ComfyUI 초보자 가이드: img2img로 이미지 변형하기

img2img 워크플로 기초

Positive Prompt
portrait photo of a woman standing in Antarctica,natural lighting, portrait, 85 years old, glasses

Negative Prompt
(deformed, distorted, disfigured:1.3), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, (mutated hands and fingers:1.4), disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, blurry, amputation, comic, drawing, painting, anime, cartoon, paint,

img2img 작업을 위해 ComfyUI 워크플로를 설정하는 것부터 시작합니다. 기본적인 노드 구성을 이해하는 것이 중요합니다.

• 체크포인트 로더 (Checkpoint Loader): 이미지 생성을 위한 AI 모델을 불러옵니다. (예: Dream Shaper)
• 이미지 로드 (Load Image): 수정하고자 하는 원본 이미지를 선택합니다.
• VAE 인코드 (VAE Encode): 로드한 이미지를 확산 모델이 이해할 수 있는 잠재 공간으로 변환합니다. 이때 체크포인트 로더의 VAE 정보가 함께 사용됩니다.
• K 샘플러 (KSampler): 핵심적인 이미지 생성 노드입니다. 인코딩된 이미지, 긍정 및 부정 프롬프트, 그리고 다양한 샘플링 파라미터를 통해 새로운 이미지를 생성 또는 변형합니다.
• 긍정 프롬프트 (Positive Prompt): 생성하고자 하는 이미지의 특징을 설명하는 텍스트입니다.
• 부정 프롬프트 (Negative Prompt): 생성하고 싶지 않은 이미지의 특징을 설명하는 텍스트입니다.
• VAE 디코드 (VAE Decode): 잠재 공간의 이미지를 다시 우리가 볼 수 있는 이미지 형식으로 변환합니다.
• 미리보기 이미지 (Preview Image): 최종적으로 생성된 이미지를 화면에 표시합니다.

이미지 조정의 핵심: 디노이즈 (Denoise)

img2img 작업에서 가장 중요한 파라미터 중 하나는 바로 "디노이즈 (Denoise)" 값입니다.

• 디노이즈 값 1: 원본 이미지를 완전히 무시하고 프롬프트에 따라 완전히 새로운 이미지를 생성합니다.
• 디노이즈 값 0: 원본 이미지를 전혀 변경하지 않습니다.
• 0과 1 사이의 값: 원본 이미지에 지정된 양만큼의 노이즈를 추가한 후, 프롬프트의 안내에 따라 이미지를 변형합니다. 값이 높을수록 원본 이미지에서 더 많이 벗어난 새로운 이미지가 생성됩니다.

예를 들어, 원본 이미지 속 인물의 나이를 바꾸고 싶다면, 프롬프트를 수정하고 디노이즈 값을 적절히 조절하여 원하는 변화를 얻을 수 있습니다.

실전 예시: 나이 바꾸기

비디오 예시에서는 이미지 속 인물의 나이를 45세에서 85세로 변경하는 것을 보여줍니다. 이를 위해 다음과 같은 단계를 거칩니다.

1. 기존 워크플로에서 "긍정 프롬프트"를 수정하여 원하는 나이대의 특징을 추가합니다.
2. "K 샘플러" 노드의 "디노이즈" 값을 0과 1 사이의 적절한 값으로 설정합니다. (예: 0.6) 이는 원본 이미지에 약간의 변화를 줄 준비를 하는 것입니다.
3. 워크플로를 실행하면, 모델은 원본 이미지를 기반으로 수정된 프롬프트에 따라 새로운 이미지를 생성합니다.

이처럼 img2img 기능을 활용하면 상상력을 현실로 만들 수 있습니다. 다양한 프롬프트와 디노이즈 값을 실험하며 자신만의 멋진 이미지를 만들어 보세요!