この ComfyUI チュートリアルワークフローは、Qwen Image Edit 2511 を使った指示ベースの画像編集と、被写体をトイ風に変換する特定の「ACTION」 LoRA をデモします。UNETLoader で Qwen Image Edit 2511 の拡散モデルを読み込み、LoraLoaderModelOnly で ACTION LoRA を適用して、見た目を遊びのあるミニチュア/コレクタブルトイ方向へ寄せます。QwenEditTextEncode_EditUtils ノードは、専用の Qwen 2.5 VL テキストエンコーダと入力画像および指示（例: "action the cat"）を組み合わせ、編集に対応した条件付けを作成します。RandomNoise が潜在を初期化し、SamplerCustomAdvanced が KSamplerSelect で選んだサンプラーと BasicScheduler のスケジュールを使って拡散を実行します。CFGGuider が classifier-free guidance の強度を制御します。
入力画像は ResizeImagesByLongerEdge と ImageCrop+ でサイズを標準化し、GetImageSize と PrimitiveInt がサンプラーへサイズ情報を渡します。サンプリング後は VAELoader と VAEDecode が潜在を RGB 画像へ戻し、SaveImage が結果を書き出します。これは指示追従型の編集モデルのため、init-latent パスは不要で、元写真は Qwen エンコーダが視覚参照として取り込み、LoRA が結果を一貫したトイ風スタイルへ誘導します。Note ノードにはプロンプト形式（"action the [subject]"）が記載されており、同じパターンで一貫した出力を作れます。
API
このワークフローをコードから利用
すべてのComfyワークフローはJSONグラフです。以下のペイロードは、このワークフローそのものであり、ComfyUIが実行する内容と同じです — このURLから取得し、バージョン管理に保存したり、ComfyUIで読み込んでノードごとに実行できます。
Comfy SDKを使ってTypeScriptまたはPythonから実行できます。同じコードでComfy Cloudや自身でホストしたComfyUIのどちらにも対応 — ベースURLだけが異なります。
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run this workflow (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
const wf = await client.workflows.fromFile("workflow_api.json");
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("<output-node-id>")[0].toFile("output.png");SDKはAPI形式のワークフローを受け取ります：このワークフローをComfyUIで開き、「ファイル → ワークフローをエクスポート（API）」を使用してください。
FAQ
