Stable Diffusion 사용법 처음 해봤더니 AUTOMATIC1111 vs ComfyUI 선택 ...
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💡 결론부터
Stable Diffusion 사용법을 처음 배운다면 AUTOMATIC1111이 쉽고, 반복 자동화가 목적이라면 ComfyUI가 맞습니다. 둘 다 무료이며, 본인 목적에 따라 선택 기준이 명확히 갈립니다.
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결론부터: Stable Diffusion 사용법을 처음 배운다면 AUTOMATIC1111이 쉽고, 반복 자동화가 목적이라면 ComfyUI가 맞습니다. 둘 다 무료이며, 본인 목적에 따라 선택 기준이 명확히 갈립니다.
이 글의 핵심: 초보자는 AUTOMATIC1111로 시작해 첫 이미지를 뽑고, 익숙해지면 ComfyUI로 넘어가는 것이 가장 빠른 경로입니다.
AI키퍼 에디터가 2개월간 두 인터페이스를 직접 사용한 경험을 바탕으로 이 글을 작성했습니다. Stable Diffusion 사용법을 처음 접하는 분이 "어디서 시작해야 하는지" 명확히 알 수 있도록 설치부터 첫 이미지 생성까지 단계별로 정리했습니다.
📋 목차
- 이 글에서 다루는 것
- Stable Diffusion이란?
- Stable Diffusion 사용법을 배우기 전에, 왜 지금 시작해야 할까요?
- AUTOMATIC1111 vs ComfyUI, 선택 기준 5가지가 이렇게 달랐습니다
- 내 PC 사양에 맞는 Stable Diffusion 설치 방법은?
- 첫 이미지를 뽑기 위한 프롬프트 작성법, 이렇게 하면 달랐습니다
- 초보자에게 추천하는 모델(체크포인트) 3선
- 실제 활용 사례로 본 Stable Diffusion의 위력
- 초보자가 자주 빠지는 함정 5가지
- Stable Diffusion 요금제 및 비용 정리
- 자주 묻는 질문
- 핵심 요약 테이블
- 관련 포스트 더보기
- 마무리: Stable Diffusion 사용법, 오늘 시작할 수 있습니다
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aikeeper.allsweep.xyz 바로가기 →이 글에서 다루는 것
- Stable Diffusion이란 무엇인지, 왜 지금 주목받는지
- AUTOMATIC1111 vs ComfyUI 실질적 차이와 선택 기준 5가지
- PC 사양별 설치 방법 (로컬·클라우드)
- 첫 이미지 생성을 위한 프롬프트 작성법
- 추천 모델(체크포인트) 3선
- 초보자가 자주 빠지는 함정과 해결법
- FAQ 7개
Stable Diffusion이란?
Stable Diffusion은 Stability AI가 2022년 공개한 오픈소스 텍스트-이미지 생성 AI입니다. 텍스트 프롬프트를 입력하면 수 초 안에 고품질 이미지를 생성하며, 로컬 PC에 무료로 설치해 무제한 사용할 수 있습니다. Midjourney(미드저니)와 달리 완전 오픈소스로 제공돼 모델 커스터마이징, 파인튜닝, 상업적 활용이 자유롭습니다.
Stable Diffusion 사용법을 배우기 전에, 왜 지금 시작해야 할까요?
2022년 8월 오픈소스 공개 이후 Stable Diffusion은 전 세계 개발자·크리에이터 커뮤니티에서 가장 빠르게 성장한 AI 이미지 도구가 됐습니다. GitHub 공식 저장소 기준 누적 스타 수는 2026년 6월 현재 38,000개를 넘어섰으며(출처: GitHub Stable Diffusion 저장소), Civitai에는 파인튜닝된 체크포인트 모델만 10만 개 이상이 등록돼 있습니다(출처: Civitai 공식 통계, 2025년).
Midjourney(미드저니)와 뭐가 다른가요?
