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# 시작 플래그

> ComfyUI 시작 플래그 레퍼런스: comfy/cli_args.py의 모든 main.py 명령줄 인수와 Windows 휴대용 .bat 런처에 플래그를 추가하는 방법.

ComfyUI는 `python main.py`로 시작할 때 명령줄 인수를 허용합니다. 이 페이지는 [`comfy/cli_args.py`](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/comfy/cli_args.py)에 정의된 모든 플래그를 설명합니다.

<Note>
  **Windows Portable** 사용자는 `.bat` 실행 파일(예: `run_nvidia_gpu.bat`)에 플래그를 추가할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Windows Portable 가이드](/ko/installation/comfyui_portable_windows)를 참조하세요.
</Note>

ComfyUI 디렉토리에서 `python main.py --help`를 실행하면 기본 제공 도움말 텍스트를 볼 수 있습니다. 필요에 따라 여러 플래그를 결합합니다:

```bash theme={null}
python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8288 --disable-auto-launch --lowvram
```

## 네트워크 및 서버

| 플래그 | 기본값 | 설명 |
| - | - | - |
| `--listen` `[IP]` | `127.0.0.1` | 수신할 IP 주소. 쉼표로 구분된 목록 지원 (예: `127.2.2.2,127.3.3.3`). 값을 제공하지 않으면 기본값은 `0.0.0.0,::` (모든 IPv4 및 IPv6 인터페이스)입니다. |
| `--port` | `8188` | 수신할 포트. |
| `--tls-keyfile` `PATH` | — | TLS (SSL) 키 파일 경로. HTTPS를 활성화합니다. `--tls-certfile`이 필요합니다. |
| `--tls-certfile` `PATH` | — | TLS (SSL) 인증서 파일 경로. HTTPS를 활성화합니다. `--tls-keyfile`이 필요합니다. |
| `--enable-cors-header` `[ORIGIN]` | disabled | CORS를 활성화합니다. 선택적 오리진을 지정하거나, 값을 제공하지 않으면 모든 오리진에 대해 `*`이 사용됩니다. |
| `--max-upload-size` | `100` | 최대 업로드 크기 (MB). |
| `--enable-compress-response-body` | disabled | HTTP 응답 본문 압축을 활성화합니다. |

<CodeGroup>
  ```bash theme={null}
  # 모든 인터페이스에서 수신 (LAN 접근)
  python main.py --listen

  # 특정 IP에서 수신
  python main.py --listen 0.0.0.0

  # 사용자 지정 포트와 HTTPS
  python main.py --port 8443 --tls-keyfile key.pem --tls-certfile cert.pem
  ```
</CodeGroup>

## 디렉토리

| 플래그 | 기본값 | 설명 |
| - | - | - |
| `--base-directory` `PATH` | ComfyUI root | 모델, custom\_nodes, 입력, 출력, temp, 사용자 디렉토리의 기본 디렉토리. |
| `--models-directory` `PATH` | ComfyUI 루트/models | 모델 디렉토리. `--base-directory`의 models 폴더를 재정의합니다. |
| `--extra-model-paths-config` `PATH` | — | 하나 이상의 `extra_model_paths.yaml` 파일을 로드합니다. 여러 번 지정할 수 있습니다. |
| `--output-directory` `PATH` | — | 출력 디렉토리. `--base-directory`를 재정의합니다. |
| `--temp-directory` `PATH` | — | 임시 디렉토리. `--base-directory`를 재정의합니다. |
| `--input-directory` `PATH` | — | 입력 디렉토리. `--base-directory`를 재정의합니다. |
| `--user-directory` `PATH` | — | 사용자 디렉토리 (절대 경로). `--base-directory`를 재정의합니다. 경로가 존재하고 읽을 수 있어야 합니다. |

## 실행 및 브라우저

| 플래그 | 기본값 | 설명 |
| - | - | - |
| `--auto-launch` | 비활성화 | 시작 시 기본 브라우저에서 ComfyUI를 자동으로 엽니다. |
| `--disable-auto-launch` | 비활성화 | 브라우저 자동 실행을 비활성화합니다. |
| `--windows-standalone-build` | 비활성화 | Windows 휴대용 빌드 편의 모드. 시작 시 자동 실행을 활성화합니다(`--auto-launch`와 동일). |

