SD 3.5 로컬 — Large·Medium 고르기와 ComfyUI 파일

SD 3.5 세 갈래 — Large · Large Turbo · Medium

Stable Diffusion 3.5는 한 파일이 아니라 세 모델로 나왔다. Stability AI 발표문은 2024년 10월 22일 Large와 Large Turbo를 먼저 내고, 10월 29일 Medium을 더했다고 적는다. 셋 모두 같은 Hugging Face 계정에 따로 저장소가 있다.

발표문이 적은 차이는 이렇다. Large는 매개변수(모델이 학습으로 익힌 숫자의 개수) 81억 개, 즉 8.1B이고 1메가픽셀(가로세로 곱이 약 100만 화소, 예를 들어 1024×1024) 해상도의 전문 용도에 맞춘 기본 모델이다. Large Turbo는 Large를 증류(큰 모델을 따라 하도록 학습시켜 단계를 줄인 방식)한 판으로, 4단계만에 그림을 낸다. Medium은 25억 개, 즉 2.5B이고 MMDiT-X라는 고친 구조를 쓰며 0.25~2메가픽셀 사이 해상도를 낸다.

2026년 11월 2일 Stability AI의 Hugging Face 모델 목록도 열어 봤다. 그 뒤에 올라온 이미지 항목은 3.5 Medium·SDXL 등을 특정 칩(AMD NPU)용으로 바꾼 변환판이었다. 3.5보다 새 이미지 기본 모델은 목록에 없었다. 그래서 이 글은 3.5를 기준으로 쓴다.

처음이라면 Medium부터, 기다리기 싫다면 Turbo

고르는 기준은 그래픽카드의 VRAM(그래픽카드에 달린 전용 메모리)과 기다릴 수 있는 시간이다. ComfyUI 공식 예제는 Medium이 더 빠르고 메모리를 덜 쓰지만, 어떤 개념은 덜 복잡하게 이해할 수 있다고 적는다. 같은 예제는 둘 다 받아 프롬프트마다 어떻게 반응하는지 비교해 보라고 권한다.

표의 매개변수·특징은 발표문, 파일 이름·크기는 각 저장소 목록에서 옮겼다. 크기는 저장소가 적은 바이트 수를 10억으로 나눠 소수 둘째 자리까지 적은 값이다. Turbo는 단계가 짧아질 뿐 파일 크기는 Large와 거의 같다는 점이 눈에 띈다.

모델 계열 자체를 아직 못 정했다면 SD 1.5·SDXL·Flux 무엇으로 시작하나에서 계열부터 가른 뒤 돌아오는 편이 낫다.

SD 3.5 VRAM — 9.9GB 문장 읽는 법과 받을 용량

SD 3.5 VRAM을 찾다 보면 «9.9GB»라는 숫자를 먼저 만난다. 발표문의 이 숫자는 Medium 한 모델 이야기이고, 괄호 안에 «텍스트 인코더 제외»라는 조건이 붙어 있다. Large나 Turbo의 VRAM 숫자는 발표문에 따로 적혀 있지 않다. 그래서 이 글은 Large의 VRAM 합격선을 만들어 적지 않는다.

조건이 붙는 이유는 파일 구성에 있다. ComfyUI 예제는 sd3.5_large.safetensors와 sd3.5_medium.safetensors에 텍스트 인코더·CLIP 가중치가 들어 있지 않으므로 따로 불러와야 한다고 적는다. 인코더는 세 개다. clip_l, clip_g, 그리고 가장 큰 t5xxl이다.

인코더까지 더한 용량

t5xxl은 두 가지 정밀도(숫자를 저장하는 자릿수)로 받을 수 있다. fp16은 16비트로 원본에 가깝고 크며, fp8은 8비트로 줄여 작다. ComfyUI 예제는 RAM(컴퓨터 본체의 작업 메모리)이 32GB보다 많으면 t5xxl_fp16.safetensors를, 아니면 fp8 판을 권한다. 이 기준은 VRAM이 아니라 RAM 이야기라는 점을 따로 기억해 둔다.

크기는 Stability AI 저장소의 text_encoders 폴더와 Comfy-Org 저장소 목록에서 옮겼다. ComfyUI 예제가 링크한 fp8 판은 이름 끝이 _scaled인 파일이다. 아래 합계는 위 숫자를 바이트 단위로 더한 값이다.

