Stable Diffusion 모델 선택 가이드: 이미지 품질부터 라이선스까지 실전 판단

Stable Diffusion 모델을 고를 때는 VRAM 걱정, 라이선스 혼란, 새 모델에 대한 유혹이 함께 몰려오는 경우가 많습니다. Hugging Face 에서 수십 개의 checkpoint 를 보고 무엇을 다운로드해야 할지 모를 수 있습니다. FLUX 품질이 “Midjourney 를 넘었다”는 말을 들었지만 내 8GB GPU 에서 돌아갈지 확신이 없을 수도 있습니다. 더 흔한 상황은 모델 파일을 ComfyUI 에 넣은 뒤 “node not found” 또는 “path incorrect” 같은 오류를 만나는 것입니다.

모델 선택은 이미지 품질 순위표만 보는 일이 아닙니다. 이 글의 초점은 하나입니다. 로컬 ComfyUI 환경에서 하드웨어, 라이선스, 생태계 성숙도를 기준으로 실제로 실행 가능하고, 적용 가능하며, 리스크를 통제할 수 있는 Stable Diffusion 모델을 어떻게 고를 것인가.

세 가지 주요 모델 패밀리 비교

먼저 전체 그림을 봅니다. 아래 비교는 공식 발표 페이지, Hugging Face 모델 카드, 커뮤니티 테스트를 기준으로 합니다. VRAM 요구 사항은 보수적으로 잡은 값이며, 실제 수치는 해상도, batch, 정밀도, workflow 최적화에 크게 달라집니다.

모델	이미지 품질 포지션	VRAM 요구 사항(보수적)	생태계 성숙도	상업적 라이선스	적합한 사용자
SDXL 1.0 Base	중상급, 세부 제어가 쉬움	6-8GB 부터	가장 높음, checkpoint/LoRA/ControlNet 풍부	Community License 는 비교적 유연하지만 수익 임계값 이후 기업 라이선스 필요	초보자, 낮은 리스크의 로컬 연습, 생태계 우선
SD 3.5 Large	높음, 구도와 텍스트 능력이 강함	12-16GB 부터	중간, 노드와 튜토리얼 개선 중	Community License, 수익 임계값과 기업 라이선스 확인 필요	품질을 중시하고 높은 하드웨어 비용을 감당할 수 있는 사용자
SD 3.5 Medium	중상급, 세부 표현 안정적	8-12GB 부터	중간, SD 3.5 Large 와 동일 계열	Community License	소비자용 GPU 사용자, 품질과 하드웨어 균형
FLUX.1 schnell	높음, 생성 속도 빠름	8-12GB 부터	중하, workflow/노드가 아직 개선 중	Apache 2.0, 상업적 사용에 비교적 유연	로컬 개발, 개인 사용, 상업적 테스트
FLUX.1 dev	최고 수준, 화면 디테일 풍부	12-16GB 부터	중하	비상업 라이선스, 상업적 사용 금지	로컬 연습, 품질 연구

빠르게 고르면:

• 초보자이거나 VRAM 이 제한적일 때(8GB 미만): SDXL 부터 시작합니다. 생태계가 가장 성숙하고 리스크가 낮습니다.
• 소비자용 GPU(8-16GB)로 품질을 높이고 싶을 때: SD 3.5 Medium 또는 FLUX schnell.
• 최고 품질과 상업적 사용이 모두 필요할 때: SD 3.5 Large 또는 FLUX schnell. 단, 라이선스 확인이 먼저입니다.

SDXL: 생태계가 가장 성숙한 초보자용 출발점

Stable Diffusion XL(SDXL)은 Stability AI 가 2023년에 공개한 1.0 Base 모델이며, 파라미터 수는 약 3.5B 입니다. 지금 가장 높은 품질의 모델은 아니지만 다른 모델이 따라오기 어려운 장점이 있습니다. 생태계 성숙도입니다.

Hugging Face 에는 SDXL 기반 checkpoint, LoRA, VAE, ControlNet 이 매우 많습니다. Civitai 와 다른 커뮤니티 플랫폼에서도 SDXL 파생 모델이 계속 올라옵니다. 즉, ComfyUI 에서 만나는 많은 workflow, 노드, 튜토리얼이 기본적으로 SDXL 호환을 전제로 합니다.

