ConfyUI로 완성하는 AI 이미지 자동화 수익 시스템
AI 이미지 수익화의 시작점, 왜 ConfyUI인가?
지난 몇 년간 인공지능 이미지 생성 기술은 폭발적으로 성장했다. Stable Diffusion의 등장 이후 누구나 쉽게 예술적인 이미지를 만들어낼 수 있게 되었고, Midjourney나 DALL·E 같은 툴들이 상업적으로도 주목을 받기 시작했다. 그러나 진짜 수익을 만드는 흐름은 그저 이미지를 "생성"하는 것을 넘어서, 내가 원하는 대로 제어하고, 반복할 수 있으며, 자동화된 구조 안에 넣는 것에서 시작된다.
그 중심에 있는 것이 바로 ConfyUI다. ConfyUI는 Stable Diffusion 기반의 노드 편집 방식 인터페이스로, 글자가 아닌 시각적인 블록 연결로 이미지 생성의 전 과정을 통제할 수 있게 만든 고급형 오픈소스 툴이다.
일반적인 텍스트 프롬프트 기반 이미지 생성 도구는 '뽑기'에 가깝다. 원하는 그림을 얻을 수도 있지만, 그걸 반복하거나 응용하기가 쉽지 않다. 반면, ConfyUI는 한번 구성된 노드 흐름을 저장하고 재활용할 수 있으며, 프롬프트, 샘플러, 업스케일러, 스타일 조정, 얼굴 보정까지 한 번에 실행하는 자동화된 수익형 워크플로우를 만들 수 있다.
즉, 이 도구 하나만 잘 다루면 "이미지로 돈을 벌 수 있는 시스템"을 만들 수 있는 것이다.
이 글에서는 단순한 설치법이나 기능 요약이 아닌, ConfyUI를 활용해 AI 이미지 수익 구조 전체를 설계하고 실행하는 실전 전략을 시작부터 끝까지 다룬다.
1장. ConfyUI 설치부터 제대로: 준비물이 곧 시스템의 기초
설치 전 준비사항
ConfyUI는 로컬 설치형 프로그램이다. 즉, 클라우드 기반이 아닌 내 PC에 직접 설치하여 GPU를 활용하는 구조다.
그렇기 때문에 사전 준비가 매우 중요하다.
필요한 시스템 환경
- 운영체제: Windows 10 이상 (Linux도 가능하나 이 글은 Windows 기준)
- GPU: NVIDIA RTX 시리즈 권장 (VRAM 6GB 이상, 8GB 이상이면 안정적)
- Python 3.10.x (3.11 이상 비권장)
- Git 설치
- Visual C++ Redistributable
- CUDA 및 cuDNN 최신 버전 설치 (드라이버 포함)
Tip: 처음부터 오류 없는 설치를 위해선 Python, CUDA, GPU 드라이버 버전 간의 호환이 중요하다. 특히 Torch와 xformers의 설치 실패는 대부분 이 호환성 문제에서 비롯된다.
설치 절차
- Git 설치 후, 명령 프롬프트 또는 PowerShell을 열어 아래 명령어 입력:
- git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
- Python 가상환경 생성:
- cd ComfyUI python -m venv venv venv\Scripts\activate
- 필요한 라이브러리 설치:
- pip install -r requirements.txt
- 모델(.safetensors or .ckpt 파일)을 models/checkpoints/ 폴더에 복사
→ 예: https://civitai.com 에서 'Realistic Vision' 모델 다운로드 - 실행:
- python main.py
실행하면 브라우저에서 ConfyUI가 자동으로 열리며 http://127.0.0.1:8188 주소에서 로컬로 UI를 사용할 수 있다.
2장. 첫 이미지 생성: 노드가 말을 걸기 시작할 때
ConfyUI의 가장 큰 특징은 "노드 기반"이라는 점이다.
한 번 익숙해지면 마우스 클릭 몇 번으로 Stable Diffusion의 거의 모든 기능을 다룰 수 있게 된다.
최소 이미지 생성 워크플로우
- CheckpointLoaderSimple – 사용할 모델 로딩
- CLIPTextEncode (Prompt) – 원하는 이미지 설명 입력
- CLIPTextEncode (Negative Prompt) – 원하지 않는 요소 입력
- KSampler – 이미지 생성 샘플러 설정
- VAEDecode – Latent 이미지 디코딩
- SaveImage – 파일 저장
이 노드들을 마우스로 캔버스에 끌어다 놓고, 선으로 연결만 해주면 된다.
