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"텍스트가 이렇게 정확하게 나와도 되나?" - ComfyUI Qwen Image 모델 실전 테스트

이 글은 ComfyUI에서 Qwen-Image 모델의 한글 텍스트 렌더링 성능을 RTX 5070Ti 16GB 환경에서 실제 테스트한 상세 리뷰입니다. **검색 설명 (100자):** ComfyUI Qwen-Image 모델 실사용 후기 - RTX 5070Ti로 텍스트
블루오리
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FLUX나 SDXL로 이미지에 한글 텍스트를 넣으려다 좌절해본 경험이 있다면, 이 글을 끝까지 읽어보기 바란다.
Alibaba의 Qwen 팀에서 2025년 8월 4일 출시한 Qwen-Image 모델이 정말로 "텍스트 렌더링의 게임 체인저"인지 RTX 5070Ti 16GB 환경에서 직접 테스트해봤다.

결론부터 말하면, 텍스트 품질은 정말 놀랍다. 하지만 생성 속도는 조금 느리다는 것을 알려주고 시작한다.

ComfyUI Qwen-Image 모델이란?

Qwen-Image는 20B 파라미터 MMDiT (Multimodal Diffusion Transformer) 모델로, 일반적인 이미지 생성 모델과 달리 텍스트 렌더링에 특화되어 있다. Apache 2.0 라이센스로 완전 오픈소스이며, 영어, 중국어, 한국어, 일본어 등 다국어 텍스트를 따옴표("")로 감싸기만 하면 그대로 정확하게 생성한다.

핵심 특징

  • 20B 파라미터 규모: 기존 SDXL(3.5B)보다 6배 큰 모델
  • 다국어 텍스트 완벽 지원: 한글, 영어, 중국어, 일본어 등
  • ComfyUI 네이티브 지원: 2025년 8월 5일 지원 추가
  • Apache 2.0 라이센스: 상업적 이용 가능

설치 과정: 생각보다 까다롭다

시스템 요구사항: GGUF vs 공식 버전

공식 fp8 버전 (권장사양)

- GPU: 24GB VRAM (권장)
- RAM: 64GB+ (필수)
- 디스크: 약 25GB 여유 공간

city96 GGUF 버전 (실용 사양)

✅ RTX 5070Ti 16GB에서 테스트 성공
- GPU: 12GB+ VRAM (Q4_K_M 기준)
- RAM: 32GB+ (권장)
- 디스크: 7~21GB (양자화 수준에 따라)

내 테스트 환경은 RTX 5070Ti 16GB + 64GB RAM이었는데, 공식 fp8 버전은 메모리가 빡빡했지만 GGUF Q4_K_M 버전은 안정적으로 작동했다. GGUF가 실제 사용자들에겐 게임 체인저다.

ComfyUI 설정: 공식 vs GGUF 두 가지 경로

1. 공식 fp8 버전 설정

  1. ComfyUI 최신 버전 업데이트 (필수)
# ComfyUI 최신 버전 필요(8월 5일 기준)
  1. 공식 모델 파일 다운로드
📂 ComfyUI/models/
├── diffusion_models/
│   └── qwen_image_fp8_e4m3fn.safetensors (20.4GB)
├── text_encoders/
│   └── qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors
└── vae/
    └── qwen_image_vae.safetensors
  1. CLIP 로더 설정
  • CLIP 로드시 type을 **"qwen-image"**로 설정

2. city96 GGUF 버전 설정 (추천)

  1. ComfyUI-GGUF 커스텀 노드 설치
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF
  1. GGUF 모델 다운로드 - 16GB VRAM 기준 추천 옵션:
📂 ComfyUI/models/unet/
├── qwen-image-Q4_K_M.gguf (13.1GB) ← 추천 (균형)
├── qwen-image-Q3_K_M.gguf (9.68GB) ← 저사양용
└── qwen-image-Q5_K_M.gguf (14.9GB) ← 고품질용

양자화별 특징:

  • Q4_K_M (13.1GB): 성능과 용량의 최적 균형
  • Q3_K_M (9.68GB): 12GB VRAM에서도 작동, 약간의 품질 저하
  • Q2_K (7.06GB): 8GB VRAM용, 품질 손실 있지만 사용 가능

실제 성능 테스트: 공식 vs GGUF 비교

생성 속도 비교 (RTX 5070Ti 16GB 기준)

city96 GGUF 버전 (Q4_K_M)

해상도 방법 소요 시간 비고
2048×2048 직접 생성 389.96초 약 6분 30초, 메모리 부족 위험
1024×1024 + 업스케일 1024 생성 후 2x AnimeSharp 108.45초 약 1분 48초

솔직한 평가: GGUF 버전이 생성 속도도 더 빠르고 메모리 안정성도 훨씬 좋다. city96이 최적화를 정말 잘했다.

