From 11aa5f797573ae3ad1c90dc5a77aa52a63637cc3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: ComfyUI Wiki Date: Sat, 29 Aug 2026 14:27:06 +0800 Subject: [PATCH] docs(i18n): sync zh/ja/ko translations for Robin's restructure PRs #1527-#1543 Regenerate translations via npm run translate (hash-based) for the English documentation changes merged across #1527-#1543 (Registry/Partner Nodes/API restructure, Overview/Workflow split, deployment & developer doc reorganize). Includes the new */workflow.mdx pages and refreshed stale translations. 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zh/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-video-upscale/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/bria/fibo/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/bria/image-editing/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/google/gemini/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image/workflow.mdx create mode 100644 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zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/openai/chat/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-3/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-1/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/openrouter/llm/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/qwen/qwen-image-3-0-pro/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/rodin/model-generation/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/runway/video-generation/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-wonder-3-5/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-p1/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/wan/wan2-7/workflow.mdx create mode 100644 zh/tutorials/partner-nodes/wan/wan3-0/workflow.mdx diff --git a/ja/agent-tools/mcp.mdx b/ja/agent-tools/mcp.mdx index 602fd1c3f..c81907715 100644 --- a/ja/agent-tools/mcp.mdx +++ b/ja/agent-tools/mcp.mdx @@ -18,6 +18,7 @@ translationBlockHashes: + **パブリックベータ。** Comfy MCP はパブリックベータ版です。API、ツール、動作は開発中に変更される可能性があります。問題の報告や提案の共有については [フィードバック](#フィードバック) をご覧ください。 diff --git a/ja/agent-tools/partner-mcp.mdx b/ja/agent-tools/partner-mcp.mdx index 10f24ba2c..c436a13a5 100644 --- a/ja/agent-tools/partner-mcp.mdx +++ b/ja/agent-tools/partner-mcp.mdx @@ -3,7 +3,7 @@ title: "Comfy Partner MCP" description: "ローカルで動作する MCP サーバー。30以上のパートナープロバイダー（BFL、Ideogram、Kling、Runway、Veo、Meshy、ElevenLabs など）に対応した統一生成ツールを提供。" sidebarTitle: "Partner MCP" icon: "plug" -translationSourceHash: 5bf7f8c0 +translationSourceHash: ecf72ee2 translationFrom: agent-tools/partner-mcp.mdx translationBlockHashes: "_intro": a7191a40 @@ -13,10 +13,11 @@ translationBlockHashes: "Environment Variables": adce61c2 "Available Tools": 9dc9a92d "Example Prompts": 8c35cf5b - "Related": c8ca08cc + "Related": 6f4e604e --- + **プライベートテスト中 — まだ公開されていません。** Comfy Partner MCP サーバーは現在プライベートテスト中です。機能や API は変更される可能性があります。アクセスは招待されたパートナーに限定されています。 diff --git a/ja/api-reference/v2/overview.mdx b/ja/api-reference/v2/overview.mdx index 46bc68e55..2f0fd448b 100644 --- a/ja/api-reference/v2/overview.mdx +++ b/ja/api-reference/v2/overview.mdx @@ -1,41 +1,66 @@ --- title: "Comfy API v2 の概要" -description: "公式 Comfy API v2 リファレンス：入力をアップロードしてワークフローを送信し、結果をポーリングして外部アプリケーションから ComfyUI ワークフローを実行します。" -translationSourceHash: 6c26a24e +sidebarTitle: "概要" +description: "公式 Comfy API v2 リファレンス：入力をアップロードしてジョブを送信し、結果をポーリングして外部アプリケーションから ComfyUI ワークフローを実行します。" +translationSourceHash: f2a20d1e translationFrom: api-reference/v2/overview.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": faa93edf + "Where v2 Runs": 832a785d + "Design Principles": 7fb3bede + "Base URLs": 5ec95f1e + "Endpoint Categories": cfe96710 + "Comfy Router": 56778843 --- - - **ベータ：** Comfy API v2 は `0.1.x` であり、API サーフェスはまだ変更される可能性があります。v2 内の変更は追加的なものになります。破壊的な変更がある場合は v3 としてリリースされます。 + **ベータ:** Comfy API v2 は `0.1.x` であり、API のインターフェースはまだ変更される可能性があります。v2 内の変更は追加的なものになります。破壊的な変更は v3 としてリリースされます。 外部アプリケーションから ComfyUI ワークフローを実行するための、公式のバージョン管理された HTTP API です。入力のアップロード、ワークフローの送信、実行の監視、結果の取得を行うことができます。 -ほとんどのユーザーは、この API を Python と TypeScript でラップした [Comfy SDK](/ja/development/api-development/sdks) から始めることをお勧めします。別の言語で開発している場合は、これらのエンドポイントを直接呼び出してください。 +ほとんどのユーザーは、この API を Python と TypeScript でラップした [Comfy SDKs](/ja/development/api-development/sdks) から始めることをお勧めします。他の言語で作業している場合は、これらのエンドポイントを直接呼び出してください。完全なエンドポイントドキュメントは、このセクションの API Reference ページにあり、OpenAPI 仕様から生成されています。 + +## v2 が動作する場所 + +同じ API が 3 つのサーフェスで提供されるため、1 つのインテグレーションでベース URL を変更するだけで、それらを切り替えることができます。 + +**Comfy Cloud.** `https://cloud.comfy.org` で提供されるマネージド型のマルチテナントサービスです。[APIキー](/ja/development/api-development/getting-an-api-key)を作成すれば、任意のワークフローを送信できます。クレジット、モデルの閲覧、キュー管理などのクラウド固有の機能は、v2 ではなく [v1 Cloud API](/ja/development/cloud/overview) にあります。 + +**Serverless API（Developer Platform）.** [Developer Platform](https://platform.comfy.org) を通じてデプロイしたワークフローには、`https://{deployment}.run.comfy.app` に専用のエンドポイントが割り当てられ、同じ APIキーで同じ v2 API を提供します。サーバーレスデプロイメントはピン留めされた 1 つのワークフローを実行するため、独立してスケーリングされ、`GET /workflow` は実行されたグラフを返します。構築とデプロイの詳細については、[Serverless API ガイド](/ja/development/serverless/overview) を参照してください。 + +**オープンソースの ComfyUI（プロキシ経由）.** ベータ期間中、セルフホストの ComfyUI は、[comfy-api-proxy](https://github.com/Comfy-Org/comfy-api-proxy)（ComfyUI と一緒に実行される小さなオープンソースサービス）を通じて v2 を利用します。 + +```bash +pip install comfy-api-proxy +comfy-api-proxy +``` + +デフォルトでは、`127.0.0.1:8188` の ComfyUI をプロキシし、`127.0.0.1:8189` で v2 API を提供します。ループバックのみにバインドされます。認証はデフォルトではオフになっており、オプションで静的ベアラートークンを設定できます。プロキシは暫定的な対策です。v2 が安定化すると ComfyUI コアに組み込まれ、プロキシは不要になります。設定の詳細については、SDK ガイドの [自分専用の ComfyUI](/ja/development/api-development/sdks#ご自身のcomfyui) を参照してください。 ## 設計原則 -- **ポーリング優先。** すべての機能は、単純な GET ポーリングで利用できます。SSE ストリームはライブ拡張機能であり、正本（source of truth）にはなりません。 -- **すべて再開可能。** 送信は冪等であり、ジョブの状態と出力は `expires_at` まで ID で取得できます。 -- **コンテンツアドレス型アセット。** アセットは、サーバーが計算した blake3 ハッシュをキーとする blob 上の UUID 識別レコードです。そのため、同一の入力が 2 回アップロードされることはありません。 -- **URL を組み立てず、リンクに従う。** レスポンスには後続の URL が埋め込まれています。 +- **ポーリング優先。** すべての機能は、単純な GET ポーリングで利用できます。SSE ストリームはライブ拡張であり、決して真実のソースではありません。 +- **すべてが再開可能。** 送信は冪等であり、ジョブの状態と出力は `expires_at` まで ID によって取得できます。 +- **コンテンツアドレス型アセット。** アセットは UUID で識別されるレコードであり、その基盤となる blob はサーバーが計算した blake3 ハッシュをキーとします。そのため、同一の入力が 2 回アップロードされることはありません。 +- **リンクを辿り、URL を組み立てない。** レスポンスには、フォローアップ URL が埋め込まれています。 -これらの背景にある設計上の理由については、[設計メモ](/ja/development/api-development/sdks-design) を参照してください。 +これらの根拠については、[設計ノート](/ja/development/api-development/sdks-design) を参照してください。 -## ベース URL +## ベースURL -| サーフェス | URL | 認証 | +| 利用形態 | URL | 認証 | |---------|-----|----------------| | Comfy Cloud | `https://cloud.comfy.org` | `Authorization: Bearer ` | -| セルフホスト（[comfy-api-proxy](https://github.com/Comfy-Org/comfy-api-proxy) 経由） | `http://127.0.0.1:8189` | デフォルトでは認証なし。オプションで静的ベアラートークンを使用可能 | +| サーバーレスデプロイメント | `https://{deployment}.run.comfy.app` | `Authorization: Bearer ` | +| セルフホスト（[comfy-api-proxy](https://github.com/Comfy-Org/comfy-api-proxy) 経由） | `http://127.0.0.1:8189` | デフォルトでは認証なし。静的ベアラートークンは任意 | -## エンドポイントのカテゴリ +## エンドポイントカテゴリ | カテゴリ | 説明 | |----------|-------------| -| アセット | コンテンツアドレス型 blob 上の UUID 識別レコード。入力のアップロードと出力のダウンロードを行います。 | -| ジョブ | ワークフローの 1 回の実行。永続的で、ポーリング可能であり、キャンセルも可能です。 | +| アセット | コンテンツアドレス指定されたblob上でUUIDにより識別されるレコード。入力のアップロード、出力のダウンロードを行います。 | +| ジョブ | ワークフローの1回の実行。永続的で、ポーリング可能かつキャンセル可能です。 | ## Comfy Router -Comfy API v2 は、送信してポーリングする永続的なジョブとしてワークフローを実行します。モデルを直接呼び出す場合（パートナーモデル 1 つ、リクエスト 1 つ、モデル固有のネイティブな入出力）は、[Comfy Router](/ja/api-reference/comfy-router/quickstart) をご覧ください。先に [Router の制限事項](/ja/api-reference/comfy-router/limitations) をご確認ください。Router はまだ一般提供されていません。 +Comfy API v2 は、送信してポーリングする永続的なジョブとしてワークフローを実行します。直接モデル呼び出し（1つのパートナーモデル、1つのリクエスト、モデル独自の入力と出力）については、[Comfy Router](/ja/api-reference/comfy-router/quickstart)を参照してください。まず[Routerの制限事項](/ja/api-reference/comfy-router/limitations)を確認してください。Routerはまだ一般提供されていません。 diff --git a/ja/basic-concepts/models.mdx b/ja/basic-concepts/models.mdx index 113991298..704e91b58 100644 --- a/ja/basic-concepts/models.mdx +++ b/ja/basic-concepts/models.mdx @@ -2,11 +2,11 @@ title: "モデル" description: "ComfyUI のモデルファイル：配置場所、ノードでの使い方、よくある問題。" icon: "cube" -translationSourceHash: 8af18a80 +translationSourceHash: bf9e2496 translationFrom: basic-concepts/models.mdx translationBlockHashes: "_intro": 4250b37b - "Models in plain terms": 52864462 + "Models in plain terms": 0218127d "Use models in ComfyUI": 12a2c06a "Beyond the main checkpoint": 7d0b4849 "Uninstalling models": 00257b00 @@ -15,6 +15,7 @@ translationBlockHashes: --- + import ExternalModels from "/snippets/ja/install/add-external-models.mdx" ## モデルをひと言で言うと diff --git a/ja/custom-nodes/intro.mdx b/ja/custom-nodes/intro.mdx index fd29742fc..71b2be399 100644 --- a/ja/custom-nodes/intro.mdx +++ b/ja/custom-nodes/intro.mdx @@ -2,10 +2,14 @@ title: "カスタムノード" sidebarTitle: "概要" description: "ComfyUI カスタムノードの構築、拡張、公開に適切なパスを選択します。" -translationSourceHash: 86b7348f +translationSourceHash: e3c6bea6 translationFrom: custom-nodes/intro.mdx --- + +このセクションでは、カスタムノードの開発方法のみを説明します。カスタムノードの使用方法については、はじめるセクションの [カスタムノードのインストール](/ja/installation/install_custom_node) を参照してください。 + + カスタムノードは、新しいサーバーサイドの動作、ユーザーインターフェイス機能、および統合機能を追加することで ComfyUI を拡張します。やろうとしていることに応じてパスを選択してください。 diff --git a/ja/custom-nodes/v3_migration.mdx b/ja/custom-nodes/v3_migration.mdx index 0597e3943..6c3759ea7 100644 --- a/ja/custom-nodes/v3_migration.mdx +++ b/ja/custom-nodes/v3_migration.mdx @@ -422,560 +422,3 @@ io.Combo.Input("mode", options=["option1", "option2", "option3"]) | `default` | 様々 | `None` | ウィジェットのデフォルト値。 | | `socketless` | `bool` | `None` | True の場合、入力ソケットを隠す（ウィジェットのみ、受信接続なし）。 | | `force_input` | `bool` | `None` | True の場合、ウィジェットをソケット入力として表示することを強制。 | - -## 高度な機能 - -### 隠し入力 - -隠し入力は、プロンプトメタデータ、ノード ID、その他の内部値などの実行コンテキストへのアクセスを提供します。UI には表示されません。 - -V1 では、隠し入力は `INPUT_TYPES` の `"hidden"` キーとして宣言されました。V3 では、Schema の `hidden` パラメータを介して宣言され、その値は `cls.hidden` を介してアクセスされます。 - -**V1:** -```python -@classmethod -def INPUT_TYPES(s): - return { - "required": {...}, - "hidden": { - "unique_id": "UNIQUE_ID", - "prompt": "PROMPT", - "extra_pnginfo": "EXTRA_PNGINFO", - } - } - -def execute(self, unique_id, prompt, extra_pnginfo, ...): - # 隠し値は通常の引数として渡される - print(unique_id) -``` - -**V3:** -```python -@classmethod -def define_schema(cls) -> io.Schema: - return io.Schema( - node_id="MyNode", - inputs=[...], - hidden=[io.Hidden.unique_id, io.Hidden.prompt, io.Hidden.extra_pnginfo], - ) - -@classmethod -def execute(cls, ...) -> io.NodeOutput: - # 隠し値は cls.hidden を介してアクセス - print(cls.hidden.unique_id) - print(cls.hidden.prompt) - print(cls.hidden.extra_pnginfo) -``` - -利用可能な隠し値： - -| Hidden 列挙 | 説明 | -|-------------|-------------| -| `io.Hidden.unique_id` | ノードの一意識別子。クライアント側の id と一致。 | -| `io.Hidden.prompt` | クライアントから送信された完全なプロンプト。 | -| `io.Hidden.extra_pnginfo` | 保存された `.png` ファイルのメタデータにコピーされる辞書。 | -| `io.Hidden.dynprompt` | 実行中に変更される可能性のある `DynamicPrompt` インスタンス。 | -| `io.Hidden.auth_token_comfy_org` | フロントエンドで ComfyOrg アカウントにサインインして取得したトークン。 | -| `io.Hidden.api_key_comfy_org` | ComfyOrg によって生成された API キー。フロントエンドのサインインをスキップ可能。 | - - -一部の隠し値は Schema フラグに基づいて自動的に追加されます。出力ノード（`is_output_node=True`）は自動的に `prompt` と `extra_pnginfo` を受け取ります。API ノード（`is_api_node=True`）は自動的に認証トークンを受け取ります。 - - -### UI ヘルパー - -V3 は `ui` モジュールに組み込みの UI ヘルパーを提供し、プレビューやファイル保存などの一般的なパターンを処理します。これらを `ui` パラメータを介して `io.NodeOutput` に渡します。 - -#### プレビューヘルパー - -プレビューヘルパーは一時的なファイルを保存し、ノード内表示用の UI データを返します。 - -```python -from comfy_api.latest import ui - -# ノードで画像をプレビュー -return io.NodeOutput(images, ui=ui.PreviewImage(images, cls=cls)) - -# マスクをプレビュー（表示用に自動的に 3 チャンネルに変換） -return io.NodeOutput(mask, ui=ui.PreviewMask(mask, cls=cls)) - -# オーディオをプレビュー -return io.NodeOutput(audio, ui=ui.PreviewAudio(audio, cls=cls)) - -# テキストをプレビュー -return io.NodeOutput(ui=ui.PreviewText("Some text value")) - -# 3D モデルをプレビュー -return io.NodeOutput(ui=ui.PreviewUI3D(model_file, camera_info)) -``` - -#### 保存ヘルパー - -保存ヘルパーは、適切なメタデータ埋め込みと共にファイルを出力ディレクトリに保存する方法を提供します。これらは通常、出力ノードで使用されます。 - -```python -from comfy_api.latest import ui, io - -# 画像を保存し UI データを返す（最も一般的なパターン） -return io.NodeOutput( - ui=ui.ImageSaveHelper.get_save_images_ui( - images=images, - filename_prefix=filename_prefix, - cls=cls, # メタデータ用に隠しプロンプト/extra_pnginfo を渡す - ) -) - -# アニメーション PNG を保存 -return io.NodeOutput( - ui=ui.ImageSaveHelper.get_save_animated_png_ui( - images=images, - filename_prefix=filename_prefix, - cls=cls, - fps=6.0, - compress_level=4, - ) -) - -# アニメーション WebP を保存 -return io.NodeOutput( - ui=ui.ImageSaveHelper.get_save_animated_webp_ui( - images=images, - filename_prefix=filename_prefix, - cls=cls, - fps=6.0, - lossless=True, - quality=80, - method=4, - ) -) - -# オーディオを保存（flac、mp3、opus をサポート） -return io.NodeOutput( - ui=ui.AudioSaveHelper.get_save_audio_ui( - audio=audio, - filename_prefix=filename_prefix, - cls=cls, - format="flac", - ) -) -``` - - -保存/プレビューヘルパーに `cls=cls` を渡すと、保存されたファイルにワークフローメタデータ（プロンプト、extra_pnginfo）を自動的に埋め込むことができます。schema の hidden リストに `io.Hidden.prompt` と `io.Hidden.extra_pnginfo` を含めるか、`is_output_node=True` を設定して自動的に追加されるようにしてください。 - - -#### 生の UI 辞書を返す - -ヘルパーがない UI データを返す必要がある場合、辞書を直接渡すことができます： - -```python -return io.NodeOutput(ui={"images": results}) -``` - -### 出力ノード - -副作用（ファイル保存など）を生成するノード用。V1 と同様、ノードを出力としてマークすると、ノードのコンテキストウィンドウに `run` 再生ボタンが表示され、グラフの部分実行が可能になります。 - -```python -@classmethod -def define_schema(cls) -> io.Schema: - return io.Schema( - node_id="SaveNode", - inputs=[...], - outputs=[], # 空である必要はありません。 - is_output_node=True # 出力ノードとしてマーク - ) -``` - -### カスタム型 - -クラス定義または ```Custom``` ヘルパー関数のいずれかを介して、カスタム入力/出力型を作成します。 - -```python -from comfy_api.latest import io - -# 方法 1: デコレータを使用してクラスで -@io.comfytype(io_type="MY_CUSTOM_TYPE") -class MyCustomType: - Type = torch.Tensor # Python 型ヒント - - class Input(io.Input): - def __init__(self, id: str, **kwargs): - super().__init__(id, **kwargs) - - class Output(io.Output): - def __init__(self, **kwargs): - super().__init__(**kwargs) - -# 方法 2: Custom ヘルパーを使用 -# 便宜上、変数に保存せずにヘルパーを直接使用することも可能 -MyCustomType = io.Custom("MY_CUSTOM_TYPE") -``` - -### MultiType 入力 - -`MultiType` は、入力が複数の型を受け入れることを許可します。これは、ノードが同じ入力スロットを介して異なるデータ型で動作できる場合に有用です。 - -最初の引数（`id`）が文字列ではなく `Input` クラスのインスタンスである場合、その入力はオーバーライドされた値を持つウィジェットを作成するために使用されます。それ以外の場合、入力はソケットのみです。 - -```python -# ソケットのみのマルチタイプ入力（ウィジェットなし） -io.MultiType.Input("input", types=[io.Image, io.Mask]) - -# ウィジェットフォールバック付きマルチタイプ入力（何も接続されていない場合に String ウィジェットを表示） -io.MultiType.Input( - io.String.Input("model_file", default="", multiline=False), - types=[io.File3DGLB, io.File3DGLTF, io.File3DOBJ], - tooltip="3D モデルファイルまたはパス文字列", -) -``` - -### MatchType（汎用型マッチング） - -`MatchType` は型リンクされた入力と出力を作成します。ユーザーが特定の型を MatchType 入力に接続すると、同じテンプレートを共有するすべての他の入力と出力が自動的にその型に制約されます。これが、Switch や Create List などのノードが任意の型で動作する方法です。 - -```python -@classmethod -def define_schema(cls): - # テンプレートを作成 - 同じテンプレートを共有するすべての入力/出力は型を一致させる - template = io.MatchType.Template("switch") - return io.Schema( - node_id="SwitchNode", - display_name="Switch", - category="logic", - inputs=[ - io.Boolean.Input("switch"), - io.MatchType.Input("on_false", template=template, lazy=True), - io.MatchType.Input("on_true", template=template, lazy=True), - ], - outputs=[ - io.MatchType.Output(template=template, display_name="output"), - ], - ) -``` - -許可される型を制限することもできます： - -```python -# Image、Mask、または Latent 型のみを許可 -template = io.MatchType.Template("input_type", allowed_types=[io.Image, io.Mask, io.Latent]) -``` - -### 動的入力 - -V3 は、ユーザーインタラクションに基づいて利用可能な入力を変更する動的入力型を導入します。これらの機能には V1 の同等物はありません。 - -#### Autogrow - -`Autogrow` は、ユーザーがより多く接続するにつれて自動的に増加する可変数の入力を作成します。2 つのテンプレートタイプがあります： - -**TemplatePrefix** は番号付きプレフィックスを持つ入力を生成します（例：`image0`、`image1`、`image2`...）： - -```python -@classmethod -def define_schema(cls): - autogrow_template = io.Autogrow.TemplatePrefix( - input=io.Image.Input("image"), # 各入力のテンプレート - prefix="image", # 生成された入力名のプレフィックス - min=2, # 表示される最小入力数 - max=50, # 許可される最大入力数 - ) - return io.Schema( - node_id="BatchImagesNode", - display_name="Batch Images", - category="image", - inputs=[io.Autogrow.Input("images", template=autogrow_template)], - outputs=[io.Image.Output()], - ) - -@classmethod -def execute(cls, images: io.Autogrow.Type) -> io.NodeOutput: - # 'images' は入力名をその値にマッピングする辞書 - image_list = list(images.values()) - return io.NodeOutput(batch(image_list)) -``` - -**TemplateNames** は特定の名前を持つ入力を生成します： - -```python -template = io.Autogrow.TemplateNames( - input=io.Float.Input("float"), - names=["x", "y", "z"], # 各入力の明示的な名前 - min=1, # 表示される最小入力数 -) -``` - -Autogrow は MatchType と組み合わせて、型一致入力のリストを作成できます： - -```python -@classmethod -def define_schema(cls): - template_matchtype = io.MatchType.Template("type") - template_autogrow = io.Autogrow.TemplatePrefix( - input=io.MatchType.Input("input", template=template_matchtype), - prefix="input", - ) - return io.Schema( - node_id="CreateList", - display_name="Create List", - category="logic", - is_input_list=True, - inputs=[io.Autogrow.Input("inputs", template=template_autogrow)], - outputs=[ - io.MatchType.Output( - template=template_matchtype, - is_output_list=True, - display_name="list", - ), - ], - ) -``` - -#### DynamicCombo - -`DynamicCombo` は、選択されたオプションに応じて異なる入力を表示/非表示にするドロップダウンを作成します。これは、異なるモードが異なるパラメータを必要とするノードに有用です。 - -```python -@classmethod -def define_schema(cls): - return io.Schema( - node_id="ResizeNode", - display_name="Resize", - category="transform", - inputs=[ - io.Image.Input("image"), - io.DynamicCombo.Input("resize_type", options=[ - io.DynamicCombo.Option("scale by dimensions", [ - io.Int.Input("width", default=512, min=0, max=8192), - io.Int.Input("height", default=512, min=0, max=8192), - ]), - io.DynamicCombo.Option("scale by multiplier", [ - io.Float.Input("multiplier", default=1.0, min=0.01, max=8.0), - ]), - io.DynamicCombo.Option("scale to megapixels", [ - io.Float.Input("megapixels", default=1.0, min=0.01, max=16.0), - ]), - ]), - ], - outputs=[io.Image.Output()], - ) - -@classmethod -def execute(cls, image, resize_type: dict) -> io.NodeOutput: - # resize_type は選択されたオプションキーとその入力を含む辞書 - selected = resize_type["resize_type"] - if selected == "scale by dimensions": - width = resize_type["width"] - height = resize_type["height"] - # ... - elif selected == "scale by multiplier": - multiplier = resize_type["multiplier"] - # ... -``` - -DynamicCombo オプションはネストすることもできます： - -```python -io.DynamicCombo.Input("combo", options=[ - io.DynamicCombo.Option("option1", [io.String.Input("string")]), - io.DynamicCombo.Option("option2", [ - io.DynamicCombo.Input("subcombo", options=[ - io.DynamicCombo.Option("sub_opt1", [io.Float.Input("x"), io.Float.Input("y")]), - io.DynamicCombo.Option("sub_opt2", [io.Mask.Input("mask", optional=True)]), - ]) - ]), -]) -``` - -### 非同期実行 - -V3 は非同期 `execute` メソッドをサポートします。これは、I/O 操作、API 呼び出し、またはその他の非同期作業を実行するノードに有用です。`execute` を `async` として宣言するだけです： - -```python -@classmethod -async def execute(cls, prompt, **kwargs) -> io.NodeOutput: - result = await some_async_operation(prompt) - return io.NodeOutput(result) -``` - -### ComfyAPI - -`ComfyAPI` クラスは、進捗報告やノード置換登録などの ComfyUI ランタイムサービスへのアクセスを提供します。インポートしてインスタンスを作成します： - -```python -from comfy_api.latest import ComfyAPI - -api = ComfyAPI() -``` - -#### 進捗報告 - -ノードの `execute` メソッド内から実行進捗を報告します。進捗バーは ComfyUI インターフェースに表示されます。これは、V1 で `comfy.utils.PROGRESS_BAR_HOOK` を使用するパターンを置き換えます。 - -```python -from comfy_api.latest import ComfyAPI - -api = ComfyAPI() - -@classmethod -async def execute(cls, images, **kwargs) -> io.NodeOutput: - total = len(images) - for i, image in enumerate(images): - process(image) - await api.execution.set_progress( - value=i + 1, - max_value=total, - preview_image=image, # オプション：進捗中にプレビューを表示 - ) - return io.NodeOutput(result) -``` - - -`set_progress` は `preview_image` パラメータとして PIL Image、`ImageInput` テンソル、または `None` を受け入れます。`execute` 内から呼び出されると、`node_id` は実行コンテキストから自動的に決定されます。 - - -#### ノード置換 - -ノード置換を使用すると、古いノードや非推奨ノードを新しいノードに対応付け、既存のワークフローを自動的に更新できます。拡張機能の `on_load` メソッドで `ComfyAPI` を使って置換を登録します。 - -```python -from comfy_api.latest import ComfyAPI, ComfyExtension, io - -api = ComfyAPI() - -class MyExtension(ComfyExtension): - async def on_load(self) -> None: - await api.node_replacement.register(io.NodeReplace( - new_node_id="MyNewNode", - old_node_id="MyOldNode", - old_widget_ids=["param1", "param2"], - input_mapping=[ - {"new_id": "image", "old_id": "input_image"}, - {"new_id": "method", "set_value": "lanczos"}, - ], - output_mapping=[ - {"new_idx": 0, "old_idx": 0}, - ], - )) - - async def get_node_list(self) -> list[type[io.ComfyNode]]: - return [MyNewNode] -``` - -`old_widget_ids` は重要です。ワークフロー JSON はウィジェットの値を名前ではなく位置インデックスで保存します。このリストは位置インデックスを入力 ID に対応付け、移行時に値を正しく識別できるようにします。 - -動的入力（Autogrow など）では、対応付けにドット区切りのパスを使用します。 - -```python -input_mapping=[ - {"new_id": "images.image0", "old_id": "image1"}, - {"new_id": "images.image1", "old_id": "image2"}, -] -``` - -### 拡張機能のライフサイクル - -`ComfyExtension` クラスは、`get_node_list` 以外のライフサイクルフックもサポートします。 - -```python -from comfy_api.latest import ComfyExtension, io - -class MyExtension(ComfyExtension): - async def on_load(self) -> None: - """拡張機能の読み込み時に呼び出されます。 - ノード置換の登録やグローバルリソースの準備など、 - 一度だけ行う初期化に使用します。 - """ - pass - - async def get_node_list(self) -> list[type[io.ComfyNode]]: - """この拡張機能が提供するノードクラスのリストを返します。""" - return [MyNode] - -async def comfy_entrypoint() -> MyExtension: - return MyExtension() -``` - -### NodeOutput - -`NodeOutput` クラスは、`execute` の標準的な戻り値です。 - -```python -# 単一の出力値を返す -return io.NodeOutput(image) - -# 複数の出力値を返す -return io.NodeOutput(width, height, batch_size) - -# UI データのみを返す -return io.NodeOutput(ui=ui.PreviewImage(images, cls=cls)) - -# 出力値と UI データの両方を返す -return io.NodeOutput(image, ui=ui.PreviewImage(image, cls=cls)) - -# 出力のないノードの場合 -return io.NodeOutput() -``` - -## 完全な例 - -複数のノードを含む V3 拡張機能ファイルの完全な例を示します。 - -```python -from comfy_api.latest import ComfyExtension, io, ui - -class InvertImage(io.ComfyNode): - @classmethod - def define_schema(cls): - return io.Schema( - node_id="MyPack_InvertImage", - display_name="Invert Image", - category="my_pack/image", - description="Inverts the colors of an image.", - inputs=[ - io.Image.Input("image"), - ], - outputs=[ - io.Image.Output(display_name="inverted"), - ], - ) - - @classmethod - def execute(cls, image) -> io.NodeOutput: - inverted = 1.0 - image - return io.NodeOutput(inverted, ui=ui.PreviewImage(inverted, cls=cls)) - - -class SaveImage(io.ComfyNode): - @classmethod - def define_schema(cls): - return io.Schema( - node_id="MyPack_SaveImage", - display_name="Save Image", - category="my_pack/image", - is_output_node=True, - inputs=[ - io.Image.Input("images"), - io.String.Input("filename_prefix", default="ComfyUI"), - ], - outputs=[], - ) - - @classmethod - def execute(cls, images, filename_prefix) -> io.NodeOutput: - return io.NodeOutput( - ui=ui.ImageSaveHelper.get_save_images_ui( - images=images, - filename_prefix=filename_prefix, - cls=cls, - ) - ) - - -class MyPackExtension(ComfyExtension): - async def get_node_list(self) -> list[type[io.ComfyNode]]: - return [InvertImage, SaveImage] - -async def comfy_entrypoint() -> MyPackExtension: - return MyPackExtension() -``` diff --git a/ja/custom-nodes/walkthrough.mdx b/ja/custom-nodes/walkthrough.mdx index 30437be3d..d37b012a4 100644 --- a/ja/custom-nodes/walkthrough.mdx +++ b/ja/custom-nodes/walkthrough.mdx @@ -10,6 +10,7 @@ translationBlockHashes: "Tweak the UI": 566e9dcc --- + このページでは、カスタムノードの作成プロセスを段階的に説明します。 この例では、画像バッチを受け取り、その中の 1 枚を返します。最初は、平均的に色が最も明るい画像を返すようにします。その後、選択基準の範囲を拡張し、最後にクライアントサイドコードを追加します。 diff --git a/ja/development/api-development/sdks-design.mdx b/ja/development/api-development/sdks-design.mdx index 486a5a682..5eff8d9e9 100644 --- a/ja/development/api-development/sdks-design.mdx +++ b/ja/development/api-development/sdks-design.mdx @@ -3,19 +3,20 @@ title: "設計ノート" description: "Comfy API v2が存在する理由、既存のComfyUI APIとの関係、そして今後の予定について" sidebarTitle: "設計ノート" icon: "compass" -translationSourceHash: 59469458 +translationSourceHash: 78547e70 translationFrom: development/api-development/sdks-design.mdx translationBlockHashes: "_intro": 2ba7fb25 - "Why a new API": 2b749140 + "Why a new API": 5bd01787 "Why not wrap the endpoints that already exist": 29068809 "Poll first, stream for progress": a30e855f - "Relationship to the existing APIs": 6f2eb045 + "Relationship to the existing APIs": 2c1ad2dc "Scope of the first version": 5978d997 "The local proxy": c7062412 "Why Python and TypeScript first": 2d0132b9 "What we want from you": d2dd50a0 --- + #intro [Comfy SDKs](/ja/development/api-development/sdks)と、それらが呼び出す[Comfy API v2](/ja/api-reference/v2/overview)の背景です。SDKを使用するにあたり、この背景知識は必要ありません。新しいAPIと既存APIのどちらを基盤に構築するかを検討している場合は、お読みください。 @@ -26,7 +27,7 @@ translationBlockHashes: **確約。** v2 はバージョン管理され、ドキュメント化され、サポートされています。v2 内での変更は追加的なものです。破壊的な変更は v3 としてリリースされます。ComfyUI の新しいリリースによってあなたの統合が壊れることはありません。 -**移植性。** ローカルの ComfyUI に対しても、Comfy Cloud に対しても、後で提供する他の何に対しても、同じ動作を実現します。同じコードで、異なるベース URL です。 +**移植性。** ローカルの ComfyUI に対しても、Comfy Cloud に対しても、サーバーレスデプロイメントに対しても、同じ動作を実現します。同じコードで、異なるベース URL です。 **本番環境に耐える形状。** 永続的なジョブ ID、冪等な送信、型付きエラー、正規化された出力、そして真のバックプレッシャーを備え、すべての統合が `prompt_id` と `/history` の上にこれら 5 つを再発明する必要はありません。 @@ -51,13 +52,13 @@ v2 のすべての機能は、通常の GET リクエストで利用できます ## 既存APIとの関係 -非推奨となるものはありません。`/prompt`、`/history`、`/ws`、およびその他のAPIは引き続き動作し、[Cloud API](/ja/development/cloud/overview)も動作し続けます。現在動作している統合は、これによって壊れることはありません。この2つは共存します。 +既存API（[Cloud API](/ja/development/cloud/overview)を含む）は引き続き動作します。`/prompt`、`/history`、`/ws`、およびその他のAPIも動作し続けます。現在動作している統合は、これによって壊れることはありません。この2つは共存します。 | | Comfy API v2 | 既存API | |---|---|---| | **互換性** | バージョン管理されている。v2内では追加変更のみ | リリース間の互換性は保証されない | | **並行処理モデル** | 複数のジョブを同時実行でき、それぞれに永続的なIDがある | 1つのインスタンスにつき、同時に1つのワークフロー | -| **実行対象** | Comfy Cloudとセルフホスト型ComfyUI、同一のコントラクト | Cloud APIとComfyUIサーバーAPIは異なる | +| **実行対象** | Comfy Cloud、サーバーレスデプロイ、セルフホスト型ComfyUI、同一のコントラクト | Cloud APIとComfyUIサーバーAPIは異なる | | **公式クライアント** | PythonおよびTypeScript SDK | なし | | **最適な用途** | 新規の統合 | すでに動作している統合 | diff --git a/ja/development/api-development/sdks.mdx b/ja/development/api-development/sdks.mdx index a642c8d58..197bdb84d 100644 --- a/ja/development/api-development/sdks.mdx +++ b/ja/development/api-development/sdks.mdx @@ -3,13 +3,13 @@ title: "Comfy SDK" description: "独自のアプリケーションからComfyUIワークフローを実行するための公式PythonおよびTypeScript SDK" sidebarTitle: "SDK 概要" icon: "code" -translationSourceHash: f64d3545 +translationSourceHash: c5ca97e8 translationFrom: development/api-development/sdks.mdx translationBlockHashes: "_intro": 0df68ad9 "Install": 6bcd1ccf "Quickstart": 02297586 - "Choosing a base URL": 13035ca9 + "Choosing a base URL": 7c0ca3e6 "Watching a job run": a1c73d9b "Tracing an output back to its workflow": b01886a3 "What the SDKs cover today": 3f918c7b @@ -17,6 +17,7 @@ translationBlockHashes: "Feedback": f8553211 --- + **ベータ。** SDKと、それらが呼び出すComfy API v2は`0.1.x`です。APIの形状は、確定する前にまだ変更される可能性があります。今が、間違っていることを私たちに伝えるのに最もコストのかからない時期です。[フィードバック](#フィードバック)を参照してください。 @@ -142,18 +143,15 @@ const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." }); ### ご自身のComfyUI -ベータ期間中、v2 APIは[comfy-api-proxy](https://github.com/Comfy-Org/comfy-api-proxy)によって提供されます。これは、ComfyUIと一緒に動作する小規模なオープンソースサービスです。 +ベータ期間中、v2 APIは[comfy-api-proxy](https://github.com/Comfy-Org/comfy-api-proxy)によって提供されます。これは、ComfyUIと一緒に動作する小規模なオープンソースサービスです。インストールして実行し、`COMFY_BASE_URL="http://127.0.0.1:8189"`を設定してください: ```bash pip install comfy-api-proxy comfy-api-proxy +export COMFY_BASE_URL="http://127.0.0.1:8189" ``` -デフォルトでは、`127.0.0.1:8188`のComfyUIをプロキシし、`127.0.0.1:8189`でv2 APIを提供します。いずれかを変更するには、`--comfyui`と`--port`を使用します。 - -次に、`COMFY_BASE_URL="http://127.0.0.1:8189"`を設定します。認証はデフォルトでは不要です。プロキシに静的ベアラートークンを設定している場合は、そのトークンをSDKのAPIキーとして渡します: `Comfy(api_key="...")`。プロキシはデフォルトではループバックにのみバインドします。インストール環境にモデルファイルもアップロードしたい場合は、`--comfyui-base-dir /path/to/ComfyUI`を指定して実行してください。 - -プロキシは暫定対策です。v2 APIが安定すれば、ComfyUIコアに組み込まれ、プロキシは不要になります。 +構成、認証、およびプロキシが存在する理由については、[セルフホスト型ComfyUI用APIプロキシ](/ja/development/comfyui-server/api-proxy)を参照してください。プロキシは暫定対策です。v2 APIが安定すれば、ComfyUIコアに組み込まれ、プロキシは不要になります。 ## ジョブの実行を監視する diff --git a/ja/development/api-development/workflow-api-format.mdx b/ja/development/api-development/workflow-api-format.mdx index 3661b8c4e..9c8136ad5 100644 --- a/ja/development/api-development/workflow-api-format.mdx +++ b/ja/development/api-development/workflow-api-format.mdx @@ -2,16 +2,17 @@ title: "ワークフロー API 形式" description: "ComfyUI ワークフローの API 形式とそのエクスポート方法" icon: "file-code" -translationSourceHash: bec45e36 +translationSourceHash: 2e0e77fb translationFrom: development/api-development/workflow-api-format.mdx translationBlockHashes: "_intro": 31c785ca "Save Format vs API Format": 686d4588 "How to Export": 2cc3da33 - "Converting Between Formats": 4d49017d - "Related Pages": 8c93dd5d + "Converting Between Formats": efb3b874 + "Related Pages": c241baf9 --- + ComfyUI ワークフローは、ノードのグラフを記述する JSON オブジェクトです。Cloud API や自身のサーバーを通じてプログラムから ComfyUI を呼び出す場合、ワークフローは**API 形式**で送信する必要があります。これはブラウザで使用される通常の保存形式とは異なる専用の JSON 構造です。 このページでは、両者の違いとワークフローを正しくエクスポートする方法を説明します。 @@ -161,18 +162,14 @@ ComfyUI フロントエンドでワークフローを開き、`File → Export W ## 形式の変換 -保存形式のワークフローを API 形式に変換する最も簡単な方法： - -1. フロントエンドで `File → Load` から `.json` ファイルを開く -2. `File → Export Workflow (API)` で再エクスポート +保存形式のワークフローを API 形式に変換する必要がある場合、最も簡単な方法は次のとおりです： -自動化が必要な場合は、各ノードの `x`、`y`、`width` フィールドを削除し、ルート JSON から `groups` と `extra` セクションを取り除くスクリプトを作成できます。 - ---- +1. フロントエンドで `File → Load` を使用して `.json` ファイルを開きます +2. `File → Export Workflow (API)` を使用してワークフローをエクスポートします ## 関連ページ -- [API 概要](/ja/development/api-development/overview) — Cloud と Server API の比較 -- [Cloud API 概要](/ja/development/cloud/overview) — Comfy Cloud に API 形式のワークフローを送信 -- [API 例](/ja/development/comfyui-server/api-examples) — API 形式ワークフローの実例 -- [API Key の取得](/ja/development/api-development/getting-an-api-key) — Cloud API と Partner Nodes に必要 +- [ワークフローの実行](/ja/development/run-workflows/overview): API とデプロイオプションの比較 +- [Cloud API 概要](/ja/development/cloud/overview): Comfy Cloud に API 形式のワークフローを送信 +- [API 例](/ja/development/comfyui-server/api-examples): API 形式ワークフローの実例 +- [API Key の取得](/ja/development/api-development/getting-an-api-key): Cloud API と Partner Nodes に必要 diff --git a/ja/development/cloud/api-reference.mdx b/ja/development/cloud/api-reference.mdx index 824abedbf..8fd061e01 100644 --- a/ja/development/cloud/api-reference.mdx +++ b/ja/development/cloud/api-reference.mdx @@ -2,14 +2,14 @@ title: "Cloud API リファレンス" description: "Comfy Cloud の完全な API リファレンスとコード例" icon: "book-open" -translationSourceHash: d9f1701a +translationSourceHash: 551b48b3 translationFrom: development/cloud/api-reference.mdx translationBlockHashes: - "_intro": fb7f419d + "_intro": 1729f5d3 "Setup": 311034bb "Object Info": 7b62a397 "Uploading Inputs": 92df17f8 - "Running Workflows": b87ac9c8 + "Running Workflows": f4b78035 "Checking Job Status": d74b4922 "WebSocket for Real-Time Progress": 02c49b4a "Downloading Outputs": 5e1d63d3 @@ -23,7 +23,7 @@ import WebSocketProgress from '/snippets/ja/cloud/websocket-progress.mdx' import DownloadOutputs from '/snippets/ja/cloud/download-outputs.mdx' - **実験的 API:** この API は実験的であり、変更される可能性があります。エンドポイント、リクエスト/レスポンス形式、および動作は予告なしに変更される場合があります。一部のエンドポイントはローカル ComfyUI との互換性のために維持されていますが、異なるセマンティクスを持つ場合があります（例：無視されるフィールド）。 + **非推奨:** v1 Cloud API は非推奨となり、[Comfy API v2](/ja/api-reference/v2/overview) が推奨されます。エンドポイント、リクエスト/レスポンス形式、および動作は予告なしに変更される場合があります。一部のエンドポイントはローカル ComfyUI との互換性のために維持されていますが、異なるセマンティクスを持つ場合があります（例：無視されるフィールド）。 このページでは、一般的な Comfy Cloud API 操作の完全な例を提供します。 @@ -274,7 +274,7 @@ def upload_mask(file_path: str, original_ref: dict) -> dict: 実行のためにワークフローを送信します。 - **同時送信をサポート:** サブスクリプションティアに応じて、前のジョブの完了を待たずに複数のワークフローを送信できます。ジョブはティアの制限まで並列で実行されます—追加のジョブは自動的にキューイングされます。詳細と同時実行制限については[並列実行](/ja/development/cloud/overview#並列実行（同時ジョブ）)をご覧ください。 + **同時送信をサポート:** サブスクリプションティアに応じて、前のジョブの完了を待たずに複数のワークフローを送信できます。ジョブはティアの制限まで並列で実行されます。追加のジョブは自動的にキューイングされます。詳細と同時実行制限については[並列実行](/ja/development/cloud/overview#並列実行（同時ジョブ）)をご覧ください。 ### ワークフローの送信 @@ -342,10 +342,10 @@ print(f"Submitted job: {prompt_id}") ### パートナーノードの使用 -ワークフローに[パートナーノード](/ja/tutorials/partner-nodes/overview)（Flux Pro、Ideogram などの外部 AI サービスを呼び出すノード）が含まれている場合、リクエストペイロードの `extra_data` フィールドに Comfy API キーを含める必要があります。 +ワークフローに[パートナーノード](/ja/tutorials/partner-nodes/overview)（Flux Pro、Ideogram などの外部 AI サービスを呼び出すノード）が含まれている場合、リクエストペイロードの `extra_data` フィールドに Comfy APIキーを含める必要があります。 - ブラウザでワークフローを実行する際、ComfyUI フロントエンドは自動的に API キーを `extra_data` にパッケージ化します。このセクションは API を直接呼び出す場合のみ関連します。 + ブラウザでワークフローを実行する際、ComfyUI フロントエンドは自動的に APIキーを `extra_data` にパッケージ化します。このセクションは API を直接呼び出す場合のみ関連します。 @@ -381,7 +381,7 @@ async function submitWorkflowWithPartnerNodes( return result.prompt_id; } -// ワークフローにパートナーノードが含まれている場合に使用（例：Flux Pro、Ideogram など） +// Use when workflow contains Partner Nodes (e.g., Flux Pro, Ideogram, etc.) const promptId = await submitWorkflowWithPartnerNodes(workflow, API_KEY); ``` @@ -409,16 +409,16 @@ def submit_workflow_with_partner_nodes(workflow: dict, api_key: str) -> str: response.raise_for_status() return response.json()["prompt_id"] -# ワークフローにパートナーノードが含まれている場合に使用 +# Use when workflow contains Partner Nodes prompt_id = submit_workflow_with_partner_nodes(workflow, API_KEY) ``` - API キーは [platform.comfy.org](https://platform.comfy.org/login) で生成してください。これは Cloud API 認証（`X-API-Key` ヘッダー）に使用されるのと同じキーです。[API キーを取得する](/ja/development/api-development/getting-an-api-key)も参照してください。 + APIキーは [platform.comfy.org](https://platform.comfy.org/login) で生成してください。これは Cloud API 認証（`X-API-Key` ヘッダー）に使用されるのと同じキーです。詳しい手順については[APIキーを取得する](/ja/development/api-development/getting-an-api-key)をご覧ください。 -### ワークフロー入力の修改 +### ワークフロー入力の変更 ```typescript TypeScript diff --git a/ja/development/cloud/openapi.mdx b/ja/development/cloud/openapi.mdx index 483043a9e..32fdba6aa 100644 --- a/ja/development/cloud/openapi.mdx +++ b/ja/development/cloud/openapi.mdx @@ -3,12 +3,12 @@ title: "OpenAPI 仕様" description: "Comfy Cloud API の機械可読な OpenAPI 仕様" icon: "file-lines" openapi: "/openapi-cloud.yaml" -translationSourceHash: e4816d50 +translationSourceHash: 7fed1456 translationFrom: development/cloud/openapi.mdx --- - **実験的 API:** この API は実験的であり、変更される可能性があります。エンドポイント、リクエスト/レスポンス形式、および動作は、通知なしに変更される場合があります。 + **非推奨:** v1 Cloud API は非推奨となり、[Comfy API v2](/ja/api-reference/v2/overview) が推奨されます。エンドポイント、リクエスト/レスポンス形式、および動作は、通知なしに変更される場合があります。 # Comfy Cloud API 仕様 @@ -72,4 +72,4 @@ X-API-Key: your-api-key wss://cloud.comfy.org/ws?clientId={uuid}&token={api_key} ``` -メッセージタイプと処理については、[API リファレンス](/ja/development/cloud/api-reference#リアルタイム進捗のための-websocket) を参照してください。 \ No newline at end of file +メッセージタイプと処理については、[Cloud API リファレンス](/ja/development/cloud/api-reference#リアルタイム進捗のための-websocket) を参照してください。 \ No newline at end of file diff --git a/ja/development/cloud/overview.mdx b/ja/development/cloud/overview.mdx index e15274233..a2098985a 100644 --- a/ja/development/cloud/overview.mdx +++ b/ja/development/cloud/overview.mdx @@ -1,38 +1,32 @@ --- title: "Cloud API 概要" description: "Comfy Cloud へのプログラムによるアクセス。ワークフローの実行、ファイル管理、実行状況の監視が可能です" -translationSourceHash: 6665bfb0 +translationSourceHash: 6a260137 translationFrom: development/cloud/overview.mdx translationBlockHashes: - "_intro": f40bf637 - "Credits and Usage": 19764ac7 + "_intro": 63c5c8f5 "Base URL": 85630f85 - "Authentication": e132cfdf - "Running Workflows": 2cc935a9 - "What the SDKs Don't Cover Yet": 0f00e607 + "Authentication": f8beff52 + "What the SDKs Don't Cover Yet": 3552c4fe "Available Endpoints": 5492fb80 "Error Handling": f5e3c80a - "Next Steps": 09da291f + "Next Steps": c1b0212b --- - **実験的 API:** この API は実験的であり、変更される可能性があります。エンドポイント、リクエスト/レスポンス形式、および動作は予告なく変更される場合があります。 + **非推奨:** v1 Cloud API は、[Comfy API v2](/ja/api-reference/v2/overview) を優先するため非推奨となりました。既存の統合や、v2 がまだ公開していないクラウド機能向けには引き続き利用可能ですが、エンドポイントや動作は予告なく変更される場合があります。 -# Comfy Cloud API +v1 Cloud API は、クラウドインフラストラクチャ上でワークフローを実行するための Comfy のマネージドサービスである [Comfy Cloud](/ja/development/deploy/cloud) へのプログラムによるアクセスを提供します。 -Comfy Cloud API は、Comfy Cloud インフラストラクチャ上でワークフローを実行するためのプログラムによるアクセスを提供します。この API はローカルの ComfyUI の API と互換性があり、既存の統合を簡単に移行できます。 +Comfy Cloud はステートフルなアプリケーションです。アカウントには、ジョブをまたいで永続する状態（クレジット、サブスクリプションティア、アップロード済みのアセット、生成済みの出力、ジョブキュー、インストール済みのモデルとノードのセット）が保持されます。v1 API はそのアプリケーション全体のインターフェースであり、キュー管理、モデルブラウジング、ノード定義、アカウントエンドポイントなど、ポータブルな [Comfy API v2](/ja/api-reference/v2/overview) ではサポートされていない機能を含みます。ワークフローの送信と結果の取得には、v2（またはそれをラップする SDK）を使用してください。この方法は、サーバーレスデプロイやセルフホスト型 ComfyUI でも機能します。その周辺のクラウド固有の機能には v1 を使用してください。 -Python または TypeScript で作業している場合は、[Comfy SDKs](/ja/development/api-development/sdks) を使用してください。これらの SDK はこの API をラップしており、ワークフローを実行するための最短の方法です。このページでは、Comfy Cloud に固有の内容（APIキー、クレジット、同時実行制限）について説明します。その他の内容は[Cloud API リファレンス](/ja/development/cloud/api-reference)に記載されています。 +ワークフローを実行するには、[Comfy Cloud クイックスタート](/ja/development/deploy/cloud#クイックスタート) と [Comfy SDKs](/ja/development/api-development/sdks) から始めてください。クレジットと同時実行制限については [Comfy Cloud ページ](/ja/development/deploy/cloud) で説明しています。実行可能な v1 の例は [Cloud API リファレンス](/ja/development/cloud/api-reference) にあります。このページでは、v1 に固有のインターフェース（認証と、v2 が公開していないエンドポイント）について説明します。 - **サブスクリプションが必要:** API へのアクセスは **Standard**、**Creator** および **Pro** ティアで利用可能です。Free ティアには API アクセスは含まれません。詳細は[料金ページ](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)をご覧ください。 + **サブスクリプションが必要です:** API アクセスには有料の Comfy Cloud サブスクリプションが必須です。無料ティアには含まれません。[料金ページ](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)をご覧ください。 -## クレジットと使用量 - -API リクエストは、Comfy Cloud のウェブ UI と同じ月間クレジット枠から消費されます。API 専用のクレジットプールはありません。各ティアに含まれるクレジット、追加購入オプション、ワークフロー単位のランタイム上限は、API ジョブにも UI ジョブと同じ条件で適用されます。Standard、Creator、Pro の各ティアの月間クレジット数については、[料金ページ](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)を参照してください。月の途中でクレジットが不足した場合、アカウントダッシュボードから追加購入できます。 - ## ベース URL ``` @@ -43,75 +37,28 @@ https://cloud.comfy.org ## 認証 -すべての API リクエストには API キーが必須です。生の HTTP では `X-API-Key` ヘッダーで渡します。SDK では、API キーをクライアントに一度渡すだけで、クライアントがすべてのリクエストを認証します。 - -### API キーの取得 - -クラウド API キーの作成と管理方法については、[API キーの取得](/ja/development/api-development/getting-an-api-key)を参照してください。 - -### API キーの使用 +すべての v1 リクエストには、`X-API-Key` ヘッダーで渡される API キーが必要です： - -```bash curl +```bash curl -X GET "https://cloud.comfy.org/api/user" \ -H "X-API-Key: $COMFY_CLOUD_API_KEY" ``` -```python Python -import os -from comfy_sdk import Comfy - -client = Comfy(api_key=os.environ["COMFY_CLOUD_API_KEY"]) -``` - -```typescript TypeScript -import { Comfy } from "@comfyorg/sdk"; - -const client = new Comfy({ apiKey: process.env.COMFY_CLOUD_API_KEY! }); -``` - - -無効なキーまたは不足しているキーは `401` を返し、SDK では `Unauthorized` としてスローされます。アクティブでないサブスクリプションのキーは `429` を返します。 - -同じキーが[パートナーノード](/ja/tutorials/partner-nodes/overview)でも使用されます。HTTP では、`extra_data.api_key_comfy_org` に再度渡します。SDK では、`submit()` に `api_key` を渡すと自動的に処理されます。 - -## ワークフローの実行 - -ワークフローは [API 形式](/ja/development/api-development/workflow-api-format)（ComfyUI フロントエンドの「ワークフローをエクスポート（API）」オプションが生成する JSON）で送信されます。ワークフローを送信すると、ジョブは非同期で実行され、完了時に出力をダウンロードします。 - - - Python または TypeScript で、SDK のインストール、ワークフローの送信、進捗状況のリアルタイム追跡、出力の保存ができます。ここから始めましょう。 - - -HTTP エンドポイントを直接呼び出す場合、別の言語から、または以下の機能を使用する場合は、[Cloud API リファレンス](/ja/development/cloud/api-reference) を参照してください。そこには、送信、ポーリング、WebSocket プロトコル、および curl、Python、TypeScript の例による出力ダウンロードが記載されています。 - -### 並列実行（同時ジョブ） - -API ユーザーは、前のジョブの完了を待たずに複数のワークフローを同時に送信できます。ジョブが受け入れられるとすぐに送信が返されるため、複数のジョブを進行中に保つことができます。ディスパッチャは、サブスクリプション階層の上限までそれらを並列に実行します。 - -| サブスクリプション階層 | 同時ジョブ数 | -|-------------------|-----------------| -| Standard | 1 | -| Creator | 3 | -| Pro | 5 | - -同時実行制限を超えて送信されたジョブは、通常どおりキューに入り、スロットが空き次第自動的に実行されます。キュー自体が満杯の場合、SDK は `QueueFull` を発生させる前に、限られた回数だけ再試行します。 +キーの作成と管理方法については、[API キーの取得](/ja/development/api-development/getting-an-api-key)を参照してください。無効なキーまたは不足しているキーは `401` を返します。アクティブでないサブスクリプションのキーは `429` を返します。 - - 並列実行は現在、API 経由でのみ利用可能です。サブスクリプションの詳細については、[料金ページ](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api) を参照してください。 - +同じキーが[パートナーノード](/ja/tutorials/partner-nodes/overview)でも使用されます。HTTP では、`extra_data.api_key_comfy_org` に再度渡します。例については、[パートナーノードの使用](/ja/development/cloud/api-reference#パートナーノードの使用)を参照してください。 ## SDKがまだカバーしていない機能 -SDKが行うことは1つだけです。ワークフローを実行し、結果を取得することです。クラウドのその他の機能にはHTTP経由でしかアクセスできないため、実行にSDKを使用する場合でも、これらのエンドポイントを直接呼び出してください。 +SDKは、ワークフローの実行、結果の取得、およびジョブのキャンセルをカバーしています。クラウドのその他の機能にはHTTP経由でしかアクセスできないため、実行にSDKを使用する場合でも、これらのエンドポイントを直接呼び出してください。 | 機能 | エンドポイント | 参照 | |---|---|---| | キューのステータス、実行中および保留中のジョブ | `GET /api/queue` | [キューの管理](/ja/development/cloud/api-reference#キュー管理) | | 現在の実行を中断 | `POST /api/interrupt` | [キューの管理](/ja/development/cloud/api-reference#キュー管理) | | ノード定義と入力仕様 | `GET /api/object_info` | [オブジェクト情報](/ja/development/cloud/api-reference#オブジェクト情報) | -| 利用可能なモデルのブラウズ | モデルエンドポイント | [Cloud API リファレンス](/ja/development/cloud/api-reference) | -| アカウントとユーザー情報 | `GET /api/user` | [Cloud API リファレンス](/ja/development/cloud/api-reference) | +| 利用可能なモデルのブラウズ | モデルエンドポイント | [OpenAPI仕様](/ja/development/cloud/openapi) | +| アカウントとユーザー情報 | `GET /api/user` | [OpenAPI仕様](/ja/development/cloud/openapi) | | 既存の画像を参照するマスクのアップロード | `POST /api/upload/mask` | [入力のアップロード](/ja/development/cloud/api-reference#入力のアップロード) | ジョブのキャンセルは、両方の方法でカバーされています。SDKはハンドルを保持しているジョブをキャンセルでき、`POST /api/queue` はIDでキャンセルします。 @@ -146,8 +93,8 @@ SDKは、代わりにこれらを型付き例外としてスローします。`U ## 次のステップ - - Python または TypeScript からワークフローを実行できます。アセット、ライブイベント、型付きエラーに対応しています。 + + クイックスタート、クレジット、および同時実行制限。 curl、Python、TypeScript の例を含む、完全なエンドポイントドキュメント。 diff --git a/ja/development/comfy-api/overview.mdx b/ja/development/comfy-api/overview.mdx new file mode 100644 index 000000000..8f719c1b1 --- /dev/null +++ b/ja/development/comfy-api/overview.mdx @@ -0,0 +1,20 @@ +--- +title: "Comfy API" +sidebarTitle: "概要" +description: "ComfyUI ワークフローをヘッドレスで実行するための公開 API" +translationSourceHash: 2b35da5a +translationFrom: development/comfy-api/overview.mdx +--- + +ComfyUI をヘッドレスで実行するための公開 API は、時間とともに進化してきました。新しい統合には、[Comfy API v2](/ja/api-reference/v2/overview) を使用してください。この API は、オープンソースの ComfyUI（ベータ期間中は [API Proxy](/ja/development/comfyui-server/api-proxy) 経由）、Comfy Cloud、および新しい [Serverless API](/ja/development/serverless/overview) でサポートされています。古いバージョンには、非推奨の [v1 Cloud API](/ja/development/cloud/overview) が含まれています。 + + + + あらゆる言語、あらゆる環境でワークフローを実行するためのバージョン管理された HTTP API。ここから始めましょう。 + + + 既存の統合向けに引き続き利用可能な、従来の Comfy Cloud API。 + + + +関連項目: [Serverless API](/ja/development/serverless/overview) · [Comfy SDKs](/ja/development/api-development/sdks) · [APIキーの取得](/ja/development/api-development/getting-an-api-key) \ No newline at end of file diff --git a/ja/development/comfyui-server/api-examples.mdx b/ja/development/comfyui-server/api-examples.mdx index ead5d2e13..8912c434e 100644 --- a/ja/development/comfyui-server/api-examples.mdx +++ b/ja/development/comfyui-server/api-examples.mdx @@ -1,14 +1,14 @@ --- title: "API 例" description: "ComfyUI Server API を呼び出す3つのパターン" -translationSourceHash: 5babb456 +translationSourceHash: 7cb0120b translationFrom: development/comfyui-server/api-examples.mdx translationBlockHashes: - "_intro": 9b610c63 + "_intro": 84518317 "Method 1: Submit and Forget (HTTP only)": 040a0a2d "Method 2: WebSocket + History (Monitor Completion)": ce4e5a84 "Method 3: WebSocket with SaveImageWebsocket (Real-time Images)": e0bafb7d - "Which Method Should I Use?": 6856579f + "Which Method Should I Use?": 95cec253 --- このページでは、シンプルな HTTP 送信から WebSocket を使用したリアルタイム画像出力まで、ComfyUI Server API との3つの対話方法を紹介します。 @@ -16,7 +16,7 @@ translationBlockHashes: すべての例は[デフォルトの SD1.5 ワークフロー](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/script_examples)を使用しています。API を使用する前に、ワークフローを [API 形式](/ja/development/api-development/workflow-api-format) でエクスポートする必要があります。 - これらの例は Python 標準ライブラリと `websocket-client` パッケージ（`pip install websocket-client`）を使用しています。API プロトコルは言語に依存しません — TypeScript と curl 版については [Cloud API リファレンス](/ja/development/cloud/api-reference)を参照してください。 + これらの例は Python 標準ライブラリと `websocket-client` パッケージ（`pip install websocket-client`）を使用しています。API プロトコルは言語に依存しません。TypeScript と curl 版については [Cloud API リファレンス](/ja/development/cloud/api-reference)を参照してください。 --- @@ -249,13 +249,13 @@ def get_images(ws, prompt): - **送って忘れる。** 即時の出力が必要ない場合に。 + **送って忘れる。** 即時の出力が必要ない場合、または後で結果を取得しても問題ない場合に使用します。 - - **推奨。** 完了を待ち、結果をダウンロード。シンプルさと信頼性の最適なバランス。 + + **推奨。** 完了を待ち、出力をダウンロード。シンプルさと信頼性の最適なバランス。 - - **リアルタイム画像。** ディスク書き込みなしで画像を受け取りたいインタラクティブなアプリに。 + + **リアルタイム画像。** ディスク書き込みなしで画像を受け取りたいインタラクティブなアプリに最適です。 diff --git a/ja/development/comfyui-server/api-proxy.mdx b/ja/development/comfyui-server/api-proxy.mdx new file mode 100644 index 000000000..6074200e4 --- /dev/null +++ b/ja/development/comfyui-server/api-proxy.mdx @@ -0,0 +1,64 @@ +--- +title: "セルフホスト型ComfyUI向けAPIプロキシ" +sidebarTitle: "APIプロキシ" +description: "ご自身のComfyUIの前面でComfy API v2を提供し、公式SDKがワークフローを実行できるようにします" +icon: "plug" +translationSourceHash: 8cd80671 +translationFrom: development/comfyui-server/api-proxy.mdx +--- + +[Comfy SDK](/ja/development/api-development/sdks)は[Comfy API v2](/ja/api-reference/v2/overview)に対応しています。ベータ期間中、セルフホスト型のComfyUIは、それ自体ではv2 APIを提供しません。[comfy-api-proxy](https://github.com/Comfy-Org/comfy-api-proxy)は、インスタンスと一緒に実行され、その前面でv2コントラクトを提供する小さなオープンソースサービスです。 + + + プロキシは暫定措置です。v2 APIが安定化すると、ComfyUIコアに組み込まれ、プロキシは不要になります。 + + +## インストールと実行 + +```bash +pip install comfy-api-proxy +comfy-api-proxy +``` + +デフォルトでは、`127.0.0.1:8188`で実行されているComfyUIをプロキシし、`127.0.0.1:8189`でv2 APIを提供します。いずれかを変更するには、`--comfyui`と`--port`を使用してください。 + +インストールしたComfyUIにモデルファイルもアップロードしたい場合は、`--comfyui-base-dir /path/to/ComfyUI`を指定して実行してください。 + +## SDKをプロキシに接続する + +ベースURLを設定し、通常どおりクライアントを構築します： + +```bash +export COMFY_BASE_URL="http://127.0.0.1:8189" +``` + + +```python Python +from comfy_sdk import Comfy + +client = Comfy() +``` + +```typescript TypeScript +import { Comfy } from "@comfyorg/sdk"; + +const client = new Comfy(); +``` + + +[SDKガイド](/ja/development/api-development/sdks)のすべての内容は、Comfy Cloudに対する場合と同じようにプロキシに対しても機能します。 + +## 認証 + +デフォルトでは、認証は必須ではありません。プロキシが静的ベアラートークンで設定されている場合は、そのトークンをSDKのAPIキーとして渡します：`Comfy(api_key="...")`。 + + + プロキシはデフォルトではループバックにのみバインドされます。ループバックの外に公開する場合（例：レンタルGPU上のComfyUIの前面）、ベアラートークンを設定するか、認証付きリバースプロキシをその前面に配置してください。 + + +## 次のステップ + +- [Comfy SDK](/ja/development/api-development/sdks)：クライアントガイド +- [Comfy API v2リファレンス](/ja/api-reference/v2/overview)：プロキシが提供するHTTPコントラクト +- [セルフホスティングオプション](/ja/development/deploy/self-hosting)：プロキシの背後でComfyUIを実行する場所 +- [デザインノート](/ja/development/api-development/sdks-design#ローカルプロキシ)：プロキシが存在する理由 \ No newline at end of file diff --git a/ja/development/deploy/cloud.mdx b/ja/development/deploy/cloud.mdx new file mode 100644 index 000000000..d6470141d --- /dev/null +++ b/ja/development/deploy/cloud.mdx @@ -0,0 +1,92 @@ +--- +title: "Comfy Cloud" +description: "API経由でワークフローを実行するための常時利用可能なマネージドデプロイメントとして、Comfy Cloud を使用します" +icon: "cloud" +translationSourceHash: 85fe9d3e +translationFrom: development/deploy/cloud.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 0e344465 + "Quickstart": 39dc57b9 + "Credits and Usage": 59862ddf + "Parallel Execution (Concurrent Jobs)": b2b88317 + "Existing v1 integrations": 84a629df +--- +Comfy Cloud は、ステートフルかつインタラクティブな、完全管理型の ComfyUI バージョンです。ローカルインストールと同様にブラウザでワークフローの構築と実行ができ、モデル、GPU、およびその間のすべては Comfy が管理します。また、Comfy Cloud をサーバーレス API エンドポイントとして使用し、API を通じて直接呼び出すこともできます。構築する環境も、作成するデプロイメントもありません。 + +これは、永続的なサーバーレスデプロイメントと考えることができます。[Serverless API](/ja/development/serverless/overview) のデプロイメントが、構築してリリースする 1 つのピン留めされた環境を提供するのに対し、Comfy Cloud は常に稼働する完全管理型の ComfyUI を提供します。 + + + Comfy Cloud を初めて利用する場合は、[Comfy Cloud の紹介](/ja/get_started/cloud) をご覧ください。このセクションでは、開発者向けに Comfy Cloud API の使用方法を説明します。 + + +## クイックスタート + +Comfy Cloud は [Comfy SDKs](/ja/development/api-development/sdks) がそのまま利用できます。ベースURLはデフォルトで Comfy Cloud を指すため、必要なのは [APIキー](/ja/development/api-development/getting-an-api-key) とワークフローだけです。APIアクセスには有料の Comfy Cloud サブスクリプションが必要です。無料プランには含まれていません。 + + + + [platform.comfy.org](https://platform.comfy.org) にログインしてキーを作成します。手順の詳細は [APIキーを取得する](/ja/development/api-development/getting-an-api-key) を参照してください。 + + + + ```bash Python + pip install comfy-sdk + ``` + + ```bash TypeScript + npm i @comfyorg/sdk + ``` + + + + クラウドエディターでワークフローを構築・テストし、`File → Export Workflow (API)` で `workflow_api.json` として保存します。[ワークフローAPI形式](/ja/development/api-development/workflow-api-format) を参照してください。 + + + + ```python Python + from comfy_sdk import Comfy + + client = Comfy(api_key="comfyui-...") # Comfy Cloud is the default target + + wf = client.workflows.from_file("workflow_api.json") + + job = client.run(wf) + for output in job.get_outputs("9"): + output.to_file(output.name) + ``` + + ```typescript TypeScript + import { Comfy } from "@comfyorg/sdk"; + + const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." }); // Comfy Cloud is the default target + + const wf = await client.workflows.fromFile("workflow_api.json"); + + const job = await client.run(wf); + await job.getOutputs("9")[0].toFile("out.png"); + ``` + + + `"9"` はワークフローファイル内の出力ノードのIDです。入力、進行状況イベント、エラー処理については [SDKガイド](/ja/development/api-development/sdks) を参照してください。 + + + +同じコードが Comfy Cloud、Serverless、セルフホスト環境の間でどのように移行するかについては、[ワークフローの実行](/ja/development/run-workflows/overview) を参照してください。 + +## クレジットと利用方法 + +APIリクエストは、Comfy Cloud Web UIと同じ月額クレジットを消費します。API専用のクレジットプールはありません。各ティアに含まれるクレジット量、トップアップオプション、およびワークフローごとの実行時間上限は、UIジョブとまったく同じようにAPIジョブにも適用されます。各ティアの月額クレジット量については、[料金ページ](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api) を参照してください。月の途中でクレジットが不足している場合は、アカウントのダッシュボードからトップアップを購入できます。 + +## 並列実行（同時ジョブ） + +APIユーザーは、前のジョブの完了を待たずに複数のワークフローを同時に送信できます。ジョブが受け付けられるとすぐに送信が返されるため、複数のジョブを進行中のままに保てます。ディスパッチャーは、サブスクリプションティアの上限までそれらを並列に実行します。現在の同時実行数については、[platform.comfy.org](https://platform.comfy.org) を確認してください。 + +同時実行制限を超えて送信されたジョブは通常どおりキューに入り、スロットが空き次第自動的に実行されます。キュー自体がいっぱいの場合は、SDKが限られた予算内で自動的にリトライを行い、その後 `QueueFull` を発生させます。 + + + 並列実行は現在、API経由でのみ利用できます。サブスクリプションの詳細については[料金ページ](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)を参照してください。 + + +## 既存のv1インテグレーション + +非推奨の[v1 Cloud API](/ja/development/cloud/overview)もComfy Cloudに対して動作します。既存のインテグレーション、または[Comfy API v2](/ja/api-reference/v2/overview)がまだ公開していないクラウド機能にのみ使用してください。実行可能な例は[Cloud API Reference](/ja/development/cloud/api-reference)（非推奨）にあります。 diff --git a/ja/development/deploy/overview.mdx b/ja/development/deploy/overview.mdx new file mode 100644 index 000000000..ad3d7ba59 --- /dev/null +++ b/ja/development/deploy/overview.mdx @@ -0,0 +1,53 @@ +--- +title: "ComfyUIのデプロイ" +sidebarTitle: "概要" +description: "ComfyUIを数百万回の生成にスケール" +icon: "map" +translationSourceHash: 0ae46a93 +translationFrom: development/deploy/overview.mdx +--- + +個々のマシンでComfyUIを実行することもできますが、本番環境のチームは通常、本番スケールを最大化するためにGPUクラスター上でComfyUIをホストします。ComfyUIには2つのデプロイ方法があります。[Developer Platform](https://platform.comfy.org)はComfyUIが管理するインフラ上で高速かつマネージドなセットアップを提供し、セルフホスト型ComfyUIは自分のマシンまたはインフラ上でComfyUIを実行できます。[Comfy Cloud](/ja/development/deploy/cloud)には、最小限のセットアップで使用できるAPIもあります。 + + + + オンデマンドのGPU容量を備えたマネージドエンドポイントとして、バージョン管理されたComfyUI環境をデプロイします。 + + + 自分のハードウェア、レンタルGPU、またはコンテナ上でComfyUIを実行します。完全な制御が可能です。 + + + +## どのデプロイ方法を使うべきですか？ + +### Developer Platform（サーバーレスAPI） + +Developer Platformはマネージドオプションです。以下の場合に選択してください： + +- 最小限のセットアップですぐに開始したい場合 +- インフラとメンテナンスの作業を削減したい場合 +- デプロイするカスタムノード、モデル、Pythonの依存関係を詳細に制御したい場合 +- 0から数千GPUまで、スケール方法を設定したい場合 +- ログの可視性や設定ツールなどの管理ツールを使用したい場合 + + + バージョン管理されたComfyUI環境を構築し、マネージドエンドポイントとしてデプロイします。 + + +### セルフホスト型ComfyUI + +セルフホストでは、ComfyUIの実行方法と環境の管理方法を制御できます。以下の場合に選択してください： + +- 自分のインフラ上でComfyUIを実行したい場合 +- アップグレード、設定、セキュリティを細かく制御したい場合 +- カスタムのスケーリングやプラットフォーム要件に合わせて設計したい場合 + + + 自分のハードウェア、GPUクラウド、またはコンテナ上でComfyUIを実行します。 + + +どちらの方法でも同じワークフローを実行できます。セルフホストインスタンスで構築・テストしたワークフローは、変更なしでDeveloper Platformに移行できます。どのデプロイ環境も同じ[API形式](/ja/development/api-development/workflow-api-format)を受け入れるためです。 + +## 次のステップ：デプロイに対してワークフローを実行する + +デプロイが稼働したら、[ワークフローの実行](/ja/development/run-workflows/overview)を参照して、アプリケーションから呼び出してください。[Comfy SDK](/ja/development/api-development/sdks)はすべてのデプロイ先で動作します。セルフホストインスタンスでは、v2ベータ期間中は追加で[API Proxy](/ja/development/comfyui-server/api-proxy)が必要です。 \ No newline at end of file diff --git a/ja/development/deploy/self-hosting.mdx b/ja/development/deploy/self-hosting.mdx new file mode 100644 index 000000000..db6b301c8 --- /dev/null +++ b/ja/development/deploy/self-hosting.mdx @@ -0,0 +1,69 @@ +--- +title: "セルフホスティングのオプション" +description: "独自のComfyUIデプロイメントを実行する: ベアメタル、RunpodやVast.aiなどのGPUクラウドプロバイダー、またはコミュニティDockerイメージ" +icon: "server" +translationSourceHash: 43accdb4 +translationFrom: development/deploy/self-hosting.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 474fec4e + "Your own hardware": 95a9f31a + "GPU cloud providers": f2ccf59e + "Community Docker images": 5eff1fd5 + "Next step: run workflows against it": 839fccd0 +--- +import DockerNotice from "/snippets/ja/install/docker-notice.mdx" + +セルフホスティングとは、ComfyUI を自分で実行し、それを API として呼び出すことを意味します。ハードウェア、モデル、カスタムノードを管理し、その見返りとして完全な制御を得られます。任意の GPU、任意のモデル、任意のノードパックを使用でき、データがインフラストラクチャの外に出ることはありません。 + +ComfyUI はデフォルトで HTTP サーバーとして実行されるため、動作するインストールはどれも既に API エンドポイントです。以下のオプションの違いは、そのインストールがどこにあるかだけです。 + +## 自前のハードウェア + +最もシンプルなデプロイ方法は、目の前にあるマシンを使うことです。ComfyUIをインストールすると、初期状態で`http://127.0.0.1:8188`を提供します： + +- Linux、macOS、Windows向けの[マニュアルインストール](/ja/installation/manual_install)。サーバーでのスタンダードな選択肢です +- ローカル開発には[Comfy Desktop](/ja/installation/desktop/overview)または[ポータブルWindowsビルド](/ja/installation/comfyui_portable_windows) + +ヘッドレス（ブラウザなし）で実行する場合や、デフォルト以外のアドレスで待ち受ける場合は、[サーバーのスタートアップフラグ](/ja/development/comfyui-server/startup-flags)を参照してください。例： + +```bash +python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188 +``` + + + ComfyUIサーバーにはデフォルトで認証がありません。信頼できるネットワーク上の非ループバックアドレスにのみバインドするか、認証付きリバースプロキシを前面に設置してください。 + + +## GPUクラウドプロバイダー + +GPUをお持ちでない場合は、GPUをレンタルしてComfyUIを実行できます。コミュニティでよく利用されているプロバイダーは次のとおりです: + +- **[Runpod](https://www.runpod.io)**: コミュニティのComfyUIテンプレートが事前設定されたGPUポッド。 +- **[Vast.ai](https://vast.ai)**: GPUマーケットプレイス。コミュニティのComfyUIテンプレートもここで利用できます。 + +これらのプロバイダーでは、通常はコミュニティテンプレートまたはイメージから始め、モデルとカスタムノードを追加します。その結果は、公開URLまたはSSHトンネルを介してアクセスする、通常のセルフホスト型ComfyUIです。 + + + これらのテンプレートはコミュニティによってメンテナンスされており、ComfyUIチームが公開またはサポートしているものではありません。認証情報やプライベートモデルを配置する前に、テンプレートが何をインストールするかを確認してください。 + + +このワークフローのマネージド版（ビルド、リリース、オートスケーリングがすべて処理される）が必要な場合は、[Serverless API](/ja/development/serverless/overview)がそれを提供します。 + +## コミュニティ Docker イメージ + + + +コンテナ化された ComfyUI は、他のセルフホストインストールと同様に動作します。サーバーポートを公開し、通常どおりに呼び出します。 + +## 次のステップ: そのサーバーに対してワークフローを実行する + +セルフホストデプロイメントは、次の2つの方法で呼び出すことができます。 + + + + 公式SDKを使用して、ご自身のインスタンスに対して呼び出せます。v2ベータ期間中は、ComfyUIと並んで動作する小さなサービスであるAPI Proxyが必要です。 + + + 追加のサービスなしで、REST APIとWebSocket APIを直接呼び出せます。ローカルで完全なAPIサーフェスを利用できますが、リリース間の互換性は保証されません。 + + diff --git a/ja/development/overview.mdx b/ja/development/overview.mdx index 80d4e6cf3..92e5184e2 100644 --- a/ja/development/overview.mdx +++ b/ja/development/overview.mdx @@ -1,76 +1,114 @@ --- title: "概要" description: "開発者としての ComfyUI の利用" -translationSourceHash: 6fb45989 +translationSourceHash: 2216fda1 translationFrom: development/overview.mdx translationBlockHashes: - "_intro": 21d39346 - "Build on ComfyUI": 9cfdb199 - "Deploy ComfyUI as a Server": 07693c4c - "Cloud API": 80dab2ed - "Agent Tools / MCP": abe9d443 - "Comfy CLI": 11578ce8 - "Custom Nodes": ef7496d1 - "Registry": 883b9485 + "_intro": 794a3ea0 + "Quick Start": 9fe6873a + "Deploy ComfyUI": a82d246f + "Run Workflows": 4e3fd1eb + "Agent Tools / MCP": f922d82b + "More": 68714e62 --- +ComfyUI はモジュール式の GenAI 推論エンジンです。サーバーとして実行したり、API 経由でアクセスしたり、カスタムノードで拡張したり、コマンドラインから管理したりできます。ほとんどの API 作業は次の 2 つのステップで構成されます。まず ComfyUI をどこかで実行し、次にアプリケーションからそれに対してワークフローを実行します。 -ComfyUI はモジュール式の GenAI 推論エンジンです。API サーバーとしてデプロイしたり、API 経由でアクセスしたり、カスタムノードで拡張したり、コマンドラインから管理したりできます。目的に合ったパスを選んでください。 +## クイックスタート -## ComfyUI 上で構築する +APIを試す最速の方法は、Comfy Cloudでワークフローを実行することです。デプロイするものは何もありません。SDKはデフォルトでComfy Cloudを指しているため、必要なのはワークフローと[APIキー](/ja/development/api-development/getting-an-api-key)だけです。 -独自のアプリケーションから ComfyUI ワークフローを実行し、結果を取得できます。公式 SDK はバージョン管理された HTTP API を基盤としており、同じコードが Comfy Cloud または自分でホストする ComfyUI インスタンスのどちらでも動作します。 + + + [ComfyUI Workflows](https://comfy.org/workflows)でコミュニティのワークフローをブラウズするか、エディタで独自のワークフローを構築します。[API形式](/ja/development/api-development/workflow-api-format)で`workflow_api.json`として保存します。 + + + + ```bash Python + pip install comfy-sdk + ``` - - Python または TypeScript SDK をインストールし、ワークフローを送信して、出力をダウンロードできます。現在ベータ版です。 - - -関連情報: [デザインノート](/ja/development/api-development/sdks-design) · [Comfy API v2 リファレンス](/ja/api-reference/v2/overview) · [API 概要](/ja/development/api-development/overview) + ```bash TypeScript + npm i @comfyorg/sdk + ``` + + + + + ```python Python + from comfy_sdk import Comfy -## ComfyUI をサーバーとしてデプロイ + client = Comfy(api_key="comfyui-...") # Comfy Cloud is the default target -自身の環境で ComfyUI を起動し、API エンドポイントとして公開します。WebSocket メッセージプロトコル、利用可能なルート、実行モードを解説します。 + wf = client.workflows.from_file("workflow_api.json") - - 自分のマシンで ComfyUI をサーバーとして実行します。起動、設定し、REST および WebSocket API で呼び出します。 - + job = client.run(wf) + for output in job.get_outputs("9"): + output.to_file(output.name) + ``` -関連リンク：[API の例](/ja/development/comfyui-server/api-examples) · [Partner Node API 連携](/ja/development/comfyui-server/api-key-integration) + ```typescript TypeScript + import { Comfy } from "@comfyorg/sdk"; -## Cloud API + const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." }); // Comfy Cloud is the default target -ハードウェアを管理することなく、Comfy Cloud 上でプログラムからワークフローを実行。REST API、OpenAPI 仕様、API Key を使った Partner Node 連携もカバー。 + const wf = await client.workflows.fromFile("workflow_api.json"); - - 認証方法、ジョブの送信、ステータス確認、Comfy Cloud からの結果ダウンロードを解説。 - + const job = await client.run(wf); + await job.getOutputs("9")[0].toFile("out.png"); + ``` + -関連リンク：[API リファレンス](/ja/development/cloud/api-reference) · [OpenAPI 仕様](/ja/development/cloud/openapi) · [API Key を取得する](/ja/development/api-development/getting-an-api-key) · [API 概要](/ja/development/api-development/overview) + `"9"`はワークフローファイル内の出力ノードのIDです。入力、進捗イベント、エラー処理については[SDKガイド](/ja/development/api-development/sdks)を参照してください。 + + + エンドポイントの背後に独自のモデルとカスタムノードが必要な場合は、[Serverless API](/ja/development/serverless/overview)で環境をデプロイします。同じSDKコードがそのまま動作し、ベースURLが変わるだけです。 + + -## Agent Tools / MCP +## ComfyUI のデプロイ -Model Context Protocol（MCP）を介して AI エージェントを ComfyUI に接続します。ホスト型 Cloud MCP から始めるか、Local MCP と Comfy CLI で他の構成に対応できます。 +ComfyUI を Developer Platform または自社インフラにデプロイし、スケールする方法を学びます。 - - Cloud MCP、Local MCP、Comfy CLI を比較し、AI エージェント統合に最適な構成を見つけます。 + + Serverless API、Comfy Cloud、セルフホスティングを比較して、最適なターゲットを選びます。 -関連リンク：[Comfy MCP](/ja/agent-tools/mcp): クラウド接続とローカル接続 +関連情報: [Serverless API](/ja/development/serverless/overview) · [Comfy Cloud](/ja/development/deploy/cloud) · [セルフホスティングオプション](/ja/development/deploy/self-hosting) -## Comfy CLI +## ワークフローの実行 -ComfyUI のインストール、カスタムノード、ワークフローをコマンドラインから管理。インストール、更新、設定、自動化を効率的に。 +SDKとv2 HTTP APIを使用してワークフローを実行する方法を学びます。これらは、サーバーレスAPIエンドポイントとお客様自身のComfyUIインスタンスに対して動作します。 - - ターミナルから ComfyUI をインストール、更新、管理する方法を学びます。 + + Python SDKとTypeScript SDKをはじめ、どのクライアントがどのデプロイメントで動作するかを確認できます。 -関連リンク：[CLI リファレンス](/ja/comfy-cli/reference) · [トラブルシューティング](/ja/comfy-cli/troubleshooting) +関連情報: [Comfy SDKs](/ja/development/api-development/sdks) · [セルフホスト用APIプロキシ](/ja/development/comfyui-server/api-proxy) · [Comfy API v2リファレンス](/ja/api-reference/v2/overview) + +## Agent Tools / MCP -## カスタムノード +Model Context Protocol（MCP）を介して AI エージェントを ComfyUI に接続します。ホスト型 Cloud MCP から始めるか、Local MCP と Comfy CLI で他の構成に対応できます。 -Pythonバックエンド、JavaScript UI拡張機能、およびインテグレーションを使用してComfyUIを拡張できます。まずは[カスタムノードの概要](/ja/custom-nodes/overview)をご覧ください。 + + Cloud MCP、Local MCP、Comfy CLI を比較し、AI エージェント統合に最適な構成を見つけます。 + -## レジストリ（Registry） +関連リンク：[Comfy MCP](/ja/agent-tools/mcp): クラウド接続とローカル接続 -Comfy レジストリを通じてカスタムノードをパッケージ化して公開します。まずは [レジストリ概要](/ja/registry/overview) または [公開チュートリアル](/ja/registry/publishing) から始めてください。 +## その他 + + + + ComfyUIサーバーの生のRESTおよびWebSocket API：ルート、メッセージ、起動フラグ。 + + + ターミナルからComfyUIのインストール、更新、管理ができます。 + + + PythonバックエンドとJavaScript UI拡張機能でComfyUIを拡張します。 + + + Comfy Registryを通じてカスタムノードをパッケージ化して公開します。 + + diff --git a/ja/development/run-workflows/overview.mdx b/ja/development/run-workflows/overview.mdx new file mode 100644 index 000000000..dc1d9931f --- /dev/null +++ b/ja/development/run-workflows/overview.mdx @@ -0,0 +1,72 @@ +--- +title: "ワークフローの実行" +sidebarTitle: "概要" +description: "ライブデプロイメントに対してComfyUIワークフローを実行する方法と、各クライアントがどのデプロイメントに対応しているか" +icon: "再生" +translationSourceHash: da349d7d +translationFrom: development/run-workflows/overview.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": e52c0d6b + "Start here: the Comfy SDKs": f5a1c8eb + "What works against what": 4c7a1885 + "Which API should I use?": d8c671c2 + "Getting started": 15a3c30d + "Prerequisites": 0f60482f +--- +#intro + +ComfyUI を[どこかにデプロイ](/ja/development/deploy/overview)したら、アプリケーションはその ComfyUI に対してワークフローを実行します。ワークフローを送信し、実行を待ち、出力をダウンロードします。このページでは、どのデプロイ先に対してどのクライアントを使用するかを解説します。 + +## ここから始める：Comfy SDKs + +新しい統合には、公式の**Comfy SDK**（PythonおよびTypeScript）と、それらが呼び出す[Comfy API v2](/ja/api-reference/v2/overview)を使用します。同じコードがすべてのデプロイ先で動作し、変更されるのはベースURLだけです。 + + + SDKをインストールし、ワークフローを送信して、出力をダウンロードします。現在はベータ版です。 + + +## 何が何に対応するか + +| デプロイメント | Comfy SDKs / API v2 | 備考 | +|---|---|---| +| **Serverless API デプロイメント** | 対応 | `COMFY_BASE_URL` を `https://.run.comfy.app` に設定し、APIキーを使用します | +| **Comfy Cloud** | 対応 | デフォルトのベースURLです。APIキーと有料サブスクリプションが必要です | +| **セルフホスト** | 対応（[API Proxy](/ja/development/comfyui-server/api-proxy) 経由） | v2 ベータ期間中は、ComfyUI と一緒に動作する小さなサービスが v2 API を提供します | + +セルフホストインスタンスでは、SDK を完全に使わず、生の [ComfyUI Server API](/ja/development/comfyui-server/comms_overview)（REST + WebSocket）を使用することもできます。これにより、キューやノード情報を含むローカルの全機能にアクセスできますが、リリース間の互換性は保証されていません。 + +## どのAPIを使うべきですか？ + +| | Comfy API v2 + SDKs | v1 Cloud API | ComfyUI Server API | +|---|---|---|---| +| **実行環境** | サーバーレスデプロイ、Comfy Cloud、またはAPIプロキシ経由のセルフホスト | Comfy Cloudのみ | セルフホストのみ | +| **互換性** | バージョン管理されており、v2内での追加変更のみ | 非推奨。予告なく変更される場合があります | リリース間での保証なし | +| **認証** | Cloudとサーバーレスでは `Authorization: Bearer`。セルフホスト: デフォルトではなし、オプションの静的ベアラートークン | `X-API-Key` ヘッダー（Comfy Cloudアカウント） | なし（ローカル）またはパートナーノード用のAPIキー | +| **公式クライアント** | Python SDKとTypeScript SDK | なし。HTTPで呼び出し | なし。HTTPで呼び出し | +| **プロトコル** | REST + SSE | REST + WebSocket | REST + WebSocket | +| **範囲** | ワークフローを実行して結果を取得 | モデルやアカウントを含むCloudの全機能 | キューやノード情報を含むローカルの全機能 | +| **最適な用途** | 今後も動作し続ける必要がある新規インテグレーション | 既存のインテグレーションと、v2がまだカバーしていないCloud機能 | 完全な制御、自分のインスタンスに対するカスタムツール | + +いずれも同じワークフロー形式（[API形式](/ja/development/api-development/workflow-api-format)）を受け入れるため、ローカルでワークフローを開発・テストし、変更なしで別のデプロイに移行できます。 + +## はじめに + + + + Python または TypeScript から、あらゆるデプロイ先に対してワークフローを実行します。 + + + 自身の ComfyUI の前面で v2 API を提供し、SDK がアクセスできるようにします。 + + + API が受け付ける JSON 形式でワークフローをエクスポートします。 + + + セルフホストインスタンスの生の REST および WebSocket API。 + + + +## 前提条件 + +- Comfy Cloud、サーバーレスデプロイメント、またはパートナーノードに触れるすべてのものには、[APIキー](/ja/development/api-development/getting-an-api-key)が必要です。完全にローカルなComfyUIでは、APIキーは不要です。 +- [API形式](/ja/development/api-development/workflow-api-format)でエクスポートされたワークフロー。 diff --git a/ja/development/serverless/overview.mdx b/ja/development/serverless/overview.mdx index e28afd79e..54e766b07 100644 --- a/ja/development/serverless/overview.mdx +++ b/ja/development/serverless/overview.mdx @@ -2,12 +2,12 @@ title: "Serverless API" description: "バージョン管理された ComfyUI 環境を構築し、マネージドエンドポイントとしてデプロイして、API 経由でワークフローを実行します。" icon: "cloud-arrow-up" -translationSourceHash: 011b0f78 +translationSourceHash: baa356d2 translationFrom: development/serverless/overview.mdx translationBlockHashes: - "_intro": 61dfd25a - "Quick start": 60f7fe62 - "The build file": fc8f3702 + "_intro": 43d41909 + "Quick start": deded1ad + "The Build file": 8fd3f83e "1. Initialize a Build": 3e2f5628 "2. Update and release": 79f5a9a4 "Regions and GPU availability": 3cf9a951 @@ -22,11 +22,11 @@ translationBlockHashes: Serverless API はベータ版です。[platform.comfy.org](https://platform.comfy.org) からサインアップしてアクセスをリクエストしてください。 -Serverless API は、ComfyUI ワークフローにマネージド URL とオンデマンドの GPU キャパシティを提供します。新しい Build and Deploy CLI は、ビルド定義をプロジェクト内に保持し、その定義からリリースを作成し、トラフィックを受け付ける準備ができたらリリースをデプロイします。 +Serverless API は、ComfyUI ワークフローにマネージド URL とオンデマンドの GPU キャパシティを提供します。**Build** は、ComfyUI 環境のバージョン管理された定義です。ローカルインストールから取得したモデル、カスタムノード、設定が含まれます。Build and Deploy CLI は、ビルド定義をプロジェクト内に保持し、その定義からリリースを作成し、トラフィックを受け付ける準備ができたらリリースをデプロイします。 - ローカルの ComfyUI インストールからビルド仕様を作成します。 + ComfyUI インストールからローカルのビルド定義を作成します。 Build からイミュータブルな Linux/NVIDIA リリースを切り出します。 @@ -49,8 +49,8 @@ compute の出力を使って、有効なリージョンと GPU を選択して comfy build init --name "my-comfy-build" --models-dir ./models --custom-nodes-dir ./custom_nodes comfy build push --release --target linux/nvidia -comfy deploy refs compute # 利用可能なリージョンと GPU クラスを取得 -comfy deploy up --gpu l4 --region --min 1 --max 4 --watch # デプロイメント ID を表示 +comfy deploy refs compute # get available regions and GPU classes +comfy deploy up --gpu l4 --region --min 1 --max 4 --watch # prints the deployment ID comfy deploy run --workflow workflow_api.json --deployment --output-dir ./results ``` @@ -67,10 +67,10 @@ comfy deploy run --workflow workflow_api.json --deployment --out このコマンドは Build を同期し、指定したターゲット向けのリリースを作成します。 - 選択した GPU がどこで利用可能か分からない場合は、まず確認します。 + 利用可能なリージョンと GPU クラスがまだ分からない場合は、まず確認してください。 ```bash - comfy deploy refs compute --region + comfy deploy refs compute ``` 次に、デプロイメントを作成または調整（reconcile）します。 @@ -97,11 +97,11 @@ comfy deploy run --workflow workflow_api.json --deployment --out -## ビルドファイル +## Buildファイル -`comfy-build.yaml` は Build のローカルにおける信頼できる情報源（source of truth）です。ビルド定義と最後に確認したリモートの状態を保存しているため、CLI は適切な Build を自動的に選択し、ローカルの変更がより新しいリモート定義を上書きしそうな場合に警告できます。 +`comfy-build.yaml` は、Buildのローカルにおける唯一の情報ソースです。Buildの定義と最後に確認されたリモート状態を保存するため、CLIは適切なBuildを自動的に選択でき、ローカルの変更が新しいリモート定義を上書きする前に警告を表示できます。 -このファイルはプロジェクトと一緒に管理してください。Build を記述するものであり、モデルのデータ自体は含みません。 +このファイルはプロジェクトと一緒に保管してください。このファイルはBuildを記述するものであり、モデルのバイトデータそのものは含みません。 ## 1. Build を初期化する diff --git a/ja/support/payment/payment-currency.mdx b/ja/support/payment/payment-currency.mdx index a82e51af0..38b22bfd1 100644 --- a/ja/support/payment/payment-currency.mdx +++ b/ja/support/payment/payment-currency.mdx @@ -2,7 +2,7 @@ title: Comfy Cloud の支払い通貨 sidebarTitle: 支払い通貨 description: Comfy Cloud の価格は USD で表示されます。チェックアウト時に USD を選択すると Alipay を使用できます。WeChat Pay はローカル API クレジットの場合のみ USD で利用できます。その他の通貨は銀行が換算する場合があります。 -translationSourceHash: e16d8f91 +translationSourceHash: 001b7e76 translationFrom: support/payment/payment-currency.mdx --- diff --git a/ja/troubleshooting/model-issues.mdx b/ja/troubleshooting/model-issues.mdx index 63c8da2a3..6b13e5ed3 100644 --- a/ja/troubleshooting/model-issues.mdx +++ b/ja/troubleshooting/model-issues.mdx @@ -3,11 +3,11 @@ title: "ComfyUI モデル問題のトラブルシューティングと解決方 description: "アーキテクチャの不一致、モデルの不足、読み込みエラーなど、モデル関連の問題のトラブルシューティング" icon: "cube" sidebarTitle: "モデル問題" -translationSourceHash: 1738398f +translationSourceHash: 4ece7de6 translationFrom: troubleshooting/model-issues.mdx translationBlockHashes: "Model Architecture Mismatch": 23e5abcf - "Missing Models Error": 82d7e510 + "Missing Models Error": ec98bd75 "Model Loading Errors": dd723562 "Model Performance Issues": f8467439 --- @@ -91,7 +91,7 @@ CheckpointLoaderSimple: - **VAE**: `models/vae/` - **LoRA**: `models/loras/` - **ControlNet**: `models/controlnet/` - - **埋め込み**: `models/embeddings/` + - **Embeddings**: `models/embeddings/` 3. **UI 間でモデルを共有するか、カスタムパスを使用する：** - 詳細な手順については [ComfyUI モデルの共有とカスタムモデルディレクトリ設定](/ja/installation/comfyui_portable_windows#外部モデルパスの追加) を参照 diff --git a/ja/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1-5.mdx b/ja/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1-5.mdx index 7323793b0..56fad1ab5 100644 --- a/ja/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1-5.mdx +++ b/ja/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1-5.mdx @@ -15,6 +15,7 @@ translationBlockHashes: --- + import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; ## ComfyUIにおけるACE-Step 1.5について diff --git a/ja/tutorials/audio/minimax/minimax-music-3.mdx b/ja/tutorials/audio/minimax/minimax-music-3.mdx index 7c55d2ac4..a69235fd6 100644 --- a/ja/tutorials/audio/minimax/minimax-music-3.mdx +++ b/ja/tutorials/audio/minimax/minimax-music-3.mdx @@ -2,10 +2,10 @@ title: "ComfyUI の MiniMax Music 3: AI 音楽生成" description: "構造化された音楽キャプションと歌詞から、最大5分間の完全な曲を生成するために ComfyUI で MiniMax Music 3 を使用する方法を学びます。" sidebarTitle: "MiniMax Music 3" -translationSourceHash: 6a6646e2 +translationSourceHash: 02b650c1 translationFrom: tutorials/audio/minimax/minimax-music-3.mdx translationBlockHashes: - "_intro": d5b11b67 + "_intro": 883223ea "Key features": 7a913ea4 "Getting started": e1d3e891 "MiniMax Music 3 Text to Music workflow": 822050b7 @@ -24,6 +24,10 @@ ComfyUI は、公式のサンプルワークフロー **MiniMax Music 3 Text to + +[コミュニティライセンス](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-Music3/blob/main/LICENSE)では、年間売上高が 2,000 万米ドル未満の企業による商用利用が許可されています。この基準を超える場合、商用利用には [MiniMax 商用ライセンス](https://comfy.org/minimax/license)が必要です。これは、唯一の正規販売代理店である Comfy から入手できます。 + + ## 主な機能 - **完全な楽曲**: イントロ、バース、プリコーラス、コーラス、ブリッジ、間奏、アウトロを含む、最大5分間の完全なトラックを生成 diff --git a/ja/tutorials/flux/flux-1-fill-dev.mdx b/ja/tutorials/flux/flux-1-fill-dev.mdx index 3ad1d0c23..3d8ab954b 100644 --- a/ja/tutorials/flux/flux-1-fill-dev.mdx +++ b/ja/tutorials/flux/flux-1-fill-dev.mdx @@ -2,17 +2,18 @@ title: "ComfyUI Flux.1 fill dev の使用例" description: "本ガイドでは、Flux.1 fill dev を用いた Inpainting（画像修復）および Outpainting（画像拡張）ワークフローの構築方法を解説します。" sidebarTitle: "Flux.1 fill dev" -translationSourceHash: d75c2bc6 +translationSourceHash: 9466d6e2 translationFrom: tutorials/flux/flux-1-fill-dev.mdx translationBlockHashes: "_intro": 73fb6ba4 "Introduction to Flux.1 fill dev Model": 6dfbcfd4 "Flux.1 Fill dev and related models installation": f1c9d9b6 - "Flux.1 Fill dev inpainting workflow": bc39310d + "Flux.1 Fill dev inpainting workflow": 016cb519 "Flux.1 Fill dev Outpainting Workflow": b0f0715d --- + ![Flux.1 fill dev](/images/tutorial/flux/flux-fill-dev-demo.jpeg) ## Flux.1 fill dev モデルの概要 @@ -59,25 +60,47 @@ ComfyUI/ ## Flux.1 Fill dev を用いた Inpainting ワークフロー -### 1. Inpainting ワークフローおよび関連アセット +### Flux.1 Inpaint {#flux_fill_inpaint_example} - -

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

- +Flux.1 inpaint ワークフローのプレビュー -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。 -![ComfyUI Flux.1 inpaint](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/inpaint/flux_fill_inpaint.png) + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "Flux.1 Inpaint" を検索してください + + -以下の画像をダウンロードし、入力画像として使用します。 -![ComfyUI Flux.1 inpaint input](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/inpaint/flux_fill_inpaint_input.png) +**入力素材** + +このファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードしてください： + + + + `LoadImage` ノード 17 · `flux_fill_inpaint_example_input_image.png` + + + +
+ flux_fill_inpaint_example_input_image.png +
+ +**出力例** + +
+ 入力画像 + Flux.1 inpaint の出力例 +
