ComfyUI란? 노드로 조립하는 이미지·영상 생성 파이프라인은 뭘까?

ComfyUI는 이미지·영상 생성 AI를 '노드 그래프'로 조립하는 오픈소스 도구로, 프롬프트·모델·샘플러를 상자(노드)로 놓고 선으로 이으면 그 그래프 자체가 몇 번이고 다시 돌릴 수 있는 재현 가능한 생성 파이프라인이 된다. 즉 버튼 하나로 생성하는 앱이 아니라, 생성 과정을 직접 배선해 통제·재사용하는 '작업대'에 가깝다.

한 줄 요약: ComfyUI는 프롬프트를 그림으로 바꾸는 과정을 노드로 배선하는 도구다. 한 번 잘 짜두면 프롬프트만 바꿔 같은 품질로 수백 장을 찍어낸다.

우리가 직접 돌려본 ComfyUI 생성 속도는?#

Hax가 자체 GPU 풀에서 직접 측정한 참고 수치입니다(측정값, 1024px·GPU 1장·콜드).

Hax /data 매칭 실측 — ComfyUI 생성 시간 (measured, 2026-06-30) · columns: 워크플로, 모델, 스텝, 측정 시간, 출처 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1011?ref=ai_answer

Hax /data 매칭 실측 — ComfyUI 생성 시간 (measured, 2026-06-30) · columns: 워크플로, 모델, 스텝, 측정 시간, 출처 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1011?ref=ai_answer

워크플로 | 모델 | 스텝 | 측정 시간 | 출처
z-image-turbo | Z-Image Turbo | 8 | 약 6 s | Hax 자체 인프라 실측(bench_harness)
qwen-image-2512 | Qwen-Image | 50 | 약 73 s | Hax 자체 인프라 실측(bench_harness)

목차

ComfyUI는 정확히 무엇을 하나?

왜 클라우드 API 대신 ComfyUI를 쓰나?

실제로 얼마나 빠른가? (우리 측정)

측정 방법론 · Hax ComfyUI 풀 실측

표본

실측 지표 2개 (Hax /data 큐레이션)

측정 환경

RTX PRO 6000 Blackwell ×4 풀; ComfyUI 0.24.0

수집일

2026-06-30

방법

1장 콜드 스타트(모델 로드 포함); 1장 콜드 스타트

ComfyUI는 정확히 무엇을 하나?#

쉽게 말하면, 포토샵이 '레이어'를 쌓는 도구라면 ComfyUI는 '배선도'를 그리는 도구다. 웹 브라우저에서 노드를 끌어다 선으로 연결하는 비주얼 에디터이고, 그 연결 전체가 하나의 파이프라인이 된다. 여기서 노드란 '한 가지 일을 하는 상자'를 뜻한다. 상자 하나가 모델을 불러오고, 다른 상자가 프롬프트를 숫자로 바꾸고, 또 다른 상자가 그림을 그린다.

핵심 노드는 네 개만 이해하면 전체 그림이 잡힌다. 첫째 체크포인트 로더는 그림을 그릴 모델의 가중치(학습된 지식)를 불러온다. 둘째 텍스트 인코더는 사람이 쓴 프롬프트를 모델이 알아듣는 숫자(벡터)로 바꾼다. 셋째이자 심장부인 샘플러(KSampler)는 무작위 노이즈에서 그림을 조각하듯 깎아내는데, 여기서 스텝(반복 횟수)·CFG(프롬프트를 얼마나 강하게 따를지)·샘플러 종류·스케줄러를 정한다. 넷째 VAE 디코드는 모델이 다루는 압축된 '잠재공간' 데이터를 우리가 보는 픽셀 이미지로 되돌린다.

우리 풀에는 샘플러 44종과 스케줄러 9종이 깔려 있어서, 예컨대 euler를 dpmpp_2m으로 바꾸는 식으로 조합만 바꿔 속도와 품질을 직접 조율할 수 있다.

