Qwen-Image-Layered Decompositionワークフローは、画像を編集可能なRGBAレイヤーに分解し、高精度な画像編集を可能にするために設計されています。このワークフローではQwen-Image-Layeredモデルを活用し、画像を複数の個別レイヤーに分割します。各レイヤーにはRed、Green、Blue、Alphaチャネルが含まれます。この分解により、全体の合成に影響を与えずに、画像内の要素をリカラー、置換、リサイズ、再配置するなど、レイヤー単位で精密にコントロールできます。技術的には、SaveImageやLoadImageなどのノードで画像ファイル操作を管理し、ImageScaleToMaxDimensionで最適な解像度で処理されるようにします。さらに、f754a936-daaf-4b6e-9658-41fdc54d301d と 1ea4fa01-a81b-4420-a03c-f60019e69a92 のようなノードを統合することで、複雑な画像データ変換を扱い、分解プロセスを支えます。
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 "Qwen-Image-Layered レイヤー分解" (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_layered_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("74", "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
