ComfyUI Bernini-R 소개

Bernini-R은 ByteDance의 렌더러 전용 Wan 2.2 모델로, 컨텍스트 내 이미지 및 비디오 조건 제어를 위해 설계되었습니다. 조건 스트림(소스 비디오, 참조 이미지, 참조 비디오)을 사용하여 생성을 안내하므로 LoRA 학습이나 파인튜닝이 필요하지 않습니다. 주요 기능:

하나로 통합된 여러 작업 유형: 이미지/비디오 생성, 편집, 재조명, 스타일 변환, 피사체 삽입
컨텍스트 내 조건 제어: 참조 이미지/비디오를 시각적 프롬프트로 토큰 주입
경량: 렌더러 전용 — 확산 기반 text-to-video 백본 불필요
유연한 입력 지원: 단일 또는 다중 참조 이미지, 비디오 기반 비디오 생성, 참조 유도 편집

Bernini-R이 지원하는 6가지 작업 유형:

작업	입력	설명
t2v	텍스트 프롬프트	텍스트로 비디오 생성
v2v	소스 비디오	비디오 기반 비디오 생성 스타일 변환
rv2v	소스 비디오 + 참조 이미지	참조 유도 비디오 편집(재조명, 피사체 삽입)
r2v	참조 이미지	레퍼런스 기반 비디오 생성
ads2v	소스 비디오 + 참조 비디오	이미지/비디오 콘텐츠를 소스 비디오에 삽입
img	소스 이미지	이미지 편집

로컬 사용자
클라우드 사용자

ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요.

이 가이드의 워크플로는 워크플로 템플릿에서 확인할 수 있습니다. 템플릿에서 찾을 수 없다면, 귀하의 ComfyUI가 오래된 버전일 수 있습니다.워크플로를 로드할 때 노드가 누락되는 경우, 가능한 원인:

최신 ComfyUI 버전(최신 테스트 버전(nightly))을 사용하고 있지 않음
일부 노드가 시작 시 가져오기에 실패함

ComfyUI는 이제 Bernini-R 노드를 기본 지원합니다. 시작하기 전에 ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하세요.

모델 설치

필요한 모델 가중치를 다운로드하여 해당 ComfyUI 폴더에 저장합니다: text_encoders:

umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors

vae:

Wan2_1_VAE_bf16.safetensors

loras:

lightx2v_T2V_14B_cfg_step_distill_v2_lora_rank64_bf16.safetensors

diffusion_models:

wan2.2_bernini_r_fp16.safetensors

ComfyUI/
├── models/
│   ├── text_encoders/
│   │   └── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│   ├── vae/
│   │   └── Wan2_1_VAE_bf16.safetensors
│   ├── loras/
│   │   └── lightx2v_T2V_14B_cfg_step_distill_v2_lora_rank64_bf16.safetensors
│   ├── diffusion_models/
│   │   └── wan2.2_bernini_r_fp16.safetensors

예제 워크플로우

1. 이미지 편집

기능 설명: 조명이 일치하는 편집된 이미지를 생성하고, 전후 비교를 나란히 표시합니다. 인물 및 제품 재조명, 사진 컬렉션의 일관된 조명, 전자상거래 카탈로그 촬영에 적합합니다. Bernini-R 이미지 편집 워크플로 미리보기

Comfy Cloud에서 실행

Comfy Cloud에서 열기

워크플로 다운로드

JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 “Bernini-R”을 검색하세요.

입력 자료

입력 이미지

기본 입력 이미지를 다운로드하거나 자신의 이미지를 사용할 수 있습니다.

참조 이미지

기본 참조 이미지를 다운로드하거나 자신의 이미지를 사용할 수 있습니다.

실행 단계

작업 유형 선택: 수행할 작업을 선택합니다 (Image Editing, Subject to Image 등).
입력 연결: 소스 이미지와 선택적 참조 이미지를 로드합니다.
프롬프트 작성: 원하는 편집 내용을 설명합니다.
실행: Queue를 클릭하거나 Cmd+Enter를 사용합니다.

참조 이미지 입력: 하나 이상의 참조 이미지(피사체, 의상, 장면, 소품)가 필요할 때 Subject to Image 작업에 사용합니다. 프롬프트에서 image0, image1 등을 사용하여 각 이미지를 참조합니다. Image Editing 작업에는 필요하지 않습니다. 해당 작업은 대신 source_image를 사용합니다.

서브그래프 알아보기

이 워크플로는 모듈식 처리를 위해 서브그래프 노드를 사용합니다. 워크플로를 사용자 지정하고 확장하는 방법을 알아보려면 서브그래프 문서를 확인하세요.

2. 비디오 편집

기능 설명: Bernini-R로 일관된 재조명이 적용된 편집 비디오를 생성합니다. 소스 비디오, 선택적 참조 이미지 또는 참조 비디오를 연결하고, 작업 유형을 선택한 후 프롬프트를 작성하여 실행합니다. Bernini-R 비디오 편집 워크플로 미리보기

Comfy Cloud에서 실행

Comfy Cloud에서 열기

워크플로 다운로드

JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 “Bernini-R” 검색

입력 자료

입력 비디오

기본 입력 비디오를 다운로드하거나 자신의 비디오를 사용하세요.

참조 이미지

기본 참조 이미지를 다운로드하거나 자신의 이미지를 사용하세요.

실행 단계

소스 비디오 로드: 입력 비디오 연결
(선택) 참조 로드: 참조 이미지 또는 참조 비디오
작업 유형 선택: v2v, rv2v, r2v 또는 ads2v
프롬프트 작성: 원하는 편집 내용 설명
실행: Queue 클릭 또는 Cmd+Enter 사용

참조 이미지 입력: 하나 이상의 참조 이미지가 필요할 때 사용합니다 (rv2v, r2v, 여러 의상). 배치 처리된 각 이미지는 고유한 컨텍스트 내 토큰이 됩니다. 참조 이미지가 서로 다른 역할을 하는 경우 프롬프트에서 image0, image1, … 을 언급하세요.

서브그래프 알아보기

이 워크플로는 모듈식 처리를 위해 서브그래프 노드를 사용합니다. 워크플로를 사용자 정의하고 확장하는 방법을 알아보려면 서브그래프 문서를 확인하세요.

커뮤니티 리소스

Bernini GitHub (bytedance/Bernini): 연구 논문 및 작업 문서
Comfy-Org/Bernini-R: 공식 ComfyUI 모델 가중치
Bernini: Latent Semantic Planning for Video Diffusion: 연구 논문

시작하기

Agent Tools / MCP

기본 개념

인터페이스 가이드

튜토리얼

파트너 노드

ComfyUI Bernini-R 공식 예제

ComfyUI Bernini-R 소개

모델 설치

예제 워크플로우

1. 이미지 편집

Comfy Cloud에서 실행

워크플로 다운로드

입력 이미지

참조 이미지

실행 단계

서브그래프 알아보기

2. 비디오 편집

Comfy Cloud에서 실행

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입력 비디오

참조 이미지

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​실행 단계

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​2. 비디오 편집

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실행 단계

2. 비디오 편집

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