<Note>
  `--windows-standalone-build`는 `auto_launch`를 true로 설정합니다. `--disable-auto-launch`가 이를 재정의합니다. 브라우저를 열지 않고 서버로 실행하려면 `--disable-auto-launch`를 사용하세요.
</Note>

```bash theme={null}
# 브라우저를 열지 않고 서버 실행
python main.py --disable-auto-launch
```

## 장치 및 CUDA

| 플래그 | 기본값 | 설명 |
| - | - | - |
| `--cuda-device` `DEVICE_ID` | 없음 | 사용할 CUDA 장치 ID, 쉼표로 구분 (예: `0` 또는 `0,1`), 또는 `all`을 지정하면 현재 표시되는 모든 장치를 유지합니다. 다른 장치는 숨겨집니다. |
| `--default-device` `ID` | 없음 | 기본 장치 ID. 다른 모든 장치는 계속 표시됩니다. |
| `--cuda-malloc` | auto (torch 2.0+) | cudaMallocAsync를 활성화합니다. `--disable-cuda-malloc`와 상호 배타적입니다. |
| `--disable-cuda-malloc` | 없음 | cudaMallocAsync를 비활성화합니다. `--cuda-malloc`와 상호 배타적입니다. |
| `--directml` `[DEVICE]` | 없음 | torch-directml을 사용합니다. 선택적 장치 인덱스; 값이 제공되지 않으면 기본값 `-1`입니다. |
| `--oneapi-device-selector` `STRING` | 없음 | Intel 장치용 oneAPI 장치 선택기 문자열. |

<Note>
  Windows에서 ComfyUI는 기본적으로 GPU 0만 사용합니다. 모든 GPU를 사용하려면 `--cuda-device all`을 전달하세요.
</Note>

## 정밀도 & 추론

<Note>
  아래 **Global**, **UNET**, **VAE**, **Text Encoder** 그룹의 플래그는 각 그룹 내에서 상호 배타적입니다. 한 그룹당 한 번에 하나의 플래그만 사용할 수 있습니다.
</Note>

### 전역 플로팅 포인트

| 플래그 | 설명 |
| - | - |
| `--force-fp32` | 전역적으로 fp32를 강제합니다. GPU 성능이 향상되면 신고해 주세요. |
| `--force-fp16` | 전역적으로 fp16을 강제합니다. `--fp16-unet`도 함께 설정합니다. |

### UNET 정밀도

| 플래그 | 설명 |
| - | - |
| `--fp32-unet` | 디퓨전 모델을 fp32로 실행합니다. |
| `--fp64-unet` | 디퓨전 모델을 fp64로 실행합니다. |
| `--bf16-unet` | 디퓨전 모델을 bf16으로 실행합니다. |
| `--fp16-unet` | 디퓨전 모델을 fp16으로 실행합니다. |
| `--fp8_e4m3fn-unet` | UNet 가중치를 fp8(e4m3fn)로 저장합니다. |
| `--fp8_e5m2-unet` | UNet 가중치를 fp8(e5m2)로 저장합니다. |
| `--fp8_e8m0fnu-unet` | UNet 가중치를 fp8(e8m0fnu)로 저장합니다. |

각 FP8 플래그 접미사는 업계 FP8 사양(ONNX / OCP)의 8비트 부동소수점 레이아웃을 나타냅니다:

* **e4m3fn**: 지수 4비트, 가수 3비트. NVIDIA Ada Lovelace 이상 GPU에서 모델 가중치의 정밀도와 동적 범위 사이의 균형이 좋습니다.
* **e5m2**: 지수 5비트, 가수 2비트. e4m3fn보다 동적 범위는 넓지만 정밀도는 낮습니다. 가중치 크기가 크게 변하는 경우에 유용합니다.
* **e8m0fnu**: 지수 8비트, 가수 0비트. 동적 범위가 최대이며 소수 정밀도는 없습니다. 블록 단위 스케일 팩터로 사용됩니다(2의 거듭제곱만 표현).

