Qwen-Image InstantX 局部修補 ControlNet 工作流程是用於專業圖片編輯的工具，專門處理物件替換、文字修改、背景更換以及外延補畫等任務。核心使用 Qwen-Image 模型，以高品質局部修補著稱。工作流程整合多個節點，包括 KSampler、CLIPTextEncode 與 ControlNetInpaintingAliMamaApply，以支援細緻且精準的圖片操作。
在技術流程上，先上傳所需模型與要編輯的圖片。你可以透過 LoadImage 節點開啟 MaskEditor，定義要局部修補的區域。工作流程使用 VAELoader 與 UNETLoader 進行編碼與解碼，讓編輯結果能自然融合到原始圖片中。ControlNetLoader 與 ControlNetInpaintingAliMamaApply 是套用局部修補效果的關鍵，可在維持整體一致性的同時進行細節修改。此工作流程適合需要精準調整圖片的創作者與專業設計工作者。
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 "Qwen千問圖像局部重繪ControlNet" (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_qwen_image_instantx_inpainting_controlnet_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("71", "image", asset); // LoadImage
wf.setInput("6", "text", "The Queen, on a throne, surrounded by Knights, HD, Realistic, Octane Render, Unreal engine"); // CLIPTextEncode
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("189")[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
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