HY 3D 2.1 워크플로는 Tencent의 Hunyuan3D 2.1 모델을 사용해 단일 2D 이미지를 디테일한 3D 모델로 변환하도록 설계되었습니다. 이 워크플로는 이미지를 처리해 3D 메시로 변환하는 일련의 전문 노드를 활용합니다. 프로세스는 'ImageOnlyCheckpointLoader' 및 'LoadImage' 노드로 3D 변환을 위한 이미지를 준비하는 것으로 시작합니다. 이후 'ModelSamplingAuraFlow' 노드가 Hunyuan3D 모델을 적용해 3D 공간에서 이미지의 잠재 데이터 표현을 생성합니다. 이 잠재 데이터는 'EmptyLatentHunyuan3Dv2' 및 'Hunyuan3Dv2Conditioning' 노드로 추가 처리되어 3D 구조를 정교화합니다.
워크플로는 'KSampler' 노드로 잠재 데이터를 샘플링해 3D 모델이 최대한 디테일하고 정확하도록 합니다. 'VAEDecodeHunyuan3D' 노드가 샘플링된 데이터를 복셀 표현으로 디코딩하고, 이후 'VoxelToMesh' 노드로 메시로 변환됩니다. 마지막으로 'SaveGLB' 노드가 최종 3D 모델을 GLB 형식으로 내보내며, 다양한 애플리케이션에서 바로 사용할 수 있습니다. 이 워크플로는 기존 2D 에셋에서 3D 콘텐츠를 만들고자 하는 아티스트와 개발자에게 특히 유용하며, 수동 모델링 노력을 최소화하는 간소화된 프로세스를 제공합니다.
API
코드에서 이 워크플로우 사용하기
모든 Comfy 워크플로우는 JSON 그래프입니다. 아래 페이로드는 이 워크플로우 그 자체로, ComfyUI에서 실행되는 것과 동일합니다 — URL에서 가져오거나, 버전 관리에 보관하거나, ComfyUI에서 불러와 노드별로 실행할 수 있습니다.
Comfy SDK로 TypeScript 또는 Python에서 실행하세요. 동일한 코드는 Comfy Cloud 또는 직접 호스팅하는 ComfyUI 모두에 적용됩니다 — 기본 URL만 다릅니다.
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run "혼원3D 2.1" (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("3d_hunyuan3d-v2.1_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("2", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("10")[0].toFile("output.png"); // SaveGLBSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