중요한 점은, 같은 노드 구조가 이미지뿐 아니라 영상과 3D까지 만든다는 것이다. 우리가 실제로 돌리는 모델만 봐도 이미지(SDXL, SD3.5, HiDream, Qwen-Image), 영상(LTX-2.3 22B, Wan2.2), 3D(Trellis, Hunyuan3D)가 한 도구 안에 들어 있다.

왜 클라우드 API 대신 ComfyUI를 쓰나?#

이유는 크게 세 가지다. 첫째는 통제다. 스텝·시드·LoRA·컨트롤넷 같은 요소를 노드 단위로 세밀하게 만져 결과를 정밀하게 잡을 수 있다. 여기서 LoRA는 기존 모델에 얹는 작은 '화풍 어댑터', 컨트롤넷은 자세·윤곽 같은 구도를 강제하는 장치라고 보면 된다. 둘째는 로컬·프라이버시다. 데이터가 우리 GPU 밖으로 나가지 않고, 장당 과금도 없다. 셋째는 재현성이다. 그래프를 JSON 파일로 저장하면 누구든 같은 결과를 다시 뽑을 수 있다. 블로그 히어로처럼 흑백 미니멀 톤을 계속 똑같이 유지해야 하는 작업에서는 이 일관성이 결정적이다.

실제로 얼마나 빠른가? (우리 측정)#

우리는 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell(장당 약 96GB VRAM) 4장으로 구성한 풀에서 ComfyUI 0.24.0을 돌린다. 아래 표는 같은 흑백 프롬프트를 1024px·GPU 1장·콜드 스타트(모델 로드 시간 포함) 조건으로 직접 측정한 값이다. 이 수치는 남의 요약이 아니라 우리 풀에서 나온 1차 데이터다.

우리 ComfyUI 풀 실측 — 1024px·GPU 1장·콜드(2026-06-30) · columns: 워크플로, 모델 계열, 스텝, 측정 시간, 용도 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1011?ref=ai_answer

우리 ComfyUI 풀 실측 — 1024px·GPU 1장·콜드(2026-06-30) · columns: 워크플로, 모델 계열, 스텝, 측정 시간, 용도 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1011?ref=ai_answer

워크플로 | 모델 계열 | 스텝 | 측정 시간 | 용도
z-image-turbo | Z-Image Turbo | 8 | 약 6초 | 빠른 초안·대량
qwen-image-2512 | Qwen-Image | 50 | 약 73초 | 고품질 최종본

8스텝 터보가 50스텝 고품질보다 약 12배 빠르다. 그래서 우리는 초안을 터보로 대량 탐색한 뒤, 마음에 드는 한 컷만 고품질로 다시 뽑는 방식으로 시간과 품질을 모두 챙긴다. 여기에 4스텝·8스텝 라이트닝 LoRA(스텝 수를 줄이도록 증류한 가속 어댑터)를 얹으면 스텝을 더 줄여 속도를 높일 수도 있다. 큐 통계도 투명하게 공개하면, 최근 누적 143건 중 111건이 성공(취소 21건·실패 11건)이었다.

ComfyUI를 처음 시작하려면?#

공식 저장소나 데스크톱 빌드를 설치한다.

예제 워크플로(텍스트에서 이미지)를 불러온다.

텍스트 노드에 프롬프트를 넣고 스텝·샘플러를 고른다.

Queue를 눌러 생성하고, 완성된 그래프를 JSON으로 저장해 다음에 재사용한다.

핵심 한 줄: ComfyUI는 한 번 짜두면 계속 찍어내는 생성 파이프라인이다. 장당 과금 없이 이미지·영상·3D를 한 도구로, 우리처럼 일관된 톤으로 만들 수 있다.

참고: 측정값은 2026-06-30 기준, RTX PRO 6000 Blackwell 1장·콜드 스타트(모델 로드 포함) 조건이다. 모델·드라이버·해상도·스텝·양자화에 따라 달라지니 도입 전 직접 측정하라. 모델 생태계는 빠르게 바뀌므로 이 글은 분기별로 갱신할 예정이다.

참고 링크

ComfyUI (GitHub)

Qwen-Image (Hugging Face)

LTX-Video / LTX-2 (Lightricks)

Wan2.2 (GitHub)

SDXL 논문 (arXiv)