「Z-Image-Turbo Fun Union ControlNet」ワークフローは、複数のControlNetモデルを活用し、画像を高精度に強化・操作する高度な画像生成プロセスです。Cannyエッジ検出、HED（Holistically-Nested Edge Detection）、深度推定、ポーズ認識、MLSD（Multi-Line Segment Detection）など、さまざまな画像前処理技術を統合し、Z-Image-Turboモデルの出力を細かく制御できます。SaveImage、MarkdownNote、PreviewImage、ImageScaleToMaxDimensionなどのノードにより、効率的かつ効果的な画像処理を実現します。
このワークフローの特徴は、複数の制御入力を同時に扱える点で、画像生成プロセスを高い精度でコントロールできます。各種ControlNetモデルを組み合わせて入力画像に異なる前処理を施し、出力仕様に合わせてスケーリングや変換を行います。デジタルアート制作、AR、上級写真編集など、精密な画像操作が求められる用途に最適です。
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 "Z-Image-Turbo 制御画像生成" (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_z_image_turbo_fun_union_controlnet_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("58", "image", asset); // LoadImage
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
