“Z-Image-Turbo Fun Union ControlNet”工作流是一套高级图像生成流程，结合了多种ControlNet模型，实现对图像的精细增强与操控。该工作流集成了多种图像预处理技术，包括Canny边缘检测、HED（全局嵌套边缘检测）、深度估计、姿态识别和MLSD（多线段检测）。这些技术协同作用，优化并控制Z-Image-Turbo模型的输出，实现细致入微的图像变换。通过使用SaveImage、MarkdownNote、PreviewImage和ImageScaleToMaxDimension等节点，确保图像处理高效且有序。
技术上，该工作流的突出之处在于能够同时处理多种控制输入，为用户提供高度可控的图像生成体验。集成多种ControlNet模型，用户可对输入图像应用不同的预处理方式，随后根据目标输出需求进行缩放和变换。此流程特别适用于需要精确图像处理的场景，如数字艺术创作、增强现实和高级照片编辑。
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 "Z-Image-Turbo 控制生图" (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_z_image_turbo_fun_union_controlnet_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("58", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("9")[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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