ワークフロー画像をダウンロード
- +Flux.1 Fill Inpainting を使用して、画像の不足している部分を埋めます。 - -Comfy Cloud で実行
- +
-以下の画像をダウンロードし、ComfyUI へドラッグ＆ドロップすることで、対応するワークフローを読み込んでください。
-
+
+ 
+
+
+**出力例**
+
+
+
+
+ 
+
+
+### 1. Inpainting ワークフローとアセット
+
+
+
+
+ 
+ 
+
+
+## Flux.2 Dev テキストから画像へ {#image_flux2_text_to_image}
-## 複数画像参照ワークフロー
+強化された照明、マテリアル、リアルなディテールを備えたテキストから画像への生成。入力画像は不要です。
-2 枚の参照画像を用いるワークフローの例です。この実装を拡張することで、さらに多くの参照画像に対応させることも可能です。
+
+
+
-
+
+
+ 
+ 
+
+
+**出力例**
-## モデルのダウンロードリンク
+
+
+## Model links
**text_encoders**
-- [mistral_3_small_flux2_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-dev/resolve/main/split_files/text_encoders/mistral_3_small_flux2_bf16.safetensors)
+- [mistral_3_small_flux2_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-dev/blob/main/split_files/text_encoders/mistral_3_small_flux2_bf16.safetensors)
**diffusion_models**
-- [flux2_dev_fp8mixed.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-dev/resolve/main/split_files/diffusion_models/flux2_dev_fp8mixed.safetensors)
+- [flux2_dev_fp8mixed.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-dev/blob/main/split_files/diffusion_models/flux2_dev_fp8mixed.safetensors)
**vae**
-- [flux2-vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-dev/resolve/main/split_files/vae/flux2-vae.safetensors)
+- [flux2-vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-dev/blob/main/split_files/vae/flux2-vae.safetensors)
-**モデルの保存先**
+**Model Storage Location**
```
📂 ComfyUI/
@@ -86,3 +148,4 @@ FLUX.2 Dev を用いた基本的なテキストから画像への生成ワーク
│ │ └── flux2_dev_fp8mixed.safetensors
│ └── 📂 vae/
│ └── flux2-vae.safetensors
+```
diff --git a/ja/tutorials/image/anima/anima.mdx b/ja/tutorials/image/anima/anima.mdx
index c01b29d79..99b875050 100644
--- a/ja/tutorials/image/anima/anima.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/anima/anima.mdx
@@ -2,15 +2,16 @@
title: "Anima Base v1 ComfyUIチュートリアル | AI画像生成ガイド"
description: "Anima Base v1は、ComfyUIでアニメやイラストを生成するための2Bテキスト画像生成モデルです。このガイドでは、公式ワークフロー、モデル設定、プロンプト設定、画像生成について解説します。"
sidebarTitle: "Anima Base v1"
-translationSourceHash: 7df85532
+translationSourceHash: fd32bd6f
translationFrom: tutorials/image/anima/anima.mdx
translationBlockHashes:
"_intro": 8946174e
- "Available workflows": 3f6d3408
+ "Available workflows": 0808b70c
"Anima model downloads": b7845ddf
"Limitations": d56a055f
---
+
import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
**Anima** は [CircleStone Labs](https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima) が Comfy Org と協力して開発したオープンなテキストから画像生成モデルです。**20 億** パラメータを備え、高品質な **アニメおよび非フォトリアリスティック** な画像を生成するように設計されており、キャラクター、シーン、コンセプトアートに最適です。
@@ -27,7 +28,7 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
## 利用可能なワークフロー
-Anima は 2 つのワークフローを提供しています——標準的な使用向けのベース版と早期アクセス向けのプレビュー版です。
+Anima は 2 つのワークフローを提供しています。標準的な使用向けのベース版と、早期アクセス向けのプレビュー版です。
両方のワークフローは **サブグラフ**（Subgraph）ノードを使用してテキストから画像への生成パイプラインを管理します。サブグラフを開いて内部ノードを確認・カスタマイズできます。
@@ -35,47 +36,57 @@ Anima は 2 つのワークフローを提供しています——標準的な
このワークフローは Subgraph ノードを使用してモジュール化された処理を実現しています。Subgraph のドキュメントを参照して、ワークフローのカスタマイズと拡張方法を学んでください。
+
+
+
+
+テキストプロンプトを入力して、Anima モデルを使用してアニメスタイルの画像を生成します。ステップ数や CFG スケールなどの設定を構成して出力を制御します。
-### Anima Preview：アニメテキストから画像生成
+
-
+4. 不足しているモデルをダウンロードし（[モデルのダウンロード](#anima-モデルのダウンロード)を参照）、プロンプトを入力して **キュー** をクリックします
## Anima モデルのダウンロード
diff --git a/ja/tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx b/ja/tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx
index 96bd18e77..2e892c9fc 100644
--- a/ja/tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx
@@ -11,6 +11,7 @@ translationBlockHashes:
---
+
import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"
**Boogu-Image-0.1** は Apache-2.0 オープンソースの統合画像生成・編集モデルファミリーです。理解と生成を統合するシステムにより、写真、テキストレンダリング、スタイライゼーション、画像編集タスクで競争力のあるパフォーマンスを発揮します。
diff --git a/ja/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx b/ja/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx
index 69481932c..e23b7f364 100644
--- a/ja/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx
@@ -13,6 +13,7 @@ translationBlockHashes:
---
+
import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
**ERNIE-Image** は百度が開発したオープンなテキストから画像生成モデルで、Apache-2.0 ライセンスで公開されています。**8B** パラメータの拡散トランスフォーマー（DiT）をベースに構築されており、精密なテキストレンダリング、高い命令追従性、構造化された視覚生成を実現する高品質な画像生成が可能です。
diff --git a/ja/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx b/ja/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx
index b12d8f0a0..1de1ad6dd 100644
--- a/ja/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx
@@ -13,6 +13,7 @@ translationBlockHashes:
---
+
HiDream-I1 は、HiDream-ai 社が 2025 年 4 月 7 日に公式にオープンソース化したテキストから画像へ変換するモデルです。このモデルは 17B（170 億）パラメータを有し、[MIT ライセンス](https://github.com/HiDream-ai/HiDream-I1/blob/main/LICENSE) の下で公開されており、個人プロジェクト、学術研究、商用利用のすべてに対応しています。現在、複数のベンチマークテストにおいて優れた性能を発揮しています。
diff --git a/ja/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx b/ja/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx
index bf6b9db55..5f10ec817 100644
--- a/ja/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx
@@ -2,16 +2,17 @@
title: "ComfyUI ネイティブ版 HiDream-O1-Image ワークフローの例"
sidebarTitle: "HiDream-O1-Image"
description: "本ガイドでは、ComfyUI ネイティブ版 HiDream-O1-Image のテキストから画像へ、および画像編集のワークフローを説明します"
-translationSourceHash: ba288601
+translationSourceHash: e0b5f913
translationFrom: tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx
translationBlockHashes:
"_intro": e1c85b19
"HiDream-O1-Image Full Workflow": 8e4c5dfc
- "HiDream-O1-Image Dev Workflow": a64567a5
+ "HiDream-O1-Image Dev Workflow": 95557b27
"Additional Notes": 762758eb
---
+
import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
-
+ 
+
+
+**出力例**
+
+
+
+
+ 
+
+
+### 1. ワークフローをダウンロード
### 2. モデルをダウンロード
-**チェックポイント（Dev）** — 再パッケージおよび量子化済み。すべてのバージョンで最悪の外れ値は bf16 で保持され、未使用の deepstack 層は削除されています：
+**チェックポイント（Dev）**: 再パッケージおよび量子化済み。すべて、最悪の外れ値には bf16 を使用し、未使用の deepstack 層は削除されています:
-- [hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors) — FP8 量子化版。対応ハードウェア上で安全な MLP 層に fp8/mxfp8 行列乗算を使用し高速化
-- [hidream_o1_image_dev_mxfp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/hidream_o1_image_dev_mxfp8.safetensors) — MXFP8 量子化版
-- [hidream_o1_image_dev_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/hidream_o1_image_dev_bf16.safetensors) — bf16 フル精度版（最大ファイル）
+- [hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/blob/main/checkpoints/hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors): FP8 量子化版。対応ハードウェア上で安全な MLP 層に fp8/mxfp8 行列乗算を使用して高速化します
+- [hidream_o1_image_dev_mxfp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/blob/main/checkpoints/hidream_o1_image_dev_mxfp8.safetensors): MXFP8 量子化版
+- [hidream_o1_image_dev_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/blob/main/checkpoints/hidream_o1_image_dev_bf16.safetensors): bf16 フル精度版（最大ファイル）
-**テキストエンコーダ（プロンプト補強）** — 全バージョン共通：
+**テキストエンコーダ**（プロンプト補強）: 全バージョン共通:
-- [gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/gemma-4/resolve/main/text_encoders/gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors)
+- [gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/gemma-4/blob/main/text_encoders/gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors)
```
📂 ComfyUI/
@@ -128,10 +153,10 @@ ComfyUI を最新バージョンにアップデートし、メニューから `
### 3. ワークフローの使い方
-- `CheckpointLoaderSimple` が `hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors` を読み込んでいることを確認
-- Dev バージョンは 28 ステップ、CFG=1.0 で動作 — ネガティブプロンプトは不要
-- **テキスト→画像モード：** **"Switch to Image Edit"** トグルを **オフ**（デフォルト）
-- **画像編集モード：** **"Switch to Image Edit"** を **オン** にし、`Load Image` で参照画像をアップロードして `HiDreamO1ReferenceImages` に接続
+- `CheckpointLoaderSimple` が `hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors` を読み込んでいることを確認してください
+- Dev バージョンは 28 ステップ、CFG=1.0 で動作し、ネガティブプロンプトは不要です
+- **テキストから画像モード:** **"Switch to Image Edit"** トグルを **オフ**（デフォルト）に設定します
+- **画像編集モード:** **"Switch to Image Edit"** を **オン** に設定し、`Load Image` で参照画像をアップロードして `HiDreamO1ReferenceImages` に接続します
## 補足説明
diff --git a/ja/tutorials/image/lens/lens.mdx b/ja/tutorials/image/lens/lens.mdx
index a6a03e016..d4e295d90 100644
--- a/ja/tutorials/image/lens/lens.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/lens/lens.mdx
@@ -12,6 +12,7 @@ translationBlockHashes:
---
+
import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
**Lens** は **Microsoft** によるオープンなテキスト画像生成モデルで、MIT ライセンスで提供されています。**38億** パラメータを持ち、**デュアルストリーム MMDiT** アーキテクチャに **GPT-OSS-20B** テキストエンコーダーの特徴量と **FLUX.2 セマンティック VAE** を組み合わせ、より大規模なモデルよりも少ない学習計算量で競争力のある画質を実現します。
diff --git a/ja/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx b/ja/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx
index eb77b823c..287b6e689 100644
--- a/ja/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx
@@ -13,6 +13,7 @@ translationBlockHashes:
---
+
import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
## OmniGen2 について
diff --git a/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit.mdx b/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit.mdx
index 821ba8b46..d2e4f928e 100644
--- a/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit.mdx
@@ -11,6 +11,7 @@ translationBlockHashes:
---
+
import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
**Qwen-Image-Edit** は、Qwen-Image の画像編集専用バージョンです。20B規模の Qwen-Image モデルを基に追加学習が行われており、Qwen-Image の特徴的なテキストレンダリング能力を編集タスクへと成功裏に拡張し、高精度なテキスト編集を実現しています。さらに、Qwen-Image-Edit では入力画像を Qwen2.5-VL（視覚的意味制御用）および VAE エンコーダ（視覚的外観制御用）の両方に同時に供給することで、意味と外観の両方を独立して制御可能な「二重編集機能」を実現しています。
diff --git a/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-layered.mdx b/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-layered.mdx
index b81b385fc..cb7fb70a7 100644
--- a/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-layered.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-layered.mdx
@@ -2,17 +2,18 @@
title: "Qwen-Image-Layered ComfyUI ワークフロー例"
description: "Qwen-Image-Layered は、画像を複数の RGBA レイヤーに分解できるモデルであり、レイヤー分解を通じて本質的な編集可能性を実現します。"
sidebarTitle: "Qwen-Image-Layered"
-translationSourceHash: d1bbd90e
+translationSourceHash: 1e77344f
translationFrom: tutorials/image/qwen/qwen-image-layered.mdx
translationBlockHashes:
"_intro": 19900234
- "Qwen-Image-Layered workflow": 50313ac4
+ "Qwen-Image-Layered workflow": 309e8412
"Model links": 053c337d
"FP8 version": 6bffdd17
"Layers and output": 2419fd13
"Workflow settings": 098636f1
---
+
import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
**Qwen-Image-Layered** は、アリババ社の通義千問（Qwen）チームが開発したモデルで、入力画像を複数の RGBA レイヤーに分解することができます。このレイヤー化された表現により、本質的な編集可能性が実現されます：各レイヤーを他のコンテンツに影響を与えることなく独立して操作できます。
@@ -30,15 +31,34 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
## Qwen-Image-Layered ワークフロー
-
-
+
+JSON ワークフローファイルをダウンロード
- +ComfyUI Cloud で実行
- +### Qwen-Image-Layered レイヤー分解 {#image_qwen_image_layered} -
+
+
-
-
+
+
-
-
-
-
+
+
+
+
-
-
- サンプル入力画像をダウンロード
-
-
-
-
-
-
-## はじめる
+## ComfyUI で使用する
-1. ComfyUIを最新バージョンにアップデートする
-2. テンプレートライブラリに移動して、`FLUX 3 Video` を検索する
+入力素材
- -このサンプル入力画像をダウンロードして、ワークフローを試してください： - -
+
+
+ サンプル入力画像をダウンロード
+
+
+
+
+
+
+## はじめる
+
+1. ComfyUIを最新バージョンにアップデートします
+2. テンプレートライブラリに移動し、`FLUX 3 Video` を検索します
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-video-upscale/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-video-upscale/workflow.mdx
new file mode 100644
index 000000000..f4f25b1b2
--- /dev/null
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-video-upscale/workflow.mdx
@@ -0,0 +1,74 @@
+---
+title: "ComfyUI での FLUX ビデオアップスケールワークフロー"
+description: "ComfyUI で FLUX ビデオアップスケールワークフローを、ローカルまたは Comfy Cloud 上で実行する方法"
+sidebarTitle: "ワークフロー"
+translationSourceHash: 309c6da6
+translationFrom: tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-video-upscale/workflow.mdx
+translationBlockHashes:
+ "_intro": ad51a9e5
+ "FLUX Video Upscale workflow": 5fcc04e7
+ "Precise or creative mode": 0b5bff02
+ "Prompt tips": fcc48c30
+ "Limits": d1e8693d
+ "Get started": f02b34de
+---
+import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
+import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
+
+このガイドでは、ComfyUI で FLUX Video Upscale ワークフローを実行する方法を説明します。このモデルが何であるか、そして何を最も得意とするかについては、[FLUX Video Upscale の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-video-upscale) を参照してください。
+
+入力素材
+ +このサンプル入力画像をダウンロードしてワークフローを試してください: + +
+
+
+ サンプル入力ビデオをダウンロード
+
+
+
+
+## Precise モードまたは Creative モード
+
+ノードの**モード**オプションは、アップスケーラーが映像をどのように処理するかを選択します：
+
+- **Precise**：ソースを変更せずにシャープにします。顔、製品、ブランドアセット、実在の人物の映像など、アイデンティティが重要な場合に使用します。
+- **Creative（デフォルト）**：微細なディテールを復元し、新たに生成します。生成済みの映像、テクスチャ、群衆、風景に最適です。アイデンティティはそれほど厳密には保持されないため、顔や製品が変化することがあります。
+
+## プロンプトのヒント
+
+- 可能な限り圧縮されていないソースから始めてください。圧縮アーティファクトが多いと、アップスケーラーが復元できる実際のディテールが制限されます。
+- 生成済みのフッテージ、風景、テクスチャ、群衆にはクリエイティブモードを使用してください。顔、商品、ブランドアセットをそのまま正確に保つ必要がある場合は、プレサイスモードを使用してください。
+- クリップのコンテンツを説明する短いプロンプトは、クリエイティブモードを適切な種類のディテールへ導くことができます。例:「詳細な装甲板と爬虫類の皮膚のテクスチャ」。ニュートラルなアップスケールにする場合は、空のままにします。
+- プロンプトはクリップのコンテンツを変更しません。強化されるディテールを導くだけなので、アクションの連鎖、カメラの動き、オーディオの手がかりは必要ありません。
+- アップスケーリングは、編集とトリミングの後、最後のステップとして実行してください。そうすれば、残すフッテージの分だけ支払えば済みます。
+
+## 制限事項
+
+- 入力クリップは1〜20秒、最小64px、アスペクト比1:4〜4:1に制限されます。面積が3840x2160を超えるソースは、**auto_downscale**を有効にする必要があります。
+- upscale倍率は1.5倍〜3倍の範囲で、出力はソースのアスペクト比を維持します。非常に大きなソースは、要求された倍率よりも低い倍率でupscaleされます。
+- 出力は24fpsで、1フレームあたり約14.4メガピクセルに制限され、ソースのオーディオトラックが保持されます。
+
+## はじめる
+
+1. ComfyUIを最新バージョンにアップデートします。
+2. Template Library に移動し、`FLUX Video Upscale` を検索します。
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal/workflow.mdx
new file mode 100644
index 000000000..df32f3231
--- /dev/null
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal/workflow.mdx
@@ -0,0 +1,156 @@
+---
+title: "ComfyUI での Bria 背景除去ワークフロー"
+description: "ComfyUI で Bria の画像およびビデオの背景除去、グリーンスクリーン、背景置換ワークフローをローカルまたは Comfy Cloud で実行する方法"
+sidebarTitle: "ワークフロー"
+translationSourceHash: 919a7507
+translationFrom: tutorials/partner-nodes/bria/background-removal/workflow.mdx
+---
+
+import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
+import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
+
+このガイドでは、ComfyUI で Bria 背景除去ワークフローを実行する方法を説明します。モデルの概要と得意分野については、[Bria 背景除去の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal) を参照してください。
+
+入力素材
+ +このワークフローを試すには、サンプル入力ビデオをダウンロードしてください: + +
+
+
+ 
+ 
+
+
+## ビデオ背景処理
+
+Bria のビデオ背景処理ノードを使用すると、ビデオの背景を削除、置換、またはクロマキー効果を適用できます。入力ビデオは 60 秒以下である必要があります。
+
+### Bria: ビデオ背景の削除 {#api_bria_remove_video_background}
+
+ビデオの背景を、選択した単色に置き換えます。
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+ 
+
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/bria/fibo/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/bria/fibo/workflow.mdx
new file mode 100644
index 000000000..44fedc600
--- /dev/null
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/bria/fibo/workflow.mdx
@@ -0,0 +1,74 @@
+---
+title: "ComfyUIにおけるBria FIBO Editワークフロー"
+description: "ComfyUIでBria FIBO Editの画像編集およびアウトペインティングのワークフローを、ローカルまたはComfy Cloud上で実行する方法"
+sidebarTitle: "ワークフロー"
+translationSourceHash: aaceb283
+translationFrom: tutorials/partner-nodes/bria/fibo/workflow.mdx
+---
+
+import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
+import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
+
+このガイドでは、ComfyUIでBria FIBO Editワークフローを実行する方法を説明します。このモデルの概要や、最も得意とする用途については、[Bria FIBO Editの概要](/ja/tutorials/partner-nodes/bria/fibo)を参照してください。
+
+
+
+
+
+ 
+ 
+
+
+### Bria: 画像アウトペインティング {#api_bria_image_outpainting}
+
+シームレスな画像拡張と、エッジを考慮したシーン拡張のために設計された、Briaを搭載したプロフェッショナル向けアウトペインティングテンプレートです。
+
+
+
+
+
+
+ 
+
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0/workflow.mdx
new file mode 100644
index 000000000..7b2382da9
--- /dev/null
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0/workflow.mdx
@@ -0,0 +1,148 @@
+---
+title: "ComfyUI での Seed Audio 1.0 ワークフロー"
+description: "ComfyUI で Seed Audio 1.0 のテキストから音声生成、ボイスクローニング、画像駆動のオーディオワークフローを、ローカルまたは Comfy Cloud 上で実行する方法"
+sidebarTitle: "ワークフロー"
+translationSourceHash: 717d34cf
+translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0/workflow.mdx
+translationBlockHashes:
+ "_intro": 951ff768
+ "Available workflows": 64041352
+ "How to use Seed Audio 1.0 in ComfyUI": 5630659b
+ "Get started": 1ae5cf45
+---
+import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
+import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
+
+このガイドでは、ComfyUI で Seed Audio 1.0 のワークフローを実行する方法を説明します。モデルの概要と最も得意とする用途については、[Seed Audio 1.0 の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0) を参照してください。
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+ 
+
+
+## ComfyUIでSeed Audio 1.0を使用する方法
+
+Seed Audio 1.0は、**ByteDanceSeedAudio**ビルトインノードとして同梱されています。ノードメニューのByteDanceの下にあります。
+
+### リファレンスモードの選択
+
+このノードは、生成される音声の条件付け方法を決定する4つのリファレンスモードを提供します。
+
+| モード | 説明 | 使用する場面 |
+|------|-------------|-------------|
+| **テキストのみ** | プロンプトですべて（声質、感情、雰囲気、会話）を説明します | リファレンスマテリアルなしでの素早い生成 |
+| **オーディオリファレンス** | 最大3つのリファレンスオーディオクリップ（各最大30秒）を接続し、プロンプト内で`@Audio1`、`@Audio2`、`@Audio3`としてタグ付けします | 特定の声のクローン作成や複数キャラクターの会話の作成 |
+| **画像リファレンス** | キャラクターの画像を1枚接続すると、モデルがそこから音声を導き出します | ビジュアルのキャラクターデザインから音声を導き出す |
+| **プリセット音声** | ドロップダウンからビルトインのTTS 2.0音声を選択します | クローンなしでの信頼性の高いナレーション |
+
+### プロンプトの構成
+
+最良の結果を得るには、オーディオシーンを説明するようにプロンプトを構成してください。
+
+- **音声と感情**: トーン、年齢、性別、アクセント、または感情表現を説明します
+- **雰囲気と背景**: 音響環境（静かなスタジオ、賑やかな通り、コンサートホール）を説明します
+- **サウンドエフェクト**: タイムライン上の適切な瞬間に特定のサウンドを説明します
+- **セリフ**: 話すセリフを書き、複数話者のシーンではキャラクター名を指定します
+
+**例: 雰囲気のあるナレーション**
+
+> 穏やかで温かみのある男性の声が、自信を持って話します。背景では柔らかな雨が降り、時折遠くの雷鳴が聞こえます。「Seed Audio 1.0は、テンポ、ピッチ、存在感を完全にコントロールして自然な音声を生成します。」
+
+**例: オーディオリファレンスを使用した複数話者の会話**
+
+> @Audio1が緊張した様子で、低く速いささやき声で言います:「見えた？」 @Audio2が穏やかでゆっくりとしたのんびりした口調で答えます:「何が？ ただの風だよ。」全編を通してそよ風の環境音。
+
+### パラメータ調整
+
+入力を接続した後、目的の出力に合わせて以下のパラメータを調整します。
+
+- **話速**: デフォルトは0（ノーマル）。範囲は-50（0.5倍）～100（2.0倍）。リラックスしたナレーションにはネガティブな値、エネルギッシュなボイスオーバーにはプラスの値を使用します
+- **ピッチ**: 半音単位でのシフト（-12～+12）。キャラクターボイスや特定の音域に合わせる場合に便利です
+- **ラウドネス**: デフォルトは0（ノーマル）。範囲は-50（0.5倍）～100（2.0倍）。異なるソースマテリアル間で一貫した音量になるように調整します
+- **サンプルレート**: 8kHz～48kHzから選択します。音声には24kHzが適切なデフォルトで、音楽には44.1kHzまたは48kHzが適しています
+- **シード**: ノードを再実行するかどうかを制御します。結果はシード値に関係なく非決定的です
+
+### エッジケースと制限事項
+
+- **リファレンスクリップの再生時間**: オーディオリファレンスクリップは各最大30秒に制限されています。より長いリファレンスマテリアルを使用する場合は、接続前にクリップをトリミングまたは編集してください
+- **オーディオリファレンスの順序**: リファレンス入力は、隙間なく（1、2、3の順に）接続する必要があります
+- **タグの上限**: 1つのプロンプトでサポートされる`@AudioN`タグは最大3つです
+- **文字数制限**: プロンプトは3000文字に制限されています
+- **再生時間の制限**: 1回の実行で生成できるオーディオは最大2分です
+
+## はじめる
+
+1. ComfyUIを最新バージョンにアップデートします
+2. ノードメニューから**ByteDanceSeedAudio**ノードを追加するか、上記のワークフローテンプレートのいずれかを開きます
+3. リファレンスモードを選択して入力を接続します
+4. オーディオのシーンと会話を説明するプロンプトを書きます
+5. ワークフローを実行します
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human.mdx
index 380c4678a..43dd0a24a 100644
--- a/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human.mdx
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human.mdx
@@ -1,152 +1,26 @@
---
-title: "Seedance 2.0 実在人物 - 実在人物の一貫性動画生成"
-description: "ComfyUIで1回のByteDanceライブネス（本人確認）を行い、Seedance 2.0で実在人物の一貫性と音声同期を保った動画を生成"
-sidebarTitle: "Seedance 2.0 実在人物"
-translationSourceHash: 9ba310d9
+title: "Seedance 2.0 実在人物 - 検証済み実在人物のビデオ生成"
+description: "ComfyUIで1回のByteDanceライブネス（本人確認）を行い、Seedance 2.0で実在人物の一貫性と音声・ビデオ同期を保った動画を生成"
+sidebarTitle: "概要"
+translationSourceHash: 9202437d
translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": f19d9d6c
- "Video guide": 416e3ec3
- "What's different": 1743f9a4
- "How verification works in ComfyUI": 01c0b6b5
- "Available workflows": 6c4f7415
---
-import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
-
**Seedance 2.0 実在人物** はComfyUI内で直接利用できます。ワークフローで人物ポートレートをアップロードし、1回の本人確認（ライブネス）を完了すると、ComfyUIを離れずに同一人物の一貫したアイデンティティと自然な表情を保った動画を生成できます。
ComfyUIの実在人物サポートにより、バーチャルキャラクターに限らず、Seedance 2.0の高いコントロール性とネイティブな音声同期を実在人物にも拡張できます。既存のSeedance 2.0ワークフローと同じノードベースの操作で、クリップ全体の人物同一性と演技の一貫性を維持します。
-
+
-
-
-
-
- 検証用のサンプルポートレートをダウンロード
-
-
-
-
-### Seedance 2.0 実在人物 先頭・末尾フレームから動画生成（FLF2V）
-
-検証済みの開始フレームと終了フレームを指定し、実在人物のアイデンティティを保ちながら間の動画を生成します。
-
-入力素材
- -このワークフローを試すには、以下のサンプル入力画像をダウンロードしてください。 - -
-
-
-
-
- サンプル先頭フレームをダウンロード
-
-
- サンプル末尾フレームをダウンロード
-
-
-
+入力素材
+- **実在人物 + 映画的コントロール**: 被写体の信憑性を保ちながら、カメラ移動、ライティング、シーン変更を直接制御 +- **アイデンティティ一貫性**: 顔の特徴や全体の外観がモーション、カメラ移動、トランジションでも安定 +- **ネイティブな音声・ビデオ同期**: ビデオとオーディオ（セリフ、環境音、音楽）が一緒に生成され、リップシンクと表情がより確実になります +- **マルチリファレンス指示**: テキストに加え、最大 **9枚の画像**、**3本のビデオ**、**3本のオーディオ** を組み合わせて、見た目・動き・リズムを固定 -このワークフローを試すには、以下のサンプル入力画像をダウンロードしてください。 +## ComfyUIで使う -
+
+
+
+
+ 検証用のサンプルポートレートをダウンロード
+
+
+
+
+### Seedance 2.0 Real Human 先頭・末尾フレームから動画生成
+
+検証済みの開始フレームと終了フレームを指定して、実在の人物のアイデンティティを維持しながら、その間のビデオを生成します。
+
+入力素材
+ +このワークフローを試すには、サンプル入力画像をダウンロードしてください： + +
+
+
+
+
+ サンプルの先頭フレームをダウンロード
+
+
+ サンプルの末尾フレームをダウンロード
+
+
+
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0.mdx
index 97f352d4e..4d20ddbb5 100644
--- a/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0.mdx
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0.mdx
@@ -1,204 +1,25 @@
---
title: "Seedance 2.0 - AI動画生成"
-description: "ComfyUIでSeedance 2.0を使用して、テキスト、画像、動画、音声から同期音声、一貫したキャラクター、映画的カメラコントロールを備えた高品質動画を生成"
-sidebarTitle: "Seedance 2.0"
-translationSourceHash: d69302e2
+description: "ComfyUIでSeedance 2.0を使用して、テキスト、画像、動画、音声から、同期音声、一貫したキャラクター、映画的カメラコントロールを備えた高品質動画を生成"
+sidebarTitle: "概要"
+translationSourceHash: 80a34f07
translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": e1a3013d
- "Key capabilities": fced51de
- "Available workflows": 58111e0f
- "Seedance 2.0 Mini": 8d573865
- "Using real-person and AI-generated portraits in ComfyUI for Seedance 2.0": 5e61ee5a
---
+Seedance 2.0 は ByteDance の次世代マルチモーダル動画生成モデルで、ComfyUI 内で利用できるようになりました。テキスト、画像、動画、音声を統一された入力として受け取り、同期音声、一貫したキャラクター、映画的なカメラワークを備えた高品質動画をワンパスで生成します。
-import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
+## Seedance 2.0 が得意なこと
-Seedance 2.0 は ByteDance が提供する次世代マルチモーダル動画生成モデルで、ComfyUI 内で利用可能です。テキスト、画像、動画、音声を統一された入力として受け取り、同期音声、一貫したキャラクター、映画的なカメラワークを備えた高品質動画をワンパスで生成します。
+- **マルチモーダル入力**：テキストに加えて、画像、動画、音声でプロンプトを入力可能
+- **音声と動画の同期**：動画と音声を同時に生成
+- **演出コントロール**：カメラワークとショットのテンポを制御可能
+- **一貫性**：クリップ全体でキャラクターとシーンを安定に維持
+- **編集と拡張**：最初からやり直すことなく、映像の編集やクリップの延長が可能
-## 主な機能
+これらの機能により、Seedance 2.0 は、広告、ショートドラマ、映画のプレビジュアライゼーション、製品紹介、バーチャルキャラクターコンテンツ、ゲームやアニメーションのアセットなど、幅広い用途に活用できます。
-- **マルチモーダル入力**：テキストに加えて画像、動画、音声でプロンプトを入力可能
-- **音声同期**：映像と音声を同時生成
-- **カメラ制御**：カメラワークとショットのテンポを制御可能
-- **一貫性**：キャラクターとシーンがクリップ全体にわたって安定
-- **編集・拡張**：映像の編集やクリップの延長を、最初からやり直すことなく行えます
+## ComfyUI で使用する
-これらの機能により、Seedance 2.0 は広告クリエイティブ、ショートドラマ、映像のプレビジュアライゼーション、製品紹介、バーチャルキャラクターコンテンツ、ゲームやアニメーションのアセット制作など、幅広い用途に活用できます。
-
-入力素材
+ +このワークフローを試すには、以下のサンプル入力画像をダウンロードしてください： + +
-
-
-
-
-
-
- サンプル衣装画像1をダウンロード
-
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- サンプル衣装画像2をダウンロード
-
-
- サンプル衣装画像3をダウンロード
-
-
- サンプル被写体リファレンスをダウンロード
-
-
-
-
-### 先頭・末尾フレームから動画（FLF2V）
-
-開始フレームと終了フレームを指定すると、Seedance 2.0 がその間のモーションとトランジションを生成します。
-
-入力素材
- -このワークフローを試すには、以下のサンプル入力画像をダウンロードしてください： - -
-
-
-
-
- サンプル先頭フレームをダウンロード
-
-
- サンプル末尾フレームをダウンロード
-
-
-
-
-## Seedance 2.0 Mini
-
-Seedance 2.0 Mini は、Seedance 2.0 の軽量かつ高速なバリアントで、日常の動画生成向けです。フルモデルと同じ音声同期、キャラクター一貫性、カメラ制御を維持しつつ、1回あたりのコストが抑えられています。
-
-Mini は現在、テキストから動画と参照から動画の2つのワークフローとして提供されています。どちらも、マルチショットのストーリーテリング、ブランドコンテンツ、短編映画制作での素早い反復に最適化されています。
-
-入力素材
- -このワークフローを試すには、以下のサンプル入力画像をダウンロードしてください： - -
-
-
-
-
+
+
+
+
+
+
+ サンプル衣装画像1をダウンロード
+
+
+ サンプル衣装画像2をダウンロード
+
+
+ サンプル衣装画像3をダウンロード
+
+
+ サンプル被写体リファレンスをダウンロード
+
+
+
+
+### 先頭・末尾フレームから動画生成 (FLF2V)
+
+開始フレームと終了フレームを指定すると、Seedance 2.0 がその間の動きとトランジションを生成します。
+
+入力素材
+ +ワークフローを試すためのサンプル入力画像をダウンロードします: + +
+
+
+
+
+ サンプル先頭フレームをダウンロード
+
+
+ サンプル末尾フレームをダウンロード
+
+
+
+
+## Seedance 2.0 Mini
+
+Seedance 2.0 Mini は、日常的なビデオ生成に適した、軽量かつ高速な Seedance 2.0 の派生モデルです。フルモデルと同じオーディオとビデオの同期、キャラクターの一貫性、カメラ制御を維持しつつ、1回の実行あたりのコストを抑えています。
+
+Mini は現在、テキストから動画へ、参照から動画の2つのワークフローとして提供されています。どちらも、マルチショットのストーリーテリング、ブランドコンテンツ、短編映画制作の迅速な反復に最適化されています。
+
+入力素材
+ +ワークフローを試すためのサンプル入力画像をダウンロードします: + +
+
+
+
+
-
-
- サンプル入力画像をダウンロード
-
-
-
-
-### 先頭・末尾フレームから動画生成（FLF2V）
-
-開始フレームと終了フレームを指定すると、Seedance 2.5が両端を固定したまま、その間のモーションとトランジションを生成します。
-
-入力素材
- -ワークフローを試すには、以下のサンプル入力画像をダウンロードしてください： - -
-
-
-
-
- サンプルの先頭フレームをダウンロード
-
-
- サンプルの末尾フレームをダウンロード
-
-
-
-
-### 参照から動画生成（R2V）
-
-参照画像、ビデオクリップ、またはオーディオを使用して、同期されたサウンドとリップシンクされた会話を含む単一の出力で、キャラクターの一貫性、ビジュアルスタイル、モーションリズムを制御します。
-
-入力素材
- -ワークフローを試すには、次のサンプル入力画像をダウンロードします： - -
-
-
-
-
- サンプルの参照画像をダウンロード
-
-
-
-
-### ビデオ編集
-
-自然言語で変更内容を記述して、既存のビデオクリップを編集します。元の構図とモーションを維持したまま、オブジェクトの置き換え、背景の交換、シーンの変更、スタイルの転送を行うことができます。
-
-既存のクリップを前後に延長することもできます。クリップを参照ビデオとして接続し、**task_type** オプションを **extend** に設定して、プロンプトで続きを説明します（例: "extend forward"、"extend backward"、"continue"）。出力には、設定した長さの新しく生成されたセグメントのみが含まれ、アスペクト比はソースクリップに従います。
-
-入力素材
- -ワークフローを試すには、このサンプル入力画像をダウンロードします： - -
-
-
-
-
- サンプルの入力ビデオをダウンロード
-
-
-
-
-## はじめる
+## ComfyUI で使用する
-1. ComfyUIを最新バージョンにアップデートします
-2. テンプレートライブラリに移動し、`Seedance 2.5` を検索します
+入力素材
- -ワークフローを試すには、このサンプル入力ビデオをダウンロードします： - -
+
+
+ サンプル入力画像をダウンロード
+
+
+
### 先頭・末尾フレームから動画生成（FLF2V）
+
+先頭フレームと末尾フレームを指定すると、Seedance 2.5 がその間の動きとトランジションを生成し、両方の端点を固定します。
+
+入力素材
+ +このワークフローを試すには、このサンプル入力画像をダウンロードしてください： + +
+
+
+
+
+ サンプルの先頭フレームをダウンロード
+
+
+ サンプルの末尾フレームをダウンロード
+
+
+
### 参照から動画 (R2V)
+
+参照画像、ビデオクリップ、またはオーディオを使用して、キャラクターの一貫性、ビジュアルスタイル、モーションリズムを制御し、同期されたサウンドとリップシンクされたダイアログを備えた単一の出力を生成します。
+
+入力素材
+ +このワークフローを試すには、以下のサンプル入力画像をダウンロードしてください： + +
+
+
+
+
+ サンプル参照画像をダウンロード
+
+
+
### ビデオ編集
+
+自然言語で変更内容を記述して、既存のビデオクリップを編集します。オブジェクトの置き換え、背景の差し替え、シーンの変更、スタイルの転送を、オリジナルの構成と動きを保ったまま実行できます。
+
+既存のクリップを前方または後方に延長することもできます。クリップを参照ビデオとして接続し、**task_type** オプションを **extend** に設定して、プロンプトに続きを記述します（たとえば「extend forward」「extend backward」「continue」）。出力には、設定した再生時間の生成済みの新しいセグメントのみが含まれ、そのアスペクト比はソースクリップに従います。
+
+入力素材
+ +このワークフローを試すためのサンプル入力画像をダウンロード： + +
+
+
+
+
+ サンプル入力ビデオをダウンロード
+
+
+
+
+## Get started
+
+1. Update ComfyUI to the latest version
+2. Go to Template Library, search for `Seedance 2.5`
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite.mdx
index d24f035d0..aaeafb00b 100644
--- a/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite.mdx
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite.mdx
@@ -1,108 +1,44 @@
---
-title: "ByteDance Seedream 5.0 Lite — スマートAI画像生成"
+title: "ByteDance Seedream 5.0 Lite：スマートAI画像生成"
description: "ComfyUIでSeedream 5.0 Liteを用いて、ウェブ接続型検索および強化された指示追随機能による画像生成を行います"
-sidebarTitle: "Seedream 5.0 Lite"
-translationSourceHash: d79ddec3
+sidebarTitle: "概要"
+translationSourceHash: 7525789e
translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": 1991e54a
- "What's new in Seedream 5.0 lite": 415b6ebd
- "Seedream 5.0 lite image edit workflow": 7f274651
- "Seedream 5.0 lite text to image workflow": e47e49fe
- "Get started": d14874f4
---
-
-import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Seedream 5.0 Liteは、BytePlusが提供する最新の画像生成モデルです。Seedreamシリーズにおいて、リアルタイムのオンライン情報を活用できる「ウェブ接続型検索」機能を初めて搭載したモデルです。
-入力素材
+ +このワークフローを試すには、サンプル入力ビデオをダウンロードしてください： + +
-
-
-
-
- サンプル入力画像をダウンロード
-
-
- サンプルのスタイル参照画像をダウンロード
-
-
-
+## 出力例
-### 画像編集のデモ
+複数の枠付き指示を一度に処理する、マルチステップのローカル編集:
*緑色の枠内の眼鏡を円形レンズに変更し、青色の枠内のオレンジ色の財布を紫の楕円形財布に変更し、赤色の枠内の靴をレオパード柄に変更してください。*
-
-*元の構図を維持したまま、全体のトーンをネイビーとホワイトに変更してください。「RTX PRO 6000」を画像内で「SEEDREAM 5.0 LITE」に、「2025」を「NOW LIVE」にそれぞれ変更してください。*
+2つの画像間のスタイル転送:
*2枚目の画像を参考に、1枚目の画像のスタイルを2枚目と一致させるよう変更してください。*
-### 一貫性のデモ
-
-
-*図2のデザインおよびレイアウトスタイルを参考に、図1のスタイルをそれに合わせて調整してください。*
-
-
-*図1と図2を統合し、2人の人物が密着したコンパクトな構図で、上から見下ろす高角度のセルフィー画像を作成してください。*
-
-
-*図1～図4に示された花を用いてフラワーアレンジメントを作成してください。すべての花を図5の花瓶に挿し、その花瓶を図6のテーブル上に配置してください。*
+生成された一連の写真における製品の一貫性:
*参照画像のボトルをもとに、異なる季節の背景で撮影した6種類の製品写真を生成してください。6枚すべてでボトルのデザインは完全に同一である必要があります。*
-## Seedream 5.0 Liteのテキスト→画像ワークフロー
-
-入力素材
- -このワークフローを試すには、以下のサンプル入力画像をダウンロードしてください。 - -
-
-
+
+
+
+
+ サンプル入力画像をダウンロード
+
+
+ サンプルのスタイル参照をダウンロード
+
+
+
+
+### 画像編集のデモ
+
+
+*緑のボックス内のメガネを円形レンズに変更し、青のボックス内のオレンジの財布をパープルの楕円形の財布に変更し、赤のボックス内の彼女の靴はヒョウ柄にします。*
+
+
+*元の構図を維持しながら、全体の色調をネイビーと白に変更します。画像内の「RTX PRO 6000」を「SEEDREAM 5.0 LITE」に変更し、「2025」を「NOW LIVE」に変更します。*
+
+
+*2枚目の画像を参照し、1枚目の画像のスタイルを2枚目に合わせて変更します。*
+
+### 一貫性のデモ
+
+
+*図2のデザインとレイアウトのスタイルを参照し、それに合わせて図1のスタイルを調整します。*
+
+
+*図1と図2を、2人が写る見下ろしアングルの自撮り写真に合成し、2人が近くに寄ったコンパクトな構図にします。*
+
+
+*図1〜4に示す花を使用してフラワーアレンジメントを行います。図5に示す花瓶にすべての花を配置し、その花瓶を図6に示すテーブルの上に置きます。*
+
+
+*参照画像のボトルを使用して、異なる季節のシーンで6枚のプロダクト写真を生成します。6枚すべてでボトルのデザインが一貫しています。*
+
+## Seedream 5.0 lite テキストから画像へのワークフロー
+
+入力素材
+ +ワークフローを試すには、以下のサンプル入力画像をダウンロードしてください: + +
+
+
-
-
-
-
-
-
- サンプル入力画像をダウンロード
-
-
-
-
-
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-
-
-## Seedream 5.0 Pro レイヤー分離ワークフロー
-
-レイヤー分離は、Seedream 5.0 Proのインタラクティブな精密編集におけるレイヤー分解の要となる機能です。単一のフラットな画像を、編集可能なスタックに分割します。1枚のベース画像（背景プレート）と、最大16枚の独立した透明レイヤーで構成され、各レイヤーには重なり順、バウンディングボックス座標、名前、セマンティックな説明が含まれます。抽出された被写体の背後に隠れた領域はシームレスにインペイントされるため、各レイヤーとその下のベースは、ドラッグ、スケーリング、再構成にそのまま使える完全で独立したデザインアセットになります。
-
-プロンプトがまったくなくても、モデルはテキストブロック、被写体、装飾、背景など、主要な要素をすべて自動的に識別します。1枚のポスターから10以上のレイヤーを生成でき、多言語の見出しやCJKフォントに対応したデザイン品質のテキスト分離を実現します。また、要素を自然言語で説明して分離を制御したり、バウンディングボックスタグで正確な領域を指定したりすることもできます。このワークフローは、ブランドデザイン、Eコマース向けアセットの作成、ポスターの反復作業、そしてフラットなビットマップを編集可能なレイヤードドキュメントに変換する必要があるあらゆるタスクに最適です。
-
-入力素材
- -ワークフローを試すには、こちらのサンプル入力画像をダウンロードしてください。 - -
+## 出力例
-
-
-
- サンプル入力画像をダウンロード
-
-
-
+
-
+レイヤー分離。フラットな画像を、最大16枚の透明レイヤーとインペイントされた背景プレートからなる編集可能なスタックに分割します：
-入力素材
+ -このワークフローを試すには、サンプル入力画像をダウンロードしてください： +テキスト指示による画像編集。オリジナルの構造を保ったまま行います： -
+
+
+
+
+
+
+ サンプル入力画像をダウンロード
+
+
+
+
+
+
+
+
+## Seedream 5.0 Pro レイヤー分離ワークフロー
+
+レイヤー分離は、Seedream 5.0 Pro のインタラクティブな高精度編集におけるレイヤー分解の中核機能です。単一のフラットな画像を編集可能なスタックに分割します。1 つのベース画像（背景プレート）に加えて、最大 16 枚の独立した透明レイヤーが含まれ、各レイヤーにはスタック順序、バウンディングボックス座標、名前、意味的説明が付与されます。抽出された被写体の背後に隠れた領域はシームレスにインペイントされるため、すべてのレイヤーとその下のベースは、ドラッグ、スケーリング、再構成にそのまま使用できる完全な単体デザインアセットになります。
+
+プロンプトを一切使用しなくても、モデルはテキストブロック、被写体、装飾、背景などの主要な要素をすべて自動的に識別します。1 枚のポスターから 10 以上のレイヤーを生成でき、多言語の見出しと CJK フォントに対応したデザイン品質のテキスト分離を実現します。また、自然言語で要素を説明して分離を制御したり、バウンディングボックスタグで正確な領域を指定したりすることもできます。このワークフローは、ブランドデザイン、Eコマースアセットの作成、ポスターの反復改訂、フラットなビットマップを編集可能なレイヤードキュメントに変換する必要があるあらゆるタスクに最適です。
+
+入力素材
+ +このワークフローを試すには、サンプルの入力画像をダウンロードしてください： + +
+
+
+
+
+ サンプル入力画像をダウンロード
+
+
+
+
+
+
+入力素材
+ +ワークフローを試すには、このサンプル入力画像をダウンロードしてください： + +
-
-
- 
-
-
-### ワークフローの実行手順
-
-
-
-
-
+
+
+
+
+
+## ワークフローの実行をステップバイステップで完了する
+
+
+
+
+
- 
- 
-
-
-## どのモデルを選ぶべきか？
-
-| モデル | 最適な用途 |
-|-------|----------|
-| **Nano Banana 2 Lite** | 速度とコスト: 高速な反復、高スループットパイプライン、低レイテンシアプリケーション |
-| **Nano Banana 2** | ほとんどのクリエイター向け: 汎用画像生成と編集において品質と速度のバランス |
-| **Nano Banana Pro** | プロフェッショナルユースケース: 最高品質、4K生成、複雑なレイアウトと精密な制御 |
+テキスト指示による画像編集：
-## はじめる
+
-1. ComfyUIを最新バージョンにアップデートします
-2. キャンバスをダブルクリックし、"Nano Banana 2"ノードを検索します（モデルオプションとしてNano Banana 2 Liteを含みます）
-3. または、テンプレートライブラリに移動して、すぐに使えるワークフローを使用します
-4. モデルドロップダウンから"Nano Banana 2 Lite"を選択すると最速の生成が可能です
+## ComfyUIで使用する
-
-
-
+
+
+
+
+## どのモデルを選ぶべきですか？
+
+| モデル | 最適な用途 |
+|-------|----------|
+| **Nano Banana 2 Lite** | 速度とコスト: 迅速な反復、高スループットのパイプライン、低遅延アプリケーション |
+| **[Nano Banana 2](/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2)** | 多くのクリエイター: 一般的な画像生成と編集のための品質と速度のバランス |
+| **[Nano Banana Pro](/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro)** | プロ向けのユースケース: 最高品質、4K生成、複雑なレイアウトと精密な制御 |
+
+## はじめる
+
+1. ComfyUI を最新バージョンにアップデートします
+2. キャンバスをダブルクリックして「Nano Banana 2」ノードを検索します（モデルオプションとして Nano Banana 2 Lite が含まれています）
+3. または、テンプレートライブラリに移動して、すぐに使えるワークフローを使用します
+4. 最速の生成を行うには、モデルのドロップダウンから「Nano Banana 2 Lite」を選択します
+
+
+
+
+
+
-
-
-
-
-
-
- コバルトブルーのテクスチャード衣装を着た若い女性。キャラクター参照として使用します。
-
-
- スクエア型のピンクのマットリップスティック。商品参照として使用します。
-
-
-
-
-
-
-### ワークフロー概要
-
-このワークフローでは4つのノードを使用します。
+キャラクター参照画像と商品参照画像による画像編集:
-- **LoadImage** x2: キャラクター参照画像と商品参照画像を提供します（ノードは最大 3 つまで受け付けます）
-- **GrokImageEditNodeV2**: `grok-imagine-image-2.0`モデルで構成されたコアノード
-- **SaveImage**: 編集した画像を保存します
+
-### 実行手順
+## ComfyUIで使用する
-1. **参照画像を読み込む**: 最大3枚の参照画像を**LoadImage**ノードに接続します
-2. **編集内容を記述する**: **GrokImageEditNodeV2**のプロンプトで、何を維持、変更、再スタイリングするかをモデルに指示します
-3. **解像度を設定する**: `1K`または`2K`
-4. **キューをクリック**: `Ctrl+Enter`を押して生成します
+入力素材
- -このワークフローを試すには、以下のサンプル入力画像をダウンロードしてください。 - -
+
+
+
+
+
+
+ コバルトブルーのテクスチャードアウトフィットを着た若い女性。キャラクター参照として使用されます
+
+
+ スクエア型のピンクのマットリップスティック。商品参照として使用されます
+
+
+
+
+
+
+### ワークフロー概要
+
+このワークフローは4つのノードを使用します:
+
+- **LoadImage** x2: キャラクターと商品の参照画像を提供します(このノードは最大3枚まで受け付けます)
+- **GrokImageEditNodeV2**: `grok-imagine-image-2.0`モデルで構成されたコアノードです
+- **SaveImage**: 編集した画像を保存します
+
+### 実行手順
+
+1. **参照画像を読み込む**: **LoadImage**ノードに最大3枚の参照画像を接続します
+2. **編集内容を記述する**: **GrokImageEditNodeV2**のプロンプトで、モデルに何を保持、変更、またはリスタイルするかを指示します
+3. **解像度を設定する**: `1K`または`2K`
+4. **キューをクリック**: `Ctrl+Enter`を押して生成します
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality.mdx
index 4f85f6a2a..f8532ff2f 100644
--- a/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality.mdx
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality.mdx
@@ -1,46 +1,28 @@
---
title: "ComfyUIでのGrok Imagine Image Quality：AI画像生成"
description: "ComfyUIのGrok Imagine Image Qualityで高品質な画像を生成：ディテールの向上、テキスト描画の改善、クリエイティブな制御の強化"
-sidebarTitle: "Grok Imagine Image Quality"
-translationSourceHash: bae64165
+sidebarTitle: "概要"
+translationSourceHash: b0772f8a
translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality.mdx
---
-import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Grok Imagine Image Qualityは、xAIの高精細な画像モデルで、Grokパートナーノードを通じてComfyUIで利用できます。標準のGrok画像生成モデルと比較して、ディテールの向上、テキスト描画の改善、クリエイティブな制御の強化を実現します。
-入力素材
+ +このワークフローを試すには、サンプルの入力画像をダウンロードしてください: + +
+## 出力例
-
+
+
+
+
+
+
+
+
+ A robot design used as the base image for editing
+
+
+
+
+
+
+### Workflow overview
+
+This workflow uses three nodes:
+
+- **LoadImage**: provides the source image to edit
+- **GrokImageEditNode**: the core node, configured with the `grok-imagine-image` model
+- **SaveImage**: saves the edited image
+
+### Steps to run
+
+1. **Load an image**: connect your image to the **LoadImage** node
+2. **Describe the edit**: tell the model what to change in the **GrokImageEditNode** prompt
+3. **Click Queue**: press `Ctrl+Enter` to generate
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5/workflow.mdx
new file mode 100644
index 000000000..cfed0ec84
--- /dev/null
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5/workflow.mdx
@@ -0,0 +1,58 @@
+---
+title: "ComfyUI での Grok Imagine Video 1.5 ワークフロー"
+description: "ComfyUI で Grok Imagine Video 1.5 の画像から動画へのワークフローをローカルまたは Comfy Cloud で実行する方法"
+sidebarTitle: "ワークフロー"
+translationSourceHash: 7f07dd7f
+translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5/workflow.mdx
+---
+
+import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
+import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
+
+このガイドでは、ComfyUI で Grok Imagine Video 1.5 ワークフローを実行する方法を説明します。モデルの概要と得意分野については、[Grok Imagine Video 1.5 の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5)を参照してください。
+
+Input materials
+ +Download this sample input image to try the workflow: + +
+
+
-
-
- オプションの開始フレームとして使用されるSFメカスーツ
-
-
-
-
-### ワークフロー概要
-
-このワークフローは、次の3つのノードを使用します：
-
-- **LoadImage**：オプションの開始画像フレームを提供します
-- **GrokVideoNode**：`grok-imagine-video` モデルで構成されたコアノード
-- **SaveVideo**：生成済みビデオをオーディオ付きで保存します
-
-### 実行手順
-
-1. **プロンプトを入力**：**GrokVideoNode** に動き、雰囲気、シーンのダイナミクスを記述します
-2. **開始画像をオプションで読み込む**：画像を **LoadImage** ノードに接続します
-3. **解像度を設定**：`480p` または `720p`
-4. **再生時間を設定**：1〜15秒の長さを選択します
-5. **シードを設定**：ノードを再実行するかどうかを制御します。シードに関係なく出力は再現されません
-6. **キューをクリック**：`Ctrl+Enter` を押して生成します
+テキストプロンプトから同期オーディオ付きのビデオ生成：
-## Grok: ビデオ編集
+
-アップロードしたビデオを自然言語の指示で編集します。オリジナルの動きとコンテンツを維持したまま、映像のスタイルを変更したり、設定を変更したり、新しい美的スタイルを適用したりできます。
+自然言語の指示によるビデオ編集（オリジナルの動きを維持）：
-入力素材
- -このワークフローを試すには、サンプル入力画像をダウンロードしてください： - -
-
-
- ベースビデオとして使用する未来的なモーターサイクルのクリップ
-
-
-
-
-### ワークフロー概要
-
-このワークフローは3つのノードを使用します:
-
-- **LoadVideo**: 編集するソースビデオを提供します
-- **GrokVideoEditNode**: `grok-imagine-video`モデルで設定されたコアノード
-- **SaveVideo**: 編集したビデオを保存します
-
-### 実行手順
-
-1. **ビデオを読み込む**: ビデオを**LoadVideo**ノードに接続します (1〜8.7秒、最大50MB)
-2. **編集内容を記述する**: **GrokVideoEditNode**のプロンプトで、映像をどのように変換するかをモデルに指示します
-3. **キューをクリック**: `Ctrl+Enter`を押して生成します
-
-## Grok: ビデオ拡張
-
-短いビデオをシームレスな続きで拡張します。次のシーンを自然言語で説明すると、モデルがオリジナルの映像に続く新しいクリップを生成します。
+ビデオ拡張（短いクリップを新しいシーンで継続）：
-入力素材
- -このサンプル入力ビデオをダウンロードして、ワークフローを試してください: - -
-
-
- ベースビデオとして使用する短い深宇宙クリップ
-
-
-
-
-### ワークフロー概要
-
-このワークフローでは、次の 3 つのノードを使用します：
-
-- **LoadVideo**: 拡張するソースビデオを提供します
-- **GrokVideoExtendNode**: コアノードで、`grok-imagine-video` モデルで構成されています
-- **SaveVideo**: 拡張されたビデオを保存します
-
-### 実行手順
-
-1. **ビデオを読み込む**: ビデオを **LoadVideo** ノードに接続します（MP4、2〜15 秒、最大 50MB）
-2. **次のシーンを説明する**: **GrokVideoExtendNode** のプロンプトで、次に何が起こるかをモデルに伝えます
-3. **再生時間を設定する**: 拡張の長さを選択します（2〜10 秒）
-4. **キューをクリック**: `Ctrl+Enter` を押して生成します
-
-## Grok: 参照画像からビデオへ
-
-最大7枚の参照画像をガイドにしてビデオを生成します。キャラクター、商品、スタイルの参照を使用して被写体を一貫させながら、プロンプトで動きとシーンを記述します。
+参照から動画（参照画像から被写体の一貫性を維持）：
-入力素材
- -ワークフローを試すには、このサンプル入力ビデオをダウンロードしてください： - -
-
-
- 被写体参照として使用される落ち着いた女性キャラクター
-
-
- オブジェクト参照として使用されるスマートフォン
-
-
-
-
-### ワークフロー概要
-
-このワークフローは4つのノードを使用します：
-
-- **LoadImage** x2：キャラクターとオブジェクトの参照画像を提供します
-- **GrokVideoReferenceNode**：コアノード。`grok-imagine-video` モデルと参照画像を使用して設定します
-- **SaveVideo**：生成済みのビデオを保存します
-
-### 実行手順
+## ComfyUI で使う
-1. **参照画像を読み込む**：最大7枚の参照画像を**LoadImage**ノードに接続します
-2. **プロンプトを入力**：**GrokVideoReferenceNode**でシーン、動き、参照画像の見え方を記述します
-3. **解像度を設定**：`480p` または `720p`
-4. **アスペクト比を設定**：`16:9` から `9:16` まで選択できます
-5. **再生時間を設定**：2秒から10秒の長さを選択します
-6. **キューをクリック**：`Ctrl+Enter` を押して生成します
+入力素材
- -このワークフローを試すには、以下のサンプル入力画像をダウンロードしてください： - -
+
+
+ オプションの開始フレームとして使用されるSFメカスーツ
+
+
+
+
+### ワークフロー概要
+
+このワークフローは3つのノードを使用します：
+
+- **LoadImage**：オプションの開始画像フレームを提供します
+- **GrokVideoNode**：`grok-imagine-video`モデルで構成されたコアノード
+- **SaveVideo**：生成済みビデオをオーディオ付きで保存します
+
+### 実行手順
+
+1. **プロンプトを入力**：**GrokVideoNode**で動き、雰囲気、シーンのダイナミクスを記述します
+2. **オプションで開始画像を読み込む**：**LoadImage**ノードに画像を接続します
+3. **解像度を設定**：`480p`または`720p`
+4. **再生時間を設定**：1〜15秒から長さを選択します
+5. **シードを設定**：ノードが再実行されるかどうかを制御します。出力はシードに関係なく再現されません
+6. **キューをクリック**：`Ctrl+Enter`を押して生成します
+
+## Grok: ビデオ編集
+
+アップロードしたビデオを自然言語の指示で編集します。オリジナルの動きとコンテンツを維持しながら、映像をリスタイルしたり、設定を変更したり、新しい美的スタイルを適用したりできます。
+
+
+
+入力素材
+ +このワークフローを試すには、サンプル入力画像をダウンロードしてください： + +
+
+
+ ベースビデオとして使用される未来的なモーターサイクルのクリップ
+
+
+
+
+### ワークフロー概要
+
+このワークフローでは、次の3つのノードを使用します:
+
+- **LoadVideo**: 編集するソースビデオを提供します
+- **GrokVideoEditNode**: `grok-imagine-video` モデルで構成されたコアノード
+- **SaveVideo**: 編集したビデオを保存します
+
+### 実行手順
+
+1. **ビデオを読み込む**: ビデオを **LoadVideo** ノードに接続します（1〜8.7秒、最大50MB）
+2. **編集内容を説明する**: **GrokVideoEditNode** のプロンプトで、映像をどのように変換するかをモデルに指示します
+3. **キューをクリック**: `Ctrl+Enter` を押して生成します
+
+## Grok: ビデオ拡張
+
+短いビデオをシームレスな続きで拡張します。次のシーンを自然言語で説明すると、モデルがオリジナルの映像に続く新しいクリップを生成します。
+
+
+
+入力素材
+ +このワークフローを試すには、以下のサンプル入力ビデオをダウンロードしてください: + +
+
+
+ ベースビデオとして使用する短い深宇宙のクリップ
+
+
+
+
+### ワークフロー概要
+
+このワークフローは3つのノードを使用します:
+
+- **LoadVideo**: 拡張するソースビデオを提供します
+- **GrokVideoExtendNode**: コアノードで、`grok-imagine-video` モデルが設定されています
+- **SaveVideo**: 拡張されたビデオを保存します
+
+### 実行手順
+
+1. **ビデオを読み込む**: ビデオを **LoadVideo** ノードに接続します（MP4、2〜15秒、最大50MB）
+2. **次のシーンを説明する**: **GrokVideoExtendNode** のプロンプトで、次に何が起こるかをモデルに伝えます
+3. **再生時間を設定する**: 拡張の長さを選択します（2〜10秒）
+4. **キューをクリック**: `Ctrl+Enter` を押して生成します
+
+## Grok: 参照画像からビデオへ
+
+最大7枚の参照画像をもとにビデオを生成します。キャラクター、商品、またはスタイルの参照を使用して被写体の一貫性を保ちながら、プロンプトで動きとシーンを記述します。
+
+
+
+入力素材
+ +このワークフローを試すには、サンプル入力ビデオをダウンロードしてください: + +
+
+
+ 被写体の参照として使用する穏やかな女性キャラクター
+
+
+ オブジェクトの参照として使用するスマートフォン
+
+
+
+
+### ワークフロー概要
+
+このワークフローは4つのノードを使用します：
+
+- **LoadImage** x2: キャラクターとオブジェクトの参照画像を提供します
+- **GrokVideoReferenceNode**: `grok-imagine-video` モデルと参照画像で設定された主要ノード
+- **SaveVideo**: 生成済みビデオを保存します
+
+### 実行手順
+
+1. **参照を読み込む**: 最大7枚の参照画像を **LoadImage** ノードに接続します
+2. **プロンプトを入力**: **GrokVideoReferenceNode** でシーン、動き、および参照がどのように登場するかを記述します
+3. **解像度を設定**: `480p` または `720p` から選択します
+4. **アスペクト比を設定**: `16:9` から `9:16` まで選択できます
+5. **再生時間を設定**: 2〜10秒から選択します
+6. **キューをクリック**: `Ctrl+Enter` を押して生成します
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-0/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-0/workflow.mdx
new file mode 100644
index 000000000..a8f885716
--- /dev/null
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-0/workflow.mdx
@@ -0,0 +1,121 @@
+---
+title: "ComfyUI における HappyHorse 1.0 ワークフロー"
+description: "ローカルまたは Comfy Cloud 上の ComfyUI で、HappyHorse 1.0 の画像から動画へ、テキストから動画へ、参照から動画、およびビデオ編集ワークフローを実行する方法"
+sidebarTitle: "ワークフロー"
+translationSourceHash: 7a1dbbc1
+translationFrom: tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-0/workflow.mdx
+translationBlockHashes:
+ "_intro": c36f98a8
+ "HappyHorse 1.0 image-to-video": 023c3984
+ "HappyHorse 1.0 text-to-video": 7c4460bb
+ "HappyHorse 1.0 reference-to-video": c1980feb
+ "HappyHorse 1.0 video edit": d4f972c9
+---
+import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
+import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
+
+このガイドでは、ComfyUI で HappyHorse 1.0 ワークフローを実行する方法を説明します。モデルの概要と、最も得意とする用途については、[HappyHorse 1.0 概要](/ja/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-0) を参照してください。
+
+入力素材
+ +このワークフローを試すには、以下のサンプル入力画像をダウンロードしてください： + +
-
-
-
-
- 
- 
-
-
-## 高度な機能
-
-[HY 3D 3.0 の初期統合](https://blog.comfy.org/p/hunyuan-3d-30-in-comfyui-state-of)に続き、Hunyuan 3D の高度な処理機能がパートナーノード経由で利用できるようになりました。これらのワークフローは、主要な後処理ステップを ComfyUI に取り込むことで、生成とプロダクションの間のギャップを埋めるのに役立ちます。
-
-### HY 3D: 3D パーツの分解 {#api_hunyuan3d_part}
-
-3D モデルをアップロードすると、自動的に構成パーツに分割され、再利用や編集に適した完全分解済みの 3D アセットが生成されます。
-
-
-
-
-
-
-
-
+## ComfyUI での利用
-
+
+
+
+
+
+
+
+
+## 高度な機能
+
+最初の[HY 3D 3.0 統合](https://blog.comfy.org/p/hunyuan-3d-30-in-comfyui-state-of)に続き、Hunyuan 3Dの高度な処理機能がパートナーノードで利用できるようになりました。これらのワークフローは、主要な後処理ステップをComfyUIにもたらすことで、生成と制作の間のギャップを埋めるのに役立ちます。
+
+### HY 3D: 3Dパーツ分解 {#api_hunyuan3d_part}
+
+3Dモデルをアップロードすると、それが構成部品ごとに自動的にセグメント化され、再利用や編集のための完全に分解された3Dアセットが生成されます。
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+## 出力例
-
+
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+
+
+
+
+ 
+
+
+## Kling 3.0: First Last Frame to Video {#api_kling_v3_flf2v}
+
+Input a first and last frame image to generate a continuous video sequence with multi-shot generation and precise element control.