Stable Diffusion XL Base 1.0 모델 카드를 보면 SDXL 의 공식 라이선스는 Stability AI Community License 입니다. 개인 사용과 소규모 상업 프로젝트에는 충분히 유연한 편입니다. 하지만 Stability AI 가 정한 연간 수익 임계값을 넘으면 기업 라이선스가 필요합니다. 구체적인 임계값은 바뀔 수 있으므로 출시 전 Stability AI License 공식 페이지를 반드시 읽어야 합니다.

초보자에게 SDXL 을 추천하는 이유는 다음과 같습니다.

1. 튜토리얼이 많습니다: ComfyUI, WebUI, ControlNet, LoRA 학습에 SDXL 전용 자료가 많습니다.
2. 노드가 안정적입니다: CheckpointLoader, CLIPTextEncode, KSampler 같은 ComfyUI 기본 노드는 SDXL 지원이 안정적이라 오류가 적습니다.
3. 커뮤니티 checkpoint 가 풍부합니다: 애니, 실사, 일러스트 등 스타일별로 이미 조정된 checkpoint 를 고를 수 있어 처음부터 학습할 필요가 없습니다.
4. 하드웨어 부담이 관리 가능합니다: 1024x1024 해상도에서는 8GB VRAM 으로도 실행할 수 있습니다. 낮은 해상도나 양자화를 쓰면 부담이 더 줄어듭니다.

SDXL 의 품질은 SD 3.5 Large 나 FLUX 보다 낮을 수 있습니다. 하지만 많은 경우 품질 차이만이 핵심 문제가 아닙니다. 먼저 workflow 를 통과시키고, ComfyUI 조작에 익숙해지고, 경험을 쌓은 뒤 하드웨어를 업그레이드하려면 SDXL 이 가장 안정적인 출발점입니다.

Stable Diffusion 3.5: 공식 새 아키텍처의 open weights 경로

Stable Diffusion 3.5 는 Stability AI 가 2024년 10월에 공개한 최신 시리즈입니다. 세 가지 변형이 있습니다.

변형	파라미터	포지션	하드웨어 권장
Large	약 8B	최고 품질, 공식 플래그십	16GB+ VRAM, 소비자용 GPU 에는 부담 큼
Large Turbo	증류 버전	Large 에 가까운 품질, 더 빠른 생성	Large 와 유사
Medium	약 2.5B	중상급 품질, 더 하드웨어 친화적	8-12GB VRAM, 소비자용에 적합

공식 발표 Introducing Stable Diffusion 3.5에 따르면 SD 3.5 는 새로운 MMDiT 아키텍처를 사용하며 텍스트 이해와 구도 능력이 크게 개선되었습니다. Stability AI 는 이를 “open weights” 경로로 설명합니다. 라이선스 조건을 만족하면 가중치를 다운로드하고 로컬에 배포할 수 있다는 뜻입니다.

Medium 변형은 소비자용 GPU 에 더 적합합니다. 8GB-12GB VRAM 환경에서는 Medium 을 실행할 수 있지만 Large 는 보통 16GB 이상 또는 공격적인 양자화가 필요합니다. 새 아키텍처를 로컬에서 경험하고 싶지만 당장 하드웨어를 업그레이드하고 싶지 않다면 Medium 이 더 현실적입니다.

ComfyUI 의 SD 3.5 지원은 계속 개선 중입니다. 현재는 보통 다음이 필요합니다.

• 기존 CheckpointLoader 가 아니라 UNETLoader, CLIPLoader 같은 전용 노드.
• T5 XXL, CLIP L 같은 대응 text encoder.
• 공식 예제 workflow 또는 해당 모델을 다루는 커뮤니티 튜토리얼.

SD 3.5 의 라이선스 역시 Stability AI Community License 를 기반으로 합니다. 출시 전에는 다음을 확인해야 합니다.

• 공식이 정한 연간 수익 임계값을 넘는지.
• 기업 사용 시 별도 라이선스가 필요한지.

이 글은 법률 자문이 아닙니다. 구체적인 조건은 Stability AI License를 기준으로 삼아야 합니다.

FLUX.1: 품질은 선두권이지만 라이선스는 복잡함

FLUX.1 은 Black Forest Labs 의 이미지 생성 모델 패밀리입니다. 세 가지 경로의 포지션이 다릅니다.

