此工作流演示如何在 ComfyUI 中使用 Qwen3.5 分析图像并生成描述性文本，同时可直接作为可用提示词。它同时完成图像描述（captioning）与反向提示词工程：你通过 LoadImage 提供一张图，TextGenerate 节点在 Qwen3.5 驱动下返回结构化描述或提示词候选，可直接粘贴到你的图像生成流程中。
从技术上看，CLIPLoader 节点指向位于 models/text_encoders/ 下的 Qwen3.5 权重（qwen3.5_4b_bf16.safetensors）。该模型句柄输入到 TextGenerate 节点；TextGenerate 接收加载的图像与指令提示词（例如“Produce 3 concise, diffusion-ready prompts”）。随后节点运行推理并输出文本，你可以用 PreviewAny 查看结果。节点图内的 MarkdownNote 提供内联说明与提示词技巧，方便你迭代指令措辞、temperature 与 token 长度来调整输出。
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 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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