시작 플래그

ComfyUI는 python main.py로 시작할 때 명령줄 인수를 허용합니다. 이 페이지는 comfy/cli_args.py에 정의된 모든 플래그를 설명합니다.

Windows Portable 사용자는 .bat 실행 파일(예: run_nvidia_gpu.bat)에 플래그를 추가할 수 있습니다. 자세한 내용은 Windows Portable 가이드를 참조하세요.

ComfyUI 디렉토리에서 python main.py --help를 실행하면 내장 도움말 텍스트를 볼 수 있습니다. 필요에 따라 여러 플래그를 조합합니다:

python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8288 --disable-auto-launch --lowvram

네트워크 및 서버

플래그	기본값	설명
`--listen` `[IP]`	`127.0.0.1`	수신할 IP 주소. 쉼표로 구분된 목록 지원 (예: `127.2.2.2,127.3.3.3`). 값을 지정하지 않으면 기본값 `0.0.0.0,::` (모든 IPv4 및 IPv6 인터페이스)이 사용됩니다.
`--port`	`8188`	수신할 포트.
`--tls-keyfile` `PATH`	—	TLS (SSL) 키 파일 경로. HTTPS를 활성화합니다. `--tls-certfile`이 필요합니다.
`--tls-certfile` `PATH`	—	TLS (SSL) 인증서 파일 경로. HTTPS를 활성화합니다. `--tls-keyfile`이 필요합니다.
`--enable-cors-header` `[ORIGIN]`	비활성화	CORS 활성화. 선택적으로 원본을 지정하거나, 값을 주지 않으면 `*` (모든 원본)로 설정됩니다.
`--max-upload-size`	`100`	최대 업로드 크기 (MB).
`--enable-compress-response-body`	비활성화	HTTP 응답 본문 압축 활성화.

# Listen on all interfaces (LAN access)
python main.py --listen

# Listen on a specific IP
python main.py --listen 0.0.0.0

# Custom port with HTTPS
python main.py --port 8443 --tls-keyfile key.pem --tls-certfile cert.pem

디렉토리

플래그	기본값	설명
`--base-directory` `PATH`	ComfyUI 루트	모델, custom_nodes, input, output, temp, user 디렉토리의 기본 경로.
`--extra-model-paths-config` `PATH`	—	하나 이상의 `extra_model_paths.yaml` 파일을 로드합니다. 여러 번 지정할 수 있습니다.
`--output-directory` `PATH`	—	출력 디렉토리. `--base-directory`를 덮어씁니다.
`--temp-directory` `PATH`	—	임시 디렉토리. `--base-directory`를 덮어씁니다.
`--input-directory` `PATH`	—	입력 디렉토리. `--base-directory`를 덮어씁니다.
`--user-directory` `PATH`	—	사용자 디렉토리 (절대 경로). `--base-directory`를 덮어씁니다. 경로가 존재하고 읽을 수 있어야 합니다.

실행 및 브라우저

플래그	기본값	설명
`--auto-launch`	비활성화	시작 시 기본 브라우저에서 ComfyUI를 자동으로 엽니다.
`--disable-auto-launch`	비활성화	브라우저 자동 실행을 비활성화합니다.
`--windows-standalone-build`	비활성화	Windows 휴대용 빌드 편의 모드. 시작 시 자동 실행을 활성화합니다 (`--auto-launch`와 동일).

--windows-standalone-build는 auto_launch를 true로 설정합니다. --disable-auto-launch가 이를 덮어씁니다. 브라우저를 열지 않고 서버로 실행하려면 --disable-auto-launch를 사용하세요.

# Run server without opening browser
python main.py --disable-auto-launch

장치 및 CUDA

플래그	기본값	설명
`--cuda-device` `DEVICE_ID`	—	사용할 CUDA 장치 ID, 쉼표로 구분 (예: `0` 또는 `0,1`). 다른 장치는 숨깁니다.
`--default-device` `ID`	—	기본 장치 ID. 다른 모든 장치는 계속 보입니다.
`--cuda-malloc`	auto (torch 2.0+)	cudaMallocAsync 활성화. `--disable-cuda-malloc`과 상호 배타적입니다.
`--disable-cuda-malloc`	—	cudaMallocAsync 비활성화. `--cuda-malloc`과 상호 배타적입니다.
`--directml` `[DEVICE]`	—	torch-directml 사용. 선택적 장치 인덱스; 값을 주지 않으면 `-1`이 기본값입니다.
`--oneapi-device-selector` `STRING`	—	Intel 장치용 oneAPI 장치 선택기 문자열.

