ComfyUI v0.36.0: Marigold V2 네이티브 지원 및 비디오 연결

Marigold V2는 단일 이미지에서 기하 정보를 곧바로 읽어냅니다: 동일한 체크포인트 계열에서 깊이, 표면 노멀, 알베도를 얻습니다(티저 이미지는 프로젝트 저장소 제공).

Marigold V2: 깊이, 표면 노멀, 알베도

Marigold V2는 HUAWEI Bayer Lab이 EPFL, 볼로냐 대학과 함께 개발했으며 SIGGRAPH Asia 2026에서 발표됩니다(arXiv:2609.08084). 새로운 diffusion 모델을 처음부터 학습하는 대신, 작업별 LoRA 가중치와 파인튜닝된 VAE 디코더로 Qwen-Image-Edit-2509를 파인튜닝한 뒤 단일 샘플링 단계에서 latent로부터 예측을 읽어냅니다.

핵심 지원은 Comfy-Org/ComfyUI#16232(CORE-431)를 통해 추가되었으며, 공식 템플릿은 Comfy-Org가 재패키징한 가중치가 담긴 Comfy-Org/marigold-v2-0과 함께 제공됩니다. 세 가지 작업을 다룹니다:

• 깊이: 논문의 기본 depth/Log-stage2 체크포인트에서 얻는 affine-invariant log 깊이로, Hypersim과 Virtual KITTI 2(약 74k 이미지)로 학습되었습니다.
• 표면 노멀: 카메라 공간 단위 노멀입니다.
• 알베도: [0, 1] 범위의 선형 RGB 알베도입니다.

업스트림 릴리스에는 유리 뒤의 기하 구조를 예측하는 see-through(레이어드) 깊이 체크포인트와 uniform depth, disparity ablation도 포함되어 있습니다. ComfyUI 패키지에는 세 가지 주요 모달리티가 포함됩니다.

프로젝트 저장소의 방법 개요: 단일 Qwen-Image-Edit-2509 백본을 각 dense prediction 작업에 맞게 적응시킵니다.

Marigold V2 워크플로 살펴보기

각 템플릿은 서브그래프로 구성됩니다. int8 ConvRot Qwen-Image-Edit-2509 베이스 qwen_image_edit_2509_int8_convrot.safetensors를 로드하고, 작업 LoRA를 적용한 뒤, 미리 계산된 조건화 임베딩과 해당 작업의 VAE를 로드하고, 0.5 -> 0 시그마에서 euler로 샘플링합니다. 이는 한 단계입니다. 텍스트 인코더는 필요하지 않습니다: 프롬프트 임베딩은 *_conditioning.safetensors 파일로 제공되며 ConditioningLoader를 통해 로드됩니다.

새로운 Marigold V2 후처리 노드(MarigoldV2PostProcess, 카테고리 image/geometry estimation)는 디코딩된 예측을 볼 수 있는 이미지로 변환하며, prediction 스위치로 depth(정규화, 가까울수록 밝음), normals(단위 노멀), albedo(sRGB)를 선택할 수 있습니다.

템플릿이 필요로 하는 파일:

📂 ComfyUI/
└── 📂 models/
    ├── 📂 diffusion_models/
    │   └── qwen_image_edit_2509_int8_convrot.safetensors
    ├── 📂 loras/
    │   ├── marigold_v2_depth_log_stage2.safetensors
    │   ├── marigold_v2_normals.safetensors
    │   └── marigold_v2_albedo.safetensors
    ├── 📂 embeddings/
    │   ├── marigold_v2_depth_conditioning.safetensors
    │   ├── marigold_v2_normals_conditioning.safetensors
    │   └── marigold_v2_albedo_conditioning.safetensors
    └── 📂 vae/
        ├── marigold_v2_depth_log_stage2_vae.safetensors
        ├── marigold_v2_normals_vae.safetensors
        └── marigold_v2_albedo_vae.safetensors

모델과 함께 공개된 제로샷 수치: 깊이 AbsRel / δ1은 NYUv2에서 3.6 / 98.0, KITTI에서 5.4 / 97.4, ETH3D에서 2.8 / 99.2, ScanNet에서 3.7 / 97.9, DIODE에서 5.2 / 97.1입니다. 표면 노멀의 평균 각도 오차는 NYUv2에서 **16.6°**이고, 알베도는 Hypersim 테스트 분할에서 PSNR 20.78, SSIM 0.811입니다.