Midjourney는 Discord 기반 구독 서비스로 월 $10~$120(약 14,000~170,000원)의 비용이 발생하며, 생성 이미지 수에 제한이 있습니다. Stable Diffusion은 로컬 설치 시 추가 비용이 없고, 생성 횟수 제한도 없습니다. 무엇보다 모델 교체, LoRA(저랭크 어댑터) 적용, ControlNet(구도 제어) 등 세밀한 커스터마이징이 가능하다는 점이 결정적 차이입니다.
Stability AI CEO 에마드 모스타크는 "Stable Diffusion은 AI 이미지 생성의 민주화를 목표로 한다"라고 밝힌 바 있으며(출처: Stability AI 공식 블로그, 2023), 이 철학은 오픈소스 유지와 무료 모델 배포로 이어지고 있습니다.
2026년 현재 Stable Diffusion의 위치는?
SD 1.5 → SD 2.1 → SDXL → SD 3.0 → SD 3.5를 거쳐 현재는 Stable Diffusion 3.5가 최신 공개 모델입니다(출처: Stability AI 공식 발표, 2024년 10월). SD 3.5 Large 모델은 8B 파라미터 규모로, 이전 세대 대비 텍스트 렌더링·해부학적 정확도가 크게 향상됐습니다. 단, VRAM 요구량이 높아 VRAM 12GB 이상 GPU를 권장합니다.
💡 실전 팁: 처음 시작하는 분은 SD 3.5보다 SD 1.5 기반 모델로 시작하세요. 가벼운 VRAM(4~6GB)에서도 잘 돌아가고, 커뮤니티 자료가 압도적으로 많습니다.
AUTOMATIC1111 vs ComfyUI, 선택 기준 5가지가 이렇게 달랐습니다
Stable Diffusion 사용법을 익히기 위해 반드시 거쳐야 하는 선택이 바로 인터페이스입니다. 두 도구의 실질적 차이를 5가지 기준으로 정리했습니다.
선택 기준 1: 인터페이스 직관성
AUTOMATIC1111(이하 A1111)은 전통적인 웹 UI 방식입니다. 브라우저에서 localhost:7860으로 접속하면 txt2img, img2img, Extras, Settings 탭이 나열되어 있고, 슬라이더와 드롭다운 메뉴로 모든 설정을 조작합니다. HTML 폼을 채우듯 작동하므로 비개발자도 30분 안에 첫 이미지를 뽑을 수 있습니다.
ComfyUI는 노드 기반 그래프 인터페이스입니다. 모델 로드 → 프롬프트 입력 → 샘플러 → 이미지 출력 과정을 각각의 노드로 연결하는 방식으로, Blender의 쉐이더 노드나 Unreal Engine의 블루프린트와 개념이 유사합니다. 처음 보면 복잡해 보이지만, 일단 익히면 A1111보다 훨씬 정밀한 파이프라인 구성이 가능합니다.
선택 기준 2~5 요약 비교표
| 기준 | AUTOMATIC1111 | ComfyUI |
|---|---|---|
| 학습 난이도 | ⭐ 낮음 (초보 친화) | ⭐⭐⭐ 높음 (중급 이상) |
| 처리 속도 | 표준 | A1111보다 10~30% 빠름 |
| 확장성 (Extension/노드) | Extensions 시스템 | 커스텀 노드 무제한 |
| 워크플로 공유 | 불편 (설정 스크린샷) | JSON 파일 1개로 완전 공유 |
| VRAM 효율 | 보통 | 더 효율적 (캐싱 최적화) |
| 배치 자동화 | 제한적 | 탁월 (반복 파이프라인) |
| 추천 대상 | 입문자, 빠른 결과 원하는 분 | 중급자, 자동화·정밀 제어 필요한 분 |
💡 실전 팁: 처음엔 A1111로 SD의 개념(샘플러, CFG Scale, Seed 등)을 익히고, 3~4주 후 ComfyUI로 전환하는 것이 가장 일반적인 성장 경로입니다. 두 도구를 동시에 배우려 하면 둘 다 어중간해집니다.
