# ComfyUI: Korean 내장 노드 (Built-in Nodes) 노드 이미지

## 이미지

- [AddLayer - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/AddLayer.md): Add Layer 노드는 입력 이미지를 레이어로 변환하여 캔버스에 배치합니다. 새 레이어 스택을 시작하거나 기존 레이어 스택에 추가할 수 있습니다. 레이어의 이름, 위치, 크기, 회전, 불투명도, 블렌드 모드, 스택 순서, 가로 또는 세로 뒤집기를 설정할 수 있습니다. 이 노드는 실험 단계로 표시됩니다.
- [BatchImagesNode - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/BatchImagesNode.md): Batch Images 노드는 여러 개의 개별 이미지를 하나의 배치로 결합합니다. 가변 개수의 이미지 입력을 받아 하나의 배치 이미지 텐서로 출력하여, 후속 노드에서 함께 처리할 수 있도록 합니다.
- [ConditioningCombine - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ConditioningCombine.md): 이 노드는 두 개의 컨디셔닝 입력을 단일 출력으로 결합하여 정보를 효과적으로 병합합니다. 두 조건은 리스트 연결(list concatenation)을 사용하여 결합됩니다.
- [EmptyImage - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/EmptyImage.md): Documentation for EmptyImage node.
- [GetImageSize - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/GetImageSize.md): GetImageSize는 입력 이미지를 읽고 해당 이미지의 너비, 높이 및 배치 크기를 반환합니다. 또한 이 노드는 측정된 값을 노드 인터페이스에 직접 표시합니다.
- [ImageBatch - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageBatch.md): ImageBatch 노드는 두 개의 이미지를 하나의 배치로 결합하도록 설계되었습니다. 이미지의 크기가 일치하지 않는 경우, 결합하기 전에 두 번째 이미지를 첫 번째 이미지의 크기에 맞게 자동으로 크기를 조정합니다.
- [ImageCompare - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageCompare.md): Documentation for ImageCompare node.
- [ImageCompositor - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageCompositor.md): 이 노드는 여러 이미지 레이어를 단일 합성 이미지로 결합합니다.
- [ImageInvert - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageInvert.md): ImageInvert 노드는 이미지의 색상을 반전시키도록 설계되었으며, 각 픽셀의 색상 값을 색상환에서 보색으로 효과적으로 변환합니다. 이 작업은 네거티브 이미지를 만들거나 색상 반전이 필요한 시각적 효과에 유용합니다.
- [LayersFromBoundingBoxes - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/LayersFromBoundingBoxes.md): 이 노드는 이미지 배치와 해당 바운딩 박스를 레이어 스택으로 변환하여 프레임당 하나의 레이어를 생성하고 각 레이어를 일치하는 박스에 따라 배치합니다. 노드가 레이어를 배치(batch)로 출력할 때 사용하십시오. 배치(batch)는 모든 프레임에 대해 단일 위치만 전달하므로, 그렇지 않으면 개별 위치가 손실됩니다.
- [LoadImage - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/LoadImage.md): LoadImage 노드는 지정된 경로에서 이미지를 불러와 전처리하도록 설계되었습니다. 여러 프레임이 있는 이미지 형식을 처리하고, EXIF 데이터에 기반한 회전 등 필요한 변환을 적용하며, 픽셀 값을 정규화하고, 알파 채널이 있는 이미지의 경우 선택적으로 마스크를 생성합니다. 이 노드는 파이프라인 내에서 추가 처리 또는
- [LoadImageDataSetFromFolder - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/LoadImageDataSetFromFolder.md): 이 노드는 ComfyUI의 기본 입력 디렉터리 내에서 선택한 하위 폴더로부터 여러 이미지를 불러와 목록으로 반환합니다. 선택한 폴더에서 PNG, JPG, JPEG, WEBP 형식의 이미지 파일을 검사하므로 일괄 처리나 이미지 데이터셋 준비에 유용합니다.
- [LoadImageMask - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/LoadImageMask.md): LoadImageMask 노드는 지정된 경로에서 이미지와 관련 마스크를 로드하여, 추가 이미지 조작 또는 분석 작업과의 호환성을 보장하도록 처리합니다. 이 노드는 알파 채널 유무 등 다양한 이미지 형식과 조건을 처리하는 데 중점을 두며, 이미지와 마스크를 표준화된 형식으로 변환하여 다운스트림 처리를 준비합니다.
- [LoadImageOutput - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/LoadImageOutput.md): LoadImageOutput 노드는 출력 폴더에서 이미지를 불러옵니다. 새로고침 버튼을 클릭하면 사용 가능한 이미지 목록이 업데이트되고 첫 번째 이미지가 자동으로 선택되어, 생성된 이미지를 순차적으로 확인하기 쉽습니다.
- [LoadImageSetFromFolderNode - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/LoadImageSetFromFolderNode.md): 이 문서는 AI가 생성했습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 언제든지 기여해 주세요! [GitHub에서 편집](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyuiembeddeddocs/docs/LoadImageSetFromFolderNode/en.md
- [LoadImageSetNode - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/LoadImageSetNode.md): LoadImageSetNode는 입력 디렉터리에서 여러 이미지를 로드하여 배치 처리 및 학습 목적으로 사용합니다. 다양한 이미지 형식을 지원하며, 필요에 따라 여러 방법을 사용하여 이미지 크기를 조정할 수 있습니다. 이 노드는 선택된 모든 이미지를 배치로 처리하여 단일 텐서로 반환합니다.