+
+
+
+
+
+ 
+ 
+
+
+## レガシーKlingモデル（EOL）
+
+
+
+
-
-
- 
-
+スタンダードな画像から動画への生成ではテキストプロンプトから動作を推測しますが、Motion Control は参照動画を動作のブループリントとして使用します。このモデルはまるでデジタルの操り人形師のように、参照動画から振付を抽出し、映画級の忠実度でキャラクターに適用します。
-## 入力要件
+## Kling 2.6 Motion Control が得意なこと
-- **画像形式**: JPG、PNG、WEBP、GIF、AVIF（最大10MB）
-- **ビデオ形式**: MP4、MOV、WEBM、M4V、GIF（最大100MB）
-- **ビデオ再生時間**: 向きモードに応じて3〜30秒
-- **最小解像度**: 幅720px、高さ720px
-- **被写体の視認性**: キャラクターは頭、肩、胴体がはっきり映っている必要があります
+- **複雑なモーション処理**: ダンスの振り付け、武術、スポーツなどの複雑な連続動作を、キャラクターの整合性を損なわずに実行できます。モデルは重心移動と運動量を理解するため、リアルな物理的インパクトを実現します。
+- **高精度な手・指のパフォーマンス**: 手は従来、AI 動画の弱点とされてきました。この機能は実写映像を模倣することで、特に指の関節可動性と手の動きを向上させ、プレゼンテーションやデモンストレーションに最適です。
+- **シーンと環境の柔軟性**: テキストプロンプトを使用して環境を変更しつつ、キャラクターは参照したモーションを継続できます。参照動画の背景に制限されることはありません。
+- **高度なカメラおよびパースペクティブモード**: 異なる向きモードにより、参照動画に対するカメラの解釈をきめ細かく制御できます。
+- **30秒間のワンショットサポート**: 1回の生成で最大30秒間の連続アクションを生成し、物語的なシーンで途切れることのないキャラクターのモーションを実現します。
-## より良い結果を得るためのヒント
+## ComfyUI で使用する
-- **アスペクト比を揃える**: キャラクター画像と参照ビデオのアスペクト比を近づけます（例：両方とも16:9、または両方とも9:16）。不自然な伸縮や切り抜きを防げます。
-- **背景をシンプルにする**: モーション抽出を最適化するには、背景がシンプルまたは静止している参照ビデオを使用します。人物のシルエットがはっきりと浮かび上がる高コントラストのビデオが最適です。
-- **キャラクターの角度を明確にする**: 参照ビデオに回転が含まれる場合は、回転に強い3Dスタイルのキャラクターやリアルな写真を使用します。平面的な2Dアニメのキャラクターは背面の処理が難しい場合があります。
-- **手足をはっきり見せる**: ソース画像でキャラクターの手足が確認できるようにします。手をポケットに入れたキャラクターに手を振る動きをさせると、AIが手を幻覚し、アーティファクトが発生しやすくなります。
-- **余白を残す**: 被写体の周囲に余白（ネガティブスペース）を残します。キャラクターが踊ったり、腕を大きく広げたりする場合、フレーム内にスペースを確保して、はみ出しを防ぎます。
-- **フレーミングを揃える**: 画像と参照ビデオのフレーミングを一致させます。顔のアニメーションにはクローズアップの参照ビデオを、歩行やダンスのシーケンスには全身の参照ビデオを使用します。
+
-
+
+
+
+
+
+## 入力要件
+
+- **画像形式**: JPG、PNG、WEBP、GIF、AVIF（最大10MB）
+- **ビデオ形式**: MP4、MOV、WEBM、M4V、GIF（最大100MB）
+- **ビデオの再生時間**: 向きモードに応じて3〜30秒
+- **最小解像度**: 幅・高さとも720px以上
+- **被写体の視認性**: キャラクターの頭部、肩、胴体がはっきり見えている必要があります
+
+## より良い結果を得るためのヒント
+
+- **アスペクト比を合わせる**：キャラクター画像と参照ビデオのアスペクト比を同程度にします（例：両方とも16:9、または両方とも9:16）。不自然な引き伸ばしやトリミングを防げます。
+- **背景をシンプルに**：最適なモーション抽出のために、背景がシンプルまたは静止している参照ビデオを使用します。俳優のシルエットがはっきりと見える高コントラストのビデオが最も効果的です。
+- **キャラクターの角度を明確に**：参照ビデオに回転が含まれる場合は、回転をうまく処理できる3Dスタイルのキャラクターやリアルな写真を使用します。平面的な2Dアニメーションでは背面の描写が難しい場合があります。
+- **手足をはっきりと見せる**：ソース画像にキャラクターの手足が写っていることを確認します。キャラクターが手をポケットに入れているのに、モーションが手を振ることを要求する場合、AIは手をハルシネーションしてしまい、多くの場合アーティファクトが発生します。
+- **余白を残す**：被写体の周囲に余白を残します。キャラクターが踊ったり、腕を大きく広げたりする場合は、フレーム内にスペースを確保して、被写体が切れてしまわないようにします。
+- **フレーミングを合わせる**：画像と参照ビデオのフレーミングを一致させます。顔のアニメーションにはクローズアップの参照を、歩行やダンスのシーケンスには全身の参照を使用します。
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i.mdx
index bd9a6be7c..e35d8ecfb 100644
--- a/ja/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i.mdx
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i.mdx
@@ -1,76 +1,22 @@
---
-title: "ComfyUI Krea 2 Partner Nodes 公式例"
-description: "ComfyUI で Krea 2 Text to Image Partner Node を使用する方法を解説します"
-sidebarTitle: "Krea 2 テキストから画像"
-translationSourceHash: 7c6bd160
+title: "ComfyUI Krea 2 パートナーノード公式例"
+description: "このガイドでは、ComfyUI で Krea 2 テキストから画像パートナーノードを使用する方法を解説します"
+sidebarTitle: "概要"
+translationSourceHash: 87234b44
translationFrom: tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": 3b6aa5d5
- "Krea 2 Image Node Documentation": e4a08761
- "Krea 2 Text to Image Workflow": c43b8960
- "Krea 2 Style Reference Workflow": 0f6812fa
- "Additional Notes": 7099b5ae
---
-import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
+[Krea 2 画像ノード](/ja/built-in-nodes/Krea2ImageNode) を使用すると、Krea AI の次世代モデルを活用して、テキストプロンプトから高品質な画像を生成できます。**Krea 2 Medium**（表現豊かなイラスト向け）と **Krea 2 Large**（表現豊かなフォトリアリズム向け）の 2 つのモデルバリアントをサポートし、オプションでムードボードとスタイルリファレンスの入力を利用できます。
-[Krea 2 Image Node](/ja/built-in-nodes/Krea2ImageNode) を使用すると、Krea AI の次世代モデルを活用して、テキストプロンプトから高品質な画像を生成できます。**Krea 2 Medium**（表現豊かなイラスト向け）と **Krea 2 Large**（表現豊かなフォトリアリズム向け）の 2 つのモデルバリアントをサポートし、オプションでムードボードやスタイルリファレンスを入力できます。
+## Krea 2 テキストから画像が得意なこと
-このガイドでは、Krea 2 を使用したテキストから画像生成のワークフローを紹介します。
+- **2 つのモデルバリアント**: 表現豊かなイラスト向けの Krea 2 Medium と、表現豊かなフォトリアリズム向けの Krea 2 Large
+- **スタイルリファレンス**: 最大 10 枚のリファレンス画像の美的スタイル、ムード、ビジュアルの方向性を生成に適用します
+- **ムードボードサポート**: [Krea のウェブサイト](https://www.krea.ai) のムードボードとともに `moodboard_id` パラメータを使用します
+- **調整可能な生成設定**: アスペクト比、解像度、クリエイティビティレベル、シードを制御します
-
+
-
-
-
-スタイルリファレンスワークフローでは、1 枚以上のリファレンス画像をアップロードして美的スタイル、ムード、ビジュアルの方向性を定義します。生成される画像はプロンプトに沿いながら、リファレンス画像のスタイルが適用されます。
-
-
+
+
+
+スタイル参照ワークフローには、追加のステップがあります。美的スタイル、雰囲気、ビジュアルの方向性を定義する参照画像を1枚以上アップロードします。生成された画像は、参照画像のスタイルを適用しつつ、プロンプトに一致します。
+
+
-
-
-
-
- スタイル参照サンプルをダウンロード
-
-
-
-
-### Image Edit ワークフロー
-
-入力素材
- -このワークフローを試すためのサンプル入力画像をダウンロードしてください： - -
-
-
-
-
- サンプルソース画像をダウンロード
-
-
-
-
-ワークフローはシンプルです：**プロンプト → 評価 → 改善**。探索中はシードを空にしておき、良い結果を得たらシードを固定して反復します。
-
-## 主要パラメーター
-
-| パラメーター | 説明 |
-| --- | --- |
-| **Prompt（プロンプト）** | 主要な制御手段。最大 6,000 文字。具体的に。 |
-| **Aspect ratio（アスペクト比）** | 構図枠を制御し、品質には影響しない。用途に応じて選択。 |
-| **Seed（シード）** | 同シード+同プロンプト → 同結果。同シード+変更プロンプト → 制御された変化。シードなし → 探索。 |
-| **Reference images（Create）** | 最大 9 枚の参照画像。生成のさまざまな側面を導く。 |
-| **Source image（Modify）** | 編集対象の画像。寸法は自動的に保持される。 |
-
-## 参照画像の使い方
-
-参照画像は、用途を伝えなければ機能しません。次の構造を使います：
-
-```text
-Use IMAGE1 ([description]) as a [ROLE] reference.
-```
-
-利用可能なロール：**Style（スタイル）**、**Character（キャラクター）**、**Composition（構図）**、**Color palette（カラーパレット）**、**Lighting（ライティング）**、**Texture（質感）**、**Mood（雰囲気）**。
-
-ロールを指定しないと、モデルは推測することになり、結果は不安定になります。
-
-### Create モードの例
-
-**スタイル参照**
-
-```text
-Use IMAGE1 (impressionist oil painting with loose brushwork and warm
-sunset tones) as a STYLE reference. Create a portrait of a woman in her
-30s applying IMAGE1's color palette and painterly texture. The subject
-should be new.
-```
-
-**キャラクター参照**
-
-```text
-Use IMAGE1 (woman with short copper-red hair, freckles) as a CHARACTER
-reference. Preserve her features. Generate a new scene: she's sitting
-in a softly lit café.
-```
-
-**マルチリファレンス**
-
-```text
-Use IMAGE1 as a COLOR PALETTE reference, IMAGE2 as LIGHTING, IMAGE3 as
-COMPOSITION. Create a lone figure walking through a rain-slicked street
-at night.
-```
-
-### Modify モードの例
-
-Modify モードでは明確さが何より重要です。**何を変えるか**と**何を変えないか**を必ず明示します。
-
-```text
-Change the time of day to golden hour. Update sky, light direction,
-shadows, and color temperature. Keep all subjects and composition
-unchanged.
-```
-
-```text
-Make the rain heavier and add reflections on the ground. Keep all other
-elements unchanged.
-```
-
-## プロンプト作成のガイドライン
-
-推奨される長さ：
-
-- **テキスト → 画像** → 80–250 語
-- **参照画像ありの生成** → 100–300 語
-- **Modify** → 30–100 語
-
-避けるべきこと：
-
-- 曖昧な語（「beautiful」「amazing」など）
-- 冗長な表現
-- 矛盾する指示
-
-代わりに、具体的で名前のある美学を使います：
-
-- `Golden hour, 85mm lens, shallow depth of field`
-- `1970s Italian giallo film poster, high-contrast color blocking`
-
-精密さは一般性に勝ります。
-
-## アスペクト比
-
-画像が使われる場所に応じて選択します：
-
-| 比率 | 用途 |
-| --- | --- |
-| 1:1 | SNS 投稿 |
-| 9:16 | 縦型動画 |
-| 16:9 | ワイドスクリーン |
-| 3:2 / 2:3 | 写真 |
-| 2:1 / 3:1 | シネマティック / パノラマ |
-| 1:2 / 1:3 | 超縦長 |
-
-Modify モードでは、アスペクト比はソース画像に固定されます。
-
-## シード：制御と再現性
-
-シードは試行錯誤を体系的なプロセスへと変えます。
-
-- **固定シード** → 一貫性
-- **シードなし** → 探索
-
-ワークフロー：
-
-1. シードなしで探索
-2. 良い結果を見つける
-3. シードを固定する
-4. 一度に 1 つの変数だけを変える
-
-プロンプトとシードはセットで保存しましょう。それが再利用可能なレシピになります。
-
-## 高度なテクニック
-
-### キャラクターの一貫性
-
-1. クリーンで正面向きの参照画像を生成する
-2. 各シーンで `IMAGE1 (CHARACTER)` として再利用する
-3. ラベルをすべてのプロンプトで同一に保つ
-
-### マルチリファレンスのアーキテクチャ
-
-各画像に 1 つの役割を割り当てます：
-
-- IMAGE1 → キャラクター
-- IMAGE2 → スタイル
-- IMAGE3 → ライティング
-- IMAGE4 → 環境
-
-プロンプトの最後に次を付け加えます：
-
-```text
-Treat each reference as having authority over its assigned layer only.
-```
-
-### Create → Modify の連鎖
-
-Create で構図を探索し、Modify でディテールを仕上げる。これは最も強力なワークフローの 1 つです。
-
-### 反復的な精緻化
-
-1. シードなしで探索
-2. シードを固定
-3. 1 世代につき 1 変数だけ変更
-4. 結果を記録
-
-遅く感じるかもしれませんが、何が変わったかが常に分かるため、実際にはずっと速いです。
-
-## トラブルシューティング
-
-| 問題 | 対処法 |
-| --- | --- |
-| 参照画像が無視される | それぞれに明確なラベルを付ける |
-| Modify で変化が大きすぎる | 変えてはいけない部分を明示する |
-| 出力が一貫しない | シードを固定する |
-| プロンプトが部分的に無視される | 矛盾を取り除くか、ステップに分ける |
-| 出力が参照画像そのものに見える | Modify モードを誤って使っている可能性 |
-| キャラクターが安定しない | 標準となる参照画像を再利用する |
-
-## クイックリファレンス
-
-**Create Image**
-
-- 新しい構図
-- テキスト + 最大 9 枚の参照画像
-- 描写的なプロンプト
-
-**Modify Image**
-
-- 既存画像の編集
-- ソース画像 + 参照画像
-- 直接的で外科的なプロンプト
-
-## ゴールデンルール
-
-1. すべての参照画像にラベルを付ける
-2. Modify モードでは、**変えない**部分を必ず明示する
-3. 改善時は一度に 1 つの変数だけ変える
-4. 再現性のためプロンプトとシードを保存する
-5. Create = 新しいシーン、Modify = 編集
-
-## 重要なポイント
+## ComfyUI での使い方
-Uni-1 を使いこなす鍵は 3 つです：**正しいモードを選ぶ → 参照画像を制御する → 意図を持って反復する**。これらが揃えば、もはや当てずっぽうではなく「ディレクション」しているのです。
+入力素材
- -このワークフローを試すためのサンプル入力画像をダウンロードしてください： - -
+
+
+
+
+ サンプルのスタイル参照をダウンロード
+
+
+
+
+### 画像編集ワークフロー
+
+入力素材
+ +このサンプル入力画像をダウンロードして、ワークフローを試してください。 + +
+
+
+
+
+ サンプルのソース画像をダウンロード
+
+
+
+
+このワークフローはシンプルです。**プロンプト → 評価 → 改良**。探索中はシードを空白のままにしてください。良い結果が見つかったら、シードを固定してそこから繰り返します。
+
+## コアパラメータ
+
+| パラメータ | 説明 |
+| --- | --- |
+| **プロンプト** | 主要なコントロールです。最大6,000文字。具体的に記述してください。 |
+| **アスペクト比** | 画質ではなくフレーミングを制御します。用途に応じて選択してください。 |
+| **シード** | 同じシード＋同じプロンプト→同じ結果。同じシード＋変更したプロンプト→制御されたバリエーション。シードなし→探索。 |
+| **参照画像**（作成） | さまざまな側面をガイドするための最大9枚の画像。 |
+| **ソース画像**（変更） | 編集対象の画像。寸法は自動的に保持されます。 |
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6.mdx
index d220aa5d9..66f57358b 100644
--- a/ja/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6.mdx
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6.mdx
@@ -1,93 +1,27 @@
---
-title: "Meshy 6 API ノードによる 3D モデル生成 — ComfyUI 公式サンプル"
+title: "Meshy 6 パートナーノードによるモデル生成：ComfyUI 公式サンプル"
description: "本記事では、ComfyUI で Meshy 6 ノードの API を使用して 3D モデルを生成する方法について説明します。"
-sidebarTitle: "Meshy 6"
-translationSourceHash: 7e389802
+sidebarTitle: "概要"
+translationSourceHash: 37e0029c
translationFrom: tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": 2dd46cd7
- "About Meshy 6": bc605135
- "Text-to-Model Workflow": 4898f71a
- "Image-to-Model Workflow": 23d84229
- "Multi-view to Model Workflow": a06016ac
---
-
-
-import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Meshy は、テキストプロンプト、画像、または複数視点入力から高品質な 3D モデルを生成できる、業界をリードする AI 搭載 3D 生成プラットフォームです。ComfyUI は現在、Meshy API をネイティブ統合しており、関連ノードを簡単に活用して 3D モデル生成を行うことができます。
## Meshy 6 について
Meshy 6 は、Meshy の最新世代となる 3D モデル生成技術であり、ジオメトリ品質、テクスチャの忠実度、およびワークフロー効率において大幅な向上を実現しています。
-**主な特長：**
+## Meshy 6 が得意なこと
+
- **よりスマートなジオメトリ**：エッジがクリーンで構造が一貫性のある、改良されたメッシュトポロジー
- **より高いテクスチャ忠実度**：ディテールの保持と色再現精度が向上した、強化されたテクスチャ生成
- **高速なワークフロー**：ターンアラウンドタイムを短縮する最適化された生成パイプライン
- **複数の入力モード対応**：テキスト→3D、画像→3D、およびマルチビュー→3D の生成をサポート
-- **PBR 対応**：メタリック、ラフネス、法線マップなど、物理ベースレンダリング（PBR）向けマップを生成可能
-
-入力素材
+ +このサンプル入力画像をダウンロードして、ワークフローを試してください。 + +JSON 形式のワークフローファイルをダウンロード
- - -### 2. ワークフロー実行手順 - - - -1. 正のプロンプト（動画に表示させたいコンテンツ）を入力します -2. ネガティブプロンプト（動画に表示させたくないコンテンツ）を入力します -3. 動画出力の解像度を変更します -4. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を押して動画生成を開始します -5. API から結果が返却された後、`Save Video` ノードで生成された動画を確認できます。また、動画は `ComfyUI/output/` ディレクトリにも保存されます - -## Moonvalley 画像から動画への生成（イメージ・トゥ・ビデオ）ワークフロー - -### 1. ワークフロー ファイルのダウンロード - - - - -JSON 形式のワークフロー ファイルをダウンロード
- - -以下の画像を入力画像としてダウンロードしてください。 - - - -### 2. ワークフロー実行手順 - - - -1. `Load Image` ノードで入力画像を読み込みます -2. 正のプロンプト（動画に表示させたい内容）を入力します -3. 負のプロンプト（動画に表示させたくない内容）を入力します -4. 動画出力の解像度を変更します -5. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl（Cmd）+ Enter` を押して動画生成を開始します -6. API から結果が返却された後、`Save Video` ノードで生成された動画を確認できます。また、動画は `ComfyUI/output/` ディレクトリにも保存されます - -## Moonvalley 動画から動画へのワークフロー - -`Moonvalley Marey Video to Video` ノードでは、参照動画を入力して動画の再描画（リダーリング）を行うことができます。参照動画の動きや登場人物のポーズを活用して動画を生成できます。 - -### 1. ワークフロー ファイルのダウンロード - - - - -JSON 形式のワークフロー ファイルをダウンロード
- - -以下の動画を入力動画としてダウンロードしてください： - - +現在、Moonvalley 関連のパートナーノードは ComfyUI にネイティブ対応済みです。ComfyUI 上で、テキストから動画への生成、画像から動画への生成、および動画から動画への生成といった各機能を直接ご利用いただけます。 -### 2. ワークフロー実行手順 +## ComfyUI での使用方法 - -1. `Load Video` ノードで参照動画（またはご自身の素材）を読み込みます - - 最終的な動画の長さが 5 秒の場合、入力動画は 5 秒より長くなければなりません - - 最終的な動画の長さが 10 秒の場合、入力動画は 10 秒より長くなければなりません -2. ポジティブプロンプト（動画に表示させたいコンテンツ）を入力します -3. ネガティブプロンプト（動画に表示させたくないコンテンツ）を入力します -4. `control_type` パラメータを設定して、動画再描画時の参照タイプを選択します - - `Motion Transfer`：参照動画の動きに基づいて生成します - - `Pose Transfer`：参照動画内の登場人物のポーズに基づいて生成します -5. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl（Cmd）+ Enter` を押して動画生成を開始します -6. API から結果が返却された後、`Save Video` ノードで生成済みの動画を確認できます。また、動画は `ComfyUI/output/` ディレクトリにも保存されます +ワークフローファイルをJSON形式でダウンロード
+ + +### 2. 以下の手順でワークフローを実行 + + + +1. ポジティブプロンプトを入力します（ビデオに表示したいコンテンツ） +2. ネガティブプロンプトを入力します（ビデオに表示したくないコンテンツ） +3. ビデオの出力解像度を変更します +4. `Run`ボタンをクリックするか、ショートカット`Ctrl(cmd) + Enter`を使用してビデオ生成を開始します +5. APIが結果を返した後、`Save Video`ノードで生成済みのビデオを表示できます。ビデオは`ComfyUI/output/`ディレクトリにも保存されます + +## Moonvalley 画像から動画へのワークフロー + +### 1. ワークフローファイルをダウンロードする + + + + +ワークフローファイルをJSON形式でダウンロード
+ + +下の画像を入力画像としてダウンロードします + + + +### 2. ワークフローを実行する手順 + + + +1. `Load Image` ノードで入力画像を読み込みます +2. ポジティブプロンプト（ビデオに表示したいコンテンツ）を入力します +3. ネガティブプロンプト（ビデオに表示したくないコンテンツ）を入力します +4. ビデオ出力の解像度を変更します +5. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してビデオ生成を開始します +6. APIが結果を返した後、`Save Video` ノードで生成済みのビデオを確認できます。ビデオは `ComfyUI/output/` ディレクトリにも保存されます + +## Moonvalley 動画から動画へのワークフロー + +`Moonvalley Marey Video to Video` ノードを使用すると、参照ビデオを入力してビデオの再描画を行うことができます。参照ビデオのモーションやキャラクターのポーズをビデオ生成に使用できます。 + +### 1. ワークフローファイルのダウンロード + + + + +ワークフローファイルをJSON形式でダウンロード
+ + +下のビデオを入力ビデオとしてダウンロードしてください: + + + +### 2. 手順に従ってワークフローを実行する + + +1. `Load Video` ノードで参照ビデオ（またはご自身のマテリアル）を読み込みます + - 最終的なビデオの再生時間が5秒の場合、入力ビデオは5秒より長い必要があります + - 最終的なビデオの再生時間が10秒の場合、入力ビデオは10秒より長い必要があります +2. ポジティブプロンプト（ビデオに表示したいコンテンツ）を入力します +3. ネガティブプロンプト（ビデオに表示したくないコンテンツ）を入力します +4. `control_type` パラメータを設定して、ビデオ再描画の参照タイプを選択します + - `Motion Transfer`: 参照ビデオのモーションに基づいて生成します + - `Pose Transfer`: 参照ビデオのキャラクターポーズに基づいて生成します +5. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してビデオ生成を開始します +6. APIが結果を返した後、`Save Video` ノードで生成済みビデオを表示できます。ビデオは `ComfyUI/output/` ディレクトリにも保存されます diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx index 1438c71a4..1200f4988 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx @@ -1,67 +1,23 @@ --- title: "OpenAI Chat パートナーノード ComfyUI 公式サンプル" description: "本記事では、ComfyUI で OpenAI Chat パートナーノードを活用して対話機能を実現する方法について説明します" -sidebarTitle: "OpenAI Chat" -translationSourceHash: 42100e82 +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: 560df60d translationFrom: tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; - OpenAI は生成AIに特化した企業であり、強力な対話機能を提供しています。現在、ComfyUI では OpenAI API が統合されており、関連ノードを ComfyUI 上で直接使用して対話機能を実現できます。 -本ガイドでは、対話機能の実装手順をステップバイステップで解説します。 - -
-
-
-
-
-
-### ワークフロー実行手順（ステップごと）
-
-
-
-
-
+
+
+
+
+
+## ワークフローの実行をステップバイステップで完了する
+
+
+
+
+
+
+
+ 
+
+
+
+
-
-
-
-
-
-
- サンプル入力画像をダウンロード
-
-
-
+
-
+指示に基づく画像編集。元の構造を保ったまま：
-
+
-## はじめる
+## ComfyUI で使用する
-1. ComfyUI を最新バージョンにアップデートします
-2. テンプレートライブラリに移動し、`Qwen Image 3.0 Pro` を検索します
+入力素材
+## 出力例 -このワークフローを試すには、以下のサンプル入力画像をダウンロードしてください: +テキストから画像への生成。モデルがレイアウト、タイポグラフィ、構図を処理します： -
+
+
+
+
+
+
+ サンプル入力画像をダウンロード
+
+
+
+
+
+
+
+
+## はじめる
+
+1. ComfyUI を最新バージョンにアップデートします
+2. テンプレートライブラリへ移動し、`Qwen Image 3.0 Pro` を検索します
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image/workflow.mdx
new file mode 100644
index 000000000..106955926
--- /dev/null
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image/workflow.mdx
@@ -0,0 +1,41 @@
+---
+title: "ComfyUI での Recraft テキストから画像ワークフロー"
+description: "ComfyUI で Recraft テキストから画像ワークフローを実行する方法（ローカルまたは Comfy Cloud）"
+sidebarTitle: "ワークフロー"
+translationSourceHash: a069e6eb
+translationFrom: tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image/workflow.mdx
+---
+
+import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
+import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
+
+このガイドでは、ComfyUI で Recraft テキストから画像ワークフローを実行する方法を紹介します。このノードが何であるか、また何に最も適しているかについては、[Recraft テキストから画像の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image) を参照してください。
+
+入力素材
+ +このサンプル入力画像をダウンロードして、ワークフローを試してください: + +
-
-
-
-
- 
- 
-
+
-### 出力例
-
-
-
-```
-Add a cinematic horizontal streaks motion blur to the subject's body. The hand stays in clear focus.
-```
-
-
-
-```
-The lighting is cold, soft glow emits from the window.
-```
-
-
-
-```
-Side profile shot of the subject, his hand is grabbing the sunglasses.
