 'AI 생성' 느낌을 크게 줄이고, 특히 인물의 경우 전반적인 이미지 사실성을 대폭 향상시켰습니다. @@ -47,8 +47,8 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' ComfyUI를 업데이트한 후, 템플릿에서 워크플로우 파일을 찾거나 아래 워크플로우를 ComfyUI로 드래그하여 불러올 수 있습니다. 워크플로우에는 두 개의 서브그래프가 포함되어 있습니다: -- **텍스트 to 이미지 (Qwen-Image 2512)**: 표준 50단계 생성 -- **텍스트 to 이미지 (Qwen-Image 2512 4단계)**: Lightning LoRA를 사용한 가속화된 4단계 생성 +- **텍스트 기반 이미지 생성 (Qwen-Image 2512)**: 표준 50단계 생성 +- **텍스트 기반 이미지 생성 (Qwen-Image 2512 4단계)**: Lightning LoRA를 사용한 가속화된 4단계 생성

JSON 워크플로우 다운로드

@@ -86,5 +86,4 @@ ComfyUI를 업데이트한 후, 템플릿에서 워크플로우 파일을 찾거 │ │ ├── qwen_image_2512_bf16.safetensors │ │ └── qwen_image_2512_fp8_e4m3fn.safetensors │ └── 📂 vae/ -│ └── qwen_image_vae.safetensors -``` \ No newline at end of file +│ └── qwen_image_vae.safetensors \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/image/z-image/z-image.mdx b/ko/tutorials/image/z-image/z-image.mdx index 46114ed3c..2f59f9247 100644 --- a/ko/tutorials/image/z-image/z-image.mdx +++ b/ko/tutorials/image/z-image/z-image.mdx @@ -23,10 +23,10 @@ Z-Image (Base)는 커뮤니티 주도의 미세조정 및 맞춤형 개발을 - [Hugging Face](https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image) - [ModelScope](https://modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image) -## Z-Image 텍스트-to-이미지 워크플로우 +## Z-Image 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우 - Z-Image 텍스트-to-이미지 워크플로우 JSON 파일을 다운로드하세요. + Z-Image 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우 JSON 파일을 다운로드하세요. diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image.mdx index bc09c953f..4f269fa9c 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image.mdx @@ -16,8 +16,8 @@ FLUX 1.1 Pro Ultra는 BlackForestLabs가 제공하는 고성능 AI 이미지 생 - **Raw 모드**: 자연스러운 사실감에 중점을 두며, 피부 톤, 조명, 풍경 디테일을 최적화합니다. 'AI 느낌'을 줄여주며, 사진 촬영과 사실적 스타일 창작에 이상적입니다. 이제 ComfyUI에서 Flux 1.1 Pro Ultra 이미지 노드를 지원합니다. 이 가이드에서는 다음 내용을 다룹니다: -- Flux 1.1 Pro 텍스트-to-이미지 -- Flux 1.1 Pro 이미지-to-이미지 (리믹스) +- Flux 1.1 Pro 텍스트 기반 이미지 생성 +- Flux 1.1 Pro 이미지 기반 이미지 생성 (리믹스) @@ -28,13 +28,13 @@ FLUX 1.1 Pro Ultra는 BlackForestLabs가 제공하는 고성능 AI 이미지 생 - [Flux 1.1 Pro Ultra 이미지](/images/built-in-nodes/api_nodes/bfl/flux-1-1-pro-ultra-image.jpg) -## Flux 1.1 [pro] 텍스트-to-이미지 튜토리얼 +## Flux 1.1 [pro] 텍스트 기반 이미지 생성 튜토리얼 ### 1. 워크플로우 파일 다운로드 다음 파일을 다운로드하고 ComfyUI로 드래그하여 워크플로우를 로드하세요: -![Flux 1.1 pro 텍스트-to-이미지 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_t2i.png) +![Flux 1.1 pro 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_t2i.png) ### 2. 워크플로우 단계 완료 @@ -47,15 +47,15 @@ FLUX 1.1 Pro Ultra는 BlackForestLabs가 제공하는 고성능 AI 이미지 생 3. `Run`을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 이미지를 생성하기 4. API 결과가 반환된 후, `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인하세요. 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉터리에 저장됩니다. -## Flux 1.1[pro] 이미지-to-이미지 튜토리얼 +## Flux 1.1[pro] 이미지 기반 이미지 생성 튜토리얼 노드 입력에 `image_prompt`를 추가하면 출력물이 입력 이미지의 특징을 혼합하게 됩니다(리믹스). `image_prompt_strength` 값은 혼합 비율에 영향을 미치며, 값이 높을수록 출력물이 입력 이미지와 더욱 유사해집니다. ### 1. 워크플로우 파일 다운로드 -다음 파일을 다운로드하고 ComfyUI로 드래그하거나, 텍스트-to-이미지 워크플로우에서 보라색 노드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 후 `mode`를 `always`로 설정해 `image_prompt` 입력을 활성화하세요: +다음 파일을 다운로드하고 ComfyUI로 드래그하거나, 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우에서 보라색 노드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 후 `mode`를 `always`로 설정해 `image_prompt` 입력을 활성화하세요: -![Flux 1.1 pro 이미지-to-이미지 리믹스](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_i2i.png) +![Flux 1.1 pro 이미지 기반 이미지 생성 리믹스](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_i2i.png) 다음 이미지를 입력으로 사용하겠습니다: ![입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-3/text2image.png) diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/google/gemini.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/google/gemini.mdx index 6dcac7707..a3e14d274 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/google/gemini.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/google/gemini.mdx @@ -38,13 +38,13 @@ style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#0078D6', color: '#ffffff', 해당 템플릿에서는 역할 프롬프트를 분석하고 생성하는 프롬프트를 구축했으며, 이를 통해 이미지를 해당 드로잉 프롬프트로 해석합니다. -이미지에 표시된 번호를 참고해 기본적인 텍스트-to-image 워크플로우를 완료할 수 있습니다: -1. `이미지 로드` 노드에서 AI가 해석하도록 할 이미지를 로드하세요. -2. (선택사항) 필요하다면 `Google Gemini`에서 프롬프트를 수정해 특정 작업을 수행하도록 AI에게 지시할 수 있습니다. -3. `실행` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 대화를 실행하세요. -4. API가 결과를 반환할 때까지 기다린 후, `미리보기 모든 항목` 노드에서 AI가 반환한 내용을 확인할 수 있습니다. +이미지에 표시된 번호를 참고해 기본적인 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우를 완료할 수 있습니다: +1. \`이미지 로드\` 노드에서 AI가 해석하도록 할 이미지를 로드하세요. +2. (선택사항) 필요하다면 \`Google Gemini\`에서 프롬프트를 수정해 특정 작업을 수행하도록 AI에게 지시할 수 있습니다. +3. \`실행\` 버튼을 클릭하거나, 단축키 \`Ctrl(cmd) + Enter\`를 사용해 대화를 실행하세요. +4. API가 결과를 반환할 때까지 기다린 후, \`미리보기 모든 항목\` 노드에서 AI가 반환한 내용을 확인할 수 있습니다. ### 3. 추가 참고사항 -- 현재 파일 입력 노드인 `Gemini 입력 파일`은 먼저 파일을 `ComfyUI/input/` 디렉토리에 업로드해야 합니다. 이 노드는 개선 중이며, 업데이트 이후 템플릿을 수정할 예정입니다. -- 워크플로우에는 `배치 이미지`를 사용한 예시가 제공됩니다. 여러 이미지를 AI가 해석해야 한다면, 단계 도표를 참고해 마우스 오른쪽 클릭으로 해당 노드 모드를 `항상`으로 설정해 활성화할 수 있습니다. \ No newline at end of file +- 현재 파일 입력 노드인 \`Gemini 입력 파일\`은 먼저 파일을 \`ComfyUI/input/\` 디렉토리에 업로드해야 합니다. 이 노드는 개선 중이며, 업데이트 이후 템플릿을 수정할 예정입니다. +- 워크플로우에는 \`배치 이미지\`를 사용한 예시가 제공됩니다. 여러 이미지를 AI가 해석해야 한다면, 단계 도표를 참고해 마우스 오른쪽 클릭으로 해당 노드 모드를 \`항상\`으로 설정해 활성화할 수 있습니다. \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx index e80ed0888..11b7cd2ad 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx @@ -14,9 +14,9 @@ Hunyuan 3D 3.0은 텐센트가 개발한 최첨단 3D 생성 모델로, 몇 분 ComfyUI는 현재 해당 Hunyuan 3D API를 기본적으로 통합하여, ComfyUI에서 관련 노드를 편리하게 사용해 모델을 생성할 수 있도록 지원합니다. 현재 ComfyUI의 파트너 노드는 다음과 같은 Hunyuan 3D 모델 생성 기능을 지원합니다: -- 텍스트-to-3D 생성 -- 이미지-to-3D 생성 -- 멀티뷰-to-3D 생성 +- 텍스트 기반 3D 생성 +- 이미지 기반 3D 생성 +- 멀티뷰 기반 3D 생성 @@ -42,29 +42,29 @@ ComfyUI는 현재 해당 Hunyuan 3D API를 기본적으로 통합하여, ComfyUI 2. `실행` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 모델 생성 실행 3. 워크플로우가 완료된 후 3D 모델을 미리보기하고 내보내기 -## 텍스트-to-3D 워크플로우 +## 텍스트 기반 3D 생성 워크플로우 텍스트 설명을 입력하면 한 번의 클릭으로 3D 모델을 생성합니다. 모델은 스타일, 형태, 재질 디테일을 정확히 따르며 일관된 결과를 제공합니다. **예제 프롬프트**: "톱니바퀴가 달린 기계적 돌고래, 스팀펑크" - + Comfy Cloud에서 실행 -## 이미지-to-3D 워크플로우 +## 이미지 기반 3D 생성 워크플로우 하나 이상의 이미지를 업로드해 고품질 3D 모델을 생성합니다. 2~4개의 멀티뷰 이미지 지원으로 지오메트리와 재질의 정밀도가 향상됩니다. - + Comfy Cloud에서 실행 -## 멀티뷰-to-3D 워크플로우 +## 멀티뷰 기반 3D 생성 워크플로우 -앞면, 뒷면, 옆면 등 여러 각도의 이미지를 제공해 더욱 정확하고 세부적인 3D 모델을 생성합니다. 이는 이미지-to-3D와 동일한 워크플로우로, 서로 다른 각도의 이미지 2~4장을 업로드하기만 하면 됩니다. +앞면, 뒷면, 옆면 등 여러 각도의 이미지를 제공해 더욱 정확하고 세부적인 3D 모델을 생성합니다. 이는 이미지 기반 3D 생성과 동일한 워크플로우로, 서로 다른 각도의 이미지 2~4장을 업로드하기만 하면 됩니다. - + Comfy Cloud에서 실행 diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/model-generation.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/model-generation.mdx index c613489f0..dd7c54d78 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/model-generation.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/model-generation.mdx @@ -14,9 +14,9 @@ Hunyuan 3D 3.0은 텐센트가 개발한 최첨단 3D 생성 모델로, 몇 분 ComfyUI는 현재 해당 Hunyuan 3D API를 기본적으로 통합하여, ComfyUI에서 관련 노드를 편리하게 사용해 모델을 생성할 수 있도록 지원합니다. 현재 ComfyUI의 파트너 노드는 다음과 같은 Hunyuan 3D 모델 생성 기능을 지원합니다: -- 텍스트-to-3D 생성 -- 이미지-to-3D 생성 -- 다중뷰-to-3D 생성 +- 텍스트 기반 3D 생성 +- 이미지 기반 3D 생성 +- 다중뷰 기반 3D 생성 @@ -42,28 +42,28 @@ ComfyUI는 현재 해당 Hunyuan 3D API를 기본적으로 통합하여, ComfyUI 2. `실행` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 모델 생성을 실행하세요 3. 워크플로우가 완료된 후 3D 모델을 미리보기하고 내보내세요 -## 텍스트-to-3D 워크플로우 +## 텍스트 기반 3D 생성 워크플로우 텍스트 설명을 입력하면 한 번의 클릭으로 3D 모델을 생성할 수 있습니다. 모델은 스타일, 형태, 재질 세부사항까지 정확히 반영해 일관된 결과를 제공합니다. **예제 프롬프트**: "톱니바퀴가 달린 기계적 돌고래, 스팀펑크" - + Comfy Cloud에서 실행 -## 이미지-to-3D 워크플로우 +## 이미지 기반 3D 생성 워크플로우 하나 이상의 이미지를 업로드해 고품질 3D 모델을 생성하세요. 2~4개의 다중뷰 이미지 지원으로 지오메트리와 재질의 정밀도가 향상됩니다. - + Comfy Cloud에서 실행 -## 다중뷰-to-3D 워크플로우 +## 다중뷰 기반 3D 생성 워크플로우 -앞면, 뒷면, 옆면 등 여러 각도의 이미지를 제공해 더욱 정확하고 상세한 3D 모델을 생성하세요. 이 작업은 이미지-to-3D와 동일한 워크플로우를 사용하며, 서로 다른 각도에서 2~4장의 이미지를 업로드하기만 하면 됩니다. +앞면, 뒷면, 옆면 등 여러 각도의 이미지를 제공해 더욱 정확하고 상세한 3D 모델을 생성하세요. 이 작업은 이미지 기반 3D 생성과 동일한 워크플로우를 사용하며, 서로 다른 각도에서 2~4장의 이미지를 업로드하기만 하면 됩니다. - + Comfy Cloud에서 실행 \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx index 968f4053c..b9abcd324 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx @@ -1,7 +1,7 @@ --- -title: "Luma 이미지 to 이미지 파트너 노드 ComfyUI 공식 예제" -description: "이 가이드에서는 ComfyUI에서 Luma 이미지 to 이미지 파트너 노드를 사용하는 방법을 다룹니다." -sidebarTitle: "Luma 이미지 to 이미지" +title: "Luma 이미지 → 이미지 파트너 노드 ComfyUI 공식 예제" +description: "이 가이드에서는 ComfyUI에서 Luma 이미지 → 이미지 파트너 노드를 사용하는 방법을 다룹니다." +sidebarTitle: "Luma 이미지 → 이미지" translationSourceHash: 7b3e8dc6 translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx --- @@ -9,14 +9,14 @@ translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; -Luma 이미지 to 이미지 노드를 사용하면 Luma AI 기술을 활용해 텍스트 프롬프트에 따라 기존 이미지를 수정하면서도 원본 이미지의 특정 특징과 구조는 유지할 수 있습니다. +Luma 이미지 → 이미지 노드를 사용하면 Luma AI 기술을 활용해 텍스트 프롬프트에 따라 기존 이미지를 수정하면서도 원본 이미지의 특정 특징과 구조는 유지할 수 있습니다. -이 가이드에서는 이 노드를 사용해 이미지 to 이미지 워크플로우를 설정하는 방법을 보여드립니다. +이 가이드에서는 이 노드를 사용해 이미지 기반 이미지 생성 워크플로우를 설정하는 방법을 보여드립니다. -## Luma 이미지 to 이미지 파트너 노드 워크플로우 +## Luma 이미지 → 이미지 파트너 노드 워크플로우 이 기능은 객체와 도형을 변경하는 데 효과적입니다. 하지만 색상 변경에는 적합하지 않을 수 있습니다. 0.0~0.1 정도의 낮은 가중치 값을 사용하는 것을 권장합니다. @@ -26,15 +26,15 @@ Luma 이미지 to 이미지 노드를 사용하면 Luma AI 기술을 활용해 다음 이미지를 다운로드하여 ComfyUI로 드래그하여 워크플로우를 로드하세요(워크플로우 정보는 이미지 메타데이터에 포함되어 있습니다): -![Luma 이미지 to 이미지 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2i/luma_i2i.png) +![Luma 이미지 → 이미지 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2i/luma_i2i.png) 입력으로 사용할 다음 이미지를 다운로드하세요: -![Luma 이미지 to 이미지 워크플로우 입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2i/input.png) +![Luma 이미지 → 이미지 워크플로우 입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2i/input.png) ### 2. 워크플로우 단계 완료하기 -![Luma 이미지 to 이미지 워크플로우 단계](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_i2i_step_guide.jpg) +![Luma 이미지 → 이미지 워크플로우 단계](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_i2i_step_guide.jpg) 다음 번호 순서대로 진행하세요: 1. `Load Image` 노드에서 **Upload**를 클릭해 입력 이미지를 업로드하세요 diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6.mdx index 24dc551b5..ee77cd605 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6.mdx @@ -19,37 +19,37 @@ Meshy 6는 Meshy의 최신 3D 모델 생성 기술로, 지오메트리 품질, - **더 스마트한 지오메트리**: 깔끔한 가장자리와 보다 일관된 구조를 갖춘 개선된 메시 토폴로지 - **더 높은 텍스처 정밀도**: 더 나은 디테일 보존과 색상 정확성을 갖춘 텍스처 생성 강화 - **더 빠른 워크플로우**: 빠른 처리 시간을 위한 최적화된 생성 파이프라인 -- **다양한 입력 모드**: 텍스트-to-3D, 이미지-to-3D, 다중 뷰-to-3D 생성 지원 +- **다양한 입력 모드**: 텍스트 기반 3D 생성, 이미지 기반 3D 생성, 다중 뷰 기반 3D 생성 지원 - **PBR 지원**: 금속성, 거칠기, 법선 맵을 포함한 물리 기반 렌더링 맵 생성 -## 텍스트-to-모델 워크플로우 +## 텍스트 기반 모델 워크플로우 Meshy 6를 사용해 텍스트 설명으로부터 바로 3D 모델을 생성하세요. - Comfy Cloud에서 즉시 텍스트-to-모델 워크플로우를 실행하세요. + Comfy Cloud에서 즉시 텍스트 기반 모델 워크플로우를 실행하세요. 로컬에서 사용할 수 있도록 워크플로우 JSON 파일을 다운로드하세요. -## 이미지-to-모델 워크플로우 +## 이미지 기반 모델 워크플로우 -Meshy 6의 이미지-to-3D 기능을 활용해 2D 이미지를 세부적인 3D 모델로 변환하세요. +Meshy 6의 이미지 기반 3D 생성 기능을 활용해 2D 이미지를 세부적인 3D 모델로 변환하세요. - Comfy Cloud에서 즉시 이미지-to-모델 워크플로우를 실행하세요. + Comfy Cloud에서 즉시 이미지 기반 모델 워크플로우를 실행하세요. 로컬에서 사용할 수 있도록 워크플로우 JSON 파일을 다운로드하세요. -## 다중 뷰-to-모델 워크플로우 +## 다중 뷰 기반 모델 워크플로우 여러 뷰 이미지로부터 3D 모델을 생성해 더욱 정확한 지오메트리와 텍스처 재구성을 실현하세요. diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx index c06fcd71b..8035eb710 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx @@ -16,7 +16,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; OpenAI DALL·E 2는 ComfyUI 파트너 노드 시리즈의 일부로, 사용자가 OpenAI의 **DALL·E 2** 모델을 통해 이미지를 생성할 수 있도록 합니다. 이 노드는 다음을 지원합니다: -- 텍스트-to-image 생성 +- 텍스트 기반 이미지 생성 생성 - 이미지 편집 기능 (마스크를 통한 인페인팅) ## 노드 개요 @@ -55,16 +55,16 @@ OpenAI DALL·E 2는 ComfyUI 파트너 노드 시리즈의 일부로, 사용자 이 파트너 노드는 현재 두 가지 워크플로우를 지원합니다: -- 텍스트 to 이미지 +- 텍스트 기반 이미지 생성 - 인페인팅 -이미지 to 이미지 워크플로우는 지원되지 않습니다 +이미지 기반 이미지 생성 워크플로우는 지원되지 않습니다 -### 텍스트 to 이미지 예시 +### 텍스트 기반 이미지 생성 예시 -아래 이미지는 간단한 텍스트 to 이미지 워크플로우를 포함하고 있습니다. 해당 이미지를 다운로드하여 ComfyUI에 드래그해 워크플로우를 로드해 보세요. +아래 이미지는 간단한 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우를 포함하고 있습니다. 해당 이미지를 다운로드하여 ComfyUI에 드래그해 워크플로우를 로드해 보세요. ![ComfyUI openai-dall-e-2 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-2/text2image.png) 해당 예시는 매우 간단합니다. @@ -92,7 +92,7 @@ DALL·E 2는 이미지 편집 기능을 지원하며, 마스크를 사용해 교 이 워크플로우는 비교적 간단하므로, 직접 해당 워크플로우를 수동으로 구현하고 싶다면 아래 단계를 따라 해보세요: 1. `Load Image` 노드를 사용해 이미지를 로드하세요 -2. 로드된 이미지 노드를 오른쪽 클릭한 뒤 `MaskEditor`를 선택하세요 +2. `Load Image` 노드를 오른쪽 클릭한 뒤 `MaskEditor`를 선택하세요 3. 마스크 에디터에서 붓을 사용해 다시 그려야 할 영역을 그려주세요 4. 로드된 이미지를 **OpenAI DALL·E 2** 노드의 `image` 입력에 연결하세요 5. 마스크를 **OpenAI DALL·E 2** 노드의 `mask` 입력에 연결하세요 diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2.mdx index 2c3eb1b6b..44a77062f 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2.mdx @@ -13,7 +13,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; OpenAI GPT-Image-2(`gpt-image-2`)는 ComfyUI에서 파트너 노드를 통해 이용 가능한 OpenAI의 최신 이미지 모델입니다. 이 모델은 생성에 앞서 '추론'을 수행하는 최초의 OpenAI 이미지 모델로, 일회성 샘플링 대신 구성 계획을 세우고 작업을 점검하며 반복적으로 수정합니다. 이 노드는 다음을 지원합니다: -- 밀도 높은 텍스트, UI 요소, 아이콘, 인포그래픽, 지도, 슬라이드, 만화 컷 등을 강력하게 처리하는 텍스트-to-이미지 생성 +- 밀도 높은 텍스트, UI 요소, 아이콘, 인포그래픽, 지도, 슬라이드, 만화 컷 등을 강력하게 처리하는 텍스트 → 이미지 생성 - 최대 2K 해상도에서 높은 구조적 정확도를 유지하는 이미지 편집 - 하나의 프롬프트로부터 최대 8개의 일관된 이미지 생성, 캐릭터와 객체의 연속성을 보존 @@ -30,35 +30,35 @@ GPT-Image-2는 노드 라이브러리의 **OpenAI GPT Image 1.5** 노드에서 ` 2. 노드 라이브러리에서 **OpenAI GPT Image 1.5**를 검색하여 노드를 추가하세요. 3. `model` 필드를 `gpt-image-2`로 설정하세요. -## 사용 가능한 워크플로우 +## 사용 가능한 워크플로 -### 텍스트-to-이미지(T2I) +### 텍스트 → 이미지 (T2I) GPT-Image-2의 추론 기반 구성으로 텍스트 프롬프트를 통해 이미지를 생성하세요. - - Comfy Cloud에서 바로 텍스트-to-이미지 워크플로우를 시험해 보세요. + + Comfy Cloud에서 텍스트 → 이미지 워크플로를 즉시 시험해 보세요. - - 워크플로우 JSON을 다운로드하세요. + + 워크플로 JSON을 다운로드하세요. -![GPT-Image-2 텍스트-to-이미지 예시](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_t2i_1.jpg) +![GPT-Image-2 텍스트 → 이미지 예시](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_t2i_1.jpg) ### 이미지 편집 최대 2K 해상도에서 높은 구조적 정확도로 입력 이미지를 편집하세요. - Comfy Cloud에서 바로 이미지 편집 워크플로우를 시험해 보세요. + Comfy Cloud에서 이미지 편집 워크플로를 즉시 시험해 보세요. - - 워크플로우 JSON을 다운로드하세요. + + 워크플로 JSON을 다운로드하세요. -![GPT-Image-2 이미지-to-이미지 예시](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_i2i_1.jpg) +![GPT-Image-2 이미지 → 이미지 예시](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_i2i_1.jpg) ![GPT-Image-2 이미지 편집 예시 1](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_image_edit_1.jpg) @@ -76,10 +76,10 @@ GPT-Image-2는 구조적 정확도를 유지하면서 표적 편집을 처리하 ### 하나의 프롬프트당 최대 8개의 일관된 이미지 -모델은 하나의 프롬프트로부터 최대 **8개의 서로 다른 이미지를 반환**하며, 시리즈 전체에서 캐릭터와 객체의 연속성을 유지합니다. 이는 스토리보드, 참고 자료, 캐릭터 변형, 제품 변형 작업에 유용하며, 시드 잠금이나 프롬프트 조작 없이 바로 `Save Image` 노드에 연결하거나 이후 비디오 워크플로우로 연결할 수 있습니다. +모델은 하나의 프롬프트로부터 최대 **8개의 서로 다른 이미지를 반환**하며, 시리즈 전체에서 캐릭터와 객체의 연속성을 유지합니다. 이는 스토리보드, 참고 자료, 캐릭터 변형, 제품 변형 작업에 유용하며, 시드 잠금이나 프롬프트 조작 없이 바로 `Save Image` 노드에 연결하거나 이후 비디오 워크플로로 연결할 수 있습니다. ![GPT-Image-2 일관된 이미지 예시](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/consistent_example.jpg) ## 하이브리드 파이프라인 -GPT-Image-2는 자연스럽게 하이브리드 파이프라인에 통합됩니다: 텍스트가 많은 헤로 프레임에는 GPT-Image-2를 사용한 후, 현지 모델로 넘겨 스케일업, 스타일화, 비디오 생성을 진행하세요. 각 단계에 가장 적합한 모델을 한 그래프 내에서 사용할 수 있습니다. \ No newline at end of file +GPT-Image-2는 자연스럽게 하이브리드 파이프라인에 통합됩니다: 텍스트가 많은 헤로 프레임에는 GPT-Image-2를 사용한 후, 현지 모델로 넘겨 업스케일링, 스타일화, 비디오 생성을 진행하세요. 각 단계에 가장 적합한 모델을 한 그래프 내에서 사용할 수 있습니다. \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4.mdx index c7df8bf3d..2e5377343 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- -title: "ComfyUI에서 Recraft V4 이미지 및 벡터 생성" -description: "ComfyUI에서 Recraft V4를 사용해 전문적인 이미지와 제작 준비가 완료된 벡터를 생성하세요." +title: "Recraft V4 Image & Vector Generation in ComfyUI" +description: "Generate professional images and production-ready vectors with Recraft V4 in ComfyUI" sidebarTitle: "Recraft V4" translationSourceHash: 39d1f8cb translationFrom: tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4.mdx @@ -24,14 +24,14 @@ Recraft V4는 전문 디자인 작업을 위해 개발된 새로운 이미지 - **프롬프트 정확성** — 공간 관계, 재질, 반사 등 세부적인 창작 방향을 정확히 따릅니다 - **V4 Pro** — 동일한 모델이지만 더 높은 해상도. 인쇄 및 대형 작업용으로 2048×2048 해상도로 출력됩니다 -## Recraft V4 텍스트-to-이미지 워크플로우 +## Recraft V4 텍스트-이미지 워크플로우 Comfy Cloud에서 열기 - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Recraft V4 텍스트-to-이미지" 검색 + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Recraft V4 텍스트-이미지" 검색 ### 워크플로우 실행 단계 @@ -53,7 +53,7 @@ Recraft V4는 전문 디자인 작업을 위해 개발된 새로운 이미지 ![액션 샷](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/a8643f80-8cc4-4246-a95a-bed1f9ee10f1_2560x1664.png) *어안 렌즈로 빈 콘크리트 수영장 안에서 촬영—쉐어링 보머와 투명 PVC 쉘을 입은 남자가 카메라 바로 위 수영장 가장자리에서 킥플립 중이며, 보드가 발에서 떨어져나가고, 레이어드된 옷이 공중에 떠서 퍼지며 그 아래의 하키 저지가 드러납니다.* -## Recraft V4 텍스트-to-벡터 워크플로우 +## Recraft V4 텍스트-벡터 워크플로우 Recraft V4는 직접 제작 준비가 완료된 SVG 벡터 출력을 생성할 수 있습니다. 이는 로고, 아이콘, 브랜드 자산 등 확장성이 필요한 경우 유용합니다. SVG 출력은 일러스트레이터, 피그마, 스케치와 호환됩니다. @@ -62,7 +62,7 @@ Recraft V4는 직접 제작 준비가 완료된 SVG 벡터 출력을 생성할 - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Recraft V4 텍스트-to-벡터" 검색 + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Recraft V4 텍스트-벡터" 검색 ### 벡터 쇼케이스 diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image.mdx index 8b962eb4f..6bed1447d 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image.mdx @@ -9,20 +9,9 @@ translationFrom: tutorials/partner-nodes/reve/reve-image.mdx import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; -Reve는 ComfyUI에서 Partner Nodes를 통해 이용 가능한 이미지 생성 모델입니다. 세 개의 전용 노드를 통해 최대 **4K 해상도**의 텍스트-to-이미지 생성, 이미지 편집 및 이미지 리믹스를 지원합니다. +Reve는 ComfyUI에서 Partner Nodes를 통해 이용 가능한 이미지 생성 모델입니다. 세 개의 전용 노드를 통해 최대 **4K 해상도**의 텍스트 기반 이미지 생성, 이미지 편집 및 이미지 리믹스를 지원합니다. -## Reve 소개 - -**주요 기능:** -- **최대 4K 해상도**: 높은 해상도로 선명하고 디테일한 이미지를 생성합니다. -- **내장된 미적 학습**: 패션 에디토리얼, 시네마틱, 자연 조명 스타일에 적합한 결과를 제공합니다. -- **이미지 편집**: 기존 이미지의 조명 조건, 색감을 조정하고 모션 효과를 추가합니다. -- **이미지 리믹스**: 참조 이미지의 요소를 목표 이미지에 결합하면서 일관성을 유지합니다. - - - - -## Reve 생성 +## Reve 이미지 생성 Reve Image Create 노드는 텍스트 프롬프트로부터 이미지를 생성합니다. 이 모델은 패션 에디토리얼 스타일, 특정 조명 조건, 자연스러운 질감 및 움직임을 묘사한 프롬프트에 잘 작동합니다. @@ -74,7 +63,7 @@ A wide-angle landscape photograph of a solitary Jaguar F-Type car in British gre A minimalist wide shot of a vast white sand dune desert during golden hour. A white owl with its wings spread is in the foreground. Soft warm sunlight grazing the tops of the dunes, casting long shadows. Sparse, golden-brown desert shrubs are scattered across the ripples, with a prominent patch of dry, cracked, hexagonal mud in the bottom right foreground. In the far distance, a hazy, ethereal range of mountains rests against a pale, washed-out sky. ``` -## Reve 편집 +## Reve 이미지 편집 Reve Image Edit 노드는 기존 이미지를 텍스트 지침에 따라 수정합니다. 조명 조건, 색감 조정 및 모션 효과 추가를 지원합니다. @@ -106,7 +95,7 @@ The lighting is cold, soft glow emits from the window. Side profile shot of the subject, his hand is grabbing the sunglasses. ``` -## Reve 리믹스 +## Reve 이미지 리믹스 Reve Image Remix 노드는 참조 이미지의 요소를 레이어로 사용해 목표 이미지에 적용합니다. 이를 통해 특정 시각적 속성, 예를 들어 그림자, 색감 조정 또는 미적 스타일을 이미지 간에 전송할 수 있습니다. @@ -142,6 +131,6 @@ Transfer the color grading and aesthetic from image 2 onto image 1. | 노드 | 유형 | 설명 | |------|------|-------------| -| **Reve Image Create** | 텍스트-to-이미지 | 텍스트 프롬프트로부터 최대 4K 해상도의 이미지를 생성합니다 | +| **Reve Image Create** | 텍스트 기반 이미지 생성 | 텍스트 프롬프트로부터 최대 4K 해상도의 이미지를 생성합니다 | | **Reve Image Edit** | 이미지 편집 | 기존 이미지의 조명, 색감 조정 및 모션을 수정합니다 | | **Reve Image Remix** | 이미지 리믹스 | 참조 이미지의 시각적 속성을 목표 이미지에 전송합니다 | \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/rodin/model-generation.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/rodin/model-generation.mdx index d38738b8c..9fe0f18d9 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/rodin/model-generation.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/rodin/model-generation.mdx @@ -42,7 +42,7 @@ style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#0078D6', color: '#ffffff', ![ComfyUI Rodin 이미지에서 모델로 변환 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/rodin/rodin_image_to_model_step_guide.jpg) -이미지의 번호를 참고해 기본적인 텍스트-to-image 워크플로우를 완료할 수 있습니다: +이미지의 번호를 참고해 기본적인 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우를 완료할 수 있습니다: 1. `Load Image` 노드에서 제공된 입력 이미지를 로드하세요. 2. (선택사항) `Rodin 3D Generate - Regular Generate`에서 해당 매개변수를 조정하세요. - polygon_count: 다양한 폴리곤 개수를 설정할 수 있으며, 값이 높을수록 모델이 더 부드럽고 세밀해집니다. @@ -78,7 +78,7 @@ style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#0078D6', color: '#ffffff', ![ComfyUI Rodin 이미지에서 모델로 변환 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/rodin/rodin_multiview_to_model_step_guide.jpg) -이미지의 번호를 참고해 기본적인 텍스트-to-image 워크플로우를 완료할 수 있습니다: +이미지의 번호를 참고해 기본적인 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우를 완료할 수 있습니다: 1. `Load Image` 노드에서 제공된 입력 이미지를 로드하세요. 2. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 모델 생성을 실행하세요. 워크플로우가 완료된 후, 해당 모델은 자동으로 `ComfyUI/output/Rodin` 디렉토리에 저장됩니다. 3. `Preview 3D` 노드에서 메뉴를 확장하세요. diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-audio.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-audio.mdx index 5312438f7..096182d6d 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-audio.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-audio.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- title: "Stability AI Stable Audio 2.5 파트너 노드 ComfyUI 공식 워크플로우 예시" -description: "이 기사에서는 ComfyUI에서 Stability AI Stable Audio 2.5 파트너 노드의 텍스트-to-오디오, 오디오-to-오디오 및 오디오 인페인팅 기능을 사용하는 방법을 소개합니다." +description: "이 기사에서는 ComfyUI에서 Stability AI Stable Audio 2.5 파트너 노드의 텍스트 기반 오디오 생성, 오디오 기반 오디오 생성 및 오디오 인페인팅 기능을 사용하는 방법을 소개합니다." sidebarTitle: "Stable Audio 2.5" translationSourceHash: eda368b6 translationFrom: tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-audio.mdx @@ -11,16 +11,16 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; Stability AI Stable Audio 2.5 파트너 노드를 사용하면 Stability AI의 최신 오디오 생성 모델을 활용해 텍스트 프롬프트, 오디오 변환 및 오디오 인페인팅 기능을 통해 고품질 음악을 만들 수 있습니다. -Stable Audio 2.5는 기업용으로 설계되었으며, 개선된 음악 구조와 더 나은 프롬프트 적합성, 그리고 몇 초 만에 몇 분 길이의 작곡을 생성할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 이 모델은 세 가지 주요 워크플로우를 제공합니다: 설명을 통해 음악을 생성하는 **텍스트-to-오디오**, 기존 오디오를 새로운 곡으로 변환하는 **오디오-to-오디오**, 그리고 기존 트랙을 완성하거나 연장하는 **오디오 인페인팅**입니다. +Stable Audio 2.5는 기업용으로 설계되었으며, 개선된 음악 구조와 더 나은 프롬프트 적합성, 그리고 몇 초 만에 몇 분 길이의 작곡을 생성할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 이 모델은 세 가지 주요 워크플로우를 제공합니다: 설명을 통해 음악을 생성하는 **텍스트 기반 오디오 생성**, 기존 오디오를 새로운 곡으로 변환하는 **오디오 기반 오디오 생성**, 그리고 기존 트랙을 완성하거나 연장하는 **오디오 인페인팅**입니다. Stable Audio 2.5는 라이선스된 오디오로만 훈련되어 상업적으로 안전하며, 전문적인 품질의 오디오 생성과 기업급 신뢰성을 필요로 하는 광고주, 게임 스튜디오 및 콘텐츠 제작자에게 완벽한 선택입니다. -## 텍스트-to-오디오 워크플로우 +## 텍스트 기반 오디오 생성 워크플로우 -텍스트-to-오디오를 위해서는 텍스트 프롬프트를 통해 오디오를 생성할 수 있습니다. 생성하고자 하는 음악을 설명해야 합니다. +텍스트 기반 오디오 생성를 위해서는 텍스트 프롬프트를 통해 오디오를 생성할 수 있습니다. 생성하고자 하는 음악을 설명해야 합니다.

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@@ -31,9 +31,9 @@ Stable Audio 2.5는 라이선스된 오디오로만 훈련되어 상업적으로 2. (선택사항) `duration` 매개변수를 수정하세요. 기본값은 `190`입니다. 3. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 오디오 생성을 실행하세요. 오디오는 `ComfyUI/output/audio` 디렉터리에 저장됩니다. -## 오디오-to-오디오 워크플로우 +## 오디오 기반 오디오 생성 워크플로우 -오디오-to-오디오 작업은 기본적으로 음악 재샘플링입니다. 주어진 음악에서 새로운 음악을 생성하거나, 멜로디를 흥얼거리기만 해도 모델이 입력된 오디오를 기반으로 새로운 음악을 생성할 수 있습니다. +오디오 기반 오디오 생성 작업은 기본적으로 음악 재샘플링입니다. 주어진 음악에서 새로운 음악을 생성하거나, 멜로디를 흥얼거리기만 해도 모델이 입력된 오디오를 기반으로 새로운 음악을 생성할 수 있습니다.

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diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-image-ultra.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-image-ultra.mdx index 9ae097f6e..f9779fcd1 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-image-ultra.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-image-ultra.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- title: "Stability AI Stable Image Ultra 파트너 노드 ComfyUI 공식 예제" -description: "이 기사에서는 Stability AI Stable Image Ultra 파트너 노드의 텍스트-to-이미지 및 이미지-to-이미지 기능을 ComfyUI에서 사용하는 방법을 소개합니다." +description: "이 글에서는 Stability AI Stable Image Ultra 파트너 노드의 텍스트 기반 이미지 생성 및 이미지 기반 이미지 생성 기능을 ComfyUI에서 사용하는 방법을 소개합니다." sidebarTitle: "Stable Image Ultra" translationSourceHash: e3306a2b translationFrom: tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-image-ultra.mdx @@ -11,67 +11,67 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; [Stability Stable Image Ultra](/images/built-in-nodes/api_nodes/stability-ai/stability-ai-stable-image-ultra.jpg) 노드를 사용하면 Stability AI의 Stable Image Ultra 모델을 활용해 텍스트 프롬프트나 참조 이미지를 통해 고품질의 세밀한 이미지 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. -이 가이드에서는 이 노드를 사용해 텍스트-to-이미지와 이미지-to-이미지 생성 워크플로우를 설정하는 방법을 보여드립니다. +이 가이드에서는 이 노드를 사용해 텍스트 기반 이미지 생성과 이미지 기반 이미지 생성 워크플로를 설정하는 방법을 보여드립니다. -## Stability AI Stable Image Ultra 텍스트-to-이미지 워크플로우 +## Stability AI Stable Image Ultra 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 -### 1. 워크플로우 파일 다운로드 +### 1. 워크플로 파일 다운로드 -워크플로우 정보는 아래 이미지의 메타데이터에 포함되어 있습니다. 해당 워크플로우를 다운로드하여 ComfyUI로 드래그해 로드해 주세요. +워크플로 정보는 아래 이미지의 메타데이터에 포함되어 있습니다. 해당 워크플로를 다운로드하여 ComfyUI로 드래그해 로드해 주세요. -![Stability AI Stable Image Ultra 텍스트-to-이미지 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/stability_ai/stable_image_ultra_t2i.png) +![Stability AI Stable Image Ultra 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/stability_ai/stable_image_ultra_t2i.png) -### 2. 워크플로우를 단계별로 완료하세요 +### 2. 워크플로를 단계별로 완료하세요 -![Stability AI Stable Image Ultra 텍스트-to-이미지 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/stability_ai/stable_image_ultra_t2i_step_guide.jpg) +![Stability AI Stable Image Ultra 텍스트 기반 이미지 생성 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/stability_ai/stable_image_ultra_t2i_step_guide.jpg) -이미지의 번호가 매겨진 단계를 따라 기본적인 텍스트-to-이미지 워크플로우를 완료할 수 있습니다: -1. (선택사항) `Stability AI Stable Image Ultra` 노드의 `prompt` 매개변수를 수정해 원하는 이미지 설명을 입력하세요. 더 상세한 프롬프트는 더 나은 이미지 품질을 가져올 가능성이 높습니다. `(단어:가중치)` 형식을 사용해 특정 단어의 가중치를 조정할 수 있으며, 예를 들어 `The sky was crisp (blue:0.3) and (green:0.8)`는 하늘이 파란색과 녹색이지만, 녹색이 더 두드러짐을 나타냅니다. -2. (선택사항) `style_preset` 매개변수를 선택해 이미지의 시각적 스타일을 제어하세요. 서로 다른 사전 설정된 스타일은 각기 다른 스타일 특성을 가진 이미지를 생성하며, 예를 들어 "시네마틱", "애니메이션" 등이 있습니다. "None"을 선택하면 특정 스타일이 적용되지 않습니다. +이미지의 번호가 매겨진 단계를 따라 기본적인 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 완료할 수 있습니다: +1. (선택사항) `Stability AI Stable Image Ultra` 노드의 `prompt` 파라미터를 수정해 원하는 이미지 설명을 입력하세요. 더 상세한 프롬프트는 더 나은 이미지 품질을 가져올 가능성이 높습니다. `(단어:가중치)` 형식을 사용해 특정 단어의 가중치를 조정할 수 있으며, 예를 들어 `The sky was crisp (blue:0.3) and (green:0.8)`는 하늘이 파란색과 초록색이지만, 초록색이 더 두드러짐을 나타냅니다. +2. (선택사항) `style_preset` 파라미터를 선택해 이미지의 시각적 스타일을 제어하세요. 서로 다른 사전 설정된 스타일은 각기 다른 스타일 특성을 가진 이미지를 생성하며, 예를 들어 "시네마틱", "애니메이션" 등이 있습니다. "None"을 선택하면 특정 스타일이 적용되지 않습니다. 3. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 이미지 생성을 실행하세요. 4. API가 결과를 반환한 후, `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인할 수 있으며, 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉토리에도 저장됩니다. ### 3. 추가 참고사항 -- **프롬프트**: 프롬프트는 생성 과정에서 가장 중요한 매개변수 중 하나입니다. 상세하고 명확한 설명은 더 나은 결과를 가져옵니다. 장면, 피사체, 색상, 조명, 스타일 등의 요소를 포함할 수 있습니다. +- **프롬프트**: 프롬프트는 생성 과정에서 가장 중요한 파라미터 중 하나입니다. 상세하고 명확한 설명은 더 나은 결과를 가져옵니다. 장면, 피사체, 색상, 조명, 스타일 등의 요소를 포함할 수 있습니다. - **스타일 사전 설정**: 시네마틱, 애니메이션, 디지털 아트 등 여러 사전 설정된 스타일을 제공하며, 이를 통해 이미지의 전반적인 스타일을 빠르게 정의할 수 있습니다. - **네거티브 프롬프트**: 생성된 이미지에 나타나기를 원하지 않는 요소를 지정하는 데 사용되며, 과도한 팔다리나 왜곡된 얼굴과 같은 일반적인 문제를 피하는 데 도움이 됩니다. -- **시드 매개변수**: 생성 결과를 재현하거나 미세 조정하는 데 사용될 수 있으며, 창작 과정에서 반복 작업을 수행하는 데 유용합니다. -- 현재 `Load Image` 노드는 "Bypass" 모드입니다. 이를 활성화하려면 단계 안내를 참고해 해당 노드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 후 "Mode"를 "Always"로 설정해 입력을 활성화하면 이미지-to-이미지 모드로 전환됩니다. +- **시드 파라미터**: 생성 결과를 재현하거나 미세 조정하는 데 사용될 수 있으며, 창작 과정에서 반복 작업을 수행하는 데 유용합니다. +- 현재 `Load Image` 노드는 "실행 건너뛰기" 모드입니다. 이를 활성화하려면 단계 안내를 참고해 해당 노드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 후 "Mode"를 "Always"로 설정해 입력을 활성화하면 이미지 기반 이미지 생성 모드로 전환됩니다. -## Stability AI Stable Image Ultra 이미지-to-이미지 워크플로우 +## Stability AI Stable Image Ultra 이미지 기반 이미지 생성 워크플로 -### 1. 워크플로우 파일 다운로드 +### 1. 워크플로 파일 다운로드 -워크플로우 정보는 아래 이미지의 메타데이터에 포함되어 있습니다. 해당 워크플로우를 다운로드하여 ComfyUI로 드래그해 로드해 주세요. +워크플로 정보는 아래 이미지의 메타데이터에 포함되어 있습니다. 해당 워크플로를 다운로드하여 ComfyUI로 드래그해 로드해 주세요. -![Stability Stable Image Ultra 이미지-to-이미지 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/stability_ai/i2i/stable_image_ultra_i2i.png) +![Stability Stable Image Ultra 이미지 기반 이미지 생성 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/stability_ai/i2i/stable_image_ultra_i2i.png) 아래 이미지를 다운로드해 입력으로 사용하세요 -![Stability Stable Image Ultra 이미지-to-이미지 워크플로우 입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/stability_ai/i2i/input.png) +![Stability Stable Image Ultra 이미지 기반 이미지 생성 워크플로 입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/stability_ai/i2i/input.png) -### 2. 워크플로우를 단계별로 완료하세요 +### 2. 워크플로를 단계별로 완료하세요 -![Stability Stable Image Ultra 이미지-to-이미지 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/stability_ai/stable_image_ultra_i2i_step_guide.jpg) +![Stability Stable Image Ultra 이미지 기반 이미지 생성 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/stability_ai/stable_image_ultra_i2i_step_guide.jpg) -이미지의 번호가 매겨진 단계를 따라 이미지-to-이미지 워크플로우를 완료할 수 있습니다: +이미지의 번호가 매겨진 단계를 따라 이미지 기반 이미지 생성 워크플로를 완료할 수 있습니다: 1. `Load Image` 노드를 통해 참조 이미지를 불러오세요. 이 이미지는 생성의 기초가 됩니다. -2. (선택사항) `Stability Stable Image Ultra` 노드의 `prompt` 매개변수를 수정해 참조 이미지에서 변경하거나 강조하고 싶은 요소를 설명하세요. -3. (선택사항) `image_denoise` 매개변수(범위 0.0-1.0)를 조정해 원본 이미지의 수정 정도를 제어하세요: +2. (선택사항) `Stability Stable Image Ultra` 노드의 `prompt` 파라미터를 수정해 참조 이미지에서 변경하거나 강조하고 싶은 요소를 설명하세요. +3. (선택사항) `image_denoise` 파라미터(범위 0.0-1.0)를 조정해 원본 이미지의 수정 정도를 제어하세요: - 0.0에 가까울수록 생성된 이미지는 입력 참조 이미지와 더 비슷해집니다. - - 1.0에 가까울수록 생성된 이미지는 순수한 텍스트-to-이미지 생성과 더 비슷해집니다. -4. (선택사항) `style_preset` 및 기타 매개변수를 설정해 생성 효과를 더욱 세밀하게 조정할 수도 있습니다. + - 1.0에 가까울수록 생성된 이미지는 순수한 텍스트 기반 이미지 생성과 더 비슷해집니다. +4. (선택사항) `style_preset` 및 기타 파라미터를 설정해 생성 효과를 더욱 세밀하게 조정할 수도 있습니다. 5. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 이미지 생성을 실행하세요. 6. API가 결과를 반환한 후, `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인할 수 있으며, 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉토리에도 저장됩니다. ### 3. 추가 참고사항 -**이미지 노이즈 제거**: 이 매개변수는 생성 과정에서 원본 이미지의 특징을 얼마나 유지할지 결정하며, 이미지-to-이미지 모드에서 가장 중요한 조정 매개변수입니다. 아래 이미지는 서로 다른 노이즈 제거 강도의 효과를 보여줍니다. +**이미지 노이즈 제거**: 이 파라미터는 생성 과정에서 원본 이미지의 특징을 얼마나 유지할지 결정하며, 이미지 기반 이미지 생성 모드에서 가장 중요한 조정 파라미터입니다. 아래 이미지는 서로 다른 노이즈 제거 강도의 효과를 보여줍니다. -![Stability Stable Image Ultra 이미지-to-이미지 노이즈 제거 설명](/images/tutorial/api_nodes/stability_ai/i2i_image_denoise.jpg) +![Stability Stable Image Ultra 이미지 기반 이미지 생성 노이즈 제거 설명](/images/tutorial/api_nodes/stability_ai/i2i_image_denoise.jpg) - **참조 이미지 선택**: 명확한 피사체와 좋은 구성을 가진 이미지를 선택하면 보통 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. -- **프롬프트 팁**: 이미지-to-이미지 모드에서는 프롬프트가 이미지에 이미 존재하는 모든 요소를 설명하기보다는 변경하거나 강조하고자 하는 부분에 집중해야 합니다. \ No newline at end of file +- **프롬프트 팁**: 이미지 기반 이미지 생성 모드에서는 프롬프트가 이미지에 이미 존재하는 모든 요소를 설명하기보다는 변경하거나 강조하고자 하는 부분에 집중해야 합니다. \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx index 646aca9f8..921c689e9 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx @@ -13,8 +13,8 @@ Tripo AI는 생성형 AI 3D 모델링에 중점을 둔 기업입니다. 사용 ComfyUI는 현재 해당 Tripo API를 기본적으로 통합하여 ComfyUI에서 관련 노드를 편리하게 사용해 모델을 생성할 수 있도록 지원합니다. 현재 ComfyUI의 파트너 노드는 다음과 같은 Tripo 모델 생성 기능을 지원합니다: -- 텍스트-to-모델 -- 이미지-to-모델 +- 텍스트 기반 모델 +- 이미지 기반 모델 - 멀티뷰 모델 생성 - 리그 모델 - 리터겟 리그 모델 @@ -22,7 +22,7 @@ ComfyUI는 현재 해당 Tripo API를 기본적으로 통합하여 ComfyUI에서 -## 텍스트-to-모델 워크플로우 +## 텍스트 기반 모델 워크플로우 ### 1. 워크플로우 파일 다운로드 @@ -34,9 +34,9 @@ ComfyUI는 현재 해당 Tripo API를 기본적으로 통합하여 ComfyUI에서 ### 2. 워크플로우를 단계별로 완료하세요 -![ComfyUI Tripo 텍스트-to-모델 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_text_to_model_step_guide.jpg) +![ComfyUI Tripo 텍스트 기반 모델 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_text_to_model_step_guide.jpg) -이미지의 숫자를 참고해 기본적인 텍스트-to-모델 워크플로우를 완료하세요: +이미지의 숫자를 참고해 기본적인 텍스트 기반 모델 워크플로우를 완료하세요: 1. `Tripo: Text to Model` 노드에서 `prompt` 필드에 프롬프트를 입력하세요. - 모델: 다양한 모델을 선택할 수 있으며, 현재 v1.4 모델만 `Tripo: Refine Draft model`을 이용한 후속 최적화를 지원합니다. - 스타일: 다양한 스타일을 설정할 수 있습니다. @@ -45,7 +45,7 @@ ComfyUI는 현재 해당 Tripo API를 기본적으로 통합하여 ComfyUI에서 3. `Preview 3D` 노드에서 메뉴를 확장하세요. 4. `Export`를 선택해 해당 모델을 바로 내보내세요. -## 이미지-to-모델 워크플로우 +## 이미지 기반 모델 워크플로우 ### 1. 워크플로우 파일 다운로드 @@ -61,16 +61,16 @@ ComfyUI는 현재 해당 Tripo API를 기본적으로 통합하여 ComfyUI에서 ![입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/tripo/image_to_model/panda.jpg) ### 2. 워크플로우를 단계별로 완료하세요 -![ComfyUI Tripo 이미지-to-모델 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_image_to_model_step_guide.jpg) +![ComfyUI Tripo 이미지 기반 모델 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_image_to_model_step_guide.jpg) -이미지의 숫자를 참고해 기본적인 이미지-to-모델 워크플로우를 완료하세요: +이미지의 숫자를 참고해 기본적인 이미지 기반 모델 워크플로우를 완료하세요: 1. `Load Image` 노드에서 제공된 입력 이미지를 로드하세요. 2. `Tripo: Image to Model` 노드에서 해당 매개변수 설정을 수정하세요. - 모델: 다양한 모델을 선택할 수 있으며, 현재 v1.4 모델만 `Tripo: Refine Draft model`을 이용한 후속 최적화를 지원합니다. - 스타일: 다양한 스타일을 설정할 수 있습니다. - 텍스처 품질: 다양한 텍스처 품질을 설정할 수 있습니다. 3. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 모델 생성을 실행하세요. 워크플로우가 완료된 후 해당 모델은 자동으로 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다. -4. 모델 다운로드는 텍스트-to-모델 섹션의 지침을 참조하세요. +4. 모델 다운로드는 텍스트 기반 모델 섹션의 지침을 참조하세요. ## 멀티뷰 모델 생성 워크플로우 @@ -91,24 +91,9 @@ ComfyUI는 현재 해당 Tripo API를 기본적으로 통합하여 ComfyUI에서 ### 2. 워크플로우를 단계별로 완료하세요 -![ComfyUI Tripo 멀티뷰-to-모델 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_multiview_to_model_step_guide.jpg) +![ComfyUI Tripo 멀티뷰 기반 모델 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_multiview_to_model_step_guide.jpg) -이미지의 숫자를 참고해 기본적인 멀티뷰-to-모델 워크플로우를 완료하세요: +이미지의 숫자를 참고해 기본적인 멀티뷰 기반 모델 워크플로우를 완료하세요: 1. `Load Image` 노드에서 제공된 입력 이미지를 각각 로드하세요. 2. `Tripo: Image to Model` 노드에서 해당 매개변수 설정을 수정하세요. - - 모델: 다양한 모델을 선택할 수 있으며, 현재 v1.4 모델만 `Tripo: Refine Draft model`을 이용한 후속 최적화를 지원합니다. - - 스타일: 다양한 스타일을 설정할 수 있습니다. - - 텍스처 품질: 다양한 텍스처 품질을 설정할 수 있습니다. -3. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 모델 생성을 실행하세요. 워크플로우가 완료된 후 해당 모델은 자동으로 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다. -4. 다른 뷰 입력에 대해서는 단계 도표를 참고하고 해당 노드 모드를 `Always`로 설정해 활성화하세요. -5. 모델 다운로드는 텍스트-to-모델 섹션의 지침을 참조하세요. - -## 동일 작업에 대한 후속 작업 처리 - -Tripo의 해당 노드들은 동일 작업에 대한 후속 처리를 제공하며, 관련 노드에 해당 `model_task_id`를 입력하기만 하면 됩니다. 또한 관련 템플릿에도 해당 노드를 제공했으므로 필요에 따라 해당 노드 모드를 수정해 활성화할 수 있습니다. - -![Tripo 작업 처리](/images/tutorial/api_nodes/tripo/other_nodes.jpg) - - - `Tripo: Refine Draft model` 노드는 v1.4 모델만 지원하며, 다른 모델은 지원하지 않습니다. - \ No newline at end of file + - 모델: 다양한 모델을 선택할 수 있으며, 현재 v1.4 모델 \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1.mdx index 487ecd97a..27777e731 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1.mdx @@ -1,5 +1,5 @@ --- -title: "Tripo 3.1 — 고해상도 3D 에셋 생성 ComfyUI 공식 가이드" +title: "Tripo 3.1: 고해상도 3D 에셋 생성 ComfyUI 공식 가이드" description: "파트너 노드를 통해 ComfyUI에서 Tripo 3.1을 사용해 고해상도 3D 에셋을 생성하는 방법을 알아보세요. 높은 밀도의 지오메트리와 제작용 PBR 준비 완료 재료를 제공합니다." sidebarTitle: "Tripo 3.1" translationSourceHash: a3e6e703 @@ -18,47 +18,47 @@ Tripo 3.1은 ComfyUI의 Tripo 파트너 노드를 통해 이용 가능한 최신 이전 Tripo 모델 버전과 비교했을 때, 3.1은 다음과 같은 개선점을 제공합니다: -- **고밀도 지오메트리** — 더욱 날카로운 가장자리, 깔끔한 실루엣, 보다 정밀한 형태로 제작 수준의 3D 에셋을 제공합니다. -- **PBR 준비 완료 재료** — 다양한 렌더링 환경에서 보다 신뢰성 있는 조명 반응을 제공합니다. -- **히어로 에셋 품질** — 근접 촬영에서도 안정적인 디테일 유지가 가능합니다. -- **크로스 시나리오 재사용** — 단일 모델로 게임, 마케팅, 렌더링 파이프라인 전반에서 재생성 없이 활용할 수 있습니다. +- **고밀도 지오메트리**: 더욱 날카로운 가장자리, 깔끔한 실루엣, 보다 정밀한 형태로 제작 수준의 3D 에셋을 제공합니다. +- **PBR 준비 완료 재료**: 다양한 렌더링 환경에서 보다 신뢰성 있는 조명 반응을 제공합니다. +- **히어로 에셋 품질**: 근접 촬영에서도 안정적인 디테일 유지가 가능합니다. +- **크로스 시나리오 재사용**: 단일 모델로 게임, 마케팅, 렌더링 파이프라인 전반에서 재생성 없이 활용할 수 있습니다. ## 활용 사례 -- **게임 히어로 에셋** — 근접 카메라 촬영 및 프로모션 키 아트용으로 적합합니다. -- **마케팅 비주얼** — 지오메트리의 충실성과 재료 품질이 중요한 경우에 사용됩니다. -- **제품 시각화** — 스튜디오 스타일 렌더링에서 더욱 깔끔한 형상 표현이 필요합니다. -- **3D 프린팅 준비** — 보다 명확한 구조적 표현이 가능합니다. +- **게임 히어로 에셋**: 근접 카메라 촬영 및 프로모션 키 아트용으로 적합합니다. +- **마케팅 비주얼**: 지오메트리의 충실성과 재료 품질이 중요한 경우에 사용됩니다. +- **제품 시각화**: 스튜디오 스타일 렌더링에서 더욱 깔끔한 형상 표현이 필요합니다. +- **3D 프린팅 준비**: 보다 명확한 구조적 표현이 가능합니다. -## 이용 가능한 워크플로우 +## 이용 가능한 워크플로 -### 텍스트-to-모델 +### 텍스트 기반 모델 - - Comfy Cloud에서 텍스트-to-모델 워크플로우를 즉시 시험해 보세요. + + Comfy Cloud에서 텍스트 기반 모델 워크플로를 즉시 시험해 보세요. - + JSON 파일을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Tripo 3.1 Text-to-Model"을 검색하세요. -### 이미지-to-모델 +### 이미지 기반 모델 - - Comfy Cloud에서 이미지-to-모델 워크플로우를 즉시 시험해 보세요. + + Comfy Cloud에서 이미지 기반 모델 워크플로를 즉시 시험해 보세요. - + JSON 파일을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Tripo 3.1 Image-to-Model"을 검색하세요. -### 멀티뷰-to-모델 +### 멀티뷰 기반 모델 - - Comfy Cloud에서 멀티뷰-to-모델 워크플로우를 즉시 시험해 보세요. + + Comfy Cloud에서 멀티뷰 기반 모델 워크플로를 즉시 시험해 보세요. - + JSON 파일을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Tripo 3.1 Multiview-to-Model"을 검색하세요. diff --git a/ko/tutorials/video/wan/wan2_2.mdx b/ko/tutorials/video/wan/wan2_2.mdx index 6625cae31..7ab634cf1 100644 --- a/ko/tutorials/video/wan/wan2_2.mdx +++ b/ko/tutorials/video/wan/wan2_2.mdx @@ -29,13 +29,13 @@ Wan 2.2는 WAN AI가 출시한 차세대 멀티모달 생성 모델입니다. Wan 2.2는 세 가지 핵심 기능을 갖추고 있습니다: 영화 수준의 미적 제어, 전문 영화 산업의 미적 기준을 깊이 통합해 조명, 색감, 구도 등 다차원적 시각적 제어를 지원합니다; 대규모 복합 동작, 다양한 복잡한 동작을 쉽게 복원하고 동작의 부드러움과 제어성을 강화합니다; 정밀한 의미적 준수, 복잡한 장면과 다중 객체 생성에 뛰어나 사용자의 창의적 의도를 더욱 잘 살려냅니다. -이 모델은 텍스트-to-비디오, 이미지-to-비디오 등 여러 생성 모드를 지원하며, 콘텐츠 제작, 예술 창작, 교육 및 훈련 등 다양한 응용 분야에 적합합니다. +이 모델은 텍스트 기반 비디오 생성, 이미지 기반 비디오 생성 등 여러 생성 모드를 지원하며, 콘텐츠 제작, 예술 창작, 교육 및 훈련 등 다양한 응용 분야에 적합합니다. [Wan2.2 프롬프트 가이드](https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/EpGBa2Lm8aZxe5myC99MelA2WgN7R35y) ## 모델 주요 특징 -- **영화 수준의 미적 제어**: 전문적인 카메라 언어, 조명, 색감, 구도 등 다차원적 시각적 제어 지원 +- **영화 수준의 미적 제어**: 전문적인 카메라 언어, 조명, 색상, 구도 등 다차원적 시각적 제어 지원 - **대규모 복합 동작**: 다양한 복잡한 동작을 부드럽게 복원하고, 동작의 제어성과 자연스러움을 향상시킵니다 - **정밀한 의미적 준수**: 복잡한 장면 이해, 다중 객체 생성, 창의적 의도를 더욱 잘 살려냅니다 - **효율적인 압축 기술**: 고압축률 VAE를 적용한 5B 버전, 메모리 최적화, 혼합 학습 지원 @@ -46,9 +46,9 @@ Wan2.2 시리즈 모델은 Apache 2.0 오픈소스 라이선스를 기반으로 | 모델 유형 | 모델 이름 | 파라미터 | 주요 기능 | 모델 저장소 | |------------|------------|------------|---------------|-----------------| -| 하이브리드 모델 | Wan2.2-TI2V-5B | 5B | 텍스트-to-비디오와 이미지-to-비디오를 모두 지원하는 하이브리드 버전, 하나의 모델로 두 가지 핵심 작업 요구사항을 충족 | 🤗 [Wan2.2-TI2V-5B](https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B) | -| 이미지-to-비디오 | Wan2.2-I2V-A14B | 14B | 정적 이미지를 동영상으로 변환하며, 콘텐츠 일관성과 부드러운 동작 과정을 유지 | 🤗 [Wan2.2-I2V-A14B](https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B) | -| 텍스트-to-비디오 | Wan2.2-T2V-A14B | 14B | 텍스트 설명으로부터 고품질 비디오를 생성하며, 영화 수준의 미적 제어와 정밀한 의미적 준수를 제공 | 🤗 [Wan2.2-T2V-A14B](https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B) | +| 하이브리드 모델 | Wan2.2-TI2V-5B | 5B | 텍스트 기반 비디오 생성과 이미지 기반 비디오 생성을 모두 지원하는 하이브리드 버전, 하나의 모델로 두 가지 핵심 작업 요구 사항을 충족 | 🤗 [Wan2.2-TI2V-5B](https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B) | +| 이미지 기반 비디오 생성 | Wan2.2-I2V-A14B | 14B | 정적 이미지를 동영상으로 변환하며, 콘텐츠 일관성과 부드러운 동작 과정을 유지 | 🤗 [Wan2.2-I2V-A14B](https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B) | +| 텍스트 기반 비디오 생성 | Wan2.2-T2V-A14B | 14B | 텍스트 설명으로부터 고품질 비디오를 생성하며, 영화 수준의 미적 제어와 정밀한 의미적 준수를 제공 | 🤗 [Wan2.2-T2V-A14B](https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B) | ## ComfyOrg Wan2.2 라이브 스트림 @@ -93,7 +93,7 @@ ComfyUI Wan2.2 사용법에 대해 라이브 스트림을 진행했으니, 이 ### 1. 워크플로우 파일 다운로드 -ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하신 후, 메뉴 `워크플로우` -> `템플릿 둘러보기` -> `비디오`를 통해 "Wan2.2 5B 비디오 생성"을 찾아 워크플로우를 로드하세요. +ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하신 후, 메뉴 `워크플로우` -> `템플릿 탐색` -> `비디오`를 통해 "Wan2.2 5B 비디오 생성"을 찾아 워크플로우를 로드하세요. -