- [LoadImageTextDataSetFromFolder - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/LoadImageTextDataSetFromFolder.md): 이 노드는 선택한 폴더에서 이미지-텍스트 캡션 쌍 데이터셋을 로드하여 리스트로 반환합니다.
- [LoadImageTextSetFromFolderNode - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/LoadImageTextSetFromFolderNode.md): 지정된 디렉토리에서 학습용 이미지 배치와 해당 이미지의 텍스트 캡션을 로드합니다. 이 노드는 자동으로 이미지 파일과 연결된 캡션 텍스트 파일을 검색하고, 지정된 크기 조정 설정에 따라 이미지를 처리한 후 제공된 CLIP 모델을 사용하여 캡션을 인코딩합니다.
- [LoraLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/LoraLoader.md): 이 노드는 LoRA 폴더(하위 폴더 포함)에 있는 모델을 자동으로 감지하며, 해당 모델 경로는 ComfyUI\models\loras입니다. 자세한 내용은 LoRA 모델 설치를 참고하십시오.
- [LoraLoaderModelOnly - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/LoraLoaderModelOnly.md): 이 노드는 ComfyUI/models/loras 폴더에 있는 모델을 감지하며, extramodelpaths.yaml 파일에 설정된 추가 경로의 모델도 읽어옵니다. 경우에 따라 ComfyUI 인터페이스를 새로고침하여 해당 폴더에서 모델 파일을 읽도록 해야 할 수 있습니다.
- [Painter - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/Painter.md): Painter 노드는 ComfyUI 내에서 직접 이미지나 마스크를 생성하거나 편집할 수 있는 대화형 캔버스를 제공합니다. 빈 캔버스나 기존 이미지로 시작하여 브러시 도구로 그림을 그리고, 결과 이미지와 해당 알파 마스크를 모두 출력할 수 있습니다. 마스크는 그려진 영역을 정의하며, 이 영역은 기본 이미지나 배경색 위에 합
- [PreviewImage - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/PreviewImage.md): PreviewImage 노드는 임시 미리보기 이미지를 생성하기 위해 설계되었습니다. 각 이미지에 대해 고유한 임시 파일 이름을 자동으로 생성하고, 이미지를 지정된 수준으로 압축한 후 임시 디렉터리에 저장합니다. 이 기능은 원본 파일에 영향을 주지 않고 처리 중인 이미지의 미리보기를 생성하는 데 특히 유용합니다.
- [ResizeImageMaskNode - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ResizeImageMaskNode.md): 이 문서는 AI가 생성했습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 언제든지 기여해 주세요! [GitHub에서 편집](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyuiembeddeddocs/docs/ResizeImageMaskNode/en.md)
- [SaveAnimatedPNG - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SaveAnimatedPNG.md): SaveAnimatedPNG 노드는 프레임 시퀀스로부터 애니메이션 PNG 이미지를 생성하고 저장하도록 설계되었습니다. 개별 이미지 프레임을 하나의 애니메이션으로 조합하여 프레임 지속 시간, 반복 재생 및 메타데이터 포함을 사용자 지정할 수 있습니다.
- [SaveAnimatedWEBP - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SaveAnimatedWEBP.md): 이 노드는 일련의 이미지들을 애니메이션 WEBP 파일로 저장하기 위해 설계되었습니다. 개별 프레임을 하나의 애니메이션으로 집계하고, 지정된 메타데이터를 적용하며, 품질 및 압축 설정에 따라 출력물을 최적화하는 기능을 처리합니다.
- [SaveImage - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SaveImage.md): SaveImage 노드는 입력 이미지를 ComfyUI 출력 디렉터리에 PNG 파일로 저장합니다. 저장된 각 파일에 프롬프트와 같은 워크플로 메타데이터를 포함할 수 있으며, 이미지를 변경하지 않고 반환하므로 다른 노드에서 계속 사용할 수 있습니다.
- [SaveImageAdvanced - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SaveImageAdvanced.md): Save Image (Advanced) 노드는 입력 이미지를 ComfyUI 출력 디렉터리에 저장하며, 파일 형식, 비트 깊이, 색 공간을 고급 수준에서 제어할 수 있습니다.
- [SaveImageDataSetToFolder - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SaveImageDataSetToFolder.md): 이 노드는 ComfyUI 출력 디렉터리 내의 지정된 폴더에 이미지 목록을 저장합니다. 구성 가능한 파일 이름 접두사를 사용하여 각 이미지를 PNG 파일로 디스크에 씁니다. 이 노드는 더 이상 사용되지 않으며 기존 Save Image 노드로 대체되었습니다. 기존 노드에서는 파일 이름 접두사에 대상 폴더를 지정할 수 있습니다
- [SaveImageTextDataSetToFolder - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SaveImageTextDataSetToFolder.md): Save Image-Text (to Folder) 노드는 이미지와 텍스트 캡션 쌍으로 구성된 데이터셋을 ComfyUI 출력 디렉터리 내의 폴더에 저장합니다. 각 이미지는 PNG 파일로 기록되고, 이에 대응하는 캡션은 동일한 기본 파일 이름의 TXT 파일로 기록됩니다. 따라서 모든 이미지가 해당 설명과 쌍을 이루게 됩니
- [SaveSVGNode - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SaveSVGNode.md): SVG 파일을 디스크에 저장합니다. 이 노드는 SVG 데이터를 입력으로 받아 ComfyUI 출력 디렉터리에 기록하며, 카운터 접미사를 사용한 파일 이름 지정을 자동으로 처리합니다. 워크플로 프롬프트 정보를 사용할 수 있는 경우, 해당 정보는 SVG 파일에 메타데이터 요소로 직접 포함됩니다.
- [WebcamCapture - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/WebcamCapture.md): WebcamCapture 노드는 웹캠 장치에서 이미지를 캡처하여 ComfyUI 워크플로 내에서 사용할 수 있는 형식으로 변환합니다. 이 노드는 LoadImage 노드를 상속받으며, 캡처 크기와 타이밍을 제어하는 옵션을 제공합니다. 활성화되면 워크플로 큐가 처리될 때마다 새로운 이미지를 캡처할 수 있습니다.