+ +### 1. Inpainting ワークフローとアセット -この画像には既にアルファチャンネルが含まれているため、別途マスクを描画する必要はありません。 -独自のマスクを作成したい場合は、[こちら](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/inpaint/flux_fill_inpaint_input_original.png)からマスクなしの画像を取得し、[ComfyUI レイアウト Inpainting の使用例](/ja/tutorials/basic/inpaint#マスクエディタの使用方法) の「MaskEditor の使用方法」セクションを参照して、`Load Image` ノード内でマスクを描画する方法を学んでください。 +対応する画像には既にアルファチャンネルが含まれているため、別途マスクを描画する必要はありません。 +独自のマスクを描画したい場合は、[こちらをクリック](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/inpaint/flux_fill_inpaint_input_original.png) してマスクなしの画像を取得し、[ComfyUI レイアウト Inpainting の使用例](/ja/tutorials/basic/inpaint#マスクエディタの使用方法) の MaskEditor の使用方法セクションを参照して、`Load Image` ノードでマスクを描画する方法を学んでください。 ### 2. ワークフローの実行手順 @@ -89,8 +112,8 @@ ComfyUI/ - clip_name1: `t5xxl_fp16.safetensors` - clip_name2: `clip_l.safetensors` 3. `Load VAE` ノードに `ae.safetensors` が正しく読み込まれていることを確認します。 -4. 本文書で提供される入力画像を `Load Image` ノードへアップロードします。マスクなしの画像を使用する場合は、マスクエディタを用いてマスクの描画を完了させてください。 -5. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl（macOS の場合 Cmd）+ Enter` を押してワークフローを実行します。 +4. 本文書で提供される入力画像を `Load Image` ノードへアップロードします。マスクなしのバージョンを使用する場合は、必ずマスクエディターを使用してマスクの描画を完了させてください。 +5. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してワークフローを実行します。 ## Flux.1 Fill dev Outpainting ワークフロー diff --git a/ja/tutorials/flux/flux-1-uso.mdx b/ja/tutorials/flux/flux-1-uso.mdx index 9f3273c07..05b66e3d0 100644 --- a/ja/tutorials/flux/flux-1-uso.mdx +++ b/ja/tutorials/flux/flux-1-uso.mdx @@ -2,7 +2,7 @@ title: "ByteDance USO ComfyUI ネイティブワークフローの例" description: "ByteDance の USO モデルを用いた統一スタイル・主体駆動型生成" sidebarTitle: "ByteDance USO" -translationSourceHash: 3911cc2c +translationSourceHash: 40ed139a translationFrom: tutorials/flux/flux-1-uso.mdx --- @@ -25,7 +25,7 @@ USO は以下の3つの主要なアプローチをサポートします： -### Flux.1 Dev USO 参照画像生成ワークフロー（`flux1_dev_uso_reference_image_gen`） +### Flux.1 Dev USO 参照画像生成 {#flux1_dev_uso_reference_image_gen} 参照画像を使用してスタイルと主体の両方を制御します。芸術スタイルを変更しながらキャラクターの顔を保持したり、新しいシーンに芸術スタイルを適用したりできます。 @@ -63,7 +63,7 @@ USO は以下の3つの主要なアプローチをサポートします： ### 1. ワークフローと入力 -### 2. モデルのダウンロードリンク +### 2. モデルリンク **checkpoints** @@ -80,7 +80,7 @@ USO は以下の3つの主要なアプローチをサポートします： **clip_visions** - [sigclip_vision_patch14_384.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/sigclip_vision_384/blob/main/sigclip_vision_patch14_384.safetensors) -上記すべてのモデルをダウンロードし、以下のディレクトリ構造に配置してください： +すべてのモデルをダウンロードし、以下のディレクトリに配置してください： ``` 📂 ComfyUI/ @@ -104,25 +104,25 @@ USO は以下の3つの主要なアプローチをサポートします： - 1.2 `LoraLoaderModelOnly` ノードに `dit_lora.safetensors` が正しく読み込まれていることを確認 - 1.3 `ModelPatchLoader` ノードに `projector.safetensors` が正しく読み込まれていることを確認 - 1.4 `Load CLIP Vision` ノードに `sigclip_vision_patch14_384.safetensors` が正しく読み込まれていることを確認 -2. コンテンツ参照（主体参照）： +2. コンテンツ参照： - 2.1 `Upload` をクリックして、提供済みの入力画像をアップロード - - 2.2 `ImageScaleToMaxDimension` ノードが入力画像をコンテンツ参照用にスケーリングします。512px ではキャラクターの特徴をより多く保持できますが、入力としてキャラクターの顔のみを使用する場合、出力画像でキャラクターが画面を過剰に占めてしまう（または品質が低下する）問題が生じることがあります。1024px に設定すると、より良好な結果が得られます。 -3. この例では、`content reference`（コンテンツ参照）の画像入力のみを使用しています。`style reference`（スタイル参照）の画像入力を使用したい場合は、マーカー付きノードグループを `Ctrl+B` でバイパスできます。 -4. プロンプトを自由に記述するか、デフォルトのまま使用 -5. 必要に応じて出力画像サイズを設定 -6. `EasyCache` ノードは推論速度の向上を目的としていますが、画質およびディテールの一部を犠牲にします。不要な場合は `Ctrl+B` でバイパス可能です。 + - 2.2 `ImageScaleToMaxDimension` ノードが入力画像をコンテンツ参照用にスケーリングします。512px ではキャラクターの特徴をより多く保持できますが、入力としてキャラクターの頭部のみを使用する場合、出力画像でキャラクターが占める領域が大きすぎるといった問題が生じることがよくあります。1024px に設定すると、はるかに良好な結果が得られます。 +3. この例では、`content reference`（コンテンツ参照）の画像入力のみを使用しています。`style reference`（スタイル参照）の画像入力を使用したい場合は、マーカー付きノードグループを `Ctrl-B` でバイパスできます。 +4. プロンプトを記述するか、デフォルトのまま使用 +5. 必要に応じて画像サイズを設定 +6. `EasyCache` ノードは推論速度の向上を目的としていますが、画質およびディテールの一部を犠牲にします。不要な場合は（Ctrl+B）でバイパスできます。 7. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(Cmd) + Enter` を使用してワークフローを実行 ### 4. 補足情報 -1. スタイル参照のみのワークフロー： +1. スタイル参照のみ： -同一のワークフロー内に、スタイル参照のみを用いるバージョンも提供しています。 +同一のワークフロー内に、スタイル参照のみを使用するバージョンも提供しています。 -![ワークフロー](/images/tutorial/flux/flux1_uso_reference_image_gen_style_reference_only.jpg) +![ワークフロー](/images/tutorial/flux/flux1_uso_reference_image_gen_style_reference_only.jpg) 唯一の違いは、`content reference` ノードを `Empty Latent Image` ノードに置き換えたことです。 -2. また、`Style Reference` グループ全体を `Ctrl+B` でバイパスすることで、このワークフローをテキストから画像を生成する（text-to-image）ワークフローとしても利用可能です。つまり、本ワークフローには以下の4種類のバリエーションがあります： +2. また、`Style Reference` グループ全体をバイパスして、このワークフローをテキストから画像を生成する（text-to-image）ワークフローとして使用することもできます。つまり、本ワークフローには以下の4種類のバリエーションがあります： - コンテンツ（主体）参照のみを使用 - スタイル参照のみを使用 - コンテンツ参照とスタイル参照を併用 diff --git a/ja/tutorials/flux/flux-2-dev.mdx b/ja/tutorials/flux/flux-2-dev.mdx index 98e5e53e8..d983461b9 100644 --- a/ja/tutorials/flux/flux-2-dev.mdx +++ b/ja/tutorials/flux/flux-2-dev.mdx @@ -37,45 +37,107 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' -## 単一画像生成ワークフロー +## Flux.2 Dev {#image_flux2} -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フローです。 +マルチリファレンスの一貫性とプロフェッショナルなテキスト描画で、フォトリアリスティックな画像を生成します。 - +Flux.2 Dev ワークフローのプレビュー + + + このワークフローを直接 Comfy Cloud で開きます + + ローカルで使用するための JSON ワークフローファイルをダウンロード + + + +**入力素材** - - ローカル環境で使用するための JSON ワークフロー・ファイルをダウンロード +このファイルを `LoadImage` ノード **46** にアップロードします： + + + + `LoadImage` ノード 46 · `image_flux2_input_image.png` + + +
+ Flux.2 Dev 用の入力画像 + Flux.2 Dev の出力例 +
+ +## 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。 +Flux.2 Dev テキストから画像へのワークフロープレビュー - + + このワークフローを直接 Comfy Cloud で開きます + + ローカル環境で使用するための JSON ワークフローファイルをダウンロード + + + +**出力例** + +![Flux.2 Dev テキストから画像への出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_flux2_text_to_image.png) + +## 商品モックアップ {#image_flux2_fp8} + +マルチリファレンスの一貫性を利用して、パッケージ、マグカップなどの製品にデザインパターンを適用することで、商品モックアップを作成します。 + +Flux.2 Dev 商品モックアップワークフローのプレビュー + + + + このワークフローをComfy Cloudで直接開きます + + + ローカルで使用するためのJSONワークフローファイルをダウンロードします + + + +**入力素材** + +これらのファイルを対応する`LoadImage`ノードにアップロードします： - - ローカル環境で使用するための JSON ワークフロー・ファイルをダウンロード + + + `LoadImage`ノード 42 · `image_flux2_input_ref_image.png` + + `LoadImage`ノード 46 · `image_flux2_input_Illustration.png` + + + +
+ Flux.2 Dev用の入力参照画像 + Flux.2 Dev用の入力イラスト +
+ +**出力例** -## モデルのダウンロードリンク +![Flux.2 Dev 商品モックアップの出力](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_flux2_fp8.png) + +## 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。 -### Anima Base v1：テキストから画像へ +### Anima Base v1：テキストから画像へ {#image_anima_base_v1} - - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "Anima Base v1" を検索 - +アニメやアートイラストを説明するテキストプロンプトを入力して、アニメのコンセプト、キャラクター、スタイルに焦点を当てた非写実的な画像を生成します。 - +Anima Base v1 テキストから画像生成ワークフローのプレビュー + + + Comfy Cloud で開く + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "Anima Base v1" を検索 + + + +**出力例** + +![Anima Base v1 出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_anima_base_v1.png) #### はじめに 1. ComfyUI を最新バージョンに更新するか、[Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org/?template=image_anima_base_v1&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=anima) を使用してください 2. **テンプレート** に移動し、**Anima Base v1** を検索します 3. **Anima Base v1: Text to Image** ワークフローを選択します -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 **実行** をクリックします +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 -#### サンプル出力 +### Anima Preview：アニメテキストから画像生成 {#image_anima_preview} -Anima Base v1 サンプル出力 +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 +Anima Preview テキストから画像生成ワークフローのプレビュー - - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "Anima Preview" を検索 - - - + + Comfy Cloud で開く + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "Anima Preview" を検索 + + + +**出力例** + +![Anima Preview 出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_anima_preview.png) #### はじめに 1. ComfyUI を最新バージョンに更新するか、[Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org/?template=image_anima_preview&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=anima) を使用してください 2. **テンプレート** に移動し、**Anima Preview** を検索します 3. **Anima Anime Text-to-Image Generation** ワークフローを選択します -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 **実行** をクリックします - -#### サンプル出力 - -Anima Preview サンプル出力 +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 デモ](https://raw.githubusercontent.com/HiDream-ai/HiDream-I1/main/assets/demo.jpg) 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' @@ -89,31 +90,55 @@ ComfyUI を最新バージョンにアップデートし、メニューから ` ## HiDream-O1-Image Dev ワークフロー -### 1. ワークフローをダウンロード +### HiDream O1 Dev {#image_hidream_o1_dev} -メニューから `ワークフロー` → `テンプレートを閲覧` → `Image` に進み、"HiDream O1 Dev" を見つけてください。 +テキストプロンプトとオプションの参照画像を入力します。テキストから画像への生成、画像編集、被写体駆動のパーソナライゼーションをサポートし、高解像度画像（最大 2048×2048）を生成します。 -![HiDream-O1-Image Dev ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_hidream_o1_dev.png) +HiDream O1 Dev ワークフローのプレビュー - - Download workflow + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "HiDream O1 Dev" を検索してください + - - Open in cloud +**入力素材** + +このファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードしてください: + + + + `LoadImage` ノード 213 · `noir_portrait.png` + + +
+ noir_portrait.png +
+ +**出力例** + +
+ 入力画像 + HiDream O1 Dev の出力例 +
+ +### 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} - +画像を編集可能なRGBAレイヤーに分解することで、再着色、置換、リサイズ、再配置のワークフローが可能になります。 + +Qwen-Image-Layered ワークフローのプレビュー + + + + JSON ワークフローファイルをダウンロード + + + セットアップ不要で、オンラインで ComfyUI を実行できます + + + +**入力素材** + +このファイルを `LoadImage` ノード **74** にアップロードしてください： + + + + `LoadImage` ノード 74 · `coastal_smiling_woman.png` + + + +![coastal_smiling_woman.png](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/coastal_smiling_woman.png) ## モデルのダウンロード先 diff --git a/ja/tutorials/image/z-image/z-image-turbo.mdx b/ja/tutorials/image/z-image/z-image-turbo.mdx index 039186496..15d966703 100644 --- a/ja/tutorials/image/z-image/z-image-turbo.mdx +++ b/ja/tutorials/image/z-image/z-image-turbo.mdx @@ -11,6 +11,7 @@ translationBlockHashes: --- + import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude.mdx index eb3f2665f..9c5302b52 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude.mdx @@ -1,23 +1,19 @@ --- title: "Anthropic Claude パートナーノード ComfyUI 公式サンプル" description: "本記事では、ComfyUI で Anthropic Claude パートナーノードを用いて会話機能を完了する方法について説明します" -sidebarTitle: "Anthropic Claude" -translationSourceHash: 7e9aa8b4 +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: eb3cd360 translationFrom: tutorials/partner-nodes/anthropic/claude.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 3e39abc0 - "Supported Models": 3e7b8294 - "Anthropic Claude Chat Workflow": a12a787a --- -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; Anthropic Claudeは、優れた推論能力、安全性、長いコンテキスト処理能力で知られる強力なAIモデルのファミリーです。ComfyUIはパートナーノードを通じてAnthropic Claude APIを統合しており、会話や画像分析のタスクのためにワークフロー内でClaudeを直接使用できます。 -このガイドでは、ComfyUIでAnthropic Claudeノードを使用する手順を説明します。 +## Anthropic Claude が得意なこと - - +- **強力な推論**: 優れた推論能力、安全性、長いコンテキスト処理能力で知られるモデルファミリー +- **会話および画像分析タスク**: パートナーノードを通じて、ComfyUI ワークフロー内で Claude を直接使用できます +- **マルチモーダル入力**: サポート対象のすべてのモデルが、テキストのみおよびテキスト+画像の入力に対応しており、リクエストごとに最大20枚の画像を使用できます +- **あらゆるワークロードに対応するモデル**: フラッグシップの Opus シリーズから、高スループットのユースケース向けの高速でコスト効率の高い Haiku まで ## サポート対象モデル @@ -33,32 +29,8 @@ Anthropic Claudeは、優れた推論能力、安全性、長いコンテキス すべてのモデルは、テキストのみとマルチモーダル(テキスト+画像)の両方の入力をサポートしており、リクエストごとに最大20枚の画像に対応しています。 -## Anthropic Claude チャットワークフロー +## ComfyUI で使用する -Anthropic Claude チャットワークフローのプレビュー - - - - Comfy Cloud で開く - - - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Anthropic Claude」を検索 - - - - -対応するテンプレートでは、画像を解釈して対応する作画プロンプトに変換するための、ロールプロンプトの分析と生成を行うプロンプトを用意しています。 - - -ワークフロー画像の番号付きの手順を参照して、基本的なワークフローの実行を完了してください。 - -1. `Load Image` ノードで、AI に解釈させたい画像を読み込みます（任意: テキストのみのクエリの場合はスキップしてください） -2. `Anthropic Claude` ノードで、`prompt` を変更して会話プロンプトを設定するか、`model` を変更して別の Claude モデルを選択します -3. （任意）`system_prompt` を設定して、モデルの行動指示を定義します -4. `Run` をクリックするか、`Ctrl(cmd) + Enter` を押して会話を実行します -5. API が結果を返した後、`Preview Any` ノードで AI の応答を表示します - -### 追加の注意事項 - -- ノードの高度なオプションで、`max_tokens`（最大 32000）と `temperature`（0.0 〜 1.0）を調整します。thinking が有効な場合、または `Opus 4.7` を選択した場合は、`temperature` は利用できず、ノードによって自動的に設定解除されます -- `seed` パラメータはノードを再実行するかどうかを制御します。シード値に関係なく、結果は非決定的です。 + +ComfyUI で Claude チャットワークフローを実行します（ローカルまたは Comfy Cloud） + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..16ab09a40 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude/workflow.mdx @@ -0,0 +1,44 @@ +--- +title: "ComfyUIでのAnthropic Claudeワークフロー" +description: "ComfyUI（ローカルまたはComfy Cloud）でAnthropic Claudeチャットワークフローを実行する方法" +sidebarTitle: "ワークフロー" +translationSourceHash: 97f5d159 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/anthropic/claude/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Anthropic Claude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、[Anthropic Claudeの概要](/ja/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude)を参照してください。 + + + + +## Anthropic Claudeチャットワークフロー + +Anthropic Claudeチャットワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloudで開く + + + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Anthropic Claude」を検索 + + + + +対応するテンプレートには、役割プロンプトを分析・生成するプロンプトが組み込まれており、画像を解釈して対応する描画プロンプトに変換するために使用します。 + + +ワークフロー画像内の番号付きステップを参照して、基本的なワークフロー実行を完了します： +1. `Load Image`ノードで、AIに解釈させたい画像を読み込みます（省略可能：テキストのみのクエリの場合はスキップ） +2. `Anthropic Claude`ノードで、`prompt`を変更して会話プロンプトを設定するか、`model`を変更して別のClaudeモデルを選択します +3. （省略可能）`system_prompt`を設定して、モデルの動作指示を定義します +4. `Run`をクリックするか、`Ctrl(cmd) + Enter`を押して会話を実行します +5. APIが結果を返した後、`Preview Any`ノードでAIの応答を確認します + +### 追加の注意事項 + +- ノードの高度なオプションで、`max_tokens`（最大32000）と`temperature`（0.0〜1.0）を調整します +- `seed`パラメータはノードが再実行されるかどうかを制御します。シード値に関係なく、結果は非決定的です \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx.mdx index 3928d561a..a2762edc7 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx.mdx @@ -1,100 +1,22 @@ --- title: "Beeble SwitchX Partner Nodes ComfyUI 公式例" -description: "ComfyUI で Beeble SwitchX Partner Nodes を使用して AI による画像・動画の再照明と環境編集を行う方法を解説します" -sidebarTitle: "Beeble SwitchX" -translationSourceHash: 4009b442 +description: "ComfyUI で Beeble SwitchX Partner Nodes を使用して AI による画像・ビデオの再照明と環境編集を行う方法を解説します" +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: 931824fb translationFrom: tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 470a081a - "Beeble SwitchX: Image Edit": 3b735087 - "Beeble SwitchX: Video Edit": 1b7b59a4 --- +[Beeble SwitchX](/ja/built-in-nodes/BeebleSwitchXImageEdit) パートナーノードを使用すると、オリジナルの被写体を保持しながら、既存の画像やビデオの環境、照明、スタイルを変換できます。キャラクターまたは被写体の画像と参照環境をアップロードすると、SwitchX が被写体を新しいシーンにリアルな照明と影で合成します。 -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; +## Beeble SwitchX が得意なこと -[Beeble SwitchX](/ja/built-in-nodes/BeebleSwitchXImageEdit) Partner Nodes を使用すると、元の被写体を保持しながら、既存の画像や動画の環境、照明、スタイルを変換できます。被写体画像と参照環境をアップロードするだけで、SwitchX が被写体を新しいシーンにリアルな照明と影で合成します。 +- **環境の置き換え**: 画像またはビデオの背景環境を参照シーンに置き換え、オリジナルの被写体を保持します +- **リアルな再照明**: 適切な照明、影、パースペクティブで被写体を新しい環境に合成します +- **動きを保持したビデオ編集**: ビデオ内のマスクされた被写体領域に再照明を適用し、マスクされていない領域はオリジナルのピクセルと動きを保持します +- **合成にすぐ使える出力**: 画像ワークフローはマスクされた切り抜きを保存し、ビデオワークフローは合成しやすいように別のアルファマットを生成します -このガイドでは、Image Edit と Video Edit の 2 つのワークフローを紹介します。 +## ComfyUI で使用する - - - -## Beeble SwitchX: 画像編集 - -参照画像を使用して背景環境を置き換え、被写体に再照明を適用します。 - -Beeble SwitchX 画像編集ワークフロー - - - - Comfy Cloud を開く - - - JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで "Beeble SwitchX: Image Edit" を検索 - - - -### 仕組み - -このワークフローは 2 つの入力画像を使用します： -- **被写体画像**：キャラクターやメインの被写体（背景込み） -- **参照環境**：適用したい新しいシーン、照明、スタイル - -ノードは被写体を新しい環境に適切な照明、影、遠近感で自然に合成した出力を生成します。 - -### 実行手順 - -1. **被写体画像をアップロード**：最初の **LoadImage** ノードで被写体画像（例：ヘッドホンを着用した人物）を読み込みます -2. **参照画像をアップロード**：2 つ目の **LoadImage** ノードでターゲット環境/スタイルを読み込みます -3. **プロンプトを入力**：**BeebleSwitchXImageEdit** ノードでシーンを説明します -4. **解像度を設定**：出力解像度を選択します -5. **シードを調整**：シードを変更して異なる結果を試します -6. **キューをクリック**：`Ctrl+Enter` で生成します -7. **結果を確認**：編集後の画像が **SaveImage** に表示され、マスクされた切り抜きが別途保存されます - -### ノードパラメータ - -| パラメータ | 説明 | -|---|---| -| `prompt` | シーンと環境の説明 | -| `resolution` | 出力解像度（例：720p） | -| `seed` | 再現性のためのシード値 | - -## Beeble SwitchX: 動画編集 - -元の動きとマスクされていない領域を保持しながら、動画に環境再照明を適用します。 - -Beeble SwitchX 動画編集ワークフロー - - - - Comfy Cloud を開く - - - JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで「Beeble SwitchX: Video Edit」を検索 - - - -### 仕組み - -このワークフローはソース動画と参照画像を受け取り、動画内のマスクされた被写体領域に参照照明と環境を適用します。マスクされていない領域は元のピクセルと動きを保持します。また、合成用のアルファマットも生成します。 - -### 実行手順 - -1. **ソース動画をアップロード**：**LoadVideo** ノードで入力動画を読み込みます -2. **参照画像をアップロード**：**LoadImage** ノードでターゲット環境/スタイルを読み込みます -3. **動画範囲を設定**：**Video Slice** ノードで処理するフレーム範囲を指定します（開始、終了を含む） -4. **プロンプトを入力**：**BeebleSwitchXVideoEdit** ノードで希望の環境と照明を説明します -5. **解像度を設定**：出力解像度を選択します -6. **シードを調整**：シードを変更して異なる結果を試します -7. **キューをクリック**：`Ctrl+Enter` を押します -8. **結果を確認**：編集済み動画が保存され、合成用の別のアルファマット動画が生成されます - -### 出力 - -| 出力 | 説明 | -|---|---| -| **編集済み動画**（`SaveVideo`） | マスク領域に新しい環境/照明が適用された最終動画 | -| **アルファマット**（`SaveVideo`） | 編集領域を合成するための別のアルファマット動画 | + +ComfyUI で Image Edit と Video Edit のワークフローを、ローカルまたは Comfy Cloud で実行できます + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..f36b7295c --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx/workflow.mdx @@ -0,0 +1,96 @@ +--- +title: "ComfyUI での Beeble SwitchX ワークフロー" +description: "ComfyUI（ローカルまたは Comfy Cloud）で Beeble SwitchX 画像編集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: 5ac847b7 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 37f35e2e + "Beeble SwitchX: Image Edit": 3b735087 + "Beeble SwitchX: Video Edit": 1b7b59a4 +--- +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Beeble SwitchXのワークフローを実行する方法を説明します。モデルが何であるか、また最も得意とする用途については、[Beeble SwitchXの概要](/ja/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx)を参照してください。 + + + + +## Beeble SwitchX: 画像編集 + +参照画像を使用して、背景環境を置き換え、被写体のライティングを調整します。 + +Beeble SwitchX 画像編集ワークフロー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Beeble SwitchX: 画像編集」を検索 + + + +### 仕組み + +このワークフローは、2つの入力画像を受け取ります: +- **被写体画像**: キャラクターや主要な被写体（背景付き） +- **参照環境**: 適用したい新しいシーン、照明、またはスタイル + +ノードは、被写体が新しい環境に自然に合成され、適切な照明、影、パースペクティブが適用された出力を生成します。 + +### 実行手順 + +1. **被写体画像をアップロード**: 最初の **LoadImage** ノードを使用して、被写体画像（例: ヘッドフォンを着用した人物）を読み込みます +2. **参照画像をアップロード**: 2番目の **LoadImage** ノードを使用して、対象の環境またはスタイルを読み込みます +3. **プロンプトを入力**: **BeebleSwitchXImageEdit** ノードでシーンを説明します +4. **解像度を設定**: 出力解像度を選択します +5. **シードを調整**: シードを変更すると、異なる結果が得られます +6. **キューをクリック**: `Ctrl+Enter` を押して生成します +7. **結果を確認**: 編集された画像が **SaveImage** に表示され、マスクされた切り抜きが別途保存されます + +### ノードパラメータ + +| パラメータ | 説明 | +|---|---| +| `prompt` | シーンと環境の説明 | +| `resolution` | 出力解像度（例: 720p） | +| `seed` | 再現可能な結果を得るためのランダムシード | + +## Beeble SwitchX: 動画編集 + +オリジナルのモーションとマスクされていない領域を保持しながら、ビデオに環境リライティングを適用します。 + +Beeble SwitchX 動画編集ワークフロー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Beeble SwitchX: 動画編集」を検索してください + + + +### 仕組み + +このワークフローは、ソースビデオと参照画像を入力として受け取り、ビデオ内のマスクされた被写体領域に参照ライティングと環境を適用します。マスクされていない領域では、オリジナルのピクセルとモーションが保持されます。また、このワークフローは、合成を容易にするためのアルファマットも生成します。 + +### 実行手順 + +1. **ソースビデオをアップロード**: **LoadVideo** ノードを使用して入力ビデオを読み込みます +2. **参照画像をアップロード**: **LoadImage** ノードを使用してターゲットの環境/スタイルを読み込みます +3. **ビデオ範囲を設定**: **Video Slice** ノードは、処理するフレーム範囲を制御します（開始、終了、両端を含む） +4. **プロンプトを入力**: **BeebleSwitchXVideoEdit** ノードで、希望する環境とライティングを記述します +5. **解像度を設定**: 出力解像度を選択します +6. **シードを調整**: シードを変更して異なる結果を生成します +7. **キューをクリック**: `Ctrl+Enter` を押します +8. **結果を表示**: 編集済みビデオが保存され、合成用に別のアルファマットビデオが生成されます + +### 出力 + +| 出力 | 説明 | +|---|---| +| **編集済みビデオ** (`SaveVideo`) | マスクされた領域に新しい環境/ライティングが適用された最終ビデオ | +| **アルファマット** (`SaveVideo`) | 編集済み領域の合成に使用する別のアルファビデオ | diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image.mdx index 35f530df3..24c25c0e0 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image.mdx @@ -1,80 +1,37 @@ --- title: "Flux 1.1 Pro Ultra Image パートナーノード：ComfyUI 公式ワークフロー例" description: "本ガイドでは、ComfyUI における Flux 1.1 Pro Ultra Image パートナーノードの使用方法について説明します" -sidebarTitle: "Flux 1.1 Pro Ultra Image" -translationSourceHash: e94b3136 +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: 78a73961 translationFrom: tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": da585322 - "Flux 1.1 Pro Ultra Image Node Documentation": b697bde5 - "Flux 1.1 [pro] Text-to-Image Tutorial": 2c930ef2 - "Flux 1.1[pro] Image-to-Image Tutorial": 6b3cfbea --- -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; - -FLUX 1.1 Pro Ultra は、BlackForestLabs が開発した高性能 AI 画像生成ツールであり、超高解像度と効率的な生成能力を特徴としています。標準版の4倍に相当する最大4MPの超高清画質をサポートしながら、単一画像の生成時間を10秒以内に抑えています。これは、同クラスの高解像度モデルと比較して2.5倍の高速化を実現しています。 +FLUX 1.1 Pro Ultra は、BlackForestLabs が開発した高性能 AI 画像生成ツールであり、超高解像度と効率的な生成能力を特徴としています。標準版の4倍に相当する最大4MPの解像度をサポートしながら、単一画像の生成時間を10秒以内に抑えています。これは、同クラスの高解像度モデルと比較して2.5倍の高速化を実現しています。 このツールには以下の2つの主要モードが備わっています： - **Ultra モード**：高解像度を必要とする用途（広告やECなど、細部の拡大表示が重要なシーン）向けに設計されており、プロンプトを正確に再現しつつ、生成速度も維持します。 - **Raw モード**：自然なリアリズムに重点を置き、肌の色調、ライティング、風景のディテールを最適化します。「AIらしさ」を低減し、写真表現やリアルなスタイルの制作に最適です。 -現在、ComfyUI では Flux 1.1 Pro Ultra Image ノードを正式にサポートしています。本ガイドでは以下の機能について解説します： -- Flux 1.1 Pro テキストから画像へ（Text-to-Image） -- Flux 1.1 Pro 画像から画像へ（Image-to-Image：Remix） - - - - -## Flux 1.1 Pro Ultra Image ノードのドキュメント - -ノードの各パラメーター設定の詳細については、以下のドキュメントをご参照ください： - -- [Flux 1.1 Pro Ultra Image](/images/built-in-nodes/api_nodes/bfl/flux-1-1-pro-ultra-image.jpg) - -## Flux 1.1 [pro] テキストから画像へ（Text-to-Image）チュートリアル - -### 1. ワークフローファイルのダウンロード - -以下のファイルをダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップすることで、ワークフローを読み込むことができます： - -![Flux 1.1 pro テキストから画像へワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_t2i.png) - -### 2. ワークフロー手順の実行 - -![ワークフロー手順](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_t2i_step_guide.jpg) - -番号付きの手順に従って、基本的なワークフローを完了してください： - -1. （任意）`Flux 1.1 [pro] Ultra Image` ノード内の `prompt` を編集して、プロンプトを変更できます -2. （任意）出力結果をよりリアルにしたい場合は、`raw` パラメーターを `false` に設定してください -3. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl（macOS の場合 Cmd）+ Enter` を押して画像を生成します -4. API からの応答後、`Save Image` ノードで生成された画像を確認できます。画像は `ComfyUI/output/` ディレクトリに保存されます - -## Flux 1.1 [pro] 画像から画像へ（Image-to-Image）チュートリアル - -ノード入力に `image_prompt` を追加すると、出力画像は入力画像の特徴を融合した「Remix」結果になります。`image_prompt_strength` の値は、この融合比率に影響を与えます。数値が大きいほど、出力画像は入力画像に近くなります。 - -### 1. ワークフローファイルのダウンロード +## Flux 1.1 Pro Ultra Image の得意なこと -以下のファイルをダウンロードして ComfyUI にドラッグ＆ドロップするか、または「テキストから画像へ」ワークフロー内の紫色のノードを右クリックし、`mode` を `always` に設定して `image_prompt` 入力を有効化してください： +- **超高解像度**：最大4MP（標準版の4倍の解像度）で画像を生成します +- **高速生成**：単一画像の生成時間を10秒以内に維持し、同クラスの高解像度モデルより2.5倍高速です +- **大規模生成時のプロンプト忠実度**：Ultra モードは生成速度を維持しながらプロンプトを正確に反映し、広告やECの作業に適しています +- **自然なリアリズム**：Raw モードは肌の色調、ライティング、風景の詳細を最適化して「AIらしさ」を低減します +- **画像から画像へのリミックス**：`image_prompt` 入力が入力画像の特徴をブレンドし、`image_prompt_strength` がブレンド比率を制御します -![Flux 1.1 pro 画像から画像へ（Remix）](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_i2i.png) +## 出力例 -以下のような画像を入力として使用します： -![入力画像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-3/text2image.png) +Flux 1.1 [pro] Ultra Image ノードを使用したテキストから画像への生成： -### 2. ワークフロー手順の実行 +![Flux 1.1 pro テキストから画像へのワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_t2i.png) -![ワークフロー手順](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_i2i_step_guide.jpg) +画像から画像へのリミックス（入力画像の特徴を出力にブレンド）： -以下の番号付き手順に従って、基本的なワークフローを完了してください： +![Flux 1.1 pro 画像から画像へのリミックス](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_i2i.png) -1. `Load Image` ノードの **Upload** ボタンをクリックして、入力画像をアップロードします -2. （任意）`Flux 1.1 [pro] Ultra Image` ノード内の `image_prompt_strength` を調整し、融合比率を変更できます -3. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl（macOS の場合 Cmd）+ Enter` を押して画像を生成します -4. API からの応答後、`Save Image` ノードで生成された画像を確認できます。画像は `ComfyUI/output/` ディレクトリに保存されます +## ComfyUI で使用する -以下は、異なる `image_prompt_strength` 値による出力結果の比較です： -![比較](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_image_prompt_strength.jpg) + +ComfyUI（ローカルまたは Comfy Cloud）で、テキストから画像へおよび画像から画像へ（Remix）のワークフローを実行できます。 + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..126fe766a --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image/workflow.mdx @@ -0,0 +1,67 @@ +--- +title: "ComfyUI での Flux 1.1 Pro Ultra Image ワークフロー" +description: "ComfyUI で Flux 1.1 Pro Ultra Image のテキストから画像へのワークフローと画像から画像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: 61f332fd +translationFrom: tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-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 Flux 1.1 Pro Ultra Image ワークフローを実行する方法を説明します。モデルの概要と最適な用途については、[Flux 1.1 Pro Ultra Image 概要](/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image) を参照してください。 + + + + +## Flux 1.1 Pro Ultra Image ノードのドキュメント + +ノードのパラメータ設定の詳細については、次のドキュメントを確認してください。 + +- [Flux 1.1 Pro Ultra Image](/images/built-in-nodes/api_nodes/bfl/flux-1-1-pro-ultra-image.jpg) + +## Flux 1.1 [pro] テキストから画像へのチュートリアル + +### 1. ワークフローファイルをダウンロード + +次のファイルをダウンロードし、ComfyUI にドラッグしてワークフローを読み込んでください。 + +![Flux 1.1 pro テキストから画像へのワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_t2i.png) + +### 2. ワークフローのステップを完了する + +![ワークフローのステップ](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_t2i_step_guide.jpg) + +以下の番号付きの手順に従って、基本ワークフローを完了します。 + +1. （任意） `Flux 1.1 [pro] Ultra Image` ノードでプロンプトを変更します。 +2. （任意）よりリアルな出力にするには、`raw` パラメータを `false` に設定します。 +3. `Run` をクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用して画像を生成します。 +4. API が結果を返した後、`Save Image` ノードで生成済みの画像を確認します。画像は `ComfyUI/output/` ディレクトリに保存されます。 + +## Flux 1.1[pro] 画像から画像へのチュートリアル + +ノード入力に `image_prompt` を追加すると、出力は入力画像の特徴をブレンドします（リミックス）。`image_prompt_strength` の値はブレンド比率に影響します。値が高いほど、出力は入力画像に近くなります。 + +### 1. ワークフローファイルをダウンロード + +次のファイルをダウンロードして ComfyUI にドラッグするか、テキストから画像へのワークフローのパープルのノードを右クリックして `mode` を `always` に設定し、`image_prompt` 入力を有効にします。 + +![Flux 1.1 pro 画像から画像へのリミックス](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_i2i.png) + +この画像を入力として使用します。 +![入力画像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-3/text2image.png) + +### 2. ワークフローのステップを完了する + +![ワークフローのステップ](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_i2i_step_guide.jpg) + +以下の番号付きの手順に従ってください。 + +1. `Load Image` ノードの **アップロード** をクリックして、入力画像をアップロードします。 +2. （任意） `Flux 1.1 [pro] Ultra Image` で `image_prompt_strength` を調整して、ブレンド比率を変更します。 +3. `Run` をクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用して画像を生成します。 +4. API が結果を返した後、`Save Image` ノードで生成済みの画像を確認します。画像は `ComfyUI/output/` ディレクトリに保存されます。 + +以下は、異なる `image_prompt_strength` の値での出力の比較です。 +![比較](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_image_prompt_strength.jpg) \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext.mdx index 1dbf4bcce..35be3f836 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext.mdx @@ -1,21 +1,12 @@ --- title: "ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノード公式サンプル" -description: "本ガイドでは、ComfyUI で Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノードを用いた画像編集の方法について説明します" -sidebarTitle: "Flux.1 Kontext" -translationSourceHash: 4f93e5a9 +description: "本ガイドでは、ComfyUI で Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノードを用いて画像編集を行う方法を説明します" +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: 723f340e translationFrom: tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 780caf9f - "Flux.1 Kontext Multiple Image Input Workflow": 6cec4607 - "Flux.1 Kontext Pro Image Partner Nodes Workflow": 81b10dd9 - "Flux.1 Kontext Max Image Partner Nodes Workflow": df399d73 --- -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import PromptTechniques from "/snippets/ja/tutorials/flux/prompt-techniques.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; - -FLUX.1 Kontext は、Black Forest Labs が開発したプロフェッショナルな「画像→画像」編集モデルであり、画像の文脈を知的に理解し、高精度な編集を実現することに重点を置いています。 +FLUX.1 Kontext は、Black Forest Labs が開発したプロフェッショナルな画像から画像への編集モデルであり、画像の文脈を知的に理解し、高精度な編集を実現することに重点を置いています。 複雑な説明を必要とせずに、オブジェクトの変更、スタイル転送、背景の置換、キャラクターの一貫性を保った編集、テキスト編集など、多様な編集タスクを実行できます。 Kontext の核心的な強みは、優れた文脈理解能力とキャラクターの一貫性維持能力にあります。これにより、複数回の編集を経ても、キャラクターの特徴や構図のレイアウトといった重要な要素が安定して保持されます。 @@ -24,87 +15,30 @@ Kontext の核心的な強みは、優れた文脈理解能力とキャラクタ * **Kontext Pro**：編集・合成・リミックスに最適です。 * **Kontext Max**：タイポグラフィ、プロンプトの正確性、および処理速度の限界に挑戦します。 -本ガイドでは、対応するワークフローを用いて、Flux.1 Kontext パートナーノードによる画像編集の方法を簡単に紹介します。 - - - - -## Flux.1 Kontext 複数画像入力ワークフロー - -最近、複数画像入力ワークフローのサポートを追加しました。新たに追加された `Image Stitch` ノードを使用することで、複数の画像を1枚の画像にステッチ（結合）し、Flux.1 Kontext を用いて編集することが可能になります。 - -### 1. ワークフローファイルのダウンロード - -以下の画像の `metadata` にはワークフロー情報が含まれています。ダウンロード後、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むことができます。 - -![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノードワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/multiple_image_input/multiple_image_input.png) - -入力用として以下の画像をダウンロードするか、ご自身の画像をご利用ください： - -![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノードワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/multiple_image_input/girl.jpg) -![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノードワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/multiple_image_input/dog.jpg) -![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノードワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/multiple_image_input/sofa.jpg) - -### 2. ワークフローを手順通りに完了させる - -![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノードワークフローステップ](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_multiple_image_input_guide.jpg) - -画像中の番号順に従って、ワークフローを完了させることができます： - -1. `Load image` ノードで、提供された画像をアップロードします。 -2. `Flux.1 Kontext Pro Image` の必要に応じてパラメーターを変更します： - - `prompt`：編集したい画像に対応するプロンプトを入力します。 - - `aspect_ratio`：元画像のアスペクト比を設定します。この値は 1:4 ～ 4:1 の範囲内である必要があります。 - - `prompt_upsampling`：プロンプトのアップサンプリングを有効にするかどうかを設定します。有効にすると、より豊かな結果を得るためにプロンプトが自動的に修正されますが、その結果は再現性がありません。 -3. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl (Cmd) + Enter` を使用して画像編集を実行します。 -4. API からの結果を待った後、`Save Image` ノードで編集済み画像を確認できます。また、対応する画像は `ComfyUI/output/` ディレクトリにも保存されます。 - - - 後続の2つのワークフローは、使用するパートナーノードが異なるのみです。実際には、複数画像入力ワークフローをベースに必要な変更を行うだけでよく、大きな違いはありません。 - - -## Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノードワークフロー - -### 1. ワークフローファイルのダウンロード - -以下の画像の `metadata` にはワークフロー情報が含まれています。ダウンロード後、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むことができます。 - -![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノードワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_pro_image.png) - -入力用として以下の画像をダウンロードするか、ご自身の画像をご利用ください： - -![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノードワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_pro_image_input.png) - -### 2. ワークフローを手順通りに完了させる - -![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノードワークフローステップ](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_pro_image_step_guide.jpg) - -画像中の番号順に従って、ワークフローを完了させることができます： -1. `Load Image` ノードで、編集したい画像を読み込みます。 -2. （任意）`Flux.1 Kontext Pro Image` の必要に応じてパラメーターを変更します。 -3. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl (Cmd) + Enter` を使用して画像編集を実行します。 -4. API からの結果を待った後、`Save Image` ノードで編集済み画像を確認できます。また、対応する画像は `ComfyUI/output/` ディレクトリにも保存されます。 +## Flux.1 Kontext が得意なこと -## Flux.1 Kontext Max Image パートナーノードワークフロー +- **複雑な説明を必要としない多用途な編集**：オブジェクトの変更、スタイル転送、背景の置換、キャラクターの一貫性を保った編集、テキスト編集 +- **文脈の理解**：画像の文脈を知的に理解することで、正確で的を絞った編集が可能 +- **キャラクターの一貫性**：複数回の編集を経ても、キャラクターの特徴や構図のレイアウトが安定して保持される +- **複数画像入力**：`Image Stitch` ノードが複数の画像を1枚の画像にステッチし、Flux.1 Kontext での編集を可能にします +- **2つのモデル層**：Kontext Pro は編集・合成・リミックス用、Kontext Max はタイポグラフィ、プロンプトの正確性、速度用です -### 1. ワークフローファイルのダウンロード +## 出力例 -以下の画像の `metadata` にはワークフロー情報が含まれています。ダウンロード後、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むことができます。 +ステッチされた複数画像入力（女の子、犬、ソファを1つのシーンに結合）の編集： -![ComfyUI Flux.1 Kontext Max Image パートナーノードワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_max_image.png) +![Flux.1 Kontext 複数画像入力の例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/multiple_image_input/multiple_image_input.png) -デモ用として以下の画像をダウンロードするか、ご自身の画像をご利用ください： +編集・合成・リミックスに最適な Kontext Pro による画像編集： -![ComfyUI Flux.1 Kontext Max Image パートナーノードワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_max_image_input.png) +![Flux.1 Kontext Pro 画像編集の例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_pro_image.png) -### 2. ワークフローを手順通りに完了させる +タイポグラフィ、プロンプトの正確性、速度の限界に挑戦する Kontext Max による画像編集： -![ComfyUI Flux.1 Kontext Max Image パートナーノードワークフローステップ](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_max_image_step_guide.jpg) +![Flux.1 Kontext Max 画像編集の例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_max_image.png) -画像中の番号順に従って、ワークフローを完了させることができます： -1. `Load Image` ノードで、編集したい画像を読み込みます。 -2. （任意）`Flux.1 Kontext Max Image` の必要に応じてパラメーターを変更します。 -3. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl (Cmd) + Enter` を使用して画像編集を実行します。 -4. API からの結果を待った後、`Save Image` ノードで編集済み画像を確認できます。また、対応する画像は `ComfyUI/output/` ディレクトリにも保存されます。 +## ComfyUI で使用する - + +ComfyUI で、複数画像入力、Kontext Pro、Kontext Max の画像編集ワークフローを、ローカルまたは Comfy Cloud 上で実行できます + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..544b3c300 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext/workflow.mdx @@ -0,0 +1,102 @@ +--- +title: "ComfyUI での Flux.1 Kontext ワークフロー" +description: "ComfyUI で、ローカルまたは Comfy Cloud 上で Flux.1 Kontext の複数画像入力、Kontext Pro、および Kontext Max の画像編集ワークフローを実行する方法" +sidebarTitle: "ワークフロー" +translationSourceHash: a372f2ed +translationFrom: tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 7b028359 + "Flux.1 Kontext Multiple Image Input Workflow": 6cec4607 + "Flux.1 Kontext Pro Image Partner Nodes Workflow": 81b10dd9 + "Flux.1 Kontext Max Image Partner Nodes Workflow": df399d73 +--- +import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import PromptTechniques from "/snippets/ja/tutorials/flux/prompt-techniques.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; + +#はじめに + +このガイドでは、ComfyUI で Flux.1 Kontext 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、[Flux.1 Kontext の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext) を参照してください。 + + + + +## Flux.1 Kontext 複数画像入力ワークフロー + +最近、複数画像入力ワークフローをサポートするように更新しました。新しい`Image Stitch`ノードを使用すると、複数の画像を1つの画像に結合し、Flux.1 Kontextで編集できます。 + +### 1. ワークフローファイルのダウンロード + +以下の画像の`metadata`にはワークフロー情報が含まれています。ダウンロードしてComfyUIにドラッグ＆ドロップすると、対応するワークフローを読み込むことができます。 + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノードワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/multiple_image_input/multiple_image_input.png) + +入力用に以下の画像をダウンロードするか、お手持ちの画像を使用してください： + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノードワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/multiple_image_input/girl.jpg) +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノードワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/multiple_image_input/dog.jpg) +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノードワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/multiple_image_input/sofa.jpg) + +### 2. ワークフローをステップごとに完成させる + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノードワークフローの手順](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_multiple_image_input_guide.jpg) + +画像内の番号付きの手順に従って、ワークフローを完成させることができます： + +1. `Load image`ノードに提供された画像をアップロードします +2. `Flux.1 Kontext Pro Image`で必要なパラメータを変更します： + - `prompt` 編集したい画像のプロンプトを入力します + - `aspect_ratio` オリジナル画像のアスペクト比を設定します。1:4〜4:1の範囲で指定する必要があります + - `prompt_upsampling` プロンプトアップサンプリングを使用するかどうかを設定します。有効にすると、よりリッチな結果を得るためにプロンプトが自動的に変更されますが、結果は再現性がありません +3. `Run`ボタンをクリックするか、ショートカットキー`Ctrl(cmd) + Enter`を使用して画像編集を実行します +4. APIが結果を返すのを待った後、`Save Image`ノードで編集後の画像を確認できます。対応する画像は`ComfyUI/output/`ディレクトリにも保存されます + + + 後続の2つのワークフローは、使用するパートナーノードのみが異なります。実際には、複数画像入力ワークフローに基づいて変更するだけでよく、大きな違いはありません + + +## Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノードのワークフロー + +### 1. ワークフローファイルのダウンロード + +以下の画像の `metadata` にはワークフロー情報が含まれています。画像をダウンロードしてComfyUIにドラッグ＆ドロップすると、対応するワークフローを読み込むことができます。 + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノードのワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_pro_image.png) + +入力用に以下の画像をダウンロードするか、ご自身の画像を使用してください： + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノードのワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_pro_image_input.png) + +### 2. ワークフローをステップバイステップで完成させる + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image パートナーノードのワークフローの手順](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_pro_image_step_guide.jpg) + +画像の番号付きステップに従って、ワークフローを完成させることができます： +1. `Load Image` ノードで編集したい画像を読み込みます +2. （任意）`Flux.1 Kontext Pro Image` で必要なパラメータを変更します +3. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用して画像編集を実行します +4. APIが結果を返すのを待った後、`Save Image` ノードで編集後の画像を確認できます。対応する画像は `ComfyUI/output/` ディレクトリにも保存されます + +## Flux.1 Kontext Max Image パートナーノードワークフロー + +### 1. ワークフローファイルのダウンロード + +下の画像の `metadata` にはワークフロー情報が含まれています。ダウンロードしてComfyUIにドラッグし、対応するワークフローを読み込んでください。 + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Max Image パートナーノードワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_max_image.png) + +入力用に下の画像をダウンロードするか、デモ用にご自身の画像を使用してください: + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Max Image パートナーノードワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_max_image_input.png) + +### 2. ワークフローを段階的に完成させる + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Max Image パートナーノードワークフローの手順](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_max_image_step_guide.jpg) + +画像の番号付きの手順に従ってワークフローを完成させることができます: +1. `Load Image` ノードで編集したい画像を読み込みます +2. (任意) `Flux.1 Kontext Max Image` で必要なパラメータを変更します +3. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用して画像編集を実行します +4. APIが結果を返すのを待った後、`Save Image` ノードで編集後の画像を確認できます。対応する画像は `ComfyUI/output/` ディレクトリにも保存されます + + diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video.mdx index 4fd6709a3..0b554d031 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video.mdx @@ -1,28 +1,16 @@ --- title: "FLUX 3 Video - ネイティブオーディオ対応のAIビデオ生成" description: "ComfyUIでFLUX 3を使用して、テキストまたは画像から同期されたオーディオ付きのビデオを生成できます。1回のパスで最大20秒の映像を生成可能です。" -sidebarTitle: "FLUX 3 Video" -translationSourceHash: 749c12ff +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: bb71d654 translationFrom: tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": ea8c8439 - "Key capabilities": 45f4ecec - "FLUX 3 text-to-video workflow": 6dd2a92e - "FLUX 3 image-to-video workflow": 6aca63dc - "Get started": 68ece7f1 --- -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; - FLUX 3 は、Black Forest Labs のマルチモーダル基盤モデルで、2026年7月23日に発表され、現在はアーリーアクセス中です。これは、Self-Flow を基盤とした統一アーキテクチャ内で、画像、ビデオ、オーディオから共同で学習します。Self-Flow は、同じモデル内でマルチモーダル生成と理解を整合させる彼らのアプローチです。各モダリティを個別に扱うのではなく、FLUX 3 は世界の共有表現を学習します。つまり、物体がどのように結びついているか、物事がどのように動くか、出来事がどのように聞こえるかです。機能と制限は、アーリーアクセスの展開中に変更される可能性があります。 ビデオに関して、FLUX 3 は1回の生成で、最大20秒のネイティブオーディオ付きの、非常に多様なクリップを作成します。すべての出力には、環境音、音声、エフェクトを含む同期オーディオ生成が付属します。テキストから動画への生成と画像から動画への生成をサポートしており、個々のクリップをより長いシーケンスへと連結するマルチショット出力と、柔軟なアスペクト比に対応しています。 - - - -## 主な機能 +## FLUX 3 Video の得意分野 - **ネイティブオーディオ**: すべてのビデオに同期されたオーディオが付属し、環境サウンド、音声、効果音が含まれます - **最大20秒**: 1回のパスで長いクリップを生成します @@ -30,51 +18,18 @@ FLUX 3 は、Black Forest Labs のマルチモーダル基盤モデルで、2026 - **柔軟なフォーマット**: 720pまたは1080pの解像度、24fps、9:16から21:9のアスペクト比に対応 - **マルチショット出力**: 個々のクリップを連結して長いシーケンスにし、ストーリーテリングを拡張します -## FLUX 3 テキストから動画へのワークフロー +## 出力例 -単一のテキストプロンプトから完全なビデオを生成します。FLUX 3 は、参照画像や複雑な設定を必要とせず、自然言語を、オーディオ・モーション・物理が同期された完全なシーンへと展開します。 +単一のプロンプトから、同期されたオーディオ、モーション、物理演算を伴うテキストから動画への生成： - - - Comfy Cloud で開く - - - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「FLUX 3 Video」を検索してください - - - -## FLUX 3 画像から動画へのワークフロー - -テキストプロンプトと開始フレーム画像から完全なビデオを生成します。FLUX 3 は、あなたの説明を、同期されたオーディオ、モーション、物理演算を伴う一貫性のあるシーンへと自動的に拡張します。 +開始フレームとテキストプロンプトからの画像から動画への生成： - - - Comfy Cloud で開く - - - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「FLUX 3 ビデオ」を検索してください - - - -
-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： - - - - サンプル入力画像をダウンロード - - -
- -![FLUX 3 画像から動画への入力](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/space_caravan.png) - -## 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 + +テキストから動画へのワークフローと画像から動画へのワークフローを、ComfyUI でローカルまたは Comfy Cloud 上で実行できます。 + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..8d720a490 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video/workflow.mdx @@ -0,0 +1,64 @@ +--- +title: "ComfyUIでのFLUX 3 Videoワークフロー" +description: "ComfyUIでFLUX 3のテキストから動画へ、および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: 86eb77df +translationFrom: tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video/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FLUX 3 Video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ことについては、[FLUX 3 Videoの概要](/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video)を参照してください。 + + + + +## FLUX 3のテキストから動画へのワークフロー + +単一のテキストプロンプトから完全なビデオを生成します。FLUX 3は、自然言語を、オーディオ、モーション、物理が同期した完全なシーンに展開します。参照画像や複雑な設定は必要ありません。 + + + + + + Comfy Cloudで開く + + + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「FLUX 3 Video」を検索してください + + + +## FLUX 3の画像から動画へのワークフロー + +テキストプロンプトと開始フレーム画像から完全なビデオを生成します。FLUX 3は、あなたの説明を、オーディオ、モーション、物理が同期した一貫性のあるシーンに自動的に展開します。 + + + + + + Comfy Cloudで開く + + + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「FLUX 3 Video」を検索してください + + + +
+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: + + + + サンプル入力画像をダウンロード + + +
+ +![FLUX 3の画像から動画への入力](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/space_caravan.png) + +## 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。 + + + + +## FLUX Video Upscale ワークフロー + +既存のビデオクリップをupscaleする:ビデオを読み込み、モードとupscale倍率を選択して、実行します。このワークフローは、FLUX Video Upscale パートナーノードを使用して、Black Forest Labs API 経由でクリップを処理します。 + + + + + + Comfy Cloudで開く + + + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「FLUX Video Upscale」を検索してください + + + +
+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: + + + + 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。 + + + + +### Bria: 画像背景の削除 {#utility_bria_remove_image_background} + +画像をアップロードすると、Bria API を使用して背景が自動的に削除されます。結果は透明な背景を持つ画像として返されます。 + +Bria: 画像背景の削除 ワークフロープレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Bria: Remove Image Background」を検索してください + + + +**入力素材** + +対応する `LoadImage` ノードにこのファイルをアップロードしてください: + + + + `LoadImage` ノード 26 · `denim_girl.png` + + + +
+ 入力画像 + Bria: 画像背景の削除 出力例 +
+ +## 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。 + +Bria: ビデオ背景の削除 ワークフロープレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Bria: Remove Video Background」を検索してください + + + +**入力素材** + +対応する `LoadVideo` ノードにこのファイルをアップロードしてください: + + + + `LoadVideo` ノード 4 · `spear_warrior.mp4` + + + +### Bria: ビデオ背景の削除（透明） {#api_bria_remove_video_background_transparent} + +ビデオから背景を削除し、透明な状態で出力します。 + +Bria: ビデオ背景の削除（透明） ワークフロープレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Bria: Remove Video Background (Transparent)」を検索してください + + + +**入力素材** + +対応する `LoadVideo` ノードにこのファイルをアップロードしてください: + + + + `LoadVideo` ノード 5 · `ad_video_demo.mp4` + + + +### Bria: ビデオグリーンスクリーン {#api_bria_video_green_screen} + +ビデオに、プロフェッショナルなクロマキーのグリーンスクリーンまたはブルースクリーン効果を適用します。broadcast_green、chroma_green、blue_screen などの複数のプリセットオプションがあります。 + +Bria: ビデオグリーンスクリーン ワークフロープレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Bria: Video Green Screen」を検索してください + + + +**入力素材** + +対応する `LoadVideo` ノードにこのファイルをアップロードしてください: + + + + `LoadVideo` ノード 5 · `investigator.mp4` + + + +### Bria: ビデオ背景の置換 {#api_bria_video_replace_background} + +ビデオの背景を、カスタム画像または別のビデオに置き換えます。 + +Bria: ビデオ背景の置換 ワークフロープレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Bria: Video Replace Background」を検索してください + + + +**入力素材** + +対応する `LoadVideo` ノードと `LoadImage` ノードにこれらのファイルをアップロードしてください: + + + + `LoadVideo` ノード 4 · `stained_window_vintage_woman.mp4` + + + `LoadImage` ノード 8 · `gothic_hall_light_rays.png` + + + +
+ gothic_hall_light_rays.png +
\ 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: 画像編集 {#api_bria_image_edit} + +FIBOは、照明、構図、カメラ設定を構造化されたJSONで制御することで、正確で予測可能な画像編集を実現します。 + +Bria: 画像編集ワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloudで開く + + + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Bria: Image Edit」を検索してください + + + +**入力素材** + +このファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードしてください。 + + + + `LoadImage` ノード 5 · `sunlit_rooftop_capture.png` + + + +
+ 入力画像 + Bria: 画像編集の出力例 +
+ +### 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。 + +Bria: 画像アウトペインティングワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloudで開く + + + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Bria: Image Outpainting」を検索してください + + + +**入力素材** + +このファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードしてください。 + + + + `LoadImage` ノード 11 · `baby_otter.png` + + + +
+ 入力画像 +
\ 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。 + + + + +## 利用可能なワークフロー + +### Seed Audio 1.0: テキストからオーディオ {#api_bytedance_seed_audio1_0_t2a} + +テキストプロンプトを入力して、音声、会話、背景音楽、サウンドエフェクトを1つのオーディオファイルに生成します。 + +Seed Audio 1.0: テキストからオーディオ ワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで"Seed Audio 1.0: Text to Audio" を検索してください + + + +### Seed Audio 1.0: テキスト + オーディオからオーディオ {#api_bytedance_seed_audio1_0_ta2a} + +参照オーディオクリップをアップロードし、テキストプロンプトを入力して、新しいシーンに声をクローンします。 + +Seed Audio 1.0: テキスト + オーディオからオーディオ ワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで"Seed Audio 1.0: Text + Audio to Audio" を検索してください + + + +**入力素材** + +このファイルを対応する `LoadAudio` ノードにアップロードしてください: + + + + `LoadAudio` ノード 8 · `seed_audio_ref_audio1.mp3` + + + +### Seed Audio 1.0: テキスト + 画像からオーディオ {#api_bytedance_seed_audio1_0_ti2a} + +キャラクター画像をアップロードし、テキストプロンプトを入力して、画像の被写体にマッチする声のスタイルでオーディオを生成します。 + +Seed Audio 1.0: テキスト + 画像からオーディオ ワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで"Seed Audio 1.0: Text + Image to Audio" を検索してください + + + +**入力素材** + +このファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードしてください: + + + + `LoadImage` ノード 6 · `girl_and_fish.png` + + + +
+ girl_and_fish.png +
+ +## 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 実在人物カバー](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/cover.png) **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。 - - - -## 動画ガイド - -本人確認フローと、Seedance 2.0 実在人物向け2つのワークフローをComfyUIで最初から最後まで実行する手順を動画で確認できます。 - - - -## 何が違うのか - -- **実在人物 + 映画的コントロール**: 人物の自然さを保ちながら、カメラ移動、ライティング、シーン変化を直接制御 -- **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やカメラワーク、トランジションでも安定 -- **ネイティブ音声同期**: 映像と音声（セリフ、環境音、音楽）を同時生成し、口元や表情の同期がより安定 -- **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本の動画**、**3本の音声** を組み合わせて見た目・動き・リズムを固定 - -## ComfyUIでの本人確認の仕組み - -Seedance 2.0で実在人物を生成するには、事前に本人確認が必須です。なりすましや無断での肖像利用を防ぐための仕組みで、ByteDance側で処理され、形成されつつあるAI透明性規制にも準拠しています。フロー全体はComfyUIの **ByteDance Create Image/Video Asset** ノードから開始でき、スマホまたはブラウザでライブネスチェックを完了するためにComfyUIから一時的に退出するだけで済みます。 - -![Group IDとAsset IDを生成するByteDance Create Image/Video Assetノード](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/create_asset_nodes.png) - -### 初回実行（本人確認が必要） - -1. ComfyUIで **ByteDance Create Image/Video Asset** ノードをワークフローに追加し、人物ポートレートをアップロード -2. ワークフローを実行: ByteDanceからの本人確認リンクがComfyUIに返ります -3. リンクをスマホまたはブラウザで開き、ライブネスチェック（通常1分以内）を完了 -4. 確認完了後にComfyUIへ戻ると、ノード出力に検証済みアセットが含まれます - -#### 本人確認フローのスクリーンショット - -**Step 1: アップロードして実行し、本人確認を開始** - -![ポートレートをアップロードして実行し、ライブネス確認を開始](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_1.png) - -**Step 2: 本人確認リンクを取得** - -![ワークフロー実行により、ブラウザで開く本人確認リンクが返されます](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_2.png) - -**Step 3: H5ページで本人確認を完了** - -![H5の本人確認ページで本人確認を完了](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_3.png) - -**Step 4: ComfyUIに戻り、IDを保存（追加クレジットなし）** - -![認証完了後、ComfyUIがAsset IDとGroup IDを出力して保存用に提供](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_4.png) - -実在人物の本人確認が通ると、下流のSeedance 2.0動画ノードで利用できる2つのIDがノードから公開されます。 - -- **Group ID**: 検証済み人物を表します。後で再本人確認せずに同一人物を使うため、保存しておいてください -- **Asset ID**: この特定の画像を表します。Seedance 2.0動画生成ノードへ接続して、検証済み人物の動画を生成できます。複数のワークフローで再利用可能です - -### 次回以降のアップロード（本人確認なし） - -1. ComfyUIで **ByteDance Create Image/Video Asset** ノードに、同じ人物の新しい写真またはビデオをアップロード -2. 保存済みの **Group ID** をノードに入力 -3. 実行時にByteDanceが顔特徴を初回検証と照合 -4. 一致すれば、新アセットは自動的に有効化されComfyUIに返り、Seedance 2.0動画生成にそのまま利用できます - -#### 既存のGroup IDで本人確認をスキップ - -すでに一度本人確認を完了している場合、同じ人物の新しいアップロードでは、既存の **Group ID** を提供することでライブネスステップをスキップできることがよくあります。ByteDanceが新しい画像を同一人物と認識すれば、本人確認はバイパスされます。 - -![既存のGroup IDを再利用し、同一人物と認識されれば本人確認を省略](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_5.png) - -## 利用可能なワークフロー - -ComfyUIにはSeedance 2.0 実在人物向けのテンプレートが2つ用意されています。どちらも **ByteDance Create Image/Video Asset** ノードをSeedance 2.0動画生成ノードへ接続し、1回の実行で検証と生成を完結できます。 - -### Seedance 2.0 実在人物 参照から動画（R2V） - -検証済みのポートレート（オプションで追加の参照画像/動画/オーディオ）を用いて、実在人物のアイデンティティを一貫して保ったSeedance 2.0動画を生成します。 - -Seedance 2.0 Real Human R2V ワークフロープレビュー - - - - Comfy CloudでSeedance 2.0 実在人物 Reference-to-Video ワークフローをすぐに試せます。 - - - Seedance 2.0 実在人物 Reference-to-Video ワークフローファイルを入手します。 - - - -
-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。 - - - - 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。 - -Seedance 2.0 Real Human FLF2V ワークフロープレビュー - - - - Comfy CloudでSeedance 2.0 実在人物 First-Last-Frame-to-Video ワークフローをすぐに試せます。 - - - Seedance 2.0 実在人物 First-Last-Frame-to-Video ワークフローファイルを入手します。 - - +## Seedance 2.0 実在人物が得意なこと -
-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 - - - 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 - - -
+ +ローカルまたはComfy Cloud上のComfyUIで、参照から動画ワークフローと先頭・末尾フレームワークフローを、1回のライブネス本人確認フローとともに実行できます。 + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..a000dc288 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human/workflow.mdx @@ -0,0 +1,139 @@ +--- +title: "ComfyUI で Seedance 2.0 Real Human ワークフロー" +description: "ComfyUI で Seedance 2.0 Real Human の参照から動画および最初と最後のフレームのワークフローを、ライブネス検証を含めて、ローカルまたは Comfy Cloud で実行する方法" +sidebarTitle: "ワークフロー" +translationSourceHash: e3c39f63 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 62ba646e + "Video guide": 416e3ec3 + "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"; + +このガイドでは、ComfyUIでSeedance 2.0 Real Humanワークフローを実行する方法を説明します。モデルの概要や特に得意とする点については、[Seedance 2.0 Real Humanの概要](/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human)をご覧ください。 + + + + +## ビデオガイド + +ComfyUI で、検証と Seedance 2.0 Real Human の両方のワークフローを最初から最後までカバーする完全なウォークスルーをご覧ください。 + + + +## ComfyUIでの検証の仕組み + +Seedance 2.0の生成に実在する人物を登場させる前には、検証が必須です。これは、なりすましや本人の肖像を無断で使用することを防ぎ、ByteDanceによって処理されます。ByteDanceは、新たに策定されつつあるAI透明性に関する規制に準拠しています。フロー全体はComfyUIから**ByteDance Create Image/Video Asset**ノードを通じて実行されます。ComfyUIを一時的に退出して、スマートフォンまたはブラウザでライブネスチェックを完了するだけで済みます。 + +![Group IDとAsset IDを生成するために使用されるByteDance Create Image/Video Asset ノード](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/create_asset_nodes.png) + +### 初回実行（検証必須） + +1. ComfyUIで、**ByteDance Create Image/Video Asset**ノードをワークフローに追加し、肖像画像をアップロードします。 +2. ワークフローを実行します。ComfyUIがByteDanceからの検証リンクを返します。 +3. スマートフォンまたはブラウザでリンクを開き、ライブネスチェックを完了します（1分未満）。 +4. 検証に合格したら、ComfyUIに戻ります。ノードの出力に、検証済みのアセットが含まれるようになります。 + +#### 検証フローのスクリーンショット + +**ステップ1: アップロードして実行し、検証を開始する** + +![肖像をアップロードして実行し、ライブネス検証を開始する](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_1.png) + +**ステップ2: 検証リンクを取得する** + +![ワークフローの実行により、ブラウザで開く検証リンクが返される](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_2.png) + +**ステップ3: H5ページでライブネスチェックを完了する** + +![H5検証ページで本人認証を完了する](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_3.png) + +**ステップ4: ComfyUIに戻り、IDを保存する（追加クレジットなし）** + +![検証後、ComfyUIは再利用のために保存するAsset IDとGroup IDを出力します](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_4.png) + +実在する人物の検証に合格すると、後段のSeedance 2.0ビデオノードで使用できる2つのIDがノードから提供されます。 + +- **Group ID**: 検証済みの人物を表します。これを保存すると、後で再検証せずに同じ身元を再利用できます。 +- **Asset ID**: この特定の画像を表します。これをSeedance 2.0ビデオ生成ノードに接続すると、検証済みの人物のビデオを生成できます。複数のワークフロー間で再利用可能です。 + +### 今後のアップロード（検証なし） + +1. ComfyUIで、**ByteDance Create Image/Video Asset**ノードを使用して、同じ人物の新しい写真またはビデオをアップロードします。 +2. ノードに保存済みの**Group ID**を入力します。 +3. 実行時に、ByteDanceがオリジナルの検証と顔の特徴を比較します。 +4. 一致した場合、新しいアセットが自動的にアクティブ化され、ComfyUIに返されます。Seedance 2.0ビデオ生成にそのまま使用できます。 + +#### 既存のGroup IDで検証をスキップする + +検証を一度完了している場合、同じ人物の新しいアップロードでは、既存の**Group ID**を提供することでライブネスチェックの手順を省略できることがよくあります。ByteDanceが新しい画像を同一人物として認識した場合、検証はスキップされます。 + +![人物が一致する場合、既存のGroup IDを再利用してライブネス検証をスキップする](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_5.png) + +## 利用可能なワークフロー + +ComfyUI では、事前構築された Seedance 2.0 Real Human テンプレートが2つ利用できます。どちらも **ByteDance Create Image/Video Asset** ノードを Seedance 2.0 ビデオ生成ノードに接続して、検証と生成が1回の実行で完了するようにしています。 + +### Seedance 2.0 Real Human 参照から動画 + +検証済みのポートレート（および、必要に応じて追加の参照画像、ビデオ、オーディオ）を使用して、一貫した実在の人物のアイデンティティを持つ Seedance 2.0 ビデオを生成します。 + +Seedance 2.0 Real Human R2V workflow preview + + + + Seedance 2.0 Real Human 参照から動画ワークフローを Comfy Cloud ですぐにお試しください。 + + + Seedance 2.0 Real Human 参照から動画ワークフローファイルをダウンロードします。 + + + +
+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： + + + + 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。 + +Seedance 2.0 Real Human FLF2V workflow preview + + + + Seedance 2.0 Real Human 先頭・末尾フレームから動画生成ワークフローを Comfy Cloud ですぐにお試しください。 + + + Seedance 2.0 Real Human 先頭・末尾フレームから動画生成ワークフローファイルをダウンロードします。 + + + +
+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。 - - - - -## 利用可能なワークフロー - -### テキストから動画（T2V） - -テキストプロンプトから動画を生成します。Seedance 2.0 がシーン、モーション、テンポを処理します。 - -Seedance 2.0 テキストから動画ワークフローのプレビュー - - - - Comfy CloudですぐにText-to-Videoワークフローを試せます。 - - - ワークフローJSONをダウンロードします。 - - - -### リファレンスから動画（R2V） - -参照画像、参照動画、または参照音声を使って、見た目・動き・リズムをガイドしつつ、一貫した結果を生成します。 - -Seedance 2.0 リファレンスから動画ワークフローのプレビュー - - - - Comfy CloudですぐにReference-to-Videoワークフローを試せます。 - - - ワークフローJSONをダウンロードします。 - - - -
-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（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。 - -Seedance 2.0 FLF2Vワークフローのプレビュー - - - - Comfy CloudですぐにFLF2Vワークフローを試せます。 - - - ワークフローJSONをダウンロードします。 - - - -
-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。 - - -Seedance 2.0 Mini は、フルモデルと同じ `Seedance 2.0` の価格ラインで提供されます。現在の料金については、[Seedance 2.0 価格エントリ](/ja/tutorials/partner-nodes/pricing#bytedance) をご覧ください。 - - -### Seedance 2.0 Mini テキストから動画へ（T2V） - -AIカメラ制御とシーンをまたいだ一貫したキャラクター生成で、テキストプロンプトから映画的な動画を生成します。 - -Seedance 2.0 Mini テキストから動画ワークフローのプレビュー - - - - Comfy Cloud で Mini テキストから動画ワークフローをすぐにお試しください。 - - - ワークフロー JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "Seedance 2.0 Mini" を検索してください。 - - - -### Seedance 2.0 Mini 参照から動画（R2V） - -AI駆動のカメラワークと一貫したキャラクター生成により、2枚の参照画像（被写体とシーン）から映画的な動画を生成します。 - -Seedance 2.0 Mini 参照から動画ワークフローのプレビュー - - - - Comfy Cloud で Mini 参照から動画ワークフローをすぐにお試しください。 - - - ワークフロー JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "Seedance 2.0 Mini" を検索してください。 - - - サンプルの被写体参照画像を入手します。 - - - サンプルのシーン参照画像を入手します。 - - - -## ComfyUI での実在人物ポートレートとAI生成ポートレートのSeedance 2.0への利用 - -Seedance 2.0 は、**実在人物ポートレート**（実在する人物を映像や参照画像として使用する場合）と **AI生成ポートレート**（特定の実在人物を描写しない、AIが生成した架空のキャラクター）の**両方に対応**しています。どちらを使うかによって、ByteDance の**ライブネス認証**と本人確認の要否が決まります。 - -| | **AI生成ポートレート** | **実在人物ポートレート** | -| --- | --- | --- | -| **意味するもの** | 被写体はAI合成キャラクターのようであり、特定可能な実在の人物に対応してはいけません | 実在の人物のポートレートまたは外観映像を使用します | -| **本人確認** | 追加の確認不要 | 1回限りの ByteDance ライブネス認証（**ByteDance Create Image/Video Asset** 経由） | -| **ワークフロー** | 標準の Seedance 2.0 ワークフロー（T2V、R2V、FLF2V） | **ByteDance Create Image/Video Asset** ノードを用いた Seedance 2.0 Real Human ワークフロー | - -### AI生成ポートレート - -![Seedance 2.0 ワークフローでのAI生成ポートレート参照](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/virtual_portrait.png) - -他のジェネレーターノードと同様に Seedance 2.0 ノードを使用します。**AI生成キャラクター画像**（または同等の参照画像）をアップロード、配線し、実行します。 - -送信後、サービスがアセットを分類します。**保護対象の実在人物関連コンテンツとしてフラグが付いた場合**、ノードはエラーを返すので、代わりに下記の**実在人物ポートレート**ワークフローに切り替えてください。バックエンドが AI ポートレートとして処理し、チェックがクリアされれば、追加の確認手続きなしでそのまま参照として利用できます。 - -### 実在人物ポートレート - -**Real Human** ワークフローを使用します（**ByteDance Create Image/Video Asset** が必要）。実在の人物の肖像には、なりすましや無断利用を防ぎ、進化する AI 透明性要件に対応するために、**一度のみ**のライブネス認証が必要です。 - -**初回利用時（認証が必要）** - -1. **ByteDance Create Image/Video Asset** 経由でポートレート画像をアップロードします。 -2. ワークフローを実行すると、認証リンクが生成されます。 -3. スマートフォンまたはブラウザでリンクを開き、ライブネスを完了します（通常約30秒以内）。 -4. 認証が成功すると、2つのIDが付与されます。 - - **Group ID**: 認証済みの個人を表します。同じ人物を再度アップロードする際に保持してください。 - - **Asset ID**: このポートレートに紐付けられ、動画生成に接続し、ラン間で再利用できます。 - -**同じ人物の新しい写真または動画（再認証不要）** - -1. その人物の新しい写真または動画をアップロードします。 -2. **ByteDance Create Image/Video Asset** で、保存しておいた **Group ID** を入力します。 -3. システムが新しい顔データを元の認証記録と照合し、一致すれば新しいアセットが自動的に有効化されます。 - - - - 完全な手順、認証フロー、Real Human ワークフローテンプレート。 - - + +ComfyUI で、テキストから動画、参照から動画、先頭・末尾フレーム、Seedance 2.0 Mini の各ワークフローを、ローカルまたは Comfy Cloud 上で実行します。 + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..e6f5ed56b --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0/workflow.mdx @@ -0,0 +1,190 @@ +--- +title: "ComfyUI での Seedance 2.0 ワークフロー" +description: "ComfyUI で Seedance 2.0 のテキストから動画へ、参照から動画、最初と最後のフレーム、および Seedance 2.0 Mini 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: 81194508 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 195797b2 + "Available workflows": 58111e0f + "Seedance 2.0 Mini": 8d573865 +--- +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 Seedance 2.0 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、[Seedance 2.0 の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0) を参照してください。 + + + + +## 利用可能なワークフロー + +### テキストから動画へ (T2V) + +テキストプロンプトからビデオを生成します。Seedance 2.0 がシーン、動き、テンポを処理します。 + +Seedance 2.0 テキストから動画へのワークフロープレビュー + + + + Comfy Cloudでテキストから動画へのワークフローをすぐに試せます。 + + + ワークフローのJSONをダウンロード。 + + + +### 参照から動画 (R2V) + +参照画像、ビデオ、またはオーディオを使用して、見た目、動き、リズムをガイドし、結果の一貫性を保ちます。 + +Seedance 2.0 参照から動画へのワークフロープレビュー + + + + Comfy Cloudで参照から動画へのワークフローをすぐに試せます。 + + + ワークフローのJSONをダウンロード。 + + + +
+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。 + +Seedance 2.0 FLF2V ワークフロープレビュー + + + + Comfy Cloudで先頭・末尾フレームから動画生成ワークフローをすぐに試せます。 + + + ワークフローのJSONをダウンロード。 + + + +
+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。 + + +Seedance 2.0 Mini は、フルモデルと同じ `Seedance 2.0` の価格ラインに含まれます。最新の料金については、[Seedance 2.0 の料金項目](/ja/tutorials/partner-nodes/pricing#bytedance) をご覧ください。 + + +### Seedance 2.0 Mini テキストから動画へ + +AI カメラ制御とシーン間で一貫したキャラクター生成により、テキストプロンプトからシネマティックなビデオを生成します。 + +Seedance 2.0 Mini テキストから動画へワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloud で Mini テキストから動画へワークフローをすぐにお試しください。 + + + ワークフロー JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Seedance 2.0 Mini」を検索してください。 + + + +### Seedance 2.0 Mini 参照から動画 + +AI によるカメラモーションと一貫したキャラクター生成により、2枚の参照画像（被写体 + シーン）からシネマティックなビデオを生成します。 + +Seedance 2.0 Mini 参照から動画ワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloud で Mini 参照から動画ワークフローをすぐにお試しください。 + + + ワークフロー JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Seedance 2.0 Mini」を検索してください。 + + + サンプルの被写体参照画像を取得します。 + + + サンプルのシーン参照画像を取得します。 + + + +## Using real-person and AI-generated portraits in ComfyUI for Seedance 2.0 + +Seedance 2.0 **supports both** **real-person portraits** (imagery of actual people you use as likeness or on-camera reference) and **AI-generated portraits** (fictional on-screen subjects produced by AI, not depicting a specific real individual). Which path you use determines whether you need ByteDance **liveness** and identity checks. + +| | **AI-generated portrait** | **Real-person portrait** | +| --- | --- | --- | +| **What it refers to** | The subject looks like an AI-synthesized character; it must not correspond to an identifiable natural person | You use portrait or appearance footage of a real person | +| **Identity verification** | No extra check | One-time ByteDance liveness (through **ByteDance Create Image/Video Asset**) | +| **Workflow** | Any standard Seedance 2.0 workflow (T2V, R2V, FLF2V) | Seedance 2.0 Real Human workflow with the **ByteDance Create Image/Video Asset** node | + +### AI-generated portrait + +![AI-generated portrait reference in a Seedance 2.0 workflow](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/virtual_portrait.png) + +Use the Seedance 2.0 node like any other generator: upload your **AI-generated character image** (or an equivalent reference), wire it up, and run. + +After submission the service classifies the asset. **If it is flagged as protected real-person-related content**, the node returns an error: switch to the **real-person portrait** workflow below instead. Once the backend treats it as an AI portrait and the check clears, use it directly as reference with no extra verification steps. + +### Real-person portrait + +Use the **Real Human** workflow (requires **ByteDance Create Image/Video Asset**): real likeness needs **one** liveness verification to deter impersonation and unauthorized use of someone's likeness, and to comply with evolving AI transparency requirements. + +**First use (verification required)** + +1. Upload portrait imagery via **ByteDance Create Image/Video Asset**. +2. Run the workflow: a verification link is generated. +3. Open the link on your phone or browser and finish liveness (typically under ~30 seconds). +4. After verification succeeds you receive two IDs: + - **Group ID**: the verified individual; retain it when uploading the same person again. + - **Asset ID**: bound to this portrait; connect it for video generation and reuse across runs. + +**New photo or video of the same person (no repeat liveness)** + +1. Upload a new photo or video of that person. +2. Enter the saved **Group ID** on **ByteDance Create Image/Video Asset**. +3. The system compares the new face data with the original verification record; when it matches, the new asset activates automatically. + + + + Full walkthrough, verification flow, and Real Human workflow templates. + + diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5.mdx index c1859871b..99f07170c 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5.mdx @@ -1,27 +1,16 @@ --- title: "Seedance 2.5 - オーディオ付きAIビデオ生成" description: "ComfyUIでSeedance 2.5を使用して、同期オーディオ、マルチモーダル参照制御、精密な編集に対応した30秒のビデオを生成します" -sidebarTitle: "Seedance 2.5" -translationSourceHash: 491ca89c +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: 7be9a4c5 translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": dc2235cc - "Key capabilities": fa1f654f - "Available workflows": 076944b5 - "Get started": 30f9b70a --- -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; - Seedance 2.5 は、2026年7月31日にリリースされた ByteDance の新世代ビデオ生成モデルです。Seedance 2.0 の統合マルチモーダルオーディオ・ビデオ共同生成アーキテクチャを基盤に、単一クリップの生成から完全なクリエイティブ作品の完成へと焦点を移し、長編ストーリーテリング、マルチモーダル参照、編集において大きな進歩を遂げています。 このモデルは、1回のパスで最大30秒の高品質なオーディオ・ビデオを生成し、ショットの切り替えとシーン変化が改善されたことで、長いビデオでもより強い連続性を実現します。複数回の拡張に対応しているため、クリエイターは一貫した視聴覚言語で数分間にわたるコンテンツを構築し、完全なストーリーをワンテイクで表現することができます。画像、オーディオ、モーションの品質はすべて前世代から向上し、より自然で洗練されたビジュアルを実現します。 - - - -## 主な機能 +## Seedance 2.5 が得意なこと - **30秒生成**: 高品質な30秒のオーディオビデオクリップを1回のパスで生成し、マルチラウンド拡張に対応します - **オーディオビデオ同期**: ビデオとオーディオを同時に生成し、会話やリップシンクされた音声も含みます @@ -30,148 +19,18 @@ Seedance 2.5 は、2026年7月31日にリリースされた ByteDance の新世 - **マルチラウンド拡張**: クリップを拡張して、一貫したオーディオビジュアル言語で複数分のコンテンツを構築します - **多様なユースケース**: ブランドフィルム、エピソードシリーズ、Eコマースコンテンツ、プロダクトショーケース、キャラクター主導のショートシリーズに適しています -## 利用可能なワークフロー - -### テキストから動画生成（T2V） +## 出力例 -テキストプロンプトから、同期されたサウンドと音楽を備えた30秒のシネマティックなビデオを生成します。ノードは480p、720p、1080pの出力解像度に対応しています。 +テキストから動画への生成：同期されたサウンドと音楽を備えた30秒のシネマティックなクリップを生成します。 - - - Comfy Cloudでテキストから動画生成ワークフローをすぐに試せます。 - - - ワークフローJSONをダウンロードします。 - - - -このワークフローには専用の1080pバージョンもあります： - - - - Comfy Cloudで1080pテキストから動画生成ワークフローをすぐに試せます。 - - - ワークフローJSONをダウンロードします。 - - - -### 画像から動画生成（I2V） - -1枚の画像を、同期されたサウンド、音楽、会話を備えた1080pのビデオクリップに変換します。このワークフローは最大30秒・任意のアスペクト比のクリップに対応し、入力は1枚の画像です。 +画像から動画への生成：1枚の画像を、サウンド、音楽、会話を備えた1080pのクリップに変換します。 - - - Comfy Cloudで画像から動画生成ワークフローをすぐに試せます。 - - - ワークフローJSONをダウンロードします。 - - - -
-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。 - -Seedance 2.5 FLF2V ワークフローのプレビュー - - - - Comfy Cloudで先頭・末尾フレームから動画生成ワークフローをすぐに試せます。 - - - ワークフローJSONをダウンロードします。 - - - -
-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。 - -Seedance 2.5 参照から動画生成ワークフローのプレビュー - - - - Comfy Cloudで参照から動画生成ワークフローをすぐに試せます。 - - - ワークフローJSONをダウンロードします。 - - - -
-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。 - -Seedance 2.5 ビデオ編集ワークフローのプレビュー - - - - Comfy Cloudでビデオ編集ワークフローをすぐに試せます。 - - - ワークフローJSONをダウンロードします。 - - - -
-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 + +テキストから動画、画像から動画、先頭・末尾フレーム、参照から動画、ビデオ編集のワークフローを、ComfyUIでローカルまたはComfy Cloud上で実行します。 + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..9edd673c7 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5/workflow.mdx @@ -0,0 +1,155 @@ +--- +title: "ComfyUI での Seedance 2.5 ワークフロー" +description: "ComfyUI で Seedance 2.5 のテキストから動画、画像から動画、最初と最後のフレーム、参照から動画、ビデオ編集の各ワークフローを、ローカルまたは Comfy Cloud で実行する方法" +sidebarTitle: "ワークフロー" +translationSourceHash: 794c1b7b +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": abaf375e + "Available workflows": 076944b5 +--- +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Seedance 2.5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、[Seedance 2.5の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5)を参照してください。 + + + + +## 利用可能なワークフロー + +### テキストから動画へ (T2V) + +テキストプロンプトから、サウンドと音楽が同期された30秒のシネマティックビデオを生成します。このノードは480p、720p、1080pの出力解像度をサポートしています。 + + + + + + Comfy Cloudでテキストから動画ワークフローをすぐに試せます。 + + + ワークフローJSONをダウンロード。 + + + +このワークフローには専用の1080p版も用意されています。 + + + + Comfy Cloudで1080pのテキストから動画ワークフローをすぐに試せます。 + + + ワークフローJSONをダウンロード。 + +### 画像から動画へ（I2V） + +1枚の画像を、同期したサウンド、音楽、会話付きの1080pビデオクリップにアニメートします。このワークフローは、任意のアスペクト比で最長30秒のクリップをサポートし、入力として1枚の画像を受け取ります。 + + + + + + Comfy Cloudで画像から動画へのワークフローをすぐにお試しください。 + + + ワークフローJSONをダウンロード。 + + + +
+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。 + +Seedance 2.5 FLF2V ワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloud で先頭・末尾フレームから動画生成ワークフローをすぐに試せます。 + + + ワークフローの JSON をダウンロードしてください。 + + + +
+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： + + + + 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。 + +Seedance 2.5 参照から動画ワークフローのプレビュー + + + + 参照から動画ワークフローをComfy Cloudですぐに試せます。 + + + ワークフローのJSONをダウンロードします。 + + + +
+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。 + +Seedance 2.5 ビデオ編集ワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloud でビデオ編集ワークフローをすぐにお試しください。 + + + ワークフロー JSON をダウンロードします。 + + + +
+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： + + + + 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。 - - - -## Seedream 5.0 Liteの新機能 +## Seedream 5.0 Liteが得意なこと - **ウェブ接続型検索**: 生成中にリアルタイムのウェブデータを参照するため、現実世界のトレンド、最新ニュース、および最新の知識に基づいた画像作成が可能になります - **高度な指示追随能力**: 複雑なマルチステップ指示プロンプトをはるかに信頼性高く処理します。複数画像入力、局所的な編集指示、一括スタイル指定など、あらゆる要望が意図通りの出力に近づきます -- **高い一貫性**: キャラクターのアイデンティティ、製品の外観、スタイル、ライティングなど、一連の生成画像全体で品質が大幅に向上しました +- **高い一貫性**: キャラクターのアイデンティティ、製品の外観、スタイル、ライティングなどが、一連の生成画像全体ではるかに安定して保たれます - **豊かな世界知識**: 拡張された知識ベースにより、技術イラスト、教育用ダイアグラム、知識を重視したクリエイティブ作業など、多様な用途に対応可能です -## Seedream 5.0 Liteの画像編集ワークフロー - -Seedream 5.0 Liteの画像編集ワークフローのプレビュー - - - - Comfy Cloudで開く - - - JSONをダウンロード、またはテンプレートライブラリで「Seedream 5.0 Lite」を検索 - - - -
-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: ![指示追随例1](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/9a770e2a-c0ed-4253-bd60-14c5beff150d_2048x2048.png) *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。* -![指示追随例2](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/6ec0976b-1cb0-45e0-a657-ab97efd4d915_2048x2048.png) -*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: ![スタイル転送例](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/dc08a07e-edf1-4864-b6a6-5a7b17b78cfa_1920x1080.png) *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 - -![デザインの一貫性](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/cc7b80ef-418c-4376-95e2-38c9110c6456_1920x1080.png) -*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。* - -![キャラクターの統合](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/22d1fa08-17f3-4113-86ee-ca0a324cbb3b_1920x1080.png) -*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。* - -![マルチ参照合成](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/2d690f6d-fa30-4152-9dc4-c09341c4e887_1920x1080.png) -*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: ![製品の一貫性](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/585cf84d-afe0-4277-b08a-7a0cddbd6a54_1620x1080.png) *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 - -Seedream 5.0 Liteのテキスト→画像ワークフローのプレビュー - - - - Comfy Cloudで開く - - - JSONをダウンロード、またはテンプレートライブラリで「Seedream 5.0 Lite」を検索 - - - -### 世界知識のデモ +知識を重視したテキストから画像への生成: ![重力インフォグラフィック](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/fac37b40-faaa-4360-b449-08da38322186_2562x1440.png) *重力を説明するピクセルアート風インフォグラフィック。鮮明な16ビットスタイルで描画され、ダークネイビー／チャコールグレーの背景に、映画のような大胆なカラーパレットが採用されています。* -![ビッグバンインフォグラフィック](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/39e35082-3b26-41df-8e09-5cc1841d94c6_2562x1440.png) -*ビッグバンおよび恐竜時代を解説するコミック風インフォグラフィック。深紅とインクブラックの背景に、コミックらしい大胆なカラーパレットが採用されています。* - -## はじめに +## ComfyUIで使用する -1. ComfyUIを最新版（0.15.0以上）に更新してください -2. テンプレートライブラリを開き、「Seedream 5.0 Lite」を検索してください + +画像編集およびテキストから画像へのワークフローを、ローカルまたはComfy Cloud上のComfyUIで実行します。 + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..ce149b4ff --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite/workflow.mdx @@ -0,0 +1,98 @@ +--- +title: "ComfyUI における Seedream 5.0 Lite ワークフロー" +description: "ComfyUI で Seedream 5.0 Lite の画像編集およびテキストから画像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: 2edc3fee +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 9170a74e + "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"; + +このガイドでは、ComfyUI で Seedream 5.0 Lite ワークフローを実行する方法を説明します。モデルの概要や特に優れた用途については、[Seedream 5.0 Lite の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite) を参照してください。 + + + + +## Seedream 5.0 lite 画像編集ワークフロー + +Seedream 5.0 Lite 画像編集ワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Seedream 5.0 lite」を検索してください + + + +
+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 + + + 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 + +![指示追従の例 1](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/9a770e2a-c0ed-4253-bd60-14c5beff150d_2048x2048.png) +*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。* + +![指示追従の例 2](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/6ec0976b-1cb0-45e0-a657-ab97efd4d915_2048x2048.png) +*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。* + +![スタイル変換の例](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/dc08a07e-edf1-4864-b6a6-5a7b17b78cfa_1920x1080.png) +*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 + +![デザインの一貫性](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/cc7b80ef-418c-4376-95e2-38c9110c6456_1920x1080.png) +*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。* + +![キャラクターの合成](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/22d1fa08-17f3-4113-86ee-ca0a324cbb3b_1920x1080.png) +*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。* + +![マルチ参照の合成](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/2d690f6d-fa30-4152-9dc4-c09341c4e887_1920x1080.png) +*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。* + +![プロダクトの一貫性](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/585cf84d-afe0-4277-b08a-7a0cddbd6a54_1620x1080.png) +*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 + +Seedream 5.0 Lite テキストから画像へのワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Seedream 5.0 lite」を検索 + + + +### 世界知識の紹介 + +![重力のインフォグラフィック](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/fac37b40-faaa-4360-b449-08da38322186_2562x1440.png) +*重力を説明するピクセルアートのインフォグラフィック。ダークネイビーとチャコールグレーの背景に、シャープな16ビットスタイルと大胆なシネマティックなパレットトーンで描かれています。* + +![ビッグバンのインフォグラフィック](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/39e35082-3b26-41df-8e09-5cc1841d94c6_2562x1440.png) +*ビッグバンと恐竜の時代を説明するコミックブックスタイルのインフォグラフィック。深紅とインクブラックの背景に、大胆なコミックパレットトーンが特徴です。* + +## はじめる + +1. ComfyUIを最新（0.15.0+）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、`Seedream 5.0 lite`を検索する diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro.mdx index 2ea233d14..9e015bd4b 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro.mdx @@ -1,27 +1,14 @@ --- title: "ByteDance Seedream 5.0 Pro - プロフェッショナルAI画像生成" description: "高品質な画像を生成し、強化された指示追従、精密な編集、プロフェッショナルグレードの出力をComfyUIで実現" -sidebarTitle: "Seedream 5.0 Pro" -translationSourceHash: 3ac4c376 +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: 0afc9aad translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 0b4a40d7 - "What sets Seedream 5.0 Pro apart": e1702d4b - "Seedream 5.0 Pro text-to-image workflow": 87df7263 - "Seedream 5.0 Pro image edit workflow": faaa6452 - "Seedream 5.0 Pro layer separation workflow": a6084e3e - "Get started": 709ac7fd --- -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; - Seedream 5.0 Proは、ByteDanceのプロフェッショナルグレードの画像生成モデルであり、より高性能な兄弟モデルとしてSeedream 5.0 Liteよりも優れています。高い忠実度、より正確な指示追従、強力な出力一貫性を提供し、要求の厳しいクリエイティブおよびプロダクションワークフローに対応します。 - - - -## Seedream 5.0 Proの特長 +## Seedream 5.0 Proが得意なこと - **高忠実度出力**: 優れた画像品質、よりシャープなディテール、豊かなテクスチャ、正確な色再現を4Kまでの解像度で提供 - **精密な指示追従**: 複雑で多段階のプロンプトをより正確に処理。正確な空間推論、タイポグラフィ、高密度テキストレンダリングを含む @@ -29,90 +16,22 @@ Seedream 5.0 Proは、ByteDanceのプロフェッショナルグレードの画 - **プロフェッショナルグレードの一貫性**: 生成画像のバッチ全体で、キャラクターの特徴、プロダクトデザイン、照明、カラーパレットが安定 - **より深い世界知識**: 拡張された知識ベースにより、テクニカルイラスト、科学的可視化、知識集約型のクリエイティブブリーフをサポート -## Seedream 5.0 Pro テキストから画像へのワークフロー - -テキストプロンプトから高品質な画像を生成。Seedream 5.0 Proが構図、照明、ディテールを処理します。 - -Seedream 5.0 Pro テキストから画像ワークフロープレビュー - - - - Comfy Cloudで開く - - - JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Seedream 5.0 Pro」を検索 - - - -![Seedream 5.0 Pro テキストから画像プレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Seedream5.0_Pro_T2I.png) - -## Seedream 5.0 Pro 画像編集ワークフロー - -テキスト指示で既存の画像を編集します。オブジェクトの変更、スタイルの入れ替え、色の調整、シーンの再構成を、オリジナルの構造を保ったまま行えます。 - -Seedream 5.0 Pro 画像編集ワークフロープレビュー - - - - Comfy Cloudで開く - - - JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Seedream 5.0 Pro」を検索 - - - -
-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。 - - - - サンプル入力画像をダウンロード - - -
