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코스 개요

ComfyUI 소개와 AI 시각 콘텐츠 제작 개요

  • ComfyUI의 정체성과 현재의 AI 기반 시각 콘텐츠 환경
  • 노드 기반 워크플로우와 전통적인 창작 도구 간의 차이점
  • 지원되는 미디어 형식: 이미지, 비디오, 3D 자산 및 오디오

설치, 환경 설정 및 첫 이미지 생성

  • Windows와 macOS용 ComfyUI Desktop 사용법
  • 수동 설치 방법과 GPU 지원에 대한 기본 정보
  • 첫 번째 이미지 생성 워크플로우 실행하기

노드 그래프 인터페이스와 핵심 개념

  • 캔버스 탐색, 확대/축소 및 노드 선택 방법
  • 노드, 연결선, 속성 및 의존 관계의 이해
  • 대기열 시스템, 실행 순서 및 부분 재실행 처리 방식

핵심 노드: 로더, 샘플러, 컨디셔닝 및 출력 모듈

  • 체크포인트 로더, CLIP 로더, VAE 로더의 사용법
  • 샘플러와 스케줄러, 그리고 생성 매개변수 설정 방법
  • 긍정 프롬프트와 부정 프롬프트를 활용한 컨디셔닝 기법

모델 다루기: 체크포인트, LoRA, VAE 및 임베딩

  • safetensors와 ckpt 파일 형식의 모델 종류와 특징
  • 스타일 및 캐릭터 제어에 유용한 LoRA 활용법
  • 임베딩과 텍스트 인버전 기법을 통한 표현력 강화

제어된 생성: ControlNet, IP-Adapter 및 인페인팅

  • 포즈, 깊이, 가장자리 정보를 반영한 출력 제어를 위한 ControlNet
  • 이미지 기반 스타일 참조에 활용되는 IP-Adapter
  • 기존 이미지 내부의 특정 영역만 수정하는 인페인팅 및 아웃페인팅 방법

이미지 개선 기법: 업스케일링, 합성 및 다중 영역 구성

  • ESRGAN, SwinIR 등 다양한 업스케일링 모델 활용법
  • 고해상도 이미지 생성을 위한 최적화 워크플로우 구축 방법
  • 여러 영역에 각기 다른 내용을 배치할 수 있는 면적 구성 기법

비디오 생성 워크플로우

  • Wan, Hunyuan Video, Mochi, LTX-Video 등 지원되는 비디오 모델들
  • 프레임 단위의 이미지 생성 및 후속 보간 처리 기법
  • 이미지에서 비디오로, 텍스트에서 비디오로 전환하는 파이프라인 구현 방법

커뮤니티 노드와 생태계 활용하기

  • ComfyUI Manager 및 레지스트리 시스템 이해하기
  • 맞춤형 노드 탐색, 설치 및 평가 절차
  • Comfy Workflows 사이트에서 제공되는 커뮤니티 제작 워크플로우 활용법

워크플로우 관리, 최적화 및 공유 방법

  • JSON 파일 형식으로 워크플로우를 저장하고 로드하는 절차
  • 생성된 PNG 또는 WebP 파일에 워크플로우 정보를 포함시키는 기술
  • 메모리 관리, 일괄 처리 및 VRAM 활용 최적화 기법

App Mode, API 및 실제 프로덕션 환경 적용

  • App Mode를 이용해 팀 작업에 적합한 단순 인터페이스 만들기
  • 워크플로우를 외부 시스템과 연동할 수 있는 API 엔드포인트 생성 방법
  • Comfy Cloud 및 Comfy Enterprise 환경에서의 배포 절차

문제 해결, 성능 향상 및 모범 사례

  • 흔히 발생하는 오류와 이에 대한 디버깅 전략
  • 메모리 사용을 줄이고 저사양 GPU에서도 작동하도록 최적화하는 방법
  • 모델 파일 정리 및 검색 경로 설정의 중요성과 팁들

요건

  • 기본적인 컴퓨터 활용 능력과 파일 시스템에 대한 이해가 필요합니다.
  • AI나 프로그래밍 경험은 전혀 요구되지 않습니다.

대상자

  • 디지털 아티스트 및 시각 콘텐츠 제작자들
  • 디자이너 및 크리에이티브 전문가들
  • 시각적 생성 도구를 탐색하고 싶은 AI 실무자들
  • 기술 아티스트 및 프로덕션 파이프라인 전문가들
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

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