inpainting workflow 사용해서 실사 사진의 벽체 마감을 변경하고 싶은데,, 포토샵 마스크 기능사용해서 해봤는데, 원근감이나 실직적은 이미지생성이 안되는데, 가능한가요?

안녕하세요, 후반부 수업 중에 7-4에서 인테리어 인페인팅을 하는 강의가 있습니다. 거기에 보시면 IPAdapter를 이용해 인페인팅하는 이미지의 퀄리티를 높일 수 있는 방법이 있습니다. 또한, 강의 내용에는 포함되어있지 않지만, Lora나 Controlnet을 추가로 이용하여 이미지의 원근감이나 이미지의 퀄리티를 올릴 수 있습니다. 첨부된 이미지에서 보시면, 인페인팅에서 프롬프트와 Inpaint Model Conditioning 노드 사이에 컨트롤넷 Depth를 추가하여 원근감을 그대로 살린 예시를 보실 수 있습니다. 마찬가지로 Lora를 체크포인트와 Inpaint Model Conditioning 사이에 추가하신다면 이미지를 변화시킬 수 있습니다. KSampler 에서 steps 를 40으로 올리시고, denoise를 1.00으로 바꿔보시면 디테일이 올라갈 수 있습니다. 또는 seed 를 변형시켜가며 여러가지를 테스트해보시는 것도 좋습니다.

이미지에 사람이나,자동차를 추가하려고 inpainting 워크플로워를 사용해 보았는데요,, 실습1에서 하신것처럼 해봤는데, 이미지생성이 안되는 이유는 어떤건가요? 프롬프트는 사람이나 자동차를 적어 봤습니다. *추가질문, 실사 사진(건물외관사진이나 내부사진)을 찍고 외벽이나 내부 벽체를 마감재를 변경했을때 예상 이미지를 inpainting 워크플로워로...

안녕하세요, 마스크 범위를 혹시 너무 작게 잡으셨다면, 새로운 프롬프트에 따른 이미지 생성이 잘 되지 않습니다. 두번째 질문 주신 글에 추가 설명 드리겠습니다.

ComfyUI 실전 건축 활용법

김한준 컴퓨테이셔널 디자이너

303명

3시간 43분

김한준 컴퓨테이셔널 디자이너

5.0

303명

3시간 43분

ComfyUI 실전 건축 활용법

김한준

ComfyUI

ComfyUI 실전 건축 활용법

1:1 질의

강의자료

강의연장

모바일 지원

가격

99,000원

총 학습 시간 3시간 43분

수강 기간 60일

* 상품별 유의사항을 결제 페이지에서 반드시 확인해주세요.

단순 생성을 넘어 건축 디자인의
창의적 파트너로서의 AI 활용

인공지능이 도출하는 이미지를 단순한 결과물로 소비하는 단계에서 벗어나, 실제 건축 제작 방식의 연장선으로 편입시키는 방법을 다룹니다. 구상한 시안이나 물리적 모형을 바탕으로 즉각적인 시각화 결과물을 도출하여 설계 작업의 효율성을 비약적으로 향상합니다. 반복적인 실험을 통해 스스로만의 고유의 언어를 정립하고 미래 지향적인 창의적 경쟁력을 강화하는 실질적인 기반을 제공합니다.

세계적인 건축 교육 기관과 실무 현장에서 검증된 커리큘럼

세계적인 건축 교육 기관과
실무 현장에서 검증된 커리큘럼

영국 AA School와 영국 UCL Bartlett B.Pro Technical 등 유수의 교육 기관에서 교수로 활동하며 쌓은 교육 경험을 바탕으로 본 과정을 구성하였습니다. 다양한 국제 건축 비엔날레와 파빌리온 작업에서 실전적으로 활용된 고도화된 제작 방식을 수강생의 시선에서 체계적으로 정리하여 전달합니다. 기술적 깊이와 예술적 시각을 동시에 확보한 교육 과정을 통해 ComfiUI를 보다 더 심도 깊게 만나 볼 수 있습니다.

ComfyUI의 node 기반 구조를 이해하고
생성형 AI의 구동 원리를 확립합니다.