정밀도 및 추론

아래의 전역, UNET, VAE, 텍스트 인코더 그룹의 플래그는 각 그룹 내에서 상호 배타적입니다. 한 번에 그룹당 하나의 플래그만 사용할 수 있습니다.

전역 부동소수점

플래그	설명
`--force-fp32`	전역적으로 fp32 강제 적용. GPU 성능이 향상되면 보고해 주세요.
`--force-fp16`	전역적으로 fp16 강제 적용. `--fp16-unet`도 설정합니다.

UNET 정밀도

플래그	설명
`--fp32-unet`	확산 모델을 fp32로 실행.
`--fp64-unet`	확산 모델을 fp64로 실행.
`--bf16-unet`	확산 모델을 bf16으로 실행.
`--fp16-unet`	확산 모델을 fp16으로 실행.
`--fp8_e4m3fn-unet`	UNet 가중치를 fp8 (e4m3fn)로 저장.
`--fp8_e5m2-unet`	UNet 가중치를 fp8 (e5m2)로 저장.
`--fp8_e8m0fnu-unet`	UNet 가중치를 fp8 (e8m0fnu)로 저장.

VAE 정밀도

플래그	설명
`--fp16-vae`	VAE를 fp16으로 실행. 검은 이미지가 생성될 수 있습니다.
`--fp32-vae`	VAE를 전체 정밀도 fp32로 실행.
`--bf16-vae`	VAE를 bf16으로 실행.
`--cpu-vae`	VAE를 CPU에서 실행 (VAE 정밀도 플래그와 상호 배타적이지 않음).

텍스트 인코더 정밀도

플래그	설명
`--fp8_e4m3fn-text-enc`	텍스트 인코더 가중치를 fp8 (e4m3fn)로 저장.
`--fp8_e5m2-text-enc`	텍스트 인코더 가중치를 fp8 (e5m2)로 저장.
`--fp16-text-enc`	텍스트 인코더 가중치를 fp16으로 저장.
`--fp32-text-enc`	텍스트 인코더 가중치를 fp32로 저장.
`--bf16-text-enc`	텍스트 인코더 가중치를 bf16으로 저장.

기타 추론 옵션

플래그	기본값	설명
`--fp16-intermediates`	비활성화	실험적: 노드 간 중간 텐서에 fp32 대신 fp16 사용.
`--force-channels-last`	비활성화	추론 중 채널-마지막 메모리 형식 강제.
`--supports-fp8-compute`	비활성화	장치가 fp8 계산을 지원하는 것처럼 동작.
`--enable-triton-backend`	비활성화	comfy-kitchen에서 Triton 백엔드 활성화. 시작 시 기본적으로 비활성화됨.

미리보기

플래그	기본값	설명
`--preview-method`	`none`	샘플러 노드의 미리보기 방식. 선택: `none`, `auto`, `latent2rgb`, `taesd`.
`--preview-size`	`512`	최대 미리보기 이미지 크기 (픽셀).

캐시

캐시 모드 플래그는 상호 배타적입니다. --cache-ram, --cache-classic, --cache-lru, --cache-none 중 하나만 사용해야 합니다.

플래그	기본값	설명
`--cache-ram` `[GB] [GB]`	활성화 (기본 모드)	RAM 압박 캐싱. 첫 번째 값: 활성 캐시 임계값 (GB). 선택적 두 번째 값: 비활성 캐시/고정 임계값 (GB). 값을 제공하지 않으면: 활성 = 시스템 RAM의 10% (최소 2 GB, 최대 10 GB); 비활성 = 시스템 RAM의 100% (최대 96 GB). 최대 두 개의 값을 허용.
`--cache-classic`	—	이전의 공격적인 캐싱 스타일을 사용합니다.
`--cache-lru` `N`	`0` (비활성화)	최대 N개의 노드 결과를 캐시하는 LRU 캐싱. RAM/VRAM을 더 많이 사용할 수 있습니다.
`--cache-none`	—	RAM/VRAM 사용량 감소; 매 실행마다 모든 노드를 다시 실행합니다.

