ComfyUI의 'Lotus Depth' 워크플로는 단안 깊이 추정을 효율적으로 수행하도록 설계되었으며, 이미지 처리 작업에서 높은 디테일 보존을 제공합니다. 이 워크플로는 Stability 모델, 특히 SD1.5을 활용해 제로샷 깊이 추정을 수행합니다. 즉, 특정 데이터셋에 대한 사전 학습 없이도 동작합니다. 과정은 LoadImage 노드로 이미지를 로드하는 것에서 시작하며, 이후 c7d32155-757f-4e5d-a139-7e438da96f2f로 식별되는 커스텀 노드를 포함한 일련의 노드로 이미지가 처리됩니다. 이 노드는 깊이 추정 알고리즘을 실행하는 데 핵심입니다. 최종 출력은 SaveImage 노드로 저장되어, 디테일한 깊이 정보가 효과적으로 보존됩니다.
이 워크플로는 단일 이미지에서 높은 충실도의 깊이 인식이 필요한 가상현실 환경이나 고급 3D 모델링 같은 응용 분야에 유용합니다. Stability 모델의 성능을 활용해 계산 효율성과 출력 품질 사이의 균형을 유지하므로, 큰 연산 자원 없이도 신뢰할 수 있는 깊이 맵이 필요한 개발자와 아티스트에게 적합합니다.
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 "Lotus 깊이" (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("image_lotus_depth_v1_1_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("12", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("9")[0].toFile("output.png"); // SaveImageSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