- -![Seedream 5.0 Pro 画像編集入力](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/interior_college.png) - -![Seedream 5.0 Pro 画像編集出力](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Seedream5.0_Pro_image_edit.png) - -## 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。 - -Seedream 5.0 Pro レイヤー分離ワークフローのプレビュー +## 出力例 - - - Comfy Cloudで開く - - - JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Seedream 5.0 Pro」を検索してください - - +テキストから画像への生成。モデルが構図、照明、ディテールを処理します： -
-入力素材 +![Seedream 5.0 Pro テキストから画像の例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Seedream5.0_Pro_T2I.png) -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 画像編集の例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Seedream5.0_Pro_image_edit.png) -![Seedream 5.0 Pro レイヤー分離のプレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/thumbnail/api_bytedance_seedream_5_0_layer_separation.png) +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： - -ComfyUIエディタでこのワークフローを使用する際は、Nodes2.0モードに切り替えて、`Open Compositor`をクリックすると、分離されたレイヤーを表示および配置できます。 - +![Seedream 5.0 Pro レイヤー分離の例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/thumbnail/api_bytedance_seedream_5_0_layer_separation.png) -## はじめる +## ComfyUIで使用する -1. ComfyUIを最新バージョン（0.15.0+）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、`Seedream 5.0 Pro` を検索する + +テキストから画像への生成、画像編集、レイヤー分離のワークフローをComfyUIで、ローカルまたはComfy Cloud上で実行できます。 + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..db76c3840 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro/workflow.mdx @@ -0,0 +1,108 @@ +--- +title: "ComfyUI での Seedream 5.0 プロ ワークフロー" +description: "ComfyUI で Seedream 5.0 プロのテキストから画像へ、画像編集、レイヤー分離ワークフローを、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: 248e20ac +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": b61ce690 + "Seedream 5.0 Pro text-to-image workflow": 87df7263 + "Seedream 5.0 Pro image edit workflow": faaa6452 + "Seedream 5.0 Pro layer separation workflow": a6084e3e + "Get started": 709ac7fd +--- +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 Seedream 5.0 Pro 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、[Seedream 5.0 Pro 概要](/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro) を参照してください。 + + + + +## Seedream 5.0 Pro テキストから画像へのワークフロー + +テキストプロンプトから高品質の画像を生成します。Seedream 5.0 Pro が構図、照明、ディテールを処理します。 + +Seedream 5.0 Pro テキストから画像へのワークフロープレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Seedream 5.0 Pro」を検索してください + + + +![Seedream 5.0 Pro テキストから画像へのプレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Seedream5.0_Pro_T2I.png) + +## Seedream 5.0 Pro 画像編集ワークフロー + +テキストの指示で既存の画像を編集します。オブジェクトの変更、スタイルの切り替え、色の調整、シーンの再構成が可能で、オリジナルの構造はそのまま維持されます。 + +Seedream 5.0 Pro 画像編集ワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Seedream 5.0 Pro」を検索してください + + + +
+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 + + +
+ +![Seedream 5.0 Pro 画像編集の入力画像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/interior_college.png) + +![Seedream 5.0 Pro 画像編集の出力画像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Seedream5.0_Pro_image_edit.png) + +## 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。 + +Seedream 5.0 Pro レイヤー分離ワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Seedream 5.0 Pro」を検索してください + + + +
+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： + + + + サンプル入力画像をダウンロード + + +
+ +![Seedream 5.0 Pro レイヤー分離プレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/thumbnail/api_bytedance_seedream_5_0_layer_separation.png) + + +このワークフローを ComfyUI エディターで使用する場合は、Nodes2.0 モードに切り替えて `Open Compositor` をクリックすると、分離されたレイヤーを表示および配置できます。 + + +## はじめる + +1. ComfyUIを最新バージョン（0.15.0以上）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、`Seedream 5.0 Pro` を検索する diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube.mdx index 20263e32e..7748794a3 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube.mdx @@ -1,43 +1,25 @@ --- title: "ComfyUI での ByteDance vCube ビデオエンハンス" description: "ComfyUI で ByteDance vCube によるビデオのアップスケールと品質復元: 8K までの超解像、アーティファクトとノイズの除去、色とシャープネスの向上、フレーム補間" -sidebarTitle: "vCube ビデオエンハンス" -translationSourceHash: 397dfc47 +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: d73162a7 translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; - ByteDance vCube は、ByteDance の AI ビデオエンハンスメント技術です。低解像度のビデオを 8K までの超解像でアップスケールし、圧縮アーティファクトとノイズを除去して色とシャープネスを向上させ、必要に応じてフレーム補間を行うことで、より高いフレームレートを実現します。 ComfyUI では、ByteDance vCube Video Enhance ノードがビデオを受け取り、指定の解像度プリセットにアップスケールして品質を復元します。ソースビデオは 2560x1440 以下である必要があり、出力サイズは解像度の入力によって設定されます。 - - - -## ByteDance vCube ビデオエンハンスワークフロー - -ビデオをアップロードし、ターゲットの解像度とフレームレートを選択してワークフローを実行すると、アップスケールおよび復元されたビデオが得られます。 - - - - Run the video enhance workflow instantly on Comfy Cloud. - - - ローカルで使用するために、ワークフローの JSON ファイルをダウンロードします。 - - -![ByteDance vCube Video Enhance ワークフローのプレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_bytedance_vcube_video_enhance-1.webp) +## vCube Video Enhance が得意なこと - - このワークフロー用のサンプル入力ビデオを取得します。 - +- **8K までの超解像**: 低解像度のビデオを 720P から 8K までの出力プリセット、または 128 から 4320 ピクセルまでのカスタムの短辺にアップスケールします +- **アーティファクトとノイズの除去**: ビデオ品質を復元しながら、圧縮アーティファクトとノイズを除去します +- **色とシャープネスの向上**: 色とシャープネスを改善し、自然な高精細感またはよりソフトな仕上がりを実現します +- **AI フレーム補間**: フレームレートをソースよりも高く、最大 120 fps まで引き上げます +- **シーン認識プリセット**: AI 生成の映像、一般的なビデオ、圧縮されたスマートフォンのクリップ、顔が写るドラマ、傷やフリッカーのあるアーカイブ映像向けに調整されたモードです -### ノードオプション +## ComfyUI で使用する -- **シーンプリセット**: コンテンツに合わせて調整されます。`aigc` は AI 生成の映像用、`common` は一般的なビデオ用、`ugc` は圧縮されたスマートフォンのクリップ用、`short_series` は顔が写るドラマ用、`old_film` は傷やフリッカーのあるアーカイブ映像用です。 -- **エンハンスメントスタイル**: `hd` は自然な高精細の仕上がりに、`natural` はよりソフトな仕上がりになります。 -- **解像度**: 720P から 8K までの出力プリセット、ソースサイズを維持する `source`、または 128 から 4320 ピクセルまでのカスタムの短辺から選択できます。 -- **フレームレート**: `source`、または 24、25、30、48、50、60、120 fps。ソースより高いフレームレートでは AI フレーム補間が有効になります。30 fps を超えるレートは 2 倍、60 fps を超えるレートは 4 倍のコストがかかります。 -- **スムーズネス**: 出力ファイルのビットレートレベルを `low`、`medium`、`high` から選択します。 \ No newline at end of file + +ローカルまたは Comfy Cloud で、ComfyUI のビデオエンハンスワークフローを実行します + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..762f3fafc --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube/workflow.mdx @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +title: "ComfyUI の vCube Video Enhance ワークフロー" +description: "ComfyUI で ByteDance vCube Video Enhance 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: 9218511a +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube/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 vCube Video Enhance 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、[vCube Video Enhance の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube) を参照してください。 + + + + +## ByteDance vCube Video Enhance ワークフロー + +動画をアップロードし、目的の解像度とフレームレートを選択してワークフローを実行すると、アップスケールされて復元されたビデオが得られます。 + + + + Comfy Cloud で Video Enhance ワークフローをすぐに実行できます。 + + + ローカルで使用するためのワークフロー JSON ファイルをダウンロードします。 + + +![ByteDance vCube Video Enhance ワークフローのプレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_bytedance_vcube_video_enhance-1.webp) + + + このワークフローのサンプル入力ビデオを取得します。 + + +### ノードオプション + +- **シーンプリセット**: コンテンツに合わせて調整されます。`aigc` は AI 生成映像、`common` は一般ビデオ、`ugc` は圧縮されたスマートフォンクリップ、`short_series` は顔が写るドラマ、`old_film` は傷やフリッカーのあるアーカイブ映像向けです。 +- **エンハンスメントスタイル**: `hd` は自然な高精細な見た目、`natural` はよりソフトな仕上がりになります。 +- **解像度**: 720P から 8K までの出力プリセット、ソースサイズを維持する `source`、または 128 から 4320 ピクセルまでのカスタム短辺を指定します。 +- **フレームレート**: `source`、または 24、25、30、48、50、60、120 fps。ソースより高いレートでは AI フレーム補間が有効になります。30 fps を超えるレートは 2 倍、60 fps を超えるレートは 4 倍のコストがかかります。 +- **スムーズさ**: 配信ファイルのビットレートレベルを `low`、`medium`、`high` から選択します。 \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash.mdx index 4b404f10b..34db73294 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash.mdx @@ -1,14 +1,9 @@ --- title: "Gemini Omni Flash: 会話型ビデオ生成" description: "Gemini Omni Flashは、Googleのマルチモーダルビデオモデルです。パートナーノードを通じてComfyUIで利用でき、自然言語でビデオを生成・編集できます。" -sidebarTitle: "Gemini Omni Flash" -translationSourceHash: 9a3c952e +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: ba5de94e translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 3b6973dc - "What Gemini Omni Flash offers": d0140bc2 - "Workflows": 753af4cb - "Get started": 64517938 --- @@ -20,7 +15,7 @@ Gemini Omni Flashは、Google DeepMindの高品質でコスト効率の高いビ -## Gemini Omni Flashが提供する機能 +## Gemini Omni Flashが得意なこと - **会話型ビデオ編集**: 自然言語を使用してビデオを洗練・編集します。キャラクターの入れ替え、シーンの再照明、アングルの変更、オブジェクトの追加・削除が可能で、オリジナルのオーディオとビデオトラックは保持されます。 - **マルチモーダル入力**: テキスト、画像、ビデオ入力を組み合わせて生成をガイドします。すべてのビデオ出力に同期されたオーディオをネイティブ生成します。 @@ -28,70 +23,6 @@ Gemini Omni Flashは、Google DeepMindの高品質でコスト効率の高いビ - **テキストとアクションの同期**: ビデオに直接読みやすいテキストやグラフィックスをレンダリングし、動きのあるタイポグラフィを画面上の動きと同期させます。 - **料金**: ビデオ出力1秒あたり0.10ドル。Veo 3.1 Fastと同じ料金設定です。 -## ワークフロー - -### テキストから動画へ - - - - Comfy Cloudで開く - - - JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Gemini Omni Flash」を検索 - - - -![Gemini Omni Flash テキストからビデオへのワークフロープレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_gemini_omni_flash_t2v-1.webp) - -自然言語のプロンプトから映画的なビデオを生成します。テキストによる説明を、世界認識に基づく動き、照明、音声を備えたビデオ出力に変換します。ソーシャルメディアコンテンツ作成、迅速なビデオプロトタイピング、反復的なビジュアルストーリーテリングに最適です。 - -### 画像から動画へ - - - - Comfy Cloudで開く - - - JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Gemini Omni Flash」を検索 - - - このワークフローで使用する例の入力画像を取得 - - - 2つ目のサンプル入力画像を取得 - - - -![Gemini Omni Flash 画像からビデオへのワークフロープレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_gemini_omni_flash_i2v-1.webp) - -Gemini Omni Flashを使用して2枚の画像からビデオを生成します。自然言語のプロンプトを解釈して、再生時間とアスペクト比を制御します。短いブランドクリップ、ダイナミックなソーシャルメディアコンテンツ、会話型プロンプトによる反復的なビデオ編集に最適です。 - -### ビデオ編集 - - - - Comfy Cloudで開く - - - JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Gemini Omni Flash」を検索 - - - このワークフローで使用する例の入力ビデオを取得 - - - -![Gemini Omni Flash ビデオ編集ワークフロープレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_gemini_omni_flash_video_edit-1.webp) - -Gemini Omni Flashを使用して、自然言語でビデオを編集します。単一の入力ビデオを、説明文に基づいて1つの編集済み出力に変換します。プロンプトで再生時間とアスペクト比を指定します。ソーシャルメディアでの素早いリミックス、映画的なシーン調整、反復的なビデオの洗練に最適です。 - -## はじめる - -1. ComfyUIを最新バージョンにアップデートする -2. キャンバスをダブルクリックし、「Gemini Omni Flash」ノードを検索する -3. またはテンプレートライブラリから既製のワークフローを使用する -4. 入力タイプ（テキスト、画像、ビデオ）に合ったワークフローを選択する -5. プロンプトを入力して生成する - - -最良の結果を得るには、Gemini Omni FlashをNano Banana 2 Liteと組み合わせて使用してください。高速度で画像を生成し、その後Gemini Omni Flashでアニメーション化してビデオにします。 - + +テキストから動画へ、画像から動画へ、ビデオ編集のワークフローを、ローカルまたはComfy Cloud上のComfyUIで実行できます。 + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..f2237eeb9 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash/workflow.mdx @@ -0,0 +1,86 @@ +--- +title: "ComfyUI での Gemini Omni Flash ワークフロー" +description: "ComfyUI で Gemini Omni Flash のテキストから動画、画像から動画、ビデオ編集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: 260a2e6d +translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": ab3ecc0a + "Workflows": 753af4cb + "Get started": 64517938 +--- +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Gemini Omni Flash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、[Gemini Omni Flashの概要](/ja/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash)を参照してください。 + + + + +## ワークフロー + +### テキストからビデオへ + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Gemini Omni Flash」を検索 + + + +![Gemini Omni Flash テキストからビデオへのワークフロープレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_gemini_omni_flash_t2v-1.webp) + +自然言語プロンプトから映画のようなビデオを生成します。テキストによる説明を、世界を認識したモーション、ライティング、サウンドを備えたビデオ出力に変換します。ソーシャルメディアのコンテンツ作成、迅速なビデオプロトタイピング、反復的なビジュアルストーリーテリングに最適です。 + +### 画像からビデオへ + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Gemini Omni Flash」を検索 + + + このワークフロー用の入力画像サンプルを取得 + + + 2 つ目の入力画像サンプルを取得 + + + +![Gemini Omni Flash 画像からビデオへのワークフロープレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_gemini_omni_flash_i2v-1.webp) + +Gemini Omni Flash を使用して、2 つの画像からビデオを生成します。自然言語プロンプトを解釈して、再生時間とアスペクト比を制御します。短いブランドクリップ、ダイナミックなソーシャルメディアコンテンツの作成、会話形式のプロンプトによる反復的なビデオ編集に最適です。 + +### ビデオ編集 + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Gemini Omni Flash」を検索 + + + このワークフロー用の入力ビデオサンプルを取得 + + + +![Gemini Omni Flash ビデオ編集ワークフロープレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_gemini_omni_flash_video_edit-1.webp) + +Gemini Omni Flash を使用して、自然言語でビデオを編集します。説明文による指示に基づいて、1 つの入力ビデオを 1 つの編集済み出力に変換します。プロンプトで再生時間とアスペクト比を指定します。クイックなソーシャルメディアリミックス、映画のようなシーン調整、反復的なビデオの改良に最適です。 + +## はじめる + +1. ComfyUIを最新バージョンにアップデート +2. キャンバスをダブルクリックして「Gemini Omni Flash」ノードを検索 +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 +4. 入力タイプ（テキスト、画像、またはビデオ）に一致するワークフローを選択 +5. プロンプトを入力して生成 + + +最良の結果を得るには、Gemini Omni FlashをNano Banana 2 Liteと組み合わせてください。高速で画像を生成し、Gemini Omni Flashを使用してビデオにアニメートします。 + diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/google/gemini.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/google/gemini.mdx index 078ec8df0..6df180093 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/google/gemini.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/google/gemini.mdx @@ -1,65 +1,22 @@ --- title: "Google Gemini パートナーノード ComfyUI 公式サンプル" -description: "本記事では、ComfyUI で Google Gemini パートナーノードを使用して対話機能を実行する方法について説明します。" -sidebarTitle: "Google Gemini" -translationSourceHash: 7d5f184b +description: "この記事では、ComfyUI で Google Gemini パートナーノードを使用して対話機能を実行する方法を紹介します。" +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: f897482d translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/gemini.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; +Google Gemini は、Google が開発した強力な AI モデルであり、対話およびテキスト生成機能をサポートしています。現在、ComfyUI には Google Gemini API が統合されており、ComfyUI で関連ノードを直接使用して対話機能を実行できます。 -Google Gemini は、Google が開発した強力な AI モデルであり、対話およびテキスト生成機能をサポートしています。現在、ComfyUI には Google Gemini API が統合されており、ComfyUI で関連ノードを直接使用して対話機能を完了できます。 +## Google Gemini が得意なこと -このガイドでは、対応する対話機能を段階的に説明します。 +- **対話とテキスト生成**: ComfyUI ワークフロー内で Google のマルチモーダル AI と直接チャットできます。 +- **マルチモーダル推論**: Gemini の推論機能を使用して画像を解釈できます。 +- **画像からプロンプトへの変換**: 公式テンプレートには、画像を対応する描画プロンプトに変換するプロンプトが同梱されています。 +- **複数画像の入力**: `Batch Images` を使用して、1 回の実行で複数の画像を AI に送信して解釈させることができます。 - - +## ComfyUI で使用する -### Google Gemini {#api_google_gemini} - -Gemini の推論機能を通じて、Google のマルチモーダル AI を体験してください。 - -Google Gemini ワークフローのプレビュー - - - - Comfy Cloud で開く - - - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Google Gemini」を検索してください。 - - - -**入力素材** - -このファイルを該当する `LoadImage` ノードにアップロードしてください。 - - - - `LoadImage` ノード 2 · `example.png` - - - -
- example.png -
- -### ワークフローの実行手順 - -![OpenAI Chat ステップガイド](/images/tutorial/api_nodes/google/tripo_image_to_model_step_guide.jpg) - - -対応するテンプレートでは、画像を解析して描画プロンプトへと変換するための「役割プロンプト（role prompt）」を生成するためのプロンプトを構築しています。 - - -画像内の番号を参考にして、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してください。 -1. `Load Image` ノードで、AI に解析してほしい画像を読み込みます。 -2. （任意）必要に応じて、`Google Gemini` ノード内のプロンプトを編集し、AI に特定のタスクを実行させることができます。 -3. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl（Windows）／Cmd（macOS） + Enter` を押して対話を実行します。 -4. API からの結果が返信されるのを待った後、`Preview Any` ノードで AI が返したコンテンツを確認できます。 - -### 3. 補足情報 - -- 現在、ファイル入力ノード `Gemini Input Files` は、ファイルを事前に `ComfyUI/input/` ディレクトリへアップロードする必要があります。このノードは現在改良中であり、更新後にテンプレートも修正する予定です。 -- ワークフローには、`Batch Images` を用いた入力のサンプルが含まれています。複数の画像を AI に解析させる必要がある場合は、手順図を参考に、対象ノードを右クリックしてモードを `Always（常に実行）` に設定することで有効化できます。 \ No newline at end of file + +ComfyUI で Gemini 対話ワークフローを実行します。ローカルまたは Comfy Cloud で。 + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/google/gemini/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/google/gemini/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..a8330eb00 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/google/gemini/workflow.mdx @@ -0,0 +1,63 @@ +--- +title: "ComfyUIでのGoogle Geminiワークフロー" +description: "ComfyUIでGoogle Geminiの会話型ワークフローを実行する方法（ローカルまたはComfy Cloud上）" +sidebarTitle: "ワークフロー" +translationSourceHash: ea650f72 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/gemini/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Google Geminiワークフローを実行する方法について説明します。モデルの概要と最も得意とする用途については、[Google Geminiの概要](/ja/tutorials/partner-nodes/google/gemini)を参照してください。 + + + + +## Google Gemini {#api_google_gemini} + +Geminiの推論能力で、GoogleのマルチモーダルAIを体験できます。 + +Google Geminiワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloudで開く + + + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで"Google Gemini"を検索してください + + + +**入力素材** + +このファイルを対応する`LoadImage`ノードにアップロードしてください： + + + + `LoadImage`ノード2・`example.png` + + + +
+ example.png +
+ +## 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 + +![OpenAIチャットのステップガイド](/images/tutorial/api_nodes/google/tripo_image_to_model_step_guide.jpg) + + +対応するテンプレートには、画像を対応する描画プロンプトに解釈するために使用する、役割プロンプトを分析・生成するプロンプトが組み込まれています。 + + +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、AIに解釈させたい画像を読み込みます。 +2. (任意) 必要に応じて、`Google Gemini`のプロンプトを変更し、AIに特定のタスクを実行させることができます。 +3. `Run`ボタンをクリックするか、ショートカット`Ctrl(cmd) + Enter`を使用して会話を実行します。 +4. APIが結果を返すのを待った後、`Preview Any`ノードでAIが返した対応するコンテンツを確認できます。 + +## 補足 + +- 現時点では、ファイル入力ノード`Gemini Input Files`は、ファイルを先に`ComfyUI/input/`ディレクトリにアップロードしておく必要があります。このノードは改善中であり、更新後にテンプレートを修正する予定です。 +- このワークフローでは、入力に`Batch Images`を使用する例を提供しています。AIによる解釈が必要な画像が複数ある場合は、ステップ図を参照し、右クリックで対応するノードのモードを`Always`に設定して有効にしてください。 \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite.mdx index 3e7d251c9..c551276d1 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite.mdx @@ -1,26 +1,14 @@ --- title: "Nano Banana 2 Lite: 高速AI画像生成" description: "ComfyUIのGemini 3.1 Flash-Lite ImageモデルであるNano Banana 2 Liteを使用して、Google最速・最低コストで画像を生成します" -sidebarTitle: "Nano Banana 2 Lite" -translationSourceHash: d614b089 +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: e8dc4ed0 translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 67f64409 - "What Nano Banana 2 Lite offers": 2a48a5c5 - "Workflows": bd676d83 - "Which model should you pick?": e04ecb03 - "Get started": 5a827068 --- -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; - Nano Banana 2 Liteは、Google DeepMindの最速かつ最もコスト効率の高いGemini Imageモデルです。迅速な発想と大量のワークフロー向けに設計されています。`gemini-3.1-flash-lite-image`を搭載し、約4秒・1画像あたり$0.041でテキストから画像への生成を実現。コンセプトの素早い可視化、高速プロトタイピング、反復的なデザイン探索に最適です。 - - - -## Nano Banana 2 Liteの特長 +## Nano Banana 2 Liteが得意なこと - **超高速生成**: テキストから画像への出力をわずか4秒で実現。インタラクティブなプロトタイピングと迅速なビジュアルドラフトに最適です。 - **コスト効率**: 1K解像度の画像1枚あたり$0.041。Nano Bananaファミリーで最も手頃なオプションです。 @@ -28,59 +16,18 @@ Nano Banana 2 Liteは、Google DeepMindの最速かつ最もコスト効率の - **画像内テキストレンダリング**: 生成画像に直接、読み取り可能なテキストをドラフトコピーしてレンダリングし、ローカライズされた広告バリエーションを作成できます。 - **設定可能なモデル選択**: 同じノード内でNano Banana 2 Lite、Nano Banana 2、Nano Banana Proを切り替えられます。 -## ワークフロー - -### テキストから画像へ +## 出力例 - - - Open in Comfy Cloud - - - Download JSON or search "Nano Banana 2 Lite" in Template Library - - - -テキストの説明から画像を生成します。ファイル入力は不要 — プロンプトを入力するだけで、ワークフローが1つ以上の生成画像を出力します。テキストと画像の入力を交互に使用することもできます。 +単一のプロンプトによるテキストから画像への生成： ![Nano Banana 2 Lite Text to Image](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_nano_banana_2_lite_t2i.png) -### 画像編集 - - - - Open in Comfy Cloud - - - Download JSON or search "Nano Banana 2 Lite" in Template Library - - - Get the example input image for this workflow - - - -画像をアップロードし、編集用のテキスト指示を入力します。ワークフローはオリジナルと編集結果の比較画像を並べて出力します。 - -
- Nano Banana 2 Lite Image Edit - Input - Nano Banana 2 Lite Image Edit - Output -
- -## 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 +![Nano Banana 2 Lite Image Edit - Output](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_nano_banana_2_lite_image_edit.png) -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 - -Nano Banana 2 Liteは既存のNano Banana 2ノード内で利用できます。このノードを使用した古いワークフローがある場合、ワークフローを再構築せずにモデルバージョンのドロップダウンから"Nano Banana 2 Lite"を選択できます。 - + +テキストから画像への生成と画像編集のワークフローを、ローカルまたはComfy Cloud上のComfyUIで実行できます。 + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..0cf077813 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite/workflow.mdx @@ -0,0 +1,76 @@ +--- +title: "ComfyUI での Nano Banana 2 Lite ワークフロー" +description: "ComfyUI で Nano Banana 2 Lite のテキストから画像へのワークフローと画像編集ワークフローを、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: 5ea4e514 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 0d88d874 + "Workflows": bd676d83 + "Which model should you pick?": e04ecb03 + "Get started": 5a827068 +--- +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 Nano Banana 2 Lite ワークフローを実行する方法を説明します。モデルが何であるか、何が得意かについては、[Nano Banana 2 Lite の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite) をご覧ください。 + + + + +## ワークフロー + +### テキストから画像生成 + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Nano Banana 2 Lite」を検索してください + + + +テキストの説明から画像を生成します。ファイル入力は不要です。プロンプトを入力するだけで、テキストと画像が混在した入力をサポートし、1つ以上の生成済み画像を出力します。 + +![Nano Banana 2 Lite テキストから画像生成](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_nano_banana_2_lite_t2i.png) + +### 画像編集 + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Nano Banana 2 Lite」を検索してください + + + このワークフローのサンプル入力画像を入手します + + + +画像をアップロードし、編集のためのテキスト指示を入力します。ワークフローは、オリジナルと編集結果を並べて比較したものを出力します。 + +
+ Nano Banana 2 Lite 画像編集 - 入力 + Nano Banana 2 Lite 画像編集 - 出力 +
+ +## 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 + + +Nano Banana 2 Lite は既存の Nano Banana 2 ノード内で利用できます。このノードを使用する古いワークフローがある場合は、ワークフローを再構築せずにモデルバージョンのドロップダウンから「Nano Banana 2 Lite」を選択できます。 + diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2.mdx index 20fd89eee..ed3330b9e 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2.mdx @@ -2,17 +2,15 @@ title: "Nano Banana 2 — 高速AI画像生成" description: "ComfyUIでNano Banana 2を活用し、Flash速度でプロレベルの品質の画像を生成" sidebarTitle: "Nano Banana 2" -translationSourceHash: 889192f2 +translationSourceHash: 6b3a6547 translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2.mdx translationBlockHashes: - "_intro": 379a03e0 - "What's new in Nano Banana 2": d687b859 - "Nano Banana 2 image edit workflow": 085cc8cb - "Which model should you pick?": c0beab3e - "Get started": 8a235cfb + "_intro": fd8e06b9 + "What Nano Banana 2 is good at": 67edfecc + "Example outputs": 48dd56e2 + "Use it in ComfyUI": 3165c1c6 --- - import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; @@ -21,78 +19,58 @@ Nano Banana 2は、パートナーノード経由でComfyUIにてご利用可能 -## Nano Banana 2の新機能 - -- **Flash速度でのプロレベル品質**: 豊かなテクスチャ、シャープなディテール、強力なライティング、および優れたプロンプト遵守性を実現。遅延のトレードオフを一切犠牲にしません。 -- **検索に基づく世界知識**: Google画像検索による接地処理を自動的にトリガーし、知名度の低いランドマーク、ニッチなオブジェクト、または現実世界の詳細に関する事実的正確性を向上させます。 -- **被写体の一貫性**: 単一のワークフロー内で最大5人のキャラクターの類似性および最大14個のオブジェクトの忠実度を維持できます。 -- **設定可能な思考レベル**: 生成前にモデルが「考える」程度を制御可能（迅速な探索にはMinimal、複雑なレイアウトにはHigh／Dynamic）。 -- **高精度なテキストレンダリングおよび翻訳**: マーケティング用モックアップ、グリーティングカード、ローカライズ済みアセット向けに、正確かつ読みやすいテキストを生成します。 - -## Nano Banana 2による画像編集ワークフロー +## Nano Banana 2が得意なこと - - Comfy Cloudで開く - +- **Flashのスピードでプロ級の品質**：より豊かなテクスチャ、よりシャープな詳細、より強いライティング、そしてレイテンシーを犠牲にしないプロンプトへの追随性 +- **検索連動のワールドナレッジ**：あまり知られていないランドマークやニッチなオブジェクト、実世界の詳細について、Google画像検索のグラウンディングをインテリジェントにトリガーし、事実の正確性を向上 +- **被写体の一貫性**：1つのワークフローで最大5人のキャラクターの類似性と最大14個のオブジェクトの忠実度を維持 +- **設定可能な思考レベル**：生成前にモデルが「考える」量を制御（素早い探索にはMinimal、複雑なレイアウトにはHigh/Dynamic） +- **精密なテキストレンダリングと翻訳**：マーケティングモックアップ、グリーティングカード、ローカライズされたアセット用に正確で読みやすいテキストを生成 - - JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Nano Banana 2」を検索 - +## 出力例 -### プロレベル品質のデモンストレーション +既存画像のテキストを置換し、品質を維持： ![品質比較](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/1f92ae2e-14d8-4a3b-9ed7-e57dacd2584f_1825x1696.png) -*入力画像内のテキストを以下に置き換え：「Nano Banana 2 Available on ComfyUI Cheaper and Faster」* +*入力画像のテキストを「Nano Banana 2 Available on ComfyUI Cheaper and Faster」に置き換えます。* -### 検索に基づく世界知識のデモンストレーション +検索に基づく世界知識で、事実に正確なインフォグラフィックを生成： ![教育用インフォグラフィック](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/edfe3b6b-8942-472e-8772-a3700946fc23_1024x559.png) -*教育的なコミックスタイルのインフォグラフィック。北米原産の知られていない5種の生物について解説し、検索による接地処理によって希少な生息地や生態的役割の正確な描写を保証しています。* +*北米原産のあまり知られていない5種を解説する教育用コミック風インフォグラフィック。検索に基づく情報で、希少な生息地と生態的役割を正確に描写します。* ![スケートボード文化インフォグラフィック](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/536b845b-b278-4924-b8e4-114e5e5defa9_2752x1536.png) -*アメリカのスケートボード文化の進化（1970年代～2020年代）を描いたコミックスタイルのインフォグラフィック。* +*1970年代から2020年代までのアメリカのスケートボード文化の変遷を描いたコミック風インフォグラフィック。* -### 被写体の一貫性のデモンストレーション +ストーリーボード全体での被写体の一貫性： ![被写体の一貫性](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/e38f7afb-9752-49a1-9e6c-1ea99dba42ff_4908x2626.png) -*ストーリーボードの各シーンにおいて、キャラクターの類似性およびオブジェクトの忠実度を維持。* +*ストーリーボードのシーケンス全体で、キャラクターの類似性とオブジェクトの忠実度を維持します。* -### 設定可能な思考レベルのデモンストレーション +異なる推論の深さに対応する、設定可能なシンキングレベル： -![思考レベルの比較](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/6d0d4773-3ff5-4319-bc00-8afb62c2a1ad_4608x1332.png) -*異なる思考レベルを適用した映画的ポートレート：迅速な反復作業にはMinimal、詳細な出力にはHigh。* +![シンキングレベル比較](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/6d0d4773-3ff5-4319-bc00-8afb62c2a1ad_4608x1332.png) +*異なるシンキングレベルによる映画的なポートレート。Minimalは素早い反復に、Highは詳細な出力に適しています。* -![アール・ヌーヴォー風ポートレート](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/49e5f98a-b375-4fda-b280-7b695f535807_4608x1332.png) -*アール・ヌーヴォーをモチーフにしたポートレート。推論の深さを自由に調整可能。* +![アール・ヌーヴォーのポートレート](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/49e5f98a-b375-4fda-b280-7b695f535807_4608x1332.png) +*設定可能な推論の深さを持つ、アール・ヌーヴォーに着想を得たポートレート。* -### テキストレンダリングおよび翻訳のデモンストレーション +テキストのレンダリングとローカライズ言語への翻訳： ![テキストレンダリング](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/808ca8d0-acac-470d-a666-23e411254276_1376x768.png) -*スタイル化されたグラフィティ風テキストレンダリングを施した、素人の携帯電話撮影画像。* - -![スペイン語への翻訳](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/6af9b091-7bbe-49da-b70f-e766394039ef_2784x1536.png) -*テキストをスペイン語に翻訳。* - -![ヒンディー語への翻訳](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/548d44f6-d43e-484f-a8d8-37638f9ff482_2784x1536.png) -*テキストをヒンディー語に翻訳。* - -![中国語（簡体字）への翻訳](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/5f4a52f9-1995-440f-8394-245e43f3a9a2_2784x1536.png) -*テキストを中国語（簡体字）に翻訳。* +*スタイライズされたグラフィティテキストのレンダリングが施された、アマチュアの携帯電話写真。* -## どのモデルを選べばよいですか？ +![スペイン語翻訳](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/6af9b091-7bbe-49da-b70f-e766394039ef_2784x1536.png) +*テキストをスペイン語に翻訳します。* -| モデル | 最適な用途 | -|--------|------------| -| **Nano Banana 2** | 大多数のクリエイター向け：探索には十分高速、最適化には十分スマート、納品には十分洗練されています。 | -| **Nano Banana Pro** | 最大限の事実正確性および高リスクなエッジケース向け | +![ヒンディー語翻訳](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/548d44f6-d43e-484f-a8d8-37638f9ff482_2784x1536.png) +*テキストをヒンディー語に翻訳します。* -## はじめる +![マンダリン翻訳](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/5f4a52f9-1995-440f-8394-245e43f3a9a2_2784x1536.png) +*テキストをマンダリンに翻訳します。* -1. ComfyUIを最新バージョンに更新してください。 -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。 -3. あるいはテンプレートライブラリから、すぐに使えるワークフローをご利用ください。 -4. 解像度を選択し、アスペクト比を設定したうえで、プロンプトに深い推論が必要かどうかを判断します。 +## ComfyUIで使用する - -新しいモデルバージョンは、従来の「Nano Banana Pro」ノードにも追加されています。既存のワークフローでこのノードを使用している場合、再構築する必要はありません。単にモデルバージョンを再選択するだけでOKです。 - + +ComfyUIで画像編集ワークフローを実行する（ローカルまたはComfy Cloud上で） + diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..82fbf5f7c --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2/workflow.mdx @@ -0,0 +1,50 @@ +--- +title: "ComfyUIでのNano Banana 2ワークフロー" +description: "ComfyUIでNano Banana 2の画像編集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: 842b6701 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2/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Nano Banana 2ワークフローを実行する方法を説明します。モデルが何であるか、どのような用途に最適かについては、[Nano Banana 2の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2)を参照してください。 + + + + +## Nano Banana 2の画像編集ワークフロー + + + + Comfy Cloudで開く + + + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Nano Banana 2」を検索 + + + +![Nano Banana 2 ワークフローのプレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_nano_banana2_image_edit-1.webp) + + + このワークフローのサンプル入力画像を取得します + + +## どのモデルを選ぶべきですか？ + +| モデル | 最適な用途 | +|-------|----------| +| **Nano Banana 2** | ほとんどのクリエイターに最適：アイデアを試すには十分速く、仕上げるには十分賢く、納品できるほど洗練されています | +| **Nano Banana Pro** | 最大限の事実の正確性と、影響が大きいエッジケース向け | + +## 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 +3. または、テンプレートライブラリからすぐに使えるワークフローを利用します +4. 解像度を選択し、アスペクト比を設定し、プロンプトに深い推論が必要かどうかを判断します + + +新しいモデルバージョンは、従来の「Nano Banana Pro」ノードにも追加されています。このノードを使った古いワークフローをお持ちの場合、それらを再構築する必要はありません。モデルバージョンを選択し直すだけです。 + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..2c7e0c3b9 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro/workflow.mdx @@ -0,0 +1,70 @@ +--- +title: "ComfyUI での Nano Banana Pro ワークフロー" +description: "ComfyUI で Nano Banana Pro のスタジオ品質の画像生成・編集ワークフローを、ローカルまたは Comfy Cloud で実行する方法" +sidebarTitle: "ワークフロー" +translationSourceHash: e9e0fc74 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 23201f75 + "Nano Banana Pro {#api_nano_banana_pro}": c1b1cc6d + "Which model should you pick?": 7e7a2aad + "Get started": 38fdf056 +--- +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 Nano Banana Pro ワークフローを実行する方法を説明します。このモデルの概要と、最も得意とする用途については、[Nano Banana Pro の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro) を参照してください。 + + + + +## Nano Banana プロ {#api_nano_banana_pro} + +Nano-banana プロ（Gemini 3.0 Pro Image）は、スタジオ品質の4K画像生成と編集に対応し、テキストの描画とキャラクターの一貫性が強化されています。 + +Nano Banana Pro ワークフロープレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "Nano Banana Pro" を検索してください + + + +**入力素材** + +これらのファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードしてください: + + + + `LoadImage` ノード 11 · `api_nano_banana_pro_input_image_1.png` + + + `LoadImage` ノード 12 · `api_nano_banana_pro_input_image_2.png` + + + +**出力例** + +![Nano Banana Pro 出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_nano_banana_pro.png) + +## 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](/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite)** | スピードとコスト：迅速な反復、高スループットのパイプライン、低レイテンシーのアプリケーション | +| **[Nano Banana 2](/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2)** | ほとんどのクリエイター：一般的な画像生成・編集に適した、バランスの取れた品質とスピード | +| **Nano Banana Pro** | プロフェッショナルなユースケース：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更新します +2. キャンバスをダブルクリックして「Nano Banana Pro」ノードを検索します +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. 参照画像をアップロードし、プロンプトを入力して、希望の思考レベルを選択します + + +Nano Banana Proは、Nano Bananaファミリーの中で最高品質の出力を提供します。より低コストで高速な生成には、[Nano Banana 2 Lite](/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite) または [Nano Banana 2](/ja/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2) を検討してください。 + diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0.mdx index 5c43d69ef..df3568723 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0.mdx @@ -1,98 +1,33 @@ --- title: "ComfyUIでGrok Imagine Image 2.0: AI画像生成と編集" description: "ComfyUIでGrok Imagine Image 2.0を使って画像の生成と編集: Auroraエンジン、鮮明な短いテキストの描画、1K/2K出力、最大3枚の参照画像" -sidebarTitle: "Grok Imagine Image 2.0" -translationSourceHash: b6238914 +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: 9e241e30 translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 15a5bfab - "Grok Imagine Image 2.0: Text to Image": 4a064d02 - "Grok Imagine Image 2.0: Image Edit": dbe6e6c7 --- -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; Grok Imagine Image 2.0は、xAIの最新の画像モデルであり、Grokパートナーノードを通じてComfyUIで利用できます。Auroraエンジンをベースとしており、鮮明な短いテキストのレンダリングに優れ、14種類のアスペクト比で1Kまたは2Kの画像を生成します。そのため、ポスター、カバー、製品・ブランドのビジュアル、一貫性が重要となるキャラクター中心のシーンに最適です。 - - +## Grok Imagine Image 2.0が得意なこと -## Grok Imagine Image 2.0: テキストから画像へ +- **鮮明な短いテキストの描画**: Auroraエンジンは短いテキストをきれいに描画するため、ポスター、カバー、製品・ブランドのビジュアルに最適です。 +- **参照画像による画像編集**: 正確な自然言語の指示と最大3枚の参照画像を使用して画像を編集し、要素の変更、背景の差し替え、シーンの再スタイリングが可能です。 +- **キャラクターの一貫性**: キャラクター中心のシーンにおいて、複数の出力間でキャラクターの一貫性を維持します。 +- **14種類のアスペクト比**: `1:1` から `9:20` まで。 +- **コスト管理**: 低品質または中品質のオプションで1Kまたは2Kの解像度を選択し、コストと忠実度のバランスを取ることができます。 -単一のテキストプロンプトから、Aurora エンジンでポスター全体の画像を生成します。このワークフローは、短いテキストのシャープな描画に優れており、ポスター、カバー、製品・ブランドのビジュアル、キャラクター中心のシーンに適しています。14 種類のアスペクト比で 1K または 2K の画像を出力し、低品質または中品質のオプションでコストを制御できます。 +## 出力例 -Grok Imagine Image 2.0 テキストから画像へのワークフローのプレビュー - - - - Comfy Cloud で開く - - - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Grok Imagine Image 2.0」を検索 - - +鮮明なテキスト描画によるポスター風のテキストから画像への生成: ![Grok Imagine Image 2.0 テキストから画像への出力](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_imagine_image_2_t2i.png) -### ワークフロー概要 - -このワークフローでは 2 つのノードを使用します: - -- **GrokImageNode**: コアノードであり、`grok-imagine-image-2.0` モデルで構成されています -- **SaveImageAdvanced**: 生成済みの画像を PNG として保存します - -### 実行手順 - -1. **プロンプトを入力**: **GrokImageNode** で描画したいシーン、スタイル、テキストを記述します -2. **アスペクト比を選択**: `1:1` から `9:20` までの 14 種類の比率から選択します -3. **解像度を選択**: `1K` は高速な結果、`2K` はより詳細な結果が得られます -4. **品質を設定**: `low` または `medium` でコストと忠実度を制御します -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 - -## Grok Imagine Image 2.0: 画像編集 - -正確な自然言語の指示と最大3枚の参照画像を使用して、画像を編集します。このワークフローを使用すると、特定の要素の変更、背景の差し替え、シーンの再スタイリング、複数の出力間でのキャラクターの一貫性の維持が可能です。Auroraエンジンは、14のアスペクト比で1Kまたは2Kの解像度の鮮明なショートテキストレンダリングを実現します。 - -Grok Imagine Image 2.0の画像編集ワークフローのプレビュー - - - - Comfy Cloudで開く - - - JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Grok Imagine Image 2.0」を検索してください - - - -
-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。 - - - - 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。 - - -
- -![Grok Imagine Image 2.0の画像編集出力](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_imagine_image_2_image_edit.png) - -### 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 +![Grok Imagine Image 2.0 画像編集出力](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_imagine_image_2_image_edit.png) -### 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 + +ComfyUIで、ローカルまたはComfy Cloud上で、テキストから画像へのワークフローと画像編集ワークフローを実行できます + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..bc770713c --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0/workflow.mdx @@ -0,0 +1,98 @@ +--- +title: "ComfyUI での Grok Imagine Image 2.0 ワークフロー" +description: "ComfyUI で Grok Imagine Image 2.0 のテキストから画像へのワークフローと画像編集ワークフローを、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: 45cf9439 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 01f13a5d + "Grok Imagine Image 2.0: Text to Image": 4a064d02 + "Grok Imagine Image 2.0: Image Edit": dbe6e6c7 +--- +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 Image 2.0 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、モデルが最も得意とする用途については、[Grok Imagine Image 2.0 の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0) を参照してください。 + + + + +## Grok Imagine Image 2.0: テキストから画像へ + +Auroraエンジンを使い、単一のテキストプロンプトからポスター風の画像全体を生成します。このワークフローは鮮明な短いテキストのレンダリングに優れており、ポスター、カバー、製品・ブランドのビジュアル、キャラクター中心のシーンに適しています。1Kまたは2Kの画像を14のアスペクト比で出力し、低品質または中品質のオプションでコストを抑えられます。 + +Grok Imagine Image 2.0 テキストから画像へのワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloudで開く + + + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Grok Imagine Image 2.0」を検索してください + + + +![Grok Imagine Image 2.0 テキストから画像への出力](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_imagine_image_2_t2i.png) + +### ワークフロー概要 + +このワークフローでは次の2つのノードを使用します: + +- **GrokImageNode**: 中核ノードで、`grok-imagine-image-2.0`モデルを使用するように設定されています +- **SaveImageAdvanced**: 生成済みの画像をPNGとして保存します + +### 実行手順 + +1. **プロンプトを入力する**: **GrokImageNode**でシーン、スタイル、描画したいテキストを記述します +2. **アスペクト比を選択する**: `1:1`から`9:20`までの14の比率から選びます +3. **解像度を選択する**: 高速な結果が欲しい場合は`1K`、より詳細な場合は`2K` +4. **品質を設定する**: コストと忠実度を制御するには`low`または`medium` +5. **シードを設定する**: 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できません +6. **キューをクリックする**: `Ctrl+Enter`を押して生成します + +## Grok Imagine Image 2.0: 画像編集 + +正確な自然言語の指示と最大3枚の参照画像を使用して画像を編集できます。このワークフローを使用すると、特定の要素の変更、背景の入れ替え、シーンのリスタイル、または複数の出力間でのキャラクターの一貫性維持が可能です。Auroraエンジンは、14種類のアスペクト比で1Kまたは2Kの解像度による鮮明な短いテキストのレンダリングを実現します。 + +Grok Imagine Image 2.0 画像編集ワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloudで開く + + + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Grok Imagine Image 2.0」を検索 + + + +
+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: + + + + 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 + + +
+ +![Grok Imagine Image 2.0 画像編集の出力](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_imagine_image_2_image_edit.png) + +### 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。 - - - -## Grok Imagine Image Quality：画像生成 +## Grok Imagine Image Qualityが得意なこと -`grok-imagine-image-quality`モデルを使用して高品質な画像を生成します。このモデルは、標準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。 +- **ディテールの向上**：標準のGrok画像生成モデルよりも高精細な出力 +- **テキスト描画の改善**：画像内に描画したいテキストを含むプロンプトに対応 +- **クリエイティブな制御の強化**：標準モデルと比較して生成結果をより細かく制御 +- **解像度オプション**：1Kまたは2Kで出力 -Grok Imagine Image Quality生成ワークフローのプレビュー +## 出力例 - - - Comfy Cloudで開く - - - JSONをダウンロード、またはテンプレートライブラリで「Grok Imagine Image Quality」を検索 - - +`grok-imagine-image-quality`モデルによる高品質な画像生成： ![Grok Imagine Image Qualityの生成出力](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_imagine_image_quality_image_generation.png) -### ワークフロー概要 - -このワークフローでは2つのノードを使用します： - -- **GrokImageNode**：`grok-imagine-image-quality`モデルで設定されたコアノード -- **SaveImage**：生成済み画像を保存します - -### 実行手順 +## ComfyUIで使用する -1. **プロンプトを入力**：**GrokImageNode**にシーンと描画したいテキストを記述します -2. **アスペクト比を選択**：利用可能な比率から選択します -3. **解像度を設定**：`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 \ No newline at end of file + +ComfyUIの画像生成ワークフローを、ローカルまたはComfy Cloudで実行します + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..8bdd8fccf --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality/workflow.mdx @@ -0,0 +1,46 @@ +--- +title: "ComfyUI での Grok Imagine Image Quality ワークフロー" +description: "ComfyUI で Grok Imagine Image Quality 生成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: 87e27d34 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality/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 Image Quality ワークフローを実行する方法を説明します。モデルの概要や得意とする用途については、[Grok Imagine Image Quality の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality) を参照してください。 + + + + +## Grok Imagine Image Quality: 生成 + +`grok-imagine-image-quality` モデルを使用して高品質な画像を生成します。このモデルは、スタンダードモデルと比較して、ディテールの向上、優れたテキストレンダリング、より強力なクリエイティブコントロールを実現します。 + +Grok Imagine Image Quality 生成ワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Grok Imagine Image Quality」を検索 + + + +![Grok Imagine Image Quality 生成の出力](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_imagine_image_quality_image_generation.png) + +### ワークフロー概要 + +このワークフローでは、次の 2 つのノードを使用します。 + +- **GrokImageNode**: 中核となるノードで、`grok-imagine-image-quality` モデルが設定されています +- **SaveImage**: 生成済みの画像を保存します + +### 実行手順 + +1. **プロンプトを入力**: **GrokImageNode** で、シーンと描画したいテキストを入力します +2. **アスペクト比を選択**: 利用可能な比率から選択します +3. **解像度を設定**: `1K` または `2K` から選択します +4. **キューをクリック**: `Ctrl+Enter` を押して生成します \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..61a699c70 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image/workflow.mdx @@ -0,0 +1,91 @@ +--- +title: "ComfyUI での Grok Imagine Image ワークフロー" +description: "ComfyUI で Grok Imagine Image のテキストから画像への変換と画像編集のワークフローを、ローカルまたは Comfy Cloud で実行する方法" +sidebarTitle: "ワークフロー" +translationSourceHash: 5e940cb9 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-image/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": f6fbba20 + "Grok: Text to Image": 89ca32a4 +--- +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 Image ワークフローを実行する方法を説明します。モデルの概要や得意分野については、[Grok Imagine Image の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image) を参照してください。 + + + + +## Grok: テキストから画像へ + +スタンダードな `grok-imagine-image` モデルを使用して、テキストプロンプトから画像を生成します。このワークフローは、ComfyUI で Grok を使って単一の画像を作成する最速の方法で、13 種類のアスペクト比と 1K/2K 出力に対応しています。 + +Grok テキストから画像ワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Grok Imagine」を検索してください + + + +![Grok テキストから画像出力](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_text_to_image.png) + +### ワークフロー概要 + +このワークフローは 2 つのノードを使用します: + +- **GrokImageNode**: コアノード。`grok-imagine-image` モデルで構成されています +- **SaveImage**: 生成済み画像を保存します + +### 実行手順 + +1. **プロンプトを入力**: **GrokImageNode** でシーンとスタイルを記述します +2. **アスペクト比を選択**: `1:1`、`16:9`、`9:16` などの比率から選択します +3. **解像度を設定**: `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 + +## Grok: Image Edit + +Edit an uploaded image with natural-language instructions. This workflow keeps the original composition and changes the scene, lighting, or style based on your prompt. + +Grok image edit workflow preview + + + + Open in Comfy Cloud + + + Download JSON or search "Grok Imagine" in Template Library + + + +
+Input materials + +Download this sample input image to try the workflow: + + + + A robot design used as the base image for editing + + +
+ +![Grok image edit output](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_image_edit.png) + +### 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。 + + + + +## Grok Imagine Video 1.5: 画像から動画へ + +Grok Imagine Video 1.5 ワークフロー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレート ライブラリで「Grok Imagine Video 1.5」を検索 + + + + + このワークフローのサンプル入力画像を取得します。 + +### 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： +- **LoadImage**: 開始画像フレームを提供します +- **GrokVideoNode**: `grok-imagine-video-1.5` モデルを使用するコアノード +- **SaveVideo**: 生成されたビデオをネイティブオーディオ付きで保存します + +### 実行手順 + +1. **開始画像をアップロード**：**LoadImage** ノードを使用して参照画像を読み込みます +2. **プロンプトを入力**：**GrokVideoNode** ノードで、動き、雰囲気、シーンのダイナミクスを記述します +3. **モデルを選択**：`grok-imagine-video-1.5` が選択されていることを確認します +4. **解像度を設定**：出力解像度を選択します（`720p` 推奨） +5. **再生時間を設定**：ビデオの長さを秒単位で選択します +6. **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。シードに関係なく出力は再現されません +7. **キューをクリック**：`Ctrl+Enter` を押して生成します + +### 出力 + +生成されたビデオには、動きと同期した**ネイティブオーディオ**が含まれ、**SaveVideo** ノードによって自動的に保存されます。 + +### ヒント + +- 最高の結果を得るには、高品質の入力画像を使用してください +- プロンプトは、**視覚的なシーン**と**動きのダイナミクス**の両方を説明する場合に最も効果的です +- 異なる結果を得るには、シード値を変えてみてください \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-video.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-video.mdx index e213f2aa7..f1067743f 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-video.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-video.mdx @@ -1,196 +1,43 @@ --- -title: "ComfyUI の Grok Imagine Video:AI ビデオ生成、編集、拡張" -description: "ComfyUI の Grok Imagine でビデオを生成、編集、拡張:テキスト/画像からビデオ、ビデオ編集、ビデオ拡張、参照から動画ワークフロー" -sidebarTitle: "Grok Imagine Video" -translationSourceHash: b04c7c04 +title: "ComfyUI の Grok Imagine Video：AI ビデオ生成、編集、拡張" +description: "ComfyUI の Grok Imagine でビデオを生成、編集、拡張：テキスト/画像からビデオ、ビデオ編集、ビデオ拡張、参照から動画ワークフロー" +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: 64cce2a0 translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-video.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 0148df47 - "Grok: Video Generation": ccfb7116 - "Grok: Video Edit": 364d178b - "Grok: Video Extend": 6b55d187 - "Grok: Reference to Video": b1fd0915 --- -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; Grok Imagine Videoは、xAIのビデオ生成ファミリーであり、ComfyUIではGrokパートナーノードを通じて利用できます。テキストまたは画像からのビデオ生成、ビデオ編集、シームレスなビデオ拡張、キャラクターまたはスタイル画像によってガイドされる参照から動画生成をカバーしています。 最新モデルについては、[Grok Imagine Video 1.5](/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5) を参照してください。 - - +## Grok Imagine Video の得意分野 -## Grok: ビデオ生成 +- **オーディオ付きビデオ生成**：テキストプロンプトから同期オーディオ付きの最大15秒のクリップを生成します。開始画像はオプションで指定できます +- **自然言語によるビデオ編集**：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 +- **シームレスなビデオ拡張**：次のシーンの自然言語による説明に基づいて、オリジナルの映像に続く新しいクリップで短いビデオを拡張します +- **参照から動画**：最大7枚の参照画像をガイドにしてビデオを生成し、キャラクター、商品、スタイルの一貫性を保ちます +- **解像度オプション**：480pまたは720pで出力します -テキストプロンプトと、オプションの開始画像から短いビデオを生成します。このワークフローは、`grok-imagine-video` モデルを使用して、同期されたオーディオ付きの最大15秒のクリップを生成します。 +## 出力例 - - - - - Comfy Cloud で開く - - - JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Grok Imagine」を検索 - - - -
-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： - - - - 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）： - - - Comfy Cloudで開く - - - JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Grok Imagine」を検索してください - - - -
-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）： - - - Comfy Cloud で開く - - - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Grok Imagine」を検索してください - - - -
-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）： - - - Comfy Cloud で開く - - - JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Grok Imagine」を検索 - - - -
-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： - - - - 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 + +ComfyUI でビデオ生成、ビデオ編集、ビデオ拡張、参照から動画のワークフローを実行します（ローカルまたは Comfy Cloud 上） + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-video/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-video/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..eb2f1748f --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-video/workflow.mdx @@ -0,0 +1,194 @@ +--- +title: "ComfyUI で Grok Imagine ビデオワークフロー" +description: "ComfyUI で Grok Imagine ビデオ生成、ビデオ編集、ビデオ延長、参照から動画のワークフローを、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: 48ef822f +translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-video/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": d0f328fc + "Grok: Video Generation": ccfb7116 + "Grok: Video Edit": 364d178b + "Grok: Video Extend": 6b55d187 + "Grok: Reference to Video": b1fd0915 +--- +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 ワークフローを実行する方法を説明します。モデルが何であるか、何を最も得意とするかについては、[Grok Imagine Video の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/grok/grok-video) を参照してください。 + + + + +## Grok：ビデオ生成 + +テキストプロンプトから短いビデオを生成します。オプションで開始画像を指定できます。このワークフローは`grok-imagine-video`モデルを使用して、同期オーディオ付きの最大15秒のクリップを生成します。 + + + + + + Comfy Cloudで開く + + + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Grok Imagine」を検索 + + + +
+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： + + + + 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。 + + + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Grok Imagine」を検索してください + + + +
+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。 + + + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Grok Imagine」を検索 + + + +
+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: + + + + 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。 + + + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Grok Imagine」を検索 + + + +
+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： + + + + 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。 + + + + +## HappyHorse 1.0 画像から動画へ + +1つの画像から、高い美的コントロールとマルチショットの一貫性を備えた映画的なビデオを生成します。 + + + + + + + + + Comfy Cloud でこの画像から動画へのワークフローをすぐに試せます。 + + + HappyHorse 1.0 画像から動画へのワークフローファイルを取得します。 + + + +![HappyHorse 1.0 画像から動画へのワークフロープレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_0_i2v-1.webp) + + + このワークフローのサンプル入力画像を取得します。 + + +## HappyHorse 1.0 テキストから動画へ + +純粋なテキストプロンプトから、マルチショットのシーケンスと洗練された映像の雰囲気を備えた映画的なビデオを生成します。 + + + + + + テキストから動画へのワークフローをComfy Cloudですぐに試せます。 + + + HappyHorse 1.0のテキストから動画へのワークフローファイルをダウンロードできます。 + + + +![HappyHorse 1.0 テキストから動画へのワークフロープレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_0_t2v-1.webp) + +## HappyHorse 1.0 参照から動画 + +参照被写体を使用してビデオ生成を駆動し、映画的な複数ショットのシーケンス全体でアイデンティティを維持します。 + + + + 参照から動画ワークフローをComfy Cloudですぐに試せます。 + + + HappyHorse 1.0 参照から動画ワークフローファイルを入手します。 + + + +![HappyHorse 1.0 参照から動画ワークフローのプレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_0_r2v-1.webp) + + + + 車の参照画像の例を入手します。 + + + 人物の参照画像の例を入手します。 + + + +## HappyHorse 1.0 ビデオ編集 + +V2VおよびSV2V編集ワークフローを使用して、動きと構図を維持しながら、既存の映像を変換したり、被写体を置き換えたり挿入したりできます。 + + + + Comfy Cloudでビデオ編集ワークフローを今すぐお試しください。 + + + HappyHorse 1.0 ビデオ編集ワークフローファイルを入手します。 + + + +![HappyHorse 1.0 ビデオ編集ワークフローのプレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_0_video_edit-1.webp) + + + + ビデオ編集ワークフロー用のサンプル入力画像を入手します。 + + + ビデオ編集ワークフロー用のサンプル入力ビデオを入手します。 + + diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..84b2770d8 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1/workflow.mdx @@ -0,0 +1,81 @@ +--- +title: "ComfyUIでのHappyHorse 1.1ワークフロー" +description: "ComfyUIでHappyHorse 1.1のテキストから動画へ、画像から動画へ、参照から動画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: 6b6a9a88 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": fc234328 + "HappyHorse 1.1 text-to-video": e06a1095 + "HappyHorse 1.1 reference-to-video": db2447f9 + "Getting started": 27bbb438 +--- +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 1.1 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 1.1 の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1) を参照してください。 + + + + +## HappyHorse 1.1 テキストから動画へ + +完全なシーンをゼロから構築します。スタイル、ショットサイズ、ライティング、アクション、オーディオをすべてプロンプトだけで制御できます。HappyHorse 1.1 は、セリフ、サウンドエフェクト、音楽が組み込まれた単一のビデオを返します。 + + + + テキストから動画へのワークフローを Comfy Cloud ですぐに試せます。 + + + ワークフロー JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「HappyHorse 1.1」を検索してください。 + + + +![HappyHorse 1.1 テキストから動画へのワークフロープレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_1_t2v-1.webp) + +## HappyHorse 1.1 image-to-video + +Animate a static first frame. The image already carries the look, so you describe the motion and the camera move. HappyHorse 1.1 returns a video with audio baked in. + + + + Try the Image-to-Video workflow instantly on Comfy Cloud. + + + Download the workflow JSON or search "HappyHorse 1.1" in Template Library. + + + Get the example input image for this workflow. + + + +![HappyHorse 1.1 Image-to-Video workflow preview](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_1_i2v-1.webp) + +## HappyHorse 1.1 参照から動画 + +複数キャラクターが登場する舞台劇を演出します。キャラクターとシーンを参照画像にマッピングし、タイムスタンプ付きのストーリーボードとキャラクターごとのセリフに沿って演出します。1回の生成につき最大9枚の参照画像を使用でき、キャラクター参照とシーン参照が分離されているため、背景が変わってもキャラクターの一貫性が保たれます。 + + + + Comfy Cloud で参照から動画ワークフローをすぐに試せます。 + + + ワークフローのJSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「HappyHorse 1.1」を検索してください。 + + + サンプルのキャラクター参照画像を入手できます。 + + + サンプルのシーン参照画像を入手できます。 + + + +![HappyHorse 1.1 参照から動画ワークフローのプレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_1_r2v-1.webp) + +## はじめに + +1. ComfyUIを最新バージョンにアップデートします +2. ノードライブラリでHappyHorseノードを見つけるか（「HappyHorse」を検索）、テンプレートライブラリから既製のテンプレートを読み込みます +3. モードを選択します: テキストから動画へ、画像から動画へ、または参照から動画 +4. プロンプトと参照画像を接続して、実行します +5. オーディオが埋め込まれた出力が、720pまたは1080pで生成されます diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx index e914bde17..e867975c6 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx @@ -1,147 +1,29 @@ --- -title: "Hunyuan 3D API 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 内で Hunyuan 3D 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: "Hunyuan 3D 3.0" -translationSourceHash: 7f0c6e9b +title: "Hunyuan 3D パートナーノードのモデル生成：ComfyUI 公式サンプル" +description: "この記事では、ComfyUI で Hunyuan 3D ノードの API を使用して 3D モデルを生成する方法を紹介します。" +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: b5ccba6c translationFrom: tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 312a61a4 - "Use cases": 60e6d268 - "Getting started": ee6f5089 - "Advanced features": a9cda346 --- -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; +Hunyuan 3D 3.0 は、テンセント社の最先端 3D 生成モデルであり、数分単位の 3D コンテンツ作成を実現します。テキストプロンプト、画像、またはスケッチから、実用レベルの 3D アセットを生成でき、従来の 3D モデリングパイプラインに比べて参入障壁がはるかに低くなっています。 -Hunyuan 3D 3.0 は、テンセント社が開発した最先端の 3D 生成モデルであり、数分単位での 3D コンテンツ作成を実現します。テキストプロンプト、画像、またはスケッチから、実用レベルの 3D アセットを生成可能で、従来の 3D モデリングパイプラインに比べて、はるかに低い導入ハードルを実現しています。 +ComfyUI には、対応する Hunyuan 3D API がネイティブに統合されており、ComfyUI 上の関連ノードを手軽に使用してモデル生成を行うことができます。 -ComfyUI は現在、対応する Hunyuan 3D API をネイティブ統合しており、関連ノードを ComfyUI 上で簡単に利用してモデル生成を行うことができます。 - -現在、ComfyUI のパートナーノードは以下の Hunyuan 3D モデル生成機能をサポートしています： +現在、ComfyUI のパートナーノードは、次の Hunyuan 3D モデル生成機能をサポートしています： - テキストから 3D への生成（Text-to-3D） - 画像から 3D への生成（Image-to-3D） -- 複数視点画像から 3D への生成（Multi-view-to-3D） - - - - -## 主なユースケース - -- **ゲーム開発におけるアイデア創出**：リギングおよびリアルタイムレンダリングに最適化されたトポロジーを備えた、キャラクターやプロップ、環境の高速生成 -- **製品・EC（電子商取引）用途**：製品写真をインタラクティブな 3D モデルに変換し、オンライン上で表示可能に -- **工業デザイン**：スケッチから 3D プロトタイピングを実施、および 3D プリンター対応の部品分解を実行 -- **VFX（視覚効果）およびアニメーション**：プロフェッショナルな UV マップおよび PBR 材質を備えた高解像度アセットの生成 - -## はじめに - -### 1. ワークフローテンプレートへのアクセス - -1. サイドバー内の「テンプレートライブラリ」を開きます -2. **3D** → **Hunyuan 3D** へとナビゲートします -3. Hunyuan 3D 用のワークフローテンプレートを選択します - -### 2. ワークフローの実行 - -1. 使用するワークフローの種類に応じて、テキストプロンプト、画像、またはスケッチを入力します -2. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl（Windows）／Cmd（macOS） + Enter` を使用してモデル生成を実行します -3. ワークフローの実行が完了したら、生成された 3D モデルをプレビューおよびエクスポートできます - -### HunYuan3D: Text to Model {#api_hunyuan3d_text_to_model} - -テキストプロンプトを入力するか、参照画像をアップロードして、詳細な3Dモデルアセットを生成します。 - -**プロンプト例**: "Mechanical dolphin with gears, steampunk" - -HunYuan3D: Text to Model ワークフローのプレビュー - - - - Comfy Cloud で開く - - - JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「HunYuan3D: Text to Model」を検索してください - - - -### HY 3D: Image to Model {#api_hunyuan3d_image_to_model} - -画像をアップロードして、ジオメトリとPBRテクスチャを持つ3Dモデルを生成します。異なる角度からのマルチビュー画像を2〜4枚アップロードすると、ジオメトリとマテリアルの忠実度が向上します。 - -HY 3D: Image to Model ワークフローのプレビュー - - - - Comfy Cloud で開く - - - JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「HY 3D: Image to Model」を検索してください - - - -**入力マテリアル** - -これらのファイルを、対応する `LoadImage` ノードにアップロードします： - - - - `LoadImage` ノード 1 · `pink_robot_front.png` - - - `LoadImage` ノード 10 · `pink_robot_back.png` - - - -
- pink_robot_front.png - pink_robot_back.png -
- -## 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。 - -HY 3D: 3D パーツの分解ワークフローのプレビュー - - - - Comfy Cloud で開く - - - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "HY 3D: 3D パーツの分解" を検索してください - - - -### HY 3D: UV アンラッピング {#api_hunyuan3d_model2uv} - -3D モデルをアップロードして UV アンラッピングを実行します。テクスチャリング用に最適化された UV レイアウトを持つ処理済みモデルを生成します。 - -HY 3D: UV アンラッピングワークフローのプレビュー - - - - Comfy Cloud で開く - - - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "HY 3D: UV アンラッピング" を検索してください - - +- 複数視点から 3D への生成（Multi-view-to-3D） -### HY 3D: スマートトポロジー {#api_hunyuan3d_smart_topology} +## Hunyuan 3D 3.0 の得意分野 -高ポリゴンの 3D モデルファイルをアップロードすると、指定した削減レベルでポリゴン数が削減され、トポロジーが最適化された 3D モデルが生成されます。 +- **ゲーム開発のアイデア創出**：リギングとリアルタイムレンダリング向けに最適化されたトポロジーを持つキャラクター、プロップ、環境を高速生成 +- **製品・EC**：製品写真を、オンライン表示用のインタラクティブな 3D モデルに変換 +- **工業デザイン**：スケッチから 3D プロトタイピング、および 3D プリント対応のパーツ分解 +- **VFX・アニメーション**：プロフェッショナルな UV と PBR マテリアルを備えた高解像度アセット -HY 3D: スマートトポロジーワークフローのプレビュー +## ComfyUI での利用 - - - Comfy Cloud で開く - - - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "HY 3D: スマートトポロジー" を検索してください - - + +テキストから 3D、画像から 3D、および 3D 後処理のワークフローを、ComfyUI（ローカルまたは Comfy Cloud）で実行できます。 + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..b2ece8563 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0/workflow.mdx @@ -0,0 +1,131 @@ +--- +title: "ComfyUI における Hunyuan 3D 3.0 ワークフロー" +description: "ComfyUI で Hunyuan 3D 3.0 のテキストから 3D、画像から 3D、および 3D 後処理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: fe9e71bd +translationFrom: tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 80dfb034 + "Getting started": ee6f5089 + "Advanced features": a9cda346 +--- +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 Hunyuan 3D 3.0 のワークフローを実行する方法を説明します。このモデルの概要と最も得意とする用途については、[Hunyuan 3D 3.0 の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0) をご覧ください。 + + + + +## はじめに + +### 1. ワークフローテンプレートにアクセス + +1. サイドバーでテンプレートライブラリを開きます +2. **3D** → **Hunyuan 3D** に移動します +3. Hunyuan 3D 用のワークフローテンプレートを選択します + +### 2. ワークフローを実行する + +1. ワークフローの種類に応じて、テキストプロンプト、画像、スケッチを入力します +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 +3. ワークフローが完了した後、3Dモデルをプレビューしてエクスポートします + +### HunYuan3D: テキストからモデル {#api_hunyuan3d_text_to_model} + +テキストプロンプトを入力するか、参照画像をアップロードして、詳細な3Dモデルアセットを生成します。 + +**プロンプトの例**: 「Mechanical dolphin with gears, steampunk」 + +HunYuan3D: テキストからモデル ワークフロープレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで "HunYuan3D: Text to Model" を検索してください + + + +### HY 3D: 画像からモデル {#api_hunyuan3d_image_to_model} + +画像をアップロードして、ジオメトリとPBRテクスチャを持つ3Dモデルを生成します。異なる角度から2〜4枚のマルチビュー画像をアップロードすると、ジオメトリとマテリアルの忠実度が向上します。 + +HY 3D: 画像からモデル ワークフロープレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで "HY 3D: Image to Model" を検索してください + + + +**入力マテリアル** + +これらのファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードします: + + + + `LoadImage` ノード1 · `pink_robot_front.png` + + + `LoadImage` ノード10 · `pink_robot_back.png` + + + +
+ pink_robot_front.png + pink_robot_back.png +
+ +## 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。 + +HY 3D: 3Dパーツ分解ワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloudで開く + + + JSONをダウンロード、またはテンプレートライブラリで"HY 3D: 3Dパーツ分解"を検索 + + + +### HY 3D: UV展開 {#api_hunyuan3d_model2uv} + +3DモデルをアップロードしてUV展開を実行します。テクスチャリング用に最適化されたUVレイアウトを持つ処理済みモデルを生成します。 + +HY 3D: UV展開ワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloudで開く + + + JSONをダウンロード、またはテンプレートライブラリで"HY 3D: UV展開"を検索 + + + +### HY 3D: スマートトポロジー {#api_hunyuan3d_smart_topology} + +ハイポリの3Dモデルファイルをアップロードします。指定した削減レベルで、ローポリゴンかつトポロジー的に最適化された3Dモデルを生成します。 + +HY 3D: スマートトポロジーワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloudで開く + + + JSONをダウンロード、またはテンプレートライブラリで"HY 3D: スマートトポロジー"を検索 + + diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image.mdx index 62a2a7f69..bfe6aab2e 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image.mdx @@ -1,44 +1,28 @@ --- title: "Ideogram P-Image - 高速テキストから画像へのモデル" description: "ComfyUIでIdeogramの高速P-Imageモデルを使用してテキスト説明から画像を生成します。主要な画像モデルに匹敵する品質を、低コスト・低レイテンシで実現します" -sidebarTitle: "Ideogram P-Image" -translationSourceHash: ae883c64 +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: 092a2969 translationFrom: tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; - Ideogram P-Imageは、Ideogramの高速テキストから画像へのモデルです。主要な画像モデルに匹敵する品質を、大幅に低いコストとレイテンシで提供します。単一のテキストプロンプトを受け取り、品質レベルと解像度のコントロール付きで1枚の画像を出力するため、迅速な反復と大量生成に最適です。 - - - -## 主な機能 +## Ideogram P-Imageが得意なこと - **スピードと価値**: 主要な画像モデルに匹敵する品質を、低コスト・低レイテンシで実現 - **品質ティア**: VERY_LOW、LOW、MEDIUM、HIGHの速度/価格/品質ティアから選択可能 - **柔軟な出力**: 1Kまたは2Kのサイズクラスと、全アスペクト比をサポート - **プロンプトのアップサンプリング**: AUTOは生成前に短いプロンプトを詳細な構造化キャプションへ拡張します -## Ideogram P-Image テキストから画像へのワークフロー - -Ideogramの高速P-Imageモデルを使用して、テキスト説明から画像を生成します。1つのテキストプロンプトを受け付け、1つの画像を出力します。 - -Ideogram P-Image テキストから画像ワークフローのプレビュー +## 出力例 - - - Comfy Cloudで開く - - - JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Ideogram P-Image」を検索してください - - +単一のプロンプトによるテキストから画像への生成: ![Ideogram P-Imageの出力](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_ideogram_p_image_t2i.png) -## 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へ移動して、`Ideogram P-Image`を検索します \ No newline at end of file + +ComfyUIでテキストから画像へのワークフローを実行します。ローカルまたはComfy Cloudで + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..6b9ce009a --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image/workflow.mdx @@ -0,0 +1,37 @@ +--- +title: "ComfyUIでのIdeogram P-Imageワークフロー" +description: "ComfyUIでIdeogram P-Imageのテキストから画像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: 5671ea7c +translationFrom: tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-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Ideogram P-Imageワークフローを実行する方法を説明します。このモデルの概要と得意分野については、[Ideogram P-Imageの概要](/ja/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image)を参照してください。 + + + + +## Ideogram P-Imageテキストから画像へのワークフロー + +Ideogramの高速なP-Imageモデルを使用して、テキストの説明から画像を生成します。テキストプロンプトを1つ受け付け、1つの画像を出力します。 + +Ideogram P-Imageテキストから画像へのワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloudで開く + + + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Ideogram P-Image」を検索してください + + + +![Ideogram P-Imageの出力](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_ideogram_p_image_t2i.png) + +## 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、`Ideogram P-Image` を検索します \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4.mdx index 5b7ce170a..6a6e0979d 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4.mdx @@ -1,74 +1,31 @@ --- -title: "ComfyUI Ideogram 4.0 Partner Node チュートリアル" -description: "ComfyUI で Ideogram 4.0 API Partner Node を使用する方法" -sidebarTitle: "Ideogram 4.0" -translationSourceHash: c3a407b5 +title: "ComfyUI Ideogram 4.0 パートナーノードチュートリアル" +description: "ComfyUI で Ideogram 4.0 API パートナーノードを使用する方法を学びます" +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: bae740fc translationFrom: tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 9a8e46c4 - "Ideogram 4.0 Partner Node Text-to-Image Workflow": ca6fe17b - "Additional Notes": bfb9b021 - "Live Conversation with Ideogram & ComfyOrg": 9f3809e0 --- +Ideogram 4.0 は、Ideogram が提供する最新のテキストから画像へのモデルで、優れたフォトリアリスティックな品質、正確なテキストレンダリング、精密なスタイル制御を備えています。レイアウト、色、画像内テキストを細かく制御するには、プレーンな自然言語または **構造化 JSON プロンプト** を使用できます。 -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; +## Ideogram 4.0 が得意なこと -Ideogram 4.0 は、Ideogram が提供する最新のテキストから画像へのモデルで、優れたフォトリアリスティックな品質、正確なテキストレンダリング、精密なスタイル制御を備えています。自然言語または **構造化 JSON プロンプト** を使用して、レイアウト、色、画像内テキストを細かく制御できます。 +- **フォトリアリスティックな品質**: 生成画像全体にわたる卓越したフォトリアリズム +- **正確なテキストレンダリング**: 画像内に文字どおりのテキストを描画し、ポスター風の構図に最適 +- **精密なスタイル制御**: 構造化 JSON プロンプトでスタイルパレット、要素の配置(`bbox`)、要素ごとのカラーパレットを制御 +- **柔軟なプロンプト**: 簡単なアイデアにはプレーンな自然言語、細かい制御には構造化 JSON を受け付ける +- **ネガティブプロンプトは不要**: 個別のネガティブプロンプト文字列の代わりに、非対称の分類器不要ガイダンスを使用 - - +## 出力例 -## Ideogram 4.0 Partner Node テキストから画像へのワークフロー - - - Comfy Cloud で開く - - - - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで"Ideogram v4: Text to Image (API)"を検索 - +構造化 JSON プロンプトからのテキストから画像への生成: ![Ideogram 4.0 出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_ideogram_v4_t2i.png) *Ideogram 4.0 API の出力例* -### プロンプト形式 - -Ideogram V4 ノードは2つのプロンプト形式をサポートしています： - -1. **自然言語** — シンプルで直感的、簡単なアイデアに最適 -2. **構造化 JSON** — スタイルパレット、要素配置（`bbox`）、画像内テキストレンダリングを細かく制御。ポスター風の構図におすすめ - -デフォルトのワークフロー例は構造化 JSON プロンプトを使用しており、以下を含みます： -- `high_level_description` — シーン全体の説明 -- `style_description` — 美学、照明、メディア、カラーパレット -- `compositional_deconstruction` — 要素ごとのバウンディングボックス、説明、カラーパレット - -### ワークフローの手順 - -1. ワークフローファイルをダウンロードして ComfyUI にドラッグ -2. `Ideogram V4` ノードにはデフォルトの構造化 JSON プロンプトが既に入っています — 変更するか、自然言語を直接入力可能 -3. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` で画像を生成 -4. API が結果を返したら、`Save Image` ノードで生成画像を確認。ファイルは `ComfyUI/output/` ディレクトリに保存されます - -### JSON プロンプトビルダーの使用（オプション） +## Ideogram & ComfyOrg とのライブ対談 -ワークフローには、構造化 JSON プロンプトを構築するための **Gemini** ノード（Gemini 3.1 Pro）が組み込まれています： - -1. Gemini ノードのユーザー入力フィールドにアイデアを記述 -2. モデルがスキーマに適合する JSON プロンプトを生成 -3. `STRING` 出力を `Ideogram V4` ノードの `prompt` 入力に接続 -4. ワークフローを実行 - -## 補足 - -- **ネガティブプロンプトは不要**: Ideogram 4.0 モデルは非対称の分類器不要ガイダンス（asymmetric CFG）を使用しており、無条件パスではテキストトークンを破棄するため、別途ネガティブプロンプト文字列は必要ありません。 -- **モデル支援プロンプト構築**: **Ideogram 4 Prompt Builder**（KJNodes）を使用して、ComfyUI 上でプロンプト構築を視覚的に制御することを検討してください。 - -## Ideogram & ComfyOrg 創業者対談 - -Mohammad Norouzi（Ideogram CEO）と Yoland Yan（ComfyOrg CEO）をゲストに迎えた特別なライブ対談。司会は Purz と Rob。 +Ideogram CEO の Mohammad Norouzi 氏と ComfyOrg CEO の Yoland Yan 氏による特別なライブ対談。司会は Purz と Rob。 + +## ComfyUI で使用する + + +ComfyUI でテキストから画像へのワークフローを、ローカルまたは Comfy Cloud で実行します + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..1fb988ce6 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4/workflow.mdx @@ -0,0 +1,68 @@ +--- +title: "ComfyUI での Ideogram 4.0 ワークフロー" +description: "ComfyUI で Ideogram 4.0 のテキストから画像へのワークフローを、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: 6db44c8a +translationFrom: tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 1634bd6e + "Ideogram 4.0 Partner Node Text-to-Image Workflow": acf942bf + "Additional Notes": bfb9b021 +--- +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Ideogram 4.0ワークフローを実行する方法を説明します。モデルがどのようなもので、最も得意とする分野については、[Ideogram 4.0の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4)を参照してください。 + + + + +## Ideogram 4.0 パートナーノード: テキストから画像へのワークフロー + +Ideogram 4.0 テキストから画像へのワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Ideogram v4: Text to Image (API)」を検索してください + + + +![Ideogram 4.0 の出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_ideogram_v4_t2i.png) +*Ideogram 4.0 API による出力例* + +### プロンプトの形式 + +Ideogram V4 ノードは、2 つのプロンプト形式をサポートしています: + +1. **自然言語**: シンプルで直感的。素早いアイデア出しに最適です。 +2. **構造化 JSON**: スタイルパレット、要素の配置 (`bbox`)、画像内のテキストの文字どおりのレンダリングを細かく制御できます。ポスターのような構図に推奨されます。 + +デフォルトのワークフロー例では、以下の内容を含む構造化 JSON プロンプトを使用しています: + +- `high_level_description`: シーン全体の説明 +- `style_description`: 美的スタイル、照明、メディウム、カラーパレット +- `compositional_deconstruction`: 要素ごとのバウンディングボックス、説明、カラーパレット + +### ワークフローの手順 + +1. ワークフローファイルをダウンロードして、ComfyUI にドラッグします +2. `Ideogram V4` ノードには、デフォルトの構造化 JSON プロンプトがすでに含まれています。これを変更したり、プレーンな自然言語で記述したりできます +3. `Run` をクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用して画像を生成します +4. API が結果を返した後、`Save Image` ノードで生成済みの画像を確認します。画像は `ComfyUI/output/` ディレクトリに保存されます + +### JSON プロンプトビルダーの使用 (オプション) + +このワークフローには、構造化 JSON プロンプトの作成を支援する組み込みの **Gemini** ノード (Gemini 3.1 Pro) が含まれています: + +1. Gemini ノードのユーザープロンプトフィールドにアイデアを記述します +2. モデルがスキーマに一致する JSON プロンプトを生成します +3. `STRING` 出力を `Ideogram V4` ノードの `prompt` 入力に接続します +4. ワークフローを実行します + +## 補足 + +- **ネガティブプロンプトは不要**: Ideogram 4.0 モデルは非対称のクラシファイアフリーガイダンスを採用しています。この方式では、別途ネガティブプロンプトの文字列を必要とせず、条件なしパスでテキストトークンが破棄されます。 +- **モデル支援のプロンプト構築**: ComfyUI でプロンプト構築を視覚的に制御するには、**Ideogram 4 Prompt Builder**（KJNodes）の使用を検討してください。 diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/kling/kling-3-0/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/kling/kling-3-0/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..fc927fde3 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/kling/kling-3-0/workflow.mdx @@ -0,0 +1,117 @@ +--- +title: "ComfyUI での Kling 3.0 ワークフロー" +description: "ComfyUI で Kling 3.0 のテキストから画像へ、ビデオ生成、および最初と最後のフレームのワークフローを、ローカルまたは Comfy Cloud で実行する方法" +sidebarTitle: "ワークフロー" +translationSourceHash: 22783cad +translationFrom: tutorials/partner-nodes/kling/kling-3-0/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 08180e7d + "Kling 3.0: Text to Image {#api_kling_v3_t2i}": 5e7df91d + "Kling 3.0: Video Generation {#api_kling_v3_video}": d092c139 + "Legacy Kling models (EOL)": 6b40fd6e +--- +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 Kling 3.0 のワークフローを実行する方法を説明します。モデルの内容と得意分野については、[Kling 3.0 の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/kling/kling-3-0) を参照してください。 + + + + +## Kling 3.0: テキストから画像 {#api_kling_v3_t2i} + +Kling 3.0 モデルを使用して、テキストプロンプトから画像を生成します。 + +Kling 3.0: テキストから画像ワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Kling 3.0: Text to Image」を検索してください。 + + + +**出力例** + +![Kling 3.0: テキストから画像の出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_kling_v3_t2i.png) + +## Kling 3.0: ビデオ生成 {#api_kling_v3_video} + +テキストまたは画像プロンプトを入力して、マルチショット構成、複雑なカメラ移動、一貫した被写体を備えた15秒のビデオシーケンスを生成します。 + +Kling 3.0: ビデオ生成ワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloudで開く + + + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Kling 3.0: ビデオ生成」を検索してください + + + +**入力素材** + +このファイルを対応する`LoadImage`ノードにアップロードしてください： + + + + `LoadImage` ノード 1 · `boxing.png` + + + +
+ boxing.png +
+ +## 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. + +Kling 3.0: First Last Frame to Video workflow preview + + + + Open in Comfy Cloud + + + Download JSON or search "Kling 3.0: First Last Frame to Video" in Template Library + + + +**Input materials** + +Upload these files to the matching `LoadImage` nodes: + + + + `LoadImage` node 1 · `goldenfish_in_bag.png` + + + `LoadImage` node 13 · `man_in_daydream.png` + + + +
+ goldenfish_in_bag.png + man_in_daydream.png +
+ +## レガシーKlingモデル（EOL） + + + **サポート終了（EOL）**: 以下のレガシーKlingモデルとワークフローテンプレートは、**2026年9月15日**に廃止される予定です：Kling V1.5、V1.6、V2.1、V2.1 Master、およびKolors バーチャル試着API。関連するパートナーノードはComfyUIに残りますが、これらのモデルオプションは廃止日以降に動作しなくなります。 + + +### 廃止されるワークフローテンプレートと代替手段 + +| 廃止されるテンプレート | 推奨される代替手段 | +| :--------------- | :-------------------- | +| `api_kling_i2v`（V2.1 Master） | [`api_kling_o3_i2v`](https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/api_kling_o3_i2v.json) または [`api_kling2_6_i2v`](https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/api_kling2_6_i2v.json) | +| `api_kling_effects`（V1.6） | Kling 3.0 エフェクトワークフロー（`api_kling_v3_*`） | +| `api_kling_flf`（V1.6） | [`api_kling_v3_flf2v`](https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/api_kling_v3_flf2v.json) または [`api_kling_o3_flf2v`](https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/api_kling_o3_flf2v.json) | +| `api_kling_dual_characters_effects`（V1.6） | Kling 3.0 エフェクトワークフロー（`api_kling_v3_*`） | + +バーチャル試着には、[Flux バーチャル試着](/ja/built-in-nodes/FluxVTONode)（`api_flux_vto`）またはその他のサポートされている代替手段を使用してください。Flux VTOおよびGeminiベースのファッションテンプレートは、この廃止の影響を受けません。 diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control.mdx index 250e8d049..59c7983db 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control.mdx @@ -1,97 +1,25 @@ --- -title: "Kling 2.6 Motion Control API ノード ComfyUI 公式サンプル" -description: "ComfyUI で Kling 2.6 Motion Control パートナーノードを活用し、参照動画からキャラクター画像への高精度なモーション転送を行う方法を学びます" -sidebarTitle: "Kling 2.6 Motion Control" -translationSourceHash: da795596 +title: "Kling 2.6 Motion Control パートナーノード ComfyUI 公式サンプル" +description: "ComfyUI で Kling 2.6 Motion Control パートナーノードを使用し、参照動画からキャラクター画像への高精度なモーション転送を行う方法を学びます" +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: 8b13e904 translationFrom: tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": fac1cb1e - "Product highlights": a82b89a7 - "Character orientation modes": aa2f7dec - "Model tiers": c220fb9b - "Input requirements": 0ecbf467 - "Tips for better results": b6fdceb5 --- -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; - Kling 2.6 Motion Control は、快手（Kuaishou）社が開発した専用のマルチモーダルモデルであり、参照動画からキャラクター画像への高精度なモーション転送を実現します。**参照画像**（あなたのキャラクター）と**モーション参照動画**（動作の元となる動画）を組み合わせることで、AI は動画内の動作・表情・テンポを静止したキャラクターに適用しつつ、そのキャラクター固有のアイデンティティを維持します。 -標準的な「画像→動画」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 はテキストではなく参照動画を「動作の設計図」として使用します。このモデルはデジタル・マリオネット職人（パペット師）のように機能し、参照動画から振付（チョアグラフィー）を抽出し、映画級の忠実度でキャラクターに適用します。 - -## 主な製品特長 - -- **複雑なモーション処理**: ダンス・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実行可能。重心移動や運動量（モーメンタム）を理解し、リアルな物理的インパクトを再現します。 -- **高精度な手・指の表現**: 手の描写は従来、AI 動画における弱点でした。本機能は実写素材を模倣することで、特に指の関節可動性や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。 -- **シーンおよび環境の柔軟性**: テキストプロンプトを用いて背景環境を変更できますが、キャラクターは引き続き参照動画に基づくモーションを継続します。参照動画の背景に縛られることはありません。 -- **高度なカメラおよび視点モード**: 異なる「向きモード」を用いることで、参照動画に対するカメラの解釈を細かく制御できます。 -- **30秒間の一括生成対応**: 単一の生成処理で最大30秒間の連続動作を出力可能であり、物語的なシーンにおいてキャラクターの途切れのない動きを実現します。 - -## キャラクターの向きモード - -`character_orientation` パラメーターは、モデルが空間情報をどのように解釈するか、および出力の最大持続時間を制約します： - -| モード | 説明 | 最大持続時間 | -|--------|------|--------------| -| `video` | 出力されるキャラクターの向きは参照動画と一致します。ダンス・複雑な振付など、全身を使った高度なパフォーマンスに最適です。 | 30秒 | -| `image` | 出力されるキャラクターの向きは参照画像と一致します。パン・チルト・トラッキングショットなど、カメラ移動を伴う肖像画アニメーションに最適です。 | 10秒 | - -## モデルのレベル区分 - -| レベル | 解像度 | 主な用途 | -|--------|--------|----------| -| **Standard（標準）** | 720p | シンプルなアニメーション、SNS向けコンテンツ、ミーム、素早いテストなど。処理速度が速く、クレジット効率も高いです。 | -| **Pro（プロ）** | 1080p | 複雑な振付、精緻な手の動き、プロフェッショナルなマーケティング資材、放送品質のコンテンツなど。 | - - - - -### Kling2.6: モーションコントロール {#api_kling_motion_control} - -参照ビデオの正確なキャラクターのアクションと表情を、同期したモーションコントロールでキャラクター画像に適用します。 - -Kling2.6: モーションコントロールワークフローのプレビュー - - - - Comfy Cloudで開く - - - JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Kling2.6: Motion Control」を検索 - - - -**入力素材** - -これらのファイルを、対応する`LoadImage`ノードと`LoadVideo`ノードにアップロードします: - - - - `LoadImage`ノード 11 · `streetwear_fox.jpg` - - - `LoadVideo`ノード 2 · `street_dancer.mp4` - - - -
- streetwear_fox.jpg -
+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。 + +モーションコントロールワークフローを ComfyUI で実行します。ローカルまたは Comfy Cloud のどちらでも実行できます。 + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..7babc5c63 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control/workflow.mdx @@ -0,0 +1,86 @@ +--- +title: "ComfyUIにおけるKling 2.6 モーションコントロールワークフロー" +description: "ComfyUIでKling 2.6 モーションコントロールワークフローを、ローカルまたはComfy Cloudで実行する方法" +sidebarTitle: "ワークフロー" +translationSourceHash: 65a6acbc +translationFrom: tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 9c99d21e + "Character orientation modes": aa2f7dec + "Model tiers": 430857fe + "Kling2.6: Motion Control {#api_kling_motion_control}": b36f1f3c + "Input requirements": 0ecbf467 + "Tips for better results": b6fdceb5 +--- +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 Kling 2.6 Motion Control 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、モデルが最も得意とする点については、[Kling 2.6 Motion Control 概要](/ja/tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control) をご覧ください。 + + + + +## キャラクターの向きモード + +`character_orientation` パラメータは、モデルが空間情報を解釈する方法を決定し、出力の再生時間を制限します。 + +| モード | 説明 | 最大再生時間 | +|------|-------------|--------------| +| `video` | 出力のキャラクターの向きは、参照ビデオと一致します。ダンスシーケンスや凝った振り付けなど、複雑な全身パフォーマンスに最適です。 | 30秒 | +| `image` | 出力のキャラクターの向きは、参照画像と一致します。パン、チルト、トラッキングショットなどのカメラ移動を伴うポートレートアニメーションに最適です。 | 10秒 | + +## モデルティア + +| ティア | 解像度 | 最適な用途 | +|------|------------|----------| +| **スタンダード** | 720p | シンプルなアニメーション、ソーシャルメディアコンテンツ、ミーム、クイックテストに最適。より高速で、クレジット効率に優れています。 | +| **プロ** | 1080p | 複雑なコレオグラフィー、繊細な手の動き、プロフェッショナルなマーケティングアセット、放送品質のコンテンツに最適。 | + +## Kling2.6: モーションコントロール {#api_kling_motion_control} + +同期モーションコントロールを使用して、参照ビデオのキャラクターの正確なアクションと表情を、キャラクター画像に適用します。 + +Kling2.6: モーションコントロールワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "Kling2.6: Motion Control" を検索してください + + + +**入力素材** + +これらのファイルを、対応する `LoadImage` ノードと `LoadVideo` ノードにアップロードします: + + + + `LoadImage` ノード 11 · `streetwear_fox.jpg` + + + `LoadVideo` ノード 2 · `street_dancer.mp4` + + + +
+ streetwear_fox.jpg +