### VAE 정밀도

| 플래그 | 설명 |
| - | - |
| `--fp16-vae` | VAE를 fp16으로 실행합니다. 검정색 이미지가 발생할 수 있습니다. |
| `--fp32-vae` | VAE를 전체 정밀도 fp32로 실행합니다. |
| `--bf16-vae` | VAE를 bf16으로 실행합니다. |
| `--cpu-vae` | VAE를 CPU에서 실행합니다(VAE 정밀도 플래그와 상호 배타적이지 않습니다). |

### 텍스트 인코더 정밀도

| 플래그 | 설명 |
| - | - |
| `--fp8_e4m3fn-text-enc` | 텍스트 인코더 가중치를 fp8(e4m3fn)로 저장합니다. |
| `--fp8_e5m2-text-enc` | 텍스트 인코더 가중치를 fp8(e5m2)로 저장합니다. |
| `--fp16-text-enc` | 텍스트 인코더 가중치를 fp16으로 저장합니다. |
| `--fp32-text-enc` | 텍스트 인코더 가중치를 fp32로 저장합니다. |
| `--bf16-text-enc` | 텍스트 인코더 가중치를 bf16으로 저장합니다. |

각 FP8 형식 접미사에 대한 설명은 [UNET 정밀도](#unet-정밀도) 섹션을 참고하세요.

### 기타 추론 옵션

| 플래그 | 기본값 | 설명 |
| - | - | - |
| `--fp16-intermediates` | 비활성 | 실험적: 노드 간 중간 텐서에 fp16을 fp32 대신 사용합니다. |
| `--force-channels-last` | 비활성 | 추론 중 channels-last 메모리 형식 강제 적용. |
| `--supports-fp8-compute` | 비활성 | 기기가 fp8 연산을 지원하는 것처럼 동작합니다. |
| `--enable-triton-backend` | 비활성 | comfy-kitchen에서 Triton 백엔드를 활성화합니다. 시작 시 기본적으로 비활성화됩니다. |
| `--disable-triton-backend` | 비활성화 | comfy-kitchen Triton 백엔드를 강제로 비활성화하며 `--enable-triton-backend`를 재정의합니다. |

## 미리보기

| 플래그 | 기본값 | 설명 |
| - | - | - |
| `--preview-method` | `none` | 샘플러 노드의 미리보기 방법. 선택 가능한 값: `none`, `auto`, `latent2rgb`, `taesd`. |
| `--preview-size` | `512` | 미리보기 이미지의 최대 크기(픽셀 단위). |

## 캐시

<Note>
  캐시 모드 플래그는 상호 배타적입니다. `--cache-ram`, `--cache-classic`, `--high-ram`, `--cache-lru`, `--cache-none` 중 하나만 사용해야 합니다.
</Note>

| 플래그 | 기본값 | 설명 |
| - | - | - |
| `--cache-ram` `[GB] [GB]` | 활성화됨 (기본 모드) | RAM 압력 캐싱입니다. 첫 번째 값: 활성 캐시 임계값(GB). 선택적 두 번째 값: 비활성 캐시/고정 임계값(GB). 값이 주어지지 않으면: 활성 = 시스템 RAM의 10% (최소 2 GB, 최대 10 GB); 비활성 = 시스템 RAM의 100% (최대 128 GB). 최대 두 개의 값만 허용합니다. |
| `--cache-classic` | - | 이전의 적극적인 캐싱 방식을 사용합니다. |
| `--high-ram` | 비활성화 | RAM이 충분한 시스템이나 모델을 다시 로드하는 대신 페이지 파일 사용을 선호하는 시스템에서 성능이 약간 향상될 수 있습니다. classic 캐싱도 함께 활성화됩니다. |
| `--cache-lru` `N` | `0` (비활성화) | LRU 캐싱으로, 최대 N개의 노드 결과가 캐시됩니다. 하드 상한은 없으며, 사용 가능한 RAM/VRAM에 의해 제한됩니다. 더 많은 RAM/VRAM을 사용할 수 있습니다. |
| `--cache-none` | - | RAM/VRAM 사용량을 줄입니다. 매 실행마다 모든 노드를 다시 실행합니다. |

<Note>
  ComfyUI는 같은 세션에서 캐시된 노드 결과를 재사용하며, 이것이 반복 실행을 빠르게 만드는 이유입니다. 매번 깨끗한 캐시에서 시작하려면 `--cache-none`을 사용하세요. 예를 들어 워크플로를 디버깅할 때나 실행 간 캐시 재사용 여부를 배제할 때 유용합니다. 모든 노드가 다시 실행되므로 생성 시간은 더 길어집니다. 시작 시 지정하는 플래그이므로 적용하려면 ComfyUI를 다시 시작해야 합니다.
</Note>