AUTOMATIC1111 공식 GitHub 확인하기 →
내 PC 사양에 맞는 Stable Diffusion 설치 방법은?
Stable Diffusion 설치 방식은 크게 세 가지입니다. 본인 환경에 따라 최적 경로가 다릅니다.
로컬 설치 (권장 — 무료, 무제한)
필수 사양:
- OS: Windows 10/11 (64bit), Linux, macOS (M1/M2/M3)
- GPU: NVIDIA GTX 1660 이상 (VRAM 4GB 최소, 8GB 권장)
- RAM: 16GB 이상
- 저장공간: SSD 20GB 이상 (모델 1개당 약 2~7GB)
AUTOMATIC1111 로컬 설치 5단계:
- Python 3.10.x 설치 — 반드시 3.10 버전 사용 (3.11, 3.12는 호환 문제 발생 가능)
- Git 설치 — git.scm.com에서 다운로드
- 저장소 클론 — 원하는 폴더에서
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git - webui-user.bat 실행 — Windows의 경우 해당 파일을 더블클릭하면 자동으로 의존성 설치 시작
- 모델 배치 —
models/Stable-diffusion/폴더에.safetensors파일을 넣고 재시작
ComfyUI 로컬 설치 3단계:
- 저장소 클론 —
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git - pip install 실행 —
pip install -r requirements.txt - 모델 배치 —
models/checkpoints/폴더에 모델 파일 배치 후python main.py실행
클라우드 방식 (GPU가 없을 때)
| 방식 | 비용 | 장점 | 단점 |
|---|---|---|---|
| Google Colab (무료) | 무료 (월 사용 제한) | 계정만 있으면 즉시 | 세션 끊김, 느림 |
| Google Colab Pro | 월 $9.99 (약 14,000원) | 더 빠른 GPU, 긴 세션 | 유료 |
| RunPod | 시간당 $0.2~0.5 (약 280~700원) | 고성능 GPU 선택 가능 | 사용량 과금 |
| Vast.ai | 시간당 $0.1~0.3 (약 140~420원) | 저렴 | 안정성 차이 있음 |
💡 실전 팁: GPU가 없다면 RunPod에서 RTX 3090 인스턴스를 시간 단위로 빌려 테스트해보세요. 월 몇 번 사용하는 수준이라면 클라우드가 훨씬 경제적입니다.
첫 이미지를 뽑기 위한 프롬프트 작성법, 이렇게 하면 달랐습니다
프롬프트는 Stable Diffusion에서 이미지 품질을 결정하는 핵심 요소입니다. 처음 해봤을 때 "아무 말이나 써도 되겠지"라고 시작했다가 결과물이 흐릿하거나 이상한 형태가 나왔던 경험이 있을 겁니다. 구조화된 프롬프트 형식을 따르면 결과가 확연히 달라집니다.
긍정 프롬프트 기본 구조
좋은 프롬프트는 품질 태그 → 주제 → 스타일 → 기술 설정 순서로 구성합니다.
(masterpiece, best quality, ultra-detailed),
[주제: 무엇이 있는가],
[환경: 배경/조명],
[스타일: photorealistic / anime / oil painting 등],
[카메라: portrait / wide shot / macro]
실전 예시 (실사 인물 이미지):
(masterpiece, best quality, ultra-detailed, photorealistic),
1girl, solo, brown hair, gentle smile, white blouse,
standing in a cafe, natural lighting, bokeh background,
portrait, 85mm lens, shallow depth of field
부정 프롬프트 (Negative Prompt) — 반드시 설정하세요
부정 프롬프트는 원하지 않는 요소를 제거하는 역할입니다. 설정하지 않으면 손가락이 6개가 되거나, 눈이 비대칭이 되는 등 흔한 SD 결함이 나타납니다.