Prompt 예시:
"a professional product photo of a tech gadget on a white background, soft lighting, high contrast, 8k"
Negative Prompt 예시:
"blurry, watermark, text, cartoon, low detail"
샘플러는 DPM++ 2M Karras, 스텝은 30, CFG scale은 7~8 정도가 적당하다.
실행 버튼만 누르면, 최초의 이미지가 생성되고 자동으로 지정 폴더에 저장된다.
기본적인 구조 이해: Prompt → KSampler → Decode → Save
이 흐름을 이해하면, 이후부터는 원하는 기능을 ‘끼워넣기’만 하면 된다.
업스케일, 스타일 변환, 포즈 제어, 얼굴 보정 등은 이 구조의 중간에 추가되는 보조 노드들일 뿐이다.
좋습니다.
앞선 내용에 이어서 지금부터 ConfyUI 수익형 워크플로우 실전 전략의
ControlNet, 업스케일, 스타일 전환, 자동화, 수익화 구조까지
모두 서술형으로 이어서 작성합니다.
3장. 포즈 제어부터 시작되는 이미지의 디테일
Stable Diffusion 기반 AI 생성은 뛰어나지만, 여전히 “의도한 포즈”를 정확히 반영하기란 어렵다.
예를 들어 팔을 드는 동작, 앉아있는 구도, 손가락 자세 등은 텍스트만으로 제어가 힘들다.
이때 필요한 것이 바로 ControlNet이다.
ControlNet은 '이미지 입력'을 통해 생성 결과를 직접 제어할 수 있게 해주는 시스템이다.
ConfyUI에서는 이 ControlNet을 손쉽게 구성할 수 있다.
ControlNet 기본 노드 구성
- LoadImage → 포즈 또는 참조 이미지 불러오기
- OpenPosePreprocessor → 이미지에서 스켈레톤 추출
- ControlNetApply → 추출된 포즈 정보를 메인 생성 흐름에 입력
- KSampler – ControlNet과 연동하여 최종 이미지 생성
이 흐름을 통해, 기존 Prompt 기반 생성 방식에 **시각적 기준값(Conditioning)**을 부여하게 된다.
예시 구성 흐름
- Prompt:
"a confident female dancer striking a pose, futuristic outfit, glowing neon lights" - Reference Image:
춤을 추는 인물 사진 1장 (OpenPose 기반 스켈레톤 추출) - 설정:
- control_weight: 1.0 (포즈를 최대 반영)
- preprocessor: OpenPose
- 샘플러: Euler a, steps: 30
결과:
텍스트에서 표현하기 힘든 “팔과 다리 위치”, “몸 방향” 등이 그대로 반영된 고품질 이미지가 생성된다.
수익화 연결 아이디어
- 커스텀 캐릭터 일러스트 제작 서비스:
ControlNet 기반으로 고객이 요청한 포즈와 구도로 캐릭터를 자동 생성해주는 작업을 상품화할 수 있다.
(예: Fiverr, 크몽, Notion 유료 템플릿 포함) - SNS 콘텐츠 이미지 자동 생산 시스템:
동일한 포즈에 옷/배경만 바꿔서 반복 생산 가능.
AI 의류 샘플 이미지 제작에도 적합.
4장. 업스케일로 품질 끌어올리기
기본적으로 ConfyUI에서 생성되는 이미지는 해상도가 높지 않다.
보통 512x512, 768x768 정도인데, 이는 인쇄나 상업 디자인 작업에 사용하기엔 부족하다.
그래서 필요한 게 **업스케일러(Upscaler)**다.
가장 많이 사용하는 업스케일 노드들
- RealESRGAN – 노이즈를 줄이고, 디테일을 강화
- SwinIR / ESRGAN / 4xUltraSharp – 해상도 최대 4배까지 확장
- Tile-based Upscaler – 고용량 이미지 처리 시 렉 방지
노드 연결 순서:
VAEDecode → Upscaler → SaveImage
실전 예시
- 원본: 768x768 생성 이미지
- 업스케일러: RealESRGAN 4x
- 최종 출력: 3072 x 3072
- 용도: 제품 상세 페이지 이미지, 인쇄용 스티커 디자인
Tip:
업스케일 후에도 얼굴 품질이 낮으면 CodeFormer나 GFPGAN으로 보정 노드를 추가하면 됨
5장. 스타일 전환으로 이미지의 감성을 바꾸는 법
수익성 있는 이미지는 ‘감성’이 다르다.
