ComfyUI의 KSampler를 처음 만지면 steps, cfg, sampler_name, scheduler가 한꺼번에 보인다. 이 가운데 CFG는 숫자 하나만 바꿔도 이미지의 색감과 프롬프트 반영 정도가 크게 달라져 특히 헷갈리는 값이다.
CFG는 단순한 ‘이미지 품질’ 옵션이 아니다. 핵심은 모델이 프롬프트 조건을 얼마나 강하게 따라가도록 밀어붙일 것인가다. 따라서 CFG를 무작정 높이는 것보다 현재 사용하는 모델과 프롬프트에서 필요한 수준을 찾는 것이 중요하다.
CFG에서 가장 먼저 볼 변화
CFG는 프롬프트를 따르는 힘을 조절한다
CFG는 Classifier-Free Guidance의 약자다. 생성 과정에서 프롬프트가 적용된 예측과 그렇지 않은 쪽의 예측 차이를 이용해, 결과를 조건 방향으로 더 강하게 유도하는 방식이다.
쉽게 보면 CFG가 낮을수록 모델 자체의 자연스러운 생성 경향이 상대적으로 많이 남는다. 반대로 값을 높이면 프롬프트에 포함된 특징을 더 적극적으로 이미지에 반영하려고 한다.
KSampler의 cfg가 하는 일
ComfyUI 기본 KSampler에는 cfg 입력값이 있으며 현재 공식 문서상 기본값은 8.0이다. 입력 가능한 범위 자체는 0부터 100까지지만, 이것이 100까지 사용하는 것을 권장한다는 의미는 아니다.
KSampler 문서 역시 CFG가 높으면 프롬프트와 더 잘 맞을 수 있지만, 지나치게 높으면 이미지 품질에 영향을 줄 수 있다고 설명한다. 즉 CFG는 ‘높을수록 좋은 슬라이더’가 아니다.
같은 seed와 같은 프롬프트를 유지한 채 CFG만 변경해 비교하면 차이를 확인하기 쉽다. CFG 테스트에서는 다른 변수를 고정해야 무엇 때문에 이미지가 달라졌는지 판단할 수 있다.
CFG가 ComfyUI 워크플로우에 미치는 영향
CFG를 너무 높이면 왜 이미지가 망가질까
기존 방식과 비교해야 할 부분
CFG를 높이면 조건부 예측과 기준 예측의 차이가 더 크게 증폭된다. 적당한 범위에서는 프롬프트의 특징을 선명하게 만드는 데 도움이 되지만, 강도가 지나치면 그 차이 역시 과도하게 확대된다.
실제 생성에서는 색이 과하게 진해지거나 명암이 거칠어지고, 피부와 재질이 부자연스럽게 강조되는 현상이 나타날 수 있다. 연구에서도 높은 guidance가 조건 일치도를 강화하는 대신 다양성을 줄이거나 과포화와 같은 문제를 만들 수 있다는 점이 반복적으로 다뤄졌다.
높은 CFG가 항상 디테일을 뜻하지 않는다
CFG를 올렸더니 이미지가 더 선명해 보여 ‘디테일이 증가했다’고 느끼기 쉽다. 하지만 강한 대비와 높은 채도가 세부 묘사의 증가와 같은 것은 아니다.
특히 동일한 프롬프트로 CFG를 계속 올렸는데 색상만 강해지고 얼굴이나 표면이 거칠어진다면, 부족한 디테일을 CFG로 해결하려고 하고 있는지 확인할 필요가 있다. 이 경우 steps나 sampler, 프롬프트 구조 등 다른 변수를 따로 점검하는 편이 낫다.
성능과 결과 품질에서 확인할 차이
따라서 CFG 테스트에서는 한 번에 큰 폭으로 값을 움직이기보다 몇 개의 구간을 나누어 비교하는 방법이 효율적이다. 같은 seed로 결과를 나열하면 어느 지점부터 프롬프트 반영의 이득보다 이미지 손상이 커지는지 찾기 쉽다.
워크플로우 구성에서 놓치기 쉬운 부분
낮은 CFG와 모델별 설정 차이
CFG가 낮으면 프롬프트를 무시한다고 단정할 수도 없다. 정확한 반응은 모델의 학습 방식과 권장 inference 설정에 따라 달라지며, 최근 모델이라고 해서 모두 동일한 CFG 범위를 사용하지 않는다.
따라서 인터넷에서 본 특정 숫자를 모든 checkpoint에 그대로 적용하는 것은 좋은 방법이 아니다. 모델 배포자가 별도의 권장 설정을 제공한다면 그것을 먼저 확인하고, 그 주변에서 조정하는 편이 안정적이다.
모델을 바꾸면 CFG도 다시 확인한다
Checkpoint를 교체했는데 이전 워크플로우의 CFG만 그대로 유지하는 경우가 많다. 하지만 모델이 달라지면 같은 CFG 숫자가 만드는 결과도 달라질 수 있다.
특히 서로 다른 세대나 구조의 모델을 오갈 때는 이전에 사용하던 값이 새로운 모델의 최적값이라는 보장이 없다. Workflow를 재사용하더라도 CFG를 모델별 설정으로 보는 것이 안전하다.
실제로 적용할 때 체크할 점
ComfyUI에는 기본 KSampler의 단일 CFG 값 외에도 CFGGuider처럼 guidance를 별도로 구성하는 노드와 CFGNorm, RenormCFG 같은 관련 노드가 존재한다. 다만 기본 생성 워크플로우를 이해하는 단계라면 먼저 KSampler의 cfg 하나가 결과에 미치는 영향을 확실하게 구분하는 것이 좋다.
CFG와 Negative Prompt의 관계
일반적인 CFG 구성에서는 positive와 negative conditioning 사이의 방향 차이도 sampling에 영향을 준다. 그래서 CFG를 크게 올릴수록 negative prompt의 영향 역시 체감상 강하게 나타날 수 있다.
Negative Prompt에 너무 많은 조건을 넣고 높은 CFG까지 사용하는 경우 원하는 요소까지 억제되는 것처럼 보일 수 있다. 결과가 갑자기 부자연스러워졌다면 positive prompt만 보지 말고 negative conditioning도 함께 확인해야 한다.
마지막 확인
ComfyUI의 CFG는 화질을 올리는 옵션이 아니라 프롬프트 조건을 어느 정도 강도로 적용할지 결정하는 guidance 값으로 이해하면 된다. 높은 CFG는 프롬프트 반영을 강화할 수 있지만, 지나치면 품질과 다양성을 오히려 떨어뜨릴 수 있다.
실전에서는 모델의 권장 설정을 먼저 확인한 뒤 같은 seed와 프롬프트를 고정하고 CFG만 단계적으로 바꿔보자. 어느 순간부터 색과 대비만 과해지고 결과가 부자연스러워진다면 더 올릴 이유가 없다.