ComfyUI를 설치하고 나서 가장 처음 막히는 부분이 바로 폴더 구조입니다. 모델 파일을 다운받았는데 어디에 넣어야 할지, 생성한 이미지는 어디로 저장되는지 헷갈리시죠? 저도 처음 시작할 때 이것 때문에 한참 헤맸던 기억이 있어요.
오늘은 ComfyUI의 폴더 구조를 초보자분들도 한눈에 이해할 수 있도록 정리해 드리겠습니다. 이 글만 읽으셔도 어떤 파일을 어디에 넣어야 하는지, 결과물은 어디서 찾아야 하는지 명확하게 아실 수 있을 거예요.
ComfyUI 기본 폴더 구조 한눈에 보기
ComfyUI를 처음 설치하면 압축을 푼 폴더 안에 여러 하위 폴더들이 있습니다. 모든 폴더를 다 알 필요는 없고, 우리가 자주 사용하게 될 핵심 폴더만 알아두시면 됩니다.
ComfyUI 메인 폴더 아래에서 가장 중요한 폴더들은 다음과 같습니다.
- models – AI 모델 파일들을 저장하는 폴더 (가장 중요!)
- output – 생성된 이미지가 저장되는 폴더
- input – 이미지를 업로드할 때 사용하는 폴더
- custom_nodes – 추가 기능 노드를 설치하는 폴더
- workflows – 작업 흐름을 저장하는 폴더
- user – 사용자 설정이 저장되는 폴더
이 6개의 폴더만 잘 알아두셔도 ComfyUI 사용에 전혀 문제없습니다. 나머지 폴더들은 프로그램이 자동으로 관리하는 시스템 파일들이라 건드리지 않으셔도 돼요.
ComfyUI에서 가장 자주 드나들게 될 폴더는 단연 models 폴더이며, 이 폴더의 구조만 정확히 이해해도 ComfyUI의 절반은 마스터한 셈입니다.
AI 모델 종류별 설치 경로
가장 헷갈리는 부분이 바로 AI 모델 설치 경로입니다. ComfyUI에서 사용하는 모델은 종류가 정말 다양한데, 각 모델마다 들어가야 할 폴더가 정해져 있어요. 잘못된 폴더에 넣으면 ComfyUI가 인식하지 못하니 주의하셔야 합니다.
체크포인트 모델 (가장 기본)
가장 기본이 되는 모델은 체크포인트 모델입니다. SD 1.5, SDXL, Flux 같은 메인 모델들이 여기에 해당해요. Civitai에서 다운받는 대부분의 메인 모델이 이 종류입니다.
설치 경로는 ComfyUI/models/checkpoints 입니다. 다운받은 .safetensors나 .ckpt 파일을 이 폴더에 그대로 넣으시면 돼요. 파일 크기가 보통 2GB에서 7GB 정도로 큰 편이니 저장 공간을 미리 확보해두세요.
LoRA 모델 (스타일 추가)
LoRA는 특정 캐릭터, 스타일, 화풍 등을 추가로 학습시킨 작은 모델입니다. 메인 모델 위에 얹어서 사용하는 양념 같은 존재라고 생각하시면 됩니다. 파일 크기도 100MB~500MB 정도로 작은 편이에요.
설치 경로는 ComfyUI/models/loras 입니다. 다양한 LoRA를 모아두면 원하는 스타일을 자유자재로 적용할 수 있어서 매우 유용합니다.
VAE, ControlNet, 임베딩 등
그 외에도 알아두시면 좋은 모델 경로들이 있습니다.
- VAE 파일: ComfyUI/models/vae – 이미지 색감과 디테일을 담당
- ControlNet: ComfyUI/models/controlnet – 포즈나 구도를 제어
- 임베딩(Embeddings): ComfyUI/models/embeddings – 특정 개념을 표현하는 작은 파일
- 업스케일러: ComfyUI/models/upscale_models – 이미지 해상도를 높이는 모델
- CLIP Vision: ComfyUI/models/clip_vision – 이미지를 이해하는 모델
처음에는 체크포인트와 LoRA 두 가지만 알아두셔도 충분합니다. 나머지는 필요할 때마다 하나씩 추가하면서 익혀가시면 돼요.
