HY 3D 2.0 MV Turbo 워크플로는 고급 Hunyuan3D 2.0 MV Turbo 모델을 사용해 여러 2D 이미지를 일관된 3D 모델로 변환하도록 설계되었습니다. 이 워크플로는 KSampler, CLIPVisionEncode, VAEDecodeHunyuan3D 같은 특화 노드들을 활용해 다양한 각도에서 입력된 이미지를 처리하고 합성해 디테일한 3D 표현을 만듭니다. 프로세스는 ImageOnlyCheckpointLoader 및 LoadImage 노드로 이미지를 가져오고 준비하는 것부터 시작합니다. 이후 Hunyuan3Dv2ConditioningMultiView 노드가 이미지를 조건화해 3D 모델이 정확한 공간 관계와 텍스처를 반영하도록 합니다. 마지막으로 VoxelToMesh 노드가 처리된 데이터를 메시 형식으로 변환하고, SaveGLB 노드로 내보낼 수 있게 합니다.
기술적으로 이 워크플로는 멀티뷰 조건화를 사용해 생성된 3D 모델의 깊이감과 현실감을 강화합니다. Tencent의 Hunyuan3D 모델을 통합해 입력 이미지의 세부 요소를 높은 충실도로 캡처합니다. 이로 인해 현실적인 3D 모델이 필요한 VR, 게임 개발, 디지털 콘텐츠 제작 같은 용도에 특히 유용합니다. ModelSamplingAuraFlow 및 FluxGuidance 같은 노드를 통해 출력 결과를 미세 조정할 수 있어, 목적에 맞게 최적의 결과를 얻는 데 도움이 됩니다.
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 2.0 다시점 Turbo" (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_multiview_to_model_turbo_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("82", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("67")[0].toFile("output.png"); // SaveGLBSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