Attention

교차 어텐션 방법 플래그는 상호 배타적입니다. xformers를 사용할 때 분할 및 사분 교차 어텐션은 무시됩니다.

플래그	설명
`--use-split-cross-attention`	분할 교차 어텐션 최적화 사용.
`--use-quad-cross-attention`	서브-2차 교차 어텐션 최적화 사용.
`--use-pytorch-cross-attention`	PyTorch 2.0 교차 어텐션 사용.
`--use-sage-attention`	Sage 어텐션 사용.
`--use-flash-attention`	FlashAttention 사용.
`--disable-xformers`	xformers 비활성화.
`--force-upcast-attention`	어텐션 업캐스팅 강제 적용. 검은 이미지가 수정되는지 보고해 주세요. `--dont-upcast-attention`과 상호 배타적입니다.
`--dont-upcast-attention`	모든 어텐션 업캐스팅 비활성화. 디버깅 전용.

VRAM 및 메모리

VRAM 모드 플래그 (--gpu-only, --highvram, --lowvram, --novram, --cpu)는 상호 배타적입니다.

플래그	기본값	설명
`--gpu-only`	—	모든 것을 GPU에 저장하고 실행 (텍스트 인코더, CLIP 등).
`--highvram`	—	모델을 사용 후 CPU로 언로딩하지 않고 GPU 메모리에 유지.
`--lowvram`	—	동적 VRAM이 활성화된 경우 효과 없음. 그렇지 않으면 텍스트 인코더를 CPU에서 실행.
`--novram`	—	`--lowvram`이 충분하지 않을 때 최소 VRAM 사용.
`--cpu`	—	모든 것을 CPU에서 실행 (느림).
`--reserve-vram` `GB`	OS 종속	OS 및 기타 소프트웨어를 위해 예약할 VRAM (GB).
`--async-offload` `[NUM_STREAMS]`	Nvidia에서 활성화	비동기 가중치 오프로딩. 선택적 스트림 수 (기본값: 2).
`--disable-async-offload`	—	비동기 가중치 오프로딩 비활성화.
`--disable-dynamic-vram`	—	동적 VRAM 비활성화; 예측 기반 모델 로딩 사용.
`--enable-dynamic-vram`	Nvidia에서 자동	기본적으로 활성화되지 않은 시스템에서 동적 VRAM 활성화.
`--fast-disk`	비활성화	고정되지 않은 RAM 대신 디스크 기반 동적 로딩 선호. 빠른 NVMe에서 유용.
`--force-non-blocking`	비활성화	논블로킹 텐서 연산 강제 적용. 비 Nvidia 시스템에서 도움이 될 수 있음; 일부 워크플로우를 깨뜨릴 수 있음.
`--disable-smart-memory`	비활성화	모델을 VRAM에 유지하는 대신 RAM으로 공격적으로 오프로드.
`--disable-pinned-memory`	비활성화	고정 메모리 사용 비활성화.
`--mmap-torch-files`	비활성화	ckpt/pt 파일 로딩 시 mmap 사용.
`--disable-mmap`	비활성화	safetensors 로딩 시 mmap 사용 안 함.

성능 및 디버깅

플래그	기본값	설명
`--fast` `[OPT...]`	비활성화	품질이나 안정성에 영향을 줄 수 있는 실험적 최적화를 활성화합니다. `--fast` 단독 사용 시 모든 항목이 활성화됩니다. 특정 옵션: `fp16_accumulation`, `fp8_matrix_mult`, `cublas_ops`, `autotune`.
`--deterministic`	비활성화	가능한 경우 더 느린 결정적 PyTorch 알고리즘 사용. 모든 경우에 동일한 이미지를 보장하지 않습니다.
`--default-hashing-function`	`sha256`	중복 파일명/콘텐츠 비교를 위한 해시 함수. 선택: `md5`, `sha1`, `sha256`, `sha512`.

