fix(ko): replace remaining hybrid X-to-Y terms (#1252)

ko/changelog/index.mdx

@@ -108,7 +108,7 @@
 <Update label="v0.27.1" description="2026년 7월 8일">
 
 **파트너 노드 업데이트**
 * [**Seedream 5 Pro**](https://links.comfy.org/3R12fXw): ByteDance Seedream 5 Pro 이미지 생성 모델 지원
 * [**Seed Audio 1.0**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14731): ByteDance Seed Audio 1.0 - 음성, 음악, 효과음 및 다중 화자 대화 지원
 * [**Ideogram V1/V2 지원 중단**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14712): 레거시 Ideogram V1 및 V2 파트너 노드 지원 중단
 * [**StabilityAI 임시 제거**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14737): StabilityAI 파트너 노드 임시 제거
@@ -121,21 +121,21 @@
 <Update label="v0.27.0" description="2026년 6월 30일">
 
 **int8 모델 지원**
 이번 릴리스는 **int8 convrot 모델**에 대한 지원을 추가하여, 양자화된 모델에 상당한 성능 향상을 가져옵니다. 이제 int8 지원은 Turing GPU 이상에서 작동하며, 최적화된 LoRA 적용 및 메모리 관리가 포함됩니다.
 
 **새로운 노드**
 * [**Seed Node**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14616): 워크플로에서 시드 값을 관리하는 새로운 시드 노드 (CORE-295)
 * [**Advanced Krea 2 Model Merging**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14621): Krea 2 모델 병합을 위한 고급 노드
 * [**Bounding Box Canvas**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14537): 바운딩 박스 캔버스 노드 및 Ideogram JSON 프롬프트 지원 (CORE-292)
 * [**ConditioningMultiply**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14686): 조건화 값을 곱하는 새로운 조건화 노드
 * [**GLSL Update**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/13195): GLSL 노드가 ANGLE 라이브러리를 사용하도록 업데이트됨 (CORE-162)
 
 **파트너 노드 업데이트**
 * [**Nano Banana 2 Lite**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14693): Google의 Nano Banana 2 Lite 모델 지원 추가
 * [**Gemini Video Omni**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14695): 비디오 생성을 위한 새로운 Gemini Video Omni 노드 추가
 
 **성능 및 안정성**
 * [**int8 Models**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14636): 더 빠른 추론을 위한 int8 convrot 모델 지원 추가
 * [**Faster int8**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14641): int8 커널 성능 최적화
 * [**Turing GPU Support**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14662): int8 지원이 Turing 아키텍처 GPU로 확장됨
 * [**Better int8 LoRA**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14685): 더 나은 품질과 속도로 int8 LoRA 적용 개선
@@ -143,7 +143,7 @@
 * [**Asset Hashing Opt-In**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14663): 에셋 해싱이 `--enable-asset-hashing` 플래그를 통해 옵트인으로 변경됨 (기본적으로 비활성화)
 
 **버그 수정**
 * [**int8 LoRA requant**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14650): int8 LoRA에 잘못된 설정 사용 시 낮은 품질의 재양자화 수정
 * [**int8 mm offloaded**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14669): 오프로드된 LoRA 가중치에서 int8 행렬 곱셈이 건너뛰어지는 문제 수정
 * [**Nodes categories**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14674): 노드 카테고리 업데이트 및 재구성
 * [**Frontend**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14684): comfyui-frontend-package를 1.45.20으로 업데이트
@@ -172,18 +172,18 @@
 * [**Krea2**](https://links.comfy.org/4eC8714): 폭넓은 미적 및 스타일 범위를 제공하는 Krea의 오픈소스 이미지 모델 — 오픈 가중치 **RAW** / **Turbo** 쌍; RAW에서 LoRA 학습, Turbo에서 8단계 추론 실행
 * [**Boogu-Image**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14523): Qwen3-VL-8B 텍스트 인코더가 포함된 텍스트 기반 이미지 생성 모델; [**TextEncodeBooguEdit**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14529) 노드는 네거티브 프롬프트와 선택적 참조 이미지를 통해 이미지 편집 기능을 추가합니다
 * [**Qwen3-VL Text Generation**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14298): Qwen3-VL 4B 및 8B 모델을 사용한 이미지 이해가 포함된 텍스트 생성
 * [**SCAIL-2 Multireference**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14509): SCAIL-2 캐릭터 교체를 위한 다중 참조 지원
 
 **새로운 노드**
 * [**LTX2 Context Windows**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/13325): IC-LoRA 가이드 스플라이싱과 함께 LTX-2 멀티모달 비디오+오디오 모델을 위한 컨텍스트 창 샘플링
 * [**Load3DAdvanced**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14316): model_3d, camera_info, model_3d_info, 너비, 높이 출력이 있는 메시 전용 3D 로더
 * [**Save Nodes Output Socket**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/13866): 다운스트림 파이프라인 연결을 위해 저장 노드에 출력 소켓이 추가되었습니다
 
 **파트너 노드 업데이트**
 * [**Luma Rays 3.2**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14540): Luma Ray 3.2 비디오 생성을 위한 7개의 새로운 노드
 