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 From 581fc94e8c7bf190db7e51d9f0557a3f4cfbe7ff Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Tue, 30 Jun 2026 00:08:09 +0800 Subject: [PATCH 04/25] i18n: add audio/3d/frame-interpolation mappings to ko glossary overrides --- .github/scripts/i18n/glossary/overrides/ko.json | 14 +++++++++++++- 1 file changed, 13 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/.github/scripts/i18n/glossary/overrides/ko.json b/.github/scripts/i18n/glossary/overrides/ko.json index ddb5b789a..056f7457e 100644 --- a/.github/scripts/i18n/glossary/overrides/ko.json +++ b/.github/scripts/i18n/glossary/overrides/ko.json @@ -19,7 +19,19 @@ "video-to-world": "비디오 기반 월드 생성", "frame-to-video": "프레임 기반 비디오 생성", "start/end frame-to-video": "시작/종료 프레임 기반 비디오 생성", - "first-last-frame to video": "첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성" + "first-last-frame to video": "첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성", + "audio-to-audio": "오디오 기반 오디오 생성", + "text-to-speech": "텍스트 기반 음성 생성", + "video-to-audio": "비디오 기반 오디오 생성", + "text-to-3d": "텍스트 기반 3D 생성", + "image-to-3d": "이미지 기반 3D 생성", + "frame-interpolation": "프레임 보간", + "text to image": "텍스트 기반 이미지 생성", + "image to image": "이미지 기반 이미지 생성", + "text to video": "텍스트 기반 비디오 생성", + "image to video": "이미지 기반 비디오 생성", + "reference to image": "레퍼런스 기반 이미지 생성", + "reference to video": "레퍼런스 기반 비디오 생성" }, "ignore": [ "active", From 0d2a79160fdfed209d4860b71f770be8f6cd0b50 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Tue, 30 Jun 2026 00:13:40 +0800 Subject: [PATCH 05/25] fix: repair truncated code block in ko/development/cloud/api-reference.mdx --- ko/development/cloud/api-reference.mdx | 17 ++++++++++++++++- 1 file changed, 16 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/ko/development/cloud/api-reference.mdx b/ko/development/cloud/api-reference.mdx index f77c2a0d3..e38854fc5 100644 --- a/ko/development/cloud/api-reference.mdx +++ b/ko/development/cloud/api-reference.mdx @@ -430,7 +430,22 @@ function setWorkflowInput( } // Example: Set seed and prompt -let workflow = JSON.parse(await +let workflow = JSON.parse(await readFile("workflow_api.json", "utf-8")); +workflow = setWorkflowInput(workflow, "3", "seed", 12345); +workflow = setWorkflowInput(workflow, "6", "text", "a beautiful landscape"); +``` + +```python Python +def set_workflow_input(workflow: dict, node_id: str, input_name: str, value) -> dict: + if node_id in workflow: + workflow[node_id]["inputs"][input_name] = value + return workflow + +# Example: Set seed and prompt +workflow = set_workflow_input(workflow, "3", "seed", 12345) +workflow = set_workflow_input(workflow, "6", "text", "a beautiful landscape") +``` + ## 작업 상태 확인 From 2b1d7daa8d23df09223bf4fcd4515bdf60727b8c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Tue, 30 Jun 2026 00:15:20 +0800 Subject: [PATCH 06/25] fix: restore full changelog in ko/changelog/index.mdx from upstream --- ko/changelog/index.mdx | 1410 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++-- 1 file changed, 1361 insertions(+), 49 deletions(-) diff --git a/ko/changelog/index.mdx b/ko/changelog/index.mdx index 821f10575..7612f46a1 100644 --- a/ko/changelog/index.mdx +++ b/ko/changelog/index.mdx @@ -5,7 +5,7 @@ icon: "clock-rotate-left" translationSourceHash: aa2ddb41 translationFrom: changelog/index.mdx translationBlockHashes: - "v0.26.2": 26439f22 + "v0.26.2": c4273435 "v0.26.1": 9e645618 "v0.26.0": e0ef7a1b "v0.25.1": b23dd37e @@ -102,6 +102,7 @@ translationBlockHashes: "v0.3.41": f15a2902 "v0.3.40": 24608eaf --- + **파트너 노드 업데이트** @@ -328,7 +329,7 @@ translationBlockHashes: **파트너 노드** * **Seed2.0:** ByteDance의 향상된 언어 모델 기능을 위한 새로운 노드 추가 -* **Opus 4.7:** 더 나은 모델 호환성을 위해 지원 중단된 온도 파라미터 수정 +* **Opus 4.7:** 더 나은 모델 호환성을 위해 폐기된 온도 파라미터 수정 **노드 개선사항** * **StringFormat 노드:** 워크플로우에서 고급 문자열 조작을 위한 새 노드 추가 @@ -342,14 +343,13 @@ translationBlockHashes: * **동적 CLIP:** 적절한 동적 CLIP 저장 기능 구현 * **BiRefNet:** 배경 제거 성능 향상을 위한 호환성 문제 해결 * **Hunyuan3D 2.1:** 어텐션 및 전방향 연산에서 발생하는 배치 크기 충돌 수정 -* 다양한 노드 표시 이름, 설명 및 카테고리가 더 나은 사용자 경험을 위해 업데이트 됨 -* 더 나은 호환성 확인을 위해 프론트엔드 버전 경고 시스템 개선 -* 자원에 더 쉽게 접근할 수 있도록 README에 애플리케이션 및 클라우드 링크 추가 +* 프론트엔드 버전 경고 시스템 개선으로 더 나은 호환성 확인 +* 애플리케이션 및 클라우드 링크를 포함한 README 개선으로 자원 접근 용이성 증대 * 보안 문서 및 채용 정보를 프로젝트 자료에 추가 -* 올바른 오른쪽/아래쪽 페더링을 위해 FeatherMask 음수 제로 인덱싱 수정 -* 더 명확한 오류 보고를 위해 OOM 메모리 요약 형식 수정 +* FeatherMask의 음수 영점 인덱싱 수정으로 올바른 오른쪽/아래쪽 페더링 구현 +* OOM 메모리 요약 형식 수정으로 더 명확한 에러 보고 * 배치 처리 문제 해결 및 모델 로딩 안정성 개선 -* 다양한 워크플로우 호환성 문제 및 지원 중단된 파라미터 처리 해결 +* 다양한 워크플로우 호환성 문제 및 폐기된 파라미터 처리 개선 @@ -367,7 +367,7 @@ translationBlockHashes: **기술적 개선** * 모델 패처에서 fp8 형식의 safetensors 저장 문제 해결 -* LTXV 중간 비디오 다중 프레임 가이드 정렬을 수정하여 비디오 처리 향상 +* LTXV 미디어 중간 프레임 가이드 정렬을 수정하여 동영상 처리 향상 * RuntimeError 문제를 해결하여 VOID 모델 호환성 개선 * Save3D 노드를 개선하여 정점 색상 및 텍스처를 지원해 종합적인 3D 워크플로우 지원 가능하게 함 @@ -391,18 +391,18 @@ translationBlockHashes: * [**Void**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/13403): 패스 1 및 패스 2 모델 지원 **파트너 모델 지원** -* [**Tripo 3.1**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/13788): 프로덕션 레디 3D 생성 +* [**Tripo 3.1**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/13788): 생산 준비 완료 3D 생성 * **NanoBanana2** 노드 v2: DynamicCombo 및 Autogrow UX 리프레시 **노드 개선 사항** -* **수학식:** 더 복잡한 계산을 위해 논리값 지원 추가 -* **Flux2 latent 미리보기:** Flux2 모델 latent에 대한 고품질 미리보기 지원 +* **수학 표현식:** 보다 복잡한 계산을 위한 부울 지원 추가 +* **Flux2 랜덤 미리보기:** Flux2 모델 랜덤의 고품질 미리보기 지원 * **코어 블루프린트:** 새로운 내장 블루프린트 템플릿 **버그 수정 및 안정성** -* VAEDecodeAudio와 LTX-2.x에서 생성된 오디오 latent의 호환성 문제 수정 +* VAEDecodeAudio가 LTX-2.x 생성 오디오 랜덤과의 호환성 문제 수정 * SolidMask 및 MaskComposite의 장치 불일치 문제 해결 -* 기타 수정 및 개선 사항 (CPU TE 메타텐서 처리, 포트 사용 중 오류, 저장 파일명의 끝 밑줄 제거 등) +* 기타 수정 및 개선 사항 (CPU TE 메타텐서 처리, 포트 사용 중 오류, 파일명에 뒤따르는 밑줄 제거 등) **추가 모델 및 미디어 업데이트** * **CogVideoX:** 비디오 생성 모델 @@ -412,13 +412,13 @@ translationBlockHashes: **성능 및 비디오 생성** * 블록 프리페치 및 LoRA 비동기 로딩(특히 LTX에서 더욱 빠름) * `--cache-ram 2`를 이용한 동적 VRAM 조정 및 비디오 피크 사용량 감소 -* Triton ComfyUI kitchen CLI 옵션 (고급 최적화 제공) +* 트라이톤 ComfyUI 주방 CLI 옵션을 통한 고급 최적화 * 자기회귀 비디오; 인과 모델용 이미지-비디오 변환; 긴 시퀀스용 `causal_window_fix`; 프레임 보간 메모리 및 오버헤드 개선 **더 많은 파트너 통합** * **Luma UNI-1**, **Topaz Astra 2**, **GPT-5.5** / **GPT-5.5-pro** -**추가 노드 수정** +**더 나은 노드 수정** * `--gpu-only`를 이용한 이미지 블렌딩 수정; JoinImageWithAlpha에서 배치 브로드캐스팅; SplitImageToTileList 및 ImageMergeTileList에서 타일 스트라이드 수정 **개발자 및 API** @@ -472,7 +472,7 @@ translationBlockHashes: **성능 최적화** * 타겟팅된 최적화를 통해 Ernie 모델 추론 속도 향상 -* 보다 네이티브한 구현으로 LTXV 오디오 VAE 처리 개선 +* 더 많은 기본 구현을 통한 LTXV 오디오 VAE 처리 개선 * ComfyUI 레이어의 더 나은 가중치 처리를 위한 ModelPatcherDynamic 강화 * 실행 시스템에 안티사이클 검증 추가로 워크플로우 안정성 향상 @@ -485,7 +485,7 @@ translationBlockHashes: * 데이터베이스 호환성을 높이기 위해 SQLAlchemy 버전 고정(>=2.0) 수정 * 디버깅을 더 잘하기 위한 ComfyUI 앱 파일 내 로깅 기능 강화 * 포괄적인 API 문서를 위한 OpenAPI 3.1 사양 추가 -* textureSize를 사용하여 흐림/선명 연산을 위한 셰이더 처리 개선 +* 텍스처 크기를 이용한 흐림/선명 효과 처리를 위한 셰이더 처리 개선 **UI 및 프론트엔드** * 다양한 개선 사항을 포함한 ComfyUI 프론트엔드를 버전 1.42.15로 업데이트 @@ -497,20 +497,20 @@ translationBlockHashes: **새로운 모델 지원** -* **SUPIR 모델 지원:** 고품질 업스케일링 워크플로를 위한 향상된 초해상도 기능 추가 -* **RIFE 및 FILM 프레임 보간:** 부드러운 비디오 전환을 위한 고급 프레임 보간 모델 도입 -* **SAM 3.1 지원:** 업데이트된 Segment Anything Model로 세그멘테이션 정확도 개선 +* **SUPIR 모델 지원:** 고품질 업스케일링 워크플로우를 위한 향상된 초해상도 기능 추가 +* **RIFE 및 FILM 프레임 보간:** 부드러운 동영상 전환을 위한 고급 프레임 보간 모델 도입 +* **SAM 3.1 지원:** 세그먼트 애니씽 모델을 업데이트하여 세그멘테이션 정확도 개선 * **LTX 오디오 VAE 개선:** 독립형 LTXV 오디오 VAE 지원으로 기본 오디오 처리 기능 강화 **성능 최적화** * Ernie 추론을 최적화하여 생성 시간 단축 -* 워크플로 실행 루프를 방지하기 위해 안티사이클 검증 추가 +* 워크플로우 실행 루프를 방지하기 위해 안티사이클 검증 추가 * 모델 호환성을 높이기 위해 ModelPatcherDynamic의 가중치 처리 개선 -**비디오 처리 개선** -* 더 높은 비트 심도의 비디오를 로드할 때 품질 보존 기능 강화 -* 비디오 로드 워크플로에 알파 채널 지원 추가 -* ByteDance 2 노드의 자동 다운스케일링 기능으로 대용량 비디오 파일 처리 가능 +**동영상 처리 개선** +* 더 높은 비트 심도의 동영상을 로드할 때 품질 보존 기능 강화 +* 동영상 로드 워크플로우에 알파 채널 지원 추가 +* ByteDance 2 노드의 자동 다운스케일링 기능으로 대용량 동영상 파일 처리 가능 **파트너 노드 업데이트** * **Veo 모델:** 4K 해상도 지원 및 Veo 3 Lite 모델 추가 @@ -522,12 +522,12 @@ translationBlockHashes: **UI 및 API 개선** * 더 나은 API 문서화를 위해 OpenAPI 3.1 사양 추가 * 블러/샤프닝 셰이더에서 텍스처 크기 처리를 수정하여 보다 정확한 효과 구현 -* Preview Any 노드를 개선하여 디버깅을 위해 더 많은 텐서 값을 표시 +* 모든 노드의 미리보기를 개선하여 디버깅을 위한 더 많은 텐서 값 표시 **버그 수정** * SQLAlchemy 호환성 문제 해결: 버전 ≥2.0 고정 * Stable_Zero123 cc_projection 가중치의 매개변수 할당 문제 해결 -* LTXV ReferenceTimbreAudio 노드 기능 수정 +* LTXV 참조 오디오 노드 기능 수정 * veo-3.0 모델의 4K 해상도 제한 문제 해결 @@ -567,7 +567,7 @@ translationBlockHashes: **파트너 노드 업데이트** * 향상된 벡터 그래픽 기능을 위해 Quiver **arrow-1.1** 및 **arrow-1.1-max** SVG 모델 추가 -* Hunyuan3D 텍스트 및 이미지에서 3D 노드의 "obj" 출력을 선택 사항으로 변경하여 워크플로 유연성 향상 +* Hunyuan3D 텍스트 및 이미지에서 3D 노드의 "obj" 출력을 선택적 처리로 변경하여 워크플로우 유연성 향상 * 정확한 API 노드 가격 정보 제공을 위해 StabilityAI 가격 배지 수정 @@ -582,7 +582,7 @@ translationBlockHashes: - 워크플로우 내 JSON 데이터 조작을 위한 JsonExtractString 노드를 도입했습니다. **버그 수정** -- **Ernie 이미지:** 잘못된 클래스 이름을 수정했습니다: `ErnieTEModel` 대신 `ErnieTEModel_`를 사용하세요. +- **Ernie 이미지:** 잘못된 클래스 이름을 수정했습니다—`ErnieTEModel` 대신 `ErnieTEModel_`를 사용하세요. **파트너 노드** - SeeDance 2.0 모델에 1080p 해상도 지원을 추가하여 더 높은 품질의 동영상 생성이 가능해졌습니다. @@ -592,14 +592,14 @@ translationBlockHashes: **새로운 모델 지원** -* [Ernie Image 텍스트 → 이미지](https://blog.comfy.org/p/ernie-image-day-0-support) +* [Erine 이미지 텍스트-to-이미지](https://blog.comfy.org/p/ernie-image-day-0-support) * LLM: Ministral 모델 **파트너 노드** * [Sonilo: 동영상에 맞는 음악 만들기](https://blog.comfy.org/p/comfyui-now-supports-sonilo-via-partner) **기능** -* 미리보기 아무거나 노드 업데이트: 모든 값의 문자열 변환 지원 +* 텍스트 노드 업데이트로 미리보기: 모든 값의 문자열 변환 지원 @@ -610,7 +610,7 @@ translationBlockHashes: - TextGenerate 노드를 위한 향상된 8B 모델 호환성을 갖춘 Qwen3.5 텍스트 생성 모델 구현 - 개선된 객체 탐지 기능을 제공하는 RT-DETRv4 탐지 모델 지원 추가 - 중간 dtype 호환성을 갖춘 Ace Step 1.5 XL 모델 지원 도입 -- 소형 flux.2 디코더 지원 추가 및 풀링 출력 없이 Flux 조건화 활성화 +- 소형 flux.2 디코더 지원 추가 및 풀링 출력 없이 Flux 조정 가능하게 설정 - 확장된 생성 옵션을 위한 Ernie Image 모델 구현 **새로운 노드 및 기능** @@ -642,7 +642,7 @@ translationBlockHashes: - 파일 처리를 위해 SVG 파일 MIME 유형 등록 문제 해결 **인프라 업데이트** -- 매니저 버전을 4.1로 높여 기능 개선 +- 관리자 버전을 4.1로 높여 기능 개선 - 프론트엔드를 1.42.10 버전으로 업데이트하여 안정성 강화 - Intel XPU 휴대용 릴리스 지원 추가 - 워크플로우 템플릿을 0.9.47 버전으로 업데이트 @@ -701,7 +701,7 @@ translationBlockHashes: **메모리 및 성능 최적화** - 연산 간 중간값에 FP16을 사용하도록 '--fp16-intermediates' 플래그 추가, VRAM 사용량 감소 - 인플레이스 출력 처리와 청크화된 인코더 구현으로 LTX 및 WAN VAE 모델의 VRAM 사용량 대폭 감소 -- 타일링 디코딩의 최대 메모리 사용량 개선 및 비디오 VAE 타일러 폴백 시 VRAM 누수 문제 해결 +- 타일링 디코딩의 최대 메모리 사용량 개선 및 비디오 VAE 타일러 백업 시 VRAM 누수 문제 해결 - Windows용 RAM 압력 해제 전략 개선, comfy-aimdo 업데이트(0.2.11~0.2.12) 적용 - '--enable-dynamic-vram' 옵션 추가로 동적 VRAM 관리 강제 활성화 @@ -714,8 +714,8 @@ translationBlockHashes: **노드 및 API 개선** - Tencent TextToModel 및 ImageToModel API 노드 수정 - Nano Banana 2 'thought_image' 지원 및 Quiver SVG 노드 추가 -- seedream-3-0-t2i 및 seedance-1-0-lite 모델을 지원 중단됨으로 표시 -- slice_cond 및 모델별 컨텍스트 윈도우 조건화 크기 조정 기능 추가 +- seedream-3-0-t2i 및 seedance-1-0-lite 모델을 오래된 버전으로 표시 +- slice_cond 및 모델별 컨텍스트 윈도우 조정 기능 추가 - EmptyLatentImage 및 EmptyImage 노드를 중간 dtype 설정에 맞춰 개선 **프론트엔드 및 인프라** @@ -735,7 +735,7 @@ translationBlockHashes: -이번 릴리스는 안정성과 버그 수정에 중점을 두었습니다. 완전한 기술적 세부 사항은 GitHub의 [전체 변경 로그](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/compare/v0.17.1...v0.17.2)를 참조하세요. +이번 릴리스는 안정성과 버그 수정에 중점을 두었습니다. 자세한 기술적 내용은 GitHub의 [전체 변경 로그](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/compare/v0.17.1...v0.17.2)를 참조하세요. @@ -749,26 +749,26 @@ translationBlockHashes: **아키텍처 및 성능 개선** - 모듈식 자산 아키텍처를 구현하고 비동기식 이중 단계 스캐너와 백그라운드 시더를 추가하여 로딩 성능을 향상했습니다. -- 더 나은 디버깅과 안정성을 위해 파이썬 폴트 핸들러를 추가했습니다. +- 더 나은 디버깅과 안정성을 위해 파이썬 오류 핸들러를 추가했습니다. - KV 캐시 모델의 메모리 사용량 최적화를 강화했습니다. - AcceleratorError 호환성을 위해 오류 관리 기능을 개선한 동적 VRAM 처리를 향상했습니다. **모델 지원 및 개선** - FluxKVCache 노드를 통해 Flux 2 Klein KV 캐시 모델 지원을 추가했습니다. -- Flux 모델용 정리 함수와 사전 어텐션 패치를 포함한 모델 패칭 시스템을 개선했습니다. -- Qwen 이미지 모델에 사전 어텐션 및 입력 후 패치를 추가했습니다. +- Flux 모델용 정리 함수와 사전 주의 패치를 포함한 모델 패칭 시스템을 개선했습니다. +- Qwen 이미지 모델에 사전 주의 및 입력 후 패치를 추가했습니다. - 래핑된 모델의 텍스트 인코더 LoRA 로딩 문제를 수정했습니다. - 다양한 모델에서 batch_size > 1 문제를 해결하여 배치 처리를 개선했습니다. **새로운 노드 및 기능** - 이미지 편집 기능을 강화한 Painter 노드를 추가했습니다. - 확장된 기능을 제공하는 Reve Image API 노드를 도입했습니다. -- 워크플로 템플릿을 버전 0.9.21로 업데이트했습니다. +- 워크플로우 템플릿을 버전 0.9.21로 업데이트했습니다. - 그래디언트 스톱 포맷을 개선하여 프론트엔드와의 호환성을 높였습니다. **버그 수정 및 안정성** - 오디오 추출 및 잘림 문제를 수정했습니다. -- 딥 클론 전 편집된 가중치로 인한 모델 감지 문제를 해결했습니다. +- 딥 클론 전 편집된 가중치로 인한 모델 탐지 문제를 해결했습니다. - ComfyUI Manager 설치 지침을 개선하고 버전 4.1b2로 업데이트했습니다. - 패키지 버전 보고를 강화하여 문제 진단을 용이하게 했습니다. @@ -781,7 +781,7 @@ translationBlockHashes: **새로운 노드 및 기능** -- 워크플로 내 수학적 연산을 위한 simpleeval 평가를 지원하는 수학식 노드 추가 +- 워크플로우 내 수학적 연산을 위한 simpleeval 평가를 지원하는 수학 표현식 노드 추가 - 토폴로지 처리 기능을 강화한 TencentSmartTopology API 노드 도입 - LLM 노드에 Gemini 3.1 Flash-Lite 모델 지원 추가, AI 언어 모델 옵션 확장 @@ -791,8 +791,8 @@ translationBlockHashes: - 요구 사항 버전 충돌 문제 해결 - 버퍼 해제 전 계산 스트림 동기화를 통한 메모리 관리 개선 -**워크플로 템플릿** -- 최신 개선 사항을 반영한 워크플로 템플릿을 버전 0.9.11로 업데이트함 +**워크플로우 템플릿** +- 최신 개선 사항을 반영한 워크플로우 템플릿을 버전 0.9.11로 업데이트함 @@ -821,10 +821,10 @@ translationBlockHashes: **API 노드 업데이트** - xAI 모델과 가격을 업데이트하여 비용 관리와 모델 선택을 개선했습니다. -- Kling 3.0 Motion Control을 활성화하여 비디오 생성 기능을 강화했습니다. +- 킹크 3.0 모션 제어를 활성화하여 동영상 생성 기능을 강화했습니다. -**워크플로 템플릿** -- 워크플로 템플릿을 최신 개선사항과 최적화를 반영한 버전 0.9.8로 업데이트했습니다. +**워크플로우 템플릿** +- 워크플로우 템플릿을 최신 개선사항과 최적화를 반영한 버전 0.9.8로 업데이트했습니다. @@ -868,3 +868,1315 @@ translationBlockHashes: - 워크플로우 템플릿을 버전 0.9.7로 업데이트했습니다. + + + +**버그 수정 및 안정성** +- 프롬프트 항목에 class_type 키가 없을 때 발생하는 KeyError를 수정하여 워크플로우 충돌 방지 +- pyopengl, accelerate, numpy 텍스처와의 GLSL 노드 호환성 문제 해결 +- LTXAV 텍스트 인코더의 최소 길이 및 메모리 추정 문제 수정 +- torch 컴파일러 사용 시 동적 VRAM 비활성화로 충돌 예방 + +**모델 및 API 업데이트** +- 향상된 백업 처리 기능을 갖춘 comfy aimdo를 버전 0.2.2로 업데이트 +- WanVideo 기반 세분화 모델 FlowRVS 지원 추가로 고급 영상 처리 가능 +- 확장된 기능을 제공하는 NanoBanana2 API 노드 추가 +- Aimdo 백업 처리를 수정하여 제로 복사 SFT 문제 방지 + +**UI 및 프론트엔드** +- 프론트엔드를 버전 1.39.19로 패치하여 API 노드의 진행률 텍스트 직렬화 문제 해결 +- essentials_category를 올바른 대체 노드로 이동하여 더 나은 구성 제공 + +**새로운 기능** +- 자기 주도적 주의 강도 조절 기능을 가이드별로 추가하여 세밀한 워크플로우 제어 가능 +- 워크플로우 템플릿을 버전 0.9.4로 업데이트 + + + + + +**새로운 노드 및 기능** +- 이미지 워크플로우에서 정밀한 바운딩 박스 선택을 위한 BBox 위젯 추가 +- 오디오 처리 워크플로우를 위한 3밴드 이퀄라이저 노드 도입 +- 기본 텍스트 생성 지원을 내장 모델과 함께 추가, 초기 지원 모델은 Gemma3와 Qwen 3임 +- 고급 시각 효과를 위해 PyOpenGL을 사용하는 새로운 GLSL 셰이더 노드 +- 텍스트 음성 변환 기능을 위한 ElevenLabs API 노드 추가 +- FLOAT 입력에 대한 새로운 그라디언트 슬라이더 표시 모드 및 개선된 UI 제공 +- 타일 처리 워크플로우를 위한 SplitImageToTileList 및 ImageMergeTileList 노드 추가 + +**API 노드** +- Rodin Gen-2 노드에 가격 배지 추가 +- 아바타 생성을 위한 KlingAvatar 노드 추가 +- ByteDance Seedream-5 모델 지원 추가 +- 글로브 매칭을 통한 Gemini 이미지 MIME 유형 처리 문제 수정 +- Gemini가 더 나은 품질의 압축 해제 이미지를 반환하도록 강제함 + +**성능 및 버그 수정** +- requants 반환 제한으로 인해 FP8 동적 VRAM 워크플로우 성능 문제 해결 +- 비디오 저장 작업 중 비연속 오디오 파형 충돌 문제 해결 +- LTXAV 모델 로딩 문제 해결, fp8 체크포인트 지원 및 임베딩 커넥터 dtype 문제 포함 +- PyOpenGL 버전 < 3.1.4에 대한 호환성 개선 + +**UI 개선** +- 429개 위젯을 접을 수 있는 고급 UI로 표시 +- 노드의 더 나은 구성 위해 essentials_category 추가 +- 개선된 분류를 통해 필수 하위 그래프 블루프린트 강화 +- 프론트엔드를 버전 1.39.16으로 업데이트 + +**모델 지원** +- 토큰화 개선 및 최소 길이 강제를 통해 텍스트 생성 향상 +- LTXAV av 임베딩 커넥터 통합 업데이트 +- 마이그레이션 기간 동안 LTX 2.0 워크플로우에 대한 일시적 호환성 수정 + + + + + +**버그 수정** +- 가끔 빈 이미지를 반환하던 Gemini/Nano 바나나 API 노드의 문제를 수정하여, AI 기반 이미지 생성 워크플로우의 안정성을 향상시켰습니다. + + + + +**버그 수정** +- 수동 캐스팅 시 애니마 LLM 어댑터 전방향 수정 + +**새로운 모델 지원** +- API 노드에 'viduq3-turbo' 모델 지원 추가 +- 향상된 크리에이티브 워크플로우를 위한 Recraft V4 노드 추가 + +**업데이트** +- 워크플로우 템플릿을 v0.8.43으로 업데이트함 + + + + + + +**새로운 오픈소스 모델 지원** +* [**Qwen 2512 ControlNet / Fun ControlNet**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12359): 향상된 이미지 제어를 위한 Qwen 기반 ControlNet 모델 지원 +* **NAG 구현**: 모든 Flux 기반 모델에 적용되는 네스테로프 가속 그래디언트 + +**새로운 노드 및 API** +* [**VideoSlice Node**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12107): 정밀한 시간 제어를 위한 비디오 슬라이싱 유틸리티 +* [**Node Replacement API**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12014): 워크플로에서 노드 교체를 허용하는 중대한 아키텍처 변경 +* **목록 만들기 노드** ([#12173](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12173)): 목록 생성 유틸리티 노드 + +**성능 및 기술 개선 사항** +* 왼쪽 패딩 텍스트 인코더 어텐션 마스크 지원 +* Flux 모델을 위한 Torch RMSNorm + Hunyuan 비디오 리팩터링 +* 동적 VRAM: 학습 수정 사항, vanilla-fp8 LoRA 품질 수정 +* ModelPatcherDynamic: 비단말 가중치 강제 로드 +* 오프로드 및 동적 VRAM 모드에서 LoRA 추출 수정 +* Flux 모델에 torch RMSNorm 사용 및 Hunyuan 비디오 리팩터링 + +**파트너 노드 업데이트** +* **Magnific Upscalers** API 노드 활성화 +* **Tencent 3D 노드**: ModelTo3DUV, 3DTextureEdit, 3DParts +* **Bria RMBG** API 노드 +* **Kling API 노드**: V3, O3 모델 + +**트레이너 개선 사항** +* 적절한 오프로딩을 통한 학습 (KohakuBlueleaf) +* 내장 LoRA 학습이 이제 Anima에서 작동 + + + + + +**새로운 모델 지원 및 개선 사항** +* [**EasyCache: LTX2 지원**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12231): 더 빠른 비디오 생성을 위해 EasyCache가 LTX2에서 작동합니다. +* **ACE Step 1.5** ([#12311](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12311)): 이제 LLM 없이 작동하며, 베이스 모델 기본 워크플로 수정, 텍스트 인코딩 개선 +* **Cosmos-Predict2 및 Anima를 위한 FP16** ([#12249](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12249)): 지원 모델의 메모리 사용 감소 +* **모든 차원의 잠재 데이터에서 톤맵 잠재 작동하도록 함** ([#12363](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12363)): 보다 유연한 톤 매핑 + +**성능 및 수정 사항** +* ACE 1.5 성능을 위한 동적 VRAM 수정 + VRAM 누수 수정 +* LazyCache 수정 ([#12344](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12344)) +* LTXV2에 대한 프롬프트 가중치 비활성화 +* 프런트엔드 1.38.13으로 업데이트됨 + +**파트너 노드 업데이트** +* **Kling API 노드**: 새로운 V3, O3 모델 +* Moonvalley API 노드 수정 + + + + + +**ACE Step 1.5 개선 사항** +* [**LLM 샘플링 옵션**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12295): 샘플링 옵션 및 ReferenceTimbreAudio 지원 추가 +* **텍스트 인코딩 개선** ([#12283](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12283)): ACE를 위한 더 나은 텍스트 처리 +* **오디오용 VAE 타일드 디코딩** ([#12299](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12299)) +* ACE Step 1.5에서 Sage 어텐션 비활성화 +* 일부 하드웨어/PyTorch 구성에서 NaN 문제 수정 + +**3D 개선 사항** +* Load3D 노드에서 File3DAny 출력; SaveGLB가 File3DAny 입력을 허용합니다. + + + + + +**ACE Step 1.5** +* [**4B LM 모델 지원**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12257): 4B ACE step 1.5 언어 모델 지원 +* 동적 VRAM 모드에서 VRAM 누수 수정 + + + + + +**ACE Step 1.5 수정 사항** +* [**진행 표시줄**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12242): ACE Step용 진행 표시줄 추가 +* **베이스 모델 LoRAs** 지원 +* **ACE용 타일드 VAE 수정** +* Mac 호환성 수정 + +**3D & API** +* API에서의 기본 3D 모델 파일 형식 +* LLM 로짓을 comfy-weight으로 캐스트 + + + + + +**새로운 모델 지원** +* [**ACE Step 1.5**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12237): ACE Step 1.5 오디오/음성 생성 모델에 대한 기본 지원 — 중요한 새로운 모델 계열 +* [**LLM 텍스트 생성을 위한 KV 캐시**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12195): 캐시된 키-값 쌍을 사용하여 llama 모델을 실행할 때 성능 향상 +* [**적응형 모델 로딩**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11845): RAM 사용량 감소, VRAM OOM 문제 해결, Windows 공유 메모리 스필링 수정 + +**새로운 노드** +* **Color type + Color to RGB Int 노드** ([#12145](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12145)) + +**API 노드** +* **HitPaw API 노드** ([#12117](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12117)) +* **Recraft** 스타일 노드 +* **Vidu**: Q3 모델, Extend 및 MultiFrame 노드 + +**개발자** +* 에셋 파트 2 - 더 많은 엔드포인트 +* v1/v3 스키마에서 is_input_list를 프론트엔드로 전송 + + + + + +**파트너 노드 업데이트** +* [**Grok Imagine API 노드**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12136): Grok을 통한 이미지 생성 +* 매니저가 4.1b1로 업데이트됨 + +**개발자** +* 개발 전용 노드 지원 +* Python 3.14 호환성 노트 + + + + + +**새로운 오픈소스 모델 지원** +* [**Anima 모델**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12012): fp16 최적화를 포함한 Anima 모델 제품군 지원 +* [**Multi/InfiniteTalk**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/10179): LTXV를 위한 대규모 다중 화자 지원 +* [**Flux2 LyCORIS LoKr**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11997): Flux2용 LoKr(KronA 기반) LoRA 지원 +* **LTX2 Tiny VAE**(taeltx_2) 지원 +* **Z-Image Omni** 베이스 모델 지원 +* **Flux2 Klein**용 ModelScope LoRA 형식 + +**새로운 노드 및 기능** +* **Magnific API 노드** ([#11986](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11986)): Magnific을 통한 업스케일링 +* **Tencent Hunyuan3D API 노드** ([#12026](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12026)) +* **WaveSpeed API 노드** ([#11945](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11945)) +* 노드 검색 가능성 향상을 위한 노드 스키마의 **별칭 검색** 필드 +* 프론트엔드에서 임의 입력을 위한 **kwargs 입력** +* 작은 그리드 IC-LoRA를 위한 **RoPE 위치 조정** + +**성능** +* QWEN VAE 및 WAN 속도/VRAM 최적화 +* LTX2 VAE VRAM 감소 +* VRAM 효율 향상을 위한 LTX2 순전파(forward) 리팩토링 + +**모델 개선 사항** +* SaveCheckpoint로 저장된 Flux2 Klein 체크포인트가 이제 올바르게 로드됩니다. +* Qwen 3 0.6B 모델용 설정 +* 크로마 래디언스 패치 크기 동적 감지 + + + + + +**새로운 기능** +* [**API 노드 자동 검색**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11943): 모든 `nodes_*.py` 파일이 이제 자동으로 검색되어 노드 개발이 간소화되었습니다. +* **고급 매개변수 지원** ([#11939](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11939)): 입력 클래스를 위한 고급 위젯 지원 +* **CLIP 비전 출력에 이미지 크기 추가** ([#11923](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11923)) + +**파트너 노드 업데이트** +* **ByteDance Seedance 1.5 Pro** API 노드 +* **Bria Edit** 노드 ([#11978](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11978)) +* Autogrow 검증 개선 + +**버그 수정** +* LTXV VAE 인코딩을 위한 모노 오디오를 가짜 스테레오로 변환 ([#11965](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11965)) +* Flux2 Klein 메모리 추정 조정 +* AMD GPU tensor 유형 수정 + + + + + +**새로운 모델 지원** +* [**Flux2 Klein**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11890): 주요 신규 모델 계열 지원 — Flux2 Klein (확장된 모델 기능 제공) +* [**Z-Image ControlNet Lite**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11849): Alibaba-Pai Z-Image ControlNet의 경량화 버전 + +**새로운 노드** +* **Meshy 3D API 노드** ([#11843](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11843)) +* **ResizeImageMaskNode**: crop-to-multiple 모드 추가 +* **블루프린트 디렉토리** (내장 템플릿용) + +**성능 및 기술** +* NVFP4 LoRA 최적화 (여러 차례) +* ProgressBar WebSocket 업데이트 제한 +* Lanczos 그레이스케일 업스케일링 수정 +* VAELoader 메타데이터 로딩 +* 저장소 URL이 Comfy-Org/ComfyUI로 업데이트됨 + + + + + +**버그 수정** +- LTXAV 메모리 추정치를 상향 조정했습니다. + + + + + +**새로운 기능** +* [**기본 에셋 지원**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11315): 모델 에셋 관리를 위한 기반 — 모델 CRUD 연산 엔드포인트 +* **NVFP4 모델 LoRA** ([#11837](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11837)): LoRA 지원이 이제 NVFP4 양자화 모델에서 작동합니다 +* [**SigLIP 2 NAFlex**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11831): SigLIP 2 NAFlex CLIP 비전 모델 지원 +* [**ImageCompare 노드**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11343): 두 이미지를 시각적으로 비교합니다 +* [**JoinAudioChannels**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11728): 오디오 채널 결합 유틸리티 + +**모델 지원** +* Z-Image 모델을 위한 ModelScope LoRA ([#11805](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11805)) +* Chroma 및 텍스트 인코더에 대한 FP4/FP8 수정 +* VAEEncodeForInpaint가 WAN VAE 튜플 downscale_ratio를 지원합니다 +* 효율적인 timestep embed 처리를 통한 LTX2 VRAM 감소 + +**API 노드** +* **Vidu2** 노드 ([#11760](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11760)) +* **Topaz Enhance** 수정 +* **Gemini** 안전 차단 처리 + +**기술** +* AMD gfx1200: PyTorch 어텐션 기본 활성화 +* CI 컨테이너 버전 자동 증가 +* 메모리 사용량 감소를 위한 모델 로딩 리팩터링 +* 프론트엔드가 1.36.14로 패치됨 + + + + + +**모델 지원** +- 양자화된 가중치를 사용한 Gemma 12B 지원 추가 +- 장치 선택 지원 및 VRAM 사용량 감소로 향상된 LTXAV 텍스트 인코더 +- LTXAV 텍스트 인코더의 메모리 추정치 개선 + +**성능 개선** +- FP8MM 오프로딩 성능 문제 수정 +- 오래된 PyTorch 버전에 대한 경고 추가 및 cu130으로 업그레이드 권장으로 성능 향상 +- 컴피 키친 버전 요구사항 업데이트 + +**버그 수정** +- 안정적인 릴리스 워크플로우를 수정하여 최신 컴피 키친 업데이트를 올바르게 가져오도록 함 +- 모델 패처에서 혼란스러운 로드 통계 제거 +- 워크플로우 템플릿을 v0.7.69로 업데이트함 + + + + + +**새로운 모델 지원** +- LTXV 2 모델 지원 추가 +- NVFP4 체크포인트 지원 추가 (fp4 행렬 곱셈) +- CLI 인수를 통한 Sage Attention 3 지원 추가 + +**API 개선 사항** +- V3 API: DynamicCombo 및 Autogrow 기능 노출 +- API 노드: Kling Omni 720p 해상도 지원, WAN2.6 ReferenceToVideo +- Tripo3D: face_limit 파라미터 처리 최적화 +- Vidu API 서명된 URL의 URL 인코딩 보존 문제 해결 + +**버그 수정** +- 업스케일 모델 CPU 오프로딩 문제 해결 +- LTXV2 텍스트 인코더 lowvram 호환성 문제 해결 +- fp8 처리 관련 문제 해결 +- MPO 형식 이미지에서 첫 프레임만 사용하도록 수정 +- PyTorch 버전에 따른 조건부 comfy-kitchen CUDA 지원 + +**기타** +- 디버깅을 위한 OOM 메모리 요약 추가 +- Mahiro CFG 표시 이름 업데이트 +- 워크플로우 템플릿 v0.7.67로 업데이트 +- 코드 리팩토링 및 정리 (CLIP 전처리, comfy-kitchen 통합) + + + +**시스템 요구사항** +- PyTorch 2.4+ 최소 버전 필요 + +**수정 및 개선 사항** +- 기본적으로 AMD GPU에서 비동기 메모리 오프로드 활성화 +- CPU 추론 시 조상 샘플러 노이즈 문제 해결 +- 메모리 관리 오류 처리 개선(핀/언핀 작업) +- 컨텍스트 윈도우에 VACE 컨텍스트 처리 추가 + +**업데이트 사항** +- ComfyUI 프론트엔드 v1.35.9로 업데이트 +- ComfyUI 매니저 v4.0.4로 업데이트 +- 워크플로우 템플릿 v0.7.64로 업데이트 + +**새로운 노드** +- 샘플링 제어를 위한 ManualSigmas 노드 추가 +- Kling 모션 제어 노드 추가 +- ResizeByLongerSide가 이제 동영상 처리를 지원함 + +**API 노드** +- Gemini API: 프롬프트 향상 강제 활성화 +- 청구 방식을 달러에서 크레딧으로 변경 +- "seededit"는 더 이상 사용되지 않으며, Seedream 노드의 표시 이름을 업데이트함 + +**기술적 사항** +- 이미지 처리 노드를 V3 스키마로 변환 +- Lumina/Z 이미지 모델 최적화(사용되지 않는 구성 요소 제거) + + + + +**새로운 모델 지원** +- Qwen 이미지 레이어드 +- NewBie 이미지 Exp0.1 + +**새로운 기능** +- 워크플로우 모니터링을 위한 /api/jobs 엔드포인트를 포함한 통합 작업 API + +**개선 사항** +- API 노드에서 기본적으로 워터마크 생성 비활성화 +- 더 나은 훈련 효율성을 위해 해상도 버킷팅을 적용한 트레이너 재작업 +- 향상된 AMD GPU 지원 +- Kling O1 StartEndFrame 노드의 지속 시간 범위 확장 +- Topaz 4k 영상 업스케일링 기능 업데이트 + +**버그 수정** +- --gpu-only 모드에서 ZImageFunControlNet의 마스크 연결 문제 해결 + + + + + +- GPT-Image-1.5 API 노드 추가 +- V3 노드 처리 회귀 문제 수정 +- SA-Solver 정확도 개선 + + + + + +**새로운 모델 및 기능** +- 고급 모션 처리를 위한 WanMove 모델 +- 자동 감지 기능이 포함된 Qwen Edit 2511 +- 인페인팅 기능이 추가된 Z-Image Fun Control Union 2.0 + +**API 노드** +- Kling Omni Image, TextToVideoWithAudio, ImageToVideoWithAudio +- Wan2.6 모델 통합 +- 3D 모델 생성을 위한 Tripo3.0 + +**성능** +- Z-Image 및 SD3 모델의 메모리 추정치 개선 +- Qwen-Image VAE의 GPU 메모리 관리 향상 +- 프론트엔드를 v1.34.9로 업데이트 + + + + + +**모델 지원** +- Ovis 이미지 +- Kandinsky 5.0 (T2V/I2V/T2I 변형) +- Z-Image Alibaba PAI-Fun ControlNet 지원 +- 개선된 Z-Image FP16 호환성 +- CORS 헤더에 PATCH 메서드 및 크로마-라디언스-x0 모드 추가 + +**워크플로우 및 개선 사항** +- 컨텍스트 윈도우 수정 및 시간적 처리 강화 +- Kling API @image 참조 형식 +- ComfyUI-Manager pip 설치 지원 + +**프론트엔드 개선 사항** +- 프론트엔드 로드/시작 시간 대폭 개선 +- 사이드바에 설정 버튼 복구 +- GPU 가속 마스크 에디터 렌더링 +- 자산 카드 및 큐 진행률 패널 디자인 개선 +- 누락된 노드 경고 UI를 큐 버튼 및 브레드크럼에 추가 +- 모바일 관련 수정사항 +- 다양한 버그 수정 + +**주요 VRAM 최적화** +- 시간적 롤링 VAE로 동영상 모델(VL, Hunyuan/Kandinsky)의 VRAM 대폭 절감 +- LoRA 메모리 예약 감소, 특히 Flux2 워크플로우에서 큰 효과 +- 개선된 디퀀타이즈 오프로드 계산으로 Flux2 OOM 오류 해결 +- FP16 처리로 LoRA 연산 속도 향상 +- 불필요한 CPU 후퇴를 방지하기 위해 텍스트 인코더의 GPU 사용량 최적화 + +**V3 스키마 마이그레이션** +- 3D, 오디오, 프리런치, 마스크 노드를 V3 스키마로 변환 +- MatchType, DynamicCombo, Autogrow 지원 추가로 워크플로우 유연성 향상 + +**버그 수정 및 호환성** +- GPU에 직접 로드 시 텍스트 인코더 회귀 문제 해결 +- Lumina 모델에서 transformer_options 클리어링 문제 해결 +- Qwen 이미지 LoRA 학습, HunyuanVideo 1.5 meanflow distil 문제 해결 +- EmptyAudio 노드 입력 유형을 정확히 조정해 오디오 워크플로우 통합 개선 +- 원치 않는 전체 오프로딩을 방지하기 위해 VRAM 계산 정확도 개선 +- Z-Image 워크플로우에서 "transformer." LoRA 접두사 지원 +- 혼합 양자화 작업과의 scaled FP8 형식 호환성 개선 + +**참고: 데스크톱 사용자용** +- 자동 업데이트를 비활성화하지 않았다면 최신 데스크톱 버전이 출시될 때까지 기다려 주세요. 자동으로 최신 버전으로 업데이트됩니다. +- 데스크톱을 사용하고 **자동 업데이트를 비활성화한 경우**, 이번에는 데스크톱이 최신 버전으로 자동 업데이트되지 않을 수 있습니다. +- 최신 기능을 이용하려면 [여기](https://www.comfy.org/download)에서 최신 데스크톱 버전을 다운로드해 주세요. + + + + +**프론트엔드 UI/UX** +- 새로운 UI: **Nodes 2.0** 공개 베타 버전 +- 리니어 모드 베타 버전 (키바인딩에서 핫키를 설정하여 활성화할 수 있습니다.) +- 서브그래프 개선 및 버그 수정 +- 누락된 노드의 UX 개선 +- 새로운 워크플로우 진행 상태 패널 +- 새로운 자산 사이드바 + +**3D 기능** +- 3D 노드에서 파노라마 이미지 지원 +- 3D 애니메이션 노드를 3D 노드에 통합 + +**LoRA 트레이너** +- ComfyUI 기본 LoRA 트레이너의 다중 해상도 지원 +- Z-Image LoRA 트레이닝 지원 + +**성능 및 모델 지원** +- 비디오용 타이니 VAE 지원 +- z-image LoRA 형식 지원 +- NVIDIA에서 기본적으로 비동기 오프로딩 활성화 + +**파트너 노드** +- Veo3 첫 번째와 마지막 프레임 노드 +- Kling FirstLastFrame 노드에 Kling v2.5 터보 추가 +- Kling O1 모델 지원 + + + + + +**새로운 모델 지원** +- 이미지 처리 워크플로우를 위해 최적화된 성능을 제공하는 Z 이미지 모델 추가 + +**버그 수정** +- FP8 정밀도가 혼합된 모델과 함께 사용되는 LoRA 기능 수정 +- VRAM 오류를 줄이기 위해 Flux2 참조 이미지 메모리 추정치 개선 + + + + + +**버그 수정** +- 워크플로 실행을 중단시킬 수 있었던 심각한 시스템 충돌을 수정했습니다. +- 더 나은 성능을 위해 Flux 2 텍스트 인코더의 VRAM 사용량을 최적화했습니다. + + + + + +**새로운 모델 지원** +- Flux 2 Pro API 노드를 포함한 포괄적인 Flux 2 모델 지원 추가 +- 새로운 변형과 향상된 표시 이름으로 HunyuanVideo 워크플로우 강화 + +**API 및 보안 개선** +- 콘텐츠 보안 정책 헤더를 통해 API 보안 개선 +- 공개 API 접근 문제와 Gemini 모델 지원 수정 + +**비디오 처리** +- 더 나은 비디오 워크플로우 제어를 위해 `get_frame_count` 및 `get_frame_rate` 메서드 추가 + +**성능 최적화** +- 하드웨어 인식 감지 기반으로 텍스트 인코더 양자화 최적화 +- 더 나은 메모리 관리를 통한 양자화 지원 강화 + +**개발자 도구** +- Chroma, Qwen-Image, HunyuanVideo 모델에 대한 BlockInfo 지원 추가 + +**프론트엔드 및 종속성** +- 프론트엔드를 v1.30.6으로 업데이트 +- Transformers 버전을 높임 + + + + + +**모델 호환성 및 향상** +- **HunyuanVideo 1.5 지원**: 최신 버전의 HunyuanVideo 모델과의 호환성을 추가하여 동영상 생성 기능을 확장했습니다. +- **LLAMA 텍스트 인코더 개선**: LLAMA 기반 텍스트 인코더 모델에서 최종 정규화를 비활성화할 수 있는 기능을 추가하여 워크플로우 맞춤화를 더욱 향상시켰습니다. +- **HunyuanV3D 스키마 마이그레이션**: 성능과 호환성을 개선하기 위해 Hunyuan3D 노드를 V3 스키마로 업데이트했습니다. + +**API 노드 확장** +- **새로운 Topaz API 노드**: ComfyUI 내부에서 직접 Topaz 동영상 향상 워크플로우를 지원하도록 추가되었습니다. +- **Nano Banana Pro 통합**: 처리 능력을 강화한 Nano Banana Pro를 포함해 API 노드 컬렉션을 확장했습니다. +- **Kling Lip Sync 개선**: KlingLipSyncAudioToVideoNode에서 오디오 형식 변환 문제를 수정하여 MP3 형식 처리가 올바르게 이루어지도록 했습니다. + +**이미지 처리 및 워크플로우 개선** +- **향상된 이미지 배치 처리**: ImageBatch 노드를 수정하여 채널 수가 다른 이미지를 처리하고, 필요 시 자동으로 알파 채널을 추가하도록 개선했습니다. +- **미리보기 노드 개선**: 미리보기 노드를 "텍스트로 미리보기"로 이름 변경하여 워크플로우 구성이 보다 명확해졌습니다. +- **워크플로우 템플릿 업데이트**: 서버 템플릿 핸들러를 개선하여 다중 패키지 배포를 지원함으로써 워크플로우 관리를 더욱 향상시켰습니다. + +**성능 및 시스템 최적화** +- **CUDA 최적화**: 최신 CUDNN 버전에서 불필요한 우회 조치를 비활성화하여 GPU 성능을 개선했습니다. +- 워크플로우 명명 문제를 해결하고 복잡한 처리 파이프라인의 전반적인 안정성을 향상시켰습니다. + + + + + +**CUDA 12.6 지원 및 배포** +- 공식 CUDA 12.6 릴리스 워크플로우 추가 및 휴대용 다운로드 지원을 통해 GPU 호환성을 강화했습니다. +- 간소화된 설치를 위해 수정된 휴대용 다운로드 링크를 README에 업데이트했습니다. + +**모델 호환성 및 수정 사항** +- **HunYuan 3D 2.0 지원**: 개선된 3D 모델 생성 워크플로우를 위한 호환성 문제를 해결했습니다. +- **EasyCache 개선**: 특정 모델 구성에 영향을 미쳤던 입출력 채널 불일치를 해결했습니다. +- 잠재적으로 유해한 기본 제공 커스텀 노드 구현을 제거하여 블록 스왑 기능을 강화했습니다. + +**API 노드 개선 사항** +- **새로운 Gemini 모델 추가**: 텍스트 및 멀티모달 생성 워크플로우를 위한 AI 모델 옵션을 확장했습니다. +- 업데이트된 PR 템플릿과 Python 3.10 최소 버전 요구사항을 포함한 API 노드 개발 인프라를 개선했습니다. + +**개발 및 인프라** +- 커스텀 노드 개발 시 코드 품질을 높이기 위해 pylint 구성 강화했습니다. +- 보다 안정적인 업데이트를 위해 릴리스 자동화 및 배포 프로세스를 개선했습니다. + + + + + +**메모리 및 성능 최적화** +- NVIDIA 및 AMD GPU용 **기본적으로 고정된 메모리 활성화** +- Flux, Qwen, LTX-Video 모델의 **VRAM 사용량 감소** +- VRAM 사용량 증가 시 자동으로 메모리를 해제하는 스마트 모델 언로드 기능 +- 오프로드 스트림에서 개선된 가중치 캐스팅 성능 + +**새로운 기능** +- **ScaleROPE 노드 이제 Flux 모델과 호환 가능** +- 토큰라이저에 좌측 패딩 지원 추가 +- `/history` 및 `/queue` 엔드포인트에 `create_time` 필드 추가 + +**버그 수정** +- SingleStreamBlock/DoubleStreamBlock의 커스텀 노드 가져오기 오류 수정(임시 해결) +- Qwen ControlNet 회귀 문제 수정 +- 오프로드 지원 및 안정성 개선을 통한 양자화된 연산 강화 +- 모든 모델 간 RoPE 함수 구현 통합 + + + + + +**성능 및 메모리 최적화** +- 최적화된 모델 로딩을 위한 **혼합 정밀도 양자화 시스템** 도입 +- 리소스 제약 하에서 지능적인 메모리 관리를 위한 **RAM 압력 캐시 모드** 추가 +- 고정 메모리를 사용한 모델 오프로딩 속도 향상 및 자동 저 RAM 하드웨어 감지 기능 추가 +- FP8 연산 개선: 메모리 사용량 절감 및 torch.compile 성능 회귀 문제 해결 +- 비동기 오프로딩 속도 향상 및 레이스 컨디션 해결 + +**새로운 노드 및 실행 기능** +- **ScaleROPE 노드**: WAN 및 Lumina 모델용 로프 스케일링 지원 +- 단일 워크플로우 내에서 다중 실행을 가능하게 한 서브그래프 실행 강화 +- 바이트 데이터와 None 출력을 적절히 처리하는 캐싱 시스템 개선 + +**API 노드 개선사항** +- API 노드를 V3 클라이언트 아키텍처로 이전: Luma, Minimax, Pixverse, Ideogram, StabilityAI, Pika, Recraft, Hypernetwork, OpenAI +- LTXV API 노드에 12초~20초 길이 옵션 추가 +- DALL-E 2 노드의 img2img 작업 수정 +- Rodin3D 노드를 개선하여 적절한 상대 경로 반환 + +**업데이트 사항** +- 포함된 문서를 v0.3.1로 업데이트 +- 워크플로우 템플릿을 v0.2.11로 업데이트 +- Windows 고정 메모리 할당 문제 수정 + + + + + +**API 노드** +- **LTXV API 통합**: Lightricks LTX 동영상 생성을 위한 새로운 LTXV API 노드 추가 +- 비동기 작업 및 취소 지원 기능이 포함된 네트워크 클라이언트 V2 업그레이드 +- Tripo 및 Gemini API 노드를 V3 스키마로 변환 + +**성능 및 호환성** +- 최신 AMD GPU에서만 cudnn 비활성화하여 AMD GPU 지원 개선 +- API 노드의 Windows 특정 네트워크 문제를 수정해 더 나은 재시도 처리 가능하게 함 + +**핵심 개선 사항** +- 종속성 인식 캐싱 시스템 강화로 루프와 함께 --cache-none 동작 해결 +- 다차원 잠재 변수 지원 추가 +- 커스텀 노드 게시 서브그래프 엔드포인트 추가 + +**업데이트 사항** +- 프론트엔드 버전 1.28.8로 업그레이드 +- 템플릿 업데이트 버전 0.2.4로 진행 + + + + + +**프론트엔드 업데이트** +- **서브그래프 위젯 편집**: 서브그래프에 진입하지 않고도 새로운 매개변수 패널에서 바로 서브그래프 매개변수를 편집할 수 있습니다. +- **템플릿 모달 재설계**: 모델 태그와 카테고리를 기반으로 한 고급 필터링 기능을 갖춘 새로운 템플릿 브라우저 + +**성능 최적화** +- 워크플로우 취소 속도 개선 +- NVIDIA GPU와 PyTorch 2.9에서 VAE 메모리 사용량이 3배나 증가하는 문제 수정 +- 크로마 레디언스 처리 속도 향상 및 1 이상의 배치 크기 문제 해결 + +**API 노드** +- Veo 3.1 모델 지원 추가 +- 비디오 워크플로우에서 고급 시간적 제어를 위한 TemporalScoreRescaling 노드 추가 + +**하드웨어 및 호환성** +- AMD gfx942 GPU용 FP8 연산 비활성화 +- --fast 오토튜닝 모드에서 CUDA 메모리 관리 개선 + +**실행 및 스키마** +- ControlNet 노드를 V3 스키마로 변환 +- EasyCache를 적절한 batch_slice 처리 방식으로 개선 +- merge_nested_dicts 기능을 입력 순서에 맞게 개선 +- 사용되지 않는 파일에 대한 폐기 경고 추가 + + + + +**노드 스키마 마이그레이션 (V3)** +- 모델 다운스케일링, LoRA 추출, 합성, 랜덤 오퍼레이션, SD3/SLG, Flux, 업스케일 모델, HunyuanVideo 노드를 포함한 핵심 노드 카테고리를 V3 스키마로 마이그레이션했습니다. + +**오디오 및 모델 개선사항** +- 고음질 오디오 워크플로우를 위한 MMaudio 16K VAE 지원 추가 +- 모노 오디오가 잘못되어 스테레오로 저장되는 문제 수정 +- 모델 샘플링 시그마 코드 재작성 및 FP8 스케일링된 LoRA 문제 해결 +- 이전 버전의 Stable Diffusion 체크포인트를 최신 NumPy 버전에서 로드하는 문제 수정 + +**AMD GPU 최적화** +- SD/Flux VAE 연산에 대한 메모리 추정 개선 +- ROCm 7.0+에서 RDNA4 PyTorch 어텐션 활성화 + +**API 노드 업데이트** +- 가격 추출기 추가 및 Kling/Pika API 노드 개선 +- aspect_ratio 지원을 추가한 Gemini 이미지 API 강화 + +**업데이트 사항** +- 템플릿 v0.1.95, 노드 문서 v0.3.0 +- WAN2.2 캐시 VRAM 누수 문제 수정 + + + + + +**API 노드** +- OpenAI의 비디오 생성 API용 Sora2 API 노드 추가 + + + + + +**모델 호환성 향상** +- **HunyuanVAE 지원**: 새로운 HunyuanVAE 지원을 추가하여 고급 이미지 생성 워크플로우의 모델 호환성을 확장했습니다. +- **에피소드 스케일링 노드**: 예측된 노이즈를 스케일링하여 확산 모델의 노출 편향을 줄이는 새로운 에피소드 스케일링 노드를 도입했으며, 이는 논문 [확산 모델의 노출 편향 규명](https://arxiv.org/abs/2308.15321)에 기반합니다. + +**메모리 및 성능 최적화** +- **VAE 메모리 누수 수정**: VAE OOM 예외 처리 중 파이썬 콜 스택이 텐서 참조를 보유하면서 발생하던 VRAM 누수를 해결하여, 낮은 VRAM 장치에서 타일링 백업의 안정성을 크게 개선했습니다. +- **AMD 지원**: 기본적으로 TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTAL을 활성화했습니다. + +**API 노드 업데이트** +- **클링 2.5 터보**: txt2video 및 img2video 노드 모두에서 kling-2-5-turbo 지원을 추가하고, 적절한 모드 설정을 수정했습니다. +- **API 노드 수정사항**: Gemini 노드의 base64 처리를 개선하고, Recraft API 노드 함수의 들여쓰기 문제를 수정했습니다. + +**노드 스키마 마이그레이션(V3)** +- **광범위한 V3 변환**: 오디오 인코더, GITS, 차분 확산, 최적 단계, PAG, LT, IP2P, 형태학, torch 컴파일, EPS, Pixverse, TomeSD, 편집 모델, Rodin, Stable3D 노드 등 수많은 노드 카테고리를 V3 스키마로 이전하여 워크플로우의 호환성을 높였습니다. + +**개발자 경험 개선** +- **코드 품질**: comfy_api_nodes 폴더에 pylint 지원을 추가하고 example_node.py를 V3 스키마로 업데이트하여 커스텀 노드 개발을 더욱 일관되게 만들었습니다. +- **문서 업데이트**: Windows 사용자를 위한 야간 PyTorch 명령어를 포함한 AMD 설치 지침을 강화했습니다. + +**프론트엔드 업데이트** +- **서브그래프 게시**: 서브그래프를 노드 라이브러리에 게시할 수 있도록 지원합니다. +- **노드 선택 도구 상자 재설계**: 노드 선택 도구 상자를 새롭게 디자인했습니다. + + + + +**API 노드** +- **Rodin3D-Gen2 매개변수 수정** +- **Seedance Pro 모델 지원** + + + + +**API 노드** +- **Rodin3D Gen-2**: Rodin의 가장 강력한 이미지-to-3D 도구가 이제 ComfyUI에서 바로 사용 가능합니다! +- **WAN 이미지 투 이미지**: Wan2.5 이미지 투 이미지 API 노드로, 이미지 편집을 지원합니다. + +**향상된 오디오 기능** +- **새로운 오디오 노드**: 오디오 기반 워크플로우와 멀티모달 콘텐츠 제작을 강화하기 위한 새로운 오디오 노드 추가 + +**모델 호환성 수정 사항** +- **Qwen2.5VL 템플릿 처리**: 프롬프트에 이미 템플릿이 존재하는 경우 Qwen2.5VL 모델의 템플릿 관리를 개선했습니다. +- **HuMo 뷰 작업**: HuMo 모델에서 .view() 작업 문제를 수정하여 보다 안정적인 비디오 생성을 지원합니다. + +**메모리 및 성능 최적화** +- **메모리 누수 수정**: 모델 최종화자를 명시적으로 분리하여 메모리 누수를 해결함으로써 장시간 실행 워크플로우의 안정성을 향상시켰습니다. +- **샘플러 CFG 개선**: 샘플러 CFG 함수 인자에 'input_cond' 및 'input_uncond' 매개변수를 추가해 보다 유연한 조건부 제어를 가능하게 했습니다. + + + + + +**새로운 모델 지원** +- **Wan2.2 애니메이트**: 캐릭터 교체 및 모션 전송 기능을 갖춘 Wan2.2 애니메이트 영상 생성 모델 지원 +- **Qwen 이미지 편집 2509 지원**: 다중 이미지 편집, 더 높은 일관성, 기본 ControlNet 지원을 갖춘 업데이트된 Qwen 이미지 편집 2509 지원 +- **HuMo 모델**: 오디오를 사용해 영상 생성을 제어하면서 입술 동기화를 유지하는 1.7B 및 17B HuMo 모델 모두 지원 추가 +- **Chroma Radiance**: 픽셀 공간에서 이미지 생성을 수행하는 모델로, 이미지 생성 과정 중 손실을 줄여줍니다 +- **Omnigen2 UMO LoRA**: Omnigen2 UMO LoRA 모델 지원 추가 + +**API 노드 추가** +- **Kling v2.1 지원**: KlingStartEndFrame 노드에 kling-v2-1 모델 추가 +- **Seedream4 수정사항**: 부분 성공 시 오류를 무시하는 플래그를 수정하여 워크플로우를 더욱 안정적으로 만들었습니다 + +**노드 스키마 마이그레이션(V3)** +- **핵심 노드 업데이트**: Minimax API, Cosmos, 컨디셔닝, CFG, Canny 노드 등 여러 노드 카테고리를 V3 스키마로 마이그레이션했습니다 + +**성능 및 기술적 개선** +- **FP8 연산**: gfx1200 하드웨어에서 기본적으로 FP8 연산을 활성화하여 처리 속도를 높였습니다 +- **LoRA 트레이너 수정사항**: LoRA 트레이닝 워크플로우에서 FP8 모델 호환성 관련 버그를 해결했습니다 + +**프론트엔드 업데이트** +- **프론트엔드 버전 업데이트**: 버전 1.26.13으로 업데이트되었습니다 + + + + + +**ByteDance Seedream 4.0 통합** +- **새로운 Seedream 노드**: ByteDanceSeedream (4.0) 노드를 추가했습니다. + + + + + +**새로운 모델 지원** +- 훈원 이미지 2.1 일반 모델 +- 훈원 3D 2.1 + +**새로운 API 노드** +- 스테이블 오디오 2.5 API +- 시던스 비디오 API + + + + +**ByteDance USO 모델 지원** +- **UXO 주체 식별 LoRA 지원**: FLUX 아키텍처 기반의 주체 식별 LoRA 모델입니다. +- **관련 워크플로우**: 템플릿에서 워크플로우를 확인해주세요: `Flux` -> `Flux.1 Dev USO 참조 이미지 생성` + +**워크플로우 유틸리티** +- **ImageScaleToMaxDimension 노드**: 지능형 이미지 스케일링을 위한 새로운 유틸리티 +- **SEEDS 노이즈 시스템**: 개선된 알고리즘으로 업데이트된 노이즈 분해 기능 +- **향상된 프롬프트 제어**: 인터럽트 핸들러가 이제 prompt_id 매개변수를 수락합니다. + +**성능 및 아키텍처** +- **V3 스키마 마이그레이션**: 일부 핵심 노드를 V3 스키마로 변환했습니다. +- **컨볼루션 자동 튜닝**: 자동 컨볼루션 최적화를 활성화했습니다. + +**새로운 API 통합** +- **ByteDance 이미지 노드**: ByteDance 이미지 생성 서비스 지원 추가 +- **Ideogram 문자 참조**: Ideogram v3 API가 이제 문자 참조를 지원합니다. + + + + + +**성능 향상** +- **Windows에서 RAM 사용량 감소** + + + + +**Wan2.2 S2V 워크플로우 향상 및 모델 지원 확장** + +이번 릴리스는 Wan2.2 S2V 관련 동영상 워크플로우 기능과 모델 지원 확장을 중점적으로 다룹니다: + +**Wan2.2 S2V 워크플로우 제어** +- **WanSoundImageToVideoExtend 노드**: 오디오 기반 동영상 워크플로우를 위한 새로운 수동 동영상 확장 노드로, 제작자가 생성된 동영상 길이와 타이밍을 정밀하게 제어할 수 있습니다. 이를 통해 오디오 콘텐츠가 동영상 시퀀스로 변환되는 과정을 세밀하게 조정할 수 있습니다. +- **오디오-비디오 싱크로나이즈**: 비디오를 오디오 길이보다 더 길게 확장하면 워크플로우가 실패하는 중요한 문제를 수정하여, 오디오 지속 시간에 관계없이 안정적인 사운드-비디오 생성을 보장합니다. +- **자동 오디오 트리밍**: 이제 비디오는 자동으로 오디오를 비디오 길이에 맞춰 트리밍하므로 최종 출력 파일에서 오디오-비디오 싱크로 문제를 완전히 없앨 수 있습니다. + +**고급 잠재적 처리** +- **LatentCut 노드**: 정확한 지점에서 잠재적 요소를 자르는 새로운 노드로, 복잡한 생성 워크플로우에서 잠재 공간 조작을 더욱 세밀하게 제어할 수 있게 해줍니다. 이는 특히 일괄 처리 및 시간적 동영상 워크플로우, 예를 들어 동영상에서 특정 프레임을 제거하는 데 유용합니다. + +**Wan2.2 5B 모델 통합** +- **Fun Control 모델 지원**: Wan2.2 5B fun control 모델 지원 추가. +- **Fun Inpaint 모델 지원**: Wan2.2 5B fun inpaint 모델 통합. + + + + + +**노드 모델 패치 개선사항** + +이 집중적인 업데이트는 ComfyUI의 유연한 아키텍처를 뒷받침하는 핵심 노드 모델 패치 시스템을 개선합니다: + +**핵심 인프라 강화** +- **노드 모델 패치 업데이트**: 기본 모델 패치 메커니즘을 개선한 nodes_model_patch.py를 업데이트하여 Qwen-Image ControlNet용 ComfyUI 확장 기능을 더욱 쉽게 사용할 수 있도록 했습니다. + +**워크플로우 이점** +- **향상된 안정성**: 핵심 모델 패치 개선으로 다양한 워크플로우 구성에서도 보다 신뢰성 높은 노드 실행과 모델 처리가 가능해졌습니다. + + + + + +**오디오 워크플로우 통합 및 성능 최적화 강화** + +이번 릴리스에서는 ComfyUI 오디오 처리 기능을 추가하고, 성능 개선과 모델 호환성 업데이트를 포함했습니다: + +**오디오 처리 업데이트** +- **Wav2vec2 오디오 인코더**: 오디오 인코더 모델로 네이티브 Wav2vec2 구현을 추가하여 멀티모달 애플리케이션의 오디오-to-임베딩 워크플로우를 가능하게 했습니다. +- **오디오 인코더 디렉토리**: models/audio_encoders 디렉토리를 추가했으며, 이는 Wan2.2 S2V용 오디오 인코더 디렉토리입니다. +- **AudioEncoderOutput V3 지원**: AudioEncoderOutput를 V3 노드 스키마와 호환되도록 만들어 현대적인 워크플로우 아키텍처와 원활한 통합을 보장했습니다. + +**Google Gemini API 통합** +- **Gemini 이미지 API 노드**: 새로운 Google Gemini 이미지 API 노드인 "nano-Nano-banana" 이미지 편집 모델 API를 추가했으며, 높은 일관성을 제공합니다. + +**비디오 생성 성능 및 메모리 최적화** +- **WAN 2.2 S2V 모델 지원**: 메모리 사용량과 성능을 최적화한 WAN 2.2 사운드투비디오 모델의 작업 진행 중 구현 +- **S2V 성능 강화**: 120프레임 이상의 비디오 생성 성능을 개선하여 확장된 비디오 워크플로우를 향상시켰습니다. +- **더 나은 메모리 추정**: S2V 워크플로우에 대한 메모리 사용량 추정을 개선해 긴 비디오 생성 시 메모리 부족 오류를 방지했습니다. +- **음성 입력 처리 개선**: S2V 워크플로우에서 음성 입력의 음수 처리를 수정해 적절한 0값을 사용하도록 했습니다. + +**샘플링 및 노드 개선** +- **DPM++ 2M SDE Heun (RES) 샘플러**: @Balladie가 개발한 새로운 고급 샘플러로, 세밀한 생성 제어를 위한 추가 샘플링 옵션을 제공합니다. +- **LatentConcat 노드**: 잠재 텐서를 연결하는 새 노드로, 고급 잠재 공간 조작 워크플로우를 가능하게 합니다. +- **EasyCache/LazyCache 안정성**: 샘플링 과정에서 텐서 속성(형태/데이터형/장치)이 변경될 때 발생하는 심각한 크래시를 수정해 워크플로우의 신뢰성을 보장했습니다. + +**모델 호환성 개선** +- **ControlNet 유형 모델**: Qwen Edit 및 Kontext 워크플로우와 함께 작동하는 ControlNet 유형 모델의 호환성 문제를 개선했습니다. +- **Flux 메모리 최적화**: Flux 모델의 메모리 사용량 요소를 조정해 자원 활용을 더욱 효율적으로 만들었습니다. + +**인프라 및 안정성** +- **템플릿 업데이트**: 버전 0.1.66 및 0.1.68으로 업데이트되었습니다. +- **문서 정리**: readme에서 미완성 상태의 모델을 삭제해 사용자 혼란을 방지했습니다. + + + + + + +**향상된 모델 지원 및 Qwen 이미지 ControlNet 통합** + +이번 릴리스에서는 ControlNet 기능을 대폭 확장하고 모델 호환성을 개선하여 ComfyUI 워크플로우를 더욱 다재다능하고 안정적으로 만들었습니다: + +**Qwen ControlNet 생태계** +- **Diffsynth ControlNet 지원**: Canny 및 depth 조건부의 Qwen Diffsynth ControlNet 지원 추가로 정밀한 엣지 및 깊이 기반 이미지 제어 가능 +- **InstantX Qwen ControlNet**: 창의적 제어 옵션 확장을 위한 InstantX Qwen ControlNet 통합 +- **인페인트 ControlNet/모델 패치**: 전용 Diffsynth 인페인트 ControlNet 지원으로 인페인트 기능 향상 + +**노드 아키텍처 및 API 진화** +- **V3 아키텍처 마이그레이션**: 스트링 노드, Google Veo API, Ideogram API 노드를 V3 아키텍처로 업그레이드하여 더 나은 성능과 일관성 제공 +- **향상된 API 노드**: OpenAI 챗 노드는 명확성을 위해 'OpenAI ChatGPT'로 이름 변경, Gemini 챗 노드에는 복사 버튼 기능 추가 +- **향상된 사용성**: API 노드는 보다 명확한 라벨링과 강화된 상호작용 기능으로 더 나은 사용자 경험 제공 + +**워크플로우 신뢰성 및 성능** +- **LTXV 노이즈 마스크 수정**: 실제 노이즈 마스크가 존재할 때 주요 프레임의 노이즈 마스크 차원 문제 해결, 안정적인 비디오 워크플로우 실행 보장 +- **3D 잠재 조건부 제어**: 3D 잠재값에 대한 조건부 마스크 수정, 고급 워크플로우에서 깊이 인식 조건부 제어 가능하도록 개선 +- **잘못된 파일명 처리**: 잘못된 파일명을 적절히 처리하는 워크플로우 저장 기능 개선, 저장 실패 방지 +- **EasyCache 및 LazyCache**: 워크플로우 실행 성능 향상을 위한 고급 캐싱 시스템 구현 + +**플랫폼 및 개발 개선** +- **파이썬 3.13 지원**: 파이썬 3.13 완벽 호환, ComfyUI를 최신 파이썬 개발 트렌드와 동일하게 유지 +- **프론트엔드 업데이트**: v1.25.10로 업데이트, 향상된 탐색 및 사용자 인터페이스 개선 +- **원소별 융합**: 원소별 연산 융합을 통한 성능 최적화 추가 +- **탐색 모드 롤백**: 탐색 기본값을 전통적인 레거시 모드로 롤백, 기본 활성화된 표준 탐색 모드로 인한 사용자 경험 문제를 피함. 사용자는 설정에서 여전히 표준 탐색 모드를 활성화할 수 있음 + + + + + +**모델 지원** +- **Qwen-Image-Edit 모델**: Qwen-Image-Edit 기본 지원 +- **FluxKontextMultiReferenceLatentMethod 노드**: Flux 워크플로우를 위한 다중 참조 입력 노드 +- **WAN 2.2 Fun Camera 모델 지원**: 카메라 제어를 통한 비디오 생성 지원 +- **템플릿 업데이트**: 버전 0.1.62로 업그레이드, Wan2.2 Fun Camera 및 Qwen Image Edit 템플릿 추가 + +**핵심 기능 개선** +- **컨텍스트 윈도우 지원**: 긴 시퀀스 생성 작업을 지원하도록 샘플링 코드 개선 +- **SDPA 백엔드 최적화**: 성능 향상을 위한 스케일드 도트 프로덕트 어텐션 백엔드 설정 개선 + +**멀티미디어 노드 지원** +- **오디오 녹음 노드**: 새로운 기본 오디오 녹음 노드, 이제 ComfyUI에서 직접 오디오를 녹음할 수 있습니다. +- **오디오 비디오 통합**: 오디오-비디오 종속성 완벽 통합 + +**API 노드 지원 업데이트** +- **GPT-5 시리즈 모델**: 최신 GPT-5 모델 지원 +- **Kling V2-1 및 V2-1-Master**: 업데이트된 비디오 생성 모델 기능 +- **Minimax Hailuo 비디오 노드**: 새로운 비디오 생성 노드 +- **Vidu 비디오 노드**: Vidu API 노드 지원 +- **Google 모델 업데이트**: 새로운 Google Gemini 모델 추가 +- **OpenAI API 수정**: OpenAI API 노드 입력 이미지의 MIME 유형 오류 수정 + +**성능 최적화** +- **Intel GPU 호환성**: Intel 내장 GPU 호환성 문제 해결 +- **PyTorch 호환성**: 이전 버전의 PyTorch와의 호환성 강화 +- **Torch 컴파일 최적화**: torch 컴파일 동작 개선 +- **메모리 관리**: 설치 크기와 메모리 효율성 최적화 + +**프론트엔드 변경 사항** +- **서브그래프 지원**: 서브그래프 기능 지원 +- **바로가기 패널**: 하단 바로가기 패널 추가 +- **UI 레이아웃 수정**: 터미널 입력 레이아웃 수정, 템플릿, 로그 패널 및 기타 항목 추가 +- **표준 캔버스 모드**: 표준 캔버스 모드 추가, `Lite Graph` > `캔버스` > `캔버스 탐색 모드`에서 전환 가능 +- **미니맵**: 워크플로우 미니맵 추가 +- **탭 미리보기**: 워크플로우 탭 미리보기 추가 +- **상단 탭 메뉴 레이아웃 조정** + + + + + +**모델 통합 및 성능 개선** + +이번 릴리스에서는 향상된 Qwen 지원, 비동기 API 기능, 복잡한 워크플로우를 위한 안정성 개선을 통해 ComfyUI의 모델 생태계를 확장했습니다: + +**Qwen 모델 생태계** +- **Qwen 이미지 모델 지원**: 정교한 비전 워크플로우를 위한 적절한 LoRA 로딩 및 모델 병합 기능 포함된 통합 개선 +- **Qwen 모델 병합 노드**: Qwen 이미지 모델을 병합하는 전용 새 노드로, 크리에이터가 서로 다른 모델의 강점을 결합할 수 있도록 지원 +- **SimpleTuner Lycoris LoRA 지원**: SimpleTuner에서 학습한 Lycoris LoRA의 Qwen-Image 모델과의 호환성 확장 + +**API 및 성능 인프라** +- **비동기 API 노드**: 비동기 API 노드 도입으로 차단되지 않는 워크플로우 실행이 가능해져 성능 향상 +- **메모리 처리**: 향상된 RepeatLatentBatch 노드가 다차원 잠재변수를 올바르게 처리하여 워크플로우 중단 문제 해결 +- **WAN 2.2 펀 컨트롤 지원**: WAN 2.2 펀 컨트롤 기능 지원 추가로 비디오 워크플로우의 창의적 제어 범위 확대 + +**하드웨어 최적화 및 호환성** +- **AMD GPU 개선**: FP16 정확도 처리 개선 및 성능 최적화로 AMD Radeon 지원 강화 +- **RDNA3 아키텍처 수정**: PyTorch attention을 사용하는 Flux 모델에서 gfx1201 GPU 관련 문제 해결 +- **업데이트된 PyTorch 지원**: Python 3.13 및 CUDA 12.9에서 테스트 완료된 CUDA 및 ROCM PyTorch 버전 업그레이드 + +**개발자 경험 개선** +- **더 깔끔한 로깅**: 기능 플래그는 이제 세부 모드에서만 표시되어 콘솔의 혼잡도 감소 +- **오디오 처리 안전성**: 토치오디오 가져오기 안전성 검사 강화로 오디오 종속성이 없을 때도 충돌 방지 +- **Kling API 개선**: Kling Image API 노드의 이미지 유형 매개변수 처리 문제 해결 + +**워크플로우 이점** +- **비동기 워크플로우 실행**: 새로운 비동기 API 기능으로 외부 서비스 통합 시 더 반응성이 뛰어난 워크플로우 가능 +- **모델 유연성**: 확장된 Qwen 지원으로 더욱 다양한 비전-언어 워크플로우와 향상된 LoRA 호환성 제공 +- **하드웨어 활용**: AMD GPU 최적화 및 업데이트된 PyTorch 지원으로 하드웨어 구성에 따른 성능 향상 +- **배치 처리**: 고정된 RepeatLatentBatch로 복잡한 다차원 데이터 구조에서도 안정적인 작동 보장 +- **비디오 제어**: WAN 2.2 펀 컨트롤 기능으로 비디오 생성 워크플로우의 고급 창의적 제어 가능 + + + + + +**UI 경험 및 모델 지원** + +이번 릴리스는 사용자 경험 개선과 모델 지원을 통해 워크플로우 생성 및 성능을 향상시킵니다: + +**사용자 인터페이스 개선** +- **최근 사용 항목 API**: 인터페이스에서 최근에 사용한 항목을 추적하는 새로운 API로, 워크플로우 생성을 간소화합니다. +- **워크플로우 탐색**: 자주 접근하는 요소를 보다 효과적으로 정리하여 사용자 경험을 개선했습니다. + +**모델 통합** +- **Qwen 비전 모델 지원**: 구성 옵션을 갖춘 Qwen 이미지 모델에 대한 초기 지원 제공 +- **이미지 처리**: 향상된 Qwen 모델 통합으로 더욱 다채로운 이미지 분석 및 생성 워크플로우가 가능해졌습니다. + +**비디오 생성** +- **Veo3 비디오 생성**: 오디오 지원 기능이 통합된 Veo3 비디오 생성 노드 추가 +- **음향·영상 합성**: 비디오와 오디오 생성을 하나의 노드에서 결합할 수 있는 기능 제공 + +**성능 및 안정성 개선** +- **메모리 관리**: 향상된 캐스팅 및 장치 전송 작업을 통해 조건부 VRAM 사용을 최적화했습니다. +- **장치 일관성**: 모든 조건 데이터와 컨텍스트가 올바른 장치에 유지되도록 수정되었습니다. +- **ControlNet 안정성**: ControlNet 호환성 문제를 해결하여 이미지 제어 워크플로우의 기능을 복구했습니다. + +**개발자 및 시스템 개선** +- **오류 처리**: 조건부 장치가 일치하지 않을 경우 경고 및 충돌 방지를 추가했습니다. +- **템플릿 업데이트**: 여러 템플릿 버전(0.1.47, 0.1.48, 0.1.51)을 업데이트하여 호환성을 유지했습니다. + +**워크플로우 이점** +- **더 빠른 반복**: 최근 사용 항목 API를 통해 워크플로우 조립과 수정이 더욱 신속해졌습니다. +- **창의성 강화**: Qwen 비전 모델은 이미지 이해 및 조작 워크플로우에 새로운 가능성을 열어줍니다. +- **비디오 제작**: Veo3 통합으로 ComfyUI가 종합적인 멀티미디어 창작 플랫폼으로 변모했습니다. +- **신뢰성**: 메모리 최적화와 장치 관리 수정으로 복잡한 워크플로우에서도 안정적인 작동을 보장합니다. +- **성능**: VRAM 사용을 최적화해 리소스가 부족한 시스템에서도 보다 야심찬 프로젝트를 수행할 수 있습니다. + + + + + +**API 개선 및 성능 최적화** + +이번 릴리스에서는 워크플로우 실행과 노드 개발을 향상시키는 백엔드 개선 사항과 성능 최적화 기능을 도입했습니다: + +**ComfyAPI 핵심 프레임워크** +- **ComfyAPI Core v0.0.2**: 핵심 API 프레임워크로 업데이트하여 안정성과 확장성을 향상시켰습니다. +- **부분 실행 지원**: 다단계 워크플로우의 효율적인 처리를 가능하게 하는 부분 워크플로우 실행에 대한 새로운 백엔드 지원 기능을 추가했습니다. + +**영상 처리 개선 사항** +- **WAN 카메라 메모리 최적화**: WAN 기반 카메라 워크플로우의 메모리 관리를 개선하여 VRAM 사용량을 줄였습니다. +- **WanFirstLastFrameToVideo 수정**: 클립 비전 구성 요소가 없을 때 제대로 된 영상 생성을 방해하던 문제를 해결했습니다. + +**성능 및 모델 최적화** +- **VAE 비선형성 개선**: VAE 연산에서 수동 활성화 함수를 최적화된 torch.silu로 대체했습니다. +- **WAN VAE 최적화**: WAN VAE 연산에 대한 세밀한 최적화를 통해 처리 속도와 메모리 효율성을 높였습니다. + +**노드 스키마 진화** +- **V3 노드 스키마 정의**: 차세대 노드 스키마 시스템 구현 +- **템플릿 업데이트**: 여러 템플릿 버전(0.1.44, 0.1.45) 업데이트를 통해 호환성을 보장했습니다. + +**워크플로우 개발 이점** +- **영상 워크플로우**: 영상 생성 파이프라인의 안정성과 성능을 개선했습니다. +- **메모리 관리**: 최적화된 메모리 사용 패턴으로 VRAM이 제한된 시스템에서도 더욱 복잡한 워크플로우를 구동할 수 있습니다. +- **API 신뢰성**: 핵심 API 개선을 통해 커스텀 노드 개발의 기반이 더욱 안정적으로 되었습니다. +- **실행 유연성**: 새로운 부분 실행 기능을 통해 디버깅과 개발 과정을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다. + + + + + +**메모리 최적화 및 대규모 모델 성능** + +이번 릴리스는 대규모 모델 워크플로우를 위한 메모리 최적화에 중점을 두었으며, WAN 2.2 모델과 VRAM 관리를 통해 성능을 향상시켰습니다: + +**WAN 2.2 모델 최적화** +- **메모리 사용량 감소**: WAN 2.2 VAE 작업에서 불필요한 메모리 복제를 제거하여 메모리 사용량을 줄였습니다. +- **5B I2V 모델 지원**: WAN 2.2 5B 이미지-비디오 모델의 메모리 최적화를 통해 이러한 모델을 더욱 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. + +**향상된 VRAM 관리** +- **Windows 고급 그래픽 카드 지원**: Windows에서 고성능 그래픽 카드에 대한 예약된 VRAM 할당 기능을 추가했습니다. +- **메모리 할당**: 여러 대규모 모델을 동시에 작업하는 사용자를 위해 메모리 관리를 개선했습니다. + +**워크플로우 성능 이점** +- **VAE 처리**: WAN 2.2 VAE 작업이 이제 더 효율적으로 실행되며 메모리 오버헤드가 감소했습니다. +- **대규모 모델 추론**: 수십억 파라미터 모델을 사용할 때 안정성이 향상되었습니다. +- **배치 처리**: 메모리 최적화 덕분에 대규모 모델을 활용한 배치 작업을 보다 잘 처리할 수 있습니다. + + + + + +**하드웨어 가속 및 오디오 처리** + +이번 릴리스에서는 하드웨어 지원을 확장하고 오디오 처리 기능을 향상시켰습니다: + +**오디오 처리 개선 사항** +- **PyAV 오디오 백엔드**: 비디오 워크플로우에서 더 안정적인 오디오 처리를 위해 torchaudio.load를 PyAV로 대체했습니다. +- **오디오 통합**: 멀티미디어 생성 워크플로우의 오디오 처리를 강화했습니다. + +**하드웨어 지원** +- **Iluvatar CoreX 지원**: Iluvatar CoreX 가속기의 기본 지원을 추가했습니다. +- **Intel XPU 최적화**: 비동기 오프로드 기능을 포함한 XPU 지원 개선사항을 제공했습니다. +- **AMD ROCm 향상**: Torch 2.8에서 gfx1201에 대해 PyTorch 어텐션을 기본으로 활성화했습니다. +- **CUDA 메모리 관리**: CUDA malloc을 CUDA 지원 PyTorch 설치에서만 활성화하도록 수정했습니다. + +**샘플링 알고리즘 개선사항** +- **Euler CFG++ 개선**: Euler CFG++ 샘플러에서 노이즈 제거와 노이즈 추정 과정을 분리했습니다. +- **WAN 모델 지원**: WAN(웨이블렛 기반 어텐션 네트워크) 모델 지원을 추가했습니다. + +**트레이닝 기능** +- **트레이닝 노드**: 알고리즘 지원, 그라디언트 누적, 선택적 그라디언트 체크포인팅 기능을 추가했습니다. +- **트레이닝 유연성**: 맞춤형 모델 트레이닝을 위한 더 나은 메모리 관리와 성능 최적화를 제공합니다. + +**노드 및 워크플로우 개선사항** +- **Moonvalley V2V 노드**: 입력 검증 기능을 강화한 Moonvalley Marey V2V 노드를 추가했습니다. +- **네거티브 프롬프트 업데이트**: Moonvalley 노드의 네거티브 프롬프트 처리를 개선했습니다. +- **히스토리 API 개선**: get_history API에 map_function 매개변수를 추가했습니다. + +**API 및 시스템 개선사항** +- **프론트엔드 버전 추적**: /system_stats API 응답에 required_frontend_version 매개변수를 추가했습니다. +- **디바이스 정보**: 하드웨어 식별성을 높이기 위해 XPU 디바이스 이름 출력을 개선했습니다. +- **템플릿 업데이트**: 여러 템플릿 업데이트(0.1.40, 0.1.41)를 통해 호환성을 보장했습니다. + +**개발자 경험 개선** +- **문서 업데이트**: 예제를 포함한 README를 개선하고 모델 통합 가이드를 최신화했습니다. +- **줄 종료 문자 수정**: 줄 종료 문자를 표준화해 크로스 플랫폼 호환성을 높였습니다. +- **코드 정리**: 사용되지 않는 코드를 제거하고 구성 요소를 최적화했습니다. + + + + + +**샘플링 및 훈련 개선사항** + +이번 릴리스에서는 샘플링 알고리즘, 훈련 기능 및 노드 기능의 향상이 도입되었습니다: + +**샘플링 및 생성 기능** +- **SA-Solver 샘플러**: 새로운 재구성된 SA-Solver 샘플링 알고리즘이 추가되어 수치적 안정성이 향상되었습니다. +- **실험적 CFGNorm 노드**: 분류자 없는 가이던스 정규화를 통해 생성 품질을 더욱 세밀하게 제어할 수 있습니다. +- **중첩된 듀얼 CFG 지원**: DualCFGGuider 노드에 중첩 스타일 구성 옵션이 추가되었습니다. +- **SamplingPercentToSigma 노드**: 샘플링 비율에서 정밀한 시그마 계산을 위한 새로운 유틸리티 노드입니다. + +**훈련 기능** +- **다중 이미지-캡션 데이터셋 지원**: LoRA 훈련 노드가 이제 여러 이미지-캡션 데이터셋을 동시에 처리합니다. +- **훈련 루프 구현**: 훈련 알고리즘을 최적화하여 수렴성과 안정성을 개선했습니다. +- **오류 감지**: LoRA 작업에 대한 모델 감지 오류 힌트를 추가했습니다. + +**플랫폼 및 성능 개선사항** +- **비동기 노드 지원**: 비동기 노드 함수를 완벽히 지원하며 이전보다 실행 속도가 최적화되었습니다. +- **크로마 유연성**: 크로마에서 patch_size 매개변수를 하드코딩하지 않도록 변경했습니다. +- **LTXV VAE 디코더**: 이미지 품질 향상을 위해 기본 패딩 모드를 개선된 방식으로 전환했습니다. +- **Safetensors 메모리 관리**: mmap 문제를 해결하기 위한 대응책을 추가했습니다. + +**API 및 통합 개선사항** +- **맞춤형 프롬프트 ID**: API에서 프롬프트 ID를 지정하여 워크플로우 추적성을 높일 수 있습니다. +- **클링 API 최적화**: 사용자 시간 초과를 방지하기 위해 폴링 타임아웃을 늘렸습니다. +- **히스토리 토큰 정리**: 히스토리 항목에서 민감한 토큰을 제거했습니다. +- **파이썬 3.9 호환성**: 광범위한 플랫폼 지원을 보장하기 위해 호환성 문제를 수정했습니다. + +**버그 수정 및 안정성** +- **MaskComposite 수정**: 대상 마스크가 2차원인 경우 발생하는 오류를 해결했습니다. +- **Fresca 입출력**: Fresca 모델 워크플로우의 입출력 처리를 정확히 수정했습니다. +- **참조 버그 수정**: Gemini 노드 구현에서 발생하는 잘못된 참조 버그를 해결했습니다. +- **라인 종료 표준화**: Windows 라인 종료를 자동으로 감지하고 제거했습니다. + +**개발자 경험 개선** +- **경고 시스템**: 일반적인 구성 문제를 잡아내기 위해 torch import 오류 경고를 추가했습니다. +- **템플릿 업데이트**: 커스텀 노드 개발을 개선하기 위해 여러 템플릿 버전(0.1.36, 0.1.37, 0.1.39)을 업데이트했습니다. +- **문서화**: fast_fp16_accumulation 문서를 강화했습니다. + + + + + +**샘플링 및 모델 제어 개선사항** + +이번 릴리스에서는 샘플링 알고리즘과 모델 제어 시스템의 개선 사항을 제공합니다: + +**샘플링 기능** +- **TCFG 노드**: 보다 세밀한 생성 제어를 위한 분류기 없는 가이던스 제어 강화 +- **ER-SDE 샘플러**: VE에서 VP 알고리즘으로 이전되었으며, 새로운 샘플러 노드 추가 +- **스킵 레이어 가이던스(SLG)**: 추론 중 정밀한 레이어 단위 제어 구현 + +**개발 도구** +- **커스텀 노드 관리**: `--whitelist-custom-nodes` 인자와 `--disable-all-custom-nodes`가 새롭게 추가됨 +- **성능 최적화**: 듀얼 CFG 노드는 CFG 값이 1.0일 때 자동으로 최적화됨 +- **GitHub Actions 통합**: 자동 릴리스 웹훅 알림 기능 + +**이미지 처리 개선사항** +- **변환 노드**: 이미지 회전 및 이미지 뒤집기 노드 추가로 이미지 조작 기능 향상 +- **이미지 컬러 마스크 수정**: 마스크 값 반환 오류 수정으로 보다 정확한 컬러 기반 마스크 적용 가능 +- **3D 모델 지원**: 맞춤형 하위 폴더에 3D 모델 업로드로 보다 나은 조직화 지원 + +**가이던스 및 조건부 처리 개선사항** +- **PerpNeg 가이더**: 개선된 전후 CFG 처리 방식으로 업데이트됨 +- **잠재 조건부 처리 수정**: 다단계 워크플로우에서 인덱스 > 0인 경우의 조건부 처리 문제 해결 +- **노이즈 제거 단계**: 여러 샘플러에 노이즈 제거 단계 지원 추가 + +**플랫폼 안정성** +- **PyTorch 호환성**: PyTorch 야간 빌드의 연속 메모리 문제 해결 +- **FP8 대체**: FP8 연산에서 예외 발생 시 자동으로 일반 연산으로 대체 +- **오디오 처리**: 더 이상 사용되지 않는 torchaudio.save 함수 의존성 제거 + +**모델 통합** +- **문밸리 노드**: 문밸리 모델 워크플로우에 대한 기본 지원 추가 +- **스케줄러 재정렬**: 간편 스케줄러가 이제 기본적으로 첫 번째 위치에 배치됨 +- **템플릿 업데이트**: 여러 템플릿 버전 업데이트 (0.1.31~0.1.35) + +**보안 및 안전성** +- **안전한 로딩**: 파일을 안전하지 않게 로딩할 경우 경고 추가 +- **파일 검증**: 체크포인트 로딩 안전성 조치 강화 + + + + + +**모델 지원 및 워크플로우 안정성** + +이번 릴리스에서는 모델 호환성과 워크플로우 안정성 향상이 이루어졌습니다: + +**확장된 모델 문서화**: Flux Kontext 및 Omnigen 2 모델에 대한 지원 문서 추가 +**VAE 인코딩 개선**: VAE 인코딩 중 불필요한 임의 노이즈 주입 제거 +**메모리 관리 수정**: Kontext 모델 사용에 영향을 미치던 메모리 추정 버그 해결 + + + + + +**모델 지원 추가 사항** +- **Cosmos Predict2 지원**: 텍스트-to이미지(2B 및 14B 모델)와 이미지-to비디오 생성 워크플로우 구현 +- **Flux 호환성**: Chroma 텍스트 인코더가 이제 일반 Flux 모델과도 작동합니다 +- **LoRA 트레이닝 통합**: 가중치 어댑터 방식을 사용하는 새로운 기본 LoRA 트레이닝 노드 + +**성능 및 하드웨어 최적화** +- **AMD GPU 향상**: AMD GPU에서 FP8 연산과 PyTorch 어텐션 활성화 +- **Apple Silicon 수정사항**: Apple 기기에서의 FP16 어텐션 문제 해결 +- **Flux 모델 안정성**: 특정 Flux 모델에서 발생하는 검은색 이미지 생성 문제 해결 + +**샘플링 개선 사항** +- **Rectified Flow 샘플러**: SEEDS 및 다단계 DPM++ SDE 샘플러를 RF 지원과 함께 추가 +- **ModelSamplingContinuousEDM**: 강화된 샘플링 제어를 위한 새로운 cosmos_rflow 옵션 +- **메모리 최적화**: Cosmos 모델에 대한 메모리 추정치 개선 + +**개발자 및 통합 기능** +- **SQLite 데이터베이스 지원**: 커스텀 노드를 위한 데이터 관리 기능 강화 +- **PyProject.toml 통합**: pyproject 파일에서 자동으로 웹 폴더 등록 +- **프론트엔드 유연성**: semver 접미사 및 프리릴리즈 프론트엔드 버전 지원 +- **토큰라이저 개선**: tokenizer_data와 함께 구성 가능한 min_length 설정 + +**생활 편의성 개선 사항** +- **Kontext 종횡비 수정**: 위젯 전용 제한 해소 +- **SaveLora 일관성**: 모든 저장 노드에서 파일명 형식 표준화 +- **파이썬 버전 경고**: 오래된 파이썬 설치에 대한 알림 추가 +- **웹캠 캡처 수정사항**: IS_CHANGED 시그니처 수정 + + + + + +**워크플로우 도구 및 성능 최적화** + +이번 릴리스에서는 새로운 워크플로우 유틸리티와 성능 최적화 기능을 제공합니다: + +**워크플로우 도구** +- **ImageStitch 노드**: 워크플로우에서 여러 이미지를 원활하게 연결하세요 +- **GetImageSize 노드**: 이미지 크기를 일괄 처리 지원과 함께 추출하세요 +- **Regex Replace 노드**: 워크플로우를 위한 고급 텍스트 조작 기능 + +**모델 호환성** +- **텐서 처리**: 간소화된 리스트 처리로 다중 모델 워크플로우의 신뢰성을 높였습니다 +- **BFL API 최적화**: 컨텍스트 모델에 대한 지원을 개선하고 노드 인터페이스를 더욱 깔끔하게 만들었습니다 +- **성능 향상**: 크로마 처리 시 병합 곱셈-덧셈 연산을 통해 생성 속도를 높였습니다 + +**개발자 경험** +- **커스텀 노드 지원**: 더 나은 의존성 관리를 위해 pyproject.toml 지원을 추가했습니다 +- **도움말 메뉴 통합**: 노드 라이브러리 사이드바에 새로운 도움말 시스템을 추가했습니다 +- **API 문서화**: 강화된 API 노드 문서화 + +**프론트엔드 및 UI 개선** +- **프론트엔드 v1.21.7로 업데이트**: 안정성 수정 및 성능 개선 +- **커스텀 API 기본 지원**: 커스텀 배포 구성에 대한 하위 경로 처리가 더욱 개선되었습니다 +- **보안 강화**: XSS 취약점 수정 + +**버그 수정 및 안정성** +- **Pillow 호환성**: 사용되지 않는 API 호출을 업데이트했습니다 +- **ROCm 지원**: AMD GPU 사용자를 위한 버전 감지 기능을 개선했습니다 +- **템플릿 업데이트**: 커스텀 노드 개발을 위한 프로젝트 템플릿을 강화했습니다 + + From 478360512a9fcce777e33510ec4ce98475836275 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Tue, 30 Jun 2026 00:15:35 +0800 Subject: [PATCH 07/25] fix: restore full javascript_objects_and_hijacking.mdx from upstream --- .../js/javascript_objects_and_hijacking.mdx | 246 +++++++++++++++++- 1 file changed, 237 insertions(+), 9 deletions(-) diff --git a/ko/custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking.mdx b/ko/custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking.mdx index 31a79d8d7..b4b176a2b 100644 --- a/ko/custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking.mdx +++ b/ko/custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking.mdx @@ -1,14 +1,242 @@ --- title: "컴피 오브젝트" -translationSourceHash: e48a6bdd +translationSourceHash: 93e853a2 translationFrom: custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking.mdx -translationBlockHashes: - "LiteGraph": 33b00279 - "ComfyApp": 09c85456 - "LGraph": cef2473d - "LLink": 9d75d321 - "ComfyNode": 33354cbb - "Inputs and Widgets": 5aec68cf - "Prompt": 5df541b3 --- +## LiteGraph + +Comfy UI는 [LiteGraph](https://github.com/jagenjo/litegraph.js)를 기반으로 구축되었습니다. +Comfy의 많은 기능은 LiteGraph에 의해 제공되므로, 보다 복잡한 노드를 개발하는 경우 해당 리포지토리를 클론하고 `doc/index.html`에서 찾을 수 있는 문서를 살펴보는 것이 유용할 것입니다. + +## ComfyApp + +`app` 객체(항상 `import { app } from "../../scripts/app.js";`로 접근 가능)는 브라우저에서 실행 중인 Comfy 애플리케이션을 나타내며, 아래에 나열된 몇 가지 유용한 속성과 함수를 포함하고 있습니다. + + +**사용 중단됨:** `app`나 프로토타입에 대한 함수 훅킹/몽키패치는 사용 중단되었으며 가까운 시일 내에 변경될 수 있습니다. 대신 공식 [확장 훅](/ko/custom-nodes/js/javascript_hooks) 및 [컨텍스트 메뉴 API](/ko/custom-nodes/js/context-menu-migration)를 사용하세요. + + +`app`에 대한 함수 훅킹은 권장되지 않습니다. Comfy는 지속적으로 개발되고 있으며 핵심 동작이 변경될 수 있습니다. + +### 속성 + +`app`의 중요한 속성에는 다음이 포함됩니다(전체 목록은 아닙니다): + +| 속성 | 내용 | +| ------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------- | +| `canvas` | 현재 사용자 인터페이스를 나타내는 LGraphCanvas 객체입니다. 여기에는 `node_over` 및 `selected_nodes`와 같은 흥미로울 수 있는 속성이 포함되어 있습니다. | +| `canvasEl` | DOM `` 요소 | +| `graph` | 현재 그래프를 설명하는 LGraph 객체에 대한 참조입니다 | +| `runningNodeId` | 실행 중에 현재 실행 중인 노드입니다 | +| `ui` | 큐, 메뉴, 대화상자와 같은 일부 UI 요소에 대한 접근을 제공합니다 | + +가장 자주 접근하게 될 것은 아마도 `canvas`(그래픽 요소)와 `graph`(논리적 연결)일 것입니다. + +### 함수 + +다시 한번 말씀드리지만, 매우 많습니다. 그중 몇 가지 주요 함수는 다음과 같습니다: + +| 함수 | 참고사항 | +| ------------- | ------------------------------------------------------------------------- | +| graphToPrompt | 그래프를 파이썬 서버로 전송할 수 있는 프롬프트로 변환합니다 | +| loadGraphData | 그래프를 로드합니다 | +| queuePrompt | 프롬프트를 큐에 제출합니다 | +| registerExtension | 이 함수는 이미 보셨죠—확장을 추가하는 데 사용됩니다 | + +## LGraph + +`LGraph` 객체는 LiteGraph 프레임워크의 일부이며, 현재 그래프의 논리적 상태(노드 및 링크)를 나타냅니다. +그래프를 조작하려면 LiteGraph 문서(`doc/index.html`에 있으니 `https://github.com/jagenjo/litegraph.js`를 클론했다면)에 나와 있는 함수들을 참고하세요. + +`graph`를 사용해 노드와 링크의 세부 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어: + +```Javascript +const ComfyNode_object_for_my_node = app.graph._nodes_by_id(my_node_id) +ComfyNode_object_for_my_node.inputs.forEach(input => { + const link_id = input.link; + if (link_id) { + const LLink_object = app.graph.links[link_id] + const id_of_upstream_node = LLink_object.origin_id + // 등등 + } +}); +``` + +## LLink + +`LLink` 객체는 `graph.links`를 통해 접근할 수 있으며, 노드 `link.origin_id` 출력 슬롯 `link.origin_slot`에서 노드 `link.target_id` 슬롯 `link.target_slot`까지의 그래프 내 단일 링크를 나타냅니다. 또한 `link.type`에 데이터 유형을 나타내는 문자열과 `link.id`를 가지고 있습니다. + +`LLink`는 `LGraphNode`의 `connect` 메서드에서 생성됩니다(여기서 `ComfyNode`는 하위 클래스입니다). + +직접 LLink 객체를 생성하지 마세요—대신 LiteGraph 함수를 사용하세요. + +## ComfyNode + +`ComfyNode`는 `LGraphNode`의 하위 클래스이며, 따라서 LiteGraph 문서는 더 일반적인 작업에 도움이 됩니다. 그러나 Comfy는 LiteGraph 핵심 동작을 상당히 확장했으며, 모든 LiteGraph 기능을 사용하지도 않습니다. + +다음 설명은 일반 노드에 적용됩니다. +그룹 노드, 원시 노드, 노트, 리디렉션 노드는 다른 속성을 가집니다. + +`ComfyNode` 객체는 현재 워크플로우의 노드를 나타냅니다. 이를 활용하고 싶은 중요한 속성들이 있으며, 사용하거나 동작을 수정하기 위해 훅킹하고 싶은 함수들도 매우 많습니다. + + +**사용 중단됨:** `ComfyNode`나 `LGraphNode`의 프로토타입 메서드 훅킹은 사용 중단되었으며 가까운 시일 내에 변경될 수 있습니다. 가능한 경우 공식 [확장 훅](/ko/custom-nodes/js/javascript_hooks)을 사용하세요. 예를 들어 컨텍스트 메뉴의 경우 `getNodeMenuItems`를 사용하세요. 예제는 [컨텍스트 메뉴 마이그레이션 가이드](/ko/custom-nodes/js/context-menu-migration)를 참조하세요. + + +노드 객체에 대한 더 완벽한 이해를 위해 다음 코드를 확장에 삽입하고 `console.log` 명령어에 브레이크포인트를 설정하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 이후 새 노드를 생성하면 좋아하는 디버거를 사용해 노드를 탐색할 수 있습니다. + +```Javascript +async nodeCreated(node) { + console.log("nodeCreated") +} +``` + +### 속성 + +| 속성 | 내용 | +| -------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | +| `bgcolor` | 노드의 배경색 또는 기본값인 undefined | +| `comfyClass` | 노드를 나타내는 파이썬 클래스 | +| `flags` | 노드의 상태와 관련된 플래그를 포함할 수 있는 사전입니다. 특히 `flags.collapsed`는 접혀진 노드에 대해 true입니다. | +| `graph` | LGraph 객체에 대한 참조입니다 | +| `id` | 고유한 ID | +| `input_type` | 입력 유형의 리스트(예: "STRING", "MODEL", "CLIP" 등). 일반적으로 파이썬 INPUT_TYPES와 일치합니다 | +| `inputs` | 입력 리스트(아래에서 설명) | +| `mode` | 일반적으로 0이며, 노드가 음소거되면 2로 설정되고, 바이패스되면 4로 설정됩니다. 값 1과 3은 Comfy에서 사용되지 않습니다 | +| `order` | 실행 순서에서 노드의 위치입니다. 프롬프트가 제출될 때 `LGraph.computeExecutionOrder()`에 의해 설정됩니다 | +| `pos` | 캔버스 상의 노드의 [x,y] 위치 | +| `properties` | `"S&R용 노드 이름"`을 포함한 사전이며, LiteGraph에서 사용됩니다 | +| `properties_info` | `properties`에 있는 항목들의 유형과 기본값입니다 | +| `size` | 캔버스 상의 노드의 너비와 높이 | +| `title` | 표시 제목 | +| `type` | 노드 클래스의 고유한 이름(파이썬에서 가져온) | +| `widgets` | 위젯 리스트(아래에서 설명) | +| `widgets_values` | 위젯의 현재 값을 담은 리스트 | + + +### 함수 + +매우 많은 함수가 있습니다(마지막으로 세어봤을 때 85개). 아래에 일부를 나열했습니다. 대부분의 함수는 LiteGraph 핵심 코드에서 수정되지 않았습니다. + +#### 입력, 출력, 위젯 + +| 함수 | 참고사항 | +| ------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------- | +| 입력 / 출력 | 대부분의 함수는 동일한 이름의 출력 메서드를 가지고 있습니다: s/In/Out/ | +| `addInput` | 이름과 유형으로 새로운 입력을 생성합니다 | +| `addInputs` | `addInput`의 배열 버전 | +| `findInputSlot` | 입력 이름으로부터 슬롯 인덱스를 찾습니다 | +| `findInputSlotByType` | 유형과 일치하는 입력을 찾습니다. 우선순위 옵션을 지정하거나 무료 슬롯만 사용할 수도 있습니다 | +| `removeInput` | 슬롯 인덱스로 삭제합니다 | +| `getInputNode` | 이 입력에 연결된 노드를 가져옵니다. 출력 equivalent는 `getOutputNodes`이며 리스트를 반환합니다 | +| `getInputLink` | 이 입력에 연결된 LLink을 가져옵니다. 출력 equivalent는 없습니다 | +| 위젯 | | +| `addWidget` | 표준 Comfy 위젯을 추가합니다 | +| `addCustomWidget` | 맞춤형 위젯을 추가합니다(‘getComfyWidgets’ 훅에서 정의됨) | +| `addDOMWidget` | DOM 요소로 정의된 위젯을 추가합니다 | +| `convertWidgetToInput` | ‘isConvertableWidget’(‘widgetInputs.js’에 있음)에 의해 허용되는 경우 위젯을 입력으로 변환합니다 | + +#### 연결 + +| 함수 | 참고사항 | +| ----------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- | +| `connect` | 이 노드의 출력을 다른 노드의 입력에 연결합니다 | +| `connectByType` | 출력을 다른 노드에 유형을 지정해 연결합니다 - 첫 번째 일치하는 슬롯에 연결됩니다 | +| `connectByTypeOutput` | 입력을 다른 노드 출력에 유형별로 연결합니다 | +| `disconnectInput` | 입력에 연결된 링크를 제거합니다(이름이나 인덱스로 지정) | +| `disconnectOutput` | 특정 노드의 입력에서 출력을 연결 해제합니다 | +| `onConnectionChange` | 각 노드에서 호출됩니다. `side==1`일 경우 이 노드의 입력입니다 | +| `onConnectInput` | 연결이 이루어지기 _전_ 호출됩니다. 만약 이 함수가 false를 반환하면 연결이 거부됩니다 | + +#### 표시 + +| 함수 | 참고사항 | +| -------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- | +| `setDirtyCanvas` | 포그라운드(노드) 및/또는 백그라운드(링크 및 이미지)가 다시 그려져야 한다고 지정합니다 | +| `onDrawBackground` | 배경을 그리기 위해 `CanvasRenderingContext2D` 객체와 함께 호출됩니다. Comfy에서 이미지를 렌더링하는 데 사용됩니다 | +| `onDrawForeground` | 노드를 그리기 위해 `CanvasRenderingContext2D` 객체와 함께 호출됩니다. | +| `getTitle` | 표시될 제목입니다. | +| `collapse` | 노드의 접힌 상태를 전환합니다. | + +`collapse`는 이름이 잘못 지어졌습니다. 접힌 상태를 _전환_합니다. +불린 매개변수를 받아 `node.collapsable === false`를 무시할 수 있습니다. + +#### 기타 + +| 함수 | 참고사항 | +| ---------- | ---------------------------------------------------------------------- | +| `changeMode` | 노드를 바이패스(`mode == 4`) 또는 비바이패스(`mode == 0`)로 설정하는 데 사용됩니다 | + + +## 입력과 위젯 + +입력과 위젯은 데이터를 노드에 입력하는 두 가지 방법을 나타냅니다. 일반적으로 위젯은 입력으로 변환될 수 있지만, 모든 입력이 위젯으로 변환될 수 있는 것은 아닙니다(많은 데이터 유형은 UI 요소를 통해 입력될 수 없기 때문입니다). + +`node.inputs`는 현재 입력의 리스트이며(노드 왼쪽에 색깔 있는 점들), `.name`, `.type`, `.link`(연결된 `LLink`에 대한 참조, `app.graph.links`에 있음)를 지정합니다. + +입력이 변환된 위젯인 경우, `.widget`에 이제 비활성화된 위젯에 대한 참조도 보관됩니다. + +`node.widgets`는 위젯의 전체 리스트이며, 입력으로 변환되었는지 여부와 관계없이 포함됩니다. 위젯에는 다음 속성이 있습니다: + +| 속성/함수 | 참고사항 | +| ---------- | --------------------------------------------------------------------------- | +| `callback` | 위젯 값이 변경될 때 호출되는 함수 | +| `last_y` | 노드 내 위젯의 수직 위치 | +| `name` | 노드 내에서 고유한 위젯 이름 | +| `options` | 파이썬 코드에서 지정된 대로(기본값, 최소값, 최대값 등) | +| `type` | 위젯 유형의 이름(아래 참조)을 소문자로 표기합니다 | +| `value` | 현재 위젯 값입니다. 이는 `get` 및 `set` 메서드를 갖는 속성입니다 | + +### 위젯 유형 + +`app.widgets`는 현재 등록된 위젯 유형의 사전이며, 유형의 이름을 대문자로 키로 사용합니다. Comfy에 내장된 위젯 유형에는 직관적인 `BOOLEAN`, `INT`, `FLOAT`뿐만 아니라 `STRING`(단일 줄과 다중 줄 두 가지 형태), 드롭다운 선택을 위한 `COMBO`, 이미지 로드 노드에 사용되는 `IMAGEUPLOAD`가 있습니다. + +맞춤형 위젯 유형은 확장에서 `getCustomWidgets` 메서드를 제공하여 추가할 수 있습니다. {/* TODO 링크 추가 */} + +### 연결된 위젯 + +위젯은 연결될 수도 있습니다—예를 들어 `seed`와 `control_after_generate`의 내장 동작입니다. 연결된 위젯은 `.type = 'base_widget_type:base_widget_name'`를 가집니다; 따라서 `control_after_generate`는 유형이 `int:seed`일 수 있습니다. + +## 프롬프트 + +Comfy에서 `큐 프롬프트` 버튼을 누르면 `app.graphToPrompt()` 메서드가 호출되어 현재 그래프를 서버로 전송할 수 있는 프롬프트로 변환합니다. + +`app.graphToPrompt`는 두 가지 속성인 `output`와 `workflow`를 가진 객체를 반환합니다. + +### output + +`prompt.output`는 그래프의 각 노드의 `node_id`에서 두 가지 속성을 가진 객체로 매핑됩니다. + +- `prompt.output[node_id].class_type`, 파이썬 코드에서 정의된 커스텀 노드 클래스의 고유한 이름 +- `prompt.output[node_id].inputs`, 각 입력(또는 위젯)의 값을 입력 이름에서 다음으로 매핑한 객체로 포함합니다: + - 선택된 값이 위젯인 경우, 또는 + - 입력에 연결된 링크가 있는 경우 (`upstream_node_id`, `upstream_node_output_slot`)를 포함한 배열, 또는 + - 위젯이 입력으로 변환되었으나 연결되지 않은 경우 undefined + - 기타 연결되지 않은 입력은 `.inputs`에 포함되지 않습니다 + +연결된 입력을 설명하는 배열의 `upstream_node_id`는 정수 대신 문자열로 표현됩니다. + +### workflow + +`prompt.workflow`에는 다음 속성이 포함됩니다: + +- `config` - 추가 구성 옵션의 사전(기본값은 비어있음) +- `extra` - 워크플로우에 대한 추가 정보를 포함한 사전. 기본적으로 다음을 포함합니다: + - `extra.ds` - 현재 그래프의 뷰를 설명합니다(`scale` 및 `offset`) +- `groups` - 워크플로우의 모든 그룹 +- `last_link_id` - 마지막으로 추가된 링크의 ID +- `last_node_id` - 마지막으로 추가된 노드의 ID +- `links` - 그래프의 모든 링크 리스트. 각 항목은 다섯 개의 정수와 하나의 문자열로 구성된 배열입니다: + - (`link_id`, `upstream_node_id`, `upstream_node_output_slot`, `downstream_node_id`, `downstream_node_input_slot`, `데이터 유형`) +- `nodes` - 그래프의 모든 노드 리스트. 각 항목은 위에서 설명한 노드 속성의 부분 집합을 매핑한 객체입니다: + - 다음 속성 포함: `flags`, `id`, `inputs`, `mode`, `order`, `pos`, `properties`, `size`, `type`, `widgets_values` + - 또한, 출력이 없는 노드를 제외하고 `outputs` 속성이 있으며, 각 출력은 다음을 포함합니다: + - `name` - 출력의 이름 + - `type` - 출력의 데이터 유형 + - `links` - 이 출력에서 나오는 모든 링크의 `link_id` 리스트(연결이 없으면 빈 리스트 또는 null일 수 있음) + - `shape` - 출력을 그리는 데 사용되는 도형(기본값은 점인 3) + - `slot_index` - 출력의 슬롯 번호 +- `version` - LiteGraph 버전 번호(작성 당시 `0.4`) + +`nodes.output`는 출력이 없는 노드에서는 존재하지 않으며, 빈 리스트가 아닙니다. \ No newline at end of file From 3a11e4006e3023eb92b6e1a372347254098b2a0b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Tue, 30 Jun 2026 00:16:00 +0800 Subject: [PATCH 08/25] fix: restore 4 more truncated ko/ files from upstream --- ko/get_started/first_generation.mdx | 186 +++++++- ko/troubleshooting/overview.mdx | 474 ++++++++++++++++++++- ko/tutorials/basic/text-to-image.mdx | 256 ++++++++++- ko/tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx | 150 ++++++- 4 files changed, 1027 insertions(+), 39 deletions(-) diff --git a/ko/get_started/first_generation.mdx b/ko/get_started/first_generation.mdx index 4efd7000f..b22f97199 100644 --- a/ko/get_started/first_generation.mdx +++ b/ko/get_started/first_generation.mdx @@ -1,13 +1,193 @@ --- title: "AI 이미지 생성 시작하기" -description: "이 튜토리얼에서는 ComfyUI를 사용해 첫 번째 이미지 생성을 안내하며, 워크플로 로딩, 모델 설치, 이미지 생성과 같은 기본 인터페이스 작업을 다룹니다." +description: "이 튜토리얼에서는 ComfyUI를 사용해 첫 번째 이미지 생성을 안내하며, 워크플로드 로딩, 모델 설치, 이미지 생성과 같은 기본 인터페이스 작업을 다룹니다." sidebarTitle: "첫 번째 생성" icon: "shoe-prints" -translationSourceHash: 6ea85411 +translationSourceHash: d4f51386 translationFrom: get_started/first_generation.mdx --- import InstallLink from "/snippets/ko/install/install-link.mdx" -이 가이드는 자신의 기기 \ No newline at end of file +이 가이드는 자신의 기기에서 ComfyUI를 실행하는 **로컬 사용자**를 대상으로 합니다. 로컬에 아무것도 설치하지 않으려면 공식 클라우드 서비스를 이용해 보세요. + + + + 설정 없이 온라인에서 ComfyUI를 실행하세요. 구글 계정으로 로그인하면 **매달 400 크레딧 무료 제공**됩니다. + + +이 가이드는 ComfyUI의 기본 작동 방식을 이해하고 첫 번째 이미지를 완성하는 데 도움을 드립니다. 다음 내용을 다룹니다: + +1. 예제 워크플로드 로딩 + - ComfyUI 워크플로드 템플릿에서 로딩하기 + - 워크플로드 메타데이터가 포함된 이미지에서 로딩하기 +2. 모델 설치 안내 + - 자동 모델 설치 + - 수동 모델 설치 +3. 첫 번째 텍스트-to-이미지 생성 완료 + +## 텍스트-to-이미지란? + +텍스트-to-이미지는 텍스트 설명을 바탕으로 이미지를 생성하는 기본적인 AI 드로잉 기능입니다. AI 아트 생성에서 가장 많이 사용되는 기능 중 하나입니다. 이 과정을 생각해보면, 당신의 요구사항(긍정적 및 부정적 프롬프트)을 아티스트(드로잉 모델)에게 전달하고, 아티스트는 당신이 원하는 것을 만들어냅니다. 텍스트-to-이미지에 대한 자세한 설명은 [텍스트 to 이미지](/ko/tutorials/basic/text-to-image) 챕터에서 다룹니다. + +## ComfyUI 텍스트-to-이미지 워크플로드 튜토리얼 + +### 1. ComfyUI 실행하기 + +[설치 가이드](/ko/installation/system_requirements)를 따라 ComfyUI를 시작하고 성공적으로 ComfyUI 인터페이스에 진입했는지 확인하세요. 또는 [Comfy Cloud](/ko/get_started/cloud)를 이용하면 설치 없이 ComfyUI를 바로 사용할 수 있습니다. + +![ComfyUI 인터페이스](/images/desktop/comfyui-interface.jpg) + +ComfyUI를 설치하지 않았다면, 기기에 맞는 버전을 선택해 설치해주세요. + + + +### 2. 기본 텍스트-to-이미지 워크플로드 로딩하기 + +ComfyUI는 보통 실행 시 기본 텍스트-to-이미지 워크플로드를 자동으로 로드합니다. 하지만 다양한 방법으로 워크플로드를 로드해 ComfyUI의 기본 작동 방식을 익힐 수 있습니다: + + + + ![ComfyUI 인터페이스](/images/tutorial/gettingstarted/sidebar_template.png) + 이미지에 표시된 숫자 순서대로 따라가세요: + 1. 오른쪽 하단의 **뷰 조정** 버튼을 클릭해 로드된 워크플로드가 잘 보이는지 확인하세요 + 2. 사이드바에서 **폴더 아이콘(워크플로드)**을 클릭하세요 + 3. 워크플로드 패널 상단의 **예제 워크플로드 탐색** 버튼을 클릭하세요 + + 계속해서: + ![워크플로드 로딩](/images/tutorial/gettingstarted/template_library_default_workflow.png) + + 4. 첫 번째 기본 워크플로드인 **이미지 생성**을 선택해 로드하세요 + + + + ComfyUI가 생성한 모든 이미지는 워크플로드 정보를 포함한 메타데이터를 가지고 있습니다. 다음과 같은 방법으로 워크플로드를 로드할 수 있습니다: + - ComfyUI가 생성한 이미지를 인터페이스로 드래그 앤 드롭하기 + - 메뉴 **워크플로드** -> **열기**를 사용해 이미지를 열기 + + 이 예제 이미지를 사용해 워크플로드를 로드해보세요: + ![ComfyUI-텍스트 to 이미지 워크플로드](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/text-to-image-workflow.png) + + + + + ComfyUI 워크플로드는 JSON 형식으로 저장될 수 있습니다. 메뉴 **워크플로드** -> **내보내기**를 사용해 워크플로드를 내보낼 수 있습니다. + + 이 예제 워크플로드를 다운로드해 로드해보세요: + +