-```
-
-### Reve: 画像リミックスと編集 {#api_reve_image_remix}
-
-Reveの高度なモデルを使って画像をリミックスおよび編集します。複数の参照画像を1つの出力に組み合わせます。
-
-
-
-
-
-
+
+
+
+
+ サンプル入力画像をダウンロード
+
+
+
+
+
+
+### 2. ワークフローの実行をステップバイステップで完了する
+
+
+
+画像内の番号を参照して、基本的なテキストから画像へのワークフロー実行を完了できます：
+1. `Load Image` ノードで、提供された入力画像を読み込みます
+2. （任意）`Rodin 3D Generate - Regular Generate` で対応するパラメータを調整します
+ - polygon_count：異なるポリゴン数を設定できます。値が高いほど、モデルはより滑らかで詳細になります
+3. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してモデル生成を実行します。ワークフローが完了した後、対応するモデルは自動的に `ComfyUI/output/Rodin` ディレクトリに保存されます
+4. `Preview 3D` ノードで、クリックしてメニューを展開します
+5. `Export` を選択して、対応するモデルを直接エクスポートします
+
+## マルチビューモデル生成ワークフロー
+
+対応する`Rodin 3D Generate - Regular Generate`は、最大5つの画像入力を受け付けます。
+
+### 1. ワークフローファイルのダウンロード
+
+シングルビューのワークフローをマルチビューのワークフローに変更するか、以下のワークフローファイルを直接ダウンロードすることができます。
+
+入力素材
+ +このワークフローを試すには、以下のサンプル入力画像をダウンロードしてください： + +
+
+
+
+
+ 正面図をダウンロード
+
+
+ 背面図をダウンロード
+
+
+ 左側面図をダウンロード
+
+
+
+
+
+
+
+
+### 2. ワークフローの実行をステップごとに完了する
+
+
+
+画像内の番号を参照して、基本的なテキストから画像へのワークフロー実行を完了できます：
+1. `Load Image`ノードで、提供された入力画像を読み込みます
+2. `Run`ボタンをクリックするか、ショートカット`Ctrl(cmd) + Enter`を使用してモデル生成を実行します。ワークフローが完了すると、対応するモデルが自動的に`ComfyUI/output/Rodin`ディレクトリに保存されます。
+3. `Preview 3D`ノードで、クリックしてメニューを展開します
+4. `Export`を選択して、対応するモデルを直接エクスポートします
+
+## その他の関連ノード
+
+現在、Rodin は ComfyUI でさまざまなタイプのモデル生成ノードを提供しています。対応する入力条件はこの記事で紹介したワークフローと同じため、必要に応じて有効化できます。さらに、各テンプレートには対応するノードが用意されており、必要に応じてノードのモードを変更して有効化することもできます。
+
+
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation/workflow.mdx
new file mode 100644
index 000000000..5eb5acea1
--- /dev/null
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation/workflow.mdx
@@ -0,0 +1,57 @@
+---
+title: "ComfyUIのRunway画像生成ワークフロー"
+description: "ComfyUIでRunwayのテキストから画像へのワークフローと、参照から画像生成のワークフローを、ローカルまたはComfy Cloudで実行する方法"
+sidebarTitle: "ワークフロー"
+translationSourceHash: 1514a999
+translationFrom: tutorials/partner-nodes/runway/image-generation/workflow.mdx
+---
+
+import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
+import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
+
+このガイドでは、ComfyUIでRunway画像生成ワークフローを実行する方法を説明します。モデルの概要と得意な用途については、[Runway画像生成の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation)を参照してください。
+
+入力素材
+ +このワークフローを試すには、以下のサンプル入力画像をダウンロードしてください： + +JSON形式のワークフローファイルをダウンロード
- - -以下の画像を入力画像としてダウンロードしてください - - - -### 2. 手順に沿ってワークフローを実行する +## Runway 動画生成が得意なこと - +- **画像から動画への生成**：`Runway Gen4 turbo` ノードは、入力画像と動画コンテンツを説明するテキストプロンプトからビデオを生成します。 +- **調整可能なビデオの長さ**：`duration`（再生時間）パラメーターを変更して、ビデオの長さを設定します。 +- **調整可能なアスペクト比**：`ratio`（比率）パラメーターを変更して、ビデオのアスペクト比を設定します。 -画像内の番号を参考に、基本的な画像→動画ワークフローの実行を行ってください。 +## ComfyUI で使用する -1. `Load Image` ノードで、提供された入力画像を読み込みます。 -2. `Runway Gen4 turbo` ノードで、動画内容を記述する `prompt` を設定し、動画長を指定する `duration` パラメーターと、アスペクト比を指定する `ratio` パラメーターをそれぞれ調整します。 -3. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl（cmd）+ Enter` で動画生成を実行します。 -4. API の結果が返るまで待機した後、`Save Video` ノードで生成された動画を確認できます（右クリックで保存可能）。対応する動画は `ComfyUI/output/` ディレクトリにも保存されます。 +JSON形式のワークフローファイルをダウンロード
+ + +下の画像を入力画像としてダウンロードしてください + + + +### 2. ワークフローの実行をステップバイステップで完了する + + + +画像内の番号を参照して、基本的な画像から動画へのワークフロー実行を完了できます： + +1. `Load Image`ノードで、提供された入力画像を読み込みます +2. `Runway Gen4 turbo`ノードで、`prompt`を設定してビデオのコンテンツを説明し、`duration`パラメータを変更してビデオの長さを設定し、`ratio`パラメータを変更してビデオのアスペクト比を設定します +3. `Run`ボタンをクリックするか、ショートカット`Ctrl(cmd) + Enter`を使用してビデオ生成を実行します。 +4. APIが結果を返すのを待った後、`Save Video`ノードで生成されたビデオを表示できます（右クリックで保存）。対応するビデオは`ComfyUI/output/`ディレクトリにも保存されます。 \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..7bab6992a --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music/workflow.mdx @@ -0,0 +1,84 @@ +--- +title: "ComfyUI における Sonilo 動画から音楽生成ワークフロー" +description: "Sonilo ビデオサウンドトラックおよびテキストから音楽生成ワークフローを、ComfyUI でローカルまたは Comfy Cloud 上で実行する方法" +sidebarTitle: "ワークフロー" +translationSourceHash: c9bab8f4 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; + +このガイドでは、ComfyUI で Sonilo 動画から音楽生成ワークフローを実行する方法を説明します。このサービスの概要や得意分野については、[Sonilo 動画から音楽生成の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music) を参照してください。 + +
+
+
+
+
+
+
+
+
+ サンプル入力ビデオをダウンロード
+
+
+
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2.mdx
index 38af19b3b..7274fdf41 100644
--- a/ja/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2.mdx
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2.mdx
@@ -1,66 +1,28 @@
---
title: "Topaz画像強化Bloom 2 - AIによるクリエイティブな画像アップスケーリング"
description: "ComfyUIのTopaz画像強化Bloom 2で画像をアップスケールして強化: 新しいディテール、テクスチャ、ビジュアル要素を追加するクリエイティブなアップスケーリング"
-sidebarTitle: "Topaz画像強化Bloom 2"
-translationSourceHash: 1e66f155
+sidebarTitle: "概要"
+translationSourceHash: 8c06680a
translationFrom: tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2.mdx
---
-import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Topaz画像強化Bloom 2は、Topazパートナーノードを通じてComfyUIで利用できるクリエイティブなアップスケーリングモデルです。画像に新しいディテール、テクスチャ、ビジュアル要素を追加し、1から9までのクリエイティビティコントロールで、繊細なリファインから大胆な再解釈まで調整できます。入力画像のアスペクト比を維持し、1倍から6倍までのアップスケール倍率に対応しています。
-入力素材
+ +このワークフローを試すには、サンプル入力ビデオをダウンロードしてください: + +
-
-
-
-
- サンプル入力画像をダウンロード
-
-
-
+AI生成画像のクリエイティブなアップスケーリングにより、新しいディテールとテクスチャが追加された例:
-### ワークフロー概要
-
-このワークフローでは4つのノードを使用します:
-
-- **LoadImage**: ソース画像を提供します
-- **TopazImageEnhanceV2**: `Bloom 2`強化モデルが設定されたコアノードです
-- **SaveImageAdvanced**: 強化された出力をPNGとして保存します
-- **ImageCompare**: 強化結果をオリジナルと並べて比較表示します
-
-### 実行手順
-
-1. **画像を読み込む**: **LoadImage**ノードで入力画像をアップロードまたは選択します
-2. **モデルを選択**: **TopazImageEnhanceV2**ノードで`Bloom 2`を選択したままにします
-3. **クリエイティビティを設定**: 控えめな強化の1から、はっきりとした再解釈の9まで
-4. **オプションのプロンプト**: 空のままにすると、モデルが自動的にプロンプトを作成します
-5. **キューをクリック**: `Ctrl+Enter`を押して生成します
-
-## はじめる
+## ComfyUIで使う
-1. ComfyUIを最新バージョンにアップデートします
-2. テンプレートライブラリに移動し、`Topaz画像強化Bloom 2`を検索します
\ No newline at end of file
+入力素材
+- **クリエイティブなアップスケーリング**: 画像に新しいディテール、テクスチャ、ビジュアル要素を追加します +- **調整可能なクリエイティビティ**: 控えめな強化の1から、はっきりとした再解釈の9までのコントロール +- **自動プロンプト生成**: プロンプトが空の場合は、モデルが自動的にプロンプトを作成します +- **柔軟な出力**: 入力画像のアスペクト比を維持し、1倍から6倍までのアップスケール倍率に対応します -ワークフローを試すには、このサンプル入力画像をダウンロードしてください: +## 出力例 -
-
-
-
-
- サンプル入力画像をダウンロード
-
-
-
+微細なディテールを追加し、ノイズを低減した画像強調の例:
-### ワークフロー概要
-
-このワークフローでは、4つのノードを使用します。
-
-- **LoadImage**: ソース画像を提供します
-- **TopazImageEnhanceV2**: 中核ノードで、`Wonder 3.5`の強調モデルを設定します
-- **SaveImageAdvanced**: 強調された出力をPNGとして保存します
-- **ImageCompare**: 強調結果をオリジナルと並べて表示します
-
-### 実行手順
-
-1. **画像を読み込む**: **LoadImage**ノードで入力画像をアップロードまたは選択します
-2. **モデルを選択**: **TopazImageEnhanceV2**ノードで`Wonder 3.5`のままにします
-3. **強調の強度を選択**: `low`、`medium`、`high`の中から選択します
-4. **アップスケール倍率を設定**: 1x〜6xから選択します
-5. **キューをクリック**: `Ctrl+Enter`を押して生成します
-
-## はじめる
+## ComfyUIで使用する
-1. ComfyUIを最新バージョンにアップデートします
-2. テンプレートライブラリに移動して、`Topaz Image Enhance Wonder 3.5`を検索します
\ No newline at end of file
+入力素材
+- **生成的なディテール復元**: ソース画像に微細なディテールを追加します +- **ノイズ低減**: 強調しながらノイズを除去します +- **テキストとグラフィックのシャープ化**: テキストや構造化グラフィックスをシャープにします +- **調整可能な強度**: 低・中・高の強調強度から選択できます +- **柔軟な出力**: 入力画像のアスペクト比を維持し、1x〜6xのアップスケールに対応します -ワークフローを試すには、次のサンプル入力画像をダウンロードしてください。 +## 出力例 -
+
+
+
+
+ サンプル入力画像をダウンロード
+
+
+
+
+
+
+### ワークフロー概要
+
+このワークフローでは、4つのノードを使用します：
+
+- **LoadImage**：ソース画像を提供します
+- **TopazImageEnhanceV2**：`Wonder 3.5`強化モデルが設定されたコアノードです
+- **SaveImageAdvanced**：強化された出力をPNGとして保存します
+- **ImageCompare**（画像比較）：強化された結果をオリジナルと並べて表示し、比較します
+
+### 実行手順
+
+1. **画像を読み込む**：**LoadImage**ノードで入力画像をアップロードまたは選択します
+2. **モデルを選択**：**TopazImageEnhanceV2**ノードでは、`Wonder 3.5`を選択したままにします
+3. **強化の強さを選択**：`low`、`medium`、`high`から選択します
+4. **アップスケール倍率を設定**：1x〜6xの範囲で設定します
+5. **キューをクリック**：`Ctrl+Enter`を押して生成します
+
+## はじめる
+
+1. ComfyUIを最新バージョンにアップデートします
+2. テンプレートライブラリに移動し、`Topaz Image Enhance Wonder 3.5`を検索します
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra.mdx
index db2f3ad8a..14613c6d5 100644
--- a/ja/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra.mdx
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra.mdx
@@ -1,63 +1,22 @@
---
title: "Topaz Astra Video Creative Upscale - AIビデオアップスケーリング"
description: "ComfyUIのTopaz Astraでビデオをアップスケールおよびエンハンス: オプションのapo-8フレーム補間付きのStarlight (Astra) Fastアップスケーリング"
-sidebarTitle: "Topaz Astra Video Creative Upscale"
-translationSourceHash: 2da3cbdb
+sidebarTitle: "概要"
+translationSourceHash: f5612305
translationFrom: tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra.mdx
---
-import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Topaz Astra Video Creative Upscaleは、Topazパートナーノードを通じてComfyUIで利用できます。Starlight (Astra) Fastモデルを使用してビデオをアップスケールおよびエンハンスし、オプションでapo-8フレーム補間を組み合わせてフレームレートを向上させます。このワークフローはMP4入力を受け付け、エンハンスされたMP4出力を生成します。
-入力素材
+ +このワークフローを試すには、サンプルの入力画像をダウンロードしてください： + +
-
-
-
-
- ベースビデオとして使用されるサンプルクリップ
-
-
-
-
-### ワークフロー概要
-
-このワークフローは3つのノードを使用します:
-
-- **LoadVideo**: ソースビデオを提供します
-- **TopazVideoEnhanceV2**: コアノードで、`Starlight (Astra) Fast`アップスケーラーモデルが設定されています
-- **SaveVideo**: エンハンスされたビデオを保存します
-
-### 実行手順
+## Topaz Astra Video Creative Upscaleが得意なこと
-1. **ビデオを読み込む**: MP4ビデオを**LoadVideo**ノードに接続します
-2. **アップスケーラーを選択**: **TopazVideoEnhanceV2**ノードで`Starlight (Astra) Fast`を選択したままにします
-3. **解像度を設定**: `FullHD (1080p)`または`4K (2160p)`
-4. **オプションのフレーム補間**: 補間モデルを`apo-8`に切り替えてフレームレートを向上させます
-5. **キューをクリック**: `Ctrl+Enter`を押して生成します
+- **クリエイティブなビデオアップスケーリング**: Starlight (Astra) Fastモデルを使用してビデオをアップスケールおよびエンハンスします
+- **オプションのフレーム補間**: apo-8補間モデルに切り替えてフレームレートを向上させ、モーションをスムーズにします
+- **解像度ターゲット**: FullHD (1080p)または4K (2160p)で出力します
+- **シンプルな入出力**: MP4入力を受け付け、エンハンスされたMP4出力を生成します
-## はじめる
+## ComfyUIで使用する
-1. ComfyUIを最新バージョンに更新します
-2. テンプレートライブラリに移動し、`Topaz Astra`を検索します
\ No newline at end of file
+入力マテリアル
- -このサンプル入力ビデオをダウンロードしてワークフローを試してください: - -
+
+
+
+
+ ベースビデオとして使用されるサンプルクリップ
+
+
+
+
+### ワークフロー概要
+
+このワークフローでは、次の3つのノードを使用します：
+
+- **LoadVideo**：ソースビデオを提供します
+- **TopazVideoEnhanceV2**：コアノードで、`Starlight (Astra) Fast`アップスケーラーモデルが設定されています
+- **SaveVideo**：強化されたビデオを保存します
+
+### 実行手順
+
+1. **ビデオを読み込む**：MP4ビデオを**LoadVideo**ノードに接続します
+2. **アップスケーラーを選択**：**TopazVideoEnhanceV2**ノードでは`Starlight (Astra) Fast`のままにします
+3. **解像度を設定**：`FullHD (1080p)`または`4K (2160p)`
+4. **オプションのフレーム補間**：フレームレートを上げるには、補間モデルを`apo-8`に切り替えます
+5. **キューをクリック**：`Ctrl+Enter`を押して生成します
+
+## はじめる
+
+1. ComfyUIを最新バージョンにアップデートします
+2. テンプレートライブラリに移動して、`Topaz Astra`を検索します
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5.mdx
index 9febfc9d9..cb96712ce 100644
--- a/ja/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5.mdx
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5.mdx
@@ -1,62 +1,28 @@
---
title: "Topaz Starlight Precise 2.5 - AIビデオアップスケーリング"
description: "ComfyUIでTopaz Starlight Precise 2.5を使用してビデオをアップスケール：実写映像のアーティファクトを低減し、よりシャープな4K出力を実現"
-sidebarTitle: "Topaz Starlight Precise 2.5"
-translationSourceHash: 038871c5
+sidebarTitle: "概要"
+translationSourceHash: 188a64b0
translationFrom: tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5.mdx
---
-import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
+Topaz Starlight Precise 2.5は、Topazパートナーノードを通じてComfyUIで利用できるビデオアップスケーリングモデルです。MP4ビデオを最大4K解像度までアップスケールし、よりシャープな出力と少ないアーティファクトを実現します。
-Topaz Starlight Precise 2.5は、Topazパートナーノードを通じてComfyUIで利用できるビデオアップスケーリングモデルです。MP4ビデオを最大4K解像度までアップスケールし、よりシャープな出力と少ないアーティファクトを実現します。このワークフローはMP4入力を受け付け、強化されたMP4出力を生成します。
+## Topaz Starlight Precise 2.5が得意なこと
-入力素材
+ +このサンプル入力ビデオをダウンロードして、ワークフローを試してみてください： + +
-
-
- ベースビデオとして使用される、馬が走るクリップ
-
-
-
-
-### ワークフロー概要
-
-このワークフローでは、次の3つのノードを使用します：
-
-- **LoadVideo**：ソースビデオを提供します
-- **TopazVideoEnhanceV2**：中心となるノードで、`Starlight Precise 2.5`アップスケーラーモデルが設定されています
-- **SaveVideo**：強化されたビデオを保存します
-
-### 実行手順
-
-1. **ビデオを読み込む**：MP4ビデオを**LoadVideo**ノードに接続します
-2. **アップスケーラーを選択**：**TopazVideoEnhanceV2**ノードで`Starlight Precise 2.5`を選択したままにします
-3. **解像度を設定**：`FullHD (1080p)`または`4K (2160p)`
-4. **Queueをクリック**：`Ctrl+Enter`を押して生成します
-
-## はじめる
-
-1. ComfyUIを最新バージョンにアップデートします
-2. テンプレートライブラリに移動し、`Topaz Starlight Precise 2.5`を検索します
\ No newline at end of file
+入力素材
- -ワークフローを試すには、このサンプル入力ビデオをダウンロードしてください： - -
+
+
+ ベースビデオとして使用される、馬が走るクリップ
+
+
+
+
+### ワークフロー概要
+
+このワークフローでは、次の3つのノードを使用します。
+
+- **LoadVideo**: ソースビデオを提供します
+- **TopazVideoEnhanceV2**: コアノードであり、`Starlight Precise 2.5`アップスケーラーモデルが設定されています
+- **SaveVideo**: 高画質化されたビデオを保存します
+
+### 実行手順
+
+1. **ビデオを読み込む**: MP4ビデオを**LoadVideo**ノードに接続します
+2. **アップスケーラーを選択**: **TopazVideoEnhanceV2**ノードで`Starlight Precise 2.5`を選択したままにします
+3. **解像度を設定**: `FullHD (1080p)`または`4K (2160p)`
+4. **キューをクリック**: `Ctrl+Enter`を押して生成します
+
+## はじめる
+
+1. ComfyUIを最新バージョンにアップデートします
+2. テンプレートライブラリに移動し、`Topaz Starlight Precise 2.5`を検索します
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation/workflow.mdx
new file mode 100644
index 000000000..cf8386545
--- /dev/null
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation/workflow.mdx
@@ -0,0 +1,143 @@
+---
+title: "ComfyUI での Tripo モデル生成ワークフロー"
+description: "ComfyUI で Tripo モデル生成ワークフロー（テキストからモデル生成、画像からモデル生成、マルチビュー）をローカルまたは Comfy Cloud で実行する方法"
+sidebarTitle: "ワークフロー"
+translationSourceHash: 8054089f
+translationFrom: tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation/workflow.mdx
+translationBlockHashes:
+ "_intro": 6d64a2ab
+ "Text-to-Model Workflow": 74e18d87
+ "Image-to-Model Workflow": 827ff1de
+ "Multi-view Model Generation Workflow": b42829bd
+ "Subsequent Task Processing for the Same Task": 6c2a271d
+---
+import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
+import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
+
+このガイドでは、ComfyUI で Tripo モデル生成ワークフローを実行する方法を説明します。Tripo ノードの概要と機能については、[Tripo モデル生成の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation) を参照してください。
+
+入力素材
+ +このワークフローを試すには、このサンプル入力ビデオをダウンロードします。 + +
+
+
+
+
+
+
+ サンプル入力画像をダウンロード
+
+
+
+
+
+### 2. ワークフローの実行をステップバイステップで完了する
+
+
+
+画像内の番号を参照して、基本的な画像からモデル生成ワークフローの実行を完了できます：
+1. `Load Image` ノードで、提供された入力画像を読み込みます
+2. `Tripo: Image to Model` ノードで、対応するパラメータ設定を変更します
+ - model：さまざまなモデルを選択できます
+ - style：さまざまなスタイルを設定できます
+ - texture_quality：さまざまなテクスチャ品質を設定できます
+3. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してモデル生成を実行します。ワークフローが完了すると、対応するモデルが自動的に `ComfyUI/output/` ディレクトリに保存されます
+4. モデルのダウンロードについては、テキストからモデル生成セクションの手順を参照してください
+
+## 多視点からのモデル生成ワークフロー
+
+精度を高めるため、複数のビュー画像から3Dモデルを生成します。
+
+入力素材
+ +このワークフローを試すには、このサンプル入力画像をダウンロードしてください： + +
+
+
+
+
+ 正面図の入力をダウンロード
+
+
+ 背面図の入力をダウンロード
+
+
+
+
+
+
+
+### 2. ワークフローの実行をステップバイステップで完了する
+
+
+
+画像内の番号を参照して、基本的な多視点からモデル生成ワークフローの実行を完了できます:
+
+1. `Load Image` ノードで、提供された入力画像をそれぞれ読み込みます
+2. `Tripo: Image to Model` ノードで、対応するパラメータ設定を変更します
+ - model: 異なるモデルを選択できます
+ - style: 異なるスタイルを設定できます
+ - texture_quality: 異なるテクスチャ品質を設定できます
+3. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してモデル生成を実行します。ワークフローが完了すると、対応するモデルが自動的に `ComfyUI/output/` ディレクトリに保存されます
+4. 他のビューの入力については、ステップ図を参照し、対応するノードのモードを `Always` に設定して有効にできます
+5. モデルのダウンロードについては、テキストからモデル生成セクションの手順を参照してください
+
+## 同じタスクの後続処理
+
+Tripoの対応するノードは、同じタスクの後続処理を提供します。関連するノードに対応する`model_task_id`を入力するだけでよく、関連するテンプレートにも対応するノードが用意されています。必要に応じて、対応するノードモードを変更して有効にすることもできます。
+
+
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1.mdx
index 95471b06e..b7b5037e8 100644
--- a/ja/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1.mdx
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1.mdx
@@ -1,26 +1,14 @@
---
-title: "Tripo 3.1 — 高精細 3D アセット生成 ComfyUI 公式ガイド"
-description: "ComfyUI のパートナーノードを使用して Tripo 3.1 で高精細な 3D アセットを生成する方法を紹介します。高密度ジオメトリと PBR 対応マテリアルによりプロダクション品質を実現します。"
-sidebarTitle: "Tripo 3.1"
-translationSourceHash: 963df1ae
+title: "Tripo 3.1: 高精細 3D アセット生成 ComfyUI 公式ガイド"
+description: "ComfyUI のパートナーノードで Tripo 3.1 を使用して高精細な 3D アセットを生成する方法を説明します。高密度ジオメトリとプロダクション用途向けの PBR 対応マテリアルを特長としています。"
+sidebarTitle: "概要"
+translationSourceHash: 59b34c17
translationFrom: tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": ff0ef375
- "Capabilities": e1e09f67
- "Use Cases": f26085b8
- "Available Workflows": 70270755
---
-
-import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Tripo 3.1 は、ComfyUI の Tripo パートナーノードで利用可能な最新モデルバージョンです。従来バージョンと比較して、高密度ジオメトリと向上したサーフェス品質を提供し、クローズアップのプロダクション用途に適しています。
-入力素材
+ +このワークフローを試すために、以下のサンプル入力画像をダウンロードしてください: + +
+
+
+
+
+
+
-
-
-
-
-
-
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+ ワークフロー用の最初のフレームです。任意の画像を使用することもできます。
+
+
+
+
+#### プロンプトのヒント
+
+1. **最初のフレーム**: `first_frame` 入力は必須です。`last_frame` 入力はオプションで、モデルは2つのフレーム間の動きを生成します
+2. **アダプティブ比率**: `adaptive` を使用すると、出力サイズは入力画像に追従します
+3. **プロンプト**: 何がどのように動くか、さらに希望するオーディオを記述します。モデルに変更させたい場合を除き、被写体と構図はそのまま維持してください。
+
+## Wan 3.0 参照から動画ワークフロー
+
+参照画像、参照ビデオ、参照オーディオを条件として動画を生成し、プロンプト内のタグを通じて各参照にジョブが割り当てられます。
+
+
+
+入力素材
+ +このワークフローを試すには、以下のサンプル入力画像をダウンロードしてください： + +
+
+
+ ビデオ内のプロダクトの参照画像。
+
+
+ ビデオ内のキャラクターの参照画像。
+
+
+
+
+#### プロンプト作成のヒント
+
+1. **タグによる参照**：プロンプト内の各入力は `@Image1`、`@Video1`、`@Audio1` のように、タイプごとに入力順に番号を付けて参照します。サンプルプロンプトでは、シューズのデザインを `@Image1`、キャラクターを `@Image2` に割り当てています。
+2. **制限**：参照画像は最大10枚、参照ビデオは最大5本、参照オーディオクリップは最大5本です。各参照ビデオまたはオーディオクリップは15秒以内である必要があり、すべての参照ビデオの合計再生時間も15秒以内（オーディオも同様）に収める必要があります。参照ビデオと出力の合計再生時間は30秒を超えてはなりません。
+3. **ジョブの割り当て**：各参照が何を制御するか（プロダクトデザイン、キャラクターの同一性、スタイル、モーション、音声）と、何を変更しないかを明記します。明示的な割り当てにより、より一貫した結果が得られます。
+4. **プロンプトまたは参照が必須**：プロンプトまたは少なくとも1つの参照入力を指定してください。指定しない場合、ノードはエラーを返します。
+
+## Get started
+
+1. Update ComfyUI to the latest version, or use the latest [Comfy Desktop](https://www.comfy.org/download)
+2. Go to Template Library, search for `Wan 3.0`
+3. Load one of the three workflows (text-to-video, image-to-video, or reference-to-video)
+4. Log in with your Comfy account and ensure you have enough [credits](/interface/credits)
+5. Connect the input materials (first frame or reference images) and run
+
+## よくある質問
+
+入力素材
+ +このワークフローを試すには、以下のサンプル入力画像をダウンロードしてください： + +
+
+
+텍스트 프롬프트를 입력해 Anima 모델을 사용한 애니메이션 스타일 이미지를 생성합니다. steps 및 CFG scale과 같은 설정을 구성해 출력을 제어할 수 있습니다.
-### Anima 미리보기: 애니메이션 텍스트 기반 이미지 생성
+
-
-
## Anima 모델 다운로드
모델 파일은 Hugging Face의 [circlestone-labs/Anima](https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima)에서 확인할 수 있습니다.
diff --git a/ko/tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx b/ko/tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx
index 668d7afef..38024af01 100644
--- a/ko/tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx
+++ b/ko/tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx
@@ -10,6 +10,7 @@ translationBlockHashes:
"Boogu-Image-0.1-Edit image editing workflow": 7e43e8a4
---
+
import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"
**Boogu-Image-0.1**은 Apache-2.0 오픈소스 통합 이미지 생성 및 편집 모델 제품군입니다. 이해와 생성을 통합한 시스템을 사용하여 사진, 텍스트 렌더링, 스타일화 및 이미지 편집 작업 전반에서 경쟁력 있는 성능을 제공합니다.
diff --git a/ko/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx b/ko/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx
index c64beb205..a03c02ab9 100644
--- a/ko/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx
+++ b/ko/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx
@@ -13,6 +13,7 @@ translationBlockHashes:
---
+
import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"
**ERNIE-Image**는 Baidu가 개발한 오픈소스 텍스트 기반 이미지 생성 모델로, Apache-2.0 라이선스를 적용했습니다. **8B** 파라미터 디퓨전 트랜스포머(DiT)를 기반으로 하며, 정밀한 텍스트 렌더링과 강력한 지시사항 준수, 구조화된 시각적 생성을 통해 고품질 이미지를 제공합니다.
diff --git a/ko/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx b/ko/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx
index 7dcd3aebb..e1be393fa 100644
--- a/ko/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx
+++ b/ko/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx
@@ -15,6 +15,7 @@ translationBlockHashes:
+
HiDream-I1은 2025년 4월 7일 HiDream-ai가 공식적으로 오픈소스로 공개한 텍스트 기반 이미지 생성 모델입니다. 이 모델은 170억 파라미터를 보유하며, [MIT 라이선스](https://github.com/HiDream-ai/HiDream-I1/blob/main/LICENSE)에 따라 배포되며 개인 프로젝트, 과학 연구 및 상업적 사용을 지원합니다. 현재 여러 벤치마크 테스트에서 뛰어난 성능을 발휘하고 있습니다.
diff --git a/ko/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx b/ko/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx
index ffb54d6e5..eca10cb26 100644
--- a/ko/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx
+++ b/ko/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx
@@ -2,15 +2,16 @@
title: "ComfyUI 네이티브 HiDream-O1-Image 워크플로우 예시"
sidebarTitle: "HiDream-O1-Image"
description: "이 가이드는 ComfyUI 네이티브 HiDream-O1-Image 텍스트 기반 이미지 생성 및 이미지 편집 워크플로우를 안내합니다"
-translationSourceHash: ba288601
+translationSourceHash: e0b5f913
translationFrom: tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx
translationBlockHashes:
"_intro": e1c85b19
"HiDream-O1-Image Full Workflow": 8e4c5dfc
- "HiDream-O1-Image Dev Workflow": a64567a5
+ "HiDream-O1-Image Dev Workflow": 95557b27
"Additional Notes": 762758eb
---
+
import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"
-
+
+
+
+**출력 예시**
+
+
+
+
+
+
+
+### 1. 워크플로우 다운로드
### 2. 모델 다운로드
-**체크포인트(Dev)** — 재패키징되고 양자화되었습니다. 모든 모델은 최악의 이상치에 대해 bf16을 사용하며, 사용되지 않는 딥스택 레이어는 제거되었습니다:
+**체크포인트(Dev)**: 재패키징 및 양자화되었습니다. 모든 모델은 최악의 이상치에 대해 bf16을 사용하며, 사용되지 않는 딥스택 레이어가 제거되었습니다:
-- [hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors) — FP8, 지원되는 하드웨어에서 속도 향상을 위해 안전한 MLP 레이어에서 fp8/mxfp8 매트릭스 곱셈을 사용합니다.
-- [hidream_o1_image_dev_mxfp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/hidream_o1_image_dev_mxfp8.safetensors) — MXFP8 양자화된 변형
-- [hidream_o1_image_dev_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/hidream_o1_image_dev_bf16.safetensors) — 전체 bf16 정밀도(가장 큰)
+- [hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/blob/main/checkpoints/hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors): FP8, 지원되는 하드웨어에서 속도 향상을 위해 안전한 MLP 레이어에서 fp8/mxfp8 행렬 곱셈을 사용합니다.
+- [hidream_o1_image_dev_mxfp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/blob/main/checkpoints/hidream_o1_image_dev_mxfp8.safetensors): MXFP8 양자화 변형
+- [hidream_o1_image_dev_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/blob/main/checkpoints/hidream_o1_image_dev_bf16.safetensors): 전체 bf16 정밀도(가장 큰)
-**텍스트 인코더**(프롬프트 강화) — 모든 버전에서 공유됩니다:
+**텍스트 인코더**(프롬프트 강화): 모든 버전에서 공유됩니다:
-- [gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/gemma-4/resolve/main/text_encoders/gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors)
+- [gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/gemma-4/blob/main/text_encoders/gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors)
```
📂 ComfyUI/
@@ -127,7 +153,7 @@ ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트한 후, `워크플로우` -> `템플
- `CheckpointLoaderSimple`가 `hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors`를 로드하도록 설정하세요.
- Dev 버전은 CFG=1.0으로 28단계를 사용하며, 네거티브 프롬프트가 필요하지 않습니다.
-- **텍스트 기반 이미지 생성 모드:** **"이미지 편집으로 전환"** 토글을 **꺼짐**으로 설정하세요(기본값)
+- **텍스트 기반 이미지 생성 모드:** **"이미지 편집으로 전환"** 토글을 **꺼짐**으로 설정하세요(기본값).
- **이미지 편집 모드:** **"이미지 편집으로 전환"**을 **켬**으로 설정한 후, `Load Image`에 참조 이미지를 업로드하고 이를 `HiDreamO1ReferenceImages`에 연결하세요.
## 추가 참고사항
diff --git a/ko/tutorials/image/lens/lens.mdx b/ko/tutorials/image/lens/lens.mdx
index b3ee38cff..46493d5d5 100644
--- a/ko/tutorials/image/lens/lens.mdx
+++ b/ko/tutorials/image/lens/lens.mdx
@@ -12,6 +12,7 @@ translationBlockHashes:
---
+
import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx'
**Lens**는 **마이크로소프트**가 개발한 오픈 소스 텍스트 기반 이미지 생성 모델로, MIT 라이선스를 적용했습니다. **38억 개**의 파라미터를 가진 이 모델은 **듀얼 스트림 MMDiT** 아키텍처를 사용하며, **GPT-OSS-20B** 텍스트 인코더 특징과 **FLUX.2 세맨틱 VAE**를 통해 더 큰 T2I 모델들에 비해 훨씬 적은 학습 계산량으로 경쟁력 있는 이미지 품질을 제공합니다.
diff --git a/ko/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit.mdx b/ko/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit.mdx
index 5cd385209..a630d2556 100644
--- a/ko/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit.mdx
+++ b/ko/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit.mdx
@@ -11,6 +11,7 @@ translationBlockHashes:
---
+
import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx'
**Qwen-Image-Edit**는 Qwen-Image의 이미지 편집 버전입니다. 20B Qwen-Image 모델을 기반으로 추가로 학습되었으며, Qwen-Image만의 독특한 텍스트 렌더링 기능을 편집 작업에 성공적으로 확장해 정밀한 텍스트 편집이 가능합니다. 또한 Qwen-Image-Edit는 입력 이미지를 Qwen2.5-VL(시각적 세미틱 제어용)과 VAE 인코더(시각적 외관 제어용)에 동시에 입력하여 이중 세미틱 및 외관 편집 기능을 구현합니다.
diff --git a/ko/tutorials/image/qwen/qwen-image.mdx b/ko/tutorials/image/qwen/qwen-image.mdx
index b177bea77..4fe401692 100644
--- a/ko/tutorials/image/qwen/qwen-image.mdx
+++ b/ko/tutorials/image/qwen/qwen-image.mdx
@@ -2,18 +2,18 @@
title: "Qwen-Image ComfyUI 네이티브 워크플로우 예시"
description: "Qwen-Image는 Apache 2.0 라이선스로 오픈소스화된 20B 파라미터 MMDiT(멀티모달 디퓨전 트랜스포머) 모델입니다."
sidebarTitle: "Qwen-Image"
-translationSourceHash: 489704f2
+translationSourceHash: 8257105a
translationFrom: tutorials/image/qwen/qwen-image.mdx
translationBlockHashes:
"_intro": e096d7eb
"ComfyOrg Qwen-Image live stream": 6436ac25
"Qwen-Image Native Workflow Example": 0dcaf04a
"Qwen Image InstantX ControlNet Workflow": d80c00b5
- "Qwen Image ControlNet DiffSynth-ControlNets Model Patches Workflow": 45d40ad6
+ "1. Workflow and Input Images": f2c73620
+ "Qwen Image ControlNet DiffSynth-ControlNets Model Patches Workflow": db7c3e90
"Qwen Image Union ControlNet LoRA Workflow": 21669624
---
-
import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx'
**Qwen-Image**는 알리바바의 Qwen 팀이 발표한 최초의 이미지 생성 기반 모델입니다. 이 모델은 Apache 2.0 라이선스로 오픈소스화된 20B 파라미터 MMDiT(멀티모달 디퓨전 트랜스포머) 모델입니다. 이 모델은 **복잡한 텍스트 렌더링**과 **정밀한 이미지 편집**에서 큰 진전을 이루었으며, 영어와 중국어를 포함한 여러 언어에 대해 고화질 출력을 달성했습니다.
@@ -29,7 +29,7 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx'
현재 Qwen-Image는 여러 ControlNet 지원 옵션을 제공합니다:
- [Qwen-Image-DiffSynth-ControlNets/model_patches](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-DiffSynth-ControlNets/tree/main/split_files/model_patches): 캐니, 딥스, 인페인트 모델 포함
-- [qwen_image_union_diffsynth_lora.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-DiffSynth-ControlNets/blob/main/split_files/loras/qwen_image_union_diffsynth_lora.safetensors): 이미지 구조 제어 LoRA, 캐니, 딥스, 포즈, 라인아트, 소프트엣지, 노말, 오픈포즈 지원
+- [qwen_image_union_diffsynth_lora.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-DiffSynth-ControlNets/blob/main/split_files/loras/qwen_image_union_diffsynth_lora.safetensors): 이미지 구조 제어 LoRA, 캐니, 딥스, 포즈, 라인아트, 소프트엣지, 노멀(normal), 오픈포즈 지원
- InstantX ControlNet: 추후 업데이트 예정
## ComfyOrg Qwen-Image 라이브 스트림
@@ -202,24 +202,24 @@ Qwen-Image InstantX ControlNet으로 이미지를 생성할 수 있으며, canny
+
+
-## 1. Workflow and Input Images
-### 2. Model Links
+## 1. 워크플로 및 입력 이미지
+### 2. 모델 링크
-1. InstantX Controlnet
+1. InstantX 컨트롤넷
-Download [Qwen-Image-InstantX-ControlNet-Union.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-InstantX-ControlNets/blob/main/split_files/controlnet/Qwen-Image-InstantX-ControlNet-Union.safetensors) and save it to the `ComfyUI/models/controlnet/` folder
+[Qwen-Image-InstantX-ControlNet-Union.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-InstantX-ControlNets/blob/main/split_files/controlnet/Qwen-Image-InstantX-ControlNet-Union.safetensors)을(를) 다운로드한 후 `ComfyUI/models/controlnet/` 폴더에 저장합니다.
-2. **Lotus Depth model**
+2. **Lotus Depth 모델**
-We will use this model to generate the depth map of the image. The following two models need to be downloaded:
+이 모델을 사용하여 이미지의 뎁스 맵을 생성합니다. 다음 두 모델을 다운로드해야 합니다.
-**Diffusion Model**
+**Diffusion 모델**
-- [lotus-depth-d-v1-1.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/lotus/blob/main/lotus-depth-d-v1-1.safetensors)
+- [lotus-depth-d-v1-1.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/lotus/blob/main/lotus-depth-d-v1-1.safetensors)
-**VAE Model**
+**VAE 모델**
-- [vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors](https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/blob/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors) or any SD1.5 VAE
+- [vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors](https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/blob/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors) 또는 SD1.5 VAE 중 아무거나
```
ComfyUI/
@@ -230,16 +230,98 @@ ComfyUI/
│ └── lvae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors
```
-> You can also use custom nodes like [comfyui_controlnet_aux](https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux) to generate depth map.
+> [comfyui_controlnet_aux](https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux)와 같은 커스텀 노드를 사용하여 뎁스 맵을 생성할 수도 있습니다.
+
+### 3. 워크플로 안내
+
+
+
+1. `컨트롤넷 모델 로드` 노드가 `Qwen-Image-InstantX-ControlNet-Union.safetensors` 모델을 올바르게 로드하는지 확인합니다.
+2. 입력 이미지를 업로드합니다.
+3. 이 서브그래프는 Lotus Depth 모델을 사용합니다. 템플릿에서 찾거나 서브그래프를 편집하여 더 알아볼 수 있습니다. 모든 모델이 올바르게 로드되었는지 확인하세요.
+4. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 워크플로를 실행합니다.
+
+## Qwen-Image ControlNet DiffSynth-ControlNets 모델 패치 워크플로
+
+### Qwen-Image ControlNet 모델 패치 {#image_qwen_image_controlnet_patch}
+
+Qwen-Image ControlNet 모델을 사용하여 이미지 생성을 제어합니다. 모델 패치를 통해 canny, depth, inpainting 제어를 지원합니다.
+
+
+
+
+ 
+
+
+### 1. 워크플로 및 입력 이미지
+
+ComfyUI를 업데이트한 후, 템플릿에서 워크플로 파일을 찾거나 위의 워크플로 미리보기를 ComfyUI로 끌어다 놓아 로드할 수 있습니다.
+
+### 2. 모델 링크
+
+다른 모델은 Qwen-Image 기본 워크플로와 동일합니다. 아래 모델만 다운로드하여 `ComfyUI/models/model_patches` 폴더에 저장하면 됩니다.
+
+- [qwen_image_canny_diffsynth_controlnet.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-DiffSynth-ControlNets/blob/main/split_files/model_patches/qwen_image_canny_diffsynth_controlnet.safetensors)
+- [qwen_image_depth_diffsynth_controlnet.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-DiffSynth-ControlNets/blob/main/split_files/model_patches/qwen_image_depth_diffsynth_controlnet.safetensors)
+- [qwen_image_inpaint_diffsynth_controlnet.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-DiffSynth-ControlNets/blob/main/split_files/model_patches/qwen_image_inpaint_diffsynth_controlnet.safetensors)
+
+### 3. 워크플로 사용 방법
+
+현재 diffsynth에는 Canny, Depth, Inpaint 세 가지 패치 모델이 있습니다.
+
+ControlNet 관련 워크플로를 처음 사용하는 경우, 제어 이미지를 모델이 사용하고 인식할 수 있도록 지원되는 이미지 형식으로 전처리해야 한다는 점을 이해해야 합니다.
+
+
+
+- Canny: 처리된 canny 엣지, 라인 아트 윤곽선
+- Depth: 공간 관계를 보여주는 전처리된 뎁스 맵
+- Inpaint: 다시 그려야 할 영역을 표시하려면 마스크를 사용해야 합니다.
+
+이 패치 모델은 세 가지 서로 다른 모델로 나뉘므로, 입력 시 올바른 전처리 유형을 선택하여 이미지가 올바르게 전처리되도록 해야 합니다.
+
+**Canny 모델 ControlNet 사용 방법**
-### 3. Workflow Instructions
+
-
+1. `qwen_image_canny_diffsynth_controlnet.safetensors`가 로드되었는지 확인합니다.
+2. 후속 처리를 위해 입력 이미지를 업로드합니다.
+3. Canny 노드는 설정한 파라미터에 따라 입력 이미지를 전처리하여 생성을 제어하는 기본 제공 전처리 노드입니다.
+4. 필요한 경우 `QwenImageDiffsynthControlnet` 노드의 `strength` 값을 수정하여 라인 아트 제어 강도를 조절할 수 있습니다.
+5. `Run` 버튼을 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter` 단축키를 사용하여 워크플로를 실행합니다.
-1. Ensure that the `Load ControlNet Model` node correctly loads the `Qwen-Image-InstantX-ControlNet-Union.safetensors` model
-2. Upload input image
-3. This subgraph uses the Lotus Depth model. You can find it in the templates or edit the subgraph to learn more, make sure all the models are loaded correctly
-4. Click the `Run` button, or use the shortcut `Ctrl(cmd) + Enter` to run the workflow
+> `qwen_image_depth_diffsynth_controlnet.safetensors`를 사용하려면 이미지를 뎁스 맵으로 전처리하고 `image processing` 부분을 교체해야 합니다. 이 사용법은 이 문서의 InstantX 처리 방법을 참조하세요. 나머지 부분은 Canny 모델을 사용할 때와 유사합니다.
+
+**Inpaint 모델 ControlNet 사용 방법**
+
+
+
+Inpaint 모델은 [마스크 편집기](/ko/interface/maskeditor)를 사용하여 마스크를 그리고 이를 입력 제어 조건으로 사용해야 합니다.
+
+1. `ModelPatchLoader`가 `qwen_image_inpaint_diffsynth_controlnet.safetensors` 모델을 로드하는지 확인합니다.
+2. 이미지를 업로드하고 [마스크 편집기](/ko/interface/maskeditor)를 사용하여 마스크를 그립니다. 해당 `Load Image` 노드의 `mask` 출력을 `QwenImageDiffsynthControlnet`의 `mask` 입력에 연결하여 해당 마스크가 로드되도록 해야 합니다.
+3. `Ctrl-B` 단축키를 사용하여 워크플로의 원본 Canny를 실행 건너뛰기 모드로 설정하면 해당 Canny 노드 처리가 비활성화됩니다.
+4. `CLIP Text Encoder`에서 마스크 영역을 어떤 내용으로 변경할지 입력합니다.
+5. 필요한 경우 `QwenImageDiffsynthControlnet` 노드의 `strength` 값을 수정하여 해당 제어 강도를 조절할 수 있습니다.
+6. `Run` 버튼을 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter` 단축키를 사용하여 워크플로를 실행합니다.
## Qwen Image ControlNet DiffSynth-ControlNets 모델 패치 워크플로우
@@ -312,66 +394,3 @@ ControlNet 관련 워크플로우를 처음 사용한다면, 제어 이미지는
4. `CLIP Text Encoder`에서 마스크로 변경하고 싶은 내용을 입력하세요.
5. 필요하다면 `QwenImageDiffsynthControlnet` 노드의 `strength`를 수정해 해당 제어 강도를 조정할 수 있습니다.
6. `Run` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 워크플로우를 실행하세요.
-
-## Qwen Image Union ControlNet LoRA 워크플로
-
-### Qwen-Image Union Control {#image_qwen_image_union_control_lora}
-
-Qwen-Image의 통합 ControlNet LoRA를 사용하여 정밀한 구조 제어로 이미지를 생성합니다. 캐니(canny), 뎁스(depth), 라인아트(lineart), 소프트엣지(softedge), 노멀(normal), 오픈포즈(openpose) 등 여러 제어 유형을 지원합니다.
-
-
+
-
-
- 
-
-
-**출력 예시**
-
-
-
-
- 
-
-
-원본 모델 주소: [DiffSynth-Studio/Qwen-Image-In-Context-Control-Union](https://www.modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/Qwen-Image-In-Context-Control-Union/)
-Comfy Org 재호스팅 주소: [qwen_image_union_diffsynth_lora.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-DiffSynth-ControlNets/blob/main/split_files/loras/qwen_image_union_diffsynth_lora.safetensors): 캐니, 뎁스, 포즈, 라인아트, 소프트엣지, 노멀, 오픈포즈를 지원하는 이미지 구조 제어 LoRA
-
-### 1. 워크플로 및 입력 이미지
-
-ComfyUI를 업데이트한 이후 템플릿에서 워크플로 파일을 찾거나, 위의 워크플로 미리보기를 ComfyUI로 드래그하여 불러올 수 있습니다.
-
-### 2. 모델 링크
-
-아래 모델을 다운로드하세요. 이 모델은 LoRA 모델이므로 `ComfyUI/models/loras/` 폴더에 저장해야 합니다.
-- [qwen_image_union_diffsynth_lora.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-DiffSynth-ControlNets/blob/main/split_files/loras/qwen_image_union_diffsynth_lora.safetensors): 캐니, 뎁스, 포즈, 라인아트, 소프트엣지, 노멀, 오픈포즈를 지원하는 이미지 구조 제어 LoRA
-
-### 3. 워크플로 지침
-
-이 모델은 캐니, 뎁스, 포즈, 라인아트, 소프트엣지, 노멀, 오픈포즈 제어를 지원하는 통합 제어 LoRA입니다. 많은 이미지 전처리 기본 노드가 완전히 지원되지 않으므로, 다른 이미지 전처리를 완료하려면 [comfyui_controlnet_aux](https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux) 같은 도구를 사용해야 합니다.
-
-
-
-1. `LoraLoaderModelOnly`가 `qwen_image_union_diffsynth_lora.safetensors` 모델을 올바르게 로드하는지 확인하세요.
-2. 입력 이미지를 업로드하세요.
-3. 필요하다면 `Canny` 노드 파라미터를 조정할 수 있습니다. 입력 이미지마다 더 나은 이미지 전처리 결과를 얻기 위해 서로 다른 파라미터 설정이 필요하므로, 해당 파라미터 값을 조정하여 더 많거나 적은 세부 정보를 얻을 수 있습니다.
-4. `Run` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 워크플로를 실행하세요.
-
-> 다른 유형의 제어를 사용하려면 이미지 처리 부분도 교체해야 합니다.
diff --git a/ko/tutorials/image/z-image/z-image-turbo.mdx b/ko/tutorials/image/z-image/z-image-turbo.mdx
index 62c971ecf..a3784b751 100644
--- a/ko/tutorials/image/z-image/z-image-turbo.mdx
+++ b/ko/tutorials/image/z-image/z-image-turbo.mdx
@@ -10,6 +10,7 @@ translationBlockHashes:
"Z-Image-Turbo Fun Union ControlNet workflow": 2bba5bd8
---
+
import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"
diff --git a/ko/tutorials/image/z-image/z-image.mdx b/ko/tutorials/image/z-image/z-image.mdx
index b6f312156..7753b29a1 100644
--- a/ko/tutorials/image/z-image/z-image.mdx
+++ b/ko/tutorials/image/z-image/z-image.mdx
@@ -2,14 +2,15 @@
title: "Z-Image ComfyUI 워크플로우 예시"
description: "Z-Image는 6B 파라미터를 갖춘 효율적인 이미지 생성 기반 모델로, 단일 스트림 확산 트랜스포머를 사용해 커뮤니티 주도의 미세조정 및 맞춤형 개발이 가능합니다."
sidebarTitle: "Z-Image"
-translationSourceHash: 5c356d79
+translationSourceHash: 613b8f98
translationFrom: tutorials/image/z-image/z-image.mdx
translationBlockHashes:
"_intro": e00a79e0
- "Z-Image text-to-image workflow": f291cf11
+ "Z-Image text-to-image workflow": 49b8d4a9
"Z-Image model downloads": 02a933e1
---
+
import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"
**Z-Image (造相)**은 알리바바의 Tongyi Lab에서 개발한 **60억(6B)** 파라미터의 강력하고 고효율 이미지 생성 모델입니다. **확장 가능한 단일 스트림 DiT (Scalable Single-Stream DiT, S3-DiT)** 아키텍처를 사용하여 텍스트, 시각 의미 토큰 및 이미지 VAE 토큰을 시퀀스 수준에서 연결하여 통합 입력 스트림으로 제공함으로써 파라미터 효율성을 극대화합니다.
diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude.mdx
index d5ec591ab..ef4de006e 100644
--- a/ko/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude.mdx
+++ b/ko/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude.mdx
@@ -1,24 +1,19 @@
---
title: "Anthropic Claude 파트너 노드 ComfyUI 공식 예제"
description: "이 글에서는 ComfyUI에서 Anthropic Claude 파트너 노드를 사용해 대화 기능을 완성하는 방법을 소개합니다."
-sidebarTitle: "Anthropic Claude"
-translationSourceHash: 7e9aa8b4
+sidebarTitle: "개요"
+translationSourceHash: eb3cd360
translationFrom: tutorials/partner-nodes/anthropic/claude.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": 3e39abc0
- "Supported Models": 3e7b8294
- "Anthropic Claude Chat Workflow": a12a787a
---
-import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Anthropic Claude는 강력한 추론, 안전성, 긴 컨텍스트 처리 능력으로 잘 알려진 AI 모델 제품군입니다. ComfyUI는 파트너 노드를 통해 Anthropic Claude API를 통합하여, 대화 및 이미지 분석 작업을 위해 워크플로에서 Claude를 직접 사용할 수 있게 해줍니다.
-이 가이드에서는 ComfyUI에서 Anthropic Claude 노드를 사용하는 방법을 안내합니다.
+## Anthropic Claude의 강점
-
-
-
-
-
+
+
+
+
+
+
+
+
+ 샘플 입력 이미지 다운로드
+
+
+
+
+
+
+## 시작하기
+
+1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트합니다
+2. 템플릿 라이브러리로 이동하여 `FLUX 3 Video`를 검색합니다
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-video-upscale/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-video-upscale/workflow.mdx
new file mode 100644
index 000000000..8515a01b1
--- /dev/null
+++ b/ko/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-video-upscale/workflow.mdx
@@ -0,0 +1,74 @@
+---
+title: "ComfyUI에서 FLUX 비디오 업스케일 워크플로"
+description: "로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI의 FLUX 비디오 업스케일 워크플로를 실행하는 방법"
+sidebarTitle: "워크플로"
+translationSourceHash: 309c6da6
+translationFrom: tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-video-upscale/workflow.mdx
+translationBlockHashes:
+ "_intro": ad51a9e5
+ "FLUX Video Upscale workflow": 5fcc04e7
+ "Precise or creative mode": 0b5bff02
+ "Prompt tips": fcc48c30
+ "Limits": d1e8693d
+ "Get started": f02b34de
+---
+import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
+import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
+
+이 가이드에서는 ComfyUI에서 FLUX Video Upscale 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 이 모델이 무엇이고 어떤 용도에 가장 적합한지 알아보려면 [FLUX Video Upscale 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-video-upscale)를 참조하세요.
+
+입력 자료
+ +이 샘플 입력 이미지를 다운로드하여 워크플로를 사용해 보세요: + +
+
+
+ 샘플 입력 비디오 다운로드
+
+
+
+
+## 정밀 모드 또는 창의 모드
+
+노드의 **모드** 옵션은 업스케일러가 영상을 처리하는 방식을 선택합니다:
+
+- **Precise(정밀)**: 소스를 변경하지 않고 선명하게 합니다. 정체성이 중요할 때 사용하세요: 얼굴, 제품, 브랜드 에셋, 실제 인물 영상.
+- **Creative(창의)** (기본값): 미세한 디테일을 복원하고 새롭게 창조합니다. 생성된 영상, 텍스처, 군중, 풍경에 가장 적합합니다. 정체성이 엄격하게 보존되지는 않으므로 얼굴과 제품이 달라질 수 있습니다.
+
+## 프롬프트 팁
+
+- 가장 덜 압축된 소스부터 시작하세요. 압축 아티팩트는 업스케일러가 복구할 수 있는 실제 디테일의 양을 제한합니다.
+- 생성된 푸티지, 풍경, 텍스처, 군중에는 크리에이티브 모드를 사용하세요. 얼굴, 제품 또는 브랜드 에셋이 정확히 그대로 유지되어야 하는 경우에는 정밀 모드를 사용하세요.
+- 클립의 콘텐츠를 설명하는 짧은 프롬프트는 크리에이티브 모드를 올바른 종류의 디테일로 유도할 수 있습니다. 예를 들어 "정교한 장갑판과 파충류 피부 질감"과 같은 프롬프트입니다. 중립적인 업스케일링을 원하면 프롬프트를 비워 두세요.
+- 프롬프트는 클립의 콘텐츠를 변경하지 않습니다. 향상된 디테일만 유도할 뿐이므로 액션 체인, 카메라 이동 또는 오디오 큐가 필요하지 않습니다.
+- 업스케일링은 편집과 트리밍 이후 최종 단계로 실행하세요. 그래야 유지하는 푸티지에 대해서만 비용을 지불하게 됩니다.
+
+## 제한 사항
+
+- 입력 클립은 1~20초, 최소 64px, 종횡비 1:4~4:1로 제한됩니다. 면적이 3840x2160보다 큰 소스는 **auto_downscale**을 활성화해야 합니다.
+- 업스케일 배율은 1.5배에서 3배까지이며, 출력은 소스의 종횡비를 유지합니다. 매우 큰 소스는 요청된 배율보다 낮게 업스케일됩니다.
+- 출력은 24fps이며, 프레임당 약 14.4메가픽셀로 제한되고, 소스의 오디오 트랙을 유지합니다.
+
+## 시작하기
+
+1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하세요.
+2. Template Library로 이동하여 `FLUX Video Upscale`을 검색하세요.
diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal.mdx
index 1f75ae2d7..0c7398ad2 100644
--- a/ko/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal.mdx
+++ b/ko/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal.mdx
@@ -1,156 +1,29 @@
---
title: "ComfyUI에서 Bria 배경 제거 사용하기"
-description: "ComfyUI에서 Bria 파트너 노드를 사용하여 이미지 및 비디오 배경 제거, 그린스크린, 배경 교체를 수행하는 방법을 알아보세요"
-sidebarTitle: "Bria 배경 제거"
-translationSourceHash: 37ac75ee
+description: "ComfyUI에서 Bria 파트너 노드를 사용하여 이미지 및 비디오 배경 제거, 그린스크린, 배경 교체를 수행하는 방법을 알아보세요."
+sidebarTitle: "개요"
+translationSourceHash: 52138858
translationFrom: tutorials/partner-nodes/bria/background-removal.mdx
---
-import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Bria의 AI 배경 처리 모델이 이제 ComfyUI에서 파트너 노드를 통해 사용 가능합니다. 이 페이지에서는 **이미지 배경 제거**, **비디오 배경 제거**, **투명 비디오 배경**, **비디오 그린스크린**, **비디오 배경 교체**에 대해 다룹니다.
-입력 자료
+ +이 워크플로를 사용해 보려면 샘플 입력 비디오를 다운로드하세요: + +
-
-
-
-
-
-
-## 비디오 배경 처리
-
-Bria의 비디오 배경 처리 노드를 사용하면 비디오 배경을 제거, 교체 또는 크로마키 효과를 적용할 수 있습니다. 입력 비디오는 60초 이하여야 합니다.
-
-### Bria: 비디오 배경 제거 {#api_bria_remove_video_background}
-
-비디오 배경을 원하는 단색으로 교체합니다.
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+- **이미지 배경 제거**: 이미지의 배경을 자동으로 제거하고 투명 배경으로 된 결과물을 반환합니다.
+- **비디오 배경 제거**: 비디오의 배경을 원하는 단색으로 교체하거나 투명도가 적용된 비디오로 출력합니다.
+- **비디오 그린스크린**: 전문가용 크로마키 초록색 또는 파란색 스크린 효과를 적용하며, broadcast_green, chroma_green, blue_screen 등의 프리셋을 포함합니다.
+- **비디오 배경 교체**: 비디오의 배경을 사용자 정의 이미지나 다른 비디오로 교체합니다.
+- **숏폼 비디오 지원**: 비디오 배경 처리는 최대 60초 길이의 입력 비디오를 지원합니다.
-
-
-
\ No newline at end of file
+
-
+
+
+
+
+
+
+## 비디오 배경 처리
+
+Bria의 비디오 배경 처리 노드를 사용하면 비디오 배경을 제거, 교체하거나 크로마키 효과를 적용할 수 있습니다. 입력 비디오는 60초 이하여야 합니다.
+
+### Bria: 비디오 배경 제거 {#api_bria_remove_video_background}
+
+비디오의 배경을 원하는 단색으로 교체합니다.
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/bria/fibo/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/bria/fibo/workflow.mdx
new file mode 100644
index 000000000..459c361d4
--- /dev/null
+++ b/ko/tutorials/partner-nodes/bria/fibo/workflow.mdx
@@ -0,0 +1,74 @@
+---
+title: "ComfyUI에서 Bria FIBO Edit 워크플로 사용하기"
+description: "로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI의 Bria FIBO Edit 이미지 편집 및 outpainting 워크플로를 실행하는 방법"
+sidebarTitle: "워크플로"
+translationSourceHash: aaceb283
+translationFrom: tutorials/partner-nodes/bria/fibo/workflow.mdx
+---
+
+import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
+import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
+
+이 가이드에서는 ComfyUI에서 Bria FIBO Edit 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 이 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Bria FIBO Edit 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/bria/fibo)를 참조하세요.
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+### Bria: 이미지 outpainting {#api_bria_image_outpainting}
+
+매끄러운 이미지 확장과 가장자리 인식 장면 확장을 위해 설계된 전문가용 Bria 기반 outpainting 템플릿입니다.
+
+
+
+
+
+
+
+
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0/workflow.mdx
new file mode 100644
index 000000000..8a82f28e1
--- /dev/null
+++ b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0/workflow.mdx
@@ -0,0 +1,146 @@
+---
+title: "ComfyUI에서 Seed Audio 1.0 워크플로"
+description: "ComfyUI에서 Seed Audio 1.0 텍스트 기반 오디오 생성, 음성 복제, 이미지 기반 오디오 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법"
+sidebarTitle: "워크플로"
+translationSourceHash: 717d34cf
+translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0/workflow.mdx
+translationBlockHashes:
+ "_intro": 951ff768
+ "Available workflows": 64041352
+ "How to use Seed Audio 1.0 in ComfyUI": 5630659b
+ "Get started": 1ae5cf45
+---
+import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
+import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
+
+이 가이드에서는 ComfyUI에서 Seed Audio 1.0 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 뛰어난지 알아보려면 [Seed Audio 1.0 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0)를 참조하세요.
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+## ComfyUI에서 Seed Audio 1.0 사용하는 방법
+
+Seed Audio 1.0은 **ByteDanceSeedAudio** 내장 노드로 제공됩니다. ByteDance 아래의 노드 메뉴에서 찾을 수 있습니다.
+
+### 참조 모드 선택하기
+
+이 노드는 생성된 음성이 어떻게 조건화되는지 결정하는 네 가지 참조 모드를 제공합니다.
+
+| 모드 | 설명 | 사용 시점 |
+|------|-------------|-------------|
+| **텍스트 전용** | 프롬프트에서 모든 것(음성 스타일, 감정, 주변 음향, 대화)을 설명 | 참조 자료 없이 빠른 생성 |
+| **오디오 참조** | 최대 3개의 참조 오디오 클립(각각 최대 30초)을 연결하고 프롬프트에서 `@Audio1`, `@Audio2`, `@Audio3`로 태그 지정 | 특정 음성 복제 또는 다중 캐릭터 대화 만들기 |
+| **이미지 참조** | 캐릭터 이미지 하나를 연결하면 모델이 그로부터 음성을 도출 | 시각적 캐릭터 디자인에서 음성 도출 |
+| **프리셋 음성** | 드롭다운에서 기본 제공 TTS 2.0 음성 선택 | 복제 없이 안정적인 내레이션 |
+
+### 프롬프트 구조
+
+최상의 결과를 얻으려면 오디오 장면을 설명하도록 프롬프트를 구성하세요.
+
+- **음성 및 감정**: 톤, 나이, 성별, 억양 또는 감정 전달 방식을 설명하세요.
+- **주변 음향 및 배경**: 음향 환경(조용한 스튜디오, 번화한 거리, 콘서트 홀)을 설명하세요.
+- **사운드 효과**: 타임라인의 적절한 지점에서 특정 사운드를 설명하세요.
+- **대화 대사**: 말할 대사를 작성하고 다중 화자 장면에서는 캐릭터 이름을 지정하세요.
+
+**예시: 주변 음향이 있는 내레이션**
+> 차분하고 따뜻한 남성 음성이 자신 있게 말합니다. 배경에 부드러운 빗소리가 내리고, 가끔 먼 천둥소리가 들립니다. "Seed Audio 1.0은 속도, 음높이, 존재감을 완전히 제어하면서 자연스러운 음성을 생성합니다."
+
+**예시: 오디오 참조를 사용한 다중 화자 대화**
+> @Audio1이 낮고 빠른 목소리로 긴장하며 속삭입니다: "그거 봤어?" @Audio2가 차분하고 느린 말투로 대답합니다: "뭘 봤는데? 그냥 바람이야." 내내 가벼운 바람 소리가 깔립니다.
+
+### 파라미터 튜닝
+
+입력을 연결한 후 원하는 출력을 위해 다음 파라미터를 조정하세요.
+
+- **말하기 속도**: 기본값 0(노멀(normal)). 범위 -50(0.5x) ~ 100(2.0x). 편안한 내레이션에는 네거티브 값을, 활기찬 음성 해설에는 포지티브 값을 사용하세요.
+- **피치(Pitch)**: 반음 단위로 이동(-12 ~ +12). 캐릭터 음성 또는 특정 음역대에 맞추는 데 유용합니다.
+- **음량**: 기본값 0(노멀(normal)). 범위 -50(0.5x) ~ 100(2.0x). 서로 다른 소스 자료에서 일관된 볼륨을 위해 조정하세요.
+- **샘플 레이트**: 8kHz ~ 48kHz 중에서 선택하세요. 음성에는 24kHz가 좋은 기본값이고, 음악에는 44.1kHz 또는 48kHz가 적합합니다.
+- **시드**: 노드의 재실행 여부를 제어합니다. 시드 값과 관계없이 결과는 비결정적입니다.
