ComfyUI Image to Image: Denoise 설정 및 흔한 실수

ComfyUI에서 img2img를 마스터하세요 — denoise 값을 이해하고, 워크플로우를 올바르게 구성하며, 참조 이미지의 디테일이 손실되는 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다.

Image to Image란?

Image to Image (img2img)는 기존 이미지를 입력으로 받아 이를 기반으로 새로운 이미지를 생성합니다. text-to-image처럼 순수한 노이즈에서 시작하는 대신, 모델은 참조 이미지의 노이즈 버전에서 시작하여 구조를 유지하면서 새로운 스타일이나 디테일을 적용합니다.

일반적인 사용 사례:

스타일 변환 — 사진을 애니메이션, 유화, 스케치 스타일로 변환
사진 복원 — 오래되거나 손상된 이미지 복구
컬러화 — 흑백 사진에 색상 추가
컨셉 반복 — 거친 스케치를 정교한 이미지로 다듬기

Text to Image와의 차이점

워크플로우는 text-to-image와 거의 동일하지만, 두 가지 핵심적인 차이가 있습니다:

입력 이미지가 빈 latent를 대체 — Empty Latent Image 노드 대신, Load Image 노드와 VAE Encode 노드를 사용하여 참조 이미지를 latent 공간으로 변환합니다
Denoise는 반드시 1.0 미만이어야 합니다 — 이것이 가장 중요한 차이점입니다

Denoise 파라미터

KSampler의 denoise 값은 모델이 원본 이미지를 얼마나 유지할지 제어합니다:

Denoise 값	효과
0.0–0.3	미세한 변화 — 색상 변화, 약간의 스타일 조정. 원본 이미지가 명확히 인식됨
0.3–0.6	중간 수준의 변환 — 구도를 유지하면서 눈에 띄는 스타일 변화
0.6–0.8	큰 변환 — 새로운 디테일이 나타나고, 원본 구조가 느슨하게 유지됨
0.8–1.0	거의 완전한 재생성 — text-to-image에 가까운 동작
1.0	사실상 text-to-image와 동일 — 참조 이미지가 거의 영향을 미치지 않음

denoise 1.0에서는 참조 이미지가 결과에 사실상 기여하지 않습니다. 의미 있는 img2img를 위해 값을 0.9 미만으로 유지하세요.

denoise를 시작점으로 0.3에서 0.7 사이의 값으로 설정
원하는 출력 스타일을 설명하는 프롬프트 작성
모델이 순수한 노이즈 대신 참조 이미지를 시작점으로 사용

연결 체크리스트

생성 전에 다음 연결이 올바르게 되어 있는지 확인하세요:

Load Image → VAE Encode (samples 입력)
Load Checkpoint → VAE Encode (vae 입력) 및 VAE Decode (vae 입력)
VAE Encode → KSampler (latent_image 입력)
CLIP Text Encode (positive) → KSampler
CLIP Text Encode (negative) → KSampler
KSampler → VAE Decode → Save Image

권장 초기 설정: steps 20, cfg 7.0, denoise 0.5.

4단계: 생성 및 반복

Queue(또는 Ctrl+Enter)를 클릭하여 생성하세요. 결과가 다음과 같다면:

원본과 너무 비슷한 경우 — denoise를 높이세요
원본과 너무 다른 경우 — denoise를 낮추세요
스타일이 잘못된 경우 — 텍스트 프롬프트를 조정하세요

실용적인 팁

denoise 0.5에서 시작하고 조정하세요 — 좋은 중간 지점입니다
프롬프트는 여전히 중요합니다 — 디노이징 과정에서 모델이 추가하는 내용을 안내합니다
네거티브 프롬프트를 활용하세요 — text-to-image와 마찬가지로 아티팩트를 방지하는 데 사용합니다
해상도가 중요합니다 — SD1.5의 경우, 최적의 결과를 위해 입력 이미지를 512×512로 리사이즈하세요
체계적으로 실험하세요 — denoise 값을 0.2에서 0.8까지 0.1 단위로 변경하며 최적값을 찾으세요

자주 발생하는 문제와 해결 방법

출력이 참조 이미지와 전혀 다른 경우

Denoise가 너무 높음 — 원본을 더 많이 유지하려면 0.3–0.5로 낮추세요
VAE 연결 오류 — Load Checkpoint의 VAE가 VAE Encode와 VAE Decode 모두에 연결되어 있는지 확인하세요
해상도 불일치 — 입력 이미지를 모델의 기본 해상도에 맞게 리사이즈하세요 (SD1.5의 경우 512×512)

출력이 입력과 거의 동일한 경우

Denoise가 너무 낮음 — 더 많은 변환을 위해 0.5–0.7로 높이세요
프롬프트가 약함 — 원하는 스타일 변화에 대한 설명 키워드를 추가하세요

색상이나 대비가 이상한 경우

체크포인트의 VAE가 맞지 않을 때 자주 발생합니다. 외부 VAE를 사용해 보세요 ("Load VAE" 노드를 추가). 예: vae-ft-mse-840000-ema-pruned

참조 이미지가 왜곡되는 경우

입력 이미지의 크기가 8로 나누어 떨어지는지 확인하세요 (ComfyUI latent 공간 요구사항)
매우 작은 이미지(<256px)는 피하세요 — 모델이 작업하기에 충분한 디테일이 없습니다

다음 단계

Text to Image — 아직 기본기를 배우지 않았다면, 기초부터 시작하세요
LoRA 가이드 — img2img와 LoRA를 결합하여 정밀한 스타일 제어
업스케일 가이드 — AI 업스케일링으로 img2img 결과물을 향상시키세요

이 문제가 실제 ComfyUI 환경에 영향을 주고 있다면, 먼저 Wonderful Launcher 로 현재 머신을 점검하고 문서를 보며 수리 방향을 정하세요.

Wonderful Launcher 다운로드

Did this fix your issue?

Your answer helps prioritize verified ComfyUI repairs.