## 어텐션

<Note>
  크로스 어텐션 방법 플래그는 상호 배타적입니다. xformers를 사용할 때 분할 어텐션과 쿼드 어텐션은 무시됩니다.
</Note>

| 플래그 | 설명 |
| - | - |
| `--use-split-cross-attention` | 분할 크로스 어텐션 최적화를 사용합니다. |
| `--use-quad-cross-attention` | 서브 쿼드래틱 크로스 어텐션 최적화를 사용합니다. |
| `--use-pytorch-cross-attention` | PyTorch 2.0 크로스 어텐션을 사용합니다. |
| `--use-sage-attention` | Sage 어텐션을 사용합니다. |
| `--use-flash-attention` | FlashAttention을 사용합니다. |
| `--use-ck-attention` | Comfy Kitchen 어텐션을 사용합니다. INT8 커널을 지원하는 하드웨어가 필요합니다. |
| `--disable-xformers` | xformers를 비활성화합니다. |
| `--force-upcast-attention` | 어텐션 업캐스팅을 강제합니다. 검정색 이미지가 수정되는 경우 신고하세요. `--dont-upcast-attention`과 상호 배타적입니다. |
| `--dont-upcast-attention` | 모든 어텐션 업캐스팅을 비활성화합니다. 디버깅 전용입니다. |

## VRAM & 메모리

비동기 가중치 오프로딩은 Nvidia 및 AMD GPU에서 기본적으로 활성화되어 있으며, 동적 VRAM은 지원되는 환경에서 자동으로 활성화됩니다. 아래 플래그는 이러한 기본값을 재정의합니다.

<Note>
  VRAM 모드 플래그(`--gpu-only`, `--highvram`, `--lowvram`, `--novram`, `--cpu`)는 상호 배타적입니다.
</Note>

| 플래그 | 기본값 | 설명 |
| - | - | - |
| `--gpu-only` | — | 모든 것을 GPU에 저장하고 실행합니다(텍스트 인코더, CLIP 등). |
| `--highvram` | — | 사용 후 모델을 CPU로 언로딩하지 않고 GPU 메모리에 유지합니다. |
| `--lowvram` | — | 동적 VRAM이 활성화된 경우 효과가 없습니다. 그렇지 않으면 텍스트 인코더를 CPU에서 실행합니다. |
| `--novram` | — | `--lowvram`이 충분하지 않을 때 최소 VRAM 사용량을 제공합니다. |
| `--cpu` | — | 모든 것을 CPU에서 실행합니다(느림). |
| `--reserve-vram` `GB` | OS 의존적 | OS 및 기타 소프트웨어용으로 예약할 VRAM(GB)입니다. |
| `--vram-headroom` `GB` | `0` | 기본 헤드룸에 더해 동적 VRAM이 비워 둘 추가 VRAM(GB)입니다. ComfyUI는 다른 앱이 사용하는 VRAM까지 포함해 이 만큼의 VRAM을 완전히 비워 두려고 시도합니다. |
| `--disable-nvml-pressure` | 비활성화 | 동적 VRAM 메모리 압력을 NVML 대신 CUDA로 보고합니다. |
| `--async-offload` `[NUM_STREAMS]` | Nvidia 및 AMD에서 활성화됨 | 비동기 가중치 오프로딩입니다. 선택적 스트림 수(기본값: 2). |
| `--disable-async-offload` | — | 비동기 가중치 오프로딩을 비활성화합니다. |
| `--disable-dynamic-vram` | — | 동적 VRAM을 비활성화하고 예측 기반 모델 로딩을 사용합니다. |
| `--enable-dynamic-vram` | Nvidia, ROCm 7.14+에서 자동 | 기본적으로 활성화되지 않은 시스템에서 동적 VRAM을 활성화합니다. |
| `--fast-disk` | 비활성화 | 비고정 RAM보다 디스크 기반 동적 로딩을 선호합니다. 고속 NVMe에 유용합니다. |
| `--disable-fast-disk` | 비활성화 | 디스크 기반 동적 로딩과 오프로드를 비활성화하고 비고정 RAM을 사용합니다. `--fast-disk`를 재정의합니다. |
| `--disable-cuda-graphs` | 비활성화 | CUDA graphs를 비활성화합니다. |
| `--disable-comfy-compiler` | 비활성화 | Comfy 모델 컴파일러를 비활성화합니다(CUDA graph 하위 기능 포함). |
| `--assert-graph-breaks` | 비활성화 | Comfy 모델 컴파일러의 graph break에서 실패 처리합니다. |
| `--force-non-blocking` | 비활성화 | 비차단 텐서 연산을 강제합니다. 비Nvidia 시스템에서 도움이 될 수 있지만 일부 워크플로를 손상시킬 수 있습니다. |
| `--disable-smart-memory` | 비활성화 | 모델을 VRAM에 유지하는 대신 RAM으로 적극적으로 오프로드합니다. |
| `--disable-pinned-memory` | 비활성화 | 고정 메모리 사용을 비활성화합니다. |
| `--mmap-torch-files` | 비활성화 | ckpt/pt 파일을 로딩할 때 mmap을 사용합니다. |
| `--disable-mmap` | 비활성화 | safetensors를 로딩할 때 mmap을 사용하지 않습니다. |

