Qwen-Image-2.1 워크플로: 노드 체인, 다이얼, 그리고 데이 제로 이후 달라진 점

이 페이지에서 얻는 것은 Qwen-Image-2.1 그래프로, 이를 처음부터 다시 구축해 재현할 수 있습니다 — 로더가 실제로 사용하는 이름 그대로의 노드 체인, 출력이 요청한 대로 나오는지를 결정하는 네다섯 개의 다이얼, 그리고 사람들이 노이즈 스케줄을 바꾸고 있다는 사실도 모른 채 바꾸는 두 가지 설정입니다. 모델 자체는 벤더의 통합 텍스트-투-이미지 및 이미지 편집 릴리스로, 2026년 9월 20일 연구 라이선스로 오픈소스화되었습니다: 시각 생성 구성 요소에 7B 파라미터, 32개의 단일 스트림 DiT 레이어, 16배 공간 압축의 64채널 RGBA VAE, 그리고 편집 경로에서 최대 열 개의 참조 이미지가 있습니다. 그 날짜는 여러분이 어떤 체크포인트를 연결하고 있는지 알려주기 위한 것이지, 무언가를 발표하기 위한 것이 아닙니다. 주제는 그래프이며, 그 그래프에는 다른 사람의 스크린샷을 믿기 전에 읽어볼 가치가 있는 개정 이력이 있습니다 — 오늘 배포되는 템플릿은 0일 차에 배포된 템플릿이 아니며, 그 차이 중 네 가지는 바로 독자가 틀리기 쉬운 것들입니다.

이 페이지는 어떤 그래프를 설명하고 있나요?

아래의 모든 내용은 ComfyUI 워크플로 템플릿 저장소 Comfy-Org/workflow_templates의 2026년 10월 13일 기준 리비전, 즉 ComfyUI stable v0.39.0(2026년 10월 5일 공개)에서 실행되는 리비전을 기준으로 읽어온 것입니다. 노드 이름은 로더가 그래프에서 사용하는 표시 이름이며, 리비전 간에 노드가 추가되거나 이름이 바뀐 경우에는 해당 날짜를 기재했습니다. 이 파일들로 가는 경로는 Qwen-Image-2.1에 관한 ComfyUI 자체 튜토리얼 페이지입니다 — 그 안에는 세 개의 템플릿이 있고, 이 페이지는 텍스트-투-이미지 템플릿을 따른 다음 그것을 변형합니다.

세 가지 템플릿은 Qwen-Image-2.1 Text to Image, Qwen-Image-2.1 Image Edit, 그리고 Remove Background: Qwen-Image-2.1입니다. 마지막 것은 별도의 그래프가 아닙니다: ComfyUI 문서에 따르면 "Remove the background, and output a PNG image"라는 프롬프트와 함께 이미지 편집 서브그래프를 재사용한다고 합니다. 따라서 배워야 할 그래프는 두 개이며, 그중 하나는 다른 하나 위에 얹힌 프롬프트 템플릿입니다.

노드 체인, 순서대로

텍스트-투-이미지 템플릿은 서브그래프입니다 — 캔버스 위의 접을 수 있는 노드 하나에 18개의 노출된 입력이 있고, 13개 노드 체인을 감쌉니다. 그 내부의 순서는 다음과 같습니다:

• UNETLoader — qwen_image_2.1_int8_convrot.safetensors를 로드합니다. weight dtype은 default로 둡니다. 이것은 diffusion 모델이며, 여기서 선택하는 파일이 여러분의 실행이 다른 사람의 실행과 일치하는지를 결정하는 첫 번째 요소입니다.

• Qwen Image 2.1 Cache — 로더와 샘플러 사이에 자리합니다. 현재 템플릿에서는 선택 사항이 아니지만 바이패스할 수 있으며, 첫 주에 다운로드한 그래프에서 가장 흔히 빠져 있을 만한 노드입니다.