텍스트 to 이미지.json 다운로드

+ + + 다운로드 후 메뉴 **워크플로드** -> **열기**를 사용해 JSON 파일을 로드하세요. + + + +### 3. 모델 설치 + +대부분의 ComfyUI 설치에는 기본 모델이 포함되어 있지 않습니다. 워크플로드를 로드한 후 [v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-v1-5-archive/blob/main/v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors) 모델이 설치되지 않았다면, 다음과 같은 알림이 나타납니다: + +먼저 ComfyUI는 일부 모델이 누락되었음을 경고합니다: + +![모델 누락 경고](/images/tutorial/gettingstarted/missing_model_warning_1.png) + +경고를 클릭해 어떤 모델이 누락되었는지와 다운로드 링크를 확인하세요: + +![모델 누락 세부정보](/images/tutorial/gettingstarted/missing_model_warning_2.png) + +모델은 `/ComfyUI/models/` 아래에 저장되며, `checkpoints`, `embeddings`, `vae`, `lora`, `upscale_model` 등 하위 폴더로 구성됩니다. ComfyUI는 시작 시 `extra_model_paths.yaml`에 설정된 폴더와 경로에서 모델을 감지합니다. + + + + ![데스크톱 모델 폴더 경로](/images/tutorial/gettingstarted/desktop_model_folder_path.png) + + **Comfy 데스크톱**에서는 모델 폴더 위치가 포터블/기타 설치와 다를 수 있습니다. 다음 단계를 따르세요: + + 1. 왼쪽 상단의 **로고**를 클릭하세요 + 2. **도움말** → **폴더 열기**를 선택하세요 + 3. **모델 폴더 열기**를 선택하세요 + + 인터페이스 언어가 다른 경우 메뉴 명칭은 다를 수 있지만, 동일한 흐름을 따릅니다: **도움말** → **폴더 열기** → **모델 폴더 열기**(또는 해당 언어에 가장 가까운 표현). + + + 포터블 버전의 경우 모델 폴더는 보통 다음 위치에 있습니다: + + `ComfyUI_windows_portable/ComfyUI/models/` + + + +다음과 같은 방법으로 모델을 설치할 수 있습니다: + + + + **다운로드** 버튼을 클릭하면 ComfyUI가 다운로드를 실행하며, 사용 중인 버전에 따라 다른 동작을 수행합니다. + + + + 데스크톱 버전은 모델 다운로드를 자동으로 완료하고 `/ComfyUI/models/checkpoints` 디렉토리에 저장합니다. + 설치가 완료될 때까지 기다리거나 사이드바의 모델 패널에서 설치 진행 상황을 확인할 수 있습니다. + + ![모델 다운로드 진행 상태](/images/tutorial/gettingstarted/desktop_download_status.png) + + + 자동 다운로드는 일반적으로 **Hugging Face**에서 모델을 가져옵니다. 네트워크가 Hugging Face에 안정적으로 연결될 수 있는지 확인하세요. + + 만약 다운로드가 **시작되지 않거나 오랜 시간 동안 진행되지 않는다면**, 누락된 모델 세부정보에서 모델 링크를 복사하거나 아래의 수동 설치 섹션을 참고해 직접 설치하세요. + + + + + + 브라우저가 파일 다운로드를 실행합니다. 다운로드가 완료된 후 `/ComfyUI_windows_portable/ComfyUI/models/checkpoints` 디렉토리에 파일을 저장하세요. + + + + + + + [v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-v1-5-archive/blob/main/v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors) 페이지를 방문해 다음 안내를 따르세요: + + ![Hugging Face 모델 다운로드](/images/tutorial/gettingstarted/first-image-generation-5-hugging-face.jpg) + + 다운로드한 파일을 다음 위치에 저장하세요: + + + + `/ComfyUI/models/checkpoints`에 저장하세요 + + ![Comfy 데스크톱 모델 저장 위치](/images/tutorial/gettingstarted/first-image-generation-6-2-desktop.jpg) + + + `ComfyUI_windows_portable/ComfyUI/models/checkpoints`에 저장하세요 + + ![ComfyUI 포터블 모델 저장 위치](/images/tutorial/gettingstarted/first-image-generation-6-1-portable.jpg) + + + + 저장 후 ComfyUI를 새로 고침하거나 재시작하세요. + + + +### 4. 모델 로드하고 첫 번째 이미지 생성하기 + +모델을 설치하거나 업데이트한 후, 키보드에서 **`R`**을 눌러 객체 정의를 새로 고치고 노드의 모델 목록을 업데이트하세요(예: **Load Checkpoint**의 드롭다운). 이후 아래 단계를 따라 진행하세요: + +![워크플로드 실행](/images/tutorial/gettingstarted/run_workflow.png) +1. **Load Checkpoint** 노드에서 **v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors**가 선택되었는지 확인하세요 +2. **실행**을 클릭하거나 **Ctrl + Enter**를 눌러 생성하세요 + +결과는 **Save Image** 노드에 나타납니다. 마우스 오른쪽 버튼을 클릭해 로컬에 저장하세요. + +![ComfyUI 첫 번째 이미지 생성 결과](/images/tutorial/gettingstarted/result.png) + +자세한 텍스트-to-이미지 지침은 종합 가이드를 참조하세요: + + + 자세한 텍스트-to-이미지 워크플로드 지침은 여기를 클릭하세요 + + +## 문제 해결 + +### 모델 로딩 문제 + +**Load Checkpoint** 노드에 모델이 표시되지 않거나 "null"이라고 나오는 경우, 모델 설치 위치를 확인하고 ComfyUI를 새로 고치거나 재시작해보세요. \ No newline at end of file diff --git a/ko/troubleshooting/overview.mdx b/ko/troubleshooting/overview.mdx index 7029762d2..89357f9f1 100644 --- a/ko/troubleshooting/overview.mdx +++ b/ko/troubleshooting/overview.mdx @@ -1,20 +1,12 @@ --- -title: "ComfyUI 문제 해결 방법" -description: "일반적인 ComfyUI 문제, 해결책, 효과적인 버그 신고 방법" +title: "ComfyUI 문제 해결 및 해결 방법" +description: "일반적인 ComfyUI 문제, 해결 방법 및 버그를 효과적으로 보고하는 방법" icon: "lightbulb" sidebarTitle: "개요" -translationSourceHash: 2fa49c50 +translationSourceHash: 770c31b9 translationFrom: troubleshooting/overview.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 5c70e303 - "Common Issues & Quick Fixes": 89dde0ee - "Installation-Specific Issues": ca894cda - "Model-Related Issues": 1fececea - "Network & API Issues": 995f7fb7 - "Hardware-Specific Issues": cd9ca682 - "Getting Help & Reporting Bugs": 81e1016e - "Community Resources": 1f81eee3 --- + 우리는 많은 피드백 이슈를 받고 있으며, 제출된 대부분의 이슈가 커스텀 노드와 관련되어 있음을 발견했습니다. 따라서 오류 보고서를 제출하기 전에 [커스텀 노드 문제 해결 가이드](/ko/troubleshooting/custom-node-issues)를 반드시 읽어보시기 바랍니다. 이렇게 하면 문제가 ComfyUI 핵심 문제로 인한 것이 아닌지 확인할 수 있습니다. @@ -22,3 +14,461 @@ translationBlockHashes: 커스텀 노드로 인한 문제를 어떻게 해결하는지 확인하세요. + +## 일반적인 문제 및 빠른 해결 방법 + +자세한 문제 해결에 들어가기 전에 다음의 일반적인 해결 방법을 시도해 보세요: + +### ComfyUI가 시작되지 않음 + +**증상:** 애플리케이션이 시작 시 충돌하거나, 검은 화면이 나타나거나, 로딩에 실패함 + +**빠른 해결 방법:** +1. **시스템 요구 사항 확인** - 시스템이 [최소 요구 사항](/ko/installation/system_requirements)을 충족하는지 확인하세요. +2. **GPU 드라이버 업데이트** - NVIDIA/AMD/Intel에서 최신 드라이버를 다운로드하세요. + +### 생성이 실패하거나 오류 발생 + +**증상:** "프롬프트 실행 실패" 대화상자에 "보고서 표시" 버튼이 있고, 워크플로우가 중단됨 + +**빠른 해결 방법:** +1. **"보고서 표시" 클릭** - 자세한 오류 메시지를 읽어 특정 문제를 파악하세요. +2. **커스텀 노드 문제인지 확인** - [커스텀 노드 문제 해결 가이드](/ko/troubleshooting/custom-node-issues)를 따르세요. +3. **모델 파일 확인** - 모델 설정은 [모델 문서](/ko/development/core-concepts/models)를 참조하세요. +4. **VRAM 사용량 확인** - GPU 메모리를 사용하는 다른 애플리케이션을 종료하세요. + +### 성능 저하 + +**증상:** 생성 속도가 매우 느리거나, 시스템이 멈추거나, 메모리 부족 오류 발생 + +**빠른 해결 방법:** +1. **해상도/배치 크기 줄이기** - 이미지 크기나 이미지 수를 줄이세요. +2. **메모리 최적화 플래그 사용** - 아래의 성능 최적화 섹션을 참고하세요. +3. **불필요한 애플리케이션 종료** - RAM과 VRAM을 확보하세요. +4. **CPU/GPU 사용량 확인** - 작업 관리자를 이용해 병목 현상을 파악하세요. + +**성능 최적화 명령어:** + +낮은 VRAM 시스템용: +```bash +# 낮은 VRAM 모드 (텍스트 인코더는 CPU 사용) +python main.py --lowvram + +# CPU 모드 (매우 느리지만 모든 하드웨어에서 작동, 절대 마지막 수단으로만 사용) +python main.py --cpu +``` + +더 나은 성능을 위해: +```bash +# 미리보기 비활성화 (VRAM 및 처리 시간 절약) +python main.py --preview-method none + +# 최적화된 주의 메커니즘 사용 +python main.py --use-pytorch-cross-attention +python main.py --use-flash-attention + +# 비동기 웨이트 오프로드 +python main.py --async-offload +``` + +메모리 관리를 위해: +```bash +# OS용 특정 VRAM 양 예약 (GB 단위) +python main.py --reserve-vram 2 + +# 스마트 메모리 관리 비활성화 +python main.py --disable-smart-memory + +# 다른 캐싱 전략 사용 +python main.py --cache-none # RAM 사용량 적으나 속도 느림 +python main.py --cache-lru 10 # 결과 10개 캐싱, 속도 빠름 +python main.py --cache-classic # 구식(공격적) 캐싱 사용 +``` + +## 설치별 문제 + +### 데스크탑 앱 문제 + +종합적인 데스크탑 설치 문제 해결은 [데스크탑 설치 가이드](/ko/installation/desktop/windows)를 참조하세요. + + + +- **지원되지 않는 장치**: Comfy 데스크탑 Windows는 CUDA 지원 NVIDIA GPU만 지원합니다. 다른 GPU는 [ComfyUI 포터블](/ko/installation/comfyui_portable_windows) 또는 [수동 설치](/ko/installation/manual_install)를 사용하세요. +- **설치 실패**: 설치 프로그램을 관리자 권한으로 실행하고, 최소 15GB 디스크 공간을 확보하세요. +- **유지관리 페이지**: 다운로드가 실패하면 [미러 설정](/ko/installation/desktop/windows#mirror-settings)을 확인하세요. +- **모델 누락**: 모델은 마이그레이션 시 복사되지 않고 링크만 생성됩니다. 모델 경로를 확인하세요. + + +- **"앱이 손상되었습니다"**: 보안 및 개인정보 설정에서 앱 허용하세요. +- **성능 문제**: 개인정보 설정에서 전체 디스크 접근 권한을 부여하세요. +- **충돌**: Console 앱에서 충돌 보고서를 확인하세요. + + +- **누락된 라이브러리**: 패키지 관리자로 의존성을 설치하세요. +- **LD_LIBRARY_PATH 오류**: PyTorch 라이브러리 경로 문제 (아래 참조). + + + +### 수동 설치 문제 + + +문서 내용이 약간 오래되었을 수 있습니다. 문제가 발생하면 pytorch의 최신 안정 버전이나 나열된 라이브러리 중 하나가 있는지 수동으로 확인해 주세요. [pytorch 설치 매트릭스](https://pytorch.org/get-started/locally/)나 [ROCm 웹사이트](https://rocm.docs.amd.com/projects/install-on-linux/en/develop/install/3rd-party/pytorch-install.html#using-a-wheels-package)를 참고하세요. + + +**파이썬 버전 충돌:** +```bash +# 파이썬 버전 확인 (3.9+ 필요, 3.12 권장) +python --version + +# 가상환경 사용 (권장) +python -m venv comfyui_env +source comfyui_env/bin/activate # Linux/Mac +comfyui_env\Scripts\activate # Windows +``` + +**패키지 설치 실패:** +```bash +# 먼저 pip 업데이트 +python -m pip install --upgrade pip + +# 의존성 설치 +pip install -r requirements.txt + +# NVIDIA GPU용 (CUDA 13.0) +pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130 + +# AMD GPU용 (Linux만 - ROCm 7.2) +pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm7.2 +``` + +### Linux 특수 문제 + +**LD_LIBRARY_PATH 오류:** + +일반적인 증상: +- "libcuda.so.1: 공유 객체 파일을 열 수 없음" +- "libnccl.so: 공유 객체 파일을 열 수 없음" +- "ImportError: libnvinfer.so.X: 공유 객체 파일을 열 수 없음" + +**해결 방법:** + +1. **현대적 PyTorch 설치 (가장 일반적):** +```bash +# NVIDIA 패키지가 포함된 가상환경용 +export LD_LIBRARY_PATH=$VIRTUAL_ENV/lib/python3.12/site-packages/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH + +# conda 환경용 +export LD_LIBRARY_PATH=$CONDA_PREFIX/lib/python3.12/site-packages/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH + +# 또는 자동으로 파이썬 site-packages 찾기 +PYTHON_PATH=$(python -c "import site; print(site.getsitepackages()[0])") +export LD_LIBRARY_PATH=$PYTHON_PATH/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH + +# 추가로 NVIDIA 라이브러리 필요할 수도 있음 +export LD_LIBRARY_PATH=$PYTHON_PATH/nvidia/cuda_runtime/lib:$LD_LIBRARY_PATH +export LD_LIBRARY_PATH=$PYTHON_PATH/nvidia/cublas/lib:$LD_LIBRARY_PATH +``` + +2. **사용 가능한 라이브러리 확인:** +```bash +# 설치된 NVIDIA 패키지 확인 +python -c "import site; import os; nvidia_path=os.path.join(site.getsitepackages()[0], 'nvidia'); print('NVIDIA libs:', [d for d in os.listdir(nvidia_path) if os.path.isdir(os.path.join(nvidia_path, d))] if os.path.exists(nvidia_path) else 'Not found')" + +# PyTorch가 필요한 누락된 라이브러리 찾기 +python -c "import torch; print(torch.__file__)" +ldd $(python -c "import torch; print(torch.__file__.replace('__init__.py', 'lib/libtorch_cuda.so'))") +``` + +3. **환경에 영구적으로 설정:** +```bash +# 가상환경에서는 활성화 스크립트에 추가 +echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$VIRTUAL_ENV/lib/python*/site-packages/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH' >> $VIRTUAL_ENV/bin/activate + +# conda 환경 +conda env config vars set LD_LIBRARY_PATH=$CONDA_PREFIX/lib/python*/site-packages/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH + +# 글로벌 bashrc에 추가 (파이썬 버전 조정 필요) +echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$(python -c "import site; print(site.getsitepackages()[0])")/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc +``` + +4. **대체 방법: ldconfig 사용:** +```bash +# 현재 라이브러리 캐시 확인 +ldconfig -p | grep cuda +ldconfig -p | grep nccl + +# 없으면 라이브러리 경로 추가 (root 권한 필요) +sudo echo "/usr/local/cuda/lib64" > /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf +sudo ldconfig +``` + +5. **라이브러리 로딩 디버깅:** +```bash +# 상세한 라이브러리 로딩 확인 +LD_DEBUG=libs python main.py 2>&1 | grep "looking for" + +# PyTorch CUDA 사용 가능 여부 확인 +python -c "import torch; print('CUDA available:', torch.cuda.is_available()); print('CUDA version:', torch.version.cuda)" +``` + +## 모델 관련 문제 + +아키텍처 불일치, 모델 누락, 로딩 오류 등 종합적인 모델 문제 해결은 전용 [모델 문제](/ko/troubleshooting/model-issues) 페이지를 참조하세요. + +## 네트워크 및 API 문제 + +### 파트너 노드 작동하지 않음 + +**증상:** API 호출 실패, 타임아웃 오류, 할당량 초과 + +**해결 방법:** +1. **API 키 유효성 확인** - [사용자 설정](/ko/interface/user)에서 키를 확인하세요. +2. **계정 크레딧 확인** - 충분한 [API 크레딧](/ko/interface/credits)이 있는지 확인하세요. +3. **인터넷 연결 확인** - 다른 온라인 서비스로 테스트하세요. +4. **서비스 상태 확인** - 제공자가 다운타임을 겪고 있을 수 있습니다. + +### 연결 문제 + +**증상:** "서버에 연결할 수 없음", 타임아웃 오류 + +**해결 방법:** +1. **방화벽 설정 확인** - ComfyUI를 방화벽에 허용하세요. +2. **다른 포트 사용** - 기본은 8188이며, 8189 또는 8190을 시도해 보세요. +3. **VPN 일시 비활성화** - VPN이 연결을 차단하고 있을 수 있습니다. +4. **프록시 설정 확인** - 필요하지 않은 경우 프록시를 비활성화하세요. + +### 프론트엔드 문제 + +**"프론트엔드 또는 템플릿 패키지가 업데이트되지 않았습니다":** +```bash +# Git을 통해 ComfyUI 업데이트 후 프론트엔드 의존성 업데이트 +pip install -r requirements.txt +``` + +**"커스텀 노드를 찾을 수 없습니다":** +- ComfyUI 설정에서 노드 검증을 비활성화하세요. + +**"워크플로우 검증 실패에 대한 오류 알림":** +- 설정에서 워크플로우 검증을 일시적으로 비활성화하세요. +- ComfyUI 팀에 문제를 보고하세요. + +**로컬호스트가 아닌 경우 로그인 문제:** +- 정상적인 로그인은 로컬호스트에서만 가능합니다. +- LAN/원격 접속을 위해서는 [platform.comfy.org/login](https://platform.comfy.org/login)에서 API 키를 생성하세요. +- 로그인 대화상자나 `--api-key` 명령줄 인수로 API 키를 사용하세요. + +## 하드웨어별 문제 + +### NVIDIA GPU 문제 + +**"Torch가 CUDA 지원으로 컴파일되지 않았습니다" 오류:** +```bash +# 먼저 torch 제거 +pip uninstall torch + +# CUDA 13.0 지원 안정 버전 PyTorch 설치 +pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130 + +# Nightly 빌드 (성능 개선 가능) +pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu132 + +# CUDA 지원 확인 +python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" +``` + +**GPU가 감지되지 않음:** +```bash +# GPU가 보이는지 확인 +nvidia-smi + +# 드라이버 버전 및 CUDA 호환성 확인 +nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv +``` + +### AMD GPU 문제 + +**ROCm 지원 (Linux만):** +```bash +# 안정 버전 ROCm PyTorch 설치 (작성 당시 7.2) +pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm7.2 + +# Nightly 빌드 (ROCm 7.2 작성 당시, 성능 개선 가능) +pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/rocm7.2 +``` + +**지원되지 않는 AMD GPU:** +```bash +# RDNA2 이하 (6700, 6600) +HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 python main.py + +# RDNA3 카드 (7600) +HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 python main.py +``` + +**성능 최적화:** +```bash +# 실험적 메모리 효율적 주의 활성화 (PyTorch 2.4 이후 더 이상 필요 없음) +TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTAL=1 python main.py --use-pytorch-cross-attention + +# 조정 가능한 연산 활성화 (첫 실행은 느리지만 이후는 빠릅니다) +PYTORCH_TUNABLEOP_ENABLED=1 python main.py +``` + + +### Apple Silicon (M1/M2/M3) 문제 + +**MPS 백엔드 설정:** +```bash +# Apple Silicon용 PyTorch Nightly 설치 +# Apple 가이드 참고: https://developer.apple.com/metal/pytorch/ + +# MPS 사용 가능 여부 확인 +python -c "import torch; print(torch.backends.mps.is_available())" + +# ComfyUI 실행 +python main.py +``` + +**MPS로 인해 문제가 발생할 경우:** +```bash +# 강제로 CPU 모드 사용 +python main.py --cpu + +# 메모리 최적화와 함께 +python main.py --force-fp16 --cpu +``` + +### Intel GPU 문제 + +**옵션 1: 기본 PyTorch XPU 지원 (Windows/Linux):** +```bash +# XPU 지원 PyTorch Nightly 설치 +pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/xpu + +# ComfyUI 실행 +python main.py +``` + +**옵션 2: Intel Extension for PyTorch (IPEX):** +```bash +# Intel Arc A-Series 그래픽용 +conda install libuv +pip install torch==2.3.1.post0+cxx11.abi torchvision==0.18.1.post0+cxx11.abi torchaudio==2.3.1.post0+cxx11.abi intel-extension-for-pytorch==2.3.110.post0+xpu --extra-index-url https://pytorch-extension.intel.com/release-whl/stable/xpu/us/ +``` + +## 도움 요청 및 버그 보고 + +### 버그 보고 전 + +1. **알려진 문제인지 확인:** + - [GitHub 이슈](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/issues) 검색 + - [ComfyUI 포럼](https://forum.comfy.org/) 확인 + - [Discord 토론](https://discord.com/invite/comfyorg) 검토 + +2. **기본 문제 해결 시도:** + - [기본 워크플로우](/ko/get_started/first_generation)로 테스트 + - 모든 커스텀 노드 비활성화 (커스텀 노드 문제 해결 참고) + - 콘솔/터미널에서 오류 메시지를 확인 + - comfy-cli 사용 시 `comfy node update all`로 업데이트 시도 + +### 효과적인 버그 보고 방법 + +#### ComfyUI 핵심 문제 +**보내는 곳:** [GitHub 이슈](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/issues) + +#### 데스크탑 앱 문제 +**보내는 곳:** [데스크탑 GitHub 이슈](https://github.com/Comfy-Org/desktop/issues) + +#### 프론트엔드 문제 +**보내는 곳:** [프론트엔드 GitHub 이슈](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI_frontend/issues) + +#### 커스텀 노드 문제 +**보내는 곳:** 특정 커스텀 노드 개발자에게 문의 + +### 필수 정보 + +어떤 문제든 보고할 때 다음 정보를 포함하세요: + + + + + + +**시스템 정보 (설정의 정보 페이지에서 확인 가능):** +- 운영체제 (Windows 11, macOS 14.1, Ubuntu 22.04 등) +- ComfyUI 버전 (설정의 정보 페이지 확인) +- 파이썬 버전: `python --version` +- PyTorch 버전: `python -c "import torch; print(torch.__version__)"` +- GPU 모델 및 드라이버 버전 +- 설치 방법 (데스크탑, 포터블, 수동, comfy-cli) + +![설정의 정보 페이지](/images/troubleshooting/menu-about.jpg) + + + + + ```bash + # 시스템 정보 + systeminfo | findstr /C:"OS Name" /C:"OS Version" + + # GPU 정보 + wmic path win32_VideoController get name + + # 파이썬 & PyTorch 정보 + python --version + python -c "import torch; print(f'PyTorch: {torch.__version__}')" + python -c "import torch; print(f'CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}')" + ``` + + + ```bash + # 시스템 정보 + uname -a + + # GPU 정보 (Linux) + lspci | grep VGA + + # 파이썬 & PyTorch 정보 + python --version + python -c "import torch; print(f'PyTorch: {torch.__version__}')" + python -c "import torch; print(f'CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}')" + ``` + + + + + + + +**데스크탑 앱 문제의 경우 다음도 포함하세요:** +- 로그 파일: `C:\Users\\AppData\Roaming\ComfyUI\logs` (Windows) +- 설정 파일: `C:\Users\\AppData\Roaming\ComfyUI` (Windows) + + + +**문제 상세 정보:** +- 문제에 대한 명확한 설명 +- 문제 재현 단계 +- 예상 행동과 실제 행동 비교 +- 해당되는 경우 스크린샷 또는 동영상 + +**오류 메시지:** +- 콘솔/터미널의 전체 오류 텍스트 +- 브라우저 콘솔 오류 (F12 → 콘솔 탭) +- 충돌 로그 또는 오류 대화상자 + + + +**추가 상황:** +- 설치된 커스텀 노드 목록 +- 문제를 재현하는 워크플로우 파일 (.json) +- 최근 변경사항 (새로운 설치, 업데이트 등) + + + +## 커뮤니티 리소스 + +- **공식 포럼:** [forum.comfy.org](https://forum.comfy.org/) +- **Discord:** [ComfyUI Discord 서버](https://discord.com/invite/comfyorg) +- **Reddit:** [r/comfyui](https://reddit.com/r/comfyui) +- **YouTube:** [ComfyUI 튜토리얼](https://www.youtube.com/@comfyorg) \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/basic/text-to-image.mdx b/ko/tutorials/basic/text-to-image.mdx index 5f34f303d..0a3d6a6c2 100644 --- a/ko/tutorials/basic/text-to-image.mdx +++ b/ko/tutorials/basic/text-to-image.mdx @@ -1,23 +1,247 @@ --- -title: "ComfyUI 텍스트 → 이미지 워크플로우" -description: "이 가이드는 AI 아트 생성에서 텍스트 기반 이미지 생성의 개념을 이해하고 ComfyUI에서 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우를 완료하는 데 도움을 드립니다." -sidebarTitle: "텍스트 → 이미지" -translationSourceHash: b23cec9b +title: "ComfyUI 텍스트-to-이미지 워크플로우" +description: "이 가이드는 AI 아트 생성에서 텍스트-to-이미지의 개념을 이해하고 ComfyUI에서 텍스트-to-이미지 워크플로우를 완료하는 데 도움을 드립니다." +sidebarTitle: "텍스트-to-이미지" +translationSourceHash: 692cf6ca translationFrom: tutorials/basic/text-to-image.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 7f6b5c90 - "About Text to Image": 46d8d8a8 - "ComfyUI Text to Image Workflow Example Guide": d5496194 - "Text to Image Working Principles": 6a4b7974 - "ComfyUI Text to Image Workflow Node Explanation": 1978408d - "Introduction to SD1.5 Model": cd91e138 --- -이 가이드는 ComfyUI의 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 소개하고 다양한 ComfyUI 노드의 기능과 사용법을 이해하도록 돕습니다. + +이 가이드는 ComfyUI의 텍스트-to-이미지 워크플로우를 소개하고 다양한 ComfyUI 노드의 기능과 사용법을 이해하도록 돕습니다. 이 문서에서는 다음을 다룹니다: -- 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 완료하기 -- 확산 모델 원리에 대한 기본 이해하기 -- 워크플로 노드의 기능과 역할 알아보기 +- 텍스트-to-이미지 워크플로우 완료하기 +- 확산 모델 원리에 대한 기본적인 이해하기 +- 워크플로우 노드의 기능과 역할 알아보기 - SD1.5 모델에 대한 초기 이해하기 -먼저 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 실행한 후 관련 개념에 대한 설명을 이어갑니다. 필요에 따라 관련 섹션을 선택해 주세요. +먼저 텍스트-to-이미지 워크플로우를 실행한 후 관련 개념에 대한 설명을 이어갑니다. 필요에 따라 관련 섹션을 선택해 주세요. + +## 텍스트-to-이미지란? + +**텍스트-to-이미지**는 텍스트 설명을 통해 이미지를 생성하는 AI 아트 생성의 핵심 과정으로, 그 중심에는 **확산 모델**이 있습니다. + +텍스트-to-이미지 과정에는 다음과 같은 요소가 필요합니다: +- **아티스트**: 이미지 생성 모델 +- **캔버스**: 잠재 공간 +- **이미지 요구사항(프롬프트)**: 긍정적 프롬프트(이미지에 포함되기를 원하는 요소)와 부정적 프롬프트(포함되지 않기를 원하는 요소) 포함 + +이 텍스트-to-이미지 생성 과정은 간단히 말해, 당신의 요구사항(긍정적·부정적 프롬프트)을 **아티스트(이미지 모델)**에게 전달하면, 아티스트가 이러한 요구사항에 맞춰 원하는 이미지를 만들어내는 것입니다. + +## ComfyUI 텍스트-to-이미지 워크플로우 예제 가이드 + +### 1. 준비 작업 + +`ComfyUI/models/checkpoints` 폴더에 최소 한 개의 SD1.5 모델 파일이 있는지 확인하세요. 예를 들어 [v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-v1-5-archive/blob/main/v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors)가 있습니다. + +아직 설치하지 않았다면, [ComfyUI AI 아트 생성 시작하기](/ko/get_started/first_generation)의 모델 설치 섹션을 참고해 주세요. + +### 2. 텍스트-to-이미지 워크플로우 로드하기 + +아래 이미지를 다운로드한 후, **ComfyUI로 드래그하여 워크플로우를 로드**하세요: + +ComfyUI-텍스트-to-이미지 워크플로우 + + +워크플로우 JSON이 메타데이터에 포함된 이미지는 바로 ComfyUI로 드래그하거나, 메뉴 `Workflows` -> `Open (ctrl+o)`를 이용해 로드할 수 있습니다. + + +### 3. 모델 로드 및 첫 번째 이미지 생성하기 + +이미지 모델을 설치한 후, 아래 이미지를 따라 모델을 로드하고 첫 번째 이미지를 생성하세요. + +![이미지 생성](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/image/basic/text-to-image-workflow.png) + +이미지 번호에 따라 다음 단계를 따르세요: +1. **Load Checkpoint** 노드에서 화살표를 사용하거나 텍스트 영역을 클릭해 **v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors**가 선택되었는지 확인하고, 좌우 화살표에 **null** 텍스트가 표시되지 않도록 하세요. +2. `Queue` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl + Enter`를 사용해 이미지 생성을 실행하세요. + +과정이 완료되면, **Save Image** 노드 인터페이스에 결과 이미지가 나타나며, 마우스 오른쪽 버튼을 클릭해 로컬에 저장할 수 있습니다. + +![ComfyUI 첫 번째 이미지 생성 결과](/images/tutorial/gettingstarted/result.png) + +결과가 만족스럽지 않다면 여러 번 생성해 보세요. 각각의 생성 과정에서 **KSampler**는 `seed` 파라미터에 따라 다른 난수 시드를 사용하므로, 매번 다른 결과가 나옵니다. + +### 4. 실험 시작하기 + +**CLIP Text Encoder**의 텍스트를 수정해 보세요. + +![CLIP Text Encoder](/images/comfy_core/conditioning/clip_text_encode.jpg) + +KSampler 노드에 연결된 `Positive` 연결은 긍정적 프롬프트를, `Negative` 연결은 부정적 프롬프트를 나타냅니다. + +SD1.5 모델을 위한 몇 가지 기본 프롬프팅 원칙은 다음과 같습니다: +- 가능하면 영어를 사용하세요. +- 프롬프트는 영어 쉼표 `,`로 구분하세요. +- 긴 문장보다는 구체적인 표현을 사용하세요. +- 구체적인 묘사를 사용하세요. +- `(golden hour:1.2)`와 같은 표현을 사용해 특정 키워드의 중요도를 높여 이미지에 더 많이 나타나게 할 수 있습니다. 여기서 `1.2`는 가중치이고, `golden hour`는 키워드입니다. +- `masterpiece, best quality, 4k`와 같은 키워드를 사용해 생성 품질을 높일 수 있습니다. + +다음은 몇 가지 프롬프트 예시를 시도해 볼 수 있으며, 직접 만든 프롬프트로도 생성해 보세요: + +**1. 애니메이션 스타일** + +긍정적 프롬프트: +``` +anime style, 1girl with long pink hair, cherry blossom background, studio ghibli aesthetic, soft lighting, intricate details + +masterpiece, best quality, 4k +``` + +부정적 프롬프트: +``` +low quality, blurry, deformed hands, extra fingers +``` + +**2. 사실적 스타일** + +긍정적 프롬프트: +``` +(ultra realistic portrait:1.3), (elegant woman in crimson silk dress:1.2), +full body, soft cinematic lighting, (golden hour:1.2), +(fujifilm XT4:1.1), shallow depth of field, +(skin texture details:1.3), (film grain:1.1), +gentle wind flow, warm color grading, (perfect facial symmetry:1.3) +``` + +부정적 프롬프트: +``` +(deformed, cartoon, anime, doll, plastic skin, overexposed, blurry, extra fingers) +``` + +**3. 특정 아티스트 스타일** + +긍정적 프롬프트: +``` +fantasy elf, detailed character, glowing magic, vibrant colors, long flowing hair, elegant armor, ethereal beauty, mystical forest, magical aura, high detail, soft lighting, fantasy portrait, Artgerm style +``` + +부정적 프롬프트: +``` +blurry, low detail, cartoonish, unrealistic anatomy, out of focus, cluttered, flat lighting +``` + +## 텍스트-to-이미지 작동 원리 + +텍스트-to-이미지 전체 과정은 **역확산 과정**으로 이해할 수 있습니다. 우리가 다운로드한 [v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-v1-5-archive/blob/main/v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors)는 사전 훈련된 모델로, **순수한 가우시안 노이즈로부터 목표 이미지를 생성**할 수 있습니다. 우리는 단지 우리의 프롬프트만 입력하면, 무작위 노이즈를 제거해 목표 이미지를 생성할 수 있습니다. + +```mermaid +graph LR +A[순수한 가우시안 노이즈] --> B[반복적 노이즈 제거] +B --> C[중간 잠재 변수] +C --> D[최종 생성 이미지] +E[텍스트 프롬프트] --> F[CLIP 인코더] +F --> G[의미적 벡터] +G --> B +``` + +우리는 두 가지 개념을 이해해야 합니다: +1. **잠재 공간**: 잠재 공간은 확산 모델에서 사용하는 추상적인 데이터 표현 방식입니다. 이미지를 픽셀 공간에서 잠재 공간으로 변환하면 저장 공간이 줄어들고, 확산 모델 훈련과 노이즈 제거 복잡성을 줄이는 데 유리합니다. 마치 건축가들이 건물 설계 대신 설계도(잠재 공간)를 사용하는 것과 같으며, 구조적 특징을 유지하면서 수정 비용을 크게 줄일 수 있습니다. +2. **픽셀 공간**: 픽셀 공간은 이미지를 저장하는 공간으로, 우리가 최종적으로 보는 이미지이며 픽셀 값을 저장합니다. + +확산 모델에 대해 더 자세히 알고 싶다면 다음 논문들을 읽어보세요: +- [노이즈 제거 확산 확률 모델(DDPM)](https://arxiv.org/pdf/2006.11239) +- [노이즈 제거 확산 암묵적 모델(DDIM)](https://arxiv.org/pdf/2010.02502) +- [잠재 확산 모델을 통한 고해상도 이미지 합성](https://arxiv.org/pdf/2112.10752) + +## ComfyUI 텍스트-to-이미지 워크플로우 노드 설명 + +![ComfyUI 텍스트-to-이미지 워크플로우 설명](/images/tutorial/basic/text-image-workflow.jpg) + +### A. Load Checkpoint 노드 + +![Load Checkpoint](/images/comfy_core/loaders/load_checkpoint.jpg) + +이 노드는 일반적으로 이미지 생성 모델을 로드하는 데 사용됩니다. `checkpoint`는 보통 세 가지 구성 요소를 포함합니다: `MODEL (UNet)`, `CLIP`, 그리고 `VAE` + +- `MODEL (UNet)`: 확산 과정 중 노이즈 예측과 이미지 생성을 담당하는 UNet 모델 +- `CLIP`: 텍스트 프롬프트를 모델이 이해할 수 있는 벡터로 변환하는 텍스트 인코더로, 모델은 직접 텍스트 프롬프트를 이해할 수 없기 때문입니다. +- `VAE`: 이미지를 픽셀 공간과 잠재 공간 간에 변환하는 변분 AutoEncoder로, 확산 모델은 잠재 공간에서 작동하며 우리의 이미지는 픽셀 공간에 있습니다. + +### B. Empty Latent Image 노드 + +![Empty Latent Image](/images/comfy_core/latent/empty_latent_image.jpg) + +KSampler 노드로 출력되는 잠재 공간을 정의합니다. Empty Latent Image 노드는 **순수한 노이즈 잠재 공간**을 구성합니다. + +이 노드의 기능을 캔버스 크기 정의라고 생각할 수 있으며, 이는 최종 생성 이미지의 크기를 결정합니다. + +### C. CLIP Text Encoder 노드 + +![CLIP Text Encoder](/images/comfy_core/conditioning/clip_text_encode.jpg) + +프롬프트를 인코딩하는 데 사용되며, 이는 이미지에 대한 귀하의 요구사항입니다. +- KSampler 노드에 연결된 `Positive` 조건 입력은 긍정적 프롬프트(이미지에 포함되기를 원하는 요소)를 나타냅니다. +- KSampler 노드에 연결된 `Negative` 조건 입력은 부정적 프롬프트(이미지에 포함되지 않기를 원하는 요소)를 나타냅니다. + +프롬프트는 `Load Checkpoint` 노드의 `CLIP` 구성 요소에 의해 의미적 벡터로 인코딩되고, KSampler 노드에 조건으로 출력됩니다. + +### D. KSampler 노드 + +![KSampler](/images/comfy_core/sampling/k_sampler.png) + +**KSampler**는 전체 워크플로우의 핵심으로, 모든 노이즈 제거 과정이 이루어지며 결국 잠재 공간 이미지를 출력합니다. + +```mermaid +graph LR +A[확산 모델] --> B{KSampler} +C[랜덤 노이즈
잠재 공간] --> B +D[CLIP 의미적 벡터] --> B +B --> E[노이즈 제거된 잠재] +``` + +KSampler 노드의 파라미터 설명은 다음과 같습니다: + +| 파라미터 이름 | 설명 | 기능 | +|----------------------------|------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------| +| **model** | 노이즈 제거에 사용되는 확산 모델 | 생성 이미지의 스타일과 품질을 결정합니다 | +| **positive** | 긍정적 프롬프트 조건 인코딩 | 지정된 요소를 포함하도록 생성을 유도합니다 | +| **negative** | 부정적 프롬프트 조건 인코딩 | 원치 않는 내용을 억제합니다 | +| **latent_image** | 노이즈 제거할 잠재 공간 이미지 | 노이즈 초기화를 위한 입력 캐리어 역할을 합니다 | +| **seed** | 노이즈 생성용 난수 시드 | 생성의 무작위성을 제어합니다 | +| **control_after_generate** | 생성 후 시드 제어 모드 | 배치 생성 시 시드 변동 패턴을 결정합니다 | +| **steps** | 노이즈 제거 반복 횟수 | 더 많은 단계는 더 세밀한 디테일을 제공하지만 처리 시간이 길어집니다 | +| **cfg** | 분류자 없는 안내 스케일 | 프롬프트 제약 강도를 제어합니다 (너무 높으면 과적합을 초래합니다) | +| **sampler_name** | 샘플링 알고리즘 이름 | 노이즈 제거 경로의 수학적 방법을 결정합니다 | +| **scheduler** | 스케줄러 유형 | 노이즈 감쇠율과 단계 크기 할당을 제어합니다 | +| **denoise** | 노이즈 제거 강도 계수 | 잠재 공간에 추가되는 노이즈 강도를 제어하며, 0.0은 원본 입력 특징을 유지하고, 1.0은 완전한 노이즈입니다 | + +KSampler 노드에서 잠재 공간은 `seed`를 초기화 파라미터로 사용해 랜덤 노이즈를 구성하고, 의미적 벡터 `Positive`와 `Negative`는 조건으로 확산 모델에 입력됩니다. + +그런 다음, `steps` 파라미터로 지정된 노이즈 제거 단계 수에 따라 노이즈 제거가 수행됩니다. 각 노이즈 제거 단계는 `denoise` 파라미터로 지정된 노이즈 제거 강도 계수를 사용해 잠재 공간을 노이즈 제거하고 새로운 잠재 공간 이미지를 생성합니다. + +### E. VAE 디코드 노드 + +![VAE 디코드](/images/comfy_core/latent/vae_decode.jpg) + +**KSampler**에서 출력된 잠재 공간 이미지를 픽셀 공간 이미지로 변환합니다. + +### F. Save Image 노드 + +![Save Image](/images/comfy_core/image/save_image.jpg) + +디코드된 이미지를 미리보기하고, 잠재 공간에서 로컬 `ComfyUI/output` 폴더로 저장합니다. + +## SD1.5 모델 소개 + +**SD1.5 (Stable Diffusion 1.5)**는 [Stability AI](https://stability.ai/)에서 개발한 AI 이미지 생성 모델입니다. Stable Diffusion 시리즈의 기본 버전으로, **512×512** 해상도 이미지로 훈련되어 이 해상도에서 특히 뛰어난 이미지 생성 성능을 발휘합니다. 약 4GB 크기로, **소비자급 GPU(예: 6GB VRAM)**에서도 원활하게 작동합니다. 현재 SD1.5는 다양한 플러그인(예: ControlNet, LoRA)과 최적화 도구를 지원하는 풍부한 생태계를 갖추고 있습니다. + +AI 아트 생성의 이정표와 같은 모델로서, SD1.5는 오픈소스 성격과 경량 아키텍처, 풍부한 생태계 덕분에 여전히 최고의 입문용 선택입니다. SDXL/SD3와 같은 신버전이 출시되었지만, 소비자급 하드웨어에서의 가치는 여전히 타의 추종을 불허합니다. + +### 기본 정보 +- **출시일**: 2022년 10월 +- **핵심 아키텍처**: 잠재 확산 모델(LDM) 기반 +- **훈련 데이터**: LAION-Aesthetics v2.5 데이터셋(약 5.9억 회 훈련 단계) +- **오픈소스 특징**: 모델/코드/훈련 데이터 모두 완전 오픈소스 + +### 장점과 한계 +모델 장점: +- 경량: 약 4GB 크기로 소비자 GPU에서도 원활히 작동 +- 진입 장벽 낮음: 다양한 플러그인과 최적화 도구를 지원 +- 성숙한 생태계: 광범위한 플러그인 및 도구 지원 +- 빠른 생성: 소비자 GPU에서도 원활한 작동 + +모델 한계: +- 디테일 처리: 손이나 복잡한 조명에서 왜곡 발생 가능성 +- 해상도 제한: 직접 1024x1024 생성 시 품질 저하 +- 프롬프트 의존성: 정확한 영어 설명이 제어에 필수적임 \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx b/ko/tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx index 72ac29ce3..2424e702e 100644 --- a/ko/tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx +++ b/ko/tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx @@ -1,18 +1,18 @@ --- -title: "ComfyUI Flux.1 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우 예시" -description: "이 가이드는 Flux.1 모델에 대한 간략한 소개와 함께, 전체 버전 및 FP8 체크포인트 버전을 포함한 예시를 통해 Flux.1 모델을 이용한 텍스트 기반 이미지 생성 방법을 안내합니다." -sidebarTitle: "Flux.1 텍스트 기반 이미지 생성" +title: "ComfyUI Flux.1 텍스트-to-이미지 워크플로우 예시" +description: "이 가이드는 Flux.1 모델에 대한 간략한 소개와 함께, 전체 버전 및 FP8 체크포인트 버전을 포함한 예시를 통해 Flux.1 모델을 이용한 텍스트-to-이미지 생성 방법을 안내합니다." +sidebarTitle: "Flux.1 텍스트-to-이미지" translationSourceHash: 4f66e3f0 translationFrom: tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx --- ![Flux](/images/tutorial/flux/flux_example.png) -Flux는 120억 파라미터를 가진 오픈소스 텍스트 기반 이미지 생성 모델 중 가장 큰 모델 중 하나로, 원본 파일 크기는 약 23GB입니다. 이 모델은 전 스테이블 디퓨전 팀원들이 설립한 [Black Forest Labs](https://blackforestlabs.ai/)에서 개발되었습니다. +Flux는 120억 파라미터를 가진 오픈소스 텍스트-to-이미지 생성 모델 중 가장 큰 모델 중 하나로, 원본 파일 크기는 약 23GB입니다. 이 모델은 전 스테이블 디퓨전 팀원들이 설립한 [Black Forest Labs](https://blackforestlabs.ai/)에서 개발되었습니다. Flux는 뛰어난 이미지 품질과 유연성으로 고화질의 다양한 이미지를 생성할 수 있습니다. 현재 Flux.1 모델에는 몇 가지 주요 버전이 있습니다: - **Flux.1 Pro:** 최고 성능의 모델로, 클로즈드소스이며 API 호출을 통해서만 사용 가능합니다. -- **[Flux.1 [dev]：](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev)** 오픈소스이지만 비상업적 용도로 제한되며, Pro 버전에서 증류된 버전으로 Pro 버전과 거의 동일한 성능을 자랑합니다. +- **[Flux.1 [dev]：](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev)** 오픈소스이지만 비상업적 용도로 제한되며, Pro 버전에서 다운스트림된 버전으로 Pro 버전과 거의 동일한 성능을 자랑합니다. - **[Flux.1 [schnell]：](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell)** Apache2.0 라이선스를 사용하며, 이미지를 생성하는 데 단 4단계만 필요해 저사양 하드웨어에도 적합합니다. **Flux.1 모델의 특징** @@ -20,7 +20,7 @@ Flux는 뛰어난 이미지 품질과 유연성으로 고화질의 다양한 이 - **파라미터 규모:** Flux는 120억 파라미터를 보유해 더욱 복잡한 패턴 관계를 포착하고 더 사실적이고 다양한 이미지를 생성합니다. - **다양한 스타일 지원:** 다양한 스타일을 지원하며, 다양한 종류의 이미지에 대해 뛰어난 성능을 발휘합니다. -이 예시에서는 Flux.1 Dev와 Flux.1 Schnell 버전을 모두 사용해 텍스트 기반 이미지 생성 예시를 소개하며, 여기에는 전체 버전 모델과 간소화된 FP8 체크포인트 버전이 포함됩니다. +이 예시에서는 Flux.1 Dev와 Flux.1 Schnell 버전을 모두 사용해 텍스트-to-이미지 예시를 소개하며, 여기에는 전체 버전 모델과 간소화된 FP8 체크포인트 버전이 포함됩니다. - **Flux 전체 버전:** 최고의 성능을 자랑하지만 더 많은 VRAM 자원과 여러 모델 파일의 설치가 필요합니다. - **Flux FP8 체크포인트:** 모델의 fp8 버전 한 개만 필요하지만, 전체 버전에 비해 품질이 약간 떨어집니다. @@ -34,7 +34,141 @@ Flux는 뛰어난 이미지 품질과 유연성으로 고화질의 다양한 이 시작하기 전에 ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요. -## Flux.1 전체 버전 텍스트 기반 이미지 생성 예시 +## Flux.1 전체 버전 텍스트-to-이미지 예시 -[black-forest-labs/FLUX.1-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/ \ No newline at end of file +[black-forest-labs/FLUX.1-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev)에서 모델을 다운로드할 수 없는 경우, Huggingface에 로그인하고 해당 리포지토리의 라이선스 계약에 동의했는지 확인하세요. +![Flux 계약](/images/tutorial/flux/flux_agreement.jpg) + + +### Flux.1 Dev + +#### 1. 워크플로우 파일 + +아래 이미지를 다운로드해 ComfyUI에 드래그하여 워크플로우를 로드하세요. +![Flux Dev 원본 버전 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/text-to-image/flux_dev_t5fp16.png) + + +

Comfy Cloud에서 실행

+ + +#### 2. 수동 모델 설치 + + +- `flux1-dev.safetensors` 파일은 브라우저를 통해 다운로드하기 전에 [black-forest-labs/FLUX.1-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev) 계약에 동의해야 합니다. +- VRAM이 부족한 경우, [t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors?download=true)를 사용해 `t5xxl_fp16.safetensors` 파일을 대체해보세요. + + +다음 모델 파일을 다운로드하세요: +- [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/clip_l.safetensors?download=true) +- [t5xxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp16.safetensors?download=true) VRAM이 32GB 이상인 경우 권장합니다. +- [ae.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/resolve/main/ae.safetensors?download=true) +- [flux1-dev.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/resolve/main/flux1-dev.safetensors) + +저장 위치: +``` +ComfyUI/ +├── models/ +│ ├── text_encoders/ +│ │ ├── clip_l.safetensors +│ │ └── t5xxl_fp16.safetensors +│ ├── vae/ +│ │ └── ae.safetensors +│ └── diffusion_models/ +│ └── flux1-dev.safetensors +``` + +#### 3. 워크플로우 실행 단계 + +아래 이미지를 참조해 모든 모델 파일이 올바르게 로드되었는지 확인하세요. + +![ComfyUI Flux Dev 워크플로우](/images/tutorial/flux/flow_diagram_flux_dev_t5fp16.jpg) + +1. `DualCLIPLoader` 노드에 다음 모델이 로드되었는지 확인하세요: + - clip_name1: t5xxl_fp16.safetensors + - clip_name2: clip_l.safetensors +2. `Load Diffusion Model` 노드에 `flux1-dev.safetensors`가 로드되었는지 확인하세요. +3. `Load VAE` 노드에 `ae.safetensors`가 로드되었는지 확인하세요. +4. `Queue` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 워크플로우를 실행하세요. + + +Flux의 뛰어난 프롬프트 추종 능력 덕분에 부정적인 프롬프트는 필요하지 않습니다. + +### Flux.1 Schnell + +#### 1. 워크플로우 파일 + +아래 이미지를 다운로드해 ComfyUI에 드래그하여 워크플로우를 로드하세요. + +![Flux Schnell 버전 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/text-to-image/flux_schnell_t5fp8.png) + + +

Comfy Cloud에서 실행

+ + +#### 2. 수동 모델 설치 + + +이 워크플로우에서는 두 모델 파일만 Flux1 Dev 버전 워크플로우와 다릅니다. t5xxl의 경우, 더 나은 결과를 위해 여전히 fp16 버전을 사용할 수 있습니다. +- **t5xxl_fp16.safetensors** -> **t5xxl_fp8.safetensors** +- **flux1-dev.safetensors** -> **flux1-schnell.safetensors** + + +완전한 모델 파일 목록: +- [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/clip_l.safetensors?download=true) +- [t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors?download=true) +- [ae.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/resolve/main/ae.safetensors?download=true) +- [flux1-schnell.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/resolve/main/flux1-schnell.safetensors) + +파일 저장 위치: +``` +ComfyUI/ +├── models/ +│ ├── text_encoders/ +│ │ ├── clip_l.safetensors +│ │ └── t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors +│ ├── vae/ +│ │ └── ae.safetensors +│ └── diffusion_models/ +│ └── flux1-schnell.safetensors +``` + +#### 3. 워크플로우 실행 단계 + +![Flux Schnell 버전 워크플로우](/images/tutorial/flux/flow_diagram_flux_schnell_t5fp8.jpg) + +1. `DualCLIPLoader` 노드에 다음 모델이 로드되었는지 확인하세요: + - clip_name1: t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors + - clip_name2: clip_l.safetensors +2. `Load Diffusion Model` 노드에 `flux1-schnell.safetensors`가 로드되었는지 확인하세요. +3. `Load VAE` 노드에 `ae.safetensors`가 로드되었는지 확인하세요. +4. `Queue` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 워크플로우를 실행하세요. + +## Flux.1 FP8 체크포인트 버전 텍스트-to-이미지 예시 + +fp8 버전은 원본 Flux.1 fp16 버전의 양자화된 버전입니다. +어느 정도는 이 버전의 품질이 fp16 버전보다 낮아지지만, VRAM 요구량도 줄어들고, 모델 파일을 하나만 설치하면 바로 실행해볼 수 있습니다. + +### Flux.1 Dev + +아래 이미지를 다운로드해 ComfyUI에 드래그하여 워크플로우를 로드하세요. + +![Flux Dev fp8 체크포인트 버전 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/text-to-image/flux_dev_fp8.png) + + +