비디오 연결 노드

v0.36.0에는 그래프에서 클립을 끝에서 끝까지 이어 붙이는 비디오 연결 노드(ConcatenateVideo, 카테고리 video)가 추가되었습니다:

• 입력은 video1, video2 등으로 최대 100개 세그먼트까지 자동 확장되며, 입력 순서대로 이어집니다.
• 세그먼트가 이미 호환되는 코덱으로 인코딩되어 있으면 디코딩 없이 연결됩니다.
• codec의 기본값은 auto(H.264)이며, 이미 인코딩된 비디오는 그대로 유지됩니다.
• 선택적 complete_audio 입력은 세그먼트가 가진 오디오를 대체하며, 클립이 각각 별도로 생성된 결과일 때 유용합니다.

FastVideo FastH3 및 YuE2 지원

이번 릴리스에서는 두 가지 이전 모델도 코어 빌드로 승격되었습니다:

• FastVideo FastH3: 네이티브 오디오를 지원하는 텍스트 기반 비디오 생성 및 이미지 기반 비디오 생성용 8단계 증류 MiniMax H3입니다. 체크포인트와 템플릿이 사용하는 VSA 어텐션 설정은 FastH3 8단계 V2, 네이티브 ComfyUI 템플릿 제공을 참고하세요.
• YuE2: 스타일 프롬프트와 가사로 음악을 생성하며, AMD 시스템 관련 후속 수정, 최대 곡 재생 시간 증가, 생성 노드의 추가 제어 기능이 포함됩니다. 이전 내용: YuE2.

기타 노드 및 코어 변경 사항

• 범용 루프: 그래프 내에서 목록을 반복 처리할 수 있는 Start Loop와 End Loop가 같은 릴리스에 추가되었으며, Create List와 Get Item From List도 함께 제공됩니다.
• 이미지 색 공간 변환에 기존 sRGB, HDR, HDR PQ 공간에 더해 linear 대상(linear Rec.709)이 추가되었습니다.
• Gemini 텍스트 노드: GeminiNodeV3가 추가되고 V2 노드는 지원 중단되었습니다.
• MiniMax H3: int8 ConvRot VAE 작업에 더해 비디오 VAE 메모리 사용량이 추가로 낮아졌습니다.
• Windows의 AMD: 가상 주소 할당량이 4TB로 상향되었고(CORE-409), 양자화 연산에서 사용되지 않던 ROCm triton 아키텍처 게이트가 제거되었습니다.

파트너 노드 업데이트

• Tripo P2: 텍스트, 이미지, 다시점을 3D 모델로 생성하는 노드입니다.
• Pruna P-Video-2: 초안 모드를 지원하는 720p/1080p 텍스트 기반 비디오 생성 및 이미지 기반 비디오 생성입니다.
• BFL: 텍스트 지시로 소스 클립을 편집하는 Flux 비디오 편집 노드입니다.
• Bria: 새로운 이미지 편집 노드와 Video Eraser 노드입니다.
• OpenRouter: Microsoft mai-image-2.6 모델 및 이미지 노드의 자동 종횡비입니다.
• 클라이언트: 파트너 노드 진행률이 이제 예상 소요 시간 헤더를 사용해 진행 상황을 표시합니다.

수정 사항 및 기타 변경 사항

• ComfyUI 컴파일러가 활성화된 상태에서 H3 Fun 컨트롤넷 관련 문제를 수정했습니다.
• 이미지에 노이즈 추가 노드가 더 이상 알파 채널에 노이즈를 추가하지 않습니다.
• Yue2의 AMD 문제를 수정하고, generate ABC 노드에 더 많은 제어 기능을 추가했습니다.
• 이제 더 많은 llama 기반 모델에서 RoPE가 고속 커널로 적용되며, 여기에는 Qwen-Image-Edit 계열 모델이 사용하는 텍스트 인코더가 포함됩니다.
• comfy-kitchen이 0.2.34로, comfyui-frontend-package가 1.52.7로, 워크플로 템플릿이 v0.11.62로 업데이트되었습니다.
• 에셋 레코드가 --enable-assets 플래그 뒤에서 콘텐츠와 분리되었습니다.

v0.36.0 받기

매니저나 사용하는 런처를 통해 ComfyUI를 업데이트하세요. Marigold V2 워크플로와 비디오 연결 노드는 v0.36.0 이상이 필요하며, Desktop 및 Cloud 빌드는 안정 릴리스를 따릅니다.