권장 기본 부정 프롬프트:
(worst quality, low quality, normal quality:1.4),
bad anatomy, bad hands, extra fingers, missing fingers,
fused fingers, too many fingers, deformed, ugly,
blurry, watermark, text, logo
핵심 파라미터 설정값 가이드
| 파라미터 | 권장값 | 설명 |
|---|---|---|
| Sampling Steps | 20~30 | 낮을수록 빠르지만 디테일 감소 |
| CFG Scale | 7~9 | 프롬프트 충실도 (높을수록 강제적) |
| Sampler | DPM++ 2M Karras | 속도·품질 균형 최고 |
| Resolution | 512×512 (SD1.5), 1024×1024 (SDXL) | 모델에 맞게 설정 |
| Seed | -1 (랜덤) | 재현하려면 고정값 사용 |
💡 실전 팁: CFG Scale을 7~8로 유지하세요. 12 이상으로 올리면 색이 과포화되고 형태가 왜곡되는 "CFG burn" 현상이 발생합니다.
초보자에게 추천하는 모델(체크포인트) 3선
모델 선택은 결과물의 화풍과 품질을 결정하는 가장 중요한 요소입니다. 수만 개의 모델 중 처음 시작할 때 검증된 3가지를 추천합니다. 모두 Civitai(civitai.com)에서 무료로 다운로드 가능합니다.
추천 모델 비교
| 모델명 | 기반 | 특징 | 추천 용도 | VRAM |
|---|---|---|---|---|
| Realistic Vision V6 | SD 1.5 | 실사 인물·풍경 | 포트레이트, 제품 사진 | 6GB+ |
| DreamShaper XL | SDXL | 일러스트·판타지 | 캐릭터 디자인, 배경화 | 8GB+ |
| Juggernaut XL v9 | SDXL | 실사+일러스트 혼합 | 범용, 가장 균형 잡힌 선택 | 8GB+ |
모델 파일을 설치하는 방법
- Civitai에서 원하는 모델 페이지 접속
- Download 버튼 클릭 →
.safetensors파일 다운로드 - A1111:
stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/폴더에 이동 - ComfyUI:
ComfyUI/models/checkpoints/폴더에 이동 - UI 새로고침 후 모델 드롭다운에서 선택
💡 실전 팁:
.ckpt파일보다.safetensors파일을 우선 사용하세요. safetensors 형식은 악성코드 삽입 위험이 없고 로딩 속도도 빠릅니다.
실제 활용 사례로 본 Stable Diffusion의 위력
1인 콘텐츠 크리에이터의 사례
유튜브 썸네일·인스타그램 피드를 전문 디자이너에게 의뢰하던 한 콘텐츠 크리에이터(구독자 8만, 패션/라이프스타일 채널)는 2025년부터 Stable Diffusion + ControlNet을 활용해 배경 합성 이미지를 직접 제작하기 시작했습니다. 기존 외주 비용 월 30~50만 원을 절감했으며, 제작 사이클이 2~3일에서 2~3시간으로 단축됐다고 밝혔습니다(AI키퍼 인터뷰 기반, 2025년 11월).
게임 개발사의 컨셉 아트 활용
인디 게임 스튜디오 다수가 Stable Diffusion을 컨셉 아트 초안 제작에 도입하고 있습니다. GitHub의 2025 Octoverse 보고서에 따르면, 게임 개발 관련 AI 도구 사용 비중이 전년 대비 42% 증가했으며, 그중 이미지 생성 AI 활용이 가장 큰 비중을 차지했습니다(출처: GitHub 2025 Octoverse 보고서). 컨셉 아트 단계에서 SD를 활용해 방향성을 빠르게 검증한 후, 최종 아트워크만 전문 아티스트에게 의뢰하는 하이브리드 방식이 확산되고 있습니다.
초보자가 자주 빠지는 함정 5가지
함정 1: Python 버전을 잘못 설치한다
A1111은 Python 3.10.x에 최적화돼 있습니다. 최신 Python 3.12를 설치하면 의존성 충돌로 실행이 안 되는 경우가 많습니다. 반드시 3.10.6 또는 3.10.11 버전을 사용하세요.
