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문제 해결 가이드

ComfyUI를 사용하다 만나는 대표적인 문제와 해결 방법을 모았습니다. 증상으로 목차를 찾아 해당 항목만 보세요.

이 장에서 배우는 것

• 증상에서 출발합니다. 목차에서 지금 겪는 증상을 찾아 해당 항목만 보세요.
• 원인을 좁히는 순서가 정해져 있습니다. 값을 바로 바꾸기 전에 디버깅 순서를 먼저 보면 헛수고를 줄입니다.

대상 오류·비정상 결과를 만난 모든 사용자 · 사전 이해 필요 없음 · 시간 필요한 항목만 5분

이럴 때 읽으세요 오류가 났거나, 실행은 되는데 결과가 이상할 때.

목차

1. 이미지 생성 문제
2. 메모리 관련 문제
3. 속도 최적화
4. 품질 문제
5. 자주 나오는 오류 메시지
6. 디버깅 순서

1. 이미지 생성 문제

이미지가 아예 안 나온다

대부분 VAE Decode 누락이나 연결 오류입니다. 아래를 순서대로 확인하세요.

□ VAE Decode 노드가 있는가
□ KSampler → VAE Decode → Save Image 순서인가
□ 모든 선이 연결되었는가
□ Run 버튼을 눌렀는가
□ 콘솔에 에러 메시지가 있는가

해결 절차:

1. 연결 확인 — KSampler [LATENT] → VAE Decode [samples], Load Checkpoint [VAE] → VAE Decode [vae]
2. 순서 점검 — 모든 노드가 올바른 순서로 이어졌는지 확인
3. 단순화 테스트 — 기본 워크플로우만 남기고 재실행

KSampler를 Save Image에 바로 연결하려는데 선이 붙지 않는다

정상입니다. KSampler의 출력은 LATENT, Save Image의 입력은 IMAGE라 타입이 달라 애초에 연결되지 않습니다.

연결 불가: KSampler → Preview/Save Image
올바름:    KSampler → VAE Decode → Preview/Save Image

VAE Decode를 사이에 넣고, 그 vae 입력에는 Load Checkpoint의 VAE를 연결합니다.

선은 붙는데 단색 화면만 나오는 경우

Empty Latent Image를 KSampler를 건너뛰고 VAE Decode에 바로 연결하면 둘 다 LATENT 타입이라 선이 붙습니다. 이때 KSampler는 출력이 어디에도 사용되지 않아 실행 자체를 건너뛰고, 0으로 채워진 빈 Latent가 그대로 디코딩되어 아무 형태도 없는 단색 화면이 나옵니다. VAE Decode의 samples가 KSampler의 출력에서 오는지 확인하세요.

이미지가 흐릿할 때 — 원인별 조치

원인	해결
Steps 부족	Steps를 30~40으로 증가
Denoise 낮음	Denoise를 1.0으로 설정
잘못된 해상도	모델 권장 해상도 사용
VAE 문제	다른 VAE로 교체

권장 설정:

SD 1.5:
- 해상도: 512×512
- Steps: 25~30
- Sampler: euler, dpmpp_2m

SDXL:
- 해상도: 1024×1024
- Steps: 30~40
- Sampler: dpmpp_2m
- Scheduler: karras

2. 메모리 관련 문제

Out of Memory (OOM)

콘솔에 다음과 같은 메시지가 나타납니다.

RuntimeError: CUDA out of memory

다음 순서로 조치합니다.

1. 이미지 크기 줄이기 — 1024×1024 또는 768×768 → 512×512
2. Batch 크기 줄이기 — batch_size 4 → 1
3. 그 밖에 — LoRA 제거 또는 개수 축소, ControlNet 비활성화, ComfyUI 재시작

VRAM 용량별 권장 설정 펼치기

4GB (최소)
   모델: SD 1.5만
   크기: 512×512
   Batch: 1

6GB
   모델: SD 1.5, SDXL(제한적)
   크기: 512×512(SD 1.5), 768×768(SDXL, 주의)
   Batch: 1~2

8GB
   모델: SD 1.5, SDXL
   크기: 1024×1024(SDXL)
   Batch: 1~2, LoRA 2~3개

12GB 이상
   모델: 전체(Flux 포함)
   크기: 제한 없음
   Batch: 4~8, LoRA/ControlNet 자유

메모리 최적화

VAE Tiling은 VRAM 사용량을 크게 줄이는 대신 약간 느려집니다. VAE Encode (Tiled) / VAE Decode (Tiled) 노드를 사용합니다.

실행 플래그:

(플래그 없음)  기본값. ComfyUI가 VRAM에 맞춰 자동으로 조절합니다
--lowvram     모델을 잘게 나눠 올리고 사용하지 않는 부분은 CPU로 내림
--novram      --lowvram으로도 부족할 때. GPU에 남기는 양을 더 줄임
--highvram    한 번 올린 모델을 GPU 메모리에 계속 유지(메모리 여유가 클 때)
--gpu-only    중간 데이터까지 전부 GPU에 유지
--cpu         GPU를 사용하지 않음(매우 느림)

먼저 해상도와 batch부터

최근 ComfyUI는 VRAM을 동적으로 관리하므로 플래그 없이 실행하는 것이 기본이고, 이 상태에서 --lowvram은 아무 동작도 하지 않을 수 있습니다. 위 1~3단계 조치를 먼저 하고, 플래그는 그다음에 시도하세요. (예전 안내에 나오는 --normalvram은 현재 존재하지 않는 플래그입니다.)

3. 속도 최적화

생성이 느릴 때는 영향이 큰 요인부터 조정합니다.

