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comfyui로 동영상 만들기 본문
RTX 5070 Ti Super와 ComfyUI로 영상 노드를 만드는 방법을 정리해 봤습니다. 필요하신 분들 함 보세요. 뭔가 안되다면 당신이 잘못한 겁니다. -0-;;
사용자 매뉴얼: RTX 5070 Ti Super와 ComfyUI로 창의적인 영상 만들기
목차
- 1. 시작하며: 당신의 아이디어를 영상으로
- 2. 완벽한 시작을 위한 준비
- 3. 기본 워크플로우: 나의 첫 AI 영상 제작 (Image-to-Video)
- 4. 고급 워크플로우: 창의력의 한계를 넘어서
- 5. 성능 최적화: RTX 5070 Ti Super 잠재력 끌어올리기
- 6. 마치며: 무한한 가능성의 세계로
1. 시작하며: 당신의 아이디어를 영상으로
정지된 이미지에 만족하지 못하는 크리에이터를 위해, 이제 아이디어를 살아 움직이는 영상으로 만들 시간이 왔습니다. 강력한 성능의 NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti SUPER와 무한한 확장성을 자랑하는 ComfyUI의 조합은 단순한 이미지 생성을 넘어, 당신만의 독창적인 영상 콘텐츠를 제작할 수 있는 최고의 작업 환경을 제공합니다. 이 매뉴얼은 당신의 책상 위 PC를 할리우드급 특수효과 스튜디오로 변신시키는 첫걸음이 될 것입니다. 복잡한 이론 대신, 직관적인 노드 연결을 통해 창의력을 마음껏 펼쳐보세요.
2. 완벽한 시작을 위한 준비
최고의 결과물은 최고의 도구에서 나옵니다. 본격적인 영상 제작에 앞서, 우리의 강력한 무기인 RTX 5070 Ti SUPER의 특징을 이해하고 ComfyUI 환경을 최적의 상태로 설정하는 과정이 필요합니다.
2.1. 하드웨어: GeForce RTX 5070 Ti SUPER
2025년 초에 등장한 RTX 5070 Ti SUPER는 AI 영상 제작을 위한 탁월한 선택지입니다. 16GB의 넉넉한 GDDR7 메모리는 고해상도 영상 프레임과 복잡한 AI 모델을 동시에 처리할 때 발생할 수 있는 VRAM 부족 현상을 해소해 줍니다. 또한, 이전 세대 대비 향상된 5세대 Tensor 코어와 CUDA 코어는 DLSS 4와 같은 최신 AI 기술을 가속하여, 영상 생성에 소요되는 시간을 획기적으로 단축시킵니다. 이 그래픽카드는 단순한 게이밍 장치가 아니라, 당신의 창의력을 위한 강력한 엔진입니다.
2.2. 소프트웨어: ComfyUI와 필수 커스텀 노드
ComfyUI는 노드(Node)라는 작은 기능 블록들을 연결하여 자신만의 이미지/영상 생성 파이프라인(워크플로우)을 만드는 도구입니다. 공식 GitHub에서 설치한 후, 영상 제작의 편의성과 기능을 극대화하기 위해 몇 가지 필수 커스텀 노드를 설치해야 합니다. ComfyUI Manager를 사용하면 검색과 설치가 매우 편리합니다.
- ComfyUI-Manager: 다른 커스텀 노드들을 쉽게 설치하고 관리하게 해주는 필수 노드입니다.
- ComfyUI-VideoHelperSuite: 영상을 프레임 단위로 분해(Load Video)하거나, 생성된 이미지 프레임들을 다시 영상으로 합쳐주는(Video Combine) 핵심 노드입니다.
- ComfyUI-AnimateDiff: 텍스트 프롬프트나 이미지를 기반으로 일관성 있는 애니메이션을 생성하는 데 사용됩니다.
- ComfyUI's ControlNet Auxiliary Preprocessors: 포즈, 깊이, 외곽선 등 이미지의 특정 요소를 추출하여 영상의 움직임과 구성을 정밀하게 제어할 수 있게 돕습니다.