 **성능 및 안정성**
 * [**Krea 2**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14594): 더 정확한 메모리 사용 계수
 * [**Dynamic VRAM**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14577): 동적 VRAM을 비활성화하는 대신 네이티브 형식을 시도하도록 사용자에게 프롬프트가 표시됩니다
 * [**Anima**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14557): 작은 추론 최적화
 * [**Jobs API**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14493): 취소 엔드포인트가 추가되었습니다 (`POST /api/jobs/{job_id}/cancel`, `POST /api/jobs/cancel`)
@@ -198,7 +198,7 @@
 <Update label="v0.25.1" description="2026년 6월 16일">
 
 **파트너 노드 업데이트**
 * [**Kling V3-Turbo**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14528): Kling V3-Turbo 모델 지원 추가
 
 </Update>
 
@@ -208,7 +208,7 @@
 * [**Depth Anything 3**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/13853): LiheYoung의 단안 깊이 추정 모델
 * [**SCAIL-2**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14373): 향상된 비디오 편집을 위한 캐릭터 교체 모델
 * [**Bernini-R**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14216): Wan 비디오 모델 지원
 * **Ideogram 4**: 안정성 향상을 위해 fp8 dtype 문제 수정
 * **10비트 비디오 지원**: 10비트 비디오 입출력을 위한 코어 노드 지원 추가
 
 **신규 노드**
@@ -217,21 +217,21 @@
 * **개선된 ResolutionSelector** ([#14309](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14309)): 더 나은 기본값으로 해상도 선택 기능 향상
 
 **파트너 노드 업데이트**
 * **Bria Transparent Video Background + Green Background + Replace Background** 노드
 * **Gemini Text Node** ([#14299](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14299)): 새로운 LLM 파트너 노드
 * **Runway Aleph2** ([#14306](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14306)): 새로운 비디오 생성 노드
 * **Krea 2 Medium Turbo** 모델 지원
 * **Tripo3D Import 3D** 노드
 * **Flux Erase**: 시드 입력 추가
 * **NanoBanana**: temperature 및 top_p 제어 추가
 * **Flux KV 캐시**: 분할 배치 관련 충돌 수정
 
 **성능 및 안정성**
 * **Aimdo 0.4.10** + `--reserve-vram` 및 `--vram-headroom` 옵션
 * 안정성 개선이 포함된 Comfy Aimdo 0.4.9
 * 미디어 로딩: `--high-ram` 옵션 일반화
 * **에셋 API**: 커서 기반 페이지네이션, 수집 시 이미지 크기 추출, WebSocket 메시지 내 에셋 ID 포함
 * CUDA 130+에서 항상 CUDA malloc 활성화
 * 결정적 결과를 위해 cudnn.benchmark를 false로 강제
 * 정렬되지 않은 너비의 이미지/비디오 디코딩에서 홀수 높이 충돌 및 가장자리 번짐 수정
 * 정렬되지 않은 너비에서 비결정적 비디오 디코딩 수정
@@ -243,20 +243,20 @@
 <Update label="v0.24.1" description="2026년 6월 3일">
 
 **파트너 노드 업데이트**
 * Bria 초록색 배경 노드 추가
 * SaveWEBM에 알파 채널 지원이 포함된 Bria 투명 비디오 배경 노드 추가
 * Krea 2 Medium Turbo 모델 추가
 * Flux Erase 노드에 시드 입력 추가
 
 **버그 수정**
 * Seedance 2.0 1080p 첫 번째/마지막 프레임 늘어나는 현상 수정
 
 </Update>
 
 <Update label="v0.24.0" description="2026년 6월 3일">
 
 **새로운 오픈소스 모델 지원**
 * [**Ideogram 4**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14259): Ideogram의 오픈웨이트 텍스트-이미지 모델에 대한 당일 지원. 텍스트 인코더로 Qwen3-VL-8B(13계층 hidden-state 탭)를 사용하는 NextDiT/Lumina2 계열의 싱글 스트림 DiT를 기반으로 합니다. 새로운 **Ideogram4Scheduler**, **DualModelGuider** (별도 모델에서 조건부/비조건부), **CFGOverride** 노드를 포함합니다.
 * [**PiD Models**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14240): PiD 컨디셔닝 노드에 SDXL 및 QwenImage 변형을 추가했습니다.
 * [**Radiance**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14206): 0이 아닌 순차적 txt_ids가 있는 체크포인트에 대한 지원을 추가했습니다.
 