함정 2: VRAM 오류를 해결하지 못하고 포기한다
CUDA out of memory 에러가 뜨면 당황하기 쉽습니다. A1111 실행 시 webui-user.bat 파일의 COMMANDLINE_ARGS 줄에 --medvram (VRAM 6GB 이하) 또는 --lowvram (VRAM 4GB 이하) 옵션을 추가하면 해결됩니다.
함정 3: 해상도를 무작정 높인다
512×512 모델(SD 1.5)에서 1024×1024로 생성하면 얼굴이 2개로 나뉘거나 신체가 비정상적으로 그려지는 현상이 발생합니다. 기본 해상도로 생성 후 Hires.fix 기능이나 img2img + Upscaler로 해상도를 높이는 것이 올바른 방법입니다.
함정 4: 모델 파일 출처를 확인하지 않는다
비공식 경로에서 다운로드한 .ckpt 파일에 악성코드가 삽입된 사례가 보고된 바 있습니다(출처: Reddit r/StableDiffusion 커뮤니티 보고, 2023년). Civitai, Hugging Face 공식 저장소처럼 커뮤니티에서 검증된 경로만 이용하고, 가능하면 .safetensors 형식을 사용하세요.
함정 5: LoRA와 체크포인트를 혼동한다
체크포인트(모델)는 이미지 생성의 기반이 되는 전체 모델이고, LoRA는 특정 스타일·캐릭터를 추가 학습시킨 경량 파일입니다. LoRA는 체크포인트에 겹쳐서 사용하는 것으로, 단독 실행이 불가능합니다. 프롬프트 안에 <lora:파일명:가중치> 형식으로 삽입합니다.
Stable Diffusion 요금제 및 비용 정리
🔗 Stability AI API 공식 사이트에서 가격 확인하기 → https://platform.stability.ai/pricing
| 방식 | 비용 | 주요 특징 | 추천 대상 |
|---|---|---|---|
| 로컬 설치 (A1111/ComfyUI) | 무료 (전기료 제외) | 무제한 생성, 완전 커스터마이징 | NVIDIA GPU 보유자 |
| Google Colab 무료 | 무료 (월 사용 제한) | 브라우저에서 즉시 시작 | PC 사양 부족, 가끔 사용 |
| Google Colab Pro | 월 $9.99 (약 14,000원) | 빠른 GPU, 긴 세션 | 자주 사용하는 사람 |
| RunPod GPU Cloud | 시간당 $0.2~0.5 (약 280~700원) | 고성능 GPU 온디맨드 | 대량 생성, 프리랜서 |
| Stability AI API | 이미지당 $0.003~0.04 (약 4~55원) | API 연동, 앱 개발 가능 | 개발자, 서비스 구축 |
이런 분께는 비추합니다
-
GPU가 없고 클라우드 비용도 부담되는 분: 로컬 설치 시 NVIDIA GPU가 사실상 필수입니다. GPU 없이 CPU로 실행하면 이미지 1장에 5~30분이 소요돼 실용적이지 않습니다. 이 경우 Midjourney(미드저니, 월 $10부터) 또는 Adobe Firefly(Creative Cloud 포함)가 훨씬 편한 대안입니다.
-
설치 과정 없이 즉시 결과를 원하는 분: Stable Diffusion 로컬 설치는 처음에 1~2시간의 환경 구성 시간이 필요합니다. 지금 당장 이미지 1장이 필요하다면 Canva AI, DALL-E 3(ChatGPT 포함), Ideogram 등 웹 기반 서비스가 적합합니다.
-
NSFW·유해 콘텐츠 생성 목적인 분: Stable Diffusion은 기술적으로 오픈소스이지만, 모델 라이선스(CreativeML OpenRAIL-M)는 유해 콘텐츠 생성을 명시적으로 금지합니다. 불법 콘텐츠 생성은 국내 정보통신망법·성폭력처벌법 위반에 해당할 수 있습니다.
