Qwen Image Layer Decomp for Illustration v1 是一個引導式分層流程，可將平面插畫分解為可編輯的分層與遮罩。流程將載入的圖像經 ImageScaleToMaxDimension 調整至建議工作尺寸（640 px 速度快，1024 px 細節佳），再進入 Qwen 分層自訂節點，預測每個元素的遮罩，可另存為 PNG。PrimitiveStringMultiline 節點可選填高階提示詞，讓模型更聚焦你想分離的物件（如：「角色、前景道具、中景建築、天空」）。
技術上，核心由兩個自訂節點（f754a936-daaf-4b6e-9658-41fdc54d301d 與 1ea4fa01-a81b-4420-a03c-f60019e69a92）組成。第一個進行 Qwen 圖像分層分解，採用擴散式取樣控制（作者預設 50 步，CFG 4.0），以運算時間換取遮罩品質。第二個用於選擇/細化預測分層（修邊或匯出特定通道）。LoadImage 與 SaveImage 處理 I/O，MarkdownNote 提供畫布指引與連結。結果是實用、可提示詞引導的分層提取流程，適合合成、重上色、2.5D 動態等應用。
API
從程式碼使用此工作流
每個 Comfy 工作流都是一個 JSON 圖。下方的 payload 就是此工作流，與 ComfyUI 執行時完全相同 — 你可以從此 URL 取得、放入版本控制，或在 ComfyUI 載入並逐節點執行。
使用 Comfy SDK 以 TypeScript 或 Python 執行。相同程式碼可用於 Comfy Cloud 或你自架的 ComfyUI — 只需更改 base URL。
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run this workflow (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
const wf = await client.workflows.fromFile("workflow_api.json");
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("<output-node-id>")[0].toFile("output.png");SDK 需使用 API 格式的工作流：請在 ComfyUI 開啟此工作流，並使用 檔案 → 匯出工作流（API）。
常見問題