• Medium + fp8 인코더(e4m3fn) = 11.64GB
• Medium + fp16 인코더 = 16.53GB
• Large + fp8 인코더(e4m3fn) = 22.99GB
• Large + fp16 인코더 = 27.88GB

받는 용량이 곧 VRAM 사용량은 아니다. 다만 디스크 여유를 잡을 때, 그리고 «9.9GB면 되겠지» 하고 인코더를 빠뜨리지 않으려 할 때 이 합계가 쓸모 있다. 모델별 VRAM을 더 넓게 비교하려면 내 그래픽카드로 스테이블 디퓨전이 될까를 같이 본다.

인용 — Stability AI. Introducing Stable Diffusion 3.5

This model only requires 9.9 GB of VRAM (excluding text encoders) to unlock its full performance, making it highly accessible and compatible with most consumer GPUs.

Medium 모델은 텍스트 인코더를 빼고 9.9GB의 VRAM이면 제 성능을 낸다는 뜻이다. 인코더 몫은 이 숫자에 들어 있지 않다.

ComfyUI에서 SD 3.5 — 폴더 두 곳과 첫 그림

ComfyUI에서 SD 3.5를 쓰는 길은 두 가지다. 하나는 체크포인트(모델 본체 파일)와 인코더 세 개를 따로 받아 각각 싣는 방법이다. 다른 하나는 Comfy-Org가 인코더까지 한 파일에 묶어 둔 체크포인트를 받는 방법이다. 처음이라면 한 파일 쪽이 노드를 덜 만진다.

한 파일 체크포인트는 두 가지다. Large용 sd3.5_large_fp8_scaled.safetensors가 14.93GB, Medium용 sd3.5_medium_incl_clips_t5xxlfp8scaled.safetensors가 11.64GB다. ComfyUI 예제는 이 파일들을 다른 체크포인트처럼 기본 워크플로에서 쓸 수 있다고 적는다.

그대로 따라 할 다섯 단계

전체 순서는 다섯 단계다. 한 단계가 확인되면 다음으로 넘어간다.

1. Hugging Face에 로그인해 받을 저장소에서 라이선스 동의를 누른다. Stability AI 저장소는 동의 버튼과 이름·이메일 등을 묻는 칸을 거쳐야 파일이 열린다.
2. 체크포인트를 ComfyUI/models/checkpoints/에 넣는다.
3. 따로 받는 방법이라면 인코더 세 개를 ComfyUI/models/text_encoders/에 넣는다.
4. ComfyUI를 다시 켜고 워크플로를 불러온다.
5. 프롬프트를 적고 실행해 한 장 뽑는다.

첫째 단계는 잘 됐으면 저장소의 «Files and versions» 목록에서 파일 받기가 열린다. 동의 전에는 파일을 받을 수 없으므로, 받기가 막히면 로그인과 동의부터 다시 본다.

둘째·셋째 단계에서 폴더는 아래처럼 놓인다. Medium을 따로 받는 경우의 예다.

ComfyUI/models/checkpoints/sd3.5_medium.safetensors
ComfyUI/models/text_encoders/clip_l.safetensors
ComfyUI/models/text_encoders/clip_g.safetensors
ComfyUI/models/text_encoders/t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors

한 파일 체크포인트를 쓴다면 아래 한 줄이면 된다.

ComfyUI/models/checkpoints/sd3.5_medium_incl_clips_t5xxlfp8scaled.safetensors

옛 안내에는 인코더를 models/clip에 넣으라고 적힌 곳이 있다. ComfyUI 소스는 text_encoders 이름으로 text_encoders와 clip 두 폴더를 함께 읽는다. 이미 clip에 넣었다면 옮기지 않아도 목록에 뜬다.

넷째 단계는 잘 됐으면 Load Checkpoint 노드(체크포인트를 고르는 칸)의 목록에 넣은 파일 이름이 보인다. 따로 받는 방법이라면 TripleCLIPLoader 노드(인코더 세 개를 한꺼번에 싣는 칸)에 clip_l·clip_g·t5xxl을 하나씩 고른다. 공식 예제 그림 파일을 ComfyUI 창에 끌어다 놓으면 노드가 이어진 채로 열린다. 그 원리는 ComfyUI 워크플로 불러오기에 있다.

