여기에는 Krea 2가 너무 예측 가능하다거나, 시드를 바꿔도 거의 같은 출력이 나온다거나, 좋은 이미지를 얻으려면 극도로 긴 프롬프트를 입력해야 한다거나, 입력한 내용이 정확히 그대로 나와 더 이상 놀라움이 없다는 불만을 담은 게시물이 자주 올라온다. 사실 이에 대한 아주 쉬운 해결책이 있다. 바로 텍스트 인코더 모델을 LLM으로 활용해 프롬프트 확장(PE)을 수행하는 것이다. 이 글에서는 그 작업을 수행하는 워크플로우 예시 하나를 소개한다. 재미있게도 여기서는 Qwen 2.1 PE 시스템 프롬프트를 사용했는데, 그것이 원래 무엇을 위한 것인지는 신경 쓰지 않는다. 충분히 잘 작동하기 때문이다. 예시로 5장의 이미지를 추가했는데, 이는 '휴대폰으로 찍은 자연스러운 사진. 파티 드레스를 입은 젊은 여성. 소박한 기숙사 방에서 열리는 저녁 기숙사 파티'라는 간단한 프롬프트로 얻은 처음 5개의 무작위(엄선하지 않은) 결과이며, 메타데이터가 포함된 전체 크기 이미지도 함께 공개했다.

LoRA도 없고, 모델 전용 커스텀 노드를 만지작거릴 필요도 없다. 이 정도면 충분한 변화성이며, 조절할 수 있는 노브도 두 개 생긴다. 극단적인 변화를 주는 PE 시드와 더 세밀한 변화를 주는 샘플러 시드가 그것이다. 워크플로우 링크도 공유했다. '커스텀 노드가 없다고 했는데 워크플로우에 있잖냐'고 반문할 수 있지만, 편의를 위해 사용하는 것일 뿐 프롬프트 확장 자체와는 아무 관련이 없다. 궁금한 사람을 위해 이유를 설명하면, rgthree-comfy는 시드 제어 노드가 마음에 들어 사용하며 내장 'Seed' 노드로 대체할 수 있다. comfyui-easy-use의 'If else' 노드는 PE를 켜고 끄는 데 유용한 순수 편의 기능이다. comfyui-custom-scripts의 'Show Text 🐍' 노드는 내장 노드가 확장 프롬프트를 보여주기만 하는 것과 달리 이미지 메타데이터에 실제로 저장해 주며, 이 역시 순수한 편의 기능이다. RES4LYF의 'ClownsharKSampler'는 Krea 2에 주로 사용하는 샘플러이지만, 선호하는 샘플러·스케줄러 조합을 쓰는 내장 'KSampler'로 대체할 수도 있다.

Q&A에서 '생성이 느려지는 것 아니냐'는 질문에는 생성 시간이 다소 늘어난다고 답했다. 5070Ti 기준으로 int8 모델과 8스텝으로 3MP 이미지를 약 18초 만에 생성할 수 있으며, PE는 여기에 약 4초를 추가한다(수동 프롬프트 길이와 생성되는 추가 텍스트 분량에 따라 달라진다). 디스크가 느리거나 RAM·VRAM이 부족해 모델 로드와 언로드가 더 늘지 않냐는 질문에는, 어차피 프롬프트를 바꿀 때마다 로드해야 하는 동일한 텍스트 인코더 모델이므로 PE가 끝난 뒤에는 모델이 이미 VRAM에 올라 있어 텍스트 인코딩 단계가 오히려 빠르게 실행된다고 설명했다. '이런 형편없는 LLM이 환각을 일으키지 않겠냐, 확장된 프롬프트는 이상하고 일관성 없을 것'이라는 지적에는 이미지가 더 다양하고 놀라워진다면 내부 출력을 읽을 이유가 없으며, 좋은 이미지를 만든 프롬프트를 가져와 수동으로 다듬을 수도 있다고 반박했다.

텍스트 인코더의 abliterated·heretic·uncensored 버전을 써야 하냐는 질문에는, 일반 Qwen3VL 4B가 텍스트 생성기로 작동할 때는 놀랄 만큼 주제에 대해 거의 신경 쓰지 않으므로, 텍스트 인코더로 쓸 때 최종 이미지 품질을 해칠 수 있는 대체 모델을 찾기 전에 일반 모델을 먼저 시도해 보라고 조언했다. 공식 ComfyUI 템플릿에 이미 PE가 있느냐는 지적에는 이 옵션이 존재한다는 점을 상기시키기 위한 글이라고 밝혔다. '공식' 또는 '정답' 시스템 프롬프트에 얽매일 필요는 없으며, 변화와 놀라움이 목표라면 이미지 생성을 겨냥한 어떤 시스템 프롬프트로도 충분하고, Ideogram이나 Ming Image JSON 생성용 프롬프트조차 흥미로울 수 있다고 덧붙였다.