생성형 인공지능의 기본 원리부터 ComfyUI 설치 및 최적의 제작 환경 설정 방법을 학습합니다. node와 workflow의 유기적인 연결 관계를 파악하고, prompt의 논리적 구조와 parameter 설정값에 따른 결과의 차이를 심도 있게 분석합니다. 효율적인 작업을 위한 파일 구조 관리와 고품질 결과물 도출을 위한 AI 모델 선택법을 통해 자신만의 제작 체계를 구축하는 기초를 다집니다.

핸드스케치부터 실시간 연동까지,
설계의 모든 단계에 AI 기술을 결합합니다.

ControlNet과 LoRA를 활용하여 특정 양식을 적용하거나 나만의 model을 직접 학습시키는 고도화된 기술을 수행합니다. 핸드스케치를 경관 컨셉으로 변환하거나 시안 모형으로 diagram을 그리는 등 실제 건축 및 실내 건축 예제를 폭넓게 다룹니다. 특히 Grasshopper의 실시간 연동 및 이미지에서 3D Mesh를 도출하는 제작 방식을 익히며, 영상 제작 기술을 통해 프레젠테이션의 완성도를 극대화하는 실전 능력을 배양합니다.

인공지능 생태계를 주도하며
독창적인 언어를 구현

AI 생태계를 주도하며
독창적인 언어를 구현

본 과정을 이수하면 한정된 레퍼런스에 의존하지 않고, 머릿속의 디자인 언어를 즉각적인 시각 데이터와 영상으로 환산할 수 있습니다. 급변하는 인공지능 생태계 속에서 ComfyUI라는 가장 강력한 도구를 완벽히 제어하며, 대체 불가능한 설계 경쟁력과 독보적인 디자인 자생력을 확보하십시오.

과정 난이도 INTERMEDIATE

• 본 강의는 Stable diffusion, ComfyUI의 초보자를 대상으로 하는 기초 강의입니다.

• Stable diffusion을 비롯한 그 어떤 인공지능에 대한 지식이 없어도 수강이 가능합니다.

Beginner Intermediate Advanced

사용 소프트웨어

ComfyUI

ComfyUI는 수많은 이미지 생성형 AI의 기반을 다진 AI 모델인 Stable Diffusion의 무료 컴퓨터 설치 버전입니다.

본 과정에서는 ComfyUI 와 Python 3.12.xx 버전, Git가 사용됩니다.

다운로드

Rhinoceros 3D

Rhinoceros 3D는 건축 및 산업디자인 실무에서 복잡한 비정형 형태를 정밀하게 제어할 수 있는 강력한 3D 모델링 소프트웨어입니다.

본 과정은 ComfyUI와 호환되는 버전으로 진행됩니다.

다운로드

Grasshopper

Grasshopper는 Rhinoceros 3D 환경 내에서 복잡한 기하학적 형태를 논리적으로 구축하고 제어할 수 있는 강력한 Visual Programming 도구입니다.

본 과정은 Grasshopper가 내장되어 있는 Rhinoceros 3D를 통해 진행됩니다.

다운로드

예제 이미지

학습 목표

노드 기반의 ComfyUI 워크플로우를 명확히 이해합니다.

스케치와 모형을 활용하여 건축 컨셉 렌더링을 구현합니다.

프레젠테이션을 위한 AI 건축 영상 제작 기법을 배웁니다.

커리큘럼

총 9개 차시 · 37개 강의 · 3시간 43분

학습 목표

생성형 AI의 원리와 스테이블 디퓨전의 기본 개념을 파악하여, 실무 디자인에 AI를 도입하기 위한 기초 지식을 이해합니다.

ASKA01_01 INTRO_강의 커리큘럼 및 강사 소개 3:00

ASKA01_02 INTRO_생성형AI의 원리 및 활용법 3:00

ASKA01_03 INTRO_Stable Diffusion 소개 2:00

학습 목표

프롬프트 작성법과 KSampler의 파라미터 설정값을 비교 분석하며, 프로젝트에 적합한 체크포인트 모델 활용법을 습득합니다.

ASKA03_01 기초사용법_프롬프트의 구조 4:00

ASKA03_02 기초사용법_KSampler의 파라미터 설정값 비교 5:00

ASKA03_03 기초사용법_ComfyUI 폴더 구조 1:00

ASKA03_04 기초사용법_AI 모델 다운로드 4:00

ASKA03_05 기초사용법_Checkpoint 모델 비교 2:00

학습 목표

이미지 고해상도 처리, 부분 수정, 배경 제거 등의 노드를 다루며, 도면이나 렌더링에 필요한 텍스처 및 스타일링 기법을 배웁니다.