다섯째 단계의 첫 값은 공식 템플릿을 그대로 따른다. Comfy-Org의 SD3.5 기본 템플릿 KSampler(그림을 실제로 그리는 노드) 값은 아래와 같다.

steps: 20
cfg: 4.01
sampler_name: euler
scheduler: sgm_uniform
denoise: 1
EmptySD3LatentImage: 1024 x 1024

steps는 그림을 다듬는 횟수, cfg는 프롬프트를 얼마나 세게 따를지 정하는 값이다. 잘 됐으면 Save Image 노드에 1024×1024 그림이 한 장 뜨고, ComfyUI/output 폴더에 같은 그림이 저장된다. Large Turbo를 쓴다면 같은 워크플로에서 steps를 4, cfg를 1.2로 바꾸라고 공식 예제가 적는다.

SD 3.5 라이선스 기준선과 첫 실행에서 막히는 곳

라이선스 전체 그림은 Stable Diffusion 무료로 써도 될까에 정리해 두었다. 여기서는 SD 3.5를 내 PC에 받는 순간 관련되는 조항만 짚는다. 법률 판단이 아니라 원문에 적힌 문장을 옮긴 것이다.

Stability AI Community License는 연매출 US$1,000,000(100만 달러) 미만인 개인·조직에게 상업적 이용을 무료로 열어 둔다. 발표문도 비상업 이용은 무료이고, 연매출 100만 달러 미만이면 상업 이용도 무료라고 요약한다. 생성한 결과물의 소유는 적용 법이 허용하는 범위에서 사용자에게 있다고 계약서가 적는다.

무료 구간에서도 남는 두 가지

첫째, 상업 목적으로 쓰거나 배포한다면 Stability AI에 등록해야 한다는 조항이 있다. 무료라는 말과 등록이 필요 없다는 말은 다르다. 둘째, 모델이나 파생물(모델을 고쳐 만든 것), 또는 그것을 쓰는 제품·서비스를 남에게 내놓는다면 계약서 사본을 함께 주고, 정해진 저작권 문구를 «Notice» 파일에 넣고, 관련 웹사이트·화면·문서에 «Powered by Stability AI»를 눈에 띄게 적으라고 한다. 내 PC에서 그림만 뽑아 쓰는 것과, 그 모델로 서비스를 열어 남에게 내놓는 것은 다른 조항이 걸린다.

첫 실행에서 막히는 자리 셋

1. 체크포인트만 넣고 기본 워크플로를 돌렸을 때 — 화면에 clip input is invalid: None으로 시작하는 오류가 뜬다. ComfyUI 소스의 이 오류 문구는 체크포인트에 쓸 수 있는 CLIP·텍스트 인코더가 없다는 뜻이라고 이어 적는다. sd3.5_medium.safetensors처럼 인코더가 없는 파일이라면 TripleCLIPLoader로 인코더를 따로 싣거나, 한 파일 체크포인트로 바꾼다.
2. 인코더 목록이 비어 있을 때 — 파일이 checkpoints에 잘못 들어갔는지 본다. 인코더는 text_encoders 또는 clip 폴더에 있어야 TripleCLIPLoader 목록에 뜬다. 파일을 옮긴 뒤에는 ComfyUI를 다시 켠다.
3. t5xxl을 싣는 순간 PC가 멈춘 듯 느려질 때 — RAM이 32GB 이하라면 fp16 대신 fp8 판으로 바꾼다. 공식 예제가 RAM 32GB를 갈림길로 적어 둔 이유다. 그 밖의 오류 메시지는 ComfyUI 자주 나는 오류 30에서 찾아본다.

자주 묻는 것

SD 3.5 Medium은 VRAM 몇 GB면 돌아가나요?

Stability AI 발표문은 Medium이 텍스트 인코더를 빼고 9.9GB의 VRAM이면 제 성능을 낸다고 적는다. 인코더 몫은 이 숫자에 들어 있지 않다. Large의 VRAM 숫자는 발표문에 없으므로, 이 글은 Large의 합격선을 따로 적지 않았다.

sd3.5_large.safetensors 하나만 받으면 되나요?