원인	영향	해결
높은 해상도	큼	512×512로 시작
많은 Steps	중간	테스트 단계에서는 20~30으로 축소
느린 Sampler	중간	euler로 변경
여러 LoRA	작음	2~3개로 제한
ControlNet	큼	필요할 때만 사용

작업 단계별 권장값:

테스트(빠른 반복): 512×512  / Steps 15~20 / euler
개선:              768×768  / Steps 30    / 세밀 조정
최종:              1024×1024 / Steps 30~40 / sampler dpmpp_2m + scheduler karras

4. 품질 문제

프롬프트를 반영하지 않는다

CFG가 낮거나 프롬프트가 모호한 경우가 많습니다. CFG가 5 미만이면 아래 "결과가 과장된다"의 적정 범위(SD 1.5 7~8, SDXL 7~9)까지 올리고, 프롬프트를 구체적으로 작성합니다.

모호함: "cat"
구체적: "a cute orange tabby cat sitting on a windowsill,
         blue sky background, natural lighting,
         high quality, detailed, photorealistic"

특정 요소를 강조하려면 가중치 문법을 사용합니다.

(keyword:1.2)  약하게 강조
(keyword:1.5)  뚜렷하게 강조
(keyword:0.8)  약화

값과 반영 강도는 비례하지 않습니다. 값의 의미와 실용 상한은 프롬프트 가중치에 있습니다.

결과가 과장된다

CFG가 너무 높을 때 나타납니다. 10 이상이면 낮춥니다.

모델	다듬는 단계의 cfg 범위
SD 1.5	7~8
SDXL	7~9

첫 장을 만들 때의 시작값은 빠른 시작의 표(SD 1.5 7.0, SDXL 6.0)입니다. 위 범위는 결과를 보고 조정할 때 사용합니다.

FLUX.1 dev는 cfg를 올리지 않습니다

Flux에서 프롬프트 반영을 조절하는 값은 KSampler의 cfg가 아니라 FluxGuidance의 guidance입니다.

항목	FLUX.1 dev 값
KSampler cfg	1.0 (공식 기본 구성. 올리지 않습니다)
FluxGuidance guidance	3.5에서 시작해 비교

KSampler cfg에 3.5를 넣는 것은 잘못된 설정입니다. 자세한 내용은 FluxGuidance 이해와 사용을 참고하세요.

색감이 이상할 때 — 원인별 조치

원인	해결
잘못된 VAE	다른 VAE로 교체
과도한 LoRA	Strength 낮추기
프롬프트 충돌	표현을 명확히 정리

모델별 권장 VAE:

SD 1.5: vae-ft-mse-840000-ema-pruned
SDXL:   sdxl_vae
Flux:   ae.safetensors

5. 자주 나오는 오류 메시지

세 가지 오류 메시지 — 원인과 조치 펼치기

Model file not found

파일이 올바른 위치에 없을 때 발생합니다.

Checkpoint: ComfyUI/models/checkpoints/
LoRA:       ComfyUI/models/loras/
VAE:        ComfyUI/models/vae/
ControlNet: ComfyUI/models/controlnet/

Flux 전용
Diffusion:  ComfyUI/models/diffusion_models/
CLIP:       ComfyUI/models/text_encoders/

Invalid node type

커스텀 노드가 없거나 업데이트가 필요할 때 발생합니다. ComfyUI-Manager에서 누락된 노드를 설치하고 재시작합니다.

Connection failed

노드 타입이 맞지 않을 때 발생합니다. 같은 타입끼리만 연결됩니다.

올바름: MODEL→MODEL, CLIP→CLIP, LATENT→LATENT, IMAGE→IMAGE, VAE→VAE
잘못됨: IMAGE→LATENT, MODEL→CLIP

6. 디버깅 순서

문제가 생기면 아래 순서로 원인을 좁힙니다.

1. 콘솔 에러 메시지를 확인합니다.
2. 모든 노드 연결을 확인합니다.
3. 기본 워크플로우만 남기고 테스트합니다.
4. 뺐던 노드를 한 번에 하나씩 다시 추가합니다.
5. 문제를 일으키는 노드나 설정을 특정합니다.
6. 해결하거나 대안을 적용합니다.

문제를 줄이는 습관도 도움이 됩니다. 작동하는 워크플로우는 자주 저장하고 버전별로 파일명을 구분하며, 변경은 한 번에 하나씩만 적용합니다.

커스텀 노드가 원인인지 가르기

증상이 ComfyUI 자체 문제인지 설치한 커스텀 노드 문제인지 먼저 나눕니다.

1. 커스텀 노드를 모두 끈 채로 시작합니다. 데스크톱 앱은 설정 메뉴에서 끄고 시작할 수 있고, 직접 설치한 경우 python main.py --disable-all-custom-nodes로 실행합니다.
2. 이 상태에서 증상이 사라지면 원인은 커스텀 노드입니다. 그대로면 커스텀 노드가 원인이 아니므로 위 1~5절에서 원인을 찾습니다.
3. 원인이 커스텀 노드라면 절반씩 켜 가며 범위를 좁힙니다. 하나씩 켜는 것보다 재시작 횟수가 적습니다.
4. 문제를 일으키는 노드를 찾으면 갱신하거나, 같은 기능의 다른 노드로 바꾸거나, 뺍니다.

도움받을 곳

• ComfyUI GitHub Issues
• ComfyUI 공식 문서
• Reddit r/StableDiffusion

다음 단계

• 워크플로우 이해하기 — 설정값의 의미
• 핵심 개념 — 오류의 근본 원인
• 워크플로우 저장과 재현 — 어떤 값으로 만든 결과인지 남기는 방법

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