HY 3D 2.0 워크플로는 Hunyuan3D 2.0 모델을 사용해 단일 2D 이미지를 디테일한 3D 모델로 변환하도록 설계되었습니다. 이 워크플로는 고급 AI 기법으로 평면 이미지에서 깊이와 형태를 해석해 재구성하여, 3D 에셋을 빠르게 만들려는 아티스트, 디자이너, 개발자에게 유용합니다. 핵심에는 입력 이미지에서 시각 특징을 추출하는 CLIPVisionEncode 같은 노드와, 이를 3D 표현으로 디코딩하는 VAEDecodeHunyuan3D가 있습니다. 또한 VoxelToMesh 노드가 복셀 데이터를 메시 형식으로 변환해 3D 애플리케이션에서 바로 사용할 수 있게 합니다.
기술적으로 이 워크플로는 ImageOnlyCheckpointLoader 노드로 Hunyuan3D 모델을 로드하는 것으로 시작합니다. 사용자는 LoadImage 노드로 이미지를 업로드하고, Hunyuan3Dv2Conditioning 및 ModelSamplingAuraFlow 노드를 포함한 일련의 조건화 및 샘플링 단계를 거칩니다. 최종 3D 모델은 SaveGLB 노드로 GLB 형식으로 저장되어 대부분의 3D 소프트웨어와 호환됩니다. 이 워크플로는 사진 또는 컨셉 아트에서 3D 모델을 만드는 데 특히 유용하며, 2D 창작과 3D 활용 사이를 연결합니다.
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 "Hunyuan3D 2.0" (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_image_to_model_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("56", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("82")[0].toFile("output.png"); // SaveGLBSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