+ +## 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 - - +## ComfyUI で使用する -## Krea 2 Image ノードドキュメント - -詳細なパラメータ設定については、以下のドキュメントを参照してください： - -- [Krea 2 Image ノード](/ja/built-in-nodes/Krea2ImageNode) -- [Krea 2 Style Reference ノード](/ja/built-in-nodes/Krea2StyleReferenceNode) - -## Krea 2 テキストから画像ワークフロー - -Krea 2 テキストから画像ワークフロー - - - - Comfy Cloud を開く - - - JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで "Krea2" を検索 - - - -1. **プロンプトを入力**: **Krea2ImageNode** ノードにテキストの説明を入力します -2. **モデルバリアントを選択**: **Krea 2 Medium**（イラスト）または **Krea 2 Large**（フォトリアリズム）のどちらかを選択します -3. **パラメータを調整**: アスペクト比、解像度、クリエイティビティレベル、シードを設定します -4. **キューボタンをクリック**: `Ctrl+Enter` を押すか、キューボタンをクリックして生成します -5. **結果を確認**: 生成された画像は **SaveImage** ノードに表示され、`ComfyUI/output/` に保存されます - -## Krea 2 スタイルリファレンスワークフロー - -Krea 2 スタイルリファレンスワークフロー - -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。 - - - - Comfy Cloud を開く - - - JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで "Krea 2: Style Reference" を検索 - - - -1. **リファレンス画像をアップロード** — **LoadImage** ノードでスタイルリファレンス画像を読み込みます（最大 10 枚） -2. **プロンプトを入力** — **Krea2ImageNode** で生成したいシーンを説明 -3. **モデルバリアントを選択** — Medium または Large を選択 -4. **スタイル強度を調整** — **Krea2StyleReferenceNode** ノードでスタイルリファレンスの強度を調整 -5. **実行** — `Ctrl+Enter` で生成 -6. **結果を確認** — **SaveImage** ノードで生成画像を確認 - -## 補足 - -- Krea 2 Image ノードは最大 **10 枚のスタイルリファレンス画像**を同時にサポート -- `moodboard_id` パラメータには、[Krea のウェブサイト](https://www.krea.ai) で作成した有効なムードボード UUID が必要です + +テキストから画像とスタイルリファレンスのワークフローを、ローカルまたは Comfy Cloud 上の ComfyUI で実行します + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..a0359f768 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i/workflow.mdx @@ -0,0 +1,72 @@ +--- +title: "ComfyUI における Krea 2 テキストから画像へのワークフロー" +description: "ComfyUI で Krea 2 のテキストから画像とスタイル参照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: 45804342 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 3f87fe78 + "Krea 2 Image Node Documentation": e4a08761 + "Krea 2 Style Reference Workflow": 23efaa8e + "Additional Notes": 7099b5ae +--- +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 Krea 2 Text to Image 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、[Krea 2 Text to Image の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i) を参照してください。 + + + + +## Krea 2 画像ノードのドキュメント + +ノードパラメータの詳細設定については、以下のドキュメントを参照してください： + +- [Krea 2 画像ノード](/ja/built-in-nodes/Krea2ImageNode) +- [Krea 2 スタイル参照ノード](/ja/built-in-nodes/Krea2StyleReferenceNode) + +## Krea 2 Text to Image Workflow + +Krea 2 Text to Image Workflow + + + + Open in Comfy Cloud + + + Download JSON or search "Krea2" in Template Library + + + +1. **Enter your prompt**: type a text description in the **Krea2ImageNode** +2. **Select a model variant**: choose between **Krea 2 Medium** (illustrations) or **Krea 2 Large** (photorealism) +3. **Adjust parameters**: set aspect ratio, resolution, creativity level, and seed +4. **Click Queue**: press `Ctrl+Enter` or click the Queue button to generate +5. **View result**: the generated image appears in the **SaveImage** node, saved to `ComfyUI/output/` + +## Krea 2 スタイル参照ワークフロー + +Krea 2 スタイル参照ワークフロー + +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。 + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Krea 2: スタイル参照」を検索してください + + + +1. **参照画像をアップロード**：**LoadImage** ノードを使用してスタイル参照画像を読み込みます（最大10枚まで対応） +2. **プロンプトを入力**：**Krea2ImageNode** で生成したいシーンを記述します +3. **モデルバリアントを選択**：Medium と Large から選択します +4. **スタイル強度を調整**：**Krea2StyleReferenceNode** ノードでスタイル参照の強度を変更します +5. **キューをクリック**：`Ctrl+Enter` を押して生成します +6. **結果を表示**：生成された画像は **SaveImage** ノードに表示されます + +## 補足 + +- Krea 2 画像ノードは、最大**10枚のスタイル参照画像**を同時にサポートします。 +- `moodboard_id` パラメータには、[Kreaのウェブサイト](https://www.krea.ai) のKreaムードボードから取得した有効なUUIDが必要です。 diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5.mdx index 08f7fd402..e3763cb93 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5.mdx @@ -1,108 +1,39 @@ --- title: "ComfyUIでのLTX-2.5 APIビデオ生成" description: "ComfyUIでLTX-2.5 APIノードをクラウドワークフローとともに使用して、テキストから動画、画像から動画、最初と最後のフレームから動画への生成方法を、FastとProモデルティアを含めて学びます。" -sidebarTitle: "LTX-2.5 API" -translationSourceHash: 2cafd208 +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: 8777cfb4 translationFrom: tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; - [LTX-2.5](https://ltx.io/model/ltx-2-5) は Lightricks のオープンウェイトのビデオおよびワールドモデルであり、LTX-2.5 APIノードを通じて ComfyUI で利用できます。APIワークフローは Lightricks のサーバー上で生成を実行するため、モデルのダウンロードやローカルGPUは不要で、生成されたビデオの1秒ごとに Comfy API アカウントに課金されます。 LTX-2.5 API は2つのモデルティアを提供します。最大品質の **LTX-2.5 (Pro)** と、蒸留モデルによる高速生成の **LTX-2.5 (Fast)** です。両ティアともに、ネイティブなマルチショットシーンを備えた同期オーディオとビデオ生成をサポートし、Fastティアでは最大4K解像度で出力できます。 - - - -## LTX-2.5 API ワークフロー +## LTX-2.5 の強み -テンプレートライブラリには、3つのAPIサンプルワークフローが用意されています。 +- **同期オーディオとビデオ**：両ティアとも、ネイティブなマルチショットシーンを備えたオーディオとビデオをまとめて生成します +- **2つのモデルティア**：最大品質の LTX-2.5 (Pro) と、蒸留モデルによる高速生成の LTX-2.5 (Fast) +- **最大4K出力**：Fastティアは最大4K解像度で出力します +- **ローカルGPU不要**：生成は Lightricks のサーバー上で実行され、モデルのダウンロードも不要です +- **複数の生成モード**：テキストから動画、画像から動画、最初と最後のフレームから動画 -- **テキストから動画へ**: テキストプロンプトからビデオを生成します -- **画像から動画へ**: 単一の開始画像からビデオを生成します -- **FLF2V**: 最初と最後のフレーム画像の間のビデオを生成します +## 出力例 -### LTX-2.5 テキストから動画へ - -LTX-2.5 API を通じて、テキストプロンプトから同期オーディオ付きのビデオを生成します。 +同期オーディオ付きのテキストから動画生成： - - - Comfy Cloud で開く - - - JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「LTX-2.5 T2V」を検索してください - - - -#### プロンプト作成のヒント - -1. **モデル**: 最高品質の場合は `LTX-2.5 (Pro)` を、高速生成の場合は `LTX-2.5 (Fast)` を選択します -2. **再生時間**: Pro は2〜10秒、Fast は2〜20秒に対応しています。10秒を超える場合は、720p または 1080p の解像度と 24/25 FPS が必要です -3. **解像度と比率**: `1280x720`（横）や `720x1280`（縦）などの解像度プリセットを選択します。Fast では `2560x1440` と `3840x2160` のオプションが追加されます -4. **FPS**: Fast では 24、25、48、50 FPS から、Pro では 24、25、50 FPS から選択できます -5. **オーディオ**: オーディオ生成はデフォルトでオンになっています。無音のビデオのみが必要な場合は、ノードの高度な設定でオフにできます -6. **プロンプト**: ショット、アクション、キャラクター、カメラの動き、希望するオーディオを含め、シーン全体を1つの流れるような段落で説明します - -### LTX-2.5 画像から動画へ - -LTX-2.5 API を通じて、単一の開始画像から同期オーディオ付きのビデオを生成します。 +単一の開始画像を使った画像から動画生成： - - - Comfy Cloud で開く - - - JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「LTX-2.5 I2V」を検索してください - - - - - - ワークフローの開始フレームです。または、ご自身の画像を使用できます。 - - - -#### プロンプト作成のヒント - -1. **モデル**: このワークフローは高速なイテレーションのために `LTX-2.5 (Fast)` が選択済みです。最高品質の場合は `LTX-2.5 (Pro)` に切り替えてください -2. **画像は1枚のみ**: 画像入力は開始画像を正確に1枚受け付けます -3. **プロンプト**: その後に起こること、つまり開始画像から続く動き、カメラの動き、音を説明します。「提供された開始画像を最初のフレームとして使用してください」のような表現は生成を固定するのに役立ちます -4. **再生時間と解像度**: Fast ティアは最大20秒、最大4K解像度に対応しています。10秒を超える場合は、24/25 FPS での720p/1080pが必要です - -### LTX-2.5 FLF2V - -LTX-2.5 API を通じて、最初と最後のフレーム画像の間のビデオを生成し、両方のフレームを1つのアニメーションシーケンスにブレンドします。 +最初と最後のフレームから動画生成（2つのフレームを1つのアニメーションシーケンスにブレンド）： - - - Comfy Cloud で開く - - - JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「LTX-2.5 FLF2V」を検索してください - - - - - - ビデオの最初のフレームです。 - - - ビデオの最後のフレームで、ノードの `last_frame` 入力に接続されます。 - - - -#### プロンプト作成のヒント +## ComfyUI で使用する -1. **フレーム**: ワークフローでは、最初の画像を `image` 入力に、2番目の画像を `last_frame` 入力に接続します。モデルはその間の動きを生成します -2. **フレームの整合性を保つ**: スムーズな補間のために、同じアスペクト比の画像を使用してください -3. **モデル**: このワークフローは `LTX-2.5 (Pro)` が選択済みです。高速生成の場合は `LTX-2.5 (Fast)` に切り替えてください -4. **プロンプト**: フレーム間の遷移と、希望するオーディオ（会話、SFX、音楽）を説明します \ No newline at end of file + +テキストから動画、画像から動画、最初と最後のフレームのワークフローを、ComfyUI でローカルまたは Comfy Cloud 上で実行します + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..4d7e7f55a --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5/workflow.mdx @@ -0,0 +1,106 @@ +--- +title: "ComfyUI での LTX-2.5 ワークフロー" +description: "ComfyUI で LTX-2.5 のテキストから動画へ、画像から動画へ、最初と最後のフレーム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: aae2820e +translationFrom: tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5/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 LTX-2.5 ワークフローを実行する方法を説明します。モデルの概要と最も得意とする用途については、[LTX-2.5 概要](/ja/tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5) を参照してください。 + + + + +## LTX-2.5 API ワークフロー + +テンプレートライブラリには、次の 3 つの API サンプルワークフローが含まれています。 + +- **テキストから動画へ**：テキストプロンプトからビデオを生成します +- **画像から動画へ**：単一の開始画像からビデオを生成します +- **FLF2V**：最初と最後のフレーム画像の間のビデオを生成します + +### LTX-2.5 テキストから動画へ + +LTX-2.5 API を使用して、テキストプロンプトから同期オーディオ付きのビデオを生成します。 + + + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「LTX-2.5 T2V」を検索します + + + +#### プロンプトのヒント + +1. **モデル**：最高品質には `LTX-2.5 (Pro)` を、高速な生成には `LTX-2.5 (Fast)` を選択します +2. **再生時間**：Pro は 2〜10 秒、Fast は 2〜20 秒に対応しています。10 秒を超える再生時間には、720p または 1080p の解像度と、24/25 FPS が必要です +3. **解像度と比率**：`1280x720`（横長）や `720x1280`（縦長）などの解像度プリセットを選択します。Fast では `2560x1440` と `3840x2160` のオプションが追加されます +4. **FPS**：Fast では 24、25、48、50 FPS から選択でき、Pro では 24、25、50 FPS から選択できます +5. **オーディオ**：オーディオ生成はデフォルトでオンになっています。無音のビデオのみが必要な場合は、ノードの高度な設定で無効にします +6. **プロンプト**：ショット、アクション、キャラクター、カメラの動き、希望するオーディオを含め、シーン全体を 1 つのまとまった段落で説明します + +### LTX-2.5 画像から動画へ + +LTX-2.5 API を使用して、単一の開始画像から同期オーディオ付きのビデオを生成します。 + + + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「LTX-2.5 I2V」を検索します + + + + + + ワークフローの開始フレームです。または、ご自身の画像を使用できます。 + + + +#### プロンプトのヒント + +1. **モデル**：このワークフローでは、反復を高速化するために `LTX-2.5 (Fast)` が選択済みです。最高品質にするには `LTX-2.5 (Pro)` に切り替えます +2. **画像は 1 枚のみ**：画像入力は開始画像を正確に 1 枚受け付けます +3. **プロンプト**：開始画像の後に何が起こるか（動き、カメラの動き、続くサウンド）を説明します。「提供された開始画像を最初のフレームとして使用」のような表現は、生成の基準を固定するのに役立ちます +4. **再生時間と解像度**：Fast は最大 20 秒、最大 4K の解像度に対応しています。10 秒を超える再生時間には、24/25 FPS での 720p/1080p が必要です + +### LTX-2.5 FLF2V + +LTX-2.5 API を使用して、最初と最後のフレーム画像の間のビデオを生成し、両方のフレームを 1 つのアニメーションシーケンスにブレンドします。 + + + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「LTX-2.5 FLF2V」を検索します + + + + + + ビデオの最初のフレームです。 + + + ビデオの最後のフレームで、ノードの `last_frame` 入力に接続されます。 + + + +#### プロンプトのヒント + +1. **フレーム**：ワークフローは最初の画像を `image` 入力に、2 番目の画像を `last_frame` 入力に接続します。モデルはそれらの間の動きを生成します +2. **フレームを揃える**：スムーズな補間のために、同じアスペクト比の画像を使用します +3. **モデル**：このワークフローでは `LTX-2.5 (Pro)` が選択済みです。高速な生成には `LTX-2.5 (Fast)` に切り替えます +4. **プロンプト**：フレーム間の遷移と、希望するオーディオ（会話、SFX、音楽）を説明します \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx index 9771e7a65..e81d982e3 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx @@ -1,46 +1,27 @@ --- -title: "Luma Image to Image パートナーノード ComfyUI 公式サンプル" -description: "本ガイドでは、ComfyUI での Luma Image to Image パートナーノードの使用方法について説明します" -sidebarTitle: "Luma Image to Image" -translationSourceHash: 7b3e8dc6 +title: "Luma 画像から画像へ パートナーノード ComfyUI 公式サンプル" +description: "本ガイドでは、ComfyUI での Luma 画像から画像へ パートナーノードの使用方法について説明します" +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: 4eaf86f6 translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; +Luma 画像から画像へ ノードは、Luma AI の技術を使用し、テキストプロンプトに基づいて既存の画像を編集することを可能にします。この際、元の画像の特定の特徴や構造を保持できます。 -Luma Image to Image ノードは、Luma AI の技術を使用し、テキストプロンプトに基づいて既存の画像を編集することを可能にします。この際、元の画像の特定の特徴や構造を保持できます。本ガイドでは、このノードを使用して画像から画像へのワークフローをセットアップする方法を紹介します。 +## Luma 画像から画像へ が得意なこと - - +- **プロンプト駆動の画像編集**: テキストプロンプトに基づいて既存の画像を編集し、元の画像の特定の特徴や構造を保持します +- **オブジェクトと形の変更**: このノードはオブジェクトや形の変更に適していますが、色の変更にはあまり適していません +- **調整可能な入力の影響度**: `image_weight` パラメータは、入力画像が結果にどの程度影響するかを制御します。値が小さいほど元の画像に近い出力になります -## Luma Image to Image パートナーノードのワークフロー +## 出力例 - -この機能は、物体や形状の変更に非常に適していますが、色調の変更にはやや不向きです。推奨される `image_weight` 値は 0.0～0.1 程度の低めの数値です。 - +異なる `image_weight` 値での結果です。入力画像が生成済みの出力にどの程度影響するかを示しています: -### 1. ワークフローファイルのダウンロード +![重み（weight）の比較](/images/tutorial/api_nodes/luma/i2i_image_weight.jpg) -以下の画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップすることで、ワークフロー（画像のメタデータ内にワークフロー情報が含まれています）を読み込むことができます： +## ComfyUI で使う -![Luma Image to Image ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2i/luma_i2i.png) - -以下の画像をダウンロードし、入力画像としてご使用ください： - -![Luma Image to Image ワークフロー入力画像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2i/input.png) - -### 2. ワークフロー実行の手順 - -![Luma Image to Image ワークフロー実行ステップ](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_i2i_step_guide.jpg) - -以下の番号付き手順に従って操作してください： -1. `Load Image` ノードの **Upload** をクリックし、入力画像をアップロードします -2. （任意）ワークフロー内のプロンプトを編集します -3. （任意）`image_weight` を調整して入力画像の影響度を変更します（値が小さいほど元画像に近い出力になります） -4. `Run` をクリックするか、ショートカットキー `Ctrl`（macOS の場合は `Cmd`）＋`Enter` を押して画像生成を実行します -5. API からの結果が返された後、`Save Image` ノードで生成された画像を確認できます。生成画像は `ComfyUI/output/` ディレクトリに保存されます - -### 3. 異なる `image_weight` 値による出力結果の比較 - -![重み（weight）の比較](/images/tutorial/api_nodes/luma/i2i_image_weight.jpg) \ No newline at end of file + +ローカルまたは Comfy Cloud 上の ComfyUI で、画像から画像へのワークフローを実行します + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..1023cf567 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image/workflow.mdx @@ -0,0 +1,46 @@ +--- +title: "ComfyUI での Luma 画像から画像ワークフロー" +description: "ComfyUI で Luma 画像から画像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: 65554da7 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-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 Luma 画像から画像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、[Luma 画像から画像の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image) を参照してください。 + + + + +## Luma 画像から画像パートナーノードワークフロー + + +この機能は、オブジェクトや形を変更するのに適しています。ただし、色の変更には理想的ではない場合があります。0.0 から 0.1 程度の低いウェイト値を使用することをお勧めします。 + + +### 1. ワークフローファイルをダウンロード + +次の画像をダウンロードして ComfyUI にドラッグし、ワークフローを読み込みます（ワークフロー情報は画像メタデータに含まれています）： + +![Luma 画像から画像ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2i/luma_i2i.png) + +入力として使用する次の画像をダウンロード： + +![Luma 画像から画像ワークフローの入力画像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2i/input.png) + +### 2. ワークフローの手順を実行 + +![Luma 画像から画像ワークフローの手順](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_i2i_step_guide.jpg) + +以下の番号付きの手順に従ってください： +1. `画像を読み込む` ノードの **アップロード** をクリックして、入力画像をアップロードします +2.（オプション）ワークフローのプロンプトを変更します +3.（オプション）`image_weight` を調整して入力画像の影響を変更します（値が低いほどオリジナルに近づきます） +4. `Run` をクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用して画像を生成します +5. API が結果を返した後、`画像を保存` ノードで生成済みの画像を表示します。画像は `ComfyUI/output/` ディレクトリに保存されます + +### 3. 異なる `image_weight` 値での結果 + +![ウェイト比較](/images/tutorial/api_nodes/luma/i2i_image_weight.jpg) \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..6a3efe342 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video/workflow.mdx @@ -0,0 +1,49 @@ +--- +title: "ComfyUIでのLuma画像から動画へワークフロー" +description: "ComfyUIでLuma画像から動画へワークフローを実行する方法（ローカルまたはComfy Cloud上）" +sidebarTitle: "ワークフロー" +translationSourceHash: 633c0425 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video/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Luma画像から動画へ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、[Luma画像から動画への概要](/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video)を参照してください。 + + + + +## Lumaパートナーノードを使用した画像から動画へワークフロー + +Luma画像から動画へノードでは、ビデオのモーション効果を決定するテキストプロンプトに加えて、少なくとも1つの画像入力（`first_image`または`last_image`）が必要です。このガイドでは、Luma AIのビデオ生成機能を紹介するために、`first_image`と`Lumaコンセプト`を使用した例を作成しました。 + +### 1. ワークフローのダウンロード + +ワークフロー情報は、下記のビデオのメタデータに含まれています。ダウンロードしてComfyUIにドラッグ＆ドロップすると、ワークフローを読み込めます。 + +![Luma画像から動画へワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2v/luma_i2v.mp4) + +入力として使用する以下の画像をダウンロードしてください: + +![入力画像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2v/input.png) + +### 2. ワークフローの手順 + +![Luma画像から動画へワークフローの手順](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_i2v_step_guide.jpg) + +ワークフローを実行するには、以下の基本手順に従ってください: +1. `first_image`ノードに入力画像をアップロードします +2. （任意）Luma画像から動画へノードに、画像をどのようにアニメーションさせるかを説明するプロンプトを記述します +3. （任意）`Lumaコンセプト`ノードを変更して、プロフェッショナルな映像撮影のためのカメラ移動を制御します +4. `Run`をクリックするか、`Ctrl(cmd) + Enter`を押してビデオを生成します +5. APIが結果を返したら、`ビデオを保存`ノードで生成済みビデオを確認します。ビデオは`ComfyUI/output/`ディレクトリにも保存されます + +### 3. 補足事項 + +- **画像入力の要件**: `first_image`または`last_image`の少なくとも1つが必須で、各入力につき最大1枚の画像を受け付けます +- **Lumaコンセプト**: プロフェッショナルなビデオエフェクトのためのカメラ移動を制御します +- **シードパラメータ**: ノードを再実行するかどうかを決定するだけで、生成結果には影響しません +- **入力ノードの有効化**: パープルの「バイパス」モードのノードを右クリックし、「mode」を「always」に設定して入力を有効にします +- **モデルの選択**: ビデオ生成モデルごとに固有の特性があり、モデルパラメータで調整できます +- **解像度と再生時間**: 解像度と再生時間のパラメータを使用して、出力ビデオの解像度と長さを調整します \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx index 41a3e9d8b..f7e09ba6e 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx @@ -1,52 +1,27 @@ --- title: "Luma Text to Image パートナーノード ComfyUI 公式サンプル" description: "本ガイドでは、ComfyUI で Luma Text to Image パートナーノードを使用する方法について説明します" -sidebarTitle: "Luma Text to Image" -translationSourceHash: 189b15fc +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: f88eb8e2 translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; +Luma Text to Image ノードは、Luma AI の高度な技術を活用して、テキストプロンプトから高品質な画像を生成します。写真のようにリアルなコンテンツやアーティスティックなスタイルの画像を作成できます。 -Luma Text to Image ノードは、Luma AI の先進技術を活用して、テキストプロンプトから高品質な画像を生成します。写真のようにリアルなコンテンツやアーティスティックなスタイルの画像を作成できます。 +## Luma Text to Image の得意分野 -本ガイドでは、このノードを用いたテキストから画像を生成するワークフローの設定方法を紹介します。 +- **高品質なテキストから画像への生成**：テキストプロンプトから写真のようにリアルなコンテンツやアーティスティックなスタイルの画像を作成します +- **スタイル参照**：`style_image` 入力が結果の見た目をガイドし、`style_image_weight` がスタイル参照画像の影響度を制御します +- **画像・キャラクター参照**：`image_luma_ref` 入力が参照ガイド付き生成をサポートし、最大 4 枚の参照画像とキャラクター参照を同時に使用できます - - +## 出力例 -## Luma Text to Image パートナーノードのワークフロー - -`Luma Text to Image` ノードに画像入力が一切ない状態で使用すると、これはテキストから画像を生成する（text-to-image）ワークフローとして機能します。本ガイドでは、`style_image` と `image_luma_ref` を用いた例を作成し、Luma AI の優れた画像処理能力を紹介しています。 - -### 1. ワークフローファイルのダウンロード - -以下の画像のメタデータにはワークフロー情報が含まれています。画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップすることでワークフローを読み込むことができます。 - -![Luma Text to Image ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/luma_t2i.png) - -以下の画像も入力用にダウンロードしてください： - -![入力画像 - 参照用](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/input_ref.png) -![入力画像 - スタイル用](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/input_style.png) - -### 2. ワークフロー実行手順に従う - -![Luma Text to Image ワークフロー実行手順](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_t2i_step_guide.jpg) - -画像中の番号順に従って、基本的なワークフローを完了してください： - -1. `Load image` ノードで参照用画像をアップロードする -2. `Load image (renamed to styleref)` ノードでスタイル参照用画像をアップロードする -3. （任意）`Luma Text to Image` ノード内のプロンプトを編集する -4. （任意）`style_image_weight` を調整して、スタイル参照画像の影響度を制御する -5. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl（macOS の場合は Cmd）+ Enter` を押して画像を生成する -6. API からの結果が返された後、`Save Image` ノードで生成された画像を確認できます。画像は `ComfyUI/output/` ディレクトリに保存されます +異なる `style_image_weight` 値でのスタイルガイド付き生成。スタイル参照画像の影響度を示しています： ![style_image_weight の比較](/images/tutorial/api_nodes/luma/t2i_style_image_weight.jpg) -### 3. 補足事項 +## ComfyUI で使用する -- このノードでは、最大で同時に 4 枚の参照画像とキャラクター参照を入力できます。 -- 複数の画像入力を有効化するには、紫色の「Bypassed（バイパス済み）」ノードを右クリックし、その `mode` を `always` に設定してください \ No newline at end of file + +ComfyUI でテキストから画像へのワークフローを実行します。ローカルまたは Comfy Cloud で + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..fcecf5ce5 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image/workflow.mdx @@ -0,0 +1,49 @@ +--- +title: "ComfyUI での Luma テキストから画像へワークフロー" +description: "ComfyUI で Luma テキストから画像へワークフローを、ローカルまたは Comfy Cloud で実行する方法" +sidebarTitle: "ワークフロー" +translationSourceHash: 8ce0c251 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-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 Luma テキストから画像へワークフローを実行する方法を説明します。モデルの概要や得意とする用途については、[Luma テキストから画像への概要](/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image) を参照してください。 + + + + +## Luma テキストから画像へ パートナーノードワークフロー + +`Luma Text to Image` ノードを画像入力なしで使用すると、テキストから画像へのワークフローとして機能します。このガイドでは、Luma AI の優れた画像処理機能を紹介するために、`style_image` と `image_luma_ref` を使用した例を作成しました。 + +### 1. ワークフローファイルをダウンロード + +ワークフロー情報は、下の画像のメタデータに含まれています。ダウンロードして ComfyUI にドラッグすると、ワークフローを読み込むことができます。 + +![Luma Text to Image Workflow](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/luma_t2i.png) + +入力用に以下の画像をダウンロードしてください： + +![Input Image - Reference](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/input_ref.png) +![Input Image - Style](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/input_style.png) + +### 2. ワークフローを実行する手順 + +![Luma Text to Image Workflow Steps](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_t2i_step_guide.jpg) + +画像の番号付きの手順に従って、基本ワークフローを完了します： +1. `Load image` ノードで参照画像をアップロードします +2. `Load image（styleref に名前変更）` ノードでスタイル参照画像をアップロードします +3. （任意）`Luma Text to Image` ノードでプロンプトを変更します +4. （任意）`style_image_weight` を調整して、スタイル参照画像の影響度を制御します +5. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用して画像を生成します +6. API が結果を返した後、`Save Image` ノードで生成済みの画像を確認します。画像は `ComfyUI/output/` ディレクトリに保存されます + +![Style Image Weight Comparison](/images/tutorial/api_nodes/luma/t2i_style_image_weight.jpg) + +### 3. 補足事項 + +- このノードでは、最大 4 枚の参照画像とキャラクター参照を同時に使用できます。 +- 複数の画像入力を有効にするには、パープルの「Bypassed」ノードを右クリックし、`mode` を `always` に設定します。 \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video.mdx index 9c5511929..265dc85e2 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video.mdx @@ -1,45 +1,22 @@ --- title: "Luma Text to Video パートナーノード ComfyUI 公式ガイド" description: "ComfyUI で Luma Text to Video パートナーノードを活用する方法を学びましょう" -sidebarTitle: "Luma Text to Video" -translationSourceHash: 2a1a00b9 +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: 6a6362b5 translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; +Luma Text to Video ノードは、Luma AI の革新的な動画生成技術を活用して、テキストによる説明から高品質でスムーズな動画を生成できます。 -Luma Text to Video ノードは、Luma AI の革新的な動画生成技術を活用して、テキストによる説明から高品質で滑らかな動画を生成できます。本ガイドでは、このノードを用いたテキストから動画へのワークフローの構築手順を解説します。 +## Luma Text to Video が得意なこと - - +- **テキストから動画への生成**: シーン、被写体、アクション、雰囲気をテキストで説明するだけで、高品質でスムーズな動画を生成できます +- **カメラ制御**: Lumaコンセプト機能は、プロフェッショナルな映像ショットやシネマトグラフィーのためのカメラワークを追加します +- **モデル選択**: 特徴の異なるさまざまな動画モデルを、model パラメータで選択できます +- **出力の調整**: 動画の解像度と再生時間を調整できます（Ray 1.6 モデルでは、これらのパラメータは適用されません） -## Luma パートナーノードを用いたテキストから動画へのワークフロー +## ComfyUI で使用する -Luma Text to Video ノードでは、生成する動画の内容を記述したテキストプロンプトが必要です。本ガイドでは、`prompt` および `luma_concepts` を用いたサンプルを作成し、Luma AI の優れた動画生成能力を紹介します。 - -### 1. ワークフローのダウンロード - -下記の動画のメタデータにワークフロー情報が含まれています。動画をダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップすることで、ワークフローを読み込むことができます。 - -![Luma Text to Video Workflow](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2v/luma_t2v.mp4) - -### 2. 手順に従って実行 - -![Luma Text to Video Workflow Steps](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_t2v_step_guide.jpg) - -ワークフローを実行するための基本的な手順は以下の通りです： -1. `Luma Text to Video` ノード内に、生成したい動画の内容を記述するプロンプトを入力します -2. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl（macOS の場合は Cmd）+ Enter` を使用して動画を生成します -3. API から結果が返された後、`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 - -> （オプション）`Luma Concepts` ノードを編集して、カメラの動きを制御し、プロフェッショナルな映像演出を追加できます - -### 3. 補足情報 - -- **プロンプトの作成**: 最良の生成結果を得るためには、シーン、被写体、動作、雰囲気などを詳細に記述してください -- **Luma Concepts**: 主にカメラ制御に使用され、プロフェッショナルな映像ショットを作成します -- **Seed パラメーター**: ノードを再実行するかどうかを判断するためのものであり、生成結果には影響しません -- **モデル選択**: 異なる動画生成モデルにはそれぞれ特徴があり、`model` パラメーターで調整可能です -- **解像度と再生時間**: `resolution` および `duration` パラメーターを用いて、出力動画の解像度と長さを調整できます -- **Ray 1.6 モデルに関する注意点**: Ray 1.6 モデルを使用する場合、`duration` および `resolution` パラメーターは機能しません \ No newline at end of file + +ComfyUI 上で、ローカルまたは Comfy Cloud でテキストから動画へのワークフローを実行します + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..d58e18327 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video/workflow.mdx @@ -0,0 +1,45 @@ +--- +title: "ComfyUI での Luma テキストからビデオのワークフロー" +description: "ComfyUI で Luma テキストからビデオ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: 7e450c00 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video/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 Luma テキストからビデオのワークフローを実行する方法を説明します。モデルの概要と得意分野については、[Luma テキストからビデオの概要](/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video) を参照してください。 + + + + +## Luma パートナーノードを使用したテキストから動画へのワークフロー + +Luma テキストからビデオノードは、ビデオコンテンツを説明するテキストプロンプトを必要とします。このガイドでは、Luma AI の優れたビデオ生成機能を紹介するために、`prompt` と `luma_concepts` を使用した例を作成しました。 + +### 1. ワークフローのダウンロード + +ワークフロー情報は、下のビデオのメタデータに含まれています。ダウンロードして ComfyUI にドラッグすると、ワークフローを読み込めます。 + +![Luma テキストからビデオのワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2v/luma_t2v.mp4) + +### 2. ステップに従う + +![Luma テキストからビデオのワークフローの手順](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_t2v_step_guide.jpg) + +ワークフローを実行するには、次の基本手順に従います。 +1. `Luma テキストからビデオ` ノードにプロンプトを入力して、希望するビデオコンテンツを説明します。 +2. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してビデオを生成します。 +3. API が結果を返したら、`ビデオを保存` ノードで生成された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。 + +> (任意) `Lumaコンセプト` ノードを変更すると、カメラの動きを制御して、プロフェッショナルな撮影演出を追加できます。 + +### 3. 補足 + +- **プロンプトの作成**: 最良の結果を得るために、シーン、被写体、アクション、雰囲気を詳細に記述します。 +- **Lumaコンセプト**: 主にカメラ制御に使用し、プロフェッショナルなビデオショットを作成します。 +- **シードパラメータ**: ノードを再実行するかどうかのみを決定し、生成結果には影響しません。 +- **モデル選択**: ビデオモデルによって特徴が異なります。モデルパラメータで調整できます。 +- **解像度と再生時間**: これらのパラメータを使用して、出力ビデオの解像度と長さを調整します。 +- **Ray 1.6 モデルに関する注意**: Ray 1.6 モデルを使用する場合、再生時間と解像度のパラメータは機能しません。 \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1.mdx index df27834b9..2dea00964 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1.mdx @@ -1,44 +1,26 @@ --- title: "Luma Uni-1 ガイド" -description: "ComfyUI で Luma Uni-1 パートナーノードを使った画像生成・編集。" -sidebarTitle: "Luma Uni-1" -translationSourceHash: bfdd9e41 +description: "ComfyUI で Luma Uni-1 パートナーノードを使った Create と Modify の画像ワークフロー。" +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: 9a521947 translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": b2632b08 - "What makes Uni-1 different": c0181542 - "Strengths": e5385a30 - "The core distinction: Create vs Modify": c3ea208f - "Available workflows": d8e43b04 - "Core parameters": b43ac975 - "Working with reference images": d20d34ae - "Prompting guidelines": ba9ac50d - "Aspect ratios": d56acf10 - "Seeds: control and reproducibility": 0a278508 - "Advanced techniques": ff88c145 - "Troubleshooting": 3660bd7c - "Quick reference": 0910432d - "The golden rules": b1bc370a - "Key takeaway": 77d51b1d --- **ComfyUI** では、Luma **Uni-1** は、統合的な画像作業のための **パートナーノード**として表示されます。**Create** グラフはプロンプト（と任意の参照画像）から新規画像を生成し、**Modify** グラフは既存の画像を入力として受け取り、その場で編集します。どちらも通常のワークフローで操作します。**Load Image** / **Save Image** を接続し、プロンプト・シード・アスペクト比・参照スロットを Luma ノード上で設定してから、グラフをローカルでキューするか、**Comfy Cloud** のテンプレートを開きます。 Luma は Uni-1 を拡散モデルではないデコーダのみの自己回帰モデルとして説明しており、生成前にプロンプトを推論します。キャンバス上では **Create / Modify の選択**、参照画像の役割の明示、シードによる反復が実務上の要点です。 -本ページでは **ComfyUI 上のつなぎ方とノードの使い方**を中心に、単純なグラフからマルチリファレンスまで扱います。 - ## Uni-1 の特徴 - **2 つの明確なモード**：Create Image（新規生成）と Modify Image（既存画像の編集） - **最大 9 枚の参照画像**、それぞれに役割を指定可能 -- ニッチで具体的なビジュアルスタイルへの**強力なコントロール** +- **ニッチで具体的なビジュアルスタイルへの強力なコントロール** - 再現性と制御された反復のための**シード対応** -- 縦長から横長まで**9 種類のアスペクト比** -- **テキストレンダリング** — 画像内で読める文字、インフォグラフィックやポスターに最適 -- **ウェブ検索グラウンディング** — 実世界のコンテキストを活用 -- **多言語プロンプト**対応 -- **マルチパネル出力** — 複数フレーム間でのキャラクター・シーン一貫性 +- 超縦長から超横長まで**9 種類のアスペクト比** +- 実際に読める**テキストレンダリング** +- 実世界のコンテキストを得るための**ウェブ検索グラウンディング** +- **多言語プロンプト** +- 時間的一貫性を備えた**マルチパネル出力** モードと参照画像の制御方法を理解すれば、Uni-1 を理解したと言えます。 @@ -52,262 +34,11 @@ Uni-1 は幅広いタスクで優れた性能を発揮します： - **シュールでコンセプチュアル**な構図 - **テキストレンダリング**：画像内で読める文字、インフォグラフィックやポスターに最適 - **画像編集**とマルチターンでのリファイン -- **参照画像ガイド生成**、人物のアイデンティティ保持 +- アイデンティティ保持を伴う**参照画像ガイド生成** - **マルチパネル出力**：複数フレーム間でのキャラクター・シーン一貫性 -## 核となる区別：Create か Modify か - -Uni-1 のすべては、シンプルな問いから始まります：**新しいものを作るのか、それとも既にあるものを変えるのか？** - -| モード | 役割 | 使用シーン | -| --- | --- | --- | -| **Create Image** | 全く新しい構図を生成。参照画像から着想を得ることも可能 | 「この写真のスタイルで新しいシーンを作る」 | -| **Modify Image** | 入力画像を編集。指示がない限り構図と構造を保持 | 「この写真を夜の雰囲気にする」 | - -迷ったとき： - -- 出力が入力画像の**バリエーション**であるべきなら Modify -- 入力に**着想を得つつ新しい**ものなら Create - -## 利用可能なワークフロー - -### Image Create ワークフロー - -Luma Uni-1 Image Create ワークフローのプレビュー - - - - Comfy Cloud で Image Create ワークフローを即座に試す。 - - - JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで "Luma UNI-1 Image Create" を検索 - - - -
-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： - - - - 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 - -Luma Uni-1 Image Edit ワークフローのプレビュー - - - - Comfy Cloud で Image Edit ワークフローを即座に試す。 - - - JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで "Luma UNI-1 Image Edit" を検索 - - - -
-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。 + +ComfyUI で Image Create ワークフローと Image Edit ワークフローを、ローカルまたは Comfy Cloud で実行します。 + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..ea257d684 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1/workflow.mdx @@ -0,0 +1,97 @@ +--- +title: "ComfyUI での Luma UNI-1 ワークフロー" +description: "ローカルまたは Comfy Cloud 上の ComfyUI で、Luma UNI-1 画像生成・画像編集ワークフローを実行する方法" +sidebarTitle: "ワークフロー" +translationSourceHash: 0a7604e2 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": ff3baa41 + "The core distinction: Create vs Modify": c3ea208f + "Available workflows": d8e43b04 + "Core parameters": b43ac975 +--- +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 Luma Uni-1 ワークフローを実行する方法を説明します。モデルの概要や最も得意とする用途については、[Luma Uni-1 の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1) を参照してください。 + + + + +## 核心的な違い: 作成 vs 修正 + +Uni-1 のすべては、1つの問いから始まります:**何か新しいものを作成しているのか、それとも既に存在するものを変更しているのか?** + +| モード | 説明 | 使用するケース | +| --- | --- | --- | +| **画像作成** | まったく新しい構図を生成します。参照画像からインスピレーションを得ることもできます。 | 「この写真のスタイルで新しいシーンを作成する」 | +| **画像修正** | 特定の入力画像を編集します。別の指示がない限り、構図と構造を保持します。 | 「この写真を夜のシーンにする」 | + +迷ったときは: + +- 出力が**入力のバージョン**のように見えるべき場合は、画像修正を使用する +- **インスピレーションを得た新しい**もののように感じられるべき場合は、画像作成を使用する + +## 利用可能なワークフロー + +### 画像作成ワークフロー + +Luma UNI-1 画像作成ワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloud で画像作成ワークフローをすぐに試せます。 + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Luma UNI-1 Image Create」を検索してください。 + + + +
+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。 + + + + サンプルのスタイル参照をダウンロード + + +
+ +### 画像編集ワークフロー + +Luma UNI-1 画像編集ワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloud で画像編集ワークフローをすぐに試せます。 + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Luma UNI-1 Image Edit」を検索してください。 + + + +
+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 - - - - -## テキスト→モデル ワークフロー - -Meshy 6 を使用して、テキストによる記述から直接 3D モデルを生成します。 - - - - Comfy Cloud 上で、テキスト→モデル ワークフローを即座に実行できます。 - - - ローカル環境で使用するためのワークフロー JSON ファイルをダウンロードできます。 - - -![Meshy 6 Text-to-Model workflow preview](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy_text_to_model-1.webp) - -## 画像→モデル ワークフロー - -Meshy 6 の「画像→3D」機能を活用し、2D 画像を詳細な 3D モデルに変換します。 - - - - Comfy Cloud 上で、画像→モデル ワークフローを即座に実行できます。 - - - ローカル環境で使用するためのワークフロー JSON ファイルをダウンロードできます。 - - - -![Meshy 6 画像→モデル ワークフロープレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy_image_to_model-1.webp) - - - このワークフローのサンプル入力画像を入手できます。 - - -## マルチビュー→モデル ワークフロー - -複数視点の画像から 3D モデルを生成し、より正確なジオメトリおよびテクスチャ再構築を実現します。 +- **PBR 対応**：メタリック、ラフネス、ノーマルマップなど、物理ベースレンダリング（PBR）向けマップを生成可能 - - - Comfy Cloud 上で、マルチビュー ワークフローを即座に実行できます。 - - - ローカル環境で使用するためのワークフロー JSON ファイルをダウンロードできます。 - - -![Meshy 6 マルチビュー→モデル ワークフロープレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy_multi_image_to_model-1.webp) +## ComfyUI での使用 - - - フロントビューのサンプル画像を入手します。 - - - バックビューのサンプル画像を入手します。 - - - サイドビューのサンプル画像を入手します。 - - + +テキストからモデル生成、画像からモデル生成、マルチビューの各ワークフローを、ローカルまたは Comfy Cloud 上の ComfyUI で実行できます。 + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..0453d87af --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6/workflow.mdx @@ -0,0 +1,76 @@ +--- +title: "ComfyUIにおけるMeshy 6ワークフロー" +description: "ComfyUIで、Meshy 6の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: 5796a8dc +translationFrom: tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 3fcd9751 + "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"; + +このガイドでは、ComfyUI で Meshy 6 ワークフローを実行する方法を説明します。このモデルの概要と得意とする用途については、[Meshy 6 の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6) を参照してください。 + + + + +## Text-to-Model Workflow + +Generate 3D models directly from text descriptions using Meshy 6. + + + + Run the text-to-model workflow instantly on Comfy Cloud. + + + Download the workflow JSON file for local use. + + +![Meshy 6 Text-to-Model workflow preview](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy_text_to_model-1.webp) + +## 画像からモデル生成ワークフロー + +Meshy 6の画像から3Dモデル生成機能を使用して、2D画像を詳細な3Dモデルに変換します。 + + + + Comfy Cloudで画像からモデル生成ワークフローを即座に実行できます。 + + + ローカルで使用するためにワークフローのJSONファイルをダウンロードします。 + + +![Meshy 6 画像からモデル生成ワークフローのプレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy_image_to_model-1.webp) + + + このワークフローのサンプル入力画像を取得します。 + + +## マルチビューからモデルへのワークフロー + +複数のビュー画像から3Dモデルを生成し、より正確なジオメトリとテクスチャの再構築を実現します。 + + + + マルチビューワークフローをComfy Cloudですぐに実行できます。 + + + ローカルで使用するためのワークフローJSONファイルをダウンロードします。 + + +![Meshy 6 マルチビューからモデルへのワークフロープレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy_multi_image_to_model-1.webp) + + + + サンプルの正面ビュー画像を取得します。 + + + サンプルの背面ビュー画像を取得します。 + + + サンプルの側面ビュー画像を取得します。 + + diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..c720f9bb5 --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7/workflow.mdx @@ -0,0 +1,47 @@ +--- +title: "ComfyUIにおけるMeshy 7ワークフロー" +description: "ComfyUIでMeshy 7のテキストからモデル生成および画像からモデル生成ワークフローを、ローカルまたはComfy Cloudで実行する方法" +sidebarTitle: "ワークフロー" +translationSourceHash: de0f6ef4 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7/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Meshy 7ワークフローを実行する方法を説明します。このモデルの概要と得意とする用途については、[Meshy 7の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7)を参照してください。 + + + + +## Meshy 7のテキストからモデル生成ワークフロー + +テキストの説明から直接3Dモデルを生成します。このワークフローは、Meshy 7 Text to Modelノードでドラフトメッシュを作成し、テクスチャリング、リギング、アニメーションを自動的に行います。 + + + + テキストからモデル生成ワークフローをComfy Cloudで即座に実行します。 + + + ローカルで使用するためのワークフローJSONファイルをダウンロードします。 + + +![Meshy 7テキストからモデル生成ワークフローのプレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy7_text_to_model-1.webp) + +## Meshy 7の画像からモデル生成ワークフロー + +単一の2D画像を詳細な3Dモデルに変換します。Meshy 7のマルチスケール画像エンコーダーは、ソース画像の細かい形状情報を保持し、ワークフローは結果のテクスチャリング、リギング、アニメーションを一度の処理で実行します。 + + + + 画像からモデル生成ワークフローをComfy Cloudで即座に実行します。 + + + ローカルで使用するためのワークフローJSONファイルをダウンロードします。 + + +![Meshy 7画像からモデル生成ワークフローのプレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy7_image_to_model-1.webp) + + + このワークフローで使用するサンプル入力画像を入手できます。 + \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3/workflow.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..ac30e1e7f --- /dev/null +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3/workflow.mdx @@ -0,0 +1,117 @@ +--- +title: "ComfyUI の MiniMax H3 ワークフロー" +description: "ComfyUI で MiniMax H3 のテキストから動画へ、先頭・末尾フレームから動画生成、参照から動画の各ワークフローを、ローカルまたは Comfy Cloud で実行する方法" +sidebarTitle: "ワークフロー" +translationSourceHash: 1ee7f4e2 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3/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 MiniMax H3 ワークフローを実行する方法を説明します。モデルが何であるか、何を最も得意とするかについては、[MiniMax H3 の概要](/ja/tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3) を参照してください。 + + + + +## MiniMax H3 API ワークフロー + +テンプレートライブラリには3つの API サンプルワークフローが含まれています： + +- **テキストから動画へ**: テキストプロンプトからビデオを生成します +- **先頭・末尾フレームから動画生成**: 先頭フレームと末尾フレームの画像の間のビデオを生成します +- **参照から動画**: 参照画像、ビデオ、オーディオに基づいてビデオを生成します + +### MiniMax H3 テキストから動画へ + +MiniMax H3 API で、テキストプロンプトからネイティブのステレオオーディオ付きビデオを生成します。 + + + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「MiniMax H3 T2V」を検索してください + + + +#### プロンプトのヒント + +1. **プロンプト**: シーン全体と、それに伴うオーディオ（セリフ、SFX、音楽）を1つのブロックで説明します +2. **再生時間**: 再生時間の入力は5〜15秒に対応しています。ワークフローには高速な5秒のプレビューが付属しています +3. **解像度と比率**: API は 2K でレンダリングします。`16:9`、`9:16`、`1:1` などのアスペクト比プリセットを選択してください +4. **透かし**: AIGC 透かしはデフォルトでオフになっています。必要に応じて、ノードの詳細設定で有効にしてください + +#### プロンプト作成ガイド + +MiniMax は、基本生成モード（T2VA、I2VA、FL2VA、L2VA）向けの公式の [ビデオプロンプト作成ガイド](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_base_en.md) を公開しています。このガイドでは、カメラの動きとオーディオ（セリフ、SFX、音楽）を含む時間指定のショットにプロンプトを構成する方法が説明されており、各モードの例も紹介されています。 + +### MiniMax H3 先頭・末尾フレームから動画生成 + +MiniMax H3 API を通じて、先頭フレームと任意の末尾フレーム画像の間のビデオを生成します。出力のアスペクト比は入力画像に従います。 + + + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「MiniMax H3 FLF2V」を検索してください + + + + + + ワークフロー用の先頭フレームです。独自の画像を使用することもできます。 + + + ワークフロー用の末尾フレームです。独自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. **フレーム**: `first_frame` 入力は必須で、`last_frame` は任意です。モデルは2つのフレーム間の動きを生成します +2. **アスペクト比**: 出力は入力画像に従うため、両方のフレームを同じアスペクト比にしてください +3. **画像の制約**: 各フレームの幅と高さは256〜5760ピクセルの範囲内で、アスペクト比は2:5〜5:2の範囲内である必要があります +4. **プロンプト**: フレーム間の遷移と、希望するオーディオ（セリフ、SFX、音楽）を説明します + +#### プロンプト作成ガイド + +MiniMax は、基本生成モード（T2VA、I2VA、FL2VA、L2VA）向けの公式の [ビデオプロンプト作成ガイド](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_base_en.md) を公開しています。このガイドでは、カメラの動きとオーディオ（セリフ、SFX、音楽）を含む時間指定のショットにプロンプトを構成する方法が説明されており、各モードの例も紹介されています。 + +### MiniMax H3 参照から動画 + +MiniMax H3 API を通じて、参照画像、ビデオ、オーディオに基づいてビデオを生成します。 + +![MiniMax H3 参照から動画ワークフローのプレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_minimax_h3_r2v-1.webp) + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「MiniMax H3 R2V」を検索してください + + + + + + ワークフロー用のストーリーボード参照です。独自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. **タグによる参照**: プロンプト内では各入力をその順序で参照します。例: `Image 1`、`Video 1`、`Audio 1` +2. **制限**: 参照画像は最大9枚、参照ビデオは最大3本、参照オーディオクリップは最大3つです。各ビデオまたはオーディオクリップは2〜15秒である必要があり、参照ビデオとオーディオの合計はそれぞれ15秒までです +3. **オーディオには視覚的なアンカーが必要**: 参照オーディオは、少なくとも1つの参照画像またはビデオなしでは使用できません +4. **ビデオの要件**: 参照ビデオは23.976〜60 FPS である必要があります +5. **プロンプト**: 各参照に役割（アイデンティティ、スタイル、モーション、ボイス）を割り当て、目的のショットを説明します。明示的な割り当ての方がはるかに効果的です + +#### プロンプト作成ガイド + +MiniMax は、参照駆動の生成（R2V）向けの公式の [フル参照モードのプロンプトガイド](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_ref_en.md) を公開しています。このガイドでは、被写体の定義、参照ラベル、保持分析を含むリライト出力構造と、目的のショット内で各参照に役割を割り当てる方法について説明しています。 \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation.mdx index e9fd4050a..d81ba9d15 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation.mdx @@ -1,24 +1,15 @@ --- -title: "Moonvalley API ノード公式 ComfyUI 例" -description: "本記事では、ComfyUI で Moonvalley パートナー ノードを用いたテキストから動画への生成（テキスト・トゥ・ビデオ）、画像から動画への生成（イメージ・トゥ・ビデオ）、および動画から動画への生成（ビデオ・トゥ・ビデオ）の機能の使い方について説明します。" -sidebarTitle: "Moonvalley" -translationSourceHash: 1b020469 +title: "Moonvalley パートナーノード公式 ComfyUI 例" +description: "本記事では、ComfyUI で Moonvalley パートナーノードを用いたテキストから動画への生成（テキスト・トゥ・ビデオ）、画像から動画への生成（イメージ・トゥ・ビデオ）、および動画から動画への生成（ビデオ・トゥ・ビデオ）の機能の使い方について説明します。" +sidebarTitle: "概要" +translationSourceHash: d7d31b08 translationFrom: tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": a7308656 - "Product Highlights": f2c0222d - "Moonvalley Text-to-Video Workflow": b197cf1a - "Moonvalley Image-to-Video Workflow": 6e47191f - "Moonvalley Video-to-Video Workflow": 9f69e60b --- **サービス利用不可**：Moonvalley API サービスは現在提供されていません。これらのノードは非推奨となっており、正常に動作しない可能性があります。 -import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ja/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 - - +- **강력한 추론**: 강력한 추론, 안전성, 긴 컨텍스트 처리 능력으로 잘 알려진 모델 제품군 +- **대화 및 이미지 분석 작업**: 파트너 노드를 통해 ComfyUI 워크플로 내에서 Claude를 직접 사용 +- **멀티모달 입력**: 지원되는 모든 모델은 텍스트 전용 및 텍스트 + 이미지 입력을 허용하며, 요청당 최대 20개의 이미지를 처리 +- **모든 워크로드를 위한 모델**: 플래그십 Opus 라인부터 높은 처리량 사용 사례를 위한 빠르고 비용 효율적인 Haiku까지 ## 지원 모델 @@ -34,31 +29,8 @@ Anthropic Claude는 강력한 추론, 안전성, 긴 컨텍스트 처리 능력 모든 모델은 텍스트 전용 및 멀티모달(텍스트 + 이미지) 입력을 모두 지원하며, 요청당 최대 20개의 이미지를 처리할 수 있습니다. -## Anthropic Claude 채팅 워크플로 - -Anthropic Claude 채팅 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Anthropic Claude" 검색 - - - - -해당 템플릿에는 역할 프롬프트를 분석하고 생성하며, 이미지를 해당 드로잉 프롬프트로 해석하는 데 사용되는 프롬프트가 내장되어 있습니다. - - -워크플로 이미지의 번호가 표시된 단계를 참조하여 기본 워크플로 실행을 완료합니다: -1. `Load Image` 노드에서 AI가 해석해야 할 이미지를 로드합니다 (선택 사항: 텍스트 전용 쿼리는 건너뛰기) -2. `Anthropic Claude` 노드에서 `prompt`를 수정하여 대화 프롬프트를 설정하거나, `model`을 변경하여 다른 Claude 모델을 선택합니다 -3. (선택 사항) `system_prompt`을 설정하여 모델의 동작 지침을 정의합니다 -4. `Run`을 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter`를 눌러 대화를 실행합니다 -5. API가 결과를 반환한 이후, `Preview Any` 노드에서 AI 응답을 확인합니다 - -### 추가 참고 사항 +## ComfyUI에서 사용하기 -- 노드의 고급 옵션에서 `max_tokens`(최대 32000) 및 `temperature`(0.0~1.0)를 조정합니다. thinking이 활성화되거나 `Opus 4.7`을 선택한 경우 `temperature`는 사용할 수 없으며 노드에서 자동으로 설정 해제됩니다 -- `seed` 매개변수는 노드의 재실행 여부를 제어합니다. 시드 값과 관계없이 결과는 비결정적입니다. + +ComfyUI에서 Claude 채팅 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..2bd8fbb68 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude/workflow.mdx @@ -0,0 +1,44 @@ +--- +title: "ComfyUI의 Anthropic Claude 워크플로" +description: "로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI의 Anthropic Claude 채팅 워크플로를 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 97f5d159 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/anthropic/claude/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 Anthropic Claude 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇이며 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Anthropic Claude 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude)를 참조하세요. + + + + +## Anthropic Claude 채팅 워크플로 + +Anthropic Claude 채팅 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Anthropic Claude" 검색 + + + + +해당 템플릿에는 역할 프롬프트를 분석하고 생성하는 프롬프트가 내장되어 있으며, 사용자의 이미지를 해당 드로잉 프롬프트로 해석하는 데 사용됩니다. + + +워크플로 이미지의 번호가 매겨진 단계를 참조하여 기본 워크플로 실행을 완료하세요: +1. `Load Image` 노드에서 AI가 해석할 이미지를 로드합니다 (선택 사항: 텍스트 전용 쿼리는 건너뜁니다) +2. `Anthropic Claude` 노드에서 `prompt`를 수정하여 대화 프롬프트를 설정하거나, `model`을 변경하여 다른 Claude 모델을 선택합니다 +3. (선택 사항) 모델의 동작 지침을 정의하려면 `system_prompt`를 설정합니다 +4. `Run`을 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter`를 눌러 대화를 실행합니다 +5. API가 결과를 반환한 이후 `Preview Any` 노드에서 AI 응답을 확인합니다 + +### 추가 참고 사항 + +- 노드의 고급 옵션에서 `max_tokens`(최대 32000)와 `temperature`(0.0~1.0)를 조정합니다 +- `seed` 매개변수는 노드의 재실행 여부를 제어합니다: 시드 값과 관계없이 결과는 비결정적입니다 \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..a9bb2c004 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx/workflow.mdx @@ -0,0 +1,96 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Beeble SwitchX 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Beeble SwitchX 이미지 편집 및 비디오 편집 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 5ac847b7 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 37f35e2e + "Beeble SwitchX: Image Edit": 3b735087 + "Beeble SwitchX: Video Edit": 1b7b59a4 +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Beeble SwitchX 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Beeble SwitchX 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx)를 참조하세요. + + + + +## Beeble SwitchX: 이미지 편집 + +참조 이미지로 배경 환경을 교체하고 피사체의 조명을 변경합니다. + +Beeble SwitchX 이미지 편집 워크플로 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Beeble SwitchX: 이미지 편집" 검색 + + + +### 작동 방식 + +이 워크플로는 두 개의 입력 이미지를 사용합니다: +- **피사체 이미지**: 캐릭터 또는 주요 피사체(배경 포함) +- **참조 환경**: 적용하려는 새 장면, 조명 또는 스타일 + +이 노드는 피사체가 적절한 조명, 그림자, 원근법과 함께 새 환경에 자연스럽게 합성된 출력을 생성합니다. + +### 실행 단계 + +1. **피사체 이미지 업로드**: 첫 번째 **LoadImage** 노드를 사용하여 피사체 이미지(예: 헤드폰을 착용한 사람)를 로드합니다. +2. **참조 이미지 업로드**: 두 번째 **LoadImage** 노드를 사용하여 대상 환경 또는 스타일을 로드합니다. +3. **프롬프트 입력**: **BeebleSwitchXImageEdit** 노드에서 장면을 설명합니다. +4. **해상도 설정**: 출력 해상도를 선택합니다. +5. **시드 조정**: 다른 결과를 얻으려면 시드를 수정합니다. +6. **실행 대기열 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성합니다. +7. **결과 확인**: 편집된 이미지가 **SaveImage**에 나타나며, 마스크된 컷아웃이 별도로 저장됩니다. + +### 노드 파라미터 + +| 파라미터 | 설명 | +|---|---| +| `prompt` | 장면 및 환경에 대한 설명 | +| `resolution` | 출력 해상도(예: 720p) | +| `seed` | 재현 가능한 결과를 위한 무작위 시드 | + +## Beeble SwitchX: 비디오 편집 + +비디오에 환경 재조명을 적용하면서 원본 모션과 마스크되지 않은 영역을 보존합니다. + +Beeble SwitchX 비디오 편집 워크플로 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Beeble SwitchX: 비디오 편집" 검색 + + + +### 작동 방식 + +이 워크플로는 소스 비디오와 참조 이미지를 입력으로 받아, 비디오에서 마스크된 피사체 영역에 참조 조명과 환경을 적용합니다. 마스크되지 않은 영역은 원본 픽셀과 모션을 보존합니다. 또한 이 워크플로는 쉬운 합성을 위해 알파 매트를 생성합니다. + +### 실행 단계 + +1. **소스 비디오 업로드**: **LoadVideo** 노드를 사용하여 입력 비디오를 불러옵니다. +2. **참조 이미지 업로드**: **LoadImage** 노드를 사용하여 대상 환경/스타일을 불러옵니다. +3. **비디오 범위 설정**: **Video Slice** 노드는 처리할 프레임 범위(시작, 끝, 포함)를 제어합니다. +4. **프롬프트 입력**: **BeebleSwitchXVideoEdit** 노드에서 원하는 환경과 조명을 설명합니다. +5. **해상도 설정**: 출력 해상도를 선택합니다. +6. **시드 조정**: 다른 결과를 얻으려면 시드를 변경합니다. +7. **실행 대기열 클릭**: `Ctrl+Enter`를 누릅니다. +8. **결과 보기**: 편집된 비디오가 저장되고, 합성을 위한 별도의 알파 매트 비디오가 생성됩니다. + +### 출력 + +| 출력 | 설명 | +|---|---| +| **편집된 비디오** (`SaveVideo`) | 마스크된 영역에 새 환경/조명이 적용된 최종 비디오 | +| **알파 매트** (`SaveVideo`) | 편집된 영역을 합성하기 위한 별도의 알파 비디오 | diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..89f7d476d --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image/workflow.mdx @@ -0,0 +1,67 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 FLUX 1.1 Pro Ultra Image 워크플로" +description: "ComfyUI에서 FLUX 1.1 Pro Ultra Image 텍스트 기반 이미지 생성 및 이미지 기반 이미지 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 61f332fd +translationFrom: tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 FLUX 1.1 Pro Ultra Image 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 이 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [FLUX 1.1 Pro Ultra Image 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image) 문서를 참조하세요. + + + + +## FLUX 1.1 Pro Ultra Image 노드 문서 + +노드 매개변수 설정에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 확인하세요: + +- [FLUX 1.1 Pro Ultra Image](/images/built-in-nodes/api_nodes/bfl/flux-1-1-pro-ultra-image.jpg) + +## FLUX 1.1 [pro] 텍스트 기반 이미지 생성 튜토리얼 + +### 1. 워크플로 파일 다운로드 + +다음 파일을 다운로드한 후 ComfyUI로 드래그하여 워크플로를 불러오세요: + +![FLUX 1.1 pro 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_t2i.png) + +### 2. 워크플로 단계 완료 + +![워크플로 단계](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_t2i_step_guide.jpg) + +번호가 매겨진 단계에 따라 기본 워크플로를 완료하세요: + +1. (선택 사항) `Flux 1.1 [pro] Ultra Image` 노드에서 프롬프트를 수정합니다. +2. (선택 사항) 더 사실적인 출력을 위해 `raw` 매개변수를 `false`로 설정합니다. +3. `Run`을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 이미지를 생성합니다. +4. API가 결과를 반환한 후 `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인합니다. 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다. + +## FLUX 1.1[pro] 이미지 기반 이미지 생성 튜토리얼 + +노드 입력에 `image_prompt`를 추가하면 출력이 입력 이미지의 특징과 혼합됩니다(Remix). `image_prompt_strength` 값은 혼합 비율에 영향을 줍니다. 값이 높을수록 출력이 입력 이미지와 더 비슷해집니다. + +### 1. 워크플로 파일 다운로드 + +다음 파일을 다운로드하여 ComfyUI로 드래그하거나, 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로의 보라색 노드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 `mode`를 `always`로 설정하여 `image_prompt` 입력을 활성화하세요: + +![FLUX 1.1 pro 이미지 기반 이미지 생성 Remix](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_i2i.png) + +다음 이미지를 입력으로 사용합니다: +![입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-3/text2image.png) + +### 2. 워크플로 단계 완료 + +![워크플로 단계](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_i2i_step_guide.jpg) + +다음 번호 단계에 따르세요: + +1. `Load Image` 노드에서 **업로드**를 클릭하여 입력 이미지를 업로드합니다. +2. (선택 사항) 혼합 비율을 변경하려면 `Flux 1.1 [pro] Ultra Image`에서 `image_prompt_strength`를 조정합니다. +3. `Run`을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 이미지를 생성합니다. +4. API가 결과를 반환한 후 `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인합니다. 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다. + +다음은 `image_prompt_strength` 값에 따른 출력 비교입니다: +![비교](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_image_prompt_strength.jpg) \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..d2d5538cc --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext/workflow.mdx @@ -0,0 +1,96 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 FLUX.1 Kontext 워크플로" +description: "ComfyUI에서 FLUX.1 Kontext 다중 이미지 입력, Kontext Pro 및 Kontext Max 이미지 편집 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: a372f2ed +translationFrom: tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 7b028359 + "Flux.1 Kontext Multiple Image Input Workflow": 6cec4607 + "Flux.1 Kontext Pro Image Partner Nodes Workflow": 81b10dd9 + "Flux.1 Kontext Max Image Partner Nodes Workflow": df399d73 +--- +이 가이드는 ComfyUI에서 FLUX.1 Kontext 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 이 모델이 무엇이며 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [FLUX.1 Kontext 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext)를 참조하세요. + + + + +## Flux.1 Kontext 다중 이미지 입력 워크플로 + +최근 다중 이미지 입력 워크플로를 지원하도록 업데이트되었습니다. 새로운 `Image Stitch` 노드를 사용하면 여러 이미지를 하나의 이미지로 결합하고 Flux.1 Kontext로 편집할 수 있습니다. + +### 1. 워크플로 파일 다운로드 + +아래 이미지의 `metadata`에는 워크플로 정보가 포함되어 있습니다. 해당 이미지를 다운로드한 후 ComfyUI로 드래그하면 해당 워크플로가 로드됩니다. + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image 파트너 노드 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/multiple_image_input/multiple_image_input.png) + +입력용으로 다음 이미지를 다운로드하거나 직접 이미지를 사용하세요: + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image 파트너 노드 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/multiple_image_input/girl.jpg) +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image 파트너 노드 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/multiple_image_input/dog.jpg) +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image 파트너 노드 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/multiple_image_input/sofa.jpg) + +### 2. 워크플로 단계별로 완성하기 + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image 파트너 노드 워크플로 단계](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_multiple_image_input_guide.jpg) + +이미지의 번호가 매겨진 단계에 따라 워크플로를 완성할 수 있습니다: + +1. `Load image` 노드에서 제공된 이미지를 업로드합니다. +2. `Flux.1 Kontext Pro Image`에서 필요한 파라미터를 수정합니다: + - `prompt` 편집하려는 이미지에 대한 프롬프트를 입력합니다. + - `aspect_ratio` 원본 이미지의 비율을 설정합니다. 이 비율은 1:4에서 4:1 사이여야 합니다. + - `prompt_upsampling` 프롬프트 업샘플링 사용 여부를 설정합니다. 활성화하면 자동으로 프롬프트를 수정하여 더 풍부한 결과를 얻을 수 있지만, 결과는 재현할 수 없습니다. +3. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 이미지 편집을 실행합니다. +4. API가 결과를 반환할 때까지 기다린 후 `Save Image` 노드에서 편집된 이미지를 확인할 수 있으며, 해당 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉토리에도 저장됩니다. + + + 이후의 두 워크플로는 사용되는 파트너 노드만 다릅니다. 실제로 다중 이미지 입력 워크플로를 기반으로 수정하기만 하면 되며, 큰 차이는 없습니다. + + +## FLUX.1 Kontext Pro Image 파트너 노드 워크플로 + +### 1. 워크플로 파일 다운로드 + +아래 이미지의 `metadata`에는 워크플로 정보가 포함되어 있습니다. 이미지를 다운로드한 후 ComfyUI로 드래그하여 해당 워크플로를 로드하세요. + +![ComfyUI FLUX.1 Kontext Pro Image 파트너 노드 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_pro_image.png) + +입력용으로 아래 이미지를 다운로드하거나 본인의 이미지를 사용하세요: + +![ComfyUI FLUX.1 Kontext Pro Image 파트너 노드 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_pro_image_input.png) + +### 2. 워크플로를 단계별로 완성하기 + +![ComfyUI FLUX.1 Kontext Pro Image 파트너 노드 워크플로 단계](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_pro_image_step_guide.jpg) + +이미지에 번호로 표시된 단계를 따라 워크플로를 완성할 수 있습니다: +1. `Load Image` 노드에서 편집하려는 이미지를 로드합니다. +2. (선택 사항) `Flux.1 Kontext Pro Image`에서 필요한 파라미터를 수정합니다. +3. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 이미지 편집을 실행합니다. +4. API가 결과를 반환할 때까지 기다린 후 `Save Image` 노드에서 편집된 이미지를 확인할 수 있으며, 해당 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉토리에도 저장됩니다. + +## Flux.1 Kontext Max Image 파트너 노드 워크플로 + +### 1. 워크플로 파일 다운로드 + +아래 이미지의 `metadata`에는 워크플로 정보가 포함되어 있습니다. 이미지를 다운로드하여 ComfyUI로 드래그하면 해당 워크플로가 로드됩니다. + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Max Image 파트너 노드 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_max_image.png) + +입력용으로 아래 이미지를 다운로드하거나 직접 준비한 이미지를 사용할 수 있습니다: + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Max Image 파트너 노드 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_max_image_input.png) + +### 2. 워크플로를 단계별로 완성하기 + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Max Image 파트너 노드 워크플로 단계](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_max_image_step_guide.jpg) + +이미지의 번호가 매겨진 단계에 따라 워크플로를 완성할 수 있습니다: +1. `Load Image` 노드에서 편집하려는 이미지를 로드합니다 +2. (선택 사항) `Flux.1 Kontext Max Image`에서 필요한 파라미터를 수정합니다 +3. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 이미지 편집을 실행합니다 +4. API가 결과를 반환할 때까지 기다린 후 `Save Image` 노드에서 편집된 이미지를 확인할 수 있으며, 해당 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉토리에도 저장됩니다 + + diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..5cb2e0397 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video/workflow.mdx @@ -0,0 +1,64 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 FLUX 3 Video 워크플로" +description: "로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI의 FLUX 3 텍스트 기반 비디오 생성 및 이미지 기반 비디오 생성 워크플로를 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 86eb77df +translationFrom: tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video/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 FLUX 3 Video 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 강점이 있는지 알아보려면 [FLUX 3 Video 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video)를 참조하세요. + + + + +## FLUX 3 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로 + +하나의 텍스트 프롬프트로 전체 비디오를 생성합니다. FLUX 3는 참조 이미지나 복잡한 설정 없이도 자연어를 동기화된 오디오, 모션, 물리 법칙을 갖춘 완전한 장면으로 확장합니다. + + + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "FLUX 3 Video"를 검색하세요 + + + +## FLUX 3 이미지 기반 비디오 생성 워크플로 + +텍스트 프롬프트와 시작 프레임 이미지로 전체 비디오를 생성합니다. FLUX 3는 설명을 동기화된 오디오, 모션, 물리 법칙을 갖춘 하나의 완성된 장면으로 자동 확장합니다. + + + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "FLUX 3 Video"를 검색하세요 + + + +
+입력 자료 + +이 샘플 입력 이미지를 다운로드하여 워크플로를 사용해 보세요: + + + + 샘플 입력 이미지 다운로드 + + +
+ +![FLUX 3 이미지 기반 비디오 생성 입력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/space_caravan.png) + +## 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. + + + + +## FLUX Video Upscale 워크플로 + +기존 비디오 클립을 upscale하세요: 비디오를 로드하고, 모드와 upscale 배율을 선택한 다음 실행하세요. 이 워크플로는 FLUX Video Upscale 파트너 노드를 사용하여 Black Forest Labs API를 통해 클립을 처리합니다. + + + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "FLUX Video Upscale" 검색 + + + +
+입력 자료 + +이 워크플로를 사용해 보려면 샘플 입력 비디오를 다운로드하세요: + + + + 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. - - - -### Bria: 이미지 배경 제거 {#utility_bria_remove_image_background} - -이미지를 업로드하면 Bria API를 사용하여 자동으로 배경이 제거됩니다. 결과는 투명 배경의 이미지로 반환됩니다. - -Bria: 이미지 배경 제거 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 실행 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Bria: 이미지 배경 제거" 검색 - - - -**입력 자료** - -이 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요: - - - - `LoadImage` 노드 26 · `denim_girl.png` - - - -
- 입력 이미지 - Bria: 이미지 배경 제거 예시 출력 -
- -## 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. - -Bria: 비디오 배경 제거 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 실행 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Bria: 비디오 배경 제거" 검색 - - - -**입력 자료** - -이 파일을 해당 `LoadVideo` 노드에 업로드하세요: - - - - `LoadVideo` 노드 4 · `spear_warrior.mp4` - - - -### Bria: 투명 비디오 배경 제거 {#api_bria_remove_video_background_transparent} - -비디오에서 배경을 제거하고 투명 배경으로 출력합니다. - -Bria: 투명 비디오 배경 제거 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 실행 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Bria: 투명 비디오 배경 제거" 검색 - - - -**입력 자료** - -이 파일을 해당 `LoadVideo` 노드에 업로드하세요: - - - - `LoadVideo` 노드 5 · `ad_video_demo.mp4` - - - -### Bria: 비디오 그린스크린 {#api_bria_video_green_screen} - -전문가용 크로마키 초록색 또는 파란색 스크린 효과를 비디오에 적용합니다. broadcast_green, chroma_green, blue_screen 등 여러 프리셋 옵션을 제공합니다. - -Bria: 비디오 그린스크린 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 실행 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Bria: 비디오 그린스크린" 검색 - - - -**입력 자료** - -이 파일을 해당 `LoadVideo` 노드에 업로드하세요: - - - - `LoadVideo` 노드 5 · `investigator.mp4` - - - -### Bria: 비디오 배경 교체 {#api_bria_video_replace_background} - -비디오 배경을 사용자 정의 이미지나 다른 비디오로 교체합니다. +## Bria 배경 제거가 뛰어난 점 -Bria: 비디오 배경 교체 워크플로 미리보기 +- **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. - - - Comfy Cloud에서 실행 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Bria: 비디오 배경 교체" 검색 - - +## 출력 예시 -**입력 자료** +이미지 배경 제거는 피사체를 투명 배경으로 반환합니다: -이 파일들을 해당 `LoadVideo` 및 `LoadImage` 노드에 업로드하세요: +![Bria: 이미지 배경 제거 예시 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/utility_bria_remove_image_background.png) - - - `LoadVideo` 노드 4 · `stained_window_vintage_woman.mp4` - - - `LoadImage` 노드 8 · `gothic_hall_light_rays.png` - - +## ComfyUI에서 사용하기 -
- gothic_hall_light_rays.png -
\ No newline at end of file + +이미지 및 비디오 배경 제거, 그린스크린, 배경 교체 워크플로를 ComfyUI에서 로컬 또는 Comfy Cloud로 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..0d630bd2f --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal/workflow.mdx @@ -0,0 +1,156 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Bria 배경 제거 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Bria 이미지 및 비디오 배경 제거, 그린 스크린, 배경 교체 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 919a7507 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bria/background-removal/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 배경 제거 워크플로를 실행하는 방법을 보여드립니다. 이 모델들이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Bria 배경 제거 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal)를 참조하세요. + + + + +### Bria: 이미지 배경 제거 {#utility_bria_remove_image_background} + +이미지를 업로드하면 Bria API가 자동으로 배경을 제거합니다. 결과는 배경이 투명한 이미지로 반환됩니다. + +Bria: 이미지 배경 제거 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Bria: Remove Image Background" 검색 + + + +**입력 자료** + +이 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요: + + + + `LoadImage` 노드 26 · `denim_girl.png` + + + +
+ 입력 이미지 + Bria: 이미지 배경 제거 예시 출력 +
+ +## 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. + +Bria: 비디오 배경 제거 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Bria: Remove Video Background" 검색 + + + +**입력 자료** + +이 파일을 해당 `LoadVideo` 노드에 업로드하세요: + + + + `LoadVideo` 노드 4 · `spear_warrior.mp4` + + + +### Bria: 비디오 배경 제거(투명) {#api_bria_remove_video_background_transparent} + +비디오에서 배경을 제거하고 투명하게 출력합니다. + +Bria: 비디오 배경 제거(투명) 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Bria: Remove Video Background (Transparent)" 검색 + + + +**입력 자료** + +이 파일을 해당 `LoadVideo` 노드에 업로드하세요: + + + + `LoadVideo` 노드 5 · `ad_video_demo.mp4` + + + +### Bria: 비디오 그린 스크린 {#api_bria_video_green_screen} + +비디오에 전문적인 크로마키 초록색 또는 파란색 스크린 효과를 적용합니다. broadcast_green, chroma_green, blue_screen 등 여러 프리셋 옵션을 제공합니다. + +Bria: 비디오 그린 스크린 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Bria: Video Green Screen" 검색 + + + +**입력 자료** + +이 파일을 해당 `LoadVideo` 노드에 업로드하세요: + + + + `LoadVideo` 노드 5 · `investigator.mp4` + + + +### Bria: 비디오 배경 교체 {#api_bria_video_replace_background} + +비디오의 배경을 사용자 지정 이미지 또는 다른 비디오로 교체합니다. + +Bria: 비디오 배경 교체 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Bria: Video Replace Background" 검색 + + + +**입력 자료** + +이 파일들을 해당 `LoadVideo` 및 `LoadImage` 노드에 업로드하세요: + + + + `LoadVideo` 노드 4 · `stained_window_vintage_woman.mp4` + + + `LoadImage` 노드 8 · `gothic_hall_light_rays.png` + + + +
+ gothic_hall_light_rays.png +
\ 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 편집 {#api_bria_image_edit} + +FIBO는 조명, 구도, 카메라 설정에 대한 구조화된 JSON 제어를 통해 정밀하고 예측 가능한 이미지 편집을 지원합니다. + +Bria: 이미지 편집 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Bria: Image Edit" 검색 + + + +**입력 자료** + +이 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요: + + + + `LoadImage` 노드 5 · `sunlit_rooftop_capture.png` + + + +
+ 입력 이미지 + Bria: 이미지 편집 예제 출력 +
+ +### Bria: 이미지 outpainting {#api_bria_image_outpainting} + +매끄러운 이미지 확장과 가장자리 인식 장면 확장을 위해 설계된 전문가용 Bria 기반 outpainting 템플릿입니다. + +Bria: 이미지 outpainting 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Bria: Image Outpainting" 검색 + + + +**입력 자료** + +이 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요: + + + + `LoadImage` 노드 11 · `baby_otter.png` + + + +
+ 입력 이미지 +
\ 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. + + + + +## 사용 가능한 워크플로 + +### Seed Audio 1.0: 텍스트를 오디오로 {#api_bytedance_seed_audio1_0_t2a} + +텍스트 프롬프트를 입력하여 음성, 대화, 배경 음악, 사운드 효과를 하나의 오디오 파일로 생성하세요. + +Seed Audio 1.0: Text to Audio workflow preview + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Seed Audio 1.0: Text to Audio" 검색 + + + +### Seed Audio 1.0: 텍스트 + 오디오를 오디오로 {#api_bytedance_seed_audio1_0_ta2a} + +참조 오디오 클립을 업로드하고 텍스트 프롬프트를 작성하여 새로운 장면에 음성을 복제하세요. + +Seed Audio 1.0: Text + Audio to Audio workflow preview + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Seed Audio 1.0: Text + Audio to Audio" 검색 + + + +**입력 자료** + +이 파일을 해당 `LoadAudio` 노드에 업로드하세요: + + + + `LoadAudio` 노드 8 · `seed_audio_ref_audio1.mp3` + + + +### Seed Audio 1.0: 텍스트 + 이미지를 오디오로 {#api_bytedance_seed_audio1_0_ti2a} + +캐릭터 이미지를 업로드하고 텍스트 프롬프트를 작성하여 시각적 대상과 어울리는 음성 스타일로 오디오를 생성하세요. + +Seed Audio 1.0: Text + Image to Audio workflow preview + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Seed Audio 1.0: Text + Image to Audio" 검색 + + + +**입력 자료** + +이 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요: + + + + `LoadImage` 노드 6 · `girl_and_fish.png` + + + +
+ girl_and_fish.png +
+ +## 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 커버](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/cover.png) **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. - - - -## 동영상 가이드 - -ComfyUI에서 인증 및 두 가지 Seedance 2.0 리얼 휴먼 워크플로우를 끝까지 다루는 전체 과정을 시청해 보세요. - - - -## 무엇이 다른가요? +## Seedance 2.0 리얼 휴먼이 뛰어난 점 - **실제 사람, 영화 같은 제어**: 카메라 이동, 조명, 장면 전환을 직접 조절하면서도 피사체를 사실적으로 유지합니다. - **정체성 일관성**: 얼굴 특징과 전반적인 모양이 모션, 카메라 이동, 전환에도 안정적으로 유지됩니다. - **네이티브 오디오-비디오 싱크**: 비디오와 오디오(대사, 배경음악, 음악)가 함께 생성되어 더 신뢰할 수 있는 입술 동기화와 표정을 제공합니다. - **멀티 참조 연출**: 최대 **9개의 이미지**, **3개의 비디오**, **3개의 오디오 클립**을 텍스트와 혼합하여 룩, 모션, 리듬을 고정할 수 있습니다. -## ComfyUI에서 인증은 어떻게 작동하나요? - -실제 사람이 Seedance 2.0 생성에 등장하기 위해서는 인증이 필수입니다. 이는 사칭과 무단 사용을 방지하며, 새롭게 부각되는 AI 투명성 규정을 준수하는 ByteDance가 처리합니다. 전체 흐름은 ComfyUI에서 **ByteDance 이미지/비디오 자산 생성** 노드를 통해 진행되며, 휴대폰이나 브라우저에서 생체 인증을 완료하기 위해 잠시 ComfyUI를 떠나시면 됩니다. - -![ByteDance 이미지/비디오 자산 생성 노드를 사용해 그룹 ID와 자산 ID 생성](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/create_asset_nodes.png) - -### 첫 실행 (인증 필요) - -1. ComfyUI에서 **ByteDance 이미지/비디오 자산 생성** 노드를 워크플로에 추가하고 초상화 이미지를 업로드하세요. -2. 워크플로를 실행하면 ComfyUI가 ByteDance로부터 인증 링크를 반환합니다. -3. 휴대폰이나 브라우저에서 링크를 열고 생체 인증을 완료하세요(1분 미만). -4. 인증이 통과되면 ComfyUI로 돌아가세요. 노드 출력에는 이제 인증된 자산이 포함됩니다. - -#### 인증 흐름 스크린샷 - -**1단계: 업로드하고 실행해 인증 시작** - -![초상화를 업로드하고 실행해 생체 인증 시작](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_1.png) - -**2단계: 인증 링크 받기** - -![워크플로 실행 결과로 브라우저에서 열 수 있는 인증 링크 반환](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_2.png) - -**3단계: H5 페이지에서 생체 인증 완료** - -![H5 인증 페이지에서 신원 인증 완료](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_3.png) - -**4단계: ComfyUI로 돌아가서 ID 저장 (추가 크레딧 없음)** - -![인증 이후 ComfyUI가 자산 ID와 그룹 ID를 출력해 재사용 가능하도록 저장](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_4.png) - -리얼 휴먼 인증이 통과한 후, 노드는 다음 두 개의 ID를 제공합니다. 이를 후속 Seedance 2.0 비디오 노드에서 사용할 수 있습니다: - -- **그룹 ID**: 인증된 사람을 나타냅니다. 나중에 같은 정체성을 재사용할 때 다시 인증하지 않도록 저장하세요. -- **자산 ID**: 특정 이미지를 나타냅니다. 이를 Seedance 2.0 비디오 생성 노드에 연결해 인증된 사람의 영상을 생성하세요; 여러 워크플로에서 재사용 가능합니다. - -### 향후 업로드 (인증 필요 없음) - -1. ComfyUI에서 **ByteDance 이미지/비디오 자산 생성** 노드를 사용해 같은 사람의 새로운 사진이나 비디오를 업로드하세요. -2. 노드에 저장된 **그룹 ID**를 입력하세요. -3. 실행 시 ByteDance가 얼굴 특징을 원본 인증과 비교합니다. -4. 일치하면 새로운 자산이 자동으로 활성화되어 ComfyUI로 반환되며, Seedance 2.0 비디오 생성에 바로 사용할 수 있습니다. - -#### 기존 그룹 ID로 인증 생략하기 - -이미 한 번 인증을 완료했다면, 동일한 사람의 새로운 업로드 시 생체 인증 단계를 생략할 수 있습니다. 기존 **그룹 ID**를 제공하면 ByteDance가 새로운 이미지를 동일한 사람으로 인식하여 인증이 생략됩니다. - -![기존 그룹 ID를 재사용해 사람과 일치할 경우 생체 인증 생략](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_5.png) - -## 이용 가능한 워크플로 - -ComfyUI에는 두 가지 사전 구축된 Seedance 2.0 리얼 휴먼 템플릿이 준비되어 있습니다. 두 템플릿 모두 **ByteDance 이미지/비디오 자산 생성** 노드를 Seedance 2.0 비디오 생성 노드에 연결해 인증과 생성을 한 번의 실행으로 처리합니다. - -### Seedance 2.0 리얼 휴먼 레퍼런스 기반 비디오 생성 - -인증된 초상화(선택적 추가 참조 이미지, 비디오, 오디오 포함)를 사용해 일관된 실제 사람 정체성을 갖춘 Seedance 2.0 비디오를 생성하세요. - -Seedance 2.0 리얼 휴먼 R2V 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 Seedance 2.0 리얼 휴먼 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로를 바로 사용해 보세요. - - - Seedance 2.0 리얼 휴먼 R2V 워크플로 파일 다운로드 - - - -
-입력 자료 - -다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하여 워크플로를 사용해 보세요. - - - - 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. - -Seedance 2.0 리얼 휴먼 FLF2V 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 Seedance 2.0 리얼 휴먼 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성 워크플로를 바로 사용해 보세요. - - - Seedance 2.0 리얼 휴먼 FLF2V 워크플로 파일 다운로드 - - - -
-입력 자료 - -다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하여 워크플로를 사용해 보세요. +## ComfyUI에서 사용하기 - - - 샘플 시작 프레임 다운로드 - - - 샘플 종료 프레임 다운로드 - - -
+ +ComfyUI(로컬 또는 Comfy Cloud)에서 일회성 생체 인증 절차와 함께 레퍼런스 기반 비디오 생성 및 첫/마지막 프레임 워크플로를 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..6f8bf3f7f --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human/workflow.mdx @@ -0,0 +1,139 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Seedance 2.0 Real Human 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Seedance 2.0 Real Human 레퍼런스 기반 비디오 생성 및 첫 번째·마지막 프레임 워크플로(라이브니스 검증 포함)를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: e3c39f63 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 62ba646e + "Video guide": 416e3ec3 + "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"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Seedance 2.0 Real Human 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 이 모델이 무엇인지, 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Seedance 2.0 Real Human 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human)를 참조하세요. + + + + +## 비디오 가이드 + +검증 과정과 Seedance 2.0 Real Human 워크플로 두 가지를 ComfyUI에서 처음부터 끝까지 다루는 전체 워크스루를 시청하세요. + + + +## ComfyUI에서 인증이 작동하는 방식 + +실제 인물이 Seedance 2.0 생성 결과에 등장하려면 인증이 필수입니다. 인증은 타인 사칭과 초상의 무단 사용을 방지하며, 새로운 AI 투명성 규정을 준수하는 ByteDance가 처리합니다. 전체 흐름은 ComfyUI의 **ByteDance Create Image/Video Asset** 노드를 통해 진행됩니다. 휴대폰이나 브라우저에서 liveness 확인을 완료하기 위해 잠시 ComfyUI를 나가기만 하면 됩니다. + +![ByteDance Create Image/Video Asset 노드를 사용해 Group ID와 Asset ID 생성](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/create_asset_nodes.png) + +### 첫 실행(인증 필수) + +1. ComfyUI에서 워크플로에 **ByteDance Create Image/Video Asset** 노드를 추가하고 초상화 이미지를 업로드합니다 +2. 워크플로를 실행합니다. ComfyUI가 ByteDance의 인증 링크를 반환합니다 +3. 휴대폰이나 브라우저에서 링크를 열고 liveness 확인을 완료합니다(1분 이내) +4. 인증이 통과되면 ComfyUI로 돌아갑니다. 이제 노드 출력에 인증된 에셋이 포함되어 있습니다 + +#### 인증 흐름 스크린샷 + +**1단계: 인증을 시작하려면 업로드 후 실행** + +![초상화를 업로드하고 실행하여 liveness 인증 시작](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_1.png) + +**2단계: 인증 링크 받기** + +![워크플로 실행 결과 브라우저에서 열 인증 링크가 반환됩니다](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_2.png) + +**3단계: H5 페이지에서 liveness 확인 완료** + +![H5 인증 페이지에서 본인 인증 완료](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_3.png) + +**4단계: ComfyUI로 돌아가 ID 저장(추가 크레딧 불필요)** + +![인증 후 ComfyUI가 재사용을 위해 저장할 Asset ID와 Group ID를 출력합니다](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_4.png) + +실제 인물 인증이 통과되면 노드에서 다운스트림 Seedance 2.0 비디오 노드에 사용할 수 있는 두 개의 ID를 제공합니다. + +- **Group ID**: 인증된 인물을 나타냅니다. 저장해 두면 나중에 재인증 없이 동일한 신원을 재사용할 수 있습니다 +- **Asset ID**: 특정 이미지를 나타냅니다. Seedance 2.0 비디오 생성 노드에 연결하면 인증된 인물의 비디오를 제작할 수 있으며, 여러 워크플로에서 재사용할 수 있습니다 + +### 이후 업로드(인증 불필요) + +1. ComfyUI에서 **ByteDance Create Image/Video Asset** 노드를 사용하여 같은 인물의 새 사진이나 비디오를 업로드합니다 +2. 노드에 저장된 **Group ID**를 입력합니다 +3. 실행하면 ByteDance가 얼굴 특징을 원본 인증 정보와 비교합니다 +4. 일치하면 새 에셋이 자동으로 활성화되어 ComfyUI로 반환되며, Seedance 2.0 비디오 생성에 바로 사용할 수 있습니다 + +#### 기존 Group ID로 인증 건너뛰기 + +인증을 한 번 완료한 경우, 기존 **Group ID**를 제공하면 같은 인물의 새 업로드에 대해 liveness 단계를 건너뛸 수 있는 경우가 많습니다. ByteDance가 새 이미지를 같은 인물로 인식하면 인증이 생략됩니다. + +![인물이 일치하면 기존 Group ID를 재사용하여 liveness 인증 건너뛰기](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_5.png) + +## 사용 가능한 워크플로 + +ComfyUI에는 사전 구축된 두 가지 Seedance 2.0 Real Human 템플릿이 있습니다. 두 템플릿 모두 **ByteDance Create Image/Video Asset** 노드를 Seedance 2.0 비디오 생성 노드에 연결하여 검증과 생성이 한 번의 실행으로 이루어집니다. + +### Seedance 2.0 Real Human 레퍼런스 기반 비디오 생성 + +검증된 초상화(선택적으로 추가 레퍼런스 이미지, 비디오 또는 오디오 포함)를 사용하여 실제 인물의 정체성을 일관되게 유지하는 Seedance 2.0 비디오를 생성합니다. + +Seedance 2.0 Real Human R2V 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 Seedance 2.0 Real Human 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + Seedance 2.0 Real Human 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로 파일을 다운로드하세요. + + + +
+입력 자료 + +이 샘플 입력 이미지를 다운로드하여 워크플로를 사용해 보세요: + + + + 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. + +Seedance 2.0 Real Human FLF2V 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 Seedance 2.0 Real Human 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + Seedance 2.0 Real Human 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성 워크플로 파일을 다운로드하세요. + + + +
+입력 자료 + +이 샘플 입력 이미지들을 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. - - - -## 이용 가능한 워크플로 - -### 텍스트 기반 비디오 생성 (T2V) - -텍스트 프롬프트로 비디오를 생성하며, Seedance 2.0이 장면, 움직임, 속도를 처리합니다. - -Seedance 2.0 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 시도해 보세요. - - - 워크플로 JSON을 다운로드하세요. - - - -### 레퍼런스 기반 비디오 생성 (R2V) - -참조 이미지, 비디오 또는 오디오를 사용하여 룩, 움직임, 리듬을 유도하면서 결과물이 일관되도록 유지합니다. - -Seedance 2.0 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 시도해 보세요. - - - 워크플로 JSON을 다운로드하세요. - - - -
-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 참조 다운로드 - - -
- -### 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성 (FLF2V) - -시작 프레임과 끝 프레임을 제공하면 Seedance 2.0이 그 사이의 움직임과 전환을 생성합니다. - -Seedance 2.0 FLF2V 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 시도해 보세요. - - - 워크플로 JSON을 다운로드하세요. - - - -
-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. - - -Seedance 2.0 Mini는 전체 모델과 동일한 `Seedance 2.0` 가격 라인에 있습니다. 현재 요금은 [Seedance 2.0 가격 항목](/ko/tutorials/partner-nodes/pricing#bytedance)을 참조하세요. - - -### Seedance 2.0 Mini 텍스트 기반 비디오 생성 - -텍스트 프롬프트에서 AI 카메라 제어와 장면 전반에 걸친 일관된 캐릭터 생성으로 영화 같은 비디오를 생성합니다. - -Seedance 2.0 Mini 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 Mini 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. - - - 워크플로 JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Seedance 2.0 Mini"를 검색하세요. - - - -### Seedance 2.0 Mini 레퍼런스 기반 비디오 생성 - -두 개의 레퍼런스 이미지(대상 + 장면)에서 AI 기반 카메라 움직임과 일관된 캐릭터 생성으로 영화 같은 비디오를 생성합니다. - -Seedance 2.0 Mini 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 Mini 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. - - - 워크플로 JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Seedance 2.0 Mini"를 검색하세요. - - - 예시 대상 레퍼런스 이미지를 다운로드하세요. - - - 예시 장면 레퍼런스 이미지를 다운로드하세요. - - - -## ComfyUI에서 Seedance 2.0에 실제 인물 및 AI 생성 초상화 사용하기 - -Seedance 2.0은 **실제 인물 초상화**(사용자가 실존 인물을 본뜬 이미지나 카메라 참조로 사용)와 **AI 생성 초상화**(AI가 생성한 가상의 화면 속 인물로 특정 실존 인물을 묘사하지 않음)를 **모두 지원**합니다. 어떤 경로를 선택하느냐에 따라 ByteDance의 **리빙스 및 신원 확인** 여부가 결정됩니다. - -| | **AI 생성 초상화** | **실제 인물 초상화** | -| --- | --- | --- | -| **참조 대상** | 피사체가 AI 합성 캐릭터처럼 보이며, 식별 가능한 실제 인물과 일치해서는 안 됨 | 실제 인물의 초상이나 외형 영상을 사용함 | -| **신원 확인** | 별도 확인 필요 없음 | 한 번의 ByteDance 리빙스(**ByteDance 이미지/동영상 자산 생성**을 통해) | -| **워크플로** | 일반적인 Seedance 2.0 워크플로(T2V, R2V, FLF2V) | Seedance 2.0 실제 인물 워크플로와 **ByteDance 이미지/동영상 자산 생성** 노드 | - -### AI 생성 초상화 - -![Seedance 2.0 워크플로에서 AI 생성 초상화 참조](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/virtual_portrait.png) - -Seedance 2.0 노드를 다른 생성자와 마찬가지로 사용하세요: **AI 생성 캐릭터 이미지**(또는 이에 상응하는 참조)를 업로드하고 연결한 후 실행하세요. - -제출 후 서비스가 자산을 분류합니다. **보호된 실제 인물 관련 콘텐츠로 표시되면**, 노드는 오류를 반환합니다. 이 경우 아래의 **실제 인물 초상화** 워크플로로 전환하세요. 백엔드에서 AI 초상화로 처리되고 확인이 완료되면 추가 확인 절차 없이 바로 참조로 사용할 수 있습니다. - -### 실제 인물 초상화 - -**실제 인물** 워크플로를 사용하세요(**ByteDance 이미지/동영상 자산 생성** 필요): 실제 인물의 초상화는 **한 번**의 리빙스 확인을 통해 사칭 및 무단 사용을 방지하고, 발전하는 AI 투명성 요구 사항을 준수해야 합니다. - -**첫 사용(확인 필요)** - -1. **ByteDance 이미지/동영상 자산 생성**을 통해 초상 이미지를 업로드하세요. -2. 워크플로를 실행하면 확인 링크가 생성됩니다. -3. 휴대폰이나 브라우저에서 링크를 열고 리빙스를 완료하세요(보통 약 30초 내). -4. 확인 성공 후 두 개의 ID를 받게 됩니다: - - **그룹 ID**: 확인된 개인이며, 같은 사람을 다시 업로드할 때 유지하세요. - - **자산 ID**: 해당 초상화에 연결되며, 동영상 생성 시 연결하고 여러 번 재사용하세요. - -**같은 사람의 새 사진 또는 동영상(리빙스 반복 필요 없음)** - -1. 해당 사람의 새 사진이나 동영상을 업로드하세요. -2. 저장된 **그룹 ID**를 **ByteDance 이미지/동영상 자산 생성**에 입력하세요. -3. 시스템이 새 얼굴 데이터를 원본 확인 기록과 비교하여 일치하면, 새 자산이 자동으로 활성화됩니다. +## ComfyUI에서 사용하기 - - - 전체 설명서, 확인 흐름 및 실제 인물 워크플로 템플릿. - - + +ComfyUI에서 텍스트 기반 비디오 생성, 레퍼런스 기반 비디오 생성, 첫/마지막 프레임, Seedance 2.0 Mini 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..814b19d97 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0/workflow.mdx @@ -0,0 +1,191 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Seedance 2.0 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Seedance 2.0 텍스트 기반 비디오 생성, 레퍼런스 기반 비디오 생성, first-last-frame 및 Seedance 2.0 Mini 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 7a833e0c +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 195797b2 + "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"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Seedance 2.0 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇이고 무엇을 가장 잘하는지에 대한 자세한 내용은 [Seedance 2.0 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0)를 참조하세요. + + + + +## 사용 가능한 워크플로 + +### 텍스트 기반 비디오 생성 (T2V) + +텍스트 프롬프트에서 비디오를 생성하며, Seedance 2.0이 장면, 움직임, 전개 속도를 처리합니다. + +Seedance 2.0 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + 워크플로 JSON을 다운로드하세요. + + + +### 레퍼런스 기반 비디오 생성 (R2V) + +참조 이미지, 비디오 또는 오디오를 사용하여 결과의 일관성을 유지하면서 외형, 움직임, 리듬을 안내합니다. + +Seedance 2.0 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + 워크플로 JSON을 다운로드하세요. + + + +
+입력 자료 + +이 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. + +Seedance 2.0 FLF2V 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + 워크플로 JSON을 다운로드하세요. + + + +