Comfy Cloud에서 실행

+ + +[flux1-dev-fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-dev/resolve/main/flux1-dev-fp8.safetensors?download=true)를 다운로드해 `ComfyUI/models/checkpoints/` 디렉토리에 저장하세요. + +해당 `Load Checkpoint` 노드가 `flux1-dev-fp8.safetensors`를 로드하도록 설정했는지 확인하고, 워크플로우를 실행해보세요. + +### Flux.1 Schnell + +아래 이미지를 다운로드해 ComfyUI에 드래그하여 워크플로우를 로드하세요. + +![Flux Schnell fp8 체크포인트 버전 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/text-to-image/flux_schnell_fp8.png) + +[flux1-schnell-fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-schnell/resolve/main/flux1-schnell-fp8.safetensors?download=true)를 다운로드해 `ComfyUI/models/checkpoints/` 디렉토리에 저장하세요. + +해당 `Load Checkpoint` 노드가 `flux1-schnell-fp8.safetensors`를 로드하도록 설정했는지 확인하고, 워크플로우를 실행해보세요. \ No newline at end of file From 43e24e1c73071dadea8d26463957e0b848f38483 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Tue, 30 Jun 2026 00:16:17 +0800 Subject: [PATCH 09/25] fix: restore 2 more truncated ko/ files from upstream --- ko/development/core-concepts/models.mdx | 61 ++++++++++- .../desktop/usage/instance-management.mdx | 101 +++++++++++++++++- 2 files changed, 154 insertions(+), 8 deletions(-) diff --git a/ko/development/core-concepts/models.mdx b/ko/development/core-concepts/models.mdx index 085eb6889..670fb572a 100644 --- a/ko/development/core-concepts/models.mdx +++ b/ko/development/core-concepts/models.mdx @@ -1,8 +1,8 @@ --- title: "모델" -description: "모델 파일이 ComfyUI 워크플로에 어떻게 맞춰지는지: 어디에 저장되고, 어떻게 로드하며, 일반적인 해결 방법은 무엇인지." +description: "모델 파일이 ComfyUI 워크플로우에 어떻게 맞춰지는지: 어디에 저장되고, 어떻게 로드하며, 일반적인 해결 방법은 무엇인지." icon: "cube" -translationSourceHash: 5c4c83a4 +translationSourceHash: ce630403 translationFrom: development/core-concepts/models.mdx --- @@ -10,12 +10,12 @@ import ExternalModels from "/snippets/ko/install/add-external-models.mdx" ## 모델의 기본 개념 -ComfyUI에서 **모델**이란 실제로 워크플로우를 실행하는 가중치 파일을 말합니다. 여기에는 **체크포인트**, **VAE**, **LoRA**, **ControlNet**, 업스케일러 등이 포함됩니다. 앱 설치 파일은 작으며, 이러한 파일들은 기본적으로 포함되어 있지 않습니다. 보통 **웹에서 다운로드**하여 `ComfyUI/models/` 아래에 배치하거나(또는 템플릿의 안내에 따라) 배치한 후, 올바른 **로더 노드**에서 파일을 선택합니다(캔버스에서 이 노드들은 보통 **Load**로 시작하는 이름을 가집니다). +ComfyUI에서 **모델**이란 실제로 워크플로우를 실행하는 가중치 파일을 말합니다. 여기에는 **체크포인트**, **VAE**, **LoRA**, **ControlNet**, 업스케일러 등이 포함됩니다. 앱 설치 파일은 작으며, 이러한 파일들은 기본적으로 포함되어 있지 않습니다. 보통 **웹에서 다운로드**한 후 `ComfyUI/models/` 아래에 배치하거나(또는 템플릿의 안내를 따르세요) 캔버스에서 오른쪽 **로더 노드**에서 해당 파일을 선택하면 됩니다(이 노드들은 이름이 **Load**로 시작하는 경우가 많습니다). ### ComfyUI에서 지원하는 모델 - **내장된 1차 지원 범위는 의도적으로 제한되어 있지만**, ComfyUI와 오픈소스 생태계가 발전함에 따라 점차 늘어납니다. 모델이 일급 지원을 받으면 보통 **[워크플로우 템플릿 라이브러리](/ko/interface/features/template)**에 새로운 항목이 추가되며, 예상되는 그래프와 모델 조합이 표시됩니다. -- **모든 체크포인트나 가중치 파일이 바로 사용 가능한 것은 아닙니다.** 기본적으로 지원되는 모델과 그에 따른 일반적인 가중치 파일의 경우, ComfyUI를 **[최신 상태로 유지](/ko/installation/update_comfyui)**하고 **[템플릿 라이브러리](/ko/interface/features/template)**에 해당 워크플로우가 있는지 확인한 후에야 파일이 잘못된 위치에 있는 것이 아니라는 것을 확신할 수 있습니다. +- **모든 체크포인트나 가중치 파일이 바로 사용 가능한 것은 아닙니다.** 기본적으로 지원되는 모델과 그에 따른 일반적인 가중치 파일의 경우, ComfyUI를 **최신 상태로 유지**( /installation/update_comfyui)하고 **템플릿 라이브러리**( /interface/features/template)에 해당 워크플로우가 있는지 확인한 후에야 파일이 잘못된 위치에 있는 것이 아니라는 것을 확신할 수 있습니다. - **다수의 다른 모델은 커뮤니티의 커스텀 노드를 통해 활성화됩니다.** 경로, 로더 노드, 그래프 레이아웃은 이 페이지의 일반적인 `ComfyUI/models/` 안내와 다를 수 있으므로 **각 프로젝트의 README나 문서를 반드시 따르세요**. ComfyUI는 매우 확장성이 뛰어나므로 구현 방식은 저자마다 다릅니다. 설치 및 문제 해결 방법은 [커스텀 노드 설치 방법](/ko/installation/install_custom_node)을 참조하세요. ## ComfyUI에서 모델 사용하기 @@ -23,4 +23,55 @@ ComfyUI에서 **모델**이란 실제로 워크플로우를 실행하는 가중 1. **파일을 올바른 위치에 가져오기** — [Hugging Face](https://huggingface.co), [Civitai](https://civitai.green) 또는 [GitHub](https://github.com)의 프로젝트 페이지와 같은 커뮤니티 사이트에서 다운로드한 후, 해당 유형의 하위 폴더(예: `checkpoints`, `loras`, `vae`)에 `ComfyUI/models/` 아래에 넣으세요. 2. **적합한 로더 노드 추가하기** — 해당 모델 유형(체크포인트, LoRA, VAE 등)에 맞는 로더를 선택하세요. 노드 목록에서 제목은 종종 **Load**로 시작합니다. 3. **로더 노드에서 파일 선택하기** — 해당 로더 노드의 드롭다운 메뉴에서 파일을 선택하세요. -4. **로더 노드를 나머지 그래프에 연결하기** — ComfyUI가 열려 있는 동안 직접 파일을 복사했다면, 앱을 ** \ No newline at end of file +4. **로더 노드를 나머지 그래프에 연결하기** — ComfyUI가 열려 있는 동안 직접 파일을 복사했다면, 앱을 **재시작**하거나 필요에 따라 새로고침하여 목록이 최신으로 업데이트되도록 하세요. + +### 대용량 다운로드를 예상하세요 + +단일 생성 모델은 종종 **수 기가바이트**에 달합니다. 다운로드하거나 동기화할 때 디스크 공간과 시간을 충분히 준비하세요. + +## 메인 체크포인트 외에도 + +메인 디퓨전 체크포인트는 많은 일을 하지만, 많은 워크플로우에서는 **작은 보조 모델**을 추가하기도 합니다. 예를 들면: + +- **LoRA** — 스타일, 캐릭터, 또는 컨셉에 맞게 조정된 경량 추가물 +- **ControlNet** — 에지, 깊이, 자세 등에서 추가적인 안내 제공 +- **인페인팅** — 기존 이미지 내부의 영역을 채우거나 교체 + +![보조 모델](/images/concepts/core-concepts_auxiliary-model.png) + +## 모델 제거하기 + +현재 UI에는 '제거' 버튼이 없습니다. 모델을 삭제하려면, `ComfyUI/models/` 폴더에서 해당 모델이 저장된 파일(또는 여러 파일)을 **삭제**하세요. + + + +## 일반적인 문제 + + + + ComfyUI는 기본적으로 GGUF 형식 모델을 지원하지 않습니다. GGUF 모델을 사용하려면 [ComfyUI-GGUF](https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF)와 같은 커뮤니티 커스텀 노드를 설치해야 합니다. + + + + 모델을 설치했는데 ComfyUI에서 찾을 수 없다면 다음 단계를 시도해 보세요: + + - 모델이 올바른 위치에 있는지 확인하세요: + - **Comfy 데스크톱**: **도움말** 메뉴 → **폴더 열기** → **모델 폴더 열기**를 클릭해 모델 설치 경로를 확인하세요. + - 모델 파일이 올바른 하위 폴더(예: `checkpoints`, `loras`, `vae`)에 저장되었는지 확인하세요. + - `r` 키를 눌러 노드 정의를 새로 고쳐 ComfyUI가 모델을 인식하도록 하세요. + - ComfyUI를 재시작하세요. + - 로더 노드에서 올바른 모델이 선택되었는지 확인하세요. + + + +## 좀 더 자세한 배경 정보가 필요하신가요? + + + + 여기서 **모델**이란 네트워크가 학습한 내용을 담은 데이터 파일을 말합니다. 입력값(텍스트 및 노이즈 등)을 출력값(이미지 등)으로 변환할 수 있을 정도로 충분한 정보를 포함하고 있습니다. 이미지 워크플로우에서 흔히 사용되는 예는 **디퓨전** 체크포인트, **CLIP**와 같은 텍스트/이미지 인코더, 그리고 RealESRGAN과 같은 **업스케일러**입니다. + + + + 연구실과 오픈소스 프로젝트에서 제공하는 큰 **기본 모델**은 범용적으로 사용됩니다. 커뮤니티에서는 이를 **튜닝**하거나 새로운 체크포인트와 LoRA로 합쳐 특정 스타일에 더 잘 맞거나, 조금 더 가볍게 작동하거나, 새로운 동작을 추가하기도 합니다. 마치 Civitai나 Hugging Face에서 좋아하는 체크포인트를 고르는 것과 같은 원리입니다. + + \ No newline at end of file diff --git a/ko/installation/desktop/usage/instance-management.mdx b/ko/installation/desktop/usage/instance-management.mdx index f767c8bea..5c3811dd2 100644 --- a/ko/installation/desktop/usage/instance-management.mdx +++ b/ko/installation/desktop/usage/instance-management.mdx @@ -3,7 +3,7 @@ title: "인스턴스 관리" description: "Comfy Desktop에서 ComfyUI 인스턴스를 생성, 편집, 이름 변경, 삭제합니다" icon: "plus" sidebarTitle: "인스턴스" -translationSourceHash: b6625c51 +translationSourceHash: 419f4a13 translationFrom: installation/desktop/usage/instance-management.mdx --- @@ -31,7 +31,7 @@ Comfy Desktop은 네 가지 인스턴스 유형을 지원합니다. 각 유형 3. **관리**: 관리 패널을 열어 인스턴스를 구성합니다(경로, 실행 인자, 모델 디렉터리, 환경 변수). [관리](/ko/installation/desktop/usage/manage) 페이지를 참조하세요. 4. **스냅샷 복원**: 인스턴스를 이전 스냅샷으로 되돌립니다. [스냅샷](/ko/installation/desktop/usage/snapshots) 페이지를 참조하세요. 5. **공유**: 인스턴스의 스냅샷을 내보내 다른 사람과 공유합니다. -6. **설치 복사**: 기존 독립형 설치를 자체 Python 환경과 커스텀 노드를 포함하여 복제합니다. [설치 복사하기](#copying-an-installation)를 참조하세요. +6. **설치 복사**: 기존 독립형 설치를 자체 Python 환경과 사용자 정의 노드를 포함하여 복제합니다. [설치 복사하기](#copying-an-installation)를 참조하세요. 7. **Forget**: 파일을 삭제하지 않고 선택기에서 인스턴스를 제거합니다(Untrack과 동일). 8. **Uninstall**: 인스턴스와 모든 파일을 디스크에서 영구히 삭제합니다. Forget과 Uninstall에 대한 자세한 내용은 [인스턴스 제거하기](#uninstalling-an-instance)를 참조하세요. @@ -68,4 +68,99 @@ Comfy Desktop이 나머지 작업을 처리합니다: Python 다운로드, 환 -![설치 후 템플릿 라이브러리](/images/desktop/usage/new_install_03_interface \ No newline at end of file +![설치 후 템플릿 라이브러리](/images/desktop/usage/new_install_03_interface_template.png) + +설치가 완료되면 Comfy Desktop에서 템플릿 라이브러리를 열어 시작할 워크플로 템플릿을 선택할 수 있습니다. + + + + +## 기존 설치 추적하기 + +이미 ComfyUI 설치가 있는 경우(Git 저장소에서 수동으로 설정했거나 포터블 버전으로 다운로드한 경우) 새로 만들지 않고 Comfy Desktop에 추가할 수 있습니다. + +대시보드에서 **새 설치**를 클릭하여 설치 메뉴를 연 다음 **기존 설치 추가**를 선택합니다. + +![기존 설치 추가](/images/desktop/usage/track_instance_01.png) + +1. **새 설치**를 클릭하여 설치 옵션을 엽니다. +2. **기존 설치 추가**를 선택하여 추적 대화 상자를 엽니다. + +### 설치 감지하기 + +추적 대화 상자에서 **찾아보기**를 클릭하여 ComfyUI 디렉터리를 선택합니다. Comfy Desktop이 폴더를 조사하여 설치 유형을 자동으로 감지합니다. + +**Windows 포터블** 설치의 경우 다음과 같은 항목을 찾습니다. +- `standalone-env` 디렉터리 — 번들 Python 환경 +- `ComfyUI/main.py` — ComfyUI 진입점 + +**수동으로 클론한 Git 저장소**의 경우 다음과 같은 항목을 찾습니다. +- `models/` 및 `user/` 디렉터리 — 구성된 ComfyUI의 흔적 +- `.venv` 디렉터리 — Python 가상 환경 + +### 경로 설정하기 + +디렉터리를 선택하면 대화 상자에 감지된 경로가 표시됩니다. 필요에 따라 조정할 수 있습니다. + +![ComfyUI 디렉터리 및 Python 환경](/images/desktop/usage/track_instance_02.png) + +1. **ComfyUI 디렉터리**: `main.py`가 포함된 ComfyUI 폴더 경로입니다. 포터블 설치의 경우 일반적으로 포터블 패키지 *내부*의 폴더입니다. + - 포터블 예: `D:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI` +2. **Python 환경**: Python 환경 폴더 경로입니다. Comfy Desktop이 자동으로 감지하며 필요에 따라 재정의할 수 있습니다. + - 포터블 예: `D:\ComfyUI_windows_portable\python_embeded` + - Git 저장소 예: `/.venv` + +### 추적형 vs 독립형 + +**추적형**(기존 설치 추가) 설치와 **독립형** 설치의 주요 차이점은 업데이트 관리 방식입니다. + +| 측면 | 추적형 (기존) | 독립형 | +|--------|-------------------|------------| +| **업데이트** | 자동 업데이트 없음 — Git을 통해 수동으로 ComfyUI 버전 관리 | 기본 제공 자동 업데이트 | +| **Python** | 기존 Python 환경 사용(`.venv`, `python_embeded` 등) | 번들 Python, 자동 의존성 관리 | +| **격리** | 기존 경로와 환경 공유 | 완전히 자체 완비된 격리 설치 | +| **스냅샷** | 지원 안 함 | 스냅샷 지원 가능 | +| **용도** | 이미 ComfyUI를 설정하고 사용자 정의한 경우 | 처음부터 새로 설치하는 경우 | + +> **참고:** 추적형 설치는 `launchMode: 'external'`을 사용합니다 — Comfy Desktop이 기존 ComfyUI 프로세스를 내부 관리 없이 시작합니다. 현재 스냅샷은 Standalone 인스턴스에서만 지원됩니다. + +## 인스턴스 제거하기 + +[↩ 개요로 돌아가기](#overview) + +인스턴스를 제거할 때 파일을 유지할지 모두 삭제할지에 따라 세 점 메뉴에 두 가지 옵션이 제공됩니다. + +![Forget vs Uninstall](/images/desktop/usage/instance_uninstall.png) + +1. **Forget / Untrack**: 파일을 삭제하지 않고 선택기 목록에서 인스턴스를 제거합니다. 설치 폴더와 모든 데이터는 디스크에 남습니다. 목록을 정리하고 싶지만 나중에 인스턴스가 다시 필요할 수 있을 때 사용하세요. +2. **Uninstall / Delete**: 설치와 모든 파일을 디스크에서 영구히 제거합니다. 공유 디렉터리의 모델 파일은 영향을 받지 않습니다. + +메뉴에 표시되는 이름은 인스턴스 유형에 따라 다릅니다. 스탠드얼론 설치의 경우 **Forget**이 표시되고(로컬 설치이므로 untrack은 적용되지 않음), 수동으로 추가한 설치의 경우 **Untrack**이 표시됩니다. 둘 다 파일을 삭제하지 않고 목록에서 인스턴스를 제거하는 동일한 작업을 수행합니다. + +## 설치 복사하기 + +[↩ 개요로 돌아가기](#overview) + +기존 독립형 설치를 복제하려면 해당 카드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 **설치 복사**를 선택합니다. 이렇게 하면 다음 사항이 포함된 복사본이 생성됩니다. +- 새로운 Python 환경 +- 동일한 ComfyUI 버전 +- 자체 사용자 정의 노드 설정 + +복사가 시작되기 전에 새 설치의 이름을 입력하라는 메시지가 표시됩니다. + +## 인스턴스 편집하기 + +[↩ 개요로 돌아가기](#overview) + +인스턴스의 **관리** 패널에서 다음을 수행할 수 있습니다. + +- 설치 경로 변경 +- 실행 인자 조정 +- 모델 디렉터리 수정 +- 환경 변수 업데이트 + +인스턴스 카드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 **관리**를 선택하여 **관리** 패널을 엽니다. + +## 오류 상태 + +설치에 문제가 발생하면 카드에 경고 표시기가 나타납니다. 카드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 **오류 해제**를 선택하여 오류 상태를 지웁니다. 문제가 지속되면 [데이터 위치](/ko/installation/desktop/usage/settings#data-locations)에서 로그를 확인하세요. \ No newline at end of file From c256a82d886704befff04175c66ece2b7c9be490 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Tue, 30 Jun 2026 00:19:10 +0800 Subject: [PATCH 10/25] chore: trigger ci re-run From 3f697f7fb78655ea1b4f11dd3a05f744ec474d6f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Tue, 30 Jun 2026 00:19:38 +0800 Subject: [PATCH 11/25] fix: restore full api-reference.mdx from upstream --- ko/development/cloud/api-reference.mdx | 78 ++++++++++++++++---------- 1 file changed, 47 insertions(+), 31 deletions(-) diff --git a/ko/development/cloud/api-reference.mdx b/ko/development/cloud/api-reference.mdx index e38854fc5..79d34846b 100644 --- a/ko/development/cloud/api-reference.mdx +++ b/ko/development/cloud/api-reference.mdx @@ -2,21 +2,10 @@ title: "클라우드 API 참조" description: "Comfy Cloud의 코드 예제와 함께 제공되는 완벽한 API 참조" icon: "book-open" -translationSourceHash: d9f1701a +translationSourceHash: 5ec787f8 translationFrom: development/cloud/api-reference.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": fb7f419d - "Setup": 311034bb - "Object Info": 7b62a397 - "Uploading Inputs": 92df17f8 - "Running Workflows": b87ac9c8 - "Checking Job Status": d74b4922 - "WebSocket for Real-Time Progress": 02c49b4a - "Downloading Outputs": 5e1d63d3 - "Complete End-to-End Example": ded53ce2 - "Queue Management": 857edaaf - "Error Handling": b2513ee9 --- + import PollJobCompletion from "/snippets/ko/cloud/poll-job-completion.mdx" import WebSocketProgress from "/snippets/ko/cloud/websocket-progress.mdx" import DownloadOutputs from "/snippets/ko/cloud/download-outputs.mdx" @@ -25,10 +14,10 @@ import DownloadOutputs from "/snippets/ko/cloud/download-outputs.mdx" **실험적 API:** 이 API는 실험적이며 변경될 수 있습니다. 엔드포인트, 요청/응답 형식 및 동작은 사전 통지 없이 수정될 수 있습니다. 일부 엔드포인트는 로컬 ComfyUI와의 호환성을 위해 유지되지만 다른 의미를 가질 수 있습니다(예: 무시된 필드). -이 페이지에서는 일반적인 Comfy Cloud API 연산에 대한 완벽한 예제를 제공합니다. +이 페이지에서는 일반적인 Comfy Cloud API 작업에 대한 완벽한 예제를 제공합니다. - **구독 필요:** API를 통해 워크플로를 실행하려면 활성 Comfy Cloud 구독이 필요합니다. 자세한 내용은 [가격 계획](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)을 참조하세요. + **구독 필요:** API를 통해 워크플로우를 실행하려면 활성 Comfy Cloud 구독이 필요합니다. 자세한 내용은 [가격 계획](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)을 참조하세요. ## 설정 @@ -123,6 +112,8 @@ print(f"KSampler 입력: {inputs}") ``` +--- + ## 입력 업로드 워크플로우에서 사용할 이미지, 마스크 또는 기타 파일을 업로드합니다. @@ -159,7 +150,7 @@ async function uploadInput( } const result = await uploadInput("my_image.png"); -console.log(`업로드됨: ${result.name} (서브폴더: ${result.subfolder})`); +console.log(`업로드됨: ${result.name} to ${result.subfolder}`); ``` ```python Python @@ -188,7 +179,7 @@ def upload_input(file_path: str, input_type: str = "input") -> dict: # 이미지 업로드 result = upload_input("my_image.png") -print(f"업로드됨: {result['name']} (서브폴더: {result['subfolder']})") +print(f"업로드됨: {result['name']} to {result['subfolder']}") ``` @@ -264,6 +255,8 @@ def upload_mask(file_path: str, original_ref: dict) -> dict: ``` +--- + ## 워크플로우 실행 워크플로우를 제출하여 실행합니다. @@ -293,25 +286,25 @@ async function submitWorkflow(workflow: Record): Promise { const result = await response.json(); if (result.error) { - throw new Error(`Workflow error: ${result.error}`); + throw new Error(`워크플로우 오류: ${result.error}`); } return result.prompt_id; } const workflow = JSON.parse(await readFile("workflow_api.json", "utf-8")); const promptId = await submitWorkflow(workflow); -console.log(`Submitted job: ${promptId}`); +console.log(`제출된 작업: ${promptId}`); ``` ```python Python def submit_workflow(workflow: dict) -> str: - """Submit a workflow and return the prompt_id (job ID). + """워크플로우를 제출하고 prompt_id(작업 ID)를 반환합니다. Args: - workflow: ComfyUI workflow in API format + workflow: API 형식의 ComfyUI 워크플로우 Returns: - prompt_id for tracking the job + prompt_id, 작업 추적용 """ response = requests.post( f"{BASE_URL}/api/prompt", @@ -322,16 +315,16 @@ def submit_workflow(workflow: dict) -> str: result = response.json() if "error" in result: - raise ValueError(f"Workflow error: {result['error']}") + raise ValueError(f"워크플로우 오류: {result['error']}") return result["prompt_id"] -# Load and submit a workflow +# 워크플로우 로드 및 제출 with open("workflow_api.json") as f: workflow = json.load(f) prompt_id = submit_workflow(workflow) -print(f"Submitted job: {prompt_id}") +print(f"제출된 작업: {prompt_id}") ``` @@ -429,36 +422,51 @@ function setWorkflowInput( return workflow; } -// Example: Set seed and prompt +// 예제: 시드와 프롬프트 설정 let workflow = JSON.parse(await readFile("workflow_api.json", "utf-8")); workflow = setWorkflowInput(workflow, "3", "seed", 12345); -workflow = setWorkflowInput(workflow, "6", "text", "a beautiful landscape"); +workflow = setWorkflowInput(workflow, "6", "text", "아름다운 풍경"); ``` ```python Python def set_workflow_input(workflow: dict, node_id: str, input_name: str, value) -> dict: + """워크플로우 입력 값을 수정합니다. + + Args: + workflow: 워크플로우 딕셔너리 + node_id: 수정할 노드 ID + input_name: 입력 필드 이름 + value: 새로운 값 + + Returns: + 수정된 워크플로우 + """ if node_id in workflow: workflow[node_id]["inputs"][input_name] = value return workflow -# Example: Set seed and prompt +# 예제: 시드와 프롬프트 설정 workflow = set_workflow_input(workflow, "3", "seed", 12345) -workflow = set_workflow_input(workflow, "6", "text", "a beautiful landscape") +workflow = set_workflow_input(workflow, "6", "text", "아름다운 풍경") ``` +--- + ## 작업 상태 확인 작업 완료 여부를 확인합니다. +--- + ## 실시간 진행 상황을 위한 WebSocket WebSocket 연결을 통해 실시간 실행 업데이트를 받습니다. - `clientId` 매개변수는 현재 무시됩니다: 사용자당 모든 연결이 동일한 메시지를 받습니다. 앞으로의 호환성을 위해 고유한 `clientId`를 전달하세요. + `clientId` 매개변수는 현재 무시됩니다—사용자당 모든 연결이 동일한 메시지를 받습니다. 앞으로의 호환성을 위해 고유한 `clientId`를 전달하세요. @@ -536,12 +544,16 @@ WebSocket 연결을 통해 실시간 실행 업데이트를 받습니다. 각 JSON 메시지 유형의 완전한 스키마 정의는 [OpenAPI 사양](/ko/development/cloud/openapi)을 참조하세요. +--- + ## 출력 다운로드 작업 완료 후 생성된 파일을 가져옵니다. +--- + ## 완전한 엔드투엔드 예제 모든 것을 하나로 묶은 전체 예제는 다음과 같습니다: @@ -783,6 +795,8 @@ if __name__ == "__main__": ``` +--- + ## 대기열 관리 ### 대기열 상태 가져오기 @@ -889,6 +903,8 @@ def interrupt(): ``` +--- + ## 오류 처리 ### HTTP 오류 @@ -914,4 +930,4 @@ REST API 엔드포인트는 표준 HTTP 상태 코드를 반환합니다: | `ImageDownloadError` | URL에서 입력 이미지 다운로드 실패 | | `OOMError` | GPU 메모리 부족 | | `InsufficientFundsError` | 계정 잔액 부족 (파트너 노드용) | -| `InactiveSubscriptionError` | 구독 비활성 | +| `InactiveSubscriptionError` | 구독 비활성 | \ No newline at end of file From 9d224871571052644501ceede663bc32744388b6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Tue, 30 Jun 2026 00:21:08 +0800 Subject: [PATCH 12/25] fix: restore full tripo/model-generation.mdx from upstream --- .../partner-nodes/tripo/model-generation.mdx | 39 +++++++++++++------ 1 file changed, 27 insertions(+), 12 deletions(-) diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx index 921c689e9..646aca9f8 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx @@ -13,8 +13,8 @@ Tripo AI는 생성형 AI 3D 모델링에 중점을 둔 기업입니다. 사용 ComfyUI는 현재 해당 Tripo API를 기본적으로 통합하여 ComfyUI에서 관련 노드를 편리하게 사용해 모델을 생성할 수 있도록 지원합니다. 현재 ComfyUI의 파트너 노드는 다음과 같은 Tripo 모델 생성 기능을 지원합니다: -- 텍스트 기반 모델 -- 이미지 기반 모델 +- 텍스트-to-모델 +- 이미지-to-모델 - 멀티뷰 모델 생성 - 리그 모델 - 리터겟 리그 모델 @@ -22,7 +22,7 @@ ComfyUI는 현재 해당 Tripo API를 기본적으로 통합하여 ComfyUI에서 -## 텍스트 기반 모델 워크플로우 +## 텍스트-to-모델 워크플로우 ### 1. 워크플로우 파일 다운로드 @@ -34,9 +34,9 @@ ComfyUI는 현재 해당 Tripo API를 기본적으로 통합하여 ComfyUI에서 ### 2. 워크플로우를 단계별로 완료하세요 -![ComfyUI Tripo 텍스트 기반 모델 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_text_to_model_step_guide.jpg) +![ComfyUI Tripo 텍스트-to-모델 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_text_to_model_step_guide.jpg) -이미지의 숫자를 참고해 기본적인 텍스트 기반 모델 워크플로우를 완료하세요: +이미지의 숫자를 참고해 기본적인 텍스트-to-모델 워크플로우를 완료하세요: 1. `Tripo: Text to Model` 노드에서 `prompt` 필드에 프롬프트를 입력하세요. - 모델: 다양한 모델을 선택할 수 있으며, 현재 v1.4 모델만 `Tripo: Refine Draft model`을 이용한 후속 최적화를 지원합니다. - 스타일: 다양한 스타일을 설정할 수 있습니다. @@ -45,7 +45,7 @@ ComfyUI는 현재 해당 Tripo API를 기본적으로 통합하여 ComfyUI에서 3. `Preview 3D` 노드에서 메뉴를 확장하세요. 4. `Export`를 선택해 해당 모델을 바로 내보내세요. -## 이미지 기반 모델 워크플로우 +## 이미지-to-모델 워크플로우 ### 1. 워크플로우 파일 다운로드 @@ -61,16 +61,16 @@ ComfyUI는 현재 해당 Tripo API를 기본적으로 통합하여 ComfyUI에서 ![입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/tripo/image_to_model/panda.jpg) ### 2. 워크플로우를 단계별로 완료하세요 -![ComfyUI Tripo 이미지 기반 모델 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_image_to_model_step_guide.jpg) +![ComfyUI Tripo 이미지-to-모델 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_image_to_model_step_guide.jpg) -이미지의 숫자를 참고해 기본적인 이미지 기반 모델 워크플로우를 완료하세요: +이미지의 숫자를 참고해 기본적인 이미지-to-모델 워크플로우를 완료하세요: 1. `Load Image` 노드에서 제공된 입력 이미지를 로드하세요. 2. `Tripo: Image to Model` 노드에서 해당 매개변수 설정을 수정하세요. - 모델: 다양한 모델을 선택할 수 있으며, 현재 v1.4 모델만 `Tripo: Refine Draft model`을 이용한 후속 최적화를 지원합니다. - 스타일: 다양한 스타일을 설정할 수 있습니다. - 텍스처 품질: 다양한 텍스처 품질을 설정할 수 있습니다. 3. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 모델 생성을 실행하세요. 워크플로우가 완료된 후 해당 모델은 자동으로 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다. -4. 모델 다운로드는 텍스트 기반 모델 섹션의 지침을 참조하세요. +4. 모델 다운로드는 텍스트-to-모델 섹션의 지침을 참조하세요. ## 멀티뷰 모델 생성 워크플로우 @@ -91,9 +91,24 @@ ComfyUI는 현재 해당 Tripo API를 기본적으로 통합하여 ComfyUI에서 ### 2. 워크플로우를 단계별로 완료하세요 -![ComfyUI Tripo 멀티뷰 기반 모델 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_multiview_to_model_step_guide.jpg) +![ComfyUI Tripo 멀티뷰-to-모델 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_multiview_to_model_step_guide.jpg) -이미지의 숫자를 참고해 기본적인 멀티뷰 기반 모델 워크플로우를 완료하세요: +이미지의 숫자를 참고해 기본적인 멀티뷰-to-모델 워크플로우를 완료하세요: 1. `Load Image` 노드에서 제공된 입력 이미지를 각각 로드하세요. 2. `Tripo: Image to Model` 노드에서 해당 매개변수 설정을 수정하세요. - - 모델: 다양한 모델을 선택할 수 있으며, 현재 v1.4 모델 \ No newline at end of file + - 모델: 다양한 모델을 선택할 수 있으며, 현재 v1.4 모델만 `Tripo: Refine Draft model`을 이용한 후속 최적화를 지원합니다. + - 스타일: 다양한 스타일을 설정할 수 있습니다. + - 텍스처 품질: 다양한 텍스처 품질을 설정할 수 있습니다. +3. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 모델 생성을 실행하세요. 워크플로우가 완료된 후 해당 모델은 자동으로 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다. +4. 다른 뷰 입력에 대해서는 단계 도표를 참고하고 해당 노드 모드를 `Always`로 설정해 활성화하세요. +5. 모델 다운로드는 텍스트-to-모델 섹션의 지침을 참조하세요. + +## 동일 작업에 대한 후속 작업 처리 + +Tripo의 해당 노드들은 동일 작업에 대한 후속 처리를 제공하며, 관련 노드에 해당 `model_task_id`를 입력하기만 하면 됩니다. 또한 관련 템플릿에도 해당 노드를 제공했으므로 필요에 따라 해당 노드 모드를 수정해 활성화할 수 있습니다. + +![Tripo 작업 처리](/images/tutorial/api_nodes/tripo/other_nodes.jpg) + + + `Tripo: Refine Draft model` 노드는 v1.4 모델만 지원하며, 다른 모델은 지원하지 않습니다. + \ No newline at end of file From 45e1e97c4da82fbdf0b9306006b06c2463f7babc Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Tue, 30 Jun 2026 00:21:16 +0800 Subject: [PATCH 13/25] fix: restore full bernini-r.mdx from upstream --- ko/tutorials/video/bytedance/bernini-r.mdx | 71 +++++++++++++++++----- 1 file changed, 55 insertions(+), 16 deletions(-) diff --git a/ko/tutorials/video/bytedance/bernini-r.mdx b/ko/tutorials/video/bytedance/bernini-r.mdx index 0c807fa6c..daafbc9bf 100644 --- a/ko/tutorials/video/bytedance/bernini-r.mdx +++ b/ko/tutorials/video/bytedance/bernini-r.mdx @@ -1,34 +1,34 @@ --- -title: "ComfyUI Bernini-R 예제" -description: "ComfyUI에서 Bernini-R을 사용하여 이미지와 비디오를 편집하는 방법을 알아보세요. 컨텍스트 내 조건화로 재조명, 스타일 변환, 피사체 삽입 등이 가능합니다." +title: "ComfyUI Bernini-R 공식 예제" +description: "ComfyUI에서 Bernini-R을 사용한 이미지 및 비디오 편집(재조명, 스타일 변환, 피사체 삽입 등)을 알아보세요." sidebarTitle: "Bernini-R" -translationSourceHash: a71e8a3d -translationFrom: tutorials/video/bytedance/bernini-r.mdx +translationSourceHash: 6d8b19fc +translationFrom: tutorials/video/bernini-r.mdx --- import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' # ComfyUI Bernini-R 소개 -[Bernini-R](https://github.com/bytedance/Bernini)은 ByteDance의 **렌더러 전용** Wan 2.2 모델로, 컨텍스트 내 이미지 및 비디오 조건화를 위해 설계되었습니다. 조건 스트림(소스 비디오, 참조 이미지, 참조 비디오)을 사용하여 생성을 안내하므로 LoRA 학습이나 파인튜닝이 필요하지 않습니다. +[Bernini-R](https://github.com/bytedance/Bernini)은 ByteDance의 **렌더러 전용** Wan 2.2 모델로, 컨텍스트 내 이미지 및 비디오 조건 제어를 위해 설계되었습니다. 조건 스트림(소스 비디오, 참조 이미지, 참조 비디오)을 사용하여 생성을 안내하므로 LoRA 학습이나 파인튜닝이 필요하지 않습니다. 주요 기능: -- **여러 작업 유형을 하나의 모델로**: 이미지/비디오 생성, 편집, 재조명, 스타일 변환, 피사체 삽입 -- **컨텍스트 내 조건화**: 참조 이미지/비디오가 시각적 프롬프트 역할을 하며 토큰으로 주입됨 -- **경량**: 렌더러 전용 모델 — 확산 기반 텍스트-비디오 백본 없음 -- **유연한 입력 지원**: 단일 또는 다중 참조 이미지, 비디오-비디오, 참조 유도 편집 +- **하나로 통합된 여러 작업 유형**: 이미지/비디오 생성, 편집, 재조명, 스타일 변환, 피사체 삽입 +- **컨텍스트 내 조건 제어**: 참조 이미지/비디오를 시각적 프롬프트로 토큰 주입 +- **경량**: 렌더러 전용 — 확산 기반 text-to-video 백본 불필요 +- **유연한 입력 지원**: 단일 또는 다중 참조 이미지, 비디오 to 비디오, 참조 유도 편집 -Bernini-R은 다음과 같은 작업 유형을 지원합니다: +Bernini-R이 지원하는 6가지 작업 유형: | 작업 | 입력 | 설명 | |------|------|------| -| **t2v** | 텍스트 프롬프트 | 텍스트 기반 비디오 생성 | -| **v2v** | 소스 비디오 | 비디오 기반 비디오 스타일 변환 | -| **rv2v** | 소스 비디오 + 참조 이미지(들) | 참조 유도 비디오 편집 (재조명, 피사체 삽입) | -| **r2v** | 참조 이미지(들)만 | 레퍼런스 기반 비디오 생성 | -| **img** | 소스 이미지 + 텍스트 프롬프트 | 이미지 편집 (재조명, 스타일 변환, 피사체 삽입) | +| **t2v** | 텍스트 프롬프트 | 텍스트로 비디오 생성 | +| **v2v** | 소스 비디오 | 비디오 to 비디오 스타일 변환 | +| **rv2v** | 소스 비디오 + 참조 이미지 | 참조 유도 비디오 편집(재조명, 피사체 삽입) | +| **r2v** | 참조 이미지 | 참조 to 비디오 생성 | | **ads2v** | 소스 비디오 + 참조 비디오 | 이미지/비디오 콘텐츠를 소스 비디오에 삽입 | +| **img** | 소스 이미지 | 이미지 편집 | @@ -96,4 +96,43 @@ ComfyUI/ **참조 이미지 입력:** 하나 이상의 참조 이미지가 필요할 때 사용 (피사체, 의상, 장면, 소품). 프롬프트에서 `image0`, `image1` 등을 사용하여 각 이미지를 참조합니다. **Image Editing** 작업에는 필요하지 않습니다. 대신 `source_image`를 사용합니다. - + 이 워크플로우는 모듈식 처리를 위해 서브그래프 노드를 사용합니다. 서브그래프 사용자 지정 및 확장에 대한 자세한 내용은 서브그래프 문서를 확인하세요. + + +--- + +## 2. 비디오 편집 + +**기능 설명:** Bernini-R로 일관된 재조명이 적용된 편집 비디오를 생성합니다. 소스 비디오, 선택적 참조 이미지 또는 참조 비디오를 연결하고, 작업 유형을 선택한 후 프롬프트를 작성하여 실행합니다. + + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Bernini-R" 검색 + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + +![Bernini-R 비디오 편집 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/video_bernini_r_video_editing-1.webp) + +### 실행 단계 + +1. **소스 비디오 로드** — 입력 비디오 연결 +2. **(선택) 참조 로드** — 참조 이미지 또는 참조 비디오 +3. **작업 유형 선택** — v2v, rv2v, r2v 또는 ads2v +4. **프롬프트 작성** — 원하는 편집 내용 설명 +5. **실행** — Queue 클릭 또는 `Cmd+Enter` + +**참조 이미지 입력:** 하나 이상의 참조 이미지가 필요할 때 사용 (rv2v, r2v, 여러 의상). 배치 처리된 각 이미지는 고유한 컨텍스트 내 토큰이 됩니다. 참조물이 다른 역할을 하는 경우 프롬프트에서 `image0`, `image1` 등을 사용합니다. + + + 이 워크플로우는 모듈식 처리를 위해 서브그래프 노드를 사용합니다. 서브그래프 사용자 지정 및 확장에 대한 자세한 내용은 서브그래프 문서를 확인하세요. + + +## 커뮤니티 리소스 + +- [Bernini GitHub (bytedance/Bernini)](https://github.com/bytedance/Bernini) — 연구 논문 및 작업 문서 +- [Comfy-Org/Bernini-R](https://huggingface.co/Comfy-Org/Bernini-R) — 공식 ComfyUI 모델 가중치 +- [Bernini: Latent Semantic Planning for Video Diffusion](https://arxiv.org/abs/2605.22344) — 연구 논문 From 98463696f9f539f7d2cec8f7514f8d46e0f341bf Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Tue, 30 Jun 2026 00:26:15 +0800 Subject: [PATCH 14/25] =?UTF-8?q?i18n:=20unify=20ComfyUI=20Manager=20?= =?UTF-8?q?=E2=86=92=20ComfyUI=20=EB=A7=A4=EB=8B=88=EC=A0=80=20across=20ko?= =?UTF-8?q?/=20files?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../scripts/i18n/glossary/overrides/ko.json | 3 +- ko/changelog/index.mdx | 1254 ++++++----------- ko/development/core-concepts/custom-nodes.mdx | 42 +- ko/development/core-concepts/dependencies.mdx | 4 +- ko/development/core-concepts/nodes.mdx | 8 +- ko/manager/pack-management.mdx | 4 +- ko/manager/troubleshooting.mdx | 2 +- ko/troubleshooting/model-issues.mdx | 2 +- 8 files changed, 445 insertions(+), 874 deletions(-) diff --git a/.github/scripts/i18n/glossary/overrides/ko.json b/.github/scripts/i18n/glossary/overrides/ko.json index 056f7457e..785a498cb 100644 --- a/.github/scripts/i18n/glossary/overrides/ko.json +++ b/.github/scripts/i18n/glossary/overrides/ko.json @@ -31,7 +31,8 @@ "text to video": "텍스트 기반 비디오 생성", "image to video": "이미지 기반 비디오 생성", "reference to image": "레퍼런스 기반 이미지 생성", - "reference to video": "레퍼런스 기반 비디오 생성" + "reference to video": "레퍼런스 기반 비디오 생성", + "ComfyUI Manager": "ComfyUI 매니저" }, "ignore": [ "active", diff --git a/ko/changelog/index.mdx b/ko/changelog/index.mdx index 7612f46a1..7e1a17003 100644 --- a/ko/changelog/index.mdx +++ b/ko/changelog/index.mdx @@ -5,7 +5,7 @@ icon: "clock-rotate-left" translationSourceHash: aa2ddb41 translationFrom: changelog/index.mdx translationBlockHashes: - "v0.26.2": c4273435 + "v0.26.2": 26439f22 "v0.26.1": 9e645618 "v0.26.0": e0ef7a1b "v0.25.1": b23dd37e @@ -329,7 +329,7 @@ translationBlockHashes: **파트너 노드** * **Seed2.0:** ByteDance의 향상된 언어 모델 기능을 위한 새로운 노드 추가 -* **Opus 4.7:** 더 나은 모델 호환성을 위해 폐기된 온도 파라미터 수정 +* **Opus 4.7:** 더 나은 모델 호환성을 위해 지원 중단된 온도 파라미터 수정 **노드 개선사항** * **StringFormat 노드:** 워크플로우에서 고급 문자열 조작을 위한 새 노드 추가 @@ -343,13 +343,14 @@ translationBlockHashes: * **동적 CLIP:** 적절한 동적 CLIP 저장 기능 구현 * **BiRefNet:** 배경 제거 성능 향상을 위한 호환성 문제 해결 * **Hunyuan3D 2.1:** 어텐션 및 전방향 연산에서 발생하는 배치 크기 충돌 수정 -* 프론트엔드 버전 경고 시스템 개선으로 더 나은 호환성 확인 -* 애플리케이션 및 클라우드 링크를 포함한 README 개선으로 자원 접근 용이성 증대 +* 다양한 노드 표시 이름, 설명 및 카테고리가 더 나은 사용자 경험을 위해 업데이트 됨 +* 더 나은 호환성 확인을 위해 프론트엔드 버전 경고 시스템 개선 +* 자원에 더 쉽게 접근할 수 있도록 README에 애플리케이션 및 클라우드 링크 추가 * 보안 문서 및 채용 정보를 프로젝트 자료에 추가 -* FeatherMask의 음수 영점 인덱싱 수정으로 올바른 오른쪽/아래쪽 페더링 구현 -* OOM 메모리 요약 형식 수정으로 더 명확한 에러 보고 +* 올바른 오른쪽/아래쪽 페더링을 위해 FeatherMask 음수 제로 인덱싱 수정 +* 더 명확한 오류 보고를 위해 OOM 메모리 요약 형식 수정 * 배치 처리 문제 해결 및 모델 로딩 안정성 개선 -* 다양한 워크플로우 호환성 문제 및 폐기된 파라미터 처리 개선 +* 다양한 워크플로우 호환성 문제 및 지원 중단된 파라미터 처리 해결 @@ -367,7 +368,7 @@ translationBlockHashes: **기술적 개선** * 모델 패처에서 fp8 형식의 safetensors 저장 문제 해결 -* LTXV 미디어 중간 프레임 가이드 정렬을 수정하여 동영상 처리 향상 +* LTXV 중간 비디오 다중 프레임 가이드 정렬을 수정하여 비디오 처리 향상 * RuntimeError 문제를 해결하여 VOID 모델 호환성 개선 * Save3D 노드를 개선하여 정점 색상 및 텍스처를 지원해 종합적인 3D 워크플로우 지원 가능하게 함 @@ -391,18 +392,18 @@ translationBlockHashes: * [**Void**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/13403): 패스 1 및 패스 2 모델 지원 **파트너 모델 지원** -* [**Tripo 3.1**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/13788): 생산 준비 완료 3D 생성 +* [**Tripo 3.1**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/13788): 프로덕션 레디 3D 생성 * **NanoBanana2** 노드 v2: DynamicCombo 및 Autogrow UX 리프레시 **노드 개선 사항** -* **수학 표현식:** 보다 복잡한 계산을 위한 부울 지원 추가 -* **Flux2 랜덤 미리보기:** Flux2 모델 랜덤의 고품질 미리보기 지원 +* **수학식:** 더 복잡한 계산을 위해 논리값 지원 추가 +* **Flux2 latent 미리보기:** Flux2 모델 latent에 대한 고품질 미리보기 지원 * **코어 블루프린트:** 새로운 내장 블루프린트 템플릿 **버그 수정 및 안정성** -* VAEDecodeAudio가 LTX-2.x 생성 오디오 랜덤과의 호환성 문제 수정 +* VAEDecodeAudio와 LTX-2.x에서 생성된 오디오 latent의 호환성 문제 수정 * SolidMask 및 MaskComposite의 장치 불일치 문제 해결 -* 기타 수정 및 개선 사항 (CPU TE 메타텐서 처리, 포트 사용 중 오류, 파일명에 뒤따르는 밑줄 제거 등) +* 기타 수정 및 개선 사항 (CPU TE 메타텐서 처리, 포트 사용 중 오류, 저장 파일명의 끝 밑줄 제거 등) **추가 모델 및 미디어 업데이트** * **CogVideoX:** 비디오 생성 모델 @@ -412,13 +413,13 @@ translationBlockHashes: **성능 및 비디오 생성** * 블록 프리페치 및 LoRA 비동기 로딩(특히 LTX에서 더욱 빠름) * `--cache-ram 2`를 이용한 동적 VRAM 조정 및 비디오 피크 사용량 감소 -* 트라이톤 ComfyUI 주방 CLI 옵션을 통한 고급 최적화 +* Triton ComfyUI kitchen CLI 옵션 (고급 최적화 제공) * 자기회귀 비디오; 인과 모델용 이미지-비디오 변환; 긴 시퀀스용 `causal_window_fix`; 프레임 보간 메모리 및 오버헤드 개선 **더 많은 파트너 통합** * **Luma UNI-1**, **Topaz Astra 2**, **GPT-5.5** / **GPT-5.5-pro** -**더 나은 노드 수정** +**추가 노드 수정** * `--gpu-only`를 이용한 이미지 블렌딩 수정; JoinImageWithAlpha에서 배치 브로드캐스팅; SplitImageToTileList 및 ImageMergeTileList에서 타일 스트라이드 수정 **개발자 및 API** @@ -472,7 +473,7 @@ translationBlockHashes: **성능 최적화** * 타겟팅된 최적화를 통해 Ernie 모델 추론 속도 향상 -* 더 많은 기본 구현을 통한 LTXV 오디오 VAE 처리 개선 +* 보다 네이티브한 구현으로 LTXV 오디오 VAE 처리 개선 * ComfyUI 레이어의 더 나은 가중치 처리를 위한 ModelPatcherDynamic 강화 * 실행 시스템에 안티사이클 검증 추가로 워크플로우 안정성 향상 @@ -485,7 +486,7 @@ translationBlockHashes: * 데이터베이스 호환성을 높이기 위해 SQLAlchemy 버전 고정(>=2.0) 수정 * 디버깅을 더 잘하기 위한 ComfyUI 앱 파일 내 로깅 기능 강화 * 포괄적인 API 문서를 위한 OpenAPI 3.1 사양 추가 -* 텍스처 크기를 이용한 흐림/선명 효과 처리를 위한 셰이더 처리 개선 +* textureSize를 사용하여 흐림/선명 연산을 위한 셰이더 처리 개선 **UI 및 프론트엔드** * 다양한 개선 사항을 포함한 ComfyUI 프론트엔드를 버전 1.42.15로 업데이트 @@ -497,20 +498,20 @@ translationBlockHashes: **새로운 모델 지원** -* **SUPIR 모델 지원:** 고품질 업스케일링 워크플로우를 위한 향상된 초해상도 기능 추가 -* **RIFE 및 FILM 프레임 보간:** 부드러운 동영상 전환을 위한 고급 프레임 보간 모델 도입 -* **SAM 3.1 지원:** 세그먼트 애니씽 모델을 업데이트하여 세그멘테이션 정확도 개선 +* **SUPIR 모델 지원:** 고품질 업스케일링 워크플로를 위한 향상된 초해상도 기능 추가 +* **RIFE 및 FILM 프레임 보간:** 부드러운 비디오 전환을 위한 고급 프레임 보간 모델 도입 +* **SAM 3.1 지원:** 업데이트된 Segment Anything Model로 세그멘테이션 정확도 개선 * **LTX 오디오 VAE 개선:** 독립형 LTXV 오디오 VAE 지원으로 기본 오디오 처리 기능 강화 **성능 최적화** * Ernie 추론을 최적화하여 생성 시간 단축 -* 워크플로우 실행 루프를 방지하기 위해 안티사이클 검증 추가 +* 워크플로 실행 루프를 방지하기 위해 안티사이클 검증 추가 * 모델 호환성을 높이기 위해 ModelPatcherDynamic의 가중치 처리 개선 -**동영상 처리 개선** -* 더 높은 비트 심도의 동영상을 로드할 때 품질 보존 기능 강화 -* 동영상 로드 워크플로우에 알파 채널 지원 추가 -* ByteDance 2 노드의 자동 다운스케일링 기능으로 대용량 동영상 파일 처리 가능 +**비디오 처리 개선** +* 더 높은 비트 심도의 비디오를 로드할 때 품질 보존 기능 강화 +* 비디오 로드 워크플로에 알파 채널 지원 추가 +* ByteDance 2 노드의 자동 다운스케일링 기능으로 대용량 비디오 파일 처리 가능 **파트너 노드 업데이트** * **Veo 모델:** 4K 해상도 지원 및 Veo 3 Lite 모델 추가 @@ -522,12 +523,12 @@ translationBlockHashes: **UI 및 API 개선** * 더 나은 API 문서화를 위해 OpenAPI 3.1 사양 추가 * 블러/샤프닝 셰이더에서 텍스처 크기 처리를 수정하여 보다 정확한 효과 구현 -* 모든 노드의 미리보기를 개선하여 디버깅을 위한 더 많은 텐서 값 표시 +* Preview Any 노드를 개선하여 디버깅을 위해 더 많은 텐서 값을 표시 **버그 수정** * SQLAlchemy 호환성 문제 해결: 버전 ≥2.0 고정 * Stable_Zero123 cc_projection 가중치의 매개변수 할당 문제 해결 -* LTXV 참조 오디오 노드 기능 수정 +* LTXV ReferenceTimbreAudio 노드 기능 수정 * veo-3.0 모델의 4K 해상도 제한 문제 해결 @@ -567,7 +568,7 @@ translationBlockHashes: **파트너 노드 업데이트** * 향상된 벡터 그래픽 기능을 위해 Quiver **arrow-1.1** 및 **arrow-1.1-max** SVG 모델 추가 -* Hunyuan3D 텍스트 및 이미지에서 3D 노드의 "obj" 출력을 선택적 처리로 변경하여 워크플로우 유연성 향상 +* Hunyuan3D 텍스트 및 이미지에서 3D 노드의 "obj" 출력을 선택 사항으로 변경하여 워크플로 유연성 향상 * 정확한 API 노드 가격 정보 제공을 위해 StabilityAI 가격 배지 수정 @@ -582,7 +583,7 @@ translationBlockHashes: - 워크플로우 내 JSON 데이터 조작을 위한 JsonExtractString 노드를 도입했습니다. **버그 수정** -- **Ernie 이미지:** 잘못된 클래스 이름을 수정했습니다—`ErnieTEModel` 대신 `ErnieTEModel_`를 사용하세요. +- **Ernie 이미지:** 잘못된 클래스 이름을 수정했습니다: `ErnieTEModel` 대신 `ErnieTEModel_`를 사용하세요. **파트너 노드** - SeeDance 2.0 모델에 1080p 해상도 지원을 추가하여 더 높은 품질의 동영상 생성이 가능해졌습니다. @@ -592,14 +593,14 @@ translationBlockHashes: **새로운 모델 지원** -* [Erine 이미지 텍스트-to-이미지](https://blog.comfy.org/p/ernie-image-day-0-support) +* [Ernie Image 텍스트 → 이미지](https://blog.comfy.org/p/ernie-image-day-0-support) * LLM: Ministral 모델 **파트너 노드** * [Sonilo: 동영상에 맞는 음악 만들기](https://blog.comfy.org/p/comfyui-now-supports-sonilo-via-partner) **기능** -* 텍스트 노드 업데이트로 미리보기: 모든 값의 문자열 변환 지원 +* 미리보기 아무거나 노드 업데이트: 모든 값의 문자열 변환 지원 @@ -610,7 +611,7 @@ translationBlockHashes: - TextGenerate 노드를 위한 향상된 8B 모델 호환성을 갖춘 Qwen3.5 텍스트 생성 모델 구현 - 개선된 객체 탐지 기능을 제공하는 RT-DETRv4 탐지 모델 지원 추가 - 중간 dtype 호환성을 갖춘 Ace Step 1.5 XL 모델 지원 도입 -- 소형 flux.2 디코더 지원 추가 및 풀링 출력 없이 Flux 조정 가능하게 설정 +- 소형 flux.2 디코더 지원 추가 및 풀링 출력 없이 Flux 조건화 활성화 - 확장된 생성 옵션을 위한 Ernie Image 모델 구현 **새로운 노드 및 기능** @@ -642,7 +643,7 @@ translationBlockHashes: - 파일 처리를 위해 SVG 파일 MIME 유형 등록 문제 해결 **인프라 업데이트** -- 관리자 버전을 4.1로 높여 기능 개선 +- 매니저 버전을 4.1로 높여 기능 개선 - 프론트엔드를 1.42.10 버전으로 업데이트하여 안정성 강화 - Intel XPU 휴대용 릴리스 지원 추가 - 워크플로우 템플릿을 0.9.47 버전으로 업데이트 @@ -701,7 +702,7 @@ translationBlockHashes: **메모리 및 성능 최적화** - 연산 간 중간값에 FP16을 사용하도록 '--fp16-intermediates' 플래그 추가, VRAM 사용량 감소 - 인플레이스 출력 처리와 청크화된 인코더 구현으로 LTX 및 WAN VAE 모델의 VRAM 사용량 대폭 감소 -- 타일링 디코딩의 최대 메모리 사용량 개선 및 비디오 VAE 타일러 백업 시 VRAM 누수 문제 해결 +- 타일링 디코딩의 최대 메모리 사용량 개선 및 비디오 VAE 타일러 폴백 시 VRAM 누수 문제 해결 - Windows용 RAM 압력 해제 전략 개선, comfy-aimdo 업데이트(0.2.11~0.2.12) 적용 - '--enable-dynamic-vram' 옵션 추가로 동적 VRAM 관리 강제 활성화 @@ -714,8 +715,8 @@ translationBlockHashes: **노드 및 API 개선** - Tencent TextToModel 및 ImageToModel API 노드 수정 - Nano Banana 2 'thought_image' 지원 및 Quiver SVG 노드 추가 -- seedream-3-0-t2i 및 seedance-1-0-lite 모델을 오래된 버전으로 표시 -- slice_cond 및 모델별 컨텍스트 윈도우 조정 기능 추가 +- seedream-3-0-t2i 및 seedance-1-0-lite 모델을 지원 중단됨으로 표시 +- slice_cond 및 모델별 컨텍스트 윈도우 조건화 크기 조정 기능 추가 - EmptyLatentImage 및 EmptyImage 노드를 중간 dtype 설정에 맞춰 개선 **프론트엔드 및 인프라** @@ -735,7 +736,7 @@ translationBlockHashes: -이번 릴리스는 안정성과 버그 수정에 중점을 두었습니다. 자세한 기술적 내용은 GitHub의 [전체 변경 로그](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/compare/v0.17.1...v0.17.2)를 참조하세요. +이번 릴리스는 안정성과 버그 수정에 중점을 두었습니다. 완전한 기술적 세부 사항은 GitHub의 [전체 변경 로그](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/compare/v0.17.1...v0.17.2)를 참조하세요. @@ -749,26 +750,26 @@ translationBlockHashes: **아키텍처 및 성능 개선** - 모듈식 자산 아키텍처를 구현하고 비동기식 이중 단계 스캐너와 백그라운드 시더를 추가하여 로딩 성능을 향상했습니다. -- 더 나은 디버깅과 안정성을 위해 파이썬 오류 핸들러를 추가했습니다. +- 더 나은 디버깅과 안정성을 위해 파이썬 폴트 핸들러를 추가했습니다. - KV 캐시 모델의 메모리 사용량 최적화를 강화했습니다. - AcceleratorError 호환성을 위해 오류 관리 기능을 개선한 동적 VRAM 처리를 향상했습니다. **모델 지원 및 개선** - FluxKVCache 노드를 통해 Flux 2 Klein KV 캐시 모델 지원을 추가했습니다. -- Flux 모델용 정리 함수와 사전 주의 패치를 포함한 모델 패칭 시스템을 개선했습니다. -- Qwen 이미지 모델에 사전 주의 및 입력 후 패치를 추가했습니다. +- Flux 모델용 정리 함수와 사전 어텐션 패치를 포함한 모델 패칭 시스템을 개선했습니다. +- Qwen 이미지 모델에 사전 어텐션 및 입력 후 패치를 추가했습니다. - 래핑된 모델의 텍스트 인코더 LoRA 로딩 문제를 수정했습니다. - 다양한 모델에서 batch_size > 1 문제를 해결하여 배치 처리를 개선했습니다. **새로운 노드 및 기능** - 이미지 편집 기능을 강화한 Painter 노드를 추가했습니다. - 확장된 기능을 제공하는 Reve Image API 노드를 도입했습니다. -- 워크플로우 템플릿을 버전 0.9.21로 업데이트했습니다. +- 워크플로 템플릿을 버전 0.9.21로 업데이트했습니다. - 그래디언트 스톱 포맷을 개선하여 프론트엔드와의 호환성을 높였습니다. **버그 수정 및 안정성** - 오디오 추출 및 잘림 문제를 수정했습니다. -- 딥 클론 전 편집된 가중치로 인한 모델 탐지 문제를 해결했습니다. +- 딥 클론 전 편집된 가중치로 인한 모델 감지 문제를 해결했습니다. - ComfyUI Manager 설치 지침을 개선하고 버전 4.1b2로 업데이트했습니다. - 패키지 버전 보고를 강화하여 문제 진단을 용이하게 했습니다. @@ -781,7 +782,7 @@ translationBlockHashes: **새로운 노드 및 기능** -- 워크플로우 내 수학적 연산을 위한 simpleeval 평가를 지원하는 수학 표현식 노드 추가 +- 워크플로 내 수학적 연산을 위한 simpleeval 평가를 지원하는 수학식 노드 추가 - 토폴로지 처리 기능을 강화한 TencentSmartTopology API 노드 도입 - LLM 노드에 Gemini 3.1 Flash-Lite 모델 지원 추가, AI 언어 모델 옵션 확장 @@ -791,8 +792,8 @@ translationBlockHashes: - 요구 사항 버전 충돌 문제 해결 - 버퍼 해제 전 계산 스트림 동기화를 통한 메모리 관리 개선 -**워크플로우 템플릿** -- 최신 개선 사항을 반영한 워크플로우 템플릿을 버전 0.9.11로 업데이트함 +**워크플로 템플릿** +- 최신 개선 사항을 반영한 워크플로 템플릿을 버전 0.9.11로 업데이트함 @@ -821,10 +822,10 @@ translationBlockHashes: **API 노드 업데이트** - xAI 모델과 가격을 업데이트하여 비용 관리와 모델 선택을 개선했습니다. -- 킹크 3.0 모션 제어를 활성화하여 동영상 생성 기능을 강화했습니다. +- Kling 3.0 Motion Control을 활성화하여 비디오 생성 기능을 강화했습니다. -**워크플로우 템플릿** -- 워크플로우 템플릿을 최신 개선사항과 최적화를 반영한 버전 0.9.8로 업데이트했습니다. +**워크플로 템플릿** +- 워크플로 템플릿을 최신 개선사항과 최적화를 반영한 버전 0.9.8로 업데이트했습니다. @@ -872,129 +873,128 @@ translationBlockHashes: **버그 수정 및 안정성** -- 프롬프트 항목에 class_type 키가 없을 때 발생하는 KeyError를 수정하여 워크플로우 충돌 방지 -- pyopengl, accelerate, numpy 텍스처와의 GLSL 노드 호환성 문제 해결 -- LTXAV 텍스트 인코더의 최소 길이 및 메모리 추정 문제 수정 -- torch 컴파일러 사용 시 동적 VRAM 비활성화로 충돌 예방 +- 프롬프트 항목에 class_type 키가 없을 때 KeyError가 발생하는 문제를 수정하여 워크플로 충돌을 방지했습니다. +- pyopengl accelerate numpy 텍스처와 GLSL 노드 호환성 문제를 해결했습니다. +- LTXAV 텍스트 인코더의 최소 길이 및 메모리 추정 문제를 수정했습니다. +- torch 컴파일러 사용 시 동적 VRAM을 비활성화하여 충돌을 방지했습니다. **모델 및 API 업데이트** -- 향상된 백업 처리 기능을 갖춘 comfy aimdo를 버전 0.2.2로 업데이트 -- WanVideo 기반 세분화 모델 FlowRVS 지원 추가로 고급 영상 처리 가능 -- 확장된 기능을 제공하는 NanoBanana2 API 노드 추가 -- Aimdo 백업 처리를 수정하여 제로 복사 SFT 문제 방지 +- comfy aimdo를 버전 0.2.2로 업데이트하고 폴백 처리를 개선했습니다. +- 고급 비디오 처리를 위해 WanVideo 기반 세분화 모델 FlowRVS 지원을 추가했습니다. +- 확장된 기능을 위해 NanoBanana2 API 노드를 추가했습니다. +- 제로 카피 sft 문제를 방지하도록 Aimdo 폴백을 수정했습니다. **UI 및 프론트엔드** -- 프론트엔드를 버전 1.39.19로 패치하여 API 노드의 진행률 텍스트 직렬화 문제 해결 -- essentials_category를 올바른 대체 노드로 이동하여 더 나은 구성 제공 +- 프론트엔드를 버전 1.39.19로 패치하여 API 노드의 진행률 텍스트 직렬화를 수정했습니다. +- 더 나은 구성을 위해 essentials_category를 올바른 교체 노드로 이동했습니다. **새로운 기능** -- 자기 주도적 주의 강도 조절 기능을 가이드별로 추가하여 세밀한 워크플로우 제어 가능 -- 워크플로우 템플릿을 버전 0.9.4로 업데이트 +- 세밀한 워크플로 제어를 위해 셀프 어텐션에서 가이드별 어텐션 강도 제어를 추가했습니다. +- 워크플로 템플릿을 버전 0.9.4로 업데이트했습니다. -**새로운 노드 및 기능** -- 이미지 워크플로우에서 정밀한 바운딩 박스 선택을 위한 BBox 위젯 추가 -- 오디오 처리 워크플로우를 위한 3밴드 이퀄라이저 노드 도입 -- 기본 텍스트 생성 지원을 내장 모델과 함께 추가, 초기 지원 모델은 Gemma3와 Qwen 3임 -- 고급 시각 효과를 위해 PyOpenGL을 사용하는 새로운 GLSL 셰이더 노드 -- 텍스트 음성 변환 기능을 위한 ElevenLabs API 노드 추가 -- FLOAT 입력에 대한 새로운 그라디언트 슬라이더 표시 모드 및 개선된 UI 제공 -- 타일 처리 워크플로우를 위한 SplitImageToTileList 및 ImageMergeTileList 노드 추가 +**새 노드 & 기능** +- 이미지 워크플로에서 정확한 바운딩 박스 선택을 위한 BBox 위젯 추가 +- 오디오 처리 워크플로를 위한 3밴드 이퀄라이저 노드 도입 +- Gemma3 및 Qwen 3을 시작으로 네이티브 모델을 이용한 기본 텍스트 생성 지원 추가 +- 고급 시각 효과를 위한 PyOpenGL 기반 GLSL 셰이더 노드 추가 +- 텍스트 기반 음성 생성 기능을 위한 ElevenLabs API 노드 추가 +- 향상된 UI를 갖춘 FLOAT 입력용 gradient-slider 표시 모드 추가 +- 타일드 처리 워크플로를 위한 SplitImageToTileList 및 ImageMergeTileList 노드 추가 **API 노드** - Rodin Gen-2 노드에 가격 배지 추가 - 아바타 생성을 위한 KlingAvatar 노드 추가 - ByteDance Seedream-5 모델 지원 추가 -- 글로브 매칭을 통한 Gemini 이미지 MIME 유형 처리 문제 수정 -- Gemini가 더 나은 품질의 압축 해제 이미지를 반환하도록 강제함 +- glob 매칭을 통한 Gemini 이미지 MIME 유형 처리 수정 +- 더 나은 품질을 위해 Gemini가 비압축 이미지를 반환하도록 강제 **성능 및 버그 수정** -- requants 반환 제한으로 인해 FP8 동적 VRAM 워크플로우 성능 문제 해결 -- 비디오 저장 작업 중 비연속 오디오 파형 충돌 문제 해결 -- LTXAV 모델 로딩 문제 해결, fp8 체크포인트 지원 및 임베딩 커넥터 dtype 문제 포함 -- PyOpenGL 버전 < 3.1.4에 대한 호환성 개선 +- requants 반환을 제한하여 FP8 동적 VRAM 워크플로 성능 문제 수정 +- 비디오 저장 작업에서 비연속적 오디오 파형 충돌 해결 +- fp8 체크포인트 지원 및 임베딩 커넥터 dtype 문제를 포함한 LTXAV 모델 로딩 문제 수정 +- 3.1.4 미만 버전의 PyOpenGL 호환성 개선 **UI 개선** -- 429개 위젯을 접을 수 있는 고급 UI로 표시 -- 노드의 더 나은 구성 위해 essentials_category 추가 -- 개선된 분류를 통해 필수 하위 그래프 블루프린트 강화 -- 프론트엔드를 버전 1.39.16으로 업데이트 +- 접이식 UI를 위해 429개의 위젯을 고급으로 표시 +- 더 나은 노드 구성을 위해 essentials_category 추가 +- 분류 개선을 통해 필수 서브그래프 블루프린트 강화 +- 프론트엔드 버전 1.39.16으로 업데이트 **모델 지원** -- 토큰화 개선 및 최소 길이 강제를 통해 텍스트 생성 향상 +- 토큰화 개선 및 최소 길이 강제화를 통한 텍스트 생성 향상 - LTXAV av 임베딩 커넥터 통합 업데이트 -- 마이그레이션 기간 동안 LTX 2.0 워크플로우에 대한 일시적 호환성 수정 +- 마이그레이션 기간 동안 LTX 2.0 워크플로를 위한 임시 호환성 수정 **버그 수정** -- 가끔 빈 이미지를 반환하던 Gemini/Nano 바나나 API 노드의 문제를 수정하여, AI 기반 이미지 생성 워크플로우의 안정성을 향상시켰습니다. +- Gemini/Nano banana API 노드에서 가끔 빈 이미지가 반환되던 문제를 수정하여 AI 기반 이미지 생성 워크플로의 안정성을 개선했습니다. **버그 수정** -- 수동 캐스팅 시 애니마 LLM 어댑터 전방향 수정 +- 수동 캐스트 시 anima LLM 어댑터 forward 수정 -**새로운 모델 지원** -- API 노드에 'viduq3-turbo' 모델 지원 추가 -- 향상된 크리에이티브 워크플로우를 위한 Recraft V4 노드 추가 +**새 모델 지원** +- API 노드에 "viduq3-turbo" 모델 지원 추가 +- 향상된 창의적 워크플로를 위한 Recraft V4 노드 추가 **업데이트** -- 워크플로우 템플릿을 v0.8.43으로 업데이트함 - +- 워크플로 템플릿을 v0.8.43으로 업데이트 **새로운 오픈소스 모델 지원** -* [**Qwen 2512 ControlNet / Fun ControlNet**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12359): 향상된 이미지 제어를 위한 Qwen 기반 ControlNet 모델 지원 -* **NAG 구현**: 모든 Flux 기반 모델에 적용되는 네스테로프 가속 그래디언트 +* [**Qwen 2512 ControlNet / Fun ControlNet**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12359): 향상된 이미지 제어를 위한 Qwen 기반 컨트롤넷 모델 지원 +* **NAG 구현**: 모든 FLUX 기반 모델에 네스테로프 가속 경사 적용 **새로운 노드 및 API** -* [**VideoSlice Node**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12107): 정밀한 시간 제어를 위한 비디오 슬라이싱 유틸리티 -* [**Node Replacement API**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12014): 워크플로에서 노드 교체를 허용하는 중대한 아키텍처 변경 -* **목록 만들기 노드** ([#12173](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12173)): 목록 생성 유틸리티 노드 +* [**VideoSlice 노드**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12107): 정밀한 시간 제어를 위한 비디오 분할 유틸리티 +* [**노드 교체 API**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12014): 워크플로에서 노드 교체를 허용하는 중대한 아키텍처 변경 +* **Create List 노드** ([#12173](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12173)): 목록 생성 유틸리티 노드 -**성능 및 기술 개선 사항** +**성능 및 기술 개선** * 왼쪽 패딩 텍스트 인코더 어텐션 마스크 지원 -* Flux 모델을 위한 Torch RMSNorm + Hunyuan 비디오 리팩터링 -* 동적 VRAM: 학습 수정 사항, vanilla-fp8 LoRA 품질 수정 +* FLUX 모델을 위한 Torch RMSNorm 및 Hunyuan 비디오 리팩터링 +* 동적 VRAM: 학습 수정, vanilla-fp8 LoRA 품질 수정 * ModelPatcherDynamic: 비단말 가중치 강제 로드 * 오프로드 및 동적 VRAM 모드에서 LoRA 추출 수정 -* Flux 모델에 torch RMSNorm 사용 및 Hunyuan 비디오 리팩터링 +* FLUX 모델에 torch RMSNorm 사용 및 Hunyuan 비디오 리팩터링 **파트너 노드 업데이트** -* **Magnific Upscalers** API 노드 활성화 -* **Tencent 3D 노드**: ModelTo3DUV, 3DTextureEdit, 3DParts -* **Bria RMBG** API 노드 -* **Kling API 노드**: V3, O3 모델 +* Magnific Upscalers API 노드 활성화 +* Tencent 3D 노드: ModelTo3DUV, 3DTextureEdit, 3DParts +* Bria RMBG API 노드 +* Kling API 노드: V3, O3 모델 -**트레이너 개선 사항** +**트레이너 개선** * 적절한 오프로딩을 통한 학습 (KohakuBlueleaf) -* 내장 LoRA 학습이 이제 Anima에서 작동 +* 내장 LoRA 학습이 Anima에서 작동 -**새로운 모델 지원 및 개선 사항** -* [**EasyCache: LTX2 지원**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12231): 더 빠른 비디오 생성을 위해 EasyCache가 LTX2에서 작동합니다. -* **ACE Step 1.5** ([#12311](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12311)): 이제 LLM 없이 작동하며, 베이스 모델 기본 워크플로 수정, 텍스트 인코딩 개선 -* **Cosmos-Predict2 및 Anima를 위한 FP16** ([#12249](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12249)): 지원 모델의 메모리 사용 감소 -* **모든 차원의 잠재 데이터에서 톤맵 잠재 작동하도록 함** ([#12363](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12363)): 보다 유연한 톤 매핑 +**새 모델 지원 및 개선 사항** +* [**EasyCache: LTX2 지원**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12231): EasyCache가 이제 LTX2와 함께 작동하여 더 빠른 비디오 생성을 제공합니다 +* **ACE Step 1.5** ([#12311](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12311)): 이제 LLM 없이 작동, 베이스 모델 기본 워크플로 수정, 텍스트 인코딩 개선 +* **FP16 for Cosmos-Predict2 and Anima** ([#12249](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12249)): 지원 모델의 메모리 사용량 감소 +* **모든 차원의 잠재 데이터에 대해 tonemap latent 작동** ([#12363](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12363)): 더 유연한 톤 매핑 **성능 및 수정 사항** * ACE 1.5 성능을 위한 동적 VRAM 수정 + VRAM 누수 수정 * LazyCache 수정 ([#12344](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12344)) * LTXV2에 대한 프롬프트 가중치 비활성화 -* 프런트엔드 1.38.13으로 업데이트됨 +* 프론트엔드가 1.38.13으로 업데이트됨 **파트너 노드 업데이트** * **Kling API 노드**: 새로운 V3, O3 모델 @@ -1005,14 +1005,14 @@ translationBlockHashes: **ACE Step 1.5 개선 사항** -* [**LLM 샘플링 옵션**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12295): 샘플링 옵션 및 ReferenceTimbreAudio 지원 추가 -* **텍스트 인코딩 개선** ([#12283](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12283)): ACE를 위한 더 나은 텍스트 처리 -* **오디오용 VAE 타일드 디코딩** ([#12299](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12299)) +* [**LLM 샘플링 옵션**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12295): 샘플링 옵션 및 레퍼런스 오디오 지원이 추가되었습니다. +* **텍스트 인코딩 개선** ([#12283](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12283)): ACE를 위한 개선된 텍스트 처리 +* **VAE 타일드 디코딩 (오디오)** ([#12299](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12299)) * ACE Step 1.5에서 Sage 어텐션 비활성화 * 일부 하드웨어/PyTorch 구성에서 NaN 문제 수정 **3D 개선 사항** -* Load3D 노드에서 File3DAny 출력; SaveGLB가 File3DAny 입력을 허용합니다. +* Load3D 노드에 File3DAny 출력이 추가되었으며, SaveGLB가 File3DAny 입력을 허용합니다. @@ -1020,42 +1020,42 @@ translationBlockHashes: **ACE Step 1.5** * [**4B LM 모델 지원**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12257): 4B ACE step 1.5 언어 모델 지원 -* 동적 VRAM 모드에서 VRAM 누수 수정 +* 다이내믹 VRAM 모드에서 VRAM 누수 수정 **ACE Step 1.5 수정 사항** -* [**진행 표시줄**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12242): ACE Step용 진행 표시줄 추가 -* **베이스 모델 LoRAs** 지원 -* **ACE용 타일드 VAE 수정** +* [**진행 바**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12242): ACE Step을 위한 진행 바 추가 +* **베이스 모델 LoRA** 지원 +* ACE를 위한 **타일드 VAE 수정** * Mac 호환성 수정 -**3D & API** -* API에서의 기본 3D 모델 파일 형식 -* LLM 로짓을 comfy-weight으로 캐스트 +**3D 및 API** +* API에서 기본 3D 모델 파일 유형 +* LLM 로짓을 comfy-weight로 변환 **새로운 모델 지원** -* [**ACE Step 1.5**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12237): ACE Step 1.5 오디오/음성 생성 모델에 대한 기본 지원 — 중요한 새로운 모델 계열 -* [**LLM 텍스트 생성을 위한 KV 캐시**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12195): 캐시된 키-값 쌍을 사용하여 llama 모델을 실행할 때 성능 향상 -* [**적응형 모델 로딩**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11845): RAM 사용량 감소, VRAM OOM 문제 해결, Windows 공유 메모리 스필링 수정 +* [**ACE Step 1.5**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12237): ACE Step 1.5 오디오/음성 생성 모델에 대한 기본 지원: 주요 새로운 모델 패밀리 +* [**KV Cache for LLM text generation**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12195): 캐시된 키-값 쌍을 사용한 llama 모델 실행 성능 향상 +* [**Adaptive Model Loading**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11845): RAM 사용량 감소, VRAM OOM 수정, Windows 공유 메모리 유출 수정 **새로운 노드** -* **Color type + Color to RGB Int 노드** ([#12145](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12145)) +* **Color type + Color to RGB Int node** ([#12145](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12145)) **API 노드** -* **HitPaw API 노드** ([#12117](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12117)) +* **HitPaw API nodes** ([#12117](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12117)) * **Recraft** 스타일 노드 -* **Vidu**: Q3 모델, Extend 및 MultiFrame 노드 +* **Vidu**: Q3 모델, 확장 및 멀티프레임 노드 **개발자** * 에셋 파트 2 - 더 많은 엔드포인트 -* v1/v3 스키마에서 is_input_list를 프론트엔드로 전송 +* v1/v3 스키마에서 프론트엔드로 is_input_list 전송 @@ -1063,49 +1063,49 @@ translationBlockHashes: **파트너 노드 업데이트** * [**Grok Imagine API 노드**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12136): Grok을 통한 이미지 생성 -* 매니저가 4.1b1로 업데이트됨 +* 매니저 4.1b1로 업데이트됨 **개발자** * 개발 전용 노드 지원 -* Python 3.14 호환성 노트 +* Python 3.14 호환성 참고 사항 **새로운 오픈소스 모델 지원** -* [**Anima 모델**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12012): fp16 최적화를 포함한 Anima 모델 제품군 지원 +* [**Anima 모델**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12012): fp16 최적화를 통한 Anima 모델 제품군 지원 * [**Multi/InfiniteTalk**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/10179): LTXV를 위한 대규모 다중 화자 지원 -* [**Flux2 LyCORIS LoKr**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11997): Flux2용 LoKr(KronA 기반) LoRA 지원 -* **LTX2 Tiny VAE**(taeltx_2) 지원 +* [**Flux2 LyCORIS LoKr**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11997): Flux2를 위한 LoKr (KronA 기반) LoRA 지원 +* **LTX2 Tiny VAE** (taeltx_2) 지원 * **Z-Image Omni** 베이스 모델 지원 -* **Flux2 Klein**용 ModelScope LoRA 형식 +* Flux2 Klein용 **ModelScope LoRA** 형식 **새로운 노드 및 기능** * **Magnific API 노드** ([#11986](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11986)): Magnific을 통한 업스케일링 * **Tencent Hunyuan3D API 노드** ([#12026](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12026)) * **WaveSpeed API 노드** ([#11945](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11945)) -* 노드 검색 가능성 향상을 위한 노드 스키마의 **별칭 검색** 필드 -* 프론트엔드에서 임의 입력을 위한 **kwargs 입력** +* 노드 검색성 향상을 위한 노드 스키마의 **별칭 검색** 필드 +* 프런트엔드에서 임의의 입력을 위한 **kwargs 입력** * 작은 그리드 IC-LoRA를 위한 **RoPE 위치 조정** **성능** * QWEN VAE 및 WAN 속도/VRAM 최적화 * LTX2 VAE VRAM 감소 -* VRAM 효율 향상을 위한 LTX2 순전파(forward) 리팩토링 +* 더 나은 VRAM 효율성을 위해 리팩토링된 LTX2 전방향 경로 -**모델 개선 사항** -* SaveCheckpoint로 저장된 Flux2 Klein 체크포인트가 이제 올바르게 로드됩니다. -* Qwen 3 0.6B 모델용 설정 -* 크로마 래디언스 패치 크기 동적 감지 +**모델 개선** +* SaveCheckpoint로 저장된 Flux2 Klein 체크포인트가 이제 올바르게 로드됩니다 +* Qwen 3 0.6B 모델용 구성 +* 크로마 래디언스 패치 크기를 동적으로 감지 **새로운 기능** -* [**API 노드 자동 검색**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11943): 모든 `nodes_*.py` 파일이 이제 자동으로 검색되어 노드 개발이 간소화되었습니다. -* **고급 매개변수 지원** ([#11939](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11939)): 입력 클래스를 위한 고급 위젯 지원 +* [**API 노드 자동 검색**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11943): 모든 `nodes_*.py` 파일이 이제 자동으로 검색되어 노드 개발이 간소화됩니다. +* **고급 파라미터 지원** ([#11939](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11939)): 입력 클래스를 위한 고급 위젯 지원 * **CLIP 비전 출력에 이미지 크기 추가** ([#11923](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11923)) **파트너 노드 업데이트** @@ -1114,52 +1114,52 @@ translationBlockHashes: * Autogrow 검증 개선 **버그 수정** -* LTXV VAE 인코딩을 위한 모노 오디오를 가짜 스테레오로 변환 ([#11965](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11965)) +* LTXV VAE 인코딩 시 모노 오디오를 가짜 스테레오로 변환 ([#11965](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11965)) * Flux2 Klein 메모리 추정 조정 -* AMD GPU tensor 유형 수정 +* AMD GPU 텐서 유형 수정 **새로운 모델 지원** -* [**Flux2 Klein**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11890): 주요 신규 모델 계열 지원 — Flux2 Klein (확장된 모델 기능 제공) -* [**Z-Image ControlNet Lite**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11849): Alibaba-Pai Z-Image ControlNet의 경량화 버전 +* [**Flux2 Klein**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11890): 확장된 모델 기능을 갖춘 주요 신규 모델 제품군 지원 +* [**Z-Image ControlNet Lite**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11849): Alibaba-Pai Z-Image ControlNet의 경량 버전 **새로운 노드** * **Meshy 3D API 노드** ([#11843](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11843)) * **ResizeImageMaskNode**: crop-to-multiple 모드 추가 -* **블루프린트 디렉토리** (내장 템플릿용) +* **블루프린트 디렉터리**: 내장 템플릿용 **성능 및 기술** -* NVFP4 LoRA 최적화 (여러 차례) -* ProgressBar WebSocket 업데이트 제한 +* NVFP4 LoRA 최적화 (여러 라운드) +* 진행률 표시줄 WebSocket 업데이트 제한 * Lanczos 그레이스케일 업스케일링 수정 * VAELoader 메타데이터 로딩 -* 저장소 URL이 Comfy-Org/ComfyUI로 업데이트됨 +* 저장소 URL이 Comfy-Org/ComfyUI로 업데이트 됨 **버그 수정** -- LTXAV 메모리 추정치를 상향 조정했습니다. +* LTXAV 메모리 추정 업데이트 **새로운 기능** -* [**기본 에셋 지원**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11315): 모델 에셋 관리를 위한 기반 — 모델 CRUD 연산 엔드포인트 -* **NVFP4 모델 LoRA** ([#11837](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11837)): LoRA 지원이 이제 NVFP4 양자화 모델에서 작동합니다 +* [**기본 자산 지원**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11315): 모델 자산 관리를 위한 기반 — 모델 CRUD 연산을 위한 엔드포인트 +* **NVFP4 모델 LoRA** ([#11837](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11837)): NVFP4 양자화 모델에서 LoRA 지원이 이제 작동합니다. * [**SigLIP 2 NAFlex**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11831): SigLIP 2 NAFlex CLIP 비전 모델 지원 -* [**ImageCompare 노드**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11343): 두 이미지를 시각적으로 비교합니다 -* [**JoinAudioChannels**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11728): 오디오 채널 결합 유틸리티 +* [**이미지 비교 노드**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11343): 두 이미지를 시각적으로 비교 +* [**오디오 채널 결합**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11728): 오디오 채널 결합 유틸리티 **모델 지원** * Z-Image 모델을 위한 ModelScope LoRA ([#11805](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11805)) * Chroma 및 텍스트 인코더에 대한 FP4/FP8 수정 -* VAEEncodeForInpaint가 WAN VAE 튜플 downscale_ratio를 지원합니다 +* VAEEncodeForInpaint가 이제 WAN VAE 튜플 downscale_ratio 지원 * 효율적인 timestep embed 처리를 통한 LTX2 VRAM 감소 **API 노드** @@ -1168,9 +1168,9 @@ translationBlockHashes: * **Gemini** 안전 차단 처리 **기술** -* AMD gfx1200: PyTorch 어텐션 기본 활성화 -* CI 컨테이너 버전 자동 증가 -* 메모리 사용량 감소를 위한 모델 로딩 리팩터링 +* AMD gfx1200: PyTorch 어텐션이 기본적으로 활성화됨 +* CI 컨테이너 버전 업데이트 자동화 +* 메모리 사용량을 낮추기 위해 모델 로딩 리팩토링 * 프론트엔드가 1.36.14로 패치됨 @@ -1178,19 +1178,19 @@ translationBlockHashes: **모델 지원** -- 양자화된 가중치를 사용한 Gemma 12B 지원 추가 -- 장치 선택 지원 및 VRAM 사용량 감소로 향상된 LTXAV 텍스트 인코더 -- LTXAV 텍스트 인코더의 메모리 추정치 개선 +- Gemma 12B 모델 지원을 양자화된 가중치와 함께 추가했습니다. +- LTXAV 텍스트 인코더를 개선하여 장치 선택 지원을 추가하고 VRAM 사용량을 줄였습니다. +- LTXAV 텍스트 인코더의 메모리 추정을 개선했습니다. **성능 개선** -- FP8MM 오프로딩 성능 문제 수정 -- 오래된 PyTorch 버전에 대한 경고 추가 및 cu130으로 업그레이드 권장으로 성능 향상 -- 컴피 키친 버전 요구사항 업데이트 +- FP8MM 오프로딩 성능 문제를 수정했습니다. +- 오래된 PyTorch 버전에 대한 경고를 추가하고 성능 향상을 위해 cu130으로 업그레이드할 것을 권장합니다. +- comfy kitchen 버전 요구 사항을 업데이트했습니다. **버그 수정** -- 안정적인 릴리스 워크플로우를 수정하여 최신 컴피 키친 업데이트를 올바르게 가져오도록 함 -- 모델 패처에서 혼란스러운 로드 통계 제거 -- 워크플로우 템플릿을 v0.7.69로 업데이트함 +- 안정 릴리스 워크플로를 수정하여 최신 comfy kitchen 업데이트를 제대로 가져오도록 했습니다. +- 모델 패처에서 혼란을 주던 로드 통계를 제거했습니다. +- 워크플로 템플릿을 v0.7.69로 업데이트했습니다. @@ -1204,71 +1204,71 @@ translationBlockHashes: **API 개선 사항** - V3 API: DynamicCombo 및 Autogrow 기능 노출 - API 노드: Kling Omni 720p 해상도 지원, WAN2.6 ReferenceToVideo -- Tripo3D: face_limit 파라미터 처리 최적화 -- Vidu API 서명된 URL의 URL 인코딩 보존 문제 해결 - -**버그 수정** -- 업스케일 모델 CPU 오프로딩 문제 해결 -- LTXV2 텍스트 인코더 lowvram 호환성 문제 해결 -- fp8 처리 관련 문제 해결 -- MPO 형식 이미지에서 첫 프레임만 사용하도록 수정 +- Tripo3D: face_limit 매개변수 처리 최적화 +- Vidu API 서명 URL에 대한 URL 인코딩 보존 수정 + +**수정 사항** +- 업스케일 모델 CPU 오프로딩 수정 +- LTXV2 텍스트 인코더 lowvram 호환성 수정 +- fp8 처리 문제 수정 +- MPO 포맷 이미지에서 첫 번째 프레임만 사용하도록 수정 - PyTorch 버전에 따른 조건부 comfy-kitchen CUDA 지원 **기타** - 디버깅을 위한 OOM 메모리 요약 추가 - Mahiro CFG 표시 이름 업데이트 -- 워크플로우 템플릿 v0.7.67로 업데이트 +- 워크플로 템플릿이 v0.7.67로 업데이트됨 - 코드 리팩토링 및 정리 (CLIP 전처리, comfy-kitchen 통합) -**시스템 요구사항** -- PyTorch 2.4+ 최소 버전 필요 +**시스템 요구 사항** +- PyTorch 2.4 이상 최소 버전 요구 사항 **수정 및 개선 사항** -- 기본적으로 AMD GPU에서 비동기 메모리 오프로드 활성화 -- CPU 추론 시 조상 샘플러 노이즈 문제 해결 -- 메모리 관리 오류 처리 개선(핀/언핀 작업) -- 컨텍스트 윈도우에 VACE 컨텍스트 처리 추가 +- AMD GPU에서 비동기 메모리 오프로드를 기본적으로 활성화함 +- CPU 추론 시 ancestral 샘플러 노이즈 수정 +- 메모리 관리 오류 처리(고정/고정 해제 연산) 개선 +- 컨텍스트 창에서 VACE 컨텍스트 처리 추가 -**업데이트 사항** -- ComfyUI 프론트엔드 v1.35.9로 업데이트 -- ComfyUI 매니저 v4.0.4로 업데이트 -- 워크플로우 템플릿 v0.7.64로 업데이트 +**업데이트** +- ComfyUI 프론트엔드가 v1.35.9로 업데이트됨 +- ComfyUI 매니저가 v4.0.4로 업데이트됨 +- 워크플로 템플릿이 v0.7.64로 업데이트됨 **새로운 노드** - 샘플링 제어를 위한 ManualSigmas 노드 추가 -- Kling 모션 제어 노드 추가 -- ResizeByLongerSide가 이제 동영상 처리를 지원함 +- Kling 모션 컨트롤 노드 추가 +- ResizeByLongerSide가 이제 비디오 처리를 지원함 **API 노드** -- Gemini API: 프롬프트 향상 강제 활성화 -- 청구 방식을 달러에서 크레딧으로 변경 -- "seededit"는 더 이상 사용되지 않으며, Seedream 노드의 표시 이름을 업데이트함 +- Gemini API: 프롬프트 향상 기능 강제 활성화 +- 과금 단위가 달러에서 크레딧으로 변경됨 +- "seededit" 지원 중단됨, Seedream 노드 표시 이름 업데이트됨 -**기술적 사항** -- 이미지 처리 노드를 V3 스키마로 변환 +**기술** +- 이미지 처리 노드를 V3 스키마로 변환함 - Lumina/Z 이미지 모델 최적화(사용되지 않는 구성 요소 제거) -**새로운 모델 지원** -- Qwen 이미지 레이어드 -- NewBie 이미지 Exp0.1 +**새 모델 지원** +- Qwen Image Layered +- NewBie Image Exp0.1 **새로운 기능** -- 워크플로우 모니터링을 위한 /api/jobs 엔드포인트를 포함한 통합 작업 API +- 워크플로 모니터링을 위한 /api/jobs 엔드포인트가 포함된 통합 jobs API **개선 사항** -- API 노드에서 기본적으로 워터마크 생성 비활성화 -- 더 나은 훈련 효율성을 위해 해상도 버킷팅을 적용한 트레이너 재작업 -- 향상된 AMD GPU 지원 -- Kling O1 StartEndFrame 노드의 지속 시간 범위 확장 -- Topaz 4k 영상 업스케일링 기능 업데이트 +- API 노드에서 워터마크 생성이 기본적으로 비활성화됨 +- 더 나은 학습 효율을 위해 해상도 버킷팅을 적용한 트레이너 리팩터링 +- AMD GPU 지원 개선 +- Kling O1 StartEndFrame 노드 지속 시간 범위 확장 +- Topaz 4k 비디오 업스케일링 기능 업데이트 **버그 수정** -- --gpu-only 모드에서 ZImageFunControlNet의 마스크 연결 문제 해결 +- --gpu-only 모드에서 ZImageFunControlNet의 마스크 연결 문제 수정 @@ -1276,7 +1276,7 @@ translationBlockHashes: - GPT-Image-1.5 API 노드 추가 - V3 노드 처리 회귀 문제 수정 -- SA-Solver 정확도 개선 +- SA-Solver 정확도 향상 @@ -1284,8 +1284,8 @@ translationBlockHashes: **새로운 모델 및 기능** - 고급 모션 처리를 위한 WanMove 모델 -- 자동 감지 기능이 포함된 Qwen Edit 2511 -- 인페인팅 기능이 추가된 Z-Image Fun Control Union 2.0 +- 자동 감지 기능이 있는 Qwen Edit 2511 +- 인페인팅을 지원하는 Z-Image Fun Control Union 2.0 **API 노드** - Kling Omni Image, TextToVideoWithAudio, ImageToVideoWithAudio @@ -1293,9 +1293,9 @@ translationBlockHashes: - 3D 모델 생성을 위한 Tripo3.0 **성능** -- Z-Image 및 SD3 모델의 메모리 추정치 개선 +- Z-Image 및 SD3 모델의 메모리 추정 개선 - Qwen-Image VAE의 GPU 메모리 관리 향상 -- 프론트엔드를 v1.34.9로 업데이트 +- 프론트엔드가 v1.34.9로 업데이트됨 @@ -1304,213 +1304,213 @@ translationBlockHashes: **모델 지원** - Ovis 이미지 - Kandinsky 5.0 (T2V/I2V/T2I 변형) -- Z-Image Alibaba PAI-Fun ControlNet 지원 -- 개선된 Z-Image FP16 호환성 -- CORS 헤더에 PATCH 메서드 및 크로마-라디언스-x0 모드 추가 +- Z-Image Alibaba PAI-Fun 컨트롤넷 지원 +- Z-Image FP16 호환성 개선 +- CORS 헤더에 PATCH 메서드 및 chroma-radiance-x0 모드 추가 -**워크플로우 및 개선 사항** -- 컨텍스트 윈도우 수정 및 시간적 처리 강화 +**워크플로 및 개선 사항** +- 컨텍스트 윈도우 수정 및 시간적 처리 개선 - Kling API @image 참조 형식 - ComfyUI-Manager pip 설치 지원 -**프론트엔드 개선 사항** -- 프론트엔드 로드/시작 시간 대폭 개선 -- 사이드바에 설정 버튼 복구 -- GPU 가속 마스크 에디터 렌더링 -- 자산 카드 및 큐 진행률 패널 디자인 개선 -- 누락된 노드 경고 UI를 큐 버튼 및 브레드크럼에 추가 -- 모바일 관련 수정사항 +**프론트엔드 개선** +- 프론트엔드 로드/시작 시간 크게 개선 +- 사이드바 설정 버튼 복원 +- GPU 가속 마스크 편집기 렌더링 +- 에셋 카드 및 대기열 진행 상황 패널 디자인 개선 +- 실행 대기열 버튼 및 브레드크럼에 누락된 노드 경고 UI 추가 +- 모바일 수정 - 다양한 버그 수정 **주요 VRAM 최적화** -- 시간적 롤링 VAE로 동영상 모델(VL, Hunyuan/Kandinsky)의 VRAM 대폭 절감 -- LoRA 메모리 예약 감소, 특히 Flux2 워크플로우에서 큰 효과 -- 개선된 디퀀타이즈 오프로드 계산으로 Flux2 OOM 오류 해결 -- FP16 처리로 LoRA 연산 속도 향상 -- 불필요한 CPU 후퇴를 방지하기 위해 텍스트 인코더의 GPU 사용량 최적화 +- 시간적 롤링 VAE로 비디오 모델(Hunyuan/Kandinsky)의 VRAM 대폭 감소 +- LoRA 메모리 예약 감소, 특히 Flux2 워크플로에 유리 +- 디퀀타이제이션 오프로드 계정 개선으로 Flux2 OOM 오류 수정 +- FP16 처리로 LoRA 계산 속도 향상 +- 텍스트 인코더 GPU 사용 최적화로 불필요한 CPU 폴백 방지 **V3 스키마 마이그레이션** -- 3D, 오디오, 프리런치, 마스크 노드를 V3 스키마로 변환 -- MatchType, DynamicCombo, Autogrow 지원 추가로 워크플로우 유연성 향상 +- 3D, 오디오, freelunch, 마스크 노드를 V3 스키마로 변환 +- 워크플로 유연성 향상을 위해 MatchType, DynamicCombo, Autogrow 지원 추가 **버그 수정 및 호환성** -- GPU에 직접 로드 시 텍스트 인코더 회귀 문제 해결 -- Lumina 모델에서 transformer_options 클리어링 문제 해결 -- Qwen 이미지 LoRA 학습, HunyuanVideo 1.5 meanflow distil 문제 해결 -- EmptyAudio 노드 입력 유형을 정확히 조정해 오디오 워크플로우 통합 개선 -- 원치 않는 전체 오프로딩을 방지하기 위해 VRAM 계산 정확도 개선 -- Z-Image 워크플로우에서 "transformer." LoRA 접두사 지원 -- 혼합 양자화 작업과의 scaled FP8 형식 호환성 개선 +- GPU에서 직접 로드 시 텍스트 인코더 회귀 문제 수정 +- Lumina 모델에서 transformer_options 초기화 문제 해결 +- Qwen Image LoRA 학습, HunyuanVideo 1.5 meanflow distil 문제 수정 +- 오디오 워크플로 통합을 위해 EmptyAudio 노드 입력 유형 수정 +- 불필요한 전체 오프로딩을 방지하기 위해 VRAM 계산 정확도 향상 +- Z-Image 워크플로에서 'transformer.' LoRA 접두사 지원 +- 혼합 퀀타이제이션 연산에서 스케일드 FP8 형식 호환성 개선 **참고: 데스크톱 사용자용** -- 자동 업데이트를 비활성화하지 않았다면 최신 데스크톱 버전이 출시될 때까지 기다려 주세요. 