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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
회원 평가 (1)
실제 예시
Maria - Fundacja PTA
코스 - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
기계 번역됨