안 된다. 이 파일에는 텍스트 인코더가 들어 있지 않아 clip_l·clip_g·t5xxl을 따로 불러와야 한다고 ComfyUI 공식 예제가 적는다. 한 번에 끝내고 싶다면 인코더를 넣은 sd3.5_large_fp8_scaled.safetensors를 받는다. 크기는 14.93GB다.

t5xxl은 fp16과 fp8 가운데 무엇을 받아야 하나요?

ComfyUI 공식 예제는 RAM이 32GB보다 많으면 fp16, 아니면 fp8 판을 권한다. fp16은 9.79GB, 이름 끝이 _scaled인 fp8 판은 5.16GB다.

SD 3.5로 만든 그림을 블로그 수익 글에 써도 되나요?

Community License는 연매출 100만 달러 미만이면 상업 이용을 무료로 허용하고, 결과물 소유는 사용자에게 있다고 적는다. 다만 상업 목적이면 등록하라는 조항이 따로 있으니 원문을 직접 읽고 등록 여부를 확인한다.

정리 — SD 3.5는 본체와 인코더를 따로 센다

SD 3.5 로컬 실행의 첫 갈림길은 Large·Large Turbo·Medium 가운데 하나를 고르는 일이다. 그다음은 체크포인트에 인코더가 없다는 사실을 기억하고, checkpoints와 text_encoders 두 폴더를 채우는 일이다. 처음이라면 Medium과 fp8 인코더, 또는 인코더를 넣은 한 파일 체크포인트로 시작하면 노드를 가장 덜 만진다.

첫 장이 나왔다면 공식 템플릿 값에서 한 칸씩만 바꿔 본다. 상업적으로 쓸 계획이 생기면 그때 등록·표시 조항을 원문으로 다시 읽는다. 같은 순서는 다음에 나올 다른 모델에도 그대로 쓸 수 있다. 본체 파일, 함께 받을 부품, 들어갈 폴더, 공식 첫 값, 라이선스 조항을 차례로 확인하면 된다.

참고 자료

1. Stability AI. Introducing Stable Diffusion 3.5 — 세 모델의 매개변수·해상도·Turbo 4단계·Medium 9.9GB VRAM 문장·라이선스 요약(2026-11-02 확인). stability.ai
2. Hugging Face. stabilityai/stable-diffusion-3.5-large — 파일 목록·바이트 크기·동의 절차(2026-11-02 확인). huggingface.co
3. Hugging Face. stabilityai/stable-diffusion-3.5-medium — 파일 목록·바이트 크기·예제 워크플로 이름(2026-11-02 확인). huggingface.co
4. Hugging Face. stabilityai/stable-diffusion-3.5-large-turbo — Turbo 파일 이름·크기(2026-11-02 확인). huggingface.co
5. ComfyUI. SD3 Examples — text_encoders·checkpoints 폴더·32GB RAM 기준·Turbo steps 4 cfg 1.2·한 파일 체크포인트(2026-11-02 확인). comfyanonymous.github.io
6. Comfy-Org. stable-diffusion-3.5-fp8 — 인코더를 넣은 한 파일 체크포인트·크기·폴더 구조(2026-11-02 확인). huggingface.co
7. Comfy-Org. sd3.5_simple_example 템플릿 — KSampler 20단계·cfg 4.01·euler·sgm_uniform·1024×1024(2026-11-02 확인). github.com
8. Comfy-Org. sd3.5-t2i-fp16-workflow — TripleCLIPLoader 연결·인코더 따로 싣는 이유 메모(2026-11-02 확인). huggingface.co
9. ComfyUI. folder_paths.py — text_encoders 이름이 text_encoders·clip 두 폴더를 함께 읽음(2026-11-02 확인). github.com
10. Stability AI. Community License Agreement — 연매출 US$1,000,000 기준·상업 이용 등록·배포 때 표시 문구·결과물 소유(2026-11-02 확인). stability.ai
11. Hugging Face. stabilityai 모델 목록 — 3.5 뒤 새 이미지 기본 모델 없음(3.5 뒤 항목은 변환판)(2026-11-02 확인). huggingface.co
12. ComfyUI. nodes.py — CLIP 입력이 비었을 때 나오는 오류 문구(2026-11-02 확인). github.com