> ## Documentation Index
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# ComfyUI 네이티브 HiDream-E1, E1.1 워크플로우 예시
> 이 가이드는 ComfyUI 네이티브 HiDream-I1 텍스트-to-이미지 워크플로우 예시를 이해하고 완료하는 데 도움을 줄 것입니다.
HiDream-E1은 HiDream-ai가 공식적으로 오픈소스로 배포한 대규모 상호작용 이미지 편집 모델로, HiDream-I1을 기반으로 구축되었습니다.
이 모델을 사용하면 자연어를 이용해 이미지를 편집할 수 있습니다. 해당 모델은 [MIT 라이선스](https://github.com/HiDream-ai/HiDream-E1?tab=MIT-1-ov-file)에 따라 배포되며, 개인 프로젝트, 과학 연구 및 상업적 응용 분야에서 모두 사용 가능합니다.
이전에 출시된 [hidream-i1](/ko/tutorials/image/hidream/hidream-i1)과 결합하여 **이미지 생성부터 편집까지 창의적인 기능**을 제공합니다.
| 이름 | 업데이트 날짜 | 추론 단계 | 해상도 | HuggingFace 저장소 |
| --------------- | --------- | ----- | --------- | ----------------------------------------------------------------------- |
| HiDream-E1-Full | 2025-4-28 | 28 | 768x768 | 🤗 [HiDream-E1-Full](https://huggingface.co/HiDream-ai/HiDream-E1-Full) |
| HiDream-E1.1 | 2025-7-16 | 28 | 동적(1메가픽셀) | 🤗 [HiDream-E1.1](https://huggingface.co/HiDream-ai/HiDream-E1-1) |
[HiDream E1 - Github](https://github.com/HiDream-ai/HiDream-E1)
ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요.
* [ComfyUI 다운로드](https://www.comfy.org/download)
* [업데이트 가이드](/ko/installation/update_comfyui)
이 가이드의 워크플로우는 [워크플로우 템플릿](/ko/interface/features/template)에서 확인할 수 있습니다.
템플릿에서 찾을 수 없다면, 귀하의 ComfyUI가 오래된 버전일 수 있습니다. (데스크톱 버전의 업데이트는 다소 지연될 수 있습니다)
워크플로우를 로드할 때 노드가 누락되는 경우, 가능한 원인:
1. 최신 ComfyUI 버전(야간 빌드)을 사용하고 있지 않음
2. 일부 노드가 시작 시 가져오기에 실패함
* 데스크톱 버전은 ComfyUI 안정판 기반으로, 새로운 데스크톱 안정판이 출시되면 자동으로 업데이트됩니다.
* [클라우드](https://cloud.comfy.org)는 ComfyUI 안정판 출시 후 업데이트됩니다.
따라서 이 문서에서 핵심 노드가 누락된 것을 발견했다면, 그 이유는 새로운 핵심 노드가 아직 최신 안정판에 공개되지 않았기 때문일 수 있습니다. 다음 안정판 출시를 기다려 주세요.
## HiDream E1 및 E1.1 워크플로우 관련 모델
이 가이드에 포함된 모든 모델은 [여기](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/tree/main/split_files)에서 확인할 수 있습니다. Diffusion 모델을 제외하고 E1과 E1.1은 동일한 모델을 사용합니다.
해당 워크플로우 파일에는 관련 모델 정보도 포함되어 있습니다. 직접 다운로드하여 저장하거나, 워크플로우를 로드한 후 워크플로우의 안내에 따라 다운로드할 수 있습니다. E1.1을 사용하는 것이 권장됩니다.
이 모델은 많은 양의 VRAM을 필요로 합니다. 구체적인 VRAM 요구사항은 관련 섹션을 참조하십시오.
**Diffusion 모델**
두 모델을 모두 다운로드할 필요는 없습니다. E1.1은 E1을 기반으로 한 반복 버전이므로, 우리의 테스트 결과에 따르면 E1보다 품질과 성능이 크게 향상되었습니다.
* [hidream\_e1\_1\_bf16.safetensors (권장)](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_e1_1_bf16.safetensors) 34.2GB
* [hidream\_e1\_full\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_e1_full_bf16.safetensors) 34.2GB
**텍스트 인코더**:
* [clip\_l\_hidream.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/text_encoders/clip_l_hidream.safetensors) 236.12MB
* [clip\_g\_hidream.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/text_encoders/clip_g_hidream.safetensors) 1.29GB
* [t5xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/text_encoders/t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors) 4.8GB
* [llama\_3.1\_8b\_instruct\_fp8\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/text_encoders/llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors) 8.46GB
**VAE**
* [ae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/vae/ae.safetensors) 319.77MB
> 이는 Flux용 VAE 모델입니다. 이전에 Flux 워크플로우를 사용했다면 이미 이 파일을 다운로드했을 수 있습니다.