@@ -283,7 +283,7 @@
 <Update label="v0.23.0" description="2026년 6월 1일">
 
 **새로운 오픈소스 모델 지원**
 * [**Microsoft Lens**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14077): Microsoft의 Lens 텍스트-이미지 모델 지원, GPT-OSS-20B MoE 텍스트 인코더(nvfp4로 변환) 포함. 토크나이저는 safetensors 파일에 직접 내장
 * [**NVIDIA PixelDiT & PiD**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14103): NVIDIA의 PixelDiT 1300M 텍스트-이미지 모델과 PiD 모델군(SDXL, QwenImage 변형은 v0.24.0에 추가) 지원
 * [**TripoSplat**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14210): VAST-AI의 이미지-3D 가우시안 스플랫 모델 지원 — 단일 이미지를 DINOv3 + Flux2 VAE로 인코딩 후 flow-matching 디노이저 + 옥트리 가우시안 디코더를 실행해 3D 가우시안 스플랫 생성
 * [**MediaPipe Face Detection**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14009): 의존성 없는 Google MediaPipe 얼굴 감지 및 랜드마크 재구현, 가중치는 safetensors로 배포
@@ -291,7 +291,7 @@
 **새로운 노드**
 * [**Save Image Advanced**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/13850): 파일 출력을 더 세밀하게 제어하는 고급 이미지 저장 노드
 * [**Gaussian Splat Nodes**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14190): 외부 의존성 없이 3D 가우시안 스플랫을 다루는 새로운 `GAUSSIAN` 타입과 유틸리티 노드 (`.ply`, `.splat`, `.spz`, `.ksplat`로 직렬화)
 * [**Logic Nodes**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14004): 새로운 And, Or, Not 유틸리티 노드 (utils 카테고리로 이동)
 * [**Preview3DAdvanced**](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/14175): 고급 3D 미리보기 노드
 
 **성능 개선**
@@ -307,7 +307,7 @@
 * **OpenRouter LLM 노드:** OpenRouter 언어 모델 API를 위한 새 파트너 노드
 * **Rodin2.5 노드:** Rodin의 새로운 3D 생성 노드
 * **Krea2 이미지 노드:** Krea의 새로운 이미지 생성 파트너 노드
 * **Beeble SwitchX 노드:** Beeble의 새로운 조명 재설정/배경 교체 노드
 * **Tripo3D P1 모델:** Tripo3D의 P1 생성 모델을 위한 새 노드
 * **Flux 가상 피팅 & 지우기:** 새로운 Flux 기반 가상 피팅 및 객체 지우기 노드
 * **SeeDance 2:** 비디오 참조 업로드 개선; 런타임 입력 검증 추가
@@ -327,7 +327,7 @@
 * 프론트엔드 경고 스팸 통합
 * `LTXVCropGuides`: 가이드가 동일한 시작 위치를 공유할 때 잘못된 잠재 프레임 수정
 * LTX AV 크로스 어텐션 AdaLN 변조 내 타임스텝 전달 수정
 * 단일 채널 텐서에서의 Lanczos 차원 전치 수정
 * 배경 제거 마스크 출력 형태 수정
 * LoRA 적용 시 리쉐이핑 수정
 * Stable Audio DiT 및 VAE에 대해 Sage attention 비활성화
@@ -349,7 +349,7 @@
 <Update label="v0.22.2" description="2026년 5월 20일">
 
 **파트너 노드 업데이트**
 * 품질 메시 옵션이 포함된 Rodin2.5 노드 추가 (usdz 내보내기 비활성화)
 * Rodin2.5에서 시드 파라미터가 항상 서버로 전달되던 문제 수정
 
 </Update>
@@ -370,9 +370,9 @@
 * [**Stable Audio 3.0**](https://blog.comfy.org/p/stable-audio-3-day-0-support): 향상된 오디오 생성 기능을 갖춘 최신 Stable Audio 3 모델 지원
 * **MoGe:** 강화된 지오메트리 처리를 위한 MoGe 모델 지원 추가
 * **HiDream-O1:** 보다 정밀한 이미지 생성 제어를 위한 영역 조건부 지원 추가
 * **LTXV 개선사항:** 다운스케일 IC-LoRA 지원 및 선택적 attention_mask 입력 추가로 비디오 제어 개선
 * **시간적 처리:** 비디오 워크플로우에서 더 나은 시간적 제어를 위해 downscale_ratio_temporal 기능 구현
 * **LTX2.3 최적화:** guide_mask 사용 시 피크 VRAM 사용량 감소로 보다 효율적인 비디오 생성
 
 **파트너 노드**
 * **Seed2.0:** ByteDance의 향상된 언어 모델 기능을 위한 새로운 노드 추가
@@ -385,7 +385,7 @@
 * **음수 값 지원:** 특정 노드 파라미터에 음수 값을 허용해 창의적 제어 범위 확장
 
 **기타**
 * **모델 샘플링:** 체인된 model_sampling 패치 간에 noise_scale/shift 유지하여 일관된 결과 제공
 * **텍스트 생성:** Qwen3.5 다중 이미지 프롬프트 처리 개선으로 텍스트 생성 워크플로우 향상
 * **동적 CLIP:** 적절한 동적 CLIP 저장 기능 구현
 * **BiRefNet:** 배경 제거 성능 향상을 위한 호환성 문제 해결
@@ -404,16 +404,16 @@
 
 **새로운 파트너 노드**
 * **Flux2ImageNode 및 GrokImageEditNodeV2:** 이미지 생성 및 편집 워크플로우를 강화하기 위한 새로운 노드 추가
 * **ByteDanceSeedreamNodeV2:** DynamicCombo 및 Autogrow 기능을 갖춘 새 버전으로, 파라미터 처리가 개선되었습니다.
 * **OpenAI 이미지 노드:** DynamicCombo 및 Autogrow 기능을 갖춘 새로운 통합
 * **Claude LLM 노드:** 텍스트 생성 워크플로우를 위한 Claude 언어 모델 지원 추가
 
