ComfyUI 설치부터 첫 이미지까지: 모델·설정 파일·오류 해결

공식 다운로드에서 Windows·Apple Silicon 맥·Linux에 맞는 Comfy Desktop을 고릅니다. 설치한 뒤 새 ComfyUI 실행 환경을 만들고 안내에 따라 준비가 끝날 때까지 기다리세요. Portable이나 수동 설치를 이미 쓰고 있다면 이 글을 위해 다시 설치할 필요는 없습니다.

처음부터 외부 노드 묶음을 여러 개 설치하지 마세요. 실패했을 때 프로그램 자체의 문제인지 추가 기능의 문제인지 나누기 어려워집니다. 여기서는 기본 노드만 사용하고, API 키가 필요한 클라우드 노드도 넣지 않았습니다.

사용할 파일은 v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors입니다. 모델 배포 페이지의 이용 조건을 확인한 뒤 받아 현재 ComfyUI 환경이 읽는 models/checkpoints 폴더에 넣습니다. Desktop에서 모델 폴더를 공유하도록 설정했다면 그 공유 폴더를 사용하세요. JSON만 받아서는 그림이 만들어지지 않습니다.

아래 JSON을 저장한 뒤 ComfyUI 화면으로 끌어오거나 Workflows → Open으로 엽니다. Load Checkpoint에서 받은 파일 이름을 선택합니다. 목록에 없다면 폴더를 다시 확인하고 목록 새로고침 또는 앱 재시작을 해 보세요. 파일의 확장자를 직접 바꾸는 것은 해결책이 아닙니다.

설정은 512×512, batch 1, seed 42, 20 steps, CFG 7, euler·normal, denoise 1입니다. 긍정 프롬프트에는 나무 탁자 위 도자기 컵과 창문 빛을 영어로 적었습니다. SD 1.5의 기본 동작을 확인하기 위해 짧고 구체적인 대상을 썼습니다. 처음에는 이 값들을 바꾸지 말고 Run을 누릅니다.

처음에는 모델을 읽는 시간이 포함될 수 있습니다. Save Image까지 완료되고 결과 파일이 만들어졌는지 확인하세요. 미리보기만 보였다고 끝난 것은 아닙니다. 저장된 파일을 다시 열어 보면 이후 비교에 쓸 원본도 확보할 수 있습니다.

같은 seed를 유지한 채 프롬프트의 빛이나 배경 하나만 바꿔 보세요. 모델, 해상도, 단계 수까지 한 번에 바꾸면 무엇 때문에 결과가 달라졌는지 알기 어렵습니다. 같은 seed라도 실행 환경과 모델이 바뀌면 픽셀까지 동일한 결과를 보장하지는 않습니다.

첫 이미지가 마음에 들지 않아도 설치 실패와는 구분하세요. 모델을 바꾸는 문제, 원하는 대상을 더 구체적으로 적는 문제, 후처리가 필요한 문제는 각각 다릅니다. 설치가 정상임을 확인한 다음 원하는 화풍이나 편집 기능을 가진 모델로 넘어가면 됩니다.

체크포인트를 찾지 못한다면 모델 경로와 파일명을 봅니다. 빨간 노드와 누락 노드 경고라면 다른 작업 파일을 연 것은 아닌지 확인하세요. 이 배포 파일에는 추가 노드가 필요하지 않습니다. CUDA out of memory라면 다른 GPU 작업을 종료하고 batch 1·512×512 설정으로 돌아옵니다.

이미지는 저장되지만 아주 느리다면 실행 로그에서 GPU가 선택됐는지 확인합니다. Apple Silicon에서는 이 ComfyUI 경로가 PyTorch의 MPS를 사용하며, MLX LLM의 속도와 바로 비교할 수 없습니다. 해상도를 올리기 전 기본 상태의 성공 여부를 먼저 남겨 두세요.

다운로드 묶음에는 측정 기록 양식도 넣었습니다. GPU, 시스템 RAM, 앱 버전, 모델 파일, 해상도와 seed를 채우고 첫 로딩 시간은 별도로 기록합니다. 반복 실행 때는 단순히 Run만 누르지 마세요. ComfyUI가 이전 결과를 캐시할 수 있으므로 seed를 42·43·44로 바꿔 실제 샘플링이 실행되는지 확인합니다.

이 파일은 노드 연결과 설정을 검사한 예제이며, 새 장비에서 실측한 속도표는 아닙니다. 시간과 메모리 칸은 비워 뒀습니다. 완성 이미지와 실행 로그가 함께 있어야 다른 사람도 같은 작업인지 확인할 수 있습니다. 실제로 필요한 작업이 이 작은 예제를 넘어섰을 때 장비 비교가 의미를 갖습니다.