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ComfyUI VAE 설치 후 목록에 안 뜰 때 확인할 5가지 VAE 파일을 다운로드해 ComfyUI에 넣었는데 VAELoader의 목록에서 찾을 수 없다면 다시 다운로드하기 전에 설치 경로부터 확인하는 편이 빠르다. 외부 VAE 사용법과 달리 이번 문제의 핵심은 파일이 ComfyUI의 모델 목록에 정상적으로 등록됐는가다.ComfyUI는 VAELoader에서 임의의 파일을 직접 지정하는 방식이 아니라 등록된 VAE 모델 목록을 불러온다. 따라서 폴더가 틀렸거나 모델 목록이 갱신되지 않았다면 파일이 정상이어도 vae_name에 보이지 않을 수 있다.vae 설치에서 가장 먼저 볼 변화VAE 설치 경로부터 다시 확인한다기본적인 ComfyUI 모델 구조에서는 VAE 파일을 다음 위치에 둔다.ComfyUI/models/vae/체크포인트를 넣는 models/checkpoint.. 2026. 8. 21.
ComfyUI VAE 사용법, 외부 VAE 설치부터 노드 연결까지 VAE 파일을 다운로드했는데 어디에 넣어야 하는지, VAELoader를 추가한 다음 어느 노드에 연결해야 하는지 막히는 경우가 있다. ComfyUI에서 외부 VAE를 사용하는 과정 자체는 복잡하지 않다.핵심은 세 단계다. VAE 파일을 models/vae에 넣고, VAELoader에서 해당 파일을 선택한 뒤, VAEDecode의 VAE 입력을 외부 VAE로 연결하면 된다. 이번 글에서는 VAE 선택 기준이나 Tiled VAE가 아니라 실제 설치와 연결 방법만 다룬다.vae 사용법에서 가장 먼저 볼 변화VAE 파일은 models/vae 폴더에 넣는다ComfyUI 기본 구성에서는 외부 VAE 모델을 ComfyUI/models/vae 폴더에서 읽는다. 따라서 다운로드한 VAE 파일을 우선 이 위치에 넣으면 된.. 2026. 8. 21.
ComfyUI VAEDecodeTiled, 고해상도 VAE 메모리 줄이는 법 ComfyUI에서 생성 자체는 끝났는데 마지막 VAE Decode 단계에서 메모리 오류가 나는 경우가 있다. 특히 이미지 해상도가 커지면 KSampler까지 정상적으로 통과한 뒤 디코딩 과정에서 멈추는 상황을 만날 수 있다.이때 확인할 노드가 VAEDecodeTiled다. 이전 글에서 다룬 “어떤 VAE를 선택할 것인가”와는 다른 문제다. 이번에는 같은 VAE를 사용하면서 디코딩 작업을 작은 영역으로 나눠 메모리 부담을 줄이는 방법에 초점을 맞춘다.vaer에서 가장 먼저 볼 변화VAEDecodeTiled는 무엇을 바꾸는가일반 VAEDecode는 latent 데이터를 받아 최종 픽셀 이미지로 변환한다. VAEDecodeTiled 역시 목적은 같다. 입력으로 LATENT와 VAE를 받고 결과로 IMAGE를 .. 2026. 8. 21.
ComfyUI VAE란? 체크포인트 VAE를 따로 바꾸는 이유 ComfyUI 워크플로우를 보다 보면 Load Checkpoint에서 이미 VAE가 출력되는데도 별도의 Load VAE 노드를 연결한 구성을 자주 볼 수 있다. 그래서 처음에는 “체크포인트에 VAE가 있는데 왜 또 불러오는가?”라는 의문이 생긴다.핵심부터 말하면 VAE는 이미지를 만드는 메인 확산 모델이 아니다. 이미지와 latent 사이를 변환하는 인코더·디코더에 가깝다. 따라서 같은 프롬프트와 같은 seed를 사용하더라도 마지막에 어떤 VAE로 디코딩하느냐에 따라 색감이나 세부 표현이 달라져 보일 수 있다.vae에서 가장 먼저 볼 변화ComfyUI에서 VAE가 하는 일Stable Diffusion 계열 워크플로우는 모든 계산을 실제 RGB 이미지 위에서 진행하지 않는다. KSampler가 주로 다루는.. 2026. 8. 21.
MiniMax Hailuo 2.3으로 Seedance처럼 만드는 방법 Seedance로 만든 영상을 보면 단순히 이미지 한 장이 움직이는 느낌보다 카메라가 장면을 따라가고, 인물 행동이 이어지고, 다음 숏으로 자연스럽게 넘어가는 인상이 강하다. 그래서 MiniMax를 사용하면서도 “Seedance처럼 만들 수 없나?”라는 질문이 생긴다.결론부터 말하면 완전히 같은 방식은 아니다. 현재 Seedance 2.5는 최대 30초 생성과 멀티모달 레퍼런스, 영상 연장까지 하나의 모델 안에서 다루는 반면 MiniMax Hailuo 2.3은 짧은 클립 하나의 동작과 카메라 움직임을 강하게 만드는 쪽에 더 가깝다. 따라서 MiniMax에서는 한 번에 긴 영상을 만들려 하지 않고 6~10초 단위의 숏을 설계해 연결하는 방식이 핵심이다.미니맥스로 시댄스처럼 만들기에서 가장 먼저 볼 변화Mi.. 2026. 8. 21.