자동으로 최신 버전으로 업데이트됩니다. -- 데스크톱을 사용하고 **자동 업데이트를 비활성화한 경우**, 이번에는 데스크톱이 최신 버전으로 자동 업데이트되지 않을 수 있습니다. -- 최신 기능을 이용하려면 [여기](https://www.comfy.org/download)에서 최신 데스크톱 버전을 다운로드해 주세요. +- 자동 업데이트를 끄지 않았다면 최신 데스크톱 릴리스가 나올 때까지 기다리면 최신 버전으로 자동 업데이트됩니다. +- 데스크톱을 사용 중이고 **자동 업데이트를 끈 경우**, 이번에는 데스크톱이 최신 버전으로 자동 업데이트하지 못할 수 있습니다. +- 최신 기능을 사용하려면 [여기](https://www.comfy.org/download)에서 최신 데스크톱 버전을 다운로드하세요. -**프론트엔드 UI/UX** -- 새로운 UI: **Nodes 2.0** 공개 베타 버전 -- 리니어 모드 베타 버전 (키바인딩에서 핫키를 설정하여 활성화할 수 있습니다.) +**Frontend UI/UX** +- 새 UI: **Nodes 2.0** 공개 베타 +- 직선 모드 베타 버전 (키 바인딩에서 단축키를 설정하여 활성화할 수 있습니다.) - 서브그래프 개선 및 버그 수정 -- 누락된 노드의 UX 개선 -- 새로운 워크플로우 진행 상태 패널 -- 새로운 자산 사이드바 +- 누락된 노드 UX 개선 +- 새 워크플로 진행 패널 +- 새 에셋 사이드바 **3D 기능** - 3D 노드에서 파노라마 이미지 지원 - 3D 애니메이션 노드를 3D 노드에 통합 -**LoRA 트레이너** -- ComfyUI 기본 LoRA 트레이너의 다중 해상도 지원 -- Z-Image LoRA 트레이닝 지원 +**LoRA 학습기** +- ComfyUI 네이티브 LoRA 학습기에 다중 해상도 지원 +- Z-Image LoRA 학습 지원 **성능 및 모델 지원** -- 비디오용 타이니 VAE 지원 -- z-image LoRA 형식 지원 -- NVIDIA에서 기본적으로 비동기 오프로딩 활성화 +- 비디오 tiny VAE 지원 +- z-image LoRA 포맷 지원 +- Nvidia에서 기본적으로 비동기 오프로딩 활성화 **파트너 노드** -- Veo3 첫 번째와 마지막 프레임 노드 -- Kling FirstLastFrame 노드에 Kling v2.5 터보 추가 +- Veo3 첫-마지막 프레임 노드 +- Kling FirstLastFrame 노드에 Kling v2.5 turbo 추가 - Kling O1 모델 지원 -**새로운 모델 지원** -- 이미지 처리 워크플로우를 위해 최적화된 성능을 제공하는 Z 이미지 모델 추가 +**새 모델 지원** +- 이미지 처리 워크플로에 최적화된 성능을 제공하는 Z Image 모델 추가 **버그 수정** -- FP8 정밀도가 혼합된 모델과 함께 사용되는 LoRA 기능 수정 -- VRAM 오류를 줄이기 위해 Flux2 참조 이미지 메모리 추정치 개선 +- 혼합 FP8 정밀도 모델에서 LoRA 기능 수정 +- VRAM 오류를 줄이기 위해 Flux2 참조 이미지 메모리 추정 개선 **버그 수정** -- 워크플로 실행을 중단시킬 수 있었던 심각한 시스템 충돌을 수정했습니다. -- 더 나은 성능을 위해 Flux 2 텍스트 인코더의 VRAM 사용량을 최적화했습니다. +- 워크플로 실행을 중단시킬 수 있는 치명적인 시스템 충돌 문제를 수정했습니다 +- 더 나은 성능을 위해 FLUX 2 텍스트 인코더 VRAM 사용을 최적화했습니다 **새로운 모델 지원** -- Flux 2 Pro API 노드를 포함한 포괄적인 Flux 2 모델 지원 추가 -- 새로운 변형과 향상된 표시 이름으로 HunyuanVideo 워크플로우 강화 +- FLUX 2 Pro API 노드를 포함한 포괄적인 FLUX 2 모델 지원 추가 +- 새로운 변종과 개선된 표시 이름으로 HunyuanVideo 워크플로 강화 **API 및 보안 개선** -- 콘텐츠 보안 정책 헤더를 통해 API 보안 개선 -- 공개 API 접근 문제와 Gemini 모델 지원 수정 +- 콘텐츠 보안 정책 헤더로 API 보안 개선 +- 공개 API 접근 문제 및 Gemini 모델 지원 수정 **비디오 처리** -- 더 나은 비디오 워크플로우 제어를 위해 `get_frame_count` 및 `get_frame_rate` 메서드 추가 +- 더 나은 비디오 워크플로 제어를 위해 `get_frame_count` 및 `get_frame_rate` 메서드 추가 **성능 최적화** -- 하드웨어 인식 감지 기반으로 텍스트 인코더 양자화 최적화 -- 더 나은 메모리 관리를 통한 양자화 지원 강화 +- 하드웨어 인식 감지로 텍스트 인코더 양자화 최적화 +- 더 나은 메모리 관리로 양자화 지원 강화 **개발자 도구** -- Chroma, Qwen-Image, HunyuanVideo 모델에 대한 BlockInfo 지원 추가 +- Chroma, Qwen-Image 및 HunyuanVideo 모델에 대한 BlockInfo 지원 추가 -**프론트엔드 및 종속성** +**프론트엔드 및 의존성** - 프론트엔드를 v1.30.6으로 업데이트 -- Transformers 버전을 높임 +- Transformers 버전 업데이트 -**모델 호환성 및 향상** -- **HunyuanVideo 1.5 지원**: 최신 버전의 HunyuanVideo 모델과의 호환성을 추가하여 동영상 생성 기능을 확장했습니다. -- **LLAMA 텍스트 인코더 개선**: LLAMA 기반 텍스트 인코더 모델에서 최종 정규화를 비활성화할 수 있는 기능을 추가하여 워크플로우 맞춤화를 더욱 향상시켰습니다. +**모델 호환성 및 개선 사항** +- **HunyuanVideo 1.5 지원**: 최신 HunyuanVideo 모델 버전과의 호환성을 추가하여 비디오 생성 기능을 확장했습니다. +- **LLAMA 텍스트 인코더 개선**: LLAMA 기반 텍스트 인코더 모델에서 최종 정규화를 비활성화할 수 있는 기능을 추가하여 워크플로 사용자 정의를 개선했습니다. - **HunyuanV3D 스키마 마이그레이션**: 성능과 호환성을 개선하기 위해 Hunyuan3D 노드를 V3 스키마로 업데이트했습니다. **API 노드 확장** -- **새로운 Topaz API 노드**: ComfyUI 내부에서 직접 Topaz 동영상 향상 워크플로우를 지원하도록 추가되었습니다. -- **Nano Banana Pro 통합**: 처리 능력을 강화한 Nano Banana Pro를 포함해 API 노드 컬렉션을 확장했습니다. -- **Kling Lip Sync 개선**: KlingLipSyncAudioToVideoNode에서 오디오 형식 변환 문제를 수정하여 MP3 형식 처리가 올바르게 이루어지도록 했습니다. +- **새로운 Topaz API 노드**: ComfyUI 내에서 직접 Topaz 비디오 향상 워크플로를 지원합니다. +- **Nano Banana Pro 통합**: 향상된 처리 기능을 위해 Nano Banana Pro로 API 노드 컬렉션을 확장했습니다. +- **Kling 립싱크 개선**: KlingLipSyncAudioToVideoNode의 오디오 포맷 변환 문제를 수정하여 올바른 MP3 형식 처리를 보장합니다. -**이미지 처리 및 워크플로우 개선** -- **향상된 이미지 배치 처리**: ImageBatch 노드를 수정하여 채널 수가 다른 이미지를 처리하고, 필요 시 자동으로 알파 채널을 추가하도록 개선했습니다. -- **미리보기 노드 개선**: 미리보기 노드를 "텍스트로 미리보기"로 이름 변경하여 워크플로우 구성이 보다 명확해졌습니다. -- **워크플로우 템플릿 업데이트**: 서버 템플릿 핸들러를 개선하여 다중 패키지 배포를 지원함으로써 워크플로우 관리를 더욱 향상시켰습니다. +**이미지 처리 및 워크플로 개선** +- **이미지 배치 향상**: ImageBatch 노드가 채널 수가 다른 이미지를 처리하고 필요시 알파 채널을 자동으로 추가하도록 수정했습니다. +- **미리보기 노드 개선**: 더 명확한 워크플로 구성을 위해 PreviewAny 노드를 "미리보기 아무거나"로 이름을 변경했습니다. +- **워크플로 템플릿 업데이트**: 서버 템플릿 핸들러를 개선하여 더 나은 워크플로 관리를 위해 다중 패키지 배포를 지원합니다. **성능 및 시스템 최적화** -- **CUDA 최적화**: 최신 CUDNN 버전에서 불필요한 우회 조치를 비활성화하여 GPU 성능을 개선했습니다. -- 워크플로우 명명 문제를 해결하고 복잡한 처리 파이프라인의 전반적인 안정성을 향상시켰습니다. +- **CUDA 최적화**: GPU 성능 향상을 위해 최신 CUDNN 버전에서 불필요한 해결 방법을 비활성화했습니다. +- 복잡한 처리 파이프라인을 위한 워크플로 이름 지정 문제를 수정하고 전반적인 안정성을 개선했습니다. **CUDA 12.6 지원 및 배포** -- 공식 CUDA 12.6 릴리스 워크플로우 추가 및 휴대용 다운로드 지원을 통해 GPU 호환성을 강화했습니다. -- 간소화된 설치를 위해 수정된 휴대용 다운로드 링크를 README에 업데이트했습니다. +- 향상된 GPU 호환성을 위한 공식 CUDA 12.6 릴리스 워크플로 및 휴대용 다운로드 지원 추가 +- 간소화된 설치를 위해 수정된 휴대용 다운로드 링크로 README 업데이트 **모델 호환성 및 수정 사항** -- **HunYuan 3D 2.0 지원**: 개선된 3D 모델 생성 워크플로우를 위한 호환성 문제를 해결했습니다. -- **EasyCache 개선**: 특정 모델 구성에 영향을 미쳤던 입출력 채널 불일치를 해결했습니다. -- 잠재적으로 유해한 기본 제공 커스텀 노드 구현을 제거하여 블록 스왑 기능을 강화했습니다. +- **HunYuan 3D 2.0 지원**: 향상된 3D 모델 생성 워크플로를 위한 호환성 문제 수정 +- **EasyCache 개선**: 특정 모델 구성에 영향을 주던 입출력 채널 불일치 문제 해결 +- 잠재적으로 유해할 수 있는 네이티브 커스텀 노드 구현을 제거하여 블록 스왑 기능 향상 **API 노드 개선 사항** -- **새로운 Gemini 모델 추가**: 텍스트 및 멀티모달 생성 워크플로우를 위한 AI 모델 옵션을 확장했습니다. -- 업데이트된 PR 템플릿과 Python 3.10 최소 버전 요구사항을 포함한 API 노드 개발 인프라를 개선했습니다. +- **새로운 Gemini 모델 추가**: 텍스트 및 멀티모달 생성 워크플로를 위한 AI 모델 옵션 확장 +- 업데이트된 PR 템플릿과 최소 Python 3.10 버전 요구 사항으로 API 노드 개발 인프라 개선 **개발 및 인프라** -- 커스텀 노드 개발 시 코드 품질을 높이기 위해 pylint 구성 강화했습니다. -- 보다 안정적인 업데이트를 위해 릴리스 자동화 및 배포 프로세스를 개선했습니다. +- 커스텀 노드 개발 시 더 나은 코드 품질을 위한 pylint 설정 향상 +- 보다 안정적인 업데이트를 위한 릴리스 자동화 및 배포 프로세스 개선 **메모리 및 성능 최적화** -- NVIDIA 및 AMD GPU용 **기본적으로 고정된 메모리 활성화** -- Flux, Qwen, LTX-Video 모델의 **VRAM 사용량 감소** -- VRAM 사용량 증가 시 자동으로 메모리를 해제하는 스마트 모델 언로드 기능 -- 오프로드 스트림에서 개선된 가중치 캐스팅 성능 +- **고정 메모리 기본 활성화** (NVIDIA 및 AMD GPU 대상) +- **VRAM 사용량 감소** FLUX, Qwen, LTX-Video 모델 +- VRAM 사용량 증가 시 자동으로 메모리를 해제하는 스마트 모델 언로딩 +- 오프로드 스트림에서의 가중치 캐스팅 성능 개선 **새로운 기능** -- **ScaleROPE 노드 이제 Flux 모델과 호환 가능** -- 토큰라이저에 좌측 패딩 지원 추가 +- **ROPE 스케일 노드가 이제 FLUX 모델과 함께 작동합니다** +- 토크나이저에 왼쪽 패딩 지원 추가 - `/history` 및 `/queue` 엔드포인트에 `create_time` 필드 추가 **버그 수정** -- SingleStreamBlock/DoubleStreamBlock의 커스텀 노드 가져오기 오류 수정(임시 해결) -- Qwen ControlNet 회귀 문제 수정 -- 오프로드 지원 및 안정성 개선을 통한 양자화된 연산 강화 -- 모든 모델 간 RoPE 함수 구현 통합 +- SingleStreamBlock/DoubleStreamBlock에 대한 커스텀 노드 가져오기 오류 수정 (임시 수정) +- Qwen 컨트롤넷 회귀 수정 +- 오프로드 지원 및 안정성 개선과 함께 양자화 연산 향상 +- 모델 간 RoPE 함수 구현 통합 **성능 및 메모리 최적화** -- 최적화된 모델 로딩을 위한 **혼합 정밀도 양자화 시스템** 도입 -- 리소스 제약 하에서 지능적인 메모리 관리를 위한 **RAM 압력 캐시 모드** 추가 -- 고정 메모리를 사용한 모델 오프로딩 속도 향상 및 자동 저 RAM 하드웨어 감지 기능 추가 -- FP8 연산 개선: 메모리 사용량 절감 및 torch.compile 성능 회귀 문제 해결 -- 비동기 오프로딩 속도 향상 및 레이스 컨디션 해결 - -**새로운 노드 및 실행 기능** -- **ScaleROPE 노드**: WAN 및 Lumina 모델용 로프 스케일링 지원 -- 단일 워크플로우 내에서 다중 실행을 가능하게 한 서브그래프 실행 강화 -- 바이트 데이터와 None 출력을 적절히 처리하는 캐싱 시스템 개선 - -**API 노드 개선사항** -- API 노드를 V3 클라이언트 아키텍처로 이전: Luma, Minimax, Pixverse, Ideogram, StabilityAI, Pika, Recraft, Hypernetwork, OpenAI -- LTXV API 노드에 12초~20초 길이 옵션 추가 +- 최적화된 모델 로드를 위한 **혼합 정밀도 양자화 시스템** 도입 +- 리소스 제약 상황에서 지능형 메모리 관리를 위한 **RAM Pressure Cache Mode** 추가 +- 자동 저RAM 하드웨어 감지를 통해 고정 메모리를 사용한 모델 오프로딩 가속화 +- FP8 연산 개선: 메모리 사용량 감소 및 torch.compile 성능 저하 수정 +- 비동기 오프로드 속도 개선 및 경쟁 조건 해결 + +**새 노드 및 실행 기능** +- **ScaleROPE 노드**: WAN 및 Lumina 모델을 위한 Rope 스케일링 지원 +- 단일 워크플로 내에서 여러 번 실행 가능하도록 하위 그래프 실행 개선 +- 바이트 데이터와 None 출력을 올바르게 처리하는 캐싱 시스템 개선 + +**API 노드 개선 사항** +- API 노드를 V3 클라이언트 아키텍처로 마이그레이션: Luma, Minimax, Pixverse, Ideogram, StabilityAI, Pika, Recraft, Hypernetwork, OpenAI +- LTXV API 노드에 12초~20초 지속 시간 옵션 추가 - DALL-E 2 노드의 img2img 작업 수정 -- Rodin3D 노드를 개선하여 적절한 상대 경로 반환 +- Rodin3D 노드가 올바른 상대 경로를 반환하도록 개선 -**업데이트 사항** -- 포함된 문서를 v0.3.1로 업데이트 -- 워크플로우 템플릿을 v0.2.11로 업데이트 +**업데이트** +- 내장 문서가 v0.3.1로 업데이트됨 +- 워크플로 템플릿이 v0.2.11로 업데이트됨 - Windows 고정 메모리 할당 문제 수정 @@ -1518,71 +1518,71 @@ translationBlockHashes: **API 노드** -- **LTXV API 통합**: Lightricks LTX 동영상 생성을 위한 새로운 LTXV API 노드 추가 -- 비동기 작업 및 취소 지원 기능이 포함된 네트워크 클라이언트 V2 업그레이드 +- Lightricks LTX 비디오 생성을 위한 새로운 LTXV API 노드 추가 +- 비동기 연산 및 취소 지원을 포함한 네트워크 클라이언트 V2 업그레이드 - Tripo 및 Gemini API 노드를 V3 스키마로 변환 **성능 및 호환성** -- 최신 AMD GPU에서만 cudnn 비활성화하여 AMD GPU 지원 개선 -- API 노드의 Windows 특정 네트워크 문제를 수정해 더 나은 재시도 처리 가능하게 함 +- 최신 AMD GPU에서만 cudnn을 비활성화하여 AMD GPU 지원 개선 +- 재시도 처리를 개선하기 위해 API 노드에서 Windows 관련 네트워크 문제 수정 **핵심 개선 사항** -- 종속성 인식 캐싱 시스템 강화로 루프와 함께 --cache-none 동작 해결 -- 다차원 잠재 변수 지원 추가 -- 커스텀 노드 게시 서브그래프 엔드포인트 추가 +- 루프가 있는 --cache-none 동작을 수정하는 의존성 인식 캐싱 시스템 개선 +- 다차원 레이턴트 지원 추가 +- 커스텀 노드 게시된 서브그래프 엔드포인트 추가 -**업데이트 사항** -- 프론트엔드 버전 1.28.8로 업그레이드 -- 템플릿 업데이트 버전 0.2.4로 진행 +**업데이트** +- 프론트엔드 버전을 1.28.8로 업데이트 +- 템플릿을 0.2.4 버전으로 업데이트 **프론트엔드 업데이트** -- **서브그래프 위젯 편집**: 서브그래프에 진입하지 않고도 새로운 매개변수 패널에서 바로 서브그래프 매개변수를 편집할 수 있습니다. -- **템플릿 모달 재설계**: 모델 태그와 카테고리를 기반으로 한 고급 필터링 기능을 갖춘 새로운 템플릿 브라우저 +- **서브그래프 위젯 편집**: 서브그래프에 진입하지 않고 새 파라미터 패널에서 직접 서브그래프 파라미터를 편집할 수 있습니다. +- **템플릿 모달 재설계**: 모델 태그와 카테고리별 고급 필터링 기능을 갖춘 새로운 템플릿 브라우저. **성능 최적화** -- 워크플로우 취소 속도 개선 -- NVIDIA GPU와 PyTorch 2.9에서 VAE 메모리 사용량이 3배나 증가하는 문제 수정 -- 크로마 레디언스 처리 속도 향상 및 1 이상의 배치 크기 문제 해결 +- 워크플로 취소 속도 개선 +- PyTorch 2.9와 NVIDIA GPU에서 3배 더 많은 메모리를 소비하던 VAE 메모리 문제 수정 +- 크로마 래디언스 처리 속도 향상 및 배치 크기 1 초과 시 문제 수정 **API 노드** - Veo 3.1 모델 지원 추가 -- 비디오 워크플로우에서 고급 시간적 제어를 위한 TemporalScoreRescaling 노드 추가 +- 비디오 워크플로에서 고급 시간적 제어를 위한 TemporalScoreRescaling 노드 추가 **하드웨어 및 호환성** -- AMD gfx942 GPU용 FP8 연산 비활성화 -- --fast 오토튜닝 모드에서 CUDA 메모리 관리 개선 +- AMD gfx942 GPU에 대한 FP8 연산 비활성화 +- --fast autotune 모드에서 CUDA 메모리 관리 개선 **실행 및 스키마** -- ControlNet 노드를 V3 스키마로 변환 -- EasyCache를 적절한 batch_slice 처리 방식으로 개선 -- merge_nested_dicts 기능을 입력 순서에 맞게 개선 -- 사용되지 않는 파일에 대한 폐기 경고 추가 +- 컨트롤넷 노드를 V3 스키마로 변환 +- 적절한 batch_slice 처리를 통해 EasyCache 개선 +- 적절한 입력 순서로 merge_nested_dicts 기능 개선 +- 사용하지 않는 파일에 대한 지원 중단 경고 추가 **노드 스키마 마이그레이션 (V3)** -- 모델 다운스케일링, LoRA 추출, 합성, 랜덤 오퍼레이션, SD3/SLG, Flux, 업스케일 모델, HunyuanVideo 노드를 포함한 핵심 노드 카테고리를 V3 스키마로 마이그레이션했습니다. +- 핵심 노드 카테고리를 V3 스키마로 마이그레이션 (모델 다운스케일, LoRA 추출, 합성, 잠재 연산, SD3/SLG, FLUX, 업스케일 모델, HunyuanVideo 노드 포함) -**오디오 및 모델 개선사항** -- 고음질 오디오 워크플로우를 위한 MMaudio 16K VAE 지원 추가 -- 모노 오디오가 잘못되어 스테레오로 저장되는 문제 수정 -- 모델 샘플링 시그마 코드 재작성 및 FP8 스케일링된 LoRA 문제 해결 -- 이전 버전의 Stable Diffusion 체크포인트를 최신 NumPy 버전에서 로드하는 문제 수정 +**오디오 및 모델 개선** +- 고음질 오디오 워크플로를 위한 MMaudio 16K VAE 지원 추가 +- 모노 오디오가 스테레오로 잘못 저장되던 문제 수정 +- 모델 샘플링 시그마 코드 리팩터링 및 FP8 스케일 LoRA 문제 수정 +- 최신 NumPy 버전에서 이전 Stable Diffusion 체크포인트 로딩 문제 수정 **AMD GPU 최적화** -- SD/Flux VAE 연산에 대한 메모리 추정 개선 -- ROCm 7.0+에서 RDNA4 PyTorch 어텐션 활성화 +- SD/FLUX VAE 연산에 대한 향상된 메모리 추정 +- ROCm 7.0 이상에서 RDNA4 PyTorch 어텐션 활성화 **API 노드 업데이트** -- 가격 추출기 추가 및 Kling/Pika API 노드 개선 -- aspect_ratio 지원을 추가한 Gemini 이미지 API 강화 +- Kling/Pika API 노드에 가격 추출기 추가 및 개선 사항 +- Gemini 이미지 API에 aspect_ratio 지원 추가 -**업데이트 사항** +**업데이트** - 템플릿 v0.1.95, 노드 문서 v0.3.0 - WAN2.2 캐시 VRAM 누수 문제 수정 @@ -1591,34 +1591,34 @@ translationBlockHashes: **API 노드** -- OpenAI의 비디오 생성 API용 Sora2 API 노드 추가 +- OpenAI의 비디오 생성 API를 위한 Sora2 API 노드 추가 **모델 호환성 향상** -- **HunyuanVAE 지원**: 새로운 HunyuanVAE 지원을 추가하여 고급 이미지 생성 워크플로우의 모델 호환성을 확장했습니다. -- **에피소드 스케일링 노드**: 예측된 노이즈를 스케일링하여 확산 모델의 노출 편향을 줄이는 새로운 에피소드 스케일링 노드를 도입했으며, 이는 논문 [확산 모델의 노출 편향 규명](https://arxiv.org/abs/2308.15321)에 기반합니다. +- **HunyuanVAE 지원**: 새로운 HunyuanVAE에 대한 지원을 추가하여 고급 이미지 생성 워크플로를 위한 모델 호환성을 확장했습니다. +- **엡실론 스케일링 노드**: 예측 노이즈를 스케일링하여 확산 모델의 노출 편향을 줄이는 새로운 엡실론 스케일링 노드를 도입하여 생성 품질을 향상시켰습니다 (논문 [Elucidating the Exposure Bias in Diffusion Models](https://arxiv.org/abs/2308.15321) 기반). **메모리 및 성능 최적화** -- **VAE 메모리 누수 수정**: VAE OOM 예외 처리 중 파이썬 콜 스택이 텐서 참조를 보유하면서 발생하던 VRAM 누수를 해결하여, 낮은 VRAM 장치에서 타일링 백업의 안정성을 크게 개선했습니다. -- **AMD 지원**: 기본적으로 TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTAL을 활성화했습니다. +- **VAE 메모리 누수 수정**: VAE OOM 예외 처리 중 Python 호출 스택이 텐서 참조를 유지하여 발생하는 VRAM 누수를 수정하여 저 VRAM 장치에서 타일드 폴백 신뢰성을 크게 향상시켰습니다. +- **AMD 지원**: TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTAL을 기본으로 활성화했습니다. **API 노드 업데이트** -- **클링 2.5 터보**: txt2video 및 img2video 노드 모두에서 kling-2-5-turbo 지원을 추가하고, 적절한 모드 설정을 수정했습니다. -- **API 노드 수정사항**: Gemini 노드의 base64 처리를 개선하고, Recraft API 노드 함수의 들여쓰기 문제를 수정했습니다. +- **Kling 2.5 Turbo**: txt2video와 img2video 노드 모두에서 kling-2-5-turbo 지원을 추가하고, 올바른 모드 구성 수정을 포함했습니다. +- **API 노드 수정**: Gemini 노드의 base64 처리를 개선하고 Recraft API 노드 함수의 들여쓰기 문제를 수정했습니다. -**노드 스키마 마이그레이션(V3)** -- **광범위한 V3 변환**: 오디오 인코더, GITS, 차분 확산, 최적 단계, PAG, LT, IP2P, 형태학, torch 컴파일, EPS, Pixverse, TomeSD, 편집 모델, Rodin, Stable3D 노드 등 수많은 노드 카테고리를 V3 스키마로 이전하여 워크플로우의 호환성을 높였습니다. +**노드 스키마 마이그레이션 (V3)** +- **광범위한 V3 변환**: 오디오 인코더, GITS, 차등 확산, 최적 단계, PAG, LT, IP2P, 형태학, torch compile, EPS, Pixverse, TomeSD, 편집 모델, Rodin, Stable3D 노드를 포함한 여러 노드 카테고리를 V3 스키마로 마이그레이션하여 워크플로 호환성을 개선했습니다. **개발자 경험 개선** -- **코드 품질**: comfy_api_nodes 폴더에 pylint 지원을 추가하고 example_node.py를 V3 스키마로 업데이트하여 커스텀 노드 개발을 더욱 일관되게 만들었습니다. -- **문서 업데이트**: Windows 사용자를 위한 야간 PyTorch 명령어를 포함한 AMD 설치 지침을 강화했습니다. +- **코드 품질**: comfy_api_nodes 폴더에 pylint 지원을 추가하고 example_node.py를 V3 스키마를 사용하도록 업데이트하여 커스텀 노드 개발의 일관성을 높였습니다. +- **문서 업데이트**: Windows 사용자를 위한 최신 테스트 버전(nightly) PyTorch 명령어로 AMD 설치 지침을 강화했습니다. **프론트엔드 업데이트** -- **서브그래프 게시**: 서브그래프를 노드 라이브러리에 게시할 수 있도록 지원합니다. -- **노드 선택 도구 상자 재설계**: 노드 선택 도구 상자를 새롭게 디자인했습니다. +- **서브그래프 게시**: 서브그래프를 노드 라이브러리에 게시할 수 있습니다. +- **노드 선택 도구 상자 재설계**: 노드 선택 도구 상자를 재설계했습니다. @@ -1631,84 +1631,84 @@ translationBlockHashes: **API 노드** -- **Rodin3D Gen-2**: Rodin의 가장 강력한 이미지-to-3D 도구가 이제 ComfyUI에서 바로 사용 가능합니다! -- **WAN 이미지 투 이미지**: Wan2.5 이미지 투 이미지 API 노드로, 이미지 편집을 지원합니다. +- **Rodin3D Gen-2**: Rodin의 가장 강력한 이미지 기반 3D 생성 도구가 ComfyUI에서 사용 가능합니다! +- **WAN Image-to-Image**: Wan2.5 이미지 기반 이미지 생성 API 노드, 이미지 편집을 지원합니다. **향상된 오디오 기능** -- **새로운 오디오 노드**: 오디오 기반 워크플로우와 멀티모달 콘텐츠 제작을 강화하기 위한 새로운 오디오 노드 추가 +- **새로운 오디오 노드**: 향상된 오디오 기반 워크플로와 멀티모달 콘텐츠 생성을 위한 새 오디오 노드 추가 -**모델 호환성 수정 사항** -- **Qwen2.5VL 템플릿 처리**: 프롬프트에 이미 템플릿이 존재하는 경우 Qwen2.5VL 모델의 템플릿 관리를 개선했습니다. -- **HuMo 뷰 작업**: HuMo 모델에서 .view() 작업 문제를 수정하여 보다 안정적인 비디오 생성을 지원합니다. +**모델 호환성 수정** +- **Qwen2.5VL 템플릿 처리**: 프롬프트에 이미 템플릿이 있을 때 Qwen2.5VL 모델의 템플릿 관리 개선 +- **HuMo View 연산**: 더 안정적인 비디오 생성을 위해 HuMo 모델에서 .view() 연산 문제 수정 **메모리 및 성능 최적화** -- **메모리 누수 수정**: 모델 최종화자를 명시적으로 분리하여 메모리 누수를 해결함으로써 장시간 실행 워크플로우의 안정성을 향상시켰습니다. -- **샘플러 CFG 개선**: 샘플러 CFG 함수 인자에 'input_cond' 및 'input_uncond' 매개변수를 추가해 보다 유연한 조건부 제어를 가능하게 했습니다. +- **메모리 누수 수정**: 모델 파이널라이저를 명시적으로 해제하여 메모리 누수를 해결하고 장시간 실행 워크플로 안정성을 향상시킴 +- **샘플러 CFG 강화**: 샘플러 CFG 함수 인자에 'input_cond' 및 'input_uncond' 파라미터를 추가하여 더 유연한 조건화 제어 가능 **새로운 모델 지원** -- **Wan2.2 애니메이트**: 캐릭터 교체 및 모션 전송 기능을 갖춘 Wan2.2 애니메이트 영상 생성 모델 지원 -- **Qwen 이미지 편집 2509 지원**: 다중 이미지 편집, 더 높은 일관성, 기본 ControlNet 지원을 갖춘 업데이트된 Qwen 이미지 편집 2509 지원 -- **HuMo 모델**: 오디오를 사용해 영상 생성을 제어하면서 입술 동기화를 유지하는 1.7B 및 17B HuMo 모델 모두 지원 추가 -- **Chroma Radiance**: 픽셀 공간에서 이미지 생성을 수행하는 모델로, 이미지 생성 과정 중 손실을 줄여줍니다 +- **Wan2.2 Animate**: 캐릭터 교체 및 모션 전송 기능을 갖춘 Wan2.2 Animate 비디오 생성 모델 지원 +- **Qwen Image Edit 2509 지원**: 다중 이미지 편집, 더 높은 일관성, 네이티브 ControlNet 지원을 갖춘 업데이트된 Qwen Image Edit 2509 지원 +- **HuMo 모델**: 오디오를 사용하여 비디오 생성을 구동하면서 립싱크를 유지하는 1.7B 및 17B HuMo 모델 지원 추가 +- **Chroma Radiance**: 픽셀 공간에서 이미지 생성을 수행하여 이미지 생성 과정 중 손실을 줄이는 모델 - **Omnigen2 UMO LoRA**: Omnigen2 UMO LoRA 모델 지원 추가 **API 노드 추가** - **Kling v2.1 지원**: KlingStartEndFrame 노드에 kling-v2-1 모델 추가 -- **Seedream4 수정사항**: 부분 성공 시 오류를 무시하는 플래그를 수정하여 워크플로우를 더욱 안정적으로 만들었습니다 +- **Seedream4 수정**: 부분 성공 시 오류를 무시하는 플래그를 수정하여 워크플로의 견고성 향상 -**노드 스키마 마이그레이션(V3)** -- **핵심 노드 업데이트**: Minimax API, Cosmos, 컨디셔닝, CFG, Canny 노드 등 여러 노드 카테고리를 V3 스키마로 마이그레이션했습니다 +**노드 스키마 마이그레이션 (V3)** +- **핵심 노드 업데이트**: Minimax API, Cosmos, 조건화, CFG, Canny 노드를 포함한 여러 노드 카테고리를 V3 스키마로 마이그레이션 -**성능 및 기술적 개선** -- **FP8 연산**: gfx1200 하드웨어에서 기본적으로 FP8 연산을 활성화하여 처리 속도를 높였습니다 -- **LoRA 트레이너 수정사항**: LoRA 트레이닝 워크플로우에서 FP8 모델 호환성 관련 버그를 해결했습니다 +**성능 및 기술 개선** +- **FP8 연산**: gfx1200 하드웨어에서 기본적으로 FP8 연산을 활성화하여 더 빠른 처리 +- **LoRA 학습기 수정**: LoRA 학습 워크플로에서 FP8 모델 호환성 버그 해결 **프론트엔드 업데이트** -- **프론트엔드 버전 업데이트**: 버전 1.26.13으로 업데이트되었습니다 +- **프론트엔드 버전 업데이트**: 버전 1.26.13으로 업데이트 **ByteDance Seedream 4.0 통합** -- **새로운 Seedream 노드**: ByteDanceSeedream (4.0) 노드를 추가했습니다. +- **새로운 Seedream 노드**: ByteDanceSeedream (4.0) 노드가 추가되었습니다. -**새로운 모델 지원** -- 훈원 이미지 2.1 일반 모델 -- 훈원 3D 2.1 +**신규 모델 지원** +- Hunyuan Image 2.1 일반 모델 +- Hunyuan 3D 2.1 + +**신규 API 노드** +- Stable Audio 2.5 API +- Seedance 비디오 API -**새로운 API 노드** -- 스테이블 오디오 2.5 API -- 시던스 비디오 API **ByteDance USO 모델 지원** -- **UXO 주체 식별 LoRA 지원**: FLUX 아키텍처 기반의 주체 식별 LoRA 모델입니다. -- **관련 워크플로우**: 템플릿에서 워크플로우를 확인해주세요: `Flux` -> `Flux.1 Dev USO 참조 이미지 생성` +- **UXO 대상 식별 LoRA 지원**: FLUX 아키텍처 기반의 대상 식별 LoRA 모델입니다. +- **관련 워크플로**: 템플릿 `Flux` → `Flux.1 Dev USO Reference Image Generation`에서 워크플로를 확인하세요. -**워크플로우 유틸리티** -- **ImageScaleToMaxDimension 노드**: 지능형 이미지 스케일링을 위한 새로운 유틸리티 -- **SEEDS 노이즈 시스템**: 개선된 알고리즘으로 업데이트된 노이즈 분해 기능 -- **향상된 프롬프트 제어**: 인터럽트 핸들러가 이제 prompt_id 매개변수를 수락합니다. +**워크플로 유틸리티** +- **ImageScaleToMaxDimension 노드**: 지능형 이미지 확대/축소를 위한 새로운 유틸리티입니다. +- **SEEDS 노이즈 시스템**: 개선된 알고리즘으로 노이즈 분해가 업데이트 되었습니다. +- **향상된 프롬프트 제어**: 인터럽트 핸들러가 이제 prompt_id 파라미터를 허용합니다. **성능 및 아키텍처** - **V3 스키마 마이그레이션**: 일부 핵심 노드를 V3 스키마로 변환했습니다. - **컨볼루션 자동 튜닝**: 자동 컨볼루션 최적화를 활성화했습니다. **새로운 API 통합** -- **ByteDance 이미지 노드**: ByteDance 이미지 생성 서비스 지원 추가 -- **Ideogram 문자 참조**: Ideogram v3 API가 이제 문자 참조를 지원합니다. - +- **ByteDance 이미지 노드**: ByteDance 이미지 생성 서비스 지원이 추가되었습니다. +- **Ideogram 캐릭터 참조**: Ideogram v3 API에서 이제 캐릭터 참조를 지원합니다. @@ -1719,21 +1719,21 @@ translationBlockHashes: -**Wan2.2 S2V 워크플로우 향상 및 모델 지원 확장** +**Wan2.2 S2V 워크플로 개선 및 모델 지원 확장** -이번 릴리스는 Wan2.2 S2V 관련 동영상 워크플로우 기능과 모델 지원 확장을 중점적으로 다룹니다: +이번 릴리스는 Wan2.2 S2V 관련 비디오 워크플로 기능과 모델 지원 확장에 중점을 둡니다: -**Wan2.2 S2V 워크플로우 제어** -- **WanSoundImageToVideoExtend 노드**: 오디오 기반 동영상 워크플로우를 위한 새로운 수동 동영상 확장 노드로, 제작자가 생성된 동영상 길이와 타이밍을 정밀하게 제어할 수 있습니다. 이를 통해 오디오 콘텐츠가 동영상 시퀀스로 변환되는 과정을 세밀하게 조정할 수 있습니다. -- **오디오-비디오 싱크로나이즈**: 비디오를 오디오 길이보다 더 길게 확장하면 워크플로우가 실패하는 중요한 문제를 수정하여, 오디오 지속 시간에 관계없이 안정적인 사운드-비디오 생성을 보장합니다. -- **자동 오디오 트리밍**: 이제 비디오는 자동으로 오디오를 비디오 길이에 맞춰 트리밍하므로 최종 출력 파일에서 오디오-비디오 싱크로 문제를 완전히 없앨 수 있습니다. +**Wan2.2 S2V 워크플로 제어** +- **WanSoundImageToVideoExtend 노드**: 오디오 기반 비디오 워크플로를 위한 새로운 수동 비디오 확장 노드로, 제작자가 생성된 비디오 길이와 타이밍을 정밀하게 제어할 수 있습니다. 이를 통해 오디오 콘텐츠가 비디오 시퀀스로 변환되는 방식을 세밀하게 제어할 수 있습니다. +- **오디오-비디오 동기화**: 비디오를 오디오 길이보다 길게 확장할 때 워크플로 오류가 발생하는 심각한 문제를 해결하여, 오디오 길이에 관계없이 안정적인 사운드-비디오 생성을 보장합니다. +- **자동 오디오 트리밍**: 이제 비디오 저장 시 오디오가 비디오 길이에 맞춰 자동으로 트리밍되어, 최종 출력 파일에서 오디오-비디오 동기화 문제를 없앱니다. -**고급 잠재적 처리** -- **LatentCut 노드**: 정확한 지점에서 잠재적 요소를 자르는 새로운 노드로, 복잡한 생성 워크플로우에서 잠재 공간 조작을 더욱 세밀하게 제어할 수 있게 해줍니다. 이는 특히 일괄 처리 및 시간적 동영상 워크플로우, 예를 들어 동영상에서 특정 프레임을 제거하는 데 유용합니다. +**고급 잠재 데이터 처리** +- **LatentCut 노드**: 잠재 데이터를 정확한 지점에서 절단하는 새로운 노드로, 복잡한 생성 워크플로에서 잠재 공간 조작을 보다 세부적으로 제어할 수 있습니다. 이는 배치 처리 및 시간적 비디오 워크플로에 특히 유용하며, 예를 들어 비디오에서 특정 프레임을 제거하는 데 사용할 수 있습니다. **Wan2.2 5B 모델 통합** -- **Fun Control 모델 지원**: Wan2.2 5B fun control 모델 지원 추가. -- **Fun Inpaint 모델 지원**: Wan2.2 5B fun inpaint 모델 통합. +- **Fun Control 모델 지원**: Wan2.2 5B fun control 모델에 대한 지원이 추가되었습니다. +- **Fun 인페인팅 모델 지원**: Wan2.2 5B fun 인페인팅 모델이 통합되었습니다. @@ -1741,442 +1741,12 @@ translationBlockHashes: **노드 모델 패치 개선사항** -이 집중적인 업데이트는 ComfyUI의 유연한 아키텍처를 뒷받침하는 핵심 노드 모델 패치 시스템을 개선합니다: - -**핵심 인프라 강화** -- **노드 모델 패치 업데이트**: 기본 모델 패치 메커니즘을 개선한 nodes_model_patch.py를 업데이트하여 Qwen-Image ControlNet용 ComfyUI 확장 기능을 더욱 쉽게 사용할 수 있도록 했습니다. - -**워크플로우 이점** -- **향상된 안정성**: 핵심 모델 패치 개선으로 다양한 워크플로우 구성에서도 보다 신뢰성 높은 노드 실행과 모델 처리가 가능해졌습니다. - - - - - -**오디오 워크플로우 통합 및 성능 최적화 강화** - -이번 릴리스에서는 ComfyUI 오디오 처리 기능을 추가하고, 성능 개선과 모델 호환성 업데이트를 포함했습니다: - -**오디오 처리 업데이트** -- **Wav2vec2 오디오 인코더**: 오디오 인코더 모델로 네이티브 Wav2vec2 구현을 추가하여 멀티모달 애플리케이션의 오디오-to-임베딩 워크플로우를 가능하게 했습니다. -- **오디오 인코더 디렉토리**: models/audio_encoders 디렉토리를 추가했으며, 이는 Wan2.2 S2V용 오디오 인코더 디렉토리입니다. -- **AudioEncoderOutput V3 지원**: AudioEncoderOutput를 V3 노드 스키마와 호환되도록 만들어 현대적인 워크플로우 아키텍처와 원활한 통합을 보장했습니다. - -**Google Gemini API 통합** -- **Gemini 이미지 API 노드**: 새로운 Google Gemini 이미지 API 노드인 "nano-Nano-banana" 이미지 편집 모델 API를 추가했으며, 높은 일관성을 제공합니다. - -**비디오 생성 성능 및 메모리 최적화** -- **WAN 2.2 S2V 모델 지원**: 메모리 사용량과 성능을 최적화한 WAN 2.2 사운드투비디오 모델의 작업 진행 중 구현 -- **S2V 성능 강화**: 120프레임 이상의 비디오 생성 성능을 개선하여 확장된 비디오 워크플로우를 향상시켰습니다. -- **더 나은 메모리 추정**: S2V 워크플로우에 대한 메모리 사용량 추정을 개선해 긴 비디오 생성 시 메모리 부족 오류를 방지했습니다. -- **음성 입력 처리 개선**: S2V 워크플로우에서 음성 입력의 음수 처리를 수정해 적절한 0값을 사용하도록 했습니다. - -**샘플링 및 노드 개선** -- **DPM++ 2M SDE Heun (RES) 샘플러**: @Balladie가 개발한 새로운 고급 샘플러로, 세밀한 생성 제어를 위한 추가 샘플링 옵션을 제공합니다. -- **LatentConcat 노드**: 잠재 텐서를 연결하는 새 노드로, 고급 잠재 공간 조작 워크플로우를 가능하게 합니다. -- **EasyCache/LazyCache 안정성**: 샘플링 과정에서 텐서 속성(형태/데이터형/장치)이 변경될 때 발생하는 심각한 크래시를 수정해 워크플로우의 신뢰성을 보장했습니다. - -**모델 호환성 개선** -- **ControlNet 유형 모델**: Qwen Edit 및 Kontext 워크플로우와 함께 작동하는 ControlNet 유형 모델의 호환성 문제를 개선했습니다. -- **Flux 메모리 최적화**: Flux 모델의 메모리 사용량 요소를 조정해 자원 활용을 더욱 효율적으로 만들었습니다. - -**인프라 및 안정성** -- **템플릿 업데이트**: 버전 0.1.66 및 0.1.68으로 업데이트되었습니다. -- **문서 정리**: readme에서 미완성 상태의 모델을 삭제해 사용자 혼란을 방지했습니다. - - - - - - -**향상된 모델 지원 및 Qwen 이미지 ControlNet 통합** - -이번 릴리스에서는 ControlNet 기능을 대폭 확장하고 모델 호환성을 개선하여 ComfyUI 워크플로우를 더욱 다재다능하고 안정적으로 만들었습니다: - -**Qwen ControlNet 생태계** -- **Diffsynth ControlNet 지원**: Canny 및 depth 조건부의 Qwen Diffsynth ControlNet 지원 추가로 정밀한 엣지 및 깊이 기반 이미지 제어 가능 -- **InstantX Qwen ControlNet**: 창의적 제어 옵션 확장을 위한 InstantX Qwen ControlNet 통합 -- **인페인트 ControlNet/모델 패치**: 전용 Diffsynth 인페인트 ControlNet 지원으로 인페인트 기능 향상 - -**노드 아키텍처 및 API 진화** -- **V3 아키텍처 마이그레이션**: 스트링 노드, Google Veo API, Ideogram API 노드를 V3 아키텍처로 업그레이드하여 더 나은 성능과 일관성 제공 -- **향상된 API 노드**: OpenAI 챗 노드는 명확성을 위해 'OpenAI ChatGPT'로 이름 변경, Gemini 챗 노드에는 복사 버튼 기능 추가 -- **향상된 사용성**: API 노드는 보다 명확한 라벨링과 강화된 상호작용 기능으로 더 나은 사용자 경험 제공 - -**워크플로우 신뢰성 및 성능** -- **LTXV 노이즈 마스크 수정**: 실제 노이즈 마스크가 존재할 때 주요 프레임의 노이즈 마스크 차원 문제 해결, 안정적인 비디오 워크플로우 실행 보장 -- **3D 잠재 조건부 제어**: 3D 잠재값에 대한 조건부 마스크 수정, 고급 워크플로우에서 깊이 인식 조건부 제어 가능하도록 개선 -- **잘못된 파일명 처리**: 잘못된 파일명을 적절히 처리하는 워크플로우 저장 기능 개선, 저장 실패 방지 -- **EasyCache 및 LazyCache**: 워크플로우 실행 성능 향상을 위한 고급 캐싱 시스템 구현 - -**플랫폼 및 개발 개선** -- **파이썬 3.13 지원**: 파이썬 3.13 완벽 호환, ComfyUI를 최신 파이썬 개발 트렌드와 동일하게 유지 -- **프론트엔드 업데이트**: v1.25.10로 업데이트, 향상된 탐색 및 사용자 인터페이스 개선 -- **원소별 융합**: 원소별 연산 융합을 통한 성능 최적화 추가 -- **탐색 모드 롤백**: 탐색 기본값을 전통적인 레거시 모드로 롤백, 기본 활성화된 표준 탐색 모드로 인한 사용자 경험 문제를 피함. 사용자는 설정에서 여전히 표준 탐색 모드를 활성화할 수 있음 - - - - - -**모델 지원** -- **Qwen-Image-Edit 모델**: Qwen-Image-Edit 기본 지원 -- **FluxKontextMultiReferenceLatentMethod 노드**: Flux 워크플로우를 위한 다중 참조 입력 노드 -- **WAN 2.2 Fun Camera 모델 지원**: 카메라 제어를 통한 비디오 생성 지원 -- **템플릿 업데이트**: 버전 0.1.62로 업그레이드, Wan2.2 Fun Camera 및 Qwen Image Edit 템플릿 추가 - -**핵심 기능 개선** -- **컨텍스트 윈도우 지원**: 긴 시퀀스 생성 작업을 지원하도록 샘플링 코드 개선 -- **SDPA 백엔드 최적화**: 성능 향상을 위한 스케일드 도트 프로덕트 어텐션 백엔드 설정 개선 - -**멀티미디어 노드 지원** -- **오디오 녹음 노드**: 새로운 기본 오디오 녹음 노드, 이제 ComfyUI에서 직접 오디오를 녹음할 수 있습니다. -- **오디오 비디오 통합**: 오디오-비디오 종속성 완벽 통합 - -**API 노드 지원 업데이트** -- **GPT-5 시리즈 모델**: 최신 GPT-5 모델 지원 -- **Kling V2-1 및 V2-1-Master**: 업데이트된 비디오 생성 모델 기능 -- **Minimax Hailuo 비디오 노드**: 새로운 비디오 생성 노드 -- **Vidu 비디오 노드**: Vidu API 노드 지원 -- **Google 모델 업데이트**: 새로운 Google Gemini 모델 추가 -- **OpenAI API 수정**: OpenAI API 노드 입력 이미지의 MIME 유형 오류 수정 - -**성능 최적화** -- **Intel GPU 호환성**: Intel 내장 GPU 호환성 문제 해결 -- **PyTorch 호환성**: 이전 버전의 PyTorch와의 호환성 강화 -- **Torch 컴파일 최적화**: torch 컴파일 동작 개선 -- **메모리 관리**: 설치 크기와 메모리 효율성 최적화 - -**프론트엔드 변경 사항** -- **서브그래프 지원**: 서브그래프 기능 지원 -- **바로가기 패널**: 하단 바로가기 패널 추가 -- **UI 레이아웃 수정**: 터미널 입력 레이아웃 수정, 템플릿, 로그 패널 및 기타 항목 추가 -- **표준 캔버스 모드**: 표준 캔버스 모드 추가, `Lite Graph` > `캔버스` > `캔버스 탐색 모드`에서 전환 가능 -- **미니맵**: 워크플로우 미니맵 추가 -- **탭 미리보기**: 워크플로우 탭 미리보기 추가 -- **상단 탭 메뉴 레이아웃 조정** - - - - - -**모델 통합 및 성능 개선** - -이번 릴리스에서는 향상된 Qwen 지원, 비동기 API 기능, 복잡한 워크플로우를 위한 안정성 개선을 통해 ComfyUI의 모델 생태계를 확장했습니다: - -**Qwen 모델 생태계** -- **Qwen 이미지 모델 지원**: 정교한 비전 워크플로우를 위한 적절한 LoRA 로딩 및 모델 병합 기능 포함된 통합 개선 -- **Qwen 모델 병합 노드**: Qwen 이미지 모델을 병합하는 전용 새 노드로, 크리에이터가 서로 다른 모델의 강점을 결합할 수 있도록 지원 -- **SimpleTuner Lycoris LoRA 지원**: SimpleTuner에서 학습한 Lycoris LoRA의 Qwen-Image 모델과의 호환성 확장 - -**API 및 성능 인프라** -- **비동기 API 노드**: 비동기 API 노드 도입으로 차단되지 않는 워크플로우 실행이 가능해져 성능 향상 -- **메모리 처리**: 향상된 RepeatLatentBatch 노드가 다차원 잠재변수를 올바르게 처리하여 워크플로우 중단 문제 해결 -- **WAN 2.2 펀 컨트롤 지원**: WAN 2.2 펀 컨트롤 기능 지원 추가로 비디오 워크플로우의 창의적 제어 범위 확대 - -**하드웨어 최적화 및 호환성** -- **AMD GPU 개선**: FP16 정확도 처리 개선 및 성능 최적화로 AMD Radeon 지원 강화 -- **RDNA3 아키텍처 수정**: PyTorch attention을 사용하는 Flux 모델에서 gfx1201 GPU 관련 문제 해결 -- **업데이트된 PyTorch 지원**: Python 3.13 및 CUDA 12.9에서 테스트 완료된 CUDA 및 ROCM PyTorch 버전 업그레이드 - -**개발자 경험 개선** -- **더 깔끔한 로깅**: 기능 플래그는 이제 세부 모드에서만 표시되어 콘솔의 혼잡도 감소 -- **오디오 처리 안전성**: 토치오디오 가져오기 안전성 검사 강화로 오디오 종속성이 없을 때도 충돌 방지 -- **Kling API 개선**: Kling Image API 노드의 이미지 유형 매개변수 처리 문제 해결 - -**워크플로우 이점** -- **비동기 워크플로우 실행**: 새로운 비동기 API 기능으로 외부 서비스 통합 시 더 반응성이 뛰어난 워크플로우 가능 -- **모델 유연성**: 확장된 Qwen 지원으로 더욱 다양한 비전-언어 워크플로우와 향상된 LoRA 호환성 제공 -- **하드웨어 활용**: AMD GPU 최적화 및 업데이트된 PyTorch 지원으로 하드웨어 구성에 따른 성능 향상 -- **배치 처리**: 고정된 RepeatLatentBatch로 복잡한 다차원 데이터 구조에서도 안정적인 작동 보장 -- **비디오 제어**: WAN 2.2 펀 컨트롤 기능으로 비디오 생성 워크플로우의 고급 창의적 제어 가능 - - - - - -**UI 경험 및 모델 지원** - -이번 릴리스는 사용자 경험 개선과 모델 지원을 통해 워크플로우 생성 및 성능을 향상시킵니다: - -**사용자 인터페이스 개선** -- **최근 사용 항목 API**: 인터페이스에서 최근에 사용한 항목을 추적하는 새로운 API로, 워크플로우 생성을 간소화합니다. -- **워크플로우 탐색**: 자주 접근하는 요소를 보다 효과적으로 정리하여 사용자 경험을 개선했습니다. - -**모델 통합** -- **Qwen 비전 모델 지원**: 구성 옵션을 갖춘 Qwen 이미지 모델에 대한 초기 지원 제공 -- **이미지 처리**: 향상된 Qwen 모델 통합으로 더욱 다채로운 이미지 분석 및 생성 워크플로우가 가능해졌습니다. - -**비디오 생성** -- **Veo3 비디오 생성**: 오디오 지원 기능이 통합된 Veo3 비디오 생성 노드 추가 -- **음향·영상 합성**: 비디오와 오디오 생성을 하나의 노드에서 결합할 수 있는 기능 제공 - -**성능 및 안정성 개선** -- **메모리 관리**: 향상된 캐스팅 및 장치 전송 작업을 통해 조건부 VRAM 사용을 최적화했습니다. -- **장치 일관성**: 모든 조건 데이터와 컨텍스트가 올바른 장치에 유지되도록 수정되었습니다. -- **ControlNet 안정성**: ControlNet 호환성 문제를 해결하여 이미지 제어 워크플로우의 기능을 복구했습니다. - -**개발자 및 시스템 개선** -- **오류 처리**: 조건부 장치가 일치하지 않을 경우 경고 및 충돌 방지를 추가했습니다. -- **템플릿 업데이트**: 여러 템플릿 버전(0.1.47, 0.1.48, 0.1.51)을 업데이트하여 호환성을 유지했습니다. - -**워크플로우 이점** -- **더 빠른 반복**: 최근 사용 항목 API를 통해 워크플로우 조립과 수정이 더욱 신속해졌습니다. -- **창의성 강화**: Qwen 비전 모델은 이미지 이해 및 조작 워크플로우에 새로운 가능성을 열어줍니다. -- **비디오 제작**: Veo3 통합으로 ComfyUI가 종합적인 멀티미디어 창작 플랫폼으로 변모했습니다. -- **신뢰성**: 메모리 최적화와 장치 관리 수정으로 복잡한 워크플로우에서도 안정적인 작동을 보장합니다. -- **성능**: VRAM 사용을 최적화해 리소스가 부족한 시스템에서도 보다 야심찬 프로젝트를 수행할 수 있습니다. - - +이번 집중 업데이트는 ComfyUI의 유연한 아키텍처의 기반이 되는 핵심 노드 모델 패치 시스템을 개선합니다: - +**핵심 인프라 개선** +- **노드 모델 패치 업데이트**: nodes_model_patch.py를 개선하여 기본 모델 패치 메커니즘을 향상시켰으며, 이를 통해 Qwen-Image ControlNet을 위한 ComfyUI 확장 프로그램 개발이 더 쉬워졌습니다. -**API 개선 및 성능 최적화** - -이번 릴리스에서는 워크플로우 실행과 노드 개발을 향상시키는 백엔드 개선 사항과 성능 최적화 기능을 도입했습니다: - -**ComfyAPI 핵심 프레임워크** -- **ComfyAPI Core v0.0.2**: 핵심 API 프레임워크로 업데이트하여 안정성과 확장성을 향상시켰습니다. -- **부분 실행 지원**: 다단계 워크플로우의 효율적인 처리를 가능하게 하는 부분 워크플로우 실행에 대한 새로운 백엔드 지원 기능을 추가했습니다. - -**영상 처리 개선 사항** -- **WAN 카메라 메모리 최적화**: WAN 기반 카메라 워크플로우의 메모리 관리를 개선하여 VRAM 사용량을 줄였습니다. -- **WanFirstLastFrameToVideo 수정**: 클립 비전 구성 요소가 없을 때 제대로 된 영상 생성을 방해하던 문제를 해결했습니다. - -**성능 및 모델 최적화** -- **VAE 비선형성 개선**: VAE 연산에서 수동 활성화 함수를 최적화된 torch.silu로 대체했습니다. -- **WAN VAE 최적화**: WAN VAE 연산에 대한 세밀한 최적화를 통해 처리 속도와 메모리 효율성을 높였습니다. - -**노드 스키마 진화** -- **V3 노드 스키마 정의**: 차세대 노드 스키마 시스템 구현 -- **템플릿 업데이트**: 여러 템플릿 버전(0.1.44, 0.1.45) 업데이트를 통해 호환성을 보장했습니다. - -**워크플로우 개발 이점** -- **영상 워크플로우**: 영상 생성 파이프라인의 안정성과 성능을 개선했습니다. -- **메모리 관리**: 최적화된 메모리 사용 패턴으로 VRAM이 제한된 시스템에서도 더욱 복잡한 워크플로우를 구동할 수 있습니다. -- **API 신뢰성**: 핵심 API 개선을 통해 커스텀 노드 개발의 기반이 더욱 안정적으로 되었습니다. -- **실행 유연성**: 새로운 부분 실행 기능을 통해 디버깅과 개발 과정을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다. - - - - - -**메모리 최적화 및 대규모 모델 성능** - -이번 릴리스는 대규모 모델 워크플로우를 위한 메모리 최적화에 중점을 두었으며, WAN 2.2 모델과 VRAM 관리를 통해 성능을 향상시켰습니다: - -**WAN 2.2 모델 최적화** -- **메모리 사용량 감소**: WAN 2.2 VAE 작업에서 불필요한 메모리 복제를 제거하여 메모리 사용량을 줄였습니다. -- **5B I2V 모델 지원**: WAN 2.2 5B 이미지-비디오 모델의 메모리 최적화를 통해 이러한 모델을 더욱 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. - -**향상된 VRAM 관리** -- **Windows 고급 그래픽 카드 지원**: Windows에서 고성능 그래픽 카드에 대한 예약된 VRAM 할당 기능을 추가했습니다. -- **메모리 할당**: 여러 대규모 모델을 동시에 작업하는 사용자를 위해 메모리 관리를 개선했습니다. - -**워크플로우 성능 이점** -- **VAE 처리**: WAN 2.2 VAE 작업이 이제 더 효율적으로 실행되며 메모리 오버헤드가 감소했습니다. -- **대규모 모델 추론**: 수십억 파라미터 모델을 사용할 때 안정성이 향상되었습니다. -- **배치 처리**: 메모리 최적화 덕분에 대규모 모델을 활용한 배치 작업을 보다 잘 처리할 수 있습니다. - - - - - -**하드웨어 가속 및 오디오 처리** - -이번 릴리스에서는 하드웨어 지원을 확장하고 오디오 처리 기능을 향상시켰습니다: - -**오디오 처리 개선 사항** -- **PyAV 오디오 백엔드**: 비디오 워크플로우에서 더 안정적인 오디오 처리를 위해 torchaudio.load를 PyAV로 대체했습니다. -- **오디오 통합**: 멀티미디어 생성 워크플로우의 오디오 처리를 강화했습니다. - -**하드웨어 지원** -- **Iluvatar CoreX 지원**: Iluvatar CoreX 가속기의 기본 지원을 추가했습니다. -- **Intel XPU 최적화**: 비동기 오프로드 기능을 포함한 XPU 지원 개선사항을 제공했습니다. -- **AMD ROCm 향상**: Torch 2.8에서 gfx1201에 대해 PyTorch 어텐션을 기본으로 활성화했습니다. -- **CUDA 메모리 관리**: CUDA malloc을 CUDA 지원 PyTorch 설치에서만 활성화하도록 수정했습니다. - -**샘플링 알고리즘 개선사항** -- **Euler CFG++ 개선**: Euler CFG++ 샘플러에서 노이즈 제거와 노이즈 추정 과정을 분리했습니다. -- **WAN 모델 지원**: WAN(웨이블렛 기반 어텐션 네트워크) 모델 지원을 추가했습니다. - -**트레이닝 기능** -- **트레이닝 노드**: 알고리즘 지원, 그라디언트 누적, 선택적 그라디언트 체크포인팅 기능을 추가했습니다. -- **트레이닝 유연성**: 맞춤형 모델 트레이닝을 위한 더 나은 메모리 관리와 성능 최적화를 제공합니다. - -**노드 및 워크플로우 개선사항** -- **Moonvalley V2V 노드**: 입력 검증 기능을 강화한 Moonvalley Marey V2V 노드를 추가했습니다. -- **네거티브 프롬프트 업데이트**: Moonvalley 노드의 네거티브 프롬프트 처리를 개선했습니다. -- **히스토리 API 개선**: get_history API에 map_function 매개변수를 추가했습니다. - -**API 및 시스템 개선사항** -- **프론트엔드 버전 추적**: /system_stats API 응답에 required_frontend_version 매개변수를 추가했습니다. -- **디바이스 정보**: 하드웨어 식별성을 높이기 위해 XPU 디바이스 이름 출력을 개선했습니다. -- **템플릿 업데이트**: 여러 템플릿 업데이트(0.1.40, 0.1.41)를 통해 호환성을 보장했습니다. - -**개발자 경험 개선** -- **문서 업데이트**: 예제를 포함한 README를 개선하고 모델 통합 가이드를 최신화했습니다. -- **줄 종료 문자 수정**: 줄 종료 문자를 표준화해 크로스 플랫폼 호환성을 높였습니다. -- **코드 정리**: 사용되지 않는 코드를 제거하고 구성 요소를 최적화했습니다. - - - - - -**샘플링 및 훈련 개선사항** - -이번 릴리스에서는 샘플링 알고리즘, 훈련 기능 및 노드 기능의 향상이 도입되었습니다: - -**샘플링 및 생성 기능** -- **SA-Solver 샘플러**: 새로운 재구성된 SA-Solver 샘플링 알고리즘이 추가되어 수치적 안정성이 향상되었습니다. -- **실험적 CFGNorm 노드**: 분류자 없는 가이던스 정규화를 통해 생성 품질을 더욱 세밀하게 제어할 수 있습니다. -- **중첩된 듀얼 CFG 지원**: DualCFGGuider 노드에 중첩 스타일 구성 옵션이 추가되었습니다. -- **SamplingPercentToSigma 노드**: 샘플링 비율에서 정밀한 시그마 계산을 위한 새로운 유틸리티 노드입니다. - -**훈련 기능** -- **다중 이미지-캡션 데이터셋 지원**: LoRA 훈련 노드가 이제 여러 이미지-캡션 데이터셋을 동시에 처리합니다. -- **훈련 루프 구현**: 훈련 알고리즘을 최적화하여 수렴성과 안정성을 개선했습니다. -- **오류 감지**: LoRA 작업에 대한 모델 감지 오류 힌트를 추가했습니다. - -**플랫폼 및 성능 개선사항** -- **비동기 노드 지원**: 비동기 노드 함수를 완벽히 지원하며 이전보다 실행 속도가 최적화되었습니다. -- **크로마 유연성**: 크로마에서 patch_size 매개변수를 하드코딩하지 않도록 변경했습니다. -- **LTXV VAE 디코더**: 이미지 품질 향상을 위해 기본 패딩 모드를 개선된 방식으로 전환했습니다. -- **Safetensors 메모리 관리**: mmap 문제를 해결하기 위한 대응책을 추가했습니다. - -**API 및 통합 개선사항** -- **맞춤형 프롬프트 ID**: API에서 프롬프트 ID를 지정하여 워크플로우 추적성을 높일 수 있습니다. -- **클링 API 최적화**: 사용자 시간 초과를 방지하기 위해 폴링 타임아웃을 늘렸습니다. -- **히스토리 토큰 정리**: 히스토리 항목에서 민감한 토큰을 제거했습니다. -- **파이썬 3.9 호환성**: 광범위한 플랫폼 지원을 보장하기 위해 호환성 문제를 수정했습니다. - -**버그 수정 및 안정성** -- **MaskComposite 수정**: 대상 마스크가 2차원인 경우 발생하는 오류를 해결했습니다. -- **Fresca 입출력**: Fresca 모델 워크플로우의 입출력 처리를 정확히 수정했습니다. -- **참조 버그 수정**: Gemini 노드 구현에서 발생하는 잘못된 참조 버그를 해결했습니다. -- **라인 종료 표준화**: Windows 라인 종료를 자동으로 감지하고 제거했습니다. - -**개발자 경험 개선** -- **경고 시스템**: 일반적인 구성 문제를 잡아내기 위해 torch import 오류 경고를 추가했습니다. -- **템플릿 업데이트**: 커스텀 노드 개발을 개선하기 위해 여러 템플릿 버전(0.1.36, 0.1.37, 0.1.39)을 업데이트했습니다. -- **문서화**: fast_fp16_accumulation 문서를 강화했습니다. - - - - - -**샘플링 및 모델 제어 개선사항** - -이번 릴리스에서는 샘플링 알고리즘과 모델 제어 시스템의 개선 사항을 제공합니다: - -**샘플링 기능** -- **TCFG 노드**: 보다 세밀한 생성 제어를 위한 분류기 없는 가이던스 제어 강화 -- **ER-SDE 샘플러**: VE에서 VP 알고리즘으로 이전되었으며, 새로운 샘플러 노드 추가 -- **스킵 레이어 가이던스(SLG)**: 추론 중 정밀한 레이어 단위 제어 구현 - -**개발 도구** -- **커스텀 노드 관리**: `--whitelist-custom-nodes` 인자와 `--disable-all-custom-nodes`가 새롭게 추가됨 -- **성능 최적화**: 듀얼 CFG 노드는 CFG 값이 1.0일 때 자동으로 최적화됨 -- **GitHub Actions 통합**: 자동 릴리스 웹훅 알림 기능 - -**이미지 처리 개선사항** -- **변환 노드**: 이미지 회전 및 이미지 뒤집기 노드 추가로 이미지 조작 기능 향상 -- **이미지 컬러 마스크 수정**: 마스크 값 반환 오류 수정으로 보다 정확한 컬러 기반 마스크 적용 가능 -- **3D 모델 지원**: 맞춤형 하위 폴더에 3D 모델 업로드로 보다 나은 조직화 지원 - -**가이던스 및 조건부 처리 개선사항** -- **PerpNeg 가이더**: 개선된 전후 CFG 처리 방식으로 업데이트됨 -- **잠재 조건부 처리 수정**: 다단계 워크플로우에서 인덱스 > 0인 경우의 조건부 처리 문제 해결 -- **노이즈 제거 단계**: 여러 샘플러에 노이즈 제거 단계 지원 추가 - -**플랫폼 안정성** -- **PyTorch 호환성**: PyTorch 야간 빌드의 연속 메모리 문제 해결 -- **FP8 대체**: FP8 연산에서 예외 발생 시 자동으로 일반 연산으로 대체 -- **오디오 처리**: 더 이상 사용되지 않는 torchaudio.save 함수 의존성 제거 - -**모델 통합** -- **문밸리 노드**: 문밸리 모델 워크플로우에 대한 기본 지원 추가 -- **스케줄러 재정렬**: 간편 스케줄러가 이제 기본적으로 첫 번째 위치에 배치됨 -- **템플릿 업데이트**: 여러 템플릿 버전 업데이트 (0.1.31~0.1.35) - -**보안 및 안전성** -- **안전한 로딩**: 파일을 안전하지 않게 로딩할 경우 경고 추가 -- **파일 검증**: 체크포인트 로딩 안전성 조치 강화 - - - - - -**모델 지원 및 워크플로우 안정성** - -이번 릴리스에서는 모델 호환성과 워크플로우 안정성 향상이 이루어졌습니다: - -**확장된 모델 문서화**: Flux Kontext 및 Omnigen 2 모델에 대한 지원 문서 추가 -**VAE 인코딩 개선**: VAE 인코딩 중 불필요한 임의 노이즈 주입 제거 -**메모리 관리 수정**: Kontext 모델 사용에 영향을 미치던 메모리 추정 버그 해결 - - - - - -**모델 지원 추가 사항** -- **Cosmos Predict2 지원**: 텍스트-to이미지(2B 및 14B 모델)와 이미지-to비디오 생성 워크플로우 구현 -- **Flux 호환성**: Chroma 텍스트 인코더가 이제 일반 Flux 모델과도 작동합니다 -- **LoRA 트레이닝 통합**: 가중치 어댑터 방식을 사용하는 새로운 기본 LoRA 트레이닝 노드 - -**성능 및 하드웨어 최적화** -- **AMD GPU 향상**: AMD GPU에서 FP8 연산과 PyTorch 어텐션 활성화 -- **Apple Silicon 수정사항**: Apple 기기에서의 FP16 어텐션 문제 해결 -- **Flux 모델 안정성**: 특정 Flux 모델에서 발생하는 검은색 이미지 생성 문제 해결 - -**샘플링 개선 사항** -- **Rectified Flow 샘플러**: SEEDS 및 다단계 DPM++ SDE 샘플러를 RF 지원과 함께 추가 -- **ModelSamplingContinuousEDM**: 강화된 샘플링 제어를 위한 새로운 cosmos_rflow 옵션 -- **메모리 최적화**: Cosmos 모델에 대한 메모리 추정치 개선 - -**개발자 및 통합 기능** -- **SQLite 데이터베이스 지원**: 커스텀 노드를 위한 데이터 관리 기능 강화 -- **PyProject.toml 통합**: pyproject 파일에서 자동으로 웹 폴더 등록 -- **프론트엔드 유연성**: semver 접미사 및 프리릴리즈 프론트엔드 버전 지원 -- **토큰라이저 개선**: tokenizer_data와 함께 구성 가능한 min_length 설정 - -**생활 편의성 개선 사항** -- **Kontext 종횡비 수정**: 위젯 전용 제한 해소 -- **SaveLora 일관성**: 모든 저장 노드에서 파일명 형식 표준화 -- **파이썬 버전 경고**: 오래된 파이썬 설치에 대한 알림 추가 -- **웹캠 캡처 수정사항**: IS_CHANGED 시그니처 수정 - - - - - -**워크플로우 도구 및 성능 최적화** - -이번 릴리스에서는 새로운 워크플로우 유틸리티와 성능 최적화 기능을 제공합니다: - -**워크플로우 도구** -- **ImageStitch 노드**: 워크플로우에서 여러 이미지를 원활하게 연결하세요 -- **GetImageSize 노드**: 이미지 크기를 일괄 처리 지원과 함께 추출하세요 -- **Regex Replace 노드**: 워크플로우를 위한 고급 텍스트 조작 기능 - -**모델 호환성** -- **텐서 처리**: 간소화된 리스트 처리로 다중 모델 워크플로우의 신뢰성을 높였습니다 -- **BFL API 최적화**: 컨텍스트 모델에 대한 지원을 개선하고 노드 인터페이스를 더욱 깔끔하게 만들었습니다 -- **성능 향상**: 크로마 처리 시 병합 곱셈-덧셈 연산을 통해 생성 속도를 높였습니다 - -**개발자 경험** -- **커스텀 노드 지원**: 더 나은 의존성 관리를 위해 pyproject.toml 지원을 추가했습니다 -- **도움말 메뉴 통합**: 노드 라이브러리 사이드바에 새로운 도움말 시스템을 추가했습니다 -- **API 문서화**: 강화된 API 노드 문서화 - -**프론트엔드 및 UI 개선** -- **프론트엔드 v1.21.7로 업데이트**: 안정성 수정 및 성능 개선 -- **커스텀 API 기본 지원**: 커스텀 배포 구성에 대한 하위 경로 처리가 더욱 개선되었습니다 -- **보안 강화**: XSS 취약점 수정 - -**버그 수정 및 안정성** -- **Pillow 호환성**: 사용되지 않는 API 호출을 업데이트했습니다 -- **ROCm 지원**: AMD GPU 사용자를 위한 버전 감지 기능을 개선했습니다 -- **템플릿 업데이트**: 커스텀 노드 개발을 위한 프로젝트 템플릿을 강화했습니다 +**워크플로 이점** +- **향상된 안정성**: 핵심 모델 패치 개선을 통해 다양한 워크플로 구성에서 노드 실행과 모델 처리가 더 안정적으로 이루어집니다. diff --git a/ko/development/core-concepts/custom-nodes.mdx b/ko/development/core-concepts/custom-nodes.mdx index 8cb2b67b1..f95954184 100644 --- a/ko/development/core-concepts/custom-nodes.mdx +++ b/ko/development/core-concepts/custom-nodes.mdx @@ -39,25 +39,25 @@ ComfyUI를 설치하면 내장 노드가 많이 포함되어 있는 것을 알 현재 ComfyUI는 다음과 같은 여러 방법을 통해 커스텀 노드 설치를 지원합니다. -- [ComfyUI Manager를 통한 설치(권장)](#install-via-comfyui-manager) +- [ComfyUI 매니저를 통한 설치(권장)](#install-via-comfyui-manager) - Git을 통한 설치 - 수동 설치 -**ComfyUI Manager**를 통해 커스텀 노드를 설치하는 것을 권장합니다. 이는 ComfyUI 커스텀 노드 생태계에서 매우 중요한 도구입니다. 검색, 설치, 업데이트, 비활성화, 제거 등 커스텀 노드 관리를 간단하게 만들어 줍니다. ComfyUI Manager에서 설치하려는 노드를 검색하고 설치를 클릭하기만 하면 됩니다. +**ComfyUI 매니저**를 통해 커스텀 노드를 설치하는 것을 권장합니다. 이는 ComfyUI 커스텀 노드 생태계에서 매우 중요한 도구입니다. 검색, 설치, 업데이트, 비활성화, 제거 등 커스텀 노드 관리를 간단하게 만들어 줍니다. ComfyUI 매니저에서 설치하려는 노드를 검색하고 설치를 클릭하기만 하면 됩니다. 그러나 현재 모든 커스텀 노드는 GitHub에 저장되어 있으므로, GitHub에 정상적으로 접근할 수 없는 지역을 위해 이 가이드에서 다양한 커스텀 노드 설치 방법에 대한 자세한 안내를 제공합니다. -또한 플러그인 관리에 **ComfyUI Manager** 사용을 권장하므로 이 도구를 플러그인 관리에 사용하는 것이 좋습니다. 소스 코드는 [여기](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager)에서 확인할 수 있습니다. -따라서 이 문서에서는 ComfyUI Manager 설치를 커스텀 노드 설치 예제로 사용하고, 관련 소개 섹션에서 노드 관리에 어떻게 사용하는지 보충 설명합니다. +또한 플러그인 관리에 **ComfyUI 매니저** 사용을 권장하므로 이 도구를 플러그인 관리에 사용하는 것이 좋습니다. 소스 코드는 [여기](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager)에서 확인할 수 있습니다. +따라서 이 문서에서는 ComfyUI 매니저 설치를 커스텀 노드 설치 예제로 사용하고, 관련 소개 섹션에서 노드 관리에 어떻게 사용하는지 보충 설명합니다. - + -ComfyUI Manager는 매우 풍부한 기능을 갖추고 있으므로, 별도의 문서로 ComfyUI Manager 설치 장을 소개합니다. 아래 링크를 방문하여 ComfyUI Manager로 커스텀 노드를 설치하는 방법을 알아보세요. +ComfyUI 매니저는 매우 풍부한 기능을 갖추고 있으므로, 별도의 문서로 ComfyUI 매니저 설치 장을 소개합니다. 아래 링크를 방문하여 ComfyUI 매니저로 커스텀 노드를 설치하는 방법을 알아보세요. - - ComfyUI Manager를 사용하여 커스텀 노드 설치 방법 알아보기 + + ComfyUI 매니저를 사용하여 커스텀 노드 설치 방법 알아보기 @@ -160,9 +160,9 @@ git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager 앞선 단계에서는 커스텀 노드 코드만 로컬에 복제했을 뿐 해당 종속성을 설치하지 않았으므로, 이제 해당 종속성을 설치해야 합니다. -실제로 ComfyUI-Manager를 사용하여 플러그인을 설치하면 ComfyUI Manager가 자동으로 종속성 설치를 완료해 줍니다. 플러그인 설치 후 ComfyUI를 다시 시작하기만 하면 됩니다. 이것이 바로 ComfyUI Manager를 사용하여 커스텀 노드를 설치하는 것을 강력히 권장하는 이유입니다. +실제로 ComfyUI-Manager를 사용하여 플러그인을 설치하면 ComfyUI 매니저가 자동으로 종속성 설치를 완료해 줍니다. 플러그인 설치 후 ComfyUI를 다시 시작하기만 하면 됩니다. 이것이 바로 ComfyUI 매니저를 사용하여 커스텀 노드를 설치하는 것을 강력히 권장하는 이유입니다. -하지만 일부 상황에서 ComfyUI Manager를 사용하여 커스텀 노드를 원활하게 설치하지 못할 수도 있으므로, 이보다 더 자세한 종속성 설치 안내를 제공합니다. +하지만 일부 상황에서 ComfyUI 매니저를 사용하여 커스텀 노드를 원활하게 설치하지 못할 수도 있으므로, 이보다 더 자세한 종속성 설치 안내를 제공합니다. [종속성](/ko/development/core-concepts/dependencies) 장에서 ComfyUI의 종속성 관련 내용을 소개했습니다. ComfyUI는 **Python** 기반 프로젝트이며, ComfyUI 실행을 위해 독립적인 **Python** 런타임 환경을 구축했습니다. 모든 관련 종속성은 이 독립적인 **Python** 런타임 환경에 설치해야 합니다. @@ -196,8 +196,8 @@ python_embeded\python.exe -m pip install -r ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-Manager -Comfy Desktop 버전은 이미 설치 과정에서 ComfyUI-Manager와 그 종속성이 설치되어 있으며, 이 가이드에서도 ComfyUI Manager를 커스텀 노드 설치 예제로 사용하므로, Desktop 버전에서는 실제로 ComfyUI Manager 종속성 설치를 수행할 필요가 없습니다. -예상치 못한 문제가 없다면, ComfyUI Manager를 사용하여 커스텀 노드를 설치하는 것을 권장하므로 수동으로 종속성을 설치할 필요가 없습니다. +Comfy Desktop 버전은 이미 설치 과정에서 ComfyUI-Manager와 그 종속성이 설치되어 있으며, 이 가이드에서도 ComfyUI 매니저를 커스텀 노드 설치 예제로 사용하므로, Desktop 버전에서는 실제로 ComfyUI 매니저 종속성 설치를 수행할 필요가 없습니다. +예상치 못한 문제가 없다면, ComfyUI 매니저를 사용하여 커스텀 노드를 설치하는 것을 권장하므로 수동으로 종속성을 설치할 필요가 없습니다. ![Comfy Desktop 터미널](/images/concepts/custom_nodes/desktop_terminal.png) @@ -221,19 +221,19 @@ pip install -r .\custom_nodes\<해당_맞춤형_노드_이름>\requirements.txt ### 커스텀 노드 버전 관리 -커스텀 노드 버전 관리는 실제로 Git 버전 관리에 기반합니다. Git을 통해 노드 버전을 관리할 수 있지만, ComfyUI Manager는 이미 이 버전 관리 기능을 매우 잘 통합했습니다. 이렇게 편리한 도구를 제공해 주신 [@Dr.Lt.Data](https://github.com/ltdrdata)님께 깊이 감사드립니다. +커스텀 노드 버전 관리는 실제로 Git 버전 관리에 기반합니다. Git을 통해 노드 버전을 관리할 수 있지만, ComfyUI 매니저는 이미 이 버전 관리 기능을 매우 잘 통합했습니다. 이렇게 편리한 도구를 제공해 주신 [@Dr.Lt.Data](https://github.com/ltdrdata)님께 깊이 감사드립니다. 이 섹션에서는 이 두 가지 다른 플러그인 버전 관리 방법을 설명드리지만, ZIP 패키지를 사용하여 수동 설치한 경우에는 해당 git 버전 기록 정보가 사라지므로 버전 관리를 수행할 수 없습니다. - + -ComfyUI Manager는 지속적으로 개선 중이므로 실제 최신 인터페이스와 단계는 크게 다를 수 있습니다. +ComfyUI 매니저는 지속적으로 개선 중이므로 실제 최신 인터페이스와 단계는 크게 다를 수 있습니다. -아래와 같이 해당 작업을 수행하여 ComfyUI Manager 인터페이스로 들어갑니다. +아래와 같이 해당 작업을 수행하여 ComfyUI 매니저 인터페이스로 들어갑니다. 필터를 사용하여 설치된 노드 패키지를 필터링한 후 해당 노드 관리를 수행할 수 있습니다. @@ -304,16 +304,16 @@ git checkout <커밋_해시> 업데이트 예정 -## ComfyUI Manager +## ComfyUI 매니저 -![ComfyUI Manager 인터페이스](/images/concepts/core-concepts_nodes_manager.png) +![ComfyUI 매니저 인터페이스](/images/concepts/core-concepts_nodes_manager.png) 이 도구는 현재 [Desktop 버전](/ko/installation/desktop/windows)에 기본적으로 포함되어 있으며, [Portable 버전](/ko/installation/comfyui_portable_windows)에서는 이 문서의 [Manager 설치](#installing-custom-nodes) 섹션의 설치 지침을 참조해야 합니다. -ComfyUI가 계속 발전함에 따라 ComfyUI Manager가 ComfyUI에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 현재 ComfyUI-Manager는 공식적으로 Comfy Org 조직에 합류하여 ComfyUI의 핵심 종속성의 일부가 되었으며, 원저자인 [Dr.Lt.Data](https://github.com/ltdrdata)가 계속해서 유지 관리하고 있습니다. 자세한 내용은 [이 블로그 게시물](https://blog.comfy.org/p/comfyui-manager-joins-comfy-org)을 참조하세요. -향후 업데이트에서 ComfyUI Manager의 사용 편의성을 크게 개선할 예정이므로, 이 문서에 표시된 인터페이스가 최신 버전의 ComfyUI Manager와 다를 수 있습니다. +ComfyUI가 계속 발전함에 따라 ComfyUI 매니저가 ComfyUI에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 현재 ComfyUI-Manager는 공식적으로 Comfy Org 조직에 합류하여 ComfyUI의 핵심 종속성의 일부가 되었으며, 원저자인 [Dr.Lt.Data](https://github.com/ltdrdata)가 계속해서 유지 관리하고 있습니다. 자세한 내용은 [이 블로그 게시물](https://blog.comfy.org/p/comfyui-manager-joins-comfy-org)을 참조하세요. +향후 업데이트에서 ComfyUI 매니저의 사용 편의성을 크게 개선할 예정이므로, 이 문서에 표시된 인터페이스가 최신 버전의 ComfyUI 매니저와 다를 수 있습니다. ### Manager 설치 @@ -334,7 +334,7 @@ git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager.git manager를 설치한 후 manager에서 누락된 노드를 감지할 수 있습니다. -![ComfyUI Manager 인터페이스](/images/concepts/core-concepts_nodes_manager.png) +![ComfyUI 매니저 인터페이스](/images/concepts/core-concepts_nodes_manager.png) ## 커스텀 노드 개발 diff --git a/ko/development/core-concepts/dependencies.mdx b/ko/development/core-concepts/dependencies.mdx index fa9d2508e..717fb1bf5 100644 --- a/ko/development/core-concepts/dependencies.mdx +++ b/ko/development/core-concepts/dependencies.mdx @@ -88,7 +88,7 @@ pip install -r requirements.txt ComfyUI 커뮤니티의 많은 저자들의 노력 덕분에 우리는 서로 다른 커스텀 노드를 사용해 ComfyUI의 기능을 확장하고 놀라운 창의력을 발휘할 수 있습니다. -일반적으로 각 커스텀 노드는 고유한 종속성과 별도의 `requirements.txt` 파일을 가지고 있습니다. [ComfyUI Manager](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager)를 사용해 커스텀 노드를 설치하면 ComfyUI Manager가 일반적으로 해당 종속성을 자동으로 설치해줍니다. +일반적으로 각 커스텀 노드는 고유한 종속성과 별도의 `requirements.txt` 파일을 가지고 있습니다. [ComfyUI 매니저](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager)를 사용해 커스텀 노드를 설치하면 ComfyUI 매니저가 일반적으로 해당 종속성을 자동으로 설치해줍니다. 하지만 수동으로 종속성을 설치해야 하는 경우도 있습니다. 현재 모든 커스텀 노드는 `ComfyUI/custom_nodes` 디렉토리에 설치됩니다. @@ -134,6 +134,6 @@ ComfyUI를 사용하다 보면 종속성 충돌 문제가 자주 발생합니다 ## 소프트웨어 -ComfyUI와 같은 고급 애플리케이션은 **_소프트웨어 종속성_**도 가지고 있습니다. 이는 애플리케이션이 실행되기 위해 필요한 프로그래밍 코드와 데이터 라이브러리입니다. 커스텀 노드는 소프트웨어 종속성의 예입니다. 더욱 근본적인 차원에서는 파이썬 프로그래밍 환경이 ComfyUI의 궁극적인 종속성입니다. 특정 버전의 ComfyUI를 실행하려면 올바른 버전의 파이썬이 필요합니다. 파이썬, ComfyUI, 커스텀 노드의 업데이트는 모두 **ComfyUI Manager** 창에서 처리할 수 있습니다. +ComfyUI와 같은 고급 애플리케이션은 **_소프트웨어 종속성_**도 가지고 있습니다. 이는 애플리케이션이 실행되기 위해 필요한 프로그래밍 코드와 데이터 라이브러리입니다. 커스텀 노드는 소프트웨어 종속성의 예입니다. 더욱 근본적인 차원에서는 파이썬 프로그래밍 환경이 ComfyUI의 궁극적인 종속성입니다. 특정 버전의 ComfyUI를 실행하려면 올바른 버전의 파이썬이 필요합니다. 파이썬, ComfyUI, 커스텀 노드의 업데이트는 모두 **ComfyUI 매니저** 창에서 처리할 수 있습니다. ![ComfyUI 커스텀 노드 관리자](/images/concepts/core-concepts_dependecies_custom-nodes-manager.png) \ No newline at end of file diff --git a/ko/development/core-concepts/nodes.mdx b/ko/development/core-concepts/nodes.mdx index 25d8b2abc..cd7908d55 100644 --- a/ko/development/core-concepts/nodes.mdx +++ b/ko/development/core-concepts/nodes.mdx @@ -183,12 +183,12 @@ ComfyUI가 발전하면서 더 많은 데이터 유형으로 확장할 수도 ComfyUI는 기본 설치에 많은 **Comfy Core** 노드를 포함하고 있습니다. 커뮤니티는 전문적인 워크플로우를 위한 [**커스텀 노드**](https://registry.comfy.org) 카탈로그도 유지하고 있습니다. -커스텀 노드 설치 방법—**ComfyUI Manager**, Git 복제, ZIP 다운로드, 의존성, 안전 팁—에 대한 전체 요약은 [커스텀 노드 설치 방법](/ko/installation/install_custom_node)을 참조하세요. +커스텀 노드 설치 방법—**ComfyUI 매니저**, Git 복제, ZIP 다운로드, 의존성, 안전 팁—에 대한 전체 요약은 [커스텀 노드 설치 방법](/ko/installation/install_custom_node)을 참조하세요. -### ComfyUI Manager +### ComfyUI 매니저 -매일의 커스텀 노드 작업에 **ComfyUI Manager**를 사용하세요: 레지스트리에서 검색하고 설치, 패키지 업데이트 또는 비활성화, 가져온 워크플로우에서 누락된 노드 탐지, 확장과 함께 모델 및 스냅샷 관리까지 가능합니다. 데스크탑 빌드에는 기본적으로 활성화되어 있으며, 휴대용 및 수동 설치는 먼저 활성화해야 할 수 있습니다. +매일의 커스텀 노드 작업에 **ComfyUI 매니저**를 사용하세요: 레지스트리에서 검색하고 설치, 패키지 업데이트 또는 비활성화, 가져온 워크플로우에서 누락된 노드 탐지, 확장과 함께 모델 및 스냅샷 관리까지 가능합니다. 데스크탑 빌드에는 기본적으로 활성화되어 있으며, 휴대용 및 수동 설치는 먼저 활성화해야 할 수 있습니다. - + 개요, Manager 활성화 및 노드 설치 워크플로우 diff --git a/ko/manager/pack-management.mdx b/ko/manager/pack-management.mdx index 0abd6c8f7..ecc0e530f 100644 --- a/ko/manager/pack-management.mdx +++ b/ko/manager/pack-management.mdx @@ -20,7 +20,7 @@ translationFrom: manager/pack-management.mdx ## 노드 관리 -새로운 ComfyUI Manager를 사용해 커스텀 노드를 관리하는 방법을 알아보세요 +새로운 ComfyUI 매니저를 사용해 커스텀 노드를 관리하는 방법을 알아보세요 ### 노드 검색 ![필터](/images/manager/new_ui_filter.jpg) @@ -46,7 +46,7 @@ Manager는 노드 팩과 개별 노드를 각각 별도로 검색할 수 있도 ### 누락된 노드 찾기 ![누락된 노드 찾기](/images/manager/new_ui_missing_packs_prompt.jpg) -ComfyUI Manager가 올바르게 설치된 경우, 누락된 노드가 포함된 워크플로우를 로드할 때 알림이 표시됩니다. +ComfyUI 매니저가 올바르게 설치된 경우, 누락된 노드가 포함된 워크플로우를 로드할 때 알림이 표시됩니다. 1. **모두 설치**를 선택해 한 번에 모든 노드를 설치할 수 있습니다. 2. 또는 **Manager 열기**를 선택해 Manager를 열고 설치하기 전에 세부 정보를 살펴볼 수 있습니다. diff --git a/ko/manager/troubleshooting.mdx b/ko/manager/troubleshooting.mdx index 2064db30b..e7fc0047b 100644 --- a/ko/manager/troubleshooting.mdx +++ b/ko/manager/troubleshooting.mdx @@ -30,7 +30,7 @@ git update-ref refs/remotes/origin/main a361cc1 && git fetch --all && git pull ### Windows: 오버랩된 객체 오류 -ComfyUI Manager 로드 시 `Overlapped Object has pending operation at deallocation` 오류가 발생하는 경우: +ComfyUI 매니저 로드 시 `Overlapped Object has pending operation at deallocation` 오류가 발생하는 경우: `config.ini`를 편집하고 다음을 추가하세요. diff --git a/ko/troubleshooting/model-issues.mdx b/ko/troubleshooting/model-issues.mdx index 85bc955db..a4a041ad3 100644 --- a/ko/troubleshooting/model-issues.mdx +++ b/ko/troubleshooting/model-issues.mdx @@ -78,7 +78,7 @@ CheckpointLoaderSimple: ### 해결책 1. **필요한 모델 다운로드:** - - ComfyUI Manager를 사용해 모델을 자동으로 다운로드하세요 + - ComfyUI 매니저를 사용해 모델을 자동으로 다운로드하세요 - 모델이 올바른 하위 폴더에 있는지 확인하세요 2. **모델 경로 확인:** From c8836a572e28236be176944ee2f06d98c0160c1a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Tue, 30 Jun 2026 00:34:54 +0800 Subject: [PATCH 15/25] =?UTF-8?q?i18n:=20update=20korean=20nav=20terms=20(?= =?UTF-8?q?ComfyUI=20=EB=A7=A4=EB=8B=88=EC=A0=80,=20=EC=84=A4=EC=A0=95,=20?= =?UTF-8?q?API)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- docs.json | 8 ++++---- 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/docs.json b/docs.json index 595db2ee4..5e7b8bf8d 100644 --- a/docs.json +++ b/docs.json @@ -7800,7 +7800,7 @@ "pages": [ "ko/installation/install_custom_node", { - "group": "ComfyUI-Manager", + "group": "ComfyUI 매니저", "pages": [ "ko/manager/overview", "ko/manager/install", @@ -7844,7 +7844,7 @@ "ko/interface/features/partial-execution", "ko/interface/features/node-docs", { - "group": "ComfyUI Settings", + "group": "ComfyUI 설정", "icon": "gear", "pages": [ "ko/interface/settings/overview", @@ -9995,7 +9995,7 @@ "pages": [ "ko/development/overview", { - "group": "ComfyUI APIs", + "group": "ComfyUI API", "icon": "computer", "pages": [ "ko/development/api-development/overview", @@ -10009,7 +10009,7 @@ ] }, { - "group": "ComfyUI Server API", + "group": "ComfyUI 서버 API", "icon": "server", "pages": [ "ko/development/comfyui-server/comms_overview", From 6250868a8d7f33c2dc2c687db2422144fb110588 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Wed, 1 Jul 2026 14:13:57 +0800 Subject: [PATCH 16/25] fix: restore ko/changelog/index.mdx to upstream/main (revert PR terminology changes) --- ko/changelog/index.mdx | 1254 +++++++++++++++++++++++++++------------- 1 file changed, 842 insertions(+), 412 deletions(-) diff --git a/ko/changelog/index.mdx b/ko/changelog/index.mdx index 7e1a17003..7612f46a1 100644 --- a/ko/changelog/index.mdx +++ b/ko/changelog/index.mdx @@ -5,7 +5,7 @@ icon: "clock-rotate-left" translationSourceHash: aa2ddb41 translationFrom: changelog/index.mdx translationBlockHashes: - "v0.26.2": 26439f22 + "v0.26.2": c4273435 "v0.26.1": 9e645618 "v0.26.0": e0ef7a1b "v0.25.1": b23dd37e @@ -329,7 +329,7 @@ translationBlockHashes: **파트너 노드** * **Seed2.0:** ByteDance의 향상된 언어 모델 기능을 위한 새로운 노드 추가 -* **Opus 4.7:** 더 나은 모델 호환성을 위해 지원 중단된 온도 파라미터 수정 +* **Opus 4.7:** 더 나은 모델 호환성을 위해 폐기된 온도 파라미터 수정 **노드 개선사항** * **StringFormat 노드:** 워크플로우에서 고급 문자열 조작을 위한 새 노드 추가 @@ -343,14 +343,13 @@ translationBlockHashes: * **동적 CLIP:** 적절한 동적 CLIP 저장 기능 구현 * **BiRefNet:** 배경 제거 성능 향상을 위한 호환성 문제 해결 * **Hunyuan3D 2.1:** 어텐션 및 전방향 연산에서 발생하는 배치 크기 충돌 수정 -* 다양한 노드 표시 이름, 설명 및 카테고리가 더 나은 사용자 경험을 위해 업데이트 됨 -* 더 나은 호환성 확인을 위해 프론트엔드 버전 경고 시스템 개선 -* 자원에 더 쉽게 접근할 수 있도록 README에 애플리케이션 및 클라우드 링크 추가 +* 프론트엔드 버전 경고 시스템 개선으로 더 나은 호환성 확인 +* 애플리케이션 및 클라우드 링크를 포함한 README 개선으로 자원 접근 용이성 증대 * 보안 문서 및 채용 정보를 프로젝트 자료에 추가 -* 올바른 오른쪽/아래쪽 페더링을 위해 FeatherMask 음수 제로 인덱싱 수정 -* 더 명확한 오류 보고를 위해 OOM 메모리 요약 형식 수정 +* FeatherMask의 음수 영점 인덱싱 수정으로 올바른 오른쪽/아래쪽 페더링 구현 +* OOM 메모리 요약 형식 수정으로 더 명확한 에러 보고 * 배치 처리 문제 해결 및 모델 로딩 안정성 개선 -* 다양한 워크플로우 호환성 문제 및 지원 중단된 파라미터 처리 해결 +* 다양한 워크플로우 호환성 문제 및 폐기된 파라미터 처리 개선 @@ -368,7 +367,7 @@ translationBlockHashes: **기술적 개선** * 모델 패처에서 fp8 형식의 safetensors 저장 문제 해결 -* LTXV 중간 비디오 다중 프레임 가이드 정렬을 수정하여 비디오 처리 향상 +* LTXV 미디어 중간 프레임 가이드 정렬을 수정하여 동영상 처리 향상 * RuntimeError 문제를 해결하여 VOID 모델 호환성 개선 * Save3D 노드를 개선하여 정점 색상 및 텍스처를 지원해 종합적인 3D 워크플로우 지원 가능하게 함 @@ -392,18 +391,18 @@ translationBlockHashes: * [**Void**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/13403): 패스 1 및 패스 2 모델 지원 **파트너 모델 지원** -* [**Tripo 3.1**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/13788): 프로덕션 레디 3D 생성 +* [**Tripo 3.1**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/13788): 생산 준비 완료 3D 생성 * **NanoBanana2** 노드 v2: DynamicCombo 및 Autogrow UX 리프레시 **노드 개선 사항** -* **수학식:** 더 복잡한 계산을 위해 논리값 지원 추가 -* **Flux2 latent 미리보기:** Flux2 모델 latent에 대한 고품질 미리보기 지원 +* **수학 표현식:** 보다 복잡한 계산을 위한 부울 지원 추가 +* **Flux2 랜덤 미리보기:** Flux2 모델 랜덤의 고품질 미리보기 지원 * **코어 블루프린트:** 새로운 내장 블루프린트 템플릿 **버그 수정 및 안정성** -* VAEDecodeAudio와 LTX-2.x에서 생성된 오디오 latent의 호환성 문제 수정 +* VAEDecodeAudio가 LTX-2.x 생성 오디오 랜덤과의 호환성 문제 수정 * SolidMask 및 MaskComposite의 장치 불일치 문제 해결 -* 기타 수정 및 개선 사항 (CPU TE 메타텐서 처리, 포트 사용 중 오류, 저장 파일명의 끝 밑줄 제거 등) +* 기타 수정 및 개선 사항 (CPU TE 메타텐서 처리, 포트 사용 중 오류, 파일명에 뒤따르는 밑줄 제거 등) **추가 모델 및 미디어 업데이트** * **CogVideoX:** 비디오 생성 모델 @@ -413,13 +412,13 @@ translationBlockHashes: **성능 및 비디오 생성** * 블록 프리페치 및 LoRA 비동기 로딩(특히 LTX에서 더욱 빠름) * `--cache-ram 2`를 이용한 동적 VRAM 조정 및 비디오 피크 사용량 감소 -* Triton ComfyUI kitchen CLI 옵션 (고급 최적화 제공) +* 트라이톤 ComfyUI 주방 CLI 옵션을 통한 고급 최적화 * 자기회귀 비디오; 인과 모델용 이미지-비디오 변환; 긴 시퀀스용 `causal_window_fix`; 프레임 보간 메모리 및 오버헤드 개선 **더 많은 파트너 통합** * **Luma UNI-1**, **Topaz Astra 2**, **GPT-5.5** / **GPT-5.5-pro** -**추가 노드 수정** +**더 나은 노드 수정** * `--gpu-only`를 이용한 이미지 블렌딩 수정; JoinImageWithAlpha에서 배치 브로드캐스팅; SplitImageToTileList 및 ImageMergeTileList에서 타일 스트라이드 수정 **개발자 및 API** @@ -473,7 +472,7 @@ translationBlockHashes: **성능 최적화** * 타겟팅된 최적화를 통해 Ernie 모델 추론 속도 향상 -* 보다 네이티브한 구현으로 LTXV 오디오 VAE 처리 개선 +* 더 많은 기본 구현을 통한 LTXV 오디오 VAE 처리 개선 * ComfyUI 레이어의 더 나은 가중치 처리를 위한 ModelPatcherDynamic 강화 * 실행 시스템에 안티사이클 검증 추가로 워크플로우 안정성 향상 @@ -486,7 +485,7 @@ translationBlockHashes: * 데이터베이스 호환성을 높이기 위해 SQLAlchemy 버전 고정(>=2.0) 수정 * 디버깅을 더 잘하기 위한 ComfyUI 앱 파일 내 로깅 기능 강화 * 포괄적인 API 문서를 위한 OpenAPI 3.1 사양 추가 -* textureSize를 사용하여 흐림/선명 연산을 위한 셰이더 처리 개선 +* 텍스처 크기를 이용한 흐림/선명 효과 처리를 위한 셰이더 처리 개선 **UI 및 프론트엔드** * 다양한 개선 사항을 포함한 ComfyUI 프론트엔드를 버전 1.42.15로 업데이트 @@ -498,20 +497,20 @@ translationBlockHashes: **새로운 모델 지원** -* **SUPIR 모델 지원:** 고품질 업스케일링 워크플로를 위한 향상된 초해상도 기능 추가 -* **RIFE 및 FILM 프레임 보간:** 부드러운 비디오 전환을 위한 고급 프레임 보간 모델 도입 -* **SAM 3.1 지원:** 업데이트된 Segment Anything Model로 세그멘테이션 정확도 개선 +* **SUPIR 모델 지원:** 고품질 업스케일링 워크플로우를 위한 향상된 초해상도 기능 추가 +* **RIFE 및 FILM 프레임 보간:** 부드러운 동영상 전환을 위한 고급 프레임 보간 모델 도입 +* **SAM 3.1 지원:** 세그먼트 애니씽 모델을 업데이트하여 세그멘테이션 정확도 개선 * **LTX 오디오 VAE 개선:** 독립형 LTXV 오디오 VAE 지원으로 기본 오디오 처리 기능 강화 **성능 최적화** * Ernie 추론을 최적화하여 생성 시간 단축 -* 워크플로 실행 루프를 방지하기 위해 안티사이클 검증 추가 +* 워크플로우 실행 루프를 방지하기 위해 안티사이클 검증 추가 * 모델 호환성을 높이기 위해 ModelPatcherDynamic의 가중치 처리 개선 -**비디오 처리 개선** -* 더 높은 비트 심도의 비디오를 로드할 때 품질 보존 기능 강화 -* 비디오 로드 워크플로에 알파 채널 지원 추가 -* ByteDance 2 노드의 자동 다운스케일링 기능으로 대용량 비디오 파일 처리 가능 +**동영상 처리 개선** +* 더 높은 비트 심도의 동영상을 로드할 때 품질 보존 기능 강화 +* 동영상 로드 워크플로우에 알파 채널 지원 추가 +* ByteDance 2 노드의 자동 다운스케일링 기능으로 대용량 동영상 파일 처리 가능 **파트너 노드 업데이트** * **Veo 모델:** 4K 해상도 지원 및 Veo 3 Lite 모델 추가 @@ -523,12 +522,12 @@ translationBlockHashes: **UI 및 API 개선** * 더 나은 API 문서화를 위해 OpenAPI 3.1 사양 추가 * 블러/샤프닝 셰이더에서 텍스처 크기 처리를 수정하여 보다 정확한 효과 구현 -* Preview Any 노드를 개선하여 디버깅을 위해 더 많은 텐서 값을 표시 +* 모든 노드의 미리보기를 개선하여 디버깅을 위한 더 많은 텐서 값 표시 **버그 수정** * SQLAlchemy 호환성 문제 해결: 버전 ≥2.0 고정 * Stable_Zero123 cc_projection 가중치의 매개변수 할당 문제 해결 -* LTXV ReferenceTimbreAudio 노드 기능 수정 +* LTXV 참조 오디오 노드 기능 수정 * veo-3.0 모델의 4K 해상도 제한 문제 해결 @@ -568,7 +567,7 @@ translationBlockHashes: **파트너 노드 업데이트** * 향상된 벡터 그래픽 기능을 위해 Quiver **arrow-1.1** 및 **arrow-1.1-max** SVG 모델 추가 -* Hunyuan3D 텍스트 및 이미지에서 3D 노드의 "obj" 출력을 선택 사항으로 변경하여 워크플로 유연성 향상 +* Hunyuan3D 텍스트 및 이미지에서 3D 노드의 "obj" 출력을 선택적 처리로 변경하여 워크플로우 유연성 향상 * 정확한 API 노드 가격 정보 제공을 위해 StabilityAI 가격 배지 수정 @@ -583,7 +582,7 @@ translationBlockHashes: - 워크플로우 내 JSON 데이터 조작을 위한 JsonExtractString 노드를 도입했습니다. **버그 수정** -- **Ernie 이미지:** 잘못된 클래스 이름을 수정했습니다: `ErnieTEModel` 대신 `ErnieTEModel_`를 사용하세요. +- **Ernie 이미지:** 잘못된 클래스 이름을 수정했습니다—`ErnieTEModel` 대신 `ErnieTEModel_`를 사용하세요. **파트너 노드** - SeeDance 2.0 모델에 1080p 해상도 지원을 추가하여 더 높은 품질의 동영상 생성이 가능해졌습니다. @@ -593,14 +592,14 @@ translationBlockHashes: **새로운 모델 지원** -* [Ernie Image 텍스트 → 이미지](https://blog.comfy.org/p/ernie-image-day-0-support) +* [Erine 이미지 텍스트-to-이미지](https://blog.comfy.org/p/ernie-image-day-0-support) * LLM: Ministral 모델 **파트너 노드** * [Sonilo: 동영상에 맞는 음악 만들기](https://blog.comfy.org/p/comfyui-now-supports-sonilo-via-partner) **기능** -* 미리보기 아무거나 노드 업데이트: 모든 값의 문자열 변환 지원 +* 텍스트 노드 업데이트로 미리보기: 모든 값의 문자열 변환 지원 @@ -611,7 +610,7 @@ translationBlockHashes: - TextGenerate 노드를 위한 향상된 8B 모델 호환성을 갖춘 Qwen3.5 텍스트 생성 모델 구현 - 개선된 객체 탐지 기능을 제공하는 RT-DETRv4 탐지 모델 지원 추가 - 중간 dtype 호환성을 갖춘 Ace Step 1.5 XL 모델 지원 도입 -- 소형 flux.2 디코더 지원 추가 및 풀링 출력 없이 Flux 조건화 활성화 +- 소형 flux.2 디코더 지원 추가 및 풀링 출력 없이 Flux 조정 가능하게 설정 - 확장된 생성 옵션을 위한 Ernie Image 모델 구현 **새로운 노드 및 기능** @@ -643,7 +642,7 @@ translationBlockHashes: - 파일 처리를 위해 SVG 파일 MIME 유형 등록 문제 해결 **인프라 업데이트** -- 매니저 버전을 4.1로 높여 기능 개선 +- 관리자 버전을 4.1로 높여 기능 개선 - 프론트엔드를 1.42.10 버전으로 업데이트하여 안정성 강화 - Intel XPU 휴대용 릴리스 지원 추가 - 워크플로우 템플릿을 0.9.47 버전으로 업데이트 @@ -702,7 +701,7 @@ translationBlockHashes: **메모리 및 성능 최적화** - 연산 간 중간값에 FP16을 사용하도록 '--fp16-intermediates' 플래그 추가, VRAM 사용량 감소 - 인플레이스 출력 처리와 청크화된 인코더 구현으로 LTX 및 WAN VAE 모델의 VRAM 사용량 대폭 감소 -- 타일링 디코딩의 최대 메모리 사용량 개선 및 비디오 VAE 타일러 폴백 시 VRAM 누수 문제 해결 +- 타일링 디코딩의 최대 메모리 사용량 개선 및 비디오 VAE 타일러 백업 시 VRAM 누수 문제 해결 - Windows용 RAM 압력 해제 전략 개선, comfy-aimdo 업데이트(0.2.11~0.2.12) 적용 - '--enable-dynamic-vram' 옵션 추가로 동적 VRAM 관리 강제 활성화 @@ -715,8 +714,8 @@ translationBlockHashes: **노드 및 API 개선** - Tencent TextToModel 및 ImageToModel API 노드 수정 - Nano Banana 2 'thought_image' 지원 및 Quiver SVG 노드 추가 -- seedream-3-0-t2i 및 seedance-1-0-lite 모델을 지원 중단됨으로 표시 -- slice_cond 및 모델별 컨텍스트 윈도우 조건화 크기 조정 기능 추가 +- seedream-3-0-t2i 및 seedance-1-0-lite 모델을 오래된 버전으로 표시 +- slice_cond 및 모델별 컨텍스트 윈도우 조정 기능 추가 - EmptyLatentImage 및 EmptyImage 노드를 중간 dtype 설정에 맞춰 개선 **프론트엔드 및 인프라** @@ -736,7 +735,7 @@ translationBlockHashes: -이번 릴리스는 안정성과 버그 수정에 중점을 두었습니다. 완전한 기술적 세부 사항은 GitHub의 [전체 변경 로그](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/compare/v0.17.1...v0.17.2)를 참조하세요. +이번 릴리스는 안정성과 버그 수정에 중점을 두었습니다. 