+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. + + +Seedance 2.0 Mini는 전체 모델과 동일한 `Seedance 2.0` 가격 체계에 속합니다. 현재 요금은 [Seedance 2.0 가격 항목](/ko/tutorials/partner-nodes/pricing#bytedance)을 참조하세요. + + +### Seedance 2.0 Mini 텍스트 기반 비디오 생성 + +AI 카메라 제어와 일관된 캐릭터 생성을 통해 텍스트 프롬프트로 시네마틱 비디오를 생성합니다. + +Seedance 2.0 Mini 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 Mini 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + 워크플로 JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Seedance 2.0 Mini"를 검색하세요. + + + +### Seedance 2.0 Mini 레퍼런스 기반 비디오 생성 + +AI 기반 카메라 모션과 일관된 캐릭터 생성으로 두 개의 레퍼런스 이미지(피사체 + 장면)로 시네마틱 비디오를 생성합니다. + +Seedance 2.0 Mini 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 Mini 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + 워크플로 JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Seedance 2.0 Mini"를 검색하세요. + + + 예제 피사체 레퍼런스 이미지를 받아보세요. + + + 예제 장면 레퍼런스 이미지를 받아보세요. + + + +## ComfyUI에서 Seedance 2.0용 실제 인물 및 AI 생성 초상화 사용하기 + +Seedance 2.0은 **실제 인물 초상화**(실제 인물의 이미지로, 해당 인물의 모습 또는 카메라 참조용으로 사용하는 사진·영상)와 **AI 생성 초상화**(특정 실제 개인을 묘사하지 않는, AI로 생성된 가상의 화면 속 인물)를 **모두 지원합니다**. 어떤 방식을 선택하느냐에 따라 ByteDance **liveness** 및 신원 확인이 필요한지 여부가 결정됩니다. + +| | **AI 생성 초상화** | **실제 인물 초상화** | +| --- | --- | --- | +| **의미** | 피사체가 AI로 합성된 캐릭터처럼 보이며, 식별 가능한 실제 인물과 일치해서는 안 됩니다 | 실제 인물의 초상화 또는 모습 영상을 사용합니다 | +| **신원 확인** | 추가 확인 없음 | 1회성 ByteDance liveness(**ByteDance Create Image/Video Asset**을 통해) | +| **워크플로** | 모든 표준 Seedance 2.0 워크플로(T2V, R2V, FLF2V) | **ByteDance Create Image/Video Asset** 노드가 포함된 Seedance 2.0 Real Human 워크플로 | + +### AI 생성 초상화 + +![Seedance 2.0 워크플로의 AI 생성 초상화 참조](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/virtual_portrait.png) + +다른 생성기와 마찬가지로 Seedance 2.0 노드를 사용하세요. **AI 생성 캐릭터 이미지**(또는 이에 상응하는 참조 이미지)를 업로드하고 연결한 후 실행합니다. + +제출 후 서비스가 에셋을 분류합니다. **보호 대상 실제 인물 관련 콘텐츠로 검토 대상 처리되면** 노드가 오류를 반환하므로, 대신 아래의 **실제 인물 초상화** 워크플로로 전환하세요. 백엔드가 이를 AI 초상화로 처리하고 검사가 통과되면 추가 인증 단계 없이 참조로 바로 사용할 수 있습니다. + +### 실제 인물 초상화 + +**Real Human** 워크플로를 사용하세요(**ByteDance Create Image/Video Asset** 필요). 실제 인물의 초상에는 **1회의** liveness 인증이 필요합니다. 이는 사칭과 타인의 모습 무단 사용을 방지하고, 점차 강화되는 AI 투명성 요구 사항을 준수하기 위함입니다. + +**첫 사용(인증 필수)** + +1. **ByteDance Create Image/Video Asset**을 통해 초상화 이미지를 업로드합니다. +2. 워크플로를 실행하면 인증 링크가 생성됩니다. +3. 휴대폰이나 브라우저에서 링크를 열고 liveness를 완료합니다(일반적으로 약 30초 이내). +4. 인증 성공 이후 두 개의 ID를 받게 됩니다: + - **Group ID**: 인증된 개인입니다. 같은 인물을 다시 업로드할 때 보관하세요. + - **Asset ID**: 이 초상화에 바인딩됩니다. 비디오 생성에 연결하고 여러 실행에 걸쳐 재사용하세요. + +**같은 인물의 새 사진 또는 비디오(liveness 반복 불필요)** + +1. 그 인물의 새 사진 또는 비디오를 업로드합니다. +2. **ByteDance Create Image/Video Asset**에 저장된 **Group ID**를 입력합니다. +3. 시스템이 새 얼굴 데이터를 원본 인증 녹화와 비교합니다. 일치하면 새 에셋이 자동으로 활성화됩니다. + + + + 전체 가이드, 인증 절차, Real Human 워크플로 템플릿을 확인하세요. + + diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5.mdx index 18d54f207..fae6845b1 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5.mdx @@ -1,26 +1,16 @@ --- -title: "Seedance 2.5: 오디오가 포함된 AI 비디오 생성" +title: "Seedance 2.5 - 오디오가 포함된 AI 비디오 생성" description: "ComfyUI에서 Seedance 2.5를 사용하여 동기화된 오디오, 멀티모달 참조 제어, 정밀한 편집 기능으로 30초 비디오를 생성하세요" -sidebarTitle: "Seedance 2.5" -translationSourceHash: 491ca89c +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: 7be9a4c5 translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": dc2235cc - "Key capabilities": fa1f654f - "Available workflows": 076944b5 - "Get started": 30f9b70a --- -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; Seedance 2.5는 2026년 7월 31일에 출시된 ByteDance의 차세대 비디오 생성 모델입니다. Seedance 2.0의 통합 멀티모달 오디오-비디오 공동 생성 아키텍처를 기반으로, 단일 클립 생성에서 완전한 창작물 완성으로 초점을 전환하여 장편 스토리텔링, 멀티모달 참조, 편집 분야에서 획기적인 발전을 이루었습니다. 이 모델은 한 번의 패스로 최대 30초의 고품질 오디오-비디오를 생성하며, 개선된 샷 전환과 장면 변경으로 더 긴 비디오에서 더욱 강력한 연속성을 제공합니다. 여러 차례의 확장을 지원하므로 크리에이터는 일관된 시청각 언어로 수 분 분량의 콘텐츠를 제작하고, 원테이크로 완전한 스토리를 구현할 수 있습니다. 이미지, 오디오, 모션 품질 모두 이전 세대보다 개선되어 더 자연스럽고 정교한 비주얼을 제공합니다. - - - -## 주요 기능 +## Seedance 2.5의 강점 - **30초 생성**: 다중 라운드 확장과 함께 단일 패스로 고품질 30초 오디오-비디오 클립을 생성합니다 - **오디오-비디오 동기화**: 대화 및 립싱크 음성을 포함한 비디오와 오디오를 함께 생성합니다 @@ -29,148 +19,18 @@ Seedance 2.5는 2026년 7월 31일에 출시된 ByteDance의 차세대 비디오 - **다중 라운드 확장**: 일관된 시청각 언어를 유지하며 클립을 확장하여 수 분 분량의 콘텐츠를 제작합니다 - **다양한 사용 사례**: 브랜드 필름, 에피소드 시리즈, 이커머스 콘텐츠, 제품 쇼케이스, 캐릭터 중심 단편 시리즈에 적합합니다 -## 사용 가능한 워크플로 - -### 텍스트 기반 비디오 생성 (T2V) +## 예시 출력 -텍스트 프롬프트에서 동기화된 사운드와 음악이 포함된 30초 시네마틱 비디오를 생성합니다. 노드는 480p, 720p, 1080p 출력 해상도를 지원합니다. +텍스트 기반 비디오 생성: 동기화된 사운드와 음악이 포함된 30초 시네마틱 클립을 생성합니다. - - - Comfy Cloud에서 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. - - - 워크플로 JSON을 다운로드합니다. - - - -이 워크플로에는 전용 1080p 버전도 있습니다: - - - - Comfy Cloud에서 1080p 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. - - - 워크플로 JSON을 다운로드하세요. - - - -### 이미지 기반 비디오 생성 (I2V) - -단일 이미지를 동기화된 사운드, 음악, 대화가 포함된 1080p 비디오 클립으로 변환합니다. 이 워크플로는 최대 30초, 모든 화면 비율의 클립을 지원하며 입력은 단일 이미지입니다. +이미지 기반 비디오 생성: 단일 이미지를 사운드, 음악, 대화가 포함된 1080p 클립으로 변환합니다. - - - Comfy Cloud에서 이미지 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. - - - 워크플로 JSON을 다운로드하세요. - - - -
-입력 자료 - -워크플로를 사용해 보려면 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. - -Seedance 2.5 FLF2V 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. - - - 워크플로 JSON을 다운로드합니다. - - - -
-입력 자료 - -워크플로를 테스트하려면 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. - -Seedance 2.5 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. - - - 워크플로 JSON을 다운로드합니다. - - - -
-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. - -Seedance 2.5 비디오 편집 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 비디오 편집 워크플로를 즉시 사용해 보세요. - - - 워크플로 JSON을 다운로드합니다. - - - -
-입력 자료 - -워크플로를 테스트하려면 다음 샘플 입력 비디오를 다운로드하세요. - - - - 샘플 입력 비디오 다운로드 - - -
- -## 시작하기 +## ComfyUI에서 사용하기 -1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트합니다 -2. Template Library로 이동하여 `Seedance 2.5`를 검색합니다 + +ComfyUI에서 텍스트 기반 비디오 생성, 이미지 기반 비디오 생성, 첫/마지막 프레임, 레퍼런스 기반 비디오 생성, 비디오 편집 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..6fb5f5a1f --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5/workflow.mdx @@ -0,0 +1,156 @@ +--- +title: "ComfyUI에서의 Seedance 2.5 워크플로" +description: "ComfyUI에서 로컬 또는 Comfy Cloud로 Seedance 2.5의 텍스트 기반 비디오 생성, 이미지 기반 비디오 생성, 첫-마지막 프레임, 레퍼런스 기반 비디오 생성 및 비디오 편집 워크플로를 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 6996dd8f +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": abaf375e + "Available workflows": 076944b5 + "Get started": 30f9b70a +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Seedance 2.5 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇인지, 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Seedance 2.5 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5)를 참조하세요. + + + + +## 사용 가능한 워크플로 + +### 텍스트 기반 비디오 생성 (T2V) + +텍스트 프롬프트에서 사운드와 음악이 동기화된 30초 분량의 시네마틱 비디오를 생성합니다. 노드는 480p, 720p, 1080p 출력 해상도를 지원합니다. + + + + + + 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로를 Comfy Cloud에서 즉시 실행해 보세요. + + + 워크플로 JSON을 다운로드하세요. + + + +이 워크플로의 전용 1080p 버전도 제공됩니다: + + + + 1080p 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로를 Comfy Cloud에서 즉시 실행해 보세요. + + + 워크플로 JSON을 다운로드하세요. + +### 이미지 기반 비디오 생성 (I2V) + +단일 이미지를 애니메이트하여 사운드, 음악, 대화가 동기화된 1080p 비디오 클립으로 만듭니다. 이 워크플로는 모든 화면 비율에서 최대 30초의 클립을 지원하며, 단일 이미지를 입력으로 받습니다. + + + + + + Comfy Cloud에서 이미지 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + 워크플로 JSON을 다운로드하세요. + + + +
+입력 자료 + +이 워크플로를 사용해 보려면 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. + +Seedance 2.5 FLF2V 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + 워크플로 JSON을 다운로드하세요. + + + +
+입력 자료 + +이 워크플로를 사용해 보려면 다음 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. + +Seedance 2.5 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + 워크플로 JSON을 다운로드하세요. + + + +
+입력 자료 + +워크플로를 사용해 보려면 이 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + + + + 샘플 레퍼런스 이미지 다운로드 + + +
### 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. + +Seedance 2.5 비디오 편집 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 비디오 편집 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + 워크플로 JSON을 다운로드하세요. + + + +
+입력 자료 + +워크플로를 사용해 보려면 이 샘플 입력 비디오를 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. - - - -## Seedream 5.0 lite의 새로운 기능 +## Seedream 5.0 Lite가 뛰어난 점 - **웹 연결 검색**: 모델이 생성 과정에서 실시간 웹 데이터를 가져오므로, 창작물이 현실의 트렌드, 현재 이슈 및 최신 지식과 연관될 수 있습니다. - **더 똑똑한 지시사항 처리**: 복잡하고 다단계의 지시사항을 훨씬 더 안정적으로 처리합니다. 여러 이미지 입력, 로컬 편집 지침, 일괄 스타일 요청 등이 모두 의도한 결과에 더욱 가깝게 도달합니다. - **더 강력한 일관성**: 캐릭터의 정체성, 제품의 외관, 스타일 및 조명 등이 생성된 이미지 세트 전체에서 훨씬 더 잘 유지됩니다. - **더 깊은 세계 지식**: 확장된 지식 베이스 덕분에 기술적 삽화, 교육용 다이어그램 및 지식 중심의 창작 작업에도 유용합니다. -## Seedream 5.0 lite 이미지 편집 워크플로우 +## 예시 출력 - - Comfy Cloud에서 열기 - - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Seedream 5.0 lite" 검색 - - -### 이미지 편집 사례 +여러 상자 안의 지시사항을 한 번에 따르는 다단계 로컬 편집: ![Instruction following example 1](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/9a770e2a-c0ed-4253-bd60-14c5beff150d_2048x2048.png) -*녹색 상자 속 안경을 원형 렌즈로 변경하고, 파란색 상자 속 주황색 지갑을 보라색 타원형 지갑으로 변경하며, 빨간색 상자 속 그녀의 신발은 표범 무늬로 바꿉니다.* +*초록색 상자 속 안경을 원형 렌즈로 변경하고, 파란색 상자 속 주황색 지갑을 보라색 타원형 지갑으로 변경하며, 빨간색 상자 속 그녀의 신발은 표범 무늬로 바꿉니다.* -![Instruction following example 2](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/6ec0976b-1cb0-45e0-a657-ab97efd4d915_2048x2048.png) -*원래의 구성을 유지하면서 전반적인 색조를 남색과 흰색으로 변경합니다. 이미지 속 'RTX PRO 6000'을 'SEEDREAM 5.0 LITE'로 변경하고, '2025'를 'NOW LIVE'로 변경합니다.* +두 이미지 간 스타일 전이: ![Style transfer example](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/dc08a07e-edf1-4864-b6a6-5a7b17b78cfa_1920x1080.png) *두 번째 이미지를 참고하여 첫 번째 이미지의 스타일을 두 번째 이미지와 맞추세요.* -### 일관성 사례 - -![Design consistency](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/cc7b80ef-418c-4376-95e2-38c9110c6456_1920x1080.png) -*두 번째 그림의 디자인과 레이아웃 스타일을 참고해 첫 번째 그림의 스타일을 그에 맞게 적용하세요.* - -![Character merge](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/22d1fa08-17f3-4113-86ee-ca0a324cbb3b_1920x1080.png) -*첫 번째 그림과 두 번째 그림을 두 사람의 고각 위에서 내려다보는 셀카로 합쳐서, 서로 가까이 붙여 컴팩트하게 구성하세요.* - -![Multi-reference composition](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/2d690f6d-fa30-4152-9dc4-c09341c4e887_1920x1080.png) -*첫 번째부터 네 번째 그림에 나온 꽃들을 꽃꽂이에 사용하세요. 다섯 번째 그림에 보이는 화병에 모든 꽃을 배열한 다음, 여섯 번째 그림에 보이는 테이블 위에 화병을 놓으세요.* +배치로 생성된 사진에서의 제품 일관성: ![Product consistency](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/585cf84d-afe0-4277-b08a-7a0cddbd6a54_1620x1080.png) *참고 이미지의 병을 사용해 여섯 가지 제품 사진을 계절별로 다르게 생성하세요. 여섯 장 모두 동일한 병 디자인을 유지하세요.* -## Seedream 5.0 lite 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 - -Seedream 5.0 Lite 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Seedream 5.0 lite" 검색 - - - -### 세계 지식 사례 +지식 집약적인 텍스트 기반 이미지 생성: ![Gravity infographic](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/fac37b40-faaa-4360-b449-08da38322186_2562x1440.png) *중력을 설명하는 픽셀 아트 인포그래픽으로, 어두운 남색/석탄색 배경과 대담한 시네마틱 팔레트 톤을 사용해 선명한 16비트 스타일로 표현했습니다.* -![Big Bang infographic](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/39e35082-3b26-41df-8e09-5cc1841d94c6_2562x1440.png) -*빅뱅과 공룡 시대를 설명하는 만화책 스타일 인포그래픽으로, 짙은 진홍색과 잉크 검정 배경에 대담한 만화 팔레트 톤을 사용했습니다.* - -## 시작하기 +## ComfyUI에서 사용하기 -1. ComfyUI를 최신 버전(0.15.0+)으로 업데이트하세요. -2. 템플릿 라이브러리로 이동해 `Seedream 5.0 lite`를 검색하세요. + +ComfyUI에서 이미지 편집 및 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..4272cf7da --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite/workflow.mdx @@ -0,0 +1,98 @@ +--- +title: "ComfyUI의 Seedream 5.0 Lite 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Seedream 5.0 Lite 이미지 편집 및 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 2edc3fee +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 9170a74e + "Seedream 5.0 lite image edit workflow": 7f274651 + "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"; + +이 가이드에서는 ComfyUI에서 Seedream 5.0 Lite 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 이 모델이 무엇이며 어떤 작업에 가장 뛰어난지 알아보려면 [Seedream 5.0 Lite 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite)를 참조하세요. + + + + +## Seedream 5.0 lite 이미지 편집 워크플로 + +Seedream 5.0 Lite 이미지 편집 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Seedream 5.0 lite" 검색 + + + +
+입력 자료 + +워크플로를 사용해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요. + + + + 샘플 입력 이미지 다운로드 + + + 샘플 스타일 참조 다운로드 + + +
+ +### 이미지 편집 쇼케이스 + +![지침 따르기 예시 1](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/9a770e2a-c0ed-4253-bd60-14c5beff150d_2048x2048.png) +*초록색 상자의 안경을 원형 렌즈로 바꾸고, 파란색 상자의 주황색 핸드백을 보라색 타원형 핸드백으로 바꾸고, 빨간색 상자의 신발에 레오파드 프린트 패턴을 적용했습니다.* + +![지침 따르기 예시 2](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/6ec0976b-1cb0-45e0-a657-ab97efd4d915_2048x2048.png) +*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.* + +![스타일 전이 예시](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/dc08a07e-edf1-4864-b6a6-5a7b17b78cfa_1920x1080.png) +*두 번째 이미지를 참조하여 첫 번째 이미지의 스타일을 두 번째 이미지에 맞게 변경합니다.* + +### 일관성 쇼케이스 + +![디자인 일관성](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/cc7b80ef-418c-4376-95e2-38c9110c6456_1920x1080.png) +*그림 2의 디자인과 레이아웃 스타일을 참조하여 그림 1의 스타일을 그에 맞게 조정합니다.* + +![캐릭터 병합](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/22d1fa08-17f3-4113-86ee-ca0a324cbb3b_1920x1080.png) +*그림 1과 그림 2를 두 사람의 하이앵글 탑다운 셀카로 병합하고, 서로 가까이 붙은 컴팩트한 구도로 만듭니다.* + +![다중 참조 합성](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/2d690f6d-fa30-4152-9dc4-c09341c4e887_1920x1080.png) +*그림 1~4에 나온 꽃들을 사용하여 꽃꽂이를 합니다. 그림 5의 꽃병에 모든 꽃을 꽂은 다음, 그림 6의 테이블 위에 꽃병을 놓습니다.* + +![제품 일관성](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/585cf84d-afe0-4277-b08a-7a0cddbd6a54_1620x1080.png) +*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 + +Seedream 5.0 Lite 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Seedream 5.0 lite" 검색 + + + +### 세계 지식 쇼케이스 + +![중력 인포그래픽](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/fac37b40-faaa-4360-b449-08da38322186_2562x1440.png) +*중력을 설명하는 픽셀 아트 인포그래픽으로, 선명한 16비트 스타일로 렌더링되었으며 다크 네이비/차콜 배경과 대담한 시네마틱 팔레트 톤을 사용합니다.* + +![빅뱅 인포그래픽](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/39e35082-3b26-41df-8e09-5cc1841d94c6_2562x1440.png) +*빅뱅과 공룡 시대를 설명하는 코믹북 스타일 인포그래픽으로, 딥 크림슨과 잉크 검정색 배경과 대담한 코믹 팔레트 톤을 사용합니다.* + +## 시작하기 + +1. ComfyUI를 최신 버전(0.15.0+)으로 업데이트하세요 +2. 템플릿 라이브러리로 이동하여 `Seedream 5.0 lite`를 검색하세요 diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro.mdx index 9446059e6..039717871 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro.mdx @@ -1,120 +1,37 @@ --- title: "ByteDance Seedream 5.0 Pro - 전문적인 AI 이미지 생성" -description: "Seedream 5.0 Pro를 사용하여 ComfyUI에서 향상된 명령어 이해, 정밀한 편집, 전문가 수준의 출력으로 고품질 이미지를 생성하세요" -sidebarTitle: "Seedream 5.0 Pro" -translationSourceHash: 3ac4c376 +description: "ComfyUI에서 Seedream 5.0 Pro를 사용하여 향상된 명령어 이해, 정밀한 편집, 전문가급 출력으로 고품질 이미지를 생성하세요" +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: 0afc9aad translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 0b4a40d7 - "What sets Seedream 5.0 Pro apart": e1702d4b - "Seedream 5.0 Pro text-to-image workflow": 87df7263 - "Seedream 5.0 Pro image edit workflow": faaa6452 - "Seedream 5.0 Pro layer separation workflow": a6084e3e - "Get started": 709ac7fd --- +Seedream 5.0 Pro는 ByteDance의 전문가급 이미지 생성 모델로, Seedream 5.0 Lite보다 더 강력한 기능을 갖춘 상위 모델입니다. 까다로운 창작 및 프로덕션 워크플로를 위해 더 높은 충실도, 더 정확한 명령어 이해, 더 강력한 출력 일관성을 제공합니다. +## Seedream 5.0 Pro의 강점 -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; +- **더 높은 충실도의 출력**: 최대 4K 해상도에서 더 선명한 디테일, 더 풍부한 질감, 더 정확한 색상 재현으로 뛰어난 이미지 품질 제공 +- **정밀한 명령어 이해**: 정밀한 공간 추론, 타이포그래피, 조밀한 텍스트 렌더링을 포함한 복잡한 다단계 프롬프트를 더 높은 정확도로 처리 +- **향상된 다중 이미지 편집**: 최대 14개의 참조 이미지를 편집하면서 피사체 정체성, 스타일, 구성을 그 어느 때보다 안정적으로 유지 +- **전문가급 일관성**: 캐릭터 특징, 제품 디자인, 조명, 색상 팔레트가 생성된 이미지 배치 전체에서 안정적으로 유지 +- **더 깊은 세계 지식**: 확장된 지식 베이스가 기술 일러스트레이션, 과학 시각화, 지식 집약적인 창의 브리핑을 지원 -Seedream 5.0 Pro는 ByteDance의 전문가급 이미지 생성 모델로, Seedream 5.0 Lite보다 더 강력한 기능을 제공하는 상위 버전입니다. 까다로운 창작 및 프로덕션 워크플로를 위해 더 높은 정밀도, 더 정확한 명령어 이해, 더 강력한 출력 일관성을 제공합니다. +## 출력 예시 - - +모델이 구도, 조명, 디테일을 처리하는 텍스트 기반 이미지 생성: -## Seedream 5.0 Pro의 차별점 +![Seedream 5.0 Pro 텍스트 기반 이미지 생성 예시](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Seedream5.0_Pro_T2I.png) -- **더 높은 충실도 출력**: 최대 4K 해상도에서 더 선명한 디테일, 풍부한 질감, 정확한 색상 재현으로 뛰어난 이미지 품질 -- **정밀한 명령어 이해**: 복잡한 다단계 프롬프트를 더 정확하게 처리하며, 정밀한 공간 추론, 타이포그래피, 조밀한 텍스트 렌더링 포함 -- **향상된 다중 이미지 편집**: 최대 14개의 참조 이미지에서 편집하며, 피사체 정체성, 스타일, 구성을 그 어느 때보다 안정적으로 유지 -- **전문가급 일관성**: 캐릭터 특징, 제품 디자인, 조명, 색상 팔레트가 생성된 배치 이미지 전체에서 안정적으로 유지 -- **더 깊은 세계 지식**: 확장된 지식 베이스로 기술 일러스트레이션, 과학 시각화, 지식이 많이 필요한 창의적 브리핑 지원 +텍스트 명령어로 이미지를 편집하며 원본 구조를 그대로 유지: -## Seedream 5.0 Pro 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 +![Seedream 5.0 Pro 이미지 편집 예시](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Seedream5.0_Pro_image_edit.png) -텍스트 프롬프트로 고품질 이미지를 생성하며, Seedream 5.0 Pro가 구도, 조명, 디테일을 처리합니다. +플랫 이미지를 최대 16개의 투명 레이어와 inpaint 처리된 배경 플레이트로 구성된 편집 가능한 스택으로 분할하는 레이어 분리: -Seedream 5.0 Pro 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 미리보기 +![Seedream 5.0 Pro 레이어 분리 예시](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/thumbnail/api_bytedance_seedream_5_0_layer_separation.png) - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 'Seedream 5.0 Pro' 검색 - - +## ComfyUI에서 사용하기 -![Seedream 5.0 Pro 텍스트 기반 이미지 생성 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Seedream5.0_Pro_T2I.png) - -## Seedream 5.0 Pro 이미지 편집 워크플로 - -텍스트 명령어로 기존 이미지를 편집하세요. 객체 변경, 스타일 교체, 색상 조정, 또는 원본 구조를 유지하면서 장면 재구성을 할 수 있습니다. - -Seedream 5.0 Pro 이미지 편집 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Seedream 5.0 Pro" 검색 - - - -
-입력 자료 - -이 샘플 입력 이미지를 다운로드하여 워크플로를 사용해 보세요: - - - - 샘플 입력 이미지 다운로드 - - -
- -![Seedream 5.0 Pro 이미지 편집 입력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/interior_college.png) - -![Seedream 5.0 Pro 이미지 편집 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Seedream5.0_Pro_image_edit.png) - -## Seedream 5.0 Pro 레이어 분리 워크플로 - -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. - -Seedream 5.0 Pro 레이어 분리 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Seedream 5.0 Pro" 검색 - - - -
-입력 자료 - -이 워크플로를 사용해 보려면 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: - - - - 샘플 입력 이미지 다운로드 - - -
- -![Seedream 5.0 Pro 레이어 분리 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/thumbnail/api_bytedance_seedream_5_0_layer_separation.png) - - -ComfyUI 편집기에서 이 워크플로를 사용할 때는 Nodes2.0 모드로 전환하고 `Open Compositor`를 클릭하여 분리된 레이어를 확인하고 정렬하세요. - - -## 시작하기 - -1. ComfyUI를 최신 버전(0.15.0+)으로 업데이트하세요. -2. 템플릿 라이브러리로 이동하여 `Seedream 5.0 Pro`를 검색하세요. + +로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI의 텍스트 기반 이미지 생성, 이미지 편집, 레이어 분리 워크플로를 실행하세요 + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..86ae8e996 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro/workflow.mdx @@ -0,0 +1,108 @@ +--- +title: "ComfyUI의 Seedream 5.0 Pro 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Seedream 5.0 Pro 텍스트 기반 이미지 생성, 이미지 편집, 레이어 분리 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 248e20ac +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": b61ce690 + "Seedream 5.0 Pro text-to-image workflow": 87df7263 + "Seedream 5.0 Pro image edit workflow": faaa6452 + "Seedream 5.0 Pro layer separation workflow": a6084e3e + "Get started": 709ac7fd +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Seedream 5.0 Pro 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇인지, 그리고 무엇을 가장 잘하는지에 대해서는 [Seedream 5.0 Pro 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro)를 참조하세요. + + + + +## Seedream 5.0 Pro 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 + +텍스트 프롬프트로 고품질 이미지를 생성하며, Seedream 5.0 Pro가 구도, 조명, 디테일을 처리합니다. + +Seedream 5.0 Pro 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Seedream 5.0 Pro" 검색 + + + +![Seedream 5.0 Pro 텍스트 기반 이미지 생성 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Seedream5.0_Pro_T2I.png) + +## Seedream 5.0 Pro 이미지 편집 워크플로 + +텍스트 지시로 기존 이미지를 편집하세요. 객체를 변경하고, 스타일을 바꾸고, 색상을 조정하거나, 원본 구조를 유지하면서 장면을 재구성할 수 있습니다. + +Seedream 5.0 Pro 이미지 편집 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Seedream 5.0 Pro"를 검색하세요. + + + +
+입력 자료 + +워크플로를 시도하려면 이 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + + + + 샘플 입력 이미지 다운로드 + + +
+ +![Seedream 5.0 Pro 이미지 편집 입력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/interior_college.png) + +![Seedream 5.0 Pro 이미지 편집 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Seedream5.0_Pro_image_edit.png) + +## Seedream 5.0 Pro 레이어 분리 워크플로 + +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. + +Seedream 5.0 Pro 레이어 분리 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Seedream 5.0 Pro" 검색 + + + +
+입력 자료 + +이 워크플로를 사용해 보려면 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + + + + 샘플 입력 이미지 다운로드 + + +
+ +![Seedream 5.0 Pro 레이어 분리 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/thumbnail/api_bytedance_seedream_5_0_layer_separation.png) + + +ComfyUI 편집기에서 이 워크플로를 사용할 때는 Nodes2.0 모드로 전환하고 `Open Compositor`를 클릭하여 분리된 레이어를 확인하고 정렬하세요. + + +## 시작하기 + +1. ComfyUI를 최신 버전(0.15.0+)으로 업데이트하세요. +2. Template Library로 이동하여 `Seedream 5.0 Pro`를 검색하세요. diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..5ceba1243 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube/workflow.mdx @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 vCube Video Enhance 워크플로" +description: "로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI의 ByteDance vCube Video Enhance 워크플로를 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 9218511a +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube/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 vCube Video Enhance 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 이 모델이 무엇이며 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [vCube Video Enhance 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube)를 참조하세요. + + + + +## ByteDance vCube Video Enhance 워크플로 + +비디오를 업로드하고, 목표 해상도와 프레임 속도를 선택한 다음 워크플로를 실행하여 업스케일되고 복원된 비디오를 얻을 수 있습니다. + + + + Comfy Cloud에서 비디오 향상 워크플로를 즉시 실행하세요. + + + 로컬에서 사용할 워크플로 JSON 파일을 다운로드하세요. + + +![ByteDance vCube Video Enhance 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_bytedance_vcube_video_enhance-1.webp) + + + 이 워크플로의 예제 입력 비디오를 받아보세요. + + +### 노드 옵션 + +- **장면 프리셋**: 콘텐츠에 맞게 조정되며, `aigc`는 AI 생성 영상, `common`은 일반 비디오, `ugc`는 압축된 휴대폰 클립, `short_series`는 얼굴이 등장하는 드라마, `old_film`은 스크래치가 있거나 깜빡이는 아카이브 영상에 사용합니다. +- **향상 스타일**: `hd`는 자연스러운 고화질 느낌을, `natural`은 더 부드러운 결과를 제공합니다. +- **해상도**: 720P~8K의 출력 프리셋, 소스 크기를 유지하는 `source`, 또는 128~4320픽셀의 사용자 지정 짧은 변 길이를 지원합니다. +- **프레임 속도**: `source` 또는 24, 25, 30, 48, 50, 60, 120fps를 지원합니다. 소스보다 높은 속도에서는 AI 프레임 보간이 활성화되며, 30fps를 초과하면 2배, 60fps를 초과하면 4배의 비용이 발생합니다. +- **부드러움**: 제공되는 파일의 비트레이트 수준을 `low`, `medium`, `high` 중에서 선택합니다. \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash.mdx index bffd11e6a..a3fc7d946 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash.mdx @@ -1,26 +1,14 @@ --- title: "Gemini Omni Flash: 대화형 비디오 생성" description: "Gemini Omni Flash를 사용하여 자연어로 비디오를 생성하고 편집하세요. Google의 멀티모달 비디오 모델로, ComfyUI에서 파트너 노드를 통해 사용 가능합니다." -sidebarTitle: "Gemini Omni Flash" -translationSourceHash: 9a3c952e +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: ba5de94e translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 3b6973dc - "What Gemini Omni Flash offers": d0140bc2 - "Workflows": 753af4cb - "Get started": 64517938 --- - -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; - Gemini Omni Flash는 Google DeepMind의 고품질, 비용 효율적인 비디오 생성 및 대화형 편집 모델입니다. Google I/O 2026에서 Gemini Omni 제품군의 일부로 처음 소개되었으며, Gemini의 멀티모달 추론과 네이티브 비디오 생성을 결합하여 개발자가 자연어 대화를 통해 비디오를 생성, 편집 및 리믹스할 수 있도록 합니다. - - - -## Gemini Omni Flash가 제공하는 기능 +## Gemini Omni Flash의 강점 - **대화형 비디오 편집**: 자연어를 사용하여 비디오를 다듬고 편집하세요. 캐릭터 교체, 장면 조명 변경, 각도 변경, 객체 추가 또는 제거를 수행하면서 원본 오디오 및 비디오 트랙을 유지합니다. - **멀티모달 입력**: 텍스트, 이미지 및 비디오 입력을 결합하여 생성을 안내합니다. 모든 비디오 출력에 동기화된 오디오를 기본적으로 생성합니다. @@ -28,70 +16,8 @@ Gemini Omni Flash는 Google DeepMind의 고품질, 비용 효율적인 비디오 - **텍스트 및 동작 동기화**: 읽기 쉬운 텍스트와 그래픽을 비디오에 직접 렌더링하여 동적 타이포그래피를 화면 움직임과 동기화합니다. - **가격**: 비디오 출력 초당 $0.10이며, Veo 3.1 Fast 가격과 동일합니다. -## 워크플로 - -### 텍스트 기반 비디오 생성 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Gemini Omni Flash" 검색 - - - -![Gemini Omni Flash 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_gemini_omni_flash_t2v-1.webp) - -자연어 프롬프트로 시네마틱 비디오를 생성합니다. 텍스트 설명을 세계 인식 모션, 조명 및 사운드가 포함된 비디오 출력으로 변환합니다. 소셜 미디어 콘텐츠 생성, 빠른 비디오 프로토타이핑 및 반복적인 시각적 스토리텔링에 이상적입니다. - -### 이미지 기반 비디오 생성 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Gemini Omni Flash" 검색 - - - 이 워크플로의 예제 입력 이미지 가져오기 - - - 두 번째 예제 입력 이미지 가져오기 - - - -![Gemini Omni Flash 이미지 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_gemini_omni_flash_i2v-1.webp) - -Gemini Omni Flash를 사용하여 두 이미지로 비디오를 생성합니다. 자연어 프롬프트를 해석하여 재생 시간과 화면 비율을 제어합니다. 짧은 브랜드 클립, 다이나믹한 소셜 미디어 콘텐츠 제작 및 대화형 프롬프트를 통한 반복적인 비디오 편집에 적합합니다. - -### 비디오 편집 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Gemini Omni Flash" 검색 - - - 이 워크플로의 예제 입력 비디오 가져오기 - - - -![Gemini Omni Flash 비디오 편집 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_gemini_omni_flash_video_edit-1.webp) - -Gemini Omni Flash를 사용하여 자연어로 비디오를 편집합니다. 하나의 입력 비디오를 설명 지침에 따라 하나의 편집된 출력으로 변환합니다. 프롬프트에서 재생 시간과 화면 비율을 지정합니다. 빠른 소셜 미디어 리믹스, 시네마틱 장면 조정 및 반복적인 비디오 다듬기에 이상적입니다. - -## 시작하기 - -1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하세요. -2. 캔버스를 더블 클릭하고 "Gemini Omni Flash" 노드를 검색하세요. -3. 또는 템플릿 라이브러리에서 바로 사용할 수 있는 워크플로를 사용하세요. -4. 입력 유형(텍스트, 이미지 또는 비디오)에 맞는 워크플로를 선택하세요. -5. 프롬프트를 입력하고 생성하세요. +## ComfyUI에서 사용하기 - -최상의 결과를 위해 Gemini Omni Flash를 Nano Banana 2 Lite와 결합하세요: 고속으로 이미지를 생성한 다음, Gemini Omni Flash를 사용하여 비디오로 애니메이션화하세요. - + +ComfyUI에서 로컬 또는 Comfy Cloud에서 텍스트 기반 비디오 생성, 이미지 기반 비디오 생성 및 비디오 편집 워크플로를 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..c7c9f6a60 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash/workflow.mdx @@ -0,0 +1,86 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Gemini Omni Flash 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Gemini Omni Flash 텍스트 기반 비디오 생성, 이미지 기반 비디오 생성 및 비디오 편집 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 260a2e6d +translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": ab3ecc0a + "Workflows": 753af4cb + "Get started": 64517938 +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Gemini Omni Flash 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇이고 어떤 기능에 가장 적합한지 알아보려면 [Gemini Omni Flash 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash)를 참조하세요. + + + + +## 워크플로 + +### 텍스트 기반 비디오 생성 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Gemini Omni Flash"를 검색하세요 + + + +![Gemini Omni Flash 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_gemini_omni_flash_t2v-1.webp) + +자연어 프롬프트에서 시네마틱 비디오를 생성합니다. 텍스트 설명을 세계를 이해하는 움직임, 조명, 사운드를 갖춘 비디오 출력으로 변환합니다. 소셜 미디어 콘텐츠 제작, 빠른 비디오 프로토타이핑, 반복적인 시각적 스토리텔링에 이상적입니다. + +### 이미지 기반 비디오 생성 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Gemini Omni Flash"를 검색하세요 + + + 이 워크플로용 예제 입력 이미지를 가져오세요 + + + 두 번째 예제 입력 이미지를 가져오세요 + + + +![Gemini Omni Flash 이미지 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_gemini_omni_flash_i2v-1.webp) + +Gemini Omni Flash를 사용하여 두 이미지에서 비디오를 생성합니다. 자연어 프롬프트를 해석하여 재생 시간과 화면 비율을 제어합니다. 대화형 프롬프팅을 통한 짧은 브랜드 클립 제작, 역동적인 소셜 미디어 콘텐츠 제작, 반복적인 비디오 편집에 적합합니다. + +### 비디오 편집 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Gemini Omni Flash"를 검색하세요 + + + 이 워크플로용 예제 입력 비디오를 가져오세요 + + + +![Gemini Omni Flash 비디오 편집 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_gemini_omni_flash_video_edit-1.webp) + +Gemini Omni Flash를 사용하여 자연어로 비디오를 편집합니다. 설명 지시에 따라 단일 입력 비디오를 하나의 편집된 출력으로 변환합니다. 프롬프트에서 재생 시간과 화면 비율을 지정하세요. 빠른 소셜 미디어 리믹스, 시네마틱 장면 조정, 반복적인 비디오 다듬기에 이상적입니다. + +## 시작하기 + +1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하세요. +2. 캔버스를 더블클릭하고 "Gemini Omni Flash" 노드를 검색하세요. +3. 또는 템플릿 라이브러리에서 바로 사용할 수 있는 워크플로를 이용하세요. +4. 입력 유형(텍스트, 이미지, 비디오)에 맞는 워크플로를 선택하세요. +5. 프롬프트를 입력하고 생성하세요. + + +최상의 결과를 얻으려면 Gemini Omni Flash를 Nano Banana 2 Lite와 결합하세요: 고속으로 이미지를 생성한 다음 Gemini Omni Flash를 사용하여 비디오로 애니메이트하세요. + diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/google/gemini/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/google/gemini/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..8ad299d96 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/google/gemini/workflow.mdx @@ -0,0 +1,63 @@ +--- +title: "ComfyUI의 Google Gemini 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Google Gemini 대화형 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: ea650f72 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/gemini/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Google Gemini 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 이 모델이 무엇인지, 어떤 분야에 가장 적합한지 알아보려면 [Google Gemini 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/google/gemini)를 참조하세요. + + + + +## Google Gemini {#api_google_gemini} + +Gemini의 추론 기능으로 Google의 멀티모달 AI를 경험해 보세요. + +Google Gemini 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Google Gemini"를 검색하세요. + + + +**입력 자료** + +이 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요: + + + + `LoadImage` 노드 2 · `example.png` + + + +
+ example.png +
+ +## 워크플로 실행을 단계별로 완료 + +![OpenAI 채팅 단계 가이드](/images/tutorial/api_nodes/google/tripo_image_to_model_step_guide.jpg) + + +해당 템플릿에는 이미지를 해석하여 해당 드로잉 프롬프트로 변환하는 역할 프롬프트를 분석하고 생성하는 프롬프트가 내장되어 있습니다. + + +이미지의 번호를 참조하여 기본적인 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 실행을 완료할 수 있습니다: +1. `Load Image` 노드에서 AI가 해석해야 할 이미지를 로드합니다. +2. (선택 사항) 필요한 경우 `Google Gemini`에서 프롬프트를 수정하여 AI가 특정 작업을 실행하도록 할 수 있습니다. +3. `Run` 버튼을 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter` 단축키를 사용하여 대화를 실행합니다. +4. API가 결과를 반환할 때까지 기다린 후 `Preview Any` 노드에서 해당 AI 반환 콘텐츠를 확인할 수 있습니다. + +## 추가 참고 사항 + +- 현재, 파일 입력 노드 `Gemini Input Files`는 파일을 먼저 `ComfyUI/input/` 디렉터리에 업로드해야 합니다. 이 노드는 개선 중이며, 업데이트 후 템플릿을 수정할 예정입니다. +- 워크플로는 입력으로 `Batch Images`를 사용하는 예제를 제공합니다. AI가 해석해야 할 이미지가 여러 개인 경우, 단계 다이어그램을 참조하고 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 해당 노드 모드를 `Always`로 설정하면 활성화할 수 있습니다. \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite.mdx index 3df388d5f..c09617e21 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite.mdx @@ -1,86 +1,33 @@ --- title: "Nano Banana 2 Lite: 빠른 AI 이미지 생성" description: "ComfyUI에서 Gemini 3.1 Flash-Lite Image 모델인 Nano Banana 2 Lite를 사용하여 Google의 가장 빠른 속도와 가장 낮은 비용으로 이미지를 생성하세요." -sidebarTitle: "Nano Banana 2 Lite" -translationSourceHash: d614b089 +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: e8dc4ed0 translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 67f64409 - "What Nano Banana 2 Lite offers": 2a48a5c5 - "Workflows": bd676d83 - "Which model should you pick?": e04ecb03 - "Get started": 5a827068 --- -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; - Nano Banana 2 Lite는 Google DeepMind의 가장 빠르고 비용 효율적인 Gemini Image 모델로, 빠른 아이디어 구상과 대용량 워크플로를 위해 설계되었습니다. `gemini-3.1-flash-lite-image`를 기반으로 하여 텍스트 기반 이미지 생성을 약 4초 만에 이미지당 $0.041의 비용으로 제공하므로, 신속한 개념 시각화, 빠른 프로토타이핑, 반복적인 디자인 탐색에 이상적입니다. - - - -## Nano Banana 2 Lite의 기능 +## Nano Banana 2 Lite의 강점 - **초고속 생성**: 텍스트 기반 이미지 출력을 단 4초 만에 제공하여 대화형 프로토타이핑 및 신속한 시각적 초안 작성에 적합합니다. - **비용 효율성**: 1K 해상도 이미지당 $0.041로 책정되어 Nano Banana 제품군 중 가장 저렴한 옵션입니다. - **캐릭터 일관성**: 여러 번의 빠른 생성에서 캐릭터 정체성과 객체 충실도를 유지합니다. -- **이미지 내 텍스트 렌더링**: 생성된 이미지에 직접 읽을 수 있는 텍스트를 초안 복사 및 렌더링하여 지역화된 광고 변형을 만듭니다. +- **이미지 내 텍스트 렌더링**: 광고 문구 초안을 작성하고 생성된 이미지에 읽을 수 있는 텍스트를 직접 렌더링하여 지역화된 광고 변형을 만듭니다. - **구성 가능한 모델 선택**: 동일한 노드 내에서 Nano Banana 2 Lite, Nano Banana 2 및 Nano Banana Pro 중에서 선택할 수 있습니다. -## 워크플로 - -### 텍스트 기반 이미지 생성 +## 출력 예시 - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Nano Banana 2 Lite" 검색 - - - -텍스트 설명에서 이미지를 생성합니다. 파일 입력이 필요 없으며, 프롬프트를 입력하면 워크플로가 하나 이상의 생성된 이미지를 출력하고, 텍스트와 이미지 입력을 혼합하여 사용할 수 있습니다. +단일 프롬프트에서 텍스트 기반 이미지 생성: ![Nano Banana 2 Lite 텍스트 기반 이미지 생성](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_nano_banana_2_lite_t2i.png) -### 이미지 편집 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Nano Banana 2 Lite" 검색 - - - 이 워크플로의 예제 입력 이미지 다운로드 - - - -이미지를 업로드하고 편집할 텍스트 명령을 입력합니다. 워크플로는 원본과 편집된 결과를 나란히 비교하여 보여줍니다. - -
- Nano Banana 2 Lite 이미지 편집 - 입력 - Nano Banana 2 Lite 이미지 편집 - 출력 -
- -## 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 +![Nano Banana 2 Lite 이미지 편집 - 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_nano_banana_2_lite_image_edit.png) -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 - -Nano Banana 2 Lite는 기존 Nano Banana 2 노드 내에서 사용할 수 있습니다. 이 노드를 사용하는 이전 워크플로가 있는 경우 워크플로를 다시 빌드하지 않고 모델 버전 드롭다운에서 "Nano Banana 2 Lite"를 선택할 수 있습니다. - + +ComfyUI에서 텍스트 기반 이미지 생성 및 이미지 편집 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..117c5e025 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite/workflow.mdx @@ -0,0 +1,76 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Nano Banana 2 Lite 워크플로" +description: "로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI의 Nano Banana 2 Lite 텍스트 기반 이미지 생성 및 이미지 편집 워크플로를 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 5ea4e514 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 0d88d874 + "Workflows": bd676d83 + "Which model should you pick?": e04ecb03 + "Get started": 5a827068 +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드에서는 ComfyUI에서 Nano Banana 2 Lite 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇이고 어떤 용도에 가장 적합한지 알아보려면 [Nano Banana 2 Lite 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite)를 참조하세요. + + + + +## 워크플로 + +### 텍스트 기반 이미지 생성 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Nano Banana 2 Lite" 검색 + + + +텍스트 설명에서 이미지를 생성합니다. 파일 입력이 필요하지 않습니다. 프롬프트를 입력하기만 하면 워크플로는 텍스트와 이미지 입력을 교차로 지원하며 하나 이상의 생성된 이미지를 생성합니다. + +![Nano Banana 2 Lite 텍스트 기반 이미지 생성](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_nano_banana_2_lite_t2i.png) + +### 이미지 편집 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Nano Banana 2 Lite" 검색 + + + 이 워크플로의 예시 입력 이미지 받기 + + + +이미지를 업로드하고 편집할 텍스트 지침을 입력합니다. 워크플로는 원본과 편집된 결과를 나란히 비교한 이미지를 생성합니다. + +
+ Nano Banana 2 Lite 이미지 편집 - 입력 + Nano Banana 2 Lite 이미지 편집 - 출력 +
+ +## 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. + + +Nano Banana 2 Lite는 기존 Nano Banana 2 노드 내에서 사용할 수 있습니다. 이 노드를 사용하는 이전 워크플로가 있다면 모델 버전 드롭다운에서 "Nano Banana 2 Lite"를 선택하면 워크플로를 다시 구축하지 않아도 됩니다. + diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2.mdx index 5ddd7d9bd..9589cb1c8 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2.mdx @@ -2,103 +2,69 @@ title: "나노 바나나 2 - 빠른 AI 이미지 생성" description: "ComfyUI에서 나노 바나나 2를 사용해 프로 수준의 품질을 플래시 속도로 고화질 이미지로 생성하세요." sidebarTitle: "나노 바나나 2" -translationSourceHash: 5074f233 +translationSourceHash: 6b3a6547 translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2.mdx translationBlockHashes: - "_intro": 379a03e0 - "What's new in Nano Banana 2": d687b859 - "Nano Banana 2 image edit workflow": d239f738 - "Which model should you pick?": c0beab3e - "Get started": 8a235cfb + "_intro": fd8e06b9 + "What Nano Banana 2 is good at": 67edfecc + "Example outputs": 48dd56e2 + "Use it in ComfyUI": 3165c1c6 --- +나노 바나나 2는 이제 파트너 노드를 통해 ComfyUI에서 이용할 수 있습니다. 이번 릴리스는 대부분의 크리에이터의 기본 선택지를 근본적으로 바꾸며, 프로 수준의 품질을 플래시 속도로 제공합니다. -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; +## Nano Banana 2의 강점 -나노 바나나 2가 파트너 노드를 통해 ComfyUI에서 이용 가능합니다. 이번 릴리스는 대부분의 크리에이터들에게 기본 선택지를 근본적으로 바꿔, 프로 수준의 품질을 플래시 속도로 제공합니다. +- **Flash 속도의 프로급 품질**: 지연 시간 손실 없이 더 풍부한 텍스처, 더 선명한 세부 정보, 더 강한 조명, 더 나은 프롬프트 준수를 제공합니다. +- **검색 기반 세계 지식**: 잘 알려지지 않은 랜드마크, 특수 객체 또는 실제 세부 정보의 사실적 정확성을 개선하기 위해 Google 이미지 검색 그라운딩을 지능적으로 트리거합니다. +- **피사체 일관성**: 단일 워크플로에서 최대 5명의 캐릭터 유사성과 최대 14개 객체의 충실도를 유지합니다. +- **구성 가능한 사고 수준**: 생성 이전에 모델이 "생각"하는 정도를 제어합니다(빠른 탐색을 위한 Minimal, 복잡한 레이아웃을 위한 High/Dynamic). +- **정밀한 텍스트 렌더링 및 번역**: 마케팅 목업, 인사말 카드 및 현지화된 에셋을 위한 정확하고 읽기 쉬운 텍스트를 생성합니다. - - +## 출력 예시 -## 나노 바나나 2의 새로운 기능 - -- **플래시 속도의 프로 수준 품질**: 더 풍부한 질감, 더 선명한 디테일, 더 강력한 조명, 더 나은 프롬프트 적합성을 지연 없이 제공합니다. -- **검색 기반 세계 지식**: 지능적으로 구글 이미지 검색을 트리거하여 잘 알려지지 않은 랜드마크, 틈새 물체 또는 실제 세계의 세부사항에 대한 사실적 정확성을 높입니다. -- **주제 일관성**: 단일 워크플로에서 최대 5개 캐릭터의 유사성과 최대 14개 오브젝트의 충실도를 유지합니다. -- **구성 가능한 사고 수준**: 모델이 생성하기 전에 얼마나 많이 사고하는지 제어할 수 있습니다 (빠른 탐색을 위한 미니멀, 복잡한 레이아웃을 위한 하이/다이내믹). -- **정밀한 텍스트 렌더링 및 번역**: 마케팅용 모크업, 인사 카드, 현지화된 에셋을 위한 정확하고 가독성 높은 텍스트를 생성합니다. - -## 나노 바나나 2 이미지 편집 워크플로우 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "나노 바나나 2" 검색 - - - -![나노 바나나 2 워크플로우 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_nano_banana2_image_edit-1.webp) - - - 이 워크플로우의 예제 입력 이미지 받기 - -### 프로 수준 품질 샘플 +기존 이미지에서 품질을 유지한 채 텍스트 교체: ![품질 비교](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/1f92ae2e-14d8-4a3b-9ed7-e57dacd2584f_1825x1696.png) -*입력 이미지의 텍스트를 다음으로 교체하세요: ComfyUI에서 이용 가능한 나노 바나나 2, 더 저렴하고 더 빠릅니다.* +*입력 이미지의 텍스트를 다음으로 교체: Nano Banana 2 Available on ComfyUI Cheaper and Faster* -### 검색 기반 세계 지식 샘플 +사실적으로 정확한 인포그래픽을 위한 검색 기반 세계 지식: ![교육용 인포그래픽](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/edfe3b6b-8942-472e-8772-a3700946fc23_1024x559.png) -*교육용 만화책 스타일의 인포그래픽으로 잘 알려지지 않은 북미 원주민 종 5종을 설명하며, 검색 기반으로 희귀한 서식과 생태적 역할을 정확히 표현했습니다.* +*북아메리카의 잘 알려지지 않은 토착 종 5가지를 설명하는 교육용 만화책 스타일 인포그래픽. 검색 기반 정보를 활용하여 희귀 서식지와 생태적 역할을 정확하게 묘사합니다.* ![스케이트보드 문화 인포그래픽](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/536b845b-b278-4924-b8e4-114e5e5defa9_2752x1536.png) -*1970년대부터 2020년대까지 미국 스케이트보드 문화의 발전 과정을 담은 만화책 스타일의 인포그래픽.* +*1970년대부터 2020년대까지 미국 스케이트보드 문화의 진화를 다룬 만화책 스타일 인포그래픽.* -### 주제 일관성 샘플 +스토리보드 시퀀스 전반에 걸친 피사체 일관성: -![주제 일관성](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/e38f7afb-9752-49a1-9e6c-1ea99dba42ff_4908x2626.png) -*스토리보드 시퀀스 전반에 걸쳐 캐릭터의 유사성과 오브젝트의 충실도를 유지합니다.* +![피사체 일관성](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/e38f7afb-9752-49a1-9e6c-1ea99dba42ff_4908x2626.png) +*스토리보드 시퀀스 전반에 걸쳐 캐릭터 유사성과 객체 충실도를 유지합니다.* -### 구성 가능한 사고 수준 샘플 +다양한 추론 깊이를 위한 구성 가능한 사고 레벨: -![사고 수준 비교](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/6d0d4773-3ff5-4319-bc00-8afb62c2a1ad_4608x1332.png) -*다양한 사고 수준을 적용한 시네마틱 초상화: 빠른 반복 작업을 위한 미니멀, 상세한 결과물을 위한 하이.* +![사고 레벨 비교](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/6d0d4773-3ff5-4319-bc00-8afb62c2a1ad_4608x1332.png) +*다양한 사고 레벨을 적용한 영화적 인물 사진: 빠른 반복 작업에는 Minimal, 상세한 출력에는 High.* -![아르누보 초상화](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/49e5f98a-b375-4fda-b280-7b695f535807_4608x1332.png) -*구성 가능한 추론 깊이를 가진 아르누보 영감의 초상화.* +![아르누보 인물 사진](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/49e5f98a-b375-4fda-b280-7b695f535807_4608x1332.png) +*아르누보에서 영감을 받은, 구성 가능한 추론 깊이를 갖춘 인물 사진.* -### 텍스트 렌더링 및 번역 샘플 +텍스트 렌더링 및 지역화된 언어로의 번역: ![텍스트 렌더링](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/808ca8d0-acac-470d-a666-23e411254276_1376x768.png) -*스타일리시한 그래피티 텍스트 렌더링을 적용한 아마추어 휴대폰 사진.* +*양식화된 그래피티 텍스트 렌더링이 포함된 아마추어 휴대폰 촬영 사진.* ![스페인어 번역](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/6af9b091-7bbe-49da-b70f-e766394039ef_2784x1536.png) -*텍스트를 스페인어로 번역하세요.* +*텍스트를 스페인어로 번역합니다.* ![힌디어 번역](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/548d44f6-d43e-484f-a8d8-37638f9ff482_2784x1536.png) -*텍스트를 힌디어로 번역하세요.* - -![만다린 번역](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/5f4a52f9-1995-440f-8394-245e43f3a9a2_2784x1536.png) -*텍스트를 만다린어로 번역하세요.* - -## 어떤 모델을 선택해야 할까요? - -| 모델 | 가장 적합한 경우 | -|-------|----------| -| **나노 바나나 2** | 대부분의 크리에이터: 탐색하기에 충분히 빠르고, 세련되게 다듬기에 충분히 스마트하며, 출시하기에 충분히 완성도 높음 | -| **나노 바나나 프로** | 최대한의 사실적 정확성과 고위험 사례에 적합 | +*텍스트를 힌디어로 번역합니다.* -## 시작하기 +![중국어(만다린) 번역](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/5f4a52f9-1995-440f-8394-245e43f3a9a2_2784x1536.png) +*텍스트를 중국어(만다린)로 번역합니다.* -1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하세요 -2. 캔버스를 두 번 클릭하고 "나노 바나나 2" 노드를 검색하세요 -3. 또는 템플릿 라이브러리로 이동해 바로 사용 가능한 워크플로를 활용하세요 -4. 해상도를 선택하고, 종횡비를 설정하며, 프롬프트에 더 깊은 추론이 필요한지 결정하세요 +## ComfyUI에서 사용하기 - -새로운 모델 버전은 이전의 "나노 바나나 프로" 노드에도 추가되었습니다. 이 노드를 사용한 이전 워크플로가 있다면 다시 작성할 필요가 없습니다. 모델 버전을 다시 선택하기만 하세요. - + +이미지 편집 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud의 ComfyUI에서 실행하세요 + diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..48d2abc4e --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2/workflow.mdx @@ -0,0 +1,50 @@ +--- +title: "ComfyUI의 Nano Banana 2 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Nano Banana 2 이미지 편집 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 842b6701 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Nano Banana 2 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 이 모델이 무엇인지, 그리고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Nano Banana 2 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2)를 참조하세요. + + + + +## Nano Banana 2 이미지 편집 워크플로 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Nano Banana 2"를 검색하세요 + + + +![Nano Banana 2 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_nano_banana2_image_edit-1.webp) + + + 이 워크플로의 예제 입력 이미지를 받으세요 + + +## 어떤 모델을 선택해야 하나요? + +| 모델 | 추천 대상 | +|-------|----------| +| **Nano Banana 2** | 대부분의 크리에이터: 탐색할 만큼 빠르고, 다듬을 만큼 똑똑하며, 출시할 만큼 완성도가 높습니다 | +| **Nano Banana Pro** | 최대한의 사실적 정밀도와 중요도가 높은 예외 사례 | + +## 시작하기 + +1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하세요 +2. 캔버스를 더블클릭하고 "Nano Banana 2" 노드를 검색하세요 +3. 또는 템플릿 라이브러리에서 바로 사용할 수 있는 워크플로를 이용하세요 +4. 해상도를 선택하고, 종횡비를 설정하고, 프롬프트에 더 깊은 추론이 필요한지 결정하세요 + + +새 모델 버전은 이전 "Nano Banana Pro" 노드에도 추가되었습니다. 이 노드가 포함된 이전 워크플로가 있다면 다시 만들 필요 없이 모델 버전만 다시 선택하면 됩니다. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro.mdx index 6a35a8c4a..fcc189d32 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro.mdx @@ -1,80 +1,30 @@ --- title: "Nano Banana Pro: 스튜디오 품질 AI 이미지 생성" description: "ComfyUI에서 Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image)를 사용하여 프로덕션 준비가 완료된 4K 이미지를 생성하고 편집할 수 있습니다. 고급 텍스트 렌더링과 캐릭터 일관성을 제공합니다." -sidebarTitle: "Nano Banana Pro" -translationSourceHash: 6fa5a74c +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: c6ebefa4 translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": f1c47a06 - "What Nano Banana Pro offers": b6ef44e5 - "Which model should you pick?": 7e7a2aad - "Get started": 38fdf056 --- -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; +Nano Banana Pro는 Google DeepMind의 주력 이미지 모델(Gemini 3 Pro Image)로, 스튜디오 품질의 이미지 생성 및 편집을 위한 모델입니다. 이 모델은 일상적인 창작을 넘어 프로덕션 수준의 비주얼을 제공하며, 기본 4K 해상도, 10개 언어의 정밀한 텍스트 렌더링, 다중 이미지 블렌딩, 정확한 실사 묘사를 위한 검색 기반 세계 지식 등 고급 기능을 갖추고 있습니다. -Nano Banana Pro는 Google DeepMind의 주력 이미지 모델(Gemini 3 Pro Image)로, 스튜디오 품질의 이미지 생성 및 편집을 위한 솔루션입니다. 이 모델은 일상적인 창작을 넘어 프로덕션 수준의 시각 자료를 제공합니다. 기본 4K 해상도, 10개 언어의 정확한 텍스트 렌더링, 다중 이미지 블렌딩, 정확한 실사 묘사를 위한 검색 기반 세계 지식 등 고급 기능을 갖추고 있습니다. +## Nano Banana Pro의 강점 - - - -## Nano Banana Pro의 기능 - -- **4K 생성**: 기본 4K 해상도로 이미지를 생성하고 편집할 수 있으며, 스튜디오 품질의 색상 보정, 각도 제어, 초점 조정 기능을 제공합니다. +- **4K 생성**: 기본 4K 해상도로 이미지를 생성하고 편집할 수 있으며, 스튜디오 품질의 색상 보정, 각도 제어, 초점 조정을 제공합니다. - **세계 지식**: Google 검색의 지식 베이스를 활용하여 잘 알려지지 않은 랜드마크, 특수 객체, 문화적 세부 정보를 정확하게 생성합니다. - **텍스트 및 번역**: 깔끔하고 읽기 쉬운 텍스트를 렌더링하며 10개 언어의 감지 및 번역을 지원합니다. - **다중 이미지 블렌딩**: 최대 14개의 이미지를 정밀한 구성 제어로 블렌딩할 수 있습니다. - **캐릭터 및 주제 일관성**: 복잡한 다중 주제 구성에서도 캐릭터 유사성과 객체 충실도를 유지합니다. -- **고급 추론**: 구성 가능한 사고 수준: 빠른 탐색을 위해 최소(Minimal)를 선택하거나 복잡한 레이아웃과 정밀한 제어를 위해 높음(High)/동적(Dynamic)을 선택할 수 있습니다. - -### Nano Banana Pro {#api_nano_banana_pro} - -Nano-banana Pro(Gemini 3.0 Pro Image)는 스튜디오 품질의 4K 이미지 생성 및 편집, 향상된 텍스트 렌더링과 캐릭터 일관성을 제공합니다. - -Nano Banana Pro 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Nano Banana Pro"를 검색하세요. - - +- **고급 추론**: 구성 가능한 사고 수준을 제공합니다. 빠른 탐색에는 최소(Minimal), 복잡한 레이아웃과 정밀한 제어에는 높음(High)/동적(Dynamic)을 선택하세요. -**입력 자료** +## 출력 예시 -다음 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요: - - - - `LoadImage` 노드 11 · `api_nano_banana_pro_input_image_1.png` - - - `LoadImage` 노드 12 · `api_nano_banana_pro_input_image_2.png` - - - -**출력 예시** +두 개의 참조 이미지를 하나의 스튜디오 품질 결과물로 결합하는 다중 이미지 블렌딩: ![Nano Banana Pro 예시](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_nano_banana_pro.png) -## 어떤 모델을 선택해야 하나요? - -| 모델 | 추천 용도 | -|-------|----------| -| **[Nano Banana 2 Lite](/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite)** | 속도와 비용: 빠른 반복 작업, 고처리량 pipeline, 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** | 전문가용 사용 사례: 최대 품질, 4K 생성, 복잡한 레이아웃과 정밀한 제어 | - -## 시작하기 - -1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하세요 -2. 캔버스를 더블클릭하고 "Nano Banana Pro" 노드를 검색하세요 -3. 또는 Template Library에서 바로 사용할 수 있는 워크플로를 이용하세요 -4. 참조 이미지를 업로드하고, 프롬프트를 입력한 다음, 원하는 thinking level을 선택하세요 +## ComfyUI에서 사용하기 - -Nano Banana Pro는 Nano Banana 제품군 중 최고 품질의 출력을 제공합니다. 더 낮은 비용으로 더 빠른 생성을 원한다면 [Nano Banana 2 Lite](/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite) 또는 [Nano Banana 2](/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2)를 고려해 보세요. - + +스튜디오 품질의 이미지 생성 및 편집 워크플로를 ComfyUI에서 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..34333a5bb --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro/workflow.mdx @@ -0,0 +1,70 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Nano Banana Pro 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Nano Banana Pro 스튜디오 품질의 이미지 생성 및 편집 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: e9e0fc74 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 23201f75 + "Nano Banana Pro {#api_nano_banana_pro}": c1b1cc6d + "Which model should you pick?": 7e7a2aad + "Get started": 38fdf056 +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드에서는 ComfyUI에서 Nano Banana Pro 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 모델이 무엇이고 어떤 기능에 가장 적합한지 알아보려면 [Nano Banana Pro 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro)를 참조하세요. + + + + +## Nano Banana Pro {#api_nano_banana_pro} + +Nano-banana Pro(Gemini 3.0 Pro Image)는 향상된 텍스트 렌더링과 캐릭터 일관성을 갖춘 스튜디오 품질의 4K 이미지 생성 및 편집 도구입니다. + +Nano Banana Pro 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Nano Banana Pro"를 검색하세요. + + + +**입력 파일** + +다음 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요: + + + + `LoadImage` 노드 11 · `api_nano_banana_pro_input_image_1.png` + + + `LoadImage` 노드 12 · `api_nano_banana_pro_input_image_2.png` + + + +**출력 예시** + +![Nano Banana Pro 출력 예시](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_nano_banana_pro.png) + +## 어떤 모델을 선택해야 할까요? + +| 모델 | 추천 대상 | +|-------|----------| +| **[Nano Banana 2 Lite](/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite)** | 속도와 비용: 빠른 반복 작업, 높은 처리량 파이프라인, 낮은 지연 시간 애플리케이션 | +| **[Nano Banana 2](/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2)** | 대부분의 크리에이터: 일반적인 이미지 생성 및 편집을 위한 균형 잡힌 품질과 속도 | +| **Nano Banana Pro** | 전문가용 사용 사례: 최고 품질, 4K 생성, 복잡한 레이아웃 및 정밀한 제어 | + +## 시작하기 + +1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트합니다. +2. 캔버스를 더블 클릭하고 "Nano Banana Pro" 노드를 검색합니다. +3. 또는 템플릿 라이브러리에서 바로 사용할 수 있는 워크플로를 사용합니다. +4. 참조 이미지를 업로드하고 프롬프트를 입력한 다음 원하는 사고 수준을 선택합니다. + + +Nano Banana Pro는 Nano Banana 제품군에서 가장 높은 품질의 출력을 제공합니다. 더 저렴한 비용으로 더 빠른 생성이 필요하다면 [Nano Banana 2 Lite](/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite) 또는 [Nano Banana 2](/ko/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2)를 고려하세요. + diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0.mdx index 84da99bbb..c1d8a8f8c 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0.mdx @@ -1,98 +1,33 @@ --- title: "ComfyUI에서 Grok Imagine Image 2.0: AI 이미지 생성 및 편집" description: "ComfyUI에서 Grok Imagine Image 2.0으로 이미지를 생성하고 편집하세요: Aurora 엔진, 선명한 짧은 텍스트 렌더링, 1K/2K 출력, 최대 3개의 참조 이미지" -sidebarTitle: "Grok Imagine Image 2.0" -translationSourceHash: b6238914 +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: 9e241e30 translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 15a5bfab - "Grok Imagine Image 2.0: Text to Image": 4a064d02 - "Grok Imagine Image 2.0: Image Edit": dbe6e6c7 --- -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; Grok Imagine Image 2.0은 ComfyUI에서 Grok 파트너 노드를 통해 사용할 수 있는 xAI의 최신 이미지 모델입니다. Aurora 엔진을 기반으로 하며, 선명한 짧은 텍스트 렌더링에 뛰어나고 14가지 화면 비율에 걸쳐 1K 또는 2K 이미지를 생성합니다. 따라서 포스터, 표지, 제품 및 브랜드 비주얼, 그리고 일관성이 중요한 캐릭터 중심 장면에 매우 적합합니다. - - +## Grok Imagine Image 2.0의 강점 -## Grok Imagine Image 2.0: 텍스트 기반 이미지 생성 +- **선명한 짧은 텍스트 렌더링**: Aurora 엔진이 짧은 텍스트를 깔끔하게 렌더링하므로 포스터, 표지, 제품 및 브랜드 비주얼에 매우 적합합니다 +- **참조 이미지 기반 이미지 편집**: 정확한 자연어 지침과 최대 3개의 참조 이미지로 요소를 수정하거나 배경을 교체하거나 장면을 리스타일링합니다 +- **캐릭터 일관성**: 캐릭터 중심 장면에서 여러 출력에 걸쳐 캐릭터의 일관성을 유지합니다 +- **14가지 화면 비율**: `1:1`부터 `9:20`까지 +- **비용 제어**: 1K 또는 2K 해상도와 낮음 또는 중간 품질 옵션으로 비용과 품질 간의 균형을 맞출 수 있습니다 -Aurora 엔진을 사용하여 단일 텍스트 프롬프트에서 포스터 스타일의 이미지를 생성합니다. 이 워크플로우는 선명한 짧은 텍스트 렌더링에 탁월하여 포스터, 표지, 제품 및 브랜드 비주얼, 캐릭터 중심 장면에 적합합니다. 14가지 비율에서 1K 또는 2K 이미지를 출력하며, 비용을 제어할 수 있는 낮음 또는 중간 품질 옵션을 제공합니다. +## 예시 출력 -Grok Imagine Image 2.0 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Grok Imagine Image 2.0"을 검색하세요 - - +선명한 텍스트 렌더링이 적용된 포스터 스타일 텍스트 기반 이미지 생성: ![Grok Imagine Image 2.0 텍스트 기반 이미지 생성 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_imagine_image_2_t2i.png) -### 워크플로우 개요 - -이 워크플로우는 두 개의 노드를 사용합니다: - -- **GrokImageNode**: 핵심 노드로, `grok-imagine-image-2.0` 모델로 구성됩니다. -- **SaveImageAdvanced**: 생성된 이미지를 PNG로 저장합니다. - -### 실행 단계 - -1. **프롬프트 입력**: **GrokImageNode**에서 렌더링하려는 장면, 스타일, 텍스트를 설명합니다. -2. **비율 선택**: `1:1`부터 `9:20`까지 14가지 비율 중에서 선택합니다. -3. **해상도 선택**: 더 빠른 결과를 위해 `1K` 또는 더 많은 디테일을 위해 `2K`를 선택합니다. -4. **품질 설정**: 비용과 품질을 제어하기 위해 `low` 또는 `medium`을 설정합니다. -5. **시드 설정**: 노드 재실행 여부를 제어합니다. 시드와 관계없이 출력은 재현되지 않습니다 -6. **실행 대기열 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성합니다. - -## Grok Imagine Image 2.0: 이미지 편집 - -정확한 자연어 지침과 최대 3개의 참조 이미지를 사용하여 이미지를 편집하세요. 이 워크플로를 사용하면 특정 요소를 수정하고, 배경을 교체하고, 장면을 리스타일링하거나, 여러 출력에서 캐릭터의 일관성을 유지할 수 있습니다. Aurora 엔진은 14가지 화면 비율에서 1K 또는 2K 해상도로 선명한 짧은 텍스트 렌더링을 제공합니다. - -Grok Imagine Image 2.0 이미지 편집 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Grok Imagine Image 2.0" 검색 - - - -
-입력 자료 - -이 워크플로를 사용해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: - - - - 코발트 블루 질감 의상을 입은 젊은 여성 이미지로, 캐릭터 참조로 사용됩니다 - - - 각진 분홍색 매트 립스틱 이미지로, 제품 참조로 사용됩니다 - - -
+캐릭터 및 제품 참조 이미지를 활용한 이미지 편집: ![Grok Imagine Image 2.0 이미지 편집 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_imagine_image_2_image_edit.png) -### 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 + +ComfyUI에서 텍스트 기반 이미지 생성 및 이미지 편집 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요 + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..c792675b5 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0/workflow.mdx @@ -0,0 +1,97 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Grok Imagine Image 2.0 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Grok Imagine Image 2.0 텍스트 기반 이미지 생성 및 이미지 편집 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 0b80eb0d +translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 01f13a5d + "Grok Imagine Image 2.0: Image Edit": dbe6e6c7 +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드에서는 ComfyUI에서 Grok Imagine Image 2.0 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 이 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Grok Imagine Image 2.0 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0)를 참조하세요. + + + + +## Grok Imagine Image 2.0: Text to Image + +Generate a full poster-style image from a single text prompt with the Aurora engine. This workflow excels at crisp short-text rendering, making it well suited for posters, covers, product and brand visuals, and character-driven scenes. It outputs 1K or 2K images across 14 aspect ratios, with low or medium quality options to control cost. + +Grok Imagine Image 2.0 text-to-image workflow preview + + + + Open in Comfy Cloud + + + Download JSON or search "Grok Imagine Image 2.0" in Template Library + + + +![Grok Imagine Image 2.0 text-to-image output](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_imagine_image_2_t2i.png) + +### Workflow overview + +This workflow uses two nodes: + +- **GrokImageNode**: the core node, configured with the `grok-imagine-image-2.0` model +- **SaveImageAdvanced**: saves the generated image as PNG + +### Steps to run + +1. **Enter your prompt**: describe the scene, style, and any text you want rendered in the **GrokImageNode** +2. **Choose aspect ratio**: pick from 14 ratios, from `1:1` to `9:20` +3. **Select resolution**: `1K` for faster results or `2K` for more detail +4. **Set quality**: `low` or `medium` to control cost and fidelity +5. **Set seed**: control whether the node re-runs; outputs are not reproducible regardless of seed +6. **Click Queue**: press `Ctrl+Enter` to generate + +## Grok Imagine Image 2.0: 이미지 편집 + +정확한 자연어 지침과 최대 3개의 참조 이미지로 이미지를 편집하세요. 이 워크플로를 사용하여 특정 요소를 수정하고, 배경을 바꾸고, 장면을 재스타일링하거나, 여러 출력에서 캐릭터 일관성을 유지할 수 있습니다. Aurora 엔진은 14가지 화면 비율에서 1K 또는 2K 해상도로 선명한 짧은 텍스트 렌더링을 제공합니다. + +Grok Imagine Image 2.0 이미지 편집 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Grok Imagine Image 2.0"을 검색하세요. + + + +
+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. + + +
+ +![Grok Imagine Image 2.0 이미지 편집 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_imagine_image_2_image_edit.png) + +### 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. - - - -## Grok Imagine Image Quality: 생성 +## Grok Imagine Image Quality의 강점 -`grok-imagine-image-quality` 모델로 향상된 이미지를 생성하세요. 이 모델은 표준 모델에 비해 개선된 디테일, 더 나은 텍스트 렌더링, 더 강력한 창의적 제어 기능을 제공합니다. +- **개선된 디테일**: 표준 Grok 이미지 모델보다 고품질 출력 +- **더 나은 텍스트 렌더링**: 이미지에 렌더링하려는 텍스트가 포함된 프롬프트를 처리합니다 +- **더 강력한 창의적 제어**: 표준 모델에 비해 생성된 결과를 더 잘 제어합니다 +- **해상도 옵션**: 1K 또는 2K 출력 -Grok Imagine Image Quality 생성 워크플로우 미리보기 +## 출력 예시 - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Grok Imagine Image Quality" 검색 - - +`grok-imagine-image-quality` 모델로 향상된 이미지 생성: ![Grok Imagine Image Quality 생성 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_imagine_image_quality_image_generation.png) -### 워크플로우 개요 - -이 워크플로우는 두 개의 노드를 사용합니다: - -- **GrokImageNode**: `grok-imagine-image-quality` 모델로 구성된 핵심 노드 -- **SaveImage**: 생성된 이미지를 저장합니다 - -### 실행 단계 +## ComfyUI에서 사용하기 -1. **프롬프트 입력**: **GrokImageNode**에 장면과 렌더링하려는 텍스트를 설명하세요 -2. **가로세로 비율 선택**: 사용 가능한 비율 중에서 선택하세요 -3. **해상도 설정**: `1K` 또는 `2K` -4. **실행 대기열 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성하세요 \ No newline at end of file + +ComfyUI에서 이미지 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요 + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..15fd655f2 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality/workflow.mdx @@ -0,0 +1,46 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Grok Imagine Image Quality 워크플로우" +description: "로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI로 Grok Imagine Image Quality 생성 워크플로우를 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로우" +translationSourceHash: 87e27d34 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality/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 Grok Imagine Image Quality 워크플로우를 실행하는 방법을 설명합니다. 이 모델이 무엇이며 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Grok Imagine Image Quality 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality)를 참조하세요. + + + + +## Grok Imagine Image Quality: 생성 + +`grok-imagine-image-quality` 모델로 향상된 이미지를 생성하세요. 이 모델은 표준 모델에 비해 개선된 디테일, 더 나은 텍스트 렌더링, 더 강력한 창의적 제어 기능을 제공합니다. + +Grok Imagine Image Quality 생성 워크플로우 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Grok Imagine Image Quality" 검색 + + + +![Grok Imagine Image Quality 생성 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_imagine_image_quality_image_generation.png) + +### 워크플로우 개요 + +이 워크플로우는 두 개의 노드를 사용합니다: + +- **GrokImageNode**: `grok-imagine-image-quality` 모델로 구성된 핵심 노드 +- **SaveImage**: 생성된 이미지를 저장합니다 + +### 실행 단계 + +1. **프롬프트 입력**: **GrokImageNode**에 장면과 렌더링하려는 텍스트를 설명합니다 +2. **비율 선택**: 사용 가능한 비율 중에서 선택합니다 +3. **해상도 설정**: `1K` 또는 `2K` +4. **Queue(실행 대기열) 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성합니다 \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image.mdx index b5bd1adad..591977bcd 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image.mdx @@ -1,93 +1,32 @@ --- title: "ComfyUI에서 Grok Imagine Image: AI 이미지 생성 및 편집" -description: "ComfyUI에서 Grok Imagine Image 모델로 이미지 생성 및 편집: 텍스트 기반 이미지 생성, 자연어 이미지 편집" -sidebarTitle: "Grok Imagine Image" -translationSourceHash: da08b25f +description: "ComfyUI에서 Grok Imagine Image 모델로 이미지 생성 및 편집: 텍스트 기반 이미지 생성 및 자연어 이미지 편집" +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: 3eea1472 translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-image.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 705f57db - "Grok: Text to Image": 89ca32a4 - "Grok: Image Edit": 55cf9022 --- -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; +Grok Image는 xAI의 이미지 생성 모델로, ComfyUI에서 Grok 파트너 노드를 통해 사용할 수 있습니다. 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성하고 자연어 지침으로 업로드된 이미지를 편집할 수 있으며, 13가지 종횡비와 1K 또는 2K 출력을 지원합니다. -Grok Image는 xAI의 이미지 생성 모델로, ComfyUI에서 Grok 파트너 노드를 통해 사용할 수 있습니다. 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성하고, 자연어 지침으로 업로드된 이미지를 편집할 수 있으며, 13가지 종횡비와 1K 또는 2K 출력을 지원합니다. +## Grok Imagine Image가 뛰어난 점 - - +- **텍스트 기반 이미지 생성**: 장면과 스타일을 설명하는 텍스트 프롬프트에서 단일 이미지를 생성합니다 +- **자연어 이미지 편집**: 원본 구성을 유지하면서 프롬프트에 따라 업로드된 이미지를 편집하여 장면, 조명 또는 스타일을 변경합니다 +- **유연한 종횡비**: `1:1`, `16:9`, `9:16`을 포함한 13가지 종횡비를 지원합니다 +- **해상도 옵션**: 1K 또는 2K로 출력합니다 -## Grok: 텍스트 기반 이미지 생성 +## 출력 예시 -표준 `grok-imagine-image` 모델을 사용하여 텍스트 프롬프트로부터 이미지를 생성합니다. 이 워크플로는 ComfyUI에서 Grok을 사용하여 단일 이미지를 생성하는 가장 빠른 방법이며, 13가지 비율과 1K 또는 2K 출력을 지원합니다. +단일 프롬프트에서 텍스트 기반 이미지 생성: -Grok Imagine 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 미리보기 +![Grok 텍스트 기반 이미지 생성 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_text_to_image.png) - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Grok Imagine" 검색 - - - -![Grok Imagine 텍스트 기반 이미지 생성 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_text_to_image.png) - -### 워크플로우 개요 - -이 워크플로는 두 개의 노드를 사용합니다. - -- **GrokImageNode**: `grok-imagine-image` 모델로 구성된 핵심 노드 -- **SaveImage**: 생성된 이미지를 저장합니다 - -### 실행 단계 - -1. **프롬프트 입력**: **GrokImageNode**에서 장면과 스타일을 설명합니다 -2. **비율 선택**: `1:1`, `16:9`, `9:16` 등 다양한 비율 중에서 선택합니다 -3. **해상도 설정**: `1K` 또는 `2K` 중에서 선택합니다 -4. **실행 대기열 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성합니다 - -## Grok: 이미지 편집 - -업로드된 이미지를 자연어 지시로 편집합니다. 이 워크플로는 원본 구성을 유지하면서 프롬프트에 따라 장면, 조명 또는 스타일을 변경합니다. - -Grok 이미지 편집 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 'Grok Imagine' 검색 - - - -
-입력 자료 - -이 워크플로를 시험하려면 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요. - - - - 편집의 기본 이미지로 사용되는 로봇 디자인 - - -
+자연어 지침으로 원본 구성을 유지한 채 이미지 편집: ![Grok 이미지 편집 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_image_edit.png) -### 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. + +ComfyUI에서 텍스트 기반 이미지 생성 및 이미지 편집 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요 + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..50ebabfe2 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image/workflow.mdx @@ -0,0 +1,92 @@ +--- +title: "ComfyUI의 Grok Imagine Image 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Grok Imagine Image 텍스트 기반 이미지 생성 및 이미지 편집 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 0437fa1e +translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-image/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": f6fbba20 + "Grok: Text to Image": 89ca32a4 + "Grok: Image Edit": 55cf9022 +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드에서는 ComfyUI에서 Grok Imagine Image 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 이 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Grok Imagine Image 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image)를 참조하세요. + + + + +## Grok: 텍스트 기반 이미지 생성 + +표준 `grok-imagine-image` 모델로 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성합니다. 이 워크플로우는 ComfyUI에서 Grok으로 단일 이미지를 생성하는 가장 빠른 방법으로, 13가지 종횡비와 1K 또는 2K 출력을 지원합니다. + +Grok 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Grok Imagine" 검색 + + + +![Grok 텍스트 기반 이미지 생성 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_text_to_image.png) + +### 워크플로우 개요 + +이 워크플로우는 두 개의 노드를 사용합니다: + +- **GrokImageNode**: `grok-imagine-image` 모델로 구성된 핵심 노드 +- **SaveImage**: 생성된 이미지를 저장합니다 + +### 실행 단계 + +1. **프롬프트 입력**: **GrokImageNode**에서 장면과 스타일을 설명합니다 +2. **종횡비 선택**: `1:1`, `16:9`, `9:16` 등 다양한 비율 중에서 선택합니다 +3. **해상도 설정**: `1K` 또는 `2K` +4. **실행 대기열 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성합니다 + +## Grok: 이미지 편집 + +업로드한 이미지를 자연어 지시로 편집합니다. 이 워크플로는 원본 구성을 유지하면서 프롬프트에 따라 장면, 조명 또는 스타일을 변경합니다. + +Grok 이미지 편집 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Grok Imagine"을 검색하세요. + + + +
+입력 자료 + +이 샘플 입력 이미지를 다운로드하여 워크플로를 사용해 보세요. + + + + 편집에 사용할 기본 이미지인 로봇 디자인 + + +
+ +![Grok 이미지 편집 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_image_edit.png) + +### 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. - - - -## Grok Imagine Video 1.5: 이미지 투 비디오 - -Grok Imagine Video 1.5 워크플로우 - - - - Comfy Cloud 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Grok Imagine Video 1.5" 검색 - - - - - 이 워크플로의 예제 입력 이미지를 가져오세요. - -### 워크플로 개요 - -이 워크플로우는 세 개의 노드를 사용합니다: -- **LoadImage** — 시작 이미지 프레임 제공 -- **GrokVideoNode** — `grok-imagine-video-1.5` 모델로 구성된 핵심 노드 -- **SaveVideo** — 생성된 기본 오디오 포함 비디오 저장 - -### 실행 단계 - -1. **시작 이미지 업로드** — **LoadImage** 노드를 사용하여 참조 이미지 로드 -2. **프롬프트 입력** — **GrokVideoNode**에서 움직임, 분위기, 장면 동작 설명 -3. **모델 선택** — `grok-imagine-video-1.5`가 선택되었는지 확인 -4. **해상도 설정** — 출력 해상도 선택 (`720p` 권장) -5. **길이 설정** — 비디오 길이(초) 선택 -6. **시드 설정**: 노드 재실행 여부를 제어하며, 출력은 재현되지 않습니다 -7. **큐 실행** — `Ctrl+Enter`를 눌러 생성 - -### 출력 +## Grok Imagine Video 1.5가 뛰어난 점 -생성된 비디오에는 움직임과 동기화된 **기본 오디오**가 포함되며, **SaveVideo** 노드를 통해 자동으로 저장됩니다. +- **이미지 기반 비디오 생성**: 단일 입력 이미지에서 고품질 비디오를 생성합니다 +- **기본 오디오**: 음향 효과, 분위기, 대화가 동일한 추론 패스에서 합성되므로 별도의 오디오 파이프라인이 필요하지 않습니다 +- **현실적인 움직임**: 움직임이 생성된 오디오와 동기화된 상태를 유지합니다 +- **최대 1080p 출력**: 1.5 모델은 1080p 해상도를 지원합니다 +- **유연한 재생 시간**: 비디오 길이는 1초에서 15초까지 가능합니다 -### 팁 +## ComfyUI에서 사용하기 -- 최상의 결과를 위해 고품질 입력 이미지 사용 -- 프롬프트는 **시각적 장면**과 **움직임 역학**을 모두 설명할 때 가장 효과적입니다 -- 다양한 결과를 위해 시드 값을 변경해 보세요 \ No newline at end of file + +ComfyUI에서 이미지 기반 비디오 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요 + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..58bf551b8 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5/workflow.mdx @@ -0,0 +1,58 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Grok Imagine Video 1.5 워크플로우" +description: "로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI의 Grok Imagine Video 1.5 이미지 기반 비디오 생성 워크플로우를 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로우" +translationSourceHash: 7f07dd7f +translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Grok Imagine Video 1.5 워크플로우를 실행하는 방법을 설명합니다. 이 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Grok Imagine Video 1.5 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5)를 참조하세요. + + + + +## Grok Imagine Video 1.5: 이미지 기반 비디오 생성 + +Grok Imagine Video 1.5 워크플로우 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Grok Imagine Video 1.5"를 검색하세요. + + + + + 이 워크플로우의 예제 입력 이미지를 받으세요. + +### 워크플로우 개요 + +이 워크플로우는 세 개의 노드를 사용합니다: +- **LoadImage**: 시작 이미지 프레임을 제공합니다. +- **GrokVideoNode**: `grok-imagine-video-1.5` 모델로 구성된 핵심 노드입니다. +- **SaveVideo**: 생성된 비디오를 네이티브 오디오와 함께 저장합니다. + +### 실행 단계 + +1. **시작 이미지 업로드**: **LoadImage** 노드를 사용하여 참조 이미지를 로드합니다. +2. **프롬프트 입력**: **GrokVideoNode** 노드에서 동작, 분위기, 장면 역학을 설명합니다. +3. **모델 선택**: `grok-imagine-video-1.5`가 선택되어 있는지 확인합니다. +4. **해상도 설정**: 출력 해상도를 선택합니다 (`720p` 권장). +5. **재생 시간 설정**: 비디오 길이를 초 단위로 선택합니다. +6. **시드 설정**: 노드의 재실행 여부를 제어합니다. 시드와 관계없이 출력은 재현되지 않습니다. +7. **실행 대기열 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성합니다. + +### 출력 + +생성된 비디오에는 동작과 동기화된 **네이티브 오디오**가 포함되며, **SaveVideo** 노드를 통해 자동으로 저장됩니다. + +### 팁 + +- 최상의 결과를 얻으려면 고품질 입력 이미지를 사용하세요. +- 프롬프트는 **시각적 장면**과 **모션 역학**을 모두 설명할 때 가장 잘 작동합니다. +- 다른 결과를 원하면 시드 값을 변경해 보세요. \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-video/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-video/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..3c46f4682 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-video/workflow.mdx @@ -0,0 +1,194 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Grok Imagine 비디오 워크플로" +description: "ComfyUI에서 로컬 또는 Comfy Cloud로 Grok Imagine 비디오 생성, 비디오 편집, 비디오 확장 및 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로를 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 48ef822f +translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-video/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": d0f328fc + "Grok: Video Generation": ccfb7116 + "Grok: Video Edit": 364d178b + "Grok: Video Extend": 6b55d187 + "Grok: Reference to Video": b1fd0915 +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드에서는 ComfyUI에서 Grok Imagine Video 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇이고 어떤 기능이 가장 뛰어난지 알아보려면 [Grok Imagine Video 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/grok/grok-video)를 참조하세요. + + + + +## Grok: 비디오 생성 + +텍스트 프롬프트에서 짧은 비디오를 생성하고, 선택적으로 시작 이미지를 사용할 수 있습니다. 이 워크플로는 `grok-imagine-video` 모델을 사용하여 오디오가 동기화된 최대 15초 클립을 생성합니다. + + + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Grok Imagine" 검색 + + + +
+입력 자료 + +이 워크플로를 사용해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + + + + 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. + + + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Grok Imagine"을 검색하세요. + + + +
+입력 자료 + +이 워크플로를 사용해 보려면 샘플 입력 비디오를 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. + + + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Grok Imagine" 검색 + + + +
+입력 자료 + +이 샘플 입력 비디오를 다운로드하여 워크플로를 사용해 보세요: + + + + 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. + + + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Grok Imagine"을 검색하세요 + + + +
+입력 자료 + +이 워크플로를 사용해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + + + + 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. + + + + +## HappyHorse 1.0 이미지 기반 비디오 생성 + +단일 이미지에서 강력한 미적 제어와 멀티 샷 일관성을 갖춘 시네마틱 비디오를 생성합니다. + + + + + + + + + Comfy Cloud에서 이미지 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + HappyHorse 1.0 이미지 기반 비디오 생성 워크플로 파일을 받으세요. + + + +![HappyHorse 1.0 이미지 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_0_i2v-1.webp) + + + 이 워크플로의 예제 입력 이미지를 받으세요. + + +## HappyHorse 1.0 텍스트 기반 비디오 생성 + +순수한 텍스트 프롬프트만으로 시네마틱한 비디오를 생성하며, 멀티 샷 시퀀싱과 정제된 시각적 분위기를 제공합니다. + + + + + + Comfy Cloud에서 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + HappyHorse 1.0 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로 파일을 받아보세요. + + + +![HappyHorse 1.0 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_0_t2v-1.webp) + +## HappyHorse 1.0 레퍼런스 기반 비디오 생성 + +레퍼런스 피사체를 사용하여 비디오 생성을 유도하고, 시네마틱한 다중 샷 시퀀스에서 정체성을 유지합니다. + + + + Comfy Cloud에서 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + HappyHorse 1.0 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로 파일을 다운로드하세요. + + + +![HappyHorse 1.0 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_0_r2v-1.webp) + + + + 예제 자동차 레퍼런스 이미지를 다운로드하세요. + + + 예제 인물 레퍼런스 이미지를 다운로드하세요. + + + +## HappyHorse 1.0 비디오 편집 + +V2V 및 SV2V 편집 워크플로를 사용하여 모션과 구도를 유지하면서 기존 영상을 변환하거나 피사체를 교체/삽입하세요. + + + + Comfy Cloud에서 비디오 편집 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + HappyHorse 1.0 비디오 편집 워크플로 파일을 다운로드하세요. + + + +![HappyHorse 1.0 비디오 편집 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_0_video_edit-1.webp) + + + + 비디오 편집 워크플로용 예제 입력 이미지를 다운로드하세요. + + + 비디오 편집 워크플로용 예제 입력 비디오를 다운로드하세요. + + diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1.mdx index 0ab99f542..14d79fa8a 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1.mdx @@ -1,29 +1,18 @@ --- title: "ComfyUI에서 HappyHorse 1.1 비디오 생성" description: "ComfyUI 파트너 노드로 HappyHorse 1.1을 사용하여 이미지 기반, 텍스트 기반, 레퍼런스 기반 비디오를 생성하세요. 네이티브 동기화 오디오와 멀티샷 장면을 지원합니다." -sidebarTitle: "HappyHorse 1.1" -translationSourceHash: d38c6fbf +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: 8625d167 translationFrom: tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 6ae1c8e8 - "Highlights": 10f03d9f - "HappyHorse 1.1 text-to-video": e06a1095 - "HappyHorse 1.1 image-to-video": 712c429c - "HappyHorse 1.1 reference-to-video": db2447f9 - "Getting started": 27bbb438 --- +HappyHorse 1.1은 Alibaba의 프로덕션급 비디오 생성 모델의 최신 릴리스로, 이제 ComfyUI에서 파트너 노드로 제공됩니다. 실제 창작 프로덕션(짧은 에피소드 시리즈, 이커머스 광고, 브랜드 마케팅 콘텐츠, 게임 컷씬)을 위해 설계되었습니다. -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; - -HappyHorse 1.1은 Alibaba의 프로덕션급 비디오 생성 모델의 최신 릴리스로, 이제 ComfyUI에서 파트너 노드로 제공됩니다. 실제 창작 프로덕션: 짧은 에피소드 시리즈, 이커머스 광고, 브랜드 마케팅 콘텐츠, 게임 컷씬을 위해 설계되었습니다. - -가장 두드러진 기능은 **네이티브 동기화 오디오 생성**입니다: HappyHorse 1.1은 대사, 음향 효과, 배경 음악을 단일 렌더 패스로 생성하며, 오디오가 비디오 타임라인에 밀접하게 동기화됩니다. 추가 오디오 단계가 필요하지 않습니다. +가장 두드러진 기능은 **네이티브 동기화 오디오 생성**입니다. HappyHorse 1.1은 대사, 음향 효과, 배경 음악을 단일 렌더 패스로 생성하며, 오디오가 비디오 타임라인에 밀접하게 동기화됩니다. 추가 오디오 단계가 필요하지 않습니다. 버전 1.1은 동적 표현 모션, 일관된 캐릭터 렌더링, 신뢰할 수 있는 프롬프트 준수, 안정적인 텍스트 렌더링, 사실적인 시네마틱 프레이밍 등 프로덕션에 핵심적인 다섯 가지 기능을 목표로 합니다. -## 주요 기능 +## HappyHorse 1.1의 강점 - **네이티브 오디오-비디오 동기화**: 대사, SFX, 배경 음악이 한 번의 패스로 생성되며 추가 단계 없음 - **세 가지 생성 경로**: 텍스트 기반 비디오 생성 (T2V), 이미지 기반 비디오 생성 (I2V), 레퍼런스 기반 비디오 생성 (R2V) @@ -35,67 +24,8 @@ HappyHorse 1.1은 Alibaba의 프로덕션급 비디오 생성 모델의 최신 - **유연한 출력**: 720p 및 1080p, 3~15초, 종횡비 16:9 / 9:16 / 1:1 / 4:3 / 3:4 / 21:9 등 - **프로덕션 준비 완료된 비주얼**: v1.0의 반짝이는 피부와 과도한 샤프닝 문제를 해결하여 자연스러운 클로즈업 및 시리즈 콘텐츠 제공 - - - -## HappyHorse 1.1 텍스트 기반 비디오 생성 - -처음부터 전체 장면을 구축하세요. 스타일, 샷 크기, 조명, 액션, 오디오를 프롬프트를 통해 완전히 제어합니다. HappyHorse 1.1이 대사, 음향 효과, 음악이 포함된 단일 비디오를 반환합니다. - - - - Comfy Cloud에서 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. - - - 워크플로 JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "HappyHorse 1.1"을 검색하세요. - - - -![HappyHorse 1.1 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_1_t2v-1.webp) - -## HappyHorse 1.1 이미지 기반 비디오 생성 - -정적 첫 프레임을 애니메이션화하세요. 이미지가 이미 스타일을 담고 있으므로 모션과 카메라 움직임을 설명합니다. HappyHorse 1.1이 오디오가 포함된 비디오를 반환합니다. - - - - Comfy Cloud에서 이미지 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. - - - 워크플로 JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "HappyHorse 1.1"을 검색하세요. - - - 이 워크플로의 예제 입력 이미지를 가져오세요. - - - -![HappyHorse 1.1 이미지 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_1_i2v-1.webp) - -## HappyHorse 1.1 레퍼런스 기반 비디오 생성 - -멀티 캐릭터 무대극을 구성하세요. 캐릭터와 장면을 레퍼런스 이미지에 매핑한 다음, 타임스탬프가 찍힌 스토리보드와 캐릭터별 대사를 통해 연출합니다. 생성당 최대 9개의 레퍼런스 이미지를 지원하며, 캐릭터와 장면 레퍼런스가 분리되어 배경이 변경되어도 캐릭터가 일관되게 유지됩니다. - - - - Comfy Cloud에서 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. - - - 워크플로 JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "HappyHorse 1.1"을 검색하세요. - - - 예제 캐릭터 레퍼런스 이미지를 가져오세요. - - - 예제 장면 레퍼런스 이미지를 가져오세요. - - - -![HappyHorse 1.1 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_1_r2v-1.webp) - -## 시작하기 +## ComfyUI에서 사용하기 -1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하세요. -2. 노드 라이브러리에서 HappyHorse 노드를 찾거나("HappyHorse" 검색) 템플릿 라이브러리에서 미리 만들어진 템플릿을 로드하세요. -3. 모드를 선택하세요: 텍스트 기반 비디오 생성, 이미지 기반 비디오 생성, 레퍼런스 기반 비디오 생성. -4. 프롬프트와 레퍼런스 이미지를 연결한 다음 실행하세요. -5. 출력물은 720p 또는 1080p로 오디오가 포함되어 생성됩니다. + +ComfyUI에서 텍스트 기반, 이미지 기반, 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..f40c8abd5 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1/workflow.mdx @@ -0,0 +1,82 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 HappyHorse 1.1 워크플로" +description: "ComfyUI에서 HappyHorse 1.1 텍스트 기반 비디오 생성, 이미지 기반 비디오 생성 및 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 9625b494 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": fc234328 + "HappyHorse 1.1 text-to-video": e06a1095 + "HappyHorse 1.1 image-to-video": 712c429c + "HappyHorse 1.1 reference-to-video": db2447f9 + "Getting started": 27bbb438 +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드에서는 ComfyUI에서 HappyHorse 1.1 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [HappyHorse 1.1 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1)를 참조하세요. + + + + +## HappyHorse 1.1 텍스트 기반 비디오 생성 + +완전한 장면을 처음부터 구축하세요. 스타일, 샷 크기, 조명, 동작, 오디오를 프롬프트를 통해 완전히 제어할 수 있습니다. HappyHorse 1.1은 대화, 사운드 효과, 음악이 포함된 단일 비디오를 반환합니다. + + + + Comfy Cloud에서 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + 워크플로 JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "HappyHorse 1.1"을 검색하세요. + + + +![HappyHorse 1.1 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_1_t2v-1.webp) + +## HappyHorse 1.1 이미지 기반 비디오 생성 + +정적 첫 프레임을 애니메이트합니다. 이미지가 이미 비주얼을 담고 있으므로, 움직임과 카메라 무브만 설명하면 됩니다. HappyHorse 1.1은 오디오가 포함된 비디오를 반환합니다. + + + + Comfy Cloud에서 이미지 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 실행해 보세요. + + + 워크플로 JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "HappyHorse 1.1"을 검색하세요. + + + 이 워크플로용 예제 입력 이미지를 받아보세요. + + + +![HappyHorse 1.1 이미지 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_1_i2v-1.webp) + +## HappyHorse 1.1 레퍼런스 기반 비디오 생성 + +다중 캐릭터 무대극을 연출하세요. 캐릭터와 장면을 참조 이미지에 매핑하고, 타임스탬프가 지정된 스토리보드와 캐릭터별 대사를 통해 지시하세요. 생성당 최대 9개의 참조 이미지를 지원하며, 캐릭터와 장면 참조가 분리되어 배경이 바뀌어도 캐릭터 일관성이 유지됩니다. + + + + Comfy Cloud에서 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + 워크플로 JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "HappyHorse 1.1"을 검색하세요. + + + 예시 캐릭터 참조 이미지를 받아보세요. + + + 예시 장면 참조 이미지를 받아보세요. + + + +![HappyHorse 1.1 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_1_r2v-1.webp) + +## 시작하기 + +1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하세요. +2. 노드 라이브러리에서 HappyHorse 노드를 찾거나("HappyHorse" 검색), 템플릿 라이브러리에서 준비된 템플릿을 불러오세요. +3. 모드를 선택하세요: 텍스트 기반 비디오 생성, 이미지 기반 비디오 생성, 또는 레퍼런스 기반 비디오 생성. +4. 프롬프트와 참조 이미지를 연결한 다음 실행하세요. +5. 출력은 720p 또는 1080p로 오디오가 포함된 상태로 제공됩니다. diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx index fa0ba9cc1..5d30eb56e 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx @@ -1,19 +1,11 @@ --- title: "Hunyuan 3D 파트너 노드 모델 생성 ComfyUI 공식 예제" description: "이 글에서는 ComfyUI에서 Hunyuan 3D 노드의 API를 사용해 3D 모델을 생성하는 방법을 소개합니다." -sidebarTitle: "Hunyuan 3D 3.0" -translationSourceHash: 7f0c6e9b +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: b5ccba6c translationFrom: tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 312a61a4 - "Use cases": 60e6d268 - "Getting started": ee6f5089 - "Advanced features": a9cda346 --- -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; - Hunyuan 3D 3.0은 텐센트가 개발한 최첨단 3D 생성 모델로, 몇 분 내에 3D 콘텐츠를 제작할 수 있게 해줍니다. 기존의 3D 모델링 파이프라인보다 훨씬 낮은 진입 장벽으로 텍스트 프롬프트, 이미지 또는 스케치로부터 생산 준비가 완료된 3D 자산을 생성할 수 있습니다. ComfyUI는 현재 해당 Hunyuan 3D API를 기본적으로 통합하여, ComfyUI에서 관련 노드를 편리하게 사용해 모델을 생성할 수 있도록 지원합니다. @@ -23,125 +15,15 @@ ComfyUI는 현재 해당 Hunyuan 3D API를 기본적으로 통합하여, ComfyUI - 이미지 기반 3D 생성 - 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 - - - -## 활용 사례 +## Hunyuan 3D 3.0이 뛰어난 분야 - **게임 개발 아이디어**: 리깅과 실시간 렌더링에 최적화된 토폴로지를 갖춘 캐릭터, 소품 및 환경을 빠르게 생성 - **제품 및 전자상거래**: 제품 사진을 인터랙티브한 3D 모델로 변환해 온라인에 전시 - **산업 디자인**: 스케치를 3D 프로토타입으로 변환하고 3D 프린팅 준비가 가능한 부품 분해 - **VFX 및 애니메이션**: 전문적인 UV와 PBR 재질을 갖춘 고해상도 에셋 -## 시작하기 - -### 1. 워크플로 템플릿 접근 - -1. 사이드바에서 템플릿 라이브러리를 엽니다. -2. **3D** → **Hunyuan 3D**로 이동합니다. -3. Hunyuan 3D용 워크플로 템플릿을 선택합니다. - -### 2. 워크플로 실행 - -1. 워크플로 유형에 따라 텍스트 프롬프트, 이미지 또는 스케치를 입력합니다. -2. `실행` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 모델 생성을 실행합니다. -3. 워크플로가 완료된 후 3D 모델을 미리 보고 내보냅니다. - -### HunYuan3D: 텍스트를 모델로 {#api_hunyuan3d_text_to_model} - -텍스트 프롬프트를 입력하거나 참조 이미지를 업로드하여 상세한 3D 모델 에셋을 생성하세요. - -**예시 프롬프트**: "Mechanical dolphin with gears, steampunk" - -HunYuan3D: 텍스트를 모델로 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "HunYuan3D: Text to Model"을 검색하세요 - - - -### HY 3D: 이미지를 모델로 {#api_hunyuan3d_image_to_model} - -이미지를 업로드하여 지오메트리와 PBR 텍스처를 갖춘 3D 모델을 생성하세요. 지오메트리와 재질 충실도를 높이려면 서로 다른 각도에서 촬영한 멀티뷰 이미지 2~4장을 업로드하세요. - -HY 3D: 이미지를 모델로 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "HY 3D: Image to Model"을 검색하세요 - - - -**입력 파일** - -다음 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요: - - - - `LoadImage` 노드 1 · `pink_robot_front.png` - - - `LoadImage` 노드 10 · `pink_robot_back.png` - - - -
