Nano Banana 워크플로는 Gemini-2.5-Flash 모델을 활용해 일관적이고 고품질의 이미지 편집 기능을 제공합니다. 이 워크플로는 LoadImage, PreviewAny, GeminiImageNode 같은 핵심 노드를 통합해 이미지 편집 과정을 간소화하도록 설계되었습니다. LoadImage 노드는 워크플로 시작을 위한 전제 조건으로, 지정된 'ComfyUI/input' 폴더에서 이미지를 가져옵니다. 이미지가 로드되면 PreviewAny 노드에서 미리보기로 확인하고 편집할 이미지를 선택할 수 있습니다. 워크플로의 핵심인 GeminiImageNode는 Gemini-2.5-Flash 모델을 적용해 고급 이미지 편집을 수행하며, 이미지 배치 전반에서 일관성과 품질을 유지합니다.
이 워크플로가 유용한 이유는 Ctrl-B로 활성화되는 ImageBatch 노드를 통해 배치 처리를 지원하기 때문입니다. 여러 이미지를 동시에 편집해야 하는 사용자에게 적합하며 시간과 작업량을 줄일 수 있습니다. 마지막으로 SaveImage 노드가 편집된 이미지를 원하는 위치로 출력합니다. MarkdownNote 통합으로 편집 과정을 주석으로 남기고 문서화할 수 있어 변경 사항과 반복 작업을 추적하기가 쉽습니다. 전반적으로 이 워크플로는 AI 모델을 사용해 효율적이고 일관된 이미지 편집을 수행하려는 사용자에게 유용한 도구입니다.
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 "Google Gemini 이미지" (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("api_google_gemini_image_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("2", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("30")[0].toFile("output.png"); // SaveImageSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