### Adjustments

- [AdjustBrightness - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/AdjustBrightness.md): Adjust Brightness 노드는 이미지의 밝기를 조정합니다. 이미지의 색상 값에 factor를 곱하고 결과가 유효한 0.0~1.0 범위 내에 유지되도록 합니다. factor가 1.0이면 이미지가 변경되지 않고, 1.0보다 낮으면 더 어두워지며, 1.0보다 높으면 더 밝아집니다.
- [AdjustContrast - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/AdjustContrast.md): Adjust Contrast 노드는 색상 범위의 중간점을 기준으로 밝은 영역과 어두운 영역 간의 차이를 스케일링하여 입력 이미지의 대비를 조정합니다. factor 값이 1.0이면 이미지가 변경되지 않으며, 1.0 미만이면 대비가 감소하고, 1.0 초과이면 대비가 증가합니다.

### Background Removal

- [RemoveBackground - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/RemoveBackground.md): Documentation for RemoveBackground node.

### Batch

- [ImageDeduplication - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageDeduplication.md): 이 문서는 AI가 생성했습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 언제든지 기여해 주세요! [GitHub에서 편집](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyuiembeddeddocs/docs/ImageDeduplication/en.md)
- [ImageFromBatch - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageFromBatch.md): ImageFromBatch 노드는 제공된 인덱스와 길이를 기준으로 배치에서 특정 이미지 세그먼트를 추출하도록 설계되었습니다. 이를 통해 배치된 이미지를 보다 세밀하게 제어할 수 있으며, 더 큰 배치 내에서 개별 이미지 또는 이미지 하위 집합에 대한 작업을 수행할 수 있습니다.
- [ImageGrid - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageGrid.md): 이 문서는 AI가 생성했습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 언제든지 기여해 주세요! [GitHub에서 편집](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyuiembeddeddocs/docs/ImageGrid/en.md)
- [ImageMergeTileList - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageMergeTileList.md): 이 문서는 AI로 생성되었습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 언제든지 기여해 주세요! [GitHub에서 편집](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyuiembeddeddocs/docs/ImageMergeTileList/en.md)
- [MergeImageLists - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/MergeImageLists.md): 이 문서는 AI가 생성했습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 언제든지 기여해 주세요! [GitHub에서 편집](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyuiembeddeddocs/docs/MergeImageLists/en.md)
- [RebatchImages - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/RebatchImages.md): The RebatchImages node is designed to reorganize a batch of images into a new batch configuration, adjusting the batch size as specified.
- [RepeatImageBatch - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/RepeatImageBatch.md): The RepeatImageBatch node is designed to replicate a given image a specified number of times, creating a batch of identical images.
- [ShuffleDataset - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ShuffleDataset.md): Shuffle Dataset 노드는 이미지 목록을 받아 무작위로 순서를 변경합니다. 시드(seed) 값을 사용하여 무작위성을 제어하므로 동일한 셔플 순서를 재현할 수 있습니다. 이는 데이터셋을 처리하기 전에 이미지 순서를 무작위화하는 데 유용합니다.
- [ShuffleImageTextDataset - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ShuffleImageTextDataset.md): 이 노드는 이미지 목록과 텍스트 목록을 함께 섞어서 각각의 쌍을 유지합니다. 무작위 시드를 사용하여 섞기 순서를 결정하므로, 동일한 입력 목록은 시드가 재사용될 때마다 동일한 방식으로 섞입니다.
- [SplitImageToTileList - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SplitImageToTileList.md): 이 문서는 AI가 생성했습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 언제든지 기여해 주세요! [GitHub에서 편집](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyuiembeddeddocs/docs/SplitImageToTileList/en.md)

### Color

- [ImageColorSpace - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageColorSpace.md): ImageColorSpace 노드는 이미지를 sRGB (Rec.709), 선형 Rec.709, HDR (Rec.2020 HLG), HDR PQ (Rec.2020 PQ), HDR LogC3, HDR ACEScct 색 공간 간에 변환합니다.
- [ImageRGBToYUV - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageRGBToYUV.md): ImageRGBToYUV 노드는 RGB-to-YCbCr 색상 변환을 사용하여 RGB 이미지를 YUV 스타일 색상 구성 요소로 변환합니다. 결과를 Y(휘도 또는 밝기), U(청색 차분 크로마), V(적색 차분 크로마)의 세 가지 개별 이미지로 분리하며, 각 구성 요소를 입력과 동일한 너비와 높이로 반환합니다.
- [ImageYUVToRGB - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageYUVToRGB.md): ImageYUVToRGB 노드는 YUV 색 공간 이미지를 RGB 색 공간으로 변환합니다. 이 노드는 Y(휘도), U(청색 투영), V(적색 투영) 성분을 나타내는 세 개의 개별 입력 이미지를 받아 하나의 RGB 이미지로 결합합니다.
- [NormalizeImages - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/NormalizeImages.md): 이 노드는 지정된 평균과 표준 편차를 기준으로 픽셀 값을 조정하여 입력 이미지의 색상을 정규화합니다. 각 픽셀에서 평균을 뺀 다음 표준 편차로 나누며, 이는 다른 처리 전에 이미지 데이터를 표준화하기 위해 흔히 사용되는 단계입니다.