경로	포지션	라이선스	접근 방식
pro	최고 품질, 서비스/API 지향	BFL 상업 라이선스	API 호출 또는 파트너 접근, 가중치 비공개
dev	고품질, 로컬 배포	비상업 라이선스(FLUX1-dev License)	Hugging Face 에서 가중치 다운로드, 상업적 사용 금지
schnell	고품질, 빠른 생성	Apache 2.0	Hugging Face 에서 가중치 다운로드, 상업적 사용에 비교적 유연

black-forest-labs/flux GitHub 저장소와 FLUX 모델 공식 페이지를 보면 다음을 확인할 수 있습니다.

• schnell 은 가장 유연한 라이선스입니다. Apache 2.0 으로 상업적 사용이 가능하며 로컬 개발과 개인 사용에 적합합니다.
• dev 는 상업적 사용을 명확히 금지합니다. FLUX.1 dev license 파일은 비상업적 사용만 허용한다고 명시합니다.
• pro 는 가중치를 공개하지 않습니다. API 호출로만 사용할 수 있으며 가격과 접근 방식은 공식 페이지를 기준으로 합니다.

많은 사람이 FLUX.1 은 모두 마음대로 상업적으로 쓸 수 있다고 오해합니다. 실제로는 schnell 만 Apache 2.0 아래에서 비교적 유연하고, dev 는 상업적 사용을 금지하며, pro 는 유료 API 또는 상업 협력이 필요합니다. 가중치를 다운로드하기 전에 어떤 경로를 쓰는지 먼저 확인하세요.

FLUX 를 ComfyUI 에서 사용할 때는 다음을 주의해야 합니다.

• FluxGuidance, FluxControlNet 같은 전용 workflow 와 노드가 필요합니다.
• T5 XXL 같은 추가 text encoder 가 필요합니다.
• 하드웨어 부담이 큽니다. 12GB 이상의 VRAM 이 더 안전하고, 낮은 VRAM 에서는 양자화나 해상도 축소가 필요합니다.

품질을 추구하고 새 workflow 를 살펴볼 의지가 있으며 라이선스 경계를 알고 있다면 FLUX 는 시도할 가치가 있습니다. 다만 상업적 사용이 필요하다면 schnell 인지 dev 인지 먼저 확인하고 해당 라이선스 파일을 읽어야 합니다.

하드웨어 판단 가이드: VRAM 이 가능성을 결정합니다

VRAM 요구량은 해상도, batch size, 정밀도, 양자화, 노드 구현, workflow 최적화에 크게 좌우됩니다. 아래 표는 보수적인 추정치이며 절대 보장은 아닙니다.

VRAM	추천 모델	시도 가능	비추천
4-6GB	SDXL(낮은 해상도/양자화)	없음	SD 3.5, FLUX
8GB	SDXL(1024x1024), SD 3.5 Medium(보수 설정)	FLUX schnell(양자화/낮은 해상도)	SD 3.5 Large, FLUX dev
12GB	SDXL, SD 3.5 Medium	SD 3.5 Large(공격적 양자화), FLUX schnell	FLUX dev(고해상도)
16GB+	SDXL, SD 3.5 Medium/Large, FLUX schnell	FLUX dev	없음

보수 설정: 해상도를 낮춥니다(예: 512x512), batch size 를 1 로 둡니다, fp8 또는 bf16 양자화를 켭니다, 최적화된 workflow 를 사용합니다.

공격적 양자화: 정밀도를 더 낮추고 커뮤니티 최적화 노드를 사용합니다. 이 경우 품질이나 안정성이 희생될 수 있습니다.

내 하드웨어에서 특정 모델이 돌아갈지 확신이 없다면 먼저 SDXL 또는 SD 3.5 Medium 으로 테스트하고, 경험을 쌓은 뒤 더 무거운 모델을 시도하세요. 6GB VRAM 에서 FLUX dev 를 억지로 돌리지 마세요. 오류와 크래시는 소프트웨어 문제처럼 보이지만 실제로는 하드웨어 부족인 경우가 많습니다.

상업적 라이선스 경계 체크리스트

모델 선택은 품질만 보고 끝나지 않습니다. 상업적 사용 전에는 라이선스를 항목별로 확인해야 합니다. 중요한 경계는 다음과 같습니다.

