Qwen Image 2.1 ComfyUI 로컬 설치: VRAM별 설정 가이드

일반 소비자용 GPU에서 Qwen Image 2.1을 안정적으로 실행하려면, 처음부터 가장 작은 GGUF를 찾기보다 ComfyUI를 업데이트하고 공식 Text-to-Image 워크플로를 불러온 뒤, 공식 INT8 확산 모델과 호환되는 Qwen3-VL 텍스트 인코더, VAE로 작은 이미지 한 장을 생성해 실제로 저장하는 것이 가장 안전합니다. VRAM이 8GB 또는 12GB라면 BF16, 2K 출력, 프롬프트 향상을 한꺼번에 켜지 마세요.

Qwen과 Comfy Org 모두 모든 PC에 적용되는 최소 VRAM 수치를 공개하지 않았습니다. 아래 8GB·12GB 구성은 문제를 쉽게 분리하기 위한 보수적인 출발점이지 보장값이 아닙니다. 시스템 RAM, 모델 오프로딩, 드라이버, 해상도, 다른 GPU 프로세스에 따라 최대 메모리 사용량이 달라집니다.

먼저 가중치를 고르기: 파일 크기는 실행 VRAM과 다르다

2026년 9월 28일 기준 Comfy Org 공식 모델 저장소에는 확산 가중치 2개, 메인 텍스트 인코더 3개, VAE 1개, 별도의 프롬프트 향상 모델 2개가 있습니다. 첫 이미지를 만드는 데 필요한 것은 확산 모델, 메인 텍스트 인코더 하나, VAE입니다. qwen3.5_9b_..._pe_t2i는 선택형 프롬프트 향상 모델이며 qwen3vl_8b_... 인코더를 대체하지 않습니다.

역할	첫 실행 권장 파일	다운로드 크기 약	폴더
확산 모델	qwen_image_2.1_int8_convrot.safetensors	7.26 GB	ComfyUI/models/diffusion_models/
메인 텍스트 인코더, 메모리 절약형	qwen3vl_8b_w4a8.safetensors	6.31 GB	ComfyUI/models/text_encoders/
메인 텍스트 인코더, 공식 템플릿 기본값	qwen3vl_8b_int8_convrot.safetensors	9.35 GB	ComfyUI/models/text_encoders/
VAE	qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors	0.68 GB	ComfyUI/models/vae/
선택형 T2I 프롬프트 향상 모델	qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_t2i.int8_convrot.safetensors	9.47 GB	ComfyUI/models/text_encoders/

이 수치는 저장소 파일 크기이며 실행 중 VRAM이 아닙니다. INT8 확산 + W4A8 인코더 + VAE의 다운로드 합계는 약 14.24GB이고, 공식 템플릿의 INT8 + INT8 + VAE 조합은 약 17.28GB입니다. 프롬프트 향상 모델을 켜면 디스크 약 9.47GB와 또 하나의 대형 모델 로딩 단계가 추가됩니다.

VRAM 구간별 실용적인 첫 구성

사용 가능한 VRAM	먼저 시도할 구성	첫 생성 설정	성공한 뒤 확장할 항목
8GB	INT8 확산 + W4A8 메인 인코더 + VAE, 프롬프트 향상 OFF	768×768 또는 약 1MP 이하, batch 1, CFG 1	다음에 1024 시도, 공식 경로가 계속 OOM일 때만 커뮤니티 GGUF 고려
12GB	INT8 확산 + W4A8 메인 인코더, INT8 인코더는 이후 테스트	1024×1024, batch 1, CFG 1	향상 또는 해상도를 한 번에 하나씩 변경
16GB 이상	공식 템플릿의 INT8 확산 + INT8 인코더 + VAE	1024×1024, 25 steps, CFG 1	프롬프트 향상과 2K를 따로 시험
VRAM과 RAM이 충분함	먼저 INT8 경로를 확인한 뒤 BF16 비교	prompt, seed, 크기 고정	더 큰 사용량을 감수하고 통제된 비교가 필요할 때만 BF16 사용

8GB와 12GB 행은 진단 비용을 낮추기 위한 시작점이며 공식 하드웨어 요구 사항이 아닙니다. Qwen은 메모리가 제한된 환경의 모델 오프로딩을 설명하고, ComfyUI는 각 컴퓨터에서 어떤 구성 요소를 GPU에 둘지 결정합니다. 같은 GPU라도 시스템에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.