- pink_robot_front.png - pink_robot_back.png -
- -## 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. - -HY 3D: 3D 파츠 분해 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "HY 3D: 3D 파츠 분해" 검색 - - - -### HY 3D: UV 언랩핑 {#api_hunyuan3d_model2uv} - -3D 모델을 업로드하여 UV 언랩핑을 수행합니다. 텍스처링에 최적화된 UV 레이아웃을 가진 처리된 모델을 생성합니다. - -HY 3D: UV 언랩핑 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "HY 3D: UV 언랩핑" 검색 - - - -### HY 3D: 스마트 토폴로지 {#api_hunyuan3d_smart_topology} - -하이폴리 3D 모델 파일을 업로드하세요. 지정된 축소 수준으로 폴리곤 수가 낮고 토폴로지가 최적화된 3D 모델을 생성합니다. - -HY 3D: 스마트 토폴로지 워크플로 미리보기 +## ComfyUI에서 사용하기 - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "HY 3D: 스마트 토폴로지" 검색 - - + +텍스트 기반 3D 생성, 이미지 기반 3D 생성 및 3D 후처리 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..688cb8311 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0/workflow.mdx @@ -0,0 +1,131 @@ +--- +title: "ComfyUI에서의 Hunyuan 3D 3.0 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Hunyuan 3D 3.0 텍스트 기반 3D 생성, 이미지 기반 3D 생성, 3D 후처리 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: fe9e71bd +translationFrom: tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 80dfb034 + "Getting started": ee6f5089 + "Advanced features": a9cda346 +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드에서는 ComfyUI에서 Hunyuan 3D 3.0 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 뛰어난지 알아보려면 [Hunyuan 3D 3.0 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0)를 참조하세요. + + + + +## 시작하기 + +### 1. 워크플로 템플릿에 접근 + +1. 사이드바에서 템플릿 라이브러리를 엽니다. +2. **3D** → **Hunyuan 3D**로 이동합니다. +3. Hunyuan 3D용 워크플로 템플릿을 선택합니다. + +### 2. 워크플로 실행 + +1. 워크플로 유형에 따라 텍스트 프롬프트, 이미지 또는 스케치를 입력합니다. +2. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 모델 생성을 실행합니다. +3. 워크플로가 완료된 후 3D 모델을 미리 보고 내보냅니다. + +### HunYuan3D: Text to Model {#api_hunyuan3d_text_to_model} + +텍스트 프롬프트를 입력하거나 참조 이미지를 업로드하여 상세한 3D 모델 에셋을 생성합니다. + +**예시 프롬프트**: "Mechanical dolphin with gears, steampunk" + +HunYuan3D: Text to Model 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "HunYuan3D: Text to Model" 검색 + + + +### HY 3D: Image to Model {#api_hunyuan3d_image_to_model} + +이미지를 업로드하여 지오메트리와 PBR 텍스처를 갖춘 3D 모델을 생성합니다. 서로 다른 각도에서 촬영한 2~4장의 멀티뷰 이미지를 업로드하면 지오메트리와 재질의 정확도가 향상됩니다. + +HY 3D: Image to Model 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "HY 3D: Image to Model" 검색 + + + +**입력 자료** + +다음 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드합니다. + + + + `LoadImage` 노드 1 · `pink_robot_front.png` + + + `LoadImage` 노드 10 · `pink_robot_back.png` + + + +
+ pink_robot_front.png + pink_robot_back.png +
+ +## 고급 기능 + +[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. + +HY 3D: 3D Parts Decomposition workflow preview + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "HY 3D: 3D Parts Decomposition" 검색 + + + +### HY 3D: UV 언래핑 {#api_hunyuan3d_model2uv} + +3D 모델을 업로드하여 UV 언래핑을 수행하세요. 텍스처링을 위해 최적화된 UV 레이아웃으로 처리된 모델을 생성합니다. + +HY 3D: UV Unwrapping workflow preview + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "HY 3D: UV Unwrapping" 검색 + + + +### HY 3D: 스마트 토폴로지 {#api_hunyuan3d_smart_topology} + +고폴리 3D 모델 파일을 업로드하세요. 지정된 축소 수준에 따라 폴리곤 수가 더 낮고 토폴로지가 최적화된 3D 모델을 생성합니다. + +HY 3D: Smart Topology workflow preview + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "HY 3D: Smart Topology" 검색 + + diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image.mdx index 4422d874c..b5fb4adc2 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image.mdx @@ -1,19 +1,13 @@ --- title: "Ideogram P-Image - 고속 텍스트 기반 이미지 생성" description: "ComfyUI에서 Ideogram의 고속 P-Image 모델을 사용하여 텍스트 설명으로 이미지를 생성합니다. 더 낮은 비용과 지연 시간으로 최고 수준의 모델에 필적하는 품질을 제공합니다." -sidebarTitle: "Ideogram P-Image" -translationSourceHash: ae883c64 +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: 092a2969 translationFrom: tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; - Ideogram P-Image는 Ideogram의 고속 텍스트 기반 이미지 생성 모델로, 최고 수준의 이미지 모델에 필적하는 품질을 대폭 낮은 비용과 지연 시간으로 제공합니다. 하나의 텍스트 프롬프트를 입력받아 하나의 이미지를 출력하며, 품질 수준과 해상도 옵션을 제공하여 빠른 반복 작업과 대량 생성에 적합합니다. - - - ## 주요 기능 - **속도와 가치**: 더 낮은 비용과 지연 시간으로 최고 수준의 이미지 모델에 필적하는 품질 @@ -21,24 +15,14 @@ Ideogram P-Image는 Ideogram의 고속 텍스트 기반 이미지 생성 모델 - **유연한 출력**: 1K 또는 2K 크기 클래스와 모든 종횡비 지원 - **프롬프트 업샘플링**: AUTO가 생성 전에 짧은 프롬프트를 상세한 구조화된 캡션으로 확장 -## Ideogram P-Image 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 - -Ideogram의 고속 P-Image 모델을 사용하여 텍스트 설명으로 이미지를 생성합니다. 하나의 텍스트 프롬프트를 입력받아 하나의 이미지를 출력합니다. - -Ideogram P-Image 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 미리보기 +## 출력 예시 - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON을 다운로드하거나 Template Library에서 'Ideogram P-Image'를 검색하세요. - - +하나의 프롬프트로 텍스트 기반 이미지 생성: ![Ideogram P-Image 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_ideogram_p_image_t2i.png) -## 시작하기 +## ComfyUI에서 사용하기 -1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하세요. -2. Template Library로 이동하여 `Ideogram P-Image`를 검색하세요. \ No newline at end of file + +ComfyUI에서 로컬 또는 Comfy Cloud에서 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..412ba29e8 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image/workflow.mdx @@ -0,0 +1,37 @@ +--- +title: "ComfyUI의 Ideogram P-Image 워크플로" +description: "로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI의 Ideogram P-Image 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 5671ea7c +translationFrom: tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image/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 Ideogram P-Image 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 이 모델이 무엇이며 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Ideogram P-Image 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image)를 참조하세요. + + + + +## Ideogram P-Image 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 + +Ideogram의 빠른 P-Image 모델을 사용하여 텍스트 설명으로 이미지를 생성합니다. 텍스트 프롬프트 하나를 입력하면 이미지 하나가 출력됩니다. + +Ideogram P-Image 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 “Ideogram P-Image” 검색 + + + +![Ideogram P-Image 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_ideogram_p_image_t2i.png) + +## 시작하기 + +1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하세요 +2. 템플릿 라이브러리에서 `Ideogram P-Image`를 검색하세요 \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4.mdx index ac4feaa5e..87c48e336 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4.mdx @@ -1,75 +1,29 @@ --- title: "ComfyUI Ideogram 4.0 파트너 노드 튜토리얼" description: "ComfyUI에서 Ideogram 4.0 API 파트너 노드를 사용하는 방법을 알아보세요" -sidebarTitle: "Ideogram 4.0" -translationSourceHash: e45d653d +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: bae740fc translationFrom: tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 9a8e46c4 - "Ideogram 4.0 Partner Node Text-to-Image Workflow": acf942bf - "Additional Notes": bfb9b021 - "Live Conversation with Ideogram & ComfyOrg": 9f3809e0 --- - -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; - Ideogram 4.0은 Ideogram의 최신 텍스트 기반 이미지 생성 모델로, 뛰어난 사진과 같은 사실감, 정확한 텍스트 렌더링 및 정밀한 스타일 제어 기능을 제공합니다. 일반적인 자연어 또는 **구조화된 JSON 프롬프트**를 사용해 레이아웃, 색상 및 이미지 내 텍스트에 대한 세밀한 제어가 가능합니다. - - +## Ideogram 4.0의 강점 -## Ideogram 4.0 파트너 노드 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우 +- **사진과 같은 사실감**: 생성된 이미지 전반에 걸친 뛰어난 포토리얼리즘 +- **정확한 텍스트 렌더링**: 이미지에 문자 그대로의 텍스트를 렌더링하며, 포스터와 같은 구성에 매우 적합 +- **정밀한 스타일 제어**: 구조화된 JSON 프롬프트로 스타일 팔레트, 요소 배치(`bbox`), 요소별 색상 팔레트를 제어 +- **유연한 프롬프팅**: 빠른 아이디어를 위한 일반 자연어 또는 세밀한 제어를 위한 구조화된 JSON을 지원 +- **네거티브 프롬프트 불필요**: 별도의 네거티브 프롬프트 문자열 대신 비대칭 분류기 없는 가이드를 사용 -Ideogram 4.0 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우 미리보기 +## 예시 출력 - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Ideogram v4: Text to Image (API)" 검색 - - +구조화된 JSON 프롬프트를 사용한 텍스트 기반 이미지 생성: ![Ideogram 4.0 예시 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_ideogram_v4_t2i.png) *Ideogram 4.0 API의 예시 출력* -### 프롬프트 형식 - -Ideogram V4 노드는 두 가지 프롬프트 형식을 지원합니다: - -1. **자연어**: 간단하고 직관적이며, 빠른 아이디어에 가장 적합합니다. -2. **구조화된 JSON**: 스타일 팔레트, 요소 배치(`bbox`), 이미지 내 문자열 렌더링 등에 대한 세밀한 제어가 가능합니다. 포스터와 같은 구성에 권장됩니다. - -기본 워크플로우 예제는 다음과 같은 구조화된 JSON 프롬프트를 사용합니다: -- `high_level_description`: 전체 장면 설명 -- `style_description`: 미학, 조명, 매체, 색상 팔레트 -- `compositional_deconstruction`: 각 요소별 바운딩 박스, 설명 및 색상 팔레트 - -### 워크플로우 단계 - -1. 워크플로우 파일을 다운로드하여 ComfyUI로 드래그하세요. -2. `Ideogram V4` 노드에는 이미 기본 구조화된 JSON 프롬프트가 포함되어 있습니다: 수정하거나 일반 자연어를 작성할 수 있습니다. -3. `Run`을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 이미지를 생성하세요. -4. API가 결과를 반환한 후, `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인하세요. 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다. - -### JSON 프롬프트 빌더 사용하기 (선택사항) - -워크플로우에는 구조화된 JSON 프롬프트를 만드는 데 도움을 주는 내장된 **Gemini** 노드(Gemini 3.1 Pro)가 포함되어 있습니다: - -1. Gemini 노드의 사용자 프롬프트 필드에 아이디어를 설명하세요. -2. 모델이 스키마에 맞는 JSON 프롬프트를 생성합니다. -3. `STRING` 출력을 `Ideogram V4` 노드의 `prompt` 입력에 연결하세요. -4. 워크플로우를 실행하세요. - -## 추가 참고사항 - -- **네거티브 프롬프트는 필요하지 않습니다**: Ideogram 4.0 모델은 비대칭 분류기 없는 가이드를 사용하는데, 이 방식은 별도의 네거티브 프롬프트 문자열을 요구하는 대신 무조건 패스에서 텍스트 토큰을 제거합니다. -- **모델 지원 프롬프트 생성**: ComfyUI에서 프롬프트 구성을 시각적으로 제어하려면 **Ideogram 4 프롬프트 빌더**(KJNodes)를 사용해 보세요. - -## Ideogram & ComfyOrg 창립자 대담 +## Ideogram & ComfyOrg 라이브 대담 Mohammad Norouzi(Ideogram CEO)와 Yoland Yan(ComfyOrg CEO)을 게스트로 초대한 특별 라이브 대담입니다. Purz와 Rob이 진행합니다. @@ -80,3 +34,9 @@ Mohammad Norouzi(Ideogram CEO)와 Yoland Yan(ComfyOrg CEO)을 게스트로 초 allow="accelerometer; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowFullScreen > + +## ComfyUI에서 사용하기 + + +ComfyUI에서 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요 + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..edf3fcccc --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4/workflow.mdx @@ -0,0 +1,67 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Ideogram 4.0 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Ideogram 4.0 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 6db44c8a +translationFrom: tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 1634bd6e + "Ideogram 4.0 Partner Node Text-to-Image Workflow": acf942bf + "Additional Notes": bfb9b021 +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Ideogram 4.0 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇이며 어떤 작업에 가장 뛰어난지 알아보려면 [Ideogram 4.0 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4)를 참조하세요. + + + + +## Ideogram 4.0 파트너 노드 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 + +Ideogram 4.0 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Ideogram v4: Text to Image (API)" 검색 + + + +![Ideogram 4.0 예시 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_ideogram_v4_t2i.png) +*Ideogram 4.0 API의 예시 출력* + +### 프롬프트 형식 + +Ideogram V4 노드는 두 가지 프롬프트 형식을 지원합니다: + +1. **자연어**: 간단하고 직관적이며, 빠른 아이디어 구현에 가장 적합합니다. +2. **구조화된 JSON**: 스타일 팔레트, 요소 배치(`bbox`), 이미지에 텍스트를 그대로 렌더링하는 기능을 세밀하게 제어할 수 있습니다. 포스터 형태의 구도에 권장됩니다. + +기본 워크플로 예시는 다음을 포함하는 구조화된 JSON 프롬프트를 사용합니다: +- `high_level_description`: 전체 장면 설명 +- `style_description`: 미적 스타일, 조명, 매체, 색상 팔레트 +- `compositional_deconstruction`: 요소별 경계 상자, 설명, 색상 팔레트 + +### 워크플로 단계 + +1. 워크플로 파일을 다운로드하여 ComfyUI로 드래그합니다. +2. `Ideogram V4` 노드에는 기본 구조화된 JSON 프롬프트가 이미 포함되어 있습니다: 이를 수정하거나 일반 자연어를 작성할 수 있습니다. +3. `Run`을 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter` 단축키를 사용하여 이미지를 생성합니다. +4. API가 결과를 반환한 후 `이미지 저장` 노드에서 생성된 이미지를 확인합니다. 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉터리에 저장됩니다. + +### JSON 프롬프트 빌더 사용하기 (선택 사항) + +워크플로에는 구조화된 JSON 프롬프트 작성을 돕는 **Gemini** 노드(Gemini 3.1 Pro)가 내장되어 있습니다: + +1. Gemini 노드의 사용자 프롬프트 필드에 아이디어를 설명합니다. +2. 모델이 스키마에 맞는 JSON 프롬프트를 생성합니다. +3. `STRING` 출력을 `Ideogram V4` 노드의 `prompt` 입력에 연결합니다. +4. 워크플로를 실행합니다. + +## 추가 참고 사항 + +- **네거티브 프롬프트는 필요하지 않습니다**: Ideogram 4.0 모델은 비대칭 classifier-free 가이드를 사용하며, 별도의 네거티브 프롬프트 문자열을 요구하는 대신 무조건적 패스에서 텍스트 토큰을 제거합니다. +- **모델 보조 프롬프트 구축**: ComfyUI에서 프롬프트 구성에 대한 시각적 제어를 위해 **Ideogram 4 Prompt Builder**(KJNodes) 사용을 고려하세요. diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/kling/kling-3-0/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/kling/kling-3-0/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..0de07ef63 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/kling/kling-3-0/workflow.mdx @@ -0,0 +1,117 @@ +--- +title: "ComfyUI의 Kling 3.0 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Kling 3.0 텍스트 기반 이미지 생성, 비디오 생성, 첫 번째 및 마지막 프레임 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: c032d55a +translationFrom: tutorials/partner-nodes/kling/kling-3-0/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 08180e7d + "Kling 3.0: Text to Image {#api_kling_v3_t2i}": 5e7df91d + "Kling 3.0: First Last Frame to Video {#api_kling_v3_flf2v}": dd36484f + "Legacy Kling models (EOL)": 6b40fd6e +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드에서는 ComfyUI에서 Kling 3.0 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Kling 3.0 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/kling/kling-3-0)를 참조하세요. + + + + +## Kling 3.0: 텍스트 기반 이미지 생성 {#api_kling_v3_t2i} + +Kling 3.0 모델을 사용하여 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성합니다. + +Kling 3.0: 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Kling 3.0: 텍스트 기반 이미지 생성"을 검색하세요. + + + +**예제 출력** + +![Kling 3.0: 텍스트 기반 이미지 생성 예제](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_kling_v3_t2i.png) + +## Kling 3.0: Video Generation {#api_kling_v3_video} + +Input text or image prompts to generate 15-second video sequences with multi-shot compositions, complex camera movements, and consistent subjects. + +Kling 3.0: Video Generation workflow preview + + + + Open in Comfy Cloud + + + Download JSON or search "Kling 3.0: Video Generation" in Template Library + + + +**Input materials** + +Upload this file to the matching `LoadImage` node: + + + + `LoadImage` node 1 · `boxing.png` + + + +
+ boxing.png +
+ +## 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. + +Kling 3.0: 첫 프레임과 마지막 프레임으로 비디오 생성 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Kling 3.0: First Last Frame to Video" 검색 + + + +**입력 자료** + +다음 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요: + + + + `LoadImage` 노드 1 · `goldenfish_in_bag.png` + + + `LoadImage` 노드 13 · `man_in_daydream.png` + + + +
+ goldenfish_in_bag.png + man_in_daydream.png +
+ +## 레거시 Kling 모델 (EOL) + + + **수명 종료 (EOL)**: 다음 레거시 Kling 모델 및 워크플로 템플릿은 **2026년 9월 15일**에 서비스가 종료될 예정입니다: Kling V1.5, V1.6, V2.1, V2.1 Master 및 Kolors 가상 피팅 API. 관련 파트너 노드는 ComfyUI에 남아 있지만, 이러한 모델 옵션은 서비스 종료 날짜 이후 작동이 중단됩니다. + + +### 서비스가 종료된 워크플로 템플릿 및 대체 항목 + +| 제거된 템플릿 | 권장 대체 항목 | +| :--------------- | :-------------------- | +| `api_kling_i2v` (V2.1 Master) | [`api_kling_o3_i2v`](https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/api_kling_o3_i2v.json) 또는 [`api_kling2_6_i2v`](https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/api_kling2_6_i2v.json) | +| `api_kling_effects` (V1.6) | Kling 3.0 효과 워크플로 (`api_kling_v3_*`) | +| `api_kling_flf` (V1.6) | [`api_kling_v3_flf2v`](https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/api_kling_v3_flf2v.json) 또는 [`api_kling_o3_flf2v`](https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/api_kling_o3_flf2v.json) | +| `api_kling_dual_characters_effects` (V1.6) | Kling 3.0 효과 워크플로 (`api_kling_v3_*`) | + +가상 피팅의 경우, [Flux 가상 피팅](/ko/built-in-nodes/FluxVTONode) (`api_flux_vto`) 또는 기타 지원되는 대안을 사용하세요. Flux VTO 및 Gemini 기반 패션 템플릿은 이번 서비스 종료의 영향을 받지 않습니다. diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..d7f94e40c --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control/workflow.mdx @@ -0,0 +1,86 @@ +--- +title: "ComfyUI의 Kling 2.6 모션 컨트롤 워크플로" +description: "로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI의 Kling 2.6 모션 컨트롤 워크플로를 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 65a6acbc +translationFrom: tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 9c99d21e + "Character orientation modes": aa2f7dec + "Model tiers": 430857fe + "Kling2.6: Motion Control {#api_kling_motion_control}": b36f1f3c + "Input requirements": 0ecbf467 + "Tips for better results": b6fdceb5 +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Kling 2.6 Motion Control 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇인지, 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Kling 2.6 Motion Control 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control)를 참조하세요. + + + + +## 캐릭터 방향 모드 + +`character_orientation` 매개변수는 모델이 공간 정보를 해석하는 방식을 결정하고 출력 재생 시간을 제한합니다: + +| 모드 | 설명 | 최대 재생 시간 | +|------|------|----------------| +| `video` | 출력 캐릭터 방향이 참조 비디오와 일치합니다. 댄스 시퀀스 및 정교한 안무와 같은 복잡한 전신 퍼포먼스에 가장 적합합니다. | 30초 | +| `image` | 출력 캐릭터 방향이 참조 이미지와 일치합니다. 팬, 틸트 및 추적 샷과 같은 카메라 움직임이 있는 인물 애니메이션에 가장 적합합니다. | 10초 | + +## 모델 등급 + +| 등급 | 해상도 | 추천 용도 | +|------|------------|----------| +| **표준** | 720p | 간단한 애니메이션, 소셜 미디어 콘텐츠, 밈, 빠른 테스트. 더 빠르고 크레딧 효율적입니다. | +| **프로** | 1080p | 복잡한 안무, 정교한 손 동작, 전문적인 마케팅 에셋, 방송 품질의 콘텐츠. | + +## Kling2.6: 모션 컨트롤 {#api_kling_motion_control} + +동기화된 모션 컨트롤로 참조 비디오의 정밀한 캐릭터 동작과 표정을 캐릭터 이미지에 적용합니다. + +Kling2.6: 모션 컨트롤 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Kling2.6: Motion Control" 검색 + + + +**입력 자료** + +다음 파일을 해당 `LoadImage` 및 `LoadVideo` 노드에 업로드하세요: + + + + `LoadImage` 노드 11 · `streetwear_fox.jpg` + + + `LoadVideo` 노드 2 · `street_dancer.mp4` + + + +
+ streetwear_fox.jpg +
+ +## 입력 요구 사항 + +- **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. - - - - -## Krea 2 Image Node 문서 - -자세한 매개변수 설정은 다음 문서를 참조하세요: - -- [Krea 2 Image Node](/ko/built-in-nodes/Krea2ImageNode) -- [Krea 2 Style Reference Node](/ko/built-in-nodes/Krea2StyleReferenceNode) - -## Krea 2 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 - -Krea 2 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 - - - - Comfy Cloud 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Krea2" 검색 - - - -1. **프롬프트 입력**: **Krea2ImageNode** 노드에 텍스트 설명 입력 -2. **모델 변형 선택**: **Krea 2 Medium**(일러스트레이션) 또는 **Krea 2 Large**(포토리얼리즘) 중 선택 -3. **매개변수 조정**: 화면 비율, 해상도, 창의성 수준 및 시드 설정 -4. **실행 대기열 클릭**: `Ctrl+Enter`를 누르거나 실행 대기열 버튼을 클릭하여 생성 -5. **결과 확인**: 생성된 이미지가 **SaveImage** 노드에 표시되며 `ComfyUI/output/`에 저장됩니다 - -## Krea 2 스타일 참조 워크플로 - -Krea 2 스타일 참조 워크플로 - -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. - - - - Comfy Cloud 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Krea 2: Style Reference" 검색 - - +## Krea 2 텍스트 기반 이미지 생성의 장점 -1. **참조 이미지 업로드**: **LoadImage** 노드를 사용하여 스타일 참조 이미지를 로드합니다 (최대 10개 지원). -2. **프롬프트 입력**: **Krea2ImageNode**에서 원하는 장면을 설명하세요. -3. **모델 변형 선택**: Medium과 Large 중에서 선택하세요. -4. **스타일 강도 조정**: **Krea2StyleReferenceNode** 노드에서 스타일 참조 강도를 수정하세요. -5. **Queue 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성하세요. -6. **결과 확인**: 생성된 이미지가 **SaveImage** 노드에 표시됩니다. +- **두 가지 모델 변형**: 표현력 있는 일러스트레이션용 Krea 2 Medium과 표현력 있는 포토리얼리즘용 Krea 2 Large +- **스타일 참조**: 최대 10개의 참조 이미지의 미적 스타일, 분위기, 시각적 방향을 생성에 적용 +- **무드보드 지원**: [Krea 웹사이트](https://www.krea.ai)의 무드보드와 함께 `moodboard_id` 매개변수 사용 +- **조정 가능한 생성 설정**: 화면 비율, 해상도, 창의성 수준 및 시드 제어 -## 추가 참고 사항 +## ComfyUI에서 사용하기 -- Krea 2 Image 노드는 최대 **10개의 스타일 참조 이미지**를 동시에 지원합니다 -- `moodboard_id` 매개변수는 [Krea 웹사이트](https://www.krea.ai)에서 생성한 유효한 무드보드 UUID가 필요합니다 + +로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI의 텍스트 기반 이미지 생성 및 스타일 참조 워크플로를 실행하세요 + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..c3adf7d0a --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i/workflow.mdx @@ -0,0 +1,72 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Krea 2 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Krea 2 텍스트 기반 이미지 생성 및 스타일 참조 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: cc50e9c6 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 3f87fe78 + "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"; + +이 가이드에서는 ComfyUI에서 Krea 2 Text to Image 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Krea 2 Text to Image 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i)를 참조하세요. + + + + +## Krea 2 Image Node Documentation + +Check the following documentation for detailed node parameter settings: + +- [Krea 2 Image Node](/built-in-nodes/Krea2ImageNode) +- [Krea 2 Style Reference Node](/built-in-nodes/Krea2StyleReferenceNode) + +## Krea 2 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 + +Krea 2 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Krea2" 검색 + + + +1. **프롬프트 입력**: **Krea2ImageNode**에 텍스트 설명을 입력합니다. +2. **모델 변형 선택**: **Krea 2 Medium**(일러스트레이션) 또는 **Krea 2 Large**(포토리얼리즘) 중에서 선택합니다. +3. **파라미터 조정**: 종횡비, 해상도, 창의성 수준, 시드를 설정합니다. +4. **실행 대기열 클릭**: `Ctrl+Enter`를 누르거나 실행 대기열 버튼을 클릭하여 생성합니다. +5. **결과 확인**: 생성된 이미지가 **SaveImage** 노드에 표시되며 `ComfyUI/output/`에 저장됩니다. + +## Krea 2 스타일 참조 워크플로 + +Krea 2 스타일 참조 워크플로 + +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. + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Krea 2: Style Reference" 검색 + + + +1. **참조 이미지 업로드**: **LoadImage** 노드를 사용하여 스타일 참조 이미지를 로드합니다(최대 10개 지원) +2. **프롬프트 입력**: **Krea2ImageNode**에서 원하는 장면을 설명하세요 +3. **모델 변형 선택**: Medium과 Large 중에서 선택하세요 +4. **스타일 강도 조정**: **Krea2StyleReferenceNode** 노드에서 스타일 참조 강도를 수정하세요 +5. **Queue 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성하세요 +6. **결과 확인**: 생성된 이미지가 **SaveImage** 노드에 나타납니다 + +## 추가 참고 사항 + +- Krea 2 이미지 노드는 동시에 최대 **10개의 스타일 참조 이미지**를 지원합니다 +- `moodboard_id` 파라미터는 [Krea 웹사이트](https://www.krea.ai)의 Krea 무드보드에서 가져온 유효한 UUID가 필요합니다 diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5.mdx index 911aef915..8ab18a8da 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5.mdx @@ -1,108 +1,39 @@ --- title: "ComfyUI에서 LTX-2.5 API 비디오 생성" description: "클라우드 워크플로에서 텍스트 기반 비디오 생성, 이미지 기반 비디오 생성, 첫 번째 및 마지막 프레임 기반 비디오 생성을 위한 LTX-2.5 API 노드 사용법과 Fast 및 Pro 모델 등급에 대해 알아보세요." -sidebarTitle: "LTX-2.5 API" -translationSourceHash: 2cafd208 +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: 8777cfb4 translationFrom: tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; - [LTX-2.5](https://ltx.io/model/ltx-2-5)는 Lightricks의 오픈 가중치 비디오 및 월드 모델로, LTX-2.5 API 노드를 통해 ComfyUI에서 사용할 수 있습니다. API 워크플로는 Lightricks 서버에서 생성을 실행하므로 모델 다운로드나 로컬 GPU가 필요하지 않으며, 생성된 비디오 1초마다 Comfy API 계정으로 청구됩니다. LTX-2.5 API는 두 가지 모델 등급을 제공합니다. 최고 품질을 위한 **LTX-2.5 (Pro)** 와 증류된 모델로 더 빠른 생성을 위한 **LTX-2.5 (Fast)** 입니다. 두 등급 모두 기본 멀티샷 장면과 동기화된 오디오 및 비디오 생성을 지원하며, Fast 등급에서는 최대 4K 해상도로 출력할 수 있습니다. - - - -## LTX-2.5 API 워크플로 +## LTX-2.5의 강점 -템플릿 라이브러리에는 세 가지 API 예제 워크플로가 포함되어 있습니다. +- **동기화된 오디오 및 비디오**: 두 등급 모두 기본 멀티샷 장면과 함께 오디오와 비디오를 함께 생성합니다 +- **두 가지 모델 등급**: 최고 품질을 위한 LTX-2.5 (Pro), 증류된 모델로 더 빠른 생성을 위한 LTX-2.5 (Fast) +- **최대 4K 출력**: Fast 등급은 최대 4K 해상도로 출력합니다 +- **로컬 GPU 불필요**: 생성은 모델 다운로드 없이 Lightricks 서버에서 실행됩니다 +- **여러 생성 모드**: 텍스트 기반 비디오 생성, 이미지 기반 비디오 생성, 첫 번째 및 마지막 프레임 기반 비디오 생성 -- **텍스트 기반 비디오 생성**: 텍스트 프롬프트에서 비디오 생성 -- **이미지 기반 비디오 생성**: 단일 시작 이미지에서 비디오 생성 -- **FLF2V**: 첫 번째 프레임과 마지막 프레임 이미지 사이의 비디오 생성 +## 출력 예시 -### LTX-2.5 텍스트 기반 비디오 생성 - -LTX-2.5 API를 통해 텍스트 프롬프트에서 동기화된 오디오와 함께 비디오를 생성합니다. +동기화된 오디오가 포함된 텍스트 기반 비디오 생성: - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "LTX-2.5 T2V"를 검색하세요. - - - -#### 프롬프트 팁 - -1. **모델**: 최고 품질을 위해서는 `LTX-2.5 (Pro)`를, 더 빠른 생성을 위해서는 `LTX-2.5 (Fast)`를 선택하세요 -2. **재생 시간**: Pro는 2-10초, Fast는 2-20초를 지원합니다. 10초를 초과하는 재생 시간은 720p 또는 1080p 해상도와 24/25 FPS가 필요합니다 -3. **해상도 및 비율**: `1280x720`(가로) 또는 `720x1280`(세로) 같은 해상도 프리셋을 선택하세요. Fast는 `2560x1440` 및 `3840x2160` 옵션을 추가로 제공합니다 -4. **FPS**: Fast에서는 24, 25, 48, 50 FPS 중, Pro에서는 24, 25, 50 FPS 중에서 선택하세요 -5. **오디오**: 오디오 생성은 기본적으로 켜져 있습니다. 무성 비디오만 필요한 경우 노드의 고급 설정에서 비활성화하세요 -6. **프롬프트**: 장면, 동작, 캐릭터, 카메라 움직임, 원하는 오디오를 포함해 전체 장면을 하나의 자연스러운 문단으로 설명하세요 - -### LTX-2.5 이미지 기반 비디오 생성 - -LTX-2.5 API를 통해 단일 시작 이미지에서 동기화된 오디오와 함께 비디오를 생성합니다. +단일 시작 이미지에서의 이미지 기반 비디오 생성: - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "LTX-2.5 I2V"를 검색하세요. - - - - - - 워크플로의 시작 프레임이거나, 직접 만든 이미지를 사용할 수 있습니다. - - - -#### 프롬프트 팁 - -1. **모델**: 이 워크플로는 더 빠른 반복을 위해 `LTX-2.5 (Fast)`가 선택된 상태로 제공됩니다. 최고 품질을 원한다면 `LTX-2.5 (Pro)`로 전환하세요 -2. **단일 이미지만 지원**: 이미지 입력에는 정확히 하나의 시작 이미지를 넣을 수 있습니다 -3. **프롬프트**: 시작 이미지에서 이어지는 동작, 카메라 움직임, 사운드 등 그 다음에 일어날 일을 설명하세요. "제공된 시작 이미지를 첫 번째 프레임으로 사용하세요"와 같은 표현은 생성을 안정적으로 이끄는 데 도움이 됩니다 -4. **재생 시간 및 해상도**: Fast 등급은 최대 20초와 최대 4K 해상도를 지원합니다. 10초를 초과하는 재생 시간에는 24/25 FPS에서 720p/1080p가 필요합니다 - -### LTX-2.5 FLF2V - -LTX-2.5 API를 통해 첫 번째 프레임과 마지막 프레임 이미지 사이의 비디오를 생성하고, 두 프레임을 하나의 애니메이션 시퀀스로 자연스럽게 연결합니다. +첫 번째 및 마지막 프레임 기반 비디오 생성: 두 프레임을 하나의 애니메이션 시퀀스로 자연스럽게 연결합니다 - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "LTX-2.5 FLF2V"를 검색하세요. - - - - - - 비디오의 첫 번째 프레임입니다. - - - 비디오의 마지막 프레임으로, 노드의 `last_frame` 입력에 연결됩니다. - - - -#### 프롬프트 팁 +## ComfyUI에서 사용하기 -1. **프레임**: 워크플로는 첫 번째 이미지를 `image` 입력에, 두 번째 이미지를 `last_frame` 입력에 연결합니다. 모델은 두 프레임 사이의 움직임을 생성합니다 -2. **프레임 정렬 유지**: 부드러운 보간을 위해 동일한 화면 비율의 이미지를 사용하세요 -3. **모델**: 이 워크플로는 `LTX-2.5 (Pro)`가 선택된 상태로 제공됩니다. 더 빠른 생성을 위해 `LTX-2.5 (Fast)`로 전환하세요 -4. **프롬프트**: 프레임 사이의 전환과 원하는 오디오(대사, 효과음, 음악)를 설명하세요 \ No newline at end of file + +로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI의 텍스트 기반 비디오 생성, 이미지 기반 비디오 생성, 첫 번째 및 마지막 프레임 기반 비디오 생성 워크플로를 실행하세요 + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx index b9abcd324..38a8f80cd 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx @@ -1,48 +1,27 @@ --- title: "Luma 이미지 → 이미지 파트너 노드 ComfyUI 공식 예제" description: "이 가이드에서는 ComfyUI에서 Luma 이미지 → 이미지 파트너 노드를 사용하는 방법을 다룹니다." -sidebarTitle: "Luma 이미지 → 이미지" -translationSourceHash: 7b3e8dc6 +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: 4eaf86f6 translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; - Luma 이미지 → 이미지 노드를 사용하면 Luma AI 기술을 활용해 텍스트 프롬프트에 따라 기존 이미지를 수정하면서도 원본 이미지의 특정 특징과 구조는 유지할 수 있습니다. -이 가이드에서는 이 노드를 사용해 이미지 기반 이미지 생성 워크플로우를 설정하는 방법을 보여드립니다. - - - - -## Luma 이미지 → 이미지 파트너 노드 워크플로우 - - -이 기능은 객체와 도형을 변경하는 데 효과적입니다. 하지만 색상 변경에는 적합하지 않을 수 있습니다. 0.0~0.1 정도의 낮은 가중치 값을 사용하는 것을 권장합니다. - - -### 1. 워크플로우 파일 다운로드 - -다음 이미지를 다운로드하여 ComfyUI로 드래그하여 워크플로우를 로드하세요(워크플로우 정보는 이미지 메타데이터에 포함되어 있습니다): - -![Luma 이미지 → 이미지 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2i/luma_i2i.png) - -입력으로 사용할 다음 이미지를 다운로드하세요: +## Luma 이미지 → 이미지가 잘하는 작업 -![Luma 이미지 → 이미지 워크플로우 입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2i/input.png) +- **프롬프트 기반 이미지 편집**: 텍스트 프롬프트에 따라 기존 이미지를 수정하면서 원본의 특정 특징과 구조는 유지합니다. +- **객체와 형태 변경**: 이 노드는 객체와 형태를 변경하는 데 효과적이지만, 색상 변경에는 적합하지 않을 수 있습니다. +- **조절 가능한 입력 영향력**: `image_weight` 파라미터는 입력 이미지가 결과에 얼마나 강하게 영향을 미치는지를 제어하며, 값이 낮을수록 원본에 더 가깝게 유지됩니다. -### 2. 워크플로우 단계 완료하기 +## 예제 출력 -![Luma 이미지 → 이미지 워크플로우 단계](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_i2i_step_guide.jpg) +서로 다른 `image_weight` 값에서의 결과로, 입력 이미지가 생성된 출력에 얼마나 강하게 영향을 미치는지 보여줍니다: -다음 번호 순서대로 진행하세요: -1. `Load Image` 노드에서 **Upload**를 클릭해 입력 이미지를 업로드하세요 -2. (선택사항) 워크플로우 프롬프트를 수정하세요 -3. (선택사항) `image_weight`를 조정해 입력 이미지의 영향력을 변경하세요(낮은 값일수록 원본에 더 가까워집니다) -4. `Run`을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 이미지를 생성하세요 -5. API가 결과를 반환한 후, `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인하세요. 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉터리에 저장됩니다 +![가중치 비교](/images/tutorial/api_nodes/luma/i2i_image_weight.jpg) -### 3. 서로 다른 `image_weight` 값으로 얻은 결과 +## ComfyUI에서 사용하기 -![가중치 비교](/images/tutorial/api_nodes/luma/i2i_image_weight.jpg) \ No newline at end of file + +로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI의 이미지 기반 이미지 생성 워크플로를 실행하세요 + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..b159ed207 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image/workflow.mdx @@ -0,0 +1,46 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Luma 이미지 기반 이미지 생성 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Luma 이미지 기반 이미지 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 65554da7 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Luma 이미지 기반 이미지 생성 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 확인하려면 [Luma 이미지 기반 이미지 생성 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image)를 참조하세요. + + + + +## Luma 이미지 기반 이미지 생성 파트너 노드 워크플로 + + +이 기능은 객체와 형태를 변경하는 데 효과적입니다. 그러나 색상 변경에는 적합하지 않을 수 있습니다. 가중치 값을 0.0~0.1 정도로 낮게 설정하는 것을 권장합니다. + + +### 1. 워크플로 파일 다운로드 + +다음 이미지를 다운로드하여 ComfyUI로 드래그하면 워크플로가 로드됩니다(워크플로 정보는 이미지 메타데이터에 포함되어 있습니다): + +![Luma 이미지 기반 이미지 생성 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2i/luma_i2i.png) + +입력 이미지로 사용할 이 이미지를 다운로드하세요: + +![Luma 이미지 기반 이미지 생성 워크플로 입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2i/input.png) + +### 2. 워크플로 단계 완료 + +![Luma 이미지 기반 이미지 생성 워크플로 단계](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_i2i_step_guide.jpg) + +다음 번호 단계를 따르세요: +1. `이미지 로드` 노드에서 **업로드**를 클릭하여 입력 이미지를 업로드하세요. +2. (선택 사항) 워크플로 프롬프트를 수정하세요. +3. (선택 사항) `image_weight`를 조정하여 입력 이미지의 영향을 변경하세요(값이 낮을수록 원본에 가깝게 유지됩니다). +4. `Run`을 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter` 단축키를 사용하여 이미지를 생성하세요. +5. API가 결과를 반환한 후, `이미지 저장` 노드에서 생성된 이미지를 확인하세요. 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉터리에 저장됩니다. + +### 3. `image_weight` 값에 따른 결과 + +![가중치 비교](/images/tutorial/api_nodes/luma/i2i_image_weight.jpg) \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video.mdx index b22acf210..c1405bfef 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video.mdx @@ -1,51 +1,23 @@ --- -title: "Luma 이미지-비디오 Partner 노드" -description: "Luma 이미지-비디오 Partner 노드 워크플로: ComfyUI에서 정적 이미지를 비디오로 변환하며, 필요한 크레딧과 노드 매개변수를 포함합니다." -sidebarTitle: "Luma 이미지에서 비디오" -translationSourceHash: 8c52dad9 +title: "Luma 이미지 → 비디오 파트너 노드" +description: "Luma 이미지 → 비디오 파트너 노드 워크플로: ComfyUI에서 정적 이미지를 비디오로 변환하며, 필수 크레딧과 노드 파라미터를 포함합니다." +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: 8a7ef1a5 translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; +Luma 이미지 → 비디오 노드를 사용하면 Luma AI의 고급 기술을 통해 정적 이미지를 부드럽고 역동적인 비디오로 변환하여 이미지에 생동감과 움직임을 더할 수 있습니다. -Luma 이미지에서 비디오 노드를 사용하면 Luma AI의 고급 기술을 통해 정적 이미지를 부드럽고 역동적인 비디오로 변환할 수 있어 이미지에 생동감과 움직임을 더할 수 있습니다. +## Luma 이미지 → 비디오가 뛰어난 점 -이 가이드에서는 이 노드를 사용해 이미지에서 비디오로 변환하는 워크플로우를 설정하는 방법을 보여드립니다. +- **이미지 애니메이션**: 정적 이미지를 부드럽고 역동적인 비디오로 변환하여 이미지에 생동감과 움직임을 더합니다 +- **프롬프트 기반 모션**: 텍스트 프롬프트가 비디오의 모션 효과를 결정합니다 +- **카메라 제어**: Luma 컨셉 기능이 전문적인 촬영을 위한 카메라 움직임을 제어합니다 +- **유연한 이미지 입력**: `first_image`, `last_image` 또는 둘 모두를 기반으로 작동합니다 +- **조정 가능한 출력**: 비디오 해상도와 재생 시간을 조정할 수 있으며, 모델 파라미터를 통해 다양한 비디오 생성 모델을 선택할 수 있습니다 - - +## ComfyUI에서 사용하기 -## Luma 파트너 노드를 이용한 이미지에서 비디오 워크플로우 - -Luma 이미지에서 비디오 노드는 비디오의 모션 효과를 결정하기 위해 텍스트 프롬프트와 함께 최소 한 개의 이미지 입력(`first_image` 또는 `last_image`)을 필요로 합니다. 이 가이드에서는 `first_image`와 `luma_concepts`를 사용해 Luma AI의 비디오 생성 기능을 시연하는 예제를 만들었습니다. - -### 1. 워크플로우 다운로드하기 - -워크플로우 정보는 아래 비디오의 메타데이터에 포함되어 있습니다. 다운로드하여 ComfyUI로 드래그해 워크플로우를 로드하세요. - -![Luma 이미지에서 비디오 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2v/luma_i2v.mp4) - -다음 이미지를 다운로드해 입력으로 사용하세요: - -![입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2v/input.png) - -### 2. 워크플로우 단계 따라하기 - -![Luma 이미지에서 비디오 워크플로우 단계](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_i2v_step_guide.jpg) - -다음 기본 단계를 따라 워크플로우를 실행하세요: -1. `first_image` 노드에 입력 이미지를 업로드하세요 -2. (선택사항) Luma 이미지에서 비디오 노드에 프롬프트를 작성해 이미지를 어떻게 애니메이션화하고 싶은지 설명하세요 -3. (선택사항) 전문적인 촬영을 위해 카메라 움직임을 제어하려면 `Luma Concepts` 노드를 수정하세요 -4. `Run`을 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 비디오를 생성하세요 -5. API가 결과를 반환하면 `Save Video` 노드에서 생성된 비디오를 확인하세요. 비디오는 또한 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다 - -### 3. 추가 참고사항 - -- **이미지 입력 요구사항**: `first_image` 또는 `last_image` 중 하나 이상이 필요하며, 각 입력당 최대 1개의 이미지만 가능합니다. -- **Luma Concepts**: 전문적인 비디오 효과를 위한 카메라 움직임을 제어합니다. -- **시드 매개변수**: 노드가 다시 실행될지 여부만 결정하며, 생성 결과에는 영향을 미치지 않습니다. -- **입력 노드 활성화**: 보라색 "Bypass" 모드 노드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 뒤 "mode"를 "always"로 설정해 입력을 활성화하세요. -- **모델 선택**: 서로 다른 비디오 생성 모델은 고유한 특성을 가지고 있으며, 모델 매개변수를 통해 조정할 수 있습니다. -- **해상도 및 지속시간**: 해상도와 지속시간 매개변수를 사용해 출력 비디오의 해상도와 길이를 조정하세요. \ No newline at end of file + +로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI로 이미지 기반 비디오 생성 워크플로를 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..266f5a138 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video/workflow.mdx @@ -0,0 +1,50 @@ +--- +title: "ComfyUI의 Luma 이미지 → 비디오 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Luma 이미지 → 비디오 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 633c0425 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Luma 이미지 → 비디오 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Luma 이미지 → 비디오 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video)를 참조하세요. + + + + +## Luma 파트너 노드를 사용한 이미지 기반 비디오 생성 워크플로 + +Luma 이미지 → 비디오 노드는 비디오의 모션 효과를 결정하는 텍스트 프롬프트와 함께 최소 한 개의 이미지 입력(`first_image` 또는 `last_image`)이 필요합니다. 이 가이드에서는 `first_image`와 `Luma 컨셉`을 사용하여 Luma AI의 비디오 생성 기능을 보여주는 예제를 만들었습니다. + +### 1. 워크플로 다운로드 + +워크플로 정보는 아래 비디오의 메타데이터에 포함되어 있습니다. 비디오를 다운로드하여 ComfyUI로 끌어다 놓으면 워크플로가 로드됩니다. + +![Luma 이미지 → 비디오 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2v/luma_i2v.mp4) + +입력으로 사용할 다음 이미지를 다운로드하세요. + +![입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2v/input.png) + +### 2. 워크플로 단계 따르기 + +![Luma 이미지 → 비디오 워크플로 단계](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_i2v_step_guide.jpg) + +워크플로를 실행하려면 다음 기본 단계를 따르세요. + +1. `first_image` 노드에 입력 이미지를 업로드하세요 +2. (선택 사항) Luma 이미지 → 비디오 노드에 이미지를 어떻게 움직이게 할지 설명하는 프롬프트를 작성하세요 +3. (선택 사항) 전문적인 촬영 기법을 위한 카메라 움직임을 제어하려면 `Luma 컨셉` 노드를 수정하세요 +4. `Run`을 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter`를 눌러 비디오를 생성하세요 +5. API가 결과를 반환하면 `비디오 저장` 노드에서 생성된 비디오를 확인하세요. 비디오는 `ComfyUI/output/` 디렉터리에도 저장됩니다 + +### 3. 추가 참고 사항 + +- **이미지 입력 요구 사항**: `first_image` 또는 `last_image` 중 최소 한 개가 필요하며, 입력당 최대 1개의 이미지만 허용됩니다 +- **Luma 컨셉**: 전문적인 비디오 효과를 위해 카메라 움직임을 제어합니다 +- **Seed 파라미터**: 노드를 다시 실행할지 여부만 결정할 뿐 생성 결과에는 영향을 주지 않습니다 +- **입력 노드 활성화**: 보라색 "Bypass" 모드 노드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "mode"를 "always"로 설정하여 입력을 활성화하세요 +- **모델 선택**: 비디오 생성 모델마다 고유한 특성이 있으며, 모델 파라미터를 통해 조정할 수 있습니다 +- **해상도 및 재생 시간**: 해상도와 재생 시간 파라미터를 사용하여 출력 비디오의 해상도와 길이를 조정하세요 \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx index a98e504bc..21dba21aa 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx @@ -1,51 +1,27 @@ --- title: "Luma 텍스트 → 이미지 파트너 노드 ComfyUI 공식 예제" description: "이 가이드에서는 ComfyUI에서 Luma 텍스트 → 이미지 파트너 노드를 사용하는 방법을 설명합니다." -sidebarTitle: "Luma 텍스트 → 이미지" -translationSourceHash: 189b15fc +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: f88eb8e2 translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; - Luma Text to Image 노드는 Luma AI의 고급 기술을 사용하여 텍스트 프롬프트로부터 고품질 이미지를 생성할 수 있게 해주며, 사진과 같은 사실적인 콘텐츠와 예술적 스타일의 이미지를 만들 수 있습니다. -이 가이드에서는 이 노드를 사용하여 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 설정하는 방법을 보여드립니다. - - - - -## Luma Text to Image 파트너 노드 워크플로 - -`Luma Text to Image` 노드를 이미지 입력 없이 사용하면 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로로 작동합니다. 이 가이드에서는 `style_image`와 `image_luma_ref`를 사용하여 Luma AI의 뛰어난 이미지 처리 기능을 보여주는 예시를 만들었습니다. - -### 1. 워크플로 파일 다운로드 - -워크플로 정보는 아래 이미지의 메타데이터에 포함되어 있습니다. 이미지를 다운로드하여 ComfyUI로 드래그하면 워크플로가 로드됩니다. - -![Luma Text to Image 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/luma_t2i.png) - -입력용으로 다음 이미지를 다운로드하세요: - -![입력 이미지 - 레퍼런스](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/input_ref.png) -![입력 이미지 - 스타일](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/input_style.png) +## Luma Text to Image의 장점 -### 2. 워크플로 실행 단계 따라하기 +- **고품질 텍스트 기반 이미지 생성**: 텍스트 프롬프트로부터 사진과 같은 사실적인 콘텐츠와 예술적 스타일의 이미지를 생성합니다 +- **스타일 레퍼런스**: `style_image` 입력이 결과물의 외형을 안내하며, `style_image_weight`가 스타일 레퍼런스 이미지의 영향력을 제어합니다 +- **이미지 및 캐릭터 레퍼런스**: `image_luma_ref` 입력이 레퍼런스 기반 생성을 지원하며, 최대 4개의 레퍼런스 이미지와 캐릭터 레퍼런스를 동시에 사용할 수 있습니다 -![Luma Text to Image 워크플로 단계](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_t2i_step_guide.jpg) +## 출력 예시 -이미지에 표시된 번호 순서대로 기본 워크플로를 완료하세요: -1. `Load image` 노드에서 레퍼런스 이미지를 업로드하세요 -2. `Load image (renamed to styleref)` 노드에서 스타일 레퍼런스 이미지를 업로드하세요 -3. (선택사항) `Luma Text to Image` 노드에서 프롬프트를 수정하세요 -4. (선택사항) `style_image_weight`를 조정해 스타일 레퍼런스 이미지의 영향력을 조절하세요 -5. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 이미지를 생성하세요 -6. API 결과가 반환된 후, `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인하세요. 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다 +스타일 레퍼런스 이미지의 영향력을 보여주는, 서로 다른 `style_image_weight` 값에서의 생성 결과입니다: ![스타일 이미지 가중치 비교](/images/tutorial/api_nodes/luma/t2i_style_image_weight.jpg) -### 3. 추가 참고사항 +## ComfyUI에서 사용하기 -- 해당 노드는 동시에 최대 4개의 레퍼런스 이미지와 문자 레퍼런스를 지원합니다. -- 여러 이미지 입력을 활성화하려면 보라색 "Bypassed" 노드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 후, 해당 노드의 `mode`를 `always`로 설정하세요 \ No newline at end of file + +로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI의 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 실행하세요 + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..98aeed37a --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image/workflow.mdx @@ -0,0 +1,49 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Luma 이미지 생성 (텍스트 → 이미지) 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Luma 이미지 생성 (텍스트 → 이미지) 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 8ce0c251 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Luma 이미지 생성 (텍스트 → 이미지) 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 이 모델이 무엇인지, 어떤 작업에 가장 강점을 보이는지 자세히 알아보려면 [Luma 이미지 생성 (텍스트 → 이미지) 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image)를 참조하세요. + + + + +## Luma 이미지 생성 (텍스트 → 이미지) 파트너 노드 워크플로 + +`Luma Text to Image` 노드를 이미지 입력 없이 사용하면 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로로 동작합니다. 이 가이드에서는 Luma AI의 뛰어난 이미지 처리 기능을 보여 주기 위해 `style_image`와 `image_luma_ref`를 사용한 예제를 만들었습니다. + +### 1. 워크플로 파일 다운로드 + +워크플로 정보는 아래 이미지의 메타데이터에 포함되어 있습니다. 이미지를 다운로드하여 ComfyUI로 드래그하면 워크플로가 로드됩니다. + +![Luma 이미지 생성 (텍스트 → 이미지) 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/luma_t2i.png) + +입력으로 사용할 다음 이미지를 다운로드하세요: + +![입력 이미지 - 참조](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/input_ref.png) +![입력 이미지 - 스타일](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/input_style.png) + +### 2. 워크플로 실행 단계 + +![Luma 이미지 생성 (텍스트 → 이미지) 워크플로 단계](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_t2i_step_guide.jpg) + +아래 이미지의 번호가 표시된 단계를 따라 기본 워크플로를 완료하세요: +1. `Load image` 노드에서 참조 이미지를 업로드합니다. +2. `Load image (renamed to styleref)` 노드에서 스타일 참조 이미지를 업로드합니다. +3. (선택 사항) `Luma Text to Image` 노드에서 프롬프트를 수정합니다. +4. (선택 사항) `style_image_weight`를 조정하여 스타일 참조 이미지의 영향력을 제어합니다. +5. `Run` 버튼을 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter` 단축키를 사용하여 이미지를 생성합니다. +6. API가 결과를 반환한 후 `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인합니다. 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉터리에 저장됩니다. + +![스타일 이미지 가중치 비교](/images/tutorial/api_nodes/luma/t2i_style_image_weight.jpg) + +### 3. 추가 참고 사항 + +- 이 노드는 최대 4개의 참조 이미지와 캐릭터 참조를 동시에 지원합니다. +- 여러 이미지 입력을 활성화하려면 보라색 "Bypassed" 노드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 해당 노드의 `mode`를 `always`로 설정하세요. \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video.mdx index e8eb7317b..f6092b6ce 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video.mdx @@ -1,47 +1,22 @@ --- title: "Luma 텍스트 투 비디오 파트너 노드 ComfyUI 공식 가이드" description: "ComfyUI에서 Luma 텍스트 투 비디오 파트너 노드를 사용하는 방법을 알아보세요" -sidebarTitle: "Luma 텍스트 투 비디오" -translationSourceHash: 2a1a00b9 +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: 6a6362b5 translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; - Luma 텍스트 투 비디오 노드를 사용하면 Luma AI의 혁신적인 비디오 생성 기술을 통해 텍스트 설명을 바탕으로 고품질의 부드러운 비디오를 만들 수 있습니다. -이 가이드에서는 이 노드를 사용하여 텍스트 투 비디오 워크플로우를 설정하는 방법을 보여드립니다. - - - - -## Luma 파트너 노드를 이용한 텍스트 투 비디오 워크플로우 - -Luma 텍스트 투 비디오 노드는 비디오 콘텐츠를 설명하는 텍스트 프롬프트를 필요로 합니다. 이 가이드에서는 `prompt`와 `luma_concepts`를 사용한 예시를 통해 Luma AI의 뛰어난 비디오 생성 능력을 보여줍니다. - -### 1. 워크플로우 다운로드 - -워크플로우 정보는 아래 비디오의 메타데이터에 포함되어 있습니다. 다운로드하여 ComfyUI에 드래그하면 워크플로우가 로드됩니다. - -![Luma Text to Video Workflow](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2v/luma_t2v.mp4) - -### 2. 단계 따라하기 - -![Luma Text to Video Workflow Steps](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_t2v_step_guide.jpg) - -다음 기본 단계에 따라 워크플로우를 실행하세요: -1. `Luma 텍스트 투 비디오` 노드에 생성하고자 하는 비디오 콘텐츠를 설명하는 프롬프트를 작성하세요. -2. `실행` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 비디오를 생성하세요. -3. API가 결과를 반환한 후, `비디오 저장` 노드에서 생성된 비디오를 확인할 수 있습니다. 비디오는 `ComfyUI/output/` 디렉토리에도 저장됩니다. +## Luma 텍스트 투 비디오의 강점 -> (선택사항) 카메라 움직임을 제어하고 전문적인 촬영 기법을 추가하려면 `Luma 컨셉` 노드를 수정하세요. +- **텍스트 기반 비디오 생성**: 장면, 주제, 동작, 분위기에 대한 텍스트 설명을 바탕으로 고품질의 부드러운 비디오를 생성합니다. +- **카메라 제어**: Luma 컨셉 기능은 전문적인 비디오 촬영과 시네마토그래피를 위한 카메라 움직임을 추가합니다. +- **모델 선택**: 기능이 서로 다른 다양한 비디오 모델을 모델 파라미터를 통해 선택할 수 있습니다. +- **조절 가능한 출력**: 비디오 해상도와 재생 시간을 조절할 수 있습니다. (Ray 1.6 모델에서는 이러한 파라미터가 적용되지 않습니다.) -### 3. 추가 참고사항 +## ComfyUI에서 사용하기 -- **프롬프트 작성**: 최상의 결과를 얻으려면 장면, 주제, 동작, 분위기를 상세히 설명하세요. -- **Luma 컨셉**: 주로 카메라 제어에 사용되어 전문적인 비디오 샷을 만듭니다. -- **시드 파라미터**: 노드의 재실행 여부만 결정하며, 생성 결과에는 영향을 미치지 않습니다. -- **모델 선택**: 비디오 모델마다 기능이 다르며, 모델 파라미터를 통해 조정할 수 있습니다. -- **해상도 및 재생 시간**: 이 파라미터들을 사용해 출력 비디오의 해상도와 길이를 조정하세요. -- **Ray 1.6 모델 참고**: Ray 1.6 모델을 사용할 경우, 재생 시간과 해상도 파라미터는 적용되지 않습니다. \ No newline at end of file + +ComfyUI에서 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..fc11f9218 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video/workflow.mdx @@ -0,0 +1,45 @@ +--- +title: "ComfyUI의 Luma 텍스트 투 비디오 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Luma 텍스트 투 비디오 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 7e450c00 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video/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 Luma 텍스트 투 비디오 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 이 모델이 무엇이고 어떤 용도에 가장 적합한지 알아보려면 [Luma 텍스트 투 비디오 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video)를 참조하세요. + + + + +## Luma 파트너 노드를 활용한 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로 + +Luma 텍스트 투 비디오 노드는 비디오 콘텐츠를 설명하는 텍스트 프롬프트가 필요합니다. 이 가이드에서는 Luma AI의 뛰어난 비디오 생성 기능을 보여 주기 위해 `prompt`와 Luma 컨셉을 사용한 예제를 만들었습니다. + +### 1. 워크플로 다운로드 + +워크플로 정보는 아래 비디오의 메타데이터에 포함되어 있습니다. 비디오를 다운로드하여 ComfyUI에 끌어다 놓으면 워크플로가 로드됩니다. + +![Luma 텍스트 투 비디오 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2v/luma_t2v.mp4) + +### 2. 실행 단계 + +![Luma 텍스트 투 비디오 워크플로 단계](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_t2v_step_guide.jpg) + +워크플로를 실행하려면 다음 기본 단계를 따르세요. +1. 원하는 비디오 콘텐츠를 설명하는 프롬프트를 Luma 텍스트 투 비디오 노드에 작성합니다. +2. `Run` 버튼을 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter` 단축키를 사용하여 비디오를 생성합니다. +3. API가 결과를 반환한 후 비디오 저장 노드에서 생성된 비디오를 확인할 수 있습니다. 비디오는 `ComfyUI/output/` 디렉토리에도 저장됩니다. + +> (선택 사항) Luma 컨셉 노드를 수정하여 카메라 움직임을 제어하고 전문적인 촬영 기법을 추가할 수 있습니다. + +### 3. 추가 참고 사항 + +- **프롬프트 작성**: 최상의 결과를 얻으려면 장면, 피사체, 작업, 분위기를 자세히 설명하세요. +- **Luma 컨셉**: 주로 카메라 제어에 사용되어 전문적인 비디오 촬영을 만듭니다. +- **시드 파라미터**: 노드를 다시 실행할지 여부만 결정하며 생성 결과에는 영향을 주지 않습니다. +- **모델 선택**: 비디오 모델마다 기능이 다르며, 모델 파라미터를 통해 조정할 수 있습니다. +- **해상도 및 재생 시간**: 이 파라미터를 사용하여 출력 비디오의 해상도와 길이를 조정합니다. +- **Ray 1.6 모델 참고 사항**: Ray 1.6 모델을 사용할 때는 재생 시간 및 해상도 파라미터가 작동하지 않습니다. \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1.mdx index e9afb6292..304d3dc57 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1.mdx @@ -1,33 +1,15 @@ --- title: "Luma Uni-1 가이드" description: "ComfyUI에서 Luma Uni-1 파트너 노드를 사용해 Create 및 Modify 이미지 워크플로를 진행하는 방법을 안내합니다." -sidebarTitle: "Luma Uni-1" -translationSourceHash: bfdd9e41 +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: 9a521947 translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": b2632b08 - "What makes Uni-1 different": c0181542 - "Strengths": e5385a30 - "The core distinction: Create vs Modify": c3ea208f - "Available workflows": d8e43b04 - "Core parameters": b43ac975 - "Working with reference images": d20d34ae - "Prompting guidelines": ba9ac50d - "Aspect ratios": d56acf10 - "Seeds: control and reproducibility": 0a278508 - "Advanced techniques": ff88c145 - "Troubleshooting": 3660bd7c - "Quick reference": 0910432d - "The golden rules": b1bc370a - "Key takeaway": 77d51b1d --- **ComfyUI**에서 **Luma Uni-1**은 통합 이미지 작업을 위한 **파트너 노드**로 제공됩니다: **Create** 그래프는 프롬프트(선택적 레퍼런스 포함)로 새 이미지를 생성하고, **Modify** 그래프는 기존 이미지를 입력으로 받아 편집합니다. 두 모드 모두 평소 워크플로처럼 **Load Image** / **Save Image** 노드를 연결하고, Luma 노드에서 프롬프트, 시드, 종횡비, 레퍼런스 슬롯을 설정한 후 로컬에서 그래프를 실행 대기열에 추가하거나 **Comfy Cloud**에서 템플릿을 열면 됩니다. Luma는 Uni-1을 비확산, 디코더 전용 오토리그레시브 모델로 설명하며, 그리기 전에 프롬프트에 대해 추론합니다. 캔버스에서 가장 중요한 것은 **Create vs Modify** 모드를 선택하고, 레퍼런스를 명확히 라벨링하고, 시드로 반복 작업하는 것입니다. -이 페이지는 ComfyUI **내부에서** Uni-1을 사용하는 방법, 간단한 그래프부터 다중 레퍼런스 구성까지 설명합니다. - ## Uni-1만의 특징 - **두 가지 명확한 모드**: Create Image (새로운 이미지 생성) 및 Modify Image (기존 이미지 편집) @@ -36,7 +18,7 @@ Luma는 Uni-1을 비확산, 디코더 전용 오토리그레시브 모델로 설 - **시드 지원**으로 재현성과 통제된 반복 작업 가능 - **9가지 종횡비**, 울트라톨에서 울트라와이드까지 - **실제로 읽을 수 있는 텍스트 렌더링** -- **실시간 맥락을 위한 웹 검색 기반 보강** +- **현실 세계 맥락을 위한 웹 검색 기반 보강** - **다국어 프롬프트** - **시간적 일관성을 갖춘 멀티 패널 출력** @@ -55,248 +37,8 @@ Uni-1은 다양한 작업에서 뛰어납니다: - 정체성을 보존하는 **레퍼런스 기반 생성** - **멀티 패널 출력**: 여러 프레임에 걸쳐 일관된 캐릭터/장면 -## 핵심 구분: Create vs Modify - -Uni-1의 모든 것은 한 가지 질문으로 시작합니다: **새로운 것을 만들고 싶은가, 이미 존재하는 것을 바꾸고 싶은가?** - -| 모드 | 하는 일 | 사용 시점 | -| --- | --- | --- | -| **Create Image** | 완전히 새로운 컴포지션을 생성합니다. 레퍼런스를 참고할 수 있습니다. | "이 사진의 스타일로 새로운 장면을 만들어 줘" | -| **Modify Image** | 특정 입력 이미지를 편집합니다. 별도의 지시가 없으면 컴포지션과 구조를 유지합니다. | "이 사진을 밤처럼 보이게 만들어 줘" | - -의심스럽다면: - -- 결과물이 **입력 이미지의 버전**처럼 보여야 한다면 Modify를 사용하세요 -- **영감은 받았지만 새롭게** 느껴져야 한다면 Create를 사용하세요 - -## 사용 가능한 워크플로 - -### Image Create 워크플로 - -Luma UNI-1 Image Create 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 바로 Image Create 워크플로를 사용해 보세요. - - - JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Luma UNI-1 Image Create"를 검색하세요 - - - -
-입력 자료 - -워크플로를 사용해 보려면 이 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: - - - - 샘플 스타일 레퍼런스 다운로드 - - -
- -### Image Edit 워크플로 - -Luma UNI-1 Image Edit 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 바로 Image Edit 워크플로를 사용해 보세요. - - - JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Luma UNI-1 Image Edit"를 검색하세요 - - - -
-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. + +ComfyUI에서 Image Create 및 Image Edit 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..282424d62 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1/workflow.mdx @@ -0,0 +1,277 @@ +--- +title: "ComfyUI의 Luma UNI-1 워크플로" +description: "로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI의 Luma UNI-1 이미지 생성 및 이미지 편집 워크플로를 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: a9abd364 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": ff3baa41 + "The core distinction: Create vs Modify": c3ea208f + "Available workflows": d8e43b04 + "Core parameters": b43ac975 + "Aspect ratios": d56acf10 + "Seeds: control and reproducibility": 0a278508 + "Advanced techniques": ff88c145 + "Troubleshooting": 3660bd7c + "Quick reference": 0910432d + "The golden rules": b1bc370a + "Key takeaway": 77d51b1d +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Luma Uni-1 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Luma Uni-1 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1)를 참조하세요. + + + + +## 핵심 차이: 생성(Create) vs 수정(Modify) + +Uni-1의 모든 작업은 한 가지 질문에서 시작합니다. **새로운 것을 만드는 중인가요, 아니면 이미 존재하는 것을 변경하는 중인가요?** + +| 모드 | 기능 | 사용 시기 | +| --- | --- | --- | +| **이미지 생성(Create Image)** | 완전히 새로운 구도를 생성합니다. 참조 이미지에서 영감을 받을 수 있습니다. | "이 사진의 스타일로 새 장면을 생성해 줘" | +| **이미지 수정(Modify Image)** | 특정 입력 이미지를 편집합니다. 다른 지시가 없는 한 구도와 구조를 유지합니다. | "이 사진을 밤처럼 보이게 해 줘" | + +헷갈릴 때는: + +- 출력이 **입력의 버전**처럼 보여야 한다면 Modify를 사용하세요 +- **영감을 받았지만 새로운** 느낌이어야 한다면 Create를 사용하세요 + +## 사용 가능한 워크플로 + +### 이미지 생성 워크플로 + +Luma UNI-1 이미지 생성 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 이미지 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Luma UNI-1 이미지 생성"을 검색하세요. + + + +
+입력 자료 + +이 워크플로를 사용해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + + + + 샘플 스타일 레퍼런스 다운로드 + + +
+ +### 이미지 편집 워크플로 + +Luma UNI-1 이미지 편집 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 이미지 편집 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Luma UNI-1 이미지 편집"을 검색하세요. + + + +
+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 - - - - -## 텍스트 기반 모델 워크플로우 - -Meshy 6를 사용해 텍스트 설명으로부터 바로 3D 모델을 생성하세요. - - - - Comfy Cloud에서 즉시 텍스트 기반 모델 워크플로우를 실행하세요. - - - 로컬에서 사용할 수 있도록 워크플로우 JSON 파일을 다운로드하세요. - - -![Meshy 6 텍스트 기반 모델 워크플로우 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy_text_to_model-1.webp) - -## 이미지 기반 3D 모델 생성 워크플로 - -Meshy 6의 이미지 기반 3D 생성 기능을 활용해 2D 이미지를 세부적인 3D 모델로 변환하세요. - - - - Comfy Cloud에서 즉시 이미지 기반 3D 모델 생성 워크플로를 실행하세요. - - - 로컬에서 사용할 워크플로 JSON 파일을 다운로드하세요. - - - -![Meshy 6 이미지 기반 3D 모델 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy_image_to_model-1.webp) - - - 이 워크플로의 예시 입력 이미지를 가져오세요. - - -## 다중 뷰 기반 모델 워크플로우 - -여러 뷰 이미지로부터 3D 모델을 생성해 더욱 정확한 지오메트리와 텍스처 재구성을 실현하세요. +- **PBR 지원**: 금속성, 거칠기, 노멀 맵을 포함한 물리 기반 렌더링 맵 생성 - - - Comfy Cloud에서 다중 뷰 워크플로우를 즉시 실행하세요. - - - 로컬 사용을 위해 워크플로우 JSON 파일을 다운로드하세요. - - -![Meshy 6 다중 뷰-모델 워크플로우 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy_multi_image_to_model-1.webp) +## ComfyUI에서 사용하기 - - - 예제 정면 이미지를 다운로드하세요. - - - 예제 후면 이미지를 다운로드하세요. - - - 예제 측면 이미지를 다운로드하세요. - - + +ComfyUI에서 텍스트 기반 3D 모델 생성, 이미지 기반 3D 모델 생성, 다중 뷰 기반 3D 모델 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..a09237795 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6/workflow.mdx @@ -0,0 +1,76 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Meshy 6 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Meshy 6 텍스트 기반 3D 모델 생성, 이미지 기반 3D 모델 생성, 멀티뷰 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 5796a8dc +translationFrom: tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 3fcd9751 + "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"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Meshy 6 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Meshy 6 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6)를 참조하세요. + + + + +## Text-to-Model Workflow + +Generate 3D models directly from text descriptions using Meshy 6. + + + + Run the text-to-model workflow instantly on Comfy Cloud. + + + Download the workflow JSON file for local use. + + +![Meshy 6 Text-to-Model workflow preview](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy_text_to_model-1.webp) + +## 이미지 기반 3D 모델 생성 워크플로 + +Meshy 6의 이미지 기반 3D 생성 기능으로 2D 이미지를 정밀한 3D 모델로 변환하세요. + + + + 이미지 기반 3D 모델 생성 워크플로를 Comfy Cloud에서 즉시 실행하세요. + + + 로컬에서 사용할 워크플로 JSON 파일을 다운로드하세요. + + +![Meshy 6 이미지 기반 3D 모델 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy_image_to_model-1.webp) + + + 이 워크플로에 사용할 예제 입력 이미지를 받아보세요. + + +## 멀티뷰에서 모델 생성 워크플로 + +여러 뷰 이미지에서 3D 모델을 생성하여 지오메트리와 텍스처를 더 정확하게 재구성할 수 있습니다. + + + + Comfy Cloud에서 멀티뷰 워크플로를 즉시 실행하세요. + + + 로컬에서 사용할 워크플로 JSON 파일을 다운로드하세요. + + +![Meshy 6 멀티뷰-모델 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy_multi_image_to_model-1.webp) + + + + 예시 전면 뷰 이미지를 다운로드하세요. + + + 예시 후면 뷰 이미지를 다운로드하세요. + + + 예시 측면 뷰 이미지를 다운로드하세요. + + diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7.mdx index efd79209a..3b21c5277 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7.mdx @@ -1,60 +1,24 @@ --- title: "ComfyUI의 Meshy 7: 텍스트 기반 3D 생성 및 이미지 기반 3D 생성 워크플로" description: "ComfyUI의 Meshy 7로 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 3D 모델을 생성하세요: 울트라 모드, PBR 텍스처, 리깅, 애니메이션을 갖춘 텍스트 기반 3D 생성 및 이미지 기반 3D 생성 워크플로" -sidebarTitle: "Meshy 7" -translationSourceHash: a3564af8 +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: a54418f3 translationFrom: tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": beb711a3 - "Model highlights": 9e84468b - "Meshy 7 text-to-model workflow": 6df41ad4 - "Meshy 7 image-to-model workflow": 3d71e1da --- -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; Meshy 7은 Meshy의 최신 3D 생성 기반 모델로, 이미지-3D 정렬을 중심으로 구축되었습니다. 입력 이미지를 여러 배율에서 읽고 더 높은 해상도의 입력을 허용하므로, 미세한 형태 정보가 평균화되어 사라지지 않고 생성 과정에서 유지됩니다. 그 결과 3D 지오메트리, 색상, 재질, 패턴이 소스 이미지와 정렬된 상태로 유지됩니다. ComfyUI에서 Meshy 7은 Meshy 파트너 노드를 통해 사용할 수 있습니다. 텍스트 프롬프트나 단일 이미지에서 초안 모델을 생성한 다음, PBR 맵이 포함된 완전한 텍스처 에셋으로 정제하고, 리깅하고, 애니메이트할 수 있습니다. 이 모든 작업을 하나의 워크플로 안에서 수행할 수 있습니다. -## 모델 하이라이트 +## Meshy 7의 강점 - **텍스트 기반 3D 생성 및 이미지 기반 3D 생성**: 텍스트 프롬프트 또는 단일 입력 이미지에서 모델 생성 - **Ultra Mode**: 단일 뷰 입력에 대한 고품질 생성, Meshy 7 및 `latest` 모델에서 사용 가능 - **PBR 텍스처링**: 메탈릭, 러프니스, 노멀 맵을 2K~8K 기본 색상 텍스처와 함께 생성 - **전체 에셋 pipeline**: 생성된 모델을 동일한 워크플로에서 리파인, 리깅, 애니메이트 - - +## ComfyUI에서 사용하기 -## Meshy 7 텍스트 기반 3D 모델 생성 워크플로 - -텍스트 설명에서 3D 모델을 직접 생성합니다. 이 워크플로는 Meshy 7 Text to Model 노드로 초안 메시를 생성한 다음, 자동으로 텍스처링, 리깅, 애니메이션을 적용합니다. - - - - Comfy Cloud에서 텍스트 기반 3D 모델 생성 워크플로를 즉시 실행하세요. - - - 워크플로 JSON 파일을 다운로드하여 로컬에서 사용하세요. - - -![Meshy 7 텍스트 기반 3D 모델 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy7_text_to_model-1.webp) - -## Meshy 7 이미지 기반 3D 모델 생성 워크플로 - -단일 2D 이미지를 상세한 3D 모델로 변환합니다. Meshy 7의 멀티스케일 이미지 인코더는 소스 이미지의 미세한 형태 정보를 보존하며, 워크플로는 텍스처링, 리깅, 애니메이션을 한 번에 처리합니다. - - - - Comfy Cloud에서 이미지 기반 3D 모델 생성 워크플로를 즉시 실행하세요. - - - 로컬에서 사용할 수 있도록 워크플로 JSON 파일을 다운로드하세요. - - -![Meshy 7 이미지 기반 3D 모델 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy7_image_to_model-1.webp) - - - 이 워크플로의 예제 입력 이미지를 받아보세요. - + +ComfyUI에서 텍스트 기반 3D 모델 생성 및 이미지 기반 3D 모델 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..a809c4790 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7/workflow.mdx @@ -0,0 +1,47 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Meshy 7 워크플로" +description: "로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI의 Meshy 7 텍스트 기반 3D 모델 생성 및 이미지 기반 3D 모델 생성 워크플로를 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: de0f6ef4 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7/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 Meshy 7 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 모델이 무엇이고 어떤 점에 가장 적합한지 알아보려면 [Meshy 7 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7)를 참조하세요. + + + + +## Meshy 7 텍스트 기반 3D 모델 생성 워크플로 + +텍스트 설명에서 직접 3D 모델을 생성합니다. 워크플로는 Meshy 7 Text to Model 노드로 초안 메시를 만든 다음 자동으로 텍스처링, 리깅, 애니메이션을 적용합니다. + + + + Comfy Cloud에서 텍스트 기반 3D 모델 생성 워크플로를 즉시 실행하세요. + + + 로컬에서 사용할 워크플로 JSON 파일을 다운로드하세요. + + +![Meshy 7 텍스트 기반 3D 모델 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy7_text_to_model-1.webp) + +## Meshy 7 이미지 기반 3D 모델 생성 워크플로 + +단일 2D 이미지를 상세한 3D 모델로 변환합니다. Meshy 7의 다중 스케일 이미지 인코더는 소스 이미지의 미세한 형태 정보를 보존하며, 워크플로는 결과물에 텍스처링, 리깅, 애니메이션을 한 번에 적용합니다. + + + + Comfy Cloud에서 이미지 기반 3D 모델 생성 워크플로를 즉시 실행하세요. + + + 로컬에서 사용할 워크플로 JSON 파일을 다운로드하세요. + + +![Meshy 7 이미지 기반 3D 모델 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy7_image_to_model-1.webp) + + + 이 워크플로용 예시 입력 이미지를 받으세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3.mdx index 207a8b561..30d1b1801 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3.mdx @@ -1,119 +1,39 @@ --- title: "ComfyUI에서 MiniMax H3 API 비디오 생성" description: "ComfyUI에서 MiniMax H3 API 노드를 클라우드 워크플로와 함께 사용하는 방법을 알아보세요. 텍스트 기반 비디오 생성, 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성, 레퍼런스 기반 비디오 생성 모두 네이티브 스테레오 오디오를 지원합니다." -sidebarTitle: "MiniMax H3 API" -translationSourceHash: d7bf46ba +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: 404d2163 translationFrom: tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; - [MiniMax H3](https://www.minimax.io/blog/minimax-h3)는 MiniMax의 범용 옴니모달 생성 모델로, ComfyUI에서 MiniMax H3 API 노드를 통해 사용할 수 있습니다. API 워크플로는 MiniMax 서버에서 생성을 실행하므로 모델 다운로드나 로컬 GPU가 필요하지 않으며, 생성된 비디오는 1초마다 Comfy API 계정으로 청구됩니다. MiniMax H3는 **네이티브 스테레오 오디오**와 함께 비디오를 생성합니다. 음성, 사운드 효과, 음악이 이후에 레이어링되는 대신 단일 포워드 패스에서 함께 모델링됩니다. 출력 해상도는 최대 2K이며 클립당 5~15초 길이입니다. - - - -## MiniMax H3 API 워크플로 + +이 API 워크플로는 Comfy 계정을 통해 MiniMax 서버에서 실행됩니다. 상업 작업을 위해 자체 하드웨어에서 H3를 로컬로 실행하려면 유일한 공식 리셀러인 Comfy를 통해 제공되는 [MiniMax 상업용 라이선스](https://comfy.org/minimax/license)가 필요합니다. + -템플릿 라이브러리에는 세 가지 API 예제 워크플로가 포함되어 있습니다. +## MiniMax H3의 강점 -- **텍스트 기반 비디오 생성**: 텍스트 프롬프트에서 비디오를 생성합니다. -- **첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성**: 첫 프레임과 마지막 프레임 이미지 사이의 비디오를 생성합니다. -- **레퍼런스 기반 비디오 생성**: 레퍼런스 이미지, 비디오, 오디오를 조건으로 비디오를 생성합니다. +- **네이티브 스테레오 오디오**: 음성, 사운드 효과, 음악이 이후에 레이어링되는 대신 단일 포워드 패스에서 비디오와 함께 모델링됩니다 +- **고해상도 출력**: 클립당 5~15초, 최대 2K 해상도 +- **텍스트 기반 비디오 생성**: 텍스트 프롬프트에서 오디오가 포함된 비디오를 생성합니다 +- **첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성**: 첫 프레임과 선택 사항인 마지막 프레임 이미지 사이의 움직임을 생성합니다 +- **레퍼런스 조건 생성**: 최대 9개의 레퍼런스 이미지, 3개의 레퍼런스 비디오, 3개의 레퍼런스 오디오 클립을 조건으로 비디오를 생성합니다 -### MiniMax H3 텍스트 기반 비디오 생성 +## 출력 예시 -MiniMax H3 API를 통해 텍스트 프롬프트에서 비디오를 생성하며, 네이티브 스테레오 오디오를 지원합니다. +단일 프롬프트에서 텍스트 기반 비디오 생성, 네이티브 스테레오 오디오 포함: - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "MiniMax H3 T2V" 검색 - - - -#### 프롬프트 팁 - -1. **프롬프트**: 전체 장면과 함께 포함될 오디오(대화, 효과음, 음악)를 한 블록에 설명하세요. -2. **재생 시간**: 재생 시간 입력은 5~15초를 지원합니다. 워크플로에는 빠른 5초 미리보기가 포함되어 있습니다. -3. **해상도 및 비율**: API는 2K로 렌더링합니다. `16:9`, `9:16`, `1:1` 같은 화면 비율 프리셋을 선택하세요. -4. **워터마크**: AIGC 워터마크는 기본적으로 꺼져 있습니다. 필요한 경우 노드의 고급 설정에서 활성화하세요. - -#### 프롬프트 작성 가이드 - -MiniMax는 기본 생성 모드(T2VA, I2VA, FL2VA, L2VA)를 위한 공식 [비디오 프롬프트 작성 가이드](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_base_en.md)를 제공합니다. 이 가이드는 카메라 무브와 오디오(대화, 효과음, 음악)를 포함한 시간별 샷으로 프롬프트를 구성하는 방법과 각 모드의 예시를 설명합니다. - -### MiniMax H3 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성 - -MiniMax H3 API를 통해 첫 프레임과 선택 사항인 마지막 프레임 이미지 사이의 비디오를 생성합니다. 출력의 화면 비율은 입력 이미지를 따릅니다. +첫/마지막 프레임 기반 생성, 모델이 두 프레임 사이의 움직임을 생성합니다: - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "MiniMax H3 FLF2V" 검색 - - - - - - 워크플로의 첫 프레임이거나, 직접 만든 이미지를 사용하세요. - - - 워크플로의 마지막 프레임이거나, 직접 만든 이미지를 사용하세요. - - - -#### 프롬프트 팁 - -1. **프레임**: `first_frame` 입력은 필수이고, `last_frame`은 선택 사항입니다. 모델은 두 프레임 사이의 움직임을 생성합니다. -2. **화면 비율**: 출력이 입력 이미지를 따르므로 두 프레임 모두 동일한 화면 비율로 유지하세요. -3. **이미지 제약 사항**: 각 프레임의 너비와 높이는 256~5760픽셀 사이여야 하며 화면 비율은 2:5에서 5:2 사이여야 합니다. -4. **프롬프트**: 프레임 사이의 전환과 원하는 오디오(대화, 효과음, 음악)를 설명하세요. - -#### 프롬프트 작성 가이드 - -MiniMax는 기본 생성 모드(T2VA, I2VA, FL2VA, L2VA)를 위한 공식 [비디오 프롬프트 작성 가이드](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_base_en.md)를 제공합니다. 이 가이드는 카메라 무브와 오디오(대화, 효과음, 음악)를 포함한 시간별 샷으로 프롬프트를 구성하는 방법과 각 모드의 예시를 설명합니다. - -### MiniMax H3 레퍼런스 기반 비디오 생성 - -MiniMax H3 API를 통해 레퍼런스 이미지, 비디오, 오디오를 조건으로 비디오를 생성합니다. - -![MiniMax H3 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_minimax_h3_r2v-1.webp) - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "MiniMax H3 R2V" 검색 - - - - - - 워크플로의 스토리보드 레퍼런스이거나, 직접 만든 이미지를 사용하세요. - - - -#### 프롬프트 팁 - -1. **태그로 레퍼런스 지정**: 프롬프트에서 각 입력을 순서로 참조하세요. 예: `Image 1`, `Video 1`, `Audio 1`. -2. **제한 사항**: 레퍼런스 이미지 최대 9개, 레퍼런스 비디오 3개, 레퍼런스 오디오 클립 3개까지 사용할 수 있습니다. 각 비디오 또는 오디오 클립은 2~15초여야 하며, 레퍼런스 비디오와 오디오는 각각 총 15초로 제한됩니다. -3. **오디오에는 시각적 앵커 필요**: 레퍼런스 오디오는 최소 한 개의 레퍼런스 이미지 또는 비디오 없이는 사용할 수 없습니다. -4. **비디오 요구 사항**: 레퍼런스 비디오는 23.976~60 FPS여야 합니다. -5. **프롬프트**: 각 레퍼런스에 역할(정체성, 스타일, 움직임, 음성)을 지정하고 대상 샷을 설명하세요. 명시적인 역할 지정이 훨씬 더 잘 작동하는 경향이 있습니다. - -#### 프롬프트 작성 가이드 +## ComfyUI에서 사용하기 -MiniMax는 레퍼런스 기반 생성(R2V)을 위한 공식 [전체 참조 모드 프롬프트 가이드](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_ref_en.md)를 제공합니다. 이 가이드는 재작성 출력 구조(주제 정의, 레퍼런스 라벨, 보존 분석)와 각 레퍼런스에 대상 샷에서의 역할을 지정하는 방법을 설명합니다. \ No newline at end of file + +ComfyUI에서 텍스트 기반 비디오 생성, 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성, 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요 + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..1e63a7f6f --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3/workflow.mdx @@ -0,0 +1,117 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 MiniMax H3 워크플로 사용하기" +description: "ComfyUI에서 MiniMax H3 텍스트 기반 비디오 생성, 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성, 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 1ee7f4e2 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3/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 MiniMax H3 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 모델의 특징과 강점에 대한 자세한 내용은 [MiniMax H3 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3)를 참조하세요. + + + + +## MiniMax H3 API 워크플로 + +템플릿 라이브러리에는 세 가지 API 예제 워크플로가 포함되어 있습니다: + +- **텍스트 기반 비디오 생성**: 텍스트 프롬프트에서 비디오 생성 +- **첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성**: 첫 프레임과 마지막 프레임 이미지 사이의 비디오 생성 +- **레퍼런스 기반 비디오 생성**: 레퍼런스 이미지, 비디오, 오디오를 조건으로 비디오 생성 + +### MiniMax H3 텍스트 기반 비디오 생성 + +MiniMax H3 API를 통해 텍스트 프롬프트에서 기본 제공 스테레오 오디오가 포함된 비디오를 생성합니다. + + + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "MiniMax H3 T2V" 검색 + + + +#### 프롬프트 작성 팁 + +1. **프롬프트**: 전체 장면과 함께 포함할 오디오(대사, 효과음, 음악)를 한 블록으로 설명 +2. **재생 시간**: 재생 시간 입력은 5~15초를 지원하며, 워크플로에는 빠른 5초 미리보기가 포함되어 있습니다 +3. **해상도 및 비율**: API는 2K로 렌더링됩니다. `16:9`, `9:16`, `1:1`과 같은 화면 비율 프리셋을 선택하세요 +4. **워터마크**: AIGC 워터마크는 기본적으로 꺼져 있습니다. 필요한 경우 노드의 고급 설정에서 활성화하세요 + +#### 프롬프트 작성 가이드 + +MiniMax는 기본 생성 모드인 T2VA, I2VA, FL2VA, L2VA에 대한 공식 [비디오 프롬프트 작성 가이드](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_base_en.md)를 제공합니다. 이 가이드는 카메라 움직임과 오디오(대사, 효과음, 음악)를 포함한 시간별 샷으로 프롬프트를 구성하는 방법을 설명하며, 각 모드에 대한 예시를 포함합니다. + +### MiniMax H3 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성 + +MiniMax H3 API를 통해 첫 프레임과 선택적인 마지막 프레임 이미지 사이의 비디오를 생성합니다. 출력의 화면 비율은 입력 이미지를 따릅니다. + + + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "MiniMax H3 FLF2V" 검색 + + + + + + 워크플로용 첫 프레임, 또는 직접 준비한 이미지를 사용하세요. + + + 워크플로용 마지막 프레임, 또는 직접 준비한 이미지를 사용하세요. + + + +#### 프롬프트 작성 팁 + +1. **프레임**: `first_frame` 입력은 필수이며, `last_frame`은 선택 사항입니다. 모델은 두 프레임 사이의 움직임을 생성합니다 +2. **화면 비율**: 출력이 입력 이미지를 따르므로 두 프레임을 동일한 화면 비율로 유지하세요 +3. **이미지 제약 조건**: 각 프레임의 너비와 높이는 256~5760픽셀이어야 하며, 화면 비율은 2:5에서 5:2 사이여야 합니다 +4. **프롬프트**: 프레임 사이의 전환과 원하는 오디오(대사, 효과음, 음악)를 설명하세요 + +#### 프롬프트 작성 가이드 + +MiniMax는 기본 생성 모드인 T2VA, I2VA, FL2VA, L2VA에 대한 공식 [비디오 프롬프트 작성 가이드](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_base_en.md)를 제공합니다. 이 가이드는 카메라 움직임과 오디오(대사, 효과음, 음악)를 포함한 시간별 샷으로 프롬프트를 구성하는 방법을 설명하며, 각 모드에 대한 예시를 포함합니다. + +### MiniMax H3 레퍼런스 기반 비디오 생성 + +MiniMax H3 API를 통해 레퍼런스 이미지, 비디오, 오디오를 조건으로 비디오를 생성합니다. + +![MiniMax H3 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_minimax_h3_r2v-1.webp) + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "MiniMax H3 R2V" 검색 + + + + + + 워크플로용 스토리보드 레퍼런스, 또는 직접 준비한 이미지를 사용하세요. + + + +#### 프롬프트 작성 팁 + +1. **태그로 레퍼런스 지정**: 프롬프트에서 각 입력을 순서로 참조하세요. 예: `Image 1`, `Video 1`, `Audio 1` +2. **제한 사항**: 레퍼런스 이미지는 최대 9개, 레퍼런스 비디오는 최대 3개, 레퍼런스 오디오 클립은 최대 3개까지 사용할 수 있습니다. 각 비디오 또는 오디오 클립은 2~15초여야 하며, 레퍼런스 비디오와 오디오의 총 길이는 각각 15초로 제한됩니다 +3. **오디오에는 시각적 기준이 필요**: 레퍼런스 오디오는 최소 한 개의 레퍼런스 이미지 또는 비디오 없이는 사용할 수 없습니다 +4. **비디오 요구 사항**: 레퍼런스 비디오는 23.976~60 FPS여야 합니다 +5. **프롬프트**: 각 레퍼런스에 역할(정체성, 스타일, 모션, 음성)을 지정하고 목표 샷을 설명하세요. 명시적인 지정이 훨씬 더 잘 작동하는 경향이 있습니다 + +#### 프롬프트 작성 가이드 + +MiniMax는 레퍼런스 기반 생성(R2V)에 대한 공식 [전체 레퍼런스 모드 프롬프트 가이드](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_ref_en.md)를 제공합니다. 이 가이드는 주제 정의, 레퍼런스 라벨, 유지 분석을 포함한 재작성 출력 구조와 목표 샷에서 각 레퍼런스에 역할을 할당하는 방법을 설명합니다. \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..1108f9283 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation/workflow.mdx @@ -0,0 +1,114 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Moonvalley 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Moonvalley 텍스트 기반 비디오 생성, 이미지 기반 비디오 생성, 비디오 기반 비디오 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: c25be85a +translationFrom: tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 0f66b193 + "Moonvalley Text-to-Video Workflow": b197cf1a + "Moonvalley Image-to-Video Workflow": 6e47191f + "Moonvalley Video-to-Video Workflow": 9f69e60b +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + + + **서비스 이용 불가**: Moonvalley API 서비스를 더 이상 사용할 수 없습니다. 이 노드들은 지원 중단되었으며 예상대로 작동하지 않을 수 있습니다. + + +이 가이드에서는 ComfyUI에서 Moonvalley 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Moonvalley 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation)를 참조하세요. + + + + +## Moonvalley 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로 + +### 1. 워크플로 파일 다운로드 + + + + +

워크플로 파일을 JSON 형식으로 다운로드

+ + +### 2. 워크플로 실행 단계 + +![텍스트 기반 비디오 생성 워크플로](/images/tutorial/api_nodes/moonvalley/api_moonvalley_text_to_video.jpg) + +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 + +![입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/moonvalley/api_moonvalley_image_to_video_input.webp) + +### 2. 워크플로 실행 단계 + +![이미지 기반 비디오 생성 워크플로](/images/tutorial/api_nodes/moonvalley/api_moonvalley_image_to_video.jpg) + +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 + +![비디오 기반 비디오 생성 워크플로](/images/tutorial/api_nodes/moonvalley/api_moonvalley_video_to_video.jpg) +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. - - +## ComfyUI에서 사용하기 -### OpenAI: ChatGPT {#api_openai_chat} - -OpenAI의 고급 언어 모델과 지능적인 대화를 시작하세요. - -OpenAI: ChatGPT workflow preview - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "OpenAI: ChatGPT"를 검색하세요 - - - -**입력 자료** - -이 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요: - - - - `LoadImage` 노드 5 · `example.png` - - - -
- example.png -
- -### 워크플로 실행을 단계별로 완료하세요 - -![OpenAI Chat Step Guide](/images/tutorial/api_nodes/openai/openai_chat_step_guide.jpg) - - -해당 템플릿에서는 프롬프트 생성을 분석하기 위한 역할 설정을 마련했습니다. - - -이미지의 번호를 참고해 기본 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 실행을 완성하실 수 있습니다: -1. `Load Image` 노드에서 AI가 해석하도록 할 이미지를 불러오세요. -2. (선택사항) 필요하다면 `OpenAI Chat Advanced Options`에서 설정을 수정해 AI가 특정 작업을 수행하도록 할 수 있습니다. -3. `OpenAI Chat` 노드에서 `Prompt`를 수정해 대화 프롬프트를 설정하거나, `model`을 변경해 다른 모델을 선택할 수 있습니다. -4. `Run` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 대화를 실행하세요. -5. API가 결과를 반환할 때까지 기다린 후, `Preview Any` 노드에서 AI가 반환한 내용을 확인할 수 있습니다. - -### 3. 추가 참고사항 - -- 현재 파일 입력 노드인 `OpenAI Chat Input Files`는 먼저 파일을 `ComfyUI/input/` 디렉토리에 업로드해야 합니다. 이 노드는 개선 중이며, 업데이트 이후 템플릿을 수정할 예정입니다. -- 워크플로에는 `Batch Images`를 사용한 입력 예시가 제공됩니다. AI가 해석해야 하는 이미지가 여러 장이라면, 단계 도표를 참고해 마우스 오른쪽 클릭으로 해당 노드 모드를 `Always`로 설정해 활성화할 수 있습니다. \ No newline at end of file + +로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI의 ChatGPT 대화 워크플로를 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/chat/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/chat/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..90a04ed65 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/chat/workflow.mdx @@ -0,0 +1,68 @@ +--- +title: "ComfyUI의 OpenAI 채팅 워크플로" +description: "ComfyUI에서 OpenAI 채팅 대화 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 457ded81 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/openai/chat/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 3947c0dc + "OpenAI: ChatGPT {#api_openai_chat}": 6ad307cf + "Complete the workflow execution step by step": 752378f6 + "Additional Notes": e4a48088 +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 OpenAI Chat 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [OpenAI Chat 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/openai/chat)를 참조하세요. + + + + +## OpenAI: ChatGPT {#api_openai_chat} + +OpenAI의 고급 언어 모델을 활용하여 지능적인 대화를 나누세요. + +OpenAI: ChatGPT 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "OpenAI: ChatGPT"를 검색하세요. + + + +**입력 자료** + +이 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요: + + + + `LoadImage` 노드 5 · `example.png` + + + +
+ example.png +
