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# ComfyUI 네이티브 HiDream-I1 텍스트-to-이미지 워크플로우 예시

> 이 가이드에서는 ComfyUI 네이티브 HiDream-I1 텍스트-to-이미지 워크플로우 예시를 완료하는 방법을 안내합니다.

![HiDream-I1 데모](https://raw.githubusercontent.com/HiDream-ai/HiDream-I1/main/assets/demo.jpg)

HiDream-I1은 2025년 4월 7일 HiDream-ai가 공식적으로 오픈소스로 공개한 텍스트-to-이미지 모델입니다. 이 모델은 170억 파라미터를 보유하며, [MIT 라이선스](https://github.com/HiDream-ai/HiDream-I1/blob/main/LICENSE)에 따라 배포되며 개인 프로젝트, 과학 연구 및 상업적 사용을 지원합니다. 현재 여러 벤치마크 테스트에서 뛰어난 성능을 발휘하고 있습니다.

## 모델 특징

**하이브리드 아키텍처 설계**
디퓨전 트랜스포머(DiT)와 전문가 혼합(MoE) 아키텍처의 조합:

* 디퓨전 트랜스포머(DiT) 기반으로, 멀티모달 정보를 처리하는 듀얼 스트림 MMDiT 모듈과 글로벌 일관성을 최적화하는 싱글 스트림 DiT 모듈을 결합했습니다.
* 동적 라우팅 메커니즘은 컴퓨팅 자원을 유연하게 할당해 복잡한 장면 처리 능력을 강화하며, 색상 복원, 엣지 처리 등 세부 사항에서도 뛰어난 성능을 제공합니다.

**멀티모달 텍스트 인코더 통합**
네 가지 텍스트 인코더를 통합했습니다:

* OpenCLIP ViT-bigG, OpenAI CLIP ViT-L (시각적 의미 정렬)
* T5-XXL (긴 텍스트 파싱)
* Llama-3.1-8B-Instruct (명령어 이해)
  이 조합은 색상, 수량, 공간 관계 등의 복잡한 의미 파싱에서 SOTA 성능을 달성하며, 중국어 프롬프트 지원은 유사한 오픈소스 모델들을 크게 앞서고 있습니다.

**원본 모델 버전**

HiDream-ai는 서로 다른 요구를 충족하기 위해 HiDream-I1 모델의 세 가지 버전을 제공합니다. 아래는 원본 모델 저장소 링크입니다:

| 모델 이름           | 설명         | 추론 단계 | 저장소 링크                                                                  |
| --------------- | ---------- | ----- | ----------------------------------------------------------------------- |
| HiDream-I1-Full | 풀버전        | 50    | [🤗 HiDream-I1-Full](https://huggingface.co/HiDream-ai/HiDream-I1-Full) |
| HiDream-I1-Dev  | 디스틸된 개발용   | 28    | [🤗 HiDream-I1-Dev](https://huggingface.co/HiDream-ai/HiDream-I1-Dev)   |
| HiDream-I1-Fast | 디스틸된 빠른 버전 | 16    | [🤗 HiDream-I1-Fast](https://huggingface.co/HiDream-ai/HiDream-I1-Fast) |

## 이 워크플로우 예시 소개

이 예시에서는 ComfyOrg에서 재포장한 버전을 사용할 것입니다. 이 예시에서 사용할 모든 모델 파일은 [HiDream-I1\_ComfyUI](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/) 저장소에서 확인하실 수 있습니다.

<Tip>
  시작하기 전에 ComfyUI 버전을 최신으로 업데이트해 주세요. 이 [커밋](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/commit/9ad792f92706e2179c58b2e5348164acafa69288) 이후 버전 이상으로 업데이트해야만 ComfyUI가 HiDream에 기본 지원을 제공합니다.
</Tip>

## HiDream-I1 워크플로우

다양한 ComfyUI 네이티브 HiDream-I1 워크플로우의 모델 요구사항은 기본적으로 동일하며, 오직 [디퓨전 모델](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/tree/main/split_files/diffusion_models) 파일만 다릅니다.

어떤 버전을 선택해야 할지 모르겠다면 다음 제안을 참고하세요:

* **HiDream-I1-Full**은 가장 높은 품질의 이미지를 생성할 수 있습니다.
* **HiDream-I1-Dev**는 높은 품질의 이미지 생성과 속도를 균형 있게 제공합니다.
* **HiDream-I1-Fast**는 단 16단계만으로 이미지를 생성할 수 있어 실시간 반복이 필요한 시나리오에 적합합니다.