• KSampler — 캐시 노드에서 모델을, 텍스트 인코더에서 긍정 및 부정 컨디셔닝을, 그리고 빈 레이턴트를 받습니다. 기본 제공 템플릿에서 이 노드의 위젯은 다음과 같습니다: 시드 0, 제어 고정, 스텝 25, CFG 1, 샘플러 euler, 스케줄러 simple, 디노이즈 1.

• EmptyLatentImage — 너비와 높이는 서브그래프 외부에 있는 Resolution Selector 노드에서 입력되며, 세 번째 입력인 배치 크기는 1로 설정되어 있습니다.

• VAEDecode → SaveImageAdvanced — 디코더가 픽셀을 저장 노드로 넘기며, 이 노드의 파일명 접두사는 Qwen_image_2.1이고 형식은 PNG, 8비트, sRGB로 제공됩니다. 여기서 PNG는 단순한 겉치레가 아닙니다. VAE는 4개 채널을 가지므로, 디스크로 가는 과정에서 알파 채널을 살려 두는 것은 8비트 PNG이기 때문입니다.

• CLIPLoader — qwen3vl_8b_int8_convrot.safetensors를 유형이 qwen_image로 설정된 상태로 로드합니다. Qwen3-VL 8B는 텍스트 인코더이며, 참조 이미지를 읽는 비전 타워이기도 합니다.

• Text Encode Qwen Image 2.1 (노드 id TextEncodeQwenImage21) — 프롬프트를 컨디셔닝합니다. CLIP, 프롬프트, 네거티브 프롬프트, 선택적 VAE, resolution 정수, 그리고 image_1부터 image_16까지 이름이 지정된 자동 확장 이미지 슬롯 세트를 받습니다. 세 가지를 반환합니다: 긍정 컨디셔닝, 부정 컨디셔닝, 그리고 잠재 변수(latent). 그 잠재 변수는 사람들이 놓치는 부분입니다 — 첫 번째 참조 이미지 크기에 맞춰진 빈 잠재 변수이며, 텍스트-투-이미지 그래프에서는 대신 빈 잠재 변수가 Resolution Selector에서 오기 때문에 사용되지 않습니다.

• VAELoader — qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors, 디코더와 텍스트 인코더의 참조 이미지 경로 모두에 공급됩니다.

선택적 분기는 마지막 조각입니다. 두 번째 CLIPLoader에 의해 qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_t2i.int8_convrot.safetensors이 로드되며, 유형은 stable_diffusion으로 설정됩니다 — qwen_image가 아니라, 그리고 그 차이는 의도적입니다. 왜냐하면 이것은 비전 인코더가 아니라 텍스트 생성 체크포인트이기 때문입니다. 이것은 Generate Text 노드로 공급되며, 그 출력은 Preview Any를 거쳐 샘플러의 긍정 프롬프트로 전달되고, ComfySwitchNode가 refine_prompt 입력에 연결되어 전환을 담당합니다. Primitive String (Multiline) 노드는 재작성이 따르는 시스템 프롬프트를 보관하며, 이를 읽고 편집할 수 있습니다.

체인을 세어 보면 실제 작업은 여섯 개의 노드입니다: 디퓨전 모델 로드, 텍스트 인코더 로드, VAE 로드, 프롬프트 인코딩, 빈 잠재에서 샘플링, 디코딩 및 저장. 템플릿의 나머지 모든 것은 메모리나 편의를 위한 것입니다.

day-zero 그래프와 이 그래프 사이에 무엇이 바뀌었나요

튜토리얼 스크린샷에서 워크플로를 복사하기 전에 알아 둘 만한 부분입니다. Qwen-Image-2.1 템플릿은 처음 등장한 뒤 다섯 번이나 수정되었고, 그 수정은 겉치레가 아니기 때문입니다.