ASKA04_01 노드활용법_고화질 이미지 생성 10:00

ASKA04_02 노드활용법_이미지 부분 수정 7:00

ASKA04_03 노드활용법_이미지 배경 제거 4:00

ASKA04_04 노드활용법_손쉬운 프롬프트 스타일 적용 6:00

ASKA04_05 노드활용법_패턴 및 텍스처 2:00

학습 목표

컨트롤넷(ControlNet)과 IP-Adapter를 세팅하고, 나만의 LoRA 모델 트레이닝을 통해 고유한 디자인 스타일을 구현합니다.

ASKA05_01 스타일링_Controlnet 셋업 4:00

ASKA05_02 스타일링_이미지 새로 그리기 6:00

ASKA05_03 스타일링_IP-Adapter로 이미지 참조 7:00

ASKA05_04 스타일링_LoRA 특정 스타일 적용 5:00

ASKA05_05 스타일링_LoRA 트리거 단어 설정 3:00

ASKA05_06 스타일링_LoRA 심화 사용법 4:00

ASKA05_07 스타일랑_나만의 LoRA 트레이닝 18:00

학습 목표

Wan2.1과 AnimateDiff 모델을 활용하여 정지된 이미지나 텍스트를 기반으로 역동적인 건축 애니메이션 영상을 제작하는 법을 배웁니다.

ASKA06_01 동영상_Wan2.1 이미지에서 영상 제작 5:00

ASKA06_02 동영상_AnimateDiff 텍스트에서 영상 제작 2:00

ASKA06_03 동영상_AnimateDiff 동영상 스타일 바꾸기 3:00

ASKA06_04 동영상_AnimateDiff 동영상 심화 사용 3:00

학습 목표

핸드스케치, 스터디 모형 등 다양한 실무 소스를 바탕으로 컨셉 렌더링과 배치도 조경을 추가하는 건축 실전 워크플로우를 구현합니다.

ASKA07_01 실습_텍스트로 시작하는 건축 디자인 13:00

ASKA07_02 실습_핸드스케치로 그리는 경관 컨셉 렌더링 10:00

ASKA07_03 실습_스터디 모형으로 다이어그램 그리기 7:00

ASKA07_04 실습_인테리어 렌더링 가구 수정 8:00

ASKA07_05 실습_배치도 조경 추가하기 8:00

ASKA07_06 실습_동영상으로 프리젠테이션 업그레이드 12:00

학습 목표

웹캠 실시간 스타일링과 그래스호퍼 렌더링 미리보기를 연동하고, 단일 이미지에서 3D 메쉬 모델을 추출하는 확장 활용법을 습득합니다.

ASKA08_01 추가활용법_웹캠을 이용한 실시간 동영상 스타일링 10:00

ASKA08_02 추가활용법_그래스호퍼 실시간 렌더링 미리보기 10:00

ASKA08_03 추가활용법_이미지에서 만드는 3D메쉬 모델 11:00

강사 소개

김한준

컴퓨테이셔널 디자이너

SoomeenHahm Design 소장
UK AA School · UCL Bartlett · Oxford Brookes · London SouthBank 외래교수

Ai Stable diffusion ComfyUI Midjourney

영국 AA School(Architectural Association)과 바틀렛(UCL, Bartlett) 등 세계적인 건축 교육 기관에서 외래 교수로 활동하며, 컴퓨테이셔널 디자인과 인공지능 설계 분야의 독보적인 전문성을 구축해 왔습니다. 글로벌 건축 디자인 스튜디오에서의 실무 경험과 다수의 국제 비엔날레 참여를 통해 첨단 기술을 실제 설계 프로세스에 최적화하는 실전적 역량을 보유하고 있습니다.

이력

전 홍익대학교 외래교수

전 AA Visiting School Beijing Tutor

전 로디자인 건축 디자이너

2025 CAADRIA2025

2024 CAADRIA2024

2023 Book

2023 CAADRIA2023

2021 서울 디자인 페스티벌

2020 서울 도시건축전시관

2019 LAK (Landscape Architecture Korea) Vol.378

2018 캐나다 밴쿠버 International Lighting Design