SD3.5 Large Blur 워크플로는 블러 처리된 레퍼런스 이미지를 가이드로 활용해 고품질 이미지를 생성하도록 설계되었습니다. 이 기법은 디테일이 뛰어난 이미지를 생성하는 것으로 알려진 Stable Diffusion 3.5(SD3.5) 모델을 사용합니다. 워크플로에는 KSampler, CheckpointLoaderSimple, ControlNetLoader 등 주요 노드가 포함되어 이미지 생성 과정을 효율적으로 관리합니다. 블러 이미지를 레퍼런스로 사용하면 이미지의 본질을 포착하면서 세부 디테일에서 창의적 해석이 가능합니다. 기존 이미지를 바탕으로 독창적이고 상상력 있는 비주얼을 만들고자 하는 아티스트와 디자이너에게 특히 유용합니다.
워크플로는 'sd3.5_large_fp8_scaled.safetensors'와 'sd3.5_large_controlnet_blur.safetensors' 등 필요한 모델과 체크포인트를 불러오는 것으로 시작합니다. 이 모델들은 ControlNetApplyAdvanced 노드에서 고급 제어 기법을 적용하는 데 필수적입니다. 최적의 결과를 위해 'comfyui_controlnet_aux' 도구로 이미지를 사전 처리할 것을 권장합니다. CLIPTextEncode 노드는 텍스트 프롬프트를 통합해 색상, 스타일 등 원하는 특성을 지정할 수 있습니다. 최종 출력은 VAEDecode 노드로 디코딩되고 SaveImage 노드로 저장되어, 사용자의 창의적 요구에 맞는 이미지를 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 "SD3.5 대형 블러" (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("sd3.5_large_blur_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("57", "image", asset); // LoadImage
wf.setInput("6", "text", "crystal butterfly above the sea, white, hyper detailed, with diamonds"); // CLIPTextEncode
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