• 2026년 9월 20일 — 첫 번째 템플릿. 커밋 96309bd530, "Qwen Image 2.1 템플릿 추가". 텍스트-이미지 서브그래프의 노드 7개: 로더, 인코더, 빈 레이턴트, 샘플러, 디코더. CLIP 로더는 bfloat16 텍스트 인코더로 설정되었습니다, qwen3vl_8b_bf16.safetensors — 16.33 GB 파일.

• 2026년 9월 20일, 같은 날 더 늦게. 커밋 371a7b7171은 해당 로더를 qwen3vl_8b_int8_convrot.safetensors으로 전환했으며, 8.71GB 파일이고, 메시지는 "Qwen Image 2.1 CLIP을 int8 convrot으로 전환"입니다. 템플릿 자체의 노트에는 이를 "템플릿에서 로드됨, 메모리 사용량 더 낮음"이라고 표시합니다. 아침의 파일로 만든 워크플로와 저녁의 파일로 만든 워크플로는 같은 워크플로가 아닙니다.

• 2026년 9월 25일. Qwen Image 2.1 Cache 노드가 처음으로 그래프에 나타났으며, 프롬프트 향상 분기 전체 — 두 번째 CLIP 로더, Generate Text, Preview Any, 스위치, 시스템 프롬프트 노드 — 와 함께 등장했습니다. 이 날짜 이전에는 설정할 캐시 노드도, 끌 재작성 단계도 없었습니다. 이미지 편집 템플릿은 같은 날 대응하는 입력을 갖추게 되었습니다. 텍스트-투-이미지 노트도 이 개정판에서 4메가픽셀 줄과 투명 이미지 프롬프트 래퍼를 모두 얻었습니다.

• 2026년 9월 28일. 다운로드 노트에 파일 크기가 추가되었습니다 — 문서상의 변경일 뿐 그래프 변경은 아니지만, 독자가 자신의 다운로드 관리자와 대조해 확인하는 숫자가 바로 여기서 나옵니다.

• 2026년 9월 30일. 커밋 9fae1041be, "Qwen Image 2.1: Update PE settings" — 두 2.1 템플릿 중 어느 쪽이든 마지막으로 손댄 시점입니다. 이것은 가장 중요하면서도 가장 눈에 띄지 않는 부분입니다. Generate Text 노드의 세 가지 값이 바뀌었습니다: 토큰 예산 max_length는 16256에서 4096으로 낮아졌고, 반복 페널티는 1.05에서 1.0으로, 그리고 thinking은 off에서 on으로 바뀌었으며, 이제 노드 자체의 노트에는 이 체크포인트가 "추론 블록과 함께 학습되었으며 그것 없이는 품질이 떨어진다"고 적혀 있습니다. 템플릿 노트는 이전 값들을 공식 값이라고 설명하며, 이 상한은 "한 번의 재작성이 수 분 동안 실행될 수 없도록" 존재한다고 말합니다.

변하지 않은 것이 이것의 유용한 절반이다. 샘플링 블록은 0일차 템플릿과 오늘의 템플릿 사이에서 바이트 단위로 동일하다: 스텝 25, cfg 1, euler, simple, 디노이즈 1, 시드 제어 고정, Resolution Selector 출력에 있는 빈 latent, 배치 크기 1. 그래프는 샘플러를 옮기는 방식으로 고쳐진 적이 없다. 그것은 어떤 텍스트 인코더 파일이 로드되는지 바꾸고, 캐시 노드를 추가하고, prompt-enhancer 자체 설정을 바로잡음으로써 고쳐졌다.

그래프 아래에 또 하나의 층이 있습니다. ComfyUI의 코어는 템플릿이 자리 잡은 뒤에도 계속 바뀌었습니다: 9월 29일의 v0.38.0은 Qwen 2.1 KV 캐시 위치 로직을 개선했고, 10월 5일의 v0.39.0은 "qwen image 2.1에서 int8 또는 int4 캐시를 선택할 때 발생하는 충돌 수정"을 출시했습니다. 당신의 그래프가 오늘날의 것이고 빌드가 그보다 오래되었다면, 캐시 드롭다운은 느린 옵션이 아니라 충돌입니다.

