OmniGen2 圖像編輯工作流程，專為利用自然語言指令增強與轉換圖片而設計。結合強大的 OmniGen 模型，讓使用者能輕鬆進行如材質變換、光影效果等複雜編輯。流程包含 CLIPTextEncode（解讀文字提示）、VAEDecode（生成最終圖片）、SaveImage（輸出結果）等關鍵節點。透過 ImageScaleToTotalPixels 與 RandomNoise 等節點，確保圖片轉換既精確又具創意。
技術上，流程會先載入必要模型並準備圖片。CLIPLoader 與 UNETLoader 節點負責圖片資料載入與處理，DualCFGGuider 與 SamplerCustomAdvanced 節點則提供進階取樣控制。此流程特別適合藝術家與設計師快速反覆試驗圖像概念，或任何需要精細圖片編輯但不想手動繁瑣操作的使用者。
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 "OmniGen2圖像編輯" (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_omnigen2_image_edit_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("16", "image", asset); // LoadImage
wf.setInput("7", "text", "your prompt here"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("9")[0].toFile("output.png"); // SaveImageSDK 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
常見問題
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