1. GPU 없이 ComfyUI와 Flux.1 무료 사용법 [0]

thumbnail 고성능 GPU 없이도 ComfyUI와 Flux.1을 무료로 사용하는 방법을 안내한다. Lightning AI 플랫폼을 활용하면 매월 약 22시간 동안 T4 GPU를 무료로 사용할 수 있어 고품질 이미지 생성이 가능하다.

1.1. Flux.1 모델 소개 및 ComfyUI 필요성 [0]

  1. Flux.1 모델의 종류 [2]
    • 프로 모델, 내부 모델, 시넬 모델 세 가지 종류가 있다.
    • 내부 모델과 시넬 모델은 오픈 소스이므로 직접 사용해 볼 수 있다.
    • 시넬 모델은 아파치 2 라이센스를 제공하여 개인 및 상업용으로 모두 사용 가능하다.
  2. ComfyUI를 통한 모델 활용 [6]
    • 제한 없이 원하는 이미지를 생성하려면 ComfyUI를 통해 시넬 모델을 사용할 수 있다.
    • 개인 PC에서 사용하려면 고성능 GPU가 필요하다.

1.2. 기존 클라우드 컴퓨팅의 한계와 Lightning AI 소개 [7]

  1. 기존 클라우드 컴퓨팅의 단점 [7]
    • 구글 코랩과 같은 클라우드 컴퓨팅은 유료이다.
    • 코랩 프로는 월 10달러이며, 필수 모델 다운로드를 위해 2TB 이상의 구글 드라이브 구독이 거의 필수적이다.
    • ComfyUI 사용 시마다 기본 설정을 새로 해야 하는 번거로움이 있다.
    • 비용 부담과 번거로움이 존재한다.
  2. Lightning AI의 장점 [14]
    • 코랩과 유사하지만 더 보기 좋은 VS Code 인터페이스를 제공한다.
    • 무료 등급에서 T4 GPU를 월 약 22시간 사용할 수 있다.
    • 무료로 이 정도 성능을 제공하는 것은 매력적이다.

1.3. Lightning AI 가입 및 스튜디오 설정 [18]

  1. Lightning AI 가입 절차 [18]
    • Lightning AI 홈페이지에 접속하여 '런치 스튜디오'를 누른다.
    • 구글 계정으로 가입할 수 있다.
    • 가입 후 2~3일의 인증 과정이 필요할 수 있다.
    • 회사나 학교 계정을 이용하면 인증이 더 빠를 수 있다.
  2. 스튜디오 생성 및 ComfyUI 템플릿 활용 [25]
    • 로그인 후 전화 인증 등 간단한 절차를 거친다.
    • '새 스튜디오 만들기' 안내창이 뜨지만, '스튜디오 템플릿'을 이용한다.
    • 템플릿에서 'ComfyUI'를 검색하여 예제를 선택한다.
    • 추천 예제를 선택하고 '오픈 스튜디오'를 클릭하면 약 50초 후 설치가 완료된다.

1.4. ComfyUI 환경 설정 및 업데이트 [35]

  1. 인터페이스 및 기본 폴더 구조 확인 [35]
    • 메인 메뉴, 익스플로러 폴더 구조 탐색 기능이 있다.
    • ComfyUI가 위치한 폴더 구조를 확인할 수 있다.
    • CPU, RAM, 디스크 사용 상태를 실시간으로 볼 수 있다.
  2. ComfyUI 업데이트 [38]
    • 터미널을 열고 cd ComfyUI 명령어를 실행한다.
    • git pull 실행 시 파일 충돌로 업데이트가 안 될 수 있다. (이는 구글 코랩 파일과 충돌하는 것으로 무시해도 된다.)
    • pip install -r requirements.txt --force-reinstall 명령어로 강제 설치를 진행한다.
    • git pull 명령어로 ComfyUI 업데이트를 완료한다.
  3. ComfyUI Manager 설치 [46]
    • cd custom_nodes 명령어로 커스텀 노드 폴더로 이동한다.
    • GitHub에서 ComfyUI Manager 페이지의 코드를 복사한다.
    • Lightning AI에서 마우스 오른쪽 버튼 클릭으로 코드를 붙여넣어 설치한다.
    • ComfyUI Manager가 설치되면 custom_nodes 폴더 안에 생성된다.
  4. 모델 체크포인트 설치 [55]
    • cd ../models/checkpoints 명령어로 모델 체크포인트 폴더로 이동한다.
    • wget 명령어를 사용하여 Flux.1 시넬 F8 모델을 다운로드한다.
    • 허깅 페이스에서 다운로드 링크를 복사하여 Lightning AI에 붙여넣는다.
    • 16GB 용량으로 다운로드에 시간이 소요된다.

