이 ComfyUI 워크플로는 리파이너 모델을 사용해 Stable Diffusion XL(SDXL) 모델이 생성한 이미지를 향상하도록 설계되었습니다. 일련의 노드를 활용해 고품질이면서 시각적으로 보기 좋은 정제된 이미지 출력을 만듭니다. 워크플로는 CheckpointLoaderSimple 노드로 기본 SDXL 모델을 로딩하는 것으로 시작하며, 이 노드는 선택한 SD 모델 버전에 맞춰 최적 설정이 자동 적용되도록 구성됩니다. 이후 EmptyLatentImage 노드로 초기 잠재 데이터 이미지를 생성하는데, 이는 추가 정제를 위한 캔버스 역할을 합니다.
핵심은 CLIPTextEncode 노드가 텍스트 프롬프트를 해석해 이미지 생성 과정을 가이드하는 부분입니다. KSamplerAdvanced 노드는 이미지에 제어된 노이즈를 도입해 모델이 반복적으로 시각 출력을 정제하고 향상하도록 합니다. 정제가 끝나면 VAEDecode 노드가 잠재 데이터 이미지를 가시적인 형식으로 변환해 최종 조정이 가능하게 합니다. 마지막으로 SaveImage 노드로 PNG 형식으로 향상된 이미지를 저장할 수 있습니다. SDXL 모델의 성능과 고급 정제 기법을 결합하므로, 프로젝트에 고품질의 정제 이미지를 요구하는 아티스트와 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 "SDXL Refiner 프롬프트" (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("sdxl_refiner_prompt_example_api.json");
wf.setInput("16", "text", "text, watermark"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("19")[0].toFile("output.png"); // SaveImageSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