1. 커스텀 노드를 찾기 전에 ComfyUI 업데이트

Qwen Image 2.1은 ComfyUI에서 기본 지원됩니다. 공식 워크플로를 위해 서드파티 노드 팩을 먼저 설치할 필요가 없습니다. 빨간 노드, Qwen Image 2.1 템플릿 부재, TextEncodeQwenImage21 누락은 대개 ComfyUI 코어나 포함된 의존성이 오래되었다는 신호입니다.

• Windows Portable: ComfyUI를 종료하고 ComfyUI_windows_portable/update/update_comfyui.bat을 실행한 뒤 다시 시작합니다. 일반 업데이트의 첫 선택으로 update_comfyui_and_python_dependencies.bat을 쓰면 전체 의존성 스택을 재설치합니다.
• ComfyUI Desktop: Manage → Update에서 Engine을 업데이트합니다. Stable 채널은 최신 모델 지원이 늦을 수 있습니다. 노드가 계속 없다면 제공되는 Latest on GitHub 채널을 사용하거나 Portable/수동 설치로 전환합니다.
• Git 수동 설치: 실제 ComfyUI를 실행하는 Python 환경에서 코드와 의존성을 업데이트하고 재시작합니다.

cd /path/to/ComfyUI
git pull
python -m pip install -r requirements.txt
python main.py

공식 업데이트 가이드는 git pull만 실행하면 프런트엔드, 워크플로 템플릿, 새 노드가 계속 오래된 상태일 수 있다고 안내합니다. requirements.txt 의존성 설치도 업데이트 과정입니다.

2. 각 모델을 해당 로더가 읽는 폴더에 배치

선택한 파일을 공식 ComfyUI 모델 저장소에서 다운로드합니다. 파일명은 그대로 유지하세요. 브라우저가 중복 다운로드에 붙이는 (1) 같은 접미사 때문에 템플릿이 모델을 찾지 못할 수 있습니다.

저메모리 첫 실행은 다음 구조를 사용할 수 있습니다. 메인 인코더는 W4A8 또는 INT8 중 하나를 선택합니다.

ComfyUI/
└── models/
    ├── diffusion_models/
    │   └── qwen_image_2.1_int8_convrot.safetensors
    ├── text_encoders/
    │   ├── qwen3vl_8b_w4a8.safetensors
    │   └── qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_t2i.int8_convrot.safetensors  # optional
    └── vae/
        └── qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors

공식 템플릿 기본값과 맞추려면 qwen3vl_8b_w4a8.safetensors 대신 qwen3vl_8b_int8_convrot.safetensors를 사용합니다. 파일 복사 후 ComfyUI를 재시작하세요. 로더 목록은 일반적으로 시작 시 발견한 파일로 채워집니다.

3. 공식 Text-to-Image 워크플로 가져오기

ComfyUI Templates 패널에서 Qwen Image 2.1 text-to-image 템플릿을 열거나, 공식 T2I 워크플로 JSON을 내려받아 캔버스에 드래그합니다. 현재 공식 템플릿은 메인 그래프를 subgraph로 묶고 1024×1024, 25 steps, CFG 1, euler + simple에서 시작합니다.

로더와 설정을 다음 순서로 확인합니다.

1. 확산 모델에 qwen_image_2.1_int8_convrot.safetensors를 선택합니다.
2. 메인 텍스트 인코더에 qwen3vl_8b_w4a8.safetensors 또는 qwen3vl_8b_int8_convrot.safetensors를 선택하고 type을 qwen_image로 둡니다.
3. VAE에 qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors를 선택합니다.
4. 첫 실행에서는 refine_prompt를 false로 유지합니다. PE 모델 선택기는 프롬프트 향상 전용입니다.
5. 8GB는 768×768, 12GB 이상은 1024×1024로 시작합니다. 가로와 세로는 32로 나누어지는 값을 권장합니다.
6. batch size 1, CFG 1을 유지합니다. LoRA, ControlNet, 참조 이미지, 업스케일 분기는 아직 추가하지 않습니다.

성공 여부를 쉽게 판단할 수 있도록 단순한 첫 prompt를 사용합니다.

A red ceramic teapot on a wooden table, soft window light, plain background.

처음부터 2K로 시작하지 마세요. 네이티브 2K 지원은 모델이 2048×2048을 직접 생성할 수 있다는 뜻이지, 모든 8GB·12GB 환경에서 완료된다는 뜻은 아닙니다.

4. 작업 하나만 큐에 넣고 기다린 뒤 PNG 저장 확인

Queue Prompt를 한 번만 누릅니다. 첫 실행은 수십 GB를 읽고 구성 요소를 VRAM, 시스템 RAM, CPU 사이로 이동할 수 있습니다. 미리보기가 바로 나오지 않더라도 같은 작업을 반복해서 넣지 말고 시작 터미널이나 로그를 확인합니다.

