Qwen-Image 2512：Fun 联合 ControlNet 工作流通过应用多种控制类型（如 Canny、HED、Depth、Pose、MLSD、Scribble 或灰度）实现对图像的结构化引导变换。该工作流利用 Qwen-Image 2512 模型生成在保持输入图像结构完整性的同时，允许创意变化的新图像。流程从上传图像并选择控制类型开始，控制类型决定了新图像生成时的结构条件。
在技术实现上，工作流通过一系列节点对输入图像进行预处理并应用所选控制类型。例如，Canny 节点用于边缘检测，Depth 节点用于理解图像空间结构。ResizeImageMaskNode 和 GetImageSize 节点确保图像尺寸适合处理。PreviewImage 节点允许用户在最终保存前预览结果，最后通过 SaveImage 节点保存图像。该工作流特别适合希望在保留图像结构要素的基础上探索不同风格表现的艺术家和设计师。
API
通过代码使用此工作流
每个 Comfy 工作流都是一个 JSON 图。下面的内容就是此工作流的完整数据，ComfyUI 运行时也是如此——你可以从该 URL 获取、放入版本控制，或在 ComfyUI 中加载并逐节点运行。
使用 Comfy SDK 从 TypeScript 或 Python 运行。相同代码可用于 Comfy Cloud 或你自托管的 ComfyUI——只需更改基础 URL。
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run "Qwen-Image 2512：趣味联盟控制网" (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_2512_controlnet_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("121", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("60")[0].toFile("output.png"); // SaveImageSDK 需要 API 格式的工作流：在 ComfyUI 中打开此工作流，使用 文件 → 导出工作流（API）。
常见问题
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