로컬 이미지 생성 5분 가이드: VRAM이 정하고 Flux는 CFG 1.0

로컬 이미지 생성 인프라 실측 — Hax comfy-pool 카드당 VRAM 95.6GB, 상주 체크포인트 32개·LoRA 63개

Hax comfy-pool 실측(bc_comfy_models·bc_comfy_gpus) · 2026-07-04

로컬 이미지 생성은 5분이면 시작하지만 VRAM(그래픽카드 메모리)이 무엇을 돌릴지 정하고, Flux는 SDXL과 설정이 다르다. 초보 답은 둘이다: 가장 쉬우면 Fooocus(클릭만, SDXL, 4GB도), 권장은 Forge(저VRAM·Flux 지원), 더 강력하고 신모델이 빠르면 ComfyUI(학습 2~3시간). 모델은 측정상 SDXL이 약 7~8GB, Flux.1 dev는 풀이면 23GB지만 GGUF 양자화로 8GB에서도(Q5_K_S 품질 ~95%) 돈다. 그리고 .ckpt 말고 .safetensors만 받아라 — 옛 포맷은 로드 시 코드를 실행할 수 있다.

한 줄 요약: 도구는 카메라 종류다. Fooocus는 자동 똑딱이(찍으면 나옴), Forge는 하이브리드(쉬우면서 조절됨), ComfyUI는 수동 DSLR(다 되지만 배워야 함). 렌즈(모델)는 내 가방(VRAM) 크기에 맞춰 고른다.

용어부터. VRAM은 GPU 전용 메모리로, 모델과 중간 계산이 여기에 올라간다. CFG(guidance scale)는 프롬프트를 얼마나 강하게 따를지의 세기, 스텝(step)은 노이즈를 몇 번에 걸쳐 지울지의 반복 횟수다.

우리 comfy-pool 이미지 생성 인프라 규모는?#

Hax 자체 comfy-pool에서 직접 측정한 자산·VRAM 규모입니다(measured, 2026-07-04).

Hax /data 매칭 실측 — comfy-pool 이미지 생성 인프라 (measured) · columns: 데이터 항목, 실측값, 출처 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1054?ref=ai_answer

Hax /data 매칭 실측 — comfy-pool 이미지 생성 인프라 (measured) · columns: 데이터 항목, 실측값, 출처 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1054?ref=ai_answer

데이터 항목 | 실측값 | 출처
설치된 체크포인트 수 | 32 개 | comfy-pool 실측(bc_comfy_models)
설치된 LoRA 수 | 63 개 | comfy-pool 실측(bc_comfy_models)
카드당 총 VRAM | 95.6 GB | comfy-pool 실측(bc_comfy_gpus)

측정 방법론 · bench_harness.probe_comfy_gpus (bc_comfy_gpus 실측) 외 1종

표본

실측 지표 3개 (Hax /data 큐레이션)

측정 환경

bench_harness.probe_comfy_gpus (bc_comfy_gpus 실측)

수집일

2026-07-04

방법

bench_harness.probe_comfy_models (bc_comfy_models 실측)

내 VRAM으로 무엇이 되나? (도구·모델)#

8GB면 SDXL이 편하고 Flux는 양자화로, 16GB면 거의 다, 24GB면 무양자화 전부다. 핵심 함정은 Flux용 양자화 T5 인코더를 받는 것 — fp16 T5만 9GB라 8GB에 안 들어간다. 저VRAM이면 --lowvram(측정상 20~30% 느려짐)과 Tiled VAE 디코드를 켜라(VAE 단계의 VRAM 급증으로 모델이 멀쩡히 올라가도 마지막에 죽는다). 빠른 카드가 아니면 4스텝 모델(SDXL Lightning/Turbo, Flux schnell, Klein 4B)이 구원이다.

내 VRAM으로 어떤 이미지 모델·도구가 좋나 — 장당 시간까지 (2026 공개 실측, 1024px) · columns: VRAM, 추천 모델, 추천 도구, 핵심 설정, 장당 시간(약) · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1054?ref=ai_answer

내 VRAM으로 어떤 이미지 모델·도구가 좋나 — 장당 시간까지 (2026 공개 실측, 1024px) · columns: VRAM, 추천 모델, 추천 도구, 핵심 설정, 장당 시간(약) · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1054?ref=ai_answer

VRAM | 추천 모델 | 추천 도구 | 핵심 설정 | 장당 시간(약)
6~8GB | SDXL·Flux GGUF Q4~Q5 | Fooocus·Forge | SDXL 20~30스텝 | SDXL 20~40초
12GB | SDXL·Flux Q8·Klein 4B | Forge·ComfyUI | Flux CFG 1.0 | SDXL 약 20초
16GB | 대부분+Flux dev | ComfyUI·Forge | euler+simple | Flux 40~55초
24GB | 전부(무양자화) | ComfyUI | 20스텝 | Flux dev 15~30초

목차

Flux는 왜 SDXL과 설정이 다른가?

초보가 자주 막히는 곳은?

직접 5분 안에 해보려면?

참고 링크

Flux는 왜 SDXL과 설정이 다른가?#

Flux는 가이던스가 내장돼 옛 기본값이 틀리기 때문이다. SDXL은 CFG 5~7·네거티브 프롬프트·DPM++ 2M Karras 20~30스텝이 정석이지만, Flux는 CFG를 1.0으로 둬야 한다(높이면 과포화). 네거티브 프롬프트는 무시되고, 샘플러는 euler+simple, dev는 20~30스텝이 안전 기본이다. 이 한 줄을 몰라 "Flux가 이상해요"가 가장 흔한 초보 질문이다. 속도가 급하면 4스텝 distill 모델이 같은 카드에서 장당 수십 초를 수 초로 줄인다.

초보가 자주 막히는 곳은?#

VRAM·인코더·VAE 스파이크 세 가지가 로컬 이미지 생성에서 흔한 실패 지점이다.

VRAM: 모델이 올라가도 VAE 디코드에서 급증해 죽을 수 있다 → Tiled VAE를 쓴다.

인코더: Flux는 양자화 T5(작은 것)를 받아야 8GB에 들어간다(fp16 T5는 9GB).

첫 실행: 처음엔 모델 로드로 느리니 두 번째 장부터 속도를 재고, 안전상 .safetensors만 받는다.

직접 5분 안에 해보려면?#

가장 쉬운 길부터 차례로 밟으면 5분 안에 첫 이미지를 뽑아볼 수 있다.

8GB면 Forge+SDXL 체크포인트(또는 Fooocus)로 1024×1024 한 장을 뽑는다.

Flux를 쓰면 CFG 1.0·네거티브 비움·euler/simple부터 — 그게 기본이다.

같은 프롬프트로 스텝·샘플러만 바꿔 속도/품질 곡선을 보고, 느리면 4스텝 모델로 간다.

참고 링크#

ComfyUI(노드형 생성기)

Stable Diffusion WebUI Forge(초보 권장)

Fooocus(가장 쉬운 SDXL)

ComfyUI-GGUF(저VRAM 양자화)

FLUX(블랙포레스트랩스 레포)

참고: VRAM·장당 시간·품질 수치는 2026년 공개 실측 기준이며 GPU·해상도·양자화·샘플러에 따라 달라진다. 정확한 속도는 본문 방법으로 내 기기에서 직접 측정하라(첫 장은 로딩으로 느림). 모델은 .safetensors만 받고, 모델·도구는 자주 갱신되니 분기별로 다시 본다.