### Compositing

- [ImageCompositeMasked - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageCompositeMasked.md): ImageCompositeMasked 노드는 이미지를 합성하기 위해 설계된 노드로, 소스 이미지를 대상 이미지 위에 지정된 좌표에 겹쳐 놓을 수 있으며, 선택적으로 크기 조정 및 마스킹 기능을 제공합니다.
- [JoinImageWithAlpha - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/JoinImageWithAlpha.md): 이 노드는 합성 작업을 위해 설계되었으며, 특히 이미지와 해당 알파 마스크를 결합하여 단일 출력 이미지를 생성합니다. 시각적 콘텐츠와 투명도 정보를 효과적으로 결합하여 특정 영역이 투명하거나 반투명한 이미지를 만들 수 있습니다.
- [PorterDuffImageComposite - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/PorterDuffImageComposite.md): PorterDuffImageComposite 노드는 Porter-Duff 합성 연산자를 사용하여 이미지 합성을 수행하도록 설계되었습니다. 소스 이미지와 대상 이미지를 다양한 혼합 모드에 따라 결합하여, 이미지 투명도를 조작하고 창의적인 방식으로 이미지를 겹쳐 복잡한 시각 효과를 생성할 수 있습니다.
- [SplitImageWithAlpha - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SplitImageWithAlpha.md): SplitImageWithAlpha 노드는 이미지의 색상 구성 요소와 알파 구성 요소를 분리하도록 설계되었습니다. 입력 이미지 텐서를 처리하여 RGB 채널을 색상 구성 요소로, 알파 채널을 투명도 구성 요소로 추출함으로써, 이러한 개별 이미지 측면을 조작해야 하는 작업을 용이하게 합니다.

### Detection

- [DrawBBoxes - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/DrawBBoxes.md): DrawBBoxes 노드는 이미지에 경계 상자, 레이블 및 신뢰도 점수를 그려 객체 탐지 결과를 시각화합니다. 입력 이미지가 제공되지 않으면 모든 그려진 상자를 포함할 수 있을 만큼 충분히 큰 빈 캔버스를 생성합니다. 배치 처리를 지원하므로 여러 이미지에 대해 서로 다른 탐지 결과를 그리거나 동일한 탐지 결과를 배치 전체
- [MediaPipeFaceLandmarker - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/MediaPipeFaceLandmarker.md): Documentation for MediaPipeFaceLandmarker node.
- [MediaPipeFaceMask - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/MediaPipeFaceMask.md): Documentation for MediaPipeFaceMask node.
- [MediaPipeFaceMeshVisualize - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/MediaPipeFaceMeshVisualize.md): Documentation for MediaPipeFaceMeshVisualize node.
- [RTDETR_detect - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/RTDETR_detect.md): RT-DETR Detect 노드는 RT-DETR 모델을 사용하여 입력 이미지에서 객체 감지를 수행합니다. 객체를 식별하고, 객체 주변의 경계 상자(bounding box)를 반환하며, COCO 데이터셋 클래스에 따라 객체에 레이블을 지정합니다. 신뢰도 점수와 객체 클래스로 결과를 필터링하고 감지 총 개수를 제한할 수 있습
- [SAM3_Detect - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SAM3_Detect.md): Documentation for SAM3Detect node.
- [SAM3_TrackPreview - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SAM3_TrackPreview.md): Documentation for SAM3TrackPreview node.
- [SAM3_TrackToMask - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SAM3_TrackToMask.md): Documentation for SAM3TrackToMask node.
- [SAM3_VideoTrack - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SAM3_VideoTrack.md): Track objects across video frames using SAM3's memory-based tracker.
- [SAM3DBody_FaceExpression - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SAM3DBody_FaceExpression.md): 이 노드는 MediaPipe Face Landmarker로 이미지에서 얼굴을 감지하고, 감지된 각 얼굴을 추적된 사람과 매칭하며, 52개의 ARKit 블렌드셰이프를 MHR의 72축 표정 매개변수에 매핑하여 SAM3D 바디에 표정을 추가합니다. 그런 다음 바디 모델을 다시 실행하여 출력 메시 정점과 키포인트가 새 표정을 반
- [SAM3DBody_Loader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SAM3DBody_Loader.md): detection 폴더에 저장된 체크포인트 파일에서 SAM3D Body 모델을 로드하고 3D 신체 감지에 사용할 수 있도록 준비합니다. 이 노드는 모델 가중치를 로드하고, 양자화 설정이 있는 경우 이를 감지하여 적용하며, 자동 메모리 관리를 위해 모델을 래핑합니다.
- [SAM3DBody_Predict - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SAM3DBody_Predict.md): SAM3D Body Prediction은 입력 이미지에 대해 3D 신체 및 손 포즈 추정을 실행하여 프레임당 한 명 이상의 사람을 감지합니다. 감지 성능을 개선하기 위해 트래킹 데이터나 경계 상자를 제공할 수 있으며, 둘 중 하나도 제공되지 않으면 노드는 전체 프레임 단일 인물 감지로 폴백합니다.
- [SAM3DBody_Render - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SAM3DBody_Render.md): 선택 가능한 스타일을 사용하여 3D 신체 포즈 데이터를 이미지로 렌더링합니다. 이 노드는 SAM3D 신체 추적기(MHR) 또는 Kimodo와 같은 외부 Y-up 리그로부터 포즈 데이터를 받아들이며, 결과를 선택적 배경 이미지 위에 합성할 수 있습니다(제공되지 않은 경우 검은 캔버스 위에 합성합니다). 사용 가능한 렌더 스
- [SAM3DBody_Smooth - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SAM3DBody_Smooth.md): Smooth SAM3D Body Pose Data는 시간에 따라 모션을 평균화하여 일련의 3D 신체 포즈에서 프레임 간 지터를 줄입니다. 카메라 및 외형 데이터는 완전히 스무딩되며, 피사체가 빠르게 회전할 때 메시 지오메트리는 덜 스무딩되어 빠른 회전이 평탄화되지 않습니다.
- [SDPoseDrawKeypoints - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SDPoseDrawKeypoints.md): SDPoseDrawKeypoints 노드는 포즈 추정 데이터(키포인트)를 가져와 빈 캔버스에 시각적 골격으로 그립니다. 이 노드를 사용하면 신체, 머리, 손, 얼굴, 발과 같은 포즈의 여러 부분을 사용자 지정 가능한 선 너비와 점 크기로 선택적으로 그릴 수 있습니다. 결과 이미지는 시각화 용도로 사용하거나 포즈 이미지가
- [SDPoseFaceBBoxes - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SDPoseFaceBBoxes.md): SDPoseFaceBBoxes 노드는 포즈 키포인트 데이터를 처리하여 사람의 얼굴 주변에 경계 상자를 감지하고 생성합니다. 프레임 내 각 사람의 2D 얼굴 키포인트를 분석하고, 해당 지점을 기반으로 경계 상자를 계산하며, 상자의 크기와 모양을 조정할 수 있습니다. 생성된 경계 상자는 SDPoseKeypointExtract
- [SDPoseKeypointExtractor - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SDPoseKeypointExtractor.md): SDPoseKeypointExtractor 노드는 SDPose 모델을 사용하여 입력 이미지에서 사람의 포즈 키포인트를 감지합니다. 전체 이미지 또는 경계 상자로 정의된 특정 영역을 처리할 수 있으며, 각 사람의 좌표와 각 키포인트의 신뢰도 점수를 포함하는 OpenPose 형식으로 감지된 키포인트를 출력합니다.