독자가 가장 잘못 이해하기 쉬운 다이얼

문서에 명확히 적혀 있는 것에서 시작하세요. 그것이 대부분의 추측을 없애주기 때문입니다. 세 개의 Qwen-Image-2.1 워크플로는 모두 steps 25, cfg 1, euler 샘플러, simple 스케줄러. 이는 ComfyUI 자체 요약이며, 제공된 위젯과 정확히 일치합니다.

복잡한 점은 25와 40이 서로 다른 질문에 대한 정답이라는 것입니다. 벤더 자체의 모델 카드는 diffusers 파이프라인을 num_inference_steps=40으로 실행하며, diffusers 파이프라인의 기본값 역시 40입니다. ComfyUI 문서에 따르면 공개된 파이프라인은 "euler 샘플러로 약 40~50 스텝을 사용하며, 템플릿은 25에서 더 낮게 시작합니다"라고 합니다. 어느 숫자도 오류가 아닙니다. 하나는 그래프 기본값이고, 다른 하나는 참조 실행값입니다.

• 스텝 — 방향과 트레이드오프. 낮을수록 빠르며, ComfyUI 문서에 따르면 작업에 따라 버티는 정도가 다릅니다: 단순한 국소 편집은 4~8 스텝에서 버티지만, "프레임 전체를 다시 쓰는 편집은 일관성을 잃고 전체 25 스텝이 필요합니다". 손과 손가락처럼 완강한 미세 디테일은 "약 30 스텝에서 자리를 잡고", 25에서 40으로 올리면 디테일 영역의 지글거림이 줄어듭니다. 방향은 단조롭고 트레이드오프는 선형입니다: 문서의 조언은 무언가 특정한 것이 해결되지 않을 때만 스텝을 조정하라는 것이지, 안전을 위해 올리라는 것이 아닙니다.

• 지침 — cfg 1은 가이던스를 끈 상태이며, 그것이 공개된 경로입니다. cfg 1에서 ComfyUI는 네거티브 컨디셔닝 패스를 건너뛰므로 네거티브 프롬프트는 아무 효과가 없습니다. 템플릿은 cfg 1을 유지하는데, "이는 Qwen-Image-2.1이 공개된 경로"이기 때문입니다. diffusers 파이프라인도 나름의 표현으로 같은 말을 하면서 true_cfg_scale의 기본값을 1.0으로 두는데, "Qwen-Image 2.1은 가이던스 없이 샘플링되도록 만들어진 것"이기 때문입니다. 실제로 네거티브 프롬프트가 효과를 발휘하기를 원할 때만 이 값을 올리고, 그 대가를 알아두세요. cfg 2는 "과도하게 날카로워진 가장자리라는 대가를 치르면서" 작은 텍스트와 숫자를 포함한 밀도 높은 프롬프트를 더 충실히 따릅니다. 더 높은 값은 노출을 과도하게 밝거나 어두운 쪽으로 이동시키고, cfg 5는 품질을 심하게 저하시키며, cfg 0.5는 이미지를 망가뜨립니다. ComfyUI의 지침은 한 번에 값 하나씩 바꾸고 고정된 시드에서 비교하라는 것입니다.

• 해상도는 사각형이 아니라 메가픽셀 목표치입니다. Resolution Selector 노드는 종횡비와 메가픽셀 예산을 설정하며, 여기서 1.0MP는 약 1024x1024입니다. Qwen-Image-2.1은 기본적으로 2K로 생성하므로, 2048x2048 정사각형의 목표는 약 4.0MP입니다. 모델이 원하는 값은 32의 배수입니다 — 텍스트 인코더의 resolution 입력에 대한 툴팁에는 레퍼런스가 약 resolution x resolution 픽셀로 리사이즈되며, 32의 배수를 따르고 종횡비가 유지된다고 나와 있습니다. 또한 파이프라인 자체의 디멘션 헬퍼도 32로 반올림합니다. 벤더의 모델 카드에는 2K 프리셋이 공개되어 있습니다: 2048x2048의 1:1, 2400x1792의 4:3, 1792x2400의 3:4, 2528x1696의 3:2, 1696x2528의 2:3, 2752x1536의 16:9, 1536x2752의 9:16.