자세한 기술적 내용은 GitHub의 [전체 변경 로그](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/compare/v0.17.1...v0.17.2)를 참조하세요. @@ -750,26 +749,26 @@ translationBlockHashes: **아키텍처 및 성능 개선** - 모듈식 자산 아키텍처를 구현하고 비동기식 이중 단계 스캐너와 백그라운드 시더를 추가하여 로딩 성능을 향상했습니다. -- 더 나은 디버깅과 안정성을 위해 파이썬 폴트 핸들러를 추가했습니다. +- 더 나은 디버깅과 안정성을 위해 파이썬 오류 핸들러를 추가했습니다. - KV 캐시 모델의 메모리 사용량 최적화를 강화했습니다. - AcceleratorError 호환성을 위해 오류 관리 기능을 개선한 동적 VRAM 처리를 향상했습니다. **모델 지원 및 개선** - FluxKVCache 노드를 통해 Flux 2 Klein KV 캐시 모델 지원을 추가했습니다. -- Flux 모델용 정리 함수와 사전 어텐션 패치를 포함한 모델 패칭 시스템을 개선했습니다. -- Qwen 이미지 모델에 사전 어텐션 및 입력 후 패치를 추가했습니다. +- Flux 모델용 정리 함수와 사전 주의 패치를 포함한 모델 패칭 시스템을 개선했습니다. +- Qwen 이미지 모델에 사전 주의 및 입력 후 패치를 추가했습니다. - 래핑된 모델의 텍스트 인코더 LoRA 로딩 문제를 수정했습니다. - 다양한 모델에서 batch_size > 1 문제를 해결하여 배치 처리를 개선했습니다. **새로운 노드 및 기능** - 이미지 편집 기능을 강화한 Painter 노드를 추가했습니다. - 확장된 기능을 제공하는 Reve Image API 노드를 도입했습니다. -- 워크플로 템플릿을 버전 0.9.21로 업데이트했습니다. +- 워크플로우 템플릿을 버전 0.9.21로 업데이트했습니다. - 그래디언트 스톱 포맷을 개선하여 프론트엔드와의 호환성을 높였습니다. **버그 수정 및 안정성** - 오디오 추출 및 잘림 문제를 수정했습니다. -- 딥 클론 전 편집된 가중치로 인한 모델 감지 문제를 해결했습니다. +- 딥 클론 전 편집된 가중치로 인한 모델 탐지 문제를 해결했습니다. - ComfyUI Manager 설치 지침을 개선하고 버전 4.1b2로 업데이트했습니다. - 패키지 버전 보고를 강화하여 문제 진단을 용이하게 했습니다. @@ -782,7 +781,7 @@ translationBlockHashes: **새로운 노드 및 기능** -- 워크플로 내 수학적 연산을 위한 simpleeval 평가를 지원하는 수학식 노드 추가 +- 워크플로우 내 수학적 연산을 위한 simpleeval 평가를 지원하는 수학 표현식 노드 추가 - 토폴로지 처리 기능을 강화한 TencentSmartTopology API 노드 도입 - LLM 노드에 Gemini 3.1 Flash-Lite 모델 지원 추가, AI 언어 모델 옵션 확장 @@ -792,8 +791,8 @@ translationBlockHashes: - 요구 사항 버전 충돌 문제 해결 - 버퍼 해제 전 계산 스트림 동기화를 통한 메모리 관리 개선 -**워크플로 템플릿** -- 최신 개선 사항을 반영한 워크플로 템플릿을 버전 0.9.11로 업데이트함 +**워크플로우 템플릿** +- 최신 개선 사항을 반영한 워크플로우 템플릿을 버전 0.9.11로 업데이트함 @@ -822,10 +821,10 @@ translationBlockHashes: **API 노드 업데이트** - xAI 모델과 가격을 업데이트하여 비용 관리와 모델 선택을 개선했습니다. -- Kling 3.0 Motion Control을 활성화하여 비디오 생성 기능을 강화했습니다. +- 킹크 3.0 모션 제어를 활성화하여 동영상 생성 기능을 강화했습니다. -**워크플로 템플릿** -- 워크플로 템플릿을 최신 개선사항과 최적화를 반영한 버전 0.9.8로 업데이트했습니다. +**워크플로우 템플릿** +- 워크플로우 템플릿을 최신 개선사항과 최적화를 반영한 버전 0.9.8로 업데이트했습니다. @@ -873,128 +872,129 @@ translationBlockHashes: **버그 수정 및 안정성** -- 프롬프트 항목에 class_type 키가 없을 때 KeyError가 발생하는 문제를 수정하여 워크플로 충돌을 방지했습니다. -- pyopengl accelerate numpy 텍스처와 GLSL 노드 호환성 문제를 해결했습니다. -- LTXAV 텍스트 인코더의 최소 길이 및 메모리 추정 문제를 수정했습니다. -- torch 컴파일러 사용 시 동적 VRAM을 비활성화하여 충돌을 방지했습니다. +- 프롬프트 항목에 class_type 키가 없을 때 발생하는 KeyError를 수정하여 워크플로우 충돌 방지 +- pyopengl, accelerate, numpy 텍스처와의 GLSL 노드 호환성 문제 해결 +- LTXAV 텍스트 인코더의 최소 길이 및 메모리 추정 문제 수정 +- torch 컴파일러 사용 시 동적 VRAM 비활성화로 충돌 예방 **모델 및 API 업데이트** -- comfy aimdo를 버전 0.2.2로 업데이트하고 폴백 처리를 개선했습니다. -- 고급 비디오 처리를 위해 WanVideo 기반 세분화 모델 FlowRVS 지원을 추가했습니다. -- 확장된 기능을 위해 NanoBanana2 API 노드를 추가했습니다. -- 제로 카피 sft 문제를 방지하도록 Aimdo 폴백을 수정했습니다. +- 향상된 백업 처리 기능을 갖춘 comfy aimdo를 버전 0.2.2로 업데이트 +- WanVideo 기반 세분화 모델 FlowRVS 지원 추가로 고급 영상 처리 가능 +- 확장된 기능을 제공하는 NanoBanana2 API 노드 추가 +- Aimdo 백업 처리를 수정하여 제로 복사 SFT 문제 방지 **UI 및 프론트엔드** -- 프론트엔드를 버전 1.39.19로 패치하여 API 노드의 진행률 텍스트 직렬화를 수정했습니다. -- 더 나은 구성을 위해 essentials_category를 올바른 교체 노드로 이동했습니다. +- 프론트엔드를 버전 1.39.19로 패치하여 API 노드의 진행률 텍스트 직렬화 문제 해결 +- essentials_category를 올바른 대체 노드로 이동하여 더 나은 구성 제공 **새로운 기능** -- 세밀한 워크플로 제어를 위해 셀프 어텐션에서 가이드별 어텐션 강도 제어를 추가했습니다. -- 워크플로 템플릿을 버전 0.9.4로 업데이트했습니다. +- 자기 주도적 주의 강도 조절 기능을 가이드별로 추가하여 세밀한 워크플로우 제어 가능 +- 워크플로우 템플릿을 버전 0.9.4로 업데이트 -**새 노드 & 기능** -- 이미지 워크플로에서 정확한 바운딩 박스 선택을 위한 BBox 위젯 추가 -- 오디오 처리 워크플로를 위한 3밴드 이퀄라이저 노드 도입 -- Gemma3 및 Qwen 3을 시작으로 네이티브 모델을 이용한 기본 텍스트 생성 지원 추가 -- 고급 시각 효과를 위한 PyOpenGL 기반 GLSL 셰이더 노드 추가 -- 텍스트 기반 음성 생성 기능을 위한 ElevenLabs API 노드 추가 -- 향상된 UI를 갖춘 FLOAT 입력용 gradient-slider 표시 모드 추가 -- 타일드 처리 워크플로를 위한 SplitImageToTileList 및 ImageMergeTileList 노드 추가 +**새로운 노드 및 기능** +- 이미지 워크플로우에서 정밀한 바운딩 박스 선택을 위한 BBox 위젯 추가 +- 오디오 처리 워크플로우를 위한 3밴드 이퀄라이저 노드 도입 +- 기본 텍스트 생성 지원을 내장 모델과 함께 추가, 초기 지원 모델은 Gemma3와 Qwen 3임 +- 고급 시각 효과를 위해 PyOpenGL을 사용하는 새로운 GLSL 셰이더 노드 +- 텍스트 음성 변환 기능을 위한 ElevenLabs API 노드 추가 +- FLOAT 입력에 대한 새로운 그라디언트 슬라이더 표시 모드 및 개선된 UI 제공 +- 타일 처리 워크플로우를 위한 SplitImageToTileList 및 ImageMergeTileList 노드 추가 **API 노드** - Rodin Gen-2 노드에 가격 배지 추가 - 아바타 생성을 위한 KlingAvatar 노드 추가 - ByteDance Seedream-5 모델 지원 추가 -- glob 매칭을 통한 Gemini 이미지 MIME 유형 처리 수정 -- 더 나은 품질을 위해 Gemini가 비압축 이미지를 반환하도록 강제 +- 글로브 매칭을 통한 Gemini 이미지 MIME 유형 처리 문제 수정 +- Gemini가 더 나은 품질의 압축 해제 이미지를 반환하도록 강제함 **성능 및 버그 수정** -- requants 반환을 제한하여 FP8 동적 VRAM 워크플로 성능 문제 수정 -- 비디오 저장 작업에서 비연속적 오디오 파형 충돌 해결 -- fp8 체크포인트 지원 및 임베딩 커넥터 dtype 문제를 포함한 LTXAV 모델 로딩 문제 수정 -- 3.1.4 미만 버전의 PyOpenGL 호환성 개선 +- requants 반환 제한으로 인해 FP8 동적 VRAM 워크플로우 성능 문제 해결 +- 비디오 저장 작업 중 비연속 오디오 파형 충돌 문제 해결 +- LTXAV 모델 로딩 문제 해결, fp8 체크포인트 지원 및 임베딩 커넥터 dtype 문제 포함 +- PyOpenGL 버전 < 3.1.4에 대한 호환성 개선 **UI 개선** -- 접이식 UI를 위해 429개의 위젯을 고급으로 표시 -- 더 나은 노드 구성을 위해 essentials_category 추가 -- 분류 개선을 통해 필수 서브그래프 블루프린트 강화 -- 프론트엔드 버전 1.39.16으로 업데이트 +- 429개 위젯을 접을 수 있는 고급 UI로 표시 +- 노드의 더 나은 구성 위해 essentials_category 추가 +- 개선된 분류를 통해 필수 하위 그래프 블루프린트 강화 +- 프론트엔드를 버전 1.39.16으로 업데이트 **모델 지원** -- 토큰화 개선 및 최소 길이 강제화를 통한 텍스트 생성 향상 +- 토큰화 개선 및 최소 길이 강제를 통해 텍스트 생성 향상 - LTXAV av 임베딩 커넥터 통합 업데이트 -- 마이그레이션 기간 동안 LTX 2.0 워크플로를 위한 임시 호환성 수정 +- 마이그레이션 기간 동안 LTX 2.0 워크플로우에 대한 일시적 호환성 수정 **버그 수정** -- Gemini/Nano banana API 노드에서 가끔 빈 이미지가 반환되던 문제를 수정하여 AI 기반 이미지 생성 워크플로의 안정성을 개선했습니다. +- 가끔 빈 이미지를 반환하던 Gemini/Nano 바나나 API 노드의 문제를 수정하여, AI 기반 이미지 생성 워크플로우의 안정성을 향상시켰습니다. **버그 수정** -- 수동 캐스트 시 anima LLM 어댑터 forward 수정 +- 수동 캐스팅 시 애니마 LLM 어댑터 전방향 수정 -**새 모델 지원** -- API 노드에 "viduq3-turbo" 모델 지원 추가 -- 향상된 창의적 워크플로를 위한 Recraft V4 노드 추가 +**새로운 모델 지원** +- API 노드에 'viduq3-turbo' 모델 지원 추가 +- 향상된 크리에이티브 워크플로우를 위한 Recraft V4 노드 추가 **업데이트** -- 워크플로 템플릿을 v0.8.43으로 업데이트 +- 워크플로우 템플릿을 v0.8.43으로 업데이트함 + **새로운 오픈소스 모델 지원** -* [**Qwen 2512 ControlNet / Fun ControlNet**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12359): 향상된 이미지 제어를 위한 Qwen 기반 컨트롤넷 모델 지원 -* **NAG 구현**: 모든 FLUX 기반 모델에 네스테로프 가속 경사 적용 +* [**Qwen 2512 ControlNet / Fun ControlNet**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12359): 향상된 이미지 제어를 위한 Qwen 기반 ControlNet 모델 지원 +* **NAG 구현**: 모든 Flux 기반 모델에 적용되는 네스테로프 가속 그래디언트 **새로운 노드 및 API** -* [**VideoSlice 노드**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12107): 정밀한 시간 제어를 위한 비디오 분할 유틸리티 -* [**노드 교체 API**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12014): 워크플로에서 노드 교체를 허용하는 중대한 아키텍처 변경 -* **Create List 노드** ([#12173](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12173)): 목록 생성 유틸리티 노드 +* [**VideoSlice Node**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12107): 정밀한 시간 제어를 위한 비디오 슬라이싱 유틸리티 +* [**Node Replacement API**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12014): 워크플로에서 노드 교체를 허용하는 중대한 아키텍처 변경 +* **목록 만들기 노드** ([#12173](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12173)): 목록 생성 유틸리티 노드 -**성능 및 기술 개선** +**성능 및 기술 개선 사항** * 왼쪽 패딩 텍스트 인코더 어텐션 마스크 지원 -* FLUX 모델을 위한 Torch RMSNorm 및 Hunyuan 비디오 리팩터링 -* 동적 VRAM: 학습 수정, vanilla-fp8 LoRA 품질 수정 +* Flux 모델을 위한 Torch RMSNorm + Hunyuan 비디오 리팩터링 +* 동적 VRAM: 학습 수정 사항, vanilla-fp8 LoRA 품질 수정 * ModelPatcherDynamic: 비단말 가중치 강제 로드 * 오프로드 및 동적 VRAM 모드에서 LoRA 추출 수정 -* FLUX 모델에 torch RMSNorm 사용 및 Hunyuan 비디오 리팩터링 +* Flux 모델에 torch RMSNorm 사용 및 Hunyuan 비디오 리팩터링 **파트너 노드 업데이트** -* Magnific Upscalers API 노드 활성화 -* Tencent 3D 노드: ModelTo3DUV, 3DTextureEdit, 3DParts -* Bria RMBG API 노드 -* Kling API 노드: V3, O3 모델 +* **Magnific Upscalers** API 노드 활성화 +* **Tencent 3D 노드**: ModelTo3DUV, 3DTextureEdit, 3DParts +* **Bria RMBG** API 노드 +* **Kling API 노드**: V3, O3 모델 -**트레이너 개선** +**트레이너 개선 사항** * 적절한 오프로딩을 통한 학습 (KohakuBlueleaf) -* 내장 LoRA 학습이 Anima에서 작동 +* 내장 LoRA 학습이 이제 Anima에서 작동 -**새 모델 지원 및 개선 사항** -* [**EasyCache: LTX2 지원**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12231): EasyCache가 이제 LTX2와 함께 작동하여 더 빠른 비디오 생성을 제공합니다 -* **ACE Step 1.5** ([#12311](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12311)): 이제 LLM 없이 작동, 베이스 모델 기본 워크플로 수정, 텍스트 인코딩 개선 -* **FP16 for Cosmos-Predict2 and Anima** ([#12249](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12249)): 지원 모델의 메모리 사용량 감소 -* **모든 차원의 잠재 데이터에 대해 tonemap latent 작동** ([#12363](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12363)): 더 유연한 톤 매핑 +**새로운 모델 지원 및 개선 사항** +* [**EasyCache: LTX2 지원**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12231): 더 빠른 비디오 생성을 위해 EasyCache가 LTX2에서 작동합니다. +* **ACE Step 1.5** ([#12311](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12311)): 이제 LLM 없이 작동하며, 베이스 모델 기본 워크플로 수정, 텍스트 인코딩 개선 +* **Cosmos-Predict2 및 Anima를 위한 FP16** ([#12249](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12249)): 지원 모델의 메모리 사용 감소 +* **모든 차원의 잠재 데이터에서 톤맵 잠재 작동하도록 함** ([#12363](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12363)): 보다 유연한 톤 매핑 **성능 및 수정 사항** * ACE 1.5 성능을 위한 동적 VRAM 수정 + VRAM 누수 수정 * LazyCache 수정 ([#12344](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12344)) * LTXV2에 대한 프롬프트 가중치 비활성화 -* 프론트엔드가 1.38.13으로 업데이트됨 +* 프런트엔드 1.38.13으로 업데이트됨 **파트너 노드 업데이트** * **Kling API 노드**: 새로운 V3, O3 모델 @@ -1005,14 +1005,14 @@ translationBlockHashes: **ACE Step 1.5 개선 사항** -* [**LLM 샘플링 옵션**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12295): 샘플링 옵션 및 레퍼런스 오디오 지원이 추가되었습니다. -* **텍스트 인코딩 개선** ([#12283](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12283)): ACE를 위한 개선된 텍스트 처리 -* **VAE 타일드 디코딩 (오디오)** ([#12299](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12299)) +* [**LLM 샘플링 옵션**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12295): 샘플링 옵션 및 ReferenceTimbreAudio 지원 추가 +* **텍스트 인코딩 개선** ([#12283](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12283)): ACE를 위한 더 나은 텍스트 처리 +* **오디오용 VAE 타일드 디코딩** ([#12299](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12299)) * ACE Step 1.5에서 Sage 어텐션 비활성화 * 일부 하드웨어/PyTorch 구성에서 NaN 문제 수정 **3D 개선 사항** -* Load3D 노드에 File3DAny 출력이 추가되었으며, SaveGLB가 File3DAny 입력을 허용합니다. +* Load3D 노드에서 File3DAny 출력; SaveGLB가 File3DAny 입력을 허용합니다. @@ -1020,42 +1020,42 @@ translationBlockHashes: **ACE Step 1.5** * [**4B LM 모델 지원**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12257): 4B ACE step 1.5 언어 모델 지원 -* 다이내믹 VRAM 모드에서 VRAM 누수 수정 +* 동적 VRAM 모드에서 VRAM 누수 수정 **ACE Step 1.5 수정 사항** -* [**진행 바**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12242): ACE Step을 위한 진행 바 추가 -* **베이스 모델 LoRA** 지원 -* ACE를 위한 **타일드 VAE 수정** +* [**진행 표시줄**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12242): ACE Step용 진행 표시줄 추가 +* **베이스 모델 LoRAs** 지원 +* **ACE용 타일드 VAE 수정** * Mac 호환성 수정 -**3D 및 API** -* API에서 기본 3D 모델 파일 유형 -* LLM 로짓을 comfy-weight로 변환 +**3D & API** +* API에서의 기본 3D 모델 파일 형식 +* LLM 로짓을 comfy-weight으로 캐스트 **새로운 모델 지원** -* [**ACE Step 1.5**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12237): ACE Step 1.5 오디오/음성 생성 모델에 대한 기본 지원: 주요 새로운 모델 패밀리 -* [**KV Cache for LLM text generation**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12195): 캐시된 키-값 쌍을 사용한 llama 모델 실행 성능 향상 -* [**Adaptive Model Loading**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11845): RAM 사용량 감소, VRAM OOM 수정, Windows 공유 메모리 유출 수정 +* [**ACE Step 1.5**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12237): ACE Step 1.5 오디오/음성 생성 모델에 대한 기본 지원 — 중요한 새로운 모델 계열 +* [**LLM 텍스트 생성을 위한 KV 캐시**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12195): 캐시된 키-값 쌍을 사용하여 llama 모델을 실행할 때 성능 향상 +* [**적응형 모델 로딩**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11845): RAM 사용량 감소, VRAM OOM 문제 해결, Windows 공유 메모리 스필링 수정 **새로운 노드** -* **Color type + Color to RGB Int node** ([#12145](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12145)) +* **Color type + Color to RGB Int 노드** ([#12145](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12145)) **API 노드** -* **HitPaw API nodes** ([#12117](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12117)) +* **HitPaw API 노드** ([#12117](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12117)) * **Recraft** 스타일 노드 -* **Vidu**: Q3 모델, 확장 및 멀티프레임 노드 +* **Vidu**: Q3 모델, Extend 및 MultiFrame 노드 **개발자** * 에셋 파트 2 - 더 많은 엔드포인트 -* v1/v3 스키마에서 프론트엔드로 is_input_list 전송 +* v1/v3 스키마에서 is_input_list를 프론트엔드로 전송 @@ -1063,49 +1063,49 @@ translationBlockHashes: **파트너 노드 업데이트** * [**Grok Imagine API 노드**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12136): Grok을 통한 이미지 생성 -* 매니저 4.1b1로 업데이트됨 +* 매니저가 4.1b1로 업데이트됨 **개발자** * 개발 전용 노드 지원 -* Python 3.14 호환성 참고 사항 +* Python 3.14 호환성 노트 **새로운 오픈소스 모델 지원** -* [**Anima 모델**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12012): fp16 최적화를 통한 Anima 모델 제품군 지원 +* [**Anima 모델**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12012): fp16 최적화를 포함한 Anima 모델 제품군 지원 * [**Multi/InfiniteTalk**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/10179): LTXV를 위한 대규모 다중 화자 지원 -* [**Flux2 LyCORIS LoKr**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11997): Flux2를 위한 LoKr (KronA 기반) LoRA 지원 -* **LTX2 Tiny VAE** (taeltx_2) 지원 +* [**Flux2 LyCORIS LoKr**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11997): Flux2용 LoKr(KronA 기반) LoRA 지원 +* **LTX2 Tiny VAE**(taeltx_2) 지원 * **Z-Image Omni** 베이스 모델 지원 -* Flux2 Klein용 **ModelScope LoRA** 형식 +* **Flux2 Klein**용 ModelScope LoRA 형식 **새로운 노드 및 기능** * **Magnific API 노드** ([#11986](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11986)): Magnific을 통한 업스케일링 * **Tencent Hunyuan3D API 노드** ([#12026](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12026)) * **WaveSpeed API 노드** ([#11945](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11945)) -* 노드 검색성 향상을 위한 노드 스키마의 **별칭 검색** 필드 -* 프런트엔드에서 임의의 입력을 위한 **kwargs 입력** +* 노드 검색 가능성 향상을 위한 노드 스키마의 **별칭 검색** 필드 +* 프론트엔드에서 임의 입력을 위한 **kwargs 입력** * 작은 그리드 IC-LoRA를 위한 **RoPE 위치 조정** **성능** * QWEN VAE 및 WAN 속도/VRAM 최적화 * LTX2 VAE VRAM 감소 -* 더 나은 VRAM 효율성을 위해 리팩토링된 LTX2 전방향 경로 +* VRAM 효율 향상을 위한 LTX2 순전파(forward) 리팩토링 -**모델 개선** -* SaveCheckpoint로 저장된 Flux2 Klein 체크포인트가 이제 올바르게 로드됩니다 -* Qwen 3 0.6B 모델용 구성 -* 크로마 래디언스 패치 크기를 동적으로 감지 +**모델 개선 사항** +* SaveCheckpoint로 저장된 Flux2 Klein 체크포인트가 이제 올바르게 로드됩니다. +* Qwen 3 0.6B 모델용 설정 +* 크로마 래디언스 패치 크기 동적 감지 **새로운 기능** -* [**API 노드 자동 검색**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11943): 모든 `nodes_*.py` 파일이 이제 자동으로 검색되어 노드 개발이 간소화됩니다. -* **고급 파라미터 지원** ([#11939](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11939)): 입력 클래스를 위한 고급 위젯 지원 +* [**API 노드 자동 검색**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11943): 모든 `nodes_*.py` 파일이 이제 자동으로 검색되어 노드 개발이 간소화되었습니다. +* **고급 매개변수 지원** ([#11939](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11939)): 입력 클래스를 위한 고급 위젯 지원 * **CLIP 비전 출력에 이미지 크기 추가** ([#11923](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11923)) **파트너 노드 업데이트** @@ -1114,52 +1114,52 @@ translationBlockHashes: * Autogrow 검증 개선 **버그 수정** -* LTXV VAE 인코딩 시 모노 오디오를 가짜 스테레오로 변환 ([#11965](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11965)) +* LTXV VAE 인코딩을 위한 모노 오디오를 가짜 스테레오로 변환 ([#11965](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11965)) * Flux2 Klein 메모리 추정 조정 -* AMD GPU 텐서 유형 수정 +* AMD GPU tensor 유형 수정 **새로운 모델 지원** -* [**Flux2 Klein**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11890): 확장된 모델 기능을 갖춘 주요 신규 모델 제품군 지원 -* [**Z-Image ControlNet Lite**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11849): Alibaba-Pai Z-Image ControlNet의 경량 버전 +* [**Flux2 Klein**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11890): 주요 신규 모델 계열 지원 — Flux2 Klein (확장된 모델 기능 제공) +* [**Z-Image ControlNet Lite**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11849): Alibaba-Pai Z-Image ControlNet의 경량화 버전 **새로운 노드** * **Meshy 3D API 노드** ([#11843](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11843)) * **ResizeImageMaskNode**: crop-to-multiple 모드 추가 -* **블루프린트 디렉터리**: 내장 템플릿용 +* **블루프린트 디렉토리** (내장 템플릿용) **성능 및 기술** -* NVFP4 LoRA 최적화 (여러 라운드) -* 진행률 표시줄 WebSocket 업데이트 제한 +* NVFP4 LoRA 최적화 (여러 차례) +* ProgressBar WebSocket 업데이트 제한 * Lanczos 그레이스케일 업스케일링 수정 * VAELoader 메타데이터 로딩 -* 저장소 URL이 Comfy-Org/ComfyUI로 업데이트 됨 +* 저장소 URL이 Comfy-Org/ComfyUI로 업데이트됨 **버그 수정** -* LTXAV 메모리 추정 업데이트 +- LTXAV 메모리 추정치를 상향 조정했습니다. **새로운 기능** -* [**기본 자산 지원**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11315): 모델 자산 관리를 위한 기반 — 모델 CRUD 연산을 위한 엔드포인트 -* **NVFP4 모델 LoRA** ([#11837](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11837)): NVFP4 양자화 모델에서 LoRA 지원이 이제 작동합니다. +* [**기본 에셋 지원**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11315): 모델 에셋 관리를 위한 기반 — 모델 CRUD 연산 엔드포인트 +* **NVFP4 모델 LoRA** ([#11837](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11837)): LoRA 지원이 이제 NVFP4 양자화 모델에서 작동합니다 * [**SigLIP 2 NAFlex**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11831): SigLIP 2 NAFlex CLIP 비전 모델 지원 -* [**이미지 비교 노드**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11343): 두 이미지를 시각적으로 비교 -* [**오디오 채널 결합**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11728): 오디오 채널 결합 유틸리티 +* [**ImageCompare 노드**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11343): 두 이미지를 시각적으로 비교합니다 +* [**JoinAudioChannels**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11728): 오디오 채널 결합 유틸리티 **모델 지원** * Z-Image 모델을 위한 ModelScope LoRA ([#11805](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/11805)) * Chroma 및 텍스트 인코더에 대한 FP4/FP8 수정 -* VAEEncodeForInpaint가 이제 WAN VAE 튜플 downscale_ratio 지원 +* VAEEncodeForInpaint가 WAN VAE 튜플 downscale_ratio를 지원합니다 * 효율적인 timestep embed 처리를 통한 LTX2 VRAM 감소 **API 노드** @@ -1168,9 +1168,9 @@ translationBlockHashes: * **Gemini** 안전 차단 처리 **기술** -* AMD gfx1200: PyTorch 어텐션이 기본적으로 활성화됨 -* CI 컨테이너 버전 업데이트 자동화 -* 메모리 사용량을 낮추기 위해 모델 로딩 리팩토링 +* AMD gfx1200: PyTorch 어텐션 기본 활성화 +* CI 컨테이너 버전 자동 증가 +* 메모리 사용량 감소를 위한 모델 로딩 리팩터링 * 프론트엔드가 1.36.14로 패치됨 @@ -1178,19 +1178,19 @@ translationBlockHashes: **모델 지원** -- Gemma 12B 모델 지원을 양자화된 가중치와 함께 추가했습니다. -- LTXAV 텍스트 인코더를 개선하여 장치 선택 지원을 추가하고 VRAM 사용량을 줄였습니다. -- LTXAV 텍스트 인코더의 메모리 추정을 개선했습니다. +- 양자화된 가중치를 사용한 Gemma 12B 지원 추가 +- 장치 선택 지원 및 VRAM 사용량 감소로 향상된 LTXAV 텍스트 인코더 +- LTXAV 텍스트 인코더의 메모리 추정치 개선 **성능 개선** -- FP8MM 오프로딩 성능 문제를 수정했습니다. -- 오래된 PyTorch 버전에 대한 경고를 추가하고 성능 향상을 위해 cu130으로 업그레이드할 것을 권장합니다. -- comfy kitchen 버전 요구 사항을 업데이트했습니다. +- FP8MM 오프로딩 성능 문제 수정 +- 오래된 PyTorch 버전에 대한 경고 추가 및 cu130으로 업그레이드 권장으로 성능 향상 +- 컴피 키친 버전 요구사항 업데이트 **버그 수정** -- 안정 릴리스 워크플로를 수정하여 최신 comfy kitchen 업데이트를 제대로 가져오도록 했습니다. -- 모델 패처에서 혼란을 주던 로드 통계를 제거했습니다. -- 워크플로 템플릿을 v0.7.69로 업데이트했습니다. +- 안정적인 릴리스 워크플로우를 수정하여 최신 컴피 키친 업데이트를 올바르게 가져오도록 함 +- 모델 패처에서 혼란스러운 로드 통계 제거 +- 워크플로우 템플릿을 v0.7.69로 업데이트함 @@ -1204,71 +1204,71 @@ translationBlockHashes: **API 개선 사항** - V3 API: DynamicCombo 및 Autogrow 기능 노출 - API 노드: Kling Omni 720p 해상도 지원, WAN2.6 ReferenceToVideo -- Tripo3D: face_limit 매개변수 처리 최적화 -- Vidu API 서명 URL에 대한 URL 인코딩 보존 수정 - -**수정 사항** -- 업스케일 모델 CPU 오프로딩 수정 -- LTXV2 텍스트 인코더 lowvram 호환성 수정 -- fp8 처리 문제 수정 -- MPO 포맷 이미지에서 첫 번째 프레임만 사용하도록 수정 +- Tripo3D: face_limit 파라미터 처리 최적화 +- Vidu API 서명된 URL의 URL 인코딩 보존 문제 해결 + +**버그 수정** +- 업스케일 모델 CPU 오프로딩 문제 해결 +- LTXV2 텍스트 인코더 lowvram 호환성 문제 해결 +- fp8 처리 관련 문제 해결 +- MPO 형식 이미지에서 첫 프레임만 사용하도록 수정 - PyTorch 버전에 따른 조건부 comfy-kitchen CUDA 지원 **기타** - 디버깅을 위한 OOM 메모리 요약 추가 - Mahiro CFG 표시 이름 업데이트 -- 워크플로 템플릿이 v0.7.67로 업데이트됨 +- 워크플로우 템플릿 v0.7.67로 업데이트 - 코드 리팩토링 및 정리 (CLIP 전처리, comfy-kitchen 통합) -**시스템 요구 사항** -- PyTorch 2.4 이상 최소 버전 요구 사항 +**시스템 요구사항** +- PyTorch 2.4+ 최소 버전 필요 **수정 및 개선 사항** -- AMD GPU에서 비동기 메모리 오프로드를 기본적으로 활성화함 -- CPU 추론 시 ancestral 샘플러 노이즈 수정 -- 메모리 관리 오류 처리(고정/고정 해제 연산) 개선 -- 컨텍스트 창에서 VACE 컨텍스트 처리 추가 +- 기본적으로 AMD GPU에서 비동기 메모리 오프로드 활성화 +- CPU 추론 시 조상 샘플러 노이즈 문제 해결 +- 메모리 관리 오류 처리 개선(핀/언핀 작업) +- 컨텍스트 윈도우에 VACE 컨텍스트 처리 추가 -**업데이트** -- ComfyUI 프론트엔드가 v1.35.9로 업데이트됨 -- ComfyUI 매니저가 v4.0.4로 업데이트됨 -- 워크플로 템플릿이 v0.7.64로 업데이트됨 +**업데이트 사항** +- ComfyUI 프론트엔드 v1.35.9로 업데이트 +- ComfyUI 매니저 v4.0.4로 업데이트 +- 워크플로우 템플릿 v0.7.64로 업데이트 **새로운 노드** - 샘플링 제어를 위한 ManualSigmas 노드 추가 -- Kling 모션 컨트롤 노드 추가 -- ResizeByLongerSide가 이제 비디오 처리를 지원함 +- Kling 모션 제어 노드 추가 +- ResizeByLongerSide가 이제 동영상 처리를 지원함 **API 노드** -- Gemini API: 프롬프트 향상 기능 강제 활성화 -- 과금 단위가 달러에서 크레딧으로 변경됨 -- "seededit" 지원 중단됨, Seedream 노드 표시 이름 업데이트됨 +- Gemini API: 프롬프트 향상 강제 활성화 +- 청구 방식을 달러에서 크레딧으로 변경 +- "seededit"는 더 이상 사용되지 않으며, Seedream 노드의 표시 이름을 업데이트함 -**기술** -- 이미지 처리 노드를 V3 스키마로 변환함 +**기술적 사항** +- 이미지 처리 노드를 V3 스키마로 변환 - Lumina/Z 이미지 모델 최적화(사용되지 않는 구성 요소 제거) -**새 모델 지원** -- Qwen Image Layered -- NewBie Image Exp0.1 +**새로운 모델 지원** +- Qwen 이미지 레이어드 +- NewBie 이미지 Exp0.1 **새로운 기능** -- 워크플로 모니터링을 위한 /api/jobs 엔드포인트가 포함된 통합 jobs API +- 워크플로우 모니터링을 위한 /api/jobs 엔드포인트를 포함한 통합 작업 API **개선 사항** -- API 노드에서 워터마크 생성이 기본적으로 비활성화됨 -- 더 나은 학습 효율을 위해 해상도 버킷팅을 적용한 트레이너 리팩터링 -- AMD GPU 지원 개선 -- Kling O1 StartEndFrame 노드 지속 시간 범위 확장 -- Topaz 4k 비디오 업스케일링 기능 업데이트 +- API 노드에서 기본적으로 워터마크 생성 비활성화 +- 더 나은 훈련 효율성을 위해 해상도 버킷팅을 적용한 트레이너 재작업 +- 향상된 AMD GPU 지원 +- Kling O1 StartEndFrame 노드의 지속 시간 범위 확장 +- Topaz 4k 영상 업스케일링 기능 업데이트 **버그 수정** -- --gpu-only 모드에서 ZImageFunControlNet의 마스크 연결 문제 수정 +- --gpu-only 모드에서 ZImageFunControlNet의 마스크 연결 문제 해결 @@ -1276,7 +1276,7 @@ translationBlockHashes: - GPT-Image-1.5 API 노드 추가 - V3 노드 처리 회귀 문제 수정 -- SA-Solver 정확도 향상 +- SA-Solver 정확도 개선 @@ -1284,8 +1284,8 @@ translationBlockHashes: **새로운 모델 및 기능** - 고급 모션 처리를 위한 WanMove 모델 -- 자동 감지 기능이 있는 Qwen Edit 2511 -- 인페인팅을 지원하는 Z-Image Fun Control Union 2.0 +- 자동 감지 기능이 포함된 Qwen Edit 2511 +- 인페인팅 기능이 추가된 Z-Image Fun Control Union 2.0 **API 노드** - Kling Omni Image, TextToVideoWithAudio, ImageToVideoWithAudio @@ -1293,9 +1293,9 @@ translationBlockHashes: - 3D 모델 생성을 위한 Tripo3.0 **성능** -- Z-Image 및 SD3 모델의 메모리 추정 개선 +- Z-Image 및 SD3 모델의 메모리 추정치 개선 - Qwen-Image VAE의 GPU 메모리 관리 향상 -- 프론트엔드가 v1.34.9로 업데이트됨 +- 프론트엔드를 v1.34.9로 업데이트 @@ -1304,213 +1304,213 @@ translationBlockHashes: **모델 지원** - Ovis 이미지 - Kandinsky 5.0 (T2V/I2V/T2I 변형) -- Z-Image Alibaba PAI-Fun 컨트롤넷 지원 -- Z-Image FP16 호환성 개선 -- CORS 헤더에 PATCH 메서드 및 chroma-radiance-x0 모드 추가 +- Z-Image Alibaba PAI-Fun ControlNet 지원 +- 개선된 Z-Image FP16 호환성 +- CORS 헤더에 PATCH 메서드 및 크로마-라디언스-x0 모드 추가 -**워크플로 및 개선 사항** -- 컨텍스트 윈도우 수정 및 시간적 처리 개선 +**워크플로우 및 개선 사항** +- 컨텍스트 윈도우 수정 및 시간적 처리 강화 - Kling API @image 참조 형식 - ComfyUI-Manager pip 설치 지원 -**프론트엔드 개선** -- 프론트엔드 로드/시작 시간 크게 개선 -- 사이드바 설정 버튼 복원 -- GPU 가속 마스크 편집기 렌더링 -- 에셋 카드 및 대기열 진행 상황 패널 디자인 개선 -- 실행 대기열 버튼 및 브레드크럼에 누락된 노드 경고 UI 추가 -- 모바일 수정 +**프론트엔드 개선 사항** +- 프론트엔드 로드/시작 시간 대폭 개선 +- 사이드바에 설정 버튼 복구 +- GPU 가속 마스크 에디터 렌더링 +- 자산 카드 및 큐 진행률 패널 디자인 개선 +- 누락된 노드 경고 UI를 큐 버튼 및 브레드크럼에 추가 +- 모바일 관련 수정사항 - 다양한 버그 수정 **주요 VRAM 최적화** -- 시간적 롤링 VAE로 비디오 모델(Hunyuan/Kandinsky)의 VRAM 대폭 감소 -- LoRA 메모리 예약 감소, 특히 Flux2 워크플로에 유리 -- 디퀀타이제이션 오프로드 계정 개선으로 Flux2 OOM 오류 수정 -- FP16 처리로 LoRA 계산 속도 향상 -- 텍스트 인코더 GPU 사용 최적화로 불필요한 CPU 폴백 방지 +- 시간적 롤링 VAE로 동영상 모델(VL, Hunyuan/Kandinsky)의 VRAM 대폭 절감 +- LoRA 메모리 예약 감소, 특히 Flux2 워크플로우에서 큰 효과 +- 개선된 디퀀타이즈 오프로드 계산으로 Flux2 OOM 오류 해결 +- FP16 처리로 LoRA 연산 속도 향상 +- 불필요한 CPU 후퇴를 방지하기 위해 텍스트 인코더의 GPU 사용량 최적화 **V3 스키마 마이그레이션** -- 3D, 오디오, freelunch, 마스크 노드를 V3 스키마로 변환 -- 워크플로 유연성 향상을 위해 MatchType, DynamicCombo, Autogrow 지원 추가 +- 3D, 오디오, 프리런치, 마스크 노드를 V3 스키마로 변환 +- MatchType, DynamicCombo, Autogrow 지원 추가로 워크플로우 유연성 향상 **버그 수정 및 호환성** -- GPU에서 직접 로드 시 텍스트 인코더 회귀 문제 수정 -- Lumina 모델에서 transformer_options 초기화 문제 해결 -- Qwen Image LoRA 학습, HunyuanVideo 1.5 meanflow distil 문제 수정 -- 오디오 워크플로 통합을 위해 EmptyAudio 노드 입력 유형 수정 -- 불필요한 전체 오프로딩을 방지하기 위해 VRAM 계산 정확도 향상 -- Z-Image 워크플로에서 'transformer.' LoRA 접두사 지원 -- 혼합 퀀타이제이션 연산에서 스케일드 FP8 형식 호환성 개선 +- GPU에 직접 로드 시 텍스트 인코더 회귀 문제 해결 +- Lumina 모델에서 transformer_options 클리어링 문제 해결 +- Qwen 이미지 LoRA 학습, HunyuanVideo 1.5 meanflow distil 문제 해결 +- EmptyAudio 노드 입력 유형을 정확히 조정해 오디오 워크플로우 통합 개선 +- 원치 않는 전체 오프로딩을 방지하기 위해 VRAM 계산 정확도 개선 +- Z-Image 워크플로우에서 "transformer." LoRA 접두사 지원 +- 혼합 양자화 작업과의 scaled FP8 형식 호환성 개선 **참고: 데스크톱 사용자용** -- 자동 업데이트를 끄지 않았다면 최신 데스크톱 릴리스가 나올 때까지 기다리면 최신 버전으로 자동 업데이트됩니다. -- 데스크톱을 사용 중이고 **자동 업데이트를 끈 경우**, 이번에는 데스크톱이 최신 버전으로 자동 업데이트하지 못할 수 있습니다. -- 최신 기능을 사용하려면 [여기](https://www.comfy.org/download)에서 최신 데스크톱 버전을 다운로드하세요. +- 자동 업데이트를 비활성화하지 않았다면 최신 데스크톱 버전이 출시될 때까지 기다려 주세요. 자동으로 최신 버전으로 업데이트됩니다. +- 데스크톱을 사용하고 **자동 업데이트를 비활성화한 경우**, 이번에는 데스크톱이 최신 버전으로 자동 업데이트되지 않을 수 있습니다. +- 최신 기능을 이용하려면 [여기](https://www.comfy.org/download)에서 최신 데스크톱 버전을 다운로드해 주세요. -**Frontend UI/UX** -- 새 UI: **Nodes 2.0** 공개 베타 -- 직선 모드 베타 버전 (키 바인딩에서 단축키를 설정하여 활성화할 수 있습니다.) +**프론트엔드 UI/UX** +- 새로운 UI: **Nodes 2.0** 공개 베타 버전 +- 리니어 모드 베타 버전 (키바인딩에서 핫키를 설정하여 활성화할 수 있습니다.) - 서브그래프 개선 및 버그 수정 -- 누락된 노드 UX 개선 -- 새 워크플로 진행 패널 -- 새 에셋 사이드바 +- 누락된 노드의 UX 개선 +- 새로운 워크플로우 진행 상태 패널 +- 새로운 자산 사이드바 **3D 기능** - 3D 노드에서 파노라마 이미지 지원 - 3D 애니메이션 노드를 3D 노드에 통합 -**LoRA 학습기** -- ComfyUI 네이티브 LoRA 학습기에 다중 해상도 지원 -- Z-Image LoRA 학습 지원 +**LoRA 트레이너** +- ComfyUI 기본 LoRA 트레이너의 다중 해상도 지원 +- Z-Image LoRA 트레이닝 지원 **성능 및 모델 지원** -- 비디오 tiny VAE 지원 -- z-image LoRA 포맷 지원 -- Nvidia에서 기본적으로 비동기 오프로딩 활성화 +- 비디오용 타이니 VAE 지원 +- z-image LoRA 형식 지원 +- NVIDIA에서 기본적으로 비동기 오프로딩 활성화 **파트너 노드** -- Veo3 첫-마지막 프레임 노드 -- Kling FirstLastFrame 노드에 Kling v2.5 turbo 추가 +- Veo3 첫 번째와 마지막 프레임 노드 +- Kling FirstLastFrame 노드에 Kling v2.5 터보 추가 - Kling O1 모델 지원 -**새 모델 지원** -- 이미지 처리 워크플로에 최적화된 성능을 제공하는 Z Image 모델 추가 +**새로운 모델 지원** +- 이미지 처리 워크플로우를 위해 최적화된 성능을 제공하는 Z 이미지 모델 추가 **버그 수정** -- 혼합 FP8 정밀도 모델에서 LoRA 기능 수정 -- VRAM 오류를 줄이기 위해 Flux2 참조 이미지 메모리 추정 개선 +- FP8 정밀도가 혼합된 모델과 함께 사용되는 LoRA 기능 수정 +- VRAM 오류를 줄이기 위해 Flux2 참조 이미지 메모리 추정치 개선 **버그 수정** -- 워크플로 실행을 중단시킬 수 있는 치명적인 시스템 충돌 문제를 수정했습니다 -- 더 나은 성능을 위해 FLUX 2 텍스트 인코더 VRAM 사용을 최적화했습니다 +- 워크플로 실행을 중단시킬 수 있었던 심각한 시스템 충돌을 수정했습니다. +- 더 나은 성능을 위해 Flux 2 텍스트 인코더의 VRAM 사용량을 최적화했습니다. **새로운 모델 지원** -- FLUX 2 Pro API 노드를 포함한 포괄적인 FLUX 2 모델 지원 추가 -- 새로운 변종과 개선된 표시 이름으로 HunyuanVideo 워크플로 강화 +- Flux 2 Pro API 노드를 포함한 포괄적인 Flux 2 모델 지원 추가 +- 새로운 변형과 향상된 표시 이름으로 HunyuanVideo 워크플로우 강화 **API 및 보안 개선** -- 콘텐츠 보안 정책 헤더로 API 보안 개선 -- 공개 API 접근 문제 및 Gemini 모델 지원 수정 +- 콘텐츠 보안 정책 헤더를 통해 API 보안 개선 +- 공개 API 접근 문제와 Gemini 모델 지원 수정 **비디오 처리** -- 더 나은 비디오 워크플로 제어를 위해 `get_frame_count` 및 `get_frame_rate` 메서드 추가 +- 더 나은 비디오 워크플로우 제어를 위해 `get_frame_count` 및 `get_frame_rate` 메서드 추가 **성능 최적화** -- 하드웨어 인식 감지로 텍스트 인코더 양자화 최적화 -- 더 나은 메모리 관리로 양자화 지원 강화 +- 하드웨어 인식 감지 기반으로 텍스트 인코더 양자화 최적화 +- 더 나은 메모리 관리를 통한 양자화 지원 강화 **개발자 도구** -- Chroma, Qwen-Image 및 HunyuanVideo 모델에 대한 BlockInfo 지원 추가 +- Chroma, Qwen-Image, HunyuanVideo 모델에 대한 BlockInfo 지원 추가 -**프론트엔드 및 의존성** +**프론트엔드 및 종속성** - 프론트엔드를 v1.30.6으로 업데이트 -- Transformers 버전 업데이트 +- Transformers 버전을 높임 -**모델 호환성 및 개선 사항** -- **HunyuanVideo 1.5 지원**: 최신 HunyuanVideo 모델 버전과의 호환성을 추가하여 비디오 생성 기능을 확장했습니다. -- **LLAMA 텍스트 인코더 개선**: LLAMA 기반 텍스트 인코더 모델에서 최종 정규화를 비활성화할 수 있는 기능을 추가하여 워크플로 사용자 정의를 개선했습니다. +**모델 호환성 및 향상** +- **HunyuanVideo 1.5 지원**: 최신 버전의 HunyuanVideo 모델과의 호환성을 추가하여 동영상 생성 기능을 확장했습니다. +- **LLAMA 텍스트 인코더 개선**: LLAMA 기반 텍스트 인코더 모델에서 최종 정규화를 비활성화할 수 있는 기능을 추가하여 워크플로우 맞춤화를 더욱 향상시켰습니다. - **HunyuanV3D 스키마 마이그레이션**: 성능과 호환성을 개선하기 위해 Hunyuan3D 노드를 V3 스키마로 업데이트했습니다. **API 노드 확장** -- **새로운 Topaz API 노드**: ComfyUI 내에서 직접 Topaz 비디오 향상 워크플로를 지원합니다. -- **Nano Banana Pro 통합**: 향상된 처리 기능을 위해 Nano Banana Pro로 API 노드 컬렉션을 확장했습니다. -- **Kling 립싱크 개선**: KlingLipSyncAudioToVideoNode의 오디오 포맷 변환 문제를 수정하여 올바른 MP3 형식 처리를 보장합니다. +- **새로운 Topaz API 노드**: ComfyUI 내부에서 직접 Topaz 동영상 향상 워크플로우를 지원하도록 추가되었습니다. +- **Nano Banana Pro 통합**: 처리 능력을 강화한 Nano Banana Pro를 포함해 API 노드 컬렉션을 확장했습니다. +- **Kling Lip Sync 개선**: KlingLipSyncAudioToVideoNode에서 오디오 형식 변환 문제를 수정하여 MP3 형식 처리가 올바르게 이루어지도록 했습니다. -**이미지 처리 및 워크플로 개선** -- **이미지 배치 향상**: ImageBatch 노드가 채널 수가 다른 이미지를 처리하고 필요시 알파 채널을 자동으로 추가하도록 수정했습니다. -- **미리보기 노드 개선**: 더 명확한 워크플로 구성을 위해 PreviewAny 노드를 "미리보기 아무거나"로 이름을 변경했습니다. -- **워크플로 템플릿 업데이트**: 서버 템플릿 핸들러를 개선하여 더 나은 워크플로 관리를 위해 다중 패키지 배포를 지원합니다. +**이미지 처리 및 워크플로우 개선** +- **향상된 이미지 배치 처리**: ImageBatch 노드를 수정하여 채널 수가 다른 이미지를 처리하고, 필요 시 자동으로 알파 채널을 추가하도록 개선했습니다. +- **미리보기 노드 개선**: 미리보기 노드를 "텍스트로 미리보기"로 이름 변경하여 워크플로우 구성이 보다 명확해졌습니다. +- **워크플로우 템플릿 업데이트**: 서버 템플릿 핸들러를 개선하여 다중 패키지 배포를 지원함으로써 워크플로우 관리를 더욱 향상시켰습니다. **성능 및 시스템 최적화** -- **CUDA 최적화**: GPU 성능 향상을 위해 최신 CUDNN 버전에서 불필요한 해결 방법을 비활성화했습니다. -- 복잡한 처리 파이프라인을 위한 워크플로 이름 지정 문제를 수정하고 전반적인 안정성을 개선했습니다. +- **CUDA 최적화**: 최신 CUDNN 버전에서 불필요한 우회 조치를 비활성화하여 GPU 성능을 개선했습니다. +- 워크플로우 명명 문제를 해결하고 복잡한 처리 파이프라인의 전반적인 안정성을 향상시켰습니다. **CUDA 12.6 지원 및 배포** -- 향상된 GPU 호환성을 위한 공식 CUDA 12.6 릴리스 워크플로 및 휴대용 다운로드 지원 추가 -- 간소화된 설치를 위해 수정된 휴대용 다운로드 링크로 README 업데이트 +- 공식 CUDA 12.6 릴리스 워크플로우 추가 및 휴대용 다운로드 지원을 통해 GPU 호환성을 강화했습니다. +- 간소화된 설치를 위해 수정된 휴대용 다운로드 링크를 README에 업데이트했습니다. **모델 호환성 및 수정 사항** -- **HunYuan 3D 2.0 지원**: 향상된 3D 모델 생성 워크플로를 위한 호환성 문제 수정 -- **EasyCache 개선**: 특정 모델 구성에 영향을 주던 입출력 채널 불일치 문제 해결 -- 잠재적으로 유해할 수 있는 네이티브 커스텀 노드 구현을 제거하여 블록 스왑 기능 향상 +- **HunYuan 3D 2.0 지원**: 개선된 3D 모델 생성 워크플로우를 위한 호환성 문제를 해결했습니다. +- **EasyCache 개선**: 특정 모델 구성에 영향을 미쳤던 입출력 채널 불일치를 해결했습니다. +- 잠재적으로 유해한 기본 제공 커스텀 노드 구현을 제거하여 블록 스왑 기능을 강화했습니다. **API 노드 개선 사항** -- **새로운 Gemini 모델 추가**: 텍스트 및 멀티모달 생성 워크플로를 위한 AI 모델 옵션 확장 -- 업데이트된 PR 템플릿과 최소 Python 3.10 버전 요구 사항으로 API 노드 개발 인프라 개선 +- **새로운 Gemini 모델 추가**: 텍스트 및 멀티모달 생성 워크플로우를 위한 AI 모델 옵션을 확장했습니다. +- 업데이트된 PR 템플릿과 Python 3.10 최소 버전 요구사항을 포함한 API 노드 개발 인프라를 개선했습니다. **개발 및 인프라** -- 커스텀 노드 개발 시 더 나은 코드 품질을 위한 pylint 설정 향상 -- 보다 안정적인 업데이트를 위한 릴리스 자동화 및 배포 프로세스 개선 +- 커스텀 노드 개발 시 코드 품질을 높이기 위해 pylint 구성 강화했습니다. +- 보다 안정적인 업데이트를 위해 릴리스 자동화 및 배포 프로세스를 개선했습니다. **메모리 및 성능 최적화** -- **고정 메모리 기본 활성화** (NVIDIA 및 AMD GPU 대상) -- **VRAM 사용량 감소** FLUX, Qwen, LTX-Video 모델 -- VRAM 사용량 증가 시 자동으로 메모리를 해제하는 스마트 모델 언로딩 -- 오프로드 스트림에서의 가중치 캐스팅 성능 개선 +- NVIDIA 및 AMD GPU용 **기본적으로 고정된 메모리 활성화** +- Flux, Qwen, LTX-Video 모델의 **VRAM 사용량 감소** +- VRAM 사용량 증가 시 자동으로 메모리를 해제하는 스마트 모델 언로드 기능 +- 오프로드 스트림에서 개선된 가중치 캐스팅 성능 **새로운 기능** -- **ROPE 스케일 노드가 이제 FLUX 모델과 함께 작동합니다** -- 토크나이저에 왼쪽 패딩 지원 추가 +- **ScaleROPE 노드 이제 Flux 모델과 호환 가능** +- 토큰라이저에 좌측 패딩 지원 추가 - `/history` 및 `/queue` 엔드포인트에 `create_time` 필드 추가 **버그 수정** -- SingleStreamBlock/DoubleStreamBlock에 대한 커스텀 노드 가져오기 오류 수정 (임시 수정) -- Qwen 컨트롤넷 회귀 수정 -- 오프로드 지원 및 안정성 개선과 함께 양자화 연산 향상 -- 모델 간 RoPE 함수 구현 통합 +- SingleStreamBlock/DoubleStreamBlock의 커스텀 노드 가져오기 오류 수정(임시 해결) +- Qwen ControlNet 회귀 문제 수정 +- 오프로드 지원 및 안정성 개선을 통한 양자화된 연산 강화 +- 모든 모델 간 RoPE 함수 구현 통합 **성능 및 메모리 최적화** -- 최적화된 모델 로드를 위한 **혼합 정밀도 양자화 시스템** 도입 -- 리소스 제약 상황에서 지능형 메모리 관리를 위한 **RAM Pressure Cache Mode** 추가 -- 자동 저RAM 하드웨어 감지를 통해 고정 메모리를 사용한 모델 오프로딩 가속화 -- FP8 연산 개선: 메모리 사용량 감소 및 torch.compile 성능 저하 수정 -- 비동기 오프로드 속도 개선 및 경쟁 조건 해결 - -**새 노드 및 실행 기능** -- **ScaleROPE 노드**: WAN 및 Lumina 모델을 위한 Rope 스케일링 지원 -- 단일 워크플로 내에서 여러 번 실행 가능하도록 하위 그래프 실행 개선 -- 바이트 데이터와 None 출력을 올바르게 처리하는 캐싱 시스템 개선 - -**API 노드 개선 사항** -- API 노드를 V3 클라이언트 아키텍처로 마이그레이션: Luma, Minimax, Pixverse, Ideogram, StabilityAI, Pika, Recraft, Hypernetwork, OpenAI -- LTXV API 노드에 12초~20초 지속 시간 옵션 추가 +- 최적화된 모델 로딩을 위한 **혼합 정밀도 양자화 시스템** 도입 +- 리소스 제약 하에서 지능적인 메모리 관리를 위한 **RAM 압력 캐시 모드** 추가 +- 고정 메모리를 사용한 모델 오프로딩 속도 향상 및 자동 저 RAM 하드웨어 감지 기능 추가 +- FP8 연산 개선: 메모리 사용량 절감 및 torch.compile 성능 회귀 문제 해결 +- 비동기 오프로딩 속도 향상 및 레이스 컨디션 해결 + +**새로운 노드 및 실행 기능** +- **ScaleROPE 노드**: WAN 및 Lumina 모델용 로프 스케일링 지원 +- 단일 워크플로우 내에서 다중 실행을 가능하게 한 서브그래프 실행 강화 +- 바이트 데이터와 None 출력을 적절히 처리하는 캐싱 시스템 개선 + +**API 노드 개선사항** +- API 노드를 V3 클라이언트 아키텍처로 이전: Luma, Minimax, Pixverse, Ideogram, StabilityAI, Pika, Recraft, Hypernetwork, OpenAI +- LTXV API 노드에 12초~20초 길이 옵션 추가 - DALL-E 2 노드의 img2img 작업 수정 -- Rodin3D 노드가 올바른 상대 경로를 반환하도록 개선 +- Rodin3D 노드를 개선하여 적절한 상대 경로 반환 -**업데이트** -- 내장 문서가 v0.3.1로 업데이트됨 -- 워크플로 템플릿이 v0.2.11로 업데이트됨 +**업데이트 사항** +- 포함된 문서를 v0.3.1로 업데이트 +- 워크플로우 템플릿을 v0.2.11로 업데이트 - Windows 고정 메모리 할당 문제 수정 @@ -1518,71 +1518,71 @@ translationBlockHashes: **API 노드** -- Lightricks LTX 비디오 생성을 위한 새로운 LTXV API 노드 추가 -- 비동기 연산 및 취소 지원을 포함한 네트워크 클라이언트 V2 업그레이드 +- **LTXV API 통합**: Lightricks LTX 동영상 생성을 위한 새로운 LTXV API 노드 추가 +- 비동기 작업 및 취소 지원 기능이 포함된 네트워크 클라이언트 V2 업그레이드 - Tripo 및 Gemini API 노드를 V3 스키마로 변환 **성능 및 호환성** -- 최신 AMD GPU에서만 cudnn을 비활성화하여 AMD GPU 지원 개선 -- 재시도 처리를 개선하기 위해 API 노드에서 Windows 관련 네트워크 문제 수정 +- 최신 AMD GPU에서만 cudnn 비활성화하여 AMD GPU 지원 개선 +- API 노드의 Windows 특정 네트워크 문제를 수정해 더 나은 재시도 처리 가능하게 함 **핵심 개선 사항** -- 루프가 있는 --cache-none 동작을 수정하는 의존성 인식 캐싱 시스템 개선 -- 다차원 레이턴트 지원 추가 -- 커스텀 노드 게시된 서브그래프 엔드포인트 추가 +- 종속성 인식 캐싱 시스템 강화로 루프와 함께 --cache-none 동작 해결 +- 다차원 잠재 변수 지원 추가 +- 커스텀 노드 게시 서브그래프 엔드포인트 추가 -**업데이트** -- 프론트엔드 버전을 1.28.8로 업데이트 -- 템플릿을 0.2.4 버전으로 업데이트 +**업데이트 사항** +- 프론트엔드 버전 1.28.8로 업그레이드 +- 템플릿 업데이트 버전 0.2.4로 진행 **프론트엔드 업데이트** -- **서브그래프 위젯 편집**: 서브그래프에 진입하지 않고 새 파라미터 패널에서 직접 서브그래프 파라미터를 편집할 수 있습니다. -- **템플릿 모달 재설계**: 모델 태그와 카테고리별 고급 필터링 기능을 갖춘 새로운 템플릿 브라우저. +- **서브그래프 위젯 편집**: 서브그래프에 진입하지 않고도 새로운 매개변수 패널에서 바로 서브그래프 매개변수를 편집할 수 있습니다. +- **템플릿 모달 재설계**: 모델 태그와 카테고리를 기반으로 한 고급 필터링 기능을 갖춘 새로운 템플릿 브라우저 **성능 최적화** -- 워크플로 취소 속도 개선 -- PyTorch 2.9와 NVIDIA GPU에서 3배 더 많은 메모리를 소비하던 VAE 메모리 문제 수정 -- 크로마 래디언스 처리 속도 향상 및 배치 크기 1 초과 시 문제 수정 +- 워크플로우 취소 속도 개선 +- NVIDIA GPU와 PyTorch 2.9에서 VAE 메모리 사용량이 3배나 증가하는 문제 수정 +- 크로마 레디언스 처리 속도 향상 및 1 이상의 배치 크기 문제 해결 **API 노드** - Veo 3.1 모델 지원 추가 -- 비디오 워크플로에서 고급 시간적 제어를 위한 TemporalScoreRescaling 노드 추가 +- 비디오 워크플로우에서 고급 시간적 제어를 위한 TemporalScoreRescaling 노드 추가 **하드웨어 및 호환성** -- AMD gfx942 GPU에 대한 FP8 연산 비활성화 -- --fast autotune 모드에서 CUDA 메모리 관리 개선 +- AMD gfx942 GPU용 FP8 연산 비활성화 +- --fast 오토튜닝 모드에서 CUDA 메모리 관리 개선 **실행 및 스키마** -- 컨트롤넷 노드를 V3 스키마로 변환 -- 적절한 batch_slice 처리를 통해 EasyCache 개선 -- 적절한 입력 순서로 merge_nested_dicts 기능 개선 -- 사용하지 않는 파일에 대한 지원 중단 경고 추가 +- ControlNet 노드를 V3 스키마로 변환 +- EasyCache를 적절한 batch_slice 처리 방식으로 개선 +- merge_nested_dicts 기능을 입력 순서에 맞게 개선 +- 사용되지 않는 파일에 대한 폐기 경고 추가 **노드 스키마 마이그레이션 (V3)** -- 핵심 노드 카테고리를 V3 스키마로 마이그레이션 (모델 다운스케일, LoRA 추출, 합성, 잠재 연산, SD3/SLG, FLUX, 업스케일 모델, HunyuanVideo 노드 포함) +- 모델 다운스케일링, LoRA 추출, 합성, 랜덤 오퍼레이션, SD3/SLG, Flux, 업스케일 모델, HunyuanVideo 노드를 포함한 핵심 노드 카테고리를 V3 스키마로 마이그레이션했습니다. -**오디오 및 모델 개선** -- 고음질 오디오 워크플로를 위한 MMaudio 16K VAE 지원 추가 -- 모노 오디오가 스테레오로 잘못 저장되던 문제 수정 -- 모델 샘플링 시그마 코드 리팩터링 및 FP8 스케일 LoRA 문제 수정 -- 최신 NumPy 버전에서 이전 Stable Diffusion 체크포인트 로딩 문제 수정 +**오디오 및 모델 개선사항** +- 고음질 오디오 워크플로우를 위한 MMaudio 16K VAE 지원 추가 +- 모노 오디오가 잘못되어 스테레오로 저장되는 문제 수정 +- 모델 샘플링 시그마 코드 재작성 및 FP8 스케일링된 LoRA 문제 해결 +- 이전 버전의 Stable Diffusion 체크포인트를 최신 NumPy 버전에서 로드하는 문제 수정 **AMD GPU 최적화** -- SD/FLUX VAE 연산에 대한 향상된 메모리 추정 -- ROCm 7.0 이상에서 RDNA4 PyTorch 어텐션 활성화 +- SD/Flux VAE 연산에 대한 메모리 추정 개선 +- ROCm 7.0+에서 RDNA4 PyTorch 어텐션 활성화 **API 노드 업데이트** -- Kling/Pika API 노드에 가격 추출기 추가 및 개선 사항 -- Gemini 이미지 API에 aspect_ratio 지원 추가 +- 가격 추출기 추가 및 Kling/Pika API 노드 개선 +- aspect_ratio 지원을 추가한 Gemini 이미지 API 강화 -**업데이트** +**업데이트 사항** - 템플릿 v0.1.95, 노드 문서 v0.3.0 - WAN2.2 캐시 VRAM 누수 문제 수정 @@ -1591,34 +1591,34 @@ translationBlockHashes: **API 노드** -- OpenAI의 비디오 생성 API를 위한 Sora2 API 노드 추가 +- OpenAI의 비디오 생성 API용 Sora2 API 노드 추가 **모델 호환성 향상** -- **HunyuanVAE 지원**: 새로운 HunyuanVAE에 대한 지원을 추가하여 고급 이미지 생성 워크플로를 위한 모델 호환성을 확장했습니다. -- **엡실론 스케일링 노드**: 예측 노이즈를 스케일링하여 확산 모델의 노출 편향을 줄이는 새로운 엡실론 스케일링 노드를 도입하여 생성 품질을 향상시켰습니다 (논문 [Elucidating the Exposure Bias in Diffusion Models](https://arxiv.org/abs/2308.15321) 기반). +- **HunyuanVAE 지원**: 새로운 HunyuanVAE 지원을 추가하여 고급 이미지 생성 워크플로우의 모델 호환성을 확장했습니다. +- **에피소드 스케일링 노드**: 예측된 노이즈를 스케일링하여 확산 모델의 노출 편향을 줄이는 새로운 에피소드 스케일링 노드를 도입했으며, 이는 논문 [확산 모델의 노출 편향 규명](https://arxiv.org/abs/2308.15321)에 기반합니다. **메모리 및 성능 최적화** -- **VAE 메모리 누수 수정**: VAE OOM 예외 처리 중 Python 호출 스택이 텐서 참조를 유지하여 발생하는 VRAM 누수를 수정하여 저 VRAM 장치에서 타일드 폴백 신뢰성을 크게 향상시켰습니다. -- **AMD 지원**: TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTAL을 기본으로 활성화했습니다. +- **VAE 메모리 누수 수정**: VAE OOM 예외 처리 중 파이썬 콜 스택이 텐서 참조를 보유하면서 발생하던 VRAM 누수를 해결하여, 낮은 VRAM 장치에서 타일링 백업의 안정성을 크게 개선했습니다. +- **AMD 지원**: 기본적으로 TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTAL을 활성화했습니다. **API 노드 업데이트** -- **Kling 2.5 Turbo**: txt2video와 img2video 노드 모두에서 kling-2-5-turbo 지원을 추가하고, 올바른 모드 구성 수정을 포함했습니다. -- **API 노드 수정**: Gemini 노드의 base64 처리를 개선하고 Recraft API 노드 함수의 들여쓰기 문제를 수정했습니다. +- **클링 2.5 터보**: txt2video 및 img2video 노드 모두에서 kling-2-5-turbo 지원을 추가하고, 적절한 모드 설정을 수정했습니다. +- **API 노드 수정사항**: Gemini 노드의 base64 처리를 개선하고, Recraft API 노드 함수의 들여쓰기 문제를 수정했습니다. -**노드 스키마 마이그레이션 (V3)** -- **광범위한 V3 변환**: 오디오 인코더, GITS, 차등 확산, 최적 단계, PAG, LT, IP2P, 형태학, torch compile, EPS, Pixverse, TomeSD, 편집 모델, Rodin, Stable3D 노드를 포함한 여러 노드 카테고리를 V3 스키마로 마이그레이션하여 워크플로 호환성을 개선했습니다. +**노드 스키마 마이그레이션(V3)** +- **광범위한 V3 변환**: 오디오 인코더, GITS, 차분 확산, 최적 단계, PAG, LT, IP2P, 형태학, torch 컴파일, EPS, Pixverse, TomeSD, 편집 모델, Rodin, Stable3D 노드 등 수많은 노드 카테고리를 V3 스키마로 이전하여 워크플로우의 호환성을 높였습니다. **개발자 경험 개선** -- **코드 품질**: comfy_api_nodes 폴더에 pylint 지원을 추가하고 example_node.py를 V3 스키마를 사용하도록 업데이트하여 커스텀 노드 개발의 일관성을 높였습니다. -- **문서 업데이트**: Windows 사용자를 위한 최신 테스트 버전(nightly) PyTorch 명령어로 AMD 설치 지침을 강화했습니다. +- **코드 품질**: comfy_api_nodes 폴더에 pylint 지원을 추가하고 example_node.py를 V3 스키마로 업데이트하여 커스텀 노드 개발을 더욱 일관되게 만들었습니다. +- **문서 업데이트**: Windows 사용자를 위한 야간 PyTorch 명령어를 포함한 AMD 설치 지침을 강화했습니다. **프론트엔드 업데이트** -- **서브그래프 게시**: 서브그래프를 노드 라이브러리에 게시할 수 있습니다. -- **노드 선택 도구 상자 재설계**: 노드 선택 도구 상자를 재설계했습니다. +- **서브그래프 게시**: 서브그래프를 노드 라이브러리에 게시할 수 있도록 지원합니다. +- **노드 선택 도구 상자 재설계**: 노드 선택 도구 상자를 새롭게 디자인했습니다. @@ -1631,84 +1631,84 @@ translationBlockHashes: **API 노드** -- **Rodin3D Gen-2**: Rodin의 가장 강력한 이미지 기반 3D 생성 도구가 ComfyUI에서 사용 가능합니다! -- **WAN Image-to-Image**: Wan2.5 이미지 기반 이미지 생성 API 노드, 이미지 편집을 지원합니다. +- **Rodin3D Gen-2**: Rodin의 가장 강력한 이미지-to-3D 도구가 이제 ComfyUI에서 바로 사용 가능합니다! +- **WAN 이미지 투 이미지**: Wan2.5 이미지 투 이미지 API 노드로, 이미지 편집을 지원합니다. **향상된 오디오 기능** -- **새로운 오디오 노드**: 향상된 오디오 기반 워크플로와 멀티모달 콘텐츠 생성을 위한 새 오디오 노드 추가 +- **새로운 오디오 노드**: 오디오 기반 워크플로우와 멀티모달 콘텐츠 제작을 강화하기 위한 새로운 오디오 노드 추가 -**모델 호환성 수정** -- **Qwen2.5VL 템플릿 처리**: 프롬프트에 이미 템플릿이 있을 때 Qwen2.5VL 모델의 템플릿 관리 개선 -- **HuMo View 연산**: 더 안정적인 비디오 생성을 위해 HuMo 모델에서 .view() 연산 문제 수정 +**모델 호환성 수정 사항** +- **Qwen2.5VL 템플릿 처리**: 프롬프트에 이미 템플릿이 존재하는 경우 Qwen2.5VL 모델의 템플릿 관리를 개선했습니다. +- **HuMo 뷰 작업**: HuMo 모델에서 .view() 작업 문제를 수정하여 보다 안정적인 비디오 생성을 지원합니다. **메모리 및 성능 최적화** -- **메모리 누수 수정**: 모델 파이널라이저를 명시적으로 해제하여 메모리 누수를 해결하고 장시간 실행 워크플로 안정성을 향상시킴 -- **샘플러 CFG 강화**: 샘플러 CFG 함수 인자에 'input_cond' 및 'input_uncond' 파라미터를 추가하여 더 유연한 조건화 제어 가능 +- **메모리 누수 수정**: 모델 최종화자를 명시적으로 분리하여 메모리 누수를 해결함으로써 장시간 실행 워크플로우의 안정성을 향상시켰습니다. +- **샘플러 CFG 개선**: 샘플러 CFG 함수 인자에 'input_cond' 및 'input_uncond' 매개변수를 추가해 보다 유연한 조건부 제어를 가능하게 했습니다. **새로운 모델 지원** -- **Wan2.2 Animate**: 캐릭터 교체 및 모션 전송 기능을 갖춘 Wan2.2 Animate 비디오 생성 모델 지원 -- **Qwen Image Edit 2509 지원**: 다중 이미지 편집, 더 높은 일관성, 네이티브 ControlNet 지원을 갖춘 업데이트된 Qwen Image Edit 2509 지원 -- **HuMo 모델**: 오디오를 사용하여 비디오 생성을 구동하면서 립싱크를 유지하는 1.7B 및 17B HuMo 모델 지원 추가 -- **Chroma Radiance**: 픽셀 공간에서 이미지 생성을 수행하여 이미지 생성 과정 중 손실을 줄이는 모델 +- **Wan2.2 애니메이트**: 캐릭터 교체 및 모션 전송 기능을 갖춘 Wan2.2 애니메이트 영상 생성 모델 지원 +- **Qwen 이미지 편집 2509 지원**: 다중 이미지 편집, 더 높은 일관성, 기본 ControlNet 지원을 갖춘 업데이트된 Qwen 이미지 편집 2509 지원 +- **HuMo 모델**: 오디오를 사용해 영상 생성을 제어하면서 입술 동기화를 유지하는 1.7B 및 17B HuMo 모델 모두 지원 추가 +- **Chroma Radiance**: 픽셀 공간에서 이미지 생성을 수행하는 모델로, 이미지 생성 과정 중 손실을 줄여줍니다 - **Omnigen2 UMO LoRA**: Omnigen2 UMO LoRA 모델 지원 추가 **API 노드 추가** - **Kling v2.1 지원**: KlingStartEndFrame 노드에 kling-v2-1 모델 추가 -- **Seedream4 수정**: 부분 성공 시 오류를 무시하는 플래그를 수정하여 워크플로의 견고성 향상 +- **Seedream4 수정사항**: 부분 성공 시 오류를 무시하는 플래그를 수정하여 워크플로우를 더욱 안정적으로 만들었습니다 -**노드 스키마 마이그레이션 (V3)** -- **핵심 노드 업데이트**: Minimax API, Cosmos, 조건화, CFG, Canny 노드를 포함한 여러 노드 카테고리를 V3 스키마로 마이그레이션 +**노드 스키마 마이그레이션(V3)** +- **핵심 노드 업데이트**: Minimax API, Cosmos, 컨디셔닝, CFG, Canny 노드 등 여러 노드 카테고리를 V3 스키마로 마이그레이션했습니다 -**성능 및 기술 개선** -- **FP8 연산**: gfx1200 하드웨어에서 기본적으로 FP8 연산을 활성화하여 더 빠른 처리 -- **LoRA 학습기 수정**: LoRA 학습 워크플로에서 FP8 모델 호환성 버그 해결 +**성능 및 기술적 개선** +- **FP8 연산**: gfx1200 하드웨어에서 기본적으로 FP8 연산을 활성화하여 처리 속도를 높였습니다 +- **LoRA 트레이너 수정사항**: LoRA 트레이닝 워크플로우에서 FP8 모델 호환성 관련 버그를 해결했습니다 **프론트엔드 업데이트** -- **프론트엔드 버전 업데이트**: 버전 1.26.13으로 업데이트 +- **프론트엔드 버전 업데이트**: 버전 1.26.13으로 업데이트되었습니다 **ByteDance Seedream 4.0 통합** -- **새로운 Seedream 노드**: ByteDanceSeedream (4.0) 노드가 추가되었습니다. +- **새로운 Seedream 노드**: ByteDanceSeedream (4.0) 노드를 추가했습니다. -**신규 모델 지원** -- Hunyuan Image 2.1 일반 모델 -- Hunyuan 3D 2.1 - -**신규 API 노드** -- Stable Audio 2.5 API -- Seedance 비디오 API +**새로운 모델 지원** +- 훈원 이미지 2.1 일반 모델 +- 훈원 3D 2.1 +**새로운 API 노드** +- 스테이블 오디오 2.5 API +- 시던스 비디오 API **ByteDance USO 모델 지원** -- **UXO 대상 식별 LoRA 지원**: FLUX 아키텍처 기반의 대상 식별 LoRA 모델입니다. -- **관련 워크플로**: 템플릿 `Flux` → `Flux.1 Dev USO Reference Image Generation`에서 워크플로를 확인하세요. +- **UXO 주체 식별 LoRA 지원**: FLUX 아키텍처 기반의 주체 식별 LoRA 모델입니다. +- **관련 워크플로우**: 템플릿에서 워크플로우를 확인해주세요: `Flux` -> `Flux.1 Dev USO 참조 이미지 생성` -**워크플로 유틸리티** -- **ImageScaleToMaxDimension 노드**: 지능형 이미지 확대/축소를 위한 새로운 유틸리티입니다. -- **SEEDS 노이즈 시스템**: 개선된 알고리즘으로 노이즈 분해가 업데이트 되었습니다. -- **향상된 프롬프트 제어**: 인터럽트 핸들러가 이제 prompt_id 파라미터를 허용합니다. +**워크플로우 유틸리티** +- **ImageScaleToMaxDimension 노드**: 지능형 이미지 스케일링을 위한 새로운 유틸리티 +- **SEEDS 노이즈 시스템**: 개선된 알고리즘으로 업데이트된 노이즈 분해 기능 +- **향상된 프롬프트 제어**: 인터럽트 핸들러가 이제 prompt_id 매개변수를 수락합니다. **성능 및 아키텍처** - **V3 스키마 마이그레이션**: 일부 핵심 노드를 V3 스키마로 변환했습니다. - **컨볼루션 자동 튜닝**: 자동 컨볼루션 최적화를 활성화했습니다. **새로운 API 통합** -- **ByteDance 이미지 노드**: ByteDance 이미지 생성 서비스 지원이 추가되었습니다. -- **Ideogram 캐릭터 참조**: Ideogram v3 API에서 이제 캐릭터 참조를 지원합니다. +- **ByteDance 이미지 노드**: ByteDance 이미지 생성 서비스 지원 추가 +- **Ideogram 문자 참조**: Ideogram v3 API가 이제 문자 참조를 지원합니다. + @@ -1719,21 +1719,21 @@ translationBlockHashes: -**Wan2.2 S2V 워크플로 개선 및 모델 지원 확장** +**Wan2.2 S2V 워크플로우 향상 및 모델 지원 확장** -이번 릴리스는 Wan2.2 S2V 관련 비디오 워크플로 기능과 모델 지원 확장에 중점을 둡니다: +이번 릴리스는 Wan2.2 S2V 관련 동영상 워크플로우 기능과 모델 지원 확장을 중점적으로 다룹니다: -**Wan2.2 S2V 워크플로 제어** -- **WanSoundImageToVideoExtend 노드**: 오디오 기반 비디오 워크플로를 위한 새로운 수동 비디오 확장 노드로, 제작자가 생성된 비디오 길이와 타이밍을 정밀하게 제어할 수 있습니다. 이를 통해 오디오 콘텐츠가 비디오 시퀀스로 변환되는 방식을 세밀하게 제어할 수 있습니다. -- **오디오-비디오 동기화**: 비디오를 오디오 길이보다 길게 확장할 때 워크플로 오류가 발생하는 심각한 문제를 해결하여, 오디오 길이에 관계없이 안정적인 사운드-비디오 생성을 보장합니다. -- **자동 오디오 트리밍**: 이제 비디오 저장 시 오디오가 비디오 길이에 맞춰 자동으로 트리밍되어, 최종 출력 파일에서 오디오-비디오 동기화 문제를 없앱니다. +**Wan2.2 S2V 워크플로우 제어** +- **WanSoundImageToVideoExtend 노드**: 오디오 기반 동영상 워크플로우를 위한 새로운 수동 동영상 확장 노드로, 제작자가 생성된 동영상 길이와 타이밍을 정밀하게 제어할 수 있습니다. 이를 통해 오디오 콘텐츠가 동영상 시퀀스로 변환되는 과정을 세밀하게 조정할 수 있습니다. +- **오디오-비디오 싱크로나이즈**: 비디오를 오디오 길이보다 더 길게 확장하면 워크플로우가 실패하는 중요한 문제를 수정하여, 오디오 지속 시간에 관계없이 안정적인 사운드-비디오 생성을 보장합니다. +- **자동 오디오 트리밍**: 이제 비디오는 자동으로 오디오를 비디오 길이에 맞춰 트리밍하므로 최종 출력 파일에서 오디오-비디오 싱크로 문제를 완전히 없앨 수 있습니다. -**고급 잠재 데이터 처리** -- **LatentCut 노드**: 잠재 데이터를 정확한 지점에서 절단하는 새로운 노드로, 복잡한 생성 워크플로에서 잠재 공간 조작을 보다 세부적으로 제어할 수 있습니다. 이는 배치 처리 및 시간적 비디오 워크플로에 특히 유용하며, 예를 들어 비디오에서 특정 프레임을 제거하는 데 사용할 수 있습니다. +**고급 잠재적 처리** +- **LatentCut 노드**: 정확한 지점에서 잠재적 요소를 자르는 새로운 노드로, 복잡한 생성 워크플로우에서 잠재 공간 조작을 더욱 세밀하게 제어할 수 있게 해줍니다. 이는 특히 일괄 처리 및 시간적 동영상 워크플로우, 예를 들어 동영상에서 특정 프레임을 제거하는 데 유용합니다. **Wan2.2 5B 모델 통합** -- **Fun Control 모델 지원**: Wan2.2 5B fun control 모델에 대한 지원이 추가되었습니다. -- **Fun 인페인팅 모델 지원**: Wan2.2 5B fun 인페인팅 모델이 통합되었습니다. +- **Fun Control 모델 지원**: Wan2.2 5B fun control 모델 지원 추가. +- **Fun Inpaint 모델 지원**: Wan2.2 5B fun inpaint 모델 통합. @@ -1741,12 +1741,442 @@ translationBlockHashes: **노드 모델 패치 개선사항** -이번 집중 업데이트는 ComfyUI의 유연한 아키텍처의 기반이 되는 핵심 노드 모델 패치 시스템을 개선합니다: +이 집중적인 업데이트는 ComfyUI의 유연한 아키텍처를 뒷받침하는 핵심 노드 모델 패치 시스템을 개선합니다: + +**핵심 인프라 강화** +- **노드 모델 패치 업데이트**: 기본 모델 패치 메커니즘을 개선한 nodes_model_patch.py를 업데이트하여 Qwen-Image ControlNet용 ComfyUI 확장 기능을 더욱 쉽게 사용할 수 있도록 했습니다. + +**워크플로우 이점** +- **향상된 안정성**: 핵심 모델 패치 개선으로 다양한 워크플로우 구성에서도 보다 신뢰성 높은 노드 실행과 모델 처리가 가능해졌습니다. + + + + + +**오디오 워크플로우 통합 및 성능 최적화 강화** + +이번 릴리스에서는 ComfyUI 오디오 처리 기능을 추가하고, 성능 개선과 모델 호환성 업데이트를 포함했습니다: + +**오디오 처리 업데이트** +- **Wav2vec2 오디오 인코더**: 오디오 인코더 모델로 네이티브 Wav2vec2 구현을 추가하여 멀티모달 애플리케이션의 오디오-to-임베딩 워크플로우를 가능하게 했습니다. +- **오디오 인코더 디렉토리**: models/audio_encoders 디렉토리를 추가했으며, 이는 Wan2.2 S2V용 오디오 인코더 디렉토리입니다. +- **AudioEncoderOutput V3 지원**: AudioEncoderOutput를 V3 노드 스키마와 호환되도록 만들어 현대적인 워크플로우 아키텍처와 원활한 통합을 보장했습니다. + +**Google Gemini API 통합** +- **Gemini 이미지 API 노드**: 새로운 Google Gemini 이미지 API 노드인 "nano-Nano-banana" 이미지 편집 모델 API를 추가했으며, 높은 일관성을 제공합니다. + +**비디오 생성 성능 및 메모리 최적화** +- **WAN 2.2 S2V 모델 지원**: 메모리 사용량과 성능을 최적화한 WAN 2.2 사운드투비디오 모델의 작업 진행 중 구현 +- **S2V 성능 강화**: 120프레임 이상의 비디오 생성 성능을 개선하여 확장된 비디오 워크플로우를 향상시켰습니다. +- **더 나은 메모리 추정**: S2V 워크플로우에 대한 메모리 사용량 추정을 개선해 긴 비디오 생성 시 메모리 부족 오류를 방지했습니다. +- **음성 입력 처리 개선**: S2V 워크플로우에서 음성 입력의 음수 처리를 수정해 적절한 0값을 사용하도록 했습니다. + +**샘플링 및 노드 개선** +- **DPM++ 2M SDE Heun (RES) 샘플러**: @Balladie가 개발한 새로운 고급 샘플러로, 세밀한 생성 제어를 위한 추가 샘플링 옵션을 제공합니다. +- **LatentConcat 노드**: 잠재 텐서를 연결하는 새 노드로, 고급 잠재 공간 조작 워크플로우를 가능하게 합니다. +- **EasyCache/LazyCache 안정성**: 샘플링 과정에서 텐서 속성(형태/데이터형/장치)이 변경될 때 발생하는 심각한 크래시를 수정해 워크플로우의 신뢰성을 보장했습니다. + +**모델 호환성 개선** +- **ControlNet 유형 모델**: Qwen Edit 및 Kontext 워크플로우와 함께 작동하는 ControlNet 유형 모델의 호환성 문제를 개선했습니다. +- **Flux 메모리 최적화**: Flux 모델의 메모리 사용량 요소를 조정해 자원 활용을 더욱 효율적으로 만들었습니다. + +**인프라 및 안정성** +- **템플릿 업데이트**: 버전 0.1.66 및 0.1.68으로 업데이트되었습니다. +- **문서 정리**: readme에서 미완성 상태의 모델을 삭제해 사용자 혼란을 방지했습니다. + + + + + + +**향상된 모델 지원 및 Qwen 이미지 ControlNet 통합** + +이번 릴리스에서는 ControlNet 기능을 대폭 확장하고 모델 호환성을 개선하여 ComfyUI 워크플로우를 더욱 다재다능하고 안정적으로 만들었습니다: + +**Qwen ControlNet 생태계** +- **Diffsynth ControlNet 지원**: Canny 및 depth 조건부의 Qwen Diffsynth ControlNet 지원 추가로 정밀한 엣지 및 깊이 기반 이미지 제어 가능 +- **InstantX Qwen ControlNet**: 창의적 제어 옵션 확장을 위한 InstantX Qwen ControlNet 통합 +- **인페인트 ControlNet/모델 패치**: 전용 Diffsynth 인페인트 ControlNet 지원으로 인페인트 기능 향상 + +**노드 아키텍처 및 API 진화** +- **V3 아키텍처 마이그레이션**: 스트링 노드, Google Veo API, Ideogram API 노드를 V3 아키텍처로 업그레이드하여 더 나은 성능과 일관성 제공 +- **향상된 API 노드**: OpenAI 챗 노드는 명확성을 위해 'OpenAI ChatGPT'로 이름 변경, Gemini 챗 노드에는 복사 버튼 기능 추가 +- **향상된 사용성**: API 노드는 보다 명확한 라벨링과 강화된 상호작용 기능으로 더 나은 사용자 경험 제공 + +**워크플로우 신뢰성 및 성능** +- **LTXV 노이즈 마스크 수정**: 실제 노이즈 마스크가 존재할 때 주요 프레임의 노이즈 마스크 차원 문제 해결, 안정적인 비디오 워크플로우 실행 보장 +- **3D 잠재 조건부 제어**: 3D 잠재값에 대한 조건부 마스크 수정, 고급 워크플로우에서 깊이 인식 조건부 제어 가능하도록 개선 +- **잘못된 파일명 처리**: 잘못된 파일명을 적절히 처리하는 워크플로우 저장 기능 개선, 저장 실패 방지 +- **EasyCache 및 LazyCache**: 워크플로우 실행 성능 향상을 위한 고급 캐싱 시스템 구현 + +**플랫폼 및 개발 개선** +- **파이썬 3.13 지원**: 파이썬 3.13 완벽 호환, ComfyUI를 최신 파이썬 개발 트렌드와 동일하게 유지 +- **프론트엔드 업데이트**: v1.25.10로 업데이트, 향상된 탐색 및 사용자 인터페이스 개선 +- **원소별 융합**: 원소별 연산 융합을 통한 성능 최적화 추가 +- **탐색 모드 롤백**: 탐색 기본값을 전통적인 레거시 모드로 롤백, 기본 활성화된 표준 탐색 모드로 인한 사용자 경험 문제를 피함. 사용자는 설정에서 여전히 표준 탐색 모드를 활성화할 수 있음 + + + + + +**모델 지원** +- **Qwen-Image-Edit 모델**: Qwen-Image-Edit 기본 지원 +- **FluxKontextMultiReferenceLatentMethod 노드**: Flux 워크플로우를 위한 다중 참조 입력 노드 +- **WAN 2.2 Fun Camera 모델 지원**: 카메라 제어를 통한 비디오 생성 지원 +- **템플릿 업데이트**: 버전 0.1.62로 업그레이드, Wan2.2 Fun Camera 및 Qwen Image Edit 템플릿 추가 + +**핵심 기능 개선** +- **컨텍스트 윈도우 지원**: 긴 시퀀스 생성 작업을 지원하도록 샘플링 코드 개선 +- **SDPA 백엔드 최적화**: 성능 향상을 위한 스케일드 도트 프로덕트 어텐션 백엔드 설정 개선 + +**멀티미디어 노드 지원** +- **오디오 녹음 노드**: 새로운 기본 오디오 녹음 노드, 이제 ComfyUI에서 직접 오디오를 녹음할 수 있습니다. +- **오디오 비디오 통합**: 오디오-비디오 종속성 완벽 통합 + +**API 노드 지원 업데이트** +- **GPT-5 시리즈 모델**: 최신 GPT-5 모델 지원 +- **Kling V2-1 및 V2-1-Master**: 업데이트된 비디오 생성 모델 기능 +- **Minimax Hailuo 비디오 노드**: 새로운 비디오 생성 노드 +- **Vidu 비디오 노드**: Vidu API 노드 지원 +- **Google 모델 업데이트**: 새로운 Google Gemini 모델 추가 +- **OpenAI API 수정**: OpenAI API 노드 입력 이미지의 MIME 유형 오류 수정 + +**성능 최적화** +- **Intel GPU 호환성**: Intel 내장 GPU 호환성 문제 해결 +- **PyTorch 호환성**: 이전 버전의 PyTorch와의 호환성 강화 +- **Torch 컴파일 최적화**: torch 컴파일 동작 개선 +- **메모리 관리**: 설치 크기와 메모리 효율성 최적화 + +**프론트엔드 변경 사항** +- **서브그래프 지원**: 서브그래프 기능 지원 +- **바로가기 패널**: 하단 바로가기 패널 추가 +- **UI 레이아웃 수정**: 터미널 입력 레이아웃 수정, 템플릿, 로그 패널 및 기타 항목 추가 +- **표준 캔버스 모드**: 표준 캔버스 모드 추가, `Lite Graph` > `캔버스` > `캔버스 탐색 모드`에서 전환 가능 +- **미니맵**: 워크플로우 미니맵 추가 +- **탭 미리보기**: 워크플로우 탭 미리보기 추가 +- **상단 탭 메뉴 레이아웃 조정** + + + + + +**모델 통합 및 성능 개선** + +이번 릴리스에서는 향상된 Qwen 지원, 비동기 API 기능, 복잡한 워크플로우를 위한 안정성 개선을 통해 ComfyUI의 모델 생태계를 확장했습니다: + +**Qwen 모델 생태계** +- **Qwen 이미지 모델 지원**: 정교한 비전 워크플로우를 위한 적절한 LoRA 로딩 및 모델 병합 기능 포함된 통합 개선 +- **Qwen 모델 병합 노드**: Qwen 이미지 모델을 병합하는 전용 새 노드로, 크리에이터가 서로 다른 모델의 강점을 결합할 수 있도록 지원 +- **SimpleTuner Lycoris LoRA 지원**: SimpleTuner에서 학습한 Lycoris LoRA의 Qwen-Image 모델과의 호환성 확장 + +**API 및 성능 인프라** +- **비동기 API 노드**: 비동기 API 노드 도입으로 차단되지 않는 워크플로우 실행이 가능해져 성능 향상 +- **메모리 처리**: 향상된 RepeatLatentBatch 노드가 다차원 잠재변수를 올바르게 처리하여 워크플로우 중단 문제 해결 +- **WAN 2.2 펀 컨트롤 지원**: WAN 2.2 펀 컨트롤 기능 지원 추가로 비디오 워크플로우의 창의적 제어 범위 확대 + +**하드웨어 최적화 및 호환성** +- **AMD GPU 개선**: FP16 정확도 처리 개선 및 성능 최적화로 AMD Radeon 지원 강화 +- **RDNA3 아키텍처 수정**: PyTorch attention을 사용하는 Flux 모델에서 gfx1201 GPU 관련 문제 해결 +- **업데이트된 PyTorch 지원**: Python 3.13 및 CUDA 12.9에서 테스트 완료된 CUDA 및 ROCM PyTorch 버전 업그레이드 + +**개발자 경험 개선** +- **더 깔끔한 로깅**: 기능 플래그는 이제 세부 모드에서만 표시되어 콘솔의 혼잡도 감소 +- **오디오 처리 안전성**: 토치오디오 가져오기 안전성 검사 강화로 오디오 종속성이 없을 때도 충돌 방지 +- **Kling API 개선**: Kling Image API 노드의 이미지 유형 매개변수 처리 문제 해결 + +**워크플로우 이점** +- **비동기 워크플로우 실행**: 새로운 비동기 API 기능으로 외부 서비스 통합 시 더 반응성이 뛰어난 워크플로우 가능 +- **모델 유연성**: 확장된 Qwen 지원으로 더욱 다양한 비전-언어 워크플로우와 향상된 LoRA 호환성 제공 +- **하드웨어 활용**: AMD GPU 최적화 및 업데이트된 PyTorch 지원으로 하드웨어 구성에 따른 성능 향상 +- **배치 처리**: 고정된 RepeatLatentBatch로 복잡한 다차원 데이터 구조에서도 안정적인 작동 보장 +- **비디오 제어**: WAN 2.2 펀 컨트롤 기능으로 비디오 생성 워크플로우의 고급 창의적 제어 가능 + + + + + +**UI 경험 및 모델 지원** + +이번 릴리스는 사용자 경험 개선과 모델 지원을 통해 워크플로우 생성 및 성능을 향상시킵니다: + +**사용자 인터페이스 개선** +- **최근 사용 항목 API**: 인터페이스에서 최근에 사용한 항목을 추적하는 새로운 API로, 워크플로우 생성을 간소화합니다. +- **워크플로우 탐색**: 자주 접근하는 요소를 보다 효과적으로 정리하여 사용자 경험을 개선했습니다. + +**모델 통합** +- **Qwen 비전 모델 지원**: 구성 옵션을 갖춘 Qwen 이미지 모델에 대한 초기 지원 제공 +- **이미지 처리**: 향상된 Qwen 모델 통합으로 더욱 다채로운 이미지 분석 및 생성 워크플로우가 가능해졌습니다. + +**비디오 생성** +- **Veo3 비디오 생성**: 오디오 지원 기능이 통합된 Veo3 비디오 생성 노드 추가 +- **음향·영상 합성**: 비디오와 오디오 생성을 하나의 노드에서 결합할 수 있는 기능 제공 + +**성능 및 안정성 개선** +- **메모리 관리**: 향상된 캐스팅 및 장치 전송 작업을 통해 조건부 VRAM 사용을 최적화했습니다. +- **장치 일관성**: 모든 조건 데이터와 컨텍스트가 올바른 장치에 유지되도록 수정되었습니다. +- **ControlNet 안정성**: ControlNet 호환성 문제를 해결하여 이미지 제어 워크플로우의 기능을 복구했습니다. + +**개발자 및 시스템 개선** +- **오류 처리**: 조건부 장치가 일치하지 않을 경우 경고 및 충돌 방지를 추가했습니다. +- **템플릿 업데이트**: 여러 템플릿 버전(0.1.47, 0.1.48, 0.1.51)을 업데이트하여 호환성을 유지했습니다. + +**워크플로우 이점** +- **더 빠른 반복**: 최근 사용 항목 API를 통해 워크플로우 조립과 수정이 더욱 신속해졌습니다. +- **창의성 강화**: Qwen 비전 모델은 이미지 이해 및 조작 워크플로우에 새로운 가능성을 열어줍니다. +- **비디오 제작**: Veo3 통합으로 ComfyUI가 종합적인 멀티미디어 창작 플랫폼으로 변모했습니다. +- **신뢰성**: 메모리 최적화와 장치 관리 수정으로 복잡한 워크플로우에서도 안정적인 작동을 보장합니다. +- **성능**: VRAM 사용을 최적화해 리소스가 부족한 시스템에서도 보다 야심찬 프로젝트를 수행할 수 있습니다. + + -**핵심 인프라 개선** -- **노드 모델 패치 업데이트**: nodes_model_patch.py를 개선하여 기본 모델 패치 메커니즘을 향상시켰으며, 이를 통해 Qwen-Image ControlNet을 위한 ComfyUI 확장 프로그램 개발이 더 쉬워졌습니다. + -**워크플로 이점** -- **향상된 안정성**: 핵심 모델 패치 개선을 통해 다양한 워크플로 구성에서 노드 실행과 모델 처리가 더 안정적으로 이루어집니다. +**API 개선 및 성능 최적화** + +이번 릴리스에서는 워크플로우 실행과 노드 개발을 향상시키는 백엔드 개선 사항과 성능 최적화 기능을 도입했습니다: + +**ComfyAPI 핵심 프레임워크** +- **ComfyAPI Core v0.0.2**: 핵심 API 프레임워크로 업데이트하여 안정성과 확장성을 향상시켰습니다. +- **부분 실행 지원**: 다단계 워크플로우의 효율적인 처리를 가능하게 하는 부분 워크플로우 실행에 대한 새로운 백엔드 지원 기능을 추가했습니다. + +**영상 처리 개선 사항** +- **WAN 카메라 메모리 최적화**: WAN 기반 카메라 워크플로우의 메모리 관리를 개선하여 VRAM 사용량을 줄였습니다. +- **WanFirstLastFrameToVideo 수정**: 클립 비전 구성 요소가 없을 때 제대로 된 영상 생성을 방해하던 문제를 해결했습니다. + +**성능 및 모델 최적화** +- **VAE 비선형성 개선**: VAE 연산에서 수동 활성화 함수를 최적화된 torch.silu로 대체했습니다. +- **WAN VAE 최적화**: WAN VAE 연산에 대한 세밀한 최적화를 통해 처리 속도와 메모리 효율성을 높였습니다. + +**노드 스키마 진화** +- **V3 노드 스키마 정의**: 차세대 노드 스키마 시스템 구현 +- **템플릿 업데이트**: 여러 템플릿 버전(0.1.44, 0.1.45) 업데이트를 통해 호환성을 보장했습니다. + +**워크플로우 개발 이점** +- **영상 워크플로우**: 영상 생성 파이프라인의 안정성과 성능을 개선했습니다. +- **메모리 관리**: 최적화된 메모리 사용 패턴으로 VRAM이 제한된 시스템에서도 더욱 복잡한 워크플로우를 구동할 수 있습니다. +- **API 신뢰성**: 핵심 API 개선을 통해 커스텀 노드 개발의 기반이 더욱 안정적으로 되었습니다. +- **실행 유연성**: 새로운 부분 실행 기능을 통해 디버깅과 개발 과정을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다. + + + + + +**메모리 최적화 및 대규모 모델 성능** + +이번 릴리스는 대규모 모델 워크플로우를 위한 메모리 최적화에 중점을 두었으며, WAN 2.2 모델과 VRAM 관리를 통해 성능을 향상시켰습니다: + +**WAN 2.2 모델 최적화** +- **메모리 사용량 감소**: WAN 2.2 VAE 작업에서 불필요한 메모리 복제를 제거하여 메모리 사용량을 줄였습니다. +- **5B I2V 모델 지원**: WAN 2.2 5B 이미지-비디오 모델의 메모리 최적화를 통해 이러한 모델을 더욱 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. + +**향상된 VRAM 관리** +- **Windows 고급 그래픽 카드 지원**: Windows에서 고성능 그래픽 카드에 대한 예약된 VRAM 할당 기능을 추가했습니다. +- **메모리 할당**: 여러 대규모 모델을 동시에 작업하는 사용자를 위해 메모리 관리를 개선했습니다. + +**워크플로우 성능 이점** +- **VAE 처리**: WAN 2.2 VAE 작업이 이제 더 효율적으로 실행되며 메모리 오버헤드가 감소했습니다. +- **대규모 모델 추론**: 수십억 파라미터 모델을 사용할 때 안정성이 향상되었습니다. +- **배치 처리**: 메모리 최적화 덕분에 대규모 모델을 활용한 배치 작업을 보다 잘 처리할 수 있습니다. + + + + + +**하드웨어 가속 및 오디오 처리** + +이번 릴리스에서는 하드웨어 지원을 확장하고 오디오 처리 기능을 향상시켰습니다: + +**오디오 처리 개선 사항** +- **PyAV 오디오 백엔드**: 비디오 워크플로우에서 더 안정적인 오디오 처리를 위해 torchaudio.load를 PyAV로 대체했습니다. +- **오디오 통합**: 멀티미디어 생성 워크플로우의 오디오 처리를 강화했습니다. + +**하드웨어 지원** +- **Iluvatar CoreX 지원**: Iluvatar CoreX 가속기의 기본 지원을 추가했습니다. +- **Intel XPU 최적화**: 비동기 오프로드 기능을 포함한 XPU 지원 개선사항을 제공했습니다. +- **AMD ROCm 향상**: Torch 2.8에서 gfx1201에 대해 PyTorch 어텐션을 기본으로 활성화했습니다. +- **CUDA 메모리 관리**: CUDA malloc을 CUDA 지원 PyTorch 설치에서만 활성화하도록 수정했습니다. + +**샘플링 알고리즘 개선사항** +- **Euler CFG++ 개선**: Euler CFG++ 샘플러에서 노이즈 제거와 노이즈 추정 과정을 분리했습니다. +- **WAN 모델 지원**: WAN(웨이블렛 기반 어텐션 네트워크) 모델 지원을 추가했습니다. + +**트레이닝 기능** +- **트레이닝 노드**: 알고리즘 지원, 그라디언트 누적, 선택적 그라디언트 체크포인팅 기능을 추가했습니다. +- **트레이닝 유연성**: 맞춤형 모델 트레이닝을 위한 더 나은 메모리 관리와 성능 최적화를 제공합니다. + +**노드 및 워크플로우 개선사항** +- **Moonvalley V2V 노드**: 입력 검증 기능을 강화한 Moonvalley Marey V2V 노드를 추가했습니다. +- **네거티브 프롬프트 업데이트**: Moonvalley 노드의 네거티브 프롬프트 처리를 개선했습니다. +- **히스토리 API 개선**: get_history API에 map_function 매개변수를 추가했습니다. + +**API 및 시스템 개선사항** +- **프론트엔드 버전 추적**: /system_stats API 응답에 required_frontend_version 매개변수를 추가했습니다. +- **디바이스 정보**: 하드웨어 식별성을 높이기 위해 XPU 디바이스 이름 출력을 개선했습니다. +- **템플릿 업데이트**: 여러 템플릿 업데이트(0.1.40, 0.1.41)를 통해 호환성을 보장했습니다. + +**개발자 경험 개선** +- **문서 업데이트**: 예제를 포함한 README를 개선하고 모델 통합 가이드를 최신화했습니다. +- **줄 종료 문자 수정**: 줄 종료 문자를 표준화해 크로스 플랫폼 호환성을 높였습니다. +- **코드 정리**: 사용되지 않는 코드를 제거하고 구성 요소를 최적화했습니다. + + + + + +**샘플링 및 훈련 개선사항** + +이번 릴리스에서는 샘플링 알고리즘, 훈련 기능 및 노드 기능의 향상이 도입되었습니다: + +**샘플링 및 생성 기능** +- **SA-Solver 샘플러**: 새로운 재구성된 SA-Solver 샘플링 알고리즘이 추가되어 수치적 안정성이 향상되었습니다. +- **실험적 CFGNorm 노드**: 분류자 없는 가이던스 정규화를 통해 생성 품질을 더욱 세밀하게 제어할 수 있습니다. +- **중첩된 듀얼 CFG 지원**: DualCFGGuider 노드에 중첩 스타일 구성 옵션이 추가되었습니다. +- **SamplingPercentToSigma 노드**: 샘플링 비율에서 정밀한 시그마 계산을 위한 새로운 유틸리티 노드입니다. + +**훈련 기능** +- **다중 이미지-캡션 데이터셋 지원**: LoRA 훈련 노드가 이제 여러 이미지-캡션 데이터셋을 동시에 처리합니다. +- **훈련 루프 구현**: 훈련 알고리즘을 최적화하여 수렴성과 안정성을 개선했습니다. +- **오류 감지**: LoRA 작업에 대한 모델 감지 오류 힌트를 추가했습니다. + +**플랫폼 및 성능 개선사항** +- **비동기 노드 지원**: 비동기 노드 함수를 완벽히 지원하며 이전보다 실행 속도가 최적화되었습니다. +- **크로마 유연성**: 크로마에서 patch_size 매개변수를 하드코딩하지 않도록 변경했습니다. +- **LTXV VAE 디코더**: 이미지 품질 향상을 위해 기본 패딩 모드를 개선된 방식으로 전환했습니다. +- **Safetensors 메모리 관리**: mmap 문제를 해결하기 위한 대응책을 추가했습니다. + +**API 및 통합 개선사항** +- **맞춤형 프롬프트 ID**: API에서 프롬프트 ID를 지정하여 워크플로우 추적성을 높일 수 있습니다. +- **클링 API 최적화**: 사용자 시간 초과를 방지하기 위해 폴링 타임아웃을 늘렸습니다. +- **히스토리 토큰 정리**: 히스토리 항목에서 민감한 토큰을 제거했습니다. +- **파이썬 3.9 호환성**: 광범위한 플랫폼 지원을 보장하기 위해 호환성 문제를 수정했습니다. + +**버그 수정 및 안정성** +- **MaskComposite 수정**: 대상 마스크가 2차원인 경우 발생하는 오류를 해결했습니다. +- **Fresca 입출력**: Fresca 모델 워크플로우의 입출력 처리를 정확히 수정했습니다. +- **참조 버그 수정**: Gemini 노드 구현에서 발생하는 잘못된 참조 버그를 해결했습니다. +- **라인 종료 표준화**: Windows 라인 종료를 자동으로 감지하고 제거했습니다. + +**개발자 경험 개선** +- **경고 시스템**: 일반적인 구성 문제를 잡아내기 위해 torch import 오류 경고를 추가했습니다. +- **템플릿 업데이트**: 커스텀 노드 개발을 개선하기 위해 여러 템플릿 버전(0.1.36, 0.1.37, 0.1.39)을 업데이트했습니다. +- **문서화**: fast_fp16_accumulation 문서를 강화했습니다. + + + + + +**샘플링 및 모델 제어 개선사항** + +이번 릴리스에서는 샘플링 알고리즘과 모델 제어 시스템의 개선 사항을 제공합니다: + +**샘플링 기능** +- **TCFG 노드**: 보다 세밀한 생성 제어를 위한 분류기 없는 가이던스 제어 강화 +- **ER-SDE 샘플러**: VE에서 VP 알고리즘으로 이전되었으며, 새로운 샘플러 노드 추가 +- **스킵 레이어 가이던스(SLG)**: 추론 중 정밀한 레이어 단위 제어 구현 + +**개발 도구** +- **커스텀 노드 관리**: `--whitelist-custom-nodes` 인자와 `--disable-all-custom-nodes`가 새롭게 추가됨 +- **성능 최적화**: 듀얼 CFG 노드는 CFG 값이 1.0일 때 자동으로 최적화됨 +- **GitHub Actions 통합**: 자동 릴리스 웹훅 알림 기능 + +**이미지 처리 개선사항** +- **변환 노드**: 이미지 회전 및 이미지 뒤집기 노드 추가로 이미지 조작 기능 향상 +- **이미지 컬러 마스크 수정**: 마스크 값 반환 오류 수정으로 보다 정확한 컬러 기반 마스크 적용 가능 +- **3D 모델 지원**: 맞춤형 하위 폴더에 3D 모델 업로드로 보다 나은 조직화 지원 + +**가이던스 및 조건부 처리 개선사항** +- **PerpNeg 가이더**: 개선된 전후 CFG 처리 방식으로 업데이트됨 +- **잠재 조건부 처리 수정**: 다단계 워크플로우에서 인덱스 > 0인 경우의 조건부 처리 문제 해결 +- **노이즈 제거 단계**: 여러 샘플러에 노이즈 제거 단계 지원 추가 + +**플랫폼 안정성** +- **PyTorch 호환성**: PyTorch 야간 빌드의 연속 메모리 문제 해결 +- **FP8 대체**: FP8 연산에서 예외 발생 시 자동으로 일반 연산으로 대체 +- **오디오 처리**: 더 이상 사용되지 않는 torchaudio.save 함수 의존성 제거 + +**모델 통합** +- **문밸리 노드**: 문밸리 모델 워크플로우에 대한 기본 지원 추가 +- **스케줄러 재정렬**: 간편 스케줄러가 이제 기본적으로 첫 번째 위치에 배치됨 +- **템플릿 업데이트**: 여러 템플릿 버전 업데이트 (0.1.31~0.1.35) + +**보안 및 안전성** +- **안전한 로딩**: 파일을 안전하지 않게 로딩할 경우 경고 추가 +- **파일 검증**: 체크포인트 로딩 안전성 조치 강화 + + + + + +**모델 지원 및 워크플로우 안정성** + +이번 릴리스에서는 모델 호환성과 워크플로우 안정성 향상이 이루어졌습니다: + +**확장된 모델 문서화**: Flux Kontext 및 Omnigen 2 모델에 대한 지원 문서 추가 +**VAE 인코딩 개선**: VAE 인코딩 중 불필요한 임의 노이즈 주입 제거 +**메모리 관리 수정**: Kontext 모델 사용에 영향을 미치던 메모리 추정 버그 해결 + + + + + +**모델 지원 추가 사항** +- **Cosmos Predict2 지원**: 텍스트-to이미지(2B 및 14B 모델)와 이미지-to비디오 생성 워크플로우 구현 +- **Flux 호환성**: Chroma 텍스트 인코더가 이제 일반 Flux 모델과도 작동합니다 +- **LoRA 트레이닝 통합**: 가중치 어댑터 방식을 사용하는 새로운 기본 LoRA 트레이닝 노드 + +**성능 및 하드웨어 최적화** +- **AMD GPU 향상**: AMD GPU에서 FP8 연산과 PyTorch 어텐션 활성화 +- **Apple Silicon 수정사항**: Apple 기기에서의 FP16 어텐션 문제 해결 +- **Flux 모델 안정성**: 특정 Flux 모델에서 발생하는 검은색 이미지 생성 문제 해결 + +**샘플링 개선 사항** +- **Rectified Flow 샘플러**: SEEDS 및 다단계 DPM++ SDE 샘플러를 RF 지원과 함께 추가 +- **ModelSamplingContinuousEDM**: 강화된 샘플링 제어를 위한 새로운 cosmos_rflow 옵션 +- **메모리 최적화**: Cosmos 모델에 대한 메모리 추정치 개선 + +**개발자 및 통합 기능** +- **SQLite 데이터베이스 지원**: 커스텀 노드를 위한 데이터 관리 기능 강화 +- **PyProject.toml 통합**: pyproject 파일에서 자동으로 웹 폴더 등록 +- **프론트엔드 유연성**: semver 접미사 및 프리릴리즈 프론트엔드 버전 지원 +- **토큰라이저 개선**: tokenizer_data와 함께 구성 가능한 min_length 설정 + +**생활 편의성 개선 사항** +- **Kontext 종횡비 수정**: 위젯 전용 제한 해소 +- **SaveLora 일관성**: 모든 저장 노드에서 파일명 형식 표준화 +- **파이썬 버전 경고**: 오래된 파이썬 설치에 대한 알림 추가 +- **웹캠 캡처 수정사항**: IS_CHANGED 시그니처 수정 + + + + + +**워크플로우 도구 및 성능 최적화** + +이번 릴리스에서는 새로운 워크플로우 유틸리티와 성능 최적화 기능을 제공합니다: + +**워크플로우 도구** +- **ImageStitch 노드**: 워크플로우에서 여러 이미지를 원활하게 연결하세요 +- **GetImageSize 노드**: 이미지 크기를 일괄 처리 지원과 함께 추출하세요 +- **Regex Replace 노드**: 워크플로우를 위한 고급 텍스트 조작 기능 + +**모델 호환성** +- **텐서 처리**: 간소화된 리스트 처리로 다중 모델 워크플로우의 신뢰성을 높였습니다 +- **BFL API 최적화**: 컨텍스트 모델에 대한 지원을 개선하고 노드 인터페이스를 더욱 깔끔하게 만들었습니다 +- **성능 향상**: 크로마 처리 시 병합 곱셈-덧셈 연산을 통해 생성 속도를 높였습니다 + +**개발자 경험** +- **커스텀 노드 지원**: 더 나은 의존성 관리를 위해 pyproject.toml 지원을 추가했습니다 +- **도움말 메뉴 통합**: 노드 라이브러리 사이드바에 새로운 도움말 시스템을 추가했습니다 +- **API 문서화**: 강화된 API 노드 문서화 + +**프론트엔드 및 UI 개선** +- **프론트엔드 v1.21.7로 업데이트**: 안정성 수정 및 성능 개선 +- **커스텀 API 기본 지원**: 커스텀 배포 구성에 대한 하위 경로 처리가 더욱 개선되었습니다 +- **보안 강화**: XSS 취약점 수정 + +**버그 수정 및 안정성** +- **Pillow 호환성**: 사용되지 않는 API 호출을 업데이트했습니다 +- **ROCm 지원**: AMD GPU 사용자를 위한 버전 감지 기능을 개선했습니다 +- **템플릿 업데이트**: 커스텀 노드 개발을 위한 프로젝트 템플릿을 강화했습니다 From 92e32e2c66600c252a4759abf8def46dbef7c595 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Wed, 1 Jul 2026 14:15:14 +0800 Subject: [PATCH 17/25] fix: restore ko/tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx to upstream/main --- ko/tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx | 22 +++++++++++++++++++--- 1 file changed, 19 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/ko/tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx b/ko/tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx index 01389d5b5..48bf3ee1a 100644 --- a/ko/tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx +++ b/ko/tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx @@ -1,7 +1,7 @@ --- title: "ComfyUI 네이티브 HiDream-E1, E1.1 워크플로우 예시" sidebarTitle: "HiDream-e1" -description: "이 가이드는 ComfyUI 네이티브 HiDream-I1 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우 예시를 이해하고 완료하는 데 도움을 줄 것입니다." +description: "이 가이드는 ComfyUI 네이티브 HiDream-I1 텍스트-to-이미지 워크플로우 예시를 이해하고 완료하는 데 도움을 줄 것입니다." translationSourceHash: fa93c685 translationFrom: tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx --- @@ -13,6 +13,7 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' HiDream-E1은 HiDream-ai가 공식적으로 오픈소스로 배포한 대규모 상호작용 이미지 편집 모델로, HiDream-I1을 기반으로 구축되었습니다. 이 모델을 사용하면 자연어를 이용해 이미지를 편집할 수 있습니다. 해당 모델은 [MIT 라이선스](https://github.com/HiDream-ai/HiDream-E1?tab=MIT-1-ov-file)에 따라 배포되며, 개인 프로젝트, 과학 연구 및 상업적 응용 분야에서 모두 사용 가능합니다. + 이전에 출시된 [hidream-i1](/ko/tutorials/image/hidream/hidream-i1)과 결합하여 **이미지 생성부터 편집까지 창의적인 기능**을 제공합니다. | 이름 | 업데이트 날짜 | 추론 단계 | 해상도 | HuggingFace 저장소 | @@ -27,6 +28,7 @@ HiDream-E1은 HiDream-ai가 공식적으로 오픈소스로 배포한 대규모 ## HiDream E1 및 E1.1 워크플로우 관련 모델 이 가이드에 포함된 모든 모델은 [여기](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/tree/main/split_files)에서 확인할 수 있습니다. Diffusion 모델을 제외하고 E1과 E1.1은 동일한 모델을 사용합니다. + 해당 워크플로우 파일에는 관련 모델 정보도 포함되어 있습니다. 직접 다운로드하여 저장하거나, 워크플로우를 로드한 후 워크플로우의 안내에 따라 다운로드할 수 있습니다. E1.1을 사용하는 것이 권장됩니다. 이 모델은 많은 양의 VRAM을 필요로 합니다. 구체적인 VRAM 요구사항은 관련 섹션을 참조하십시오. @@ -106,7 +108,7 @@ E1.1은 2025년 7월 16일에 출시된 업데이트 버전입니다. 이 버전 ### 3. 워크플로우 추가 참고사항 - HiDream E1.1은 총 100만 픽셀의 동적 입력을 지원하기 때문에, 워크플로우에서는 `Scale Image to Total Pixels`를 사용해 모든 입력 이미지를 처리하고 변환하며, 이로 인해 종횡비가 원본 입력 이미지와 다를 수 있습니다. -- 모델의 fp16 버전을 사용할 경우, 실제 테스트에서 풀버전은 A100 40GB와 4090D 24GB 모두에서 메모리 부족 현상이 발생했으므로, 기본적으로 워크플로우는 `fp8_e4m3fn_fast`를 추론에 사용하도록 설정되었습니다. +- 모델의 fp16 버전을 사용할 경우, 실제 테스트에서 풀버전은 A100 40GB와 4090D 24GB 모두에서 메모리 부족 현상이 발생했으므로, 기본적으로 워크플로우는 `fp8_e4m3fn_fast`를 사용하도록 설정되었습니다. ## HiDream E1 ComfyUI 네이티브 워크플로우 예시 @@ -136,4 +138,18 @@ E1은 2025년 4월 28일에 출시된 모델입니다. 이 모델은 768*768 해 다음 단계를 따라 워크플로우를 완료하세요: 1. `Load Diffusion Model` 노드가 `hidream_e1_full_bf16.safetensors` 모델을 로드했는지 확인하세요. -2. ` \ No newline at end of file +2. `QuadrupleCLIPLoader`에 있는 네 개의 해당 텍스트 인코더가 올바르게 로드되었는지 확인하세요: + - clip_l_hidream.safetensors + - clip_g_hidream.safetensors + - t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors + - llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors +3. `Load VAE` 노드가 `ae.safetensors` 파일을 사용하고 있는지 확인하세요. +4. 앞서 다운로드한 입력 이미지를 `Load Image` 노드에 로드하세요. +5. (중요) `Empty Text Encoder(Positive)` 노드에서 **이미지를 어떻게 수정하고 싶은지에 대한 프롬프트**를 입력하세요. +6. `Run` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 이미지를 생성하세요. + +### ComfyUI HiDream-e1 워크플로우 추가 참고사항 + +- 더 나은 결과를 얻기 위해 여러 번 프롬프트를 수정하거나 여러 번 생성해야 할 수 있습니다. +- 이 모델은 이미지 스타일을 변경할 때 일관성을 유지하기 어려우므로, 가능한 한 프롬프트를 완벽하게 작성해 보세요. +- 모델이 768*768 해상도를 지원하기 때문에, 다른 크기로 테스트할 경우 이미지 성능이 떨어지거나 다른 크기에서는 심각하게 달라질 수 있습니다. \ No newline at end of file From e86db48fc1c88712c006aaf989d60c8dad280c10 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Wed, 1 Jul 2026 14:19:59 +0800 Subject: [PATCH 18/25] fix: restore 12 files to upstream/main (revert unintended PR changes) Restored files: - ko/custom-nodes/js/*.mdx (5 files) - Korean labels replaced with English - ko/development/cloud/overview.mdx - Korean comments replaced with English - ko/development/core-concepts/links.mdx - Korean type names replaced with English - ko/installation/comfyui_portable_windows.mdx - Korean dir tree replaced with English - ko/installation/update_comfyui.mdx - Korean tab titles replaced with English - ja/agent-tools/index.mdx - non-ko changes - zh/agent-tools/cloud.mdx - non-ko changes - zh/agent-tools/index.mdx - non-ko changes --- ja/agent-tools/index.mdx | 6 +- .../js/javascript_about_panel_badges.mdx | 14 +- .../js/javascript_bottom_panel_tabs.mdx | 43 +-- ko/custom-nodes/js/javascript_examples.mdx | 43 +-- ko/custom-nodes/js/javascript_overview.mdx | 27 +- .../js/javascript_sidebar_tabs.mdx | 69 ++--- ko/development/cloud/overview.mdx | 84 +++--- ko/development/core-concepts/links.mdx | 16 +- ko/installation/comfyui_portable_windows.mdx | 52 ++-- ko/installation/update_comfyui.mdx | 259 +++++++++--------- zh/agent-tools/cloud.mdx | 2 +- zh/agent-tools/index.mdx | 2 +- 12 files changed, 305 insertions(+), 312 deletions(-) diff --git a/ja/agent-tools/index.mdx b/ja/agent-tools/index.mdx index 54739f575..ff7901fbe 100644 --- a/ja/agent-tools/index.mdx +++ b/ja/agent-tools/index.mdx @@ -18,7 +18,7 @@ ComfyUI は **MCP サーバー** と **Comfy CLI** を提供しているので ホスト型 MCP サーバー cloud.comfy.org/mcp に接続。Cloud GPU で画像、動画、オーディオ、3D を生成し、テンプレート/モデル/ノードを検索し、ワークフローを実行し、チャットから保存したワークフローを共有できます。 - Comfy Partner-Node SDK を使用してローカル MCP サーバーを実行します。30 以上のパートナープロバイダーで、generate_image、generate_video、generate_3d などの統合ツールを提供します。 + Comfy Partner-Node SDK を使用したローカル MCP サーバー。30以上のパートナープロバイダーに対応する統一された generate_image、generate_video、generate_3d などのツールを提供します。 comfy generate の短いエージェント向け概要。完全な CLI ガイドは [はじめに](/ja/comfy-cli/getting-started) をご覧ください。 @@ -67,7 +67,7 @@ ComfyUI は **MCP サーバー** と **Comfy CLI** を提供しているので ## MCP とは？ -**Model Context Protocol (MCP)** は、AI アシスタントが標準化されたインターフェースを通じて外部ツールやサービスと連携するためのオープン標準です。各サービスのカスタム API 形式を AI エージェントが学習する必要がなく、MCP はツールを統一された方法で公開します。 +**Model Context Protocol (MCP)** は、AI アシスタントが標準化されたインターフェースを通じて外部ツールやサービスと連携するためのオープンスタンダードです。各サービスのカスタム API 形式を AI エージェントが学習する必要がなく、MCP はツールを統一された方法で公開します。 MCP サーバーを Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Amp に接続すると、AI アシスタントは以下のことが可能になります： @@ -77,4 +77,4 @@ MCP サーバーを Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Amp に接続する - **オーディオ・音楽生成**: AI モデルを使用 - **モデル・テンプレート検索**: タスクに適したツールを見つける -……これらすべてを自然言語での対話を通じて、API 呼び出しを手動で書くことなく実行できます。 \ No newline at end of file +……すべて自然言語の対話を通じて、API 呼び出しを手動で書く必要はありません。 \ No newline at end of file diff --git a/ko/custom-nodes/js/javascript_about_panel_badges.mdx b/ko/custom-nodes/js/javascript_about_panel_badges.mdx index 12c6a4be7..d67c13768 100644 --- a/ko/custom-nodes/js/javascript_about_panel_badges.mdx +++ b/ko/custom-nodes/js/javascript_about_panel_badges.mdx @@ -13,7 +13,7 @@ app.registerExtension({ name: "MyExtension", aboutPageBadges: [ { - label: "Documentation", + label: "문서", url: "https://example.com/docs", icon: "pi pi-file" }, @@ -32,9 +32,9 @@ app.registerExtension({ ```javascript { - label: string, // Text to display on the badge - url: string, // URL to open when badge is clicked - icon: string // Icon class (e.g., PrimeVue icon) + label: string, // 배지에 표시할 텍스트 + url: string, // 배지를 클릭했을 때 열리는 URL + icon: string // 아이콘 클래스 (예: PrimeVue 아이콘) } ``` @@ -59,17 +59,17 @@ app.registerExtension({ name: "BadgeExample", aboutPageBadges: [ { - label: "Website", + label: "웹사이트", url: "https://example.com", icon: "pi pi-home" }, { - label: "Donate", + label: "기부하기", url: "https://example.com/donate", icon: "pi pi-heart" }, { - label: "Documentation", + label: "문서", url: "https://example.com/docs", icon: "pi pi-book" } diff --git a/ko/custom-nodes/js/javascript_bottom_panel_tabs.mdx b/ko/custom-nodes/js/javascript_bottom_panel_tabs.mdx index 8627eeb1b..bd0a6a6a4 100644 --- a/ko/custom-nodes/js/javascript_bottom_panel_tabs.mdx +++ b/ko/custom-nodes/js/javascript_bottom_panel_tabs.mdx @@ -14,10 +14,10 @@ app.registerExtension({ bottomPanelTabs: [ { id: "customTab", - title: "Custom Tab", + title: "맞춤형 탭", type: "custom", render: (el) => { - el.innerHTML = '
This is my custom tab content
'; + el.innerHTML = '
이것은 내 맞춤형 탭 콘텐츠입니다
'; } } ] @@ -30,11 +30,11 @@ app.registerExtension({ ```javascript { - id: string, // Unique identifier for the tab - title: string, // Display title shown on the tab - type: string, // Tab type (usually "custom") - icon?: string, // Icon class (optional) - render: (element) => void // Function that populates the tab content + id: string, // 탭의 고유 식별자 + title: string, // 탭에 표시되는 제목 + type: string, // 탭 유형 (보통 "custom") + icon?: string, // 아이콘 클래스 (선택사항) + render: (element) => void // 탭 콘텐츠를 채우는 함수 } ``` @@ -50,16 +50,16 @@ app.registerExtension({ bottomPanelTabs: [ { id: "controlsTab", - title: "Controls", + title: "컨트롤", type: "custom", render: (el) => { el.innerHTML = `
- +
`; - // Add event listeners + // 이벤트 리스너 추가 el.querySelector('#runBtn').addEventListener('click', () => { app.queuePrompt(); }); @@ -74,37 +74,37 @@ app.registerExtension({ React 컴포넌트를 하단 패널 탭에 마운트할 수 있습니다: ```javascript -// Import React dependencies in your extension +// 확장 프로그램에서 React 종속성을 가져오기 import React from "react"; import ReactDOM from "react-dom/client"; -// Simple React component +// 간단한 React 컴포넌트 function TabContent() { const [count, setCount] = React.useState(0); return (
-