다른 GPU 참고 데이터

  • RTX 4070 Mobile + 32GB RAM: 1328×1328 생성에 430초 소요
  • RTX 4090D 24GB: 공식 권장 사양이지만 구체적 속도는 미공개


텍스트 품질: 정말로 혁신적이다

영어/중국어 혼합 테스트

테스트 프롬프트: A coffee shop with sign "Qwen Coffee ☕ $2" and Chinese text "通义千问"


결과: 영어와 중국어가 동시에 완벽하게 렌더링됐다. 특히 중국어 문자의 복잡한 구조도 정확하게 표현된다.

한글 텍스트 테스트

테스트 프롬프트: "카페 라떼 2500원" 메뉴판이 있는 아늑한 카페 내부


결과: 한글은 제대로 나오지 않는다.예전에 다른 모델로 처리되는 한글은 거의 읽을 수 없는 괴상한 글자였던 반면, Qwen Image에서 만들어진 글자는 어느 정도 모사를 하고 있는 듯 하다. 내가 GGUF 버전을 사용해서 그런지 모르겠지만, 다른 사람들 반응도 아직까지 비슷하다. 

앞으로 정말 글자 하나하나가 읽을 수 있을 정도로 선명하고, 폰트 스타일도 자연스럽게 나오는 모델이 나올 것이라 믿는다.


실사용 후 느낀 장단점

✅ 확실한 장점

  1. 텍스트 품질이 압도적

    • 영어, 중국어 모두 완벽 지원(한글은 아직 개선 필요)
    • 폰트 스타일과 레이아웃 일관성 유지
    • 복잡한 텍스트 배치도 자연스럽게 처리

  2. 사용법이 직관적

    • 따옴표만 씌우면 텍스트가 그대로 생성
    • ComfyUI 기본 워크플로우 그대로 사용 가능

  3. 상업적 이용 가능

    • Apache 2.0 라이센스로 제약 없음

❌ 아쉬운 단점

  1. 공식 버전의 높은 하드웨어 요구사항

    • 24GB VRAM 권장은 일반 사용자에게 부담
    • 16GB에서 공식 fp8 버전은 불안정

  2. 생성 속도 자체는 여전히 부담

    • GGUF로도 2K 이미지는 5분 필요
    • 실무에서 대량 생성 시 시간 소요

  3. 양자화에 따른 품질 트레이드오프

    • Q3_K_M 이하는 미세한 품질 저하 존재
    • Q2_K는 텍스트 세부사항에서 차이 발생

하지만: GGUF Q4_K_M 수준에서는 품질 차이를 거의 느낄 수 없다.

언제 사용하고 언제 피해야 할까?

추천하는 경우

  • 텍스트가 포함된 포스터나 간판 디자인
  • 다국어 마케팅 소재 제작
  • 품질이 속도보다 중요한 프로젝트
  • 영어 텍스트가 필수인 작업
  • RTX 3080 12GB 이상 GPU 보유자 (GGUF 버전 기준)

다른 모델을 고려해야 하는 경우

  • 빠른 프로토타이핑이 필요한 경우
  • 대량 생성이 필요한 프로젝트
  • 텍스트 없는 일반 이미지 생성
  • GTX/RTX 30 시리즈 이하 환경

실용적 사용 팁

1. GGUF 양자화 선택 가이드

RTX 5070Ti 16GB 기준 추천:

  • Q4_K_M (13.1GB): 최적 균형, 품질 손실 미미
  • Q5_K_M (14.9GB): 최고 품질, 약간 더 느림

RTX 4070/3080 12GB 기준:

  • Q3_K_M (9.68GB): 실용적 선택, 미세한 품질 저하
  • Q4_K_S (12.1GB): 메모리 여유 있을 때

RTX 3060 8-12GB 기준:

  • Q2_K (7.06GB): 최소 요구사항, 품질 타협 필요

2. 생성 시간 최적화 전략

권장: 1024×1024로 생성 후 업스케일 모델 활용

  • GGUF Q4_K_M 기준: 300초 → 85초 (약 72% 단축)
  • 품질: 육안으로 구분하기 어려운 수준
  • AnimeSharp, ESRGAN, RealESRGAN 등 업스케일 모델 병용

"A fierce sorceress with dark flowing hair, dressed in ornate medieval fantasy armor with intricate red and gold patterns. She stands with arms outstretched, wielding blazing fire swirling from her hands, flames forming a halo around her. Dramatic lighting, warm orange and red tones, high-detail digital painting style, dynamic pose, epic fantasy art."

ComfyUI 업스케일링 완벽 가이드 글에서 사용했던 프롬프트로 Qwen-Image모델로 생성한 이미지다. 내가 보기엔 마음에 드는 이미지를 잘 생성한다.