텍스트로 아무리 잘 그려도, 스타일이 맞지 않으면 팔리지 않는다.
그래서 중요한 게 스타일 변환 노드 구성이다.
주요 스타일 전환 방법
- LoRA 적용
- 예: anime_style_lora, ghibli_style, watercolor_effect
- LoRALoader 노드 → KSampler에 연결
- Textual Inversion 활용
- 특정 스타일이나 표정, 조명을 학습한 임베딩 적용
- 이미지 기반 스타일 추출 (ControlNet T2I Adapter)
- 한 장의 이미지 스타일을 새로운 이미지에 반영
실전 예시
- Prompt:
"an elegant medieval princess looking at the camera, cinematic lighting, portrait style" - 스타일:
ghibli_style_lora.safetensors 적용 - 결과:
실제 캐릭터의 표정, 구성은 유지한 채,
애니메이션풍 감성과 색감이 반영된 새로운 이미지 생성
6장. 저장부터 자동화까지, 수익 시스템을 위한 구성법
이제 우리는 모델을 불러오고, 텍스트를 입력하고, 포즈를 제어하고, 스타일을 정하고, 업스케일까지 적용했다.
이 모든 과정을 매번 수동으로 반복한다면, 수익 시스템이 아니라 단순 노동이다.
ConfyUI의 가장 강력한 기능은 이 과정을 모두 자동화 가능한 JSON 워크플로우로 저장할 수 있다는 점이다.
자동화 워크플로우 저장법
- 메뉴 → Save → .json 파일로 저장
- 다음 번부터는 불러오기만 하면 전체 구성 자동 로딩
- 프롬프트만 바꿔주면 수십 장의 이미지를 같은 조건으로 반복 생성 가능
고급 자동화 팁
- 프롬프트 배치 파일 제작
→ 다양한 상품 타이틀, 스타일 조건을 자동으로 읽어오는 구성 가능 - 이미지 생성 + 저장 + 압축 + FTP 업로드까지 연동 가능 (Batch script + Watch Folder)
7장. ConfyUI로 실제 수익을 만드는 전략
AI 이미지를 단순히 ‘멋있게 만드는 것’은 아무 의미가 없다.
핵심은 이 이미지로 돈을 어떻게 벌 수 있느냐에 있다.
ConfyUI는 그 자체가 수익을 만들어주는 도구는 아니다.
하지만 이 도구를 활용해서 반복 가능한 수익 구조를 만드는 것은 충분히 현실적이다.
실제로 많은 1인 크리에이터, 블로거, 프리랜서들이 이 방식으로 매달 수백 ~ 수천 달러의 자동화 수익을 만들고 있다.
수익 모델 1: 제휴마케팅 (Affiliate Marketing)
가장 빠르게 수익이 발생하는 구조다.
ConfyUI 워크플로우를 설명하는 콘텐츠를 만들고, 그 안에 다음과 같은 도구들을 자연스럽게 추천하는 것이다.
추천 CPA 상품 리스트 (고수익)
도구 평균 CPA 수익 비고
| GetResponse | $100+ | 이메일 자동화 도구 |
| Jasper | $60~120 | AI 콘텐츠 생성기 |
| Notion Pro | $40~80 | 템플릿 판매 + 작업 도구 |
| Canva Pro | $35~65 | 디자인 자동화 |
| RunDiffusion | $50 | GPU 기반 AI 생성 서비스 |
| PromptBase | $15~30 | 프롬프트 판매 |
이 제품들은 단순히 소개하는 것이 아니라, ConfyUI 워크플로우 안에 활용되며, 경험 기반으로 추천되기 때문에 전환율이 매우 높다.
수익 모델 2: 디지털 상품 판매
ConfyUI의 구조적 장점은, 단 한 번 만들어 놓은 워크플로우를 수익화 가능한 상품으로 전환할 수 있다는 점이다.
