ComfyUI VDN-H3 24GB v1.1.0 업데이트 — 프롬프트 준수 개선 + 메모리 수정
원문 제목 — ComfyUI VDN-H3 24GB v1.1.0 update — better prompt following + memory fixes
📄 전문 번역
VDN-H3 24GB 노드를 v1.1.0으로 업데이트했다. 이번 업데이트는 공개된 어댑터 매핑에 뭔가 맞지 않는 부분이 있다는 것을 발견하면서 시작되었다. 이를 수정한 뒤 메모리 처리 방식, 특히 긴 생성 작업과 관련된 몇 가지 변경도 함께 이루어졌다.
주요 변경 사항은 다음과 같다. 토큰 리파이너(token-refiner) 어댑터 매핑 전체를 복원했고, 긴 클립을 위한 임시 메모리 처리를 개선했으며, 프리페치된 가중치의 CUDA 스트림 수명 처리를 수정했다. 이전 버전의 AutoMemory / AutoLongCache 동작은 그대로 유지되었다.
RTX 3090 24GB에서 0.4MP 해상도로 5초, 10초, 15초, 20초 생성을 테스트했고, 0.8MP에서 10초 생성도 테스트했다. 캐릭터/스타일 LoRA와 함께 사용하는 테스트도 진행했으며 정상적으로 작동했다.
v1.0.0에 비해 약간의 속도 저하가 있다(테스트 기준 샘플링에서 약 4%). 하지만 프롬프트 준수도 개선이 그 대가를 감수할 만하다고 판단한다. 동일한 프롬프트/시드/워크플로우로 직접 비교한 결과를 첨부했으며, 왼쪽이 v1.0.0이고 오른쪽이 v1.1.0이다.
다른 사용자들도 같은 개선을 경험하는지 특히 궁금하다. 다른 24GB GPU에서 테스트해 본 결과가 있다면 공유해 달라. GitHub 저장소와 Hugging Face의 VDN 체크포인트가 함께 공개되어 있다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
이번 v1.1.0 업데이트는 어댑터 매핑 복원과 메모리 처리 개선에 초점을 맞춘 패치다. 개발자는 RTX 3090 24GB에서 다양한 길이와 해상도로 테스트했으며, 샘플링 속도 약 4%의 저하를 감수하고 프롬프트 준수도를 개선했다. 댓글에서는 VDN이 원래 RTX 4000 이상 전용 기술이라는 점과 이 버전이 RTX 3000 계열에서도 작동한다는 설명이 이루어졌다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
쉽게 설명하면, VDN은 클라우드 컴퓨팅에서 이 모델들을 최고 성능으로 구동할 때 사용하는 기술이다. 원래는 RTX 4000 이상에서만 사용할 수 있지만, 이 버전은 RTX 3000에서도 작동하며 대부분의 이점을 제공한다. 멀티 GPU 환경에서 특히 성능이 좋아지는 것으로 보이지만, 이 버전은 단일 GPU에서도 작동한다.
최고 성능이라는 게 가장 빠른 속도를 의미하는가, 아니면 최고 품질을 의미하는가? 이것을 사용하면 5090에서 일반 로컬 Minimax H3 플로우와 비교해 어떤 차이를 기대해야 하는가?
속도를 의미한 것이다.
터보 모델보다는 약간 느리지만, 더 긴 클립과 더 높은 해상도 생성으로 확장할 때 속도/품질 페널티가 적다. 품질은 확실히 탄탄하고, 일반 터보 LoRA에 비해 LoRA를 여러 개 스택할 때 품질 저하가 훨씬 적다. 적어도 내가 확인한 바로는 그렇다.
GenAI 분야에서 성능(performance)은 보통 출력 품질을 가리킨다.