+
+### 예외 상황 및 제한 사항
+
+- **참조 클립 재생 시간**: 오디오 참조 클립은 각각 최대 30초로 제한됩니다. 더 긴 참조 자료의 경우 연결 이전에 클립을 트리밍하거나 편집하세요.
+- **오디오 참조 순서**: 참조 입력은 빈틈없이 순차적으로(1, 2, 3) 연결되어야 합니다.
+- **태그 제한**: 단일 프롬프트에서 최대 3개의 `@AudioN` 태그가 지원됩니다.
+- **문자 제한**: 프롬프트는 3000자로 제한됩니다.
+- **재생 시간 제한**: 실행당 최대 2분의 오디오가 허용됩니다.
+
+## 시작하기
+
+1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트합니다
+2. 노드 메뉴에서 **ByteDanceSeedAudio** 노드를 추가하거나 위의 워크플로 템플릿 중 하나를 엽니다
+3. 참조 모드를 선택하고 입력을 연결합니다
+4. 오디오 장면과 대화를 설명하는 프롬프트를 작성합니다
+5. 워크플로를 실행합니다
diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human.mdx
index 6ac7398f3..4d1d946a1 100644
--- a/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human.mdx
+++ b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human.mdx
@@ -1,152 +1,26 @@
---
title: "Seedance 2.0 리얼 휴먼 - 검증된 실제 사람 영상 생성"
-description: "ComfyUI에서 Identity 일관성, 네이티브 오디오-비디오 싱크, 한 번의 ByteDance 생체 인증을 통해 Seedance 2.0에서 실제 사람을 등장시키는 영상을 생성하세요."
-sidebarTitle: "Seedance 2.0 리얼 휴먼"
-translationSourceHash: 9ba310d9
+description: "ComfyUI에서 정체성 일관성, 네이티브 오디오-비디오 싱크, 일회성 ByteDance 생체 인증을 통해 Seedance 2.0에서 실제 사람을 등장시키는 영상을 생성하세요."
+sidebarTitle: "개요"
+translationSourceHash: 9202437d
translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": f19d9d6c
- "Video guide": 416e3ec3
- "What's different": 1743f9a4
- "How verification works in ComfyUI": 01c0b6b5
- "Available workflows": 6c4f7415
---
-import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
-
**Seedance 2.0 리얼 휴먼**은 ComfyUI 내부에서 바로 사용할 수 있습니다. ComfyUI 워크플로를 통해 초상화를 업로드하고, 한 번의 인증을 완료한 후, 해당 실제 사람을 등장시키는 영상을 일관된 정체성과 진짜 같은 표정으로 생성할 수 있습니다: ComfyUI를 떠날 필요가 없습니다.
ComfyUI에서 리얼 휴먼 지원을 통해 더 이상 가상 캐릭터에 국한되지 않습니다. Seedance 2.0의 제어 가능성과 네이티브 오디오-비디오 싱크 기능이 이제 실제 사람에게도 적용되며, 이미 다른 Seedance 2.0 생성에 사용하는 노드 기반 워크플로를 통해 전체 클립에 걸쳐 정체성과 연기력을 유지합니다.
-
+
-
-
-
-
- 인증용 샘플 초상화 다운로드
-
-
-
-
-### Seedance 2.0 리얼 휴먼 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성
-
-인증된 시작 프레임과 종료 프레임을 제공해 실제 사람의 정체성을 유지하면서 두 프레임 사이의 비디오를 생성합니다.
-
-입력 자료
- -다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하여 워크플로를 사용해 보세요. - -
-
-
-
-
- 샘플 시작 프레임 다운로드
-
-
- 샘플 종료 프레임 다운로드
-
-
-
+입력 자료
- -다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하여 워크플로를 사용해 보세요. +## ComfyUI에서 사용하기 -
+
+
+
+
+ 검증용 샘플 초상화 다운로드
+
+
+
+
+### Seedance 2.0 Real Human 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성
+
+검증된 시작 프레임과 끝 프레임을 제공하여 실제 인물의 정체성을 유지하면서 두 프레임 사이의 비디오를 생성합니다.
+
+입력 자료
+ +이 샘플 입력 이미지를 다운로드하여 워크플로를 사용해 보세요: + +
+
+
+
+
+ 샘플 첫 번째 프레임 다운로드
+
+
+ 샘플 마지막 프레임 다운로드
+
+
+
diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0.mdx
index d475bfb48..cc320ec9b 100644
--- a/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0.mdx
+++ b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0.mdx
@@ -1,24 +1,14 @@
---
title: "Seedance 2.0 - AI 동영상 생성"
description: "ComfyUI에서 Seedance 2.0을 사용해 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오를 통합된 입력으로 받아 고화질 동영상을 생성하세요. 오디오와 동영상이 싱크되며 캐릭터가 일관되고 영화 같은 카메라 제어를 제공합니다."
-sidebarTitle: "Seedance 2.0"
-translationSourceHash: d69302e2
+sidebarTitle: "개요"
+translationSourceHash: 80a34f07
translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": e1a3013d
- "Key capabilities": fced51de
- "Available workflows": 58111e0f
- "Seedance 2.0 Mini": 8d573865
- "Using real-person and AI-generated portraits in ComfyUI for Seedance 2.0": 5e61ee5a
---
-
-import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Seedance 2.0은 ByteDance의 차세대 다중 모달 동영상 생성 모델로, 이제 ComfyUI 내에서 이용 가능합니다. 이 모델은 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오를 통합된 입력으로 받아 한 번의 처리 과정에서 고화질 동영상과 싱크된 오디오, 일관된 캐릭터, 영화 같은 카메라 움직임을 생성합니다.
-## 주요 기능
+## Seedance 2.0의 강점
- **다중 모달 입력**: 텍스트와 함께 이미지, 비디오, 오디오를 포함한 프롬프트 제공
- **오디오-비디오 싱크**: 비디오와 오디오를 동시에 생성
@@ -28,177 +18,8 @@ Seedance 2.0은 ByteDance의 차세대 다중 모달 동영상 생성 모델로,
이러한 기능 덕분에 Seedance 2.0은 광고, 단편 드라마, 영화 사전 시각화, 제품 쇼케이스, 가상 캐릭터 콘텐츠, 게임 및 애니메이션용 에셋 등 다양한 활용 사례에 적합합니다.
-입력 자료
+ +이 샘플 입력 이미지들을 다운로드하여 워크플로를 사용해 보세요: + +
-
-
-
-
-
-
- 샘플 의상 이미지 1 다운로드
-
-
- 샘플 의상 이미지 2 다운로드
-
-
- 샘플 의상 이미지 3 다운로드
-
-
- 샘플 피사체 참조 다운로드
-
-
-
-
-### 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성 (FLF2V)
-
-시작 프레임과 끝 프레임을 제공하면 Seedance 2.0이 그 사이의 움직임과 전환을 생성합니다.
-
-입력 자료
- -워크플로를 시도하려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: - -
-
-
-
-
- 샘플 첫 번째 프레임 다운로드
-
-
- 샘플 마지막 프레임 다운로드
-
-
-
-
-## Seedance 2.0 Mini
-
-Seedance 2.0 Mini는 일상적인 비디오 생성을 위한 더 가볍고 빠른 Seedance 2.0 변형입니다. 전체 모델과 동일한 오디오-비디오 싱크, 캐릭터 일관성, 카메라 제어를 유지하면서 실행당 비용이 더 저렴합니다.
-
-Mini는 현재 텍스트 기반 비디오 생성(Text-to-Video)과 레퍼런스 기반 비디오 생성(Reference-to-Video) 두 가지 워크플로로 제공됩니다. 둘 다 멀티샷 스토리텔링, 브랜드 콘텐츠, 단편 영화 제작에서 빠른 반복 작업을 위해 튜닝되었습니다.
-
-입력 자료
- -워크플로를 시도하려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: - -
-
-
-
-
+
+
+
+
+
+
+ 샘플 의상 이미지 1 다운로드
+
+
+ 샘플 의상 이미지 2 다운로드
+
+
+ 샘플 의상 이미지 3 다운로드
+
+
+ 샘플 피사체 레퍼런스 다운로드
+
+
+
+
+### 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성 (FLF2V)
+
+시작 프레임과 끝 프레임을 제공하면 Seedance 2.0이 그 사이의 움직임과 전환을 생성합니다.
+
+입력 자료
+ +이 워크플로를 시도하려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + +
+
+
+
+
+ 샘플 첫 번째 프레임 다운로드
+
+
+ 샘플 마지막 프레임 다운로드
+
+
+
+
+## Seedance 2.0 Mini
+
+Seedance 2.0 Mini는 일상적인 비디오 생성을 위한 Seedance 2.0의 더 가볍고 빠른 변형입니다. 전체 모델과 동일한 오디오-비디오 동기화, 캐릭터 일관성, 카메라 제어를 유지하면서 실행당 비용이 더 낮습니다.
+
+Mini는 현재 텍스트 기반 비디오 생성과 레퍼런스 기반 비디오 생성의 두 가지 워크플로로 제공됩니다. 둘 다 멀티 샷 스토리텔링, 브랜드 콘텐츠, 단편 영화 제작의 빠른 반복에 맞게 조정되었습니다.
+
+입력 자료
+ +이 워크플로를 시도하려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + +
+
+
+
+
-
-
- 샘플 입력 이미지 다운로드
-
-
-
-
-### 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성 (FLF2V)
-
-시작 프레임과 끝 프레임을 제공하면 Seedance 2.5가 두 프레임 사이의 움직임과 전환을 생성하며 양쪽 끝점을 고정합니다.
-
-입력 자료
- -워크플로를 사용해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: - -
-
-
-
-
- 샘플 첫 번째 프레임 다운로드
-
-
- 샘플 마지막 프레임 다운로드
-
-
-
-
-### 레퍼런스 기반 비디오 생성 (R2V)
-
-레퍼런스 이미지, 비디오 클립 또는 오디오를 사용하여 동기화된 사운드와 립싱크 대화가 포함된 단일 출력에서 캐릭터 일관성, 시각적 스타일 및 움직임 리듬을 제어합니다.
-
-입력 자료
- -워크플로를 테스트하려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요. - -
-
-
-
-
- 샘플 레퍼런스 이미지 다운로드
-
-
-
-
-### 비디오 편집
-
-자연어로 변경 사항을 설명하여 기존 비디오 클립을 편집합니다. 원본 구도와 움직임을 유지하면서 객체를 교체하고, 배경을 바꾸고, 장면을 변경하거나 스타일을 전송합니다.
-
-기존 클립을 앞이나 뒤로 확장할 수도 있습니다. 클립을 참조 비디오로 연결하고 **task_type** 옵션을 **extend**로 설정한 다음 프롬프트에서 이어질 내용을 설명하세요(예: "extend forward", "extend backward", "continue"). 출력에는 설정한 길이의 새로 생성된 세그먼트만 포함되며, 화면 비율은 소스 클립을 따릅니다.
-
-입력 자료
- -워크플로를 테스트하려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요. - -
-
-
-
-
- 샘플 입력 비디오 다운로드
-
-
-
-
-## 시작하기
+## ComfyUI에서 사용하기
-1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트합니다
-2. Template Library로 이동하여 `Seedance 2.5`를 검색합니다
+입력 자료
- -워크플로를 테스트하려면 다음 샘플 입력 비디오를 다운로드하세요. - -
+
+
+ 샘플 입력 이미지 다운로드
+
+
+
### 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성 (FLF2V)
+
+시작 프레임과 끝 프레임을 제공하면 Seedance 2.5가 두 프레임 사이의 움직임과 전환을 생성하며, 양쪽 끝점을 고정합니다.
+
+입력 자료
+ +이 워크플로를 사용해 보려면 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + +
+
+
+
+
+ 첫 번째 프레임 샘플 다운로드
+
+
+ 마지막 프레임 샘플 다운로드
+
+
+
### 레퍼런스 기반 비디오 생성 (R2V)
+
+레퍼런스 이미지, 비디오 클립 또는 오디오를 사용하여 캐릭터 일관성, 비주얼 스타일, 모션 리듬을 단일 출력으로 제어하고, 사운드와 립싱크된 대화를 동기화할 수 있습니다.
+
+입력 자료
+ +이 워크플로를 사용해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + +
+
+
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+ 샘플 레퍼런스 이미지 다운로드
+
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### 비디오 편집
+
+자연어로 변경 사항을 설명하여 기존 비디오 클립을 편집할 수 있습니다. 원본 구도와 움직임을 유지하면서 객체를 교체하거나, 배경을 바꾸거나, 장면을 변경하거나, 스타일을 전이할 수 있습니다.
+
+또한 기존 클립을 앞이나 뒤로 확장할 수 있습니다. 클립을 참조 비디오로 연결하고 **task_type** 옵션을 **extend**로 설정한 다음, 프롬프트에 "앞으로 확장", "뒤로 확장" 또는 "계속"과 같이 계속할 내용을 설명합니다. 출력에는 설정한 재생 시간만큼의 새로 생성된 세그먼트만 포함되며, 화면 비율은 소스 클립을 따릅니다.
+
+입력 자료
+ +워크플로를 사용해 보려면 이 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + +
+
+
+
+
+ 샘플 입력 비디오 다운로드
+
+
+
+
+## 시작하기
+
+1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하세요.
+2. 템플릿 라이브러리로 이동하여 `Seedance 2.5`를 검색하세요.
diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite.mdx
index 2d418f4ec..7978dcbfc 100644
--- a/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite.mdx
+++ b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite.mdx
@@ -1,90 +1,44 @@
---
title: "ByteDance Seedream 5.0 Lite - 스마트 AI 이미지 생성"
-description: "ComfyUI에서 Seedream 5.0 lite를 사용해 웹 연결 검색과 향상된 지시사항 처리 기능을 활용한 이미지 생성하기"
-sidebarTitle: "Seedream 5.0 Lite"
-translationSourceHash: 5aa2cc54
+description: "ComfyUI에서 Seedream 5.0 lite를 사용해 웹 연결 검색과 향상된 지시사항 처리 기능으로 이미지를 생성하세요."
+sidebarTitle: "개요"
+translationSourceHash: 7525789e
translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": 1991e54a
- "What's new in Seedream 5.0 lite": 415b6ebd
- "Seedream 5.0 lite image edit workflow": 44d7f3e4
- "Seedream 5.0 lite text to image workflow": e47e49fe
- "Get started": d14874f4
---
-
-import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Seedream 5.0 lite는 BytePlus의 최신 이미지 생성 모델입니다. Seedream 계열 중 최초로 웹 연결 검색 기능을 도입했으며, 이는 이미지를 생성할 때 실시간 온라인 정보를 활용할 수 있음을 의미합니다.
-입력 자료
+ +워크플로를 사용해 보려면 이 샘플 입력 비디오를 다운로드하세요: + +
-
-
+
+
+
+
+ 샘플 입력 이미지 다운로드
+
+
+ 샘플 스타일 참조 다운로드
+
+
+
+
+### 이미지 편집 쇼케이스
+
+
+*초록색 상자의 안경을 원형 렌즈로 바꾸고, 파란색 상자의 주황색 핸드백을 보라색 타원형 핸드백으로 바꾸고, 빨간색 상자의 신발에 레오파드 프린트 패턴을 적용했습니다.*
+
+
+*원본 구도를 유지하면서 전체 색상을 남색과 흰색으로 변경합니다. 이미지 속 "RTX PRO 6000"을 "SEEDREAM 5.0 LITE"로 변경하고, "2025"를 "NOW LIVE"로 변경합니다.*
+
+
+*두 번째 이미지를 참조하여 첫 번째 이미지의 스타일을 두 번째 이미지에 맞게 변경합니다.*
+
+### 일관성 쇼케이스
+
+
+*그림 2의 디자인과 레이아웃 스타일을 참조하여 그림 1의 스타일을 그에 맞게 조정합니다.*
+
+
+*그림 1과 그림 2를 두 사람의 하이앵글 탑다운 셀카로 병합하고, 서로 가까이 붙은 컴팩트한 구도로 만듭니다.*
+
+
+*그림 1~4에 나온 꽃들을 사용하여 꽃꽂이를 합니다. 그림 5의 꽃병에 모든 꽃을 꽂은 다음, 그림 6의 테이블 위에 꽃병을 놓습니다.*
+
+
+*참조 이미지의 병을 사용하여 각기 다른 계절 설정으로 제품 사진 6장을 생성합니다. 6장 모두 병 디자인이 일관됩니다.*
+
+## Seedream 5.0 lite 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로
+
+입력 자료
+ +워크플로를 사용해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요. + +
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- 샘플 입력 이미지 다운로드
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-## Seedream 5.0 Pro 레이어 분리 워크플로
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-레이어 분리는 Seedream 5.0 Pro의 인터랙티브 정밀 편집에서 레이어 분해를 담당하는 핵심 기능입니다. 단일 플랫 이미지를 편집 가능한 스택으로 분할하여 하나의 베이스 이미지(배경 플레이트)와 최대 16개의 독립적인 투명 레이어로 나눕니다. 각 레이어에는 스태킹 순서, 경계 상자 좌표, 이름, 의미론적 설명이 포함됩니다. 추출된 대상 뒤에 숨겨진 영역은 매끄럽게 inpainting 처리되므로, 모든 레이어와 그 아래의 베이스는 드래그, 크기 조정, 재구성에 바로 사용할 수 있는 완전한 독립형 디자인 에셋이 됩니다.
-
-프롬프트가 전혀 없어도 모델이 텍스트 블록, 피사체, 장식, 배경 등 모든 주요 요소를 자동으로 식별합니다. 포스터 하나로 10개 이상의 레이어를 생성할 수 있으며, 다국어 헤드라인과 CJK 폰트를 지원하는 디자인급 텍스트 분리가 가능합니다. 또한 자연어로 요소를 설명하여 분리를 제어하거나, 경계 상자 태그로 정확한 영역을 지정할 수 있습니다. 이 워크플로는 브랜드 디자인, 이커머스 에셋 제작, 포스터 반복 작업, 그리고 플랫 비트맵을 편집 가능한 레이어 문서로 변환해야 하는 모든 작업에 적합합니다.
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-입력 자료
- -이 샘플 입력 이미지를 다운로드하여 워크플로를 사용해 보세요: - -
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- 샘플 입력 이미지 다운로드
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-입력 자료
- -이 워크플로를 사용해 보려면 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: - -
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+ 샘플 입력 이미지 다운로드
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+## Seedream 5.0 Pro 레이어 분리 워크플로
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+레이어 분리는 Seedream 5.0 Pro의 대화형 정밀 편집에서 레이어 분해의 핵심 기능입니다. 단일 평면 이미지를 편집 가능한 스택으로 분할합니다. 즉, 하나의 베이스 이미지(배경 플레이트)와 최대 16개의 독립적인 투명 레이어로 구성되며, 각 레이어에는 스택 순서, 경계 상자 좌표, 이름, 의미론적 설명이 포함됩니다. 추출된 피사체 뒤에 숨겨진 영역은 매끄럽게 인페인팅되므로 모든 레이어와 그 아래의 베이스는 드래그, 크기 조정, 재구성이 가능한 완전하고 독립적인 디자인 에셋입니다.
+
+프롬프트 없이도 모델이 텍스트 블록, 피사체, 장식, 배경 등 모든 주요 요소를 자동으로 식별합니다. 단일 포스터에서 10개 이상의 레이어를 생성할 수 있으며, 다국어 헤드라인과 CJK 글꼴을 지원하는 디자인급 텍스트 분리가 가능합니다. 또한 자연어로 요소를 설명하여 분리를 제어하거나, 경계 상자 태그로 정확한 영역을 지정할 수 있습니다. 이 워크플로는 브랜드 디자인, 이커머스 에셋 제작, 포스터 반복 작업, 그리고 평면 비트맵을 편집 가능한 레이어 문서로 변환해야 하는 모든 작업에 적합합니다.
+
+입력 자료
+ +워크플로를 시도하려면 이 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + +
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+
+ 샘플 입력 이미지 다운로드
+
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+입력 자료
+ +이 워크플로를 사용해 보려면 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + +
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+
+
+## 워크플로 실행을 단계별로 완료
+
+
+
+
+
-
-
-
-
-## 어떤 모델을 선택해야 할까요?
-
-| 모델 | 적합한 용도 |
-|-------|----------|
-| **Nano Banana 2 Lite** | 속도와 비용: 빠른 반복, 높은 처리량 파이프라인, 저지연 애플리케이션 |
-| **[Nano Banana 2](/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2)** | 대부분의 크리에이터: 일반 목적의 이미지 생성 및 편집을 위한 균형 잡힌 품질과 속도 |
-| **[Nano Banana Pro](/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro)** | 전문 사용 사례: 최고 품질, 4K 생성, 복잡한 레이아웃 및 정밀 제어 |
+텍스트 명령으로 이미지 편집:
-## 시작하기
+
-1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하세요.
-2. 캔버스를 더블 클릭하고 "Nano Banana 2" 노드를 검색하세요(이 노드에는 모델 옵션으로 Nano Banana 2 Lite가 포함되어 있습니다).
-3. 또는 템플릿 라이브러리로 이동하여 즉시 사용 가능한 워크플로를 이용하세요.
-4. 가장 빠른 생성을 위해 모델 드롭다운에서 "Nano Banana 2 Lite"를 선택하세요.
+## ComfyUI에서 사용하기
-
-
-
+
+
+
+
+## 어떤 모델을 선택해야 하나요?
+
+| 모델 | 가장 적합한 용도 |
+|-------|----------|
+| **Nano Banana 2 Lite** | 속도와 비용: 빠른 반복, 높은 처리량 파이프라인, 저지연 애플리케이션 |
+| **[Nano Banana 2](/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2)** | 대부분의 크리에이터: 일반적인 용도의 이미지 생성 및 편집을 위한 품질과 속도의 균형 |
+| **[Nano Banana Pro](/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro)** | 전문적인 사용 사례: 최대 품질, 4K 생성, 복잡한 레이아웃 및 정밀한 제어 |
+
+## 시작하기
+
+1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트합니다.
+2. 캔버스를 더블클릭하고 "Nano Banana 2" 노드를 검색합니다(모델 옵션으로 Nano Banana 2 Lite 포함).
+3. 또는 템플릿 라이브러리로 이동하여 바로 사용할 수 있는 워크플로를 사용합니다.
+4. 가장 빠른 생성 속도를 위해 모델 드롭다운에서 "Nano Banana 2 Lite"를 선택합니다.
+
+
+
+
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+
+
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-
-
- 코발트 블루 질감 의상을 입은 젊은 여성 이미지로, 캐릭터 참조로 사용됩니다
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- 각진 분홍색 매트 립스틱 이미지로, 제품 참조로 사용됩니다
-
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-
+캐릭터 및 제품 참조 이미지를 활용한 이미지 편집:
-### 워크플로우 개요
-
-이 워크플로는 네 개의 노드를 사용합니다:
-
-- **LoadImage** x2: 캐릭터 및 제품 참조 이미지를 제공합니다 (노드는 최대 3개까지 허용)
-- **GrokImageEditNodeV2**: `grok-imagine-image-2.0` 모델로 구성된 핵심 노드입니다
-- **SaveImage**: 편집된 이미지를 저장합니다
-
-### 실행 단계
+## ComfyUI에서 사용하기
-1. **참조 이미지 로드**: **LoadImage** 노드에 최대 3개의 참조 이미지를 연결합니다
-2. **편집 내용 설명**: **GrokImageEditNodeV2** 프롬프트에서 모델에 무엇을 유지, 변경 또는 리스타일링할지 알려줍니다
-3. **해상도 설정**: `1K` 또는 `2K`
-4. **Queue 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성합니다
+입력 자료
- -이 워크플로를 사용해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: - -
+
+
+
+
+
+
+ 코발트 블루 텍스처 의상을 입은 젊은 여성으로, 캐릭터 참조로 사용됩니다.
+
+
+ 분홍색 매트 사각 립스틱으로, 제품 참조로 사용됩니다.
+
+
+
+
+
+
+### 워크플로우 개요
+
+이 워크플로는 네 개의 노드를 사용합니다:
+
+- **LoadImage** x2: 캐릭터 및 제품 참조 이미지를 입력합니다(노드에서 최대 3개 허용).
+- **GrokImageEditNodeV2**: `grok-imagine-image-2.0` 모델로 구성된 핵심 노드.
+- **SaveImage**: 편집된 이미지를 저장합니다.
+
+### 실행 단계
+
+1. **참조 이미지 로드**: **LoadImage** 노드에 최대 3개의 참조 이미지를 연결합니다.
+2. **편집 설명**: **GrokImageEditNodeV2** 프롬프트에서 무엇을 유지, 변경 또는 재스타일링할지 모델에 알려줍니다.
+3. **해상도 설정**: `1K` 또는 `2K`
+4. **실행 대기열(Queue) 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성합니다.
diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality.mdx
index fc768f650..d23655445 100644
--- a/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality.mdx
+++ b/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality.mdx
@@ -1,46 +1,28 @@
---
title: "ComfyUI에서 Grok Imagine Image Quality: AI 이미지 생성"
description: "ComfyUI에서 Grok Imagine Image Quality로 향상된 이미지 생성: 개선된 디테일, 더 나은 텍스트 렌더링, 더 강력한 창의적 제어 기능"
-sidebarTitle: "Grok Imagine Image Quality"
-translationSourceHash: bae64165
+sidebarTitle: "개요"
+translationSourceHash: b0772f8a
translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality.mdx
---
-import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Grok Imagine Image Quality는 xAI의 고품질 이미지 모델로, Grok 파트너 노드를 통해 ComfyUI에서 사용할 수 있습니다. 표준 Grok 이미지 모델에 비해 개선된 디테일, 더 나은 텍스트 렌더링, 더 강력한 창의적 제어 기능을 제공합니다.
-입력 자료
+ +이 워크플로를 사용해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + +
+## 출력 예시
-
+
+
+
-
-
-
-
-
- 편집의 기본 이미지로 사용되는 로봇 디자인
-
-
-
+자연어 지침으로 원본 구성을 유지한 채 이미지 편집:
-### 워크플로우 개요
-
-이 워크플로는 세 개의 노드를 사용합니다.
-
-- **LoadImage**: 편집할 소스 이미지를 제공합니다.
-- **GrokImageEditNode**: `grok-imagine-image` 모델로 구성된 핵심 노드입니다.
-- **SaveImage**: 편집된 이미지를 저장합니다.
-
-### 실행 단계
+## ComfyUI에서 사용하기
-1. **이미지 로드**: 이미지를 **LoadImage** 노드에 연결합니다.
-2. **편집 설명**: **GrokImageEditNode** 프롬프트에서 모델에게 변경할 내용을 알려줍니다.
-3. **실행 대기열 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성합니다.
+입력 자료
- -이 워크플로를 시험하려면 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요. - -
+
+
+
+
+
+
+ 편집에 사용할 기본 이미지인 로봇 디자인
+
+
+
+
+
+
+### 워크플로우 개요
+
+이 워크플로는 세 개의 노드를 사용합니다.
+
+- **LoadImage**: 편집할 소스 이미지를 제공합니다.
+- **GrokImageEditNode**: `grok-imagine-image` 모델로 구성된 핵심 노드입니다.
+- **SaveImage**: 편집된 이미지를 저장합니다.
+
+### 실행 단계
+
+1. **이미지 로드**: **LoadImage** 노드에 이미지를 연결합니다.
+2. **편집 설명**: **GrokImageEditNode** 프롬프트에서 모델에게 변경할 내용을 알려줍니다.
+3. **실행 대기열(Queue) 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성합니다.
diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5.mdx
index c3730d5d6..1b536d74c 100644
--- a/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5.mdx
+++ b/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5.mdx
@@ -1,65 +1,30 @@
---
title: "Grok Imagine Video 1.5 이미지 투 비디오 ComfyUI 공식 예제"
description: "이 가이드는 ComfyUI에서 Grok Imagine Video 1.5 Partner Node를 사용하여 이미지에서 기본 오디오가 포함된 고품질 비디오를 생성하는 방법을 설명합니다"
-sidebarTitle: "Grok Imagine Video 1.5"
-translationSourceHash: 16f6aebe
+sidebarTitle: "개요"
+translationSourceHash: 2bf44aca
translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5.mdx
---
-import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
-
[Grok Imagine Video 1.5](/ko/built-in-nodes/GrokVideoNode) Partner Node는 단일 이미지 입력으로 기본 오디오가 포함된 고품질 비디오를 생성합니다. xAI의 최신 Grok 모델로 구동되며, 현실적인 움직임과 동기화된 오디오를 생성하고 최대 **1080p** 해상도를 지원합니다.
노드는 `model` 매개변수를 통해 두 가지 모델 변형을 지원합니다:
-- **`grok-imagine-video`** — 이전 세대 모델, 이미지 입력은 선택 사항
-- **`grok-imagine-video-1.5`** — 최신 모델, **항상 입력 이미지 필요**, 1080p 출력 지원
+- **`grok-imagine-video`**: 이전 세대 모델, 이미지 입력은 선택 사항
+- **`grok-imagine-video-1.5`**: 최신 모델, **항상 입력 이미지 필요**, 1080p 출력 지원
두 변형 모두 **기본 오디오**를 생성하여 음향 효과, 분위기, 대화가 동일한 추론 패스에서 합성되므로 별도의 오디오 파이프라인이 필요하지 않습니다. 비디오 길이는 **1초에서 15초** 사이입니다.
-입력 자료
+ +이 샘플 입력 이미지를 다운로드하여 워크플로를 사용해 보세요. + +
-
-
+
+
+
+
+ 선택적 시작 프레임으로 사용되는 SF 메카 슈트
+
+
+
+
+### 워크플로우 개요
+
+이 워크플로는 세 개의 노드를 사용합니다:
+
+- **LoadImage**: 선택적 시작 이미지 프레임 제공
+- **GrokVideoNode**: `grok-imagine-video` 모델로 구성된 핵심 노드
+- **SaveVideo**: 생성된 비디오를 오디오와 함께 저장
+
+### 실행 단계
+
+1. **프롬프트 입력**: **GrokVideoNode**에서 움직임, 분위기, 장면의 역동성을 설명하세요
+2. **선택적으로 시작 이미지 로드**: **LoadImage** 노드에 이미지를 연결하세요
+3. **해상도 설정**: `480p` 또는 `720p`
+4. **재생 시간 설정**: 1초에서 15초 사이의 길이를 선택하세요
+5. **시드 설정**: 노드 재실행 여부를 제어합니다. 출력은 시드와 관계없이 재현할 수 없습니다
+6. **실행 대기열 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성하세요
+
+## Grok: 비디오 편집
+
+업로드된 비디오를 자연어 지시로 편집하세요. 원본의 움직임과 콘텐츠를 유지하면서 영상의 스타일을 변경하고, 배경을 바꾸거나, 새로운 미학을 적용할 수 있습니다.
+
+
+
+입력 자료
+ +이 워크플로를 사용해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + +
+
+
+ 기본 비디오로 사용되는 미래형 오토바이 클립
+
+
+
+
+### 워크플로우 개요
+
+이 워크플로는 세 가지 노드를 사용합니다:
+
+- **LoadVideo**: 편집할 소스 비디오를 제공합니다
+- **GrokVideoEditNode**: `grok-imagine-video` 모델로 구성된 핵심 노드
+- **SaveVideo**: 편집된 비디오를 저장합니다
+
+### 실행 단계
+
+1. **비디오 로드**: 비디오를 **LoadVideo** 노드에 연결하세요 (1~8.7초, 최대 50MB)
+2. **편집 설명**: **GrokVideoEditNode**의 프롬프트에서 모델에게 영상을 어떻게 변환할지 알려주세요
+3. **실행 대기열 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성하세요
+
+## Grok: 비디오 확장
+
+짧은 비디오를 끊김 없이 이어지는 장면으로 확장합니다. 다음 장면을 자연어로 설명하면 모델이 원본 영상에 이어지는 새 클립을 생성합니다.
+
+
+
+입력 자료
+ +이 워크플로를 사용해 보려면 샘플 입력 비디오를 다운로드하세요: + +
+
+
+ 기본 비디오로 사용되는 짧은 심우주 클립입니다.
+
+
+
+
+### 워크플로우 개요
+
+이 워크플로우는 세 개의 노드를 사용합니다:
+
+- **LoadVideo**: 확장할 소스 비디오를 제공합니다.
+- **GrokVideoExtendNode**: `grok-imagine-video` 모델로 구성된 핵심 노드입니다.
+- **SaveVideo**: 확장된 비디오를 저장합니다.
+
+### 실행 단계
+
+1. **비디오 로드**: 비디오를 **LoadVideo** 노드에 연결합니다 (MP4, 2~15초, 최대 50MB)
+2. **다음 장면 설명**: **GrokVideoExtendNode** 프롬프트에서 다음에 어떤 일이 일어날지 모델에 알려줍니다.
+3. **재생 시간 설정**: 확장 길이를 선택합니다 (2~10초)
+4. **실행 대기열 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성합니다.
+
+## Grok: 레퍼런스 기반 비디오 생성
+
+최대 7개의 레퍼런스 이미지를 참조하여 비디오를 생성합니다. 캐릭터, 제품 또는 스타일 레퍼런스를 사용하여 피사체의 일관성을 유지하면서 프롬프트로 동작과 장면을 설명합니다.
+
+
+
+입력 자료
+ +이 샘플 입력 비디오를 다운로드하여 워크플로를 사용해 보세요: + +
+
+
+ 피사체 레퍼런스로 사용되는 차분한 여성 캐릭터
+
+
+ 객체 레퍼런스로 사용되는 스마트폰
+
+
+
+
+### 워크플로우 개요
+
+이 워크플로는 4개의 노드를 사용합니다:
+
+- **LoadImage** x2: 캐릭터 및 객체 레퍼런스 이미지를 제공합니다
+- **GrokVideoReferenceNode**: `grok-imagine-video` 모델과 레퍼런스 이미지로 구성된 핵심 노드
+- **SaveVideo**: 생성된 비디오를 저장합니다
+
+### 실행 단계
+
+1. **레퍼런스 로드**: **LoadImage** 노드에 최대 7개의 레퍼런스 이미지를 연결합니다
+2. **프롬프트 입력**: **GrokVideoReferenceNode**에서 장면, 동작, 그리고 레퍼런스가 어떻게 나타나는지 설명합니다
+3. **해상도 설정**: `480p` 또는 `720p`
+4. **비율 설정**: `16:9`부터 `9:16`까지 선택합니다
+5. **재생 시간 설정**: 2초에서 10초 사이의 길이를 선택합니다
+6. **실행 대기열 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성합니다
diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-0/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-0/workflow.mdx
new file mode 100644
index 000000000..c25b0331d
--- /dev/null
+++ b/ko/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-0/workflow.mdx
@@ -0,0 +1,121 @@
+---
+title: "ComfyUI에서의 HappyHorse 1.0 워크플로"
+description: "ComfyUI에서 HappyHorse 1.0 이미지 기반 비디오 생성, 텍스트 기반 비디오 생성, 레퍼런스 기반 비디오 생성 및 비디오 편집 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법"
+sidebarTitle: "워크플로"
+translationSourceHash: 7a1dbbc1
+translationFrom: tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-0/workflow.mdx
+translationBlockHashes:
+ "_intro": c36f98a8
+ "HappyHorse 1.0 image-to-video": 023c3984
+ "HappyHorse 1.0 text-to-video": 7c4460bb
+ "HappyHorse 1.0 reference-to-video": c1980feb
+ "HappyHorse 1.0 video edit": d4f972c9
+---
+import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
+import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
+
+이 가이드는 ComfyUI에서 HappyHorse 1.0 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지에 대한 자세한 내용은 [HappyHorse 1.0 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-0)를 참조하세요.
+
+입력 자료
+ +이 워크플로를 사용해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + +
-
-
-
-
-
-
-
-
-## 고급 기능
-
-최초 [HY 3D 3.0 통합](https://blog.comfy.org/p/hunyuan-3d-30-in-comfyui-state-of)에 이어, Hunyuan 3D의 고급 처리 기능을 이제 파트너 노드를 통해 사용할 수 있습니다. 이러한 워크플로는 핵심 후처리 단계를 ComfyUI로 가져와 생성과 프로덕션 사이의 간격을 좁히는 데 도움을 줍니다.
-
-### HY 3D: 3D 파츠 분해 {#api_hunyuan3d_part}
-
-3D 모델을 업로드하면 자동으로 구성 요소로 분할되어, 재사용 및 편집이 가능한 완전히 분해된 3D 에셋이 생성됩니다.
-
-
-
-
-
-
-
-
+## ComfyUI에서 사용하기
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+## 고급 기능
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+[초기 HY 3D 3.0 통합](https://blog.comfy.org/p/hunyuan-3d-30-in-comfyui-state-of)에 이어, Hunyuan 3D의 고급 처리 기능을 이제 파트너 노드를 통해 사용할 수 있습니다. 이러한 워크플로는 핵심 후처리 단계를 ComfyUI로 가져와 생성과 프로덕션 간의 격차를 좁혀 줍니다.
+
+### HY 3D: 3D 파츠 분해 {#api_hunyuan3d_part}
+
+3D 모델을 업로드하여 자동으로 구성 부품으로 분할하고, 재사용 및 편집을 위해 완전히 분해된 3D 에셋을 생성합니다.
+
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+
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+
+## 출력 예시
-
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+## 예시 출력
-
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+## Kling 3.0: 첫 프레임과 마지막 프레임으로 비디오 생성 {#api_kling_v3_flf2v}
+
+첫 프레임과 마지막 프레임 이미지를 입력하여 멀티샷 생성과 정밀한 요소 제어를 통해 연속적인 비디오 시퀀스를 생성합니다.
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+
+## 레거시 Kling 모델 (EOL)
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+## 입력 요구 사항
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+- **이미지 형식**: JPG, PNG, WEBP, GIF, AVIF (최대 10MB)
+- **비디오 형식**: MP4, MOV, WEBM, M4V, GIF (최대 100MB)
+- **비디오 재생 시간**: 방향 모드에 따라 3-30초
+- **최소 해상도**: 너비와 높이 720px
+- **피사체 가시성**: 캐릭터는 머리, 어깨, 몸통이 명확히 보여야 합니다.
+
+## 더 나은 결과를 위한 팁
+
+- **종횡비 맞추기**: 캐릭터 이미지와 참조 비디오의 종횡비를 유사하게 유지하세요(예: 둘 다 16:9 또는 둘 다 9:16). 어색한 늘어남이나 잘림을 방지할 수 있습니다.
+- **깔끔한 배경**: 최상의 모션 추출을 위해 단순하거나 정적인 배경의 참조 비디오를 사용하세요. 배우의 실루엣이 뚜렷한 고대비 비디오가 가장 효과적입니다.
+- **명확한 캐릭터 각도**: 참조 비디오에 회전이 포함된 경우, 회전을 더 잘 처리하는 3D 스타일 캐릭터나 사실적인 사진을 사용하세요. 평면 2D 만화는 뒷모습에서 문제가 발생할 수 있습니다.
+- **팔다리 노출**: 소스 이미지에서 캐릭터의 팔다리가 보이도록 하세요. 캐릭터가 손을 주머니에 넣고 있는데 모션이 손을 흔드는 동작을 요구한다면, AI가 손을 환각하여 아티팩트가 자주 발생합니다.
+- **여백 남기기**: 피사체 주변에 여백을 남기세요. 캐릭터가 춤을 추거나 팔을 크게 벌리는 동작을 한다면, 프레임 안에 공간이 있어야 잘리지 않습니다.
+- **프레이밍 정렬**: 이미지와 참조 비디오의 프레이밍을 일치시키세요. 얼굴 애니메이션에는 클로즈업 참조를, 걷기/춤 시퀀스에는 전신 참조를 사용하세요.
diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i.mdx
index 9c0e8a83d..2ccd7579d 100644
--- a/ko/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i.mdx
+++ b/ko/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i.mdx
@@ -1,76 +1,22 @@
---
-title: "ComfyUI Krea 2 Partner Node 공식 예제"
-description: "이 가이드는 ComfyUI에서 Krea 2 Text to Image Partner Node를 사용하는 방법을 설명합니다"
-sidebarTitle: "Krea 2 Text to Image"
-translationSourceHash: cc6fd4a8
+title: "ComfyUI Krea 2 파트너 노드 공식 예제"
+description: "이 가이드는 ComfyUI에서 Krea 2 텍스트 기반 이미지 생성 파트너 노드를 사용하는 방법을 설명합니다"
+sidebarTitle: "개요"
+translationSourceHash: 87234b44
translationFrom: tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": 3b6aa5d5
- "Krea 2 Image Node Documentation": e4a08761
- "Krea 2 Text to Image Workflow": c43b8960
- "Krea 2 Style Reference Workflow": 23efaa8e
- "Additional Notes": 7099b5ae
---
-import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
-
[Krea 2 이미지 노드](/ko/built-in-nodes/Krea2ImageNode)를 사용하면 Krea AI의 차세대 모델을 통해 텍스트 프롬프트에서 고품질 이미지를 생성할 수 있습니다. **Krea 2 Medium**(표현력 있는 일러스트레이션용)과 **Krea 2 Large**(표현력 있는 포토리얼리즘용)의 두 가지 모델 변형을 지원하며, 선택적으로 무드보드 및 스타일 참조 입력이 가능합니다.
-이 가이드에서는 Krea 2를 사용한 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 설정 방법을 보여드립니다.
-
-
+
-
-
-
-스타일 참조 워크플로는 추가 단계를 포함합니다: 미적 스타일, 분위기, 시각적 방향을 정의하는 하나 이상의 참조 이미지를 업로드하세요. 생성된 이미지는 프롬프트와 일치하면서 참조 이미지의 스타일이 적용됩니다.
-
-
+
+
+
+스타일 참조 워크플로는 한 단계를 추가합니다. 미적 스타일, 분위기, 시각적 방향을 정의하는 참조 이미지를 하나 이상 업로드하는 것입니다. 생성된 이미지는 참조 이미지의 스타일을 적용하면서 프롬프트와 일치합니다.
+
+
-
-
-
-
- 샘플 스타일 레퍼런스 다운로드
-
-
-
-
-### Image Edit 워크플로
-
-입력 자료
- -워크플로를 사용해 보려면 이 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: - -
-
-
-
-
- 샘플 소스 이미지 다운로드
-
-
-
-
-워크플로는 간단합니다: **프롬프트 → 평가 → 다듬기**. 탐색 단계에서는 시드를 비워 두세요. 마음에 드는 결과를 찾으면 시드를 고정하고 거기서부터 반복하세요.
-
-## 핵심 파라미터
-
-| 파라미터 | 설명 |
-| --- | --- |
-| **프롬프트** | 주된 제어 수단. 최대 6,000자. 정확하게 작성하세요. |
-| **종횡비** | 프레이밍을 제어하며 품질에는 영향을 주지 않습니다. 용도에 맞게 선택하세요. |
-| **시드** | 동일한 시드 + 동일한 프롬프트 → 동일한 결과. 동일한 시드 + 변경된 프롬프트 → 통제된 변화. 시드 없음 → 탐색. |
-| **레퍼런스 이미지** (Create) | 다양한 측면을 가이드할 최대 9장의 이미지. |
-| **소스 이미지** (Modify) | 편집 중인 이미지. 해상도는 자동으로 유지됩니다. |
-
-## 레퍼런스 이미지 활용하기
-
-레퍼런스는 모델에게 그 용도를 알려줄 때만 제대로 작동합니다. 다음과 같은 구조를 사용하세요:
-
-```text
-IMAGE1 ([설명])을 [역할] 레퍼런스로 사용하세요.
-```
-
-가능한 역할: **Style**, **Character**, **Composition**, **Color palette**, **Lighting**, **Texture**, **Mood**.
-
-역할을 지정하지 않으면 모델이 추측하고, 추측은 신뢰할 수 없습니다.
-
-### Create 모드 예시
-
-**스타일 레퍼런스**
-
-```text
-IMAGE1(느슨한 붓질과 따뜻한 노을 톤의 인상파 유화)을 STYLE 레퍼런스로 사용하세요.
-IMAGE1의 색채 팔레트와 회화적 질감을 적용해 30대 여성의 초상화를 만드세요.
-피사체는 새로운 인물이어야 합니다.
-```
-
-**캐릭터 레퍼런스**
-
-```text
-IMAGE1(짧은 구릿빛 적갈색 머리, 주근깨를 가진 여성)을 CHARACTER 레퍼런스로 사용하세요.
-그녀의 특징을 유지합니다. 새로운 장면을 생성하세요: 그녀가 부드러운 조명의 카페에 앉아 있습니다.
-```
-
-**다중 레퍼런스**
-
-```text
-IMAGE1을 COLOR PALETTE 레퍼런스, IMAGE2를 LIGHTING, IMAGE3을 COMPOSITION으로 사용하세요.
-비에 젖은 거리를 밤에 걸어가는 외로운 인물을 만드세요.
-```
-
-### Modify 모드 예시
-
-Modify 모드에서는 명확성이 전부입니다. 항상 **무엇을 바꿀지** 그리고 **무엇이 변하지 않아야 하는지**를 명시하세요.
-
-```text
-시간대를 골든 아워로 변경하세요. 하늘, 빛의 방향, 그림자, 색온도를 업데이트하세요.
-모든 피사체와 컴포지션은 그대로 유지하세요.
-```
-
-```text
-비를 더 세게 만들고 바닥에 반사를 추가하세요. 다른 모든 요소는 변경하지 마세요.
-```
-
-## 프롬프팅 가이드라인
-
-권장 길이:
-
-- **텍스트-이미지** → 80–250단어
-- **레퍼런스 가이드** → 100–300단어
-- **Modify** → 30–100단어
-
-모호한 표현("아름다운", "놀라운"), 중복된 문구, 상충되는 지시를 피하세요. 대신 구체적이고 명명된 미적 감각을 사용하세요:
-
-- `골든 아워, 85mm 렌즈, 얕은 피사계 심도`
-- `1970년대 이탈리아 지알로 영화 포스터, 고대비 컬러 블로킹`
-
-정밀함이 일반성을 능가합니다.
-
-## 종횡비
-
-이미지가 사용될 곳에 따라 선택하세요:
-
-| 비율 | 사용 사례 |
-| --- | --- |
-| 1:1 | 소셜 미디어 게시물 |
-| 9:16 | 세로 영상 |
-| 16:9 | 와이드 스크린 |
-| 3:2 / 2:3 | 사진 |
-| 2:1 / 3:1 | 시네마틱 / 파노라마 |
-| 1:2 / 1:3 | 울트라 톨 |
-
-Modify 모드에서는 종횡비가 소스 이미지에 고정됩니다.
-
-## 시드: 통제와 재현성
-
-시드는 실험을 시스템으로 바꿉니다.
-
-- **고정 시드** → 일관성
-- **시드 없음** → 탐색
-
-워크플로:
-
-1. 시드 없이 탐색
-2. 좋은 결과 발견
-3. 시드 고정
-4. 한 번에 하나의 변수만 변경
-
-프롬프트와 시드를 함께 저장하세요. 재사용 가능한 레시피입니다.
-
-## 고급 기법
-
-### 캐릭터 일관성
-
-1. 깨끗하고 정면을 바라보는 레퍼런스 이미지 생성
-2. 모든 장면에서 `IMAGE1 (CHARACTER)`로 재사용
-3. 프롬프트에서 라벨을 동일하게 유지
-
-### 다중 레퍼런스 아키텍처
-
-이미지당 하나의 역할을 할당합니다:
-
-- IMAGE1 → 캐릭터
-- IMAGE2 → 스타일
-- IMAGE3 → 조명
-- IMAGE4 → 환경
-
-프롬프트 끝에 추가:
-
-```text
-각 레퍼런스는 할당된 레이어에 대해서만 권한을 가집니다.
-```
-
-### Create → Modify 체인
-
-Create로 컴포지션을 탐색하고 Modify로 세부 사항을 다듬으세요. 가장 강력한 워크플로 중 하나입니다.
-
-### 반복적 개선
-
-1. 탐색 (시드 없음)
-2. 시드 고정
-3. 한 번에 한 변수만 변경
-4. 결과 문서화
-
-느리게 느껴질 수 있지만, 무엇이 변했는지 항상 알 수 있기 때문에 실제로는 더 빠릅니다.
-
-## 문제 해결
-
-| 문제 | 해결 방법 |
-| --- | --- |
-| 레퍼런스가 무시됨 | 각각을 명확하게 라벨링하세요 |
-| Modify가 너무 많이 변경됨 | 변하지 말아야 할 것을 명시적으로 언급하세요 |
-| 결과물이 일관적이지 않음 | 시드를 고정하세요 |
-| 프롬프트가 부분적으로 무시됨 | 충돌을 제거하거나 단계로 나누세요 |
-| 결과물이 레퍼런스 이미지처럼 보임 | Modify 모드로 설정되어 있을 수 있습니다 |
-| 캐릭터 일관성 부족 | 표준 레퍼런스 이미지를 재사용하세요 |
-
-## 빠른 참조
-
-**Create Image**
-
-- 새로운 컴포지션
-- 텍스트 + 최대 9개의 레퍼런스
-- 설명 위주의 프롬프트
-
-**Modify Image**
-
-- 기존 이미지 편집
-- 소스 이미지 + 레퍼런스
-- 직접적이고 정확한 프롬프트
-
-## 황금 규칙
-
-1. 모든 레퍼런스에 라벨을 붙이세요
-2. Modify 모드에서는 항상 **변경되지 말아야 할 것**을 명시하세요
-3. 다듬을 때는 한 번에 하나의 변수만 변경하세요
-4. 프롬프트 + 시드를 저장해 재현성을 확보하세요
-5. Create = 새 장면, Modify = 편집
-
-## 핵심 요약
+## ComfyUI에서 사용하기
-Uni-1을 마스터하는 것은 세 가지로 요약됩니다: **올바른 모드 선택 → 레퍼런스 통제 → 의도적 반복**. 이것만 갖추면 더 이상 추측하지 않고 감독할 수 있습니다.
+입력 자료
- -워크플로를 사용해 보려면 이 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: - -
+
+
+
+
+ 샘플 스타일 레퍼런스 다운로드
+
+
+
+
+### 이미지 편집 워크플로
+
+입력 자료
+ +이 워크플로를 사용해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + +
+
+
+
+
+ 샘플 소스 이미지 다운로드
+
+
+
+
+이 워크플로는 간단합니다: **프롬프트 → 평가 → 다듬기**. 탐색하는 동안에는 시드를 비워 두세요. 마음에 드는 결과를 찾으면 시드를 고정하고 그 지점부터 반복하세요.
+
+## 핵심 파라미터
+
+| 파라미터 | 설명 |
+| --- | --- |
+| **프롬프트** | 주요 제어 수단입니다. 최대 6,000자까지 입력할 수 있습니다. 정확하게 작성하세요. |
+| **종횡비** | 품질이 아닌 구도를 제어합니다. 사용 사례에 따라 선택하세요. |
+| **시드** | 동일한 시드 + 동일한 프롬프트 → 동일한 결과. 동일한 시드 + 변경된 프롬프트 → 제어된 변형. 시드 없음 → 탐색. |
+| **참조 이미지** (생성) | 다양한 측면을 안내하는 최대 9개의 이미지. |
+| **소스 이미지** (수정) | 편집 중인 이미지입니다. 크기는 자동으로 유지됩니다. |
+
+## Working with reference images
+
+References only work if you tell the model what they are for. Use this structure:
+
+```text
+Use IMAGE1 ([description]) as a [ROLE] reference.
+```
+
+Possible roles: **Style**, **Character**, **Composition**, **Color palette**, **Lighting**, **Texture**, **Mood**.
+
+Without roles, the model guesses, and guesses are unreliable.
+
+### Create mode examples
+
+**Style reference**
+
+```text
+Use IMAGE1 (impressionist oil painting with loose brushwork and warm
+sunset tones) as a STYLE reference. Create a portrait of a woman in her
+30s applying IMAGE1's color palette and painterly texture. The subject
+should be new.
+```
+
+**Character reference**
+
+```text
+Use IMAGE1 (woman with short copper-red hair, freckles) as a CHARACTER
+reference. Preserve her features. Generate a new scene: she's sitting
+in a softly lit café.
+```
+
+**Multi-reference**
+
+```text
+Use IMAGE1 as a COLOR PALETTE reference, IMAGE2 as LIGHTING, IMAGE3 as
+COMPOSITION. Create a lone figure walking through a rain-slicked street
+at night.
+```
+
+### Modify mode examples
+
+In Modify mode, clarity is everything. Always specify **what to change** and **what must stay untouched**.