아래 네 가지 신호가 모두 있어야 첫 실행을 성공으로 봅니다.

1. model not found, missing node type, CUDA out of memory 또는 프로세스 종료 없이 큐가 끝난다.
2. SaveImageAdvanced에 이미지가 표시된다. Sampler 완료만으로 저장을 확인할 수 없다.
3. ComfyUI/output/에 PNG가 있다. 공식 템플릿의 기본 파일 접두사는 Qwen_image_2.1이며, Save Image 노드를 바꿨다면 그 노드의 경로를 따른다.
4. PNG가 정상적으로 열리고 기대한 크기이며, 전체 검정·전체 투명·손상 파일이 아니다.

NVIDIA 시스템에서는 다른 터미널에서 메모리를 볼 수 있습니다.

nvidia-smi -l 1

사용한 확산 파일, 텍스트 인코더, 해상도, 관찰한 최대 사용량을 기록합니다. 이후에는 한 번에 변수 하나만 바꿔야 새로운 실패 원인을 찾기 쉽습니다.

5. 전부 교체하지 말고 증상별로 해결

노드가 빨갛거나 missing node type이 표시됨

ComfyUI 코어와 의존성을 업데이트하고 재시작합니다. 공식 워크플로의 TextEncodeQwenImage21, ResolutionSelector, 논리 switch는 코어 노드입니다. 이름이 비슷한 무관한 서드파티 팩을 설치하면 진단이 더 어려워질 수 있습니다.

모델 목록이 비어 있거나 model not found가 표시됨

폴더, 확장자, 정확한 파일명을 확인하고 ComfyUI를 재시작합니다. 메인 인코더를 models/clip/에 넣거나, 확산 모델을 models/checkpoints/에 넣거나, 브라우저가 중복 파일명을 바꾸는 실수가 흔합니다.

Sampling 시작 전에 VRAM 부족

프롬프트 향상을 끄고 메인 인코더를 INT8에서 W4A8로 바꾸며 batch 1을 유지합니다. GPU를 쓰는 브라우저, 게임, 영상 도구도 닫습니다. 8GB는 768×768로, 12GB는 1024×1024로 돌아가고 선택 분기를 제거합니다.

VAE Decode 중 또는 저장 직전에 OOM

가로와 세로를 줄이고 새 작업 하나만 실행합니다. steps 감소는 주로 시간을 줄이고, 해상도 감소는 latent와 VAE Decode 메모리를 더 직접적으로 줄입니다.

디스크나 CPU는 작동하는데 큐가 멈춘 것처럼 보임

모델 로딩이나 오프로딩 중일 수 있으며 아직 실패한 것이 아닐 수 있습니다. 명확한 완료나 오류를 기다립니다. 반복 클릭은 큰 작업을 더 쌓을 뿐입니다. RAM이 계속 올라가 심한 swap이 발생하면 취소하고 설정을 낮춘 뒤 ComfyUI를 재시작합니다.

이미지가 흐리거나 과도하거나 구조가 무너짐

CFG가 여전히 1인지 확인합니다. 공식 템플릿은 CFG 1에서 negative prompt를 사용하지 않는다고 명시합니다. SDXL 워크플로에서 쓰던 높은 CFG를 그대로 가져오는 것은 좋은 시작이 아닙니다.

1024는 되지만 2K는 항상 OOM

1024를 작동 기준으로 유지합니다. batch 1과 프롬프트 향상 OFF 상태에서 1280, 1536, 2048 순으로 한 단계씩 올립니다. 모델의 2K 지원과 로컬 메모리 수용 능력은 별개의 제한입니다.

8GB와 12GB 사용자가 실제로 선택할 구성

8GB에서는 모든 기능을 켜는 것이 아니라 전체 파이프라인을 성립시키는 것이 목표입니다. INT8 확산, W4A8 메인 인코더, VAE를 사용하고 PE를 끈 뒤 768×768, batch 1에서 시작합니다. 그래도 실패하면 GGUF로 넘어가기 전에 ComfyUI가 최신인지, 시스템 RAM이 충분한지 확인합니다. 출처가 불명확한 양자화 파일을 기본 워크플로에 넣고 호환된다고 가정하지 마세요.

12GB에서는 1024×1024를 첫 목표로 둡니다. 여유 공간을 위해 W4A8로 시작하고, 베이스 생성이 안정된 뒤 공식 템플릿의 INT8 인코더를 시도합니다. 프롬프트 향상은 prompt를 다시 쓰는 별도 9B 모델을 로드하는 두 번째 단계입니다. 기본 그래프가 실패하는 동안 추가하지 마세요.

