ComfyUI 리뷰(2026): Stable Diffusion과 Flux를 구동하는 무료 노드 기반 UI

ComfyUI 단독으로는 이미지를 생성하지 못한다 — Stable Diffusion, SDXL, SD 3.5, Flux 같은 확산 모델을 불러와야 한다. ComfyUI의 역할은 해당 모델의 가중치를 불러오고, 자신의 GPU에서 추론을 실행하며, 그 과정의 각 단계(체크포인트 로딩, 텍스트 프롬프트 인코딩, 샘플링, VAE 디코딩, 업스케일링)를 개별적으로 연결 가능한 노드로 노출하는 것이다.

이 때문에 ComfyUI는 AUTOMATIC1111의 Stable Diffusion WebUI, InvokeAI, Fooocus와 같은 범주에 속한다. 이 넷은 모두 동일한 기반 확산 모델을 위한 프런트엔드 인터페이스이지, 서로 경쟁하는 모델 자체가 아니다. 차이는 상호작용 패러다임에 있다 — AUTOMATIC1111과 Fooocus는 전통적인 탭, 버튼, 슬라이더를 사용하고, ComfyUI는 노드 그래프를 사용한다.

ComfyUI는 공개적으로 comfyanonymous로 알려진 개발자가 만들었으며, 그의 실명 — Yannik Marek — 은 이후 인터뷰와 팟캐스트 출연을 통해 알려졌다. 이 프로젝트는 2023년 1월 GitHub에서 처음 공개되었다. Marek은 2023년 6월 Stability AI에 채용되었고, 그 직접적인 고용 관계는 2024년 6월경 종료되었다. 2024년 6월 21일, Marek을 공동 창업자로 하여 다른 ComfyUI 핵심 개발자들과 함께 전담 조직인 Comfy Org가 설립되었으며, 프로젝트의 주요 GitHub 저장소는 이제 Marek의 개인 계정이 아니라 Comfy-Org 조직 산하에 있다. Comfy Org는 2024년 8월 Linux Foundation의 Open Model Initiative에 합류했다.

ComfyUI의 생태계는 Stable Diffusion을 훨씬 넘어 성장했다: 2026년 9월 기준, 이 프로젝트와 커스텀 노드 생태계는 이미지 모델(Stable Diffusion, SDXL, SD 3.5, Flux.1 및 Flux.2, Qwen-Image), 비디오 모델(Wan, LTX-Video, HunyuanVideo), 오디오 및 3D 생성 노드를 지원한다 — 새로운 모델 지원이 자주 추가되므로, 구체적인 워크플로우를 계획하기 전에 공식 ComfyUI GitHub 저장소에서 현재 지원 모델 목록을 확인하라.

모든 ComfyUI 워크플로우는 기술적으로 유향 비순환 그래프(DAG)다: 데이터는 루프 없이 노드에서 노드로 한 방향으로 흐른다. 기본적인 텍스트-이미지 워크플로우는 일반적으로 체크포인트 로더, 긍정·부정 프롬프트를 위한 텍스트(CLIP) 인코더, 실제 확산 단계를 실행하는 샘플러(KSampler), 결과를 볼 수 있는 이미지로 바꾸는 VAE 디코더를 연결한다 — 가장 단순한 경우 노드 네 개에서 여섯 개지만, 업스케일링, ControlNet 가이던스, 여러 모델이 추가되면 실제 워크플로우는 흔히 수십 개의 노드로 늘어난다.

이런 투명성이 파워 유저가 AUTOMATIC1111이나 Fooocus 대신 ComfyUI를 선택하는 주된 이유다. 모든 단계가 눈에 보이는 노드이기 때문에, 샘플링과 출력 사이에 얼굴 복원 단계를 삽입하거나, 파이프라인 중간에서 다른 샘플러로 교체하거나, 같은 프롬프트를 두 개의 다른 업스케일러로 분기해 결과를 비교할 수 있다 — 이런 것들은 고정된 상위 수준 설정만 노출하는 UI에서는 불가능하다.

워크플로우는 모든 노드와 연결을 완전히 설명하는 단순한 JSON 파일로 저장되고 공유된다. 그래서 ComfyUI 커뮤니티는 특정 효과에 대해 프롬프트만이 아니라 완전하고 재현 가능한 파이프라인 자체를 공유한다 — 독자는 다른 사람이 내보낸 워크플로우 파일을 불러와 자신의 프롬프트나 입력 이미지만 바꿔서 그 사람의 정확한 파이프라인을 재현할 수 있다.

이 트레이드오프는 실질적이다: 워크플로우를 처음부터 구축하려면 각 노드가 무엇을 하는지, 확산 샘플링이 실제로 어떻게 작동하는지 이해해야 하는데, 이는 단일 텍스트 상자에 프롬프트를 입력하는 것보다 훨씬 진입 장벽이 높다. 대부분의 ComfyUI 사용자는 빈 캔버스에서 노드를 하나씩 쌓아 파이프라인을 만들기보다, 공유되거나 내장된 템플릿 워크플로우에서 시작해 수정한다.

ComfyUI는 플랫폼과 명령줄에 대한 익숙함에 따라 여러 설치 경로를 제공한다.

ComfyUI는 GNU 일반 공중 사용 허가서 3.0판(GPL-3.0) 아래 공개되어 있으며, 이는 카피레프트 오픈소스 라이선스다. 즉 소프트웨어를 다운로드, 실행, 수정, 재배포 — 상업적 목적을 포함해 — 하는 데 수익 임계값도, 등록 절차도 필요 없이 무료라는 뜻이다. 이는 최신 버전의 Stable Diffusion을 다루는 Stability AI Community License와는 다르다(그 차이는 저희 Stable Diffusion 리뷰 참고).