• 2K를 초과하면 선명도가 아니라 프롬프트 준수도가 떨어집니다. 모델이 학습한 2K 크기를 훨씬 웃도는 4K와 같은 목표는 프롬프트 준수도를 잃게 합니다. 이는 아키텍처에서 추론한 것이 아니라 문서화된 동작입니다.

• 정말로 직관에 반하는 하나: 해상도는 노이즈 스케줄까지도 바꾼다. Qwen-Image-2.1은 타임스텝 시프트가 동적인 flow-matching Euler 스케줄러로 샘플링하며, 파이프라인은 잠재 시퀀스의 길이 — 즉 선택한 해상도가 만들어내는 토큰 수 — 로부터 시프트를 계산한다. 체크포인트의 스케줄러 설정은 base_shift를 0.5로, max_shift를 0.9로, 이미지 시퀀스 범위 256~8192에 걸쳐 지정하며, 파이프라인은 호출할 때마다 해당 실행의 시퀀스 길이를 그 공식에 입력한다. 따라서 캔버스를 바꾸면 프레임만이 아니라 샘플러의 스케줄도 바뀐다. ComfyUI 템플릿에는 설정할 시프트 컨트롤이 없다 — KSampler의 입력은 model, positive, negative, latent image, seed, steps, cfg, sampler name, scheduler뿐이며, 그게 전부다. 4 MP에서의 결과가 1 MP에서의 결과와 세부 묘사만으로는 설명할 수 없을 만큼 다르다면, 그 이유가 바로 이것이다.

• 편집 그래프에서는 해상도가 다르게 동작하며, 가장 비용이 많이 드는 단일 기본값입니다.만약 custom_size가 꺼져 있으면 — 템플릿 기본값 — 편집은 첫 번째 참조 이미지의 크기로 생성됩니다. resolution이 0이면 각 참조 이미지를 자체 픽셀 크기로 유지하되 32의 배수로 반올림하므로, 3000x4000 사진은 3008x4000 캔버스를 생성합니다. 0보다 큰 값은 대신 해당 이미지의 종횡비를 resolution x resolution 픽셀 예산에 맞게 조정합니다 — 너비가 아니라 총 픽셀 수입니다. RTX 5090에서 측정한 ComfyUI 자체 비용 예시: 3000x4000 참조 이미지를 resolution이 0일 때는 반복당 약 6초입니다. 동일한 편집을 resolution이 1024로 하면 약 896x1184에서 반복당 약 0.3초입니다. 다음으로 custom_size를 켜고 Resolution Selector에서 캔버스를 가져오되, 크기를 조정된 첫 번째 이미지 크기에 가깝게 유지하세요. "그렇지 않으면 편집이 어긋날 수 있습니다".

결정론: 시드가 고정하는 것과 고정하지 않는 것

고정 시드는 필요하지만 충분하지는 않으며, 제공되는 템플릿들도 이 점에 대해 서로 엇갈린다. 텍스트-투-이미지 KSampler는 컨트롤이 fixed로 설정된 채 제공된다. 두 편집 템플릿, 즉 이미지 편집과 배경 제거는 모두 컨트롤이 randomize로 설정된 채 제공된다. 같은 샘플러, 같은 기본값, 재큐 시 정반대의 동작.