+ +## 워크플로 실행을 단계별로 완료하기 + +![OpenAI Chat 단계 가이드](/images/tutorial/api_nodes/openai/openai_chat_step_guide.jpg) + + +해당 템플릿에는 프롬프트 생성을 분석하기 위한 역할 설정이 적용되어 있습니다. + + +이미지의 숫자를 참조하여 기본 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 실행을 완료할 수 있습니다. +1. `Load Image` 노드에서 AI가 해석해야 할 이미지를 로드합니다. +2. (선택 사항) 필요한 경우 `OpenAI Chat Advanced Options`의 설정을 수정하여 AI가 특정 작업을 실행하도록 할 수 있습니다. +3. `OpenAI Chat` 노드에서 `Prompt`를 수정하여 대화 프롬프트를 설정하거나, `model`을 수정하여 다른 모델을 선택할 수 있습니다. +4. `Run` 버튼을 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter` 단축키를 사용하여 대화를 실행합니다. +5. API가 결과를 반환할 때까지 기다린 후, `Preview Any` 노드에서 AI가 반환한 해당 콘텐츠를 확인할 수 있습니다. + +## 추가 메모 + +- 현재 파일 입력 노드 `OpenAI Chat Input Files`는 파일을 먼저 `ComfyUI/input/` 디렉터리에 업로드해야 합니다. 이 노드는 개선 중이며, 업데이트 후 템플릿을 수정할 예정입니다. +- 워크플로는 입력에 `Batch Images`를 사용하는 예제를 제공합니다. AI 해석이 필요한 여러 이미지가 있다면 단계 다이어그램을 참조하고 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 해당 노드 모드를 `Always`로 설정해 활성화할 수 있습니다. diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx index 0204f30df..84a37c20d 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx @@ -1,119 +1,35 @@ --- title: "OpenAI DALL·E 2 노드" description: "ComfyUI에서 OpenAI DALL·E 2 파트너 노드를 사용해 이미지를 생성하는 방법을 알아보세요" -sidebarTitle: "DALL·E 2" +sidebarTitle: "개요" icon: "image" -translationSourceHash: c25a1cef +translationSourceHash: f7e79808 translationFrom: tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": d944de82 - "Node Overview": 20167b68 - "Parameter Description": 20ac288b - "Usage Method": 66efdccf - "Workflow Examples": 9c7f54e4 - "FAQs": 2b8e1938 --- -import Faq from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/faq.mdx"; -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; - ![OpenAI DALL·E 2 노드 스크린샷](/images/comfy_core/api_nodes/openai-dall-e-2.jpg) OpenAI DALL·E 2는 ComfyUI 파트너 노드 시리즈의 일부로, 사용자가 OpenAI의 **DALL·E 2** 모델을 통해 이미지를 생성할 수 있도록 합니다. -이 노드는 다음을 지원합니다: -- 텍스트 기반 이미지 생성 -- 이미지 편집 기능 (마스크를 통한 인페인팅) - -## 노드 개요 - **OpenAI DALL·E 2** 노드는 OpenAI의 이미지 생성 API를 통해 동기식으로 이미지를 생성합니다. 텍스트 프롬프트를 받아 설명과 일치하는 이미지를 반환합니다. - - - -## 매개변수 설명 - -### 필수 매개변수 - -| 매개변수 | 설명 | -|-----------|---------------------------------------------------------------| -| `prompt` | 생성하고자 하는 이미지의 내용을 설명하는 텍스트 프롬프트 | - -### 위젯 매개변수 - -| 매개변수 | 설명 | 옵션/범위 | 기본값 | -|-----------|----------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------|---------------| -| `seed` | 이미지 생성을 위한 시드 값 (현재 백엔드에서는 구현되지 않음) | 0부터 2^31-1까지 | 0 | -| `size` | 출력 이미지 크기 | "256x256", "512x512", "1024x1024" | "1024x1024" | -| `n` | 생성할 이미지 수 | 1부터 8까지 | 1 | - -### 선택적 매개변수 - -| 매개변수 | 설명 | 옵션/범위 | 기본값 | -|-----------|----------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------|---------------| -| `image` | 이미지 편집을 위한 선택적 참조 이미지 | 임의의 이미지 입력 | 없음 | -| `mask` | 지역 인페인팅을 위한 선택적 마스크 | 마스크 입력 | 없음 | - -## 사용 방법 - -## 워크플로우 예시 - -이 파트너 노드는 현재 두 가지 워크플로우를 지원합니다: +## DALL·E 2의 강점 - 텍스트 기반 이미지 생성 -- 인페인팅 - - -이미지 기반 이미지 생성 워크플로우는 지원되지 않습니다 - - -### 텍스트 기반 이미지 생성 예시 - -아래 이미지는 간단한 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우를 포함하고 있습니다. 해당 이미지를 다운로드하여 ComfyUI에 드래그해 워크플로우를 로드해 보세요. -![ComfyUI openai-dall-e-2 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-2/text2image.png) - -해당 예시는 매우 간단합니다. -![ComfyUI openai-dall-e-2 워크플로우 예시](/images/tutorial/api_nodes/openai/openai-dall-e-2/text2image.jpg) - -`OpenAI DALL·E 2` 노드를 로드하고, `prompt` 노드에 생성하고자 하는 이미지의 설명을 입력한 뒤, `Save Image` 노드를 연결한 후 워크플로우를 실행하기만 하면 됩니다. - -### 인페인팅 워크플로우 - -DALL·E 2는 이미지 편집 기능을 지원하며, 마스크를 사용해 교체할 영역을 지정할 수 있습니다. 아래는 간단한 인페인팅 워크플로우 예시입니다: - -#### 1. 워크플로우 파일 다운로드 - -아래 이미지를 다운로드해 ComfyUI에 드래그하여 해당 워크플로우를 로드하세요. - -![ComfyUI openai-dall-e-2 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-2/inpainting.png) - -다음 이미지를 입력으로 사용하겠습니다: -![ComfyUI openai-dall-e-2 워크플로우 입력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-2/input.jpg) - -#### 2. 워크플로우 파일 사용법 +- 이미지 편집 기능 (마스크를 통한 인페인팅) -![ComfyUI openai-dall-e-2 워크플로우 예시](/images/tutorial/api_nodes/openai/openai-dall-e-2/inpainting.jpg) +## 출력 예시 -이 워크플로우는 비교적 간단하므로, 직접 해당 워크플로우를 수동으로 구현하고 싶다면 아래 단계를 따라 해보세요: +단일 텍스트 프롬프트를 사용한 텍스트 기반 이미지 생성: -1. `Load Image` 노드를 사용해 이미지를 로드하세요 -2. `Load Image` 노드를 오른쪽 클릭한 뒤 `MaskEditor`를 선택하세요 -3. 마스크 에디터에서 붓을 사용해 다시 그려야 할 영역을 그려주세요 -4. 로드된 이미지를 **OpenAI DALL·E 2** 노드의 `image` 입력에 연결하세요 -5. 마스크를 **OpenAI DALL·E 2** 노드의 `mask` 입력에 연결하세요 -6. `prompt` 노드에서 프롬프트를 수정하세요 -7. 워크플로우를 실행하세요 +![ComfyUI openai-dall-e-2 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-2/text2image.png) -**참고사항** +텍스트 프롬프트를 기반으로 입력 이미지의 마스크된 영역을 교체하는 인페인팅: -- 이미지 편집 기능을 사용하려면 이미지와 마스크를 모두 제공해야 합니다(둘 다 필수). -- 마스크와 이미지는 반드시 같은 크기여야 합니다. -- 큰 이미지를 입력하면 노드가 자동으로 이미지를 적절한 크기로 조정합니다. -- API가 반환하는 URL은 짧은 시간 동안 유효하니 결과를 신속히 저장하세요. -- 각 생성에는 크레딧이 소모되며, 이미지 크기와 수량에 따라 요금이 부과됩니다. +![ComfyUI openai-dall-e-2 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-2/inpainting.png) -## FAQ +## ComfyUI에서 사용하기 - + +텍스트 기반 이미지 생성 및 인페인팅 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud의 ComfyUI에서 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..15cb76240 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2/workflow.mdx @@ -0,0 +1,106 @@ +--- +title: "ComfyUI에서의 DALL·E 2 워크플로" +description: "로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI의 DALL·E 2 텍스트 기반 이미지 생성 및 inpainting 워크플로를 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 07618b85 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 0c4fed2c + "Parameter Description": 20ac288b + "Workflow Examples": 9c7f54e4 + "FAQs": 2b8e1938 +--- +import Faq from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/faq.mdx"; +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드에서는 ComfyUI에서 DALL·E 2 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [DALL·E 2 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2)를 참조하세요. + + + + +## 파라미터 설명 + +### 필수 파라미터 + +| 파라미터 | 설명 | +|-----------|---------------------------------------------------------------| +| `prompt` | 생성하려는 이미지 콘텐츠를 설명하는 텍스트 프롬프트 | + +### 위젯 파라미터 + +| 파라미터 | 설명 | 옵션/범위 | 기본값 | +|-----------|----------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------|---------------| +| `seed` | 이미지 생성을 위한 시드 값 (현재 백엔드에서 구현되지 않음) | 0 ~ 2^31-1 | 0 | +| `size` | 출력 이미지 크기 | "256x256", "512x512", "1024x1024" | "1024x1024" | +| `n` | 생성할 이미지 수 | 1 ~ 8 | 1 | + +### 선택적 파라미터 + +| 파라미터 | 설명 | 옵션/범위 | 기본값 | +|-----------|----------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------|---------------| +| `image` | 이미지 편집을 위한 선택적 참조 이미지 | 모든 이미지 입력 | 없음 | +| `mask` | 로컬 inpainting을 위한 선택적 마스크 | 마스크 입력 | 없음 | + +## 워크플로 예시 + +이 파트너 노드는 현재 두 가지 워크플로를 지원합니다. + +- 텍스트 기반 이미지 생성 +- 인페인팅 + + +이미지 기반 이미지 생성 워크플로는 지원되지 않습니다. + + +### 텍스트 기반 이미지 생성 예시 + +아래 이미지에는 간단한 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로가 포함되어 있습니다. 해당 이미지를 다운로드한 후 ComfyUI로 드래그하여 워크플로를 로드하세요. + +![ComfyUI openai-dall-e-2 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-2/text2image.png) + +해당 예시는 매우 간단합니다. + +![ComfyUI openai-dall-e-2 워크플로 예시](/images/tutorial/api_nodes/openai/openai-dall-e-2/text2image.jpg) + +`OpenAI DALL·E 2` 노드를 로드하고, 생성하려는 이미지에 대한 설명을 `prompt` 노드에 입력하고, `Save Image` 노드를 연결한 다음 워크플로를 실행하기만 하면 됩니다. + +### 인페인팅 워크플로 + +DALL·E 2는 이미지 편집 기능을 지원하여, 마스크를 사용해 교체할 영역을 지정할 수 있습니다. 아래는 간단한 인페인팅 워크플로 예시입니다. + +#### 1. 워크플로 파일 다운로드 + +아래 이미지를 다운로드하고 ComfyUI로 드래그하여 해당 워크플로를 로드하세요. + +![ComfyUI openai-dall-e-2 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-2/inpainting.png) + +아래 이미지를 입력으로 사용합니다. + +![ComfyUI openai-dall-e-2 워크플로 입력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-2/input.jpg) + +#### 2. 워크플로 파일 사용 지침 + +![ComfyUI openai-dall-e-2 워크플로 예시](/images/tutorial/api_nodes/openai/openai-dall-e-2/inpainting.jpg) + +이 워크플로는 비교적 간단하므로, 직접 해당 워크플로를 수동으로 구현하려면 아래 단계를 따르세요. + +1. `Load Image` 노드를 사용하여 이미지를 로드합니다. +2. 이미지 로드 노드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 `MaskEditor`를 선택합니다. +3. 마스크 편집기에서 브러시를 사용하여 다시 그리고 싶은 영역을 그립니다. +4. 로드된 이미지를 **OpenAI DALL·E 2** 노드의 `image` 입력에 연결합니다. +5. 마스크를 **OpenAI DALL·E 2** 노드의 `mask` 입력에 연결합니다. +6. `prompt` 노드에서 프롬프트를 수정합니다. +7. 워크플로를 실행합니다. + +**참고 사항** + +- 이미지 편집 기능을 사용하려면 이미지와 마스크를 모두 제공해야 합니다 (둘 다 필수). +- 마스크와 이미지의 크기가 같아야 합니다. +- 큰 이미지를 입력하면 노드가 이미지를 적절한 크기로 자동으로 크기 조정합니다. +- API에서 반환된 URL은 짧은 기간 동안만 유효하므로 결과를 즉시 저장하세요. +- 각 생성은 크레딧을 소비하며, 이미지 크기와 수량에 따라 요금이 부과됩니다. + +## 자주 묻는 질문 + + diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-3/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-3/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..8e9de3f59 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-3/workflow.mdx @@ -0,0 +1,55 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 DALL·E 3 워크플로" +description: "ComfyUI에서 로컬 또는 Comfy Cloud로 DALL·E 3 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 14514170 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-3/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": a08691d9 + "Parameter Details": 66c93a93 + "Usage Examples": 6c8fb9ee + "FAQs": 2b8e1938 +--- +import Faq from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/faq.mdx"; +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 DALL·E 3 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇이고 어떤 기능에 가장 적합한지 알아보려면 [DALL·E 3 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-3)를 참조하세요. + + + + +## 파라미터 세부 정보 + +### 필수 파라미터 + +| 파라미터 | 유형 | 설명 | +|-----------|------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| +| prompt | Text | 이미지를 생성하기 위한 텍스트 프롬프트입니다. 여러 줄 입력을 지원하며, 생성하려는 이미지 콘텐츠를 자세히 설명할 수 있습니다. | + +### 위젯 파라미터 + +| 파라미터 | 유형 | 옵션 | 기본값 | 설명 | +|-----------|-----------|---------------------------------|---------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| +| seed | Integer | 0-2147483647 | 0 | 생성 결과를 제어하는 데 사용되는 무작위 시드입니다. | +| quality | Option | standard, hd | standard | 이미지 품질 설정입니다. "hd" 옵션은 더 높은 품질의 이미지를 생성하지만 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요할 수 있습니다. | +| style | Option | natural, vivid | natural | 이미지 스타일입니다. "Vivid"는 하이퍼리얼리스틱하고 극적인 이미지를 생성하는 경향이 있으며, "natural"은 더 자연스럽고 덜 과장된 이미지를 생성합니다. | +| size | Option | 1024x1024, 1024x1792, 1792x1024 | 1024x1024 | 생성된 이미지의 크기입니다. 다양한 방향의 정사각형 또는 직사각형 이미지를 선택할 수 있습니다. | + +## 사용 예시 + +아래 이미지를 다운로드하여 ComfyUI로 끌어다 놓으면 해당 워크플로를 불러올 수 있습니다. +![ComfyUI openai-dall-e-3 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-3/text2image.png) + +해당 워크플로가 매우 간단하므로, ComfyUI에서 **OpenAI DALL·E 3** 노드를 직접 추가하고, 생성하려는 이미지에 대한 설명을 입력한 다음 워크플로를 실행할 수도 있습니다. + +![ComfyUI openai-dall-e-3 워크플로](/images/tutorial/api_nodes/openai/openai-dall-e-3/text2image.jpg) + +1. ComfyUI에서 **OpenAI DALL·E 3** 노드를 추가합니다. +2. 프롬프트 텍스트 상자에 생성하려는 이미지의 설명을 입력합니다. +3. 필요에 따라 선택적 파라미터(품질, 스타일, 크기 등)를 조정합니다. +4. 워크플로를 실행하여 이미지를 생성합니다. + +## 자주 묻는 질문 + + diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-1/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-1/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..867d557c8 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-1/workflow.mdx @@ -0,0 +1,105 @@ +--- +title: "ComfyUI의 GPT-Image-1 워크플로" +description: "ComfyUI에서 GPT-Image-1 텍스트 기반 이미지 생성, 이미지 기반 이미지 생성, 다중 이미지 입력, 인페인팅 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 50c6446e +translationFrom: tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-1/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": ee2a1672 + "Parameter Description": b97d97e4 + "Usage Examples": 8152ff11 + "FAQs": 2b8e1938 +--- +import Faq from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/faq.mdx"; +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 GPT-Image-1 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [GPT-Image-1 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-1)를 참조하세요. + + + + +## 파라미터 설명 + +### 필수 파라미터 + +| 파라미터 | 타입 | 설명 | +|-----------|------|---------------------------------------------------------------| +| `prompt` | 텍스트 | 생성하려는 이미지 콘텐츠를 설명하는 텍스트 프롬프트 | + +### 위젯 파라미터 + +| 파라미터 | 타입 | 옵션 | 기본값 | 설명 | +|--------------|---------|---------------------------------------|---------|---------------------------------------------------------| +| `seed` | 정수 | 0-2147483647 | 0 | 생성 결과를 제어하는 데 사용되는 무작위 시드 | +| `quality` | 옵션 | low, medium, high | low | 이미지 품질 설정. 비용과 생성 시간에 영향을 줍니다 | +| `background` | 옵션 | opaque, transparent | opaque | 반환된 이미지에 배경이 있는지 여부 | +| `size` | 옵션 | auto, 1024x1024, 1024x1536, 1536x1024 | auto | 생성된 이미지의 크기 | +| `n` | 정수 | 1-8 | 1 | 생성할 이미지 수 | + +### 선택적 파라미터 + +| 파라미터 | 타입 | 옵션 | 기본값 | 설명 | +|-----------|-------|-----------------|---------|-------------------------------------------------------------| +| `image` | 이미지 | 모든 이미지 입력 | 없음 | 이미지 편집을 위한 선택적 참조 이미지 | +| `mask` | 마스크 | 마스크 입력 | 없음 | 인페인팅을 위한 선택적 마스크 (흰색 영역이 교체됩니다) | + +## 사용 예제 + +### 텍스트 기반 이미지 생성 예제 + +아래 이미지에는 간단한 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로가 포함되어 있습니다. 이미지를 다운로드하여 ComfyUI에 끌어다 놓으면 해당 워크플로를 로드할 수 있습니다. +![ComfyUI openai-gpt-image-1 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/text2image.png) + +해당 워크플로는 매우 간단합니다: +![ComfyUI openai-gpt-image-1 워크플로 예제](/images/tutorial/api_nodes/openai/gpt-image-1/text2image.jpg) + +`OpenAI GPT-Image-1` 노드를 로드하고, 생성하려는 이미지의 설명을 `prompt` 노드에 입력한 다음, `Save Image` 노드를 연결하고 워크플로를 실행하기만 하면 됩니다. + +### 이미지 기반 이미지 생성 예제 + +아래 이미지에는 간단한 이미지 기반 이미지 생성 워크플로가 포함되어 있습니다. 이미지를 다운로드하여 ComfyUI에 끌어다 놓으면 해당 워크플로를 로드할 수 있습니다. +![ComfyUI openai-gpt-image-1 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/image2image.png) + +입력 이미지로 아래 이미지를 사용합니다: +![ComfyUI openai-gpt-image-1 워크플로 입력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/input.webp) + +이 워크플로에서는 `OpenAI GPT-Image-1` 노드를 사용하여 이미지를 생성하고, `Load Image` 노드를 사용하여 입력 이미지를 로드한 다음, 이를 `OpenAI GPT-Image-1` 노드의 `image` 입력에 연결합니다. + +![ComfyUI openai-gpt-image-1 워크플로 예제](/images/tutorial/api_nodes/openai/gpt-image-1/image2image.jpg) + +### 다중 이미지 입력 예제 + +아래 이미지를 다운로드하여 ComfyUI에 끌어다 놓으면 해당 워크플로를 로드할 수 있습니다. + +![다중 이미지 입력 예제](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/multiple_image_input.png) + +아래 모자 이미지를 추가 입력 이미지로 사용합니다. +![모자](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/hat.webp) + +해당 워크플로는 아래 이미지와 같습니다: +![다중 이미지 입력 예제](/images/tutorial/api_nodes/openai/gpt-image-1/multi_images_input.png) + +`Batch Images` 노드는 여러 이미지를 `OpenAI GPT-Image-1` 노드에 로드하는 데 사용됩니다. + +### 인페인팅 워크플로 + +GPT-Image-1은 또한 마스크를 사용하여 교체할 영역을 지정할 수 있는 이미지 편집 기능을 지원합니다. 아래는 간단한 인페인팅 워크플로 예제입니다: + +아래 이미지를 다운로드하여 ComfyUI에 끌어다 놓으면 해당 워크플로를 로드할 수 있습니다. 이미지 기반 이미지 생성 워크플로 섹션의 입력 이미지를 계속 사용합니다. + +![ComfyUI openai-gpt-image-1 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/inpaint.png) + +해당 워크플로는 다음 이미지에 표시되어 있습니다. +![ComfyUI openai-gpt-image-1 워크플로 예제](/images/tutorial/api_nodes/openai/gpt-image-1/inpaint.jpg) + +이미지 기반 이미지 생성 워크플로와 비교하여, 마우스 오른쪽 버튼 클릭 메뉴를 통해 `Load Image` 노드의 MaskEditor를 사용하여 마스크를 그리고, 이를 `OpenAI GPT-Image-1` 노드의 `mask` 입력에 연결하여 워크플로를 완성합니다. + +**참고 사항** + +- 마스크와 이미지의 크기가 동일해야 합니다 +- 큰 이미지를 입력하면 노드가 이미지를 적절한 크기로 자동으로 크기 조정합니다 + +## 자주 묻는 질문 + + diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2.mdx index f15f0e662..12225ee07 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2.mdx @@ -3,102 +3,62 @@ title: "OpenAI GPT-Image-2 노드" description: "ComfyUI에서 이미지를 생성하는 데 OpenAI GPT-Image-2 파트너 노드를 사용하는 방법을 알아보세요" sidebarTitle: "GPT-Image-2" icon: "image" -translationSourceHash: 204c8f40 +translationSourceHash: 4b82532f translationFrom: tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2.mdx translationBlockHashes: - "_intro": 9f80a1fc - "Node Overview": 84ac2d88 - "Getting Started": ab5a2231 - "Available workflows": 1885dd5a - "Key Capabilities": 8a430205 + "_intro": db2c2d92 + "What GPT-Image-2 is good at": 49893789 "Hybrid Pipelines": 7f34a278 + "Example outputs": 2d32d7e6 + "Use it in ComfyUI": d365728d --- - import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; OpenAI GPT-Image-2(`gpt-image-2`)는 ComfyUI에서 파트너 노드를 통해 이용 가능한 OpenAI의 최신 이미지 모델입니다. 이 모델은 생성에 앞서 '추론'을 수행하는 최초의 OpenAI 이미지 모델로, 일회성 샘플링 대신 구성 계획을 세우고 작업을 점검하며 반복적으로 수정합니다. 이 노드는 다음을 지원합니다: -- 밀도 높은 텍스트, UI 요소, 아이콘, 인포그래픽, 지도, 슬라이드, 만화 컷 등을 강력하게 처리하는 텍스트 → 이미지 생성 +- 밀도 높은 텍스트, UI 요소, 아이콘, 인포그래픽, 지도, 슬라이드, 만화 컷 등을 강력하게 처리하는 텍스트 기반 이미지 생성 - 최대 2K 해상도에서 높은 구조적 정확도를 유지하는 이미지 편집 - 하나의 프롬프트로부터 최대 8개의 일관된 이미지 생성, 캐릭터와 객체의 연속성을 보존 -## 노드 개요 - -GPT-Image-2는 노드 라이브러리의 **OpenAI GPT Image 1.5** 노드에서 `model` 옵션으로 선택됩니다. 이 노드는 OpenAI의 이미지 생성 API를 동기식으로 호출하고 설명과 일치하는 이미지를 반환합니다. - - - +GPT-Image-2는 노드 라이브러리의 **OpenAI GPT Image 1.5** 노드에서 `model` 옵션으로 선택됩니다. 이 노드는 OpenAI의 이미지 생성 API를 동기적으로 호출하고 설명과 일치하는 이미지를 반환합니다. -## 시작하기 +## GPT-Image-2가 뛰어난 분야 -1. ComfyUI를 최신 버전(v0.19.4 이상)으로 업데이트하거나 [Comfy Cloud](https://links.comfy.org/4u4o7Pv)를 사용하세요. -2. 노드 라이브러리에서 **OpenAI GPT Image 1.5**를 검색하여 노드를 추가하세요. -3. `model` 필드를 `gpt-image-2`로 설정하세요. +### 추론 기반 생성 -## 사용 가능한 워크플로 +GPT-Image-2는 렌더링 이전에 구도를 계획합니다. 따라서 과거에 이미지 모델을 당황하게 만들었던 프롬프트에 매우 적합합니다. 예를 들어 11pt Helvetica로 중앙 정렬된 7개 항목의 글머리 기호 목록이 있는 포스터 같은 경우입니다. 밀집된 텍스트, 작은 UI 요소, 아이콘, 인포그래픽, 지도, 슬라이드에 대해 깔끔한 출력을 생성합니다. -### 텍스트 기반 이미지 생성 (T2I) +### 중요한 부분을 보존하는 이미지 편집 -GPT-Image-2의 추론 기반 구성으로 텍스트 프롬프트를 통해 이미지를 생성하세요. +GPT-Image-2는 구조적 충실도를 유지하면서 대상 편집을 처리합니다. 편집 영역 외부의 모든 것을 픽셀 단위로 안정적으로 유지하면서 요청된 변경 사항을 최대 2K 해상도로 깔끔하게 적용합니다. 얼굴, 지오메트리, 미세한 디테일을 왜곡하지 않고 흑백 사진에 색을 입히거나 장면을 정오에서 해질녘으로 전환하는 등의 작업에 사용하세요. - - - Comfy Cloud에서 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 즉시 시험해 보세요. - +### 프롬프트당 최대 8개의 일관된 이미지 - - 워크플로 JSON을 다운로드하세요. - - +이 모델은 시리즈 전체에서 캐릭터와 객체의 연속성을 유지하면서 **단일 프롬프트에서 최대 8개의 서로 다른 이미지**를 반환할 수 있습니다. 이는 시드 고정이나 프롬프트 변형 없이 스토리보드, 참조 시트, 캐릭터 턴어라운드, 제품 변형을 만드는 데 유용합니다. 배치를 `Save Image` 노드에 바로 공급하거나 다운스트림의 비디오 워크플로에 연결하세요. -![GPT-Image-2 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_openai_gpt_image_2_t2i-1.webp) +![GPT-Image-2 일관된 이미지 예시](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/consistent_example.jpg) -![GPT-Image-2 텍스트 기반 이미지 생성 예시](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_t2i_1.jpg) +## 하이브리드 파이프라인 -### 이미지 편집 +GPT-Image-2는 자연스럽게 하이브리드 파이프라인에 통합됩니다: 텍스트가 많은 히어로 프레임에는 GPT-Image-2를 사용한 후, 로컬 모델로 넘겨 업스케일링, 스타일화, 비디오 생성을 진행하세요. 각 단계에 가장 적합한 모델을 한 그래프 내에서 사용할 수 있습니다. -최대 2K 해상도에서 높은 구조적 정확도로 입력 이미지를 편집하세요. +## 예시 출력 - - - Comfy Cloud에서 이미지 편집 워크플로를 즉시 시험해 보세요. - +추론 기반 구성으로 텍스트 기반 이미지 생성: - - 워크플로 JSON을 다운로드하세요. - - +![GPT-Image-2 텍스트 기반 이미지 생성 예시](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_t2i_1.jpg) -![GPT-Image-2 이미지 편집 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_openai_gpt_image_2_image_edit-1.webp) +입력 이미지에서 이미지 편집, 편집 영역 밖의 구조는 유지: - - 이 워크플로의 예제 입력 이미지를 받아보세요. - ![GPT-Image-2 이미지 기반 이미지 생성 예시](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_i2i_1.jpg) ![GPT-Image-2 이미지 편집 예시 1](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_image_edit_1.jpg) -![GPT-Image-2 이미지 편집 예시 2](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_image_edit_2.jpg) - -## 주요 기능 - -### 추론 기반 생성 - -GPT-Image-2는 렌더링 전에 구성 계획을 세웁니다. 이는 역사적으로 이미지 모델이 잘 작동하지 않았던 프롬프트들(예를 들어, 11pt 헬베티카체로 작성된 일곱 항목의 글머리표가 중앙에 배치된 포스터)에 적합하며, 밀도 높은 텍스트, 작은 UI 요소, 아이콘, 인포그래픽, 지도, 슬라이드 등에도 깔끔한 결과를 제공합니다. - -### 중요한 부분을 보존하는 이미지 편집 - -GPT-Image-2는 구조적 정확도를 유지하면서 표적 편집을 처리하며, 편집 영역 외부는 픽셀 단위로 안정적으로 유지하면서 최대 2K 해상도에서 요청된 변경 사항을 깔끔하게 적용합니다. 흑백 사진을 컬러로 바꾸거나, 정오의 장면을 황혼으로 바꾸면서 얼굴이나 기하학적 형태, 세밀한 디테일이 왜곡되지 않도록 활용할 수 있습니다. - -### 하나의 프롬프트당 최대 8개의 일관된 이미지 +## ComfyUI에서 사용하기 -모델은 하나의 프롬프트로부터 최대 **8개의 서로 다른 이미지를 반환**하며, 시리즈 전체에서 캐릭터와 객체의 연속성을 유지합니다. 이는 스토리보드, 참고 자료, 캐릭터 변형, 제품 변형 작업에 유용하며, 시드 잠금이나 프롬프트 조작 없이 바로 `Save Image` 노드에 연결하거나 이후 비디오 워크플로로 연결할 수 있습니다. - -![GPT-Image-2 일관된 이미지 예시](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/consistent_example.jpg) - -## 하이브리드 파이프라인 - -GPT-Image-2는 자연스럽게 하이브리드 파이프라인에 통합됩니다: 텍스트가 많은 히어로 프레임에는 GPT-Image-2를 사용한 후, 로컬 모델로 넘겨 업스케일링, 스타일화, 비디오 생성을 진행하세요. 각 단계에 가장 적합한 모델을 한 그래프 내에서 사용할 수 있습니다. + +ComfyUI에서 텍스트 기반 이미지 생성 및 이미지 편집 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요. + diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..d5417d556 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2/workflow.mdx @@ -0,0 +1,69 @@ +--- +title: "ComfyUI의 GPT-Image-2 워크플로" +description: "ComfyUI에서 GPT-Image-2 텍스트 기반 이미지 생성 및 이미지 편집 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: fe7ff8f5 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": bbe60f65 + "Getting Started": ab5a2231 + "Available workflows": 1885dd5a +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드에서는 ComfyUI에서 GPT-Image-2 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 뛰어난지 알아보려면 [GPT-Image-2 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2)를 참조하세요. + + + + +## 시작하기 + +1. ComfyUI를 최신 버전(v0.19.4 이상)으로 업데이트하거나 [Comfy Cloud](https://links.comfy.org/4u4o7Pv)를 사용하세요. +2. 노드 라이브러리에서 **OpenAI GPT Image 1.5**를 검색하고 노드를 추가하세요. +3. `model` 필드를 `gpt-image-2`로 설정하세요. + +## 사용 가능한 워크플로 + +### 텍스트 기반 이미지 생성 (T2I) + +GPT-Image-2의 추론 기반 구성으로 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성합니다. + + + + Comfy Cloud에서 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + + 워크플로 JSON을 다운로드하세요. + + + +![GPT-Image-2 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_openai_gpt_image_2_t2i-1.webp) + +![GPT-Image-2 텍스트 기반 이미지 생성 예시](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_t2i_1.jpg) + +### 이미지 편집 + +입력 이미지를 최대 2K 해상도에서 높은 구조적 충실도로 편집합니다. + + + + Comfy Cloud에서 이미지 편집 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + + 워크플로 JSON을 다운로드하세요. + + + +![GPT-Image-2 이미지 편집 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_openai_gpt_image_2_image_edit-1.webp) + + + 이 워크플로의 예제 입력 이미지를 받아보세요. + +![GPT-Image-2 이미지 기반 이미지 생성 예시](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_i2i_1.jpg) + +![GPT-Image-2 이미지 편집 예시 1](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_image_edit_1.jpg) + +![GPT-Image-2 이미지 편집 예시 2](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_image_edit_2.jpg) diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/openrouter/llm/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/openrouter/llm/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..613bfbab9 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/openrouter/llm/workflow.mdx @@ -0,0 +1,75 @@ +--- +title: "ComfyUI의 OpenRouter LLM 워크플로" +description: "ComfyUI에서 OpenRouter LLM 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 86482a72 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/openrouter/llm/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 OpenRouter LLM 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 이 노드가 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [OpenRouter LLM 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/openrouter/llm)를 참조하세요. + + + + +## 모델별 입력 + +**모델** 드롭다운은 동적 콤보입니다. 모델을 변경하면 노드에 표시되는 입력이 업데이트됩니다. + +- **이미지 슬롯**: 비전 지원 모델에서만 표시됩니다. 슬롯 수는 모델 제한과 일치합니다. +- **비디오 슬롯**: Gemini 3.5 Flash 및 Qwen 3.6 Plus/Flash에서만 표시됩니다. +- **추론 노력**: 추론 및 프런티어 추론 모델에서 표시됩니다. +- **검색 컨텍스트 크기**: Perplexity Sonar 모델에서 표시됩니다. + +텍스트 전용 모델은 이미지 및 비디오 입력을 숨깁니다. + +### OpenRouter LLM {#api_openrouter_llm} + +OpenRouter의 선별된 목록(Claude, GPT, Gemini 등)에서 모델을 선택하세요. 비전 지원 모델의 경우 선택적으로 미디어를 업로드하여 텍스트 응답을 생성할 수 있습니다. + +OpenRouter LLM 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "OpenRouter LLM"을 검색하세요. + + + +**입력 자료** + +이 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요: + + + + `LoadImage` 노드 2 · `contact_sheet_app_input_1.png` + + + +
+ contact_sheet_app_input_1.png +
+ + +이 샘플에서 워크플로는 참조 이미지를 분석하고 다운스트림 이미지 노드를 위한 텍스트 기반 이미지 생성 프롬프트를 반환합니다. **이미지 로드**를 생략하고, 프롬프트를 변경하거나, 자신의 사용 사례에 맞게 그래프 전체를 다시 구성할 수 있습니다. + + +템플릿을 참조로 사용하는 경우 일반적인 실행 과정은 다음과 같습니다: + +1. **이미지 로드**에서 참조 이미지를 로드합니다(텍스트 전용 채팅에서는 건너뜁니다). +2. **OpenRouter LLM**에서 이미지를 `image_1`에 연결합니다(모델이 지원하는 경우 더 많은 슬롯이 나타납니다). +3. **prompt**를 설정합니다(예: 모델에게 이미지를 분석하고 생성 프롬프트를 출력하도록 요청). +4. (선택 사항) 어조, 형식 또는 제약 조건을 위해 고급 옵션에서 **system_prompt**를 설정합니다. +5. **모델**을 선택하고, 표시될 때 **reasoning_effort** 또는 **search_context_size**를 조정합니다. +6. **Run**을 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter`를 누릅니다. +7. **Preview Any**에서 응답을 확인합니다. + +### 추가 참고 + +- **seed**: 생략하려면 `0`으로 설정합니다. 대부분의 모델은 이를 힌트로만 취급합니다. +- 참조 이미지와 비디오는 워크플로 실행 시 자동으로 업로드됩니다. ComfyUI 이미지/비디오 출력만 노드에 연결하면 됩니다. +- 모델별 가격은 [가격 페이지의 OpenRouter](/ko/tutorials/partner-nodes/pricing#openrouter)를 참조하세요. \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/qwen/qwen-image-3-0-pro/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/qwen/qwen-image-3-0-pro/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..0e74d23dc --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/qwen/qwen-image-3-0-pro/workflow.mdx @@ -0,0 +1,68 @@ +--- +title: "ComfyUI의 Qwen Image 3.0 Pro 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Qwen Image 3.0 Pro 텍스트 기반 이미지 생성 및 이미지 편집 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 8d0483ac +translationFrom: tutorials/partner-nodes/qwen/qwen-image-3-0-pro/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 Qwen Image 3.0 Pro 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 이 모델의 특징과 가장 잘하는 작업에 대한 자세한 내용은 [Qwen Image 3.0 Pro 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/qwen/qwen-image-3-0-pro)를 참조하세요. + + + + +## Qwen Image 3.0 Pro 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 + +Qwen Image 3.0 Pro가 레이아웃, 타이포그래피, 구도를 처리하면서 텍스트 프롬프트로 상세한 이미지를 생성합니다. + +Qwen Image 3.0 Pro 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Qwen Image 3.0 Pro"를 검색하세요 + + + +![Qwen Image 3.0 Pro 텍스트 기반 이미지 생성 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_qwen3_t2i.png) + +## Qwen Image 3.0 Pro 이미지 편집 워크플로 + +텍스트 지시를 사용하여 기존 이미지를 편집합니다. 원본 구조를 유지하면서 최대 3개의 참조 이미지를 결합하고, 객체를 변경하고, 스타일을 교체하거나 장면을 재구성할 수 있습니다. + +Qwen Image 3.0 Pro 이미지 편집 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Qwen Image 3.0 Pro"를 검색하세요 + + + +
+입력 자료 + +이 워크플로를 사용해 보려면 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + + + + 샘플 입력 이미지 다운로드 + + +
+ +![Qwen Image 3.0 Pro 이미지 편집 입력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/wasteland_merchant.png) + +![Qwen Image 3.0 Pro 이미지 편집 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_qwen3_image_edit.png) + +## 시작하기 + +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. - - - - -## Recraft Text to Image 파트너 노드 워크플로 - -### 1. 워크플로 파일 다운로드하기 - -워크플로 정보는 아래 이미지의 메타데이터에 포함되어 있습니다. 이를 다운로드한 후 ComfyUI로 드래그하여 워크플로를 불러오세요. - -![Recraft Text to Image 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/recraft/t2i/recraft_t2i.png) - -### 2. 워크플로 실행 단계 따라하기 - -![Recraft Text to Image 워크플로 단계](/images/tutorial/api_nodes/recraft/recraft_t2v_step_guide.jpg) - -다음 번호 순서대로 기본 워크플로를 실행하세요: -1. (선택사항) `Color` 노드의 `Recraft Color RGB`를 원하는 색상으로 변경하세요. -2. (선택사항) `Recraft Style` 노드를 수정해 디지털 아트, 사실적인 사진, 로고 디자인 등 시각적 스타일을 조정하세요. 이 그룹에는 필요에 따라 활성화할 수 있는 다른 스타일 노드도 포함되어 있습니다. -3. (선택사항) `Recraft Text to Image` 노드의 `prompt` 매개변수를 편집하세요. 또한 `size` 매개변수를 변경할 수도 있습니다. -4. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 이미지를 생성하세요. -5. API가 결과를 반환한 후, `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인할 수 있습니다. 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉토리에도 저장됩니다. +## Recraft Text to Image의 장점 -> (선택사항) 워크플로에 **Convert to SVG** 그룹이 포함되어 있습니다. 이 그룹의 `Recraft Vectorize Image` 노드는 추가 크레딧을 소모하므로, 생성된 이미지를 SVG 형식으로 변환해야 할 때만 활성화하세요. +- **고품질 생성**: Recraft AI의 이미지 생성 기술을 사용하여 텍스트 설명에서 이미지를 생성합니다. +- **스타일 제어**: `Recraft Style` 노드를 통해 디지털 아트, 사실적인 사진, 로고 디자인 등 사전 설정된 스타일을 제공합니다. +- **색상 제어**: `Recraft Color RGB` 노드로 원하는 색상을 설정합니다. +- **조절 가능한 출력 크기**: `size` 매개변수를 변경하여 출력 크기를 제어합니다. +- **SVG 변환**: 선택 사항인 `Recraft 벡터 생성` 노드가 생성된 이미지를 SVG 형식으로 변환합니다. -### 3. 추가 참고사항 +## ComfyUI에서 사용하기 -- **Recraft Style**: 사실적인 사진, 디지털 아트, 로고 디자인 등 다양한 사전 설정된 스타일 제공 -- **Seed 매개변수**: 노드가 다시 실행될지 여부를 결정하는 데만 사용되며, 실제 생성 결과는 시드 값에 영향을 받지 않습니다. \ No newline at end of file + +로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI의 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..ff6817ae2 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image/workflow.mdx @@ -0,0 +1,42 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Recraft 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Recraft 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: a069e6eb +translationFrom: tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image/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 Recraft 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 노드가 무엇이고 어떤 용도에 가장 적합한지 알아보려면 [Recraft 텍스트 기반 이미지 생성 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image)를 참조하세요. + + + + +## Recraft 텍스트 기반 이미지 생성 파트너 노드 워크플로 + +### 1. 워크플로 파일 다운로드 + +워크플로 정보는 아래 이미지의 메타데이터에 포함되어 있습니다. 이미지를 다운로드하여 ComfyUI로 끌어다 놓으면 워크플로가 로드됩니다. + +![Recraft 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/recraft/t2i/recraft_t2i.png) + +### 2. 단계에 따라 워크플로 실행 + +![Recraft 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 단계](/images/tutorial/api_nodes/recraft/recraft_t2v_step_guide.jpg) + +기본 워크플로를 실행하려면 다음 번호 단계를 따르세요: + +1. (선택 사항) `Color` 노드의 `Recraft Color RGB`를 원하는 색상으로 변경합니다 +2. (선택 사항) `Recraft Style` 노드를 수정하여 디지털 아트, 사실적인 사진, 로고 디자인 등 시각적 스타일을 제어합니다. 이 그룹에는 필요에 따라 활성화할 수 있는 다른 스타일 노드가 포함되어 있습니다 +3. (선택 사항) `Recraft Text to Image` 노드에서 `prompt` 매개변수를 편집합니다. `size` 매개변수도 변경할 수 있습니다 +4. `Run` 버튼을 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter` 단축키를 사용하여 이미지를 생성합니다 +5. API가 결과를 반환한 후 `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인할 수 있습니다. 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉토리에도 저장됩니다 + +> (선택 사항) 워크플로에 **SVG로 변환** 그룹을 포함했습니다. 이 그룹의 `Recraft Vectorize Image` 노드는 추가 크레딧을 소모하므로, 생성된 이미지를 SVG 형식으로 변환해야 할 때만 활성화하세요 + +### 3. 추가 참고 사항 + +- **Recraft Style**: 사실적인 사진, 디지털 아트, 로고 디자인 등 다양한 사전 설정 스타일을 제공합니다 +- **시드 매개변수**: 노드를 다시 실행할지 여부를 결정하는 데만 사용되며, 실제 생성 결과는 시드 값의 영향을 받지 않습니다 \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..715c21c93 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4/workflow.mdx @@ -0,0 +1,134 @@ +--- +title: "ComfyUI의 Recraft V4 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Recraft V4 및 V4.1 텍스트 기반 이미지 생성 및 텍스트 기반 벡터 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: f8cc3f42 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 596a1c72 + "Recraft V4 text to image workflow": 008ab32a + "Recraft V4 text to vector workflow": c0d2cff8 + "Recraft V4.1 text to image workflow": 961ad1d2 + "Recraft V4.1 text to vector workflow": e9d4abcb + "Recraft V4 styles": be317326 + "Additional notes": d5f3f109 +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드에서는 ComfyUI에서 Recraft V4 및 V4.1 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇이고 무엇에 가장 적합한지 알아보려면 [Recraft V4 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4)를 참조하세요. + + + + +## Recraft V4 텍스트-이미지 워크플로 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Recraft V4 텍스트-이미지" 검색 + + + +![Recraft V4 텍스트-이미지 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_recraft_v4_t2i-1.webp) + +### 워크플로 실행 단계 + +1. (선택 사항) `Recraft Style` 노드를 수정하여 시각적 스타일을 제어합니다 +2. (선택 사항) `Recraft Text to Image` 노드에서 `prompt` 매개변수를 편집합니다 +3. (선택 사항) 출력 크기를 다르게 하려면 `size` 매개변수를 변경합니다 +4. `Run` 버튼을 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter` 단축키를 사용하여 이미지를 생성합니다 +5. API가 결과를 반환한 후 `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인합니다 + +### 이미지 쇼케이스 + +![스트리트 포토그래피 예시](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/9fe39ca3-b0ba-4f26-aa26-b3eaa11185de_1792x1024.png) +*오버사이즈 빈티지 Fear of God 플란넬 위에 페이드된 Pyrex Vision 후드를 레이어드하고, 디스트레스드 와이드 레그 데님, 오리지널 Just Don 파이썬 브림 스냅백, 그리고 헤진 Nike Dunk Lows를 신은 청년의 전신 에디토리얼 스트리트 사진. 브루클린의 거친 인도에서 촬영, 골든 아워, 35mm 필름 그레인.* + +![하입비스트 에디토리얼](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/9fd968f1-f5f9-42a9-973d-74bd163babde_2560x1664.png) +*전체 코디 촬영: 일렉트릭 블루와 코랄 카모 후드티, 매칭 카모 조거, 흰색 G-Shock 시계, 무광 검정색 테크웨어 크로스바디 하네스 백, 크림 컬러의 New Balance 550. 콘크리트 주차장 배경, 날카로운 그림자를 드리우는 거친 형광등 상단 조명.* + +![액션 샷](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/a8643f80-8cc4-4246-a95a-bed1f9ee10f1_2560x1664.png) +*어안 렌즈, 빈 콘크리트 수영장 내부에서 촬영: 시어링 보머와 투명 PVC 셸을 입은 남자가 카메라 바로 위 수영장 가장자리에서 킥플립을 하는 중이며, 보드가 발에서 분리되고 레이어드한 옷이 공중에서 펼쳐지며 안에 입은 하키 저지가 드러난다.* + +## Recraft V4 텍스트-벡터 워크플로 + +Recraft V4는 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 SVG 벡터 출력을 직접 생성할 수 있습니다. 로고, 아이콘, 브랜드 에셋, 또는 크기 조절이 필요한 모든 것에 유용합니다. SVG 출력은 Illustrator, Figma, Sketch와 호환됩니다. + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Recraft V4 Text to Vector" 검색 + + + +![Recraft V4 텍스트-벡터 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_recraft_v4_text_to_vector-1.webp) + +### 벡터 쇼케이스 + +![옥상 일러스트레이션](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/571c5214-5c7f-43f9-81c4-80cad1e5578b_1792x1024.png) +*노을이 지는 옥상에서 느긋하게 쉬는 친구들, 머리 위에 걸린 스트링 조명, 한 사람은 작은 그릴을 돌보고, 다른 한 사람은 우쿨렐레를 연주하며, 쿨러 옆 담요 위에서 개가 낮잠을 자는 모습: 따뜻하고 편안한 레트로 라이프스타일 일러스트레이션* + +![붐박스 일러스트레이션](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/748f04c7-50b9-433d-93cb-c619984c8e89_1792x1024.png) +*스피커에서 번개와 사운드 웨이브가 폭발하며 음악을 틀고 있는 거대한 네온 붐박스, 그 주위를 감싸 도는 녹아내리는 카세트 테이프, 그리고 위에 걸쳐진 오버사이즈 헤드폰: 대담하고 혼란스러우며 전율적인* + +![고양이 스티커](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/3ddce7b4-8f37-4256-bd93-2e5796dfacca_1024x1024.png) +*사랑스러운 고양이 스티커, 고양이가 아주 작은 노트북으로 ComfyUI를 사용하고 있는 모습* + +## Recraft V4.1 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 + +Recraft V4.1을 사용하여 텍스트 프롬프트에서 사진처럼 사실적인 이미지와 일러스트레이션 이미지를 생성합니다. 생성할 때마다 고품질 이미지 하나를 출력합니다. 이 모델은 짧은 프롬프트를 해석하여 자연스러운 사실적 결과를 생성합니다. + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 'Recraft V4.1'을 검색하세요. + + + +![Recraft V4.1 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_recraft_v4_1_t2i-1.webp) + +![Recraft V4.1 텍스트 기반 이미지 생성 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_recraft_v4_1_t2i.png) + +### 워크플로 실행 단계 + +1. (선택 사항) `Recraft Style` 노드를 수정하여 시각적 스타일을 제어합니다. +2. (선택 사항) `Recraft Text to Image` 노드에서 `prompt` 매개변수를 편집합니다. +3. (선택 사항) `size` 매개변수를 변경하여 출력 크기를 조정합니다. +4. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 이미지를 생성합니다. +5. API가 결과를 반환한 후 `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인합니다. + +## Recraft V4.1 텍스트-벡터 워크플로 + +Recraft V4.1을 사용하여 텍스트 프롬프트에서 깔끔한 플랫 벡터 로고를 생성하며, 파일 입력 없이 확장 가능한 단일 SVG 출력을 생성합니다. 브랜딩 및 로고 디자인, 벡터 일러스트레이션 프로젝트, 일관된 플랫 컬러 그래픽에 적합합니다. + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Recraft V4.1" 검색 + + + +![Recraft V4.1 텍스트-벡터 워크플로 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_recraft_v4_1_text_to_vector-1.webp) + +## Recraft V4 스타일 + +Recraft V4 및 V4.1 생성 노드는 재사용 가능한 스타일을 적용할 수 있습니다. `style_id`를 전달하거나 스타일 참조 이미지를 연결하면 모든 출력이 동일한 스타일로 일관되게 유지됩니다. + +- **Recraft V4 Create Style**: 1~10개의 참조 이미지로 재사용 가능한 스타일을 생성하고 `style_id`를 반환합니다. 이 스타일은 동일한 출력 유형(래스터 또는 벡터)의 모든 Recraft V4 및 V4.1 모델에서 작동하며, 총 참조 이미지 크기는 10MB로 제한됩니다. +- **스타일 필수 모델**: `recraftv4_styles` 및 `recraftv4_styles_pro` 모델과 해당 벡터 변형은 항상 `style_id` 또는 스타일 참조 이미지가 필요합니다. 다른 V4 모델은 스타일을 선택적 입력으로 허용합니다. +- **스타일 입력**: `style_id`와 `style_references`는 한 번의 실행에서 함께 사용할 수 없습니다. 스타일 참조 이미지는 생성 비용에 추가로 청구되며, 노드는 재사용을 위해 생성된 `style_id`를 반환합니다. +- **스타일 매칭**: `precise`는 스타일을 세부적으로 재현하고, `flexible`은 일반적인 느낌을 매칭합니다. + +## 추가 참고 사항 + +- **Recraft 스타일**: 실사 사진, 디지털 아트, 로고 디자인 등 다양한 프리셋 스타일을 제공합니다 +- **시드 매개변수**: 노드를 다시 실행할지 여부를 결정하는 데만 사용됩니다. 실제 생성 결과는 시드 값의 영향을 받지 않습니다 diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..08be4e77d --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image/workflow.mdx @@ -0,0 +1,195 @@ +--- +title: "ComfyUI에서의 Reve Image 워크플로" +description: "ComfyUI에서 보관된 Reve Image 텍스트 기반 이미지 생성, 이미지 편집, 이미지 리믹스 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 5671f232 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/reve/reve-image/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "Get started": fdc81c9f + "Available nodes": 5927bf70 +--- + +import ReqHint from "/snippets/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/tutorials/update-reminder.mdx"; + +This guide shows how to run the Reve Image workflows in ComfyUI. For what the model is and what it does best, see the [Reve Image overview](/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image). + + + Reve is no longer available. The Reve partner nodes have been retired and the + workflows below are archived for reference only. + + + + + +### Reve: Text to Image {#api_reve_image_create} + +Input text prompts to generate high-quality images with detailed aesthetics and accurate text rendering. + +Reve: Text to Image workflow preview + + + + Open in Comfy Cloud + + + Download JSON or search "Reve: Text to Image" in Template Library + + + +**Example output** + +![Reve: Text to Image example](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_reve_image_create.png) + +### Example outputs + +![Fashion editorial portrait with dual-tone lighting](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/279c7067-7c65-4bb3-95ef-6d1ec934050b_2720x1536.png) + +``` +A high-fashion editorial portrait of a young East Asian model with long, straight black hair and thick bangs, crouched in a studio setting. She wears a minimalist, muted beige dress. The image features a cinematic dual-tone lighting setup, where the left side is washed in a soft greenish-yellow glow and the right side is cast in cool, muted blue-grey, creating a subtle color bleed effect. There is a slight motion blur, with the subject looking directly at the camera with a calm, neutral expression. High-end fashion magazine aesthetic, soft focus background, structured silhouette. +``` + +![Red sports car speeding through the night](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/5563d900-336c-42d0-b48c-6978883ae4ff_1360x768.png) + +``` +A high-speed, cinematic capture of a vibrant red sports car speeding through the night. The camera angle is positioned near the rear-three-quarter view, emphasizing the sleek, metallic curves and the car's aerodynamic design. The entire background is transformed into a dramatic radial blur of brilliant yellow, orange, and white light streaks, suggesting extreme velocity. The car's surface reflects the warm ambient lights of the city, contrasting sharply with the deep, dark blue of the night sky. +``` + +![Woman with glowing orb and amber tones](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/fea68697-1783-4f84-99a7-3065b4df577c_2720x1536.png) + +``` +A cinematic photograph of a woman with a bob haircut looking at her reflection in a mirror, her hands gently cradling a brilliant, glowing spherical white orb. The image is saturated in deep orange and amber tones, with heavy light leaks and lens flares washing out the center of the frame as the sphere radiates subtle, ethereal light. The composition features a soft, dreamy focus with significant analog film grain, creating a nostalgic atmosphere where the reflected face in the mirror appears slightly blurred and obscured by the warmth of the light leakage. +``` + +![Rally car drifting near a volcano](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/b73ad263-3045-4579-9e46-b6faaace9e5f_1360x768.png) + +``` +A high-action, wide-angle nighttime shot of a legendary Audi Quattro rally car drifting through a barren rocky field at the base of a volcano. The car is coated in white and black. Powerful auxiliary spotlights on the front of the car cast a bright, warm glow, catching the thick dust kicked up by the aggressive tread of the tires. In the background, out-of-focus volcano spraying lava. The scene is cold and dark, with the intense light from the lava creating dramatic contrast. +``` + +The following examples demonstrate 4K resolution output with fine detail preservation: + +![Jaguar F-Type on a coastal trail at twilight](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/bf51794c-7044-4b1e-a5f1-1857ff78fb22_5440x3072.png) + +``` +A wide-angle landscape photograph of a solitary Jaguar F-Type car in British green, on a dirt trail facing a distant beach at twilight. The sky features dramatic long-exposure cloud streaks radiating from a low sun on the horizon. The foreground is dominated by jagged limestone rocks and blades of grass, leading the viewer's eye along a path that cuts through grassy hills toward the water. The lighting is cool and moody, casting deep shadows against the golden glow of the setting sun. +``` + +![White owl in a desert at golden hour](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/1af7e42a-aded-420b-b6b5-d2f96e5c5788_2720x1536.png) + +``` +A minimalist wide shot of a vast white sand dune desert during golden hour. A white owl with its wings spread is in the foreground. Soft warm sunlight grazing the tops of the dunes, casting long shadows. Sparse, golden-brown desert shrubs are scattered across the ripples, with a prominent patch of dry, cracked, hexagonal mud in the bottom right foreground. In the far distance, a hazy, ethereal range of mountains rests against a pale, washed-out sky. +``` + +### Reve: Image Edit {#api_reve_image_edit} + +Upload an image and provide text instructions to edit it. Generate a modified output image using Reve's advanced editing model. + +Reve: Image Edit workflow preview + + + + Open in Comfy Cloud + + + Download JSON or search "Reve: Image Edit" in Template Library + + + +**Input materials** + +Upload this file to the matching `LoadImage` node: + + + + `LoadImage` node 4 · `woman_running_in_field.png` + + + +
+ Input image + Reve: Image Edit example output +
+ +### Example outputs + +![Motion blur edit example](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/1842aadb-ae80-45e7-be65-c6cc8e7aaea5_1024x1024.png) + +``` +Add a cinematic horizontal streaks motion blur to the subject's body. The hand stays in clear focus. +``` + +![Lighting edit example](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/7cfec95f-40b0-4a09-9991-c37b6919155b_1920x1080.png) + +``` +The lighting is cold, soft glow emits from the window. +``` + +![Side profile edit example](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/52617409-4c10-4944-985d-ee86b01bde05_1024x1024.png) + +``` +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. + +Reve: Image Remix And Edit workflow preview + + + + Open in Comfy Cloud + + + Download JSON or search "Reve: Image Remix And Edit" in Template Library + + + +**Input materials** + +Upload these files to the matching `LoadImage` nodes: + + + + `LoadImage` node 2 · `iced_drink_cup.png` + + + `LoadImage` node 4 · `casual_male_portrait.png` + + + `LoadImage` node 5 · `japanese_street_alley.png` + + + +**Example output** + +![Reve: Image Remix And Edit example](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_reve_image_remix.png) + +### Example outputs + +![Shadow transfer remix example](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/bc91f624-5d2f-47d9-8299-31e06e72fc59_1920x1080.png) + +``` +Edit the shadows on the subject in image 1 to match the shadows from image 2. +``` + +![Color grading transfer remix example](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/87fc38a6-2cce-4de6-aa48-520fbdecff2a_1920x1080.png) + +``` +Transfer the color grading and aesthetic from image 2 onto image 1. +``` + +## 시작하기 + +1. ComfyUI를 최신 버전으로 **업데이트**하거나 [Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org/?utm_source=docs)를 방문하세요. +2. 왼쪽 사이드바의 노드 라이브러리 또는 템플릿에서 **Reve 이미지 생성**, **Reve 이미지 리믹스**, **Reve 이미지 편집** 노드를 찾으세요. +3. 시작하려면 노드를 캔버스에 **드롭**하세요. + +## 사용 가능한 노드 + +| 노드 | 유형 | 설명 | +|------|------|-------------| +| **Reve 이미지 생성** | 텍스트 기반 이미지 생성 | 텍스트 프롬프트에서 최대 4K 해상도의 이미지를 생성합니다. | +| **Reve 이미지 편집** | 이미지 편집 | 기존 이미지의 조명, 색상 그레이딩, 모션을 수정합니다. | +| **Reve 이미지 리믹스** | 이미지 리믹스 | 참조 이미지의 시각적 속성을 대상 이미지에 전달합니다. | diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/rodin/model-generation/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/rodin/model-generation/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..754b930f9 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/rodin/model-generation/workflow.mdx @@ -0,0 +1,117 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Rodin 모델 생성 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Rodin 단일 뷰 및 다중 뷰 모델 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 8ce31db4 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/rodin/model-generation/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 31584602 + "Single-view Model Generation Workflow": 9fd40b7d + "Multi-view Model Generation Workflow": 7001c38e + "Other Related Nodes": c885ce31 +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드에서는 ComfyUI에서 Rodin 모델 생성 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 플랫폼이 무엇이고 어떤 기능이 가장 뛰어난지 알아보려면 [Rodin 모델 생성 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/rodin/model-generation)를 참조하세요. + + + + +## 단일 뷰 모델 생성 워크플로 + +Rodin을 사용하여 단일 이미지 입력에서 3D 모델을 생성합니다. + +Rodin 단일 뷰 모델 생성 워크플로 미리보기 + + + + 단일 뷰 모델 생성(JSON 형식) + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + +
+입력 자료 + +이 워크플로를 시도하려면 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + + + + 샘플 입력 이미지 다운로드 + + +
+ +![입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/rodin/doll.jpg) + +### 2. 워크플로 실행을 단계별로 완료하기 + +![ComfyUI Rodin Image to Model 단계별 가이드](/images/tutorial/api_nodes/rodin/rodin_image_to_model_step_guide.jpg) + +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. + +Rodin 멀티뷰 모델 생성 워크플로 미리보기 + + + + 멀티뷰 모델 생성 (JSON 형식) + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + +
+입력 자료 + +워크플로를 사용해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요. + + + + 정면 뷰 다운로드 + + + 후면 뷰 다운로드 + + + 좌측 뷰 다운로드 + + +
+ +![입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/rodin/multiview_to_model/front.jpg) +![입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/rodin/multiview_to_model/back.jpg) +![입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/rodin/multiview_to_model/left.jpg) + +### 2. 워크플로 실행을 단계별로 완료하기 + +![ComfyUI Rodin 이미지-모델 단계별 가이드](/images/tutorial/api_nodes/rodin/rodin_multiview_to_model_step_guide.jpg) + +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. + +![Rodin 기타 관련 노드](/images/tutorial/api_nodes/rodin/other_nodes.jpg) 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 - - - - -## Runway 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 - -### 1. 워크플로 파일 다운로드 - -아래 이미지는 `메타데이터`에 워크플로 정보가 포함되어 있습니다. 해당 워크플로를 다운로드한 후 ComfyUI로 드래그해 대응하는 워크플로를 불러오세요. - -![ComfyUI Runway 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/image/text_to_image.png) - -### 2. 워크플로를 단계별로 완료하세요 - -![ComfyUI Runway 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/runway/runway_text_to_image_step_guide.jpg) - -이미지에 표시된 번호를 참고해 기본적인 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 완료할 수 있습니다: -1. `Runway Text to Image` 노드에서 `prompt` 필드에 프롬프트를 입력하세요. -2. (선택사항) `ratio` 설정을 조정하여 다양한 출력 비율을 설정하세요. -3. `Run` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 이미지 생성을 실행하세요. -4. API가 결과를 반환할 때까지 기다린 후, `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인할 수 있습니다(마우스 오른쪽 클릭으로 저장). 해당 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다. - -## Runway 레퍼런스 기반 이미지 생성 워크플로 - -### 1. 워크플로 및 입력 이미지 다운로드 - -아래 이미지는 `메타데이터`에 워크플로 정보가 포함되어 있습니다. 해당 워크플로를 다운로드한 후 ComfyUI로 드래그해 대응하는 워크플로를 불러오세요. - -![ComfyUI Runway 레퍼런스 기반 이미지 생성 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/image/reference_to_image/runway_reference_to_image.png) - -입력용 이미지를 아래에서 다운로드하세요. - -![ComfyUI Runway 레퍼런스 기반 이미지 생성 입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/image/reference_to_image/input.png) - -### 2. 워크플로를 단계별로 완료하세요 +## Runway 이미지 생성의 장점 -![ComfyUI Runway 레퍼런스 기반 이미지 생성 워크플로 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/runway/runway_reference_to_image_step_guide.jpg) +- **텍스트 기반 이미지 생성**: `Runway Text to Image` 노드를 사용해 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성하며, 출력 가로세로 비율을 조정할 수 있습니다. +- **레퍼런스 기반 이미지 생성**: 입력 레퍼런스 이미지와 텍스트 프롬프트를 기반으로 이미지를 생성합니다. +- **스타일 전환, 이미지 확장, 디테일 제어**: Runway의 모델은 이미지 생성 시 이러한 기능을 지원합니다. -이미지에 표시된 번호를 참고해 기본적인 레퍼런스 기반 이미지 생성 워크플로를 완료할 수 있습니다: +## ComfyUI에서 사용하기 -1. `Load Image` 노드에서 제공된 입력 이미지를 불러오세요. -2. `Runway Text to Image` 노드에서 `prompt` 필드에 프롬프트를 입력하고 크기를 조정하세요. -3. `Run` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 이미지 생성을 실행하세요. -4. API가 결과를 반환할 때까지 기다린 후, `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인할 수 있습니다(마우스 오른쪽 클릭으로 저장). 해당 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉토리에 저장됩니다. + +ComfyUI에서 텍스트 기반 이미지 생성 및 레퍼런스 기반 이미지 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..ef983358e --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation/workflow.mdx @@ -0,0 +1,57 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Runway 이미지 생성 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Runway 텍스트 기반 이미지 생성 및 레퍼런스 기반 이미지 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 1514a999 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/runway/image-generation/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Runway 이미지 생성 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 모델이 무엇인지, 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Runway 이미지 생성 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation)를 참조하세요. + + + + +## Runway Image 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 + +### 1. 워크플로 파일 다운로드 + +아래 이미지에는 `metadata`에 워크플로 정보가 포함되어 있습니다. 이미지를 다운로드하여 ComfyUI로 드래그하면 해당 워크플로가 로드됩니다. + +![ComfyUI Runway 이미지 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/image/text_to_image.png) + +### 2. 워크플로 실행 단계별 완료하기 + +![ComfyUI Runway 이미지 텍스트 기반 이미지 생성 단계 가이드](/images/tutorial/api_nodes/runway/runway_text_to_image_step_guide.jpg) + +이미지의 숫자를 참고하여 기본 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로 실행을 완료할 수 있습니다: + +1. `Runway Text to Image` 노드의 `prompt` 필드에 프롬프트를 입력합니다. +2. (선택 사항) `ratio` 설정을 조정하여 다양한 출력 비율을 설정할 수 있습니다. +3. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 이미지 생성을 실행합니다. +4. API 결과가 반환될 때까지 기다린 후 `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인할 수 있습니다(마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 저장). 해당 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉터리에도 저장됩니다. + +## Runway Image 레퍼런스 기반 이미지 생성 워크플로 + +### 1. 워크플로 및 입력 이미지 다운로드 + +아래 이미지에는 `metadata`에 워크플로 정보가 포함되어 있습니다. 이미지를 다운로드하여 ComfyUI로 드래그하면 해당 워크플로가 로드됩니다. + +![ComfyUI Runway 이미지 레퍼런스 기반 이미지 생성 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/image/reference_to_image/runway_reference_to_image.png) + +입력용으로 아래 이미지를 다운로드합니다. + +![ComfyUI Runway 이미지 레퍼런스 기반 이미지 생성 입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/image/reference_to_image/input.png) + +### 2. 워크플로 실행 단계별 완료하기 + +![ComfyUI Runway 이미지 레퍼런스 기반 이미지 생성 단계 가이드](/images/tutorial/api_nodes/runway/runway_reference_to_image_step_guide.jpg) + +이미지의 숫자를 참고하여 기본 레퍼런스 기반 이미지 생성 워크플로 실행을 완료할 수 있습니다: + +1. `Load Image` 노드에서 제공된 입력 이미지를 로드합니다. +2. `Runway Text to Image` 노드의 `prompt` 필드에 프롬프트를 입력하고 크기를 조정합니다. +3. `Run` 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용하여 이미지 생성을 실행합니다. +4. API 결과가 반환될 때까지 기다린 후 `Save Image` 노드에서 생성된 이미지를 확인할 수 있습니다(마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 저장). 해당 이미지는 `ComfyUI/output/` 디렉터리에도 저장됩니다. \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/runway/video-generation/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/runway/video-generation/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..58f90aa78 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/runway/video-generation/workflow.mdx @@ -0,0 +1,57 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Runway 비디오 생성 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Runway Gen4 turbo 이미지 기반 비디오 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: a2ac81e4 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/runway/video-generation/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 Runway 비디오 생성 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Runway 비디오 생성 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/runway/video-generation)를 참조하세요. + + + **지원 종료(EOL)**: **Runway Gen3a Turbo** 및 **Runway 첫-마지막 프레임 비디오 변환**은 **2026년 7월 30일**자로 지원이 종료되었습니다. Runway는 해당 날짜에 Gen-3 Alpha Turbo를 중단했습니다. 관련 파트너 노드(`RunwayImageToVideoNodeGen3a`, `RunwayFirstLastFrameNode`)와 워크플로 템플릿은 지원 중단되었으며 더 이상 지원되지 않습니다. + + +### 지원 중단된 워크플로 및 대체 항목 + +| 제거된 템플릿 | 권장 대체 | +| :--------------- | :-------------------- | +| `api_runway_gen3a_turbo_image_to_video` | [`api_runway_gen4_turo_image_to_video`](https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/api_runway_gen4_turo_image_to_video.json) (Gen4 Turbo) | +| `api_runway_first_last_frame` | [Kling 3.0 FLF2V](/ko/tutorials/partner-nodes/kling/kling-3-0) (`api_kling_v3_flf2v`) 또는 다른 첫/마지막 프레임 기반 비디오 생성 템플릿 | + + + + +## Gen4 turbo 이미지 기반 비디오 생성 워크플로 + +### 1. 워크플로 파일 다운로드 + +아래 비디오에는 `metadata`에 워크플로 정보가 포함되어 있습니다. 비디오를 다운로드한 후 ComfyUI로 끌어다 놓으면 해당 워크플로가 로드됩니다. + + + + +

JSON 형식 워크플로 파일 다운로드

+ + +아래 이미지를 입력 이미지로 다운로드하세요. + +![ComfyUI Runway gen4 turbo 이미지 기반 비디오 생성 입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/gen4_turbo_image_to_video/godfather.jpg) + +### 2. 워크플로 실행을 단계별로 완료하기 + +![ComfyUI Runway gen4 turbo 이미지 기반 비디오 생성 단계 가이드](/images/tutorial/api_nodes/runway/runway_gen4_turbo_image_to_video_step_guide.jpg) + +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. - - - -## 시작하기 - - - - ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하거나 [Comfy Cloud](https://www.comfy.org/cloud)를 이용하세요. - - - **워크플로 라이브러리**를 열고 **템플릿**을 찾아본 다음, "Sonilo"를 검색해 바로 사용할 수 있는 워크플로를 찾아보세요. - - - 비디오 소스를 연결하고 프롬프트를 업데이트한 다음, **실행** 버튼을 클릭하거나 `Ctrl(Cmd) + Enter`를 눌러 생성하세요. - - - -### Sonilo: 비디오 사운드트랙 생성 {#api_sonilo_v2m} - -비디오 영상에서 동기화된 사운드트랙을 생성합니다. 비디오를 입력하면 영상의 전개 속도와 감정적 신호에 맞는 음악이 생성됩니다. - -Sonilo: 비디오 사운드트랙 생성 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Sonilo: 비디오 사운드트랙 생성"을 검색하세요. - - - -**입력 자료** - -이 파일을 해당 `LoadVideo` 노드에 업로드하세요: - - - - `LoadVideo` 노드 705 · `leopard_rider.mp4` - - - -1. 입력 노드에 비디오를 로드하세요. -2. (선택 사항) 생성할 음악의 스타일이나 분위기를 지정하는 텍스트 프롬프트를 추가하세요. -3. **실행** 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(Cmd) + Enter`를 사용해 음악 생성을 시작하세요. -4. 생성된 오디오는 `ComfyUI/output/audio` 디렉터리에 저장됩니다. - -### Sonilo: 텍스트 음악 생성 {#api_sonilo_t2m} - -텍스트 프롬프트에서 고품질의 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 음악을 생성합니다. - -Sonilo: 텍스트 음악 생성 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Sonilo: 텍스트 음악 생성"을 검색하세요. - - - -**예시 프롬프트:** - -- `Dreamy ambient electronic music, gentle rhythm, suitable for short videos` -- `Futuristic electronic instrumental, sci-fi sense, ethereal and deep` -- `Lazy jazz instrumental, saxophone, relaxing cafe atmosphere` - -1. 생성하려는 음악을 설명하는 텍스트 프롬프트를 입력하세요. -2. **실행** 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(Cmd) + Enter`를 사용해 오디오 생성을 시작하세요. -3. 생성된 오디오는 `ComfyUI/output/audio` 디렉터리에 저장됩니다. - ## 활용 사례 - **광고 및 크리에이티브 스튜디오** - 제품 영상, 브랜드 광고, 소셜 광고의 템포에 맞는 음악을 생성하세요. - **영상 제작 및 포스트 하우스** - 대규모 영상물의 사운드트랙 생성을 자동화하세요. - **VFX 및 모션그래픽 아티스트** - 영상과 함께 프레임별로 진화하는 음악을 생성하세요. - **콘텐츠 크리에이터 및 에이전시** - 여러 형식의 플랫폼 준비 영상을 동기화된 음악과 함께 제작하세요. -- **개발자 및 파이프라인 엔지니어** - ComfyUI를 통해 음악 생성을 자동화된 워크플로우에 직접 통합하세요. +- **개발자 및 파이프라인 엔지니어** - ComfyUI를 통해 음악 생성을 자동화된 워크플로에 직접 통합하세요. + +## ComfyUI에서 사용하기 + + +ComfyUI에서 비디오 사운드트랙 및 텍스트 기반 음악 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..5bdd5bd30 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music/workflow.mdx @@ -0,0 +1,84 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Sonilo 비디오로 음악 생성 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Sonilo 비디오 사운드트랙 및 텍스트로 음악 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: c9bab8f4 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Sonilo 비디오로 음악 생성 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 서비스가 무엇이고 가장 잘하는 것이 무엇인지에 대해서는 [Sonilo 비디오로 음악 생성 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music)를 참조하세요. + + + + +## 시작하기 + + + + ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하거나 [Comfy Cloud](https://www.comfy.org/cloud)를 사용하세요. + + + **워크플로 라이브러리**를 열고 **템플릿**을 찾아본 뒤 "Sonilo"를 검색하여 바로 사용할 수 있는 워크플로를 찾으세요. + + + 비디오 소스를 연결하고 프롬프트를 업데이트한 다음 **실행** 버튼을 클릭하거나 `Ctrl(Cmd) + Enter`를 사용하여 생성하세요. + + + +### Sonilo: 비디오 사운드트랙 생성 {#api_sonilo_v2m} + +비디오 푸티지에서 동기화된 사운드트랙을 생성합니다. 비디오를 입력하면 그 페이스와 감정 신호에 맞는 음악을 만들어 냅니다. + +Sonilo: 비디오 사운드트랙 생성 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Sonilo: 비디오 사운드트랙 생성"을 검색하세요. + + + +**입력 자료** + +이 파일을 해당 `LoadVideo` 노드에 업로드하세요: + + + + `LoadVideo` 노드 705 · `leopard_rider.mp4` + + + +1. 입력 노드에 비디오를 로드하세요. +2. (선택 사항) 생성된 음악의 스타일이나 분위기를 안내하는 텍스트 프롬프트를 추가하세요. +3. **실행** 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(Cmd) + Enter`를 사용하여 음악 생성을 시작하세요. +4. 생성된 오디오는 `ComfyUI/output/audio` 디렉터리에 저장됩니다. + +### Sonilo: 텍스트로 음악 생성 {#api_sonilo_t2m} + +텍스트 프롬프트로 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 고품질 음악을 생성합니다. + +Sonilo: 텍스트로 음악 생성 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Sonilo: 텍스트로 음악 생성"을 검색하세요. + + + +**예시 프롬프트:** + +- `Dreamy ambient electronic music, gentle rhythm, suitable for short videos` +- `Futuristic electronic instrumental, sci-fi sense, ethereal and deep` +- `Lazy jazz instrumental, saxophone, relaxing cafe atmosphere` + +1. 생성하려는 음악을 설명하는 텍스트 프롬프트를 입력하세요. +2. **실행** 버튼을 클릭하거나 단축키 `Ctrl(Cmd) + Enter`를 사용하여 오디오 생성을 시작하세요. +3. 생성된 오디오는 `ComfyUI/output/audio` 디렉터리에 저장됩니다. \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..eabb0b748 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2/workflow.mdx @@ -0,0 +1,47 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Astra 2 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Astra 2 창의적 비디오 업스케일링 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 26ab454b +translationFrom: tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Astra 2 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 이 모델이 무엇이고 어떤 용도에 가장 적합한지 알아보려면 [Astra 2 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2)를 참조하세요. + + + + +## ComfyUI에서 + +**Topaz Video Enhance**를 사용하세요. **Topaz Video Enhance (레거시)**는 **Astra 2**를 제공하지 않습니다. 업스케일러를 **Astra 2**로, 해상도를 **FullHD** 또는 **4K**로 설정하세요. 입력은 **MP4**여야 합니다. + +선택적 **프롬프트**: 최대 **450** 프레임(30fps에서 약 15초). 빈 프롬프트: 최대 **9000** 프레임. 필요 시 고급 컨트롤을 확장하여 **Sharp** 및 **Realism**을 조정하세요. + +## 예제 워크플로 + +**비디오 불러오기** → **Topaz Video Enhance** → **비디오 저장**. 템플릿을 연 후 다른 프리셋이 선택되어 있다면 업스케일러에서 **Astra 2**를 선택하세요. + +Astra 2 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 워크플로를 즉시 열어보세요. + + + 로컬 ComfyUI용 워크플로 JSON을 다운로드하세요. + + +
+입력 자료 + +이 샘플 입력 비디오를 다운로드하여 워크플로를 사용해 보세요: + + + + 샘플 입력 비디오 다운로드 + + +
\ 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. - - - -## Topaz Image Enhance Bloom 2 - -Bloom 2의 크리에이티브 업스케일링 모델로 AI 생성 이미지를 향상시키세요. 이 모델은 새로운 세부 정보, 질감, 시각적 요소를 추가합니다. 창의성 제어는 절제된 향상을 위한 1부터 뚜렷한 재해석을 위한 9까지 설정할 수 있습니다. 프롬프트가 비어 있으면 모델이 자동으로 생성합니다. - -Topaz Image Enhance Bloom 2 워크플로우 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Topaz Image Enhance Bloom 2" 검색 - - +## Topaz Image Enhance Bloom 2의 장점 -
-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 - - -
+새로운 세부 정보와 질감이 추가된 AI 생성 이미지의 크리에이티브 업스케일링: ![Topaz Image Enhance Bloom 2 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Upscaled_topaz_bloom2.png) -### 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 + +ComfyUI에서 로컬 또는 Comfy Cloud로 Bloom 2 크리에이티브 업스케일링 워크플로를 실행하세요 + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..b6de94d27 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2/workflow.mdx @@ -0,0 +1,66 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Topaz Image Enhance Bloom 2 워크플로" +description: "ComfyUI에서 로컬 또는 Comfy Cloud로 Topaz Image Enhance Bloom 2 창의적 업스케일링 워크플로를 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: dae425c6 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Topaz Image Enhance Bloom 2 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 이 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Topaz Image Enhance Bloom 2 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2)를 참조하세요. + + + + +## Topaz Image Enhance Bloom 2 + +Bloom 2의 창의적 업스케일링 모델로 AI 생성 이미지를 향상하세요. 이 모델은 새로운 디테일, 텍스처, 시각적 요소를 추가합니다. Creativity 제어 값은 절제된 향상(1)에서 두드러진 재해석(9)까지 설정할 수 있습니다. 프롬프트가 비어 있으면 모델이 자동으로 프롬프트를 생성합니다. + +Topaz Image Enhance Bloom 2 workflow preview + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Topaz Image Enhance Bloom 2" 검색 + + + +
+입력 자료 + +이 샘플 입력 이미지를 다운로드하여 워크플로를 사용해 보세요. + + + + 샘플 입력 이미지 다운로드 + + +
+ +![Topaz Image Enhance Bloom 2 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Upscaled_topaz_bloom2.png) + +### 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. - - - -## Topaz Image Enhance Wonder 3.5 - -Wonder 3.5의 생성형 모델로 단일 이미지를 업스케일하고 향상하세요. 이 모델은 미세한 디테일을 추가하고, 노이즈를 줄이며, 텍스트와 구조적 그래픽을 선명하게 만듭니다. 이 워크플로우는 입력 이미지 1개를 받아 향상된 출력 1개를 생성하고, 원본과 나란히 비교한 결과도 함께 제공합니다. - -Topaz Image Enhance Wonder 3.5 워크플로우 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Topaz Image Enhance Wonder 3.5" 검색 - - +## Topaz Image Enhance Wonder 3.5가 뛰어난 점 -
-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 - - - 샘플 입력 이미지 다운로드 - - -
+미세한 디테일이 추가되고 노이즈가 감소된 이미지 향상: ![Topaz Image Enhance Wonder 3.5 출력](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_topaz_image_enhance_wonder3_5.png) -### 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 + +Wonder 3.5 향상 워크플로를 ComfyUI에서 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요 + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra.mdx index 2839a9fe8..a270210d3 100644 --- a/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra.mdx +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra.mdx @@ -1,63 +1,22 @@ --- title: "Topaz Astra Video Creative Upscale - AI 비디오 업스케일링" description: "ComfyUI에서 Topaz Astra로 비디오를 업스케일링하고 향상시키세요: 선택적 apo-8 프레임 보간이 포함된 Starlight (Astra) Fast 업스케일링" -sidebarTitle: "Topaz Astra 비디오 크리에이티브 업스케일" -translationSourceHash: 2da3cbdb +sidebarTitle: "개요" +translationSourceHash: f5612305 translationFrom: tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; - Topaz Astra Video Creative Upscale은 Topaz 파트너 노드를 통해 ComfyUI에서 사용할 수 있습니다. Starlight (Astra) Fast 모델로 비디오를 업스케일링하고 향상시키며, 선택적으로 apo-8 프레임 보간을 결합하여 프레임 속도를 높일 수 있습니다. 이 워크플로는 MP4 입력을 받아 향상된 MP4 출력을 생성합니다. - - - -## Topaz Astra: Video Creative Upscale - -Starlight (Astra) Fast 모델로 비디오를 업스케일링하고 향상시키며, 선택적 apo-8 프레임 보간으로 움직임을 부드럽게 할 수 있습니다. - -Topaz Astra Video Creative Upscale 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 열기 - - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Topaz Astra" 검색 - - - -
-입력 자료 - -이 워크플로를 실행해 보려면 샘플 입력 비디오를 다운로드하세요: - - - - 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 + +ComfyUI에서 비디오 크리에이티브 업스케일 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요 + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..7775bb391 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5/workflow.mdx @@ -0,0 +1,62 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Topaz Starlight Precise 2.5 워크플로우" +description: "ComfyUI에서 Topaz Starlight Precise 2.5 비디오 업스케일링 워크플로우를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로우" +translationSourceHash: fac0d154 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5/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 Topaz Starlight Precise 2.5 워크플로우를 실행하는 방법을 설명합니다. 이 모델이 무엇인지, 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Topaz Starlight Precise 2.5 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5)를 참조하세요. + + + + +## Topaz Starlight Precise 2.5 + +Starlight Precise 2.5 모델을 사용하여 비디오를 더 선명하고 고해상도인 출력으로 업스케일링합니다. 이 워크플로우는 MP4 비디오를 최대 4K까지 업스케일링하며, 더 선명한 출력과 더 적은 아티팩트를 제공합니다. + + + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Topaz Starlight Precise 2.5"를 검색하세요. + + + +
+입력 자료 + +워크플로우를 사용해 보려면 다음 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 - - - - -## 텍스트 기반 3D 모델 생성 워크플로우 - -### 1. 워크플로우 파일 다운로드 - -아래 파일을 다운로드한 후 ComfyUI로 드래그하여 해당 워크플로우를 로드하세요. - - -

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- - -### 2. 워크플로우를 단계별로 완료하세요 - -![ComfyUI Tripo 텍스트 기반 3D 모델 생성 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_text_to_model_step_guide.jpg) - -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. - -![입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/tripo/image_to_model/panda.jpg) -### 2. 워크플로우를 단계별로 완료하세요 - -![ComfyUI Tripo 이미지 기반 3D 모델 생성 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_image_to_model_step_guide.jpg) - -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. - -Tripo 멀티뷰 모델 생성 워크플로우 미리보기 - - - - 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 워크플로우를 Comfy Cloud에서 즉시 사용해 보세요. - - - ComfyUI에서 로컬로 실행할 수 있도록 JSON을 다운로드하세요. - - - -
-입력 자료 - -워크플로우를 실행해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: - - - - 전면 뷰 입력 다운로드 - - - 후면 뷰 입력 다운로드 - - -
- -![전면 뷰](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/tripo/multiview_to_image/front.jpg) -![후면 뷰](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/tripo/multiview_to_image/back.jpg) - -### 2. 워크플로우 실행을 단계별로 완료하세요 - -![ComfyUI Tripo 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 단계 안내](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_multiview_to_model_step_guide.jpg) - -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 -![Tripo 작업 처리](/images/tutorial/api_nodes/tripo/other_nodes.jpg) + +ComfyUI에서 텍스트 기반 3D 모델 생성, 이미지 기반 3D 모델 생성, 멀티뷰 모델 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..cb5bca686 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation/workflow.mdx @@ -0,0 +1,140 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Tripo 모델 생성 워크플로" +description: "로컬 또는 Comfy Cloud에서 ComfyUI의 Tripo 모델 생성 워크플로(텍스트 기반 3D 모델 생성, 이미지 기반 3D 모델 생성, 다중 시점)를 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 7c12cf74 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 6d64a2ab + "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"; + +이 가이드에서는 ComfyUI에서 Tripo 모델 생성 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. Tripo 노드가 무엇인지, 어떤 기능을 제공하는지 알아보려면 [Tripo 모델 생성 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation)를 참조하세요. + + + + +## Text-to-Model Workflow + +Generate a 3D model from a text prompt with Tripo's text-to-model capabilities. + +Tripo Text-to-Model workflow preview + + + + Try the Text-to-Model workflow instantly on Comfy Cloud. + + + Download JSON to run locally in ComfyUI. + + + +### 2. Complete the Workflow Execution Step by Step + +![ComfyUI Tripo Text to Model Step Guide](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_text_to_model_step_guide.jpg) + +You can refer to the numbers in the image to complete the basic text-to-model workflow execution: +1. In the `Tripo: Text to Model` node, input your prompt in the `prompt` field + - model: You can select different models + - style: You can set different styles + - texture_quality: You can set different texture qualities +2. 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 +3. In the `Preview 3D` node, click to expand the menu +4. Select `Export` to directly export the corresponding model + +## Image-to-Model Workflow + +Generate a 3D model from a single image input. + +Tripo Image-to-Model workflow preview + + + + Try the Image-to-Model workflow instantly on Comfy Cloud. + + + Download JSON to run locally in ComfyUI. + + + +
+Input materials + +Download this sample input image to try the workflow: + + + + Download sample input image + + +
+ +![Input Image](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/tripo/image_to_model/panda.jpg) +### 2. Complete the Workflow Execution Step by Step + +![ComfyUI Tripo Text to Model Step Guide](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_image_to_model_step_guide.jpg) + +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. + +Tripo 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 워크플로를 즉시 실행해 보세요. + + + ComfyUI에서 로컬로 실행할 JSON을 다운로드하세요. + + + +
+입력 자료 + +워크플로를 실행해 보려면 다음 샘플 입력 이미지를 다운로드하세요: + + + + 정면 뷰 입력 다운로드 + + + 후면 뷰 입력 다운로드 + + +
+ +![정면 뷰](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/tripo/multiview_to_image/front.jpg) +![후면 뷰](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/tripo/multiview_to_image/back.jpg) + +### 2. 워크플로 실행을 단계별로 완료하기 + +![ComfyUI Tripo 텍스트 기반 3D 모델 생성 단계 가이드](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_multiview_to_model_step_guide.jpg) + +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. + +![Tripo 작업 처리](/images/tutorial/api_nodes/tripo/other_nodes.jpg) 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. - - - -## 기능 +## Tripo 3.1의 강점 이전 Tripo 모델 버전과 비교했을 때, 3.1은 다음과 같은 개선점을 제공합니다: - **고밀도 지오메트리**: 더욱 날카로운 가장자리, 깔끔한 실루엣, 보다 정밀한 형태로 제작 수준의 3D 에셋을 제공합니다. -- **PBR 준비 완료 재료**: 다양한 렌더링 환경에서 보다 신뢰성 있는 조명 반응을 제공합니다. +- **PBR 준비 완료 재질**: 다양한 렌더링 환경에서 보다 신뢰성 있는 조명 반응을 제공합니다. - **히어로 에셋 품질**: 근접 촬영에서도 안정적인 디테일 유지가 가능합니다. - **크로스 시나리오 재사용**: 단일 모델로 게임, 마케팅, 렌더링 파이프라인 전반에서 재생성 없이 활용할 수 있습니다. @@ -36,57 +24,16 @@ Tripo 3.1은 ComfyUI의 Tripo 파트너 노드를 통해 이용 가능한 최신 - **제품 시각화**: 스튜디오 스타일 렌더링에서 더욱 깔끔한 형태 표현이 필요합니다. - **3D 프린팅 준비**: 보다 명확한 구조적 표현이 가능합니다. -## 이용 가능한 워크플로 - -### 텍스트 기반 3D 모델 생성 - -Tripo 3.1을 사용하여 텍스트 프롬프트에서 디테일이 풍부한 3D 모델을 생성합니다. - -Tripo 3.1 텍스트 기반 3D 모델 생성 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 텍스트 기반 3D 모델 생성 워크플로를 즉시 시험해 보세요. - - - JSON 파일을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Tripo 3.1 Text-to-Model"을 검색하세요. - - - -### 이미지 기반 3D 모델 생성 - -Tripo 3.1을 사용하여 입력 이미지에서 디테일이 풍부한 3D 모델을 생성합니다. - -Tripo 3.1 이미지 기반 3D 모델 생성 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 이미지 기반 3D 모델 생성 워크플로를 즉시 시험해 보세요. - - - JSON 파일을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Tripo 3.1 Image-to-Model"을 검색하세요. - - - -### 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 - -Tripo 3.1을 사용하여 멀티뷰 이미지에서 디테일이 풍부한 3D 모델을 생성합니다. - -Tripo 3.1 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 워크플로 미리보기 - - - - Comfy Cloud에서 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 워크플로를 즉시 시험해 보세요. - - - JSON 파일을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Tripo 3.1 Multiview-to-Model"을 검색하세요. - - - -### 버전 비교 +## 버전 비교 | 항목 | Tripo 3.1 | 이전 버전 | |--------|-----------|-------------------| -| 지오메트리 밀도 | 고밀도, 제작용 준비 완료 | 표준 밀도 | +| 지오메트리 밀도 | 고밀도, 제작 준비 완료 | 표준 밀도 | | 표면 품질 | 더욱 깔끔한 가장자리와 실루엣 | 우수하지만 근접 촬영에는 다듬음 필요 | | 재질 출력 | PBR 준비 완료 | 표준 재질 맵 | + +## ComfyUI에서 사용하기 + + +ComfyUI에서 텍스트 기반 3D 모델 생성, 이미지 기반 3D 모델 생성, 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하세요. + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..72c64f8ff --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1/workflow.mdx @@ -0,0 +1,60 @@ +--- +title: "ComfyUI의 Tripo 3.1 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Tripo 3.1의 텍스트 기반 3D 모델 생성, 이미지 기반 3D 모델 생성, 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 0a09159b +translationFrom: tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1/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 Tripo 3.1 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 모델이 무엇이며 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Tripo 3.1 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1)를 참조하세요. + + + + +## 텍스트 기반 3D 모델 생성 + +Tripo 3.1을 사용하여 텍스트 프롬프트에서 세부 묘사가 뛰어난 3D 모델을 생성하세요. + +Tripo 3.1 텍스트 기반 3D 모델 생성 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 텍스트 기반 3D 모델 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Tripo 3.1 Text-to-Model"을 검색하세요. + + + +## 이미지 기반 3D 모델 생성 + +Tripo 3.1을 사용하여 이미지 입력에서 세부 묘사가 뛰어난 3D 모델을 생성하세요. + +Tripo 3.1 이미지 기반 3D 모델 생성 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 이미지 기반 3D 모델 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Tripo 3.1 Image-to-Model"을 검색하세요. + + + +## 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 + +Tripo 3.1을 사용하여 여러 뷰 이미지에서 세부 묘사가 뛰어난 3D 모델을 생성하세요. + +Tripo 3.1 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 워크플로 미리보기 + + + + Comfy Cloud에서 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Tripo 3.1 Multiview-to-Model"을 검색하세요. + + \ No newline at end of file diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-p1/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-p1/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..9f5ca6eb7 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-p1/workflow.mdx @@ -0,0 +1,104 @@ +--- +title: "ComfyUI에서 Tripo P1 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Tripo P1 텍스트 기반 3D 모델 생성, 이미지 기반 3D 모델 생성, 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 9d3c81b8 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-p1/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": ef9c630b + "Tripo P1: Text to Model": a2d68fe4 + "Tripo P1: Image to Model": d2f6e40c + "Tripo P1: Multiview to Model": d2196b7d +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드에서는 ComfyUI에서 Tripo P1 워크플로를 실행하는 방법을 설명합니다. 모델이 무엇인지, 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Tripo P1 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-p1)를 참조하세요. + + + + +## Tripo P1: 텍스트로 3D 모델 생성 + +텍스트 설명으로 3D 모델을 생성합니다. + +Tripo P1 텍스트 기반 3D 모델 워크플로 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Tripo P1: Text to Model" 검색 + + + +### 실행 단계 + +1. **프롬프트 입력**: **TripoP1TextToModelNode**에서 3D 모델을 설명합니다. +2. **텍스처 모드 선택**: Textured, None, PBR 중에서 선택합니다. +3. **리파인먼트 활성화**: 더 깔끔한 토폴로지를 위해 쿼드 리메싱을 켭니다. +4. **시드 설정**: 재현성을 제어합니다. +5. **Queue 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성합니다. +6. **미리보기 및 내보내기**: **Preview3D** 노드로 확인하고, **SaveGLB**로 내보냅니다. + +### 주요 처리 노드 + +초기 생성 이후, 워크플로는 다음 노드들을 통해 모델을 자동으로 처리합니다: + +- **TripoTextureNode**: 재질과 텍스처를 적용합니다. +- **TripoConversionNode**: GLTF 형식(또는 기타 내보내기 형식)으로 변환합니다. +- **TripoRigNode**: 애니메이션을 위한 스켈레톤을 추가합니다. +- **TripoRetargetNode**: 프리셋 애니메이션을 적용합니다(기본값: idle). + +## Tripo P1: 이미지 to 모델 + +단일 참조 이미지에서 3D 모델을 생성합니다. + +Tripo P1 이미지 to 모델 워크플로 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Tripo P1: 이미지 to 모델" 검색 + + + +### 실행 단계 + +1. **참조 이미지 업로드**: **LoadImage** 노드를 사용하여 피사체의 정면 이미지를 로드합니다. +2. **텍스처 모드 선택**: Textured, None, PBR 중에서 선택합니다. +3. **리파인먼트 활성화**: 쿼드 리메싱을 토글합니다. +4. **텍스처 유형 선택**: 옵션에는 `original_image` 또는 `standard`가 있습니다. +5. **실행 대기열 클릭**: 생성하려면 `Ctrl+Enter`를 누릅니다. + +## Tripo P1: 멀티뷰에서 3D 모델로 + +정확도를 높이기 위해 여러 시점의 이미지로 3D 모델을 생성합니다. + +Tripo P1 멀티뷰에서 3D 모델 생성 워크플로 + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Tripo P1: Multiview to Model"을 검색하세요 + + + +### 실행 단계 + +1. **멀티뷰 이미지 업로드**: 정면, 왼쪽, 후면 등 여러 각도의 **LoadImage** 노드를 사용하세요 +2. **텍스처 모드 선택**: Textured, None, PBR 중에서 선택하세요 +3. **디테일 수준 선택**: `standard`와 `detailed` 옵션이 있습니다 +4. **텍스처 참조 설정**: 텍스처를 결정할 이미지를 선택하세요 +5. **Queue 클릭**: `Ctrl+Enter`를 눌러 생성하세요 + +### 입력 팁 + +- 최상의 결과를 위해 최소한 **정면 및 측면(프로필) 뷰**를 제공하세요 +- 모든 참조 이미지에서 조명과 포즈를 일관되게 유지하세요 +- 고품질 입력 이미지일수록 더 나은 텍스처 출력을 생성합니다 diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/wan/wan2-7/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/wan/wan2-7/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..ca64ed2e5 --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/wan/wan2-7/workflow.mdx @@ -0,0 +1,80 @@ +--- +title: "ComfyUI의 Wan2.7 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Wan2.7 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: d62cfa42 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/wan/wan2-7/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": aeefea85 + "Wan2.7 image-to-video": 90f96b22 + "Wan2.7 text-to-video": 750a8c21 + "Wan2.7 reference-to-video": e72d97ff + "Wan2.7 video edit": cebc39aa +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Wan2.7 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 이 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Wan2.7 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/wan/wan2-7)를 참조하세요. + + + + +## Wan2.7 이미지 기반 비디오 생성 + +이미지 입력에서 비디오를 생성합니다. 첫 번째 프레임, 첫 번째+마지막 프레임, 오디오 기반 생성 모드를 지원합니다. + +Wan2.7 I2V 워크플로 미리보기 + + + + Wan2.7 이미지 기반 비디오 생성 워크플로 파일을 받으세요. + + + Comfy Cloud에서 이미지 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + +## Wan2.7 텍스트 기반 비디오 생성 + +순수 텍스트 프롬프트에서 비디오를 생성합니다. 선택적으로 오디오 입력과 멀티샷 내레이션을 포함하여 더 풍부한 스토리텔링을 지원합니다. + +Wan2.7 T2V 워크플로 미리보기 + + + + Wan2.7 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로 파일을 받으세요. + + + Comfy Cloud에서 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + + +## Wan2.7 레퍼런스 기반 비디오 생성 + +피사체의 시각적 모양에 대한 레퍼런스 이미지와 선택적 음색 레퍼런스를 사용하세요. 최대 5명의 실제 인물 입력을 지원하여 다중 캐릭터 상호작용 장면을 만들 수 있습니다. + +Wan2.7 R2V 워크플로 미리보기 + + + + Wan2.7 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로 파일을 다운로드하세요. + + + 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로를 Comfy Cloud에서 즉시 사용해 보세요. + + + +## Wan2.7 비디오 편집 + +텍스트 프롬프트, 참조 이미지 또는 스타일 전송을 사용하여 기존 비디오를 편집하거나 복제하세요. + +Wan2.7 비디오 편집 워크플로 미리보기 + + + + Wan2.7 비디오 편집 워크플로 파일을 다운로드하세요. + + + Comfy Cloud에서 비디오 편집 워크플로를 즉시 사용해 보세요. + + diff --git a/ko/tutorials/partner-nodes/wan/wan3-0/workflow.mdx b/ko/tutorials/partner-nodes/wan/wan3-0/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..73c1a9c5b --- /dev/null +++ b/ko/tutorials/partner-nodes/wan/wan3-0/workflow.mdx @@ -0,0 +1,144 @@ +--- +title: "ComfyUI에서의 Wan 3.0 워크플로" +description: "ComfyUI에서 Wan 3.0 텍스트 기반 비디오 생성, 이미지 기반 비디오 생성, 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로를 로컬 또는 Comfy Cloud에서 실행하는 방법" +sidebarTitle: "워크플로" +translationSourceHash: 8b9758a6 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/wan/wan3-0/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": bb5193d3 + "Wan 3.0 text-to-video workflow": 40b03a82 + "Wan 3.0 image-to-video workflow": c227bdd8 + "Wan 3.0 reference-to-video workflow": a71b1ae7 + "Get started": 13c81fa0 + "FAQs": 617a293e +--- +import ReqHint from "/snippets/ko/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; + +이 가이드는 ComfyUI에서 Wan 3.0 워크플로를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델이 무엇이고 어떤 작업에 가장 적합한지 알아보려면 [Wan 3.0 개요](/ko/tutorials/partner-nodes/wan/wan3-0)를 참조하세요. + + + + +## Wan 3.0 텍스트 기반 비디오 생성 워크플로 + +텍스트 프롬프트만으로 비디오를 생성하며, 기본적으로 동기화된 오디오가 포함됩니다. + + + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Wan 3.0" 검색 + + + +#### 프롬프트 팁 + +1. **재생 시간**: 2~30초로 설정하거나 `auto`로 설정하면 모델이 프롬프트에 맞는 재생 시간을 선택합니다. +2. **해상도 및 비율**: 워크플로는 `adaptive` 비율로 720p로 제공됩니다. 특정 형식이 필요하면 1080p 또는 `16:9` 같은 고정 비율로 전환하세요. +3. **오디오**: 오디오는 기본적으로 생성됩니다. `audio` 옵션을 비활성화하면 무음 비디오를 얻을 수 있습니다. +4. **프롬프트 확장**: 프롬프트 향상이 기본적으로 활성화되어 더 나은 결과를 위해 프롬프트를 다시 작성합니다. 정확한 문구가 필요하면 고급 설정에서 끄세요. + +## Wan 3.0 이미지 기반 비디오 생성 워크플로 + +단일 이미지를 비디오로 애니메이트하며, 선택적으로 출력이 전환되는 마지막 프레임을 지정할 수 있습니다. + + + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Wan 3.0"을 검색하세요. + + + +