GPL-3.0의 카피레프트 조건은 이미지를 만들고 싶을 뿐인 독자보다는 주로 개발자에게 중요하다: ComfyUI의 코어 코드를 수정하고 그 수정 버전을 배포한다면, GPL-3.0은 그 변경 사항을 같은 라이선스로 공개할 것을 요구한다. 공식 저장소의 메인테이너 토론에 따르면, ComfyUI를 플러그인 인터페이스를 통해 확장하는 커스텀 노드(custom_nodes 폴더 안에 위치)는 일반적으로 자체 라이선스를 가질 수 있는 별개의 저작물로 취급된다 — 반면 ComfyUI 코어 코드 자체를 포크하거나 직접 수정하는 것은 2차적 저작물이며 GPL-3.0을 유지해야 한다. 설치하는 각 커스텀 노드의 라이선스는 개별적으로 확인해야 한다. 커뮤니티가 작성한 노드는 ComfyUI 자체의 라이선스에 포함되지 않으며 조건이 제각각이다.

ComfyUI의 GPL-3.0 라이선스는 생성한 이미지로 무엇을 할 수 있는지 전혀 규정하지 않는다 — 이는 전적으로 불러온 확산 모델의 라이선스가 관장한다. Stable Diffusion 1.5, SD 2.1, SDXL은 상업적 수익 상한이 없는 CreativeML Open RAIL-M / RAIL++-M 라이선스를 사용한다. SD 3과 SD 3.5는 Stability AI Community License를 사용하며, 연간 매출 100만 달러 미만일 때만 무료다. FLUX.1 schnell은 Apache 2.0(제한 없음)이며, FLUX.1 dev는 상업적 사용을 위해 Black Forest Labs로부터 별도의 상업용 라이선스가 필요하다. 이 모델들을 ComfyUI 안에서 실행한다고 해서 각각의 라이선스 조건이 바뀌거나 무효화되지는 않는다.

ComfyUI를 자체 호스팅하는 것은 무료다 — 자신의 하드웨어와 전기 요금만 부담하면 된다. GPL-3.0 라이선스 아래, 소프트웨어 자체에는 구독료도, 수익 상한도, 로컬·오프라인 사용을 위한 등록 요건도 없다.

Comfy Org는 자체 하드웨어를 사용하고 싶지 않은 독자를 위해 유료 호스팅 GPU 서비스인 Comfy Cloud를 별도로 판매한다. comfy.org에 공개된 요금에 따르면, Comfy Cloud는 신용카드 없이 제한된 횟수의 GPU 실행이 가능한 무료 등급을 제공하며, 이후 유료 월간 구독으로 이어진다: Standard는 월 20달러(월간 4,200 크레딧, 커스텀 모델 가져오기 불가), Creator는 월 35달러(월간 7,400 크레딧, 커스텀 모델 가져오기 포함), Pro는 월 100달러(월간 21,100 크레딧, 최대 1시간 워크플로우 실행 시간), Team은 월 700달러(월간 147,700 크레딧, 팀 공유 액세스)다. 연간 결제 시 각 등급마다 할인이 제공된다. Comfy Cloud는 96GB VRAM을 갖춘 호스팅된 Blackwell RTX PRO 6000 GPU에서 구동되며, GPU 시간은 생성 횟수가 아니라 실제 처리 초당으로 과금된다.

Comfy Cloud는 무료이고 자체 호스팅되는 오픈소스 프로젝트인 ComfyUI와는 별개의 상업적 제품이다 — 자신의 GPU에서 ComfyUI를 사용하는 데는 결코 필요하지 않으며, GPL-3.0 라이선스에는 이를 위해 비용을 지불해야 한다는 조항이 전혀 없다.

ComfyUI와 AUTOMATIC1111의 Stable Diffusion WebUI는 모두 자신의 GPU에서 동일한 확산 모델을 실행하며 둘 다 무료 오픈소스이지만, 근본적으로 다른 상호작용 모델을 통해 서로 다른 사용자층을 겨냥한다.

ComfyUI는 로컬 확산 모델 생성에서 파워 유저용 인터페이스로서 그 자리를 차지할 만하다. 그 노드 그래프는 파이프라인의 각 단계 — 모델 로딩, 프롬프트 인코딩, 샘플링, 업스케일링 — 를 연결 가능하고, 검사 가능하며, 재현 가능한 단위로 노출하는데, 이는 어떤 탭 기반 UI도 완전히 따라잡을 수 없는 부분이다. 그 투명성은 동시에 주된 비용이기도 하다: 최소한의 설정으로 프롬프트만 입력해 이미지를 얻고 싶은 독자에게는 AUTOMATIC1111이나 Fooocus가 더 빠르게 배울 수 있다. ComfyUI 자체는 GPL-3.0 라이선스이며 수익 상한 없이 무료로 자체 호스팅할 수 있고, VRAM 요구 사항은 전적으로 불러온 모델에 의해 결정된다 — 평범한 하드웨어에서의 Stable Diffusion 1.5부터 고사양 GPU에서의 전체 정밀도 Flux까지. Comfy Org의 Comfy Cloud는 자체 GPU 없이 동일한 노드 그래프 워크플로우를 원하는 독자에게 정당한 선택지이지만, 그것은 필수가 아닌 별도의 유료 제품이다. 단순한 텍스트-이미지 입력창을 넘어서 실질적인 파이프라인 제어를 원하는 독자에게 ComfyUI는 합리적인 다음 단계다; 아직 그 단계에 이르지 않은 독자는 먼저 더 단순한 UI로 시작해야 한다.