1) 문제점
수작업 의존으로 인한 과도한 시간 및 비용 발생
대량 제작 시 스타일 일관성 유지 및 개인화 대응 한계
배경 제거, 해상도 조정 등 반복적 후처리 작업의 비효율성

2) 프로젝트 목표
생성부터 합성까지 전 과정 AI 자동화 시스템 구축
ComfyUI 노드 기반 워크플로우로 유연한 확장성 확보
GPU 가속을 통한 실시간 고품질 이모티콘 생성 파이프라인 구현

3) 주안점
LoRA 및 ControlNet 활용, 정교한 스타일 일관성 유지
GPU 메모리 최적화 및 배치 전략으로 생성 속도 극대화
에러 핸들링 및 품질 개선 루프 설계를 통한 서비스 안정성 확보

1.프로젝트 소개
ComfyUI 기반 AI 이모티콘 생성 및 이미지 합성 시스템을 개발했습니다. Python과 GPU 가속 기술을 활용하여 사용자 요청에 따라 실시간으로 커스텀 이모티콘을 생성하고, 다양한 배경이나 요소와 합성할 수 있는 자동화된 워크플로우를 구축했습니다. 기존 수작업으로 진행되던 이모티콘 제작 과정을 AI 기술로 대체하여 생산성을 크게 향상시켰습니다.

2.작업 범위
ComfyUI 워크플로우 설계 및 커스텀 노드 개발
Stable Diffusion 모델 최적화 및 파인튜닝
GPU 가속 환경 구축 및 성능 최적화
이미지 전처리 및 후처리 파이프라인 구현
배치 처리 시스템 및 큐 관리 시스템 개발
웹 기반 사용자 인터페이스 구축
이미지 품질 검증 및 자동 필터링 시스템 구현

3.주요 업무
Python 기반 ComfyUI 커스텀 노드 및 워크플로우 개발
CUDA 및 PyTorch를 활용한 GPU 가속 처리 시스템 구축
ControlNet과 LoRA를 활용한 스타일 일관성 유지 시스템 구현
이미지 합성을 위한 마스킹 및 인페인팅 알고리즘 적용
대용량 이미지 처리를 위한 메모리 최적화 및 배치 처리 로직 구현
RESTful API 개발을 통한 프론트엔드 연동
생성된 이미지의 품질 평가 및 자동 분류 시스템 개발

4.주안점
생성 속도와 품질의 균형을 맞추는 것에 중점을 두어 GPU 메모리 사용량을 최적화하고 배치 처리를 통해 처리량을 극대화했습니다. 특히 이모티콘의 일관된 스타일 유지를 위해 LoRA 모델을 활용한 스타일 전이 기법을 적용했으며, 실시간 처리를 위한 모델 최적화와 캐싱 전략을 구현했습니다. 또한 다양한 해상도와 형식의 이미지 합성이 가능하도록 유연한 파이프라인을 설계하여 확장성을 확보했습니다.