Qwen-Image 2512: Fun Union ControlNetワークフローは、Canny、HED、Depth、Pose、MLSD、Scribble、Grayscaleなどのコントロールタイプによる構造ガイドを適用し、画像を変換します。Qwen-Image 2512モデルを活用し、入力画像の構造を保ちながら創造的な変化を加えた新しい画像を生成します。画像をアップロードし、コントロールタイプを選択することで、どのような構造条件で新しい画像を生成するかを指定できます。
技術的には、入力画像の前処理や選択したコントロールタイプの適用に複数のノードを利用します。例えばCannyノードはエッジ検出、Depthノードは空間構造の把握に使われます。ResizeImageMaskNodeやGetImageSizeノードで画像サイズを最適化し、PreviewImageノードで結果を確認、SaveImageノードで最終出力を保存します。構造を保ちつつ多様なスタイルを試したいアーティストやデザイナーに最適です。
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 "Qwen-Image 2512：ファンユニオンコントロールネット" (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_qwen_Image_2512_controlnet_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("121", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("60")[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