시드가 고정되어 있다고 가정합니다. 다음은 여전히 이미지를 변화시키는 요소입니다:

• KV 캐시. 이것이 가장 큰 요소이며, 전설이 아니라 문서화된 내용입니다. Qwen-Image-2.1은 첫 단계 이후 텍스트와 참조 이미지의 키와 값을 캐시합니다. 파이프라인 소스는 조건화 토큰이 모델의 인과적 조건화 아래에서 단계 독립적이기 때문에 이것이 유효하다고 설명합니다. 그런 다음 이미지를 재현하려는 누구에게나 중요한 점을 말합니다. 캐시를 토글하는 것은 "축소된 정밀도에서 동일한 이미지를 비트 단위로 재현하지 않습니다". 왜냐하면 디코드 단계는 프리필 단계와 다른 시퀀스 레이아웃으로 어텐션하며, 둘은 서로 다르게 타일링되어 서로 다른 반올림에 도달하기 때문입니다. 그리고 첫 블록에서의 1-ULP 차이는 32개 블록과 모든 샘플러 단계에 의해 증폭되므로 "두 설정은 똑같이 유효하지만 눈에 띄게 다른 샘플을 제공합니다". 소스 자체의 지침은 다음과 같습니다: 이 플래그를 고정하여 샘플을 고정하십시오. ComfyUI에서 이 플래그는 Qwen Image 2.1 Cache 노드에 있으며, device(auto, gpu, cpu, off)와 dtype(default, int8, int4)로 설정됩니다.

• 캐시 노드 자체의 릴리스 이력. 2026년 9월 25일 이전에는 존재하지 않았으므로, day-zero 워크플로에는 그런 설정이 없고 오늘날의 워크플로처럼 동작하지도 않습니다. 그리고 off — 캐시를 배제하는 유일한 설정 — 는 "매 단계마다 프리픽스를 다시 계산하는데, 이는 더 느리지만 캐시를 배제할 수 있는 유일한 방법입니다".

• 어떤 모델 파일인가. 이 템플릿은 int8 디퓨전 모델과 int8 텍스트 인코더를 불러옵니다. 둘 중 하나를 bf16 파일로 바꾸면 연산 방식이 달라집니다. 다운로드 안내에 두 파일이 각각의 크기와 함께 나열된 것은 바로 이 선택이 실제로 존재하기 때문입니다.

• 프롬프트 인핸서가 켜져 있는 경우. refine_prompt가 켜져 있으면, 이미지 모델은 당신이 입력한 프롬프트가 아니라 재작성된 프롬프트에서 샘플링합니다 — 그리고 그 재작성은 자체 샘플링 파라미터를 가진 별도의 Generate Text 노드에 의해 생성됩니다: temperature 1.0, top_k 20, top_p 0.95, 자체 시드 필드, 그리고 max_length 토큰 예산. 당신의 KSampler 시드는 그 어느 것도 커버하지 않습니다. 서브그래프 내부의 Preview Any 노드는 실제로 이미지 모델에 도달한 프롬프트를 보여주며, 이것이 당신이 방금 무엇을 재현했는지 알 수 있는 유일한 방법입니다.

• ComfyUI 빌드. 템플릿에는 나름의 경고가 있습니다. 워크플로를 로드할 때 노드가 누락되는 것은 보통 해당 빌드가 그 노드들보다 먼저 나온 것임을 의미하며, Desktop과 Cloud는 안정판 릴리스를 따르기 때문에 나이틀리보다 뒤처질 수 있습니다.

따라서 다른 사람의 Qwen-Image-2.1 이미지를 재현하는 것은 시드 스왑이 아니다. 그것은 템플릿 리비전, 두 모델 파일, 해상도 설정, 스텝, cfg, 샘플러, 스케줄러, 캐시 장치와 dtype, 인핸서의 켜짐/꺼짐 상태와 자체 시드 — 그리고 편집 그래프의 경우 첫 번째 참조 이미지의 크기다. ComfyUI는 이러한 워크플로에 대해 시드 재현성 보장을 공표하지 않으며, diffusers 소스는 캐시 토글이 샘플을 바꾼다고 명확히 말한다. 정확한 일치를 시드가 건네주는 것으로 여기지 말고 의도적으로 조립하는 것으로 취급하라.