ComfyUI를 쓴다고 전문가가 되는 건 아니다, 워크플로우를 읽어야 한다 ComfyUI를 설치하고 Manager에서 커스텀 노드를 받아 남이 만든 JSON을 실행하는 것 자체는 이제 어렵지 않다. 문제는 이 단계까지 해놓고 모델 구조나 추론 과정까지 이해한 것처럼 설명하기 시작할 때 생긴다.ComfyUI를 제대로 다루는 기준은 노드가 많거나 워크플로우가 복잡해 보이는지가 아니다. 워크플로우가 왜 그렇게 연결됐는지 설명하고, 문제가 생겼을 때 어느 계층에서 깨졌는지 구분할 수 있는가가 훨씬 중요하다.고작 플랫폼사용하면서 전문가인척하는 병신들이 너무 많다에서 가장 먼저 볼 변화ComfyUI Manager 사용과 구조 이해는 다르다ComfyUI-Manager에는 커스텀 노드를 설치하고 업데이트하는 기능이 있고, 워크플로우에 없는 노드를 찾아 설치하는 기능도 제공된다. Git URL.. 2026. 8. 21.
ComfyUI Missing Nodes 오류, 사람이 문제다? 환경부터 확인해야 한다 ComfyUI에서 다른 사람이 만든 워크플로우를 불러왔는데 노드가 빨갛게 변하거나 Some Nodes Are Missing 메시지가 뜨는 경우가 있다. 그대로 따라 했는데 실행되지 않으니 처음에는 사용법을 잘못 익힌 것처럼 느껴진다.하지만 이 오류에서는 프롬프트나 KSampler 설정을 만지기 전에 확인할 것이 따로 있다. 현재 PC의 ComfyUI 환경과 워크플로우를 만든 사람의 환경이 같은가부터 봐야 한다.사람이 문제다에서 가장 먼저 볼 변화ComfyUI Missing Nodes는 설정값 문제가 아니다ComfyUI 워크플로우에는 어떤 노드를 사용했고 어떻게 연결했는지가 기록된다. 문제는 다른 사람이 사용한 모든 커스텀 노드의 실행 코드까지 워크플로우 파일 안에 들어가는 것은 아니라는 점이다.그래서 워.. 2026. 8. 21.
GGUF Q텐서란 무엇인가, 모델 전체가 같은 비트가 아닌 이유 GGUF 모델을 살펴보다 보면 Q4_K, Q5_K, Q6_K 같은 이름뿐 아니라 “이 텐서는 Q6_K다”, “일부 텐서는 F16으로 남는다”는 설명을 만나게 된다. 여기서 말하는 Q텐서는 모델 전체를 가리키는 이름이 아니라, 양자화된 형태로 저장된 개별 tensor를 이해하는 개념에 가깝다.이 차이를 알아두면 Q4_K_M 파일을 받았는데 내부에 Q6_K나 F32 텐서가 존재하는 이유도 자연스럽게 이해할 수 있다. GGUF 파일명은 모델의 대표적인 양자화 구성을 나타내지만, 실제 파일 내부의 모든 텐서가 반드시 똑같은 타입으로 저장되는 것은 아니다.Q텐서에서 가장 먼저 볼 변화Q텐서를 이해하려면 먼저 tensor부터 봐야 한다생성형 AI 모델은 하나의 거대한 숫자 덩어리가 아니라 수많은 tensor로 구성.. 2026. 8. 21.
GGUF Q4_K_M의 K와 M은 무슨 뜻일까 GGUF 모델을 받다 보면 Q4_K_M, Q4_K_S, Q5_K_M처럼 비슷한 파일명이 반복해서 보인다. 앞의 Q4나 Q5는 대략적인 양자화 정밀도를 나타낸다는 점이 비교적 직관적이지만, 뒤의 K와 M은 처음 보면 의미를 짐작하기 어렵다.결론부터 말하면 Q4_K_M에서 K는 llama.cpp의 K-quant 계열을 뜻하고, M은 Medium 변형을 의미한다. 특히 M은 단순히 “중간 크기 파일”이라는 표시라기보다, 어떤 텐서를 더 높은 정밀도로 남길지까지 포함한 양자화 구성의 차이라고 보는 편이 정확하다.GGUF의 K와 M에서 가장 먼저 볼 변화Q4_K_M은 Q4 + K + M으로 읽으면 된다Q4_K_M은 크게 Q4 + K + M으로 읽으면 된다.Q4는 양자화 비트 계열이다Q4의 4는 기본적으로 4비트 .. 2026. 8. 21.

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