React Component

-

Count: {count}

- +

React 컴포넌트

+

카운트: {count}

+
); } -// Register the extension with React content +// React 콘텐츠와 함께 확장 프로그램 등록하기 app.registerExtension({ name: "ReactTabExample", bottomPanelTabs: [ { id: "reactTab", - title: "React Tab", + title: "React 탭", type: "custom", render: (el) => { const container = document.createElement("div"); container.id = "react-tab-container"; el.appendChild(container); - // Mount React component + // React 컴포넌트 마운트 ReactDOM.createRoot(container).render( @@ -123,9 +123,10 @@ app.registerExtension({ ```javascript app.extensionManager.registerBottomPanelTab({ id: "standAloneTab", - title: "Stand-Alone Tab", + title: "독립적 탭", type: "custom", render: (el) => { - el.innerHTML = '
This tab was registered independently
'; + el.innerHTML = '
이 탭은 독립적으로 등록되었습니다
'; } -}); \ No newline at end of file +}); +``` \ No newline at end of file diff --git a/ko/custom-nodes/js/javascript_examples.mdx b/ko/custom-nodes/js/javascript_examples.mdx index 0b17bf20a..35d0a9c40 100644 --- a/ko/custom-nodes/js/javascript_examples.mdx +++ b/ko/custom-nodes/js/javascript_examples.mdx @@ -17,11 +17,11 @@ app.registerExtension({ name: "MyExtension", getCanvasMenuItems(canvas) { const items = [] - items.push(null) // inserts a divider + items.push(null) // 구분선 삽입 items.push({ - content: "The text for the menu", + content: "메뉴의 텍스트", callback: async () => { - // do whatever + // 원하는 작업 수행 } }) return items @@ -39,12 +39,12 @@ app.registerExtension({ getNodeMenuItems(node) { const items = [] - // You can filter by node type if needed + // 필요하다면 노드 유형별로 필터링 가능 if (node.comfyClass === "MyNodeClass") { items.push({ - content: "Do something fun", + content: "재미있는 일을 하기", callback: async () => { - // fun thing + // 재미있는 일 수행 } }) } @@ -64,25 +64,25 @@ app.registerExtension({ getCanvasMenuItems(canvas) { const items = [] items.push({ - content: "Menu with options", + content: "옵션 있는 메뉴", submenu: { options: [ { - content: "option 1", + content: "옵션 1", callback: (v) => { - // do something with v + // v를 가지고 무언가 수행 } }, { - content: "option 2", + content: "옵션 2", callback: (v) => { - // do something with v + // v를 가지고 무언가 수행 } }, { - content: "option 3", + content: "옵션 3", callback: (v) => { - // do something with v + // v를 가지고 무언가 수행 } } ] @@ -98,7 +98,7 @@ app.registerExtension({ 이는 여러분이 기대하는 대로 작동합니다 - DOM에서 UI 요소를 찾아 이벤트 리스너를 추가하세요. 페이지가 완전히 로드된 후 `setup()`에서 이 작업을 하는 것이 좋습니다. 예를 들어 '큐' 버튼 클릭을 감지하려면: ```Javascript -function queue_button_pressed() { console.log("Queue button was pressed!") } +function queue_button_pressed() { console.log("큐 버튼이 눌렸어요!") } document.getElementById("queue-button").addEventListener("click", queue_button_pressed); ``` @@ -108,9 +108,9 @@ document.getElementById("queue-button").addEventListener("click", queue_button_p ```javascript import { api } from "../../scripts/api.js"; -/* in setup() */ +/* setup()에서 */ function on_execution_start() { - /* do whatever */ + /* 원하는 작업 수행 */ } api.addEventListener("execution_start", on_execution_start); ``` @@ -125,12 +125,12 @@ API를 하이재킹하는 간단한 예제: ```Javascript import { api } from "../../scripts/api.js"; -/* in setup() */ +/* setup()에서 */ const original_api_interrupt = api.interrupt; api.interrupt = function () { - /* Do something before the original method is called */ + /* 원래 메서드가 호출되기 전에 무언가 수행 */ original_api_interrupt.apply(this, arguments); - /* Or after */ + /* 또는 이후에 */ } ``` @@ -147,8 +147,9 @@ async nodeCreated(node) { if (node?.comfyClass === "My Node Name") { const original_onMouseDown = node.onMouseDown; node.onMouseDown = function( e, pos, canvas ) { - alert("ouch!"); + alert("아야!"); return original_onMouseDown?.apply(this, arguments); } } -} \ No newline at end of file +} +``` \ No newline at end of file diff --git a/ko/custom-nodes/js/javascript_overview.mdx b/ko/custom-nodes/js/javascript_overview.mdx index f621b0bfe..6ba72768f 100644 --- a/ko/custom-nodes/js/javascript_overview.mdx +++ b/ko/custom-nodes/js/javascript_overview.mdx @@ -1,22 +1,22 @@ --- -title: "Javascript 확장 프로그램" +title: "JavaScript 확장기능" translationSourceHash: 0c193251 translationFrom: custom-nodes/js/javascript_overview.mdx --- ## Comfy 클라이언트 확장하기 -Comfy는 확장 메커니즘을 통해 수정할 수 있습니다. 확장을 추가하려면 다음을 수행해야 합니다: +Comfy는 확장기능 메커니즘을 통해 수정할 수 있습니다. 확장기능을 추가하려면 다음을 수행해야 합니다: -- Python 모듈에서 `WEB_DIRECTORY`를 내보내고, -- 해당 디렉터리에 하나 이상의 `.js` 파일을 배치하고, -- `app.registerExtension`을 사용해 확장을 등록합니다. +- 파이썬 모듈에서 `WEB_DIRECTORY`를 내보내고, +- 해당 디렉터리에 하나 이상의 `.js` 파일을 배치한 후, +- `app.registerExtension`을 사용해 확장기능을 등록합니다. -다음은 이 세 단계입니다. 확장을 추가하는 방법을 익힌 후, [후크](/ko/custom-nodes/js/javascript_hooks)를 살펴보며 코드가 호출되도록 설정하거나, 필요할 수 있는 다양한 [Comfy 객체](/ko/custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking)에 대한 설명을 확인하거나, 바로 몇 가지 [예제 코드 스니펫](/ko/custom-nodes/js/javascript_examples)으로 넘어갈 수도 있습니다. +다음은 이 세 단계입니다. 확장기능을 추가하는 방법을 익힌 후, [훅](/ko/custom-nodes/js/javascript_hooks)을 살펴보며 코드가 호출되도록 설정하거나, 필요한 다양한 [Comfy 객체](/ko/custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking)에 대한 설명을 확인하거나, 바로 몇 가지 [예제 코드 스니펫](/ko/custom-nodes/js/javascript_examples)으로 넘어갈 수도 있습니다. ### `WEB_DIRECTORY` 내보내기 -Comfy 웹 클라이언트는 커스텀 노드 디렉터리에 하위 디렉터리를 생성하고, 일반적으로 `js`라고 불리는 이 디렉터리에서 `WEB_DIRECTORY`를 내보내는 방식으로 확장할 수 있습니다. 따라서 `__init_.py`에는 다음과 같은 내용이 포함됩니다: +Comfy 웹 클라이언트는 사용자 정의 노드 디렉터리에 하위 디렉터리를 생성하고, 이를 일반적으로 `js`라고 부르며 `WEB_DIRECTORY`를 내보냄으로써 확장할 수 있습니다. 따라서 귀하의 `__init__.py`에는 다음과 같은 내용이 포함되어야 합니다: ```python WEB_DIRECTORY = "./js" __all__ = ["NODE_CLASS_MAPPINGS", "NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS", "WEB_DIRECTORY"] @@ -24,22 +24,23 @@ __all__ = ["NODE_CLASS_MAPPINGS", "NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS", "WEB_DIRECTORY"] ### `.js` 파일 포함하기 -모든 Javascript `.js` 파일은 Comfy 웹페이지가 로드될 때 브라우저에 의해 로드됩니다. 확장이 포함된 파일을 명시할 필요는 없습니다. +모든 JavaScript `.js` 파일은 Comfy 웹페이지가 로드될 때 브라우저에 의해 자동으로 로드됩니다. 확장기능이 포함된 파일을 명시할 필요는 없습니다. _오직_ `.js` 파일만 웹페이지에 추가됩니다. 다른 리소스(예: `.css` 파일)는 `extensions/custom_node_subfolder/the_file.css` 경로로 접근 가능하며 프로그래밍 방식으로 추가할 수 있습니다. 그 경로에는 하위 폴더 이름이 포함되지 않습니다. `WEB_DIRECTORY`의 값은 서버에서 삽입됩니다. -### 확장 등록하기 +### 확장기능 등록하기 -확장의 기본 구조는 주요 Comfy `app` 객체를 가져온 후, `app.registerExtension`을 호출하여 고유한 `name`과 Comfy 코드의 후크에서 호출될 하나 이상의 함수를 포함하는 딕셔너리를 전달하는 것입니다. +확장기능의 기본 구조는 주요 Comfy `app` 객체를 가져온 후, `app.registerExtension`을 호출하고, 고유한 `name`을 포함한 딕셔너리를 전달하며, Comfy 코드의 훅에서 호출될 하나 이상의 함수를 전달하는 것입니다. -완전히 간단하고, 사소하며, 짜증나는 확장은 다음과 같이 보일 수 있습니다: +완전히 간단하고 지루한 확장기능은 다음과 같이 보일 수 있습니다: ```Javascript import { app } from "../../scripts/app.js"; app.registerExtension({ name: "a.unique.name.for.a.useless.extension", async setup() { - alert("Setup complete!") + alert("설정 완료!") }, -}) \ No newline at end of file +}) +``` \ No newline at end of file diff --git a/ko/custom-nodes/js/javascript_sidebar_tabs.mdx b/ko/custom-nodes/js/javascript_sidebar_tabs.mdx index a1aa12331..459cbbeb7 100644 --- a/ko/custom-nodes/js/javascript_sidebar_tabs.mdx +++ b/ko/custom-nodes/js/javascript_sidebar_tabs.mdx @@ -12,11 +12,11 @@ translationFrom: custom-nodes/js/javascript_sidebar_tabs.mdx app.extensionManager.registerSidebarTab({ id: "customSidebar", icon: "pi pi-compass", - title: "Custom Tab", - tooltip: "My Custom Sidebar Tab", + title: "맞춤형 탭", + tooltip: "내 맞춤형 사이드바 탭", type: "custom", render: (el) => { - el.innerHTML = '
This is my custom sidebar content
'; + el.innerHTML = '
이것은 내 맞춤형 사이드바 콘텐츠입니다
'; } }); ``` @@ -27,12 +27,12 @@ app.extensionManager.registerSidebarTab({ ```javascript { - id: string, // Unique identifier for the tab - icon: string, // Icon class for the tab button - title: string, // Title text for the tab - tooltip?: string, // Tooltip text on hover (optional) - type: string, // Tab type (usually "custom") - render: (element) => void // Function that populates the tab content + id: string, // 탭의 고유 식별자 + icon: string, // 탭 버튼의 아이콘 클래스 + title: string, // 탭의 제목 텍스트 + tooltip?: string, // 마우스 오버 시 도구 설명 텍스트 (선택사항) + type: string, // 탭 유형 (보통 "custom") + render: (element) => void // 탭 콘텐츠를 채우는 함수 } ``` @@ -42,9 +42,9 @@ app.extensionManager.registerSidebarTab({ 사이드바 탭 아이콘은 다양한 아이콘 세트를 사용할 수 있습니다: -- PrimeVue 아이콘: `pi pi-[icon-name]` (예: `pi pi-home`) -- Material Design 아이콘: `mdi mdi-[icon-name]` (예: `mdi mdi-robot`) -- Font Awesome 아이콘: `fa-[style] fa-[icon-name]` (예: `fa-solid fa-star`) +- PrimeVue 아이콘: `pi pi-[아이콘 이름]` (예: `pi pi-home`) +- Material Design 아이콘: `mdi mdi-[아이콘 이름]` (예: `mdi mdi-robot`) +- Font Awesome 아이콘: `fa-[스타일] fa-[아이콘 이름]` (예: `fa-solid fa-star`) 해당 아이콘 라이브러리를 사용하기 전에 반드시 로드되어야 합니다. @@ -56,10 +56,10 @@ app.extensionManager.registerSidebarTab({ app.extensionManager.registerSidebarTab({ id: "statefulTab", icon: "pi pi-list", - title: "Notes", + title: "메모", type: "custom", render: (el) => { - // Create elements + // 요소 생성 const container = document.createElement('div'); container.style.padding = '10px'; @@ -68,18 +68,18 @@ app.extensionManager.registerSidebarTab({ notepad.style.height = '200px'; notepad.style.marginBottom = '10px'; - // Load saved content if available + // 저장된 콘텐츠가 있으면 불러오기 const savedContent = localStorage.getItem('comfyui-notes'); if (savedContent) { notepad.value = savedContent; } - // Auto-save content + // 자동 저장 기능 notepad.addEventListener('input', () => { localStorage.setItem('comfyui-notes', notepad.value); }); - // Assemble the UI + // UI 조립 container.appendChild(notepad); el.appendChild(container); } @@ -91,37 +91,37 @@ app.extensionManager.registerSidebarTab({ React 컴포넌트를 사이드바 탭에 마운트할 수 있습니다: ```javascript -// Import React dependencies in your extension +// 확장 프로그램에서 React 종속성을 가져오기 import React from "react"; import ReactDOM from "react-dom/client"; -// Register sidebar tab with React content +// React 콘텐츠로 사이드바 탭 등록 app.extensionManager.registerSidebarTab({ id: "reactSidebar", icon: "mdi mdi-react", - title: "React Tab", + title: "React 탭", type: "custom", render: (el) => { const container = document.createElement("div"); container.id = "react-sidebar-container"; el.appendChild(container); - // Define a simple React component + // 간단한 React 컴포넌트 정의 function SidebarContent() { const [count, setCount] = React.useState(0); return (
-

React Sidebar

-

Count: {count}

+

React 사이드바

+

카운트: {count}

); } - // Mount React component + // React 컴포넌트 마운트 ReactDOM.createRoot(container).render( @@ -141,14 +141,14 @@ app.extensionManager.registerSidebarTab({ app.extensionManager.registerSidebarTab({ id: "dynamicSidebar", icon: "pi pi-chart-line", - title: "Stats", + title: "통계", type: "custom", render: (el) => { const container = document.createElement('div'); container.style.padding = '10px'; el.appendChild(container); - // Function to update stats + // 통계 업데이트 함수 function updateStats() { const stats = { nodes: app.graph._nodes.length, @@ -156,24 +156,25 @@ app.extensionManager.registerSidebarTab({ }; container.innerHTML = ` -

Workflow Stats

+

워크플로우 통계

    -
  • Nodes: ${stats.nodes}
    • -
  • Connections: ${stats.connections}
    • +
  • 노드: ${stats.nodes}
    • +
  • 연결: ${stats.connections}
`; } - // Initial update + // 초기 업데이트 updateStats(); - // Listen for graph changes + // 그래프 변경 감청 const api = app.api; api.addEventListener("graphChanged", updateStats); - // Clean up listeners when tab is destroyed + // 탭이 파괴될 때 리스너 정리 return () => { api.removeEventListener("graphChanged", updateStats); }; } -}); \ No newline at end of file +}); +``` \ No newline at end of file diff --git a/ko/development/cloud/overview.mdx b/ko/development/cloud/overview.mdx index 8143fea0c..94df933aa 100644 --- a/ko/development/cloud/overview.mdx +++ b/ko/development/cloud/overview.mdx @@ -1,23 +1,14 @@ --- title: "클라우드 API 개요" -description: "워크플로 실행, 파일 관리 및 실행 모니터링을 위한 Comfy Cloud에 대한 프로그래밍 방식 접근" -translationSourceHash: 55e23f20 +description: "워크플로우 실행, 파일 관리 및 실행 모니터링을 위한 Comfy Cloud에 대한 프로그래밍 방식 접근" +translationSourceHash: d9316708 translationFrom: development/cloud/overview.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 193dfed0 - "Credits and Usage": 8fccfbab - "Base URL": 8f28d98b - "Authentication": 4517db20 - "Core Concepts": 257e8042 - "Quick Start": 70c1ee25 - "Available Endpoints": 5492fb80 - "Next Steps": e6c7415f --- + import PollJobCompletion from "/snippets/ko/cloud/poll-job-completion.mdx" import WebSocketProgress from "/snippets/ko/cloud/websocket-progress.mdx" import DownloadOutputs from "/snippets/ko/cloud/download-outputs.mdx" import CompleteExample from "/snippets/ko/cloud/complete-example.mdx" -import GetApiKey from "/snippets/ko/get-api-key.mdx" **실험적 API:** 이 API는 실험적인 것으로, 변경될 수 있습니다. 엔드포인트, 요청/응답 형식 및 동작은 사전 통지 없이 수정될 수 있습니다. @@ -25,7 +16,7 @@ import GetApiKey from "/snippets/ko/get-api-key.mdx" # Comfy Cloud API -Comfy Cloud API는 Comfy Cloud 인프라에서 워크플로를 실행하기 위한 프로그래밍 방식 접근을 제공합니다. 이 API는 로컬 ComfyUI의 API와 호환되므로 기존 통합을 쉽게 마이그레이션할 수 있습니다. +Comfy Cloud API는 Comfy Cloud 인프라에서 워크플로우를 실행하기 위한 프로그래밍 방식 접근을 제공합니다. 이 API는 로컬 ComfyUI의 API와 호환되므로 기존 통합을 쉽게 마이그레이션할 수 있습니다. **구독 필요:** API 접근은 **스탠다드**, **크리에이터**, **프로** 계층에서 이용 가능합니다. 무료 계층에는 API 접근이 포함되지 않습니다. 자세한 내용은 [가격 정책](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)을 참조하십시오. @@ -33,12 +24,13 @@ Comfy Cloud API는 Comfy Cloud 인프라에서 워크플로를 실행하기 위 ## 크레딧 및 사용법 -API 요청은 Comfy Cloud 웹 UI와 동일한 월간 크레딧 할당량을 사용합니다: 별도의 API 크레딧 풀은 없습니다. 각 계층에 포함된 크레딧, 추가 옵션 및 워크플로당 런타임 제한은 UI 작업과 정확히 동일하게 API 작업에도 적용됩니다. [가격 페이지](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)에서 스탠다드, 크리에이터 및 프로 계층의 월간 크레딧 수치를 확인하십시오. 한 달 중간에 크레딧이 부족해지면 계정 대시보드에서 추가 구매가 가능합니다. +API 요청은 Comfy Cloud 웹 UI와 동일한 월별 크레딧 할당량을 사용합니다 — 별도의 API 크레딧 풀은 없습니다. 각 계층에 포함된 크레딧, 추가 옵션 및 워크플로우당 런타임 제한은 UI 작업과 정확히 동일하게 API 작업에도 적용됩니다. [가격 페이지](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)에서 스탠다드, 크리에이터 및 프로 계층의 월별 크레딧 수치를 확인하십시오. 한 달 중간에 크레딧이 부족해지면 계정 대시보드에서 추가 구매가 가능합니다. ## 기본 URL ``` https://cloud.comfy.org +``` ## 인증 @@ -83,27 +75,27 @@ response = requests.get( ## 핵심 개념 -### 워크플로 +### 워크플로우 -ComfyUI 워크플로는 노드 그래프를 설명하는 JSON 객체입니다. API는 ComfyUI 프론트엔드의 "워크플로 내보내기(API)" 옵션으로 생성된 [API 형식](/ko/development/api-development/workflow-api-format)(노드 ID를 키로 하며 class_type, inputs 등이 포함된) 워크플로를 수락합니다. +ComfyUI 워크플로우는 노드 그래프를 설명하는 JSON 객체입니다. API는 ComfyUI 프론트엔드의 "저장(API 형식)" 옵션으로 생성된 "API 형식"(노드 ID를 키로 하며 class_type, inputs 등이 포함된) 워크플로우를 수락합니다. ### 작업 -워크플로를 제출하면 **작업**이 생성됩니다. 작업은 비동기적으로 실행됩니다: -1. `POST /api/prompt`을 통해 워크플로 제출 +워크플로우를 제출하면 **작업**이 생성됩니다. 작업은 비동기적으로 실행됩니다: +1. `POST /api/prompt`을 통해 워크플로우 제출 2. `prompt_id`(작업 ID) 받기 3. WebSocket을 통해 진행 상태 모니터링 또는 상태 조회 4. 완료 시 출력물 가져오기 ### 병렬 실행(동시 작업) -API 사용자는 이전 작업이 완료될 때까지 기다릴 필요 없이 여러 워크플로를 동시에 제출할 수 있습니다. 단순히 여러 `POST /api/prompt` 요청을 보내기만 하면 되며, 특별한 헤더나 파라미터는 필요하지 않습니다. 디스패처는 구독 계층의 제한 내에서 병렬로 실행합니다. +API 사용자는 이전 작업이 완료될 때까지 기다릴 필요 없이 여러 워크플로우를 동시에 제출할 수 있습니다. 단순히 여러 `POST /api/prompt` 요청을 보내기만 하면 되며, 특별한 헤더나 매개변수는 필요하지 않습니다. 디스패처는 구독 계층의 제한 내에서 병렬로 실행합니다. | 구독 계층 | 동시 작업 | |-------------------|-----------------| -| Standard | 1 | -| Creator | 3 | -| Pro | 5 | +| 스탠다드 | 1 | +| 크리에이터 | 3 | +| 프로 | 5 | 동시 작업 제한을 초과하여 제출된 작업은 일반대로 대기하며, 슬롯이 비워질 때 자동으로 실행됩니다. @@ -124,7 +116,7 @@ BASE_URL = "https://cloud.comfy.org" API_KEY = os.environ["COMFY_CLOUD_API_KEY"] async def submit_workflow(session, workflow): - """Submit a single workflow and return the prompt_id.""" + """단일 워크플로우를 제출하고 prompt_id 반환""" async with session.post( f"{BASE_URL}/api/prompt", headers={"X-API-Key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"}, @@ -137,23 +129,23 @@ async def main(): with open("workflow_api.json") as f: base_workflow = json.load(f) - # Create variations by changing the seed + # 시드를 변경해 변형 생성 workflows = [] for seed in [42, 123, 456]: workflow = json.loads(json.dumps(base_workflow)) workflow["3"]["inputs"]["seed"] = seed workflows.append(workflow) - # Submit all workflows concurrently + # 모든 워크플로우를 동시에 제출 async with aiohttp.ClientSession() as session: prompt_ids = await asyncio.gather( *[submit_workflow(session, wf) for wf in workflows] ) for pid in prompt_ids: - print(f"Job submitted: {pid}") + print(f"작업 제출됨: {pid}") - # Poll or use WebSocket to monitor each job... + # 각 작업 모니터링을 위해 polling 또는 WebSocket 사용... asyncio.run(main()) ``` @@ -179,7 +171,7 @@ async function main() { await Deno.readTextFile("workflow_api.json") ); - // Create variations by changing the seed + // 시드를 변경해 변형 생성 const seeds = [42, 123, 456]; const workflows = seeds.map((seed) => { const wf = structuredClone(base); @@ -187,16 +179,16 @@ async function main() { return wf; }); - // Submit all workflows concurrently + // 모든 워크플로우를 동시에 제출 const promptIds = await Promise.all( workflows.map((wf) => submitWorkflow(wf)) ); for (const pid of promptIds) { - console.log(`Job submitted: ${pid}`); + console.log(`작업 제출됨: ${pid}`); } - // Poll or use WebSocket to monitor each job... + // 각 작업 모니터링을 위해 polling 또는 WebSocket 사용... } main(); @@ -225,10 +217,10 @@ curl -X POST "https://cloud.comfy.org/api/prompt" \ const BASE_URL = "https://cloud.comfy.org"; const API_KEY = process.env.COMFY_CLOUD_API_KEY!; -// Load your workflow (exported from ComfyUI in API format) +// ComfyUI에서 API 형식으로 내보낸 워크플로우 로드 const workflow = JSON.parse(await Deno.readTextFile("workflow_api.json")); -// Submit the workflow +// 워크플로우 제출 const response = await fetch(`${BASE_URL}/api/prompt`, { method: "POST", headers: { "X-API-Key": API_KEY, "Content-Type": "application/json" }, @@ -236,7 +228,7 @@ const response = await fetch(`${BASE_URL}/api/prompt`, { }); const result = await response.json(); const promptId = result.prompt_id; -console.log(`Job submitted: ${promptId}`); +console.log(`작업 제출됨: ${promptId}`); ``` ```python Python @@ -250,11 +242,11 @@ API_KEY = os.environ["COMFY_CLOUD_API_KEY"] def get_headers(): return {"X-API-Key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"} -# Load your workflow (exported from ComfyUI in API format) +# ComfyUI에서 API 형식으로 내보낸 워크플로우 로드 with open("workflow_api.json") as f: workflow = json.load(f) -# Submit the workflow +# 워크플로우 제출 response = requests.post( f"{BASE_URL}/api/prompt", headers=get_headers(), @@ -262,13 +254,13 @@ response = requests.post( ) result = response.json() prompt_id = result["prompt_id"] -print(f"Job submitted: {prompt_id}") +print(f"작업 제출됨: {prompt_id}") ``` ### 2단계: 작업 진행 상태 모니터링 -작업 완료를 모니터링하려면 폴링 또는 실시간 업데이트를 위한 WebSocket을 사용할 수 있습니다. +폴링 또는 WebSocket을 사용해 작업 완료 여부를 모니터링할 수 있습니다. #### 옵션 A: 폴링(간단함) @@ -281,7 +273,7 @@ print(f"Job submitted: {prompt_id}") - 자세한 메시지 유형 및 바이너리 미리보기 이미지 처리 방법은 [WebSocket 참조](/ko/development/cloud/api-reference#websocket-for-real-time-progress)를 확인하십시오. + [WebSocket 참조](/ko/development/cloud/api-reference#websocket-for-real-time-progress)를 참조해 세부 메시지 유형 및 바이너리 미리보기 이미지 처리 방법을 확인하십시오. ### 3단계: 출력물 다운로드 @@ -321,8 +313,8 @@ print(f"Job submitted: {prompt_id}") | 카테고리 | 설명 | |----------|-------------| -| [워크플로](/ko/development/cloud/api-reference#running-workflows) | 워크플로 제출, 상태 확인 | -| [작업](/ko/development/cloud/api-reference#checking-job-status) | 작업 상태 및 실행 대기열 모니터링 | +| [워크플로우](/ko/development/cloud/api-reference#running-workflows) | 워크플로우 제출, 상태 확인 | +| [작업](/ko/development/cloud/api-reference#checking-job-status) | 작업 상태 및 대기열 모니터링 | | [입력](/ko/development/cloud/api-reference#uploading-inputs) | 이미지, 마스크 및 기타 입력 업로드 | | [출력](/ko/development/cloud/api-reference#downloading-outputs) | 생성된 콘텐츠 다운로드 | | [WebSocket](/ko/development/cloud/api-reference#websocket-for-real-time-progress) | 실시간 진행 상태 업데이트 | @@ -330,13 +322,13 @@ print(f"Job submitted: {prompt_id}") ## 다음 단계 -위의 빠른 시작은 워크플로 제출과 결과 가져오기에 대한 기본 사항을 다룹니다. 더 고급 사용 사례를 위해서는 [클라우드 API 참조](/ko/development/cloud/api-reference)를 참고하십시오: +위의 빠른 시작은 워크플로우 제출과 결과 가져오기에 대한 기본 사항을 다룹니다. 더 고급 사용 사례를 위해서는 [클라우드 API 참조](/ko/development/cloud/api-reference)를 참고하십시오: -- **[입력 파일 업로드](/ko/development/cloud/api-reference#uploading-inputs)** - 워크플로에 외부 입력이 필요한 경우 이미지, 마스크 또는 기타 사용자 제공 콘텐츠 업로드 -- **[워크플로 입력 수정](/ko/development/cloud/api-reference#modify-workflow-inputs)** - 제출 전에 프롬프트, 시드 또는 노드 설정과 같은 워크플로 파라미터를 동적으로 변경 +- **[입력 파일 업로드](/ko/development/cloud/api-reference#uploading-inputs)** - 워크플로우에 외부 입력이 필요한 경우 이미지, 마스크 또는 기타 사용자 제공 콘텐츠 업로드 +- **[워크플로우 입력 수정](/ko/development/cloud/api-reference#modify-workflow-inputs)** - 제출 전에 프롬프트, 시드 또는 노드 설정과 같은 워크플로우 파라미터를 동적으로 변경 - **[파트너 노드 사용](/ko/development/cloud/api-reference#using-partner-nodes)** - 추가 API 키 구성이 필요한 외부 AI 서비스(Flux Pro, Ideogram 등) 호출 -- **[실행 대기열 관리](/ko/development/cloud/api-reference#queue-management)** - 실행 대기열 상태 모니터링, 작업 취소 또는 실행 중인 작업 중단 +- **[대기열 관리](/ko/development/cloud/api-reference#queue-management)** - 대기열 상태 모니터링, 작업 취소 또는 실행 중인 작업 중단 - **[오류 처리](/ko/development/cloud/api-reference#error-handling)** - HTTP 오류, 실행 실패 처리 및 예외 유형 이해 추가 자료: -- [OpenAPI 규격](/ko/development/cloud/openapi) - 코드 생성을 위한 기계 판독 가능한 API 규격 +- [OpenAPI 규격](/ko/development/cloud/openapi) - 코드 생성을 위한 기계 판독 가능한 API 규격 \ No newline at end of file diff --git a/ko/development/core-concepts/links.mdx b/ko/development/core-concepts/links.mdx index 1060e4619..c70033c4d 100644 --- a/ko/development/core-concepts/links.mdx +++ b/ko/development/core-concepts/links.mdx @@ -23,7 +23,7 @@ ComfyUI에서 노드 간에 그려진 선이나 곡선을 **_링크_**라고 합 ![캔버스 메뉴](/images/interface/link/canvas_menu.jpg) -링크를 표시하는 것은 특히 워크플로우를 학습하거나 공유하거나 디버깅할 때 유용합니다: 데이터 흐름을 한눈에 볼 수 있도록 해줍니다. 수정하지 않을 완료된 워크플로우에서는 링크를 숨기는 것이 시각적 혼잡을 줄여줍니다. +링크를 표시하는 것은 특히 워크플로우를 학습하거나 공유하거나 디버깅할 때 유용합니다—데이터 흐름을 한눈에 볼 수 있도록 해줍니다. 수정하지 않을 완료된 워크플로우에서는 링크를 숨기는 것이 시각적 혼잡을 줄여줍니다. ### 경유점 노드 @@ -38,18 +38,18 @@ ComfyUI에는 그래프 캔버스에 기본 제공되는 경유점 기능도 있 ## 색상 코드화 -ComfyUI의 모든 데이터 유형은 고유한 색상을 가지고 있습니다. 노드의 입력 및 출력 포트와 이를 연결하는 링크 와이어는 모두 같은 색상 체계를 공유합니다. **같은 색상의 포트만 연결할 수 있습니다**: 이는 워크플로우 전체에서 타입 안전성을 보장합니다. +ComfyUI의 모든 데이터 유형은 고유한 색상을 가지고 있습니다. 노드의 입력 및 출력 포트와 이를 연결하는 링크 와이어는 모두 같은 색상 체계를 공유합니다. **같은 색상의 포트만 연결할 수 있습니다**—이는 워크플로우 전체에서 타입 안전성을 보장합니다. ![ComfyUI 노드 데이터 유형](/images/concepts/node/data_type.jpg) | 데이터 유형 | 색상 | |---------------------------|-------------| -| Diffusion 모델 | 라벤더 | +| 확산 모델 | 라벤더 | | CLIP 모델 | 노란색 | | VAE 모델 | 장미 | -| Conditioning | 주황색 | -| Latent Image | 분홍 | +| 조건화 | 주황색 | +| 잠재 이미지 | 분홍 | | 픽셀 이미지 | 파란색 | -| Mask | 초록 | -| Number (integer or float) | 회색 | -| Mesh | 밝은 녹색| \ No newline at end of file +| 마스크 | 초록 | +| 숫자 (정수 또는 실수) | 회색 | +| 메쉬 | 밝은 녹색| \ No newline at end of file diff --git a/ko/installation/comfyui_portable_windows.mdx b/ko/installation/comfyui_portable_windows.mdx index 99b14d55f..27e8facf1 100644 --- a/ko/installation/comfyui_portable_windows.mdx +++ b/ko/installation/comfyui_portable_windows.mdx @@ -35,12 +35,12 @@ import AddExternalModels from "/snippets/ko/install/add-external-models.mdx" ``` ComfyUI_windows_portable - ├── 📂ComfyUI // ComfyUI main program - ├── 📂python_embeded // Independent Python environment - ├── 📂update // Batch scripts for upgrading portable version - ├── README_VERY_IMPORTANT.txt // ComfyUI Portable usage instructions in English - ├── run_cpu.bat // Double click to start ComfyUI (CPU only) - └── run_nvidia_gpu.bat // Double click to start ComfyUI (Nvidia GPU) + ├── 📂ComfyUI // ComfyUI 메인 프로그램 + ├── 📂python_embeded // 독립적인 Python 환경 + ├── 📂update // 포터블 버전 업그레이드용 배치 스크립트 + ├── README_VERY_IMPORTANT.txt // ComfyUI 포터블 사용 설명서 (영어) + ├── run_cpu.bat // 더블클릭하여 ComfyUI 시작 (CPU 전용) + └── run_nvidia_gpu.bat // 더블클릭하여 ComfyUI 시작 (Nvidia GPU) ``` `run_nvidia_gpu.bat`를 더블클릭해 ComfyUI를 실행하세요. @@ -57,12 +57,12 @@ import AddExternalModels from "/snippets/ko/install/add-external-models.mdx" ``` ComfyUI_windows_portable_amd - ├── 📂ComfyUI // ComfyUI main program - ├── 📂python_embeded // Independent Python environment - ├── 📂update // Batch scripts for upgrading portable version - ├── README_VERY_IMPORTANT.txt // ComfyUI Portable usage instructions in English - ├── run_cpu.bat // Double click to start ComfyUI (CPU only) - └── run_amd_gpu.bat // Double click to start ComfyUI (AMD GPU) + ├── 📂ComfyUI // ComfyUI 메인 프로그램 + ├── 📂python_embeded // 독립적인 Python 환경 + ├── 📂update // 포터블 버전 업그레이드용 배치 스크립트 + ├── README_VERY_IMPORTANT.txt // ComfyUI 포터블 사용 설명서 (영어) + ├── run_cpu.bat // 더블클릭하여 ComfyUI 시작 (CPU 전용) + └── run_amd_gpu.bat // 더블클릭하여 ComfyUI 시작 (AMD GPU) ``` `run_amd_gpu.bat`를 더블클릭해 ComfyUI를 실행하세요. @@ -79,12 +79,12 @@ import AddExternalModels from "/snippets/ko/install/add-external-models.mdx" ``` ComfyUI_windows_portable_intel - ├── 📂ComfyUI // ComfyUI main program - ├── 📂python_embeded // Independent Python environment - ├── 📂update // Batch scripts for upgrading portable version - ├── README_VERY_IMPORTANT.txt // ComfyUI Portable usage instructions in English - ├── run_cpu.bat // Double click to start ComfyUI (CPU only) - └── run_intel_gpu.bat // Double click to start ComfyUI (Intel GPU) + ├── 📂ComfyUI // ComfyUI 메인 프로그램 + ├── 📂python_embeded // 독립적인 Python 환경 + ├── 📂update // 포터블 버전 업그레이드용 배치 스크립트 + ├── README_VERY_IMPORTANT.txt // ComfyUI 포터블 사용 설명서 (영어) + ├── run_cpu.bat // 더블클릭하여 ComfyUI 시작 (CPU 전용) + └── run_intel_gpu.bat // 더블클릭하여 ComfyUI 시작 (Intel GPU) ``` `run_intel_gpu.bat`를 더블클릭해 ComfyUI를 실행하세요. @@ -97,11 +97,11 @@ import AddExternalModels from "/snippets/ko/install/add-external-models.mdx" 이미지와 비슷한 내용이 보이면: ``` -To see the GUI go to: http://127.0.0.1:8188 +GUI 보기: http://127.0.0.1:8188 ``` 이때 ComfyUI 서비스가 시작된 것입니다. 일반적으로 ComfyUI는 기본 브라우저를 자동으로 열어 `http://127.0.0.1:8188`로 이동합니다. 자동으로 열리지 않는 경우, 수동으로 브라우저를 열어 이 주소를 방문해주세요. - 사용 중에는 해당 명령줄 창을 닫지 마세요. 그렇지 않으면 ComfyUI가 실행을 중지합니다. + 사용 중에는 해당 명령줄 창을 닫지 마세요. 그렇지 않으면 ComfyUI가 정상적으로 작동하지 않을 수 있습니다. @@ -117,9 +117,9 @@ update 폴더의 배치 명령어를 사용해 ComfyUI 포터블 버전을 업 ComfyUI_windows_portable └─ 📂update ├── update.py - ├── update_comfyui.bat // Update ComfyUI to the latest commit version - ├── update_comfyui_and_python_dependencies.bat // Only use when you have issues with your runtime environment - └── update_comfyui_stable.bat // Update ComfyUI to the latest stable version + ├── update_comfyui.bat // ComfyUI 최신 커밋 버전으로 업데이트 + ├── update_comfyui_and_python_dependencies.bat // 런타임 환경에 문제가 있을 때만 사용 + └── update_comfyui_stable.bat // ComfyUI 최신 안정 버전으로 업데이트 ``` ### 2. ComfyUI 포터블의 LAN 접근 설정하기 @@ -135,10 +135,10 @@ pause ComfyUI를 활성화한 후, 최종 실행 주소가 다음과 같이 변경되는 것을 확인할 수 있습니다. ``` -Starting server +서버 시작 중 -To see the GUI go to: http://0.0.0.0:8188 -To see the GUI go to: http://[::]:8188 +GUI 보기: http://0.0.0.0:8188 +GUI 보기: http://[::]:8188 ``` `WIN + R`을 누르고 `cmd`를 입력해 명령 프롬프트를 열고 `ipconfig`를 입력해 로컬 IP 주소를 확인할 수 있습니다. 이후 다른 기기에서는 브라우저에 `http://your-local-IP:8188`를 입력해 ComfyUI에 접속할 수 있습니다. \ No newline at end of file diff --git a/ko/installation/update_comfyui.mdx b/ko/installation/update_comfyui.mdx index 1975c76d8..b9265838b 100644 --- a/ko/installation/update_comfyui.mdx +++ b/ko/installation/update_comfyui.mdx @@ -3,95 +3,91 @@ title: "ComfyUI 업데이트 방법" description: "이 섹션에서는 ComfyUI를 업데이트하는 포괄적인 가이드를 제공합니다." icon: "circle-up" sidebarTitle: "ComfyUI 업데이트" -translationSourceHash: df0fcd65 +translationSourceHash: 37fe7f31 translationFrom: installation/update_comfyui.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": ea3fba01 - "How to Update ComfyUI?": c98ba141 - "ComfyUI Version Types": 0f19bbda - "What Needs to Be Updated When Updating ComfyUI?": 9d192c1b - "Common Update Issues": 7e4b639d --- + import InstallLink from "/snippets/ko/install/install-link.mdx" import UpdateRequirement from "/snippets/ko/install/update-requirement.mdx" -다양한 설치 방법에 따른 ComfyUI 업데이트에 대해 여러 섹션에서 다루었지만, 이 종합 가이드에서는 모든 업데이트 절차를 통합하여 사용자가 ComfyUI를 업데이트하는 방법을 명확히 이해할 수 있도록 돕습니다. +다양한 섹션에서 다양한 설치 방법을 통해 ComfyUI 업데이트에 대해 다뤘지만, 이 포괄적인 가이드는 모든 업데이트 절차를 한데 모아 사용자가 ComfyUI를 명확히 업데이트하는 방법을 이해하도록 돕습니다. -## ComfyUI 업데이트 방법 +## ComfyUI를 어떻게 업데이트하나요? - - ComfyUI Portable은 쉬운 업데이트를 위한 편리한 배치 스크립트를 제공합니다. - - ### 업데이트 스크립트 위치 - 포터블 설치 디렉토리 내 `update` 폴더에서 다음 업데이트 스크립트를 찾을 수 있습니다. - - ``` - ComfyUI_windows_portable - └─ 📂update - ├── update.py - ├── update_comfyui.bat // 최신 개발 버전으로 업데이트 - ├── update_comfyui_stable.bat // 최신 안정 버전으로 업데이트 - └── update_comfyui_and_python_dependencies.bat // ⚠️ 위험: 의존성을 재설치합니다. 충돌이 발생할 수 있습니다 + +ComfyUI 휴대용 버전은 간편한 일괄 스크립트를 제공해 쉽게 업데이트할 수 있습니다. + +### 업데이트 스크립트 위치 +휴대용 설치 디렉토리의 `update` 폴더에는 다음과 같은 업데이트 스크립트가 있습니다: + +``` +ComfyUI_windows_portable +└─ 📂update + ├── update.py + ├── update_comfyui.bat // 최신 개발 버전으로 업데이트 + ├── update_comfyui_stable.bat // 최신 안정 버전으로 업데이트 + └── update_comfyui_and_python_dependencies.bat // ⚠️ 위험: 의존성 재설치 - 충돌 발생 가능 ``` -업데이트 중 안정적인 인터넷 연결을 유지하세요. + +업데이트 중에는 안정적인 인터넷 연결을 유지하세요. -**⚠️ 위험: `update_comfyui_and_python_dependencies.bat` 스크립트를 극도로 신중하게 사용하세요!** +**⚠️ 위험: `update_comfyui_and_python_dependencies.bat` 스크립트는 매우 신중히 사용하세요!** -이 스크립트는 일반 업데이트보다 더 철저하며, 다음과 같은 작업을 수행합니다: -- ✅ ComfyUI 코드 자체를 업데이트 +이 스크립트는 일반 업데이트보다 더 철저하며 다음을 수행합니다: +- ✅ ComfyUI 코드 자체 업데이트 - ✅ PyTorch 업데이트 (NVIDIA GPU CUDA 12.9용) -- ✅ 모든 Python 의존성 재설치 +- ✅ 모든 파이썬 의존성 재설치 **위험:** - 기존 설정과의 의존성 충돌을 일으킬 수 있음 -- 특정 패키지 버전에 의존하는 커스텀 노드를 손상시킬 수 있음 +- 특정 패키지 버전에 의존하는 커스텀 노드를 깨뜨릴 수 있음 - 수동으로 구성한 패키지를 덮어쓸 수 있음 -**⚠️ 다음 경우에만 이 스크립트를 사용하세요:** +**⚠️ 이 스크립트는 다음 경우에만 사용하세요:** - 의존성 문제를 해결해야 할 때 - 주요 버전 업데이트를 수행할 때 -- 일상적인 업데이트는 대신 `update_comfyui.bat`을 사용하세요 +- 매일 업데이트를 원한다면 `update_comfyui.bat`를 사용하세요 **이 스크립트를 실행하기 전에:** -1. **ComfyUI 설치 전체를 백업하세요** -2. 설치한 커스텀 패키지 버전을 문서화하세요 -3. 필요한 경우 커스텀 노드를 재설치할 준비를 하세요 +1. ComfyUI 전체 설치본 백업하기 +2. 설치한 맞춤형 패키지 버전 기록하기 +3. 필요하다면 커스텀 노드를 다시 설치할 준비 갖추기 - -Comfy Desktop은 자동 업데이트를 통해 최신 버전을 항상 실행하도록 합니다. 다만, 데스크탑 버전은 안정 릴리스를 기반으로 하므로 기능 업데이트가 지연될 수 있습니다. 최신 버전을 받으려면 [다운로드 페이지](https://www.comfy.org/download)를 방문할 수도 있습니다. + +Comfy 데스크탑 버전은 자동 업데이트 기능을 제공해 항상 최신 버전을 사용할 수 있도록 합니다. 다만 데스크탑 버전은 안정적 릴리스 기반으로 구축되어 있어 기능 업데이트가 늦어질 수 있습니다. 또한 [다운로드 페이지](https://www.comfy.org/download)를 방문해 최신 버전을 받을 수 있습니다. ### 자동 업데이트 설정 -설정에서 자동 업데이트가 활성화되어 있는지 확인하세요: -![Comfy Desktop 설정](/images/desktop/comfyui-desktop-update-setting.jpg) +설정에서 자동 업데이트가 활성화되었는지 확인하세요: +![Comfy 데스크탑 설정](/images/desktop/comfyui-desktop-update-setting.jpg) ### 수동 업데이트 확인 -사용 가능한 업데이트를 수동으로 확인할 수도 있습니다: -1. 메뉴 바에서 `Menu` 클릭 -2. `Help` 선택 -3. `Check for Updates` 클릭 -![Comfy Desktop 업데이트 확인](/images/desktop/desktop_check_for_updates.jpg) +수동으로 업데이트 여부를 확인할 수도 있습니다: +1. 메뉴바에서 `메뉴` 클릭 +2. `도움말` 선택 +3. `업데이트 확인` 클릭 +![Comfy 데스크탑 업데이트 확인](/images/desktop/desktop_check_for_updates.jpg) -데스크탑 버전은 ComfyUI 코어 코드 및 의존성 업데이트를 포함한 모든 업데이트 프로세스를 자동으로 처리합니다 +데스크탑 버전은 ComfyUI 핵심 코드와 의존성 업데이트를 포함한 모든 업데이트 과정을 자동으로 처리합니다 - -수동으로 설치된 ComfyUI는 업데이트를 완료하기 위해 Git 명령어가 필요합니다. + +수동으로 설치한 ComfyUI는 Git 명령어를 사용해 업데이트를 완료해야 합니다. -### 업데이트 전 요구 사항 -시스템에 [Git](https://git-scm.com/downloads)이 설치되어 있고 ComfyUI가 Git 복제로 설치되었는지 확인하세요. +### 업데이트 전 요구사항 +시스템에 [Git](https://git-scm.com/downloads)이 설치되어 있고, ComfyUI가 Git 복제를 통해 설치되었는지 확인하세요. ### 업데이트 단계 -먼저 ComfyUI의 Python 가상 환경을 활성화합니다(사용 중인 경우): +먼저 ComfyUI의 파이썬 가상 환경을 활성화하세요(사용 중인 경우): ```bash -# For conda environment +# conda 환경용 conda activate comfyui -# For venv environment +# venv 환경용 # Windows venv\Scripts\activate # macOS/Linux @@ -99,23 +95,23 @@ source venv/bin/activate ``` -ComfyUI 설치 디렉토리로 이동하여 최신 코드를 가져옵니다: +ComfyUI 설치 디렉토리로 이동한 후 최신 코드를 가져오세요: ```bash cd git pull ``` -ComfyUI의 의존성 패키지를 설치하거나 업데이트합니다: +ComfyUI의 의존성 패키지를 설치하거나 업데이트하세요: ```bash pip install -r requirements.txt ``` -시스템 수준 Python 환경을 오염시키지 않도록 ComfyUI의 가상 환경에 있는지 확인하세요 +ComfyUI의 가상 환경에 있는 상태에서 작업해야 시스템 레벨 파이썬 환경을 오염시키지 않습니다 -업데이트 후 ComfyUI를 재시작합니다: +업데이트 후 ComfyUI를 다시 시작하세요: ```bash python main.py ``` @@ -125,105 +121,106 @@ python main.py ### 버전 전환 (선택 사항) 특정 버전으로 전환하려면 다음 명령어를 사용하세요: ```bash -# View commit history +# 커밋 내역 보기 git log --oneline -# Switch to specific commit +# 특정 커밋으로 전환 git checkout -# Return to latest version +# 최신 버전으로 돌아가기 git checkout master ``` -최신 기능과 보안 수정을 위해서는 정기 업데이트를, 시스템 안정성을 위해서는 안정 버전을 사용하는 것이 좋습니다 +최신 기능과 보안 수정을 위해 정기적으로 업데이트하는 것이 좋으며, 안정적인 버전은 시스템 안정성을 위해 권장됩니다 + ## ComfyUI 버전 유형 -설치 방법에 따라 ComfyUI는 여러 설치 버전을 제공합니다. 아래 링크에는 각 버전의 업데이트 지침이 포함되어 있습니다. +설치 방법에 따라 ComfyUI는 여러 가지 설치 버전을 제공합니다. 아래 링크에는 각 버전별 업데이트 지침이 포함되어 있습니다. -## ComfyUI 업데이트 시 업데이트해야 하는 항목은 무엇인가요? +## ComfyUI를 업데이트할 때 무엇을 업데이트해야 하나요? -ComfyUI 업데이트는 주로 두 가지 구성 요소로 이루어집니다: -1. ComfyUI의 핵심 코드 업데이트 -2. ComfyUI의 핵심 의존성 업데이트 (필요한 Python 의존성 및 ComfyUI 기능 의존성 패키지 포함) +ComfyUI 업데이트는 주로 두 가지 요소로 이루어집니다: +1. ComfyUI 핵심 코드 업데이트 +2. ComfyUI 핵심 의존성 업데이트, 여기에는 필요한 파이썬 의존성과 ComfyUI 기능적 의존성 패키지가 포함됩니다 -**핵심 코드**: 새로운 노드, 새로운 모델 지원, 새로운 기능 등. -**핵심 의존성**: 주로 ComfyUI의 프런트엔드 기능, 워크플로 템플릿, 노드 도움말 문서 등이 포함됩니다. +**핵심 코드**: 새로운 노드, 새로운 모델 지원, 새로운 기능 등 +**핵심 의존성**: 주로 ComfyUI의 프론트엔드 기능, 워크플로우 템플릿, 노드 도움말 문서 등이 포함됩니다 ``` -comfyui-frontend-package # ComfyUI 프런트엔드 기능 -comfyui-workflow-templates # ComfyUI 워크플로 템플릿 +comfyui-frontend-package # ComfyUI 프론트엔드 기능 +comfyui-workflow-templates # ComfyUI 워크플로우 템플릿 comfyui-embedded-docs # ComfyUI 노드 도움말 문서 comfy-kitchen # ComfyUI 핵심 유틸리티 comfy-aimdo # ComfyUI 핵심 유틸리티 ``` -이 핵심 의존성들은 별도의 저장소에서 관리됩니다: -- [ComfyUI_frontend](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI_frontend/) - 프런트엔드 인터페이스 및 상호작용 기능 -- [workflow_templates](https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates) - 사전 구축된 워크플로 템플릿 +이러한 핵심 의존성은 별도의 저장소에서 관리됩니다: +- [ComfyUI_frontend](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI_frontend/) - 프론트엔드 인터페이스 및 대화형 기능 +- [workflow_templates](https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates) - 미리 만들어진 워크플로우 템플릿 - [comfyui-embedded-docs](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs) - 노드 도움말 문서 -- [comfy-kitchen](https://github.com/Comfy-Org/comfy-kitchen) - 다양한 계산 백엔드를 지원하는 Diffusion 추론을 위한 빠른 커널 라이브러리 -- [comfy-aimdo](https://github.com/Comfy-Org/comfy-aimdo) - AI 모델 수요 오프로딩 할당자 +- [comfy-kitchen](https://github.com/Comfy-Org/comfy-kitchen) - 여러 컴퓨팅 백엔드를 이용한 Diffusion 추론용 고속 커널 라이브러리 +- [comfy-aimdo](https://github.com/Comfy-Org/comfy-aimdo) - AI 모델 수요 오프로딩 할당기 -개발 버전(nightly)과 안정 버전(release)의 차이를 이해하는 것이 중요합니다: -- **개발 버전 (nightly)**: 최신 커밋 코드로, 최신 기능에 접근할 수 있지만 잠재적인 문제가 포함될 수 있습니다. -- **안정 버전 (release)**: 안정된 릴리스 기반으로, 일반적으로 개발 버전보다 뒤처지지만 더 높은 안정성을 제공합니다. 기능이 테스트되고 안정화된 후 안정 버전을 지원합니다. +개발(야간) 버전과 안정(릴리스) 버전 간의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다: +- **개발 버전(야간)**: 최신 커밋 코드로, 가장 최신 기능을 이용할 수 있지만 잠재적 문제를 포함할 수 있습니다. +- **안정 버전(릴리스)**: 안정적인 릴리스 기반으로 구축되며, 보통 개발 버전보다 늦지만 더 높은 안정성을 제공합니다. 기능이 테스트되고 안정화된 후에 안정 버전을 지원합니다. -많은 사용자가 업데이트 중 릴리스 버전이나 데스크톱 버전을 사용하다가 필요한 기능이 개발 버전에서만 제공된다는 것을 발견하는 경우가 있습니다. 이런 경우 로컬의 `ComfyUI/requirements.txt`가 [최신 테스트 버전 의존성](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/requirements.txt)과 일치하는지 확인하여 모든 의존성이 최신 기능을 지원하는지 판단하세요. +많은 사용자가 릴리스 버전이나 데스크탑 버전을 사용하다가 필요한 기능이 개발 버전에서만 제공됨을 발견합니다. 이런 경우 로컬 `ComfyUI/requirements.txt`가 [야간 버전 의존성](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/requirements.txt)과 일치하는지 확인해 모든 의존성이 최신 기능을 지원하는지 판단하세요. ## 일반적인 업데이트 문제 -### 업데이트 후 프론트엔드, 워크플로 템플릿, 노드가 누락되거나 오래된 경우 +### 업데이트 후 프론트엔드, 워크플로우 템플릿, 노드가 누락되거나 오래된 상태로 남아있는 경우 - - 사용자들은 종종 ComfyUI 코드를 업데이트할 때 `git pull` 명령어만 사용하지만, **핵심 의존성 업데이트를 소홀히** 하여 다음과 같은 문제가 발생합니다: + + 사용자들은 종종 `git pull` 명령어만 사용해 ComfyUI 코드를 업데이트하지만 **핵심 의존성 업데이트를 소홀히 해서** 다음과 같은 문제가 발생합니다: - - 프론트엔드 기능이 없거나 비정상적으로 동작함 - - 새로 추가된 워크플로 템플릿을 찾을 수 없음 - - 노드 도움말 문서가 오래되었거나 누락됨 - - 새로운 기능에 대응하는 프론트엔드 지원이 없음 + - 프론트엔드 기능이 누락되거나 비정상적으로 작동함 + - 새로 추가된 워크플로우 템플릿을 찾을 수 없음 + - 오래된 또는 누락된 노드 도움말 문서 + - 새 기능에 해당하는 프론트엔드 지원이 부족함 - `git pull` 명령어를 사용한 후에는, 해당 ComfyUI 환경에서 `pip install -r requirements.txt`를 사용하여 의존성을 업데이트해야 합니다. +`git pull` 명령어를 사용한 후, 해당 ComfyUI 환경에서 `pip install -r requirements.txt`를 사용해 의존성을 업데이트하세요. - 의존성 업데이트가 실패하는 경우, 일반적으로 네트워크나 컴퓨터 권한 문제가 원인입니다. 업데이트 중 핵심 의존성 오류가 발생하면 시스템은 이전 버전으로 폴백합니다. 시작 시 다음과 같은 로그를 볼 수 있습니다: + 의존성 업데이트가 실패하는 경우는 네트워크나 컴퓨터 권한 문제 때문입니다. 핵심 의존성 업데이트 실패 시 시스템은 이전 버전으로 되돌아갑니다. 보통 시작 시 다음과 같은 로그를 볼 수 있습니다: ``` - Falling back to the default frontend. - ComfyUI frontend version: xxx + 기본 프론트엔드로 되돌아갑니다. + ComfyUI 프론트엔드 버전: xxx ``` 다음 문제 해결 단계를 따르세요: - 1. 해당 환경에서 `pip list`를 사용하여 현재 설치된 의존성 패키지를 확인합니다. 버전 불일치가 발견되면 ComfyUI 환경에서 `pip install -r requirements.txt`를 사용하여 의존성 업데이트를 다시 시도합니다. - 2. 업데이트 후에도 문제가 지속되면 네트워크 연결을 확인합니다. 중국 본토 사용자는 GitHub 저장소에 안정적으로 접근하기 위해 프록시를 설정해야 할 수 있습니다. - 3. 문제가 계속되면 컴퓨터 권한을 확인합니다. 관리자 권한이 필요한 경우, 관리자 권한으로 명령줄을 실행합니다. + 1. 적절한 환경에서 `pip list`를 사용해 현재 설치된 의존성 패키지를 확인하세요. 버전 불일치가 발견되면 ComfyUI 환경에서 `pip install -r requirements.txt`를 사용해 다시 의존성 업데이트를 시도하세요. + 2. 업데이트 후에도 문제가 지속된다면 네트워크 연결을 확인하세요. 중국 본토 사용자는 GitHub 저장소에 안정적으로 접근하려면 프록시를 설정해야 할 수 있습니다. + 3. 문제가 계속된다면 컴퓨터 권한을 확인하세요. 관리자 권한이 필요하다면 관리자 권한으로 명령줄을 실행하세요. -### 핵심 의존성을 올바르게 업데이트하는 방법 +### 핵심 의존성 제대로 업데이트하는 방법 ### 핵심 의존성 업데이트 문제 해결 -핵심 의존성 업데이트에 실패하면 다음 해결 단계를 따르세요: +핵심 의존성 업데이트가 실패하면 다음 문제 해결 단계를 따르세요: - 중국 본토에 있는 경우 PyPI에 접근하거나 국내 미러를 설정할 수 있는지 확인하세요: + 중국 본토에 있다면 PyPI에 접속하거나 국내 미러를 설정했는지 확인하세요: ```bash - # 칭화대학교 미러 사용 + # 칭화대학 미러 사용 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` - 일괄 설치가 실패하면 패키지를 개별적으로 설치해 보세요. **먼저 `ComfyUI/requirements.txt`에서 버전 요구 사항을 확인하세요**: - - **그런 다음 지정된 버전(requirements.txt의 버전 번호 사용)에 따라 설치하세요:** + 일괄 설치가 실패하면 패키지를 개별적으로 설치해보세요. **먼저 `ComfyUI/requirements.txt`에서 버전 요구사항을 확인하세요**: + + **그런 다음 지정된 버전에 따라 설치하세요 (requirements.txt의 버전 번호를 사용하세요):** ```bash pip install comfyui-frontend-package== pip install comfyui-workflow-templates== @@ -232,47 +229,47 @@ comfy-aimdo # ComfyUI 핵심 유틸리티 pip install comfy-aimdo== ``` - `ComfyUI/requirements.txt`에 명시된 정확한 버전 번호를 사용하는 것이 권장됩니다. 최신 버전으로 독자적으로 업그레이드하지 마세요. 호환성 문제가 발생할 수 있습니다. + `ComfyUI/requirements.txt`에 명시된 정확한 버전 번호를 사용하는 것이 좋습니다. 독립적으로 최신 버전으로 업그레이드하지 마세요. 호환성 문제가 발생할 수 있습니다. -### 업데이트 후 새 기능을 찾을 수 없는 이유는 무엇인가요? +### 업데이트 후 새로운 기능을 찾을 수 없는 이유는 무엇인가요? -가장 흔한 문제 중 하나입니다: -- **데스크톱 버전**을 사용 중인 경우, 데스크톱 버전은 안정 릴리스를 기반으로 하므로 기능이 뒤처질 수 있습니다. -- **안정 버전(릴리스)**이 아닌 **개발 버전(나이틀리)**을 사용하고 있는지 확인하세요. +이것은 가장 흔한 문제 중 하나입니다: +- **데스크탑 버전**을 사용하고 있다면 기능이 늦게 업데이트될 수 있습니다. 데스크탑 버전은 안정 릴리스 기반으로 구축되기 때문입니다. +- **개발 버전(야간)**을 사용하고 있는지 확인하세요. **안정 버전(릴리스)**이 아닌 것입니다. -또한 업데이트 과정에서 해당 의존성이 성공적으로 업데이트되었는지 확인하세요. 업데이트 후에도 문제가 지속되면 [의존성 업데이트 문제 해결](#의존성-업데이트-문제-해결) 섹션을 참조하여 문제를 진단하세요. +또한 업데이트 과정에서 해당 의존성들이 성공적으로 업데이트되었는지 확인하세요. 업데이트 후에도 문제가 지속된다면 [의존성 업데이트 문제 해결](#dependency-update-troubleshooting) 섹션을 참고해 문제를 진단하세요. -### 개발 버전(나이틀리)과 안정 버전(릴리스)을 전환하는 방법은? +### 개발(야간) 버전과 안정(릴리스) 버전 간에 어떻게 전환하나요? -버전 간 차이점: +버전 간의 차이점: - + - **특징**: 최신 커밋 코드 포함 - - **장점**: 최신 기능과 개선 사항을 가장 먼저 경험할 수 있음 - - **위험**: 발견되지 않은 버그나 불안정 요소가 있을 수 있음 - - **적합한 대상**: 개발자, 테스터, 최신 기능을 경험하고 싶은 사용자 + - **장점**: 최신 기능과 개선사항을 가장 먼저 경험할 수 있음 + - **위험**: 아직 발견되지 않은 버그나 불안정한 요소를 포함할 수 있음 + - **적합한 사용자**: 개발자, 테스터, 최신 기능을 경험하고 싶은 사용자 - - - **특징**: 테스트 및 검증된 안정 코드 - - **장점**: 안정성이 높아 프로덕션 환경에 적합 - - **단점**: 기능 업데이트에 지연이 있으며, 개발 버전보다 몇 주 또는 몇 달 뒤처질 수 있음 - - **적합한 대상**: 안정성이 필요한 사용자, 프로덕션 환경 사용자 + + - **특징**: 테스트되고 검증된 안정적인 코드 + - **장점**: 높은 안정성, 생산 환경에 적합 + - **단점**: 기능 업데이트가 지연되며, 개발 버전보다 몇 주 또는 몇 달 뒤처질 수 있음 + - **적합한 사용자**: 안정성을 요구하는 사용자, 생산 환경 사용자 - - `update_comfyui_stable.bat` 대신 `update_comfyui.bat`를 사용합니다: + + `update_comfyui_stable.bat` 대신 `update_comfyui.bat`를 사용하세요: ``` # 개발 버전 (최신 기능) - 더블 클릭: update_comfyui.bat + 더블클릭: update_comfyui.bat # 안정 버전 - 더블 클릭: update_comfyui_stable.bat + 더블클릭: update_comfyui_stable.bat ``` @@ -286,27 +283,27 @@ comfy-aimdo # ComfyUI 핵심 유틸리티 git checkout $(git describe --tags `git rev-list --tags --max-count=1`) ``` - - 데스크톱 버전은 일반적으로 안정 릴리스를 기반으로 하며 현재 버전 전환을 지원하지 않습니다. 최신 기능이 필요하다면 다음을 권장합니다: - 1. 데스크톱 버전 업데이트를 기다리거나, - 2. 포터블 또는 수동 설치를 사용하여 최신 기능을 경험하세요. + + 데스크탑 버전은 보통 안정 릴리스 기반으로 구축되어 현재 버전 전환이 지원되지 않습니다. 최신 기능이 필요하다면 다음을 권장합니다: + 1. 데스크탑 버전 업데이트를 기다리세요 + 2. 또는 휴대용/수동 설치를 사용해 최신 기능을 경험하세요 ### 업데이트 후 오류가 발생하면 어떻게 해야 하나요? -1. **의존성 확인**: `pip install -r requirements.txt`를 실행하여 모든 의존성이 업데이트되었는지 확인합니다. -2. **커스텀 노드 확인**: 일부 커스텀 노드가 새 버전과 호환되지 않을 수 있습니다. -3. **버전 롤백**: 문제가 심각한 경우 이전 안정 버전으로 롤백할 수 있습니다. +1. **의존성 확인**: `pip install -r requirements.txt`를 실행해 모든 의존성이 업데이트되었는지 확인하세요 +2. **커스텀 노드 확인**: 일부 커스텀 노드가 새 버전과 호환되지 않을 수 있습니다 +3. **버전 롤백**: 문제가 심각하다면 이전 안정 버전으로 롤백할 수 있습니다 -문제가 발생하면 문제 해결 페이지에서 해결 방법을 참조하세요. +문제가 발생하면 당사의 문제 해결 페이지를 참고해 해결하세요. - ComfyUI 이슈를 해결하는 방법 알아보기 + ComfyUI 문제 해결 방법 알아보기 -### 새 기능 소식을 계속 받으려면 어떻게 하나요? +### 최신 기능을 어떻게 계속 확인할 수 있나요? -- **GitHub 릴리스**: 안정 버전 업데이트는 [ComfyUI Releases](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/releases)에서 확인하세요. -- **GitHub 커밋**: 개발 진행 상황을 확인하려면 [최신 커밋](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/commits/master)을 보세요. -- **커뮤니티 소식**: 최신 업데이트는 [블로그](https://blog.comfy.org)와 [Twitter](https://x.com/comfyui)를 팔로우하세요. +- **GitHub 릴리스**: [ComfyUI 릴리스](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/releases)에서 안정 버전 업데이트 확인 +- **GitHub 커밋**: [최신 커밋](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/commits/master)을 확인해 개발 진행 상황 파악 +- **커뮤니티 토론**: [블로그](https://blog.comfy.org)와 [Twitter](https://x.com/comfyui)를 팔로우해 최신 정보 확인 \ No newline at end of file diff --git a/zh/agent-tools/cloud.mdx b/zh/agent-tools/cloud.mdx index 46a9f6329..1c91f7bf4 100644 --- a/zh/agent-tools/cloud.mdx +++ b/zh/agent-tools/cloud.mdx @@ -1,7 +1,7 @@ --- title: "Comfy Cloud MCP" sidebarTitle: "Cloud MCP" -description: "通过 Comfy Cloud MCP 服务器，在 Claude Code 和 Claude Desktop 中使用 Comfy Cloud — 生成图像、视频、音频和 3D，搜索模型与节点，并运行工作流。" +description: "通过 Comfy Cloud MCP 服务器，在 Claude Code 和 Claude Desktop 中使用 Comfy Cloud：生成图像、视频、音频和 3D，搜索模型与节点，并运行工作流。" icon: "cloud" translationSourceHash: 148cada3 translationFrom: agent-tools/cloud.mdx diff --git a/zh/agent-tools/index.mdx b/zh/agent-tools/index.mdx index f1246b9bb..3b6f75f23 100644 --- a/zh/agent-tools/index.mdx +++ b/zh/agent-tools/index.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- title: "Agent Tools / MCP" -description: "通过 Model Context Protocol (MCP) 将 AI 代理接入 ComfyUI，用于图像、视频、音频和 3D 内容生成。" +description: "通过 Model Context Protocol (MCP) 将 AI 代理连接到 ComfyUI，用于生成图像、视频、音频和 3D 内容。" sidebarTitle: "概览" icon: "robot" translationSourceHash: 60b31b79 From a941ad2eddf7ab4e346fd39779fa74bfef921b89 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Wed, 1 Jul 2026 14:24:19 +0800 Subject: [PATCH 19/25] =?UTF-8?q?fix:=20restore=20ko/custom-nodes/js/subgr?= =?UTF-8?q?aphs.mdx=20(Korean=20comments=20=E2=86=92=20English)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- ko/custom-nodes/js/subgraphs.mdx | 14 +++++++------- 1 file changed, 7 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/ko/custom-nodes/js/subgraphs.mdx b/ko/custom-nodes/js/subgraphs.mdx index d5b041225..2b20447f6 100644 --- a/ko/custom-nodes/js/subgraphs.mdx +++ b/ko/custom-nodes/js/subgraphs.mdx @@ -82,10 +82,10 @@ app.registerExtension({ | 특정 부그래프에 접근하기 | `someNode.subgraph` | ```javascript -// All nodes (including nested subgraphs) +// 모든 노드 (중첩된 부그래프 포함) walkGraph(app.graph, (node) => { /* ... */ }) -// Only nodes the user currently sees +// 사용자가 현재 보고 있는 노드만 for (const node of app.canvas?.graph?.nodes ?? []) { /* ... */ } ``` @@ -125,7 +125,7 @@ app.registerExtension({ async setup() { app.canvas.canvas.addEventListener("subgraph-opened", (e) => { const { subgraph, fromNode } = e.detail - console.log(`Opened subgraph from node ${fromNode.id}`) + console.log(`노드 ${fromNode.id}에서 부그래프 열림`) }) } }) @@ -160,11 +160,11 @@ app.registerExtension({ const { signal } = controller node.subgraph.events.addEventListener("widget-promoted", (e) => { - console.log(`Widget "${e.detail.widget.name}" promoted`) + console.log(`위젯 "${e.detail.widget.name}" 승격됨`) }, { signal }) node.subgraph.events.addEventListener("widget-demoted", (e) => { - console.log(`Widget "${e.detail.widget.name}" demoted`) + console.log(`위젯 "${e.detail.widget.name}" 제거됨`) }, { signal }) const origRemoved = node.onRemoved @@ -193,11 +193,11 @@ app.registerExtension({ const { signal } = controller node.subgraph.events.addEventListener("input-added", (e) => { - console.log(`Input added: ${e.detail.input.name}`) + console.log(`입력 추가: ${e.detail.input.name}`) }, { signal }) node.subgraph.events.addEventListener("removing-input", (e) => { - console.log(`Input removing: ${e.detail.input.name}`) + console.log(`입력 제거: ${e.detail.input.name}`) }, { signal }) const origRemoved = node.onRemoved From f4c9deb2ddbf41218a48f6b993ac2e76a6b367f9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Wed, 1 Jul 2026 14:39:39 +0800 Subject: [PATCH 20/25] fix: address CodeRabbit review comments on PR #1195 MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit - Fix Korean grammar particles (와→과, 를→을) - Fix CLIPTextEncode casing (CLipTextEncode→CLIPTextEncode) - Remove duplicate '생성 생성' → '생성' - Unify '다중뷰' → '멀티뷰' - Add explicit heading anchors for in-page links - Replace em dashes with colons/semicolons - Close unclosed code fences in startup-flags - Normalize wan2_2 menu paths to unified Korean - Replace hyphenated terms (텍스트-이미지→텍스트 기반 이미지 생성) - Restore Korean frontmatter in recraft-v4 --- ko/custom-nodes/v3_migration.mdx | 4 ++-- ko/development/comfyui-server/api-examples.mdx | 4 ++-- ko/development/comfyui-server/startup-flags.mdx | 5 +++++ ko/tutorials/image/anima/anima.mdx | 16 ++++++++-------- .../image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx | 2 +- ko/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx | 8 ++++---- .../partner-nodes/hunyuan3d/model-generation.mdx | 6 +++--- ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx | 2 +- ko/tutorials/partner-nodes/openrouter/llm.mdx | 2 +- .../partner-nodes/recraft/recraft-v4.mdx | 12 ++++++------ .../partner-nodes/stability-ai/stable-audio.mdx | 2 +- .../video/cosmos/cosmos-predict2-video2world.mdx | 8 ++++---- ko/tutorials/video/wan/wan2_2.mdx | 4 ++-- 13 files changed, 40 insertions(+), 35 deletions(-) diff --git a/ko/custom-nodes/v3_migration.mdx b/ko/custom-nodes/v3_migration.mdx index 9eb1f34cf..7c6d2d464 100644 --- a/ko/custom-nodes/v3_migration.mdx +++ b/ko/custom-nodes/v3_migration.mdx @@ -233,7 +233,7 @@ def validate_inputs(cls, **kwargs) -> bool | str: return True ``` -#### 지연 평가 (V1 → V3) +#### 지연 평가 (V1 → V3) {#lazy-evaluation-v1--v3} ```check_lazy_status``` 함수는 클래스 메서드이며, 그 외에는 동일하게 유지됩니다. @@ -421,7 +421,7 @@ io.Combo.Input("mode", options=["option1", "option2", "option3"]) ## 고급 기능 -### 히든 입력 +### 히든 입력 {#hidden-inputs} 히든 입력은 프롬프트 메타데이터, 노드 ID 및 기타 내부 값과 같은 실행 컨텍스트에 대한 접근을 제공합니다. 이들은 UI에 표시되지 않습니다. diff --git a/ko/development/comfyui-server/api-examples.mdx b/ko/development/comfyui-server/api-examples.mdx index 1e0a145d8..a80318ce4 100644 --- a/ko/development/comfyui-server/api-examples.mdx +++ b/ko/development/comfyui-server/api-examples.mdx @@ -106,7 +106,7 @@ if __name__ == "__main__": WebSocket을 사용해 실행이 완료될 때까지 기다린 후, `/history` 엔드포인트를 통해 출력물을 가져옵니다. 대부분의 사용 사례에 권장되는 방식입니다. ```python -"""websockets_api_example.py — Monitor execution via WebSocket, download via /history.""" +"""websockets_api_example.py: Monitor execution via WebSocket, download via /history.""" import websocket # pip install websocket-client import uuid @@ -158,7 +158,7 @@ def get_images(ws, prompt): data = message["data"] if data["node"] is None and data["prompt_id"] == prompt_id: break # Execution done - # Binary frames are preview images — skip them here + # Binary frames are preview images; skip them here continue history = get_history(prompt_id)[prompt_id] diff --git a/ko/development/comfyui-server/startup-flags.mdx b/ko/development/comfyui-server/startup-flags.mdx index 976c154d1..d4004ebbb 100644 --- a/ko/development/comfyui-server/startup-flags.mdx +++ b/ko/development/comfyui-server/startup-flags.mdx @@ -32,6 +32,7 @@ ComfyUI 디렉토리에서 `python main.py --help`를 실행하면 기본 제공 ```bash python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8288 --disable-auto-launch --lowvram +``` ## 네트워크 및 서버 @@ -84,6 +85,7 @@ python main.py --port 8443 --tls-keyfile key.pem --tls-certfile cert.pem ```bash # Run server without opening browser python main.py --disable-auto-launch +``` ## 장치 및 CUDA @@ -225,6 +227,7 @@ python main.py --fast # 특정 최적화만 활성화 python main.py --fast fp16_accumulation cublas_ops +``` ## ComfyUI 매니저 @@ -251,6 +254,7 @@ python main.py --disable-all-custom-nodes # 특정 커스텀 노드만 허용 python main.py --disable-all-custom-nodes --whitelist-custom-nodes ComfyUI-Manager +``` ## 프론트엔드 & API @@ -270,6 +274,7 @@ python main.py --list-feature-flags # Set feature flags python main.py --feature-flag show_signin_button=true +``` ## 로깅 & 기타 diff --git a/ko/tutorials/image/anima/anima.mdx b/ko/tutorials/image/anima/anima.mdx index 7c6f70135..1e915ea00 100644 --- a/ko/tutorials/image/anima/anima.mdx +++ b/ko/tutorials/image/anima/anima.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- title: "Anima Base v1 ComfyUI 워크플로 예시" -description: "Anima는 CircleStone Labs / Comfy Org의 20억 파라미터 오픈 텍스트-이미지 모델로, 애니메이션 및 비사실적 일러스트레이션 생성에 최적화되었습니다." +description: "Anima는 CircleStone Labs / Comfy Org의 20억 파라미터 오픈 텍스트 기반 이미지 생성 모델로, 애니메이션 및 비사실적 일러스트레이션 생성에 최적화되었습니다." sidebarTitle: "Anima Base v1" translationSourceHash: a24422ae translationFrom: tutorials/image/anima/anima.mdx @@ -10,13 +10,13 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' -**Anima**는 [CircleStone Labs](https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima)와 Comfy Org의 협력으로 제공되는 오픈 텍스트-이미지 모델입니다. **20억** 개의 파라미터를 갖춘 이 모델은 고품질의 **애니메이션 및 비사실적** 이미지를 생성하도록 설계되었으며, 캐릭터, 장면, 컨셉 아트 등에 적합합니다. +**Anima**는 [CircleStone Labs](https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima)와 Comfy Org의 협력으로 제공되는 오픈 텍스트 기반 이미지 생성 모델입니다. **20억** 개의 파라미터를 갖춘 이 모델은 고품질의 **애니메이션 및 비사실적** 이미지를 생성하도록 설계되었으며, 캐릭터, 장면, 컨셉 아트 등에 적합합니다. **모델 주요 특징**: - **애니메이션 및 예술적 일러스트레이션 중심** — 비사실적 아트 스타일에 맞춰 조정됨 - **ComfyUI 네이티브 지원** — 표준 UNETLoader, CLIPLoader, VAELoader 노드로 로드 - **Qwen-3 0.6B 텍스트 인코더** — 강력한 언어 이해력과 프롬프트 준수 제공 -- **입력 이미지 필요 없음** — 순수 텍스트-이미지 생성 +- **입력 이미지 필요 없음** — 순수 텍스트 기반 이미지 생성 - **작은 메모리 사용량** — 20억 확산 모델로, 소비자용 GPU에서도 원활히 작동함 **관련 링크**: @@ -26,13 +26,13 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' Anima는 두 가지 워크플로를 제공합니다. 일반 사용을 위한 베이스 버전과 미리보기 버전(조기 액세스)입니다. -두 워크플로 모두 **Subgraph** 노드를 사용해 텍스트-이미지 생성 파이프라인을 관리합니다. Subgraph를 열어 내부 노드를 확인하거나 사용자 정의할 수 있습니다. +두 워크플로 모두 **Subgraph** 노드를 사용해 텍스트 기반 이미지 생성 파이프라인을 관리합니다. Subgraph를 열어 내부 노드를 확인하거나 사용자 정의할 수 있습니다. 이 워크플로는 모듈식 처리를 위해 Subgraph 노드를 사용합니다. Subgraph 문서를 확인해 워크플로를 사용자 정의하고 확장하는 방법을 알아보세요. -### Anima Base v1: 텍스트 → 이미지 +### Anima Base v1: 텍스트 기반 이미지 생성 JSON 파일 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Anima Base v1" 검색 @@ -46,14 +46,14 @@ Anima는 두 가지 워크플로를 제공합니다. 일반 사용을 위한 베 1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하거나 [Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org/?template=image_anima_base_v1&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=anima)를 사용하세요 2. **템플릿**으로 이동해 **Anima Base v1**을 검색하세요 -3. **Anima Base v1: 텍스트 → 이미지** 워크플로를 선택하세요 +3. **Anima Base v1: 텍스트 기반 이미지 생성** 워크플로를 선택하세요 4. 누락된 모델을 다운로드하고([모델 다운로드](#anima-model-downloads) 참조), 프롬프트를 입력한 후 **큐**를 클릭하세요 #### 예시 출력 Anima Base v1 예시 출력 -### Anima 미리보기: 애니메이션 텍스트-이미지 생성 +### Anima 미리보기: 애니메이션 텍스트 기반 이미지 생성 JSON 파일 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Anima Preview" 검색 @@ -67,7 +67,7 @@ Anima는 두 가지 워크플로를 제공합니다. 일반 사용을 위한 베 1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하거나 [Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org/?template=image_anima_preview&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=anima)를 사용하세요 2. **템플릿**으로 이동해 **Anima Preview**를 검색하세요 -3. **Anima 애니메이션 텍스트-이미지 생성** 워크플로를 선택하세요 +3. **Anima 애니메이션 텍스트 기반 이미지 생성** 워크플로를 선택하세요 4. 누락된 모델을 다운로드하고([모델 다운로드](#anima-model-downloads) 참조), 프롬프트를 입력한 후 **큐**를 클릭하세요 #### 예시 출력 diff --git a/ko/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx b/ko/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx index 0a6cd6f53..e72a01eb8 100644 --- a/ko/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx +++ b/ko/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx @@ -11,7 +11,7 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' Cosmos-Predict2는 NVIDIA의 차세대 물리 세계 기반 모델로, 물리적 AI 시나리오에서 고품질 시각 생성 및 예측 작업을 위해 특별히 설계되었습니다. 이 모델은 뛰어난 물리적 정확성, 환경 상호작용성, 세부 사항 재현 능력을 갖추고 있어 복잡한 물리 현상과 동적 장면을 사실적으로 시뮬레이션할 수 있습니다. -Cosmos-Predict2는 텍스트 기반 이미지 생성(Text2Image)와 비디오 기반 월드 생성(Video2World)를 포함한 다양한 생성 방식을 지원하며, 산업 시뮬레이션, 자율주행, 도시 계획, 과학 연구 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. +Cosmos-Predict2는 텍스트 기반 이미지 생성(Text2Image)과 비디오 기반 월드 생성(Video2World)을 포함한 다양한 생성 방식을 지원하며, 산업 시뮬레이션, 자율주행, 도시 계획, 과학 연구 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. GitHub: [Cosmos-predict2](https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-predict2) huggingface: [Cosmos-Predict2](https://huggingface.co/collections/nvidia/cosmos-predict2-68028efc052239369a0f2959) diff --git a/ko/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx b/ko/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx index b783851ee..abf0880b5 100644 --- a/ko/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx +++ b/ko/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx @@ -76,8 +76,8 @@ OmniGen2는 약 **7B**의 총 파라미터(텍스트 모델 3B + 이미지 생 3. **VAE 로드**: `Load VAE` 노드가 `ae.safetensors`를 로드하는지 확인하세요. 4. **이미지 크기 설정**: `EmptySD3LatentImage` 노드에서 생성할 이미지 크기를 설정하세요(권장 크기 1024x1024). 5. **입력 프롬프트**: - - 첫 번째 `CLipTextEncode` 노드에 긍정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나길 원하는 내용). - - 두 번째 `CLipTextEncode` 노드에 부정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나지 않길 원하는 내용). + - 첫 번째 `CLIPTextEncode` 노드에 긍정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나길 원하는 내용). + - 두 번째 `CLIPTextEncode` 노드에 부정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나지 않길 원하는 내용). 6. **생성 시작**: `Queue Prompt` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 텍스트 기반 이미지 생성을 실행하세요. 7. **결과 확인**: 생성이 완료되면 해당 이미지들이 자동으로 `ComfyUI/output/` 디렉터리에 저장되며, `SaveImage` 노드에서 미리보기할 수 있습니다. @@ -105,8 +105,8 @@ OmniGen2는 풍부한 이미지 편집 기능을 갖추고 있으며, 이미지 3. **VAE 로드**: `Load VAE` 노드가 `ae.safetensors`를 로드하는지 확인하세요. 4. **이미지 업로드**: 제공된 이미지를 `Load Image` 노드에서 업로드하세요. 5. **입력 프롬프트**: - - 첫 번째 `CLipTextEncode` 노드에 긍정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나길 원하는 내용). - - 두 번째 `CLipTextEncode` 노드에 부정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나지 않길 원하는 내용). + - 첫 번째 `CLIPTextEncode` 노드에 긍정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나길 원하는 내용). + - 두 번째 `CLIPTextEncode` 노드에 부정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나지 않길 원하는 내용). 6. **생성 시작**: `Queue Prompt` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 텍스트 기반 이미지 생성을 실행하세요. 7. **결과 확인**: 생성이 완료되면 해당 이미지들이 자동으로 `ComfyUI/output/` 디렉터리에 저장되며, `SaveImage` 노드에서 미리보기할 수 있습니다. diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/model-generation.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/model-generation.mdx index dd7c54d78..97a274b1c 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/model-generation.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/model-generation.mdx @@ -16,7 +16,7 @@ ComfyUI는 현재 해당 Hunyuan 3D API를 기본적으로 통합하여, ComfyUI 현재 ComfyUI의 파트너 노드는 다음과 같은 Hunyuan 3D 모델 생성 기능을 지원합니다: - 텍스트 기반 3D 생성 - 이미지 기반 3D 생성 -- 다중뷰 기반 3D 생성 +- 멀티뷰 기반 3D 생성 @@ -54,13 +54,13 @@ ComfyUI는 현재 해당 Hunyuan 3D API를 기본적으로 통합하여, ComfyUI ## 이미지 기반 3D 생성 워크플로우 -하나 이상의 이미지를 업로드해 고품질 3D 모델을 생성하세요. 2~4개의 다중뷰 이미지 지원으로 지오메트리와 재질의 정밀도가 향상됩니다. +하나 이상의 이미지를 업로드해 고품질 3D 모델을 생성하세요. 2~4개의 멀티뷰 이미지 지원으로 지오메트리와 재질의 정밀도가 향상됩니다. Comfy Cloud에서 실행 -## 다중뷰 기반 3D 생성 워크플로우 +## 멀티뷰 기반 3D 생성 워크플로우 앞면, 뒷면, 옆면 등 여러 각도의 이미지를 제공해 더욱 정확하고 상세한 3D 모델을 생성하세요. 이 작업은 이미지 기반 3D 생성과 동일한 워크플로우를 사용하며, 서로 다른 각도에서 2~4장의 이미지를 업로드하기만 하면 됩니다. diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx index 8035eb710..fba186b81 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx @@ -16,7 +16,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; OpenAI DALL·E 2는 ComfyUI 파트너 노드 시리즈의 일부로, 사용자가 OpenAI의 **DALL·E 2** 모델을 통해 이미지를 생성할 수 있도록 합니다. 이 노드는 다음을 지원합니다: -- 텍스트 기반 이미지 생성 생성 +- 텍스트 기반 이미지 생성 - 이미지 편집 기능 (마스크를 통한 인페인팅) ## 노드 개요 diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/openrouter/llm.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/openrouter/llm.mdx index d536d9bfd..ea7c7c93d 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/openrouter/llm.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/openrouter/llm.mdx @@ -74,7 +74,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; -이 샘플에서는 워크플로우가 참조 이미지를 분석하고 하위 이미지 노드를 위한 텍스트-이미지 프롬프트를 반환합니다. **이미지 로드**를 생략하거나, 프롬프트를 변경하거나, 그래프를 완전히 다시 구성해 자신만의 사용 사례에 맞게 조정할 수 있습니다. +이 샘플에서는 워크플로우가 참조 이미지를 분석하고 하위 이미지 노드를 위한 텍스트 기반 이미지 생성 프롬프트를 반환합니다. **이미지 로드**를 생략하거나, 프롬프트를 변경하거나, 그래프를 완전히 다시 구성해 자신만의 사용 사례에 맞게 조정할 수 있습니다. 템플릿을 참고로 사용한다면 일반적인 실행 과정은 다음과 같습니다: diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4.mdx index 2e5377343..c417e0406 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- -title: "Recraft V4 Image & Vector Generation in ComfyUI" -description: "Generate professional images and production-ready vectors with Recraft V4 in ComfyUI" +title: "ComfyUI에서 Recraft V4 이미지 및 벡터 생성" +description: "ComfyUI에서 Recraft V4로 전문적인 이미지와 제작 준비가 완료된 벡터 생성하기" sidebarTitle: "Recraft V4" translationSourceHash: 39d1f8cb translationFrom: tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4.mdx @@ -24,14 +24,14 @@ Recraft V4는 전문 디자인 작업을 위해 개발된 새로운 이미지 - **프롬프트 정확성** — 공간 관계, 재질, 반사 등 세부적인 창작 방향을 정확히 따릅니다 - **V4 Pro** — 동일한 모델이지만 더 높은 해상도. 인쇄 및 대형 작업용으로 2048×2048 해상도로 출력됩니다 -## Recraft V4 텍스트-이미지 워크플로우 +## Recraft V4 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우 Comfy Cloud에서 열기 - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Recraft V4 텍스트-이미지" 검색 + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Recraft V4 텍스트 기반 이미지 생성" 검색 ### 워크플로우 실행 단계 @@ -53,7 +53,7 @@ Recraft V4는 전문 디자인 작업을 위해 개발된 새로운 이미지 ![액션 샷](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/a8643f80-8cc4-4246-a95a-bed1f9ee10f1_2560x1664.png) *어안 렌즈로 빈 콘크리트 수영장 안에서 촬영—쉐어링 보머와 투명 PVC 쉘을 입은 남자가 카메라 바로 위 수영장 가장자리에서 킥플립 중이며, 보드가 발에서 떨어져나가고, 레이어드된 옷이 공중에 떠서 퍼지며 그 아래의 하키 저지가 드러납니다.* -## Recraft V4 텍스트-벡터 워크플로우 +## Recraft V4 텍스트 기반 벡터 생성 워크플로우 Recraft V4는 직접 제작 준비가 완료된 SVG 벡터 출력을 생성할 수 있습니다. 이는 로고, 아이콘, 브랜드 자산 등 확장성이 필요한 경우 유용합니다. SVG 출력은 일러스트레이터, 피그마, 스케치와 호환됩니다. @@ -62,7 +62,7 @@ Recraft V4는 직접 제작 준비가 완료된 SVG 벡터 출력을 생성할 - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Recraft V4 텍스트-벡터" 검색 + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Recraft V4 텍스트 기반 벡터 생성" 검색 ### 벡터 쇼케이스 diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-audio.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-audio.mdx index 096182d6d..722d02271 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-audio.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-audio.mdx @@ -20,7 +20,7 @@ Stable Audio 2.5는 라이선스된 오디오로만 훈련되어 상업적으로 ## 텍스트 기반 오디오 생성 워크플로우 -텍스트 기반 오디오 생성를 위해서는 텍스트 프롬프트를 통해 오디오를 생성할 수 있습니다. 생성하고자 하는 음악을 설명해야 합니다. +텍스트 기반 오디오 생성을 위해서는 텍스트 프롬프트를 통해 오디오를 생성할 수 있습니다. 생성하고자 하는 음악을 설명해야 합니다.