팁: ComfyUI Manager 설치 후, 'Install Custom Nodes' 메뉴에서 위 노드들을 검색하여 설치하고 ComfyUI를 재시작하세요.
3. 기본 워크플로우: 나의 첫 AI 영상 제작 (Image-to-Video)
가장 기본적인 '이미지를 영상으로 변환하는' 워크플로우를 만들어보며 ComfyUI의 작동 방식에 익숙해져 봅시다. 이 과정은 모든 고급 기술의 기초가 됩니다.
3.1. 단계별 노드 구성 가이드
ComfyUI의 빈 화면에서 마우스를 더블클릭하면 노드 검색창이 나타납니다. 아래 순서대로 노드를 검색하여 추가하고 선으로 연결해보세요.
- Load Checkpoint: 생성할 이미지의 기반 스타일이 될 메인 모델(.safetensors 파일)을 불러옵니다.
- Load Image: 영상으로 만들고 싶은 시작 이미지를 불러옵니다.
- CLIP Text Encode (Prompt): 'positive'와 'negative' 프롬프트를 입력하는 노드입니다. 영상에 추가하고 싶은 요소(예: cinematic, masterpiece)와 피하고 싶은 요소(예: blurry, ugly)를 각각 작성합니다.
- SVD_img2vid_Conditioning: Stable Video Diffusion(SVD) 모델을 위한 조건 설정 노드입니다. 이미지와 비디오 프레임 수, 움직임 강도 등을 설정합니다.
- KSampler: 설정된 조건과 프롬프트를 바탕으로 실제 이미지(Latent 형식)를 생성하는 핵심 샘플링 노드입니다.
- VAE Decode: KSampler가 생성한 Latent 이미지를 우리가 눈으로 볼 수 있는 픽셀 이미지로 변환합니다.
- Video Combine (from VideoHelperSuite): VAE Decode를 통해 생성된 여러 이미지 프레임들을 하나의 영상 파일(mp4, gif 등)로 합쳐줍니다. frame_rate를 조절하여 영상의 재생 속도를 설정할 수 있습니다.
연결 순서는 보통 데이터의 흐름을 따릅니다: Checkpoint → Prompt → KSampler → VAE Decode → Video Combine. Load Image는 SVD 관련 노드에 연결됩니다.
3.2. 생성 및 결과 확인
모든 노드가 올바르게 연결되었다면, 우측의 Queue Prompt 버튼을 클릭하여 생성을 시작하세요. RTX 5070 Ti SUPER의 강력한 성능 덕분에 비교적 짧은 시간 안에 결과물을 확인할 수 있습니다. Video Combine 노드에 Preview Image 노드를 연결하면 생성된 프레임들을 실시간으로 보거나, 최종 결과물을 ComfyUI의 output 폴더에서 확인할 수 있습니다.
4. 고급 워크플로우: 창의력의 한계를 넘어서
기본 워크플로우에 익숙해졌다면, 이제 더 복잡하고 정교한 기술들을 조합하여 세상에 없던 영상을 만들어 볼 차례입니다.
4.1. AnimateDiff: 텍스트로 만드는 역동적인 애니메이션
AnimateDiff는 텍스트 프롬프트만으로 일관성 있는 움직임을 가진 영상을 생성합니다. 기본 워크플로우에서 Load Image 대신 AnimateDiff Loader 노드를 사용합니다. 이 노드는 움직임의 종류를 정의하는 '모션 모델'을 불러옵니다. batch_size 파라미터는 생성될 영상의 길이를 결정하며, 값이 클수록 더 긴 영상이 만들어집니다. "A girl with rainbow hair is walking"과 같은 간단한 프롬프트가 어떻게 화려한 영상으로 변하는지 직접 확인해보세요.