 **모델 지원 개선**
 * **Anima TE LoRA:** Kohya 형식의 Anima TE LoRA 지원 추가
 * **HiDream-O1-Image:** dtype 수정 및 비동적 VRAM 구성에 대한 메모리 사용량 개선과 함께 HiDream-O1-Image 모델 완벽 지원
 
 **기술적 개선**
 * 모델 패처에서 fp8 형식의 safetensors 저장 문제 해결
 * 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
@@ -438,8 +438,8 @@
 * [**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
 * **NanoBanana2** 노드 v2: DynamicCombo 및 Autogrow UX 리프레시
 
 **노드 개선 사항**
 * **수학 표현식:** 보다 복잡한 계산을 위한 부울 지원 추가
@@ -463,7 +463,7 @@
 * 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**
 * `--gpu-only`를 이용한 이미지 블렌딩 수정; JoinImageWithAlpha에서 배치 브로드캐스팅; SplitImageToTileList 및 ImageMergeTileList에서 타일 스트라이드 수정
@@ -476,28 +476,28 @@
 <Update label="v0.20.3" description="2026년 4월 27일">
 
 **파트너 노드 업데이트**
 * Luma UNI-1 모델 추가
 * GPT 5.5 및 5.5-pro LLM 모델 추가
 * grok-imagine-image-quality 모델 추가
 * DynamicCombo/Autogrow를 지원하는 새로운 NanoBanana2 노드
 
 **버그 수정**
 * ImageBlend/ImageCompositeMasked에서 채널 수가 다른 이미지(알파 채널) 처리 문제 수정
 * Motion Control 노드 내 Kling V3 가격 배지 수정
 
 </Update>
 
 <Update label="v0.20.2" description="2026년 4월 27일">
 
 **파트너 노드 업데이트**
 * Topaz Astra 2 모델 추가 (이제 기본 업스케일러)
 * 일반 이미지용 ByteDance 가상 인물 라이브러리
 * GPTImage2 노드에 사용자 지정 해상도 지원 추가
 * Moonvalley API 노드 제거
 * 파트너 API 노드 작업의 기본 타임아웃 증가
 
 **모델 지원**
 * SDPose 크기 조정 수정
 * OneTainer ERNIE LoRA 지원
 
 </Update>
@@ -511,8 +511,8 @@
 * **LTXV 오디오 VAE:** 개선된 기본 통합 기능을 갖춘 독립형 LTXV 오디오 VAE 모델 지원
 
 **파트너 노드 향상**
 * **비디오 생성:** ByteDance 2, Veo 모델 및 Kling 노드에 4K 해상도 지원 추가
 * **Veo 3 Lite:** 더 빠른 비디오 생성을 위한 Veo 모델의 새로운 경량 버전
 * **SD2 리얼 휴먼:** 스테이블 디퓨전 2 리얼 휴먼 생성 지원 추가
 * **GPT-Image 2:** 추가 해상도 지원과 고정 가격 배지가 포함된 새 버전 옵션
 * **HappyHorse:** 이미지 생성 능력을 강화한 새로운 모델 통합
@@ -529,7 +529,7 @@
 * ByteDance 2 노드의 자동 다운스케일링 기능 추가로 처리 최적화
 
 **기술 업데이트**
 * 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
@@ -560,9 +560,9 @@
 * 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
 * **Kling 노드:** 4K 해상도 기능 강화
 * **GPTImage:** gpt-image-2 버전 옵션 및 새로운 해상도 지원 추가
 * **HappyHorse 모델:** 새로운 파트너 모델 통합
 * **SD2 실제 인간 지원:** 사실적인 인간 생성 기능 강화
 
@@ -572,8 +572,8 @@
 * 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 참조 오디오 노드 기능 수정
 * veo-3.0 모델의 4K 해상도 제한 문제 해결
 
@@ -583,27 +583,27 @@
 
 **파트너 노드 업데이트**
 * Stable Diffusion 2용 SD2 Real Human 지원 추가
 * Kling 노드에 4K 해상도 추가
 * GPTImage 가격 배지 수정 및 새 해상도 추가
 
 **버그 수정**
 * veo-3.0 모델의 4K 해상도 제한 수정
 * Windows(aimdo 활성화)에서 Stable_Zero123 cc_projection 가중치 할당 수정
 
 </Update>
 
 <Update label="v0.19.4" description="2026년 4월 17일">
 
 **파트너 노드 업데이트**
 * Veo 모델의 4K 해상도 지원 및 Veo 3 Lite 모델 추가
 * gpt-image-2를 버전 옵션으로 추가
 * ByteDance 2 노드에 자동 비디오 다운스케일링 추가
 * SD2 Real Human 지원 추가
 
