WAS Node Suite v3 Reborn: ComfyUI용 노드 463개, 의존성 제로
WAS Node Suite v3가 클래식 ComfyUI 노드 팩을 재구축합니다: 노드 463개, 자동 pip 설치 없음, torch 네이티브 처리, Three.js 3D 씬, 노드 내 비디오 비교를 지원합니다.
WAS Node Suite는 2023년부터 서비스되어 누적 다운로드 100만 회를 넘겼습니다. v2 팩은 220개의 노드를 포함했지만 설치 시 약 20개의 Python 패키지를 끌어들여 환경이 손상되는 흔한 원인이 되었습니다. 작성자 WASasquatch(Jordan Thompson)는 이번 릴리스를 "WAS-NS Reborn"이라고 부릅니다. 이 팩은 최신 ComfyUI에 맞게 재구축되어 ComfyUI 0.14.0+와 Python 3.10+만 있으면 되며, 어떤 시점에도 추가로 설치, 다운로드, 빌드할 것이 없습니다.
v2에서 v3로 바뀐 점
| v2 | v3 | |
|---|---|---|
| 노드 수 | 220 | 463 |
| 기본 설치 패키지 | 20 | 0 |
| Git URL에서 설치되는 패키지 | 3 | 0 |
| 선택적 노드 그룹 | 없음 | config.yaml의 기능 게이트 22개, 기본값으로 8개 비활성 |
v2 노드 ID 220개 중 216개는 변경 없이 유지되며, 폐기된 4개 노드(Image Crop Face, Image Gradient Map, Load Lora, Number to Text)는 오래된 워크플로를 열 때 ComfyUI의 누락된 노드 대화상자에서 자동으로 대체됩니다. 저장된 기존 설정, 위젯, 와이어 연결은 로드 시 그대로 이어집니다.
핵심 아키텍처 변경 사항: 얼굴 감지, 그라디언트 맵, 배경 제거, 프레임 보간, 시머리스 텍스처(seamless texture), 컬러 매칭, 레벨, 팔레트, 마스크, 디콘볼루션까지 모두 이제 ComfyUI 자체 디바이스에서 torch 네이티브로 실행됩니다. OpenCV, numba, rembg, timm, scipy, scikit-image, scikit-learn, matplotlib는 더 이상 설치되지 않습니다. 유일한 선택적 의존성 그룹은 document_export(DOC/ODT/PDF 출력)이며, config.yaml에서 명시적으로 활성화할 수 있습니다.
새로 추가된 노드 247개
주요 추가 사항은 다음과 같습니다.
- Three.js 씬(43개 노드): 와이어로 3D 씬을 구축합니다. 지오메트리, 머티리얼, 조명, 카메라, 모델 로딩, 렌더링, 패스 트레이싱을 지원하며, 기능 게이트 뒤에 있어 기본적으로 꺼져 있습니다.
- 파일, 아카이브, 문서(28개): 와이어를 통해 zip 아카이브를 다루고, 6가지 형식의 문서를 처리하며, 원본 파일명을 유지한 채 폴더 전체를 그래프로 전달합니다.
- 로직 및 플로우(24개): 조건 체인, 타입이 지정된 스위치, for 및 while 루프와 함께, 분기가 아예 평가되지 않도록 막는 Execution Gate도 제공합니다.
- 레이어(20개): 와이어로 연결되는 레이어 스택으로 이펙트와 정렬을 지원하며, 노드 위에 직접 캔버스가 그려집니다.
- HDR 및 리니어 라이트(9개): 화이트(white) 이상의 값을 디코딩하고, 필터를 거쳐도 레인지를 유지하며, EXR과 DNG를 읽고 쓸 수 있습니다.
- Latent Affine 샘플링(6개): 마스크를 통해 잠재 데이터를 스케일·오프셋하며, 샘플링 도중에도 적용할 수 있습니다. 피사체를 따라가는 콘텐츠 인식 패턴을 제공합니다. README에는 MiniMax H3 비디오 잠재 데이터에 대해 샘플러 내부에서 affine을 실행하는 예제 워크플로가 포함되어 있습니다.
- Temporal Noise Hold: 매 프레임 새 노이즈를 생성하는 대신 각 비디오 프레임의 노이즈 패턴을 다음 프레임으로 이어 전달합니다. MiniMax H3 같은 비디오 모델에서 시작 노이즈로부터 씬을 채워 나갑니다.
194개 노드는 노드 자체에 패널을 그립니다. 히스토그램, 컬러 램프, 3D 뷰, 텍스트 편집기, 그리고 클릭해서 룩을 고르는 콘택트 시트 등이 여기에 해당합니다. Compare Video는 드래그할 수 있는 분할선을 기준으로 두 렌더링을 프레임 단위로 동기화해 나란히 재생하므로, 워크플로 변경 결과를 기준 렌더링과 빠르게 비교할 수 있습니다.
Content Viewer는 연결된 모든 것(마크다운, HTML, SVG, 문서, JSON, CSV, 로그, 이미지 캔버스)을 노드 위에 직접 렌더링하며, 이미지 검색 패널, OpenReel 비디오 편집기 같은 설치형 뷰 확장 프로그램도 지원합니다.
사용 가능 여부
WAS Node Suite v3는 MIT 라이선스로 배포됩니다. ComfyUI Manager에서 "WAS Node Suite v3"를 검색해 설치하거나, WASasquatch/was-node-suite-comfyui를 custom_nodes에 복제하면 됩니다. 레거시 v2 동작을 선호한다면 작성자는 ComfyUI Manager에서 drltdata의 "WAS-NS Revised" 포크를 추천합니다. 3D 씬, HDR, 레이어, 루프, affine 샘플러 관련 실행 가능한 예제 워크플로는 저장소의 docs/workflows/ 디렉터리에 포함되어 있습니다.
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