OmniGen2 Image Editワークフローは、自然言語指示で画像を強化・変換するために設計されています。強力なOmniGenモデルを活用し、テクスチャ変換やライティング効果など複雑な編集も簡単に適用可能です。CLIPTextEncodeでテキストプロンプトを解釈し、VAEDecodeで最終画像を生成、SaveImageで出力します。ImageScaleToTotalPixelsやRandomNoiseなどのノードにより、編集の精度と創造性を両立します。
技術的には、必要なモデルをロードし画像を編集用に準備します。CLIPLoaderやUNETLoaderで画像データを読み込み・処理し、DualCFGGuiderやSamplerCustomAdvancedでサンプリングを高度に制御します。アーティストやデザイナーが素早く画像コンセプトを試作したり、手作業なしで詳細な編集を行いたい場合に特に有用です。
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 "OmniGen2画像編集" (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
// This workflow, exported in API format (see note below)
const wf = await client.workflows.fromFile("image_omnigen2_image_edit_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("16", "image", asset); // LoadImage
wf.setInput("7", "text", "your prompt here"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("9")[0].toFile("output.png"); // SaveImageSDK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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