### Filters

- [Canny - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/Canny.md): 사진에서 모든 가장자리 선을 추출합니다. 마치 펜으로 사진의 윤곽을 따라 그리면서 객체의 윤곽과 세부 경계를 드러내는 것과 같습니다.
- [ColorTransfer - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ColorTransfer.md): ColorTransfer 노드는 대상 이미지의 색상 팔레트를 참조 이미지의 색상과 일치하도록 조정합니다. 밝기, 대비, 색조 분포와 같은 색상 특성을 분석하고 전송하기 위해 다양한 수학적 알고리즘을 사용합니다. 이는 여러 이미지 간의 시각적 일관성을 만들거나 특정 색상 그레이드를 적용하는 데 유용합니다.
- [ImageAddNoise - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageAddNoise.md): ImageAddNoise 노드는 입력 이미지에 무작위 노이즈를 추가합니다. 지정된 무작위 시드를 사용하여 일관된 노이즈 패턴을 생성하며, 노이즈 효과의 강도를 제어할 수 있습니다. 결과 이미지는 입력과 동일한 크기를 유지하지만 시각적 텍스처가 추가됩니다.
- [ImageBlend - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageBlend.md): ImageBlend 노드는 지정된 블렌드 모드와 블렌드 비율에 따라 두 이미지를 혼합하도록 설계되었습니다. 일반, 곱하기, 스크린, 오버레이, 부드러운 빛, 차이 등 다양한 블렌드 모드를 지원하여 다용도 이미지 조작 및 합성 기술을 가능하게 합니다. 이 노드는 두 이미지 레이어 간의 시각적 상호 작용을 조정하여 합성
- [ImageBlur - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageBlur.md): ImageBlur 노드는 이미지에 가우시안 블러를 적용하여 가장자리를 부드럽게 하고 세부 묘사와 노이즈를 줄입니다. 매개변수를 통해 블러의 강도와 확산 범위를 제어할 수 있습니다.
- [ImageQuantize - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageQuantize.md): ImageQuantize 노드는 이미지의 색상 수를 지정된 개수로 줄이고, 필요에 따라 디더링 기법을 적용하여 시각적 품질을 유지하도록 설계되었습니다. 이 프로세스는 팔레트 기반 이미지를 만들거나 특정 응용 프로그램을 위해 색상 복잡성을 줄이는 데 유용합니다.
- [ImageSharpen - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageSharpen.md): ImageSharpen 노드는 이미지의 가장자리와 세부 사항을 강조하여 선명도를 향상시킵니다. 이미지에 선명화 필터를 적용하며, 강도와 반경을 조정할 수 있어 이미지가 더 선명하고 또렷하게 보이도록 합니다.
- [Morphology - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/Morphology.md): 형태학 노드는 이미지에 다양한 형태학적 연산을 적용합니다. 형태학적 연산은 이미지의 형태를 처리하고 분석하는 데 사용되는 수학적 연산입니다. 이 노드는 침식, 팽창, 열기, 닫기 등의 연산을 사용자 정의 가능한 커널 크기로 수행하여 효과 강도를 제어할 수 있습니다.