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diff --git a/ko/tutorials/video/cosmos/cosmos-predict2-video2world.mdx b/ko/tutorials/video/cosmos/cosmos-predict2-video2world.mdx index 6ac92e1c3..ce6479416 100644 --- a/ko/tutorials/video/cosmos/cosmos-predict2-video2world.mdx +++ b/ko/tutorials/video/cosmos/cosmos-predict2-video2world.mdx @@ -11,7 +11,7 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' Cosmos-Predict2는 NVIDIA의 차세대 물리 세계 기반 모델로, 물리적 AI 시나리오에서 고품질 시각 생성 및 예측 작업을 위해 특별히 설계되었습니다. 이 모델은 뛰어난 물리적 정확성, 환경 상호작용성, 세부 묘사 능력을 갖추고 있어 복잡한 물리 현상과 동적 장면을 사실적으로 시뮬레이션할 수 있습니다. -Cosmos-Predict2는 텍스트-이미지(Text2Image)와 비디오-월드(Video2World)를 포함한 다양한 생성 방식을 지원하며, +Cosmos-Predict2는 텍스트 기반 이미지 생성(Text2Image)과 비디오-월드(Video2World)를 포함한 다양한 생성 방식을 지원하며, 산업 시뮬레이션, 자율주행, 도시 계획, 과학 연구 등 여러 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 이는 지능형 비전과 물리 세계의 깊은 통합을 촉진하는 핵심 기반 도구입니다. @@ -20,10 +20,10 @@ huggingface: [Cosmos-Predict2](https://huggingface.co/collections/nvidia/cosmos- 이 가이드는 ComfyUI에서 **Video2World** 생성을 완료하는 과정을 안내합니다. -텍스트-이미지 섹션은 다음을 참고하세요: +텍스트 기반 이미지 생성 섹션은 다음을 참고하세요: - - Cosmos-Predict2를 이용한 텍스트-이미지 생성 + + Cosmos-Predict2를 이용한 텍스트 기반 이미지 생성 {/* diff --git a/ko/tutorials/video/wan/wan2_2.mdx b/ko/tutorials/video/wan/wan2_2.mdx index 7ab634cf1..1303255f4 100644 --- a/ko/tutorials/video/wan/wan2_2.mdx +++ b/ko/tutorials/video/wan/wan2_2.mdx @@ -146,7 +146,7 @@ ComfyUI/ ### 1. 워크플로우 파일 -ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하신 후, 메뉴 `워크플로우` -> `템플릿 둘러보기` -> `비디오`를 통해 "Wan2.2 14B T2V"를 찾아 워크플로우를 로드하세요. +ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하신 후, 메뉴 `워크플로우` -> `템플릿 탐색` -> `비디오`를 통해 "Wan2.2 14B T2V"를 찾아 워크플로우를 로드하세요. 또는 ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트한 후, 아래 비디오를 다운로드해 ComfyUI로 드래그하여 워크플로우를 로드하세요. @@ -204,7 +204,7 @@ ComfyUI/ ### 1. 워크플로 파일 -ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하신 후, 메뉴 `Workflow` -> `Browse Templates` -> `Video`를 통해 "Wan2.2 14B I2V"를 찾아 워크플로를 로드하세요. +ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하신 후, 메뉴 `워크플로우` -> `템플릿 탐색` -> `비디오`를 통해 "Wan2.2 14B I2V"를 찾아 워크플로를 로드하세요. 또는 ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트한 후, 아래 비디오를 다운로드해 ComfyUI로 드래그하여 워크플로를 로드하세요.

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@@ -56,4 +56,5 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' │ ├── 📂 diffusion_models/ │ │ └── ovis_image_bf16.safetensors │ └── 📂 vae/ -│ └── ae.safetensors \ No newline at end of file +│ └── ae.safetensors +``` \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/image/qwen/qwen-image-2512.mdx b/ko/tutorials/image/qwen/qwen-image-2512.mdx index 00a6fe634..e8332bcd2 100644 --- a/ko/tutorials/image/qwen/qwen-image-2512.mdx +++ b/ko/tutorials/image/qwen/qwen-image-2512.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- title: "Qwen-Image-2512 ComfyUI 네이티브 워크플로우 예시" -description: "Qwen-Image-2512는 Qwen-Image의 텍스트 기반 이미지 생성 기초 모델의 12월 업데이트로, 향상된 인간의 사실성, 더 세밀한 자연 디테일, 개선된 텍스트 렌더링을 특징으로 합니다." +description: "Qwen-Image-2512는 Qwen-Image의 텍스트-to-image 기반 모델의 12월 업데이트로, 향상된 인간의 사실성, 더 세밀한 자연 디테일, 개선된 텍스트 렌더링을 특징으로 합니다." sidebarTitle: "Qwen-Image-2512" translationSourceHash: a18022ab translationFrom: tutorials/image/qwen/qwen-image-2512.mdx @@ -8,7 +8,7 @@ translationFrom: tutorials/image/qwen/qwen-image-2512.mdx import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' -**Qwen-Image-2512**는 Qwen-Image의 텍스트 기반 이미지 생성 기초 모델의 12월 업데이트입니다. 지난 8월에 출시된 기본 Qwen-Image 모델과 비교해 Qwen-Image-2512는 이미지 품질과 사실성이 크게 향상되었습니다. +**Qwen-Image-2512**는 Qwen-Image의 텍스트-to-image 기반 모델의 12월 업데이트입니다. 지난 8월에 출시된 기본 Qwen-Image 모델과 비교해 Qwen-Image-2512는 이미지 품질과 사실성이 크게 향상되었습니다. **Qwen-Image-2512의 주요 개선 사항**: - **향상된 인간의 사실성**: 'AI 생성' 느낌을 크게 줄이고, 특히 인물의 경우 전반적인 이미지 사실성을 대폭 향상시켰습니다. @@ -47,8 +47,8 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' ComfyUI를 업데이트한 후, 템플릿에서 워크플로우 파일을 찾거나 아래 워크플로우를 ComfyUI로 드래그하여 불러올 수 있습니다. 워크플로우에는 두 개의 서브그래프가 포함되어 있습니다: -- **텍스트 기반 이미지 생성 (Qwen-Image 2512)**: 표준 50단계 생성 -- **텍스트 기반 이미지 생성 (Qwen-Image 2512 4단계)**: Lightning LoRA를 사용한 가속화된 4단계 생성 +- **텍스트 to 이미지 (Qwen-Image 2512)**: 표준 50단계 생성 +- **텍스트 to 이미지 (Qwen-Image 2512 4단계)**: Lightning LoRA를 사용한 가속화된 4단계 생성

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@@ -86,4 +86,5 @@ ComfyUI를 업데이트한 후, 템플릿에서 워크플로우 파일을 찾거 │ │ ├── qwen_image_2512_bf16.safetensors │ │ └── qwen_image_2512_fp8_e4m3fn.safetensors │ └── 📂 vae/ -│ └── qwen_image_vae.safetensors \ No newline at end of file +│ └── qwen_image_vae.safetensors +``` \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/video/hunyuan/hunyuan-video-1-5.mdx b/ko/tutorials/video/hunyuan/hunyuan-video-1-5.mdx index 20f2e88b5..d3ab31085 100644 --- a/ko/tutorials/video/hunyuan/hunyuan-video-1-5.mdx +++ b/ko/tutorials/video/hunyuan/hunyuan-video-1-5.mdx @@ -15,29 +15,29 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; ## 모델 주요 특징 - **콤팩트한 강력함**: 대형 모델과 동등한 최고 수준의 성능을 소비자 하드웨어에서도 구현합니다. -- **다양한 생성 지원**: 뛰어난 일관성을 갖춘 고화질 텍스트 기반 비디오 및 이미지 기반 비디오(5~10초) 생성을 지원합니다. +- **다양한 생성 지원**: 뛰어난 일관성을 갖춘 고화질 텍스트-to-비디오 및 이미지-to-비디오(5~10초) 생성을 지원합니다. - **정밀한 제어**: 카메라 움직임, 물리적 효과, 감정 표현에 대한 강력한 명령어 준수 기능을 제공합니다. - **시네마틱 품질**: 기본 720p 출력(1080p까지 스케일링 가능)으로 전문적인 미학을 자랑합니다. - **풍부한 기능**: 다양한 스타일(사실적, 애니메이션, 3D)과 비디오 내 텍스트 렌더링(중국어/영어)을 지원합니다. -## 워크플로 템플릿 +## 워크플로우 템플릿 [video_hunyuan_video_1.5_720p_i2v.json](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/video_hunyuan_video_1.5_720p_i2v.json) [video_hunyuan_video_1.5_720p_t2v.json](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/video_hunyuan_video_1.5_720p_t2v.json) ## 모델 링크 -**text_encoders** +**텍스트 인코더** - [qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_1.5_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors) - [byt5_small_glyphxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_1.5_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/byt5_small_glyphxl_fp16.safetensors) -**diffusion_models** +**디퓨전 모델** - [hunyuanvideo1.5_1080p_sr_distilled_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_1.5_repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/hunyuanvideo1.5_1080p_sr_distilled_fp16.safetensors) - [hunyuanvideo1.5_720p_t2v_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_1.5_repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/hunyuanvideo1.5_720p_t2v_fp16.safetensors) -**vae** +**VAE** - [hunyuanvideo15_vae_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_1.5_repackaged/resolve/main/split_files/vae/hunyuanvideo15_vae_fp16.safetensors) @@ -54,4 +54,5 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; │ │ ├── hunyuanvideo1.5_1080p_sr_distilled_fp16.safetensors │ │ └── hunyuanvideo1.5_720p_t2v_fp16.safetensors │ └── :open_file_folder: vae/ -│ └── hunyuanvideo15_vae_fp16.safetensors \ No newline at end of file +│ └── hunyuanvideo15_vae_fp16.safetensors +``` \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/video/wan/fun-control.mdx b/ko/tutorials/video/wan/fun-control.mdx index 3da1b7e50..dcc1668b0 100644 --- a/ko/tutorials/video/wan/fun-control.mdx +++ b/ko/tutorials/video/wan/fun-control.mdx @@ -1,17 +1,11 @@ --- title: "ComfyUI Wan2.1 Fun Control 동영상 예시" -description: "이 가이드에서는 ComfyUI에서 Wan2.1 Fun Control을 사용하여 제어 비디오를 통해 비디오를 생성하는 방법을 보여줍니다." +description: "이 가이드에서는 ComfyUI에서 Wan2.1 Fun Control을 사용해 제어 동영상을 생성하는 방법을 보여줍니다." sidebarTitle: "Wan2.1 Fun Control" -translationSourceHash: 88043153 +translationSourceHash: 04505266 translationFrom: tutorials/video/wan/fun-control.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 9efc0241 - "About Wan2.1-Fun-Control": 19f05e50 - "Model Installation": aee3a183 - "ComfyUI Native Workflow": 13eb7888 - "Workflow Using Custom Nodes": cf408ff0 - "Usage Tips": ae173b3b --- + import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; ## Wan2.1-Fun-Control 소개 @@ -75,20 +69,21 @@ ComfyUI는 현재 Wan2.1 Fun Control 모델을 **네이티브로 지원**합니 │ │ └── wan_2.1_vae.safetensors │ └── 📂 clip_vision/ │ └── clip_vision_h.safetensors +``` -## ComfyUI 네이티브 워크플로 +## ComfyUI 네이티브 워크플로우 -이 워크플로에서는 현재 `Load Image` 노드가 mp4 형식을 지원하지 않기 때문에 **WebP 형식**으로 변환된 영상을 사용합니다. 또한 원본 영상을 전처리하기 위해 **Canny Edge**를 사용합니다. 많은 사용자가 커스텀 노드를 설치할 때 설치 실패와 환경 문제를 겪기 때문에, 이번 버전의 워크플로는 네이티브 노드만을 사용해 더욱 원활한 경험을 보장합니다. +이 워크플로우에서는 현재 `Load Image` 노드가 mp4 형식을 지원하지 않기 때문에 **WebP 형식**으로 변환된 영상을 사용합니다. 또한 원본 영상을 전처리하기 위해 **Canny Edge**를 사용합니다. 많은 사용자가 커스텀 노드를 설치할 때 설치 실패와 환경 문제를 겪기 때문에, 이번 버전의 워크플로우는 오직 네이티브 노드만을 사용해 더욱 원활한 경험을 보장합니다. -풍부한 기능의 노드를 제공하는 우수한 ComfyUI 저자분들께 감사드립니다. 관련 버전을 직접 확인하고 싶다면 [커스텀 노드를 사용한 워크플로](#workflow-using-custom-nodes)를 참조하세요. +강력한 기능을 제공하는 ComfyUI 저자분들께 감사드립니다. 관련 버전을 직접 확인하고 싶다면 [커스텀 노드를 사용한 워크플로우](#workflow-using-custom-nodes)를 참조하세요. -### 1. 워크플로 파일 다운로드 +### 1. 워크플로우 파일 다운로드 -#### 1.1 워크플로 파일 +#### 1.1 워크플로우 파일 -아래 이미지를 다운로드해 ComfyUI로 드래그하여 워크플로를 불러오세요: +아래 이미지를 다운로드해 ComfyUI로 드래그하여 워크플로우를 불러오세요: -![Wan2.1 Fun Control 네이티브 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/wan2.1_fun_control/wan2.1_fun_control_native.webp) +![Wan2.1 Fun Control 네이티브 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/wan2.1_fun_control/wan2.1_fun_control_native.webp) #### 1.2 입력 이미지 및 영상 다운로드 @@ -98,9 +93,9 @@ ComfyUI는 현재 Wan2.1 Fun Control 모델을 **네이티브로 지원**합니 ![입력 참조 영상](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/wan2.1_fun_control/input/01-portrait_video.webp) -### 2. 워크플로 단계별 완료 +### 2. 워크플로우 단계별 완료 -![Wan2.1 Fun Control 워크플로 단계](/images/tutorial/video/wan/fun_control_native_flow_diagram.png) +![Wan2.1 Fun Control 워크플로우 단계](/images/tutorial/video/wan/fun_control_native_flow_diagram.png) 1. `Load Diffusion Model` 노드가 `wan2.1_fun_control_1.3B_bf16.safetensors`를 로드했는지 확인하세요. 2. `Load CLIP` 노드가 `umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors`를 로드했는지 확인하세요. @@ -114,9 +109,9 @@ ComfyUI는 현재 Wan2.1 Fun Control 모델을 **네이티브로 지원**합니 ### 3. 사용 시 주의사항 -- `WanFunControlToVideo` 노드에 제어 영상과 같은 수의 프레임을 입력해야 하므로, 지정한 프레임 수가 실제 제어 영상 프레임보다 많으면 초과한 프레임은 제어 조건에 맞지 않는 장면이 표시될 수 있습니다. 이 문제는 [커스텀 노드를 사용한 워크플로](#workflow-using-custom-nodes)에서 해결하겠습니다. +- `WanFunControlToVideo` 노드에 제어 영상과 같은 수의 프레임을 입력해야 하므로, 지정한 프레임 수가 실제 제어 영상 프레임보다 많으면 초과한 프레임은 제어 조건에 맞지 않는 장면이 표시될 수 있습니다. 이 문제는 [커스텀 노드를 사용한 워크플로우](#workflow-using-custom-nodes)에서 해결하겠습니다. - 너무 큰 크기를 설정하지 마세요. 샘플링 과정이 매우 오래 걸릴 수 있습니다. 먼저 작은 이미지를 생성한 후 확대해보세요. -- 이 워크플로를 기반으로 상상력을 발휘해 텍스트 기반 이미지 생성이나 다른 유형의 워크플로를 추가해 직접 텍스트 기반 비디오 생성이나 스타일 전이를 구현해보세요. +- 이 워크플로우를 기반으로 상상력을 발휘해 텍스트-to-image나 다른 유형의 워크플로우를 추가해 직접 텍스트-to-video 생성이나 스타일 전송을 구현해보세요. - [ComfyUI-comfyui_controlnet_aux](https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux)와 같은 도구를 사용해 더욱 풍부한 제어 옵션을 활용하세요. ## 커스텀 노드를 사용한 워크플로우 @@ -185,4 +180,4 @@ ComfyUI 커뮤니티의 저자들이 제공하는 커스텀 노드 패키지 덕 - `WanFunControlToVideo` 노드에서 `control_video`는 필수는 아니므로, 때때로 제어 영상을 생략하고 처음에 320x320처럼 아주 작은 영상을 생성한 후 이를 제어 영상 입력으로 사용해 일관된 결과를 얻을 수 있습니다. - [ComfyUI-WanVideoWrapper](https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper) -- [ComfyUI-KJNodes](https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes) +- [ComfyUI-KJNodes](https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes) \ No newline at end of file From b933bda7807705697f3b391b8013fff0e9031255 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Wed, 1 Jul 2026 14:54:23 +0800 Subject: [PATCH 23/25] chore: remove patch leftovers --- ko/custom-nodes/v3_migration.mdx.orig | 523 -------------------------- ko/custom-nodes/v3_migration.mdx.rej | 6 - 2 files changed, 529 deletions(-) delete mode 100644 ko/custom-nodes/v3_migration.mdx.orig delete mode 100644 ko/custom-nodes/v3_migration.mdx.rej diff --git a/ko/custom-nodes/v3_migration.mdx.orig b/ko/custom-nodes/v3_migration.mdx.orig deleted file mode 100644 index 7bc8e8082..000000000 --- a/ko/custom-nodes/v3_migration.mdx.orig +++ /dev/null @@ -1,523 +0,0 @@ ---- -title: "V3 마이그레이션" -description: "기존 V1 노드를 새 V3 스키마로 마이그레이션하는 방법." -translationSourceHash: c74419d4 -translationFrom: custom-nodes/v3_migration.mdx ---- - -## 개요 - -ComfyUI V3 스키마는 노드를 정의하는 방식을 보다 체계적으로 개선했으며, 향후 노드 기능 확장은 오직 V3 스키마에만 추가됩니다. 이 가이드를 사용해 기존 V1 노드를 새 V3 스키마로 마이그레이션할 수 있습니다. - -## 핵심 개념 - -V3 스키마는 새로운 버전화된 Comfy API에 유지되며, 이는 스키마의 향후 수정사항이 하위 호환성을 보장한다는 것을 의미합니다. ```comfy_api.latest```는 여전히 개발 중인 최신 번호의 API를 가리키며, 최신 버전 바로 전 버전이 '안정적'이라고 볼 수 있습니다. 현재(첫 번째) API 버전은 ```v0_0_2```이며, 이 버전에는 경고 없이 더 많은 변경이 이루어질 것입니다. 안정적인 버전으로 간주되면, ```latest```가 가리키는 버전이 새롭게 ```v0_0_3```으로 변경됩니다. - -```python -# 최신 ComfyUI API 사용 -from comfy_api.latest import ComfyExtension, io, ui - -# 특정 버전의 ComfyUI API 사용 -from comfy_api.v0_0_2 import ComfyExtension, io, ui -``` - -### V1 vs V3 아키텍처 - -V3 스키마에서 가장 큰 변화는 다음과 같습니다: -- 입력과 출력이 사전 대신 객체로 정의됨. -- 실행 방식이 'execute'라는 이름으로 고정되고 클래스 메서드임. -- ```def comfy_entrypoint()``` 함수는 ComfyExtension 객체를 반환하며, 노출되는 노드를 NODE_CLASS_MAPPINGS/NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS 대신 정의함. -- 노드 객체는 '상태'를 노출하지 않음 - ```def __init__(self)```는 노드의 함수에서 노출되는 내용에 아무런 영향을 미치지 않으며, 모든 함수는 클래스 메서드임. 또한 노드 클래스는 실행 전에 정제됨. - -#### V1 (레거시) -```python -class MyNode: - @classmethod - def INPUT_TYPES(s): - return {"required": {...}} - - RETURN_TYPES = ("IMAGE",) - FUNCTION = "execute" - CATEGORY = "my_category" - - def execute(self, ...): - return (result,) - -NODE_CLASS_MAPPINGS = {"MyNode": MyNode} -``` - -#### V3 (현대) -```python -from comfy_api.latest import ComfyExtension, io - -class MyNode(io.ComfyNode): - @classmethod - def define_schema(cls) -> io.Schema: - return io.Schema( - node_id="MyNode", - display_name="My Node", - category="my_category", - inputs=[...], - outputs=[...] - ) - - @classmethod - def execute(cls, ...) -> io.NodeOutput: - return io.NodeOutput(result) - -class MyExtension(ComfyExtension): - async def get_node_list(self) -> list[type[io.ComfyNode]]: - return [MyNode] - -async def comfy_entrypoint() -> ComfyExtension: - return MyExtension() -``` - -## 마이그레이션 단계 - -대부분의 경우 V1에서 V3으로의 이동은 간단하며, 단순한 문법 변경에 불과합니다. - -### 단계 1: 기본 클래스 변경 - -모든 V3 스키마 노드는 ```ComfyNode```를 상속해야 합니다. 여러 계층의 상속도 괜찮으며, 체인의 맨 위에 ```ComfyNode``` 부모가 있으면 됩니다. - -**V1:** -```python -class Example: - def __init__(self): - pass -``` - -**V3:** -```python -from comfy_api.latest import io - -class Example(io.ComfyNode): - # __init__ 필요 없음 -``` - -### 단계 2: INPUT_TYPES를 define_schema로 변환 - -노드 ID, 표시 이름, 카테고리 등 코드 내 다양한 위치에서 할당되었던 노드 속성들은 이제 ```Schema``` 클래스를 통해 함께 관리됩니다. - -`define_schema(cls)` 함수는 V1에서 INPUT_TYPES(s)가 작동한 방식과 매우 유사하게 ```Schema``` 객체를 반환해야 합니다. - -지원되는 핵심 입력/출력 유형은 ```comfy_api/{version}```의 ```_io.py```에 저장 및 문서화되어 있으며, 기본적으로 ```io```로 네임스페이스가 지정됩니다. 이제 입력/출력이 사전이나 문자열 대신 클래스로 정의되므로, 사용자 정의 유형은 직접 클래스를 정의하거나 ```io```의 ```Custom``` 헬퍼 함수를 사용하여 지원됩니다. - -사용자 정의 유형에 대한 자세한 내용은 아래 별도의 섹션에서 다룹니다. - -유형 클래스는 다음과 같은 속성을 가집니다: -- 입력에 대한 ```class Input``` (예: ```Model.Input(...)```) -- 출력에 대한 ```class Output``` (예: ```Model.Output(...)```). 모든 유형이 출력을 지원하지는 않습니다. -- 유형의 타입 힌트를 얻기 위한 ```Type``` (예: ```Model.Type```). 일부 타입 힌트는 단순히 ```any```이며, 이는 향후 업데이트될 수 있습니다. 이러한 타입 힌트는 강제되지 않으며 유용한 문서 역할을 합니다. - -**V1:** -```python -@classmethod -def INPUT_TYPES(s): - return { - "required": { - "image": ("IMAGE",), - "int_field": ("INT", { - "default": 0, - "min": 0, - "max": 4096, - "step": 64, - "display": "number" - }), - "string_field": ("STRING", { - "multiline": False, - "default": "Hello" - }), - # V1 처리: 임의의 유형 - "custom_field": ("MY_CUSTOM_TYPE",), - }, - "optional": { - "mask": ("MASK",) - } - } -``` - -**V3:** -```python -@classmethod -def define_schema(cls) -> io.Schema: - return io.Schema( - node_id="Example", - display_name="Example Node", - category="examples", - description="Node description here", - inputs=[ - io.Image.Input("image"), - io.Int.Input("int_field", - default=0, - min=0, - max=4096, - step=64, - display_mode=io.NumberDisplay.number - ), - io.String.Input("string_field", - default="Hello", - multiline=False - ), - # V3 처리: 임의의 유형 - io.Custom("my_custom_type").Input("custom_input"), - io.Mask.Input("mask", optional=True) - ], - outputs=[ - io.Image.Output() - ] - ) -``` - -### 단계 3: Execute 메서드 업데이트 - -V3의 모든 실행 함수는 ```execute```라는 이름을 가지며 클래스 메서드입니다. - -**V1:** -```python -def test(self, image, string_field, int_field): - # Process - image = 1.0 - image - return (image,) -``` - -**V3:** -```python -@classmethod -def execute(cls, image, string_field, int_field) -> io.NodeOutput: - # Process - image = 1.0 - image - - # 선택적 UI 미리보기와 함께 반환 - return io.NodeOutput(image, ui=ui.PreviewImage(image, cls=cls)) -``` - -### 단계 4: 노드 속성 변환 - -다음은 속성 이름의 몇 가지 예시입니다. 자세한 내용은 ```comfy_api.latest._io```의 소스 코드를 참조하세요. - -| V1 속성 | V3 스키마 필드 | 비고 | -|------------|-----------------|-------| -| `RETURN_TYPES` | 스키마의 `outputs` | 출력 객체 목록 | -| `RETURN_NAMES` | 출력의 `display_name` | 출력별 표시 이름 | -| `FUNCTION` | 항상 `execute` | 메서드 이름이 표준화됨 | -| `CATEGORY` | 스키마의 `category` | 문자열 값 | -| `OUTPUT_NODE` | 스키마의 `is_output_node` | 불리언 플래그 | -| `DEPRECATED` | 스키마의 `is_deprecated` | 불리언 플래그 | -| `EXPERIMENTAL` | 스키마의 `is_experimental` | 불리언 플래그 | - -### 단계 5: 특수 메서드 처리 - -V1과 동일한 특수 메서드가 지원되지만, 더 명확하게 하기 위해 소문자화되거나 완전히 이름이 변경되었습니다. 사용법은 동일합니다. - -#### 검증 (V1 → V3) - -입력 검증 함수는 ```validate_inputs```로 이름이 변경되었습니다. - -**V1:** -```python -@classmethod -def VALIDATE_INPUTS(s, **kwargs): - # 검증 로직 - return True -``` - -**V3:** -```python -@classmethod -def validate_inputs(cls, **kwargs) -> bool | str: - # 유효하면 True, 아니면 오류 메시지 반환 - if error_condition: - return "Error message" - return True -``` - -#### 지연 평가 (V1 → V3) {#lazy-evaluation-v1--v3} - -`check_lazy_status` 함수는 클래스 메서드이며, 그 외에는 동일하게 유지됩니다. - -**V1:** -```python -def check_lazy_status(self, image, string_field, ...): - if condition: - return ["string_field"] - return [] -``` - -**V3:** -```python -@classmethod -def check_lazy_status(cls, image, string_field, ...): - if condition: - return ["string_field"] - return [] -``` - -#### 캐시 제어 (V1 → V3) - -캐시 제어의 기능은 V1과 동일하게 유지되지만, 원래 이름은 작동 방식을 매우 오해하기 쉽게 만들었습니다. - -V1의 ```IS_CHANGED``` 함수는 반환값이 노드가 마지막으로 실행되었을 때와 동일한 경우 노드 재실행을 트리거하지 않도록 신호를 보냅니다. - -따라서 ```IS_CHANGED``` 함수는 ```fingerprint_inputs```로 이름이 변경되었습니다. 개발자들이 저지르는 가장 흔한 실수 중 하나는 ```True```를 반환하면 노드가 항상 재실행된다고 생각하는 것이었습니다. ```True```가 항상 반환되면, 실제로는 노드를 한 번만 실행하고 캐시된 값을 재사용하는 반대 효과가 발생합니다. - -이 함수의 사용 예시는 LoadImage 노드입니다. 이 노드는 선택된 파일의 해시를 반환하여, 파일이 변경되면 노드가 강제로 재실행되도록 합니다. - -**V1:** -```python -@classmethod -def IS_CHANGED(s, **kwargs): - return "unique_value" -``` - -**V3:** -```python -@classmethod -def fingerprint_inputs(cls, **kwargs): - return "unique_value" -``` - -### 단계 6: 확장 프로그램 및 진입점 생성 - -노드 ID를 노드 클래스/표시 이름에 연결하는 사전을 정의하는 대신, 이제 ```ComfyExtension``` 클래스와 정의해야 할 ```comfy_entrypoint``` 함수가 있습니다. - -향후 ```get_node_list```를 통해 노드만 등록하는 것 이상의 기능을 등록하기 위해 ComfyExtension에 더 많은 함수가 추가될 수 있습니다. - -`comfy_entrypoint`는 비동기이거나 아니어도 되지만, ```get_node_list```는 반드시 비동기로 정의해야 합니다. - -**V1:** -```python -NODE_CLASS_MAPPINGS = { - "Example": Example -} - -NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS = { - "Example": "Example Node" -} -``` - -**V3:** -```python -from comfy_api.latest import ComfyExtension - -class MyExtension(ComfyExtension): - # 반드시 비동기로 선언해야 함 - async def get_node_list(self) -> list[type[io.ComfyNode]]: - return [ - Example, - # 여기에 더 많은 노드 추가 - ] - -# 비동기 또는 비동기가 아닌 형태로 선언 가능, 둘 다 작동함 -async def comfy_entrypoint() -> MyExtension: - return MyExtension() -``` - -## 입력 유형 참조 - -이미 단계 2에서 설명했지만, V1 대비 V3의 몇 가지 유형 참조 비교를 제공합니다. 전체 유형 선언은 ```comfy_api.latest._io```를 참조하세요. - -### 기본 유형 - -| V1 유형 | V3 유형 | 예시 | -|---------|---------|---------| -| `"INT"` | `io.Int.Input()` | `io.Int.Input("count", default=1, min=0, max=100)` | -| `"FLOAT"` | `io.Float.Input()` | `io.Float.Input("strength", default=1.0, min=0.0, max=10.0)` | -| `"STRING"` | `io.String.Input()` | `io.String.Input("text", multiline=True)` | -| `"BOOLEAN"` | `io.Boolean.Input()` | `io.Boolean.Input("enabled", default=True)` | - -#### control_after_generate - -Int 및 Combo 입력은 각 생성 후 값을 자동으로 변경하기 위한 제어 위젯을 추가하는 `control_after_generate` 파라미터를 지원합니다. V1에서는 이 값이 단순한 `bool`이었지만, V3에서는 `io.ControlAfterGenerate` 열거형을 사용하여 명시적으로 제어할 수 있습니다. `True`를 전달하는 것은 `io.ControlAfterGenerate.randomize`와 동일합니다. - -| 값 | 동작 | -|-------|----------| -| `io.ControlAfterGenerate.fixed` | 각 생성 후 값이 동일하게 유지됩니다. | -| `io.ControlAfterGenerate.increment` | 각 생성 후 값이 단계만큼 증가합니다. | -| `io.ControlAfterGenerate.decrement` | 각 생성 후 값이 단계만큼 감소합니다. | -| `io.ControlAfterGenerate.randomize` | 각 생성 후 값이 무작위화됩니다. | - -```python -# 제어 위젯 활성화 (UI에서 사용자가 모드 선택) -io.Int.Input("seed", default=0, min=0, max=0xFFFFFFFFFFFFFFFF, control_after_generate=True) - -# 특정 기본 모드 설정 -io.Int.Input("seed", default=0, min=0, max=0xFFFFFFFFFFFFFFFF, - control_after_generate=io.ControlAfterGenerate.randomize) -``` - -### ComfyUI 유형 - -| V1 유형 | V3 유형 | 예시 | -|---------|---------|---------| -| `"IMAGE"` | `io.Image.Input()` | `io.Image.Input("image", tooltip="입력 이미지")` | -| `"MASK"` | `io.Mask.Input()` | `io.Mask.Input("mask", optional=True)` | -| `"LATENT"` | `io.Latent.Input()` | `io.Latent.Input("latent")` | -| `"CONDITIONING"` | `io.Conditioning.Input()` | `io.Conditioning.Input("positive")` | -| `"MODEL"` | `io.Model.Input()` | `io.Model.Input("model")` | -| `"VAE"` | `io.VAE.Input()` | `io.VAE.Input("vae")` | -| `"CLIP"` | `io.CLIP.Input()` | `io.CLIP.Input("clip")` | - -### Combo (드롭다운/선택 목록) - -V3의 Combo 유형은 명시적인 클래스 정의가 필요합니다. - -**V1:** -```python -"mode": (["option1", "option2", "option3"],) -``` - -**V3:** -```python -io.Combo.Input("mode", options=["option1", "option2", "option3"]) -``` - -## 스키마 참조 - -`Schema` 데이터클래스는 V3 노드의 모든 속성을 정의합니다. 사용 가능한 모든 필드에 대한 완전한 참조입니다: - -| 필드 | 유형 | 기본값 | 설명 | -|-------|------|---------|-------------| -| `node_id` | `str` | *필수* | 전역적으로 고유한 노드 ID. 커스텀 노드는 충돌을 피하기 위해 접두사/접미사를 추가해야 합니다. | -| `display_name` | `str` | `None` | UI에 표시되는 표시 이름. 설정하지 않으면 `node_id`로 대체됩니다. | -| `category` | `str` | `"sd"` | "노드 추가" 메뉴의 카테고리 (예: `"image/transform"`). | -| `description` | `str` | `""` | 노드 위에 마우스를 올리면 표시되는 툴팁. | -| `inputs` | `list[Input]` | `[]` | 입력 정의 목록. | -| `outputs` | `list[Output]` | `[]` | 출력 정의 목록. | -| `hidden` | `list[Hidden]` | `[]` | 요청할 히든 입력 목록 (참조: [히든 입력](#hidden-inputs)). | -| `search_aliases` | `list[str]` | `[]` | 검색을 위한 대체 이름. 동의어나 이름 변경 후의 이전 이름에 유용합니다. | -| `is_output_node` | `bool` | `False` | 노드를 출력 노드로 표시하여, 해당 노드와 그 의존성이 실행되도록 합니다. | -| `is_input_list` | `bool` | `False` | True이면 모든 입력이 전달된 항목 수에 관계없이 `list[type]`이 됩니다. | -| `is_deprecated` | `bool` | `False` | 노드를 지원 중단됨으로 표시하여, 사용자에게 대안을 찾도록 알립니다. | -| `is_experimental` | `bool` | `False` | 노드를 실험적으로 표시하여, 사용자에게 변경될 수 있음을 경고합니다. | -| `is_dev_only` | `bool` | `False` | 개발자 모드가 활성화되지 않은 경우 검색/메뉴에서 노드를 숨깁니다. | -| `is_api_node` | `bool` | `False` | Comfy API 서비스를 위한 API 노드로 표시합니다. | -| `not_idempotent` | `bool` | `False` | True이면, 그래프의 다른 동일한 노드에서 생성된 캐시 출력을 재사용하지 않고 항상 다시 실행합니다. | -| `enable_expand` | `bool` | `False` | `NodeOutput`이 노드 확장을 위한 `expand` 속성을 포함할 수 있도록 허용합니다. | -| `accept_all_inputs` | `bool` | `False` | True이면, 스키마에 정의되지 않은 입력이라도 프롬프트의 모든 입력이 kwargs로 전달됩니다. | - -### 공통 입력 파라미터 - -모든 입력 유형은 다음과 같은 기본 파라미터를 공유합니다: - -| 파라미터 | 유형 | 기본값 | 설명 | -|-----------|------|---------|-------------| -| `id` | `str` | *필수* | 입력의 고유 식별자, `execute`에서 kwarg 이름으로 사용됩니다. | -| `display_name` | `str` | `None` | UI에 표시되는 레이블. 기본값은 `id`입니다. | -| `optional` | `bool` | `False` | 입력이 선택 사항인지 여부. | -| `tooltip` | `str` | `None` | 마우스 오버 툴팁 텍스트. | -| `lazy` | `bool` | `None` | 지연 평가를 위한 입력을 표시합니다 (참조: [지연 평가](#lazy-evaluation-v1--v3)). | -| `raw_link` | `bool` | `None` | True이면, 해석된 값 대신 원시 링크 정보를 전달합니다. | -| `advanced` | `bool` | `None` | True이면, 입력은 UI의 "고급" 토글 뒤에 숨겨집니다. | - -위젯 입력(Int, Float, String, Boolean, Combo)은 추가로 다음을 지원합니다: - -| 파라미터 | 유형 | 기본값 | 설명 | -|-----------|------|---------|-------------| -| `default` | 다양함 | `None` | 위젯의 기본값. | -| `socketless` | `bool` | `None` | True이면 입력 소켓을 숨깁니다 (위젯만, 들어오는 연결 없음). | -| `force_input` | `bool` | `None` | True이면, 대신 위젯이 소켓 입력으로 표시되도록 강제합니다. | - -## 고급 기능 - -### 히든 입력 {#hidden-inputs} - -히든 입력은 프롬프트 메타데이터, 노드 ID 및 기타 내부 값과 같은 실행 컨텍스트에 대한 접근을 제공합니다. 이들은 UI에 표시되지 않습니다. - -V1에서는 히든 입력이 `INPUT_TYPES`의 `"hidden"` 키로 선언되었습니다. V3에서는 스키마의 `hidden` 파라미터를 통해 선언되며, 해당 값은 `cls.hidden`을 통해 접근됩니다. - -**V1:** -```python -@classmethod -def INPUT_TYPES(s): - return { - "required": {...}, - "hidden": { - "unique_id": "UNIQUE_ID", - "prompt": "PROMPT", - "extra_pnginfo": "EXTRA_PNGINFO", - } - } - -def execute(self, unique_id, prompt, extra_pnginfo, ...): - # 히든 값은 일반 인자로 전달됨 - print(unique_id) -``` - -**V3:** -```python -@classmethod -def define_schema(cls) -> io.Schema: - return io.Schema( - node_id="MyNode", - inputs=[...], - hidden=[io.Hidden.unique_id, io.Hidden.prompt, io.Hidden.extra_pnginfo], - ) - -@classmethod -def execute(cls, ...) -> io.NodeOutput: - # 히든 값은 cls.hidden을 통해 접근 - print(cls.hidden.unique_id) - print(cls.hidden.prompt) - print(cls.hidden.extra_pnginfo) -``` - -사용 가능한 히든 값: - -| 히든 열거형 | 설명 | -|-------------|-------------| -| `io.Hidden.unique_id` | 클라이언트 측 ID와 일치하는 노드의 고유 식별자. | -| `io.Hidden.prompt` | 클라이언트가 보낸 전체 프롬프트. | -| `io.Hidden.extra_pnginfo` | 저장된 `.png` 파일의 메타데이터에 복사되는 사전. | -| `io.Hidden.dynprompt` | 실행 중에 변경될 수 있는 `DynamicPrompt` 인스턴스. | -| `io.Hidden.auth_token_comfy_org` | 프론트엔드에서 ComfyOrg 계정에 로그인하여 획득한 토큰. | -| `io.Hidden.api_key_comfy_org` | ComfyOrg에서 생성한 API 키로, 프론트엔드 로그인을 건너뛸 수 있게 해줍니다. | - - -일부 히든 값은 스키마 플래그에 따라 자동으로 추가됩니다. 출력 노드(`is_output_node=True`)는 자동으로 `prompt`와 `extra_pnginfo`를 받습니다. API 노드(`is_api_node=True`)는 자동으로 인증 토큰을 받습니다. - - -### UI 헬퍼 - -V3는 `ui` 모듈에서 미리보기 및 파일 저장과 같은 일반적인 패턴을 처리하기 위한 내장 UI 헬퍼를 제공합니다. `ui` 파라미터를 통해 `io.NodeOutput`에 전달하세요. - -#### 미리보기 헬퍼 - -미리보기 헬퍼는 임시 파일을 저장하고 노드 내 표시를 위한 UI 데이터를 반환합니다. - -```python -from comfy_api.latest import ui - -# 노드에서 이미지 미리보기 -return io.NodeOutput(images, ui=ui.PreviewImage(images, cls=cls)) - -# 마스크 미리보기 (표시를 위해 자동으로 3채널로 변환) -return io.NodeOutput(mask, ui=ui.PreviewMask(mask, cls=cls)) - -# 오디오 미리듣기 -return io.NodeOutput(audio, ui=ui.PreviewAudio(audio, cls=cls)) - -# 텍스트 미리보기 -return io.NodeOutput(ui=ui.PreviewText("Some text value")) - -# 3D 모델 미리보기 -return io.NodeOutput(ui=ui.PreviewUI3D(model_file, camera_info)) -``` - -#### 저장 헬퍼 - -저장 헬퍼는 적절한 메타데이터를 포함하여 파일을 출력 디렉토리에 저장하는 메서드를 제공합니다. 일반적으로 출력 노드에서 사용됩니다. - -```python -from comfy_api.latest import ui, io - -# 이미지 저장 및 UI 데이터 반환 (가장 일반적인 패턴) -return io.NodeOutput( - ui=ui.ImageSaveHelper.get_save_images_ui( - images=images, - filename_prefix=filename_prefix, - cls=cls, # 메타데이터를 위한 히든 prompt/extra_pnginfo``` - - -``` diff --git a/ko/custom-nodes/v3_migration.mdx.rej b/ko/custom-nodes/v3_migration.mdx.rej deleted file mode 100644 index 7b3d63578..000000000 --- a/ko/custom-nodes/v3_migration.mdx.rej +++ /dev/null @@ -1,6 +0,0 @@ -@@ -517,4 +517,4 @@ - filename_prefix=filename_prefix, -- cls=cls, # 메타데이터를 위한 히든 prompt/extra_pnginfo``` -+ cls=cls, # 메타데이터를 위한 히든 prompt/extra_pnginfo - ) - From 9021839e6a0ec344e1bb23fd9c8d72e717eef3ab Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Wed, 1 Jul 2026 14:56:47 +0800 Subject: [PATCH 24/25] =?UTF-8?q?fix:=20restore=20Reve=20=EC=86=8C?= =?UTF-8?q?=EA=B0=9C=20section=20in=20reve-image.mdx?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../partner-nodes/reve/reve-image.mdx | 21 ++++++++++++++----- 1 file changed, 16 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image.mdx index 6bed1447d..9f65c7bf1 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image.mdx @@ -9,9 +9,20 @@ translationFrom: tutorials/partner-nodes/reve/reve-image.mdx import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; -Reve는 ComfyUI에서 Partner Nodes를 통해 이용 가능한 이미지 생성 모델입니다. 세 개의 전용 노드를 통해 최대 **4K 해상도**의 텍스트 기반 이미지 생성, 이미지 편집 및 이미지 리믹스를 지원합니다. +Reve는 ComfyUI에서 Partner Nodes를 통해 이용 가능한 이미지 생성 모델입니다. 세 개의 전용 노드를 통해 최대 **4K 해상도**의 텍스트-to-이미지 생성, 이미지 편집 및 이미지 리믹스를 지원합니다. -## Reve 이미지 생성 +## Reve 소개 + +**주요 기능:** +- **최대 4K 해상도**: 높은 해상도로 선명하고 디테일한 이미지를 생성합니다. +- **내장된 미적 학습**: 패션 에디토리얼, 시네마틱, 자연 조명 스타일에 적합한 결과를 제공합니다. +- **이미지 편집**: 기존 이미지의 조명 조건, 색감 조정 및 모션 효과 추가가 가능합니다. +- **이미지 리믹스**: 참조 이미지의 요소를 목표 이미지에 결합하면서 일관성을 유지합니다. + + + + +## Reve 생성 Reve Image Create 노드는 텍스트 프롬프트로부터 이미지를 생성합니다. 이 모델은 패션 에디토리얼 스타일, 특정 조명 조건, 자연스러운 질감 및 움직임을 묘사한 프롬프트에 잘 작동합니다. @@ -63,7 +74,7 @@ A wide-angle landscape photograph of a solitary Jaguar F-Type car in British gre A minimalist wide shot of a vast white sand dune desert during golden hour. A white owl with its wings spread is in the foreground. Soft warm sunlight grazing the tops of the dunes, casting long shadows. Sparse, golden-brown desert shrubs are scattered across the ripples, with a prominent patch of dry, cracked, hexagonal mud in the bottom right foreground. In the far distance, a hazy, ethereal range of mountains rests against a pale, washed-out sky. ``` -## Reve 이미지 편집 +## Reve 편집 Reve Image Edit 노드는 기존 이미지를 텍스트 지침에 따라 수정합니다. 조명 조건, 색감 조정 및 모션 효과 추가를 지원합니다. @@ -95,7 +106,7 @@ The lighting is cold, soft glow emits from the window. Side profile shot of the subject, his hand is grabbing the sunglasses. ``` -## Reve 이미지 리믹스 +## Reve 리믹스 Reve Image Remix 노드는 참조 이미지의 요소를 레이어로 사용해 목표 이미지에 적용합니다. 이를 통해 특정 시각적 속성, 예를 들어 그림자, 색감 조정 또는 미적 스타일을 이미지 간에 전송할 수 있습니다. @@ -131,6 +142,6 @@ Transfer the color grading and aesthetic from image 2 onto image 1. | 노드 | 유형 | 설명 | |------|------|-------------| -| **Reve Image Create** | 텍스트 기반 이미지 생성 | 텍스트 프롬프트로부터 최대 4K 해상도의 이미지를 생성합니다 | +| **Reve Image Create** | 텍스트-to-이미지 | 텍스트 프롬프트로부터 최대 4K 해상도의 이미지를 생성합니다 | | **Reve Image Edit** | 이미지 편집 | 기존 이미지의 조명, 색감 조정 및 모션을 수정합니다 | | **Reve Image Remix** | 이미지 리믹스 | 참조 이미지의 시각적 속성을 목표 이미지에 전송합니다 | \ No newline at end of file From bc045e78a92461ad94c9e977390a5a8c33e5be74 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: ComfyUI Wiki Date: Wed, 1 Jul 2026 17:12:26 +0800 Subject: [PATCH 25/25] Fix issues --- .../comfyui-server/api-examples.mdx | 6 +-- .../comfyui-server/comms_messages.mdx | 3 +- ko/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1.mdx | 2 +- ko/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx | 2 +- ko/tutorials/flux/flux-2-klein.mdx | 37 ++++++++++--------- .../image/ernie-image/ernie-image.mdx | 2 + ko/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx | 2 +- ko/tutorials/image/pixeldit/pixeldit.mdx | 3 +- ko/tutorials/image/z-image/z-image.mdx | 3 +- .../partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx | 4 +- .../hunyuan3d/model-generation.mdx | 4 +- 11 files changed, 37 insertions(+), 31 deletions(-) diff --git a/ko/development/comfyui-server/api-examples.mdx b/ko/development/comfyui-server/api-examples.mdx index 485feba8b..678f9cc10 100644 --- a/ko/development/comfyui-server/api-examples.mdx +++ b/ko/development/comfyui-server/api-examples.mdx @@ -103,7 +103,7 @@ if __name__ == "__main__": WebSocket을 사용해 실행이 완료될 때까지 기다린 후, `/history` 엔드포인트를 통해 출력물을 가져옵니다. 대부분의 사용 사례에 권장되는 방식입니다. ```python -"""websockets_api_example.py — WebSocket을 통해 실행 상태를 모니터링하고, /history를 통해 다운로드합니다.""" +"""websockets_api_example.py: WebSocket을 통해 실행 상태를 모니터링하고, /history를 통해 다운로드합니다.""" import websocket # pip install websocket-client import uuid @@ -212,7 +212,7 @@ WebSocket 이진 프레임에는 생성 중인 미리보기 이미지가 포함 이미지를 디스크에 저장하지 않고 싶은 경우, `SaveImageWebsocket` 노드를 사용하세요. 이미지는 WebSocket 이진 프레임을 통해 바로 전송됩니다. ```python -"""websockets_api_example_ws_images.py — WebSocket을 통해 직접 이미지를 수신합니다.""" +"""websockets_api_example_ws_images.py: WebSocket을 통해 직접 이미지를 수신합니다.""" import websocket # pip install websocket-client import uuid @@ -249,7 +249,7 @@ def get_images(ws, prompt): break # 실행 완료 current_node = data["node"] else: - # 이진 프레임 — SaveImageWebsocket에서 온 이미지 데이터 + # 이진 프레임; SaveImageWebsocket에서 온 이미지 데이터 if current_node == "save_image_websocket_node": images_output = output_images.get(current_node, []) # 처음 8바이트는 타입/메타데이터, 나머지는 이미지 데이터 diff --git a/ko/development/comfyui-server/comms_messages.mdx b/ko/development/comfyui-server/comms_messages.mdx index 5fcbbc742..3d5e0b9aa 100644 --- a/ko/development/comfyui-server/comms_messages.mdx +++ b/ko/development/comfyui-server/comms_messages.mdx @@ -86,4 +86,5 @@ from server import PromptServer def my_main_function(self, required_inputs, node_id): # 몇 가지 작업 수행 - PromptServer.instance.send_sync("my.custom.message", {"node": node_id, "other_things": etc}) \ No newline at end of file + PromptServer.instance.send_sync("my.custom.message", {"node": node_id, "other_things": etc}) +``` \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1.mdx b/ko/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1.mdx index 5a1aaf7f7..9e80a4df1 100644 --- a/ko/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1.mdx +++ b/ko/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1.mdx @@ -52,7 +52,7 @@ ACE-Step은 중국 팀 StepFun과 ACE Studio가 공동 개발한 오픈소스 ## ACE-Step ComfyUI 오디오 기반 오디오 생성 워크플로우 -이미지 기반 이미지 생성 워크플로우와 비슷하게, 한 곡의 음악을 입력해 아래 워크플로우를 사용해 리샘플링하고 음악을 생성할 수 있습니다. 또한 `Ksampler`의 `denoise` 파라미터를 조정해 원본 오디오와의 차이를 조절할 수 있습니다. +텍스트 기반 오디오 생성 워크플로우와 비슷하게, 한 곡의 음악을 입력해 아래 워크플로우를 사용해 리샘플링하고 음악을 생성할 수 있습니다. 또한 `Ksampler`의 `denoise` 파라미터를 조정해 원본 오디오와의 차이를 조절할 수 있습니다. ### 1. 워크플로우 파일 다운로드 diff --git a/ko/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx b/ko/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx index 3817ea22f..c0f1480fe 100644 --- a/ko/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx +++ b/ko/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx @@ -47,7 +47,7 @@ ComfyUI에서 T2I 어댑터를 사용하는 방법은 [ControlNet](/ko/tutorials ## ComfyUI 깊이 T2I 어댑터 작업 흐름 예시 설명 -### 1. 깊이 T2I 어댑터 작업 흐름 에셋 +### 1. 깊이 T2I 어댑터 작업 흐름 자산 아래 작업 흐름 이미지를 다운로드해 ComfyUI로 드래그하여 작업 흐름을 로드해주세요: diff --git a/ko/tutorials/flux/flux-2-klein.mdx b/ko/tutorials/flux/flux-2-klein.mdx index f0d48614a..61ae6444c 100644 --- a/ko/tutorials/flux/flux-2-klein.mdx +++ b/ko/tutorials/flux/flux-2-klein.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- title: "ComfyUI Flux.2 Klein 4B 가이드" -description: "FLUX.2 [klein] 4B에 대한 간략한 소개와 ComfyUI에서 텍스트 기반 이미지 생성 및 이미지 편집 워크플로를 실행하는 방법을 안내합니다." +description: "FLUX.2 [klein] 4B에 대한 간략한 소개와 ComfyUI에서 텍스트 기반 이미지 생성 및 이미지 편집 워크플로우를 실행하는 방법을 안내합니다." sidebarTitle: "Flux.2 Klein" translationSourceHash: e790eb10 translationFrom: tutorials/flux/flux-2-klein.mdx @@ -12,7 +12,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" ## FLUX.2 [klein] 소개 -FLUX.2 [Klein]은 Flux 제품군 중 가장 빠른 모델로, 텍스트 기반 이미지 생성과 이미지 편집을 하나의 컴팩트한 아키텍처로 통합했습니다. 이 모델은 인터랙티브 워크플로, 즉각적인 미리보기 및 지연 시간이 중요한 애플리케이션을 위해 설계되었으며, 정제된 변형을 사용하면 단일 및 다중 참조 편집에서도 강력한 품질을 유지하면서 엔드투엔드 추론 시간을 약 1초로 줄일 수 있습니다. +FLUX.2 [Klein]은 Flux 제품군 중 가장 빠른 모델로, 텍스트 기반 이미지 생성과 이미지 편집을 하나의 컴팩트한 아키텍처로 통합했습니다. 이 모델은 인터랙티브 워크플로우, 즉각적인 미리보기 및 지연 시간이 중요한 애플리케이션을 위해 설계되었으며, 정제된 변형을 사용하면 단일 및 다중 참조 편집에서도 강력한 품질을 유지하면서 엔드투엔드 추론 시간을 약 1초로 줄일 수 있습니다. **모델 주요 특징:** - 두 가지 4B 유형: 최대한의 유연성과 미세 조정을 위한 베이스(비정제); 속도 우선 배포를 위한 정제(4단계) @@ -21,18 +21,18 @@ FLUX.2 [Klein]은 Flux 제품군 중 가장 빠른 모델로, 텍스트 기반 -## Flux.2 Klein 4B 워크플로 +## Flux.2 Klein 4B 워크플로우 - - Flux.2 Klein 4B용 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 다운로드하세요. + + Flux.2 Klein 4B용 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우를 다운로드하세요. - 4B 베이스 모델을 사용한 이미지 편집 워크플로를 다운로드하세요. + 4B 베이스 모델을 사용한 이미지 편집 워크플로우를 다운로드하세요. - 빠른 정제된 4B 이미지 편집 워크플로를 다운로드하세요. + 빠른 정제된 4B 이미지 편집 워크플로우를 다운로드하세요. ## Flux.2 Klein 4B 모델 다운로드 @@ -42,11 +42,11 @@ FLUX.2 [Klein]은 Flux 제품군 중 가장 빠른 모델로, 텍스트 기반 - 디퓨전 모델(4B 베이스). + 확산 모델(4B 베이스). - 디퓨전 모델(4B 정제). + 확산 모델(4B 정제). @@ -67,32 +67,32 @@ FLUX.2 [Klein]은 Flux 제품군 중 가장 빠른 모델로, 텍스트 기반 │ └── flux2-vae.safetensors ``` -## Flux.2 Klein 9B 워크플로 +## Flux.2 Klein 9B 워크플로우 - - Flux.2 Klein 9B용 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 다운로드하세요. + + Flux.2 Klein 9B용 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우를 다운로드하세요. - 9B 베이스 모델을 사용한 이미지 편집 워크플로를 다운로드하세요. + 9B 베이스 모델을 사용한 이미지 편집 워크플로우를 다운로드하세요. - 빠른 정제된 9B 이미지 편집 워크플로를 다운로드하세요. + 빠른 정제된 9B 이미지 편집 워크플로우를 다운로드하세요. ## Flux.2 Klein 9B 모델 다운로드 -디퓨전 모델의 경우 BFL의 리포지토리를 방문해 계약을 수락한 후 모델을 다운로드하세요. +확산 모델의 경우 BFL의 리포지토리를 방문해 계약을 수락한 후 모델을 다운로드하세요. - 디퓨전 모델(9B 베이스). + 확산 모델(9B 베이스). - 디퓨전 모델(9B 정제). + 확산 모델(9B 정제). @@ -114,4 +114,5 @@ FLUX.2 [Klein]은 Flux 제품군 중 가장 빠른 모델로, 텍스트 기반 │ ├── 📂 text_encoders/ │ │ └── qwen_3_8b_fp8mixed.safetensors │ └── 📂 vae/ -│ └── flux2-vae.safetensors \ No newline at end of file +│ └── flux2-vae.safetensors +``` \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx b/ko/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx index 94b61203a..8c72a09e3 100644 --- a/ko/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx +++ b/ko/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx @@ -80,6 +80,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" │ │ └── ernie-image-prompt-enhancer.safetensors │ └── 📂 vae/ │ └── flux2-vae.safetensors +``` ## ERNIE-Image-Turbo @@ -123,6 +124,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" │ │ └── ernie-image-prompt-enhancer.safetensors │ └── 📂 vae/ │ └── flux2-vae.safetensors +``` ## 이용 가능한 모델 diff --git a/ko/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx b/ko/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx index abf0880b5..afb8f8eb1 100644 --- a/ko/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx +++ b/ko/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx @@ -91,7 +91,7 @@ OmniGen2는 풍부한 이미지 편집 기능을 갖추고 있으며, 이미지

Comfy Cloud에서 실행

 -![텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/image/omnigen2/image_omnigen2_image_edit.png) +![이미지 편집 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/image/omnigen2/image_omnigen2_image_edit.png) 아래 이미지를 다운로드하세요. 이 이미지를 입력 이미지로 사용하겠습니다. ![입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/image/omnigen2/input_fairy.png) diff --git a/ko/tutorials/image/pixeldit/pixeldit.mdx b/ko/tutorials/image/pixeldit/pixeldit.mdx index 11c6f0bc9..2a057996f 100644 --- a/ko/tutorials/image/pixeldit/pixeldit.mdx +++ b/ko/tutorials/image/pixeldit/pixeldit.mdx @@ -73,4 +73,5 @@ PixelDiT는 두 개의 모델 파일을 사용합니다: 텍스트 인코더와 │ ├── 📂 text_encoders/ │ │ └── gemma_2_2b_it_elm_bf16.safetensors │ └── 📂 diffusion_models/ -│ └── pixeldit_1300m_1024px_bf16.safetensors \ No newline at end of file +│ └── pixeldit_1300m_1024px_bf16.safetensors +``` \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/image/z-image/z-image.mdx b/ko/tutorials/image/z-image/z-image.mdx index 2f59f9247..127f2ee20 100644 --- a/ko/tutorials/image/z-image/z-image.mdx +++ b/ko/tutorials/image/z-image/z-image.mdx @@ -59,4 +59,5 @@ Z-Image (Base)는 커뮤니티 주도의 미세조정 및 맞춤형 개발을 │ ├── 📂 diffusion_models/ │ │ └── z_image_bf16.safetensors │ └── 📂 vae/ -│ └── ae.safetensors \ No newline at end of file +│ └── ae.safetensors +``` \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx index 11b7cd2ad..fd9d255a9 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx @@ -16,7 +16,7 @@ ComfyUI는 현재 해당 Hunyuan 3D API를 기본적으로 통합하여, ComfyUI 현재 ComfyUI의 파트너 노드는 다음과 같은 Hunyuan 3D 모델 생성 기능을 지원합니다: - 텍스트 기반 3D 생성 - 이미지 기반 3D 생성 -- 멀티뷰 기반 3D 생성 +- 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 @@ -60,7 +60,7 @@ ComfyUI는 현재 해당 Hunyuan 3D API를 기본적으로 통합하여, ComfyUI Comfy Cloud에서 실행 -## 멀티뷰 기반 3D 생성 워크플로우 +## 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 워크플로우 앞면, 뒷면, 옆면 등 여러 각도의 이미지를 제공해 더욱 정확하고 세부적인 3D 모델을 생성합니다. 이는 이미지 기반 3D 생성과 동일한 워크플로우로, 서로 다른 각도의 이미지 2~4장을 업로드하기만 하면 됩니다. diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/model-generation.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/model-generation.mdx index 97a274b1c..7c1cbab04 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/model-generation.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/model-generation.mdx @@ -16,7 +16,7 @@ ComfyUI는 현재 해당 Hunyuan 3D API를 기본적으로 통합하여, ComfyUI 현재 ComfyUI의 파트너 노드는 다음과 같은 Hunyuan 3D 모델 생성 기능을 지원합니다: - 텍스트 기반 3D 생성 - 이미지 기반 3D 생성 -- 멀티뷰 기반 3D 생성 +- 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 @@ -60,7 +60,7 @@ ComfyUI는 현재 해당 Hunyuan 3D API를 기본적으로 통합하여, ComfyUI Comfy Cloud에서 실행 -## 멀티뷰 기반 3D 생성 워크플로우 +## 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 워크플로우 앞면, 뒷면, 옆면 등 여러 각도의 이미지를 제공해 더욱 정확하고 상세한 3D 모델을 생성하세요. 이 작업은 이미지 기반 3D 생성과 동일한 워크플로우를 사용하며, 서로 다른 각도에서 2~4장의 이미지를 업로드하기만 하면 됩니다.