ComfyUI · 이미지 편집 자동화 · 2025년 06월
💡 한 줄 핵심 요약
ComfyUI의 RMBG-2.0 노드로 누끼(배경 제거)를, AILab_LamaRemover(Lama Inpainting) 노드로 워터마크 제거를 로컬에서 무료·무제한으로 처리할 수 있다. remove.bg·ezremove.ai 대비 품질은 동급이거나 더 좋고, API 비용·해상도 제한·월 크레딧 걱정이 없다.
왜 유료 서비스 말고 ComfyUI인가?
사람들이 실무에서 이미지 편집할 때 가장 많이 하는 작업이 뭔지 아는가? 생각보다 별거 없다.
누끼 따기랑 워터마크·불필요한 텍스트 제거가 거의 대부분이다. 쇼핑몰 상품 사진, SNS 카드뉴스, 회사 발표자료... 어디서나 나오는 작업이다.
문제는 이걸 해결해주는 서비스들의 한계라고 본다. 직접 써보면서 느낀 점을 솔직하게 비교해봤다.
특히 기업 자료나 고객 사진을 다룰 때는 외부 서버 업로드 자체가 보안상 부담이 된다.
ComfyUI는 내 PC에서만 돌아가니까 그 걱정이 없다.
Part 1. ComfyUI로 누끼 따기 — RMBG-2.0 워크플로우
이 워크플로우가 특별한 이유
내가 만든 배경 제거 워크플로우는 그냥 RMBG 노드 하나만 쓰는 게 아니다. 여러 AI 방식을 동시에 비교해서 가장 좋은 결과를 선택할 수 있는 구조라고 보면 된다. 단순히 배경만 날리는 게 아니라, 인물·사물·특정 텍스트 등 원하는 영역을 정밀하게 지정해서 분리할 수 있다.
사용하는 핵심 노드들을 먼저 보면 이래:
- RMBG-2.0 — 현재 최고 수준의 배경 제거 전용 AI 모델
- AILab_Florence2 — 텍스트로 원하는 영역 지정 (예: "dog", "person")
- SAM3Segment — Meta의 SAM으로 영역 세분화
- AILab_YoloV8 — 얼굴·사람 등 객체 자동 감지
- AILab_LoadImage — URL·파일 동시 지원하는 로드 노드
🔷 배경 제거 워크플로우 흐름
AILab_LoadImage → RMBG-2.0 → AILab_Preview
+ 병렬: Florence2 → 텍스트 프롬프트로 특정 영역 지정
+ 병렬: SAM3Segment → 세밀한 경계선 분리
+ 병렬: YoloV8 → 얼굴·인물 자동 감지
→ AILab_ImageCompare로 결과 나란히 비교 → 최종 선택
설치 방법 — ComfyUI Manager로 한 방에
ComfyUI Manager → Search →
comfyui-rmbg 검색 → Install이 하나만 설치하면 RMBG, Florence2, SAM3, YoloV8, LamaRemover 전부 포함됨
RMBG-2.0 모델은 처음 실행 시 자동으로 받아와.
ComfyUI/models/RMBG/ 폴더에 저장됨. Florence-2-base 모델도 첫 실행 시 HuggingFace에서 자동 다운로드
노드 설치시 첨부된 워크플로우를 불러와서 수정후 내가 원하는 워크플로우 이름으 저장
난
배경제거-260601.json 파일로 저장하고 필요할때 불러서 사용AILab_LoadImage 노드에 이미지 업로드 후 Queue 버튼 클릭
실제로 써보니까 어떻더냐
직접 테스트해본 결과, 가장 강력한 건 Florence2 + SAM3 조합이다. 예를 들어 강아지가 있는 복잡한 배경 사진에서 텍스트 프롬프트에 "dog"라고만 입력하면 Florence2가 강아지 위치를 찾고, SAM3가 경계선을 정밀하게 분리해 준다.
머리카락처럼 섬세한 부분은 RMBG-2.0이 확실히 잘 잡는다. 인물 사진에서는 YoloV8으로 얼굴 먼저 감지하고 RMBG로 전신 제거하면 훨씬 깔끔한 결과가 나오더라.
🔑 RMBG-2.0 설정 꿀팁
민감도(sensitivity) 기본값 1.0은 대부분 잘 됨. 배경색이 피사체와 비슷하다면 process_res를 1024 → 2048로 올려봐. refine_foreground를 true로 하면 가장자리가 훨씬 매끄러워져.
