ComfyUI 이미지 to 이미지 워크플로우

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이미지 to 이미지란 무엇인가

이미지 to 이미지는 ComfyUI에서 사용자가 이미지를 입력하면 이를 기반으로 새로운 이미지를 생성할 수 있는 워크플로우입니다. 이미지 to 이미지는 다음과 같은 시나리오에서 활용될 수 있습니다:

• 원본 이미지 스타일 변환, 예를 들어 사실적인 사진을 예술적 스타일로 변환하기
• 선화를 사실적인 이미지로 변환하기
• 이미지 복원
• 오래된 사진에 색칠하기
• 그 외 다양한 시나리오

비유적으로 설명하자면: 이는 마치 예술가에게 참조 이미지를 바탕으로 특정 작품을 만들어달라고 요청하는 것과 같습니다. 이 튜토리얼을 텍스트 to 이미지 튜토리얼과 자세히 비교해보면, 이미지 to 이미지 과정이 텍스트 to 이미지와 매우 유사하다는 것을 알 수 있습니다. 다만 추가적인 참조 이미지를 조건으로 입력받는 차이가 있을 뿐입니다. 텍스트 to 이미지에서는 예술가(이미지 모델)가 우리의 프롬프트를 바탕으로 자유롭게 창작하도록 하지만, 이미지 to 이미지에서는 참조 이미지와 프롬프트를 모두 고려하여 예술가가 창작하도록 합니다.

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ComfyUI 이미지 to 이미지 워크플로우 예시 가이드

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모델 설치

v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors 파일을 다운로드하여 ComfyUI/models/checkpoints 폴더에 넣으세요.

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이미지 to 이미지 워크플로우 및 입력 이미지

아래 이미지를 다운로드한 후 ComfyUI로 드래그하여 워크플로우를 로드하세요: 아래 이미지를 다운로드하고 이를 입력 이미지로 사용하겠습니다:

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단계별로 워크플로우 완료하기

아래 다이어그램의 단계를 따라 워크플로우가 올바르게 실행되도록 하세요.

1. Load Checkpoint가 v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors를 로드하도록 확인하세요.
2. 입력 이미지를 Load Image 노드에 업로드하세요.
3. Queue를 클릭하거나 Ctrl/Cmd + Enter를 눌러 생성하세요.

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이미지 to 이미지 워크플로우의 핵심 포인트

이미지 to 이미지 워크플로우의 핵심은 KSampler 노드의 denoise 파라미터이며, 이 값은 1보다 작아야 합니다. denoise 파라미터를 조정하고 이미지를 생성해보면 다음과 같은 특징을 발견할 수 있습니다:

• denoise 값이 작을수록 생성된 이미지와 참조 이미지 간의 차이가 줄어듭니다.
• denoise 값이 클수록 생성된 이미지와 참조 이미지 간의 차이가 커집니다.

이는 denoise가 참조 이미지를 변환한 후 잠재 공간 이미지에 추가되는 노이즈의 강도를 결정하기 때문입니다. 만약 denoise가 1이라면 잠재 공간 이미지는 완전히 무작위 노이즈가 되어, empty latent image 노드에서 생성된 잠재 공간과 동일하게 되며 참조 이미지의 특성을 모두 잃게 됩니다. 관련 원리는 텍스트 to 이미지 튜토리얼의 원리 설명을 참고하세요.

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직접 해보기

1. KSampler 노드의 denoise 파라미터를 조정해보세요. 1에서 0으로 점진적으로 변경하며 생성된 이미지의 변화를 관찰해보세요.
2. 자신만의 프롬프트와 참조 이미지를 대체하여 나만의 이미지 효과를 만들어보세요.