생성형AI6 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. XFORMERS, ComfyUI에서 아직 설치해야 할까? PyTorch Attention 비교 ComfyUI 설치법을 찾다 보면 여전히 xFormers를 설치하면 VRAM이 줄고 속도가 빨라진다는 설명을 쉽게 볼 수 있다. 과거에는 꽤 중요한 팁이었지만, 최신 PyTorch와 ComfyUI에서는 상황이 달라졌다.결론부터 말하면 현재 ComfyUI에서 xFormers는 필수 패키지가 아니다. PyTorch 자체에 최적화된 Scaled Dot Product Attention, 즉 SDPA가 들어가면서 xFormers를 설치하지 않아도 효율적인 Attention 연산을 사용할 수 있기 때문이다. 다만 특정 GPU나 기존 환경에서는 여전히 비교해 볼 가치가 있다.XFORMERS에서 가장 먼저 볼 변화xFormers가 원래 해결하던 문제이미지 생성 모델의 Attention 연산은 해상도와 토큰 수가 증가할.. 2026. 8. 21. 이전 1 2 다음
