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ComfyUI 이미지 생성 품질 향상을 위한 고급 프롬프트 및 워크플로우 가이드

1부: 프롬프트 엔지니어링의 핵심 원리

1.1 고품질 이미지 생성을 위한 프롬프트 작성의 기본: 구체성과 순서의 중요성

AI 이미지 생성 모델은 사용자의 텍스트 지시사항을 시각적 정보로 변환하는 복잡한 과정을 거칩니다. 이 과정의 성공 여부는 프롬프트의 품질에 크게 좌우되며, 단순한 단어 나열을 넘어선 전략적인 접근이 요구됩니다. 특히 ComfyUI와 같은 노드 기반 환경에서는 프롬프트가 워크플로우의 첫 번째이자 가장 중요한 구성 요소로 기능합니다. 고품질 이미지를 얻기 위한 첫걸음은 모델이 사용자의 의도를 정확하게 이해하도록 프롬프트를 작성하는 것입니다. 이러한 프롬프트 작성의 기본 원리 중 가장 중요한 것은 구체성과 순서입니다. 구체적인 프롬프트는 모델의 자유로운 해석을 최소화하여 사용자의 비전에 더 가까운 결과를 도출하는 데 필수적입니다. 예를 들어, A cat이라는 모호한 프롬프트 대신 A fluffy ginger tabby cat sleeping on a sunlit windowsill과 같이 피사체, 특징, 환경을 상세하게 묘사하면 모델이 훨씬 정확한 이미지를 생성할 수 있습니다.1 이러한 구체성은 단순히 묘사를 추가하는 행위를 넘어, 모델의 무작위성을 제어하는 일종의 제약 조건으로 작용합니다. 프롬프트의 상세함이 높아질수록 모델이 임의로 채워 넣어야 하는 정보가 줄어들어, 생성된 이미지의 일관성이 향상됩니다. 프롬프트 내 키워드의 순서 역시 이미지 생성에 결정적인 영향을 미칩니다. 일반적으로 모델은 프롬프트의 시작 부분에 있는 요소에 더 많은 중요도를 부여하는 경향이 있습니다.1 이는 모델이 텍스트를 좌측에서 우측으로 순차적으로 처리하며, 초기에 등장하는 토큰에 더 높은 '어텐션(attention)'을 할당하는 자연어 처리(NLP) 모델의 기본 특성과 유사합니다. 따라서 피사체, 조명, 구도, 스타일 등 여러 요소 중 가장 강조하고자 하는 것을 프롬프트의 맨 앞에 배치하는 전략은 단순한 문법적 규칙이 아니라, 이미지의 최종 결과물을 의도적으로 구성하는 고급 기법입니다. 예를 들어, Cinematic portrait of a woman은 Portrait of a woman, cinematic보다 시네마틱한 분위기를 더욱 강하게 반영할 가능성이 높습니다. 이러한 원리를 이해하면, 사용자는 어떤 요소를 부차적으로 다룰지 전략적으로 결정할 수 있습니다. 또한, 긴 문장보다는 쉼표(,)로 구분된 짧은 구문 목록을 사용하는 것이 프롬프트의 각 요소를 명확하게 분리하고 개별적으로 가중치를 부여하는 데 용이합니다.2

