Diffusion Research & ComfyUI 온라인 학습서¶
완성 워크플로우를 복사하는 데서 멈추지 않고, 왜 연결하고 무엇을 바꿀지 스스로 판단하는 힘을 기릅니다.
-
처음 시작합니다
설치부터 기본 7노드 워크플로우와 첫 비교 실험까지 진행합니다.
-
원리가 궁금합니다
Latent·VAE·CLIP·디노이징을 실제 노드와 연결해 이해합니다.
-
결과를 제어하고 싶습니다
LoRA·ControlNet·Sampler로 스타일, 구도, 생성 과정을 조절합니다.
-
지금 오류가 났습니다
OOM·검은 이미지·연결 오류를 증상에서 출발해 진단합니다.
각 장은 학습 목표 → 최소 실습 → 한 변수 실험 → 관찰 질문 → 다음 단계 순서로 구성됩니다.
목적별로 찾기¶
지금 상황에 맞는 문서로 바로 이동하세요. 처음이라면 위에서부터 순서대로 진행하세요.
| 상황 | 여기서 시작 |
|---|---|
| ComfyUI가 처음이다. 일단 이미지부터 만들고 싶다 | 설치 → 5분 빠른 시작 |
| 노드가 각각 무슨 일을 하는지 이해하고 싶다 | 워크플로우 이해하기 |
| 프롬프트를 의도대로 작성하고 싶다 | 프롬프트와 CLIP 이해하기 |
| 이미지가 만들어지는 원리가 궁금하다 | 핵심 개념 |
| Flux 모델을 사용하고 싶다 | Flux 가이드 |
| 특정 화풍·캐릭터를 적용하고 싶다 | LoRA |
| 구도·포즈를 정확히 제어하고 싶다 | ControlNet |
| 에러가 나거나 결과가 이상하다 | 문제 해결 |
| 모르는 용어가 나왔다 | 용어 사전 |
학습 경로¶
수준별로 나눠 두었습니다. 자신에게 맞는 단계부터 순서대로 진행하세요.
입문 — 첫 이미지까지¶
ComfyUI 설치부터 첫 이미지 생성까지. - 00. 시작하기 - ComfyUI 설치 — 약 15분 - 모델 준비 — 약 15분 - 캔버스 다루기 — 약 5분 - 5분 빠른 시작 — 약 5분 - 노드 다루기 — 약 15분 - 실행과 중단 — 약 10분 - 워크플로우 이해하기 — 약 30분 - 프롬프트와 CLIP 이해하기 — 약 20분 - 첫 워크플로우 직접 만들기 — 약 40분 - 워크플로우 저장과 재현 — 약 20분
기초 이론 — 원리 이해¶
이미지가 만들어지는 과정과 모델 구조를 이해합니다. - 01. 핵심 개념 — Latent와 VAE, UNet vs Transformer - CLIP과 Contrastive Learning - 디노이징 프로세스
모델 활용 — Flux, SDXL¶
모델별 특성과 설정. - 02. 모델 가이드 — 두 계열의 차이와 선택 기준 - Flux - Flux 개요 - 텍스트 인코더와 데이터 공간 - FluxGuidance 이해와 사용 - guidance 값 비교와 연결 - FLUX.1 작업 선택과 Redux 실습 - Redux 확인과 비교 실험 - Flux 빠른 참조 - SD·SDXL - SD / SDXL 개요 - SDXL 해상도 최적화
심화 제어 — LoRA, 제어 기법, Sampler¶
정밀한 제어와 커스텀 워크플로우를 구축합니다. - 03. 심화 제어 — 무엇을 고정할지 고르는 기준 - 프롬프트 가중치 - LoRA 기본 - LoRA 조합과 선택 - 제어 기법 - ControlNet 아키텍처 - ControlNet 연결과 조절 - IPAdapter - Flux Redux - Differential Diffusion - Flux 모델 변형 비교 - 제어 기법 실전 워크플로우 - Sampler - Sampler 비교 - KSampler와 SamplerCustomAdvanced
실전·문제 해결¶
참고 자료¶
외부 리소스¶
- Stability AI — Stable Diffusion 공식
- ComfyUI 공식 예제 — 모델별 워크플로우 원본. 예제 이미지를 캔버스에 끌어다 놓으면 그대로 열립니다