Qwen-Image ControlNetモデルパッチワークフローは、Qwen-Imageモデルを使った画像生成の制御性を高めるために設計されています。KSampler、CLIPTextEncode、QwenImageDiffsynthControlnetなどの高度なノードを統合し、canny、depth、inpaintingなどの属性を精密に操作できます。ModelPatchLoaderノードでモデルにパッチを適用し、動的な調整や画質向上が可能です。ControlNet技術を活用した詳細なカスタマイズが求められるアーティストやデザイナーに最適です。
ワークフローは、必要なモデルと参照画像をロードし、エンコード・デコード・変換ノードを経て目的の変換を適用します。VAELoaderやUNETLoaderノードが画像データ管理を担い、CLIPLoaderやCLIPTextEncodeノードがテキストプロンプトを処理します。QwenImageDiffsynthControlnetノードの統合により、ControlNetモデルで画像ディテールを強化でき、高品質なカスタム画像生成が可能です。
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 ControlNetモデルパッチ" (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_controlnet_patch_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("71", "image", asset); // LoadImage
wf.setInput("6", "text", "your prompt here"); // CLIPTextEncode
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