 **버그 수정**
 * Windows에서 Stable_Zero123 cc_projection 가중치 할당 수정 (aimdo 활성화 시)
 * veo-3.0 모델의 4K 해상도 제한 수정
 * GPTImage 가격 배지 수정
 
 </Update>
 
@@ -639,8 +639,8 @@
 <Update label="v0.19.1" description="2026년 4월 16일">
 
 **새로운 모델 지원**
-* [Erine 이미지 텍스트-to-이미지](https://blog.comfy.org/p/ernie-image-day-0-support)
+* [Erine 이미지 텍스트 기반 이미지 생성](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)
@@ -656,7 +656,7 @@
 - LTX2 참조 오디오(ID-LoRA) 기능 지원 추가
 - 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
 - 확장된 생성 옵션을 위한 Ernie Image 모델 구현
 
@@ -666,7 +666,7 @@
 - 이미지 분석 기능을 제공하는 Image Histogram 노드 추가
 - 기본값이 0인 Color Adjustment 노드 구현
 - 곡선 입력과 상향된 유니폼 한계를 갖춘 GLSL 셰이더 노드 강화
 - 대화형 UI 요소를 가진 노드에 대해 has_intermediate_output 플래그 추가
 
 **메모리 및 성능**
 - 모델 RAM 관리를 통한 RAM 캐시 통합으로 효율성 향상
@@ -682,7 +682,7 @@
 - 개선된 기능을 갖춘 Tencent3D 노드 업데이트
 
 **버그 수정 및 안정성**
 - training_dtype "none" 및 bfloat16 LoRA 가중치와 함께 발생하는 Train LoRA 크래시 수정
 - LTXAV 모델과의 텍스트 생성 회귀 문제 해결
 - FP8 스케일링 체크포인트 호환성 문제 수정
 - 보안성이 낮은 브라우저에 대한 브라우저 보안 처리 개선
@@ -755,15 +755,15 @@
 **모델 및 하드웨어 지원**
 - 향상된 모델 호환성을 위한 mxfp8 정밀도 형식 지원 추가
 - AMD gfx1150(Strix Point) GPU용 PyTorch Attention 활성화
 - FP4, 8, 16 기본 dtype 지원 및 양자화된 선형 자동차분 함수로 훈련 기능 향상
 - 텍스트 인코더 호환성 문제 수정 및 Hunyuan3D v2.1 DiT 모델의 SageAttention 비활성화
 
 **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
 - EmptyLatentImage 및 EmptyImage 노드를 중간 dtype 설정에 맞춰 개선
 
 **프론트엔드 및 인프라**
 - 프론트엔드 패키지를 1.41.21 버전으로 업데이트, 캐싱 헤더 개선으로 오래된 청크 방지
@@ -774,7 +774,7 @@
 
 **버그 수정 및 안정성**
 - 픽셀 공간 VAE 호환성 문제 및 종료 시 모델 파이널라이저 실행 문제 수정
 - Load Diffusion Model 노드에서 가중치 dtype 처리 개선(고급 입력으로 표시)
 - 서브클래스화된 모델의 지연 가중치 초기화 강화
 - 드문 특수 상황에서의 다양한 메모리 누수 및 손상 문제 수정
 
@@ -803,13 +803,13 @@
 **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.
 - 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.
 - 그래디언트 스톱 포맷을 개선하여 프론트엔드와의 호환성을 높였습니다.
 
@@ -828,7 +828,7 @@
 <Update label="v0.16.4" description="2026년 3월 7일">
 
 **새로운 노드 및 기능**
 - 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
 
@@ -847,8 +847,8 @@
 
 **LTX 오디오 모델 개선 사항**
 - LTX2 보코더의 conv_transpose1d를 수동 캐스팅으로 수정하여 오디오 처리 안정성을 향상했습니다.
 - 오디오 생성 시 더 나은 메모리 관리를 위해 LTX 오디오 VAE의 novram 호환성 문제를 해결했습니다.
 - causal_fix 매개변수를 add_keyframe_index 및 append_keyframe 함수에 추가하여 비디오 워크플로우에서 키프레임 처리 정밀도를 높였습니다.
 
 </Update>
 
@@ -884,7 +884,7 @@
 - 이미지 처리 기능을 강화한 네이티브 LongCat-Image 구현
 
 **모델 및 형식 지원**
 - LoKR 호환성을 위해 ACE-Step 1.5 lycoris 키 별칭 매핑을 추가했습니다.
 - SDPose-OOD 모델 지원
 - SCAIL WanVideo 모델 지원
 - zeta 크로마 가중치 로딩 지원
@@ -900,13 +900,13 @@
 
 **API 및 UI 개선**
 - NanoBanana2 API 노드에 "IMAGE+TEXT" 지원을 추가했습니다.
 - Mahiro CFG를 명확성을 위해 Similarity-Adaptive Guidance로 이름을 변경했습니다.
 - GLSL 노드 입력 치수 요구사항을 수정했습니다.
 - VAEDecodeAudioTiled를 개선하여 tile_size 입력을 올바르게 사용하도록 했습니다.
 