커뮤니티 게시물은 개인 사례일 뿐 최소 요구 사항을 확정하지 않습니다. 한 사용자는 8GB 노트북용 RTX 5060에서 모델을 실행하며 최적화 중이라고 했고, 12GB RTX 3060 사용자는 8GB 사용자에게 W4A8을 제안했습니다. 첫 번째 보고와 두 번째 제안은 동일 조건의 테스트나 전체 로그가 없으므로 보장이 아니라 참고로만 사용하세요.

GGUF는 선택형 저메모리 경로이며 공식 첫 단계가 아니다

Qwen과 Comfy Org 공식 템플릿은 .safetensors를 사용합니다. GGUF에는 서드파티 로더, Qwen Image 2.1 전용 양자화 파일, 그 로더에 맞춘 그래프가 필요합니다. ComfyUI-GGUF는 스스로 work in progress라고 설명하며 제3자가 배포한 모든 Qwen quant의 호환성을 보장하지 않습니다.

공식 INT8/W4A8 경로가 메모리 때문에 계속 실패할 때만 다음 커뮤니티 경로를 고려합니다.

1. ComfyUI를 업데이트하고 Manager 또는 저장소에서 ComfyUI-GGUF를 설치합니다.
2. Qwen Image 2.1용으로 명시된 파일을 구하고 배포자, 라이선스, hash, 필요한 loader를 확인합니다.
3. 기본 확산 loader를 Unet Loader (GGUF)로 교체합니다. Qwen Image 2.1 호환 메인 텍스트 인코더와 VAE는 유지합니다.
4. 정확한 파일명을 선택하고 약 1MP 이하, CFG 1, batch 1에서 테스트합니다.
5. 실패하면 해당 quant의 설명으로 돌아갑니다. Qwen Image 1.x, Flux, 일반 Stable Diffusion 그래프를 섞어 진단하지 않습니다.

러시아어권 사용자는 qwen-image-2.1-UC-Q4_K_M.gguf를 ComfyUI에서 실행했다고 보고했지만 설치에 추가 도움이 필요했다고도 했습니다. 별도의 커뮤니티 Q8_0 워크플로는 GGUF와 공식 인코더, VAE를 조합합니다. 이는 대안이 존재한다는 뜻이지 임의의 Q4/Q8 파일이 호환되거나 안전하다는 증거는 아닙니다.

베이스 성공 후 프롬프트 향상, 2K, 편집 추가

기본 이미지가 안정적으로 생성·저장된 뒤 다음 순서로 확장합니다.

1. 프롬프트 향상: qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_t2i.int8_convrot.safetensors를 내려받아 선택하고 refine_prompt를 켭니다. 비교할 때 seed, 크기, steps를 고정합니다.
2. 고해상도: 1024에서 2048×2048로 바로 뛰지 말고 단계별로 올립니다. 알파 채널이 필요하면 PNG로 저장합니다.
3. 이미지 편집: 공식 Image Edit 워크플로로 전환합니다. 이 워크플로의 향상 모델은 T2I가 아니라 ..._pe_i2i... 파일입니다.
4. 투명 출력: 공식 RGBA/transparent background prompt 표현을 사용하고 PNG로 저장합니다. 먼저 일반 불투명 이미지를 확인해 투명도만 새 변수로 둡니다.

최종 검수 체크리스트

• ComfyUI 코어, 프런트엔드 의존성, 워크플로 템플릿이 최신이며 재시작 후 코어 노드가 빨갛지 않다.
• 확산 모델, 메인 텍스트 인코더, VAE가 올바른 폴더에 있고 정확한 파일명으로 보인다.
• 프롬프트 향상 OFF, batch 1, CFG 1이며 8GB는 768, 12GB는 1024에서 시작했다.
• 큐에는 한 작업만 있고 터미널이 모델·노드·OOM 오류 없이 끝난다.
• ComfyUI/output/에 요청한 크기의 정상 PNG가 있다.
• PE, 고해상도, 편집, GGUF를 추가하기 전에 성공한 가중치 조합, 해상도, 관찰한 최대 사용량을 기록했다.

여섯 항목이 모두 충족되면 재현 가능한 Qwen Image 2.1 로컬 기준이 완성됩니다. 이후 최적화는 그 기준에서 한 요소씩 바꾸고, 실패 원인을 찾기 어려운 대형 그래프로 한 번에 교체하지 마세요.