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ComfyUI 얼굴 디테일 살리는 업스케일 완벽 가이드 - RTX 5070 Ti 실전 워크플로우

RTX 5070 Ti 환경에서 ComfyUI 업스케일 시 얼굴 디테일 뭉개짐 문제를 해결하는 3단계 워크플로우 가이드. Impact-Pack의 Face Detailer로 4배 업스케일 후 얼굴만 정밀 보정하는 실전 방법과 최적 설정값을 상세히 설명합니다
블루오리
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ComfyUI 얼굴 디테일 살리는 업스케일 완벽 가이드 | RTX 5070 Ti 실전 워크플로우 🎨

📌 이 글의 핵심: 중급 GPU 환경에서 얼굴 디테일을 살린 고품질 이미지를 생성하는 3단계 워크플로우

😤 "왜 내 이미지만 얼굴이 뭉개질까?" - 많은 분들이 겪는 문제

페이스북에서 봤던 그 멋진 AI 이미지, 저도 똑같이 만들어보려고 했다.

프롬프트도 추출하고, Qwen Image 모델도 준비해서 이미지를 생성했다.

근데 결과물을 보는 순간... 😨

얼굴이 완전히 뭉개져 있었다.

분명 프롬프트는 똑같은데, 왜 내 결과물은 얼굴 디테일이 살아나지 않을까?

오늘은 내가 RTX 5070 Ti 환경에서 여러번의 시행착오 끝에 찾아낸 ComfyUI 얼굴 디테일 업스케일 해결책을 공유하려고 한다.

🤔 왜 얼굴이 뭉개질까? - 문제의 본질

사실 얼굴을 클로즈업하거나 충분히 크게 이미지를 생성하면 얼굴이 잘 나온다.

하지만 문제는 일반인들의 GPU 환경일 것이다.

나처럼 RTX 5070 Ti 정도의 GPU를 가진 경우, 처음부터 큰 이미지를 생성하기가 어렵다.

💡 일반적인 워크플로우:
1024x1024 크기로 생성 → 4배 업스케일 (4096x4096)

이때 배경과 함께 생성된 작은 얼굴은 일반적인 업스케일 방법으로는 디테일이 깨지게 된다.

"그럼 얼굴을 검출해서 업스케일하면 되지 않나요?"

맞는 말이지만, 복잡한 얼굴 검출 업스케일은 처리 시간이 너무 오래 걸린다는 치명적인 단점이 있었다.

✨ 내가 찾은 최적의 해결책: 3단계 워크플로우

여러번의 시도 끝에, 나는 다음 3단계 프로세스가 속도와 품질의 균형을 가장 잘 맞춘다는 걸 발견했다.

  1. 이미지 생성 - 1024x1024 크기로 생성
  2. 일반 업스케일 - 4배 확대 (4096x4096)
  3. 얼굴 디테일 보정 - Face Detailer로 얼굴만 정밀 수정

이 방법의 장점은 명확하다.

  • ⚡ 빠른 처리 속도 (전체 얼굴 검출 업스케일 대비 3-4배 빠름)
  • 🎯 얼굴 디테일 확보 (일반 업스케일 대비 월등한 품질)
  • 💻 중급 GPU에서도 무리 없이 실행 가능
최종 생성된 이미지

🔧 ComfyUI-Impact-Pack 설치하기

얼굴 디테일을 살리려면 먼저 ComfyUI-Impact-Pack을 설치해야 한다.

이 커스텀 노드 팩은 Face Detailer를 포함한 다양한 디테일 보정 도구를 제공한다.

📦 방법 1: ComfyUI Manager로 설치 (추천)

가장 쉬운 방법은 ComfyUI Manager를 사용하는 거다.

  1. ComfyUI를 실행하고 Manager 버튼 클릭
  2. Custom Nodes Manager 선택
  3. 검색창에 "Impact Pack" 입력
  4. "ComfyUI-Impact-Pack" 찾아서 Install 클릭
  5. ComfyUI 재시작

💻 방법 2: 수동 설치

Manager가 없다면 GitHub에서 직접 클론하는 방법도 있다. 

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack.git
cd ComfyUI-Impact-Pack
pip install -r requirements.txt

설치 후 ComfyUI를 재시작하면 노드 목록에서 Impact Pack 관련 노드들을 확인할 수 있다.

⚠️ 주의: 최초 실행 시 필수 모델들이 자동으로 다운로드된다. 인터넷 연결을 확인하고 충분한 시간을 두자.

🎯 Face Detailer 실전 사용법

이제 본격적으로 워크플로우를 구성해 보자.

내가 실제로 사용하는 구성은 다음과 같다.

📝 1단계: 프롬프트 추출 작업(마이크로소프트의 Florence2 노드 사용)

나는 페이스북에서 본 이미지를 다운받아 프롬프트를 추출했다.