1.2 ComfyUI 프롬프트 문법 마스터하기: 가중치 (키워드:가중치)와 네거티브 프롬프트

ComfyUI는 프롬프트의 각 요소에 대한 영향력을 정밀하게 제어할 수 있는 고유한 문법을 제공합니다. 이는 이미지의 특정 부분이나 스타일을 강조하거나 약화시킬 때 매우 유용합니다. 가중치 문법의 활용: 프롬프트의 특정 키워드에 가중치를 부여하는 가장 기본적인 문법은 괄호 ()와 콜론 :을 사용하는 것입니다. (prompt:weight) 형식은 특정 구문의 중요도를 명시적으로 설정합니다.4 예를 들어, (golden hour:1.2)는 golden hour라는 키워드의 영향력을 1.2배로 증가시킵니다.3 단순하게 괄호 (prompt)만 사용하는 경우, 가중치는 기본값인 1.1배로 설정됩니다.5 ComfyUI는 이러한 가중치 조정을 위한 단축키도 지원합니다. 원하는 프롬프트를 선택한 후 Ctrl + Up 또는 Ctrl + Down 키를 누르면 가중치가 0.05 단위로 미세하게 조정됩니다.2 가중치 조절은 단순히 특정 개념을 강화하는 것을 넘어, 프롬프트 내 모든 요소들 간의 섬세한 균형을 조절하는 데 핵심적인 역할을 수행합니다. 예를 들어, 피사체 묘사에 집중하면서도 배경의 분위기를 강조하고 싶을 때, 피사체 관련 키워드에 가중치 1.0을 주고 (cinematic lighting:1.2)와 같이 조명 키워드에 더 높은 가중치를 부여함으로써 의도적인 분위기를 연출할 수 있습니다. 네거티브 프롬프트의 역할: 네거티브 프롬프트는 이미지에서 피해야 할 특징, 스타일, 또는 요소를 모델에게 지시하는 데 사용됩니다.1 포지티브 프롬프트가 "무엇을 그릴지"를 지시한다면, 네거티브 프롬프트는 "무엇을 그리지 말아야 할지"를 명확히 함으로써 생성 과정을 효과적으로 보완합니다. 이는 AI 이미지 생성의 고질적인 문제인 해부학적 오류(예: 기형적인 손)나 저품질 아티팩트를 제거하는 데 특히 효과적입니다.7 ComfyUI의 노드 기반 구조는 포지티브와 네거티브 프롬프트가 각각 별도의 '컨디셔닝' 입력으로 처리되는 명확한 파이프라인을 제공합니다. 이는 사용자가 두 프롬프트의 영향력을 독립적으로 제어할 수 있게 합니다. 이중 조건화(dual conditioning)로 불리는 이 방식은 모델이 원하는 결과를 향해 더 효율적으로 수렴하도록 돕습니다. 예를 들어, 포토리얼리즘을 강화하기 위해 네거티브 프롬프트에 anime 9를 추가하는 것은 모델이 학습한 '만화 스타일'의 컨텍스트를 회피하도록 유도하는 강력한 방법입니다. ComfyUI-Easy-Use와 같은 커스텀 노드는 negative_token_normalization, conditioning_mode 등의 파라미터를 통해 네거티브 프롬프트의 작동 방식을 미세 조정할 수 있는 기능도 제공합니다.6 이는 사용자가 모델의 특성에 맞게 네거티브 프롬프트의 영향력을 제어할 수 있는 중요한 지점입니다.

