Qwen-Image Union Control 워크플로는 Qwen-Image 모델의 통합 ControlNet LoRA를 사용해 이미지 생성에서 구조를 정밀하게 제어할 수 있도록 설계되었습니다. 이 워크플로는 canny, depth, lineart, softedge, normal, openpose 등 여러 컨트롤 유형을 통합해 폭넓은 제작 요구를 지원합니다. 이러한 컨트롤을 활용하면 이미지 생성 과정을 유도해 의도한 스타일과 구조에 더 가깝게 결과를 맞출 수 있습니다.
기술적으로 이 워크플로는 여러 노드를 사용해 이미지를 처리하고 다듬습니다. LoadImage 노드가 참조 이미지를 가져오며 시작합니다. Canny 노드는 에지를 감지해 이미지 생성에 사용할 구조 윤곽을 제공합니다. ImageScaleToTotalPixels 노드는 출력 품질 저하를 방지하도록 입력 이미지 크기를 적절히 조정합니다. PreviewImage 노드는 중간 결과를 확인할 수 있게 하며, SaveImage 노드는 생성된 이미지를 저장해 마무리합니다. 이미지의 구조적 요소를 높은 수준으로 통제해야 하는 아티스트 및 디자이너에게 특히 유용합니다.
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 "Qwen-Image Union Control" (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_qwen_image_union_control_lora_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("73", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("60")[0].toFile("output.png"); // SaveImageSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