**dev** 및 **fast** 버전에서는 부정적 프롬프트가 필요하지 않으므로, 샘플링 시 `cfg` 파라미터를 `1.0`으로 설정해 주세요. 관련 워크플로우에서 해당 파라미터 설정을 명시했습니다.

<Tip>
  세 버전 모두 풀버전은 많은 VRAM을 요구합니다. 원활한 실행을 위해서는 최소 27GB 이상의 VRAM이 필요할 수 있습니다. 관련 워크플로우 튜토리얼에서는 대부분의 사용자가 원활히 실행할 수 있도록 **fp8** 버전을 시연 예제로 사용합니다.
  그러나 각 예시에서 다양한 버전의 모델 다운로드 링크를 제공하므로, 자신의 VRAM 상황에 맞춰 적절한 파일을 선택하실 수 있습니다.
</Tip>

### 모델 설치

다음 모델 파일들은 우리가 사용할 일반적인 파일들입니다. 해당 링크를 클릭해 다운로드한 후, 모델 파일 저장 위치에 따라 저장해 주세요. 관련 워크플로우에서 해당 **디퓨전 모델**을 다운로드하도록 안내하겠습니다.

**text\_encoders**:

* [clip\_l\_hidream.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/text_encoders/clip_l_hidream.safetensors)
* [clip\_g\_hidream.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/text_encoders/clip_g_hidream.safetensors)
* [t5xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/text_encoders/t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors) 이 모델은 많은 워크플로우에서 사용되었으며, 이미 다운로드하셨을 수도 있습니다.
* [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)

**VAE**

* [ae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/vae/ae.safetensors) 이는 Flux의 VAE 모델이며, 이전에 Flux의 워크플로우를 사용하셨다면 이미 다운로드하셨을 가능성이 있습니다.