이미지가 둘 이상일 때, 그리고 메모리가 어디로 가는지

기본 제공 구성에서 그래프는 실행당 하나의 이미지를 생성하며, 이를 바꾸는 조절 장치는 그다지 대단하지 않습니다: 바로 EmptyLatentImage 노드의 세 번째 입력인 배치 크기인데, 1로 설정되어 있습니다. 이 값을 높이면 샘플러가 하나의 큐에서 여러 이미지를 내보내게 됩니다.

그 비용이 얼마인지가 바로 여기서 솔직해지는 부분이다. 템플릿은 캐시가 어디에 있는지 정확히 알려준다 — auto는 여유 VRAM을 사용한 다음 시스템 RAM을 사용한다; cpu는 연산 뒤에서 프리페치하며 문서에서는 속도 비용이 거의 없다고 설명한다; off는 매 단계마다 접두사를 재계산하므로 더 느리다. 정밀도 측면도 정량화한다: int8은 대략 bf16 정확도로 캐시를 절반으로 줄이고, int4는 4분의 1로 줄이지만 단계당 오차는 대략 두 배로 만든다. 그들이 공개하지 않는 것은 배치 크기 대 VRAM 표이며, ComfyUI 문서도 마찬가지다. 카드용 배치 크기를 산정하고 있다면, 솔직한 답은 어떤 자사 수치도 이를 포괄하지 않는다는 것이다; 효과가 공개된 레버는 캐시 장치와 dtype, 그리고 해상도 목표이며, 이는 잠재 수와 캐시된 접두사를 모두 증가시킨다.

두 가지 배치 함정이 울타리 건너편, diffusers 파이프라인 안에 있으며, ComfyUI 그래프가 이들을 숨기기 때문에 둘 다 알아 둘 가치가 있습니다. 거기서는 num_images_per_prompt가 배치를 곱하며, 제너레이터 목록을 전달하는 경우 그 길이는 유효 배치 크기와 정확히 일치해야 합니다. 그렇지 않으면 파이프라인이 예외를 발생시킵니다. 그리고 조건 이미지 목록은 "배치의 모든 프롬프트가 공유하는 하나의 이미지 세트이지, 프롬프트당 하나의 항목이 아닙니다" — 배치의 각 프롬프트에 자체 참조 이미지를 줄 수는 없습니다; 소스의 지침은 대신 프롬프트마다 파이프라인을 한 번씩 호출하라는 것입니다. 편집 서브그래프는 다른 위치에서 같은 형태의 제약을 가집니다: 이 서브그래프의 BatchImagesNode는 최대 10개의 참조 이미지를 텍스트 인코더로 배치 처리합니다. 이는 출력이 아니라 입력을 배치 처리하는 것입니다. 참조 10개가 그림 10장을 주지는 않습니다.

동일한 그래프로부터의 이미지-투-이미지

이를 위해 다른 그래프가 필요하지 않습니다. 이미지 편집 템플릿은 빈 잠재값을 텍스트 인코더의 잠재 출력으로 바꾼 텍스트-투-이미지 체인이며, 두 개의 LoadImage 노드가 image_1과 image_2를 서브그래프의 참조 슬롯에 공급하고, 끝에 ImageCompare 노드를 두어 출력 옆에서 입력을 볼 수 있게 합니다. 이미지 하나를 image_1에 넣고, image_2는 비워 두고, 지시문을 작성하세요. 그러면 그것이 이미지-투-이미지입니다: 당신의 그림은 모델이 읽는 컨텍스트이며, 모델이 부분적으로 노이즈를 제거하는 시작 잠재값이 아닙니다. 이 경로에는 설정할 강도 또는 노이즈 제거 슬라이더가 없습니다. 왜냐하면 대상은 노이즈에서 시작하고, 참조는 대신 인코더와 VAE를 통해 들어가기 때문입니다.

