이 ComfyUI 튜토리얼 워크플로는 Qwen Image Edit 2511과, 피사체를 장난감 같은 버전으로 바꾸는 타깃 "ACTION" LoRA를 사용한 지시 기반 이미지 편집을 보여줍니다. UNETLoader로 Qwen Image Edit 2511 diffusion 모델을 로드하고, LoraLoaderModelOnly로 ACTION LoRA를 적용해 장난스럽고 미니어처/수집용 장난감 같은 룩으로 미학을 편향시킵니다. QwenEditTextEncode_EditUtils 노드는 전용 Qwen 2.5 VL 텍스트 인코더를 입력 이미지 및 지시(예: "action the cat")와 결합해 편집 인지 조건화를 만들고, RandomNoise가 잠재 데이터를 초기화합니다. SamplerCustomAdvanced는 KSamplerSelect에서 선택한 샘플러와 BasicScheduler의 스케줄을 사용해 diffusion 과정을 실행하며, CFGGuider가 classifier-free guidance 강도를 제어합니다.
입력 이미지는 ResizeImagesByLongerEdge와 ImageCrop+로 크기를 표준화해 모델에 맞게 준비되며, GetImageSize와 PrimitiveInt가 샘플러에 크기 정보를 전달합니다. 샘플링 후 VAELoader와 VAEDecode가 잠재 데이터를 RGB 이미지로 변환하고 SaveImage가 결과를 저장합니다. 이는 지시 따르기 편집 모델이므로 init-latent 경로가 필요 없습니다—원본 사진은 Qwen 인코더에 시각적 참조로 입력되고, LoRA가 결과를 일관된 장난감 스타일로 유도합니다. 포함된 Note 노드는 프롬프트 패턴("action the [subject]")을 문서화해 일관된 출력을 빠르게 만들 수 있습니다.
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 this workflow (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
const wf = await client.workflows.fromFile("workflow_api.json");
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("<output-node-id>")[0].toFile("output.png");SDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