1.3 모델의 특성 이해: SDXL, SD3, Flux 모델별 프롬프트 활용 전략

프롬프트 작성의 성공은 사용 중인 모델의 특성과 훈련 방식에 대한 이해를 바탕으로 이루어집니다. 각 모델은 고유한 아키텍처와 데이터셋을 통해 학습되었기 때문에, 동일한 프롬프트에 대해 다른 반응을 보일 수 있습니다. Stable Diffusion 3 (SD3): Multimodal Diffusion Transformer (MMDiT) 아키텍처를 기반으로 하는 SD3는 기존 모델에 비해 자연어 이해 능력이 월등히 향상되었습니다.1 특히 이미지 내 텍스트를 정확하게 렌더링하는 능력에서 큰 강점을 보입니다. 이는 언어와 시각적 데이터 간의 더 깊은 연관성을 학습한 결과로, 복잡한 지시를 더 잘 따르고 더 다양한 포토리얼리즘 및 예술적 결과물을 생성할 수 있습니다. Stable Diffusion XL (SDXL): SDXL은 1024x1024 해상도에 최적화되어 있으며, 8GB 이상의 VRAM이 권장됩니다.1 이 모델은 쉼표로 구분된 키워드 목록에 매우 효율적으로 반응하도록 훈련되었습니다.2 따라서 masterpiece, best quality, ultra-realistic portrait, skin texture details와 같은 짧고 명확한 구문들을 나열하는 프롬프트가 효과적입니다. Flux 모델: Flux 모델은 SD3와 유사하게 긴 자연어 프롬프트를 선호하는 경향이 있습니다.10 이는 모델이 문장 전체의 문맥과 의미를 더 잘 파악할 수 있음을 의미합니다. Flux 모델은 고화질 이미지 생성 시 24GB 이상의 VRAM을 요구하기도 하며 1, 이는 높은 해상도에서 안정적인 결과물을 얻기 위한 하드웨어 요구사항을 반영합니다. 모델 제작자가 권장하는 steps, CFG (Classifier-Free Guidance), Sampler, Scheduler와 같은 파라미터 설정을 따르는 것이 매우 중요합니다.1 예를 들어, SDXL과 같은 모델은 낮은 CFG 값에서도 좋은 결과를 내는 경우가 많아 네거티브 프롬프트의 중요도가 상대적으로 낮아질 수 있다는 의견도 있습니다.13 이러한 모델별 특성을 이해하고 워크플로우에 반영하면 시행착오를 줄이고 원하는 결과물에 더 효율적으로 접근할 수 있습니다. 특히 고해상도 이미지를 생성할 때 VRAM 용량은 워크플로우의 가능 범위를 결정하는 핵심 요소이며, 낮은 VRAM 환경에서는 하이레즈 픽스(Hires Fix)와 같은 멀티패스(multi-pass) 워크플로우가 필수적인 대안이 됩니다.14

2부: 이미지 품질을 극대화하는 프롬프트 및 키워드

2.1 포토 리얼리즘과 디테일을 위한 필수 키워드

이미지 품질을 한 단계 끌어올리기 위해서는 프롬프트에 명확하고 전문적인 용어를 포함하여 모델에게 구체적인 시각적 지침을 제공해야 합니다. 다음은 포토리얼리즘과 디테일을 강화하는 데 효과적인 키워드들입니다. 표 1: 이미지 품질 향상 핵심 키워드 정리

카테고리 키워드 예시 역할 및 설명 해상도/화질 8k, UHD, masterpiece, best quality, high resolution scan, highly detailed 모델에게 높은 해상도와 품질을 지향하도록 지시합니다. masterpiece와 같은 키워드는 모델이 학습한 '고품질 예술 작품'의 문맥을 불러와 전반적인 완성도를 높이는 데 기여합니다.5 조명/분위기 cinematic photo, studio lighting, dramatic lighting, golden hour, soft window lighting, moody atmosphere 이미지의 조명 효과와 분위기를 제어합니다. soft window lighting은 피사체에 부드러운 질감과 그림자를 생성하며, cinematic은 영화와 같은 극적인 연출을 유도합니다.1 사진 기법 wide-angle shot, shallow depth of field, sharp focus, film grain, fujifilm XT4 실제 카메라 및 렌즈 효과를 모방합니다. wide-angle은 넓은 배경을 포함한 구도를 생성하며, shallow depth of field와 bokeh는 배경을 흐리게 처리하여 피사체를 강조합니다.1 Canon EOS R5와 같은 특정 카메라 모델명을 명시하는 것은 모델에게 이미지의 스타일과 분위기를 결정하는 매우 구체적인 지침을 제공하여, 실제 사진 작가의 의도와 유사한 방식으로 모델을 제어하는 고급 기술입니다.17 디테일/질감 intricate sharp details, skin texture details, photorealistic textures, ultra-detailed 이미지의 미세한 질감과 세부 묘사를 강화합니다. 피부의 질감, 옷감의 짜임, 배경의 복잡한 요소를 정교하게 표현하는 데 사용됩니다.1 렌더링/스타일 octane render, unreal engine, V-ray tracing, ZBrush sculpting, mixed-media digital painting 특정 렌더링 엔진이나 디지털 아트 기법을 모방하여 독특하고 전문적인 시각적 효과를 만들어냅니다. octane render는 3D 렌더링된 이미지를 연상케 하는 빛과 질감을 부여합니다.16