+
+```text
+Change the time of day to golden hour. Update sky, light direction,
+shadows, and color temperature. Keep all subjects and composition
+unchanged.
+```
+
+```text
+Make the rain heavier and add reflections on the ground. Keep all other
+elements unchanged.
+```
+
+## Prompting guidelines
+
+Recommended lengths:
+
+- **Text-to-image** → 80–250 words
+- **Reference-guided** → 100–300 words
+- **Modify** → 30–100 words
+
+Avoid vague terms ("beautiful", "amazing"), redundant phrasing, and conflicting instructions. Instead, use specific, named aesthetics:
+
+- `Golden hour, 85mm lens, shallow depth of field`
+- `1970s Italian giallo film poster, high-contrast color blocking`
+
+Precision beats generality.
+
+## 화면 비율
+
+이미지가 사용될 위치에 따라 선택하세요:
+
+| 비율 | 용도 |
+| --- | --- |
+| 1:1 | 소셜 게시물 |
+| 9:16 | 수직 비디오 |
+| 16:9 | 와이드스크린 |
+| 3:2 / 2:3 | 사진 |
+| 2:1 / 3:1 | 시네마틱 / 파노라마 |
+| 1:2 / 1:3 | 초세로 |
+
+Modify 모드에서 화면 비율은 소스 이미지에 고정됩니다.
+
+## 시드: 제어와 재현성
+
+시드는 실험을 시스템으로 바꿔 줍니다.
+
+- **고정 시드** → 일관성
+- **시드 없음** → 탐색
+
+워크플로:
+
+1. 시드 없이 탐색하세요
+2. 좋은 결과를 찾으세요
+3. 시드를 고정하세요
+4. 한 번에 하나의 변수만 변경하세요
+
+프롬프트와 시드를 함께 저장하세요. 그것이 바로 재사용 가능한 레시피입니다.
+
+## 고급 기법
+
+### 캐릭터 일관성
+
+1. 깔끔하고 정면을 바라보는 참조 이미지를 생성합니다.
+2. 모든 장면에서 `IMAGE1 (CHARACTER)`로 재사용합니다.
+3. 모든 프롬프트에서 레이블을 동일하게 유지합니다.
+
+### 다중 참조 아키텍처
+
+이미지당 하나의 역할을 지정합니다:
+
+- IMAGE1 → 캐릭터
+- IMAGE2 → 스타일
+- IMAGE3 → 조명
+- IMAGE4 → 환경
+
+프롬프트 끝에 다음을 추가합니다:
+
+```text
+Treat each reference as having authority over its assigned layer only.
+```
+
+### Create → Modify 체인
+
+Create로 구성을 탐색한 다음, Modify로 세부 정보를 다듬습니다. 가장 강력한 워크플로 중 하나입니다.
+
+### 반복적 개선
+
+1. 탐색 (시드 없음)
+2. 시드 고정
+3. 생성마다 변수 하나만 변경
+4. 결과 기록
+
+느리게 느껴질 수 있지만, 실제로는 더 빠릅니다. 무엇이 변경되었는지 항상 알 수 있기 때문입니다.
+
+## 문제 해결
+
+| 문제 | 해결 방법 |
+| --- | --- |
+| 참조가 무시됨 | 각 참조에 명확한 라벨 지정 |
+| Modify가 너무 많이 변경함 | 변경되지 않아야 할 부분을 명시적으로 지정 |
+| 일관되지 않은 출력 | 시드 고정 |
+| 프롬프트가 부분적으로 무시됨 | 충돌을 제거하거나 단계로 분할 |
+| 출력이 참조 이미지처럼 보임 | Modify 모드일 수 있음 |
+| 캐릭터 불일치 | 기준 참조 이미지 재사용 |
+
+## 빠른 참조
+
+**이미지 생성**
+
+- 새로운 구성
+- 텍스트 + 최대 9개의 참조 이미지
+- 설명형 프롬프트
+
+**이미지 수정**
+
+- 기존 이미지 편집
+- 소스 이미지 + 참조 이미지
+- 직접적이고 정밀한 프롬프트
+
+## 핵심 규칙
+
+1. 모든 참조에 라벨을 붙이세요
+2. Modify 모드에서는 변경하면 **안 되는** 사항을 항상 명시하세요
+3. 미세 조정 시 한 번에 하나의 변수만 변경하세요
+4. 재현 가능성을 위해 프롬프트와 시드를 저장하세요
+5. 생성 = 새 장면, 수정 = 편집
+
+## 핵심 요점
+
+Uni-1을 마스터하는 데는 세 가지가 핵심입니다: **올바른 모드 선택 → 레퍼런스 제어 → 의도를 가진 반복**. 이 세 가지가 갖춰지면 더 이상 추측하는 것이 아니라 연출하게 됩니다.
diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6.mdx
index 77921eab5..3f197436c 100644
--- a/ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6.mdx
+++ b/ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6.mdx
@@ -1,93 +1,27 @@
---
title: "Meshy 6 파트너 노드 모델 생성 ComfyUI 공식 예제"
description: "이 기사에서는 ComfyUI에서 Meshy 6 노드의 API를 사용해 3D 모델을 생성하는 방법을 소개합니다."
-sidebarTitle: "Meshy 6"
-translationSourceHash: 7e389802
+sidebarTitle: "개요"
+translationSourceHash: 37e0029c
translationFrom: tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": 2dd46cd7
- "About Meshy 6": bc605135
- "Text-to-Model Workflow": 4898f71a
- "Image-to-Model Workflow": 23d84229
- "Multi-view to Model Workflow": a06016ac
---
-
-
-import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Meshy는 사용자가 텍스트 프롬프트, 이미지 또는 다중 뷰 입력을 통해 고품질 3D 모델을 생성할 수 있도록 지원하는 선도적인 AI 기반 3D 생성 플랫폼입니다. 이제 ComfyUI는 Meshy API를 기본적으로 통합하여 관련 노드를 편리하게 사용해 3D 모델을 생성할 수 있게 되었습니다.
## Meshy 6 소개
-Meshy 6는 Meshy의 최신 3D 모델 생성 기술로, 지오메트리 품질, 텍스처 정밀도 및 워크플로우 효율성이 크게 향상되었습니다.
+Meshy 6는 Meshy의 최신 3D 모델 생성 기술로, 지오메트리 품질, 텍스처 정밀도 및 워크플로 효율성이 크게 향상되었습니다.
+
+## Meshy 6의 장점
-**모델 주요 특징:**
- **더 스마트한 지오메트리**: 깔끔한 가장자리와 보다 일관된 구조를 갖춘 개선된 메시 토폴로지
- **더 높은 텍스처 정밀도**: 더 나은 디테일 보존과 색상 정확성을 갖춘 텍스처 생성 강화
-- **더 빠른 워크플로우**: 빠른 처리 시간을 위한 최적화된 생성 파이프라인
+- **더 빠른 워크플로**: 빠른 처리 시간을 위한 최적화된 생성 파이프라인
- **다양한 입력 모드**: 텍스트 기반 3D 생성, 이미지 기반 3D 생성, 다중 뷰 기반 3D 생성 지원
-- **PBR 지원**: 금속성, 거칠기, 법선 맵을 포함한 물리 기반 렌더링 맵 생성
-
-입력 자료
+ +이 워크플로를 사용해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + +워크플로 파일을 JSON 형식으로 다운로드
+ + +### 2. 워크플로 실행 단계 + + + +1. 긍정 프롬프트를 입력하세요 (비디오에 나타나길 원하는 콘텐츠) +2. 네거티브 프롬프트를 입력하세요 (비디오에 나타나길 원하지 않는 콘텐츠) +3. 비디오 출력 해상도를 수정하세요 +4. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 비디오 생성을 시작하세요 +5. API가 결과를 반환한 이후, 생성된 비디오를 `Save Video` 노드에서 확인할 수 있습니다. 비디오는 `ComfyUI/output/` 디렉토리에도 저장됩니다. + +## Moonvalley 이미지 기반 비디오 생성 워크플로 + +### 1. 워크플로 파일 다운로드 + + + + +워크플로 파일을 JSON 형식으로 다운로드
+ + +아래 이미지를 입력 이미지로 다운로드합니다 + + + +### 2. 워크플로 실행 단계 + + + +1. `Load Image` 노드에서 입력 이미지를 로드합니다 +2. 포지티브 프롬프트를 입력합니다 (비디오에 나타나길 원하는 콘텐츠) +3. 네거티브 프롬프트를 입력합니다 (비디오에 나타나지 않길 원하는 콘텐츠) +4. 비디오 출력 해상도를 수정합니다 +5. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 비디오 생성을 시작합니다 +6. API가 결과를 반환한 이후, `Save Video` 노드에서 생성된 비디오를 볼 수 있습니다. 비디오는 `ComfyUI/output/` 디렉토리에도 저장됩니다 + +## Moonvalley 비디오 기반 비디오 생성 워크플로 + +`Moonvalley Marey Video to Video` 노드를 사용하면 비디오 다시 그리기를 위한 참조 비디오를 입력할 수 있습니다. 참조 비디오의 모션 또는 캐릭터 포즈를 비디오 생성에 사용할 수 있습니다. + +### 1. 워크플로 파일 다운로드 + + + + +워크플로 파일을 JSON 형식으로 다운로드하세요
+ + +아래 비디오를 입력 비디오로 다운로드하세요: + + + +### 2. 단계에 따라 워크플로 실행 + + +1. `Load Video` 노드에서 참조 비디오(또는 나만의 자료)를 불러옵니다 + - 최종 비디오 재생 시간이 5초인 경우 입력 비디오는 5초보다 길어야 합니다 + - 최종 비디오 재생 시간이 10초인 경우 입력 비디오는 10초보다 길어야 합니다 +2. 포지티브 프롬프트를 입력합니다(비디오에 나타나길 원하는 콘텐츠) +3. 네거티브 프롬프트를 입력합니다(비디오에 나타나길 원하지 않는 콘텐츠) +4. 비디오 다시 그리기의 참조 유형을 선택하려면 `control_type` 파라미터를 설정합니다 + - `Motion Transfer`: 참조 비디오의 모션을 기반으로 생성합니다 + - `Pose Transfer`: 참조 비디오의 캐릭터 포즈를 기반으로 생성합니다 +5. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 비디오 생성을 시작합니다 +6. API가 결과를 반환한 이후 `Save Video` 노드에서 생성된 비디오를 볼 수 있습니다. 비디오는 `ComfyUI/output/` 디렉터리에도 저장됩니다 diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx index 0d840aca5..b2942adc2 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx @@ -1,66 +1,23 @@ --- title: "OpenAI 채팅 파트너 노드 ComfyUI 공식 예제" description: "이 글에서는 ComfyUI에서 OpenAI 채팅 파트너 노드를 사용하여 대화 기능을 완성하는 방법을 소개합니다." -sidebarTitle: "OpenAI 채팅" -translationSourceHash: 42100e82 +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: 560df60d translationFrom: tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; +OpenAI는 생성형 AI에 중점을 둔 회사로, 강력한 대화 기능을 제공합니다. 현재 ComfyUI는 OpenAI API를 통합해 ComfyUI에서 관련 노드를 직접 사용해 대화 기능을 완성할 수 있게 되었습니다. -OpenAI는 생성형 AI에 중점을 둔 회사로, 강력한 대화 기능을 제공합니다. 현재 ComfyUI는 OpenAI API를 통합해, ComfyUI에서 관련 노드를 직접 사용해 대화 기능을 완성할 수 있게 되었습니다. +## OpenAI Chat의 강점 -이 가이드에서는 해당 대화 기능을 완성하는 과정을 안내해 드리겠습니다. +- **지능적인 대화**: ComfyUI 안에서 OpenAI의 고급 언어 모델과 직접 대화할 수 있습니다. +- **이미지 이해**: AI가 해석하고 응답할 수 있도록 이미지를 불러옵니다. +- **작업 제어**: AI가 특정 작업(예: 이미지 분석, 프롬프트 생성)을 실행하도록 `OpenAI Chat Advanced Options`를 조정할 수 있습니다. +- **모델 선택**: `OpenAI Chat` 노드에서 다양한 OpenAI 모델을 선택할 수 있습니다. +- **여러 이미지 입력**: AI 해석이 필요한 이미지가 여러 장이라면 여러 이미지를 함께 배치할 수 있습니다. -
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-### 워크플로 실행을 단계별로 완료하세요
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+## 워크플로 실행을 단계별로 완료하기
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+ 샘플 입력 이미지 다운로드
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+## 시작하기
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+1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트합니다
+2. 템플릿 라이브러리로 이동하여 `Qwen Image 3.0 Pro`를 검색합니다
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image.mdx
index 577d5e221..bf52bb9fa 100644
--- a/ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image.mdx
+++ b/ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image.mdx
@@ -1,43 +1,23 @@
---
title: "Recraft Text to Image 파트너 노드 ComfyUI 공식 예제"
description: "ComfyUI에서 Recraft Text to Image 파트너 노드를 사용하는 방법을 알아보세요."
-sidebarTitle: "Recraft Text to Image"
-translationSourceHash: c559478e
+sidebarTitle: "개요"
+translationSourceHash: f7cc3ae9
translationFrom: tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image.mdx
---
-import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Recraft Text to Image 노드는 텍스트 설명을 기반으로 Recraft AI의 이미지 생성 기술을 사용하여 다양한 스타일의 고품질 이미지를 생성할 수 있게 해줍니다.
-이 가이드에서는 이 노드를 사용해 텍스트를 이미지로 변환하는 워크플로를 설정하는 방법을 보여드립니다.
-
-입력 자료
+ +이 워크플로를 사용해 보려면 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + +
+
+
+
+
+
+
+
+
+### Example outputs
+
+
+
+```
+Add a cinematic horizontal streaks motion blur to the subject's body. The hand stays in clear focus.
+```
+
+
+
+```
+The lighting is cold, soft glow emits from the window.
+```
+
+
+
+```
+Side profile shot of the subject, his hand is grabbing the sunglasses.
+```
+
+### Reve: Image Remix And Edit {#api_reve_image_remix}
+
+Remix and edit images using Reve's advanced model. Combine multiple reference images into a single output.
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+ 샘플 입력 이미지 다운로드
+
+
+
+
+
+
+### 2. 워크플로 실행을 단계별로 완료하기
+
+
+
+이미지의 번호를 참조하여 기본 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 실행을 완료할 수 있습니다.
+1. `Load Image` 노드에서 제공된 입력 이미지를 로드합니다.
+2. (선택 사항) `Rodin 3D Generate - Regular Generate`에서 해당 파라미터를 조정합니다.
+ - polygon_count: 다양한 폴리곤 수를 설정할 수 있습니다. 값이 높을수록 모델이 더 부드럽고 상세해집니다.
+3. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 모델 생성을 실행합니다. 워크플로가 완료된 후 해당 모델은 `ComfyUI/output/Rodin` 디렉토리에 자동으로 저장됩니다.
+4. `Preview 3D` 노드에서 메뉴를 확장하려면 클릭합니다.
+5. `Export`를 선택하여 해당 모델을 직접 내보냅니다.
+
+## 멀티뷰 모델 생성 워크플로
+
+해당 `Rodin 3D Generate - Regular Generate` 노드는 최대 5개의 이미지 입력을 허용합니다.
+
+### 1. 워크플로 파일 다운로드
+
+단일 뷰 워크플로를 멀티뷰 워크플로로 수정하거나, 아래 워크플로 파일을 직접 다운로드할 수 있습니다.
+
+입력 자료
+ +이 워크플로를 시도하려면 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + +
+
+
+
+
+ 정면 뷰 다운로드
+
+
+ 후면 뷰 다운로드
+
+
+ 좌측 뷰 다운로드
+
+
+
+
+
+
+
+
+### 2. 워크플로 실행을 단계별로 완료하기
+
+
+
+이미지에 표시된 번호를 참고하여 기본 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 실행을 완료할 수 있습니다.
+1. `Load Image` 노드에서 제공된 입력 이미지를 로드합니다.
+2. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 모델 생성을 실행합니다. 워크플로가 완료되면 해당 모델이 `ComfyUI/output/Rodin` 디렉터리에 자동으로 저장됩니다.
+3. `Preview 3D` 노드에서 클릭하여 메뉴를 확장합니다.
+4. `Export`를 선택하여 해당 모델을 직접 내보냅니다.
+
+## 기타 관련 노드
+
+현재 Rodin은 ComfyUI에서 다양한 유형의 모델 생성 노드를 제공합니다. 해당 입력 조건이 이 문서에서 소개한 워크플로와 동일하므로 필요에 따라 활성화할 수 있습니다. 또한 해당 템플릿에도 관련 노드를 제공하고 있으므로 필요에 따라 해당 노드 모드를 수정하여 활성화할 수도 있습니다.
+
+
diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation.mdx
index cc6e049a9..f24934b4a 100644
--- a/ko/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation.mdx
+++ b/ko/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation.mdx
@@ -1,64 +1,21 @@
---
title: "Runway 파트너 노드 이미지 생성 ComfyUI 공식 예제"
description: "이 기사에서는 ComfyUI에서 Runway 노드를 사용해 텍스트 기반 이미지 생성 및 레퍼런스 기반 이미지 생성을 하는 방법을 소개합니다."
-sidebarTitle: "Runway 이미지 생성"
-translationSourceHash: 1e65472c
+sidebarTitle: "개요"
+translationSourceHash: c94b8f46
translationFrom: tutorials/partner-nodes/runway/image-generation.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": 494c5eac
- "Runway Image Text-to-Image Workflow": 3fc44262
- "Runway Image Reference-to-Image Workflow": cc84e030
---
-import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Runway는 생성형 AI에 중점을 둔 회사로, 강력한 이미지 생성 기능을 제공합니다. 이 회사의 모델들은 스타일 전환, 이미지 확장, 디테일 제어와 같은 기능을 지원합니다. 현재 ComfyUI는 Runway API를 통합하여, ComfyUI에서 관련 노드를 직접 사용해 이미지를 생성할 수 있게 되었습니다.
-이 가이드에서는 다음 워크플로를 안내해 드립니다:
-- 텍스트 기반 이미지 생성
-- 레퍼런스 기반 이미지 생성
-
-입력 자료
+ +워크플로를 사용해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요. + +JSON 형식 워크플로 파일 다운로드
+ + +아래 이미지를 입력 이미지로 다운로드하세요. + + + +### 2. 워크플로 실행을 단계별로 완료하기 + + + +이미지의 숫자를 참조하여 기본적인 이미지 기반 비디오 생성 워크플로 실행을 완료할 수 있습니다: + +1. `Load Image` 노드에서 제공된 입력 이미지를 로드합니다. +2. `Runway Gen4 turbo` 노드에서 `prompt`를 설정하여 비디오 콘텐츠를 설명하고, `duration` 파라미터를 수정하여 비디오 길이를 설정하고, `ratio` 파라미터를 수정하여 비디오 화면 비율을 설정합니다. +3. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 비디오 생성을 실행합니다. +4. API가 결과를 반환할 때까지 기다린 후, `Save Video` 노드에서 생성된 비디오를 확인할 수 있습니다(마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 저장). 해당 비디오는 `ComfyUI/output/` 디렉터리에도 저장됩니다. \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music.mdx index d49d785f1..25f6e3ff4 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music.mdx @@ -1,106 +1,31 @@ --- title: "Sonilo 파트너 노드 공식 ComfyUI 예제" description: "이 기사에서는 ComfyUI에서 비디오를 음악으로, 텍스트를 오디오로 변환하는 데 Sonilo 파트너 노드를 사용하는 방법을 소개합니다." -sidebarTitle: "Sonilo" -translationSourceHash: bace14af +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: 7cf3f836 translationFrom: tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 77b8dcf2 - "Highlights": 5b7a698b - "Get started": b4aebceb - "Use cases": 90983ea2 --- - -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; - Sonilo는 AI 기반의 비디오 음악 서비스로, 당신의 영상에 맞춰 동기화된 사운드트랙을 생성합니다. 시각적 요소와 속도, 감정적 신호를 분석해 프레임별로 타임라인에 맞춘 음악을 만들어냅니다. -기존 워크플로우와 함께 ComfyUI 노드 그래프에서 바로 음악 생성을 실행할 수 있습니다. +기존 워크플로와 함께 ComfyUI 노드 그래프에서 바로 음악 생성을 실행할 수 있습니다. -## 주요 특징 +## Sonilo 비디오로 음악 생성의 장점 -- **길이, 속도 및 감정 일치** - 비디오의 정확한 지속시간, 템포, 감정적 흐름에 맞춰 음악이 생성되며, 콘텐츠를 위해 의도적으로 구성된 사운드트랙을 제공합니다. -- **즉시 생성** - 몇 초 만에 전곡 수준의 고품질 음악을 생성해 더 빠른 반복 작업과 원활한 크리에이티브 워크플로우를 가능하게 합니다. +- **길이, 속도 및 감정 일치** - 비디오의 정확한 재생 시간, 템포, 감정적 흐름에 맞춰 음악이 생성되며, 콘텐츠를 위해 의도적으로 구성된 사운드트랙을 제공합니다. +- **즉시 생성** - 몇 초 만에 전체 길이의 고품질 음악을 생성해 더 빠른 반복 작업과 원활한 크리에이티브 워크플로를 가능하게 합니다. - **상업적 사용 가능** - 생성된 모든 음악에는 상업적 사용 권한이 포함되어 있어 추가 라이선스 복잡성 없이 전문, 브랜드, 제작 환경에서 바로 사용할 수 있습니다. -
-
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+
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+ 샘플 입력 비디오 다운로드
+
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+
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2.mdx
index b13ec70b6..65d412420 100644
--- a/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2.mdx
+++ b/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2.mdx
@@ -1,66 +1,28 @@
---
title: "Topaz Image Enhance Bloom 2 - AI 크리에이티브 이미지 업스케일링"
description: "ComfyUI에서 Topaz Image Enhance Bloom 2로 이미지를 업스케일링하고 향상시키세요: 새로운 세부 정보, 질감, 시각적 요소를 추가하는 크리에이티브 업스케일링"
-sidebarTitle: "Topaz Image Enhance Bloom 2"
-translationSourceHash: 1e66f155
+sidebarTitle: "개요"
+translationSourceHash: 8c06680a
translationFrom: tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2.mdx
---
-import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Topaz Image Enhance Bloom 2는 Topaz 파트너 노드를 통해 ComfyUI에서 사용할 수 있는 크리에이티브 업스케일링 모델입니다. 이 모델은 이미지에 새로운 세부 정보, 질감, 시각적 요소를 추가하며, 미묘한 개선부터 대담한 재해석까지 1~9의 창의성 제어 기능을 제공합니다. 입력 비율을 유지하고 1x~6x의 업스케일링 배율을 지원합니다.
-입력 자료
+ +이 샘플 입력 비디오를 다운로드하여 워크플로를 사용해 보세요: + +
-
-
-
-
- 샘플 입력 이미지 다운로드
-
-
-
+새로운 세부 정보와 질감이 추가된 AI 생성 이미지의 크리에이티브 업스케일링:
-### 워크플로우 개요
-
-이 워크플로우는 다음 네 개의 노드를 사용합니다:
-
-- **LoadImage**: 소스 이미지를 제공합니다
-- **TopazImageEnhanceV2**: `Bloom 2` 향상 모델로 구성된 핵심 노드
-- **SaveImageAdvanced**: 향상된 출력을 PNG로 저장합니다
-- **ImageCompare**: 향상된 결과를 원본 옆에 표시하여 비교할 수 있습니다
-
-### 실행 단계
-
-1. **이미지 로드**: **LoadImage** 노드에서 입력 이미지를 업로드하거나 선택합니다
-2. **모델 선택**: **TopazImageEnhanceV2** 노드에서 `Bloom 2`를 유지합니다
-3. **창의성 설정**: 절제된 향상을 위한 1부터 뚜렷한 재해석을 위한 9까지 설정합니다
-4. **선택적 프롬프트**: 비워 두면 모델이 자동으로 생성합니다
-5. **실행 대기열 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성합니다
-
-## 시작하기
+## ComfyUI에서 사용하기
-1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트합니다
-2. 템플릿 라이브러리로 이동하여 `Topaz Image Enhance Bloom 2`를 검색합니다
\ No newline at end of file
+입력 자료
+- **크리에이티브 업스케일링**: 이미지에 새로운 세부 정보, 질감, 시각적 요소를 추가합니다 +- **조절 가능한 창의성**: 절제된 향상을 위한 1부터 뚜렷한 재해석을 위한 9까지 설정할 수 있습니다 +- **자동 프롬프팅**: 프롬프트가 비어 있으면 모델이 자동으로 생성합니다 +- **유연한 출력**: 입력 비율을 유지하고 1x~6x의 업스케일링 배율을 지원합니다 -이 샘플 입력 이미지를 다운로드하여 워크플로우를 사용해 보세요: +## 출력 예시 -
+
+
+
+
+ 샘플 입력 이미지 다운로드
+
+
+
+
+
+
+### 워크플로 개요
+
+이 워크플로는 다음 4개의 노드를 사용합니다.
+
+- **LoadImage**: 소스 이미지를 제공합니다.
+- **TopazImageEnhanceV2**: `Bloom 2` 향상 모델로 구성된 핵심 노드입니다.
+- **SaveImageAdvanced**: 향상된 출력을 PNG로 저장합니다.
+- **ImageCompare**: 향상된 결과를 원본 옆에 표시하여 비교합니다.
+
+### 실행 단계
+
+1. **이미지 로드**: **LoadImage** 노드에서 입력 이미지를 업로드하거나 선택합니다.
+2. **모델 선택**: **TopazImageEnhanceV2** 노드에서 `Bloom 2`를 유지합니다.
+3. **Creativity 설정**: 절제된 향상(1)에서 두드러진 재해석(9)까지 설정합니다.
+4. **선택적 프롬프트**: 비워 두면 모델이 자동으로 프롬프트를 생성합니다.
+5. **Queue 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성합니다.
+
+## 시작하기
+
+1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트합니다.
+2. 템플릿 라이브러리로 이동하여 `Topaz Image Enhance Bloom 2`를 검색합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-wonder-3-5.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-wonder-3-5.mdx
index 4692eaa4f..de5824d73 100644
--- a/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-wonder-3-5.mdx
+++ b/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-wonder-3-5.mdx
@@ -1,66 +1,29 @@
---
title: "Topaz Image Enhance Wonder 3.5 - AI 이미지 향상"
description: "ComfyUI에서 Topaz Image Enhance Wonder 3.5로 이미지 업스케일 및 향상: 생성형 디테일 복원, 노이즈 감소, 텍스트 선명화"
-sidebarTitle: "Topaz Image Enhance Wonder 3.5"
-translationSourceHash: 7dc87906
+sidebarTitle: "개요"
+translationSourceHash: 8955c911
translationFrom: tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-wonder-3-5.mdx
---
-import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Topaz Image Enhance Wonder 3.5는 Topaz 파트너 노드를 통해 ComfyUI에서 사용할 수 있는 생성형 향상 모델입니다. 미세한 디테일을 추가하고, 노이즈를 줄이며, 텍스트와 구조적 그래픽을 선명하게 만듭니다. 향상 강도는 낮음(low), 중간(medium), 높음(high)으로 설정할 수 있습니다. 입력 이미지의 가로세로 비율을 유지하며 1x에서 6x까지 업스케일 배율을 지원합니다.
-입력 자료
+ +이 샘플 입력 이미지를 다운로드하여 워크플로를 사용해 보세요. + +
-
-
-
-
- 샘플 입력 이미지 다운로드
-
-
-
+미세한 디테일이 추가되고 노이즈가 감소된 이미지 향상:
-### 워크플로우 개요
-
-이 워크플로우는 4개의 노드를 사용합니다:
-
-- **LoadImage**: 소스 이미지를 제공합니다
-- **TopazImageEnhanceV2**: `Wonder 3.5` 향상 모델로 구성된 핵심 노드
-- **SaveImageAdvanced**: 향상된 출력을 PNG로 저장합니다
-- **ImageCompare**: 향상된 결과를 원본과 나란히 표시하여 비교할 수 있게 합니다
-
-### 실행 단계
-
-1. **이미지 로드**: **LoadImage** 노드에서 입력 이미지를 업로드하거나 선택하세요
-2. **모델 선택**: **TopazImageEnhanceV2** 노드에서 `Wonder 3.5`를 유지하세요
-3. **향상 강도 선택**: `low`, `medium`, `high` 중에서 선택하세요
-4. **업스케일 배율 설정**: 1x에서 6x까지
-5. **실행 대기열(Queue) 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성하세요
-
-## 시작하기
+## ComfyUI에서 사용하기
-1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하세요
-2. 템플릿 라이브러리로 이동하여 `Topaz Image Enhance Wonder 3.5`를 검색하세요
\ No newline at end of file
+입력 자료
+- **생성형 디테일 복원**: 소스 이미지에 미세한 디테일을 추가합니다 +- **노이즈 감소**: 향상하면서 노이즈를 정리합니다 +- **텍스트 및 그래픽 선명화**: 텍스트와 구조적 그래픽을 선명하게 만듭니다 +- **조절 가능한 강도**: 낮음, 중간, 높음 향상 강도 중에서 선택합니다 +- **유연한 출력**: 입력 이미지의 가로세로 비율을 유지하고 1x에서 6x까지 업스케일 배율을 지원합니다 -이 샘플 입력 이미지를 다운로드하여 워크플로우를 사용해 보세요: +## 예시 출력 -
-
-
-
-
- 기본 비디오로 사용되는 샘플 클립
-
-
-
-
-### 워크플로우 개요
-
-이 워크플로는 세 개의 노드를 사용합니다:
-
-- **LoadVideo**: 소스 비디오를 제공합니다
-- **TopazVideoEnhanceV2**: `Starlight (Astra) Fast` 업스케일러 모델로 구성된 핵심 노드
-- **SaveVideo**: 향상된 비디오를 저장합니다
-
-### 실행 단계
+## Topaz Astra Video Creative Upscale의 강점
-1. **비디오 로드**: MP4 비디오를 **LoadVideo** 노드에 연결합니다
-2. **업스케일러 선택**: **TopazVideoEnhanceV2** 노드에서 `Starlight (Astra) Fast`를 유지합니다
-3. **해상도 설정**: `FullHD (1080p)` 또는 `4K (2160p)`
-4. **선택적 프레임 보간**: 보간 모델을 `apo-8`로 전환하여 프레임 속도를 높입니다
-5. **실행 대기열 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성합니다
+- **크리에이티브 비디오 업스케일링**: Starlight (Astra) Fast 모델로 비디오를 업스케일링하고 향상시킵니다
+- **선택적 프레임 보간**: apo-8 보간 모델로 전환하여 프레임 속도를 높이고 움직임을 부드럽게 합니다
+- **목표 해상도**: FullHD (1080p) 또는 4K (2160p)로 출력합니다
+- **간단한 입출력**: MP4 입력을 받아 향상된 MP4 출력을 생성합니다
-## 시작하기
+## ComfyUI에서 사용하기
-1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트합니다
-2. 템플릿 라이브러리로 이동하여 `Topaz Astra`를 검색합니다
\ No newline at end of file
+입력 자료
- -이 워크플로를 실행해 보려면 샘플 입력 비디오를 다운로드하세요: - -
+
+
+ 기본 비디오로 사용되는 말이 달리는 클립입니다.
+
+
+
+
+### 워크플로우 개요
+
+이 워크플로우는 세 개의 노드를 사용합니다:
+
+- **LoadVideo**: 소스 비디오를 제공합니다.
+- **TopazVideoEnhanceV2**: `Starlight Precise 2.5` 업스케일러 모델로 구성된 핵심 노드입니다.
+- **SaveVideo**: 향상된 비디오를 저장합니다.
+
+### 실행 단계
+
+1. **비디오 로드**: **LoadVideo** 노드에 MP4 비디오를 연결합니다.
+2. **업스케일러 선택**: **TopazVideoEnhanceV2** 노드에서 `Starlight Precise 2.5`를 유지합니다.
+3. **해상도 설정**: `FullHD (1080p)` 또는 `4K (2160p)`
+4. **실행 대기열 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성합니다.
+
+## 시작하기
+
+1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트합니다.
+2. 템플릿 라이브러리로 이동하여 `Topaz Starlight Precise 2.5`를 검색합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx
index e72b0129f..294759a83 100644
--- a/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx
+++ b/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx
@@ -1,133 +1,25 @@
---
title: "Tripo 파트너 노드 모델 생성 ComfyUI 공식 예제"
description: "이 글에서는 ComfyUI에서 Tripo 노드의 API를 사용해 모델을 생성하는 방법을 소개합니다."
-sidebarTitle: "모델 생성"
-translationSourceHash: 96085cb7
+sidebarTitle: "개요"
+translationSourceHash: 7fedb02b
translationFrom: tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": b329659d
- "Text-to-Model Workflow": 74e18d87
- "Image-to-Model Workflow": 827ff1de
- "Multi-view Model Generation Workflow": b42829bd
- "Subsequent Task Processing for the Same Task": 6c2a271d
---
-
-import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Tripo AI는 생성형 AI 3D 모델링에 중점을 둔 기업입니다. 사용자 친화적인 플랫폼과 API 서비스를 제공하여 텍스트 프롬프트나 2D 이미지(단일 또는 다중)를 빠르게 고품질 3D 모델로 변환할 수 있습니다.
ComfyUI는 현재 해당 Tripo API를 기본적으로 통합하여 ComfyUI에서 관련 노드를 편리하게 사용해 모델을 생성할 수 있도록 지원합니다.
+## Tripo 모델 생성의 장점
+
현재 ComfyUI의 파트너 노드는 다음과 같은 Tripo 모델 생성 기능을 지원합니다:
- 텍스트 기반 3D 모델 생성
- 이미지 기반 3D 모델 생성
- 멀티뷰 모델 생성
- 리그 모델
-- 리터겟 리그 모델
-
-입력 자료
+ +워크플로우를 사용해 보려면 다음 샘플 입력 비디오를 다운로드하세요: + +Json 형식 워크플로우 파일 다운로드
- - -### 2. 워크플로우를 단계별로 완료하세요 - - - -이미지의 숫자를 참고해 기본적인 텍스트 기반 3D 모델 생성 워크플로우를 완료하세요: -1. `Tripo: Text to Model` 노드에서 `prompt` 필드에 프롬프트를 입력하세요. - - 모델: 다양한 모델을 선택할 수 있습니다. - - 스타일: 다양한 스타일을 설정할 수 있습니다. - - 텍스처 품질: 다양한 텍스처 품질을 설정할 수 있습니다. -2. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 모델 생성을 실행하세요. 워크플로우가 완료된 후 해당 모델은 자동으로 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다. -3. `Preview 3D` 노드에서 메뉴를 확장하세요. -4. `Export`를 선택해 해당 모델을 바로 내보내세요. - -## 이미지 기반 3D 모델 생성 워크플로우 - -### 1. 워크플로우 파일 다운로드 - -아래 파일을 다운로드한 후 ComfyUI로 드래그하여 해당 워크플로우를 로드하세요. - - -Json 형식 워크플로우 파일 다운로드
- - - -아래 이미지를 입력 이미지로 다운로드하세요. - - -### 2. 워크플로우를 단계별로 완료하세요 - - - -이미지의 숫자를 참고해 기본적인 이미지 기반 3D 모델 생성 워크플로우를 완료하세요: -1. `Load Image` 노드에서 제공된 입력 이미지를 로드하세요. -2. `Tripo: Image to Model` 노드에서 해당 매개변수 설정을 수정하세요. - - 모델: 다양한 모델을 선택할 수 있습니다. - - 스타일: 다양한 스타일을 설정할 수 있습니다. - - 텍스처 품질: 다양한 텍스처 품질을 설정할 수 있습니다. -3. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 모델 생성을 실행하세요. 워크플로우가 완료된 후 해당 모델은 자동으로 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다. -4. 모델 다운로드는 텍스트 기반 3D 모델 생성 섹션의 지침을 참조하세요. - -## 멀티뷰 모델 생성 워크플로우 - -여러 뷰 이미지에서 3D 모델을 생성하여 정확도를 높일 수 있습니다. - -
-
-
-
-
- 전면 뷰 입력 다운로드
-
-
- 후면 뷰 입력 다운로드
-
-
-
-
-
-
-
-### 2. 워크플로우 실행을 단계별로 완료하세요
-
-
-
-이미지의 숫자를 참고하여 기본적인 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 워크플로우 실행을 완료할 수 있습니다:
-1. `Load Image` 노드에서 제공된 입력 이미지를 각각 로드하세요.
-2. `Tripo: Image to Model` 노드에서 해당 매개변수 설정을 수정하세요.
- - 모델: 다양한 모델을 선택할 수 있습니다.
- - 스타일: 다양한 스타일을 설정할 수 있습니다.
- - 텍스처 품질: 다양한 텍스처 품질을 설정할 수 있습니다.
-3. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 모델 생성을 실행하세요. 워크플로우가 완료된 후 해당 모델은 자동으로 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다.
-4. 다른 뷰 입력에 대해서는 단계 도표를 참고하고 해당 노드 모드를 `Always`로 설정해 활성화하세요.
-5. 모델 다운로드는 텍스트 기반 3D 모델 생성 섹션의 지침을 참조하세요.
-
-## 동일 작업에 대한 후속 작업 처리
+- 리타겟 리그 모델
-Tripo의 해당 노드들은 동일 작업에 대한 후속 처리를 제공하며, 관련 노드에 해당 `model_task_id`를 입력하기만 하면 됩니다. 또한 관련 템플릿에도 해당 노드를 제공했으므로 필요에 따라 해당 노드 모드를 수정해 활성화할 수 있습니다.
+## ComfyUI에서 사용하기
-
+입력 자료
- -워크플로우를 실행해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: - -
+
+
+
+
+
+
+ Download sample input image
+
+
+
+
+
+### 2. Complete the Workflow Execution Step by Step
+
+
+
+You can refer to the numbers in the image to complete the basic image-to-model workflow execution:
+1. In the `Load Image` node, load the provided input image
+2. In the `Tripo: Image to Model` node, modify the corresponding parameter settings
+ - model: You can select different models
+ - style: You can set different styles
+ - texture_quality: You can set different texture qualities
+3. Click the `Run` button, or use the shortcut `Ctrl(cmd) + Enter` to execute model generation. After the workflow completes, the corresponding model will be automatically saved to the `ComfyUI/output/` directory
+4. For model download, please refer to the instructions in the text-to-model section
+
+## 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 워크플로
+
+여러 뷰 이미지에서 3D 모델을 생성하여 정확도를 높입니다.
+
+Input materials
+ +Download this sample input image to try the workflow: + +
+
+
+
+
+ 정면 뷰 입력 다운로드
+
+
+ 후면 뷰 입력 다운로드
+
+
+
+
+
+
+
+### 2. 워크플로 실행을 단계별로 완료하기
+
+
+
+기본적인 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 워크플로 실행을 완료하려면 이미지의 번호를 참조하세요:
+1. `Load Image` 노드에서 제공된 입력 이미지를 각각 로드합니다
+2. `Tripo: Image to Model` 노드에서 해당 매개변수 설정을 수정합니다
+ - model: 다양한 모델을 선택할 수 있습니다
+ - style: 다양한 스타일을 설정할 수 있습니다
+ - texture_quality: 다양한 텍스처 품질을 설정할 수 있습니다
+3. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 모델 생성을 실행합니다. 워크플로가 완료되면 해당 모델이 `ComfyUI/output/` 디렉터리에 자동으로 저장됩니다
+4. 다른 뷰 입력의 경우 단계 다이어그램을 참조하고 해당 노드 모드를 `Always`로 설정하여 활성화할 수 있습니다
+5. 모델 다운로드에 대해서는 텍스트 기반 3D 모델 생성 섹션의 안내를 참조하세요
+
+## 동일 작업에 대한 후속 작업 처리
+
+Tripo의 해당 노드는 동일한 작업에 대한 후속 처리를 제공합니다. 관련 노드에 해당하는 `model_task_id`만 입력하면 되며, 관련 템플릿에도 해당 노드가 제공되어 있습니다. 필요에 따라 해당 노드 모드를 수정하여 활성화할 수도 있습니다.
+
+
diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1.mdx
index 1759b2e77..a830d964a 100644
--- a/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1.mdx
+++ b/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1.mdx
@@ -1,31 +1,19 @@
---
title: "Tripo 3.1: 고해상도 3D 에셋 생성 ComfyUI 공식 가이드"
-description: "파트너 노드를 통해 ComfyUI에서 Tripo 3.1을 사용해 고해상도 3D 에셋을 생성하는 방법을 알아보세요. 높은 밀도의 지오메트리와 제작용 PBR 준비 완료 재료를 제공합니다."
-sidebarTitle: "Tripo 3.1"
-translationSourceHash: 963df1ae
+description: "파트너 노드를 통해 ComfyUI에서 Tripo 3.1을 사용해 고해상도 3D 에셋을 생성하는 방법을 알아보세요. 높은 밀도의 지오메트리와 제작용 PBR 준비 완료 재질을 제공합니다."
+sidebarTitle: "개요"
+translationSourceHash: 59b34c17
translationFrom: tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": ff0ef375
- "Capabilities": e1e09f67
- "Use Cases": f26085b8
- "Available Workflows": 70270755
---
-
-import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Tripo 3.1은 ComfyUI의 Tripo 파트너 노드를 통해 이용 가능한 최신 모델 버전입니다. 이전 버전에 비해 더 높은 지오메트리 밀도와 향상된 표면 품질을 제공하며, 근접 촬영 제작에 적합합니다.
-입력 자료
+ +워크플로를 실행해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + +
-
-
-
-
-
-
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+ 워크플로에 사용할 첫 번째 프레임이거나, 직접 만든 이미지를 사용해도 됩니다.
+
+
+
+
+#### 프롬프트 팁
+
+1. **첫 번째 프레임**: `first_frame` 입력은 필수입니다. `last_frame` 입력은 선택 사항이며, 모델은 두 프레임 사이의 움직임을 생성합니다.
+2. **적응형 비율**: `adaptive`를 사용하면 출력 크기가 입력 이미지에 맞춰집니다.
+3. **프롬프트**: 무엇이 어떻게 움직이는지와 원하는 오디오를 설명하세요. 모델이 변경하길 원하지 않는 한 피사체와 구도를 유지하세요.
+
+## Wan 3.0 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로
+
+레퍼런스 이미지, 비디오, 오디오를 조건으로 비디오를 생성하고, 프롬프트의 태그를 통해 각 레퍼런스에 작업을 지정합니다.
+
+
+
+입력 자료
+ +이 워크플로를 사용해 보려면 이 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + +
+
+
+ 비디오에 표시될 제품의 레퍼런스 이미지입니다.
+
+
+ 비디오에 등장하는 캐릭터의 레퍼런스 이미지입니다.
+
+
+
+
+#### 프롬프트 작성 팁
+
+1. **태그로 레퍼런스 지정**: 프롬프트에서 각 입력을 `@Image1`, `@Video1`, `@Audio1`과 같이 입력 순서에 따라 유형별로 번호를 붙여 참조하세요. 샘플 프롬프트는 신발 디자인을 `@Image1`에, 캐릭터를 `@Image2`에 할당합니다.
+2. **제한 사항**: 레퍼런스 이미지는 최대 10개, 레퍼런스 비디오는 5개, 레퍼런스 오디오 클립은 5개까지 사용할 수 있습니다. 각 레퍼런스 비디오 또는 오디오 클립은 15초 이하여야 하며, 모든 레퍼런스 비디오의 총 재생 시간도 15초 이내여야 합니다(오디오도 동일). 레퍼런스 비디오와 출력 재생 시간을 합친 길이는 30초를 초과할 수 없습니다.
+3. **작업 지정**: 각 레퍼런스가 무엇을 제어하는지(제품 디자인, 캐릭터 정체성, 스타일, 동작, 음성)와 무엇이 변경되지 않아야 하는지 명시하세요. 명확하게 지정할수록 더 일관된 결과를 얻을 수 있습니다.
+4. **프롬프트 또는 레퍼런스 필수**: 프롬프트를 제공하거나 최소 한 개의 레퍼런스 입력을 제공해야 합니다. 그렇지 않으면 노드에서 오류가 반환됩니다.
+
+## 시작하기
+
+1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하거나 최신 [Comfy Desktop](https://www.comfy.org/download)을 사용하세요
+2. Template Library로 이동하여 `Wan 3.0`을 검색하세요
+3. 세 가지 워크플로 중 하나를 로드하세요 (텍스트 기반 비디오 생성, 이미지 기반 비디오 생성 또는 레퍼런스 기반 비디오 생성)
+4. Comfy 계정으로 로그인하고 [크레딧](/ko/interface/credits)이 충분한지 확인하세요
+5. 입력 자료(첫 번째 프레임 또는 레퍼런스 이미지)를 연결하고 실행하세요
+
+## 자주 묻는 질문
+
+입력 자료
+ +워크플로를 시험해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요. + +
-
- 
+**입력 자료**
+
+이 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요:
+
+
+
+ `LoadImage` 노드 85 · `retro_futuristic_home.png`
+
+
+
+
- 이 워크플로우는 모듈식 처리를 위해 서브그래프 노드를 사용합니다. 서브그래프 사용자 지정 및 확장에 대한 자세한 내용은 서브그래프 문서를 확인하세요.
+ 이 워크플로는 모듈식 처리를 위해 서브그래프 노드를 사용합니다. 서브그래프 문서를 확인하여 워크플로를 사용자 정의하고 확장하는 방법을 알아보세요.
----
+### Depth Anything 3: 비디오 깊이 추정 {#utility_depth_anything3_video_depth_estimation}
-## 2. 비디오 깊이 추정
+비디오를 업로드하여 프레임별 깊이 시퀀스를 생성합니다. 서브그래프 내부에서 **GetVideoComponents**는 입력 비디오를 프레임으로 분할하고, **LoadDA3Model**은 모델을 로드하며, **SetVideoComponents**는 깊이 프레임을 다시 비디오 출력으로 재조립합니다.
-**기능 설명:** 비디오를 업로드하고 **Video Depth Estimation (Depth Anything 3)**을 실행하여 프레임별 깊이 시퀀스를 생성합니다. 서브그래프 내에서 **GetVideoComponents**가 입력 비디오를 프레임으로 분할하고, **LoadDA3Model**이 모델을 로드하며, **SetVideoComponents**가 깊이 프레임을 비디오로 재구성합니다.
+
-
- JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Depth Anything 3" 검색
-
Comfy Cloud에서 열기
+
+ JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Depth Anything 3: Video Depth Estimation" 검색
+
-
+**입력 자료**
+
+이 파일을 해당 `LoadVideo` 노드에 업로드하세요:
+
+
+
+ `LoadVideo` 노드 87 · `empty_room_assembly.mp4`
+
+
+
+
- 이 워크플로우는 모듈식 처리를 위해 서브그래프 노드를 사용합니다. 서브그래프 사용자 지정 및 확장에 대한 자세한 내용은 서브그래프 문서를 확인하세요.
+ 이 워크플로는 모듈식 처리를 위해 서브그래프 노드를 사용합니다. 서브그래프 문서를 확인하여 워크플로를 사용자 정의하고 확장하는 방법을 알아보세요.
## 모델 변형
-| 변형 | head_type | 하늘 감지 | 신뢰도 | 카메라 디코더 | 최적 용도 |
-|------|-----------|:---------:|:------:|:-------------:|-----------|
+| 변형 | head_type | has_sky | has_confidence | camera_decoder | 적합한 용도 |
+|---------|-----------|:-------:|:--------------:|:--------------:|----------|
| **Small** | dualdpt | ❌ | ✅ | ✅ | 빠른 추론, 모바일/엣지 |
| **Base** | dualdpt | ❌ | ✅ | ✅ | 균형 잡힌 성능 |
-| **Mono-Large** | dpt | ✅ | ❌ | ❌ | 하늘 감지 지원 단일 뷰 깊이 |
-| **Metric-Large** | dpt | ✅ | ❌ | ❌ | 미터 단위 물리적 깊이 |
+| **Mono-Large** | dpt | ✅ | ❌ | ❌ | 하늘 감지가 포함된 단안 깊이 |
+| **Metric-Large** | dpt | ✅ | ❌ | ❌ | 미터 단위의 물리적 실제 깊이 |
-- **Small**과 **Base**는 `dualdpt` 헤드 유형을 사용하며, 신뢰도 추정 및 카메라 디코더를 지원합니다(다중 뷰 애플리케이션용).
-- **Mono-Large**와 **Metric-Large**는 `dpt` 헤드 유형을 사용하며, 하늘 감지를 지원합니다. Metric-Large는 미터 단위의 원시 깊이를 출력합니다。
+- **Small** 및 **Base**는 신뢰도 추정과 멀티뷰 애플리케이션용 카메라 디코더 지원을 갖춘 `dualdpt` 헤드 타입을 사용합니다.
+- **Mono-Large** 및 **Metric-Large**는 하늘 감지를 지원하는 `dpt` 헤드 타입을 사용합니다. Metric-Large는 미터 단위의 원시 깊이를 출력합니다.
## 커뮤니티 리소스
-- [Depth Anything 3 GitHub (ByteDance-Seed)](https://github.com/ByteDance-Seed/Depth-Anything-3) — 연구 논문 및 코드
-- [Comfy-Org/Depth-Anything-3](https://huggingface.co/Comfy-Org/Depth-Anything-3) — 공식 ComfyUI 모델 가중치
+- [Depth Anything 3 GitHub (ByteDance-Seed)](https://github.com/ByteDance-Seed/Depth-Anything-3): 연구 논문 및 코드
+- [Comfy-Org/Depth-Anything-3](https://huggingface.co/Comfy-Org/Depth-Anything-3): 공식 ComfyUI 모델 가중치
diff --git a/ko/tutorials/utility/face-detection/mediapipe.mdx b/ko/tutorials/utility/face-detection/mediapipe.mdx
index cb82b3b94..bc13e953b 100644
--- a/ko/tutorials/utility/face-detection/mediapipe.mdx
+++ b/ko/tutorials/utility/face-detection/mediapipe.mdx
@@ -10,6 +10,7 @@ translationBlockHashes:
"Community Resources": 998156fe
---
+
import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"
@@ -82,7 +83,7 @@ SeedVR2 3B Int8을 사용하여 이미지를 확대합니다. SeedVR2 3B Int8은
이 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요:
-
+
`LoadImage` 노드 1 · `watch_macro_shot.png`
@@ -92,19 +93,15 @@ SeedVR2 3B Int8을 사용하여 이미지를 확대합니다. SeedVR2 3B Int8은
-
-
-### 1.1 실행 단계
+
### 1.1 실행 단계
-1. 이미지를 `ComfyUI/input/` 폴더에 넣고 `이미지 불러오기` 노드에서 선택합니다.
+1. 이미지를 `ComfyUI/input/` 폴더에 넣고 `Load Image` 노드에서 해당 이미지를 선택합니다.
2. SeedVR2 모델 로더에서 `seedvr2_3b_int8_convrot.safetensors` 체크포인트를 선택합니다.
-3. `실행 대기열`을 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter`를 누르면 실행됩니다.
-
-### SeedVR2 7B Int8: 이미지 확대 {#utility_seedvr2_7b_int8_upscale_image}
+3. `Queue`를 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter`를 눌러 실행합니다.### SeedVR2 7B Int8: 이미지 확대 {#utility_seedvr2_7b_int8_upscale_image}
-SeedVR2 7B Int8을 사용하여 이미지를 확대합니다. 이는 적대적 학습과 적응형 창 어텐션을 통해 해상도를 향상시키는 원스텝 디퓨전 모델입니다.
+SeedVR2 7B Int8을 사용해 이미지를 확대하세요. 이 모델은 적대적 학습과 적응형 창 어텐션을 통해 해상도를 향상시키는 원스텝 diffusion 모델입니다.
-
-
+**입력 자료**
+
+이 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요:
+
+
+ 
### 실행 단계
-1. **LoadImage** — 입력 이미지 로드
-2. **LoadDA3Model** — Depth Anything 3 변형 선택
-3. **실행** — Queue 클릭 또는 `Cmd+Enter`
-4. 워크플로우가 깊이 맵과 나란히 비교 결과 출력
+1. **LoadImage**: 입력 이미지 로드
+2. **LoadDA3Model**: Depth Anything 3 변형 선택
+3. **실행**: Queue 클릭 또는 `Cmd+Enter` 사용
+4. 워크플로는 깊이 맵과 원본 이미지를 나란히 비교한 이미지를 출력합니다.