### Geometry Estimation

- [DA3GeometryToMesh - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/DA3GeometryToMesh.md): This node converts a DA3GEOMETRY packet into a 3D mesh by unprojecting the depth map and triangulating the resulting point cloud.
- [DA3GeometryToPointCloud - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/DA3GeometryToPointCloud.md): 이 노드는 DA3GEOMETRY 객체의 깊이 맵을 3D 포인트 클라우드로 변환합니다. 신뢰도 및 하늘 마스크를 기반으로 필터링을 적용하며, 다중 뷰 장면에 적합한 공통 월드 좌표계로 포인트를 변환합니다.
- [DA3Inference - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/DA3Inference.md): 이 노드는 이미지에 Depth Anything 3 모델을 실행하여 깊이와 형상 정보를 추정합니다. 다중 뷰 모드에서는 여러 이미지를 동일한 장면의 서로 다른 뷰로 함께 처리하여 기하학적으로 일관된 깊이 맵과 카메라 포즈를 생성합니다.
- [DA3Render - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/DA3Render.md): 이 노드는 Depth Anything 3 형상 데이터에서 시각화를 렌더링합니다. 선택한 출력 모드에 따라 깊이 맵, 신뢰도 맵 또는 하늘 마스크를 출력할 수 있습니다.
- [MarigoldV2PostProcess - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/MarigoldV2PostProcess.md): 이 노드는 디코딩된 Marigold V2 예측을 표시 가능한 이미지로 변환합니다. 원시 예측 텐서를 받아 예측 유형에 따라 형식을 지정합니다: 정규화된 깊이(가까운 객체가 밝게 표시됨), 단위 길이 표면 법선 또는 sRGB albedo.
- [MoGeGeometryToFOV - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/MoGeGeometryToFOV.md): 이 노드는 MoGe 지오메트리 객체에 저장된 카메라 내부 파라미터(intrinsics)로부터 시야각(field of view)과 초점 거리(focal length)를 도출합니다. 세로, 가로 또는 대각선 FOV를 도(degrees) 또는 라디안(radians) 단위로 반환할 수 있습니다. 세로 FOV 출력은 예를 들어 S
- [MoGeInference - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/MoGeInference.md): 이미지에서 MoGe를 실행하여 깊이와 기하 구조를 추정합니다. 이 노드는 입력 이미지를 MoGe 모델을 통해 처리하여 3D 포인트 클라우드, 깊이 맵, 카메라 내부 파라미터, 마스크 및 표면 법선을 생성합니다.
- [MoGePanoramaInference - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/MoGePanoramaInference.md): 이 노드는 등장방형 파노라마 이미지에 대해 깊이 추정을 수행합니다. 파노라마를 12개의 원근 뷰로 분할하고, 각 뷰에서 MoGe 깊이 추정 모델을 실행한 뒤, 뷰별 결과를 다시 전체 파노라마를 포괄하는 단일 깊이 맵으로 병합합니다. 뷰별로 예측된 법선과 메트릭 스케일은 무시되는데, 뷰별 스케일은 중첩 이음새에서 서로 정렬
- [MoGePointMapToMesh - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/MoGePointMapToMesh.md): 이 노드는 MoGe 포인트 맵을 3D 메시로 변환합니다.
- [MoGeRender - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/MoGeRender.md): 이 노드는 MOGEGEOMETRY 패킷(MoGe 깊이/노멀 추정 노드에서 생성됨)을 가져와 표준 이미지 형식으로 렌더링합니다. 깊이 맵, 컬러 깊이 맵, 노멀 맵 또는 마스크를 출력하도록 선택할 수 있습니다.