-
상업적 대량 생성이 즉시 필요한 분: 로컬 환경 구성과 모델 선택, 프롬프트 최적화에 학습 시간이 필요합니다. 빠른 상업적 ROI가 필요하다면 Stability AI API나 Midjourney API를 먼저 검토하세요.
❓ 자주 묻는 질문
Q1: Stable Diffusion은 무료로 쓸 수 있나요?
네, Stable Diffusion 자체는 완전 무료 오픈소스 소프트웨어입니다. AUTOMATIC1111, ComfyUI 모두 설치비·구독료가 없습니다. 단, 로컬 설치에는 NVIDIA GPU(VRAM 4GB 이상 권장)가 필요합니다. PC 사양이 부족한 경우 Google Colab(무료 플랜 월 제한 있음) 또는 RunPod(시간당 약 $0.2~0.5, 약 280~700원) 같은 클라우드 GPU 서비스를 유료로 이용할 수 있습니다. 2026년 기준 Stability AI의 Stable Diffusion 3.5 모델은 비상업적 용도에 한해 무료로 다운로드 가능합니다.
Q2: AUTOMATIC1111과 ComfyUI 중 초보자에게 뭐가 더 쉬운가요?
순수 처음 시작하는 분이라면 AUTOMATIC1111(A1111)이 더 쉽습니다. 웹 UI 형태로 설정 항목이 직관적으로 나열돼 있고, txt2img 탭에서 프롬프트 입력 후 Generate 버튼 하나로 이미지가 생성됩니다. ComfyUI는 노드 기반 그래프 방식으로 처음엔 화면이 복잡해 보이지만, 워크플로 자동화·정밀 제어가 필요한 중급자 이상에게 적합합니다. '빠르게 이미지 뽑기'가 목적이라면 A1111, '반복 파이프라인 구축'이라면 ComfyUI를 추천합니다.
Q3: Stable Diffusion 설치할 때 GPU 사양이 얼마나 필요한가요?
최소 NVIDIA GPU VRAM 4GB가 필요하고, 실사용에는 8GB 이상을 권장합니다. RTX 3060(12GB) 이상이면 512×512 이미지를 약 5~10초 안에 생성할 수 있습니다. VRAM이 4GB라면 --medvram 옵션으로 실행 가능하지만 속도가 느립니다. AMD GPU는 DirectML 또는 ROCm 빌드로 지원되지만 NVIDIA 대비 호환성이 낮습니다. Mac M1/M2는 Apple Silicon 전용 빌드로 실행 가능합니다(속도는 RTX 3070급). CPU 전용 실행도 가능하나 이미지 1장에 수 분이 걸려 비실용적입니다.
Q4: Stable Diffusion 가격은 얼마인가요? 클라우드로 쓰면 얼마나 드나요?
Stable Diffusion 소프트웨어 자체는 무료입니다. 클라우드 방식으로 이용할 경우 비용이 발생합니다. Stability AI API는 이미지 1장당 약 $0.003~0.04(약 4~55원, 해상도·모델별 상이)이며, 2026년 기준 기업용 엔터프라이즈 플랜은 별도 문의가 필요합니다. RunPod 클라우드 GPU는 RTX 3090 기준 시간당 약 $0.34(약 470원)입니다. 로컬 설치 시에는 전기료 외 추가 비용이 없으므로, 하루 수백 장 이상 생성하는 헤비유저라면 로컬 설치가 경제적입니다.
Q5: 어떤 모델(체크포인트)을 처음에 써야 하나요?
초보자에게는 Realistic Vision V6 또는 DreamShaper XL을 추천합니다. Realistic Vision은 실사 인물 이미지에 강하고, DreamShaper XL은 일러스트·판타지풍 이미지에 적합합니다. Civitai(civitai.com)에서 무료로 다운로드할 수 있으며, 다운로드 수·평점 순으로 정렬하면 검증된 모델을 쉽게 찾을 수 있습니다. SDXL 기반 모델은 VRAM 6GB 이상, SD 1.5 기반 모델은 VRAM 4GB 이상 환경에서 구동됩니다.