2.2 이미지 결함을 제거하는 효과적인 네거티브 프롬프트

AI 이미지 생성에서 흔히 발생하는 오류와 결함은 네거티브 프롬프트를 통해 효과적으로 제거할 수 있습니다. 이는 이미지 품질을 높이는 데 필수적인 과정입니다. 다음은 다양한 상황에서 사용할 수 있는 대표적인 네거티브 프롬프트 목록입니다. 표 2: 대표적인 네거티브 프롬프트 목록

카테고리 키워드 예시 역할 및 설명 저품질/아티팩트 low quality, worst quality, low res, blurry, pixelated, grainy, overexposed, washed out, compression artifacts 이미지의 전반적인 품질 저하를 방지하는 데 사용되는 기본적인 네거티브 프롬프트입니다.1 blurry와 함께 out of focus, smudged와 같은 유사어를 추가하면 필터링 효과를 높일 수 있습니다. 해부학적 오류 bad anatomy, deformed, bad proportions, extra fingers, extra limbs, fused fingers, ugly, disfigured AI 생성 이미지의 가장 흔한 문제인 신체 왜곡을 해결합니다. bad anatomy와 같은 포괄적인 단어보다 extra fingers처럼 구체적인 오류를 명시하는 것이 모델이 해당 문제를 더 효과적으로 회피하도록 돕습니다.3 스타일 왜곡 anime, cartoon, drawing, painting, sketch, 3d render, cgi 포토리얼리즘을 목표로 할 경우, 모델이 원치 않는 스타일로 이탈하는 것을 막기 위해 사용됩니다. 특히 anime는 포토리얼리즘 이미지를 생성할 때 매우 강력한 네거티브 프롬프트로 알려져 있습니다.9 불필요한 요소 watermark, text, logo, signature, error, ui elements 생성된 이미지에 원치 않는 텍스트나 워터마크가 포함되는 것을 방지합니다.7 복잡성/구성 cluttered, crowded, messy, random objects, distorted background 배경이 복잡하거나 불필요한 요소로 가득 차는 것을 방지하고 깔끔한 구도를 유지하는 데 도움이 됩니다.7

네거티브 프롬프트의 효과는 사용 중인 모델과 설정값(특히 CFG 스케일)에 따라 달라질 수 있습니다. 일부 모델에서는 낮은 CFG 값에서 네거티브 프롬프트의 중요도가 떨어지기도 합니다.13 이는 네거티브 프롬프트가 모델에 따라 다르게 작용하는 '적응성'을 지니고 있음을 보여주며, 항상 최적의 조합을 찾기 위한 실험이 필요함을 의미합니다.