### Mask

- [BatchMasksNode - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/BatchMasksNode.md): Batch Masks 노드는 여러 개별 마스크 입력을 단일 배치로 결합합니다. 가변 개수의 마스크 입력을 받아 이를 단일 배치 마스크 텐서로 출력하므로, 이후 노드에서 마스크를 배치 처리할 수 있습니다. 입력 마스크의 크기가 다르면 첫 번째 마스크의 차원에 맞게 자동으로 크기가 조정됩니다.
- [CropMask - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/CropMask.md): CropMask 노드는 주어진 마스크에서 지정된 영역을 자르기 위해 설계되었습니다. 사용자는 좌표와 크기를 지정하여 관심 영역을 정의할 수 있으며, 이를 통해 마스크의 일부를 효과적으로 추출하여 추가 처리 또는 분석에 사용할 수 있습니다.
- [FeatherMask - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/FeatherMask.md): FeatherMask 노드는 지정된 마스크의 가장자리에 페더링 효과를 적용하여, 각 가장자리로부터 지정된 거리에 따라 마스크 가장자리의 불투명도를 부드럽게 전환합니다. 이를 통해 더 부드럽고 자연스럽게 혼합된 가장자리 효과를 만들어냅니다.
- [GrowMask - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/GrowMask.md): GrowMask 노드는 지정된 마스크의 크기를 확장 또는 축소하고, 선택적으로 모서리에 테이퍼 효과를 적용하도록 설계되었습니다. 이 기능은 이미지 처리 작업에서 마스크 경계를 동적으로 조정하여 관심 영역을 보다 유연하고 정밀하게 제어할 수 있도록 하는 데 중요합니다.
- [ImageColorToMask - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageColorToMask.md): ImageColorToMask 노드는 이미지에서 지정된 색상을 마스크로 변환하도록 설계되었습니다. 이미지와 대상 색상을 처리하여 지정된 색상이 강조된 마스크를 생성하며, 색상 기반 분할이나 객체 분리와 같은 작업을 용이하게 합니다.
- [ImageToMask - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageToMask.md): ImageToMask 노드는 지정된 색상 채널을 기반으로 이미지를 마스크로 변환하도록 설계되었습니다. 이미지의 빨간색, 녹색, 파란색 또는 알파 채널에 해당하는 마스크 레이어를 추출할 수 있어, 채널별 마스킹이나 처리가 필요한 작업을 용이하게 합니다.
- [InvertMask - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/InvertMask.md): InvertMask 노드는 주어진 마스크의 값을 반전시켜 마스크 영역과 비마스크 영역을 효과적으로 뒤바꾸도록 설계되었습니다. 이 작업은 관심 영역을 전경과 배경 간에 전환해야 하는 이미지 처리 작업에서 기본적으로 사용됩니다.
- [MaskComposite - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/MaskComposite.md): 이 노드는 덧셈, 뺄셈, 논리 연산 등 다양한 연산을 통해 두 개의 마스크 입력을 결합하여 새롭고 수정된 마스크를 생성하는 데 특화되어 있습니다. 복잡한 마스킹 효과를 얻기 위해 마스크 데이터 조작을 추상적으로 처리하며, 마스크 기반 이미지 편집 및 처리 워크플로우에서 중요한 구성 요소로 기능합니다.
- [MaskPreview - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/MaskPreview.md): MaskPreview 노드는 마스크 데이터의 시각적 미리 보기를 출력 디렉터리에 저장하지 않고 ComfyUI 인터페이스에 직접 표시합니다. 이를 통해 워크플로의 어느 지점에서든 마스크를 검사할 수 있으며, 마스크는 노드를 통해 변경되지 않고 전달되므로 이후 단계에서도 계속 사용할 수 있습니다.
- [MaskToImage - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/MaskToImage.md): MaskToImage 노드는 마스크를 이미지 형식으로 변환하도록 설계되었습니다. 이 변환을 통해 마스크를 이미지로 시각화하고 추가로 처리할 수 있으며, 마스크 기반 작업과 이미지 기반 애플리케이션 간의 연결을 용이하게 합니다.
- [SolidMask - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SolidMask.md): SolidMask 노드는 전체 영역에 걸쳐 지정된 값을 가진 균일한 마스크를 생성합니다. 특정 크기와 강도의 마스크를 만들기 위해 설계되었으며, 다양한 이미지 처리 및 마스킹 작업에 유용합니다.
- [ThresholdMask - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ThresholdMask.md): ThresholdMask 노드는 임계값을 적용하여 마스크를 이진 마스크로 변환합니다. 입력 마스크의 각 픽셀을 지정된 임계값과 비교하여, 임계값을 초과하는 픽셀은 1(흰색)이 되고 임계값 이하인 픽셀은 0(검은색)이 되는 새 마스크를 생성합니다.
- [VOIDQuadmaskPreprocess - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/VOIDQuadmaskPreprocess.md): Documentation for VOIDQuadmaskPreprocess node.

### Post Processors

- [SeedVR2PostProcessing - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SeedVR2PostProcessing.md): 이 노드는 생성된 이미지를 원본 크기 조정 이미지에 정렬하고 선택적 색상 보정을 적용합니다.

### Pre Processors

- [SeedVR2Preprocess - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/SeedVR2Preprocess.md): 이 노드는 리사이즈된 이미지 또는 비디오를 SeedVR2 모델이 기대하는 형태에 맞게 패딩하여 SeedVR2 모델용으로 준비합니다. 픽셀 값은 0-1 범위로 클램프되고, 높이와 너비는 16의 배수가 되도록 패딩되며, 프레임 수는 마지막 프레임을 반복하여 4n+1 패턴(1, 5, 9, 13, ...)을 따를 때까지 패딩됩니

### Shader

- [GLSLShader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/GLSLShader.md): The GLSL Shader node lets you write custom fragment shaders in GLSL ES 3.00 (WebGL 2.0 compatible) to process images directly on the GPU.