+
+
### 실행 단계
-1. **LoadVideo** — 입력 비디오 로드
-2. **모델 선택** — **Small**, **Base**, **Mono-Large** 또는 **Metric-Large** 중 선택
-3. **실행** — Queue 클릭 또는 `Cmd+Enter`
-4. 워크플로우가 프레임별 깊이 맵 비디오 출력
+1. **LoadVideo**: 입력 비디오 로드
+2. **모델 선택**: **Small**, **Base**, **Mono-Large**, **Metric-Large** 중에서 선택
+3. **실행**: Queue 클릭 또는 `Cmd+Enter` 사용
+4. 워크플로는 프레임별 깊이 맵이 포함된 비디오를 출력합니다.
@@ -82,7 +83,7 @@ SeedVR2 3B Int8을 사용하여 이미지를 확대합니다. SeedVR2 3B Int8은
이 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요:
-
+
- 
-
+### 2.1 실행 단계
-### 2.1 실행 단계
+1. 이미지를 `ComfyUI/input/` 폴더에 넣고 `Load Image` 노드에서 선택하세요.
+2. SeedVR2 모델 로더에서 `seedvr2_7b_int8_convrot.safetensors` 체크포인트를 선택하세요.
+3. `Queue`를 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter`를 눌러 실행하세요.### SeedVR2 3B Int8: 비디오 업스케일 {#utility_seedvr2_3b_int8_upscale_video}
-1. 이미지를 `ComfyUI/input/` 폴더에 넣고 `이미지 불러오기` 노드에서 선택합니다.
-2. SeedVR2 모델 로더에서 `seedvr2_7b_int8_convrot.safetensors` 체크포인트를 선택합니다.
-3. `실행 대기열`을 클릭하거나 `Ctrl(Cmd) + Enter`를 입력하여 실행합니다.
+SeedVR2 3B Int8은 프레임 간 시간적 일관성을 유지하면서 해상도를 향상시키는 원스텝 diffusion 모델입니다. 이 모델을 사용하여 비디오 영상을 업스케일하고 복원할 수 있습니다.
-### SeedVR2 3B Int8: 비디오 업스케일 {#utility_seedvr2_3b_int8_upscale_video}
-
-SeedVR2 3B Int8을 사용하여 비디오를 업스케일하고 복원합니다. 이 모델은 프레임 간 시간적 일관성을 유지하면서 해상도를 향상시키는 원스텝 diffusion 모델입니다.
-
-
+
下载工作流图片
- +
+
+在 Comfy Cloud 上运行
- +**输入素材** -请下载下面的图片，并拖入 ComfyUI 以加载对应的工作流 - +将此文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： -请下载下面的图片，我们将使用它来作为输入图片 - +
+
+
+
+**示例输出**
+
+
+
+
+
+
+
+### 1. Inpainting 工作流与素材
+
+
+
+
+输入文本提示词，使用 Anima 模型生成动漫风格图像。配置步数和 CFG 缩放等设置以控制输出。
-### Anima Preview：动漫文生图
+
-
+4. 下载缺失的模型（参见[模型下载](#anima-模型下载)），输入提示词，然后点击 **运行**
## Anima 模型下载
diff --git a/zh/tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx b/zh/tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx
index df62e8320..11380e685 100644
--- a/zh/tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx
+++ b/zh/tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx
@@ -11,6 +11,7 @@ translationBlockHashes:
---
+
import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"
**Boogu-Image-0.1** 是一个采用 Apache-2.0 许可证的开源统一图像生成与编辑模型系列。它通过整合理解与生成能力的系统，在摄影、文字渲染、风格化和图像编辑任务中均能提供具有竞争力的表现。
diff --git a/zh/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx b/zh/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx
index 053080a1b..85834bede 100644
--- a/zh/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx
+++ b/zh/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx
@@ -13,6 +13,7 @@ translationBlockHashes:
---
+
import UpdateReminder from '/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx'
**ERNIE-Image** 是百度开源的文生图模型，基于 Apache-2.0 协议发布。该模型基于 **8B** 参数的扩散变换器（DiT）构建，支持精准文字渲染、强大的指令跟随以及结构化视觉生成，可产出高质量图像。
diff --git a/zh/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx b/zh/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx
index a4c23786d..0bc1ed291 100644
--- a/zh/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx
+++ b/zh/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx
@@ -12,6 +12,7 @@ translationBlockHashes:
"Other Related Resources": e794d9ef
---
+
HiDream-I1 是智象未来(HiDream-ai)于2025年4月7日正式开源的文生图模型。该模型拥有17B参数规模，采用 [MIT 许可证](https://github.com/HiDream-ai/HiDream-I1/blob/main/LICENSE) 发布，支持用于个人项目、科学研究以及商用，目前在多项基准测试中该模型表现优异。
diff --git a/zh/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx b/zh/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx
index 5f23ba71e..b404b3ae7 100644
--- a/zh/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx
+++ b/zh/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx
@@ -2,16 +2,17 @@
title: "ComfyUI 原生 HiDream-O1-Image 工作流示例"
sidebarTitle: "HiDream-O1-Image"
description: "本文档将引导你完成 ComfyUI 原生 HiDream-O1-Image 文生图和图像编辑工作流"
-translationSourceHash: e0b5f913
+translationSourceHash: 638057a7
translationFrom: tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx
translationBlockHashes:
"_intro": e1c85b19
- "HiDream-O1-Image Full Workflow": 8e4c5dfc
+ "HiDream-O1-Image Full Workflow": 40972bac
"HiDream-O1-Image Dev Workflow": 95557b27
"Additional Notes": 762758eb
---
+
import UpdateReminder from '/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx'
-
+
+在 Comfy Cloud 上运行
- +**输入素材** - -下载下面的图片，我们将使用它作为输入图片。 - +将该文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： +
+ 
+
+
+**示例输出**
+
+
+
+
+ 
+
+
+### 1. 工作流文件下载
### 2. 按步骤完成工作流运行
-
+
1. **加载主模型**：确保 `Load Diffusion Model` 节点加载了 `omnigen2_fp16.safetensors`
2. **加载文本编码器**：确保 `Load CLIP` 节点加载了 `qwen_2.5_vl_fp16.safetensors`
3. **加载 VAE**：确保 `Load VAE` 节点加载了 `ae.safetensors`
-4. **上传图像**：在 `Load Image` 节点中上传提供的图片
+4. **上传图像**：在 `Load Image` 节点中上传提供的图像
5. **输入提示词**：
- 在第一个 `CLipTextEncode` 节点中输入正向提示词（想要出现在图像中的内容）
- 在第二个 `CLipTextEncode` 节点中输入负向提示词（不想要出现在图像中的内容）
-6. **开始生成**：点击 `Queue Prompt` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter(回车)` 来执行文生图
-7. **查看结果**：生成完成后对应的图片会自动保存到 `ComfyUI/output/` 目录下，你也可以在 `SaveImage` 节点中预览
+6. **开始生成**：点击 `Queue Prompt` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 来执行文生图
+7. **查看结果**：生成完成后，对应的图像会自动保存到 `ComfyUI/output/` 目录下，你也可以在 `SaveImage` 节点中预览
### 3. 工作流补充说明
-- 如果你想要启用第二张图像输入 ，你可以将工作流中状态为粉紫色的节点使用快捷键 **Ctrl + B** 来启用对应的节点输入
-- 如果你想要自定义尺寸 ，可以删除链接 `EmptySD3LatentImage` 节点的 `Get image size` 节点，并输入自定义尺寸
+- 如果你想要启用第二张图像输入，可以对工作流中状态为粉色/紫色的节点使用快捷键 **Ctrl + B** 来启用对应的节点输入
+- 如果你想要自定义尺寸，可以删除与 `EmptySD3LatentImage` 节点关联的 `Get image size` 节点，并输入自定义尺寸
diff --git a/zh/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit.mdx b/zh/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit.mdx
index 9c599bd50..423cc57ed 100644
--- a/zh/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit.mdx
+++ b/zh/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit.mdx
@@ -2,15 +2,16 @@
title: "Qwen-Image-Edit ComfyUI 原生工作流示例"
description: "Qwen-Image-Edit 是 Qwen-Image 的图像编辑版本，基于20B模型进一步训练，支持精准文字编辑和语义/外观双重编辑能力。"
sidebarTitle: "Qwen-Image-Edit"
-translationSourceHash: e23fc4df
+translationSourceHash: 0faaeb7a
translationFrom: tutorials/image/qwen/qwen-image-edit.mdx
translationBlockHashes:
"_intro": eee08e9a
"ComfyOrg Qwen-Image-Edit Live Stream": 6e70a462
- "Qwen-Image-Edit ComfyUI Native Workflow Example": eb13de46
+ "Qwen-Image-Edit ComfyUI Native Workflow Example": 530f43f2
---
+
import UpdateReminder from '/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx'
**Qwen-Image-Edit** 是 Qwen-Image 的图像编辑版本。它基于20B的Qwen-Image模型进一步训练，成功将Qwen-Image的文本渲染特色能力拓展到编辑任务上，以支持精准的文字编辑。此外，Qwen-Image-Edit将输入图像同时输入到Qwen2.5-VL（获取视觉语义控制）和VAE Encoder（获得视觉外观控制），以同时获得语义/外观双重编辑能力。
@@ -42,43 +43,65 @@ import UpdateReminder from '/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx'
+
+
+
+下载 JSON 格式工作流
- +上传此文件到对应的 `LoadImage` 节点： - -在 ComfyUI Cloud 上运行
- +
+ 
+
+
+**示例输出**
+
+
+
+
+ 
+
+
+### 1. 工作流文件
### 2. 模型下载
-所有模型都可在 [Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI/tree/main) 或 [Comfy-Org/Qwen-Image-Edit_ComfyUI](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-Edit_ComfyUI) 找到
+全部模型都可以在 [Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI/tree/main) 或 [Comfy-Org/Qwen-Image-Edit_ComfyUI](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-Edit_ComfyUI) 中找到
-**Diffusion model**
+**Diffusion 模型**
-- [qwen_image_edit_fp8_e4m3fn.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-Edit_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/qwen_image_edit_fp8_e4m3fn.safetensors)
+- [qwen_image_edit_fp8_e4m3fn.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-Edit_ComfyUI/blob/main/split_files/diffusion_models/qwen_image_edit_fp8_e4m3fn.safetensors)
**LoRA**
-- [Qwen-Image-Lightning-4steps-V1.0.safetensors](https://huggingface.co/lightx2v/Qwen-Image-Lightning/resolve/main/Qwen-Image-Lightning-4steps-V1.0.safetensors)
+- [Qwen-Image-Lightning-4steps-V1.0.safetensors](https://huggingface.co/lightx2v/Qwen-Image-Lightning/blob/main/Qwen-Image-Lightning-4steps-V1.0.safetensors)
-**Text encoder**
+**文本编码器**
-- [qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI/resolve/main/split_files/text_encoders/qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors)
+- [qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI/blob/main/split_files/text_encoders/qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors)
**VAE**
-- [qwen_image_vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI/resolve/main/split_files/vae/qwen_image_vae.safetensors)
+- [qwen_image_vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI/blob/main/split_files/vae/qwen_image_vae.safetensors)
-Model Storage Location
+模型存储位置
```
📂 ComfyUI/
@@ -98,16 +121,16 @@ Model Storage Location
1. 模型加载
- - 确保 `Load Diffusion Model`节点加载了`qwen_image_edit_fp8_e4m3fn.safetensors`
- - 确保 `Load CLIP`节点中加载了`qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors`
- - 确保 `Load VAE`节点中加载了`qwen_image_vae.safetensors`
-2. 图片加载
- - 确保 `Load Image`节点中上传了用于编辑的图片
+ - 确保 `Load Diffusion Model` 节点加载了 `qwen_image_edit_fp8_e4m3fn.safetensors`
+ - 确保 `Load CLIP` 节点加载了 `qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors`
+ - 确保 `Load VAE` 节点加载了 `qwen_image_vae.safetensors`
+2. 图像加载
+ - 确保 `Load Image` 节点上传了要编辑的图像
3. 提示词设置
- - 在`CLIP Text Encoder`节点中设置好提示词
-4. Scale Image to Total Pixels 节点会将你输入图片缩放到总像素为 一百万像素,
- - 主要是避免输入图片尺寸过大如 2048x2048 导致的输出图像质量损失问题
- - 如果你很了解你输入的图片尺寸，你可以使用 `Ctrl+B` 绕过这个节点
-5. 如果你要使用 4 步 Lighting LoRA 来实现图片生成的提速，你可以选中 `LoraLoaderModelOnly` 节点，然后按 `Ctrl+B` 启用该节点
-6. 对于 Ksampler 节点的 `steps` 和 `cfg` 设置,我们在节点下方增加了一个笔记，你可以测试一下最佳的参数设置
-7. 点击 `Queue` 按钮，或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter(回车)` 来运行工作流
+ - 在 `CLIP Text Encoder` 节点中设置提示词
+4. Scale Image to Total Pixels 节点会将输入图像缩放至总像素为 100 万像素，
+ - 主要是为了避免 2048x2048 等超大输入图像导致的输出图像质量损失
+ - 如果你熟悉输入图像的尺寸，可以使用 `Ctrl+B` 绕过此节点
+5. 如果你想使用 4 步 Lighting LoRA 来加速图像生成，可以选择 `LoraLoaderModelOnly` 节点，然后按 `Ctrl+B` 启用它
+6. 对于 KSampler 节点的 `steps` 和 `cfg` 设置，我们在节点下方添加了注释，你可以测试最佳参数设置
+7. 点击 `Queue` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 运行工作流
diff --git a/zh/tutorials/image/qwen/qwen-image.mdx b/zh/tutorials/image/qwen/qwen-image.mdx
index 0162d7abb..2ba2d2292 100644
--- a/zh/tutorials/image/qwen/qwen-image.mdx
+++ b/zh/tutorials/image/qwen/qwen-image.mdx
@@ -2,7 +2,7 @@
title: "Qwen-Image ComfyUI原生工作流示例"
description: "Qwen-Image 是一个拥有 20B 参数的 MMDiT（多模态扩散变换器）模型，基于 Apache 2.0 许可证开源。"
sidebarTitle: "Qwen-Image"
-translationSourceHash: 1928539d
+translationSourceHash: 8257105a
translationFrom: tutorials/image/qwen/qwen-image.mdx
translationBlockHashes:
"_intro": e096d7eb
@@ -10,11 +10,12 @@ translationBlockHashes:
"Qwen-Image Native Workflow Example": 0dcaf04a
"Qwen Image InstantX ControlNet Workflow": d80c00b5
"1. Workflow and Input Images": f2c73620
- "Qwen Image ControlNet DiffSynth-ControlNets Model Patches Workflow": 45d40ad6
+ "Qwen Image ControlNet DiffSynth-ControlNets Model Patches Workflow": db7c3e90
"Qwen Image Union ControlNet LoRA Workflow": 21669624
---
+
import UpdateReminder from '/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx'
@@ -246,76 +247,87 @@ ComfyUI/
3. 该子图使用Lotus Depth模型。你可以在模板中找到它，或编辑子图以了解更多信息，确保所有模型都已正确加载
4. 点击`运行`按钮，或使用快捷键`Ctrl(cmd) + Enter`来运行工作流
-## Qwen Image ControlNet DiffSynth-ControlNets Model Patches 工作流
+## Qwen Image ControlNet DiffSynth-ControlNets 模型补丁工作流
+
+### Qwen-Image ControlNet 模型补丁 {#image_qwen_image_controlnet_patch}
-
- 在 Comfy Cloud 上运行
-
+使用 Qwen-Image ControlNet 模型控制图像生成。通过模型补丁支持 canny、depth 和 inpainting 控制。
-这个模型实际上并不是一个 controlnet，而是一个 Model patch， 支持 canny、depth、inpaint 三种不同的控制模式
+
+
+
-原始模型地址：[DiffSynth-Studio/Qwen-Image ControlNet](https://www.modelscope.cn/collections/Qwen-Image-ControlNet-6157b44e89d444)
-Comfy Org rehost 地址： [Qwen-Image-DiffSynth-ControlNets/model_patches](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-DiffSynth-ControlNets/tree/main/split_files/model_patches)
+下载 JSON 格式工作流
- +
+
+
-下载下面的图片作为输入图片：
+### 1. 工作流与输入图像
-
+更新 ComfyUI 之后，你可以从模板中找到工作流文件，或将上方的工作流预览拖入 ComfyUI 以加载它。
### 2. 模型链接
-其它模型与 Qwen-Image 基础工作流一致，你只需下载下面的模型并保存到 `ComfyUI/models/model_patches` 文件夹中
-
-- [qwen_image_canny_diffsynth_controlnet.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-DiffSynth-ControlNets/resolve/main/split_files/model_patches/qwen_image_canny_diffsynth_controlnet.safetensors)
-- [qwen_image_depth_diffsynth_controlnet.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-DiffSynth-ControlNets/resolve/main/split_files/model_patches/qwen_image_depth_diffsynth_controlnet.safetensors)
-- [qwen_image_inpaint_diffsynth_controlnet.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-DiffSynth-ControlNets/resolve/main/split_files/model_patches/qwen_image_inpaint_diffsynth_controlnet.safetensors)
+其他模型与 Qwen-Image 基础工作流一致。你只需下载下面的模型，并将其保存到 `ComfyUI/models/model_patches` 文件夹中。
+- [qwen_image_canny_diffsynth_controlnet.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-DiffSynth-ControlNets/blob/main/split_files/model_patches/qwen_image_canny_diffsynth_controlnet.safetensors)
+- [qwen_image_depth_diffsynth_controlnet.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-DiffSynth-ControlNets/blob/main/split_files/model_patches/qwen_image_depth_diffsynth_controlnet.safetensors)
+- [qwen_image_inpaint_diffsynth_controlnet.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-DiffSynth-ControlNets/blob/main/split_files/model_patches/qwen_image_inpaint_diffsynth_controlnet.safetensors)
### 3. 工作流使用说明
-目前 diffsynth 有三个 patch 的模型： Canny、Detph、Inpaint 三个模型
+目前，diffsynth 有三个补丁模型：Canny、Depth 和 Inpaint。
-如果你是第一次使用 ControlNet 相关的工作流，你需要了解的是，用于控制的图片需要预处理成受支持的图像才可以被模型使用和识别
+如果你是第一次使用与 ControlNet 相关的工作流，你需要了解：控制图像需要先预处理为受支持的图像格式，才能被模型使用和识别。
-
+
-- Canny: 处理后的 canny ， 线稿轮廓
-- Detph: 预处理后的深度图，体现空间关系
-- Inpaint: 需要用 Mask 标记需要重绘的部分
+- Canny：处理后的 canny 边缘，线稿轮廓
+- Depth：预处理后的深度图，体现空间关系
+- Inpaint：需要使用 Mask 标记需要重绘的区域
-由于这个 patch 模型分为了三个不同的模型，所以你需要在输入时选择正确的预处理类型来保证图像的正确预处理
+由于此补丁模型分为三个不同的模型，你需要在输入时选择正确的预处理类型，以确保图像预处理正确。
**Canny 模型 ControlNet 使用说明**
-1. 确保对应 `qwen_image_canny_diffsynth_controlnet.safetensors` 已被加载
+
+1. 确保已加载 `qwen_image_canny_diffsynth_controlnet.safetensors`
2. 上传输入图片，用于后续处理
-3. Canny 节点是原生的预处理节点，它将按照你设置的参数，将输入图像进行预处理，控制生成
-4. 如果需要可以修改 `QwenImageDiffsynthControlnet` 节点的 `strength` 强度来控制线稿控制的强度
-5. 点击 `Run` 按钮，或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter(回车)` 来运行工作流
+3. Canny 节点是原生预处理节点，它会根据你设置的参数对输入图像进行预处理，以控制生成
+4. 如有需要，你可以修改 `QwenImageDiffsynthControlnet` 节点中的 `strength` 参数，以控制线稿控制的强度
+5. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 来运行工作流
-> 对于 qwen_image_depth_diffsynth_controlnet.safetensors 使用，需要将图像预处理成 depth 深度图，替换掉 `image processing` 图，对于这部分的使用，请参考本篇文档中 InstantX 的处理方法，其它部分与 Canny 模型的使用类似
+> 对于使用 qwen_image_depth_diffsynth_controlnet.safetensors，你需要将图像预处理为深度图，并替换 `image processing` 部分。关于此用法，请参考本文档中的 InstantX 处理方法。其他部分与使用 Canny 模型类似。
**Inpaint 模型 ControlNet 使用说明**
+
-对于 Inpaint 模型，它需要使用 [蒙版编辑器](/zh/interface/maskeditor)，来绘制一个蒙版然后作为输入控制条件
+对于 Inpaint 模型，需要使用[遮罩编辑器](/zh/interface/maskeditor)绘制一个遮罩，并将其作为输入控制条件。
1. 确保 `ModelPatchLoader` 加载的是 `qwen_image_inpaint_diffsynth_controlnet.safetensors` 模型
-2. 上传图片，并使用[蒙版编辑器](/zh/interface/maskeditor) 绘制蒙版，你需要将对应 `Load Image`节点的 `mask` 输出连接到 `QwenImageDiffsynthControlnet` 的 `mask` 输入才能保证对应的蒙版被加载
-3. 使用 `Ctrl-B` 快捷键，将原本工作流中的 Canny 设置为绕过模式，来使得对应的 Canny 节点处理不生效
-4. 在 `CLIP Text Encoder` 输入你需要将蒙版部分修改成样式
-5. 如需要可以修改 `QwenImageDiffsynthControlnet` 节点的 `strength` 强度来控制对应的控制强度
-6. 点击 `Run` 按钮，或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter(回车)` 来运行工作流
+2. 上传图片，并使用[遮罩编辑器](/zh/interface/maskeditor)绘制遮罩。你需要将相应 `Load Image` 节点的 `mask` 输出连接到 `QwenImageDiffsynthControlnet` 的 `mask` 输入，以确保对应的遮罩被加载
+3. 使用 `Ctrl-B` 快捷键将工作流中的原始 Canny 设置为绕过模式，使对应的 Canny 节点处理不生效
+4. 在 `CLIP Text Encoder` 中输入你希望将遮罩区域修改成的内容
+5. 如有需要，你可以修改 `QwenImageDiffsynthControlnet` 节点中的 `strength` 参数，以控制对应的控制强度
+6. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 来运行工作流
## Qwen Image Union ControlNet LoRA 工作流
diff --git a/zh/tutorials/image/z-image/z-image-turbo.mdx b/zh/tutorials/image/z-image/z-image-turbo.mdx
index 1416e8e80..552cc83eb 100644
--- a/zh/tutorials/image/z-image/z-image-turbo.mdx
+++ b/zh/tutorials/image/z-image/z-image-turbo.mdx
@@ -11,6 +11,7 @@ translationBlockHashes:
---
+
import UpdateReminder from '/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx'
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude.mdx
index 9800085a3..e50a68634 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude.mdx
@@ -1,24 +1,19 @@
---
title: "Anthropic Claude 合作节点 ComfyUI 官方示例"
description: "本文将介绍如何在 ComfyUI 中使用 Anthropic Claude 合作节点来完成对话功能"
-sidebarTitle: "Anthropic Claude"
-translationSourceHash: 7e9aa8b4
+sidebarTitle: "概述"
+translationSourceHash: eb3cd360
translationFrom: tutorials/partner-nodes/anthropic/claude.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": 3e39abc0
- "Supported Models": 3e7b8294
- "Anthropic Claude Chat Workflow": a12a787a
---
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Anthropic Claude 是一系列功能强大的 AI 模型，以出色的推理能力、安全性和长上下文处理能力而著称。ComfyUI 已通过合作节点集成了 Anthropic Claude API，使您可以直接在工作流中使用 Claude 进行对话和图像分析任务。
-在本指南中，我们将逐步介绍如何在 ComfyUI 中使用 Anthropic Claude 节点。
+## Anthropic Claude 的优势
-
+
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+
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+
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- 下载示例输入图像
-
-
-
-
-
-
-## 开始使用
+## 在 ComfyUI 中使用
-1. 将 ComfyUI 更新到最新版本
-2. 前往模板库，搜索 `FLUX 3 Video`
+输入素材
- -下载以下示例输入图像以试用该工作流： - -
+
+
+ 下载示例输入图像
+
+
+
+
+
+
+## 开始使用
+
+1. 将 ComfyUI 更新到最新版本
+2. 转到模板库，搜索 `FLUX 3 Video`
\ No newline at end of file
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-video-upscale.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-video-upscale.mdx
index 30a54c57b..fc5e93902 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-video-upscale.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-video-upscale.mdx
@@ -1,82 +1,28 @@
---
-title: "FLUX Video Upscale：AI 视频放大，将 AI 生成视频高清化至 4K"
-description: "使用 ComfyUI 中的 FLUX Video Upscale 合作伙伴节点，可将视频放大至 1080p、2K 或 4K。精确模式可保留人脸和产品细节；创意模式可为已生成的画面添加新细节。"
-sidebarTitle: "FLUX Video Upscale"
-translationSourceHash: ccfb01c8
+title: "FLUX Video Upscale：在 ComfyUI 中将 AI 视频放大至 4K"
+description: "使用 ComfyUI 中的 FLUX Video Upscale 合作伙伴节点，将视频放大至 1080p、2K 或 4K。精确模式可保留人脸和产品；创意模式可为已生成的素材添加新细节。"
+sidebarTitle: "概述"
+translationSourceHash: 78ebd5cc
translationFrom: tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-video-upscale.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": 7aa9ec1a
- "Key capabilities": 2fa2ea55
- "FLUX Video Upscale workflow": 5fcc04e7
- "Precise or creative mode": 0b5bff02
- "Prompt tips": fcc48c30
- "Limits": d1e8693d
- "Get started": f02b34de
---
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
-Flux Video Upscale 是 Black Forest Labs 推出的一款由 Flux 3 驱动的视频超分辨率工具，在 ComfyUI 中以合作伙伴节点的形式提供。它可将片段放大至 1080p、2K 或 4K，同时保留来源宽高比和音频轨道。
+FLUX Video Upscale 是 Black Forest Labs 推出的由 FLUX 3 驱动的视频超分辨率工具，以合作伙伴节点的形式在 ComfyUI 中提供。它可将片段放大至 1080p、2K 或 4K，同时保留来源的宽高比和音频轨道。
-输入素材
+ +下载此示例输入图像以尝试该工作流： + +
-
-
- 下载示例输入视频
-
-
-
-
-## 精确或创意模式
-
-节点的 **mode** 选项用于选择放大器如何处理你的素材：
-
-- **精确（Precise）**：锐化来源但不改变它。当身份至关重要时使用：人脸、产品、品牌资产以及真人素材。
-- **创意（Creative，默认）**：恢复并创造精细细节。最适合已生成素材、纹理、人群和场景。身份保存不够严格，因此人脸和产品可能会发生漂移。
-
-## 提示词技巧
-
-- 从压缩程度最低的来源开始。压缩伪影会限制放大器能恢复的真实细节数量。
-- 对已生成的素材、风景、纹理和人群使用创意模式；当面部、产品或品牌资产必须保持原样时，使用精确模式。
-- 描述片段内容的简短提示词可以引导创意模式生成正确类型的细节，例如“detailed armor plating and reptilian skin texture”（细致的装甲板和爬行动物皮肤纹理）。留空则进行中性放大。
-- 提示词不会改变片段内容，只会引导增强细节的方向，因此无需动作链、镜头运动或音频提示。
-- 在编辑和修剪之后，将放大作为最后一步执行，这样你只需为保留的素材付费。
-
-## 限制
-
-- 输入片段限制为 1 至 20 秒，最短 64px，宽高比在 1:4 到 4:1 之间。面积超过 3840x2160 的来源需要启用 **auto_downscale**。
-- 放大倍数范围为 1.5x 至 3x，输出保持来源宽高比。非常大的来源实际放大倍数会低于请求值。
-- 输出为 24 fps，每帧上限约 1440 万像素，并保留来源音轨。
-
-## 开始使用
+## 在 ComfyUI 中使用
-1. 将 ComfyUI 更新到最新版本
-2. 转到模板库，搜索 `FLUX Video Upscale`
+输入素材
- -下载此示例输入视频以试用该工作流： - -
+
+
+ 下载示例输入视频
+
+
+
+
+## 精确或创意模式
+
+节点的**模式**选项决定放大器如何处理您的素材：
+
+- **精确**：在不改变内容的前提下锐化来源。当身份很重要时使用：人脸、产品、品牌资产和真人影像。
+- **创意（默认）**：恢复并创造精细细节。最适合已生成的素材、纹理、人群和风景。身份保留不如精确模式严格，因此人脸和产品可能会漂移。
+
+## 提示词技巧
+
+- 从压缩程度最低的来源开始。压缩伪影会限制放大器能恢复的真实细节量。
+- 对已生成的画面、风景、纹理和人群使用创意模式；当人脸、产品或品牌资产必须保持原样时，使用精确模式。
+- 描述视频片段内容的简短提示词可以引导创意模式生成合适的细节，例如“精细的装甲板和爬行动物皮肤纹理”。将其留空可进行中性放大。
+- 提示词不会改变视频片段的内容。它仅引导增强的细节，因此不需要动作链、相机移动或音频提示。
+- 将图像放大作为最后一步，在剪辑和修剪之后进行，这样你只需为保留的画面付费。
+
+## 限制
+
+- 输入片段限制为 1 至 20 秒，至少 64px，宽高比在 1:4 至 4:1 之间。面积大于 3840x2160 的来源需要启用 **auto_downscale**。
+- 放大倍率范围为 1.5x 至 3x，输出保持来源的宽高比。非常大的来源会按低于请求值的倍率放大。
+- 输出为 24 fps，每帧上限约为 14.4 兆像素，并保留来源的音频轨道。
+
+## 开始使用
+
+1. 将 ComfyUI 更新到最新版本
+2. 前往模板库，搜索 `FLUX Video Upscale`
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal.mdx
index 56fc4b2c0..1b04b72fe 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal.mdx
@@ -1,156 +1,29 @@
---
title: "ComfyUI 中的 Bria 背景移除"
-description: "学习如何在 ComfyUI 中使用 Bria 合作伙伴节点进行图片和视频背景移除、绿幕抠像和背景替换。"
-sidebarTitle: "Bria 背景移除"
-translationSourceHash: 37ac75ee
+description: "了解如何在 ComfyUI 中使用 Bria 合作节点进行图片和视频背景移除、绿幕和背景替换。"
+sidebarTitle: "概述"
+translationSourceHash: 52138858
translationFrom: tutorials/partner-nodes/bria/background-removal.mdx
---
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
+Bria 的 AI 背景处理模型现可通过合作节点在 ComfyUI 中使用。本页介绍**图片背景移除**、**视频背景移除**、**透明视频背景**、**视频绿幕**和**视频背景替换**。
-Bria 的 AI 背景处理模型现已通过合作伙伴节点在 ComfyUI 中使用。本文将介绍**图片背景移除**、**视频背景移除**、**透明视频背景**、**视频绿幕**和**视频背景替换**功能。
+## Bria 背景移除擅长什么
-输入素材
+ +下载此示例输入视频以试用该工作流： + +
+
-
-
-
-
-
-## 视频背景处理
-
-Bria 的视频背景处理节点可以移除、替换或为视频背景应用色度键效果。输入视频时长不得超过 60 秒。
-
-### Bria：移除视频背景 {#api_bria_remove_video_background}
-
-将视频背景替换为你选择的纯色。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
\ No newline at end of file
+
-
+
+
+
+
+
+
+## 视频背景处理
+
+Bria 的视频背景处理节点可让您移除或替换视频背景，或为其应用色度键效果。输入视频时长必须为 60 秒或更短。
+
+### Bria：移除视频背景 {#api_bria_remove_video_background}
+
+使用您选择的纯色替换视频的背景。
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
\ No newline at end of file
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/bria/fibo.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/bria/fibo.mdx
index deb7ca5e5..69b32c1de 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/bria/fibo.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/bria/fibo.mdx
@@ -1,93 +1,20 @@
---
title: "Bria FIBO Edit 合作节点 ComfyUI 官方示例"
description: "了解如何在 ComfyUI 中使用 Bria FIBO Edit 合作节点进行精准图像编辑"
-sidebarTitle: "FIBO Edit"
-translationSourceHash: e3fe216e
+sidebarTitle: "概述"
+translationSourceHash: fbd172bc
translationFrom: tutorials/partner-nodes/bria/fibo.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": 5a8e02e1
- "About FIBO Edit": be3c0eaa
- "Example outputs": 74c29f36
---
+FIBO Edit 是 Bria AI 的 JSON 原生图像编辑模型，现可通过 ComfyUI 合作节点使用。它允许你将图像与结构化 JSON 提示组合，进行精准、有针对性的编辑：无需猜测提示，也无需担心图像其他部分受到不必要的更改。
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
+## Bria FIBO Edit 擅长什么
-FIBO Edit 是 Bria AI 的 JSON 原生图像编辑模型，现可通过 ComfyUI 合作节点使用。它允许你将多个图像与结构化 JSON 提示组合，进行精准、有针对性的编辑：无需猜测提示，也无需担心图像其他部分受到不必要的更改。
-
-## 关于 FIBO Edit
-
-**主要特性：**
- **精确编辑**：修改特定属性（光照、颜色、纹理、材质），不破坏场景其余部分
- **背景替换与物体修改**：精准控制目标区域
- **可复现、可审计的编辑**：结构化 JSON 输入确保结果一致
- **100% 授权数据**：商业使用完全合规，法律清晰
-- **强提示遵循**：通过 PRISM 风格评估验证
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-### Bria：图像外绘 {#api_bria_image_outpainting}
-
-一款专业的 Bria 驱动外绘模板，专为无缝图像扩展和边缘感知场景扩展而设计。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-## 示例输出
+- **强提示遵循能力**：通过 PRISM 风格评估验证
FIBO Edit 擅长各种编辑使用例：
@@ -97,3 +24,15 @@ FIBO Edit 擅长各种编辑使用例：
- **遮罩区域编辑**：遮罩出特定区域以精确编辑
- **文本调整**：调整图像中的文本
- **艺术风格转换**：以不同的艺术风格重新构想你的图像
+
+## 示例输出
+
+通过结构化 JSON 控制光照、构图和相机设置，实现精准的图像编辑：
+
+
+
+## 在 ComfyUI 中使用
+
+
-
+
+
+
+
+
+
+### Bria：图像外扩 {#api_bria_image_outpainting}
+
+一个专业的 Bria 图像外扩模板，专为无缝图像扩展和边缘感知的场景扩展而设计。
+
+
+
+
+
+
+
+
\ No newline at end of file
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/bria/image-editing.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/bria/image-editing.mdx
index efa6843f9..24e6283b7 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/bria/image-editing.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/bria/image-editing.mdx
@@ -1,150 +1,36 @@
---
title: "ComfyUI 中的 Bria Eraser、Expand Image 和 GenFill"
description: "使用 ComfyUI 中的 Bria Eraser、Expand Image 和 Generative Fill 合作节点移除对象、扩展图像，并在遮罩区域内生成内容。"
-sidebarTitle: "图像编辑"
-translationSourceHash: 14d47eba
+sidebarTitle: "概览"
+translationSourceHash: a25ef53c
translationFrom: tutorials/partner-nodes/bria/image-editing.mdx
---
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Bria 的图像编辑工具以合作节点（Partner Nodes）的形式在 ComfyUI 中提供。本页介绍三种基于遮罩的编辑工作流：**Bria Eraser**（移除对象）、**Bria Expand Image**（在边界之外进行 outpaint）和 **Bria Generative Fill**（在遮罩区域内生成内容）。这三种工作流都能让编辑区域之外的所有内容保持像素级不变。
-每种工作流都接受单个输入图像加一个遮罩。模板中的 **Painter** 节点提供用于绘制遮罩的画笔画布，**ImageCompare**（图像对比）节点会并排显示之前/之后的结果。Painter 节点仅在 Nodes 2.0 下可用；如果你只看到“Painter：仅限 Node 2.0”，请通过 **菜单 -> Nodes2.0** 启用 Nodes 2.0，或改用[遮罩编辑器](https://docs.comfy.org/interface/maskeditor)创建遮罩。
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+
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-**使用方法**
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-1. **加载图像**：在 `LoadImage` 中上传你的图像。Painter 画布和对比视图会自动更新。
-2. **绘制遮罩**：在要移除的对象或区域上涂抹画笔。稍微涂抹到对象边缘之外（头发、玻璃、布料、接触点），让模型有足够的空间进行自然融合。
-3. **运行 `BriaEraser`**：无需提示词。该节点会擦除遮罩区域，并对背景进行 inpaint。如果尚未设置 `api_key`，请输入。
-4. **对比并保存**：`ImageCompare`（图像对比）显示之前/之后的效果，`SaveImageAdvanced` 导出结果。
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-**使用方法**
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-1. **加载图像**：在 `LoadImage` 中上传你的图像，并将其连接到 `BriaExpandImage`。
-2. **在 `expand_mode` 下拉菜单中选择扩展模式**：
- - **预设宽高比**：选择 `1:1`、`2:3`、`3:2`、`3:4`、`4:3`、`4:5`、`5:4`、`9:16`、`16:9` 之一。图像会居中，边缘会扩展以适应该比例。
- - **自定义比例**：选择 `custom_ratio` 并设置 `ratio_width` / `ratio_height`（例如 21:9 时设为 21 和 9）。Bria 接受 0.5 到 3.0 之间的宽高比，因此任何高于 1:2 的比例都需要使用手动模式。
- - **手动**：选择 `manual`，然后在画布上放置原始图像，设置 `canvas_width` / `canvas_height`（最大 5000 x 5000）、`image_width` / `image_height` 以及 `image_x` / `image_y`（图像左上角坐标；可以为负值以实现裁剪）。
-3. **提示词（可选）**：留空时，Bria 会根据输入图像自动生成提示词，并扩展以匹配场景和风格。你也可以自己编写提示词来明确引导扩展方向，例如“the street continuing to the right”“add a streetlamp”“no other cars”。仅支持英文；不支持特殊字符。
-4. **可选参数**：`negative_prompt` 用于避免不希望出现的内容，`seed` 用于复现结果，`moderation` 用于启用内容审核。
-5. **保存**：将图像输出连接到 `SaveImage`。
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+## Bria 图像编辑的优势
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+使用 Bria Expand Image 扩展图像，将场景延伸到原始边界之外：
-**使用方法**
+
-1. **加载图像**：在 `LoadImage` 中上传你的图像。Painter 画布和对比视图会自动更新。
-2. **绘制遮罩**：在要重新生成的区域上涂抹画笔。斑点状（blob）的画笔绘制遮罩效果最佳。稍微涂抹到对象边缘之外（头发、玻璃、布料、接触点），让模型有融合的空间。
-3. **编写提示词**：在 `BriaGenFill` 中描述遮罩区域内应生成的内容，就像在指导一个裁剪后的微场景：说出对象的名称、材质和大小、它与表面的互动方式，并要求添加接触阴影。大约 90-110 个词效果最佳。请保持启用 `refine_prompt`。
-4. **可选参数**：`negative_prompt` 用于避免不希望出现的细节。使用固定的 `seed` 来迭代调整遮罩或措辞，待结果满意后再随机化。
-5. **对比并保存**：`ImageCompare`（图像对比）显示之前/之后的效果，`SaveImageAdvanced` 导出结果。
+生成式填充，根据提示词重新生成遮罩区域：
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+
+
+
+
+
+
+**使用方法**
+
+1. **加载图像**：在 `LoadImage` 中上传您的图像。Painter 画布和对比视图会自动更新。
+2. **绘制遮罩**：在您要移除的对象或区域上涂抹。涂到对象边缘（头发、玻璃、布料、接触点）之外一点，让模型有足够空间进行干净融合。
+3. **运行 `BriaEraser`**：无需提示词。该节点会擦除遮罩区域并对背景进行 inpainting。如果尚未设置 `api_key`，请输入您的 `api_key`。
+4. **对比并保存**：`ImageCompare`（图像对比）显示之前/之后的效果，`SaveImageAdvanced` 导出结果。
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+**使用方法**
+
+1. **加载图像**：在 `LoadImage` 中上传您的图像，并将其连接到 `BriaExpandImage`。
+2. **在 `expand_mode` 下拉菜单中选择展开模式**：
+ - **预设宽高比**：选择 `1:1`、`2:3`、`3:2`、`3:4`、`4:3`、`4:5`、`5:4`、`9:16`、`16:9` 之一。图像会居中，并扩展边缘以适配该比例。
+ - **自定义比例**：选择 `custom_ratio` 并设置 `ratio_width` / `ratio_height`（例如 21:9 对应 21 和 9）。Bria 接受 0.5 到 3.0 之间的宽高比，因此任何高于 1:2 的比例都需要使用手动模式。
+ - **手动**：选择 `manual`，然后在画布上放置原始图像，设置 `canvas_width` / `canvas_height`（最大 5000 x 5000）、`image_width` / `image_height` 以及 `image_x` / `image_y`（图像左上角坐标；可为负数以进行裁剪）。
+3. **提示词（可选）**：留空时，Bria 会自动从输入图像生成提示词，并根据场景和风格进行扩展。您也可以自行编写提示词来明确引导扩展方向，例如“the street continuing to the right”、“add a streetlamp”、“no other cars”。仅支持英文；不支持特殊字符。
+4. **可选**：使用 `negative_prompt` 避免不需要的内容，使用 `seed` 复现结果，使用 `moderation` 启用内容审核。
+5. **保存**：将图像输出连接到 `SaveImage`。
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+
+
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+
+
+
+**使用方法**
+
+1. **加载图像**：在 `LoadImage` 中上传您的图像。Painter 画布和对比视图会自动更新。
+2. **绘制遮罩**：在您要重新生成的区域上涂抹。块状、画笔绘制的遮罩效果最佳。涂到对象边缘之外一点（头发、玻璃、布料、接触点），让模型有空间进行融合。
+3. **编写提示词**：在 `BriaGenFill` 中，描述遮罩区域内应生成的内容，就像在指导一个裁剪后的微场景：说出对象的名称、材质和大小，它与表面的交互方式，并要求接触阴影。大约 90-110 个词效果最佳。保持 `refine_prompt` 启用。
+4. **可选**：使用 `negative_prompt` 避免不需要的细节。使用固定的 `seed` 来迭代遮罩或措辞，待结果满意后再随机化。
+5. **对比并保存**：`ImageCompare`（图像对比）显示之前/之后的效果，`SaveImageAdvanced` 导出结果。
+
+
+
+
-
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-
-## 如何在 ComfyUI 中使用 Seed Audio 1.0
-
-Seed Audio 1.0 以 **ByteDanceSeedAudio** 内置节点的形式提供。您可以在节点菜单的“字节跳动”下找到它。
-
-### 选择参考模式
-
-该节点提供四种参考模式，用于决定生成声音的条件：
-
-| 模式 | 描述 | 使用场景 |
-|------|------|----------|
-| **仅文本** | 在提示中描述一切——声音风格、情感、氛围和对话 | 快速生成，无需参考素材 |
-| **音频参考** | 连接最多 3 个参考音频片段（每个最长 30 秒），并在提示中用 `@Audio1`、`@Audio2`、`@Audio3` 标记 | 克隆特定声音或创建多角色对话 |
-| **图像参考** | 连接一个角色图像；模型从中推导出声音 | 从视觉角色设计中推导声音 |
-| **预设声音** | 从下拉列表中选择内置 TTS 2.0 声音 | 无需克隆的可靠旁白 |
-
-### 提示结构
-
-为获得最佳效果，请按以下方式构建提示以描述音频场景：
-
-- **声音与情感** —— 描述语调、年龄、性别、口音或情感表达
-- **氛围与背景** —— 描述声学环境（安静录音棚、繁忙街道、音乐厅）
-- **音效** —— 在时间线的适当时刻描述特定声音
-- **对话台词** —— 写出要说出的台词，为多说话人场景命名角色
-
-**示例——带氛围的旁白：**
-> 一个平静、温暖的男声自信地说着。背景中下着细雨，偶尔传来远处的雷声。“Seed Audio 1.0 生成自然语音，并对语速、音高和存在感进行完全控制。”
-
-**示例——带音频参考的多说话人对话：**
-> @Audio1 紧张地用低沉快速的低语说：“你看到了吗？” @Audio2 用平静缓慢的拖腔回答：“看到什么？只是风声。” 全程伴有轻微风声。
-
-### 参数调节
-
-连接输入后，调节以下参数以获得所需输出：
-
-- **语速** —— 默认 0（正常）。范围 -50（0.5 倍）到 100（2.0 倍）。对放松的旁白使用负值，对充满活力的画外音使用正值
-- **音高** —— 半音偏移（-12 到 +12）。可用于角色声音或匹配特定音域
-- **响度** —— 默认 0（正常）。范围 -50（0.5 倍）到 100（2.0 倍）。调整以使不同源素材的音量保持一致
-- **采样率** —— 从 8kHz 到 48kHz 中选择。24kHz 是语音的合理默认值；44.1kHz 或 48kHz 用于音乐
-- **种子** —— 控制节点是否重新运行；无论种子值如何，结果都是非确定性的
-
-### 边缘情况和限制
-
-- **参考 CLIP 时长**：音频参考 CLIP 每个限制为 30 秒。对于更长的参考素材，请在连接之前修剪或编辑该 CLIP
-- **音频参考排序**：参考输入必须按顺序连接式（1, 2, 3），中间不可有间隔
-- **标签限制**：单个提示中最多支持 3 个 `@AudioN` 标签
-- **字符限制**：提示限制为 3000 个字符
-- **时长限制**：每次运行最多 2 分钟音频
-
-## 开始使用
+## 在 ComfyUI 中使用
-1. 将 ComfyUI 更新到最新版本
-2. 从节点菜单中选择 **ByteDanceSeedAudio** 节点，或打开上方的工作流模板之一
-3. 选择参考模式并连接输入
-4. 编写描述音频场景和对话的提示词
-5. 运行工作流
+
-
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+## How to use Seed Audio 1.0 in ComfyUI
+
+Seed Audio 1.0 ships as the **ByteDanceSeedAudio** built-in node. You can find it in the node menu under ByteDance.
+
+### Choosing a reference mode
+
+The node offers four reference modes that determine how the generated voice is conditioned:
+
+| Mode | Description | When to use |
+|------|-------------|-------------|
+| **Text only** | Describe everything (voice style, emotion, ambience, and dialogue) in the prompt | Quick generation with no reference material |
+| **Audio reference** | Connect up to 3 reference audio clips (30s max each) and tag them as `@Audio1`, `@Audio2`, `@Audio3` in the prompt | Cloning specific voices or creating multi-character dialogue |
+| **Image reference** | Connect one character image; the model derives a voice from it | Deriving a voice from a visual character design |
+| **Preset voice** | Select a built-in TTS 2.0 voice from the dropdown | Reliable narration without cloning |
+
+### Prompt structure
+
+For best results, structure your prompt to describe the audio scene:
+
+- **Voice and emotion**: Describe the tone, age, gender, accent, or emotional delivery
+- **Ambience and background**: Describe the acoustic environment (quiet studio, busy street, concert hall)
+- **Sound effects**: Describe specific sounds at the right moment in the timeline
+- **Dialogue lines**: Write the lines to speak, naming characters for multi-speaker scenes
+
+**Example: narration with ambience**
+> A calm, warm male voice speaks confidently. Soft rain falls in the background, with occasional distant thunder. "Seed Audio 1.0 generates natural speech with full control over pacing, pitch, and presence."
+
+**Example: multi-speaker dialogue with audio references**
+> @Audio1 says nervously in a low, fast whisper: "Did you see that?" @Audio2 replies in a calm, slow drawl: "See what? It's just the wind." Light wind ambience throughout.
