このComfyUIワークフロー「2.1 Creator - ディフュージョン基礎」は、ディフュージョンモデルによる画像生成の基本を学ぶためのものです。Z-Image-Turboモデルでランダムノイズからテキストプロンプトに基づく画像を生成。'EmptyLatentImage'ノードで指定解像度のノイズキャンバスを作成し、'KSampler'ノードでModelSamplingAuraFlowを使いテキスト入力（'CLIPTextEncode'ノードでエンコード）に沿ってノイズを段階的に画像へ変換します。
UNETモデル（'UNETLoader'）、テキストエンコーダー（'CLIPLoader'）、VAE（'VAELoader'）などの主要コンポーネントを読み込み、'VAEDecode'ノードで最終的な潜在表現を画像に復元。SaveImageノードで生成画像を保存します。ディフュージョンモデル初心者が、テキストから画像生成の仕組みを実践的に学べるワークフローです。
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
よくある質問
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