1. Stability AI Community License 의 수익 임계값

SDXL 과 SD 3.5 는 모두 Stability AI Community License 에 속합니다. 공식 라이선스 페이지에는 연간 수익 임계값이 있으며, 이를 넘으면 기업 라이선스가 필요합니다. 임계값 숫자는 바뀔 수 있습니다. 제3자 글에서 구체적인 숫자를 복사하지 말고, 출시 전 Stability AI License 공식 페이지를 반드시 읽으세요.

프로젝트에 유료 서비스, 광고 수익, 제품 판매 같은 상업적 수익이 있다면 다음을 확인해야 합니다.

• 현재 임계값이 얼마인지.
• 추가 기업 라이선스가 필요한지.
• 지역 또는 용도 제한이 있는지.

2. FLUX.1 dev 는 상업적 사용을 명확히 금지합니다

FLUX.1 dev license 파일은 비상업적 사용만 허용한다고 명시합니다. “가중치를 다운로드했으니 상업적으로 써도 된다”고 생각하는 경우가 있지만 틀렸습니다.

dev 경로는 로컬 연습, 개인 창작, 품질 연구에만 적합합니다. 상업적 사용이 필요하다면 schnell(Apache 2.0)을 선택하거나 유료 pro API 를 사용하세요. “테스트만 하는 것”이라도 상업 프로젝트에서 dev 가중치를 쓰지 마세요.

3. FLUX.1 schnell 은 더 유연한 라이선스입니다

FLUX.1 schnell license 파일은 Apache 2.0 이며 상업적 제한이 적습니다. 하지만 유연하다는 말이 무제한이라는 뜻은 아닙니다.

• 라이선스 고지는 유지해야 합니다.
• 내 사용 방식이 Apache 2.0 의 다른 조건을 위반하지 않는지 확인해야 합니다.
• schnell 라이선스를 dev 라이선스와 혼동하지 마세요.

4. 커뮤니티 checkpoint 는 기본 모델 라이선스를 상속하지 않습니다

Civitai 에서 “초실사 checkpoint”를 다운로드하면 SDXL 의 Community License 를 그대로 상속한다고 생각하기 쉽습니다. 하지만 그렇지 않습니다.

LoRA, 병합 모델, 파인튜닝 버전을 포함한 커뮤니티 checkpoint 는 모델 카드를 각각 확인해야 합니다. 어떤 제작자는 “상업적 사용 금지”를 명확히 표시하고, 어떤 제작자는 자유 사용을 허용하며, 어떤 경우는 출처 표시를 요구합니다. 기본 모델 라이선스는 파생 모델로 자동 이전되지 않습니다.

다른 사람이 묶은 패키지에서 checkpoint 를 다운로드했다면 상업적 사용 전에 반드시 다음을 해야 합니다.

• 해당 checkpoint 의 원본 모델 카드를 찾습니다.
• 제작자의 라이선스 문구를 확인합니다.
• 명확한 라이선스가 없으면 상업적 사용 불가로 봅니다.

5. 출시 전 공식 라이선스 페이지를 읽어야 합니다

이 글은 라이선스 경계에 대한 감각을 잡는 데 도움을 주지만 법률 자문은 아닙니다. 구체적인 조항, 임계값, 제한, 업데이트는 공식 페이지를 기준으로 합니다.

• Stability AI License
• FLUX.1 dev license
• FLUX.1 schnell license

중고 자료에서 숫자나 조항을 복사하지 마세요. 라이선스는 바뀔 수 있고, 프로젝트 출시 시점에는 예전 글과 공식 페이지가 달라졌을 수 있습니다.

ComfyUI 에서 실행하는 실전 절차

모델을 골랐다면 다음은 실제로 실행하는 일입니다. ComfyUI 에서는 다음 순서로 진행합니다.

단계 1: 모델 디렉터리 구조 확인

ComfyUI Models 문서에 따르면 모델 파일은 보통 다음 위치에 둡니다.

ComfyUI/models/
├── checkpoints/          # 기본 모델(.safetensors 또는 .ckpt)
├── lora/                 # LoRA 파인튜닝
├── vae/                  # VAE 파일
├── controlnet/           # ControlNet 모델
├── unet/                 # 일부 새 모델의 UNET 모델
├── clip/                 # CLIP text encoder
└── ...

