이 ComfyUI 워크플로('2.3 Creator: Image Upscale & Analysis')는 Z Image Turbo 모델을 사용해 이미지 해상도를 높이는 동시에 이미지에서 상세 프롬프트를 생성하도록 설계되었습니다. LoadImage, SaveImage, Florence2Run 등 노드 조합을 사용해 이미지를 업스케일링하고 콘텐츠를 분석합니다. Florence2Run 노드는 Florence-2 멀티모달 모델을 사용해 오브젝트 속성, 공간 관계, 장면 컨텍스트 같은 상세 정보를 이미지에서 추출하고, 이를 바탕으로 포괄적인 프롬프트를 만듭니다. 이 이중 접근은 이미지의 시각적 품질을 개선할 뿐 아니라 관련 메타데이터를 풍부하게 만들어, 고품질 비주얼과 상세한 설명 데이터가 모두 필요한 용도에 특히 유용합니다.
업스케일링은 diffusion 기법으로 노이즈를 제거한 픽셀을 추가해 해상도를 높이며, 원본 콘텐츠와 구조를 유지하면서 선명도를 개선합니다. 이 워크플로는 Z Image Turbo 모델에서 낮은 denoise 값을 사용해 업스케일된 이미지가 원본 디테일을 유지하도록 합니다. 따라서 디지털 아트, 사진, 미디어 제작처럼 이미지 품질이 중요한 분야에 적합합니다. 이미지 업스케일링과 자동 이미지 분석을 결합해, 시각 콘텐츠를 개선하고 이해하는 종합 워크플로를 제공합니다.
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