**디퓨전 모델**
관련 워크플로우에서 해당 모델 파일을 다운로드하도록 안내하겠습니다.

모델 파일 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/
│       └── ...               # 해당 버전 워크플로우에서 설치하도록 안내하겠습니다       
```

### HiDream-I1 풀버전 워크플로우

<a className="prose" target="_blank" href="https://cloud.comfy.org/?template=hidream_i1_full&utm_source=docs" style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#28a745', color: '#ffffff', padding: '10px 20px', borderRadius: '8px', borderColor: "transparent", textDecoration: 'none', fontWeight: 'bold'}}>
  <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>Comfy Cloud에서 실행</p>
</a>

#### 1. 모델 파일 다운로드

하드웨어에 맞는 적절한 버전을 선택해 링크를 클릭하고, 해당 모델 파일을 다운로드해 `ComfyUI/models/diffusion_models/` 폴더에 저장해 주세요.

* FP8 버전: [hidream\_i1\_full\_fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_full_fp8.safetensors?download=true)는 16GB 이상의 VRAM을 요구합니다.
* 풀버전: [hidream\_i1\_full\_f16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_full_fp16.safetensors?download=true)는 27GB 이상의 VRAM을 요구합니다.

#### 2. 워크플로우 파일 다운로드

아래 이미지를 다운로드해 ComfyUI로 드래그하여 해당 워크플로우를 로드해 주세요.
![HiDream-I1 풀버전 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/hidream_i1/hidream_i1_full.png)

#### 3. 워크플로우 단계별 완료

<img src="https://mintcdn.com/dripart/NmGUk_QSXQXRVtZP/images/tutorial/advanced/hidream/hidream_i1_full_flow_diagram.jpg?fit=max&auto=format&n=NmGUk_QSXQXRVtZP&q=85&s=d7cd0444bdb290b4724bf01b80e5b1dd" alt="HiDream-I1 풀버전 흐름 다이어그램" width="3000" height="1620" data-path="images/tutorial/advanced/hidream/hidream_i1_full_flow_diagram.jpg" />

워크플로우를 단계별로 완료하세요:

1. `Load Diffusion Model` 노드가 `hidream_i1_full_fp8.safetensors` 파일을 사용하고 있는지 확인하세요.
2. `QuadrupleCLIPLoader`에서 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. **풀버전**의 경우, `ModelSamplingSD3`의 `shift` 파라미터를 `3.0`으로 설정해야 합니다.
5. `Ksampler` 노드에서 다음과 같은 설정을 해야 합니다:
   * `steps`를 `50`로 설정하세요.
   * `cfg`를 `5.0`으로 설정하세요.
   * (선택) `sampler`를 `lcm`로 설정하세요.
   * (선택) `scheduler`를 `normal`으로 설정하세요.
6. `Run` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 이미지 생성을 실행하세요.

### HiDream-I1 Dev 버전 워크플로우

<a className="prose" target="_blank" href="https://cloud.comfy.org/?template=hidream_i1_dev&utm_source=docs" style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#28a745', color: '#ffffff', padding: '10px 20px', borderRadius: '8px', borderColor: "transparent", textDecoration: 'none', fontWeight: 'bold'}}>
  <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>Comfy Cloud에서 실행</p>
</a>

#### 1. 모델 파일 다운로드

하드웨어에 맞는 적절한 버전을 선택해 링크를 클릭하고, 해당 모델 파일을 다운로드해 `ComfyUI/models/diffusion_models/` 폴더에 저장해 주세요.

* FP8 버전: [hidream\_i1\_dev\_fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_dev_fp8.safetensors?download=true)는 16GB 이상의 VRAM을 요구합니다.
* 풀버전: [hidream\_i1\_dev\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_dev_bf16.safetensors?download=true)는 27GB 이상의 VRAM을 요구합니다.

#### 2. 워크플로우 파일 다운로드

아래 이미지를 다운로드해 ComfyUI로 드래그하여 해당 워크플로우를 로드해 주세요.

![HiDream-I1 Dev 버전 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/hidream_i1/hidream_i1_dev.png)

#### 3. 워크플로우 단계별 완료

<img src="https://mintcdn.com/dripart/NmGUk_QSXQXRVtZP/images/tutorial/advanced/hidream/hidream_i1_dev_flow_diagram.jpg?fit=max&auto=format&n=NmGUk_QSXQXRVtZP&q=85&s=ec40487c298368e902ddac3549a23f09" alt="HiDream-I1 Dev 버전 흐름 다이어그램" width="3000" height="1620" data-path="images/tutorial/advanced/hidream/hidream_i1_dev_flow_diagram.jpg" />

워크플로우를 단계별로 완료하세요:

1. `Load Diffusion Model` 노드가 `hidream_i1_dev_fp8.safetensors` 파일을 사용하고 있는지 확인하세요.
2. `QuadrupleCLIPLoader`에서 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. **dev** 버전의 경우, `ModelSamplingSD3`의 `shift` 파라미터를 `6.0`으로 설정해야 합니다.
5. `Ksampler` 노드에서 다음과 같은 설정을 해야 합니다:
   * `steps`를 `28`로 설정하세요.
   * (중요) `cfg`를 `1.0`으로 설정하세요.
   * (선택) `sampler`를 `lcm`로 설정하세요.
   * (선택) `scheduler`를 `normal`으로 설정하세요.
6. `Run` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 이미지 생성을 실행하세요.

### HiDream-I1 Fast 버전 워크플로우

<a className="prose" target="_blank" href="https://cloud.comfy.org/?template=hidream_i1_fast&utm_source=docs" style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#28a745', color: '#ffffff', padding: '10px 20px', borderRadius: '8px', borderColor: "transparent", textDecoration: 'none', fontWeight: 'bold'}}>
  <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>Comfy Cloud에서 실행</p>
</a>

#### 1. 모델 파일 다운로드

하드웨어에 맞는 적절한 버전을 선택해 링크를 클릭하고, 해당 모델 파일을 다운로드해 `ComfyUI/models/diffusion_models/` 폴더에 저장해 주세요.

* FP8 버전: [hidream\_i1\_fast\_fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_fast_fp8.safetensors?download=true)는 16GB 이상의 VRAM을 요구합니다.
* 풀버전: [hidream\_i1\_fast\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_fast_bf16.safetensors?download=true)는 27GB 이상의 VRAM을 요구합니다.

#### 2. 워크플로우 파일 다운로드

아래 이미지를 다운로드해 ComfyUI로 드래그하여 해당 워크플로우를 로드해 주세요.

![HiDream-I1 Fast 버전 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/hidream_i1/hidream_i1_fast.png)

#### 3. 워크플로우 단계별 완료

<img src="https://mintcdn.com/dripart/NmGUk_QSXQXRVtZP/images/tutorial/advanced/hidream/hidream_i1_fast_flow_diagram.jpg?fit=max&auto=format&n=NmGUk_QSXQXRVtZP&q=85&s=8969d355742543b20158bbefa4705bfe" alt="HiDream-I1 Fast 버전 흐름 다이어그램" width="3000" height="1620" data-path="images/tutorial/advanced/hidream/hidream_i1_fast_flow_diagram.jpg" />

워크플로우를 단계별로 완료하세요:

1. `Load Diffusion Model` 노드가 `hidream_i1_fast_fp8.safetensors` 파일을 사용하고 있는지 확인하세요.
2. `QuadrupleCLIPLoader`에서 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. **fast** 버전의 경우, `ModelSamplingSD3`의 `shift` 파라미터를 `3.0`으로 설정해야 합니다.
5. `Ksampler` 노드에서 다음과 같은 설정을 해야 합니다:
   * `steps`를 `16`로 설정하세요.
   * (중요) `cfg`를 `1.0`으로 설정하세요.
   * (선택) `sampler`를 `lcm`로 설정하세요.
   * (선택) `scheduler`를 `normal`으로 설정하세요.
6. `Run` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 이미지 생성을 실행하세요.

## 기타 관련 자료

### GGUF 버전 모델

* [HiDream-I1-Full-gguf](https://huggingface.co/city96/HiDream-I1-Full-gguf)
* [HiDream-I1-Dev-gguf](https://huggingface.co/city96/HiDream-I1-Dev-gguf)

City96의 [ComfyUI-GGUF](https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF)에서 “Unet Loader (GGUF)” 노드를 사용해 “Load Diffusion Model” 노드를 대체해야 합니다.

### NF4 버전 모델

* [HiDream-I1-nf4](https://github.com/hykilpikonna/HiDream-I1-nf4)
* [ComfyUI-HiDream-Sampler](https://github.com/SanDiegoDude/ComfyUI-HiDream-Sampler) 노드를 사용해 NF4 버전 모델을 활용하세요.