### Transform

- [CenterCropImages - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/CenterCropImages.md): 중앙 자르기 이미지 노드는 이미지의 중앙에서 지정된 너비와 높이로 자르기를 수행합니다. 입력 이미지의 중앙 영역을 계산하고 정의된 크기의 직사각형 영역을 추출합니다. 요청된 자르기 크기가 이미지보다 큰 경우, 자르기는 이미지 경계 내로 제한됩니다.
- [CropByBBoxes - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/CropByBBoxes.md): CropByBBoxes 노드는 입력 이미지 배치에서 특정 직사각형 영역을 추출하고 크기를 조정합니다. 제공된 경계 상자 좌표를 사용하여 각 이미지에서 자를 영역을 정의합니다. 잘린 영역은 지정된 출력 크기로 조정되며, 자른 영역을 늘리거나 원본 종횡비를 유지하도록 패딩하는 옵션이 있습니다.
- [ImageCrop - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageCrop.md): ImageCrop 노드는 지정된 x, y 좌표에서 시작하여 설정된 너비와 높이로 이미지를 자르기 위해 설계되었습니다. 이 기능은 이미지의 특정 영역에 초점을 맞추거나 특정 요구 사항에 맞게 이미지 크기를 조정하는 데 필수적입니다.
- [ImageCropToMask - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageCropToMask.md): Crops an image to the bounding box of its mask, producing a centered subject over a solid background color.
- [ImageCropV2 - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageCropV2.md): 이미지 자르기 노드는 입력 이미지에서 직사각형 영역을 추출합니다. 유지할 영역의 왼쪽 상단 모서리 좌표와 너비 및 높이를 지정하여 정의할 수 있습니다. 그런 다음 노드는 원본 이미지에서 잘라낸 부분을 반환합니다.
- [ImageFlip - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageFlip.md): ImageFlip 노드는 이미지를 다양한 축을 따라 뒤집습니다. x축을 따라 수직으로 또는 y축을 따라 수평으로 이미지를 뒤집을 수 있습니다. 이 노드는 선택한 방법에 따라 torch.flip 연산을 사용하여 뒤집기를 수행합니다.
- [ImagePadForOutpaint - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImagePadForOutpaint.md): 이 노드는 이미지 주변에 패딩을 추가하여 아웃페인팅(outpainting) 프로세스를 위한 이미지를 준비하도록 설계되었습니다. 원본 경계를 넘어 확장된 이미지 영역을 생성하는 것을 용이하게 하기 위해, 아웃페인팅 알고리즘과의 호환성을 보장하도록 이미지 크기를 조정합니다.
- [ImageRotate - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageRotate.md): ImageRotate 노드는 입력 이미지를 지정된 각도로 회전합니다. 회전 없음, 시계 방향 90도, 180도, 시계 방향 270도의 네 가지 회전 옵션을 지원합니다. 회전은 이미지 데이터 무결성을 유지하는 효율적인 텐서 연산을 사용하여 수행됩니다.
- [ImageStitch - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageStitch.md): 이 노드는 두 개의 이미지를 지정된 방향(위, 아래, 왼쪽, 오른쪽)으로 결합할 수 있으며, 크기 일치 및 이미지 간 간격 설정을 지원합니다.
- [RandomCropImages - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/RandomCropImages.md): Random Crop Images 노드
- [ResizeAndPadImage - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ResizeAndPadImage.md): ResizeAndPadImage 노드는 이미지의 원본 비율을 유지하면서 지정된 크기에 맞게 크기를 조정합니다. 대상 너비와 높이에 맞게 이미지를 비례적으로 축소한 후, 남는 공간을 채우기 위해 가장자리에 패딩을 추가합니다. 패딩 색상과 보간 방법을 사용자 지정하여 패딩 영역의 모양과 크기 조정 품질을 제어할 수 있습니다.
- [ResizeImagesByLongerEdge - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ResizeImagesByLongerEdge.md): 긴 변 기준 이미지 크기 조정 노드는 하나 이상의 이미지의 가장 긴 변이 지정된 목표 길이와 일치하도록 크기를 조정합니다. 너비와 높이 중 어느 쪽이 더 긴지 자동으로 판단하여 다른 쪽 치수를 비례적으로 조정함으로써 원본 종횡비를 유지합니다. 이는 이미지의 가장 큰 치수를 기준으로 이미지 크기를 표준화할 때 유용합니다.
- [ResizeImagesByShorterEdge - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ResizeImagesByShorterEdge.md): 이 노드는 원본 이미지의 가로세로 비율을 유지하면서 짧은 쪽 가장자리가 지정된 길이와 일치하도록 이미지 크기를 조정합니다. 짧은 쪽의 목표 길이를 기준으로 새 치수를 계산하고 크기가 조정된 이미지를 반환합니다.

### Upscaling

- [ImageScale - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageScale.md): ImageScale 노드는 이미지를 특정 크기로 조정하기 위해 설계되었으며, 다양한 업스케일 방법과 크기 조정된 이미지의 자르기 기능을 제공합니다. 이미지 업스케일링 및 자르기의 복잡성을 추상화하여 사용자 정의 매개변수에 따라 이미지 크기를 수정할 수 있는 직관적인 인터페이스를 제공합니다.
- [ImageScaleBy - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageScaleBy.md): ImageScaleBy 노드는 다양한 보간 방법을 사용하여 지정된 배율로 이미지를 업스케일링하도록 설계되었습니다. 다양한 업스케일링 요구에 맞춰 유연하게 이미지 크기를 조정할 수 있습니다.
- [ImageScaleToMaxDimension - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageScaleToMaxDimension.md): ImageScaleToMaxDimension 노드는 원본 비율을 유지하면서 지정된 최대 크기에 맞게 이미지를 리사이즈합니다. 이미지가 세로 방향인지 가로 방향인지 계산한 후, 더 큰 쪽의 크기를 목표 크기에 맞추고 작은 쪽의 크기는 비례적으로 조정합니다. 이 노드는 다양한 품질과 성능 요구 사항에 맞는 여러 업스케일링 방
- [ImageScaleToTotalPixels - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageScaleToTotalPixels.md): ImageScaleToTotalPixels 노드는 이미지의 가로세로 비율을 유지하면서 지정된 총 픽셀 수로 크기를 조정하도록 설계되었습니다. 원하는 픽셀 수를 달성하기 위해 이미지를 업스케일링하는 다양한 방법을 제공합니다.
- [ImageUpscaleWithModel - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/ImageUpscaleWithModel.md): 이 노드는 지정된 업스케일 모델을 사용하여 이미지를 업스케일링하도록 설계되었습니다. 이미지를 적절한 장치에 맞게 조정하고, 메모리 사용을 최적화하며, 잠재적인 메모리 부족 오류를 방지하기 위해 타일 방식으로 업스케일 모델을 적용하여 업스케일링 프로세스를 효율적으로 관리합니다.

### Video

- [WanDancerPadKeyframes - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/WanDancerPadKeyframes.md): Documentation for WanDancerPadKeyframes node.
- [WanDancerPadKeyframesList - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ko/built-in-nodes/WanDancerPadKeyframesList.md): Documentation for WanDancerPadKeyframesList node.