4.2. ControlNet & LoRA: 캐릭터의 포즈와 스타일 제어하기
영상의 디테일을 완벽하게 통제하고 싶다면 ControlNet과 LoRA가 필수입니다. ControlNet은 원본 영상이나 이미지에서 포즈(OpenPose), 깊이(Depth), 외곽선(Canny) 등을 추출하여 생성될 영상에 그대로 적용할 수 있게 해줍니다. LoRA는 특정 캐릭터나 화풍을 학습한 미니 모델로, 워크플로우에 추가하면 원하는 스타일을 쉽게 적용할 수 있습니다.
워크플로우 팁: Load Checkpoint → Load LoRA → CLIP Text Encode 순으로 노드를 연결하고, KSampler 직전에 Apply ControlNet 노드를 추가하여 제어 신호를 주입하세요. 여러 개의 ControlNet과 LoRA를 중첩하여 더욱 복잡한 제어도 가능합니다.
4.3. Stable Video Diffusion (SVD): 이미지에 생명 불어넣기
Stable Video Diffusion(SVD)은 단 한 장의 이미지로부터 자연스러운 움직임을 만들어내는 데 특화된 모델입니다. 기본 워크플로우에서 설명한 것처럼 SVD_img2vid_Conditioning과 같은 관련 노드를 사용합니다. motion_bucket_id 값을 조절하여 움직임의 강도를, augmentation_level을 통해 변화의 정도를 미세하게 튜닝할 수 있습니다. 당신이 그린 그림 속 용이 불을 뿜고, 사진 속 구름이 흘러가는 마법을 경험할 수 있습니다.
5. 성능 최적화: RTX 5070 Ti Super 잠재력 끌어올리기
강력한 하드웨어를 최대한 활용하기 위한 몇 가지 팁입니다. 이 설정들은 생성 속도를 높이고 더 복잡한 작업을 가능하게 합니다.
5.1. 넉넉한 VRAM, 효율적인 관리
RTX 5070 Ti SUPER의 16GB VRAM은 대부분의 AI 영상 작업에 충분합니다. 하지만 4K 이상의 초고화질 영상을 만들거나 여러 개의 무거운 모델을 동시에 사용할 경우 VRAM이 부족해질 수 있습니다. ComfyUI 실행 시 --lowvram 또는 --normalvram 같은 명령줄 인수를 추가하면 VRAM 사용량을 최적화하여 안정성을 높일 수 있습니다. 이러한 인수는 run_nvidia_gpu.bat 파일에 추가하여 사용합니다.
5.2. 생성 속도 가속화: TeaCache와 SageAttention
생성 속도를 한계까지 끌어올리고 싶다면, 특별한 최적화 노드나 기술을 활용할 수 있습니다.
- TeaCache: 이 커스텀 노드는 이전 생성 단계의 계산 결과를 캐싱(임시 저장)하여 다음 단계에서 재활용하는 방식으로 속도를 향상시킵니다. Load Model 노드 바로 뒤에 TeaCache 노드를 연결하기만 하면 됩니다. 약간의 품질 저하가 있을 수 있지만, 속도 향상 폭이 매우 큽니다.
- SageAttention: SageAttention은 AI 모델의 핵심 연산인 '어텐션' 과정을 최적화하여 놀라운 속도 향상을 제공하는 기술입니다. 별도 설치 후 ComfyUI 실행 시 --use-sage-attention 인수를 추가하면 활성화됩니다. 이는 RTX 50 시리즈와 같은 최신 GPU 아키텍처에서 특히 효과적입니다.
6. 마치며: 무한한 가능성의 세계로
이 매뉴얼은 RTX 5070 Ti SUPER와 ComfyUI를 활용한 영상 제작의 시작점일 뿐입니다. 오늘 배운 노드들을 조합하고, 새로운 커스텀 노드를 탐험하며, 커뮤니티에 공유된 워크플로우를 참고하다 보면 당신의 상상력은 곧 스크린 위에서 현실이 될 것입니다. 끊임없이 실험하고, 실패를 두려워하지 마세요. 당신의 손끝에서 탄생할 놀라운 영상의 세계가 기다리고 있습니다.
참고 자료
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