3부: ComfyUI 워크플로우를 활용한 고해상도 이미지 생성

3.1 하이레즈 픽스(Hires Fix) 워크플로우의 이해와 구성

고해상도 이미지를 한 번에 생성하는 것은 대부분의 AI 모델에 있어 큰 도전입니다. 모델이 고해상도에서 전체적인 구도보다 국소적인 패턴에 집중하게 되어, 손이나 얼굴과 같은 복잡한 부위에서 왜곡이 자주 발생하기 때문입니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 하이레즈 픽스(Hires Fix)라는 2단계 생성 워크플로우가 널리 사용됩니다.14 하이레즈 픽스 워크플로우의 원리: 이 워크플로우는 다음과 같은 두 단계로 구성됩니다. 1단계: 저해상도 이미지 생성 (txt2img): 먼저, 모델이 가장 안정적인 성능을 보이는 저해상도(예: 512x512 또는 1024x1024)로 이미지의 기본 구도와 형태를 생성합니다. ComfyUI에서는 EmptyLatentImage 노드가 이 역할을 수행합니다.14 2단계: 업스케일 및 디테일 재생성 (img2img): 생성된 저해상도 이미지를 ESRGAN과 같은 업스케일링 모델을 사용하여 원하는 고해상도로 확대합니다.14 이 과정에서 단순히 픽셀을 보간하는 것이 아니라, img2img 과정을 통해 새로운 디테일을 '재생성'합니다. ComfyUI에서 txt2img와 img2img는 모두 KSampler 노드로 처리되며, 두 번째 KSampler 노드는 업스케일된 이미지를 입력받아 denoise 값을 적용하여 디테일을 추가합니다.14 이러한 접근 방식은 고해상도 생성을 "안정적인 구조를 잡는 저해상도 단계"와 "디테일을 채우는 고해상도 단계"로 분할하여 복잡한 문제를 해결합니다. 이는 모델의 한계를 창의적으로 극복하는 효율적인 전략으로, ComfyUI의 노드 기반 구조는 이 멀티패스 워크플로우를 시각적으로 명확하게 구성하고 제어하는 데 최적화되어 있습니다.

3.2 고급 업스케일링 기술 심층 분석

하이레즈 픽스 워크플로우는 기본 원리를 제공하지만, ComfyUI의 커스텀 노드 생태계를 활용하면 더욱 정교한 업스케일링이 가능합니다. 이는 단순히 해상도를 높이는 것을 넘어, 이미지의 디테일과 일관성을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 고급 업스케일링 워크플로우의 핵심 요소: 고품질 업스케일링 모델: 4x-UltraSharp 15 또는 RealESRGAN 20과 같은 전문적인 업스케일링 모델을 사용하면 이미지 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 특히 RealESRGAN_x4plus_anime_6B는 애니메이션 스타일에 특화되어 있어 특정 장르의 이미지에 유용합니다.20 ControlNet Tile 노드: 이 노드는 업스케일링 과정에서 원본 이미지의 구조와 디테일을 유지하는 데 매우 중요한 역할을 합니다.15 업스케일링된 이미지를 재구성할 때, ControlNet Tile은 원본 이미지의 구조적 정보를 강력한 제약 조건으로 제공합니다. 이 덕분에 모델은 원본의 형태를 벗어나지 않으면서 새로운 디테일을 추가할 수 있습니다. ControlNet strength 파라미터를 너무 높게 설정하면 원본의 미세한 흠집까지 강조하여 아티팩트가 발생할 수 있으므로, 적절한 균형을 찾는 것이 중요합니다.21 이 기술은 특히 VRAM 용량이 낮은 시스템에서 고해상도 이미지를 안정적으로 생성하는 데 유용합니다.22 ComfyUI-Impact-Pack 노드: Impact Pack은 디테일링 및 업스케일링을 위한 다양한 노드를 제공하는 커스텀 노드 모음입니다.23 Iterative Upscale: 이 노드는 이미지를 한 번에 업스케일하는 대신 여러 단계에 걸쳐 점진적으로 해상도를 높입니다.24 각 단계마다 denoise와 CFG 값을 조절하거나, 심지어 새로운 프롬프트를 주입하여 디테일을 추가하는 것이 가능합니다. 이는 AI 생성 이미지의 고질적인 문제인 디테일과 일관성을 극한까지 제어하는 가장 진보된 방법론입니다. Detailer: Detailer 노드는 이미지에서 특정 영역(예: 얼굴)을 자동으로 감지하고, 해당 영역에만 별도의 refinement 과정을 적용하여 품질을 개선합니다.23 이는 얼굴과 손처럼 오류가 발생하기 쉬운 부분을 집중적으로 보정하는 데 효과적입니다. 이러한 고급 워크플로우는 ComfyUI의 진정한 강점인 커스텀 노드 생태계를 보여줍니다. ComfyUI Manager를 통해 필요한 노드를 쉽게 설치하고 통합할 수 있으며, 이는 커뮤니티의 기술적 발전이 사용자에게 직접적으로 전달되는 구조를 형성합니다.25 표 3: 고해상도 워크플로우 비교 분석 워크플로우 주요 특징 장점 단점 주요 활용 분야 기본 하이레즈 픽스 저해상도 생성 → 업스케일 → img2img 디테일 추가 구현이 간단하고, 고해상도 생성 시 발생할 수 있는 주요 왜곡을 효과적으로 방지 denoise 값에 따라 디테일이 달라져 일관된 결과물을 얻기 어려울 수 있음 일반적인 고해상도 이미지 생성, 기본 워크플로우 연습 ControlNet Tile 활용 업스케일 과정에 ControlNet을 사용하여 원본 이미지의 구조 유지 이미지의 전체적인 일관성을 강력하게 유지하며, 낮은 VRAM 환경에서도 고해상도 생성 가능 ControlNet strength를 미세 조정해야 하며, 너무 높으면 아티팩트 발생 가능 포토리얼리즘 인물 사진, 복잡한 구도의 풍경, 원본 이미지의 구조 보존이 중요한 작업 Iterative Upscale 여러 단계에 걸쳐 이미지 업스케일, 단계별 파라미터 제어 및 프롬프트 주입 가능 디테일과 일관성을 극한까지 제어할 수 있는 가장 정교한 방법, 단계적으로 품질을 높여 아티팩트 최소화 가능 워크플로우가 복잡하고 생성 시간이 길어질 수 있음 극한의 디테일과 품질을 요구하는 전문적인 작업, 창의적 디테일 주입이 필요한 프로젝트