이 둘은 검색 한 번 차이로 갈리고 사람들이 잘못된 쪽을 집곤 하니, 각각 한 문장으로 경계를 제시합니다.

• 이미지 투 이미지는 변형본을 만들고 싶을 때 사용합니다. 모델에 이미지와 설명을 입력하면 선택한 캔버스에 원본과 비슷한 새 그림을 그려줍니다.

• 편집은 무언가를 바꾸고 싶을 때 하는 작업입니다: 모델에 이미지와 무엇이 달라져야 하는지 명시한 지시를 전달하고, 선택적으로 마스크나 칠한 표시를 함께 주면, 모델은 나머지 프레임은 그대로 유지합니다.

단서는 당신이 이제 막 입력하려는 문장에 있습니다. "이것처럼 보이게 하되 밤으로 해줘"는 i2i이고, "재킷을 빨간색으로 바꾸고 나머지는 그대로 둬"는 편집이며, 이 그래프에서 편집 경로는 마스크, 10개의 레퍼런스 슬롯, 그리고 국소 편집 동작이 있는 곳입니다. 그 이웃 질문은 다른 페이지의 주제이고, 이 페이지는 그 선에서 멈추므로 당신이 어느 쪽에 있는지 알 수 있습니다.

터보 체크포인트, 한 문단으로

교차 참조를 하나 언급하자면, 터보 표기가 이 질의 계열 안에 자리 잡고 있어 독자가 마주치게 되기 때문입니다. Qwen-Image-2.1-Turbo는 동일한 7B 시각 생성 아키텍처의 별도 8스텝 체크포인트로, 2026년 10월 9일에 공개되었으며 동일한 QwenImage21Pipeline으로 로드됩니다. 자체 모델 카드에 따르면 이 체크포인트는 "권장 샘플링 스케줄을 포함하므로 스케줄러를 수동으로 구성하지 않고도 바로 사용할 수 있다"고 되어 있고, 생성은 기본적으로 CFG 1을 사용하며, num_inference_steps만 설정하는 것으로는 저장된 스케줄을 재정의하지 않는다고 합니다 — 호출 시점에 명시적인 sigmas 인수를 전달해야 합니다. 이 모든 것이 이 페이지의 노드 체인을 바꾸지는 않습니다: 동일한 로더, 동일한 인코더, 동일한 샘플러 노드입니다. 바뀌는 것은 스케줄이 어디에서 오는가이며, 이것이 터보 실행과 기본 모델 실행을 비교하고 모델이 나빠졌다고 결론 내리기 전에 여러분의 그래프에서 확인해 볼 만한 유일한 사항입니다.

그래프에서 다음에 할 일

스크린샷이 아니라 ComfyUI의 템플릿 라이브러리에서 템플릿을 불러온 다음, 무엇이든 큐에 넣기 전에 노드 네 개를 읽으세요. 다음으로 Resolution Selector에서 실제로 원하는 화면비를 설정하고, 모델의 기본 2K를 원한다면 4.0 MP 목표를 설정하세요. 다음으로 KSampler에서, 실행을 재현할 생각이라면 control이 fixed인지 확인하고, 특정 문제가 생기기 전까지는 steps를 25, cfg를 1로 두세요. 다음으로 Qwen Image 2.1 Cache에서 device와 dtype을 지금 정해 적어 두세요. 나중에는 바꿀 수 없는데다, 프롬프트만 바뀐 것처럼 두 이미지를 비교하게 되니까요. 그리고 Generate Text 노드에서는 refine_prompt를 마음에 드는 기준 결과가 생길 때까지 꺼 두세요. 그런 다음 켜고 Preview Any에서 재작성된 내용을 읽고, 비교가 의미 있도록 원래 쓰던 시드를 유지하세요.