> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.comfy.org/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# ComfyUI Bernini-R 공식 예제

> ComfyUI에서 Bernini-R을 사용한 이미지 및 비디오 편집(재조명, 스타일 변환, 피사체 삽입 등)을 알아보세요.

# ComfyUI Bernini-R 소개

[Bernini-R](https://github.com/bytedance/Bernini)은 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                    |

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="휴대용 또는 자체 배포 사용자">
      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
    </Tab>

    <Tab title="데스크톱 또는 클라우드 사용자">
      * 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.
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

<Tip>
  ComfyUI는 이제 Bernini-R 노드를 기본 지원합니다. 시작하기 전에 [ComfyUI](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI)를 최신 버전으로 업데이트하세요.
</Tip>

## 모델 설치

필요한 모델 가중치를 다운로드하여 해당 ComfyUI 폴더에 저장합니다:

**text\_encoders:**

* [umt5\_xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors?download=true)

**vae:**

* [Wan2\_1\_VAE\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/resolve/main/Wan2_1_VAE_bf16.safetensors?download=true)

**loras:**

* [lightx2v\_T2V\_14B\_cfg\_step\_distill\_v2\_lora\_rank64\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/resolve/main/lightx2v_T2V_14B_cfg_step_distill_v2_lora_rank64_bf16.safetensors?download=true)

**diffusion\_models:**

* [wan2.2\_bernini\_r\_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Bernini-R/resolve/main/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.

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="워크플로우 다운로드" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/video_bernini_r_image_editing.json">
    JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Bernini-R" 검색
  </Card>

  <Card title="Comfy Cloud에서 실행" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=video_bernini_r_image_editing&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=bernini-r">
    Comfy Cloud에서 열기
  </Card>
</CardGroup>

<div style={{display: 'flex', gap: '1rem', flexWrap: 'wrap'}}>
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/video_bernini_r_image_editing-1.webp" alt="Bernini-R 이미지 편집 출력" style={{maxWidth: '48%', height: 'auto'}} />

  <img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/video_bernini_r_image_editing-2.webp" alt="Bernini-R 이미지 편집 비교" style={{maxWidth: '48%', height: 'auto'}} />
</div>

### 실행 단계

1. **작업 유형 선택** — 작업 선택 (Image Editing, Subject to Image 등)
2. **입력 연결** — 소스 이미지 및 선택적 참조 이미지 로드
3. **프롬프트 작성** — 원하는 편집 내용 설명
4. **실행** — Queue 클릭 또는 `Cmd+Enter`

**참조 이미지 입력:** 하나 이상의 참조 이미지가 필요할 때 사용 (피사체, 의상, 장면, 소품). 프롬프트에서 `image0`, `image1` 등을 사용하여 각 이미지를 참조합니다. **Image Editing** 작업에는 필요하지 않습니다. 대신 `source_image`를 사용합니다.

<Card title="서브그래프 알아보기" icon="book-open" href="/ko/interface/features/subgraph">
  이 워크플로우는 모듈식 처리를 위해 서브그래프 노드를 사용합니다. 서브그래프 사용자 지정 및 확장에 대한 자세한 내용은 서브그래프 문서를 확인하세요.
</Card>

***

## 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.

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="워크플로우 다운로드" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/video_bernini_r_video_editing.json">
    JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Bernini-R" 검색
  </Card>

  <Card title="Comfy Cloud에서 실행" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=video_bernini_r_video_editing&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=bernini-r">
    Comfy Cloud에서 열기
  </Card>
</CardGroup>

![Bernini-R 비디오 편집 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/video_bernini_r_video_editing-1.webp)

### 실행 단계

1. **소스 비디오 로드** — 입력 비디오 연결
2. **(선택) 참조 로드** — 참조 이미지 또는 참조 비디오
3. **작업 유형 선택** — v2v, rv2v, r2v 또는 ads2v
4. **프롬프트 작성** — 원하는 편집 내용 설명
5. **실행** — Queue 클릭 또는 `Cmd+Enter`

**참조 이미지 입력:** 하나 이상의 참조 이미지가 필요할 때 사용 (rv2v, r2v, 여러 의상). 배치 처리된 각 이미지는 고유한 컨텍스트 내 토큰이 됩니다. 참조물이 다른 역할을 하는 경우 프롬프트에서 `image0`, `image1` 등을 사용합니다.

<Card title="서브그래프 알아보기" icon="book-open" href="/ko/interface/features/subgraph">
  이 워크플로우는 모듈식 처리를 위해 서브그래프 노드를 사용합니다. 서브그래프 사용자 지정 및 확장에 대한 자세한 내용은 서브그래프 문서를 확인하세요.
</Card>

## 커뮤니티 리소스

* [Bernini GitHub (bytedance/Bernini)](https://github.com/bytedance/Bernini) — 연구 논문 및 작업 문서
* [Comfy-Org/Bernini-R](https://huggingface.co/Comfy-Org/Bernini-R) — 공식 ComfyUI 모델 가중치
* [Bernini: Latent Semantic Planning for Video Diffusion](https://arxiv.org/abs/2605.22344) — 연구 논문