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전처리기란 무엇인가요?

이 워크플로우에는 맞춤형 노드가 포함되어 있습니다. 워크플로우를 실행하기 전에 ComfyUI 관리자를 사용해 설치해야 합니다.
전처리기는 이미지에서 구조적 정보를 추출하는 기본 도구입니다. 이들은 이미지를 깊이 맵, 라인아트, 자세 골격, 표면 법선과 같은 조건 신호로 변환합니다. 이러한 출력은 ControlNet, 이미지-이미지 및 비디오 워크플로우에서 더 나은 제어와 일관성을 제공합니다. 전처리기를 별도의 워크플로우로 사용하면 다음을 가능하게 합니다:
  • 전체 그래프 재실행 없이 더 빠른 반복 작업
  • 전처리와 생성의 명확한 분리
  • 더 쉬운 디버깅 및 튜닝
  • 보다 예측 가능한 이미지 및 비디오 결과

깊이 추정

깊이 추정은 평평한 이미지를 장면 내 상대적 거리를 나타내는 깊이 맵으로 변환합니다. 이 구조적 신호는 제어된 생성, 공간 인식 편집 및 재조명 워크플로우의 기초가 됩니다. 이 워크플로우는 다음을 중점적으로 다룹니다:
  • 깔끔하고 안정적인 깊이 추출
  • 하위 파이프라인에서 사용할 수 있도록 일관된 정규화
  • ControlNet 및 이미지 편집 파이프라인과의 손쉬운 통합
깊이 출력은 여러 번의 패스에서 재사용할 수 있어 비용이 많이 드는 상위 단계를 다시 실행하지 않고도 쉽게 반복 작업을 수행할 수 있습니다.

깊이 추정 워크플로우

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라인아트 변환

라인아트 전처리기는 이미지를 본질적인 가장자리와 윤곽으로 압축하여 질감과 색상을 제거하고 구조만 유지합니다. 이 워크플로우는 다음을 목표로 설계되었습니다:
  • 깔끔하고 고대비 라인아트 생성
  • 끊어지거나 잡음이 많은 가장자리를 최소화
  • 스타일화 및 다시 그리기 워크플로우에 안정적인 구조적 가이드 제공
라인아트는 깊이 및 자세와 특히 잘 어울리며, 스타일을 지나치게 제약하지 않으면서 강력한 구조적 제약을 제공합니다.

라인아트 변환 워크플로우

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자세 감지

자세 감지는 이미지에서 몸의 관절점과 골격 구조를 추출하여 인간의 자세와 움직임을 정밀하게 제어할 수 있게 합니다. 이 워크플로우는 다음에 중점을 둡니다:
  • 명확하고 읽기 쉬운 자세 출력
  • 프레임 간 재사용이 가능한 안정적인 관절점 감지
  • 자세 기반 ControlNet 및 애니메이션 파이프라인과의 호환성
자세 추출을 전용 워크플로우로 분리함으로써 자세 데이터를 더 쉽게 검사하고 개선하며 재사용할 수 있습니다.

자세 감지 워크플로우

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노멀 추출

노멀 추정은 평평한 이미지를 표면 법선 맵으로 변환합니다—각 픽셀마다 표면의 방향을 나타내는 벡터 필드로, 일반적으로 RGB로 인코딩됩니다. 이 신호는 재조명, 재료 인식 스타일화 및 고도로 구조화된 편집에 유용합니다. 이 워크플로우는 다음을 중점적으로 다룹니다:
  • 깔끔하고 안정적인 노멀 추출, 잡티 최소화
  • 하위 파이프라인에서 사용할 수 있도록 일관된 방향 및 정규화
  • 재조명, 개선 및 구조 보존 편집을 위한 ControlNet 준비 출력
  • 패스 간 재사용으로 이전 단계를 다시 실행하지 않고도 반복 작업 가능
노멀 출력은 다음에 사용될 수 있습니다:
  • 지오메트리를 유지하면서 재조명/음영 변경을 유도
  • 스타일화 및 다시 그리기 파이프라인에 더욱 강력한 3D-like 구조 추가
  • 자세/깊이와 결합해 애니메이션 작업 시 프레임 간 일관성 향상

노멀 추출 워크플로우

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