 **버그 수정**
 - feat_map 처리 시 WanVAE 인코더/디코더 혼동 문제를 수정했습니다.
 - lm_metadata 누락으로 인한 ACE-1.5 메모리 추정 문제를 해결했습니다.
 - 서브스텝 시그마의 컨텍스트 윈도우 단계 처리를 개선했습니다.
 - BytesIO에 쓰는 동안 VideoFromComponents 충돌을 방지했습니다.
 - 이미지 타일 오버랩을 제한하여 처리 문제를 예방했습니다.
@@ -919,8 +919,8 @@
 <Update label="v0.15.1" description="2026년 2월 26일">
 
 **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
 
@@ -928,7 +928,7 @@
 - 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
@@ -943,9 +943,9 @@
 <Update label="v0.15.0" description="2026년 2월 24일">
 
 **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
@@ -959,14 +959,14 @@
 - 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
 
@@ -990,7 +990,7 @@
 
 **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
@@ -1001,7 +1001,7 @@
 <Update label="v0.14.0" description="2026년 2월 17일">
 
 **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**
@@ -1011,17 +1011,17 @@
 
 **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)
@@ -1044,8 +1044,8 @@
 * 프런트엔드 1.38.13으로 업데이트됨
 
 **파트너 노드 업데이트**
 * **Kling API 노드**: 새로운 V3, O3 모델
 * Moonvalley API 노드 수정
 
 </Update>
 
@@ -1097,8 +1097,8 @@
 
 **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
@@ -1125,15 +1125,15 @@
 * [**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**
@@ -1143,7 +1143,7 @@
 
 **모델 개선 사항**
 * SaveCheckpoint로 저장된 Flux2 Klein 체크포인트가 이제 올바르게 로드됩니다.
 * Qwen 3 0.6B 모델용 설정
 * 크로마 래디언스 패치 크기 동적 감지
 
 </Update>
@@ -1156,9 +1156,9 @@
 * **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))
@@ -1174,15 +1174,15 @@
 * [**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
 
 </Update>
@@ -1199,7 +1199,7 @@
 **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
 
@@ -1207,7 +1207,7 @@
 * 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))
@@ -1249,21 +1249,21 @@
 - 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)
 </Update>
@@ -1285,13 +1285,13 @@
 
 **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
@@ -1301,7 +1301,7 @@
 <Update label="v0.6.0" description="2025년 12월 24일">
 
 **새로운 모델 지원**
 - Qwen 이미지 레이어드
 - NewBie 이미지 Exp0.1
 
 **새로운 기능**
@@ -1311,7 +1311,7 @@
 - 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**
@@ -1331,11 +1331,11 @@
 
 **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
 
@@ -1349,15 +1349,15 @@
 <Update label="v0.4.0" description="2025년 12월 10일">
 
 **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**
@@ -1378,12 +1378,12 @@
 
 **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
@@ -1420,8 +1420,8 @@
 
 **파트너 노드**
 - Veo3 첫 번째와 마지막 프레임 노드
 - Kling FirstLastFrame 노드에 Kling v2.5 터보 추가
 - Kling O1 모델 지원
 
 </Update>
 
@@ -1479,8 +1479,8 @@
 
 **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.
@@ -1509,7 +1509,7 @@
 - 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.
 
 </Update>
@@ -1518,7 +1518,7 @@
 
 **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
 
@@ -1529,7 +1529,7 @@
 
 **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
 
@@ -1550,7 +1550,7 @@
 - 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
@@ -1565,12 +1565,12 @@
 <Update label="v0.3.67" description="2025년 10월 28일">
 
 **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**
@@ -1596,7 +1596,7 @@
 - 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**
@@ -1605,8 +1605,8 @@
 
 **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
 </Update>
 
@@ -1616,18 +1616,18 @@
 - 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
@@ -1654,13 +1654,13 @@
 
 **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**
@@ -1672,13 +1672,13 @@
 
 **API 노드**
 - **Rodin3D-Gen2 매개변수 수정**
 - **Seedance Pro 모델 지원**
 </Update>
 
 <Update label="v0.3.61" description="2025년 9월 30일">
 
 **API 노드**
-- **Rodin3D Gen-2**: Rodin의 가장 강력한 이미지-to-3D 도구가 이제 ComfyUI에서 바로 사용 가능합니다!
+- **Rodin3D Gen-2**: Rodin의 가장 강력한 이미지 기반 3D 생성 도구가 이제 ComfyUI에서 바로 사용 가능합니다!
 - **WAN 이미지 투 이미지**: Wan2.5 이미지 투 이미지 API 노드로, 이미지 편집을 지원합니다.
 
 **향상된 오디오 기능**
@@ -1690,7 +1690,7 @@
 
 **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.
 
 </Update>
 
@@ -1698,17 +1698,17 @@
 
 **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
@@ -1721,8 +1721,8 @@
 
 <Update label="v0.3.59" description="2025년 9월 10일">
 
 **ByteDance Seedream 4.0 통합**
 - **새로운 Seedream 노드**: ByteDanceSeedream (4.0) 노드를 추가했습니다.
 
 </Update>
 
@@ -1746,7 +1746,7 @@
 **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.
@@ -1780,7 +1780,7 @@
 
 **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.
 
 </Update>
 
@@ -1805,7 +1805,7 @@
 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.
+- **Wav2vec2 오디오 인코더**: 오디오 인코더 모델로 네이티브 Wav2vec2 구현을 추가하여 멀티모달 애플리케이션의 오디오 기반 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.
 
