SDXL Turbo 워크플로는 SDXL 모델을 사용해 텍스트 프롬프트에서 고품질 이미지를 생성하는 과정을 단순화하도록 설계되었습니다. 이 워크플로는 이미지 생성 과정을 한 단계로 통합하고, SDXL 모델과 Stability AI 프레임워크를 활용해 효율을 높인 것이 특징입니다. 핵심 노드로는 잠재 데이터 공간을 초기화하는 EmptyLatentImage와, 모델이 이해할 수 있는 형식으로 텍스트 프롬프트를 인코딩하는 CLIPTextEncode가 있습니다.
워크플로는 VAEDecode 노드를 사용해 잠재 데이터 표현을 다시 이미지로 변환하여, 출력이 디테일하고 보기 좋게 나오도록 합니다. SamplerCustom 및 KSamplerSelect 노드는 샘플링 과정을 세부 조정해 이미지의 스타일과 구성을 더 잘 제어할 수 있게 합니다. SDTurboScheduler는 품질을 크게 떨어뜨리지 않으면서 생성 속도를 최적화합니다. 마지막으로 SaveImage 노드는 생성된 이미지를 효율적으로 저장하며, MarkdownNote 노드는 각 단계에 대한 문서와 맥락을 제공해 이 워크플로를 직관적으로 사용할 수 있게 합니다.
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 터보" (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("sdxlturbo_example_api.json");
wf.setInput("7", "text", "text, watermark"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("27")[0].toFile("output.png"); // SaveImageSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