# Enable all fast optimizations (experimental)
python main.py --fast

# Enable specific optimizations only
python main.py --fast fp16_accumulation cublas_ops

ComfyUI Manager

설치 안내는 ComfyUI-Manager 설치를 참조하세요.

플래그	설명
`--enable-manager`	ComfyUI-Manager 활성화.
`--disable-manager-ui`	Manager UI 및 엔드포인트만 비활성화. 백그라운드 작업(예약 설치 등)은 계속 진행. `--enable-manager` 필요.
`--enable-manager-legacy-ui`	레거시 Manager UI 사용. `--enable-manager` 필요.

사용자 정의 노드 및 API 노드

플래그	기본값	설명
`--disable-all-custom-nodes`	비활성화	모든 사용자 정의 노드 로딩 비활성화.
`--whitelist-custom-nodes` `FOLDER...`	—	`--disable-all-custom-nodes`가 설정된 경우에도 로드할 사용자 정의 노드 폴더.
`--disable-api-nodes`	비활성화	API 노드를 비활성화하고 프론트엔드의 인터넷 통신을 차단합니다.
`--disable-metadata`	비활성화	출력 파일에 프롬프트 메타데이터 저장 비활성화.

# Troubleshoot custom node issues
python main.py --disable-all-custom-nodes

# Allow only specific custom nodes
python main.py --disable-all-custom-nodes --whitelist-custom-nodes ComfyUI-Manager

프론트엔드 및 API

플래그	기본값	설명
`--front-end-version`	`comfyanonymous/ComfyUI@latest`	`[owner]/[repo]@[version]` 형식의 프론트엔드 버전. GitHub 릴리즈에서 다운로드하려면 인터넷이 필요합니다. 버전은 `latest` 또는 시맨틱 버전(예: `1.0.0`)일 수 있습니다.
`--front-end-root` `PATH`	—	프론트엔드 디렉토리의 로컬 파일 시스템 경로. `--front-end-version`을 덮어씁니다.
`--comfy-api-base`	`https://api.comfy.org`	ComfyUI API의 기본 URL.
`--database-url`	`sqlite:///<ComfyUI>/user/comfyui.db`	데이터베이스 URL. 인메모리로 사용하려면 `sqlite:///:memory:`를 지정하세요.
`--enable-assets`	비활성화	에셋 시스템 활성화 (API 라우트, 데이터베이스 동기화, 백그라운드 스캐닝).
`--feature-flag` `KEY[=VALUE]`	—	서버 기능 플래그 설정. `KEY`만 지정하면 true로 설정됩니다. 반복 사용 가능. 불리언과 숫자는 자동 변환됩니다.
`--list-feature-flags`	—	CLI에서 설정 가능한 알려진 기능 플래그를 JSON으로 출력하고 종료합니다.

# List available feature flags
python main.py --list-feature-flags

# Set feature flags
python main.py --feature-flag show_signin_button=true

로깅 및 기타

플래그	기본값	설명
`--verbose` `[LEVEL]`	`INFO`	로깅 레벨. 선택: `DEBUG`, `INFO`, `WARNING`, `ERROR`, `CRITICAL`. `--verbose`만 단독으로 사용하면 `DEBUG`로 설정됩니다.
`--log-stdout`	비활성화	일반 프로세스 출력을 stderr 대신 stdout으로 전송합니다.
`--dont-print-server`	비활성화	서버 출력을 콘솔에 출력하지 않습니다.
`--multi-user`	비활성화	사용자별 저장소 활성화.
`--quick-test-for-ci`	비활성화	CI용 빠른 시작 테스트. 초기화 후 즉시 종료됩니다.

이 참조는 ComfyUI comfy/cli_args.py를 기반으로 합니다. ComfyUI를 업그레이드할 때 python main.py --help를 실행하거나 로컬 cli_args.py를 이 페이지와 비교하여 새로 추가되거나 변경된 플래그를 확인하세요.

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​정밀도 및 추론

​전역 부동소수점

​UNET 정밀도

​VAE 정밀도

​텍스트 인코더 정밀도

​기타 추론 옵션

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​캐시

​Attention

​VRAM 및 메모리

​성능 및 디버깅

​ComfyUI Manager

​사용자 정의 노드 및 API 노드

​프론트엔드 및 API

​로깅 및 기타

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