@@ -1819,12 +1819,12 @@
 - **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**
@@ -1836,17 +1836,17 @@
 
 <Update label="v0.3.52" description="2025년 8월 23일">
 
 **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
 
@@ -1870,7 +1870,7 @@
 - **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
@@ -1882,9 +1882,9 @@
 
 **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
 
@@ -1909,12 +1909,12 @@
 
 **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
@@ -1922,18 +1922,18 @@
 - **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
@@ -1951,8 +1951,8 @@
 - **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
@@ -1969,7 +1969,7 @@
 
 **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.
@@ -2038,9 +2038,9 @@
 - **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**
@@ -2052,12 +2052,12 @@
 - **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.
 
@@ -2076,7 +2076,7 @@
 
 **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.
 
@@ -2087,9 +2087,9 @@
 
 **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.
@@ -2099,7 +2099,7 @@
 
 **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.
 
@@ -2158,16 +2158,16 @@
 
 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
 
 </Update>
 
 <Update label="v0.3.41" description="2025년 6월 17일">
 
 **모델 지원 추가 사항**
-- **Cosmos Predict2 지원**: 텍스트-to이미지(2B 및 14B 모델)와 이미지-to비디오 생성 워크플로우 구현
+- **Cosmos Predict2 지원**: 텍스트 기반 이미지 생성(2B 및 14B 모델)와 이미지 기반 비디오 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
 
@@ -2178,17 +2178,17 @@
 
 **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
@@ -2223,7 +2223,7 @@
 
 **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
 
 </Update>

ko/get_started/first_generation.mdx

@@ -31,13 +31,13 @@
 2. 모델 설치 안내
    - 자동 모델 설치
    - 수동 모델 설치
-3. 첫 번째 텍스트-to-이미지 생성 완료
+3. 첫 번째 텍스트 기반 이미지 생성 완료
 
-## 텍스트-to-이미지란?
+## 텍스트 기반 이미지 생성이란?
 
-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.
+텍스트 기반 이미지 생성은 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 기반 이미지 생성에 대한 자세한 설명은 [텍스트 기반 이미지 생성](/ko/tutorials/basic/text-to-image) 챕터에서 다룹니다.
 
-## ComfyUI 텍스트-to-이미지 워크플로드 튜토리얼
+## ComfyUI 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로드 튜토리얼
 
 ### 1. ComfyUI 실행하기
 
@@ -49,9 +49,9 @@
 
 <InstallLink/>
 
-### 2. 기본 텍스트-to-이미지 워크플로드 로딩하기
+### 2. 기본 텍스트 기반 이미지 생성 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:
+ComfyUI는 보통 실행 시 기본 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로드를 자동으로 로드합니다. 하지만 다양한 방법으로 워크플로드를 로드해 ComfyUI의 기본 작동 방식을 익힐 수 있습니다:
 
 <Tabs>
   <Tab title="워크플로드 템플릿에서 로딩하기">
@@ -73,7 +73,7 @@
   - 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-텍스트 기반 이미지 생성 워크플로드](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/text-to-image-workflow.png)
 
   </Tab>
 
@@ -82,7 +82,7 @@
 
   이 예제 워크플로드를 다운로드해 로드해보세요:
   <a className="prose" href="https://github.com/Comfy-Org/docs/blob/main/public/text-to-image.json" download style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#0078D6', color: '#ffffff', padding: '10px 20px', borderRadius: '8px', borderColor: "transparent", textDecoration: 'none', fontWeight: 'bold'}}>
-    <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>텍스트 to 이미지.json 다운로드</p>
+    <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>text-to-image.json 다운로드</p>
   </a>
 
   다운로드 후 메뉴 **워크플로드** -> **열기**를 사용해 JSON 파일을 로드하세요.
@@ -180,16 +180,16 @@
 
 ![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 기반 이미지 생성 지침은 종합 가이드를 참조하세요:
 
-<Card title="ComfyUI 텍스트-to-이미지 워크플로드 가이드" icon="link" href="/ko/tutorials/basic/text-to-image">
-  자세한 텍스트-to-이미지 워크플로드 지침은 여기를 클릭하세요
+<Card title="ComfyUI 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로드 가이드" icon="link" href="/ko/tutorials/basic/text-to-image">
+  자세한 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로드 지침은 여기를 클릭하세요
 </Card>
 
 ## 문제 해결

ko/tutorials/basic/text-to-image.mdx

@@ -1,7 +1,7 @@
 ---
-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"
+title: "ComfyUI 텍스트 기반 이미지 생성 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 기반 이미지 생성"
 translationSourceHash: b23cec9b
 translationFrom: tutorials/basic/text-to-image.mdx
 translationBlockHashes:
@@ -14,40 +14,40 @@
 ---
 
 
-이 가이드는 ComfyUI의 텍스트-to-이미지 워크플로우를 소개하고 다양한 ComfyUI 노드의 기능과 사용법을 이해하도록 돕습니다.
+이 가이드는 ComfyUI의 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우를 소개하고 다양한 ComfyUI 노드의 기능과 사용법을 이해하도록 돕습니다.
 
