ComfyUI 노드메칭

헐~ 뭐야이건 ...!! 복잡하기 짝이 없군 ComfyUI좀 배워보려했는데 이런것 까지 배워야 하나 싶지^^.

이 그림을 이해하면 ComfyUI가 훨씬 이해하기 쉬워져.따라만 와바. 

이 구조도는 "Latent Diffusion Model (LDM)"의 작동 과정을 설명하는 그림이야. 복잡해 보이지만 핵심 개념을 쉽게 쪼개서 설명해줄게. " Latent Diffusion Model (LDM)”이라는 건 결국 AI가 이미지를 똑똑하게 생성하는 방법 중 하나야.

 

"고양이 그림을 그려줘” → AI가 뚝딱 그림을 만들어주는 구조라 치자.  그냥 픽셀 단위로 처리하면 너무 계산량이 많고 느려.
그래서 LDM은 이미지를 압축해서 간단한 숫자 정보(z)로 바꾼 뒤, 그 숫자 정보만 가지고 이미지 생성을 연습하고, 나중에 다시 진짜 이미지로 복원하는 거야. 이해가 안가지?

1. Pixel Space 
닭 이미지를 AI가 직접 다루기엔 너무 무거워.
그래서 먼저 압축(compress)해서 핵심 정보만 뽑아낸 숫자 형태(z)로 만든다.
이걸 Latent Space로 보내는 거야.

2. Latent Space 
여기선 압축된 숫자(z)에 일부러 노이즈(먼지)를 뿌려.
왜? 흐려진 상태에서 다시 원래 상태로 복원하는 훈련을 시키기 위해서야. 이 복원 작업을 하는 게 바로 가운데 파란 깔때기 구조인  Denoising U-Net이라는 네트워크야. 이 친구가 열심히 노이즈를 없애며 닭 이미지를 복원함.

실제 이미지 ≠ 똑같은 사진
대신, 닭의 중요한 특징만 담은 요약본(z) 이라고 보면 돼.

 

● Latent (잠재 공간) = 기억 속 요약 정보
닭집 사장님이 자주 보는 닭 사진이 있다고 해봐. 근데 매번 사진을 보는 건 귀찮아서 머릿속에 닭의 모습만 기억해두기로 했어.
그게 바로 Latent = 압축된 요약 정보야.
● Denoising U-Net = 더러운 사진을 닦는 닦이로봇
사장님 머릿속 닭 기억(z)에 먼지를 막 뿌렸어. 그래서 그걸 보면 닭인지도 잘 모르겠어.
이걸 다시 깨끗하게 닦아주는 로봇이 바로 U-Net이야. U자 형태로 생겼고, 닦는 과정에서 옆의 친구들(텍스트: "닭이야!")의 도움을 받아.

 

3. Conditioning 
여기엔 텍스트 조건이 들어가.
예: “chicken”
그러면 U-Net은 "닭처럼 보이게 만들어야겠군!" 하고 그 방향으로 노이즈를 제거하며 이미지를 복원해.

4. 복원된 이미지 → 다시 그림으로 변환
깨끗한 z 정보를 다시 이미지(Pixel Space)로 변환해서 우리 눈에 보이게 만들어줘.
이렇게 우리가 원하는 이미지가 탄생함! 

쪼끔 이해가 가지? 형이 복잡한 구조도 까지 가져와서 이렇게 이해를 도우며 설명한 이유가 있지.

 

 AI가 이미지를 똑똑하게 생성하는 방법 중 하나인 " Latent Diffusion Model (LDM)”의 전체흐름은

텍스트 → 인코딩 → 노이즈 추가 → 디노이징 반복 → 이미지 디코딩이야.

 

우리가 왜 처음 ComfyUI기본 구조를 만들 때 위 그림처럼 만드는지 조금은 이해가 가지? 그럼 성공한 거야!!

이 개념을 알고 있으면 앞으로  복잡하고 아주 큰 노드를 만들 때도 아주 유용할 거야.