모델 저장 위치
```
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│ ├── 📂 text_encoders/
│ │ ├─── clip_l_hidream.safetensors
│ │ ├─── clip_g_hidream.safetensors
│ │ ├─── t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│ │ └─── llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors
│ └── 📂 vae/
│ │ └── ae.safetensors
│ └── 📂 diffusion_models/
│ ├── hidream_e1_1_bf16.safetensors
│ └── hidream_e1_full_bf16.safetensors
```
## HiDream E1.1 ComfyUI 네이티브 워크플로우 예시
E1.1은 2025년 7월 16일에 출시된 업데이트 버전입니다. 이 버전은 동적 1메가픽셀 해상도를 지원하며, 워크플로우에서는 `Scale Image to Total Pixels` 노드를 사용해 입력 이미지를 동적으로 100만 픽셀로 조정합니다.
테스트 중 VRAM 사용량 참고:
1. A100 40GB (VRAM 사용률 95%): 1세대: 211초, 2세대: 73초
2. 4090D 24GB (VRAM 사용률 98%)
* 풀버전: 메모리 부족
* FP8\_e4m3fn\_fast (VRAM 98%) 1세대: 120초, 2세대: 91초
### 1. HiDream E1.1 워크플로우 및 관련 자료
아래 이미지를 다운로드해 ComfyUI에 드래그하고, 해당 워크플로우와 모델을 로드하세요:
아래 이미지를 입력으로 다운로드하세요:
### 2. HiDream-e1 워크플로우 실행 단계별 가이드
다음 단계를 따라 워크플로우를 실행하세요:
1. `Load Diffusion Model` 노드가 `hidream_e1_1_bf16.safetensors` 모델을 로드했는지 확인하세요.
2. `QuadrupleCLIPLoader`에 있는 네 개의 해당 텍스트 인코더가 올바르게 로드되었는지 확인하세요:
* clip\_l\_hidream.safetensors
* clip\_g\_hidream.safetensors
* t5xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors
* llama\_3.1\_8b\_instruct\_fp8\_scaled.safetensors
3. `Load VAE` 노드가 `ae.safetensors` 파일을 사용하고 있는지 확인하세요.
4. `Load Image` 노드에서 제공된 입력 이미지 또는 원하는 이미지를 로드하세요.
5. `Empty Text Encoder(Positive)` 노드에서 **이미지에 적용하고자 하는 수정 사항**을 입력하세요.
6. `Empty Text Encoder(Negative)` 노드에서 **이미지에 나타나지 않기를 원하는 내용**을 입력하세요.
7. `Run` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 이미지 생성을 실행하세요.
### 3. 워크플로우 추가 참고사항
* HiDream E1.1은 총 100만 픽셀의 동적 입력을 지원하기 때문에, 워크플로우에서는 `Scale Image to Total Pixels`를 사용해 모든 입력 이미지를 처리하고 변환하며, 이로 인해 종횡비가 원본 입력 이미지와 다를 수 있습니다.
* 모델의 fp16 버전을 사용할 경우, 실제 테스트에서 풀버전은 A100 40GB와 4090D 24GB 모두에서 메모리 부족 현상이 발생했으므로, 기본적으로 워크플로우는 `fp8_e4m3fn_fast`를 사용하도록 설정되었습니다.
## HiDream E1 ComfyUI 네이티브 워크플로우 예시
Comfy Cloud에서 실행
E1은 2025년 4월 28일에 출시된 모델입니다. 이 모델은 768\*768 해상도만 지원합니다.
참고로, 이 워크플로우는 Google Colab L4 22.5GB VRAM에서 28개 샘플링 단계로 첫 번째 실행 시 약 500초, 두 번째 실행 시 약 370초가 소요됩니다.
### 1. HiDream-e1 워크플로우
아래 이미지를 다운로드해 ComfyUI에 드래그하세요. 워크플로우에는 이미 모델 다운로드 정보가 포함되어 있으며, 로드한 후 해당 모델을 다운로드하라는 안내가 표시됩니다.
아래 이미지를 입력으로 다운로드하세요:
### 2. HiDream-e1 워크플로우 단계별 완료하기
다음 단계를 따라 워크플로우를 완료하세요:
1. `Load Diffusion Model` 노드가 `hidream_e1_full_bf16.safetensors` 모델을 로드했는지 확인하세요.
2. `QuadrupleCLIPLoader`에 있는 네 개의 해당 텍스트 인코더가 올바르게 로드되었는지 확인하세요:
* clip\_l\_hidream.safetensors
* clip\_g\_hidream.safetensors
* t5xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors
* llama\_3.1\_8b\_instruct\_fp8\_scaled.safetensors
3. `Load VAE` 노드가 `ae.safetensors` 파일을 사용하고 있는지 확인하세요.
4. 앞서 다운로드한 입력 이미지를 `Load Image` 노드에 로드하세요.
5. (중요) `Empty Text Encoder(Positive)` 노드에서 **이미지를 어떻게 수정하고 싶은지에 대한 프롬프트**를 입력하세요.
6. `Run` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 이미지를 생성하세요.
### ComfyUI HiDream-e1 워크플로우 추가 참고사항
* 더 나은 결과를 얻기 위해 여러 번 프롬프트를 수정하거나 여러 번 생성해야 할 수 있습니다.
* 이 모델은 이미지 스타일을 변경할 때 일관성을 유지하기 어려우므로, 가능한 한 프롬프트를 완벽하게 작성해 보세요.
* 모델이 768\*768 해상도를 지원하기 때문에, 다른 크기로 테스트할 경우 이미지 성능이 떨어지거나 다른 크기에서는 심각하게 달라질 수 있습니다.