 이 문서에서는 다음을 다룹니다:
-- 텍스트-to-이미지 워크플로우 완료하기
+- 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우 완료하기
 - 확산 모델 원리에 대한 기본적인 이해하기
 - 워크플로우 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.
+먼저 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우를 실행한 후 관련 개념에 대한 설명을 이어갑니다. 필요에 따라 관련 섹션을 선택해 주세요.
 
-## 텍스트-to-이미지란?
+## 텍스트 기반 이미지 생성이란?
 
-**텍스트-to-이미지**는 텍스트 설명을 통해 이미지를 생성하는 AI 아트 생성의 핵심 과정으로, 그 중심에는 **확산 모델**이 있습니다.
+**텍스트 기반 이미지 생성**은 텍스트 설명을 통해 이미지를 생성하는 AI 아트 생성의 핵심 과정으로, 그 중심에는 **확산 모델**이 있습니다.
 
-텍스트-to-이미지 과정에는 다음과 같은 요소가 필요합니다:
+텍스트 기반 이미지 생성 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.
+이 텍스트 기반 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
+## ComfyUI 텍스트 기반 이미지 생성 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
+### 2. 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우 로드하기
 
 아래 이미지를 다운로드한 후, **ComfyUI로 드래그하여 워크플로우를 로드**하세요:
 
-<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/text-to-image-workflow.png" alt="ComfyUI-텍스트-to-이미지 워크플로우" />
+<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/text-to-image-workflow.png" alt="ComfyUI-텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우" />
 
 <Tip>
 워크플로우 JSON이 메타데이터에 포함된 이미지는 바로 ComfyUI로 드래그하거나, 메뉴 `Workflows` -> `Open (ctrl+o)`를 이용해 로드할 수 있습니다.
@@ -75,7 +75,7 @@
 
 ![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.
@@ -129,9 +129,9 @@
 blurry, low detail, cartoonish, unrealistic anatomy, out of focus, cluttered, flat lighting
 ```
 
-## 텍스트-to-이미지 작동 원리
+## 텍스트 기반 이미지 생성 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.
+텍스트 기반 이미지 생성 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
@@ -152,9 +152,9 @@
 - [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 기반 이미지 생성 워크플로우 노드 설명
 
-![ComfyUI 텍스트-to-이미지 워크플로우 설명](/images/tutorial/basic/text-image-workflow.jpg)
+![ComfyUI 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우 설명](/images/tutorial/basic/text-image-workflow.jpg)
 
 ### A. Load Checkpoint 노드
 
@@ -162,7 +162,7 @@
 
 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.
 
@@ -170,7 +170,7 @@
 
 ![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.
 
@@ -179,16 +179,16 @@
 ![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
@@ -198,23 +198,23 @@
 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.
 
@@ -222,7 +222,7 @@
 
 ![VAE 디코드](/images/comfy_core/latent/vae_decode.jpg)
 
 **KSampler**에서 출력된 잠재 공간 이미지를 픽셀 공간 이미지로 변환합니다.
 
 ### F. Save Image 노드
 

ko/tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx

@@ -1,7 +1,7 @@
 ---
-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: 45e7a7c3
 translationFrom: tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx
 translationBlockHashes:
@@ -12,7 +12,7 @@
 
 
 ![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:
@@ -25,7 +25,7 @@
 - **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.
@@ -39,7 +39,7 @@
 시작하기 전에 ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요.
 </Tip>
 
-## Flux.1 전체 버전 텍스트-to-이미지 예시
+## Flux.1 전체 버전 텍스트 기반 이미지 생성 예시
 
 <Note>
 [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.
@@ -105,7 +105,7 @@
 
 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)
 
 <a className="prose"  target='_blank'  href="https://cloud.comfy.org/?template=flux_schnell&utm_source=docs" style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#28a745', color: '#ffffff', padding: '10px 20px', borderRadius: '8px', borderColor: "transparent", textDecoration: 'none', fontWeight: 'bold'}}>
     <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>Comfy Cloud에서 실행</p>
@@ -140,7 +140,7 @@
 
 #### 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
@@ -149,7 +149,7 @@
 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
+## Flux.1 FP8 체크포인트 버전 텍스트 기반 이미지 생성 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.
@@ -168,11 +168,11 @@
 
 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.
 

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: 76ea9fff
 translationFrom: tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx
 translationBlockHashes:
@@ -126,7 +126,7 @@
 E1은 2025년 4월 28일에 출시된 모델입니다. 이 모델은 768*768 해상도만 지원합니다.
 
 <Tip>
 참고로, 이 워크플로우는 Google Colab L4 22.5GB VRAM에서 28개 샘플링 단계로 첫 번째 실행 시 약 500초, 두 번째 실행 시 약 370초가 소요됩니다.
 </Tip>
 
 ### 1. HiDream-e1 워크플로우