+
+### Parameter tuning
+
+After connecting your inputs, tune these parameters for the desired output:
+
+- **Speech rate**: Default 0 (normal). Range -50 (0.5x) to 100 (2.0x). Use negative values for relaxed narration, positive for energetic voiceovers
+- **Pitch**: Shift in semitones (-12 to +12). Useful for character voices or matching a specific vocal range
+- **Loudness**: Default 0 (normal). Range -50 (0.5x) to 100 (2.0x). Adjust for consistent volume across different source materials
+- **Sample rate**: Choose from 8kHz to 48kHz. 24kHz is a good default for speech; 44.1kHz or 48kHz for music
+- **Seed**: Controls whether the node reruns; results are non-deterministic regardless of seed value
+
+### Edge cases and limitations
+
+- **Reference clip duration**: Audio reference clips are limited to 30 seconds each. For longer reference material, trim or edit the clip before connecting
+- **Audio reference ordering**: Reference inputs must be connected sequentially (1, 2, 3) without gaps
+- **Tag limit**: A maximum of 3 `@AudioN` tags are supported in a single prompt
+- **Character limit**: Prompts are limited to 3000 characters
+- **Duration limit**: Maximum 2 minutes of audio per run
+
+## 开始使用
+
+1. 将 ComfyUI 更新到最新版本
+2. 从节点菜单中选择 **ByteDanceSeedAudio** 节点，或打开上方的工作流模板之一
+3. 选择参考模式并连接输入
+4. 编写提示词，描述音频场景和对话
+5. 运行工作流
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human.mdx
index b68f71e2b..72f67ca19 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human.mdx
@@ -1,152 +1,26 @@
---
-title: "Seedance 2.0 真人支持 - 真人一致性视频生成"
+title: "Seedance 2.0 真人支持 - 已验证真人视频生成"
description: "在 ComfyUI 中通过一次字节跳动真人活体验证，使用 Seedance 2.0 生成人物一致、音画同步的真人视频"
-sidebarTitle: "Seedance 2.0 真人支持"
-translationSourceHash: 9ba310d9
+sidebarTitle: "概述"
+translationSourceHash: 9202437d
translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": f19d9d6c
- "Video guide": 416e3ec3
- "What's different": 1743f9a4
- "How verification works in ComfyUI": 01c0b6b5
- "Available workflows": 6c4f7415
---
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
-
**Seedance 2.0 真人支持** 已可在 ComfyUI 中直接使用。你可以在工作流里上传人物素材，完成一次真人验证后，即可在不离开 ComfyUI 的情况下生成该人物的真人视频，并保持稳定的人物一致性与自然表情。
有了 ComfyUI 中的真人支持，你不再局限于虚拟角色。Seedance 2.0 的可控性与原生音画同步能力现在也可用于真人题材，使用你已经在其他 Seedance 2.0 生成中使用的相同节点式工作流，在整段视频中稳定保持人物身份与表演一致性。
-
+
-
-
-
-
- 下载示例人物肖像以进行验证
-
-
-
-
-### Seedance 2.0 真人首尾帧视频
-
-提供已验证的起始帧和结束帧，在两帧之间生成视频，同时保持人物的真实身份。
-
-输入素材
- -下载此示例输入图像以试用该工作流： - -
-
-
-
-
- 下载示例起始帧
-
-
- 下载示例结束帧
-
-
-
+输入素材
+- **真人，电影级控制**：在保持人物可信的前提下，控制镜头运动、光照与场景变化 +- **人物一致性**：面部特征与整体外观在运动、运镜和转场中保持稳定 +- **原生音画同步**：视频与音频（对白、环境、音乐）一起生成，口型与表情更稳定 +- **多参考素材引导**：支持混合文本与最多 **9 张图像**、**3 段视频**、**3 段音频**，锁定外观、动作与节奏 -下载这些示例输入图像以试用该工作流： +## 在 ComfyUI 中使用 -
+
+
+
+
+ 下载示例人像用于验证
+
+
+
+
+### Seedance 2.0 Real Human 首尾帧视频
+
+提供经过验证的起始帧和结束帧，在两者之间生成视频，同时保持真人身份。
+
+输入素材
+ +下载此示例输入图像以试用该工作流： + +
+
+
+
+
+ 下载示例首帧
+
+
+ 下载示例尾帧
+
+
+
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0.mdx
index 5739800d8..4a4d6b67f 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0.mdx
@@ -1,204 +1,25 @@
---
title: "Seedance 2.0 - AI 视频生成"
description: "在 ComfyUI 中使用 Seedance 2.0，通过文本、图像、视频和音频生成高质量视频，支持同步音频、角色一致性和电影级摄像机控制"
-sidebarTitle: "Seedance 2.0"
-translationSourceHash: d69302e2
+sidebarTitle: "概述"
+translationSourceHash: 80a34f07
translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": e1a3013d
- "Key capabilities": fced51de
- "Available workflows": 58111e0f
- "Seedance 2.0 Mini": 8d573865
- "Using real-person and AI-generated portraits in ComfyUI for Seedance 2.0": 5e61ee5a
---
-
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Seedance 2.0 是字节跳动推出的新一代多模态视频生成模型，现已在 ComfyUI 中上线。它将文本、图像、视频和音频作为统一输入，一站式生成带有同步音频、稳定角色和电影级摄像机运动的高质量视频。
-## 核心能力
+## Seedance 2.0 的优势
-- **多模态输入**：文本 + 图像/视频/音频
+- **多模态输入**：通过文本、图像、视频和音频进行提示
- **音画同步**：视频与音频一同生成
- **导演控制**：镜头移动与拍摄节奏保持可控
-- **一致性**：人物与场景在整段视频中保持稳定
-- **编辑与扩展**：可编辑已有视频或延长片段
+- **一致性**：角色与场景在整段视频中保持稳定
+- **编辑与扩展**：可编辑现有视频或延长片段，无需重新开始
凭借这些能力，Seedance 2.0 适用于广告创意、短剧与影视预演、产品展示、虚拟角色内容、游戏与动画素材制作等多种场景。
-输入素材
+ +下载这些示例输入图像以试用该工作流： + +
-
-
-
-
-
-
- 下载示例服装图像 1
-
-
- 下载示例服装图像 2
-
-
- 下载示例服装图像 3
-
-
- 下载示例主体参考
-
-
-
-
-### 首尾帧视频（FLF2V）
-
-提供起始帧和结束帧，Seedance 2.0 将生成两者之间的运动与过渡。
-
-输入素材
- -下载以下示例输入图像以试用该工作流： - -
-
-
-
-
- 下载示例首帧
-
-
- 下载示例尾帧
-
-
-
-
-## Seedance 2.0 Mini
-
-Seedance 2.0 Mini 是 Seedance 2.0 的轻量快速版本，适用于日常视频生成。它保持了与完整模型相同的音画同步、角色一致性和摄像机控制，而单次运行成本更低。
-
-Mini 目前提供两个工作流：文生视频和参考生视频。两者均针对多镜头叙事、品牌内容和短片创作的快速迭代进行了优化。
-
-输入素材
- -下载以下示例输入图像以试用该工作流： - -
-
-
-
-
+
+
+
+
+
+
+ 下载示例服装图像 1
+
+
+ 下载示例服装图像 2
+
+
+ 下载示例服装图像 3
+
+
+ 下载示例主体参考
+
+
+
+
+### 首尾帧视频 (FLF2V)
+
+提供首帧和尾帧，Seedance 2.0 将生成两者之间的运动和过渡。
+
+输入素材
+ +下载这些示例输入图像以试用该工作流： + +
+
+
+
+
+ 下载示例首帧
+
+
+ 下载示例尾帧
+
+
+
+
+## Seedance 2.0 Mini
+
+Seedance 2.0 Mini 是 Seedance 2.0 的轻量、快速变体，适用于日常视频生成。它在保持与完整模型相同的音视频同步、角色一致性和相机控制的同时，单次运行成本更低。
+
+Mini 目前提供两种工作流：文生视频和参考生视频。两者都针对多镜头叙事、品牌内容和短片创作的快速迭代进行了优化。
+
+输入素材
+ +下载这些示例输入图像以试用该工作流： + +
+
+
+
+
-
-
- 下载示例输入图像
-
-
-
-
-### 首尾帧视频（FLF2V）
-
-提供起始帧和结束帧，Seedance 2.5 将生成两者之间的运动和过渡，并锁定两个端点。
-
-输入素材
- -下载以下示例输入图像以试用工作流： - -
-
-
-
-
- 下载示例起始帧
-
-
- 下载示例结束帧
-
-
-
-
-### 参考生视频（R2V）
-
-使用参考图像、视频片段或音频，在单个输出中控制角色一致性、视觉风格和运动节奏，并配备同步声音和口型同步对话。
-
-输入素材
- -下载以下示例输入图像以试用工作流： - -
-
-
-
-
- 下载示例参考图像
-
-
-
-
-### 视频编辑
-
-通过自然语言描述更改来编辑现有视频片段。替换对象、更换背景、更改场景或迁移风格，同时保留原始构图和运动。
-
-您还可以向前或向后扩展现有片段。将片段连接为参考视频，将 **task_type** 选项设置为 **extend**，并在提示词中描述后续内容，例如 "extend forward"、"extend backward" 或 "continue"。输出仅包含您设置时长的新生成片段，其宽高比沿用源片段。
-
-输入素材
- -下载以下示例输入图像以试用工作流： - -
-
-
-
-
- 下载示例输入视频
-
-
-
-
-## 开始使用
+## 在 ComfyUI 中使用
-1. 将 ComfyUI 更新到最新版本
-2. 前往模板库，搜索 `Seedance 2.5`
+输入素材
- -下载以下示例输入视频以试用工作流： - -
+
+
+ 下载示例输入图像
+
+
+
### 首尾帧视频 (FLF2V)
+
+提供一个起始帧和一个结束帧，Seedance 2.5 会生成两者之间的运动与过渡，并锁定两个端点。
+
+输入素材
+ +下载此示例输入图像以尝试该工作流： + +
+
+
+
+
+ 下载示例首帧
+
+
+ 下载示例尾帧
+
+
+
### 参考生视频（R2V）
+
+使用参考图像、视频片段或音频，在单个输出中控制角色一致性、视觉风格和运动节奏，同时实现同步声音和唇形同步对话。
+
+输入材料
+ +下载这些示例输入图像以尝试该工作流： + +
+
+
+
+
+ 下载示例参考图像
+
+
+
### 视频编辑
+
+通过用自然语言描述所需的修改来编辑现有视频片段。替换对象、更换背景、更改场景或迁移风格，同时保留原始构图和运动。
+
+您还可以向前或向后扩展现有片段。将该片段作为参考视频连接，将 **task_type** 选项设置为 **extend**，并在提示词中描述续写内容，例如“向前扩展”“向后扩展”或“继续”。输出仅包含您设置的时长内新生成的片段，其宽高比与来源片段保持一致。
+
+输入素材
+ +下载此示例输入图像以试用该工作流： + +
+
+
+
+
+ 下载示例输入视频
+
+
+
+
+## 开始使用
+
+1. 将 ComfyUI 更新到最新版本
+2. 前往模板库，搜索 `Seedance 2.5`
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite.mdx
index 3d8c041a3..7b79b74c8 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite.mdx
@@ -1,108 +1,44 @@
---
title: "字节跳动 Seedream 5.0 Lite - 智能 AI 图像创作"
description: "在 ComfyUI 中使用 Seedream 5.0 lite 进行联网检索和增强指令跟随的图像生成"
-sidebarTitle: "Seedream 5.0 Lite"
-translationSourceHash: d79ddec3
+sidebarTitle: "概述"
+translationSourceHash: 7525789e
translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": 1991e54a
- "What's new in Seedream 5.0 lite": 415b6ebd
- "Seedream 5.0 lite image edit workflow": 7f274651
- "Seedream 5.0 lite text to image workflow": e47e49fe
- "Get started": d14874f4
---
-
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Seedream 5.0 lite 是 BytePlus 最新的图像生成模型。它是 Seedream 系列中首个引入联网检索功能的模型，这意味着模型可以在生成图像时利用实时在线信息。
-输入素材
+ +下载此示例输入视频以试用该工作流： + +
-
-
-
-
- 下载示例输入图像
-
-
- 下载示例风格参考
-
-
-
+## 示例输出
-### 图像编辑展示
+多步骤局部编辑，一次执行多条框选指令：
*将绿色框中的眼镜换成圆形镜片，将蓝色框中的橙色钱包换成紫色椭圆形钱包，将红色框中的鞋子换成豹纹图案。*
-
-*保持原有构图，将整体色调改为海军蓝和白色。将图片中的 "RTX PRO 6000" 改为 "SEEDREAM 5.0 LITE"，将 "2025" 改为 "NOW LIVE"。*
+两张图像之间的风格迁移：
*参考第二张图片，将第一张图片的风格改为与第二张图片相匹配。*
-### 一致性展示
-
-
-*参考图 2 的设计和布局风格，相应地调整图 1 的风格。*
-
-
-*将图 1 和图 2 合并成两个人的高角度俯拍自拍，紧凑的构图，两人靠得很近。*
-
-
-*使用图 1-4 中显示的花朵进行插花。将所有花朵插入图 5 中的花瓶，然后将花瓶放在图 6 中的桌子上。*
+一批已生成照片中的产品一致性：
*使用参考图像中的瓶子，生成六张不同季节背景的产品照片。六张图片中瓶子设计保持一致。*
-## Seedream 5.0 lite 文生图工作流
-
-输入素材
- -下载这些示例输入图像以试用该工作流： - -
-
-
+
+
+
+
+ 下载示例输入图像
+
+
+ 下载示例风格参考
+
+
+
+
+### 图像编辑展示
+
+
+*将绿色盒子中的眼镜改为圆形镜片，蓝色盒子中的橙色手包改为紫色椭圆手包，红色盒子中的鞋子加上豹纹图案。*
+
+
+*在保持原始构图的同时，将整体色调改为海军蓝和白色。将图像中的 "RTX PRO 6000" 改为 "SEEDREAM 5.0 LITE"，并将 "2025" 改为 "NOW LIVE"。*
+
+
+*参考第二张图像，将第一张图片的风格改为与第二张图像一致。*
+
+### 一致性展示
+
+
+*参考图 2 的设计和布局风格，并相应调整图 1 的风格。*
+
+
+*将图 1 和图 2 合成为一张两人俯拍自拍，构图紧凑，两人靠在一起。*
+
+
+*使用图 1‑4 中显示的花进行插花。将所有的花排列在图 5 所示的花瓶中，然后将花瓶放在图 6 所示的桌子上。*
+
+
+*使用参考图像中的瓶子，生成六张不同季节场景下的产品照片。所有六张照片中的瓶子设计保持一致。*
+
+## Seedream 5.0 lite 文生图工作流
+
+输入素材
+ +下载这些示例输入图像以尝试该工作流： + +
+
+
-
-
-
-
-
-
- 下载示例输入图像
-
-
-
-
-
-
-
-
-## Seedream 5.0 Pro 图层分离工作流
-
-图层分离是 Seedream 5.0 Pro 交互式精确编辑的核心图层分解功能。它将单个平面图像拆分为一个可编辑的图层堆栈：一个基础图像（背景底图）加上最多 16 个独立透明图层，每个图层都包含堆叠顺序、边界框坐标、名称和语义描述。原本被提取主体遮挡的区域会被无缝修复（inpainting），因此每个图层及其下方的基底都是完整、独立的设计资产，可直接进行拖拽、缩放和重新组合。
+## Seedream 5.0 Pro 的优势
-无需任何提示词，模型即可自动识别所有主要元素：文本块、主体、装饰和背景。单张海报即可生成 10 个以上图层，并具备设计级的文字分离能力，支持多语言标题和 CJK 字体。您还可以用自然语言描述元素来控制分离过程，或使用边界框标签精确定位目标区域。该工作流非常适合品牌设计、电商素材制作、海报迭代，以及任何需要将平面位图转换为可编辑分层文档的任务。
+- **更高的输出保真度**：卓越的图像质量，细节更清晰、纹理更丰富、色彩还原更准确，支持高达 4K 分辨率
+- **精确的指令遵循能力**：更准确地处理复杂、多步骤的提示，包括精确的空间推理、排版和密集文本渲染
+- **增强的多图像编辑**：可在多达 14 张参考图像之间进行编辑，同时比以往更可靠地保留主体身份、风格和构图
+- **专业级一致性**：在一批生成的图像中，角色特征、产品设计、光照和色彩主题保持稳定
+- **更深入的世界知识**：扩展的知识库支持技术插图、科学可视化和知识密集型创意简报
-输入素材
- -下载此示例输入图像以尝试工作流： - -
+## 示例输出
-
-
-
- 下载示例输入图像
-
-
-
+
-
+图层分离，将平面图像拆分为一个可编辑的图层堆栈，包含最多 16 个透明图层以及一个经过修复的背景底图：
-输入素材
+ -下载此示例输入图像以试用该工作流： +通过文本指令编辑图像，保持原始结构不变： -
+
+
+
+
+
+
+ 下载示例输入图像
+
+
+
+
+
+
+
+
+## Seedream 5.0 Pro 图层分离工作流
+
+图层分离是 Seedream 5.0 Pro 交互式精准编辑中图层分解的支柱功能。它将一张平面图像拆分为可编辑的图层堆栈：一个基础图像（背景底板）加上最多 16 个独立的透明图层，每个图层都带有其堆叠顺序、边界框坐标、名称和语义描述。被提取主体遮挡的区域会通过 inpainting 无缝补全，因此每个图层及其下方的底板都是完整、独立的设计资源，可直接进行拖拽、缩放和重新组合。
+
+无需任何提示词，模型即可自动识别所有主要元素：文本块、主体、装饰和背景。一张海报即可生成 10 个以上的图层，并具备设计级文本分离能力，支持多语言标题和 CJK 字体。您还可以用自然语言描述元素来控制分离过程，或使用边界框标签定位精确区域。该工作流非常适合品牌设计、电商素材制作、海报迭代，以及任何需要将平面位图转换为可编辑分层文档的任务。
+
+输入素材
+ +下载此示例输入图像以试用该工作流： + +
+
+
+
+
+ 下载示例输入图像
+
+
+
+
+
+
+输入素材
+ +下载以下示例输入图像以试用该工作流： + +
-
-
-
-
-
-### 按步骤完成工作流的执行
-
-
-
-
-
+
+
+
+
+
+## 逐步完成工作流执行
+
+
+
+
+
-
-
-
+使用单个提示词进行文生图：
-## 如何选择模型
+
-| 模型 | 最佳用途 |
-|------|----------|
-| **Nano Banana 2 Lite** | 速度和成本 —— 快速迭代、高吞吐量管道、低延迟应用 |
-| **[Nano Banana 2](/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2)** | 大多数创作者 —— 在常规文生图和编辑中平衡质量与速度 |
-| **[Nano Banana Pro](/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro)** | 专业用例 —— 最高质量、4K 生成、复杂布局和精确控制 |
+根据文本指令进行图像编辑：
-## 开始使用
+
-1. 更新 ComfyUI 至最新版本
-2. 双击画布并搜索“Nano Banana 2”节点（其中包含 Nano Banana 2 Lite 作为模型选项）
-3. 或者前往模板库使用即用工作流
-4. 从模型下拉菜单中选择“Nano Banana 2 Lite”以获得最快生成
+## 在 ComfyUI 中使用
-
-
-
+
+
+
+
+## 应该选择哪个模型？
+
+| 模型 | 最适合 |
+|------|--------|
+| **Nano Banana 2 Lite** | 速度和成本：快速迭代、高吞吐量流水线、低延迟应用 |
+| **[Nano Banana 2](/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2)** | 大多数创作者：质量和速度均衡，适合常规图像生成和编辑 |
+| **[Nano Banana Pro](/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro)** | 专业用例：最高质量、4K 生成、复杂布局和精确控制 |
+
+## 开始使用
+
+1. 将 ComfyUI 更新到最新版本
+2. 双击画布并搜索 "Nano Banana 2" 节点（其中包含 Nano Banana 2 Lite 作为模型选项）
+3. 或前往模板库使用现成工作流
+4. 从模型下拉菜单中选择 "Nano Banana 2 Lite" 以获得最快生成
+
+
+
+
+
+
-
-
-
-
-
-
- 一位身着钴蓝色质感服装的年轻女性，用作角色参考
-
-
- 一支方形粉色哑光口红，用作产品参考
-
-
-
+由角色和产品参考图像引导的图像编辑：
-### 工作流总览
-
-此工作流使用四个节点：
-
-- **LoadImage** ×2：提供角色和产品参考图像（节点最多接受 3 张）
-- **GrokImageEditNodeV2**：核心节点，配置为使用 `grok-imagine-image-2.0` 模型
-- **SaveImage**：保存编辑后的图像
-
-### 运行步骤
+## 在 ComfyUI 中使用
-1. **加载参考图像**：将最多 3 张参考图像连接到 **LoadImage** 节点
-2. **描述编辑操作**：在 **GrokImageEditNodeV2** 提示词中告诉模型需要保留、更改或重新设计的内容
-3. **设置分辨率**：`1K` 或 `2K`
-4. **点击 Queue**：按 `Ctrl+Enter` 生成
+输入素材
- -下载这些示例输入图像以试用此工作流： - -
+
+
+
+
+
+
+ 一位身穿钴蓝色纹理服装的年轻女性，用作角色参考
+
+
+ 一支方形粉色哑光口红，用作产品参考
+
+
+
+
+
+
+### 工作流总览
+
+此工作流使用四个节点：
+
+- **LoadImage** x2：提供角色和产品参考图像（该节点最多接受 3 张）
+- **GrokImageEditNodeV2**：核心节点，配置了 `grok-imagine-image-2.0` 模型
+- **SaveImage**：保存编辑后的图像
+
+### 运行步骤
+
+1. **加载参考图像**：将最多 3 张参考图像连接到 **LoadImage** 节点
+2. **描述编辑要求**：在 **GrokImageEditNodeV2** 提示词中告诉模型要保留、修改或改变风格的内容
+3. **设置分辨率**：`1K` 或 `2K`
+4. **点击 Queue**：按 `Ctrl+Enter` 生成
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality.mdx
index ffb06871e..b20d0a1cd 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality.mdx
@@ -1,46 +1,28 @@
---
title: "在 ComfyUI 中使用 Grok Imagine Image Quality：AI 图像生成"
description: "使用 ComfyUI 中的 Grok Imagine Image Quality 生成增强图像：更精细的细节、更好的文本渲染和更强的创意控制"
-sidebarTitle: "Grok Imagine Image Quality"
-translationSourceHash: bae64165
+sidebarTitle: "概览"
+translationSourceHash: b0772f8a
translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality.mdx
---
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Grok Imagine Image Quality 是 xAI 的高保真度图像模型，可通过 Grok 合作节点在 ComfyUI 中使用。与标准 Grok 图像模型相比，它提供了更精细的细节、更好的文本渲染和更强的创意控制。
-输入素材
+ +下载这些示例输入图像以试用此工作流： + +
+## 示例输出
-
+
+
-
-
-
-
-
-
- 用作编辑基础图像的机器人设计
-
-
-
+## 示例输出
-
+通过单个提示词进行文生图生成：
-### 工作流总览
+
-此工作流使用三个节点：
+使用自然语言指令编辑图像，保留原始构图：
-- **LoadImage**：提供要编辑的来源图像
-- **GrokImageEditNode**：核心节点，配置有 `grok-imagine-image` 模型
-- **SaveImage**：保存编辑后的图像
+
-### 运行步骤
+## 在 ComfyUI 中使用
-1. **加载图像**：将您的图像连接到 **LoadImage** 节点
-2. **描述编辑内容**：在 **GrokImageEditNode** 提示中告知模型需要更改的内容
-3. **点击队列**：按 `Ctrl+Enter` 生成
+输入材料
+## Grok Imagine Image 擅长什么 -下载此示例输入图像以试用该工作流： +- **文生图生成**：根据描述场景和风格的文本提示词创建单张图像 +- **自然语言图像编辑**：根据您的提示词编辑上传的图像，同时保留原始构图，更改场景、光照或风格 +- **灵活的宽高比**：支持 13 种宽高比，包括 `1:1`、`16:9` 和 `9:16` +- **分辨率选项**：输出为 1K 或 2K -
+
+
+
+
+
+
+ 用作编辑基础图像的机器人设计图
+
+
+
+
+
+
+### 工作流总览
+
+该工作流使用三个节点：
+
+- **LoadImage**：提供要编辑的源图像
+- **GrokImageEditNode**：核心节点，配置为使用 `grok-imagine-image` 模型
+- **SaveImage**：保存编辑后的图像
+
+### 运行步骤
+
+1. **加载图像**：将您的图像连接到 **LoadImage** 节点
+2. **描述编辑内容**：在 **GrokImageEditNode** 提示中告诉模型要更改什么
+3. **点击 Queue**：按 `Ctrl+Enter` 生成
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5.mdx
index 776147b33..a956a6995 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5.mdx
@@ -1,66 +1,30 @@
---
title: "Grok Imagine Video 1.5 图生视频 ComfyUI 官方示例"
-description: "本指南介绍如何在 ComfyUI 中使用 Grok Imagine Video 1.5 Partner Node，从图像生成带原生音频的高质量视频"
-sidebarTitle: "Grok Imagine Video 1.5"
-translationSourceHash: 16f6aebe
+description: "本指南介绍如何在 ComfyUI 中使用 Grok Imagine Video 1.5 合作伙伴节点，从图像生成带原生音频的高质量视频"
+sidebarTitle: "总览"
+translationSourceHash: 2bf44aca
translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5.mdx
---
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
+[Grok Imagine Video 1.5](/zh/built-in-nodes/GrokVideoNode) 合作伙伴节点可从单张图像输入生成带原生音频的高质量视频。该节点由 xAI 最新的 Grok 模型驱动，可生成与音频同步的逼真运动，最高支持 **1080p** 分辨率。
-[Grok Imagine Video 1.5](/zh/built-in-nodes/GrokVideoNode) Partner Node 可从单张图像生成带原生音频的高质量视频。由 xAI 最新 Grok 模型驱动，最高支持 **1080p** 分辨率。
+该节点支持两种模型变体，可通过其 `model` 参数进行选择：
-节点通过 `model` 参数支持两种模型变体：
+- **`grok-imagine-video`**：上一代模型，支持可选的图像输入
+- **`grok-imagine-video-1.5`**：最新模型，**必须**提供输入图像，支持 1080p 输出
-- **`grok-imagine-video`** — 上一代模型，图像为可选输入
-- **`grok-imagine-video-1.5`** — 最新模型，**必须**提供输入图像，支持 1080p 输出
+两种变体均生成**原生音频**：音效、环境音和对话在同一生成过程中合成，无需额外的音频管线。视频时长范围为 **1 到 15 秒**。
-两种变体均生成**原生音频**——音效、环境音和对话在同一推理过程中合成，无需额外音频管线。视频时长范围为 **1 到 15 秒**。
+## Grok Imagine Video 1.5 的优势
-输入素材
+ +下载此示例输入图像以尝试该工作流： + +
-
-
+
+
-
-
- 用作可选起始帧的科幻机甲
-
-
-
-
-### 工作流总览
-
-该工作流使用三个节点：
-
-- **LoadImage**：提供可选的起始图像帧
-- **GrokVideoNode**：核心节点，配置为使用 `grok-imagine-video` 模型
-- **SaveVideo**：保存已生成的视频及音频
-
-### 运行步骤
-
-1. **输入提示词**：在 **GrokVideoNode** 中描述运动、氛围和场景动态
-2. **（可选）加载起始图像**：将图像连接到 **LoadImage** 节点
-3. **设置分辨率**：`480p` 或 `720p`
-4. **设置时长**：选择 1 到 15 秒的长度
-5. **设置种子**：控制节点是否重新运行；无论种子如何，输出结果都不可复现
-6. **点击队列**：按 `Ctrl+Enter` 生成
+根据文本提示词生成带同步音频的视频：
-## Grok：视频编辑
+
-使用自然语言指令编辑上传的视频。重新设计画面风格、更改场景设置或应用新的美学风格，同时保留原始动态和内容。
+使用自然语言指令编辑视频，保留原始动态：
-输入素材
- -下载此示例输入图像以试用该工作流： - -
-
-
- 用作基础视频的未来摩托车片段
-
-
-
-
-### 工作流总览
-
-此工作流使用三个节点：
-
-- **LoadVideo**：提供要编辑的来源视频
-- **GrokVideoEditNode**：核心节点，配置了 `grok-imagine-video` 模型
-- **SaveVideo**：保存编辑后的视频
-
-### 运行步骤
-
-1. **加载视频**：将你的视频连接到 **LoadVideo** 节点（1 到 8.7 秒，最大 50MB）
-2. **描述编辑需求**：在 **GrokVideoEditNode** 的提示中告诉模型如何变换画面
-3. **点击队列**：按 `Ctrl+Enter` 生成
-
-## Grok：视频扩展
-
-以无缝衔接的续写扩展短视频。用自然语言描述下一个场景，模型会生成一段接续原始画面的新视频片段。
+视频扩展，用新场景延续短视频：
-输入素材
- -下载此示例输入视频以试用该工作流： - -
-
-
- 用作基础视频的深空短片
-
-
-
-
-### 工作流总览
-
-此工作流使用以下三个节点：
-
-- **LoadVideo**：提供要扩展的源视频
-- **GrokVideoExtendNode**：核心节点，配置为使用 `grok-imagine-video` 模型
-- **SaveVideo**：保存扩展后的视频
-
-### 运行步骤
-
-1. **加载视频**：将您的视频连接到 **LoadVideo** 节点（MP4，2 到 15 秒，最大 50MB）
-2. **描述下一个场景**：在 **GrokVideoExtendNode** 的提示词中告诉模型接下来应该发生什么
-3. **设置时长**：选择扩展长度（2 到 10 秒）
-4. **点击队列**：按下 `Ctrl+Enter` 生成
-
-## Grok：参考图到视频
-
-根据最多 7 张参考图像生成视频。使用角色、产品或风格参考来保持主体一致，同时提示词描述动作和场景。
+参考生视频，通过参考图像保持主体一致：
-输入素材
- -下载此示例输入视频以试用该工作流： - -
-
-
- 用作主体参考的安静女性角色
-
-
- 用作物体参考的智能手机
-
-
-
-
-### 工作流总览
-
-该工作流使用四个节点：
-
-- **LoadImage** x2：提供角色和物体参考图像
-- **GrokVideoReferenceNode**：核心节点，配置了 `grok-imagine-video` 模型和参考图像
-- **SaveVideo**：保存已生成的视频
-
-### 运行步骤
+## 在 ComfyUI 中使用
-1. **加载参考图**：将最多 7 张参考图像连接到 **LoadImage** 节点
-2. **输入提示词**：在 **GrokVideoReferenceNode** 中描述场景、动作以及参考图的呈现方式
-3. **设置分辨率**：`480p` 或 `720p`
-4. **设置宽高比**：从 `16:9` 到 `9:16` 中选择
-5. **设置时长**：选择 2 至 10 秒之间的时长
-6. **点击“队列”**：按 `Ctrl+Enter` 生成
+输入素材
- -下载这些示例输入图像，即可试用该工作流： - -
+
+
+ 用作可选起始帧的科幻机甲
+
+
+
+
+### 工作流总览
+
+此工作流使用三个节点：
+
+- **LoadImage**：提供可选的起始图像帧
+- **GrokVideoNode**：核心节点，配置为使用 `grok-imagine-video` 模型
+- **SaveVideo**：保存已生成的视频及音频
+
+### 运行步骤
+
+1. **输入提示词**：在 **GrokVideoNode** 中描述运动、氛围和场景动态
+2. **可选：加载起始图像**：将图像连接到 **LoadImage** 节点
+3. **设置分辨率**：`480p` 或 `720p`
+4. **设置时长**：选择 1 到 15 秒的时长
+5. **设置种子**：控制节点是否重新运行；无论种子如何，输出均不可复现
+6. **点击“队列”**：按 `Ctrl+Enter` 生成
+
+## Grok：视频编辑
+
+使用自然语言指令编辑上传的视频。在保持原始运动和内容不变的同时，重新设计画面风格、更改场景或应用新的美学风格。
+
+
+
+输入素材
+ +下载此示例输入图像以试用该工作流： + +
+
+
+ 用作基础视频的未来风格摩托车片段
+
+
+
+
+### 工作流总览
+
+该工作流使用三个节点：
+
+- **LoadVideo**：提供要编辑的来源视频
+- **GrokVideoEditNode**：核心节点，配置了 `grok-imagine-video` 模型
+- **SaveVideo**：保存编辑后的视频
+
+### 运行步骤
+
+1. **加载视频**：将您的视频连接到 **LoadVideo** 节点（1 至 8.7 秒，最大 50MB）
+2. **描述编辑效果**：在 **GrokVideoEditNode** 的提示词中告诉模型如何变换视频画面
+3. **点击队列**：按 `Ctrl+Enter` 生成
+
+## Grok：视频扩展
+
+通过无缝衔接扩展短视频。用自然语言描述下一个场景，模型将生成一段与原始画面自然衔接的新片段。
+
+
+
+输入素材
+ +下载此示例输入视频以试用该工作流： + +
+
+
+ 用作基础视频的深空短片
+
+
+
+
+### 工作流总览
+
+该工作流使用三个节点：
+
+- **LoadVideo**：提供要扩展的源视频
+- **GrokVideoExtendNode**：核心节点，配置了 `grok-imagine-video` 模型
+- **SaveVideo**：保存扩展后的视频
+
+### 运行步骤
+
+1. **加载视频**：将您的视频连接到 **LoadVideo** 节点（MP4 格式，2 至 15 秒，最大 50MB）
+2. **描述下一个场景**：在 **GrokVideoExtendNode** 提示词中告诉模型接下来应该发生什么
+3. **设置时长**：选择扩展时长（2 至 10 秒）
+4. **点击队列**：按 `Ctrl+Enter` 生成
+
+## Grok：参考图生成视频
+
+使用最多 7 张参考图像生成视频。利用角色、产品或风格参考来保持主体一致，而提示词负责描述动作和场景。
+
+
+
+输入素材
+ +下载此示例输入视频以尝试该工作流： + +
+
+
+ 用作主体参考的平静女性角色
+
+
+ 用作物体参考的智能手机
+
+
+
+
+### 工作流总览
+
+该工作流使用四个节点：
+
+- **LoadImage** x2：提供角色和物体参考图像
+- **GrokVideoReferenceNode**：核心节点，配置了 `grok-imagine-video` 模型和参考图像
+- **SaveVideo**：保存已生成的视频
+
+### 运行步骤
+
+1. **加载参考图像**：将最多 7 张参考图像连接到 **LoadImage** 节点
+2. **输入提示词**：在 **GrokVideoReferenceNode** 中描述场景、动作以及参考图像在画面中的呈现方式
+3. **设置分辨率**：`480p` 或 `720p`
+4. **设置宽高比**：从 `16:9` 到 `9:16` 之间选择
+5. **设置时长**：选择 2 到 10 秒的长度
+6. **点击 Queue**：按 `Ctrl+Enter` 生成
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-0.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-0.mdx
index 3533abedf..71cd0b598 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-0.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-0.mdx
@@ -1,39 +1,25 @@
---
title: "ComfyUI 中的 HappyHorse 1.0 视频生成"
-description: "了解如何在 ComfyUI 中通过合作伙伴节点使用 HappyHorse 1.0 进行图生视频、文生视频、参考生成视频和视频编辑，享受电影级美学与多镜头一致性"
-sidebarTitle: "HappyHorse 1.0"
-translationSourceHash: 2fa94d24
+description: "了解如何通过 ComfyUI 中的合作节点使用 HappyHorse 1.0，进行图生视频、文生视频、参考生视频和视频编辑，并获得电影级美学与多镜头一致性"
+sidebarTitle: "概述"
+translationSourceHash: d5795d87
translationFrom: tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-0.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": 4eba8bbb
- "Highlights": 376295d6
- "HappyHorse 1.0 image-to-video": 85d1766b
- "HappyHorse 1.0 text-to-video": 7c4460bb
- "HappyHorse 1.0 reference-to-video": c1980feb
- "HappyHorse 1.0 video edit": d4f972c9
---
+HappyHorse 1.0 是阿里巴巴推出的电影级视频生成模型，现已通过合作节点在 ComfyUI 中可用。它专为高质量叙事视频和生产级创意工作流而设计。
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
+HappyHorse 1.0 专注于强美学、多镜头序列和强大的编辑型工作流（生成 + 编辑）。非常适合创作者制作广告、电商视觉、短视频内容和社交媒体营销视频。
-HappyHorse 1.0 是阿里巴巴推出的电影级视频生成模型，现已通过合作伙伴节点在 ComfyUI 中可用。它专为高质量叙事视频和生产级创意工作流设计。
+## HappyHorse 1.0 擅长什么
-HappyHorse 1.0 聚焦于强美学、多镜头叙事和强大的编辑型工作流（生成 + 编辑），非常适合创作广告、电商视觉、短视频内容以及社交营销视频。
-
-## 亮点
-
-- **多模态创作路径**：文生视频（T2V）、图生视频（I2V）和参考主体生视频（S2V）
+- **多模态创作路径**：文生视频（T2V）、图生视频（I2V）和主体生视频（S2V）
- **电影级美学**：大光圈构图、浅景深、精致质感和氛围感
-- **多镜头输出**：支持最高 **1080p**、**15 秒** 长度，强调跨镜头切换的多镜头一致性
+- **多镜头输出**：最高 **1080p**、最长 **15 秒**，强调跨镜头切换时的多镜头一致性
- **编辑型工作流**：V2V 和 SV2V，可在保留运动与构图的同时改造素材或替换/插入主体
-输入素材
+ +下载这些示例输入图像以试用该工作流： + +
-
-
-
-
-
-
-
-
-## 高级功能
-
-继 [混元3D 3.0 初始集成](https://blog.comfy.org/p/hunyuan-3d-30-in-comfyui-state-of) 之后，混元3D 的高级处理功能现已通过合作节点提供。这些工作流通过将关键后处理步骤引入 ComfyUI，帮助弥合生成与生产之间的差距。
-
-### 混元3D：3D 零件分解 {#api_hunyuan3d_part}
-
-上传 3D 模型，自动将其分割为各个组成部分，从而生成完全分解的 3D 资产，便于复用和编辑。
-
-
-
-
-
-
-
-
+## 在 ComfyUI 中使用
-
+
+
+
+
+
+
+
+
+## 高级功能
+
+继 [HY 3D 3.0 初始集成](https://blog.comfy.org/p/hunyuan-3d-30-in-comfyui-state-of)之后，混元3D的高级处理功能现可通过合作节点使用。这些工作流将关键后处理步骤引入ComfyUI，帮助缩小生成与生产之间的差距。
+
+### HY 3D：3D零件分解 {#api_hunyuan3d_part}
+
+上传3D模型，自动将其分割为各个组成部分，生成一个完全分解的3D资产，以便重复使用和编辑。
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+## 示例输出
-
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+## Kling 3.0：首尾帧生成视频 {#api_kling_v3_flf2v}
+
+输入首帧和尾帧图像，即可通过多镜头生成和精确的元素控制生成连续的视频序列。
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+## 传统 Kling 模型（EOL）
+
+
+
+
-
-
-
-
-
-## 输入依赖项
-
-- **图像格式**：JPG、PNG、WEBP、GIF、AVIF（最大 10MB）
-- **视频格式**：MP4、MOV、WEBM、M4V、GIF（最大 100MB）
-- **视频时长**：3-30 秒，具体取决于方向模式
-- **最小分辨率**：宽度和高度均为 720px
-- **主体可见性**：角色必须清晰显示头部、肩部和躯干
-
-## 获得更好效果的技巧
+## 在 ComfyUI 中使用
-- **匹配宽高比**：确保角色图像和参考视频具有相似的宽高比（例如，均为 16:9 或均为 9:16），以避免尴尬的拉伸或裁剪。
-- **干净的背景**：使用背景简单或静止的参考视频，以获得最佳动作提取效果。演员轮廓清晰的高对比度视频效果最佳。
-- **清晰的角色角度**：如果参考视频中有旋转动作，请使用能更好处理旋转的 3D 风格角色或真实照片。平面 2D 卡通可能难以处理背面视角。
-- **肢体可见**：确保角色的肢体在来源图像中可见。如果角色双手插在口袋里，但动作需要挥手，AI 会凭空生成手部，通常会导致伪影。
-- **留出呼吸空间**：在主体周围留出负空间。如果角色要跳舞或将手臂大幅展开，他们需要画面内的空间以避免被裁剪。
-- **构图对齐**：匹配图像与参考视频之间的构图。面部动画使用特写参考，行走或舞蹈序列使用全身参考。
+
-
+
+
+
+
+
+## 输入要求
+
+- **图像格式**：JPG、PNG、WEBP、GIF、AVIF（最大 10MB）
+- **视频格式**：MP4、MOV、WEBM、M4V、GIF（最大 100MB）
+- **视频时长**：3-30 秒，具体取决于方向模式
+- **最小分辨率**：720px 宽度和高度
+- **主体可见性**：角色必须清晰显示头部、肩部和躯干
+
+## 获得更好效果的技巧
+
+- **匹配宽高比**：确保角色图像与参考视频的宽高比相近（例如，两者均为 16:9 或 9:16），以免出现不自然的拉伸或裁剪。
+- **干净背景**：使用背景简单或静止的参考视频，以获得最佳运动提取效果。演员轮廓清晰的高对比度视频效果最佳。
+- **清晰的角色角度**：如果参考视频包含旋转动作，请使用能更好处理旋转的 3D 风格角色或写实照片。平面 2D 卡通在背面视角时可能表现不佳。
+- **肢体可见**：确保角色肢体在来源图像中可见。如果角色双手插兜，但动作需要挥手，AI 就会产生手部幻觉，常常导致伪影。
+- **留出呼吸空间**：在主体周围留出空白区域。如果角色要跳舞或将手臂大幅张开，画面内需要有足够空间，以免被裁切。
+- **取景对齐**：让图像与参考视频的取景相匹配。面部动画使用特写参考，行走/舞蹈序列使用全身参考。
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i.mdx
index b2c4b23fc..5b0a4893e 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i.mdx
@@ -1,76 +1,22 @@
---
-title: "ComfyUI Krea 2 Partner Nodes 官方示例"
-description: "本指南介绍如何在 ComfyUI 中使用 Krea 2 文生图 Partner Node"
-sidebarTitle: "Krea 2 文生图"
-translationSourceHash: cc6fd4a8
+title: "ComfyUI Krea 2 合作节点官方示例"
+description: "本指南介绍如何在 ComfyUI 中使用 Krea 2 文生图合作节点"
+sidebarTitle: "概述"
+translationSourceHash: 87234b44
translationFrom: tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": 3b6aa5d5
- "Krea 2 Image Node Documentation": e4a08761
- "Krea 2 Text to Image Workflow": c43b8960
- "Krea 2 Style Reference Workflow": 23efaa8e
- "Additional Notes": 7099b5ae
---
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
+[Krea 2 图像节点](/zh/built-in-nodes/Krea2ImageNode) 可让你使用 Krea AI 的下一代模型，根据文本提示生成高质量图像。它支持两种模型变体：**Krea 2 Medium** 用于富有表现力的插画，**Krea 2 Large** 用于富有表现力的照片级真实感，并支持可选的 moodboard 和风格参考输入。
-[Krea 2 Image Node](/zh/built-in-nodes/Krea2ImageNode) 可让你使用 Krea AI 的新一代模型，根据文本提示生成高质量图像。它支持两种模型变体：**Krea 2 Medium**（适合表现力丰富的插画）和 **Krea 2 Large**（适合表现力丰富的照片级真实感），并可选配 moodboard 和风格参考输入。
+## Krea 2 文生图的优势
-在本指南中，我们将展示如何使用 Krea 2 搭建文生图工作流。
+- **两种模型变体**：Krea 2 Medium 适合富有表现力的插画，Krea 2 Large 适合富有表现力的照片级真实感
+- **风格参考**：在生成中应用最多 10 张参考图像的美学风格、情绪和视觉方向
+- **Moodboard 支持**：使用 `moodboard_id` 参数配合来自 [Krea 网站](https://www.krea.ai) 的 moodboard
+- **可调的生成设置**：控制宽高比、分辨率、创意水平和种子
-
+
-
-
-
-风格参考工作流增加了一个额外步骤：上传一张或多张参考图片，以定义美学风格、情绪和视觉方向。生成的图片将匹配你的提示词，同时应用参考图片中的风格。
-
-
+
+
+
+风格参考工作流增加了一个额外步骤：上传一张或多张定义美学风格、氛围和视觉方向的参考图像。生成的图像将匹配您的提示词，同时应用参考图像中的风格。
+
+
-
-
-
-
- 下载示例风格参考
-
-
-
-
-### 图像编辑工作流
-
-输入素材
- -下载此示例输入图像以尝试该工作流： - -
-
-
-
-
- 下载示例来源图像
-
-
-
-
-该工作流很简单：**提示词 → 评估 → 优化**。探索阶段请保持种子为空，找到满意的结果后锁定种子，并在此基础上继续迭代。
-
-## 核心参数
-
-| 参数 | 说明 |
-| --- | --- |
-| **Prompt 提示词** | 你最主要的控制手段，最多 6,000 字符，越精确越好 |
-| **Aspect ratio 宽高比** | 控制画面框比例，不影响质量，根据用途选择 |
-| **Seed 种子** | 同种子+同提示词 → 同结果；同种子+改提示词 → 受控变化；无种子 → 自由探索 |
-| **Reference images（Create）** | 最多 9 张参考图，引导生成的不同方面 |
-| **Source image（Modify）** | 待编辑的源图，尺寸会被自动保留 |
-
-## 使用参考图
-
-参考图必须指定用途才会生效。使用以下结构：
-
-```text
-Use IMAGE1 ([description]) as a [ROLE] reference.
-```
-
-可选角色：**Style（风格）**、**Character（角色）**、**Composition（构图）**、**Color palette（色板）**、**Lighting（光照）**、**Texture（纹理）**、**Mood（氛围）**。
-
-不指定角色时，模型只能猜测，结果不可靠。
-
-### Create 模式示例
-
-**风格参考**
-
-```text
-Use IMAGE1 (impressionist oil painting with loose brushwork and warm
-sunset tones) as a STYLE reference. Create a portrait of a woman in her
-30s applying IMAGE1's color palette and painterly texture. The subject
-should be new.
-```
-
-**角色参考**
-
-```text
-Use IMAGE1 (woman with short copper-red hair, freckles) as a CHARACTER
-reference. Preserve her features. Generate a new scene: she's sitting
-in a softly lit café.
-```
-
-**多参考组合**
-
-```text
-Use IMAGE1 as a COLOR PALETTE reference, IMAGE2 as LIGHTING, IMAGE3 as
-COMPOSITION. Create a lone figure walking through a rain-slicked street
-at night.
-```
-
-### Modify 模式示例
-
-Modify 模式中，**清晰**最重要，必须明确说明**要改什么**与**不能动什么**。
-
-```text
-Change the time of day to golden hour. Update sky, light direction,
-shadows, and color temperature. Keep all subjects and composition
-unchanged.
-```
-
-```text
-Make the rain heavier and add reflections on the ground. Keep all other
-elements unchanged.
-```
-
-## 提示词撰写建议
-
-推荐长度：
-
-- **文生图（Text-to-image）** → 80–250 词
-- **参考图引导** → 100–300 词
-- **Modify** → 30–100 词
-
-避免：
-
-- 模糊词汇（"beautiful"、"amazing"）
-- 重复表达
-- 自相矛盾的指令
-
-应使用具体、有命名的美学描述：
-
-- `Golden hour, 85mm lens, shallow depth of field`
-- `1970s Italian giallo film poster, high-contrast color blocking`
-
-精确胜过笼统。
-
-## 宽高比
-
-按用途选择：
-
-| 比例 | 用途 |
-| --- | --- |
-| 1:1 | 社交媒体帖子 |
-| 9:16 | 竖屏视频 |
-| 16:9 | 宽屏 |
-| 3:2 / 2:3 | 摄影 |
-| 2:1 / 3:1 | 电影感 / 全景 |
-| 1:2 / 1:3 | 超高画幅 |
-
-Modify 模式下，宽高比锁定为源图比例。
-
-## 种子（Seed）：控制与可复现
-
-种子能让试验变成系统化流程。
-
-- **固定种子** → 一致性
-- **无种子** → 自由探索
-
-工作流：
-
-1. 不设种子，自由探索
-2. 找到效果不错的结果
-3. 锁定种子
-4. 一次只改一个变量
-
-将提示词和种子一起保存，就是你可复用的"配方"。
-
-## 进阶技巧
-
-### 角色一致性
-
-1. 先生成一张干净的、正面的角色参考图
-2. 在每个场景中复用该图作为 `IMAGE1 (CHARACTER)`
-3. 保持标签在所有提示词中一致
-
-### 多参考图架构
-
-为每张参考图分配一个角色：
-
-- IMAGE1 → 角色
-- IMAGE2 → 风格
-- IMAGE3 → 光照
-- IMAGE4 → 环境
-
-提示词末尾加上：
-
-```text
-Treat each reference as having authority over its assigned layer only.
-```
-
-### Create → Modify 链式工作流
-
-先用 Create 探索构图，再用 Modify 精修细节，这是最强大的工作流之一。
-
-### 迭代式优化
-
-1. 不设种子探索
-2. 锁定种子
-3. 每次只改一个变量
-4. 记录结果
-
-看似更慢，但因为每次都明确知道改了什么，实际效率更高。
-
-## 故障排查
-
-| 问题 | 解决方法 |
-| --- | --- |
-| 参考图被忽略 | 给每张参考图明确打标签 |
-| Modify 改动过多 | 显式声明哪些部分必须保持不变 |
-| 输出不一致 | 锁定种子 |
-| 提示词被部分忽略 | 删除冲突项或拆分为多步 |
-| 输出看起来就是参考图本身 | 可能误用了 Modify 模式 |
-| 角色不一致 | 复用同一张标准参考图 |
-
-## 快速参考
-
-**Create Image**
-
-- 全新构图
-- 文本 + 最多 9 张参考图
-- 描述性提示词
-
-**Modify Image**
-
-- 编辑已有图像
-- 源图 + 参考图
-- 直接、外科式的指令
-
-## 黄金法则
-
-1. 给每张参考图打标签
-2. Modify 模式下，永远说明**不能改**的部分
-3. 优化时，一次只改一个变量
-4. 保存提示词 + 种子，便于复现
-5. Create = 新场景，Modify = 编辑
+- **参考图引导生成**，保持身份一致性
+- **多面板输出**：多帧间角色/场景一致
-## 核心要点
+## 在 ComfyUI 中使用
-掌握 Uni-1 的核心是三件事：**选对模式 → 控制参考图 → 有意识地迭代**。三者到位后，你就不再是"碰运气"，而是在"导演"。
+输入素材
- -下载此示例输入图像以尝试该工作流： - -
+
+
+
+
+ 下载示例风格参考
+
+
+
+
+### 图像编辑工作流
+
+输入材料
+ +下载此示例输入图像以试用该工作流： + +
+
+
+
+
+ 下载示例源图像
+
+
+
+
+该工作流很简单：**提示词 → 评估 → 优化**。探索时请将种子留空。一旦找到满意的结果，就锁定种子并在此基础上继续迭代。
+
+## 核心参数
+
+| 参数 | 描述 |
+| --- | --- |
+| **提示词** | 您的首要控制手段。最多 6,000 个字符。请保持精准。 |
+| **宽高比** | 控制构图，而非质量。根据使用场景选择。 |
+| **种子** | 相同种子 + 相同提示词 → 相同结果。相同种子 + 更改的提示词 → 受控变化。无种子 → 探索。 |
+| **参考图像**（创建） | 最多 9 张图像，用于引导不同方面。 |
+| **来源图像**（修改） | 您正在编辑的图像。尺寸会自动保留。 |
+
+## Working with reference images
+
+References only work if you tell the model what they are for. Use this structure:
+
+```text
+Use IMAGE1 ([description]) as a [ROLE] reference.
+```
+
+Possible roles: **Style**, **Character**, **Composition**, **Color palette**, **Lighting**, **Texture**, **Mood**.
+
+Without roles, the model guesses, and guesses are unreliable.
+
+### Create mode examples
+
+**Style reference**
+
+```text
+Use IMAGE1 (impressionist oil painting with loose brushwork and warm
+sunset tones) as a STYLE reference. Create a portrait of a woman in her
+30s applying IMAGE1's color palette and painterly texture. The subject
+should be new.
+```
+
+**Character reference**
+
+```text
+Use IMAGE1 (woman with short copper-red hair, freckles) as a CHARACTER
+reference. Preserve her features. Generate a new scene: she's sitting
+in a softly lit café.
+```
+
+**Multi-reference**
+
+```text
+Use IMAGE1 as a COLOR PALETTE reference, IMAGE2 as LIGHTING, IMAGE3 as
+COMPOSITION. Create a lone figure walking through a rain-slicked street
+at night.
+```
+
+### Modify mode examples
+
+In Modify mode, clarity is everything. Always specify **what to change** and **what must stay untouched**.
+
+```text
+Change the time of day to golden hour. Update sky, light direction,
+shadows, and color temperature. Keep all subjects and composition
+unchanged.
+```
+
+```text
+Make the rain heavier and add reflections on the ground. Keep all other
+elements unchanged.
+```
+
+## 提示词指南
+
+推荐长度：
+
+- **文生图** → 80–250 词
+- **参考引导** → 100–300 词
+- **修改** → 30–100 词
+
+避免使用含糊的词语（“beautiful”、“amazing”）、冗余的措辞以及存在冲突的指令。相反，应使用具体且有明确名称的美学风格：
+
+- `Golden hour, 85mm lens, shallow depth of field`
+- `1970s Italian giallo film poster, high-contrast color blocking`
+
+精确胜过笼统。
+
+## 宽高比
+
+根据图像的使用场景来选择：
+
+| 比例 | 用途 |
+| --- | --- |
+| 1:1 | 社交媒体帖子 |
+| 9:16 | 竖直视频 |
+| 16:9 | 宽屏 |
+| 3:2 / 2:3 | 摄影 |
+| 2:1 / 3:1 | 电影感 / 全景 |
+| 1:2 / 1:3 | 超长竖图 |
+
+在修改模式中，宽高比将锁定为来源图像的比例。
+
+## 种子：控制与可复现性
+
+种子将实验转化为系统。
+
+- **固定种子** → 一致性
+- **无种子** → 探索
+
+工作流：
+
+1. 不使用种子进行探索
+2. 找到理想的结果
+3. 锁定种子
+4. 每次只更改一个变量
+
+将提示词和种子一起保存。这就是你的可复用配方。
+
+## 高级技巧
+
+### 角色一致性
+
+1. 生成一张干净、正面的参考图像。
+2. 在每个场景中都将它作为 `IMAGE1 (CHARACTER)` 复用。
+3. 在所有提示词中保持标签一致。
+
+### 多参考架构
+
+为每张图像分配一个角色：
+
+- IMAGE1 → 角色
+- IMAGE2 → 风格
+- IMAGE3 → 光照
+- IMAGE4 → 环境
+
+在提示词结尾加上：
+
+```text
+Treat each reference as having authority over its assigned layer only.