1.5. 연산 장치 변경 및 서버 구동 [67]

  1. CPU에서 GPU로 연산 장치 변경 [67]
    • CPU는 무료지만 이미지 생성에 매우 느리므로 GPU로 변경한다.
    • '스위치 GPU'를 클릭하면 비용 정보가 표시된다. (T4 GPU는 0.68 크레딧 사용)
    • 월 15 크레딧으로 약 22시간 사용 가능하다.
    • T4를 선택하고 '컨펌'을 누른다.
    • GPU가 T4로 변경되면 '스위치'를 클릭한다.
  2. 서버 구동 [76]
    • 새 터미널을 열고 start.sh 파일을 실행한다.
    • 포트 번호를 8000에서 8024로 변경한다.
    • ./start.sh 명령어로 서버를 구동한다.
    • 입력한 포트 번호(8024)는 변경 전까지 고정된다.
    • '포트 뷰어' 아이콘을 클릭하고 '뉴 포트'에서 8024 포트를 추가한다.

1.6. Flux.1 시넬 F8 모델 사용 및 이미지 생성 [84]

  1. Flux.1 시넬 F8 모델 사용법 [84]
    • Lightning AI 인터페이스에서 CPU, RAM, 디스크, GPU 사용량을 실시간으로 확인할 수 있다.
    • 작업 화면이 답답하면 '오픈'을 통해 새 탭으로 열 수 있다.
    • Flux.1 시넬 F8 모델 이미지를 작업 화면으로 끌어다 놓으면 메타데이터와 워크플로우가 포함된다.
    • 처음 작동 시 '체크포인트 로드 심플에서 데이터 타입을 이해할 수 없다'는 경고가 뜰 수 있다.
    • 이는 파이썬 패키지 의존성이 제대로 설치되지 않았기 때문이다.
  2. 필수 패키지 설치 및 재시작 [96]
    • Lightning AI에서 VS Code 아이콘을 클릭한다.
    • 터미널에서 cd ComfyUI 후 pip install -r requirements.txt 명령어를 실행한다.
    • 필요한 파이썬 패키지 의존성이 모두 설치된다.
    • 매니저에서 '리스타트'를 클릭하고 '큐 프롬프트'를 다시 클릭하면 초록색으로 바뀐다.
  3. 이미지 생성 및 다운로드 [105]
    • 약 1분 정도 소요되어 이미지가 나타난다.
    • 생성하고자 하는 프롬프트를 입력하고 '큐 프롬프트'를 클릭한다.
    • 생성 속도가 빠르므로 배치 사이즈를 4로 변경하여 생성해 볼 수 있다.
    • 생성된 이미지는 마우스 오른쪽 버튼 클릭 후 '세이브 이미지'로 다운로드할 수 있다.
    • 모든 이미지를 한 번에 다운로드하려면 '아웃풋' 폴더에서 Shift 키를 사용하여 여러 이미지를 선택 후 다운로드한다.

1.7. Lightning AI 재접속 및 활용 팁 [114]

  1. 재접속 및 작업 환경 복원 [114]
    • Lightning AI에서 로그아웃 후 재접속 시, '스튜디오'로 이동한다.
    • '포트 뷰어'에서 클릭 후 '오픈'을 누르면 마지막 작업 환경 그대로 이어서 작업할 수 있다.
  2. Lightning AI의 가치 및 마무리 [117]
    • Lightning AI는 무료로 클라우드 환경에서 T4 GPU를 월 22시간 사용할 수 있는 훌륭한 플랫폼이다.
    • 구독과 좋아요, 알림 설정을 부탁한다.
    • 생성형 AI와 협업하여 1인이 3인의 성과를 내는 날까지 함께하자.