Florence2 노드 워크플로우 화면

🔤 사용한 프롬프트:

A digital illustration shoot from a profile camera angle about a fantasy character with long, flowing red hair standing in a lush forest. the image also shows a serene and mystical atmosphere. on the middle of the image, a 1woman, who appears to be in her mid-twenties, with light skin, blue eyes, and pointed ears, is standing with her back to the viewer, looking over her shoulder with a calm expression. she has long, wavy red hair and is wearing a green, leafy dress with intricate silver armor details. the dress has a high slit, revealing her bare shoulders, and she is holding a sword in her right hand. the background features tall trees and dense foliage, with soft, ethereal light filtering through the trees, creating a magical ambiance. the overall style is detailed and realistic, with a focus on the character's delicate features and the intricate details of her armor.

📏 2단계: 기본 이미지 생성(1024x1024) 및 일반 업스케일 (4배)

Qwen Image 모델로 1024x1024 크기로 기본 이미지를 생성한 후, 4배 업스케일러 노드로 확대했다.

Qwen Image모델로 이미지생성 워크플로우

이때 일반적인 업스케일러(ESRGAN, Real-ESRGAN 등)를 사용하면 된다.

Qwen Image로 생성된 이미지

얼굴 확대한 이미지
-<눈동자가 흐릿하고, 전체적으로 뚜렷하지 않은 모습이다>

보시다시피 얼굴 부위가 뭉개져 있지 않나? 😔 이제 이걸 고쳐보도록 하자!

✨ 3단계: Face Detailer로 얼굴 디테일 복원

드디어 핵심 단계다. Face Detailer 노드를 연결해 보도록 하자.

노드 추가 메뉴에서 ImpactPack > FaceDetailer를 찾아 추가한다.

🔧 Face Detailer 주요 설정값:

  • bbox_detector: bbox/face_yolov8m.pt (얼굴 검출 모델)
  • dilation: 10-20 (얼굴 영역 확장, 클수록 넓게)
  • crop_factor: 1.5-2.0 (얼굴 크롭 여유, 클수록 여유있게)
  • guide_size: 512-768 (가이드 이미지 크기)
  • max_size: 1024-2048 (최대 처리 크기)
  • steps: 20-30 (디노이징 스텝, 많을수록 정밀)

이 노드는 업스케일된 이미지에서 얼굴을 자동으로 검출하고, 해당 영역만 다시 정밀하게 생성한다.

상세한 노드 연결 방법은 이 가이드를 참고하시면 됩니다.

얼굴 디테일을 살린 이미지

차이가 확연한가? 🎉

같은 업스케일 배율인데도 얼굴 디테일이 살아나면서 훨씬 자연스럽고 고품질 이미지가 완성된다.

💡 실전 팁 & 최적화 노하우

실제로 사용하면서 발견한 꿀팁들을 공유한다.

⚙️ 설정값 조절 가이드

상황 추천 설정
속도 우선 steps: 15-20, guide_size: 512
품질 우선 steps: 30-40, guide_size: 768
작은 얼굴 dilation: 20+, crop_factor: 2.0
큰 얼굴 dilation: 10, crop_factor: 1.5

⚡ 처리 속도 개선 방법

  • VAE 설정: tiled VAE를 사용하면 메모리 사용량이 줄어든다
  • 배치 처리: 여러 이미지를 한 번에 처리할 때는 배치 노드 활용
  • 모델 선택: 더 가벼운 detector 모델 사용 (yolov8n.pt)

🎨 다른 활용 사례

Face Detailer는 단순 업스케일 외에도 다양하게 활용 가능하다.

  • 📸 단체 사진 생성 시 각 얼굴 디테일 보정
  • 🖼️ 배경 이미지에 인물 합성 후 자연스럽게 보정
  • 🎭 표정 변경이나 스타일 변환 후 디테일 복원
  • 👥 여러 캐릭터가 있는 씬에서 선택적 보정

🎨 얼굴 디테일 살린 이미지들 <라이브러리>





🎯 마무리: 이제 여러분 차례다!

ComfyUI로 이미지를 만들 때 얼굴이 뭉개지는 문제, 정말 많은 분들이 겪고 계신가?

나도 처음에는 GPU 성능 탓만 하다가, 이 3단계 워크플로우를 발견한 후 완전히 달라졌다.

✅ 핵심 정리:

  • 1024x1024 생성 → 4배 업스케일 → Face Detailer 보정
  • ComfyUI-Impact-Pack 설치 필수
  • RTX 5070 Ti 정도 환경에서 완벽 작동
  • 속도와 품질의 최적 균형점

이 방법이 여러분의 ComfyUI 워크플로우를 한 단계 업그레이드하는 데 도움이 되길 바란다.

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