Part 2. 워터마크·불필요한 요소 제거 — Lama Inpainting
AI Inpainting으로 워터마크 지우는 원리
워터마크 제거의 원리는 간단하다. 지우고 싶은 영역을 마스크(붓으로 칠하기)로 표시하면, Lama Inpainting AI가 주변 픽셀 정보를 분석해서 "원래 이 자리에 있었을 것 같은 배경"으로 자동으로 채워준다. 마치 포토샵 콘텐츠 인식 채우기랑 비슷한데, 오픈소스라 무료다.
🔷 워터마크 제거 워크플로우 흐름 (3노드 초간단)
LoadImage → 브러시로 마스크 그리기 → AILab_LamaRemover → PreviewImage
사용법 — 진짜 쉬워
AILab_LamaReover가 핵심이다. 이 노드 앞뒤로 LoadImage노드와 PreviewImage 노드를 연결한다. 그리고 나중에 또 사용하기 위해 워크플로우를 저장해 놓고 필요시 불러서 사용한다.
LoadImage 노드에 이미지 업로드 → 노드 우클릭 → "Open in MaskEditor" 선택
흰색(원하는 색) 붓으로 지우고 싶은 워터마크 영역을 칠해. 정확하지 않아도 AI가 알아서 처리
·
removal_strength : 230 (기본값, 대부분 그대로 사용)·
edge_smoothness : 8 (가장자리 부드러움)
PreviewImage 노드에서 결과 확인. 만족스럽지 않으면 마스크 영역 조금 더 넓게 칠하고 재실행
ezremove.ai vs ComfyUI Lama Inpainting 직접 비교
같은 워터마크 이미지로 둘 다 테스트해봤다.
단순한 텍스트 워터마크는 둘 다 잘 지워지는데, 차이가 나는 케이스는 이렇다고 본다:
- 복잡한 배경 위 워터마크 — ComfyUI가 주변 맥락을 더 자연스럽게 복원
- 반투명 워터마크 — ezremove.ai는 흔적이 남는 경우 있음, ComfyUI는 깔끔
- 고해상도 이미지 — ezremove.ai는 화질 저하, ComfyUI는 원본 해상도 유지
- 로고형 워터마크 — 마스크를 꼼꼼히 칠해야 하지만 결과는 좋음
⚠️ 주의 사항
워터마크가 피사체의 핵심 영역을 완전히 덮고 있으면 복원이 어려울 수 있다. 원래 없던 정보를 AI가 만들어내는 거라 한계가 있음. 그리고 저작권 있는 이미지의 워터마크를 무단으로 제거하는 건 법적으로 문제될 수 있으니 주의.
이런 분들한테 진짜 유용해
- ✓쇼핑몰 운영자 — 상품 이미지 수십 장 누끼 따기를 하루에 처리해야 할 때. 배치 처리로 한 번에 여러 장 가능
- ✓SNS 콘텐츠 제작자 — 인스타그램·유튜브 썸네일 배경 제거 + 합성 반복 작업
- ✓디자이너·마케터 — 클라이언트 자료 외부 서버 업로드 없이 보안 유지하며 처리
- ✓스마트스토어·쿠팡 셀러 — 흰 배경 상품 사진 대량 생산이 필요한 경우
- ✓데이터 보안이 중요한 업무 — 민감 자료 포함 이미지를 외부로 보내지 않고 로컬 처리
💡 GPU 없어도 됨?
RMBG-2.0과 Lama Inpainting 모두 CPU 모드로도 돌아간다. GPU가 있으면 훨씬 빠르지만, GPU 없는 환경에서도 이미지 한 장 처리에 30초~2분 정도면 충분히 쓸 만하다.
마치며 — 이미지 편집 툴 구독료 아깝다면 지금 바로 써봐
솔직히 처음엔 나도 반신반의했다. "오픈소스가 유료 서비스 수준이 되겠어?" 하고. 근데 막상 써보니까 RMBG-2.0은 remove.bg와 비교해도 전혀 밀리지 않고, Lama Inpainting은 포토샵 내장 기능 못지않더라.
무엇보다 워크플로우 형태로 만들어두면 반복 작업이 엄청 편해진다. 이미지 갈아끼우고 Queue 누르면 끝이니까. Florence2로 "사람", "개", "자동차" 같은 텍스트만 입력해도 자동으로 해당 객체만 뽑아내는 건 유료 서비스에서도 못 보던 수준이다.
ComfyUI는 처음엔 복잡해 보이지만, 오늘 공유한 워크플로우 파일 불러다 쓰면 10분 안에 바로 결과 볼 수 있다.
일단 한 번 해보자.
혹시 remove.bg 구독하고 있다면 구독 취소할 날이 생각보다 빨리 올거라고 본다.
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