모델마다 필요한 디렉터리가 다를 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• SDXL 은 보통 checkpoints/ 아래의 .safetensors 파일 하나만 있으면 됩니다.
• SD 3.5 와 FLUX 는 unet/, clip/ 같은 추가 디렉터리가 필요할 수 있습니다.

단계 2: 다운로드 출처 확인

추천 출처:

• 가능하면 Stable Diffusion XL Base 1.0, Stable Diffusion 3.5 Large 같은 Hugging Face 공식 모델 카드를 사용합니다.
• Civitai 에는 커뮤니티 checkpoint 가 많지만, 각 모델 카드의 라이선스 확인이 필수입니다.

추천하지 않는 출처:

• 라이선스가 명확하지 않은 “통합 패키지” 또는 “원클릭 패키지”.
• 출처 없는 클라우드 드라이브 링크.
• 스크린샷만 있고 모델 카드가 없는 공유.

단계 3: 새 모델은 추가 준비가 필요할 수 있음

.safetensors 파일 하나를 다운로드했다고 해서 반드시 바로 실행되는 것은 아닙니다. SD 3.5, FLUX 같은 새 모델은 보통 다음이 필요합니다.

• 공식 예제나 커뮤니티 튜토리얼에서 해당 .json workflow 파일을 다운로드합니다.
• 필요한 ComfyUI 노드를 설치합니다. 일부 새 모델은 새 노드에 의존하며, 노드가 없으면 “node not found” 오류가 납니다.
• T5 XXL, CLIP L 같은 추가 text encoder 를 별도로 다운로드해 해당 디렉터리에 둡니다.

“node not found” 또는 “model path incorrect”가 나오면 먼저 다음을 확인하세요.

• workflow 가 해당 모델과 맞는지.
• text encoder, VAE 같은 추가 파일이 빠졌는지.
• 모델 파일이 올바른 디렉터리에 있는지.

단계 4: 첫 이미지 생성 검증 체크리스트

실제 프로젝트에 쓰기 전에 먼저 이미지 한 장을 테스트합니다.

1. ComfyUI 를 시작하고 해당 workflow 를 불러옵니다.
2. 노드 누락 오류가 없는지 확인합니다.
3. “a cat sitting on a chair” 같은 간단한 prompt 를 입력합니다.
4. 실행하고 생성 완료를 기다립니다.
5. 생성 속도, VRAM 사용량, 이미지 품질을 확인합니다.

오류가 나면:

• VRAM 부족: 해상도나 batch size 를 낮추거나 양자화를 켭니다.
• 노드 누락: 해당 노드 패키지를 설치하거나 ComfyUI 를 업데이트합니다.
• 모델 경로 오류: 파일이 올바른 디렉터리에 있는지 확인합니다.

ComfyUI 기본 조작에 이미 익숙하다면 ComfyUI 입문 완전 가이드: 설치부터 첫 Stable Diffusion 이미지까지와 ComfyUI workflow 재사용 가이드: JSON 가져오기, 누락 노드, 모델 경로 확인도 참고하세요. 설치, 모델 경로, workflow 가져오기 문제 해결을 자세히 다룹니다.

FAQ: 자주 묻는 7가지 질문

1. 8GB VRAM 에서는 어떤 모델을 선택해야 하나요?

SDXL 또는 SD 3.5 Medium 을 우선 선택합니다. FLUX schnell 은 8GB 에서 공격적 양자화나 낮은 해상도가 필요하고 안정성은 SDXL 보다 낮을 수 있습니다. SD 3.5 Large 와 FLUX dev 는 12GB+ 에서 더 안전합니다.

2. SDXL 은 이미 오래된 모델인가요?

순수 품질은 SD 3.5 Large 와 FLUX 보다 낮은 경우가 있습니다. 하지만 생태계 성숙도는 여전히 가장 높습니다. 튜토리얼, 노드, checkpoint, LoRA, ControlNet 수가 새 모델보다 훨씬 많습니다. 초보자와 낮은 리스크의 로컬 연습에는 여전히 SDXL 부터 시작하는 것을 추천합니다.

3. FLUX.1 dev 를 상업적으로 사용할 수 있나요?

안 됩니다. FLUX.1 dev 라이선스는 상업적 사용을 명확히 금지합니다. 상업적 사용이 비교적 유연한 것은 schnell(Apache 2.0)이며, 또 다른 선택지는 유료 pro API 입니다. 상업 프로젝트에서 dev 가중치를 사용하지 마세요.

