ComfyUI의 '2.1 Creator - Diffusion Basics' 워크플로는 디퓨전 모델을 사용한 이미지 생성의 기본 개념을 소개하도록 설계되었습니다. 핵심에서 이 워크플로는 Z-Image-Turbo 모델을 활용해 랜덤 노이즈를 텍스트 프롬프트에 기반한 일관된 이미지로 변환합니다. 과정은 지정한 해상도에서 노이즈 캔버스를 만드는 'EmptyLatentImage' 노드에서 시작합니다. 이 노이즈는 'CLIPTextEncode' 노드가 인코딩한 텍스트 입력을 바탕으로, 'ModelSamplingAuraFlow'를 사용하는 'KSampler' 노드가 디노이징을 안내하며 반복적으로 정제됩니다.
워크플로는 텍스트에서 이미지로 변환을 위해 UNET 모델('UNETLoader'), 텍스트 인코더('CLIPLoader'), VAE('VAELoader') 같은 필수 구성 요소를 로드하도록 구성되어 있습니다. 'VAEDecode' 노드는 최종 잠재 표현을 다시 볼 수 있는 이미지 형식으로 변환하는 데 중요한 역할을 합니다. 마지막으로 'SaveImage' 노드는 생성된 이미지가 지정한 접두사로 저장되도록 보장합니다. 이 워크플로는 디퓨전 모델을 처음 접하는 사용자에게 특히 유용하며, 텍스트 기반 이미지 생성이 기술적으로/실무적으로 어떻게 동작하는지 직접 다뤄볼 수 있게 합니다.
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