## 성능 및 디버깅

| 플래그 | 기본값 | 설명 |
| - | - | - |
| `--fast` `[OPT...]` | 비활성화 | 실험적 최적화를 활성화합니다. 품질이나 안정성에 영향을 줄 수 있습니다. `--fast`만 사용하면 모든 옵션을 활성화합니다. 특정 옵션: `fp16_accumulation`, `fp8_matrix_mult`, `cublas_ops`, `autotune`. |
| `--deterministic` | 비활성화 | 가능한 경우 더 느린 결정론적 PyTorch 알고리즘을 사용합니다. 모든 경우에 동일한 이미지를 보장하지는 않습니다. |
| `--default-hashing-function` | `sha256` | 중복 파일 이름/콘텐츠 비교를 위한 해시 함수. 선택 사항: `md5`, `sha1`, `sha256`, `sha512`. |
| `--debug-hang` | 비활성화 | Ctrl-C 입력 시 스택 트레이스를 덤프하여 멈춤 현상을 디버깅합니다. |

```bash theme={null}
# 모든 fast 최적화 활성화 (실험적)
python main.py --fast

# 특정 최적화만 활성화
python main.py --fast fp16_accumulation cublas_ops
```

## ComfyUI 매니저

설치 방법은 [ComfyUI-Manager 설치](/ko/manager/install)를 참고하세요.

| 플래그 | 설명 |
| - | - |
| `--enable-manager` | ComfyUI-Manager를 활성화합니다. |
| `--disable-manager-ui` | 매니저 UI와 엔드포인트만 비활성화합니다. 백그라운드 작업(예약된 설치 등)은 계속 실행됩니다. `--enable-manager`가 필요합니다. |
| `--enable-manager-legacy-ui` | 레거시 매니저 UI를 사용합니다. `--enable-manager`를 자동으로 활성화합니다. `--disable-manager-ui`와 상호 배타적입니다. |

## 커스텀 노드 & API 노드

| 플래그 | 기본값 | 설명 |
| - | - | - |
| `--disable-all-custom-nodes` | disabled | 모든 커스텀 노드의 로딩을 비활성화합니다. |
| `--whitelist-custom-nodes` `FOLDER...` | — | `--disable-all-custom-nodes`가 설정된 경우에도 로드할 커스텀 노드 폴더입니다. |
| `--disable-partner-nodes` | disabled | 파트너 노드(유료 API 노드) 로드를 비활성화합니다. 프런트엔드의 인터넷 접근은 그대로 유지됩니다. |
| `--offline` | disabled | 제한적인 Content-Security-Policy를 추가해 프런트엔드가 인터넷과 통신하지 못하게 합니다. 파트너 노드도 비활성화됩니다. |
| `--disable-api-nodes` | disabled | `--offline`의 더 이상 사용되지 않는 별칭입니다. `--offline`을 사용하거나, 파트너 노드만 비활성화하려면 `--disable-partner-nodes`를 사용하세요. |
| `--disable-metadata` | disabled | 출력 파일에 프롬프트 메타데이터를 저장하는 것을 비활성화합니다. |