생성된 이미지와 작업 파일 저장 경로
이제 ComfyUI로 만든 결과물이 어디에 저장되는지 알아볼까요? 열심히 이미지를 생성했는데 어디서 찾아야 할지 모르면 아쉽잖아요.
기본적으로 ComfyUI에서 생성된 모든 이미지는 ComfyUI/output 폴더에 자동으로 저장됩니다. 별다른 설정을 하지 않아도 ‘Save Image’ 노드를 사용하면 이 폴더에 PNG 파일로 저장돼요. 파일명은 기본적으로 ‘ComfyUI_숫자.png’ 형식으로 저장됩니다.
이미지가 점점 쌓이다 보면 관리가 어려워지는데, 이때는 Save Image 노드의 ‘filename_prefix’ 옵션을 활용하시면 좋습니다. 예를 들어 ‘cat/cute_cat’이라고 입력하면 output 폴더 안에 cat이라는 하위 폴더가 자동으로 만들어지고 그 안에 ‘cute_cat_숫자.png’ 형식으로 저장됩니다. 카테고리별로 정리하기 정말 편리해요.
ComfyUI로 생성된 PNG 이미지에는 그 이미지를 만들 때 사용한 워크플로우 정보가 함께 저장되므로, 이미지 파일 자체가 작업 파일 역할을 합니다.
이미지 외에도 알아두면 좋은 저장 경로들이 있어요.
- 입력 이미지: ComfyUI/input – Load Image 노드로 불러올 이미지를 넣는 곳
- 임시 파일: ComfyUI/temp – 작업 중 임시로 생성되는 파일
- 워크플로우 JSON: ComfyUI/user/default/workflows – 저장한 워크플로우 파일
- 로그 파일: ComfyUI 메인 폴더 – 오류 발생 시 확인용
참고로 output 폴더는 생각보다 빠르게 용량이 커질 수 있습니다. SDXL 이미지 한 장이 2~3MB 정도 되니까요. 정기적으로 마음에 드는 이미지만 다른 곳으로 옮기고 나머지는 정리해주시는 게 좋습니다.
커스텀 노드와 추가 모델 관리 팁
ComfyUI를 사용하다 보면 자연스럽게 커스텀 노드도 설치하게 됩니다. 커스텀 노드는 ComfyUI에 새로운 기능을 추가해주는 확장 프로그램 같은 거예요. 이것들은 모두 ComfyUI/custom_nodes 폴더에 설치됩니다.
가장 많이 사용하는 커스텀 노드인 ComfyUI Manager도 이 폴더에 설치되며, Manager를 통해 다른 커스텀 노드들을 GUI로 쉽게 설치할 수 있어요. 직접 GitHub에서 받아서 custom_nodes 폴더에 넣을 수도 있습니다.
모델 파일을 효율적으로 관리하는 팁을 몇 가지 더 알려드리면, 먼저 모델 파일은 용량이 매우 크기 때문에 SSD에 설치하시는 게 좋습니다. 일반 HDD에 설치하면 모델 로딩 속도가 너무 느려져서 답답해요.
그리고 만약 Automatic1111 WebUI 같은 다른 AI 이미지생성 프로그램도 같이 사용하신다면, 모델을 두 번 다운받지 마시고 ‘extra_model_paths.yaml’ 파일을 활용하세요. 이 파일을 편집하면 다른 프로그램의 모델 폴더를 ComfyUI가 공유해서 사용할 수 있습니다. 디스크 공간을 크게 절약할 수 있어요.
마지막으로 모델 파일 이름은 영문으로 짧게 유지하시는 게 좋습니다. 한글이나 특수문자가 들어간 파일명은 가끔 인식 오류를 일으키거든요. 그리고 같은 종류 모델은 폴더 안에 하위 폴더를 만들어서 정리하시면 나중에 찾기가 훨씬 편합니다.
ComfyUI 폴더 구조는 처음에는 복잡해 보이지만, 한 번 익숙해지면 정말 직관적이고 효율적입니다. 모델별로 정해진 위치에 넣고, 결과물은 output 폴더에서 확인하는 이 단순한 규칙만 기억하시면 돼요. 이제 폴더 구조 때문에 헤매지 마시고 마음껏 ComfyUI를 활용해 보세요!