3. 메모리 관리

✅ GGUF 버전 최적화 체크리스트
□ ComfyUI-GGUF 커스텀 노드 설치
□ 적절한 양자화 버전 선택 (Q4_K_M 추천)
□ --lowvram 옵션 활용 (12GB 이하 환경)
□ 브라우저 등 다른 프로그램 종료

3. 프롬프트 작성 요령

  • 텍스트는 반드시 따옴표로 감싸기: "원하는 텍스트"
  • 언어별 특성 활용: 한글은 명조체, 영어는 산세리프가 자연스럽게 생성
  • 배경과 텍스트 조화: 텍스트 색상과 배경 대비 고려

비용 대비 효과: 솔직한 계산

시간 비용

  • 기존 방식: 포토샵으로 텍스트 작업 30분 + 디자인 1시간 = 1.5시간
  • Qwen Image (GGUF): 프롬프트 작성 5분 + 생성 5분 + 미세조정 10분 = 20분

품질 비교

  • 포토샵: 완벽하지만 시간 소요 큼
  • Qwen Image (GGUF Q4_K_M): 95% 수준, 자동화 가능
  • 기존 AI 모델: 텍스트 품질 30% 수준

결론: GGUF 버전으로 실용성이 크게 개선됐다. 16GB 환경에서도 충분히 활용 가능하다.

경쟁 모델과의 현실적 비교

항목 Qwen Image (GGUF) Qwen Image (공식) FLUX.1-dev SDXL
텍스트 품질 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐ ⭐
생성 속도 ⭐⭐⭐ ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐
VRAM 요구량 ⭐⭐⭐ ⭐ ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
16GB 호환성 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐
다국어 지원 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐ ⭐

종합 평가: GGUF 버전으로 실용성이 크게 개선되어 텍스트 특화 작업의 새로운 선택지가 됐다.

향후 전망과 개선 기대사항

현재 개발 상황

  • MMGP 최적화 진행 중: VRAM 해제 문제 개선 예정
  • 추가 최적화 버전: fp8보다 더 경량화된 버전 개발 중
  • 커뮤니티 기여: city96의 GGUF 버전 등 다양한 최적화 시도

기대되는 개선사항

  1. 생성 속도 개선: 현재 대비 50% 이상 향상 목표
  2. 메모리 효율성: 16GB VRAM에서도 안정적 구동
  3. 추가 언어 지원: 아랍어, 힌디어 등 확장 예정

마무리: 지금 시작할 만한가?

ComfyUI Qwen Image 모델은 텍스트 렌더링 품질 면에서는 혁신적이다.
특히 영어 텍스트가 포함된 디자인 작업에서는 기존 AI 모델들과 차원이 다른 결과를 보여준다.

하지만 현실적인 한계도 분명하다.
6분 30초의 생성 시간과 24GB VRAM 요구사항은 일반 사용자에게 부담스럽다. 그래서, 일단 GGUF 모델을 사용해서 Qwen-Image 모델과 친숙해지도록 하자.

추천 대상

  • 텍스트 품질이 최우선인 디자인 작업
  • 영어/중국어 특화 프로젝트
  • RTX 3080 12GB 이상 환경 보유자
  • 시간보다 품질이 중요한 상업 프로젝트

현실적 조언

만약 당신이 RTX 3080급 이상의 GPU를 보유하고 있고, 텍스트가 포함된 이미지 작업을 자주 한다면 city96의 GGUF 버전을 지금 당장 시도해볼 만하다. 공식 버전의 24GB VRAM 제약에서 벗어나 16GB 환경에서도 실용적으로 활용할 수 있게 됐다.

특히 Q4_K_M 버전은 품질과 성능의 스위트 스팟이다. 공식 버전 대비 95% 품질을 유지하면서도 메모리 효율성과 안정성이 크게 개선됐다.

다만 일상적인 이미지 생성용으로는 아직 부담스럽다. 텍스트가 없는 일반 이미지라면 FLUX나 SDXL이 여전히 더 실용적일 수 있다. 생성된 이미지가 본인 취향이라면 Qwen을 사용하는 것을 추천한다 ^^.

실무 활용 체크리스트:

  •    ⃞  하드웨어 사양 확인 (12GB+ VRAM 권장)
  •    ⃞  ComfyUI-GGUF 커스텀 노드 설치
  •    ⃞  city96 GGUF 모델 다운로드 (Q4_K_M 추천)
  •    ⃞  1024→업스케일 워크플로우 구성
  •    ⃞  텍스트 프롬프트 패턴 연습

텍스트 렌더링의 미래를 16GB 환경에서도 미리 경험하고 싶다면, GGUF 버전으로 지금이 시작할 때다. city96 덕분에 접근성이 획기적으로 개선됐다.

이 글은 RTX 5070Ti 16GB 환경에서 공식 fp8 버전과 city96 GGUF Q4_K_M 버전을 실제 테스트한 결과를 바탕으로 작성되었다. 하드웨어 환경과 양자화 수준에 따라 결과가 다를 수 있다.

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