4. 모델을 ComfyUI 에 넣었는데 왜 읽히지 않나요?

흔한 원인:

• unet/ 이 필요한 모델을 checkpoints/ 에 넣는 등 파일을 잘못된 디렉터리에 둔 경우.
• FLUX 를 SDXL workflow 로 실행하는 등 workflow 가 맞지 않는 경우.
• text encoder, VAE 같은 추가 파일이 없는 경우.
• 파일 이름이나 경로 형식이 올바르지 않은 경우.

경로 확인은 ComfyUI workflow 재사용 가이드의 해당 부분도 참고하세요.

5. checkpoint, LoRA, VAE, ControlNet 중 무엇이 기본 모델인가요?

checkpoint(.safetensors 등)가 기본 모델이며 전체 생성 네트워크를 포함합니다. LoRA 는 파인튜닝 파일이며 checkpoint 와 함께 사용합니다. VAE 는 이미지를 디코딩하는 데 쓰이며, 어떤 checkpoint 는 VAE 를 내장하고 어떤 경우는 별도로 불러와야 합니다. ControlNet 은 구도, 경계, 포즈 등을 정밀하게 제어하는 네트워크입니다.

파일을 하나만 다운로드한다면 보통 checkpoint 를 우선 선택합니다.

6. 다른 사람의 통합 패키지에 들어 있는 checkpoint 를 상업적으로 써도 되나요?

기본적으로 된다고 보면 안 됩니다. 커뮤니티 checkpoint 의 라이선스는 모델 카드별로 확인해야 합니다. 기본 모델 라이선스는 파생 모델에 자동으로 전달되지 않습니다. 명확한 라이선스를 찾을 수 없다면 상업적 사용 불가로 취급하세요.

7. 모델이 새로울수록 이미지가 반드시 더 좋나요?

반드시 그렇지는 않습니다. 새 모델은 이미지 품질, 텍스트 이해, 구도를 개선할 수 있지만:

• 하드웨어 요구 사항이 높아 낮은 VRAM 에서는 실행되지 않을 수 있습니다.
• 생태계 성숙도가 낮아 workflow 와 튜토리얼이 적습니다.
• 라이선스가 더 엄격해 상업적 리스크가 커질 수 있습니다.

품질 향상은 모델을 실제로 실행할 수 있고, 적절한 workflow 가 있으며, 라이선스 경계를 이해할 때만 의미가 있습니다.

더 읽을거리와 다음 단계

모델 선택은 Stable Diffusion 사용 흐름의 첫 단계입니다. 그다음에는 설치, workflow, prompt 기법이 이어집니다.

먼저 읽기:

• ComfyUI 입문 완전 가이드: 설치부터 첫 Stable Diffusion 이미지까지 — 설치, 모델 디렉터리, 기본 조작을 다룹니다.
• ComfyUI workflow 재사용 가이드: JSON 가져오기, 누락 노드, 모델 경로 확인 — workflow 가져오기와 오류 해결을 다룹니다.

확장 학습:

• Prompt Engineering 비즈니스 실전 — Stable Diffusion 에도 적용할 수 있는 일반 prompt 기법.
• 매체를 넘나드는 창작: Nano Banana 와 Gemini — AI 도구 조합 사례.

후속 주제:
Stable Diffusion prompt 템플릿과 LoRA 학습 가이드는 별도 글에서 다룰 예정입니다.

참고 자료

아래 공식 페이지는 모델 선택과 라이선스 확인의 신뢰할 수 있는 출처입니다.

• Introducing Stable Diffusion 3.5 — SD 3.5 시리즈 공식 발표 페이지
• Stability AI License — Stability AI Community License 와 기업 라이선스 경계
• Stable Diffusion 3.5 Large model card — SD 3.5 Large 모델 카드
• Stable Diffusion XL Base 1.0 model card — SDXL base 모델 카드
• black-forest-labs/flux — FLUX.1 공식 추론 저장소
• FLUX models by Black Forest Labs — FLUX.1 모델 공식 페이지
• FLUX.1 dev license — FLUX.1 dev 비상업 라이선스 파일
• FLUX.1 schnell license — FLUX.1 schnell Apache 2.0 라이선스 파일
• ComfyUI Models — ComfyUI 모델 디렉터리와 모델 유형 설명