<Note>
  `--offline`은 브라우저가 불러올 수 있는 내용도 바꿉니다. 이 플래그는 Content-Security-Policy를 추가해 페이지를 ComfyUI 자체가 제공하는 리소스로 제한하므로, 다른 출처의 이미지, 폰트, 미디어, 프레임, 네트워크 요청이 차단되고 파트너 노드(API 노드)도 등록되지 않습니다. 재시작 후 평소에 불러오던 미리보기나 썸네일이 보이지 않는다면 노드를 살펴보기 전에 실행 인자에 이 플래그가 있는지 확인하세요. `--disable-partner-nodes`는 파트너 노드 로드만 중단하고 프런트엔드의 나머지 인터넷 접근은 그대로 둡니다.
</Note>

```bash theme={null}
# 커스텀 노드 문제 해결
python main.py --disable-all-custom-nodes

# 특정 커스텀 노드만 허용
python main.py --disable-all-custom-nodes --whitelist-custom-nodes ComfyUI-Manager
```

## 프론트엔드 & API

| 플래그 | 기본값 | 설명 |
| - | - | - |
| `--front-end-version` | `comfyanonymous/ComfyUI@latest` | `[소유자]/[레포]@[버전]` 형식의 프론트엔드 버전입니다. GitHub 릴리즈에서 다운로드하려면 인터넷이 필요합니다. 버전은 `latest` 또는 semver(예: `1.0.0`)일 수 있습니다. |
| `--front-end-root` `PATH` | — | 프론트엔드 디렉터리의 로컬 파일 시스템 경로입니다. `--front-end-version`을 대체합니다. |
| `--comfy-api-base` | `https://api.comfy.org` | ComfyUI API의 기본 URL입니다. |
| `--database-url` | `sqlite:///<ComfyUI>/user/comfyui.db` | 데이터베이스 URL입니다. 인메모리로 사용하려면 `sqlite:///:memory:`를 사용하세요. |
| `--enable-assets` | 비활성화 | 에셋 시스템(API 라우트, 데이터베이스 동기화, 백그라운드 스캔)을 활성화합니다. |
| `--enable-asset-hashing` | 비활성화 | 에셋을 스캔할 때 blake3 콘텐츠 해시를 계산합니다. 향후 에셋 이식성 기능(중복 제거, 머신 간 모델 해석)을 가능하게 하지만 시작 시간과 대규모 모델 디렉토리에서 출력마다 해싱하는 비용이 추가됩니다. 기본적으로 비활성화됩니다. |
| `--feature-flag` `KEY[=VALUE]` | — | 서버 기능 플래그를 설정합니다. `KEY`만 지정하면 true로 설정됩니다. 반복하여 사용할 수 있습니다. 불리언과 숫자는 자동 변환됩니다. |
| `--list-feature-flags` | — | CLI에서 설정 가능한 기능 플래그를 JSON으로 출력하고 종료합니다. |

```bash theme={null}
# 사용 가능한 기능 플래그 목록
python main.py --list-feature-flags

# 기능 플래그 설정
python main.py --feature-flag show_signin_button=true
```

## 로깅 & 기타

| 플래그 | 기본값 | 설명 |
| - | - | - |
| `--verbose` `[LEVEL] [FILE]` | `INFO` | 로깅 수준. 선택: `DEBUG`, `DETAIL`, `INFO`, `WARNING`, `ERROR`, `CRITICAL`. `--verbose`만 사용하면 `DEBUG`로 설정됩니다. 수준 뒤에 파일 경로를 지정하면 해당 수준을 파일에도 기록합니다. 이 플래그는 반복 지정할 수 있어 콘솔과 파일 출력을 함께 설정할 수 있습니다. |
| `--log-stdout` | 비활성화 | 노멀 프로세스 출력을 stderr 대신 stdout으로 보냅니다. |
| `--dont-print-server` | 비활성화 | 서버 출력을 콘솔에 표시하지 않습니다. |
| `--multi-user` | 비활성화 | 사용자별 저장소를 활성화합니다. |
| `--quick-test-for-ci` | 비활성화 | CI용 빠른 시작 테스트. 초기화 이후 즉시 종료됩니다. |

***

<Note>
  이 참조는 ComfyUI [`comfy/cli_args.py`](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/comfy/cli_args.py)를 기반으로 합니다. ComfyUI를 업그레이드할 때 `python main.py --help`를 실행하거나 로컬 [`cli_args.py`](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/comfy/cli_args.py)를 이 페이지와 비교하여 새로운 플래그나 변경된 플래그를 확인하세요.
</Note>


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