3.3 최종 워크플로우 및 최적화 전략

지금까지 논의된 모든 개념을 통합하여, ComfyUI에서 최고 품질의 이미지를 생성하기 위한 최종 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 이 워크플로우는 복잡한 작업을 여러 개의 관리 가능한 단계로 분할하여 해결하는 분할-정복(divide and conquer) 전략을 기반으로 합니다. 통합 워크플로우의 청사진: 기본 생성 단계: 모델 선택: SDXL, SD3, 또는 Flux와 같이 목표하는 스타일에 맞는 최신 모델을 선택합니다. 프롬프트 작성: masterpiece, best quality, ultra-detailed, cinematic lighting과 같은 고품질 키워드를 포함한 포지티브 프롬프트를 작성합니다. 네거티브 프롬프트: bad anatomy, deformed, blurry, low-res, watermark와 같은 보편적인 결함을 제거하는 키워드 목록을 사용합니다. 저해상도 생성: 모델의 기본 해상도(e.g., 1024x1024)에서 첫 번째 이미지를 생성합니다. 고급 업스케일링 및 디테일링 단계: 업스케일링 워크플로우 로드: ComfyUI Manager를 통해 Impact Pack의 Iterative Upscale과 ControlNet Tile 노드를 포함하는 고급 업스케일링 워크플로우를 구축합니다. ControlNet 설정: ControlNet Tile 노드를 사용하여 원본 이미지의 구조적 정보를 유지하도록 설정합니다. ControlNet strength를 0.5~1.0 사이에서 조정하며, 아티팩트가 생기면 값을 낮춥니다.21 반복적 업스케일링: Iterative Upscale 노드를 통해 이미지를 단계적으로 확대합니다. 각 단계에서 denoise 값을 미세 조정하여 디테일과 일관성 사이의 균형을 찾습니다. 디테일 추가: FaceDetailer 노드를 활용하여 인물의 얼굴과 같은 특정 영역에만 집중적인 디테일 개선 작업을 적용합니다.23 최적화 및 공유: VRAM 관리: VRAM이 제한적인 환경에서는 ControlNet을 활용한 업스케일링이 고해상도 생성의 가장 효과적인 대안입니다.22 워크플로우 저장 및 공유: ComfyUI는 생성된 이미지 파일에 워크플로우 메타데이터를 저장합니다. 이미지를 ComfyUI에 드래그 앤 드롭하는 것만으로 해당 워크플로우를 불러올 수 있습니다.25 GitHub나 runcomfy.com과 같은 커뮤니티 플랫폼을 통해 다른 사용자의 성공적인 워크플로우를 학습하고 공유하는 것이 가능합니다.15

