Qwen-Image-Layered Control Decompositionワークフローは、Qwen-Image-Layeredモデルを用いて画像を構成要素ごとに分解するためのものです。このワークフローは、画像内の特定部分を分離してさらに加工や解析を行いたいアーティストやデザイナーに特に有用です。最初にLoadImageノードで画像を読み込み、ImageScaleToMaxDimensionノードで希望のサイズに調整します。ワークフローの中心となるf754a936-daaf-4b6e-9658-41fdc54d301dノードがQwen-Image-Layeredモデルを使って分解処理を行います。
このワークフローは技術的に堅牢で、画像レイヤーを正確に制御でき、SaveImageノードで保存可能です。MarkdownNoteノードで手順やガイドも記録できます。レイヤー分解は、グラフィックデザインやデジタルアート、科学画像解析など、詳細な画像編集が必要な場面で役立ちます。
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 コントロール分解" (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_control_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