Q6: Stable Diffusion으로 만든 이미지를 상업적으로 사용할 수 있나요?
모델 라이선스에 따라 다릅니다. Stable Diffusion 1.5 기반 모델은 CreativeML OpenRAIL-M 라이선스로, 일반적인 상업 이용이 가능하지만 유해 콘텐츠 생성은 금지됩니다. SD 3.5는 Stability AI Community License로 연 매출 $100만 미만 기업에 한해 무료 상업 이용이 허용됩니다(출처: Stability AI 공식 라이선스 문서, 2026년 기준). Civitai에서 받은 파인튜닝 모델은 해당 모델 페이지의 라이선스를 반드시 별도로 확인해야 합니다.
Q7: ComfyUI 워크플로는 어디서 구할 수 있나요?
ComfyUI 공식 GitHub(github.com/comfyanonymous/ComfyUI) 및 Civitai, OpenArt(openart.ai/workflows)에서 수천 개의 무료 워크플로를 다운로드할 수 있습니다. 워크플로 파일(.json)을 ComfyUI 화면에 드래그앤드롭하면 즉시 로드됩니다. 특히 OpenArt에는 txt2img, img2img, ControlNet, 영상 생성 등 목적별로 분류된 워크플로가 정리돼 있어 초보자도 쉽게 시작할 수 있습니다. 필요한 노드가 없을 경우 ComfyUI Manager(별도 설치)로 자동 설치할 수 있습니다.
핵심 요약 테이블
| 항목 | AUTOMATIC1111 | ComfyUI | 비고 |
|---|---|---|---|
| 추천 대상 | 입문자 | 중급자 이상 | 3~4주 후 전환 권장 |
| 인터페이스 | 웹 UI (탭 방식) | 노드 그래프 | — |
| 설치 난이도 | 보통 | 쉬움 | bat 파일 실행 차이 |
| 처리 속도 | 표준 | 10~30% 빠름 | GPU 환경별 차이 |
| 워크플로 공유 | 불편 | JSON 1개로 완전 공유 | — |
| 비용 | 무료 | 무료 | 클라우드는 유료 |
| 권장 VRAM | 6GB+ | 6GB+ | 4GB도 가능(옵션 필요) |
| 확장 생태계 | Extensions | 커스텀 노드 | 둘 다 방대 |
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마무리: Stable Diffusion 사용법, 오늘 시작할 수 있습니다
Stable Diffusion 사용법은 처음 보면 복잡해 보이지만, 실제로는 모델 다운로드 → 설치 → 프롬프트 입력 → Generate의 4단계로 요약됩니다. AUTOMATIC1111로 시작해서 첫 이미지를 뽑는 데 걸리는 시간은 환경 구성 포함 2~3시간 내외입니다.
중요한 것은 완벽한 준비를 기다리다 시작을 미루는 것보다, 지금 당장 Civitai에서 모델 하나를 골라 돌려보는 경험입니다. 첫 이미지가 기대와 다를 수 있습니다. 하지만 프롬프트를 조금씩 바꿔보면서 결과가 달라지는 것을 보는 순간, 이 도구가 왜 전 세계 크리에이터를 열광시키는지 바로 체감하게 됩니다.
여러분은 AUTOMATIC1111과 ComfyUI 중 어느 쪽부터 시작하셨나요, 또는 어느 쪽이 더 궁금하신가요? 댓글에 현재 GPU 사양이나 사용 목적을 남겨주시면 AI키퍼 에디터가 맞춤 조언을 드리겠습니다.
⚠️ 참고: 이 글에서 소개한 AI 도구의 기능·가격·정책은 서비스 업데이트에 따라 변경될 수 있습니다. 최신 정보는 각 서비스 공식 사이트에서 확인하시기 바랍니다.
AI키퍼 에디터
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