ComfyUI에서 Anima를 위한 SPEED 샘플러 구현
요약
Spectral Progressive Diffusion(SPEED) 기술을 ComfyUI에서 사용할 수 있도록 구현한 커스텀 노드를 소개합니다. SPEED는 낮은 해상도에서 시작해 점진적으로 해상도를 높여 디노이징 초기 단계의 연산 낭비를 줄임으로써 이미지 생성 속도를 크게 향상시킵니다.
핵심 포인트
- SPEED는 해상도를 점진적으로 높여 디노이징 연산 효율을 극대화하는 방식입니다.
- ComfyUI-SPEED 커스텀 노드를 통해 SamplerCustomAdvanced 노드와 연결하여 사용할 수 있습니다.
- 테스트 결과, 동일 시드 기준 생성 시간을 26초에서 14초로 약 46% 단축했습니다.
- 업샘플링 과정에서 일부 아티팩트나 드리프트 현상이 발생할 수 있습니다.
- 해당 구현은 공식 코드 출시 전 'vibecoded' 방식으로 제작된 초기 버전입니다.
저는 SPEED (Spectral Progressive Diffusion)를 위한 ComfyUI 커스텀 노드를 제작하여 여기에 업로드했습니다: ComfyUI-SPEED.
SPEED는 Spectral Progressive Diffusion의 약자입니다. 기본 아이디어는 확산 모델 (Diffusion Models)이 즉시 전체 고해상도 작업을 수행할 필요가 없다는 점을 이용하는 것입니다. 따라서 SPEED는 더 작은 크기에서 시작하여 이미지가 형성됨에 따라 점진적으로 해상도를 높입니다. 이를 통해 디노이징 (Denoising) 과정 초기 단계의 불필요한 연산 낭비를 줄일 수 있으며, 나중에 디테일을 유지하면서도 생성 속도를 높일 수 있습니다.
공식 코드가 아직 출시되지 않았기 때문에 상당히 '바이브(vibecoded)' 위주로 구현되었습니다. 따라서 세련된 엔지니어링이나 충실한 구현을 기대하지는 마시되, 기능은 작동합니다. 저는 Anima에서만 테스트했으며, 주요 설정 방법은 일반적인 ComfyUI 워크플로우와 마찬가지로 Sampler SPEED (Spectral Progressive) 노드를 SamplerCustomAdvanced에 연결하는 것이 전부입니다.
몇 가지 참고 사항:
- 일부 결과물에서 아티팩트 (Artifacts)가 발생하거나 드리프트 (Drift) 현상이 나타날 수 있습니다 (아마도 업샘플링 (Upsampling)과 관련이 있을 것입니다).
torch.compile은 여기서 도움이 되지 않았으며, 제 테스트 결과 오히려 샘플링 속도를 느리게 만들었습니다.- README에 예시 이미지와 함께 간단한 전/후 비교를 추가했습니다. 또한 이 게시물에서도 확인할 수 있습니다 (첫 번째 이미지는 SPEED 적용 시 14초, 두 번째는 미적용 시 26초이며, 둘 다 동일한 시드 (Seed)를 사용했습니다).
누구든 이 코드를 살펴보고 개선하고 싶다면 언제든 환영합니다. 저는 그저 간단히 작동하는 버전을 실행해보고 싶었을 뿐입니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
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