+```
+
+### 创建 → 修改链
+
+使用「创建」探索构图，再使用「修改」细化细节。这是最强大的工作流之一。
+
+### 迭代优化
+
+1. 探索（不使用种子）。
+2. 锁定种子。
+3. 每次生成只更改一个变量。
+4. 记录结果。
+
+感觉上更慢，但实际上更快，因为你总能知道是什么发生了变化。
+
+## 故障排查
+
+| 问题 | 解决方法 |
+| --- | --- |
+| 参考图像被忽略 | 逐一清晰标注每个参考图像 |
+| Modify 模式的改动过多 | 明确说明哪些内容必须保持不变 |
+| 输出不一致 | 锁定种子 |
+| 提示词部分被忽略 | 移除冲突或将提示词拆分为多个步骤 |
+| 输出看起来像参考图像 | 你可能正处于 Modify 模式 |
+| 角色不一致 | 复用一张标准参考图像 |
+
+## 快速参考
+
+**创建图像**
+
+- 新构图
+- 文本 + 最多 9 个参考图
+- 描述性提示词
+
+**修改图像**
+
+- 编辑现有图像
+- 来源图像 + 参考图
+- 直接、精准的提示词
+
+## 黄金法则
+
+1. 为每个参考添加标签
+2. 在修改模式下，始终说明哪些内容**不应**改变
+3. 优化时每次只更改一个变量
+4. 保存提示词和种子以确保可复现性
+5. 创建 = 新场景，修改 = 编辑
+
+## 核心要点
+
+掌握 Uni-1 可归结为三件事：**选择合适的模式 → 控制你的参考 → 有目的地迭代**。一旦这些就位，你就不再是猜测，而是在主导。
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6.mdx
index 4ff3ca7d0..8c63fdd55 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6.mdx
@@ -1,91 +1,27 @@
---
-title: "Meshy 6 API 节点 3D 模型生成 ComfyUI 官方示例"
+title: "Meshy 6 合作节点模型生成 ComfyUI 官方示例"
description: "本文将介绍如何在 ComfyUI 中使用 Meshy 6 节点的 API 进行 3D 模型生成"
-sidebarTitle: "Meshy 6"
-translationSourceHash: 7e389802
+sidebarTitle: "概述"
+translationSourceHash: 37e0029c
translationFrom: tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": 2dd46cd7
- "About Meshy 6": bc605135
- "Text-to-Model Workflow": 4898f71a
- "Image-to-Model Workflow": 23d84229
- "Multi-view to Model Workflow": a06016ac
---
-
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Meshy 是一个领先的 AI 驱动 3D 生成平台，使用户能够从文本提示、图像或多视角输入创建高质量的 3D 模型。ComfyUI 现已原生集成 Meshy API，让您可以方便地使用相关节点进行 3D 模型生成。
## 关于 Meshy 6
Meshy 6 是 Meshy 最新一代的 3D 模型生成技术，在几何质量、纹理保真度和工作流效率方面都有显著提升。
-**模型亮点：**
+## Meshy 6 的优势
+
- **更智能的几何体**：改进的网格拓扑结构，边缘更清晰，结构更连贯
- **更高的纹理保真度**：增强的纹理生成，细节保留和色彩准确度更好
- **更快的工作流**：优化的生成管线，周转时间更短
- **多种输入模式**：支持文本到 3D、图像到 3D 和多视角到 3D 生成
- **PBR 支持**：生成基于物理的渲染贴图，包括金属度、粗糙度和法线贴图
-输入材料
+ +下载此示例输入图像以试用该工作流： + +下载 JSON 格式的工作流文件
- - -### 2. 按照步骤运行工作流 - - - -1. 输入正面提示词（你希望出现在视频中的内容） -2. 输入负面提示词（你不希望出现在视频中的内容） -3. 修改视频输出分辨率 -4. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 开始生成视频 -5. 在 API 返回结果之后，你可以在 `Save Video` 节点中查看已生成的视频。该视频也会被保存在 `ComfyUI/output/` 目录下 - -## Moonvalley 图生视频工作流 - -### 1. 工作流文件下载 - - - - -下载 Json 格式工作流文件
- - -下载下面的图片作为输入图片 - - - -### 2. 按步骤完成工作流的运行 - - - -1. 在 `Load Image` 节点中加载输入图像 -2. 输入正向提示词（想要出现在画面中的内容） -3. 输入负向提示词（不想要出现在画面中的内容） -4. 修改视频输出分辨率 -5. 点击 `Run` 按钮，或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter(回车)` 来执行视频的生成 -6. 等待 API 返回结果后，你可在 `Save Video` 节点中查看生成的视频，对应的视频也会被保存至 `ComfyUI/output/` 目录下 - -## Moonvalley 视频转视频工作流 - -`Moonvalley Marey Video to Video` 节点允许你输入一段参考视频来进行视频重绘。你可以使用参考视频的运动或角色姿态来生成视频。 - -### 1. 下载工作流文件 - - - - -下载 JSON 格式工作流文件
- +Moonvalley Marey Realism v1.5 是专为影视级创作打造的 AI 视频生成模型。该模型 **完全使用商业授权内容训练**，确保 **版权无忧，商用安全**。 -下载下面的视频作为输入视频： +## Moonvalley 的优势 - +- 极强的提示词理解力：能够准确解读复杂的提示词指令。 +- 原生 1080p 高清画质：训练数据集基于 **1080P** 视频，输出画面精致细腻。 +- 真实物理与动态表现：精准模拟物理运动模型和自然动态，带来专业级别的真实感。 +- 复杂场景分层与高级光影效果：支持复杂场景的前景、中景、背景分层，并智能理解空间关系。 +- 动作迁移和姿态迁移等生产级控制功能：自动为复合场景生成真实光照。 -### 2. 按步骤运行工作流 +目前，与 Moonvalley 相关的合作节点已在 ComfyUI 中原生支持。你可以在 ComfyUI 中直接使用对应的文生视频、图生视频和视频转视频能力。 - -1. 在 `Load Video` 节点中加载参考视频（或你自己的素材） - - 如果最终视频时长为 5s，输入视频必须大于 5s - - 如果最终视频时长为 10s，输入视频必须大于 10s -2. 输入正向提示词（想要出现在视频中的内容） -3. 输入负面提示词（不想要出现在视频中的内容） -4. 设置 `control_type` 参数，选择视频重绘的参考类型 - - `Motion Transfer`: 根据参考视频的运动进行生成 - - `Pose Transfer`: 根据参考视频的角色姿态进行生成 -5. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 开始生成视频 -6. API 返回结果后，你可以在 `Save Video` 节点中查看已生成的视频。视频也会被保存至 `ComfyUI/output/` 目录下 +Download the workflow file in JSON format
+ + +### 2. Follow the Steps to Run the Workflow + + + +1. Enter the positive prompt (content you want to appear in the video) +2. Enter the negative prompt (content you do not want to appear in the video) +3. Modify the video output resolution +4. Click the `Run` button, or use the shortcut `Ctrl(cmd) + Enter` to start video generation +5. After the API returns the result, you can view the generated video in the `Save Video` node. The video will also be saved in the `ComfyUI/output/` directory + +## Moonvalley 图生视频工作流 + +### 1. 下载工作流文件 + + + + +下载 JSON 格式的工作流文件
+ + +下载下方的图像作为输入图像 + + + +### 2. 按照以下步骤运行工作流 + + + +1. 在 `加载图像` 节点中加载输入图像 +2. 输入正向提示词（您希望出现在视频中的内容） +3. 输入负面提示词（您不希望出现在视频中的内容） +4. 修改视频输出分辨率 +5. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 开始视频生成 +6. 在 API 返回结果之后，您可以在 `保存视频` 节点中查看已生成的视频。视频也会保存在 `ComfyUI/output/` 目录中 + +## Moonvalley 视频转视频工作流 + +`Moonvalley Marey Video to Video` 节点允许您输入参考视频进行视频重绘。您可以使用参考视频中的动作或角色姿态来生成视频。 + +### 1. 下载工作流文件 + + + + +下载 JSON 格式的工作流文件
+ + +下载以下视频作为输入视频： + + + +### 2. 按照步骤运行工作流 + + +1. 在 `Load Video` 节点中加载参考视频（或您自己的素材） + - 如果最终视频时长为 5 秒，输入视频必须长于 5 秒 + - 如果最终视频时长为 10 秒，输入视频必须长于 10 秒 +2. 输入正面提示词（您希望出现在视频中的内容） +3. 输入负面提示词（您不希望出现在视频中的内容） +4. 设置 `control_type` 参数以选择视频重绘的参考类型 + - `Motion Transfer`：根据参考视频中的动作生成 + - `Pose Transfer`：根据参考视频中的角色姿态生成 +5. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 开始生成视频 +6. API 返回结果之后，您可以在 `Save Video` 节点中查看已生成的视频。视频也会保存在 `ComfyUI/output/` 目录中 diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx index f834f9b97..2bd7745ad 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx @@ -1,66 +1,23 @@ --- title: "OpenAI Chat 合作节点 ComfyUI 官方示例" description: "本文将介绍如何在 ComfyUI 中使用 OpenAI Chat 合作节点来完成对话功能" -sidebarTitle: "OpenAI Chat" -translationSourceHash: 42100e82 +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 560df60d translationFrom: tutorials/partner-nodes/openai/chat.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; +OpenAI 是一家专注于生成式 AI 的公司，提供强大的对话功能。目前 ComfyUI 已集成 OpenAI API，你可以直接在 ComfyUI 中使用相关节点来完成对话功能。 -OpenAI 是一家专注于生成式 AI 的科技公司，提供强大的对话功能。目前 ComfyUI 已集成 OpenAI API，你可以直接在 ComfyUI 中使用相关节点来完成对话功能。 +## OpenAI Chat 的优势 -本篇指南中，我们将引导你完成相应的对话功能。 +- **智能对话**：直接在 ComfyUI 中与 OpenAI 的高级语言模型进行对话 +- **图像理解**：加载图像，让 AI 解读并作出回应 +- **任务控制**：调整 `OpenAI Chat Advanced Options`，让 AI 执行特定任务，例如分析图像并生成提示词 +- **模型选择**：在 `OpenAI Chat` 节点中选择不同的 OpenAI 模型 +- **多图像输入**：当有多张图像需要 AI 解读时，可以将多张图像一起批处理 -
-
-
-
-
-
-### 按步骤完成工作流执行
-
-
-
-
-
+
+
+
+
+
+## 逐步完成工作流执行
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+ 下载示例输入图像
+
+
+
+
+
+
+
+
+## 开始使用
+
+1. 将 ComfyUI 更新到最新版本
+2. 转到模板库，搜索 `Qwen Image 3.0 Pro`
\ No newline at end of file
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image.mdx
index 5a85cbe89..a7d0957d4 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image.mdx
@@ -1,43 +1,23 @@
---
-title: "Recraft Text to Image 合作伙伴节点 ComfyUI 官方示例"
-description: "了解如何在 ComfyUI 中使用 Recraft Text to Image 合作伙伴节点"
-sidebarTitle: "Recraft Text to Image"
-translationSourceHash: c559478e
+title: "Recraft Text to Image 合作节点 ComfyUI 官方示例"
+description: "了解如何在 ComfyUI 中使用 Recraft Text to Image 合作节点"
+sidebarTitle: "概述"
+translationSourceHash: f7cc3ae9
translationFrom: tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image.mdx
---
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Recraft Text to Image 节点允许你使用 Recraft AI 的图像生成技术，根据文本描述创建多种风格的高质量图像。
-本篇指南中，我们将展示如何使用此节点设置文本到图像工作流。
-
-输入材料
+ +下载此示例输入图像以尝试该工作流： + +
+
+
+
+
+
+
+
+
+### Example outputs
+
+
+
+```
+Add a cinematic horizontal streaks motion blur to the subject's body. The hand stays in clear focus.
+```
+
+
+
+```
+The lighting is cold, soft glow emits from the window.
+```
+
+
+
+```
+Side profile shot of the subject, his hand is grabbing the sunglasses.
+```
+
+### Reve: Image Remix And Edit {#api_reve_image_remix}
+
+Remix and edit images using Reve's advanced model. Combine multiple reference images into a single output.
+
+
+
+
+
+
-
-
-
-
- 下载示例输入图像
-
-
-
-
-
-
-### 2. 按步骤完成工作流的执行
-
-
-
-你可以参考图片中的序号来完成基本的文生图工作流执行：
-1. 在 `Load Image` 节点中，加载提供的输入图像
-2. (可选) 在 `Rodin 3D Generate - Regular Generate` 中调整相应参数
- - polygon_count：你可以设置不同的多边形数量，数值越高，模型越平滑、越精细
-3. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 来执行模型生成。工作流完成后，对应的模型将自动保存到 `ComfyUI/output/Rodin` 目录
-4. 在 `Preview 3D` 节点中，点击展开菜单
-5. 选择 `Export` 可直接导出相应的模型
-
-## 多视角模型生成工作流
-
-对应的 `Rodin 3D Generate - Regular Generate` 最多允许 5 张图像输入
-
-### 1. 工作流文件下载
-
-你可以将单视角工作流修改为多视角工作流，或者直接下载下方的工作流文件
-
-输入材料
- -下载此示例输入图像以试用该工作流： - -
-
-
-
-
- 下载正面视图
-
-
- 下载背面视图
-
-
- 下载左侧视图
-
-
-
-
-
-
-
-
-### 2. 按步骤完成工作流执行
-
-
+目前 ComfyUI 已原生集成了对应的 Rodin 模型生成 API，让你可以在 ComfyUI 中便捷地使用相关节点进行模型生成。
-你可以参考图片中的序号来完成基础文生图工作流执行：
-1. 在 `Load Image` 节点中加载提供的输入图像
-2. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 执行模型生成。工作流完成后，对应的模型将自动保存到 `ComfyUI/output/Rodin` 目录
-3. 在 `Preview 3D` 节点中，点击展开菜单
-4. 选择 `Export` 直接导出对应的模型
+## Rodin 模型生成的优势
-## 其它相关节点
+- **单视角模型生成**：从单张图像输入生成 3D模型
+- **多视角模型生成**：最多可通过 5 张图像输入生成 3D模型，例如正面、背面和左侧视图
+- **不同细节层级**：支持生成可调整细节层级的模型，包括不同的多边形数量，以生成更平滑、更精细的模型
+- **直接导出**：已生成的模型会保存到 `ComfyUI/output/Rodin` 目录，并可从 `Preview 3D` 节点导出
-目前在 ComfyUI 中， Rodin 提供了不同类型的模型生成节点，由于对应输入条件与本文介绍的工作流相同，你可以按需启用，另外在对应模板中，我们提供了对应的节点，你也可以按需修改对应节点模式来启用
+## 在 ComfyUI 中使用
-
+输入素材
- -下载这些示例输入图像以试用该工作流： - -
+
+
+
+
+ 下载示例输入图像
+
+
+
+
+
+
+### 2. 逐步完成工作流执行
+
+
+
+您可以参考图像中的编号来完成基本的文生图工作流执行：
+1. 在 `Load Image` 节点中，加载提供的输入图像
+2. （可选）在 `Rodin 3D Generate - Regular Generate` 中调整相应参数
+ - polygon_count：您可以设置不同的多边形数量，数值越高，模型越平滑、细节越丰富
+3. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 执行模型生成。工作流完成之后，对应模型将自动保存到 `ComfyUI/output/Rodin` 目录
+4. 在 `Preview 3D` 节点中，点击展开菜单
+5. 选择 `Export` 即可直接导出对应模型
+
+## 多视角模型生成工作流
+
+对应的 `Rodin 3D Generate - Regular Generate` 最多支持 5 个图像输入
+
+### 1. 下载工作流文件
+
+您可以将单视角工作流修改为多视角工作流，也可以直接下载下方的工作流文件
+
+输入素材
+ +下载此示例输入图像以尝试该工作流： + +
+
+
+
+
+ 下载正面视图
+
+
+ 下载背面视图
+
+
+ 下载左视图
+
+
+
+
+
+
+
+
+### 2. 逐步完成工作流执行
+
+
+
+您可以参考图像中的编号，完成基本的文生图工作流执行：
+1. 在 `Load Image` 节点中，加载提供的输入图像
+2. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 来执行模型生成。工作流完成之后，对应的模型将自动保存到 `ComfyUI/output/Rodin` 目录中
+3. 在 `Preview 3D` 节点中，点击展开菜单
+4. 选择 `Export` 直接导出对应的模型
+
+## 其他相关节点
+
+目前，Rodin 在 ComfyUI 中提供了不同类型的模型生成节点。由于相应的输入条件与本文介绍的工作流相同，您可以根据需要启用它们。此外，我们在相应的模板中提供了对应的节点，您也可以根据需要修改相应的节点模式以启用它们。
+
+
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation.mdx
index 3a917ff3e..bbe382b89 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation.mdx
@@ -1,64 +1,21 @@
---
-title: " Runway 合作伙伴节点 图像生成 ComfyUI 官方示例"
-description: "本文将介绍如何在 ComfyUI 中使用 Runway 节点进行文生图和参考生图功能"
-sidebarTitle: "Runway 图像生成"
-translationSourceHash: 1e65472c
+title: "Runway 合作节点 图像生成 ComfyUI 官方示例"
+description: "本文将介绍如何在 ComfyUI 中使用 Runway 节点进行文生图和参考生图"
+sidebarTitle: "概述"
+translationSourceHash: c94b8f46
translationFrom: tutorials/partner-nodes/runway/image-generation.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": 494c5eac
- "Runway Image Text-to-Image Workflow": 3fc44262
- "Runway Image Reference-to-Image Workflow": cc84e030
---
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
+Runway 是一家专注于生成式 AI 的科技公司，提供强大的图像生成能力。其模型支持风格迁移、图像扩展和细节控制等特性。目前 ComfyUI 已集成 Runway API，你可以直接在 ComfyUI 中使用相关节点进行图像生成。
-Runway 是一家专注于生成式AI的科技公司，提供强大的图像生成功能。其模型支持风格迁移、图像扩展和细节控制等特性。目前 ComfyUI 已集成 Runway API，你可以直接在 ComfyUI 中使用相关节点进行图像生成。
+## Runway 图像生成的优势
-本篇指南中，我们将引导你完成下面的工作流:
-- 文生图
-- 参考生图
+- **文生图**：使用 `Runway Text to Image` 节点，根据文本提示词生成图像，并可调整输出图像的宽高比
+- **参考生图**：根据输入的参考图像和文本提示词生成图像
+- **风格迁移、图像扩展和细节控制**：Runway 的模型支持这些图像生成特性
-输入素材
+ +下载以下示例输入图像以尝试该工作流： + +下载 Json 格式工作流文件
- - -下载下面的图片作为输入图片 - - - -### 2. 按步骤完成工作流的运行 +## Runway 视频生成的优势 - +- **图生视频生成**：`Runway Gen4 turbo` 节点可根据输入图像和描述视频内容的文本提示词生成视频 +- **可调节视频时长**：修改 `duration` 参数可设置视频时长 +- **可调节宽高比**：修改 `ratio` 参数可设置视频宽高比 -你可参考图片中的序号来完成最基础的文生图工作流运行： +## 在 ComfyUI 中使用 -1. 在 `Load Image` 节点中加载提供的输入图片 -2. 在 `Runway Gen4 turbo` 节点中设置 `prompt` 描述视频内容，修改 `duration` 参数来设置视频时长, 修改 `ratio` 参数来设置视频宽高比 -3. 点击 `Run` 按钮，或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter(回车)` 来执行视频的生成。 -4. 等待 API 返回结果后，你可在 `Save Video` 节点中查看生成的视频（右键菜单可以保存），对应的视频也会被保存至 `ComfyUI/output/` 目录下。 +下载JSON格式工作流文件
+ + +下载下图作为输入图像 + + + +### 2. 逐步完成工作流执行 + + + +您可以根据图中的编号完成基本的图生视频工作流执行： + +1. 在`Load Image`节点中，加载提供的输入图像 +2. 在`Runway Gen4 turbo`节点中，设置`prompt`以描述视频内容，修改`duration`参数以设置视频时长，修改`ratio`参数以设置视频宽高比 +3. 点击`Run`按钮，或使用快捷键`Ctrl(cmd) + Enter`执行视频生成。 +4. 等待API返回结果后，您可以在`Save Video`节点中查看已生成的视频（右键保存）。相应的视频也会保存到`ComfyUI/output/`目录。 \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music.mdx index 77d131c92..ff82bfc76 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music.mdx @@ -1,105 +1,31 @@ --- -title: "Sonilo 合作伙伴节点 ComfyUI 官方工作流示例" -description: "本文将介绍如何在 ComfyUI 中使用 Sonilo 合作伙伴节点的视频转音乐和文本转音频功能" -sidebarTitle: "Sonilo" -translationSourceHash: bace14af +title: "Sonilo 合作伙伴节点 ComfyUI 官方示例" +description: "本文介绍如何在 ComfyUI 中使用 Sonilo 合作伙伴节点进行视频生成音乐和文生音频生成。" +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 7cf3f836 translationFrom: tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 77b8dcf2 - "Highlights": 5b7a698b - "Get started": b4aebceb - "Use cases": 90983ea2 --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; +Sonilo 是一项由 AI 驱动的视频生成音乐服务，可为你的视频素材生成同步配乐。它会分析视觉内容、节奏和情感线索，逐帧生成与你的时间线完全同步的音乐。 -Sonilo 是一项由 AI 驱动的视频转音乐服务，能够为你的视频素材生成同步的配乐。它会分析视觉内容、节奏和情感线索，逐帧生成与你的时间线完全同步的音乐。 +你可以直接从 ComfyUI 节点图驱动音乐生成，并与现有工作流一起使用。 -你可以直接在 ComfyUI 节点图中驱动音乐生成，与现有工作流无缝集成。 +## Sonilo 视频生成音乐擅长什么 -## 亮点 +- **时长、节奏和情感对齐**：生成的音乐与视频的精确时长、节奏和情感弧线匹配，呈现出仿佛为内容量身定制的配乐。 +- **实时生成**：在几秒钟内生成完整长度的高质量音乐，实现更快的迭代和无缝的创作工作流。 +- **可直接商用**：所有已生成的音乐均包含商业使用权，可直接用于专业、品牌和制作环境，无需额外的授权复杂性。 -- **时长、节奏和情感对齐** - 已生成的音乐与视频的精确时长、节奏和情感弧线匹配，让配乐听起来像是专门为内容量身定制的。 -- **实时生成** - 在几秒钟内生成高质量的完整音乐，实现更快的迭代和流畅的创作工作流。 -- **商业可用** - 所有已生成的音乐都包含商业使用权，可直接用于专业、品牌和制作环境，无需额外的授权流程。 - -
-
-
-
-
+
+
+
+
-
-
-
-
- 下载示例输入视频
-
-
-
+- [ComfyUI 视频放大](/zh/tutorials/utility/video-upscale)：选择放大方案的指南。
-## 相关链接
+## 在 ComfyUI 中使用
-- [ComfyUI 视频放大](/zh/tutorials/utility/video-upscale)：视频放大方案选择指南。
\ No newline at end of file
+输入材料
- -下载此示例输入视频以尝试工作流： +## 相关链接 -
+
+
+
+
+ 下载示例输入视频
+
+
+
\ No newline at end of file
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2.mdx
index 13a3374c3..501a3010e 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2.mdx
@@ -1,66 +1,28 @@
---
title: "Topaz 图像增强 Bloom 2 - AI 创意图像放大"
description: "在 ComfyUI 中使用 Topaz 图像增强 Bloom 2 放大并增强图像：创意图像放大可添加新的细节、纹理和视觉元素"
-sidebarTitle: "Topaz 图像增强 Bloom 2"
-translationSourceHash: 1e66f155
+sidebarTitle: "概述"
+translationSourceHash: 8c06680a
translationFrom: tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2.mdx
---
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Topaz 图像增强 Bloom 2 是一款可通过 Topaz 合作节点在 ComfyUI 中使用的创意图像放大模型。它会为你的图像添加新的细节、纹理和视觉元素，并提供从 1 到 9 的创意控制，用于细腻优化或大胆的重新诠释。它保留输入图像的宽高比，并支持 1 倍至 6 倍的放大倍数。
-输入素材
+ +下载此示例输入视频以尝试该工作流： + +
-
-
-
-
- 下载示例输入图像
-
-
-
+对 AI 生成的图像进行创意放大，并添加新的细节和纹理：
-### 工作流总览
-
-此工作流使用四个节点：
-
-- **LoadImage**：提供来源图像
-- **TopazImageEnhanceV2**：核心节点，配置了 `Bloom 2` 增强模型
-- **SaveImageAdvanced**：将增强后的输出保存为 PNG
-- **ImageCompare**：在原始图像旁边显示增强结果以进行对比
-
-### 运行步骤
-
-1. **加载图像**：在 **LoadImage** 节点中上传或选择输入图像
-2. **选择模型**：在 **TopazImageEnhanceV2** 节点上保持 `Bloom 2` 不变
-3. **设置创意**：从 1（克制增强）到 9（显著重新诠释）
-4. **可选提示词**：留空以让模型自动创建一个提示词
-5. **点击队列**：按 `Ctrl+Enter` 生成
-
-## 开始使用
+## 在 ComfyUI 中使用
-1. 更新 ComfyUI 到最新版本
-2. 前往模板库，搜索 `Topaz 图像增强 Bloom 2`
\ No newline at end of file
+输入素材
+- **创意图像放大**：为你的图像添加新的细节、纹理和视觉元素 +- **可调节的创意程度**：控制从 1（克制增强）到 9（显著重新诠释） +- **自动生成提示词**：如果提示词为空，模型会自动创建一个提示词 +- **灵活的输出**：保留输入图像的宽高比，并支持 1 倍至 6 倍的放大倍数 -下载此示例输入图像以尝试该工作流： +## 示例输出 -
+
+
+
+
+ 下载示例输入图像
+
+
+
+
+
+
+### 工作流总览
+
+此工作流使用四个节点：
+
+- **LoadImage**：提供来源图像
+- **TopazImageEnhanceV2**：核心节点，配置为使用 `Bloom 2` 增强模型
+- **SaveImageAdvanced**：将增强后的输出保存为 PNG
+- **ImageCompare**：将增强结果与原始图像并排显示以进行比较
+
+### 运行步骤
+
+1. **加载图像**：在 **LoadImage** 节点中上传或选择你的输入图像
+2. **选择模型**：在 **TopazImageEnhanceV2** 节点上保留 `Bloom 2`
+3. **设置创意度**：从 1（克制增强）到 9（显著重新诠释）
+4. **可选提示词**：留空，让模型自动创建一个
+5. **点击队列**：按 `Ctrl+Enter` 生成
+
+## 开始使用
+
+1. 更新 ComfyUI 到最新版本
+2. 前往模板库，搜索 `Topaz Image Enhance Bloom 2`
\ No newline at end of file
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-wonder-3-5.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-wonder-3-5.mdx
index 5ce602ee5..d006cac71 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-wonder-3-5.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-wonder-3-5.mdx
@@ -1,66 +1,29 @@
---
title: "Topaz Image Enhance Wonder 3.5 - AI 图像增强"
description: "在 ComfyUI 中使用 Topaz Image Enhance Wonder 3.5 放大和增强图像：生成式细节恢复、噪波降低和文本锐化"
-sidebarTitle: "Topaz Image Enhance Wonder 3.5"
-translationSourceHash: 7dc87906
+sidebarTitle: "概述"
+translationSourceHash: 8955c911
translationFrom: tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-wonder-3-5.mdx
---
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Topaz Image Enhance Wonder 3.5 是一款生成式增强模型，可通过 Topaz 合作节点在 ComfyUI 中使用。它能增加精细细节、降低噪波，并锐化文本和结构化图形，提供低、中、高三档增强强度。它保留输入宽高比，并支持 1x 到 6x 的放大倍数。
-输入材料
+ +下载此示例输入图像以试用该工作流： + +
-
-
-
-
- 下载示例输入图像
-
-
-
+增加精细细节并降低噪波的图像增强效果：
-### 工作流总览
-
-该工作流使用四个节点：
-
-- **LoadImage**：提供源图像
-- **TopazImageEnhanceV2**：核心节点，配置为使用 `Wonder 3.5` 增强模型
-- **SaveImageAdvanced**：将增强输出保存为 PNG
-- **ImageCompare**：显示增强结果与原始图像的对比
-
-### 运行步骤
-
-1. **加载图像**：在 **LoadImage** 节点中上传或选择输入图像
-2. **选择模型**：在 **TopazImageEnhanceV2** 节点上保留 `Wonder 3.5`
-3. **选择增强强度**：`low`、`medium` 或 `high`
-4. **设置放大系数**：从 1x 到 6x
-5. **点击“队列”**：按 `Ctrl+Enter` 生成
-
-## 开始使用
+## 在 ComfyUI 中使用
-1. 将 ComfyUI 更新到最新版本
-2. 转到模板库，搜索 `Topaz Image Enhance Wonder 3.5`
\ No newline at end of file
+输入材料
+- **生成式细节恢复**：为源图像增加精细细节 +- **噪波降低**：在增强的同时清除噪波 +- **文本和图形锐化**：锐化文本和结构化图形 +- **可调强度**：选择低、中或高增强强度 +- **灵活输出**：保留输入宽高比，并支持 1x 到 6x 的放大倍数 -下载此示例输入图像以试用该工作流： +## 示例输出 -
+
+
+
+
+ 下载示例输入图像
+
+
+
+
+
+
+### 工作流总览
+
+此工作流使用四个节点：
+
+- **LoadImage**：提供来源图像
+- **TopazImageEnhanceV2**：核心节点，配置为使用 `Wonder 3.5` 增强模型
+- **SaveImageAdvanced**：将增强后的输出保存为 PNG
+- **ImageCompare**：将增强结果与原始图像并排显示，便于对比
+
+### 运行步骤
+
+1. **加载图像**：在 **LoadImage** 节点中上传或选择你的输入图像
+2. **选择模型**：在 **TopazImageEnhanceV2** 节点上保持 `Wonder 3.5`
+3. **选择增强强度**：`low`、`medium` 或 `high`
+4. **设置放大倍率**：1x 到 6x
+5. **点击 Queue**：按 `Ctrl+Enter` 生成
+
+## 开始使用
+
+1. 将 ComfyUI 更新到最新版本
+2. 转到模板库，搜索 `Topaz Image Enhance Wonder 3.5`
\ No newline at end of file
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra.mdx
index 3a6e6bab7..332d75663 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra.mdx
@@ -1,63 +1,22 @@
---
title: "Topaz Astra 视频创意放大 - AI 视频放大"
description: "在 ComfyUI 中使用 Topaz Astra 放大和增强视频：Starlight (Astra) Fast 放大，可选 apo-8 帧插值"
-sidebarTitle: "Topaz Astra 视频创意放大"
-translationSourceHash: 2da3cbdb
+sidebarTitle: "概述"
+translationSourceHash: f5612305
translationFrom: tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra.mdx
---
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
-
Topaz Astra 视频创意放大可通过 Topaz 合作节点在 ComfyUI 中使用。它使用 Starlight (Astra) Fast 模型放大和增强视频，并可选择结合 apo-8 帧插值来提升帧率。工作流接受 MP4 输入，并生成增强后的 MP4 输出。
-输入素材
+ +下载此示例输入图像以尝试该工作流： + +
-
-
-
-
- 用作基础视频的示例片段
-
-
-
-
-### 工作流总览
-
-该工作流使用三个节点：
-
-- **LoadVideo**：提供源视频
-- **TopazVideoEnhanceV2**：核心节点，配置了 `Starlight (Astra) Fast` 放大模型
-- **SaveVideo**：保存增强后的视频
-
-### 运行步骤
+## Topaz Astra 视频创意放大的优势
-1. **加载视频**：将 MP4 视频连接到 **LoadVideo** 节点
-2. **选择放大模型**：在 **TopazVideoEnhanceV2** 节点上保留 `Starlight (Astra) Fast`
-3. **设置分辨率**：`FullHD (1080p)` 或 `4K (2160p)`
-4. **可选帧插值**：将插值模型切换为 `apo-8` 以提升帧率
-5. **点击“Queue”**：按 `Ctrl+Enter` 生成
+- **创意视频放大**：使用 Starlight (Astra) Fast 模型放大和增强视频
+- **可选帧插值**：切换到 apo-8 插值模型以提升帧率并平滑运动
+- **分辨率目标**：输出为 FullHD (1080p) 或 4K (2160p)
+- **简单的输入/输出**：接受 MP4 输入并生成增强后的 MP4 输出
-## 开始使用
+## 在 ComfyUI 中使用
-1. 将 ComfyUI 更新到最新版本
-2. 前往模板库，搜索 `Topaz Astra`
\ No newline at end of file
+输入素材
- -下载此示例输入视频以尝试该工作流： - -
+
+
+
+
+ 用作基础视频的示例片段
+
+
+
+
+### 工作流总览
+
+此工作流使用三个节点：
+
+- **LoadVideo**：提供源视频
+- **TopazVideoEnhanceV2**：核心节点，配置了 `Starlight (Astra) Fast` 放大模型
+- **SaveVideo**：保存增强后的视频
+
+### 运行步骤
+
+1. **加载视频**：将你的 MP4 视频连接到 **LoadVideo** 节点
+2. **选择放大模型**：在 **TopazVideoEnhanceV2** 节点上保留 `Starlight (Astra) Fast`
+3. **设置分辨率**：选择 `FullHD (1080p)` 或 `4K (2160p)`
+4. **可选帧插值**：将插值模型切换为 `apo-8` 以提高帧率
+5. **点击队列**：按 `Ctrl+Enter` 生成
+
+## 开始使用
+
+1. 将 ComfyUI 更新到最新版本
+2. 进入模板库，搜索 `Topaz Astra`
\ No newline at end of file
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5.mdx
index 083663d05..d194f6b5c 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5.mdx
@@ -1,62 +1,28 @@
---
title: "Topaz Starlight Precise 2.5 - AI 视频放大"
description: "在 ComfyUI 中使用 Topaz Starlight Precise 2.5 放大视频：4K 输出更清晰，真人实拍素材的伪影更少"
-sidebarTitle: "Topaz Starlight Precise 2.5"
-translationSourceHash: 038871c5
+sidebarTitle: "概述"
+translationSourceHash: 188a64b0
translationFrom: tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5.mdx
---
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
+Topaz Starlight Precise 2.5 是一款可通过 Topaz 合作节点在 ComfyUI 中使用的视频放大模型。它可将 MP4 视频放大至最高 4K 分辨率，输出更清晰，伪影更少。
-Topaz Starlight Precise 2.5 是一款可通过 Topaz 合作节点在 ComfyUI 中使用的视频放大模型。它可将 MP4 视频放大至最高 4K 分辨率，输出更清晰，伪影更少。该工作流接受 MP4 输入，并生成增强后的 MP4 输出。
+## Topaz Starlight Precise 2.5 的优势
-输入素材
+ +下载此示例输入视频以试用该工作流： + +
-
-
- 用作基础视频的马奔跑片段
-
-
-
-
-### 工作流总览
-
-该工作流使用三个节点：
-
-- **LoadVideo**：提供源视频
-- **TopazVideoEnhanceV2**：核心节点，配置了 `Starlight Precise 2.5` 放大模型
-- **SaveVideo**：保存增强后的视频
-
-### 运行步骤
-
-1. **加载视频**：将您的 MP4 视频连接到 **LoadVideo** 节点
-2. **选择放大模型**：在 **TopazVideoEnhanceV2** 节点上保留 `Starlight Precise 2.5`
-3. **设置分辨率**：`FullHD (1080p)` 或 `4K (2160p)`
-4. **点击队列**：按 `Ctrl+Enter` 生成
-
-## 开始使用
-
-1. 将 ComfyUI 更新到最新版本
-2. 转到模板库，搜索 `Topaz Starlight Precise 2.5`
\ No newline at end of file
+输入素材
- -下载此示例输入视频以试用该工作流： - -
+
+
+ 用作基础视频的马奔跑片段
+
+
+
+
+### 工作流总览
+
+该工作流使用三个节点：
+
+- **LoadVideo**：提供来源视频
+- **TopazVideoEnhanceV2**：核心节点，配置为使用 `Starlight Precise 2.5` 放大模型
+- **SaveVideo**：保存增强后的视频
+
+### 运行步骤
+
+1. **加载视频**：将 MP4 视频连接到 **LoadVideo** 节点
+2. **选择放大模型**：在 **TopazVideoEnhanceV2** 节点上保留 `Starlight Precise 2.5`
+3. **设置分辨率**：`FullHD (1080p)` 或 `4K (2160p)`
+4. **点击“队列”**：按 `Ctrl+Enter` 生成
+
+## 开始使用
+
+1. 将 ComfyUI 更新至最新版本
+2. 进入模板库，搜索 `Topaz Starlight Precise 2.5`
\ No newline at end of file
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx
index f5178b624..33fc93d6e 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx
@@ -1,152 +1,25 @@
---
-title: " Tripo 合作伙伴节点模型生成 ComfyUI 官方示例"
-description: "本文将介绍如何在 ComfyUI 中使用 Tripo 节点的 API 来进行模型生成"
-sidebarTitle: "模型生成"
-translationSourceHash: 96085cb7
+title: "Tripo 合作伙伴节点模型生成 ComfyUI 官方示例"
+description: "本文将介绍如何在 ComfyUI 中使用 Tripo 节点的 API 进行模型生成"
+sidebarTitle: "概述"
+translationSourceHash: 7fedb02b
translationFrom: tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": b329659d
- "Text-to-Model Workflow": 74e18d87
- "Image-to-Model Workflow": 827ff1de
- "Multi-view Model Generation Workflow": b42829bd
- "Subsequent Task Processing for the Same Task": 6c2a271d
---
+Tripo AI 是一家专注于生成式 AI 3D 建模的公司。它提供用户友好的平台和 API 服务，能够快速将文本提示或 2D 图像（单张或多张）转换为高质量的 3D 模型。
+ComfyUI 现已原生集成对应的 Tripo API，让你能够在 ComfyUI 中便捷地使用相关节点进行模型生成。
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
+## Tripo 模型生成的优势
-Tripo AI 是一家专注于生成式 AI 3D 建模的公司，它提供用户友好的平台和 API 服务，能够快速地将文本提示或2D图像（单张或多张）转换成高质量的3D模型。
-目前 ComfyUI 已原生集成了对应 Tripo API ,现在你可以在 ComfyUI 中便捷地使用相关节点来进行模型生成
-
-目前 ComfyUI 的 合作伙伴节点中已经支持 Tripo 以下模型生成能力：
+目前，ComfyUI 的合作伙伴节点支持以下 Tripo 模型生成能力：
- 文生模型
- 图生模型
- 多视图模型生成
- 骨骼绑定
- 重定向骨骼模型
-输入素材
+ +下载此示例输入视频以试用该工作流： + +
-
-
-
-
-
-
- 下载示例输入图像
-
-
-
-
-
-### 2. 按步骤完成工作流的执行
-
-
-
-你可参考图片中的序号来完成最基础的图生模型工作流执行：
-1. 在 `Load Image` 节点中加载提供的输入图像
-2. 在 `Tripo: Image to Model` 节点中修改对应的参数设置
- - model：可以选择不同的模型
- - style：可以设置不同的风格
- - texture_quality：可以设置不同的纹理质量
-3. 点击 `Run` 按钮，或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 来执行模型的生成。工作流完成后，对应的模型会自动保存至 `ComfyUI/output/` 目录下
-4. 模型下载请参考文生模型部分的说明
-
-## 多视图模型生成工作流
-
-通过多视图图像生成 3D 模型，以获得更高的精度。
-
-输入材料
- -下载此示例输入图像以尝试该工作流： - -
-
-
-
-
- 下载前视图输入
-
-
- 下载后视图输入
-
-
-
-
-
-
-
-### 2. 按步骤完成工作流的执行
-
-
-
-你可参考图片中的序号来完成最基础的多视图模型生成工作流执行：
-1. 在 `Load Image` 节点中分别加载提供的输入图像
-2. 在 `Tripo: Image to Model` 节点中修改对应的参数设置
- - model：可以选择不同的模型
- - style：可以设置不同的风格
- - texture_quality：可以设置不同的纹理质量
-3. 点击 `Run` 按钮，或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 来执行模型生成。工作流完成后，对应的模型会自动保存至 `ComfyUI/output/` 目录下
-4. 对于其他视图输入，可以参考步骤图中的示意，将对应节点的模式设置为 `Always` 来启用
-5. 模型下载请参考文生模型部分的说明
-
-## 对应任务的后续任务处理
-
-Tripo 的对应节点提供了对于同一任务的后续处理，只需要在相关节点中输入对应的`model_task_id` 即可,我们在相关模板中也已提供了对应的节点，你也可以按需通过修改对应节点模式来启用
+## 在 ComfyUI 中使用
-
+输入材料
- -下载这些示例输入图像以尝试该工作流： - -
+
+
+
+
+
+
+ 下载示例输入图像
+
+
+
+
+
+
+### 2. 逐步完成工作流执行
+
+
+
+您可以参考图片中的编号，完成基本的图生模型工作流执行：
+1. 在`Load Image`节点中，加载提供的输入图像
+2. 在`Tripo: Image to Model`节点中，修改相应的参数设置
+ - model：您可以选择不同的模型
+ - style：您可以设置不同的风格
+ - texture_quality：您可以设置不同的纹理质量
+3. 点击`Run`按钮，或使用快捷键`Ctrl(cmd) + Enter`执行模型生成。工作流执行完成后，对应的模型将自动保存到`ComfyUI/output/`目录
+4. 模型下载请参考文生模型部分的说明
+
+## 多视图模型生成工作流
+
+通过多视图图像生成3D模型，以获得更高的精度。
+
+输入素材
+ +下载此示例输入图像以尝试该工作流： + +
+
+
+
+
+ 下载前视图输入
+
+
+ 下载后视图输入
+
+
+
+
+
+
+
+### 2. 逐步完成工作流执行
+
+
+
+您可以参考图中的编号，完成基本的多视图模型生成工作流的执行：
+1. 在`加载图像`节点中，分别加载提供的输入图像
+2. 在`Tripo: 图生模型`节点中，修改相应的参数设置
+ - `model`：您可以选择不同的模型
+ - `style`：您可以设置不同的风格
+ - `texture_quality`：您可以设置不同的纹理质量
+3. 点击`运行`按钮，或使用快捷键`Ctrl(cmd) + Enter`执行模型生成。工作流完成后，相应的模型将自动保存到`ComfyUI/output/`目录中
+4. 对于其他视图输入，您可以参考步骤图，将相应节点的模式设置为`始终`以启用它
+5. 如需下载模型，请参阅文生模型部分的说明
+
+## 同一任务的后续处理
+
+Tripo 的对应节点为同一任务提供后续处理，你只需在相关节点中输入对应的模型任务ID，我们还在相关模板中提供了相应节点，你也可以根据需要修改对应节点模式以启用该功能
+
+
diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1.mdx
index 899bc8ce7..87b81ebd9 100644
--- a/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1.mdx
+++ b/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1.mdx
@@ -1,92 +1,39 @@
---
-title: "Tripo 3.1 — 高细节 3D 资产生成 ComfyUI 官方指南"
-description: "了解如何在 ComfyUI 中通过合作伙伴节点使用 Tripo 3.1 生成高细节 3D 资产，具备高密度几何和 PBR 就绪材质，适用于生产级场景。"
-sidebarTitle: "Tripo 3.1"
-translationSourceHash: 963df1ae
+title: "Tripo 3.1：高细节 3D 资产生成 ComfyUI 官方指南"
+description: "了解如何通过 ComfyUI 中的合作节点使用 Tripo 3.1 生成高细节 3D 资产，具备高密度几何和 PBR 就绪材质，适用于生产环境。"
+sidebarTitle: "概述"
+translationSourceHash: 59b34c17
translationFrom: tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1.mdx
-translationBlockHashes:
- "_intro": ff0ef375
- "Capabilities": e1e09f67
- "Use Cases": f26085b8
- "Available Workflows": 70270755
---
+Tripo 3.1 是通过 ComfyUI 中的 Tripo 合作节点提供的最新模型版本。与之前的版本相比，它提供了更高的几何密度和更好的表面质量，适合近距离生产级使用。
-import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
-import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx";
+## Tripo 3.1 的优势
-Tripo 3.1 是通过 ComfyUI Tripo 合作伙伴节点提供的最新模型版本。与之前的版本相比，它提供了更高的几何密度和更好的表面质量，适用于近距离生产级使用。
+与之前的 Tripo 模型版本相比，3.1 提供以下改进：
-输入素材
+ +下载这些示例输入图像以试用该工作流： + +
-
-
-
-
-
-
+
+
+
+
+
+
-
-
-
-
-
-
+
+
+
+
+
+
-
-
-
-
+## 在 ComfyUI 中使用
-
+
+
+
+
+
+
+
+
-
-
- 工作流的首帧图像，也可以使用你自己的图像。
-
-
-
-
-#### 提示词技巧
-
-1. **首帧**：`first_frame` 输入为必填项。`last_frame` 输入为可选项，模型会生成两者之间的运动
-2. **自适应比例**：使用 `adaptive` 时，输出尺寸将跟随输入图像
-3. **提示词**：描述哪些元素如何运动，以及你想要的音频。除非你希望模型改变主体和构图，否则请保持它们不变
-
-## Wan 3.0 参考生视频工作流
-
-以参考图像、视频和音频为条件生成视频，每个参考素材通过提示词中的标签分配职责。
+参考生视频生成，从参考图像中保持产品和角色的一致性：
-输入素材
- -下载此示例输入图像即可试用该工作流： - -
-
-
- 视频中产品的参考图像。
-
-
- 视频中角色的参考图像。
-
-
-
-
-#### 提示词技巧
-
-1. **通过标签引用**：在提示词中以 `@Image1`、`@Video1` 或 `@Audio1` 引用每个输入，按类型分别以输入顺序编号。示例提示词将鞋子设计分配给 `@Image1`，将角色分配给 `@Image2`
-2. **限制**：最多 10 张参考图像、5 个参考视频和 5 个参考音频片段。每个参考视频或音频片段不得超过 15 秒，且所有参考视频的合计时长也须保持在 15 秒以内（音频同理）。参考视频与输出的总时长不得超过 30 秒
-3. **分配职责**：明确说明每个参考素材控制什么（产品设计、角色身份、风格、动作、声音）以及必须保持不变的部分。明确的职责分配能产生更一致的结果
-4. **必须提供提示词或参考**：请提供提示词或至少一个参考输入，否则节点将返回错误
-
-## 开始使用
-
-1. 将 ComfyUI 更新为最新版本，或使用最新的 [Comfy Desktop](https://www.comfy.org/download)
-2. 前往模板库，搜索 `Wan 3.0`
-3. 加载三个工作流之一（文生视频、图生视频或参考生视频）
-4. 使用你的 Comfy 账户登录，并确保你有足够的[积分](/zh/interface/credits)
-5. 连接输入素材（首帧或参考图像）并运行
-
-## 常见问题
+## 在 ComfyUI 中使用
-输入素材
- -下载这些示例输入图像即可试用该工作流： - -
+
+
+ 该工作流的首帧，或使用您自己的图像。
+
+
+
+
+#### 提示词技巧
+
+1. **首帧**：`first_frame` 输入为必填项。`last_frame` 输入为可选项，模型将生成两者之间的运动
+2. **自适应比例**：启用 `adaptive` 后，输出尺寸将跟随输入图像
+3. **提示词**：描述什么在移动以及如何移动，再加上您想要的音频。除非您希望模型更改它们，否则请保持主体和构图不变
+
+## Wan 3.0 reference-to-video workflow
+
+Generate a video conditioned on reference images, videos, and audio, with each reference assigned a job through tags in the prompt.
+
+
+
+输入材料
+ +下载此示例输入图像以试用该工作流： + +
+
+
+ Reference image for the product in the video.
+
+
+ Reference image for the character in the video.
+
+
+
+
+#### Prompting tips
+
+1. **Reference by tag**: Refer to each input in the prompt as `@Image1`, `@Video1`, or `@Audio1`, numbered per type in input order. The sample prompt assigns the shoe design to `@Image1` and the character to `@Image2`
+2. **Limits**: Up to 10 reference images, 5 reference videos, and 5 reference audio clips. Each reference video or audio clip must be 15 seconds or shorter, and the combined duration of all reference videos must stay within 15 seconds (same for audio). Total reference video plus output duration must not exceed 30 seconds
+3. **Assign a job**: State what each reference controls (product design, character identity, style, motion, voice) and what must stay unchanged. Explicit assignments produce more consistent results
+4. **Prompt or reference required**: Provide a prompt or at least one reference input, or the node returns an error
+
+## 开始使用
+
+1. 将 ComfyUI 更新到最新版本，或使用最新的 [Comfy Desktop](https://www.comfy.org/download)
+2. 转到模板库，搜索 `Wan 3.0`
+3. 加载三个工作流之一（文生视频、图生视频或参考生视频）
+4. 使用您的 Comfy 账户登录，并确保您有足够的[积分](/zh/interface/credits)
+5. 连接输入材料（首帧或参考图像）并运行
+
+## 常见问题
+
+Input materials
+ +Download these sample input images to try the workflow: + +
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+ 
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+### 1. 下载工作流
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+将 ComfyUI 更新到最新版本，然后进入 `Workflow` → `Browse Templates`，在 Utility 类别下找到 "Mediapipe: Image Face Detection"。
### 2. 下载模型
-MediaPipe Face Detection 模型托管在 [Comfy-Org MediaPipe model repository](https://huggingface.co/Comfy-Org/mediapipe) 上。
+MediaPipe Face Detection 模型托管在 [Comfy-Org MediaPipe 模型仓库](https://huggingface.co/Comfy-Org/mediapipe) 上。
-- [mediapipe_face_fp32.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/mediapipe/resolve/main/detection/mediapipe_face_fp32.safetensors)
+- [mediapipe_face_fp32.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/mediapipe/blob/main/detection/mediapipe_face_fp32.safetensors)
将其放置在以下目录结构中：
@@ -78,7 +94,7 @@ MediaPipe Face Detection 模型托管在 [Comfy-Org MediaPipe model repository](
| 输入 | 描述 |
|------|------|
-| **image** | 要分析的输入图片批次 |
+| **image** | 要分析的输入图像批次 |
| **face_landmarker** | 可选。留空则使用内置模型加载器。连接外部 `FACE_DETECTION_MODEL` 输出可覆盖 |
**子图参数：**
@@ -86,7 +102,7 @@ MediaPipe Face Detection 模型托管在 [Comfy-Org MediaPipe model repository](
| 参数 | 默认值 | 描述 |
|------|:------:|------|
| **model_name** | `mediapipe_face_fp32.safetensors` | `ComfyUI/models/detection/` 目录下的模型文件。如缺失则下载上述模型 |
-| **detector_variant** | `short` | **short** — 针对近距离/大脸优化（约 2 米范围）。**full** — 覆盖更小/更远的人脸（约 5 米），速度较慢。**both** — 同时运行两个检测器，保留每帧检测到更多人脸的结果（约 2 倍开销） |
+| **detector_variant** | `short` | **short**：针对近距离/大脸优化（约 2 米范围）。**full**：覆盖更小/更远的人脸（约 5 米），速度较慢。**both**：同时运行两个检测器，保留每帧检测到更多人脸的结果（约 2 倍开销） |
| **num_faces** | `1` | 每帧最多返回的人脸数。`0` = 不限制（返回所有检测结果）。范围：0–16 |
| **custom_face_oval** | `false` | 在遮罩输出中包含面部轮廓区域 |
| **custom_lips** | `false` | 在遮罩中包含嘴唇（与其他启用的区域合并） |
@@ -100,14 +116,14 @@ MediaPipe Face Detection 模型托管在 [Comfy-Org MediaPipe model repository](
| 输出 | 类型 | 描述 |
|------|------|------|
-| **face_landmarks** | `FACE_LANDMARKS` | 每帧人脸数据，包含 478 个 2D/3D 关键点、ARKit-52 blendshape、网格拓扑数据——输入到可视化和遮罩节点 |
-| **bboxes** | `BOUNDING_BOX` | 人脸边界框——兼容 `DrawBBoxes` 节点 |
+| **face_landmarks** | `FACE_LANDMARKS` | 每帧人脸数据，包含 478 个 2D/3D 关键点、ARKit-52 blendshape、网格拓扑数据。输入到可视化和遮罩节点 |
+| **bboxes** | `BOUNDING_BOX` | 人脸边界框。兼容 `DrawBBoxes` 节点 |
| **mask** | `MASK` | 基于启用的区域切换生成的二值遮罩 |
### 4. 运行工作流
1. 确保模型文件已放置在 `ComfyUI/models/detection/` 目录
-2. 在 `Load Image` 节点加载一张图片
+2. 在 `Load Image` 节点加载一张图像
3. 根据需要调整检测参数
4. 点击 `Queue` 或使用 `Ctrl(Cmd) + Enter` 运行
5. 工作流输出网格覆盖图、边界框和遮罩预览
diff --git a/zh/tutorials/utility/void-video-inpainting.mdx b/zh/tutorials/utility/void-video-inpainting.mdx
index 312d3d1d4..3f84585de 100644
--- a/zh/tutorials/utility/void-video-inpainting.mdx
+++ b/zh/tutorials/utility/void-video-inpainting.mdx
@@ -11,6 +11,7 @@ translationBlockHashes:
---
+
import UpdateReminder from '/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx'
+
- 
v1 “concat”
+v1 "concat"
- 
v2 “replace”
+v2 "replace"
+
-### 1. 工作流下载
-下载下面的视频，并拖入 ComfyUI 中，以加载对应的工作流
+
+ 
+
-请参照图片序号进行逐步确认，来保证对应工作流的顺利运行
+### 运行步骤
-1. 在 `Load image` 节点中输入对应的图片
-2. 你可以像文生图工作流一样完成提示词的修改和编辑
-3. 在 `WanVaceToVideo` 设置对应图像的尺寸（首次运行建议设置 640*640 的分辨率），帧数（视频的时长）
-4. 点击 `Run` 按钮，或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter(回车)` 来执行视频生成
-5. 生成完成后对应的视频会自动保存到 `ComfyUI/output/video` 目录下（子文件夹位置取决于 `save video` 节点设置）
+
+
+请按照图中的编号步骤进行操作，以确保工作流平滑执行：
+
+1. 在 `Load image` 节点中输入对应的图像
+2. 你可以像在文生视频工作流中一样修改和编辑提示词
+3. 在 `WanVaceToVideo` 中设置图像尺寸（首次运行推荐 640x640 分辨率）和帧数（视频时长）
+4. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 来执行视频生成
+5. 生成完成后，视频将自动保存到 `ComfyUI/output/video` 目录（子文件夹位置取决于 `save video` 节点的设置）
+