예시 상품
- 워크플로우 .json 세트
- 프롬프트북 (PDF, 예시 포함)
- 업스케일+스타일 자동화 패키지
- ControlNet 포즈 제어 모음집
- 얼굴 복원용 설정 Preset
- 전체 자동화 구조 + 배치 스크립트
이 상품은 Gumroad, Payhip, Selar, Notion, Shopify 등을 통해 판매할 수 있다.
특히 블로그 포스트와 함께 묶어서 제공하면 단순 정보 글 → 실전 자료 제공 → 구매로 자연스럽게 연결되는 전환 구조를 만들 수 있다.
수익 모델 3: 자동화된 이메일 시퀀스
한 번 구독자만 모으면,
ConfyUI 관련 워크플로우 + 리드마그넷 + 제휴 툴 링크가 포함된 5~7단계 이메일 시퀀스를 통해 반복 수익을 낼 수 있다.
이메일 구성 예시
- 환영 인사 + 프리셋 제공
- ConfyUI로 이미지 자동화하는 법
- ControlNet 포즈 구성 워크플로우 안내
- 이미지 품질을 4배 향상시키는 방법 (업스케일러 추천 포함)
- 완성된 자동화 시스템 받기 (유료 워크플로우 안내)
- AI 이미지 마케팅 전략 (Jasper/Canva 연동 포함)
이런 시퀀스는 GetResponse, Systeme.io, Beehiiv 같은 플랫폼을 통해 완전히 자동으로 운영 가능하다.
8장. 트래픽은 어떻게 유입시킬까?
이미지 자동화 시스템을 아무리 잘 만들어도
사람이 오지 않으면 수익은 없다.
ConfyUI로 만든 수익 구조에 사람을 끌어오는 대표 채널은 다음과 같다.
트래픽 채널 1: 블로그 + SEO
현재 이 글처럼 구조화된 블로그 콘텐츠는 검색에서 유입되는 트래픽이 많고, 신뢰도도 높다.
고단가 키워드 반복, LSI 키워드 자연 배치, CTA 최적화가 반드시 필요하다.
트래픽 채널 2: YouTube Shorts & TikTok
ConfyUI의 워크플로우를 15~60초 길이의 짧은 영상으로 보여주고,
프로필 또는 설명란에 리드마그넷 링크 → 이메일 구독 유도
→ 자동화된 시퀀스 연결
→ 수익 발생
트래픽 채널 3: Pinterest & Quora
- Pinterest: 완성된 AI 이미지 + 링크 → 블로그 유입
- Quora: “How to automate AI image creation”에 대한 답변으로 워크플로우 일부 공개 → 전체 글 링크 삽입
이 채널들은 광고 없이도 충분히 유기적 유입을 끌어올 수 있다.
9장. 클릭을 유도하는 CTA 전략
수익은 행동에서 나온다.
그 행동을 유도하는 문장이 바로 CTA(Call to Action)다.
고전환 CTA 예시
“제가 사용하는 전체 자동화 워크플로우를 PDF로 정리했습니다. 지금 무료로 받아보세요.”
“이 이미지를 만든 워크플로우를 공유합니다. 단 한 번의 설정으로 매번 똑같은 결과를 뽑아보세요.”
“지금 사용 중인 모델과 설정값을 공개합니다. 아래에서 템플릿을 다운받고 직접 돌려보세요.”
CTA는 본문 중간과 후반, 그리고 사이드바 또는 팝업형태로 반복 노출되어야 한다.
결론. ConfyUI는 도구가 아니다, 수익 시스템이다
ConfyUI는 그저 “이미지를 만드는 도구”로 소개되곤 한다.
하지만 지금까지 이 글에서 살펴본 구조를 보면 알 수 있듯,
ConfyUI는 콘텐츠 생산과 수익화를 하나의 흐름으로 자동화하는 플랫폼이다.
- 내가 직접 컨트롤할 수 있는 이미지 생성 구조
- 반복 가능한 프롬프트와 스타일 조합
- 고화질 이미지로 전환되는 업스케일러
- 현실적인 포즈와 의상 구성을 가능하게 하는 ControlNet
- 수익 모델로 확장되는 자동화 시퀀스
그리고 그 모든 것을 하나의 노드 연결로 실행할 수 있다.
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