결론

ComfyUI에서 고품질 이미지를 생성하는 것은 단순한 프롬프트 입력 이상의 정교한 기술과 전략을 요구합니다. 본 보고서에서 분석한 바와 같이, 이미지 품질 개선은 프롬프트의 구체성과 순서에 대한 근본적인 이해에서 시작하여, 가중치와 네거티브 프롬프트를 활용한 정밀한 제어를 거쳐, 최종적으로 하이레즈 픽스 및 ControlNet과 같은 고급 워크플로우를 통합하는 다단계 과정입니다. 각 단계의 핵심적인 결론은 다음과 같습니다. 프롬프트의 구조화가 곧 이미지의 구성이다: 모델의 처리 방식은 프롬프트의 순서에 따라 주의를 할당하며, 이는 곧 시각적 계층 구조로 이어집니다. 따라서 중요한 요소를 프롬프트의 앞부분에 배치하는 전략은 의도적인 이미지 구성을 위한 필수적인 첫걸음입니다. 네거티브 프롬프트는 필터가 아닌 제어 변수이다: 네거티브 프롬프트는 단순히 원치 않는 요소를 제거하는 역할뿐만 아니라, 포지티브 프롬프트와 함께 작동하는 이중 조건화를 통해 모델의 생성 방향을 정교하게 조정하는 제어 변수로 기능합니다. 특정 스타일(예: anime)을 네거티브에 포함하는 것은 포토리얼리즘을 강화하는 강력한 방법입니다. 고해상도 생성은 분할-정복 전략이 필수적이다: AI 모델의 구조적 한계로 인해, 고해상도 이미지를 한 번에 생성하려 할 경우 왜곡이 발생하기 쉽습니다. 하이레즈 픽스와 ControlNet Tile 노드를 활용하여 저해상도에서 안정적인 구도를 확보하고, 고해상도에서 디테일을 재구성하는 다단계 워크플로우는 이러한 문제를 극복하는 가장 효과적인 방법입니다. 커뮤니티와 워크플로우 공유가 성장의 열쇠다: ComfyUI의 진정한 강점은 커스텀 노드와 공유 가능한 워크플로우 생태계에 있습니다. 성공적인 워크플로우를 이해하고 이를 자신만의 필요에 맞게 수정 및 최적화하는 능력은 AI 아트워크의 품질을 지속적으로 향상시키는 가장 빠른 방법입니다. 이러한 원리들을 체계적으로 적용하고 실험하는 과정을 통해, 사용자는 ComfyUI의 잠재력을 최대한 활용하여 기술적 완성도와 예술적 표현력이 극대화된 결과물을 창출할 수 있습니다. 참고 자료 Prompt Engineering - ComfyUI Cheatsheet, 8월 13, 2025에 액세스, http://www.comfyui-cheatsheet.com/prompt-engineering Basic Syntax Tips for ComfyUI Prompt Writing, 8월 13, 2025에 액세스, https://comfyui-wiki.com/en/tutorial/basic/stable-diffusion-prompt-basic ComfyUI Text to Image Workflow, 8월 13, 2025에 액세스, https://docs.comfy.org/tutorials/basic/text-to-image comfyui-wiki.com, 8월 13, 2025에 액세스, https://comfyui-wiki.com/en/tutorial/basic/stable-diffusion-prompt-basic#:~:text=In%20Comfy%20UI%2C%20prompts%20can,it%20around%200.5%20to%201.5. 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