ComfyUI에서 Qwen 3.5를 AI 어시스턴트, 캡셔너 및 이미지 분석기로 사용하기

커뮤니티 반응

대체로 긍정적이며, 양자화된 모델의 효율성과 ComfyUI 내에서의 활용 가능성에 대해 관심을 보이고 있다.

주요 논점

01찬성다수

양자화된 Qwen 3.5 모델이 ComfyUI 워크플로우의 프롬프트 생성 및 이미지 분석 효율을 크게 개선한다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

mxfp8 및 nvfp4 양자화가 모델 크기와 속도 측면에서 효율적이다.
ComfyUI 내에서 LLM을 활용한 프롬프트 엔지니어링이 생성 품질 향상에 도움이 된다.

실용적 조언

다운로드한 Qwen 3.5 모델을 ComfyUI의 text_encoder/Qwen3.5 폴더에 저장하여 사용하라.
이미지 분석이 필요 없을 때는 이미지 업로더 노드를 바이패스하여 추론 속도를 높여라.

섹션별 상세

작성자는 Qwen 3.5 9B 및 4B 모델을 ComfyUI 환경에 최적화된 mxfp8 및 nvfp4 형식으로 양자화했다. 가중치 정밀도를 낮추어 메모리 점유율을 줄이면서도 NVIDIA GPU에서의 추론 속도를 높이는 방식을 채택했다. 사용자는 다운로드한 모델 파일을 text_encoder 폴더 내 Qwen3.5 하위 폴더에 배치하여 즉시 워크플로우에 통합할 수 있다.

Hugging Face에 업로드된 Qwen 3.5 양자화 모델 페이지의 썸네일 이미지이다. — ScreenshotComfyUI에서 사용 가능한 nvfp4 양자화 버전의 Qwen 3.5 모델이 배포되었음을 보여준다. 모델의 명칭과 배포자 정보를 포함하고 있어 해당 리소스의 출처를 명확히 확인해준다.

이 모델은 Flux2나 LTX-2.3과 같은 이미지 및 비디오 생성 모델을 위한 정교한 프롬프트를 생성하는 보조 도구로 활용된다. 작성자는 마크다운 형식의 텍스트 가이드를 제공하여 사용자가 프롬프트 노드에 쉽게 복사하여 붙여넣을 수 있는 구조를 설계했다. 사용자 프롬프트를 입력하면 모델이 이를 바탕으로 상세한 묘사가 담긴 고품질 프롬프트를 출력하여 생성 결과물의 품질을 높인다.

이미지 분석 기능을 활성화하면 업로드된 이미지를 상세히 캡셔닝하거나 분석하여 비디오 생성 워크플로우의 기초 자료로 활용할 수 있다. 이미지 분석이 필요 없는 경우 업로더 노드를 바이패스하여 순수 텍스트 어시스턴트로만 전환하는 유연한 워크플로우 구성을 보여준다. 특히 검열이 제거된(Abliterated) 버전을 사용하여 창작 활동 시 발생할 수 있는 모델의 거부 반응을 최소화하고 자유로운 콘텐츠 생성을 지원한다.

언급된 도구

Qwen 3.5추천

AI 어시스턴트, 프롬프트 생성 및 이미지 분석

ComfyUI추천

노드 기반 스테이블 디퓨전 인터페이스 및 워크플로우 실행

언급된 리소스

문서Qwen-3.5-Abliterated-Comfyui-nvfp4 Hugging Face