+입력 자료 + +이 워크플로를 사용해 보려면 이 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. + + + + + + Comfy Cloud에서 열기 + + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Wan 3.0" 검색 + + + +
+입력 자료 + +워크플로를 시험해 보려면 다음 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 + + + + Wan 3.0은 알리바바의 최신 비디오 생성 모델로, ComfyUI에서 파트너 노드를 통해 사용할 수 있습니다. 단일 패스로 동기화된 오디오와 함께 최대 30초 분량의 비디오를 생성하며, 텍스트 프롬프트, 레퍼런스 이미지, 레퍼런스 비디오, 레퍼런스 오디오를 입력으로 받습니다. + + + 클립당 최대 30초입니다. 재생 시간 입력은 2초에서 30초 사이를 허용하며, `auto`로 설정하면 프롬프트에 맞는 재생 시간을 모델이 선택합니다. + + + 예. 모든 출력에는 기본적으로 동기화된 오디오 트랙이 포함되며, 대사, 사운드 효과, 음악이 비디오와 함께 생성됩니다. 무성 비디오가 필요하면 `audio` 옵션을 비활성화하세요. + + + 예, 레퍼런스 기반 비디오 생성 워크플로에서 사용할 수 있습니다. 최대 10개의 레퍼런스 이미지, 5개의 레퍼런스 비디오, 5개의 레퍼런스 오디오 클립을 연결한 다음 프롬프트에서 `@Image1`, `@Video1`, `@Audio1`으로 참조하세요. + + + Wan 3.0은 알리바바 비디오 모델의 최신 세대입니다. 멀티모달 pipeline을 이미지, 비디오, 오디오용 레퍼런스 태그와 기본 제공되는 동기화 오디오, 클립당 최대 30초 출력으로 확장합니다. 이전 세대에 대해서는 [Wan 2.7 페이지](/ko/tutorials/partner-nodes/wan/wan2-7)를 참조하세요. + + + 예. 프롬프트 입력은 영어와 중국어를 모두 지원합니다. + + diff --git a/ko/tutorials/utility/depth-anything-3.mdx b/ko/tutorials/utility/depth-anything-3.mdx index ab31136f2..2abd6f6e6 100644 --- a/ko/tutorials/utility/depth-anything-3.mdx +++ b/ko/tutorials/utility/depth-anything-3.mdx @@ -51,80 +51,103 @@ ComfyUI/ │ │ └── depth_anything_3_metric_large.safetensors ``` -## 예제 워크플로우 +## 예제 워크플로 ---- +### Depth Anything 3: 이미지 깊이 추정 {#utility_depth_anything3_image_depth_estimation} -## 1. 이미지 깊이 추정 +이미지를 하나 업로드하고 Depth Anything 3를 사용하여 깊이 맵을 생성합니다. 원본 이미지와 깊이 출력을 나란히 비교해 보세요. -**기능 설명:** 이미지 1장을 업로드하고 **Image Depth Estimation (Depth Anything 3)**을 실행하여 깊이 맵을 생성합니다. **Depth Preview**에 원본 이미지와 깊이 출력의 나란히 비교 결과가 표시됩니다. +Depth Anything 3 이미지 깊이 추정 워크플로 미리보기 - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Depth Anything 3" 검색 + + Comfy Cloud에서 열기 - - 이 워크플로우의 예제 입력 이미지 가져오기 + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Depth Anything 3: Image Depth Estimation" 검색 -
- 이미지 깊이 추정 출력 - 이미지 깊이 추정 비교 +**입력 자료** + +이 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요: + + + + `LoadImage` 노드 85 · `retro_futuristic_home.png` + + + +
+ 입력 이미지
### 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. - 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. +Depth Anything 3 비디오 깊이 추정 워크플로 미리보기 - - JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Depth Anything 3" 검색 - Comfy Cloud에서 열기 + + JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Depth Anything 3: Video Depth Estimation" 검색 + -![비디오 깊이 추정 미리보기](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/utility_depth_anything3_video_depth_estimation-1.webp) +**입력 자료** + +이 파일을 해당 `LoadVideo` 노드에 업로드하세요: + + + + `LoadVideo` 노드 87 · `empty_room_assembly.mp4` + + + +
+ +
### 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. - 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" diff --git a/ko/tutorials/utility/moge.mdx b/ko/tutorials/utility/moge.mdx index 328d6d6e9..1a7ba26ab 100644 --- a/ko/tutorials/utility/moge.mdx +++ b/ko/tutorials/utility/moge.mdx @@ -2,15 +2,16 @@ title: "ComfyUI MoGe 예제" description: "이 가이드에서는 ComfyUI에서 MoGe를 사용해 단안 기하학 추정, 즉 계량 점 지도, 깊이 지도, 법선 지도 및 메시 생성 방법을 보여줍니다." sidebarTitle: "MoGe" -translationSourceHash: f204b657 +translationSourceHash: 5cb98fe1 translationFrom: tutorials/utility/moge.mdx translationBlockHashes: "_intro": 0f3fcf23 "Model Installation": dec1faa0 - "Example Workflows": 06e636bf + "Example Workflows": 98035ce8 "Community Resources": 4976f1a5 --- + import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" # ComfyUI MoGe 소개 @@ -57,7 +58,7 @@ ComfyUI/ │ │ └── moge_1_vitl_fp16.safetensors ``` -## 예제 워크플로우 +## 예제 워크플로 ### MoGe: 깊이 추정 {#utility_moge_depth_estimation} diff --git a/ko/tutorials/utility/preprocessors.mdx b/ko/tutorials/utility/preprocessors.mdx index 1b6fb1a79..595574656 100644 --- a/ko/tutorials/utility/preprocessors.mdx +++ b/ko/tutorials/utility/preprocessors.mdx @@ -2,14 +2,14 @@ title: "ComfyUI 전처리 워크플로우" description: "ComfyUI에서 깊이 추정, 라인아트 변환, 자세 감지 및 노멀 추출 전처리기를 사용하는 방법을 알아보세요" sidebarTitle: "전처리기" -translationSourceHash: e05dbcef +translationSourceHash: d3bc21da translationFrom: tutorials/utility/preprocessors.mdx translationBlockHashes: "What are preprocessors?": 4c973513 - "Depth estimation": 4b347ae6 - "Lineart conversion": 2cbd5bd5 - "Pose detection": 5bb8dca9 - "Normals extraction": 548afd6a + "Depth estimation": 4e3dafb1 + "Lineart conversion": 5f23c59f + "Pose detection": ce396a86 + "Normals extraction": 5e66cd80 --- ## 전처리기란 무엇인가요? @@ -28,9 +28,9 @@ translationBlockHashes: ## 깊이 추정 -깊이 추정은 평평한 이미지를 장면 내 상대적 거리를 나타내는 깊이 맵으로 변환합니다. 이 구조적 신호는 제어된 생성, 공간 인식 편집 및 재조명 워크플로우의 기초가 됩니다. +깊이 추정은 평평한 이미지를 장면 내 상대적 거리를 나타내는 깊이 맵으로 변환합니다. 이 구조적 신호는 제어된 생성, 공간 인식 편집 및 재조명 워크플로의 기초가 됩니다. -이 워크플로우는 다음을 중점적으로 다룹니다: +이 워크플로는 다음을 중점적으로 다룹니다: - 깔끔하고 안정적인 깊이 추출 - 하위 파이프라인에서 사용할 수 있도록 일관된 정규화 - 컨트롤넷 및 이미지 편집 파이프라인과의 손쉬운 통합 @@ -154,7 +154,7 @@ translationBlockHashes: ## 노멀(normal) 추출 -노멀 추정은 평평한 이미지를 표면 노멀 맵으로 변환합니다—각 픽셀마다 표면의 방향을 나타내는 벡터 필드로, 일반적으로 RGB로 인코딩됩니다. 이 신호는 재조명, 재료 인식 스타일화 및 고도로 구조화된 편집에 유용합니다. +노멀 추정은 평평한 이미지를 표면 노멀 맵으로 변환합니다: 각 픽셀마다 표면의 방향을 나타내는 벡터 필드로, 일반적으로 RGB로 인코딩됩니다. 이 신호는 재조명, 재질 인식 스타일화 및 고도로 구조화된 편집에 유용합니다. 이 워크플로는 다음을 중점적으로 다룹니다: - 깔끔하고 안정적인 노멀 추출, 잡티 최소화 diff --git a/ko/tutorials/utility/remove-background-birefnet.mdx b/ko/tutorials/utility/remove-background-birefnet.mdx index 5810669e8..599a389db 100644 --- a/ko/tutorials/utility/remove-background-birefnet.mdx +++ b/ko/tutorials/utility/remove-background-birefnet.mdx @@ -10,6 +10,7 @@ translationBlockHashes: "Additional Notes": acff9cfa --- + import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" diff --git a/ko/tutorials/utility/seedvr2.mdx b/ko/tutorials/utility/seedvr2.mdx index 4f761bf09..3e2771edb 100644 --- a/ko/tutorials/utility/seedvr2.mdx +++ b/ko/tutorials/utility/seedvr2.mdx @@ -2,17 +2,18 @@ title: "SeedVR2: ComfyUI에서 이미지 및 비디오 업스케일링" description: "ByteDance Seed의 원스텝 확산 기반 복원 모델인 SeedVR2를 사용하여 이미지와 비디오를 업스케일링하는 방법을 알아보세요." sidebarTitle: "SeedVR2" -translationSourceHash: 43ac53fa +translationSourceHash: cc69072b translationFrom: tutorials/utility/seedvr2.mdx translationBlockHashes: "_intro": 3ae2f661 "Model Installation": ed2b6d9b - "Example Workflows": 242bb3eb + "Example Workflows": acb91939 "Community Resources": dc823da3 --- + import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" # ComfyUI SeedVR2 소개 @@ -64,7 +65,7 @@ ComfyUI/ ### SeedVR2 3B Int8: 이미지 확대 {#utility_seedvr2_3b_int8_upscale_image} -SeedVR2 3B Int8을 사용하여 이미지를 확대합니다. SeedVR2 3B Int8은 향상된 시간적 일관성으로 고품질 결과를 생성하는 단일 단계 확산 기반 비디오 복원 모델입니다. +원스텝 확산 기반 비디오 복원 모델인 SeedVR2 3B Int8을 사용하여 이미지를 확대하세요. 향상된 시간적 일관성으로 고품질 결과를 생성합니다. SeedVR2 3B Int8 이미지 확대 워크플로 미리보기 @@ -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
입력 이미지 SeedVR2 3B Int8 확대 예제 출력 -
- -### 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. -SeedVR2 7B Int8 확대 워크플로 미리보기 +SeedVR2 7B Int8 이미지 확대 워크플로 미리보기 @@ -117,7 +114,7 @@ SeedVR2 7B Int8을 사용하여 이미지를 확대합니다. 이는 적대적 **입력 자료** -이 파일을 해당 `LoadImage` 노드에 업로드하세요: +해당 `LoadImage` 노드에 이 파일을 업로드하세요: @@ -125,24 +122,20 @@ SeedVR2 7B Int8을 사용하여 이미지를 확대합니다. 이는 적대적 -**예제 출력** +**출력 예시**
입력 이미지 - SeedVR2 7B Int8 확대 예제 출력 -
+ SeedVR2 7B Int8 이미지 확대 출력 예시 +### 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. - -SeedVR2 3B Int8 업스케일 비디오 워크플로 미리보기 +SeedVR2 3B Int8 비디오 업스케일 워크플로 미리보기 @@ -155,7 +148,7 @@ SeedVR2 3B Int8을 사용하여 비디오를 업스케일하고 복원합니다. **입력 자료** -이 파일을 일치하는 `LoadVideo` 노드에 업로드하세요: +이 파일을 해당하는 `LoadVideo` 노드에 업로드하세요: @@ -163,7 +156,7 @@ SeedVR2 3B Int8을 사용하여 비디오를 업스케일하고 복원합니다. -**예시 출력** +**출력 예시**
+### 3.1 실행 단계 -### 3.1 실행 단계 +1. 비디오를 `ComfyUI/input/` 폴더에 넣고 `Load Video` 노드에서 선택합니다. +2. SeedVR2 모델 로더에서 `seedvr2_3b_int8_convrot.safetensors` checkpoint를 선택합니다. +3. `Queue`를 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter`를 눌러 실행합니다.### 성능 -1. `ComfyUI/input/` 폴더에 비디오를 넣고 `Load Video` 노드에서 선택합니다. -2. SeedVR2 모델 로더에서 `seedvr2_3b_int8_convrot.safetensors` 체크포인트를 선택합니다. -3. `실행 대기열`을 클릭하거나 `Ctrl(cmd) + Enter`를 눌러 실행합니다. +대상 해상도가 높을수록 처리 시간이 더 필요합니다. INT8 변형은 FP16에 비해 VRAM 사용량이 줄어든 효율적인 추론을 제공합니다. -### Performance - -더 높은 대상 해상도는 더 많은 처리 시간이 필요합니다. INT8 변형은 FP16에 비해 VRAM 사용량을 줄여 효율적인 추론을 제공합니다. +--- ## 커뮤니티 리소스 diff --git a/ko/tutorials/utility/video-segment-sam3.mdx b/ko/tutorials/utility/video-segment-sam3.mdx index b0c9a8eb9..25e3ed232 100644 --- a/ko/tutorials/utility/video-segment-sam3.mdx +++ b/ko/tutorials/utility/video-segment-sam3.mdx @@ -10,6 +10,7 @@ translationBlockHashes: "Additional Notes": 1ef12b51 --- + import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" diff --git a/ko/tutorials/utility/void-video-inpainting.mdx b/ko/tutorials/utility/void-video-inpainting.mdx index fcf214317..b6becc1fe 100644 --- a/ko/tutorials/utility/void-video-inpainting.mdx +++ b/ko/tutorials/utility/void-video-inpainting.mdx @@ -10,6 +10,7 @@ translationBlockHashes: "Additional Notes": 95e14ec4 --- + import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" diff --git a/ko/tutorials/video/bytedance/bernini-r.mdx b/ko/tutorials/video/bytedance/bernini-r.mdx index 37ae6419e..7e7d42cd9 100644 --- a/ko/tutorials/video/bytedance/bernini-r.mdx +++ b/ko/tutorials/video/bytedance/bernini-r.mdx @@ -14,6 +14,7 @@ translationBlockHashes: --- + import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' # ComfyUI Bernini-R 소개 diff --git a/ko/tutorials/video/hunyuan/hunyuan-video.mdx b/ko/tutorials/video/hunyuan/hunyuan-video.mdx index 4ba07e099..a3c9240ab 100644 --- a/ko/tutorials/video/hunyuan/hunyuan-video.mdx +++ b/ko/tutorials/video/hunyuan/hunyuan-video.mdx @@ -11,7 +11,6 @@ translationBlockHashes: "Hunyuan Image-to-Video Workflow": fe9a6b51 --- - import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; -훈위안 비디오 시리즈는 [텐센트](https://huggingface.co/tencent)가 개발하고 오픈소스화한 것으로, 13B의 파라미터 규모를 갖춘 하이브리드 아키텍처를 특징으로 하며, [텍스트-투-비디오](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo)와 [이미지-투-비디오](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo-I2V) 생성을 모두 지원합니다. +hunyuan 비디오 시리즈는 [텐센트](https://huggingface.co/tencent)가 개발하고 오픈소스화한 것으로, 13B의 파라미터 규모를 갖춘 하이브리드 아키텍처를 특징으로 하며, [텍스트 기반 비디오 생성](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo)과 [이미지 기반 비디오 생성](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo-I2V)을 모두 지원합니다. 기술적 특징: - **핵심 아키텍처:** Sora와 유사한 DiT(Diffusion Transformer) 아키텍처를 사용하며, 텍스트, 이미지, 모션 정보를 효과적으로 융합해 생성된 비디오 프레임 간의 일관성, 품질 및 정렬성을 향상시킵니다. 통합된 풀 어텐션 메커니즘은 다중 뷰 카메라 전환을 가능하게 하면서도 주제의 일관성을 보장합니다. -- **3D VAE:** 맞춤형 3D VAE는 비디오를 압축된 잠재공간으로 변환해 이미지-투-비디오 생성을 더욱 효율적으로 만듭니다. -- **우수한 이미지-비디오-텍스트 정렬성:** 이미지와 비디오 생성 모두에 뛰어난 MLLM 텍스트 인코더를 활용해 텍스트 지침을 더 잘 따르고, 세부사항을 포착하며 복잡한 추론을 수행합니다. +- **3D VAE:** 맞춤형 3D VAE는 비디오를 압축된 잠재 데이터 공간으로 변환해 이미지 기반 비디오 생성을 더욱 효율적으로 만듭니다. +- **우수한 이미지-비디오-텍스트 정렬성:** 이미지와 비디오 생성 모두에 뛰어난 MLLM 텍스트 인코더를 활용해 텍스트 지침을 더 잘 따르고, 세부 정보를 포착하며 복잡한 추론을 수행합니다. -자세한 내용은 공식 저장소를 통해 확인할 수 있습니다: [훈위안 비디오](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo) 및 [훈위안 비디오-I2V](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo-I2V). +공식 저장소를 통해 더 알아볼 수 있습니다: [hunyuan 비디오](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo) 및 [hunyuan 비디오-I2V](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo-I2V). -이 가이드에서는 ComfyUI에서 **텍스트-투-비디오**와 **이미지-투-비디오** 워크플로우를 설정하는 방법을 안내합니다. +이 가이드에서는 ComfyUI에서 **텍스트 기반 비디오 생성**과 **이미지 기반 비디오 생성** 워크플로를 설정하는 방법을 안내합니다. -이 튜토리얼의 워크플로우 이미지는 모델 다운로드 정보를 포함한 메타데이터를 가지고 있습니다. +이 튜토리얼의 워크플로 이미지에는 모델 다운로드 정보가 담긴 메타데이터가 포함되어 있습니다. -이미지를 ComfyUI로 드래그하거나 메뉴 `워크플로우` -> `열기(ctrl+o)`를 사용해 해당 워크플로우를 로드하면 필요한 모델을 다운로드하라는 메시지가 표시됩니다. +이미지를 ComfyUI로 드래그하거나 메뉴 `워크플로` -> `열기(ctrl+o)`를 사용해 해당 워크플로를 로드하면 필수 모델을 다운로드하라는 메시지가 표시됩니다. -또는 자동 다운로드가 실패하거나 데스크톱 버전을 사용하지 않는 경우, 이 가이드에서 직접 모델 링크를 제공합니다. 모든 모델은 [여기](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/tree/main/split_files)에서 다운로드 가능합니다. +또는 자동 다운로드가 실패하거나 데스크톱 버전을 사용하지 않는 경우, 이 가이드에서 직접 모델 링크를 제공합니다. 모든 모델은 [여기](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/tree/main/split_files)에서 다운로드할 수 있습니다. diff --git a/ko/tutorials/video/kandinsky/kandinsky-5.mdx b/ko/tutorials/video/kandinsky/kandinsky-5.mdx index 09ec7e0a5..c2eb8e4f6 100644 --- a/ko/tutorials/video/kandinsky/kandinsky-5.mdx +++ b/ko/tutorials/video/kandinsky/kandinsky-5.mdx @@ -14,6 +14,7 @@ translationBlockHashes: --- + import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; [Kandinsky 5.0](https://huggingface.co/kandinskylab/Kandinsky-5.0-I2V-Lite-5s)은 [Kandinsky Lab](https://huggingface.co/kandinskylab)이 개발한 비디오 및 이미지 생성용 확산 모델 제품군입니다. Kandinsky 5.0 T2V Lite는 오픈소스 비디오 생성 모델 중 최상위권에 드는 경량 2B 파라미터 모델로, 최대 10초 길이의 비디오를 생성할 수 있습니다. diff --git a/ko/tutorials/video/ltx/ltx-2-3.mdx b/ko/tutorials/video/ltx/ltx-2-3.mdx index 620a512ce..ad7a45c0e 100644 --- a/ko/tutorials/video/ltx/ltx-2-3.mdx +++ b/ko/tutorials/video/ltx/ltx-2-3.mdx @@ -17,6 +17,7 @@ translationBlockHashes: + import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; [LTX-2.3](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.3)은 Lightricks의 오픈소스 오디오-비디오 생성 모델의 최신 버전으로, 이제 ComfyUI에서 기본적으로 지원됩니다. LTX-2를 기반으로, 세부 묘사, 인물 비디오, 오디오 품질, 이미지-투-비디오 일관성, 프롬프트 이해도 및 텍스트 렌더링 전반에 걸쳐 주요 품질 개선이 이루어졌습니다. diff --git a/ko/tutorials/video/minimax/minimax-h3.mdx b/ko/tutorials/video/minimax/minimax-h3.mdx index 0a56a5286..dee8271c0 100644 --- a/ko/tutorials/video/minimax/minimax-h3.mdx +++ b/ko/tutorials/video/minimax/minimax-h3.mdx @@ -2,10 +2,10 @@ title: "ComfyUI에서 MiniMax H3 사용: T2V, I2V, R2V 비디오 워크플로" description: "ComfyUI에서 오픈 가중치 MiniMax H3를 사용하는 방법을 알아보세요. 텍스트 기반, 이미지 기반, 레퍼런스 기반 비디오 생성을 위한 네이티브 워크플로를 제공하며 스테레오 오디오를 지원합니다." sidebarTitle: "MiniMax H3" -translationSourceHash: f5234ad3 +translationSourceHash: e00aacbd translationFrom: tutorials/video/minimax/minimax-h3.mdx translationBlockHashes: - "_intro": 4c7a3600 + "_intro": a7b641d8 "Key features": 7bfa7de1 "Getting started": fddf949c "Setting the output resolution": b3a75643 @@ -25,6 +25,9 @@ ComfyUI는 MiniMax H3를 네이티브로 지원합니다. 템플릿 라이브러 이 세 가지는 예제 템플릿이며 모델의 전체 기능을 나열한 것이 아닙니다. 네이티브 MiniMax H3 노드를 통해 더 많은 생성 모드를 사용할 수 있습니다: `MiniMaxH3ImageToVideo` 노드로 첫 번째/마지막 프레임 이미지-비디오 생성(fl2va), `MiniMaxH3ReferenceToVideo` 노드로 이미지, 비디오, 오디오 레퍼런스 기반 생성(ref2va)이 가능합니다. 이 노드들로 추가 워크플로를 직접 구축할 수도 있습니다. + +H3의 오픈 가중치를 사용하면 모델을 로컬에서 실행할 수 있습니다. 로컬에서 생성된 출력의 상업적 사용에는 [MiniMax 상용 라이선스](https://comfy.org/minimax/license)가 필요하며, 이는 공식 리셀러인 Comfy를 통해서만 이용할 수 있습니다. Comfy Cloud에서 생성한 결과물에는 상업적 권리가 이미 포함되어 있습니다. + ## 주요 기능 diff --git a/ko/tutorials/video/wan/fun-camera.mdx b/ko/tutorials/video/wan/fun-camera.mdx index 1c8c5790b..0dd800b8a 100644 --- a/ko/tutorials/video/wan/fun-camera.mdx +++ b/ko/tutorials/video/wan/fun-camera.mdx @@ -14,6 +14,7 @@ translationBlockHashes: --- + import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' ## Wan2.1 Fun Camera 소개 diff --git a/ko/tutorials/video/wan/fun-control.mdx b/ko/tutorials/video/wan/fun-control.mdx index 830d025f1..503b937d5 100644 --- a/ko/tutorials/video/wan/fun-control.mdx +++ b/ko/tutorials/video/wan/fun-control.mdx @@ -14,6 +14,7 @@ translationBlockHashes: --- + import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"; ## Wan2.1-Fun-Control 소개 diff --git a/ko/tutorials/video/wan/wan-move.mdx b/ko/tutorials/video/wan/wan-move.mdx index aa0cd26c4..954ac900b 100644 --- a/ko/tutorials/video/wan/wan-move.mdx +++ b/ko/tutorials/video/wan/wan-move.mdx @@ -11,6 +11,7 @@ translationBlockHashes: --- + import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx' **Wan-Move**는 알리바바의 퉁이 랩에서 개발한 모션 제어가 가능한 비디오 생성 프레임워크입니다. 사용자는 입력 이미지 위에 점의 궤적을 지정함으로써 생성된 비디오에서 객체의 움직임을 제어할 수 있어 이미지에서 비디오 생성을 더욱 정밀하고 제어 가능하게 만듭니다. diff --git a/snippets/ja/cloud/complete-example.mdx b/snippets/ja/cloud/complete-example.mdx index 3d50a07a7..6fc91a949 100644 --- a/snippets/ja/cloud/complete-example.mdx +++ b/snippets/ja/cloud/complete-example.mdx @@ -1,4 +1,4 @@ -{/* translationSourceHash: 0ac3ddc0 */} +{/* translationSourceHash: e65a488e */} ```typescript TypeScript import { readFile, writeFile } from "fs/promises"; @@ -7,42 +7,44 @@ const BASE_URL = "https://cloud.comfy.org"; const API_KEY = process.env.COMFY_CLOUD_API_KEY!; async function main() { - // 1. ワークフローを読み込み、変更する + // 1. Load and modify workflow const workflow = JSON.parse(await readFile("workflow_api.json", "utf-8")); workflow["3"].inputs.seed = 42; workflow["6"].inputs.text = "a beautiful sunset"; - // 2. ワークフローを送信する + // 2. Submit workflow const response = await fetch(`${BASE_URL}/api/prompt`, { method: "POST", headers: { "X-API-Key": API_KEY, "Content-Type": "application/json" }, body: JSON.stringify({ prompt: workflow }), }); const { prompt_id } = await response.json(); - console.log(`ジョブが送信されました：${prompt_id}`); + console.log(`Job submitted: ${prompt_id}`); - // 3. 完了状態をポーリングする + // 3. Poll for completion while (true) { const statusRes = await fetch(`${BASE_URL}/api/job/${prompt_id}/status`, { headers: { "X-API-Key": API_KEY }, }); const { status } = await statusRes.json(); - if (status === "completed") break; - if (["failed", "cancelled"].includes(status)) { - throw new Error(`ジョブが${status}しました`); + if (status === "success") break; + if ( + ["error", "non_retryable_error", "lost", "cancelled"].includes(status) + ) { + throw new Error(`Job ${status}`); } await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 2000)); } - // 4. ジョブ詳細エンドポイント経由で出力を取得する + // 4. Get outputs via job detail endpoint const jobRes = await fetch(`${BASE_URL}/api/jobs/${prompt_id}`, { headers: { "X-API-Key": API_KEY }, }); const job = await jobRes.json(); const outputs = job.outputs; - // 5. 出力ファイルをダウンロードする + // 5. Download output files for (const nodeOutputs of Object.values(outputs)) { for (const fileInfo of (nodeOutputs as any).images ?? []) { const params = new URLSearchParams({ @@ -57,7 +59,7 @@ async function main() { const signedUrl = viewRes.headers.get("location")!; const fileRes = await fetch(signedUrl); await writeFile(`./${fileInfo.filename}`, Buffer.from(await fileRes.arrayBuffer())); - console.log(`ダウンロード完了：${fileInfo.filename}`); + console.log(`Downloaded: ${fileInfo.filename}`); } } } @@ -75,23 +77,23 @@ BASE_URL = "https://cloud.comfy.org" API_KEY = os.environ["COMFY_CLOUD_API_KEY"] def main(): - # 1. ワークフローを読み込み、変更する + # 1. Load and modify workflow with open("workflow_api.json") as f: workflow = json.load(f) workflow["3"]["inputs"]["seed"] = 42 workflow["6"]["inputs"]["text"] = "a beautiful sunset" - # 2. ワークフローを送信する + # 2. Submit workflow response = requests.post( f"{BASE_URL}/api/prompt", headers={"X-API-Key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"}, json={"prompt": workflow} ) prompt_id = response.json()["prompt_id"] - print(f"ジョブが送信されました：{prompt_id}") + print(f"Job submitted: {prompt_id}") - # 3. 完了状態をポーリングする + # 3. Poll for completion while True: status_res = requests.get( f"{BASE_URL}/api/job/{prompt_id}/status", @@ -99,13 +101,13 @@ def main(): ) status = status_res.json()["status"] - if status == "completed": + if status == "success": break - if status in ("failed", "cancelled"): - raise RuntimeError(f"ジョブが{status}しました") + if status in ("error", "non_retryable_error", "lost", "cancelled"): + raise RuntimeError(f"Job {status}") time.sleep(2) - # 4. ジョブ詳細エンドポイント経由で出力を取得する + # 4. Get outputs via job detail endpoint job_res = requests.get( f"{BASE_URL}/api/jobs/{prompt_id}", headers={"X-API-Key": API_KEY} @@ -113,7 +115,7 @@ def main(): job = job_res.json() outputs = job["outputs"] - # 5. 出力ファイルをダウンロードする + # 5. Download output files for node_outputs in outputs.values(): for file_info in node_outputs.get("images", []): params = { @@ -121,14 +123,18 @@ def main(): "subfolder": file_info.get("subfolder", ""), "type": "output" } + # Read the redirect instead of following it. requests keeps custom + # headers across hosts, which would send the key to storage. view_res = requests.get( f"{BASE_URL}/api/view", headers={"X-API-Key": API_KEY}, - params=params + params=params, + allow_redirects=False ) + file_res = requests.get(view_res.headers["Location"]) with open(file_info["filename"], "wb") as f: - f.write(view_res.content) - print(f"ダウンロード完了：{file_info['filename']}") + f.write(file_res.content) + print(f"Downloaded: {file_info['filename']}") if __name__ == "__main__": main() diff --git a/snippets/ja/cloud/poll-job-completion.mdx b/snippets/ja/cloud/poll-job-completion.mdx index 6cc334d1d..43747d9dd 100644 --- a/snippets/ja/cloud/poll-job-completion.mdx +++ b/snippets/ja/cloud/poll-job-completion.mdx @@ -1,28 +1,32 @@ -{/* translationSourceHash: 35e4ad69 */} +{/* translationSourceHash: 0a9acc20 */} **ジョブのステータス値：** API は以下のいずれかのステータス値を返します。 | ステータス | 説明 | |--------|-------------| -| `pending` | ジョブがキューに登録され、実行開始を待っています | -| `in_progress` | ジョブが現在実行中です | -| `completed` | ジョブが正常に完了しました | -| `failed` | ジョブでエラーが発生しました | -| `cancelled` | ジョブがユーザーによってキャンセルされました | +| `success` | ジョブが正常に完了しました。ターミナル | +| `error` | ジョブが失敗しました。ターミナル | +| `non_retryable_error` | ジョブが失敗し、再試行しても効果がありません。ターミナル | +| `lost` | ジョブが完了する前に消失しました。ターミナル | +| `cancelled` | ジョブがキャンセルされました。ターミナル | + +これら5つがターミナル状態です。それ以外はすべて、ジョブがまだ進行中であることを意味します。`submitted`、`queued_waiting`、`preparing`、`executing`、および `cancel_requested` などの移行状態も含まれます。処理中の状態名を判定条件にするのではなく、ターミナル値が表示されるまでポーリングしてください。 ```bash curl -# ジョブの完了状態をポーリング +# Poll for job completion curl -X GET "$BASE_URL/api/job/{prompt_id}/status" \ -H "X-API-Key: $COMFY_CLOUD_API_KEY" -# 応答例： -# {"status": "pending"} - ジョブがキューに登録済み -# {"status": "in_progress"} - ジョブが現在実行中 -# {"status": "completed"} - ジョブが正常に完了 -# {"status": "failed"} - ジョブでエラーが発生 -# {"status": "cancelled"} - ジョブがキャンセル済み +# Response examples: +# {"status": "queued_waiting"} - Job is queued +# {"status": "executing"} - Job is currently running +# {"status": "success"} - Job finished successfully +# {"status": "error"} - Job encountered an error +# {"status": "non_retryable_error"} - Job failed, retrying will not help +# {"status": "lost"} - Job disappeared before finishing +# {"status": "cancelled"} - Job was cancelled ``` ```typescript TypeScript @@ -48,25 +52,27 @@ async function pollForCompletion( while (Date.now() - startTime < timeout * 1000) { const { status } = await getJobStatus(promptId); - if (status === "completed") { + if (status === "success") { return; - } else if (["failed", "cancelled"].includes(status)) { - throw new Error(`ジョブが失敗しました。ステータス：${status}`); + } else if ( + ["error", "non_retryable_error", "lost", "cancelled"].includes(status) + ) { + throw new Error(`Job failed with status: ${status}`); } await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, pollInterval)); } - throw new Error(`ジョブ ${promptId} が ${timeout} 秒以内に完了しませんでした`); + throw new Error(`Job ${promptId} did not complete within ${timeout}s`); } await pollForCompletion(promptId); -console.log("ジョブが完了しました！"); +console.log("Job completed!"); ``` ```python Python def get_job_status(prompt_id: str) -> str: - """ジョブの現在のステータスを取得します。""" + """Get the current status of a job.""" response = requests.get( f"{BASE_URL}/api/job/{prompt_id}/status", headers=get_headers() @@ -75,22 +81,22 @@ def get_job_status(prompt_id: str) -> str: return response.json()["status"] def poll_for_completion(prompt_id: str, timeout: int = 300, poll_interval: float = 2.0) -> None: - """ジョブが完了するか、タイムアウトするまでポーリングします。""" + """Poll until job completes or times out.""" start_time = time.time() while time.time() - start_time < timeout: status = get_job_status(prompt_id) - if status == "completed": + if status == "success": return - elif status in ("failed", "cancelled"): - raise RuntimeError(f"ジョブが失敗しました。ステータス：{status}") + elif status in ("error", "non_retryable_error", "lost", "cancelled"): + raise RuntimeError(f"Job failed with status: {status}") time.sleep(poll_interval) - raise TimeoutError(f"ジョブ {prompt_id} が {timeout} 秒以内に完了しませんでした") + raise TimeoutError(f"Job {prompt_id} did not complete within {timeout}s") poll_for_completion(prompt_id) -print("ジョブが完了しました！") +print("Job completed!") ``` \ No newline at end of file diff --git a/snippets/ja/comfy-cli/agent-skills.mdx b/snippets/ja/comfy-cli/agent-skills.mdx index b08cac40c..e5be55ffa 100644 --- a/snippets/ja/comfy-cli/agent-skills.mdx +++ b/snippets/ja/comfy-cli/agent-skills.mdx @@ -1,5 +1,5 @@ -{/* translationSourceHash: ef3117b3 */} -インストール済みのComfyエージェントスキルをClaude Code、Cursor、およびAGENTS.md対応ツールにインストールすると、コーディングエージェントがCLIを直接操作できるようになります： +{/* translationSourceHash: c7cf8a57 */} +バンドル済みのComfyエージェントスキルをClaude Code、Cursor、およびAGENTS.md対応ツールにインストールすると、コーディングエージェントがCLIを直接操作できるようになります： ```bash comfy skills install @@ -8,5 +8,5 @@ comfy skills status # what's installed where ``` - これらは `comfy skills install` でインストールされる**バンドル済みCLIスキル**です。[Comfy Skills](https://github.com/Comfy-Org/comfy-skills/) リポジトリ（[Comfy Cloud MCP](/ja/agent-tools/mcp) 用の **comfy-cloud** Claude Codeプラグインをホスト）とは別のものです。 + これらは `comfy skills install` でインストールされる**バンドル済みCLIスキル**です。[Comfy Skills](https://github.com/Comfy-Org/comfy-skills/) リポジトリ（[Comfy Cloud MCP](/ja/agent-tools/mcp) 用の **comfy-cloud** Claude Codeプラグインをホストする）とは別のものです。 \ No newline at end of file diff --git a/snippets/ja/comfy-cli/generate-upload-24h-note.mdx b/snippets/ja/comfy-cli/generate-upload-24h-note.mdx index 5fe6f7ab2..035985922 100644 --- a/snippets/ja/comfy-cli/generate-upload-24h-note.mdx +++ b/snippets/ja/comfy-cli/generate-upload-24h-note.mdx @@ -1,4 +1,4 @@ -{/* translationSourceHash: 66872945 */} +{/* translationSourceHash: 4d5c0506 */} - アップロードされた参照アセットは**24時間**後に自動削除されます。これらは署名付きURLを使用してComfy管理のGCSに保存されます。長時間実行されるパイプラインの場合は、各ジョブの前に再アップロードしてください。詳細については[リファレンス](/ja/comfy-cli/reference#upload)を参照してください。 + アップロードされた参照アセットは**24時間**後に自動削除されます。これらは署名付きURLを使用してComfy管理のGCSに保存されます。長時間実行されるパイプラインの場合は、各ジョブの前に再アップロードしてください。詳細については[リファレンス](/ja/comfy-cli/reference)を参照してください。 \ No newline at end of file diff --git a/snippets/ja/install/external-models-desktop.mdx b/snippets/ja/install/external-models-desktop.mdx index a7ed44b0f..869bb1e67 100644 --- a/snippets/ja/install/external-models-desktop.mdx +++ b/snippets/ja/install/external-models-desktop.mdx @@ -1,4 +1,4 @@ -{/* translationSourceHash: b55d060b */} +{/* translationSourceHash: 909de1a7 */} ## 外部モデルパスの追加 モデルが ComfyUI のインストールディレクトリ以外にある場合は、設定ファイルを手編集せず、Comfy Desktop から追加してください。 @@ -10,4 +10,4 @@ 旧 Desktop ではアプリデータの `extra_models_config.yaml`（旧 `ComfyUI` の Application Support フォルダー）を使っていました。現行の Comfy Desktop では Storage UI を使ってください。 -詳細は [モデルのドキュメント](/ja/basic-concepts/models) を参照してください。 +詳細は [モデルのドキュメント](/ja/basic-concepts/models) を参照してください。 \ No newline at end of file diff --git a/snippets/ja/tutorials/basic/installation-models.mdx b/snippets/ja/tutorials/basic/installation-models.mdx index c7eb68980..43713b09c 100644 --- a/snippets/ja/tutorials/basic/installation-models.mdx +++ b/snippets/ja/tutorials/basic/installation-models.mdx @@ -1,4 +1,4 @@ -{/* translationSourceHash: bfdd8434 */} +{/* translationSourceHash: 950ff9f3 */} `ComfyUI/models/checkpoints` フォルダーに、少なくとも1つの SD1.5 モデルファイルが存在することを確認してください。モデルのインストール方法が不明な場合は、モデルのインストール手順について詳しく説明している「[ComfyUI による AI 描画を始める](/ja/get_started/first_generation#3-モデルのインストール)」セクションをご参照ください。 以下のモデルをご利用いただけます： diff --git a/snippets/ko/cloud/complete-example.mdx b/snippets/ko/cloud/complete-example.mdx index 40d045dff..6fc91a949 100644 --- a/snippets/ko/cloud/complete-example.mdx +++ b/snippets/ko/cloud/complete-example.mdx @@ -1,4 +1,4 @@ -{/* translationSourceHash: 0ac3ddc0 */} +{/* translationSourceHash: e65a488e */} ```typescript TypeScript import { readFile, writeFile } from "fs/promises"; @@ -7,42 +7,44 @@ const BASE_URL = "https://cloud.comfy.org"; const API_KEY = process.env.COMFY_CLOUD_API_KEY!; async function main() { - // 1. 워크플로우 로드 및 수정 + // 1. Load and modify workflow const workflow = JSON.parse(await readFile("workflow_api.json", "utf-8")); workflow["3"].inputs.seed = 42; - workflow["6"].inputs.text = "아름다운 일몰"; + workflow["6"].inputs.text = "a beautiful sunset"; - // 2. 워크플로우 제출 + // 2. Submit workflow const response = await fetch(`${BASE_URL}/api/prompt`, { method: "POST", headers: { "X-API-Key": API_KEY, "Content-Type": "application/json" }, body: JSON.stringify({ prompt: workflow }), }); const { prompt_id } = await response.json(); - console.log(`작업 제출됨: ${prompt_id}`); + console.log(`Job submitted: ${prompt_id}`); - // 3. 완료 여부 휠링 + // 3. Poll for completion while (true) { const statusRes = await fetch(`${BASE_URL}/api/job/${prompt_id}/status`, { headers: { "X-API-Key": API_KEY }, }); const { status } = await statusRes.json(); - if (status === "completed") break; - if (["failed", "cancelled"].includes(status)) { - throw new Error(`작업 ${status}`); + if (status === "success") break; + if ( + ["error", "non_retryable_error", "lost", "cancelled"].includes(status) + ) { + throw new Error(`Job ${status}`); } await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 2000)); } - // 4. 작업 세부 정보 엔드포인트를 통해 출력물 가져오기 + // 4. Get outputs via job detail endpoint const jobRes = await fetch(`${BASE_URL}/api/jobs/${prompt_id}`, { headers: { "X-API-Key": API_KEY }, }); const job = await jobRes.json(); const outputs = job.outputs; - // 5. 출력 파일 다운로드 + // 5. Download output files for (const nodeOutputs of Object.values(outputs)) { for (const fileInfo of (nodeOutputs as any).images ?? []) { const params = new URLSearchParams({ @@ -57,7 +59,7 @@ async function main() { const signedUrl = viewRes.headers.get("location")!; const fileRes = await fetch(signedUrl); await writeFile(`./${fileInfo.filename}`, Buffer.from(await fileRes.arrayBuffer())); - console.log(`다운로드 완료: ${fileInfo.filename}`); + console.log(`Downloaded: ${fileInfo.filename}`); } } } @@ -75,23 +77,23 @@ BASE_URL = "https://cloud.comfy.org" API_KEY = os.environ["COMFY_CLOUD_API_KEY"] def main(): - # 1. 워크플로우 로드 및 수정 + # 1. Load and modify workflow with open("workflow_api.json") as f: workflow = json.load(f) workflow["3"]["inputs"]["seed"] = 42 - workflow["6"]["inputs"]["text"] = "아름다운 일몰" + workflow["6"]["inputs"]["text"] = "a beautiful sunset" - # 2. 워크플로우 제출 + # 2. Submit workflow response = requests.post( f"{BASE_URL}/api/prompt", headers={"X-API-Key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"}, json={"prompt": workflow} ) prompt_id = response.json()["prompt_id"] - print(f"작업 제출됨: {prompt_id}") + print(f"Job submitted: {prompt_id}") - # 3. 완료 여부 휠링 + # 3. Poll for completion while True: status_res = requests.get( f"{BASE_URL}/api/job/{prompt_id}/status", @@ -99,13 +101,13 @@ def main(): ) status = status_res.json()["status"] - if status == "completed": + if status == "success": break - if status in ("failed", "cancelled"): - raise RuntimeError(f"작업 {status}") + if status in ("error", "non_retryable_error", "lost", "cancelled"): + raise RuntimeError(f"Job {status}") time.sleep(2) - # 4. 작업 세부 정보 엔드포인트를 통해 출력물 가져오기 + # 4. Get outputs via job detail endpoint job_res = requests.get( f"{BASE_URL}/api/jobs/{prompt_id}", headers={"X-API-Key": API_KEY} @@ -113,7 +115,7 @@ def main(): job = job_res.json() outputs = job["outputs"] - # 5. 출력 파일 다운로드 + # 5. Download output files for node_outputs in outputs.values(): for file_info in node_outputs.get("images", []): params = { @@ -121,14 +123,18 @@ def main(): "subfolder": file_info.get("subfolder", ""), "type": "output" } + # Read the redirect instead of following it. requests keeps custom + # headers across hosts, which would send the key to storage. view_res = requests.get( f"{BASE_URL}/api/view", headers={"X-API-Key": API_KEY}, - params=params + params=params, + allow_redirects=False ) + file_res = requests.get(view_res.headers["Location"]) with open(file_info["filename"], "wb") as f: - f.write(view_res.content) - print(f"다운로드 완료: {file_info['filename']}") + f.write(file_res.content) + print(f"Downloaded: {file_info['filename']}") if __name__ == "__main__": main() diff --git a/snippets/ko/cloud/download-outputs.mdx b/snippets/ko/cloud/download-outputs.mdx index ba3cd2483..c7601d534 100644 --- a/snippets/ko/cloud/download-outputs.mdx +++ b/snippets/ko/cloud/download-outputs.mdx @@ -1,20 +1,26 @@ -{/* translationSourceHash: 84385416 */} +{/* translationSourceHash: 82d7e39e */} ```bash curl -# 단일 출력 파일 다운로드하기 (302 리디렉션은 -L 옵션으로 따라가기) -curl -L "$BASE_URL/api/view?filename=output.png&subfolder=&type=output" \ - -H "X-API-Key: $COMFY_CLOUD_API_KEY" \ - -o output.png +# Step 1: read the 302 target. Do not use -L here: following the redirect +# would resend your API key to the storage host. +SIGNED_URL=$(curl -s -o /dev/null -w '%{redirect_url}' \ + "$BASE_URL/api/view?filename=output.png&subfolder=&type=output" \ + -H "X-API-Key: $COMFY_CLOUD_API_KEY") + +# Step 2: the signed URL carries its own authorization, so send no headers. +curl -s "$SIGNED_URL" -o output.png ``` ```typescript TypeScript +import { mkdir, writeFile } from "fs/promises"; + async function downloadOutput( filename: string, subfolder: string = "", outputType: string = "output" ): Promise { const params = new URLSearchParams({ filename, subfolder, type: outputType }); - // 리디렉션 URL 가져오기 + // Get the redirect URL const response = await fetch(`${BASE_URL}/api/view?${params}`, { headers: { "X-API-Key": API_KEY }, redirect: "manual", @@ -22,7 +28,7 @@ async function downloadOutput( if (response.status !== 302) throw new Error(`HTTP ${response.status}`); const signedUrl = response.headers.get("location")!; - // 서명된 URL에서 가져오기 + // Fetch from signed URL const fileResponse = await fetch(signedUrl); if (!fileResponse.ok) throw new Error(`HTTP ${fileResponse.status}`); return fileResponse.arrayBuffer(); @@ -32,6 +38,7 @@ async function saveOutputs( outputs: Record, outputDir: string = "." ): Promise { + await mkdir(outputDir, { recursive: true }); for (const nodeOutputs of Object.values(outputs)) { for (const key of ["images", "video", "audio"]) { for (const fileInfo of (nodeOutputs as any)[key] ?? []) { @@ -42,27 +49,27 @@ async function saveOutputs( ); const path = `${outputDir}/${fileInfo.filename}`; await writeFile(path, Buffer.from(data)); - console.log(`저장됨: ${path}`); + console.log(`Saved: ${path}`); } } } } -// 모든 출력 다운로드 +// Download all outputs await saveOutputs(outputs, "./my_outputs"); ``` ```python Python def download_output(filename: str, subfolder: str = "", output_type: str = "output") -> bytes: - """출력 파일을 다운로드합니다. + """Download an output file. Args: - filename: 파일 이름 - subfolder: 하위 폴더 경로 (보통 비어 있음) - output_type: 최종 출력일 경우 "output", 미리보기일 경우 "temp" + filename: Name of the file + subfolder: Subfolder path (usually empty) + output_type: "output" for final outputs, "temp" for previews Returns: - 파일 바이트 + File bytes """ params = { "filename": filename, @@ -70,20 +77,29 @@ def download_output(filename: str, subfolder: str = "", output_type: str = "outp "type": output_type } + # Do not follow the redirect. requests drops Authorization on a cross-host + # redirect but keeps custom headers, so X-API-Key would reach the storage + # host. The signed URL carries its own authorization. response = requests.get( f"{BASE_URL}/api/view", headers=get_headers(), - params=params + params=params, + allow_redirects=False ) - response.raise_for_status() - return response.content + if response.status_code != 302: + raise RuntimeError(f"Expected a 302 redirect, got {response.status_code}") + signed_url = response.headers["Location"] + + file_response = requests.get(signed_url) + file_response.raise_for_status() + return file_response.content def save_outputs(outputs: dict, output_dir: str = "."): - """작업의 모든 출력을 디스크에 저장합니다. + """Save all outputs from a job to disk. Args: - outputs: 작업에서 가져온 출력 사전 (노드 ID -> 출력 데이터) - output_dir: 파일을 저장할 디렉터리 + outputs: Outputs dict from job (node_id -> output_data) + output_dir: Directory to save files to """ import os os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) @@ -100,9 +116,9 @@ def save_outputs(outputs: dict, output_dir: str = "."): output_path = os.path.join(output_dir, filename) with open(output_path, "wb") as f: f.write(data) - print(f"저장됨: {output_path}") + print(f"Saved: {output_path}") -# 모든 출력 다운로드 +# Download all outputs save_outputs(outputs, "./my_outputs") ``` \ No newline at end of file diff --git a/snippets/ko/cloud/poll-job-completion.mdx b/snippets/ko/cloud/poll-job-completion.mdx index 89266ae31..009bd660f 100644 --- a/snippets/ko/cloud/poll-job-completion.mdx +++ b/snippets/ko/cloud/poll-job-completion.mdx @@ -1,28 +1,32 @@ -{/* translationSourceHash: 35e4ad69 */} +{/* translationSourceHash: 0a9acc20 */} **작업 상태 값:** -API는 다음 상태 값을 반환합니다: +API는 다음 상태 값 중 하나를 반환합니다: | 상태 | 설명 | |--------|-------------| -| `pending` | 작업이 대기 중이며 시작을 기다리고 있습니다 | -| `in_progress` | 작업이 현재 실행 중입니다 | -| `completed` | 작업이 성공적으로 완료되었습니다 | -| `failed` | 작업 중 오류가 발생했습니다 | -| `cancelled` | 사용자가 작업을 취소했습니다 | +| `success` | 작업이 성공적으로 완료됨. 터미널 | +| `error` | 작업 실패. 터미널 | +| `non_retryable_error` | 작업이 실패했으며 재시도해도 도움이 되지 않음. 터미널 | +| `lost` | 작업이 완료되기 전에 사라짐. 터미널 | +| `cancelled` | 작업이 취소됨. 터미널 | + +이 다섯 가지가 터미널 상태입니다. 그 외의 모든 상태는 작업이 아직 진행 중임을 의미하며, 여기에는 `submitted`, `queued_waiting`, `preparing`, `executing` 및 `cancel_requested`와 같은 전환 상태가 포함됩니다. 진행 중 상태 이름과 매칭하는 대신 터미널 값이 나타날 때까지 폴링하세요. ```bash curl -# 작업 완료 여부를 풀링합니다 +# Poll for job completion curl -X GET "$BASE_URL/api/job/{prompt_id}/status" \ -H "X-API-Key: $COMFY_CLOUD_API_KEY" -# 응답 예시: -# {"status": "pending"} - 작업이 대기 중입니다 -# {"status": "in_progress"} - 작업이 현재 실행 중입니다 -# {"status": "completed"} - 작업이 성공적으로 완료되었습니다 -# {"status": "failed"} - 작업 중 오류가 발생했습니다 -# {"status": "cancelled"} - 작업이 취소되었습니다 +# Response examples: +# {"status": "queued_waiting"} - Job is queued +# {"status": "executing"} - Job is currently running +# {"status": "success"} - Job finished successfully +# {"status": "error"} - Job encountered an error +# {"status": "non_retryable_error"} - Job failed, retrying will not help +# {"status": "lost"} - Job disappeared before finishing +# {"status": "cancelled"} - Job was cancelled ``` ```typescript TypeScript @@ -48,25 +52,27 @@ async function pollForCompletion( while (Date.now() - startTime < timeout * 1000) { const { status } = await getJobStatus(promptId); - if (status === "completed") { + if (status === "success") { return; - } else if (["failed", "cancelled"].includes(status)) { - throw new Error(`작업이 실패했습니다: ${status}`); + } else if ( + ["error", "non_retryable_error", "lost", "cancelled"].includes(status) + ) { + throw new Error(`Job failed with status: ${status}`); } await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, pollInterval)); } - throw new Error(`작업 ${promptId}이 ${timeout}s 내에 완료되지 않았습니다`); + throw new Error(`Job ${promptId} did not complete within ${timeout}s`); } await pollForCompletion(promptId); -console.log("작업 완료!"); +console.log("Job completed!"); ``` ```python Python def get_job_status(prompt_id: str) -> str: - """작업의 현재 상태를 가져옵니다.""" + """Get the current status of a job.""" response = requests.get( f"{BASE_URL}/api/job/{prompt_id}/status", headers=get_headers() @@ -75,22 +81,22 @@ def get_job_status(prompt_id: str) -> str: return response.json()["status"] def poll_for_completion(prompt_id: str, timeout: int = 300, poll_interval: float = 2.0) -> None: - """작업이 완료되거나 시간 초과될 때까지 풀링합니다.""" + """Poll until job completes or times out.""" start_time = time.time() while time.time() - start_time < timeout: status = get_job_status(prompt_id) - if status == "completed": + if status == "success": return - elif status in ("failed", "cancelled"): - raise RuntimeError(f"작업이 실패했습니다: {status}") + elif status in ("error", "non_retryable_error", "lost", "cancelled"): + raise RuntimeError(f"Job failed with status: {status}") time.sleep(poll_interval) - raise TimeoutError(f"작업 {prompt_id}이 {timeout}s 내에 완료되지 않았습니다") + raise TimeoutError(f"Job {prompt_id} did not complete within {timeout}s") poll_for_completion(prompt_id) -print("작업 완료!") +print("Job completed!") ``` \ No newline at end of file diff --git a/snippets/ko/cloud/websocket-progress.mdx b/snippets/ko/cloud/websocket-progress.mdx index 0a2ea3e7e..ceef8afc0 100644 --- a/snippets/ko/cloud/websocket-progress.mdx +++ b/snippets/ko/cloud/websocket-progress.mdx @@ -1,4 +1,4 @@ -{/* translationSourceHash: 17e495c8 */} +{/* translationSourceHash: b4729ec7 */} ```typescript TypeScript async function listenForCompletion( @@ -12,38 +12,41 @@ async function listenForCompletion( const ws = new WebSocket(wsUrl); const timer = setTimeout(() => { ws.close(); - reject(new Error(`작업이 ${timeout / 1000}s 내에 완료되지 않았습니다`)); + reject(new Error(`Job did not complete within ${timeout / 1000}s`)); }, timeout); ws.onmessage = (event) => { + // Binary frames carry preview images, not JSON. + if (typeof event.data !== "string") return; + const data = JSON.parse(event.data); const msgType = data.type; const msgData = data.data ?? {}; - // 우리의 작업으로 필터링 + // Filter to our job if (msgData.prompt_id !== promptId) return; if (msgType === "executing") { const node = msgData.node; if (node) { - console.log(`실행 중인 노드: ${node}`); + console.log(`Executing node: ${node}`); } else { - console.log("실행 완료"); + console.log("Execution complete"); } } else if (msgType === "progress") { - console.log(`진행률: ${msgData.value}/${msgData.max}`); + console.log(`Progress: ${msgData.value}/${msgData.max}`); } else if (msgType === "executed" && msgData.output) { outputs[msgData.node] = msgData.output; } else if (msgType === "execution_success") { - console.log("작업이 성공적으로 완료되었습니다!"); + console.log("Job completed successfully!"); clearTimeout(timer); ws.close(); resolve(outputs); } else if (msgType === "execution_error") { - const errorMsg = msgData.exception_message ?? "알 수 없는 오류"; + const errorMsg = msgData.exception_message ?? "Unknown error"; clearTimeout(timer); ws.close(); - reject(new Error(`실행 오류: ${errorMsg}`)); + reject(new Error(`Execution error: ${errorMsg}`)); } }; @@ -54,7 +57,7 @@ async function listenForCompletion( }); } -// 완료를 기다리고 출력값 수집 +// Wait for completion and collect outputs const outputs = await listenForCompletion(promptId); ``` @@ -65,10 +68,10 @@ import json import uuid async def listen_for_completion(prompt_id: str, timeout: float = 300.0) -> dict: - """WebSocket에 연결하여 작업 완료를 모니터링합니다. + """Connect to WebSocket and listen for job completion. Returns: - 작업의 최종 출력값 + Final outputs from the job """ ws_url = BASE_URL.replace("https://", "wss://") client_id = str(uuid.uuid4()) @@ -85,19 +88,19 @@ async def listen_for_completion(prompt_id: str, timeout: float = 300.0) -> dict: msg_type = data.get("type") msg_data = data.get("data", {}) - # 우리의 작업으로 필터링 + # Filter to our job if msg_data.get("prompt_id") != prompt_id: continue if msg_type == "executing": node = msg_data.get("node") if node: - print(f"실행 중인 노드: {node}") + print(f"Executing node: {node}") elif msg_type == "progress": value = msg_data.get("value", 0) max_val = msg_data.get("max", 100) - print(f"진행률: {value}/{max_val}") + print(f"Progress: {value}/{max_val}") elif msg_type == "executed": node_id = msg_data.get("node") @@ -106,22 +109,22 @@ async def listen_for_completion(prompt_id: str, timeout: float = 300.0) -> dict: outputs[node_id] = output elif msg_type == "execution_success": - print("작업이 성공적으로 완료되었습니다!") + print("Job completed successfully!") return outputs elif msg_type == "execution_error": - error_msg = msg_data.get("exception_message", "알 수 없는 오류") - raise RuntimeError(f"실행 오류: {error_msg}") + error_msg = msg_data.get("exception_message", "Unknown error") + raise RuntimeError(f"Execution error: {error_msg}") elif msg.type == aiohttp.WSMsgType.ERROR: - raise RuntimeError(f"WebSocket 오류: {ws.exception()}") + raise RuntimeError(f"WebSocket error: {ws.exception()}") try: return await asyncio.wait_for(receive_messages(), timeout=timeout) except asyncio.TimeoutError: - raise TimeoutError(f"작업이 {timeout}s 내에 완료되지 않았습니다") + raise TimeoutError(f"Job did not complete within {timeout}s") -# 완료를 기다리고 출력값 수집 +# Wait for completion and collect outputs outputs = await listen_for_completion(prompt_id) ``` \ No newline at end of file diff --git a/snippets/ko/comfy-cli/agent-skills.mdx b/snippets/ko/comfy-cli/agent-skills.mdx index 1924bedbb..f616aa4b9 100644 --- a/snippets/ko/comfy-cli/agent-skills.mdx +++ b/snippets/ko/comfy-cli/agent-skills.mdx @@ -1,10 +1,10 @@ -{/* translationSourceHash: ef3117b3 */} +{/* translationSourceHash: c7cf8a57 */} 번들된 Comfy 에이전트 스킬을 Claude Code, Cursor 및 AGENTS.md를 인식하는 모든 도구에 설치하여 코딩 에이전트가 CLI를 직접 사용할 수 있도록 합니다: ```bash comfy skills install comfy skills list # comfy, comfy-fragments, comfy-debug, comfy-relay, comfy-director -comfy skills status # 설치된 위치 확인 +comfy skills status # what's installed where ``` diff --git a/snippets/ko/comfy-cli/generate-upload-24h-note.mdx b/snippets/ko/comfy-cli/generate-upload-24h-note.mdx index 91e3c94f8..542324909 100644 --- a/snippets/ko/comfy-cli/generate-upload-24h-note.mdx +++ b/snippets/ko/comfy-cli/generate-upload-24h-note.mdx @@ -1,4 +1,4 @@ -{/* translationSourceHash: 66872945 */} +{/* translationSourceHash: 4d5c0506 */} 업로드된 참조 에셋은 **24시간** 이후 자동으로 삭제됩니다. Comfy 관리 GCS에 서명된 URL로 저장됩니다. 오래 실행되는 파이프라인의 경우 각 작업 이전에 다시 업로드하세요. 자세한 내용은 [참조](/ko/comfy-cli/reference#upload)를 확인하세요. \ No newline at end of file diff --git a/snippets/ko/tutorials/basic/installation-models.mdx b/snippets/ko/tutorials/basic/installation-models.mdx index 76d37fa70..cc2ea882a 100644 --- a/snippets/ko/tutorials/basic/installation-models.mdx +++ b/snippets/ko/tutorials/basic/installation-models.mdx @@ -1,4 +1,4 @@ -{/* translationSourceHash: bfdd8434 */} +{/* translationSourceHash: 950ff9f3 */} `ComfyUI/models/checkpoints` 폴더에 SD1.5 모델 파일이 최소 하나 이상 포함되어 있는지 확인해 주세요. 모델 설치 방법이 확실하지 않은 경우, [ComfyUI의 AI 드로잉 여정 시작하기](/ko/get_started/first_generation#3-모델-설치) 섹션을 참조하여 모델 설치 지침을 확인해 주세요. 다음과 같은 모델을 사용할 수 있습니다: diff --git a/snippets/zh/cloud/complete-example.mdx b/snippets/zh/cloud/complete-example.mdx index 96c44f02a..6fc91a949 100644 --- a/snippets/zh/cloud/complete-example.mdx +++ b/snippets/zh/cloud/complete-example.mdx @@ -1,4 +1,4 @@ -{/* translationSourceHash: 0ac3ddc0 */} +{/* translationSourceHash: e65a488e */} ```typescript TypeScript import { readFile, writeFile } from "fs/promises"; @@ -7,42 +7,44 @@ const BASE_URL = "https://cloud.comfy.org"; const API_KEY = process.env.COMFY_CLOUD_API_KEY!; async function main() { - // 1. 加载并修改工作流 + // 1. Load and modify workflow const workflow = JSON.parse(await readFile("workflow_api.json", "utf-8")); workflow["3"].inputs.seed = 42; workflow["6"].inputs.text = "a beautiful sunset"; - // 2. 提交工作流 + // 2. Submit workflow const response = await fetch(`${BASE_URL}/api/prompt`, { method: "POST", headers: { "X-API-Key": API_KEY, "Content-Type": "application/json" }, body: JSON.stringify({ prompt: workflow }), }); const { prompt_id } = await response.json(); - console.log(`任务已提交：${prompt_id}`); + console.log(`Job submitted: ${prompt_id}`); - // 3. 轮询完成状态 + // 3. Poll for completion while (true) { const statusRes = await fetch(`${BASE_URL}/api/job/${prompt_id}/status`, { headers: { "X-API-Key": API_KEY }, }); const { status } = await statusRes.json(); - if (status === "completed") break; - if (["failed", "cancelled"].includes(status)) { - throw new Error(`任务 ${status}`); + if (status === "success") break; + if ( + ["error", "non_retryable_error", "lost", "cancelled"].includes(status) + ) { + throw new Error(`Job ${status}`); } await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 2000)); } - // 4. 通过任务详情端点获取输出 + // 4. Get outputs via job detail endpoint const jobRes = await fetch(`${BASE_URL}/api/jobs/${prompt_id}`, { headers: { "X-API-Key": API_KEY }, }); const job = await jobRes.json(); const outputs = job.outputs; - // 5. 下载输出文件 + // 5. Download output files for (const nodeOutputs of Object.values(outputs)) { for (const fileInfo of (nodeOutputs as any).images ?? []) { const params = new URLSearchParams({ @@ -57,7 +59,7 @@ async function main() { const signedUrl = viewRes.headers.get("location")!; const fileRes = await fetch(signedUrl); await writeFile(`./${fileInfo.filename}`, Buffer.from(await fileRes.arrayBuffer())); - console.log(`已下载：${fileInfo.filename}`); + console.log(`Downloaded: ${fileInfo.filename}`); } } } @@ -75,23 +77,23 @@ BASE_URL = "https://cloud.comfy.org" API_KEY = os.environ["COMFY_CLOUD_API_KEY"] def main(): - # 1. 加载并修改工作流 + # 1. Load and modify workflow with open("workflow_api.json") as f: workflow = json.load(f) workflow["3"]["inputs"]["seed"] = 42 workflow["6"]["inputs"]["text"] = "a beautiful sunset" - # 2. 提交工作流 + # 2. Submit workflow response = requests.post( f"{BASE_URL}/api/prompt", headers={"X-API-Key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"}, json={"prompt": workflow} ) prompt_id = response.json()["prompt_id"] - print(f"任务已提交：{prompt_id}") + print(f"Job submitted: {prompt_id}") - # 3. 轮询完成状态 + # 3. Poll for completion while True: status_res = requests.get( f"{BASE_URL}/api/job/{prompt_id}/status", @@ -99,13 +101,13 @@ def main(): ) status = status_res.json()["status"] - if status == "completed": + if status == "success": break - if status in ("failed", "cancelled"): - raise RuntimeError(f"任务 {status}") + if status in ("error", "non_retryable_error", "lost", "cancelled"): + raise RuntimeError(f"Job {status}") time.sleep(2) - # 4. 通过任务详情端点获取输出 + # 4. Get outputs via job detail endpoint job_res = requests.get( f"{BASE_URL}/api/jobs/{prompt_id}", headers={"X-API-Key": API_KEY} @@ -113,7 +115,7 @@ def main(): job = job_res.json() outputs = job["outputs"] - # 5. 下载输出文件 + # 5. Download output files for node_outputs in outputs.values(): for file_info in node_outputs.get("images", []): params = { @@ -121,16 +123,20 @@ def main(): "subfolder": file_info.get("subfolder", ""), "type": "output" } + # Read the redirect instead of following it. requests keeps custom + # headers across hosts, which would send the key to storage. view_res = requests.get( f"{BASE_URL}/api/view", headers={"X-API-Key": API_KEY}, - params=params + params=params, + allow_redirects=False ) + file_res = requests.get(view_res.headers["Location"]) with open(file_info["filename"], "wb") as f: - f.write(view_res.content) - print(f"已下载：{file_info['filename']}") + f.write(file_res.content) + print(f"Downloaded: {file_info['filename']}") if __name__ == "__main__": main() ``` - + \ No newline at end of file diff --git a/snippets/zh/cloud/download-outputs.mdx b/snippets/zh/cloud/download-outputs.mdx index 3c6496d93..c7601d534 100644 --- a/snippets/zh/cloud/download-outputs.mdx +++ b/snippets/zh/cloud/download-outputs.mdx @@ -1,20 +1,26 @@ -{/* translationSourceHash: 84385416 */} +{/* translationSourceHash: 82d7e39e */} ```bash curl -# 下载单个输出文件（使用 -L 跟随 302 重定向） -curl -L "$BASE_URL/api/view?filename=output.png&subfolder=&type=output" \ - -H "X-API-Key: $COMFY_CLOUD_API_KEY" \ - -o output.png +# Step 1: read the 302 target. Do not use -L here: following the redirect +# would resend your API key to the storage host. +SIGNED_URL=$(curl -s -o /dev/null -w '%{redirect_url}' \ + "$BASE_URL/api/view?filename=output.png&subfolder=&type=output" \ + -H "X-API-Key: $COMFY_CLOUD_API_KEY") + +# Step 2: the signed URL carries its own authorization, so send no headers. +curl -s "$SIGNED_URL" -o output.png ``` ```typescript TypeScript +import { mkdir, writeFile } from "fs/promises"; + async function downloadOutput( filename: string, subfolder: string = "", outputType: string = "output" ): Promise { const params = new URLSearchParams({ filename, subfolder, type: outputType }); - // 获取重定向 URL + // Get the redirect URL const response = await fetch(`${BASE_URL}/api/view?${params}`, { headers: { "X-API-Key": API_KEY }, redirect: "manual", @@ -22,7 +28,7 @@ async function downloadOutput( if (response.status !== 302) throw new Error(`HTTP ${response.status}`); const signedUrl = response.headers.get("location")!; - // 从签名 URL 获取文件 + // Fetch from signed URL const fileResponse = await fetch(signedUrl); if (!fileResponse.ok) throw new Error(`HTTP ${fileResponse.status}`); return fileResponse.arrayBuffer(); @@ -32,6 +38,7 @@ async function saveOutputs( outputs: Record, outputDir: string = "." ): Promise { + await mkdir(outputDir, { recursive: true }); for (const nodeOutputs of Object.values(outputs)) { for (const key of ["images", "video", "audio"]) { for (const fileInfo of (nodeOutputs as any)[key] ?? []) { @@ -42,27 +49,27 @@ async function saveOutputs( ); const path = `${outputDir}/${fileInfo.filename}`; await writeFile(path, Buffer.from(data)); - console.log(`已保存：${path}`); + console.log(`Saved: ${path}`); } } } } -// 下载所有输出 +// Download all outputs await saveOutputs(outputs, "./my_outputs"); ``` ```python Python def download_output(filename: str, subfolder: str = "", output_type: str = "output") -> bytes: - """下载输出文件。 + """Download an output file. Args: - filename: 文件名 - subfolder: 子文件夹路径（通常为空） - output_type: "output" 表示最终输出，"temp" 表示预览 + filename: Name of the file + subfolder: Subfolder path (usually empty) + output_type: "output" for final outputs, "temp" for previews Returns: - 文件字节 + File bytes """ params = { "filename": filename, @@ -70,20 +77,29 @@ def download_output(filename: str, subfolder: str = "", output_type: str = "outp "type": output_type } + # Do not follow the redirect. requests drops Authorization on a cross-host + # redirect but keeps custom headers, so X-API-Key would reach the storage + # host. The signed URL carries its own authorization. response = requests.get( f"{BASE_URL}/api/view", headers=get_headers(), - params=params + params=params, + allow_redirects=False ) - response.raise_for_status() - return response.content + if response.status_code != 302: + raise RuntimeError(f"Expected a 302 redirect, got {response.status_code}") + signed_url = response.headers["Location"] + + file_response = requests.get(signed_url) + file_response.raise_for_status() + return file_response.content def save_outputs(outputs: dict, output_dir: str = "."): - """将任务的所有输出保存到磁盘。 + """Save all outputs from a job to disk. Args: - outputs: 任务的输出字典（node_id -> output_data） - output_dir: 保存文件的目录 + outputs: Outputs dict from job (node_id -> output_data) + output_dir: Directory to save files to """ import os os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) @@ -100,9 +116,9 @@ def save_outputs(outputs: dict, output_dir: str = "."): output_path = os.path.join(output_dir, filename) with open(output_path, "wb") as f: f.write(data) - print(f"已保存：{output_path}") + print(f"Saved: {output_path}") -# 下载所有输出 +# Download all outputs save_outputs(outputs, "./my_outputs") ``` - + \ No newline at end of file diff --git a/snippets/zh/cloud/poll-job-completion.mdx b/snippets/zh/cloud/poll-job-completion.mdx index 06233ffec..903f773f6 100644 --- a/snippets/zh/cloud/poll-job-completion.mdx +++ b/snippets/zh/cloud/poll-job-completion.mdx @@ -1,28 +1,32 @@ -{/* translationSourceHash: 35e4ad69 */} +{/* translationSourceHash: 0a9acc20 */} **任务状态值：** API 返回以下状态值之一： | 状态 | 描述 | |--------|-------------| -| `pending` | 任务已排队，等待开始 | -| `in_progress` | 任务正在执行 | -| `completed` | 任务成功完成 | -| `failed` | 任务遇到错误 | -| `cancelled` | 任务被用户取消 | +| `success` | 任务成功完成。终端状态 | +| `error` | 任务失败。终端状态 | +| `non_retryable_error` | 任务失败，重试无济于事。终端状态 | +| `lost` | 任务在完成之前消失。终端状态 | +| `cancelled` | 任务已取消。终端状态 | + +这五种状态均为终端状态。其他所有状态都表示任务仍在进行中，包括 `submitted`、`queued_waiting`、`preparing`、`executing` 以及 `cancel_requested` 等过渡状态。请持续轮询，直到看到终端值，而不是匹配进行中的状态名称。 ```bash curl -# 轮询任务完成状态 +# Poll for job completion curl -X GET "$BASE_URL/api/job/{prompt_id}/status" \ -H "X-API-Key: $COMFY_CLOUD_API_KEY" -# 响应示例： -# {"status": "pending"} - 任务已排队 -# {"status": "in_progress"} - 任务正在运行 -# {"status": "completed"} - 任务成功完成 -# {"status": "failed"} - 任务遇到错误 -# {"status": "cancelled"} - 任务被取消 +# Response examples: +# {"status": "queued_waiting"} - Job is queued +# {"status": "executing"} - Job is currently running +# {"status": "success"} - Job finished successfully +# {"status": "error"} - Job encountered an error +# {"status": "non_retryable_error"} - Job failed, retrying will not help +# {"status": "lost"} - Job disappeared before finishing +# {"status": "cancelled"} - Job was cancelled ``` ```typescript TypeScript @@ -48,25 +52,27 @@ async function pollForCompletion( while (Date.now() - startTime < timeout * 1000) { const { status } = await getJobStatus(promptId); - if (status === "completed") { + if (status === "success") { return; - } else if (["failed", "cancelled"].includes(status)) { - throw new Error(`任务失败，状态：${status}`); + } else if ( + ["error", "non_retryable_error", "lost", "cancelled"].includes(status) + ) { + throw new Error(`Job failed with status: ${status}`); } await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, pollInterval)); } - throw new Error(`任务 ${promptId} 在 ${timeout}s 内未完成`); + throw new Error(`Job ${promptId} did not complete within ${timeout}s`); } await pollForCompletion(promptId); -console.log("任务已完成！"); +console.log("Job completed!"); ``` ```python Python def get_job_status(prompt_id: str) -> str: - """获取任务的当前状态。""" + """Get the current status of a job.""" response = requests.get( f"{BASE_URL}/api/job/{prompt_id}/status", headers=get_headers() @@ -75,22 +81,22 @@ def get_job_status(prompt_id: str) -> str: return response.json()["status"] def poll_for_completion(prompt_id: str, timeout: int = 300, poll_interval: float = 2.0) -> None: - """轮询直到任务完成或超时。""" + """Poll until job completes or times out.""" start_time = time.time() while time.time() - start_time < timeout: status = get_job_status(prompt_id) - if status == "completed": + if status == "success": return - elif status in ("failed", "cancelled"): - raise RuntimeError(f"任务失败，状态：{status}") + elif status in ("error", "non_retryable_error", "lost", "cancelled"): + raise RuntimeError(f"Job failed with status: {status}") time.sleep(poll_interval) - raise TimeoutError(f"任务 {prompt_id} 在 {timeout}s 内未完成") + raise TimeoutError(f"Job {prompt_id} did not complete within {timeout}s") poll_for_completion(prompt_id) -print("任务已完成！") +print("Job completed!") ``` - + \ No newline at end of file diff --git a/snippets/zh/cloud/websocket-progress.mdx b/snippets/zh/cloud/websocket-progress.mdx index 6729c45c8..ceef8afc0 100644 --- a/snippets/zh/cloud/websocket-progress.mdx +++ b/snippets/zh/cloud/websocket-progress.mdx @@ -1,4 +1,4 @@ -{/* translationSourceHash: 17e495c8 */} +{/* translationSourceHash: b4729ec7 */} ```typescript TypeScript async function listenForCompletion( @@ -12,38 +12,41 @@ async function listenForCompletion( const ws = new WebSocket(wsUrl); const timer = setTimeout(() => { ws.close(); - reject(new Error(`任务在 ${timeout / 1000}s 内未完成`)); + reject(new Error(`Job did not complete within ${timeout / 1000}s`)); }, timeout); ws.onmessage = (event) => { + // Binary frames carry preview images, not JSON. + if (typeof event.data !== "string") return; + const data = JSON.parse(event.data); const msgType = data.type; const msgData = data.data ?? {}; - // 过滤我们的任务 + // Filter to our job if (msgData.prompt_id !== promptId) return; if (msgType === "executing") { const node = msgData.node; if (node) { - console.log(`正在执行节点：${node}`); + console.log(`Executing node: ${node}`); } else { - console.log("执行完成"); + console.log("Execution complete"); } } else if (msgType === "progress") { - console.log(`进度：${msgData.value}/${msgData.max}`); + console.log(`Progress: ${msgData.value}/${msgData.max}`); } else if (msgType === "executed" && msgData.output) { outputs[msgData.node] = msgData.output; } else if (msgType === "execution_success") { - console.log("任务成功完成！"); + console.log("Job completed successfully!"); clearTimeout(timer); ws.close(); resolve(outputs); } else if (msgType === "execution_error") { - const errorMsg = msgData.exception_message ?? "未知错误"; + const errorMsg = msgData.exception_message ?? "Unknown error"; clearTimeout(timer); ws.close(); - reject(new Error(`执行错误：${errorMsg}`)); + reject(new Error(`Execution error: ${errorMsg}`)); } }; @@ -54,7 +57,7 @@ async function listenForCompletion( }); } -// 等待完成并收集输出 +// Wait for completion and collect outputs const outputs = await listenForCompletion(promptId); ``` @@ -65,10 +68,10 @@ import json import uuid async def listen_for_completion(prompt_id: str, timeout: float = 300.0) -> dict: - """连接到 WebSocket 并监听任务完成。 + """Connect to WebSocket and listen for job completion. Returns: - 任务的最终输出 + Final outputs from the job """ ws_url = BASE_URL.replace("https://", "wss://") client_id = str(uuid.uuid4()) @@ -85,19 +88,19 @@ async def listen_for_completion(prompt_id: str, timeout: float = 300.0) -> dict: msg_type = data.get("type") msg_data = data.get("data", {}) - # 过滤我们的任务 + # Filter to our job if msg_data.get("prompt_id") != prompt_id: continue if msg_type == "executing": node = msg_data.get("node") if node: - print(f"正在执行节点：{node}") + print(f"Executing node: {node}") elif msg_type == "progress": value = msg_data.get("value", 0) max_val = msg_data.get("max", 100) - print(f"进度：{value}/{max_val}") + print(f"Progress: {value}/{max_val}") elif msg_type == "executed": node_id = msg_data.get("node") @@ -106,22 +109,22 @@ async def listen_for_completion(prompt_id: str, timeout: float = 300.0) -> dict: outputs[node_id] = output elif msg_type == "execution_success": - print("任务成功完成！") + print("Job completed successfully!") return outputs elif msg_type == "execution_error": - error_msg = msg_data.get("exception_message", "未知错误") - raise RuntimeError(f"执行错误：{error_msg}") + error_msg = msg_data.get("exception_message", "Unknown error") + raise RuntimeError(f"Execution error: {error_msg}") elif msg.type == aiohttp.WSMsgType.ERROR: - raise RuntimeError(f"WebSocket 错误：{ws.exception()}") + raise RuntimeError(f"WebSocket error: {ws.exception()}") try: return await asyncio.wait_for(receive_messages(), timeout=timeout) except asyncio.TimeoutError: - raise TimeoutError(f"任务在 {timeout}s 内未完成") + raise TimeoutError(f"Job did not complete within {timeout}s") -# 等待完成并收集输出 +# Wait for completion and collect outputs outputs = await listen_for_completion(prompt_id) ``` - + \ No newline at end of file diff --git a/snippets/zh/comfy-cli/agent-skills.mdx b/snippets/zh/comfy-cli/agent-skills.mdx index 22738158e..bdcaaff7e 100644 --- a/snippets/zh/comfy-cli/agent-skills.mdx +++ b/snippets/zh/comfy-cli/agent-skills.mdx @@ -1,10 +1,10 @@ -{/* translationSourceHash: ef3117b3 */} +{/* translationSourceHash: c7cf8a57 */} 将捆绑的Comfy代理技能安装到Claude Code、Cursor以及任何支持`AGENTS.md`的工具中，让你的编码代理可以直接驱动CLI： ```bash comfy skills install comfy skills list # comfy, comfy-fragments, comfy-debug, comfy-relay, comfy-director -comfy skills status # 查看各工具中已安装的技能 +comfy skills status # what's installed where ``` diff --git a/snippets/zh/comfy-cli/generate-upload-24h-note.mdx b/snippets/zh/comfy-cli/generate-upload-24h-note.mdx index 68fcaa03f..de2676b2f 100644 --- a/snippets/zh/comfy-cli/generate-upload-24h-note.mdx +++ b/snippets/zh/comfy-cli/generate-upload-24h-note.mdx @@ -1,4 +1,4 @@ -{/* translationSourceHash: 66872945 */} +{/* translationSourceHash: 4d5c0506 */} - 上传的参考资产将在**24小时**后自动删除。它们存储在Comfy管理的GCS中，并使用带签名的URL。对于长期运行的pipeline，请在每次任务之前重新上传。详情请参阅[reference](/zh/comfy-cli/reference#upload)。 + 上传的参考资产将在**24小时**后自动删除。它们存储在Comfy管理的GCS中，并使用带签名的URL。对于长期运行的pipeline，请在每次任务之前重新上传。详情请参阅[reference](/zh/comfy-cli/reference)。 \ No newline at end of file diff --git a/snippets/zh/install/external-models-desktop.mdx b/snippets/zh/install/external-models-desktop.mdx index b1a09e073..180d85923 100644 --- a/snippets/zh/install/external-models-desktop.mdx +++ b/snippets/zh/install/external-models-desktop.mdx @@ -1,4 +1,4 @@ -{/* translationSourceHash: b55d060b */} +{/* translationSourceHash: 909de1a7 */} ## 添加外部模型路径 如果模型不在 ComfyUI 安装目录里，优先在 Comfy Desktop 里添加，不必手改配置文件： @@ -10,4 +10,4 @@ 旧版 Desktop 使用的是应用数据目录里的 `extra_models_config.yaml`（旧的 `ComfyUI` Application Support 文件夹）。当前 Comfy Desktop 请优先用存储界面。 -详细说明请参见[模型文档](/zh/basic-concepts/models) +详细说明请参见[模型文档](/zh/basic-concepts/models) \ No newline at end of file diff --git a/snippets/zh/tutorials/basic/installation-models.mdx b/snippets/zh/tutorials/basic/installation-models.mdx index 1d9f14a0d..1f252ad29 100644 --- a/snippets/zh/tutorials/basic/installation-models.mdx +++ b/snippets/zh/tutorials/basic/installation-models.mdx @@ -1,5 +1,5 @@ -{/* translationSourceHash: bfdd8434 */} -请确保你已经在 `ComfyUI/models/checkpoints` 文件夹至少有一个 SD1.5 的模型文件，如果你还不了解如何安装模型，请参[开始 ComfyUI 的 AI 绘图之旅](/zh/get_started/first_generation#3-安装绘图模型)章节中关于模型安装的部分说明。 +{/* translationSourceHash: 950ff9f3 */} +请确保你已经在 `ComfyUI/models/checkpoints` 文件夹中至少有一个 SD1.5 的模型文件。如果你还不了解如何安装模型，请参考[开始 ComfyUI 的 AI 绘图之旅](/zh/get_started/first_generation#3-安装绘图模型)章节中关于模型安装的部分说明。 你可以使用下面的这些模型： - [v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-v1-5-archive/blob/main/v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors) diff --git a/zh/agent-tools/mcp.mdx b/zh/agent-tools/mcp.mdx index eedf5b7f1..30d2c39b4 100644 --- a/zh/agent-tools/mcp.mdx +++ b/zh/agent-tools/mcp.mdx @@ -3,13 +3,13 @@ title: "Comfy MCP" sidebarTitle: "Comfy MCP" description: "将任意 AI 智能体连接到 Comfy Cloud GPU 或本机上的 ComfyUI。生成图像、视频、音频和 3D，搜索模型、节点与模板，并运行真实工作流。" icon: "bolt" -translationSourceHash: 2d83b9f2 +translationSourceHash: 26d1bc72 translationFrom: agent-tools/mcp.mdx translationBlockHashes: "_intro": 340316c1 "Overview": 64064e0e "Comfy Cloud MCP Connection": f820ca16 - "Local Comfy MCP Connection": 8710a546 + "Local Comfy MCP Connection": 59170570 "Related resources": 2a86e2c5 "Related: Comfy In-App Agent": be5e2cdf "Feedback": 25a3d53f @@ -18,6 +18,7 @@ translationBlockHashes: + **公共测试版。** Comfy MCP 目前处于公共测试版阶段。API、工具和行为可能会在迭代过程中发生变化。请参阅[反馈](#反馈)来报告问题或分享建议。 @@ -520,7 +521,7 @@ Comfy Cloud MCP 是早期版本。以下是已知限制，正在改进中： ### 要求 - **Python 3.10+** -- 位于您 `PATH` 中的 **[comfy-cli](https://github.com/Comfy-Org/comfy-cli)**（`pip install comfy-cli`）：它是每个工具所包装的引擎 +- 位于您 `PATH` 中的 **[comfy-cli](https://github.com/Comfy-Org/comfy-cli)**（`pip install "comfy-cli>=1.14.0"`）：它是每个工具所包装的引擎 - **一个 ComfyUI 工作区**：如果还没有，请使用 `comfy install` 创建一个（已有检出可通过 `comfy set-default ` 使用） - **用于执行工具的正在运行的 ComfyUI。** 使用 `comfy launch` 启动它，或调用 `launch_comfyui`。服务器不会隐式启动 ComfyUI。 @@ -528,13 +529,13 @@ Comfy Cloud MCP 是早期版本。以下是已知限制，正在改进中： ### 安装 -从 [仓库](https://github.com/Comfy-Org/comfy-mcp) 的本地检出中： +从 [PyPI](https://pypi.org/project/comfy-mcp/) 安装： ```bash pip install comfy-mcp ``` -这将 `comfy-mcp` 控制台脚本添加到您的 `PATH` 中。该命令就是 MCP 服务器（它通过 stdio 使用 MCP 协议）。接下来将您的 AI 客户端指向它。 +这会将 `comfy-mcp` 控制台脚本添加到您的 `PATH` 中。该命令就是 MCP 服务器（它通过 stdio 使用 MCP 协议）。接下来，在下方将您的 AI 客户端指向它。（要自行修改服务器？请从[仓库](https://github.com/Comfy-Org/comfy-mcp)的检出中改用 `pip install -e .`。） **`COMFY_BIN`（可选）。** MCP 客户端会以其自身环境启动服务器，这通常**不**包含您 shell 的 `PATH`。如果 `comfy` 位于虚拟环境或非标准位置，请将 `COMFY_BIN` 设置为其绝对路径（例如 `/path/to/venv/bin/comfy`）。以下每个客户端示例都展示了它应放在哪里；如果 `comfy` 已经在客户端启动服务器时所在的环境中，则可以省略。 @@ -606,12 +607,10 @@ pip install comfy-mcp 从零到生成图像： - + ```bash - git clone https://github.com/Comfy-Org/comfy-mcp - cd comfy-mcp pip install "comfy-cli>=1.14.0" # the engine - comfy install # create a ComfyUI workspace (skip if you have one) + comfy install # create a ComfyUI workspace (skip if you have one) pip install comfy-mcp # this MCP server → the `comfy-mcp` command ``` diff --git a/zh/agent-tools/partner-mcp.mdx b/zh/agent-tools/partner-mcp.mdx index 8fe98fab5..50f7e2a03 100644 --- a/zh/agent-tools/partner-mcp.mdx +++ b/zh/agent-tools/partner-mcp.mdx @@ -3,7 +3,7 @@ title: "Comfy Partner MCP" description: "在本地运行的 MCP 服务器，提供覆盖 30+ 合作提供商（BFL、Ideogram、Kling、Runway、Veo、Meshy、ElevenLabs 等）的统一生成工具。" sidebarTitle: "Partner MCP" icon: "plug" -translationSourceHash: 5bf7f8c0 +translationSourceHash: ecf72ee2 translationFrom: agent-tools/partner-mcp.mdx translationBlockHashes: "_intro": a7191a40 @@ -13,10 +13,11 @@ translationBlockHashes: "Environment Variables": adce61c2 "Available Tools": 9dc9a92d "Example Prompts": 8c35cf5b - "Related": c8ca08cc + "Related": 6f4e604e --- + **内部测试中 — 尚未公开发布。** Comfy Partner MCP 服务器目前处于内部测试阶段。功能与 API 可能发生变化。访问权限仅限于受邀合作方。 diff --git a/zh/api-reference/v2/overview.mdx b/zh/api-reference/v2/overview.mdx index f9b19313a..78a82f89f 100644 --- a/zh/api-reference/v2/overview.mdx +++ b/zh/api-reference/v2/overview.mdx @@ -1,41 +1,66 @@ --- title: "Comfy API v2 概览" -description: "官方 Comfy API v2 参考：从外部应用上传输入、提交工作流任务并轮询获取结果，在 ComfyUI 中运行工作流。" -translationSourceHash: 6c26a24e +sidebarTitle: "概览" +description: "官方 Comfy API v2 参考：从外部应用上传输入、提交任务并轮询获取结果，在 ComfyUI 中运行工作流。" +translationSourceHash: f2a20d1e translationFrom: api-reference/v2/overview.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": faa93edf + "Where v2 Runs": 832a785d + "Design Principles": 7fb3bede + "Base URLs": 5ec95f1e + "Endpoint Categories": cfe96710 + "Comfy Router": 56778843 --- - - **测试版：** Comfy API v2 目前处于 `0.1.x` 版本，接口可能仍会变化。v2 内的变更将是增量式的；任何破坏性变更都将以 v3 形式发布。 + **测试版：** Comfy API v2 目前处于 `0.1.x` 版本，其接口可能仍会发生变化。v2 内部的变更将是增量式的；任何破坏性变更将随 v3 发布。 -用于从外部应用运行 ComfyUI 工作流的官方版本化 HTTP API：上传输入、提交工作流、观察执行、获取结果。 +这是用于从外部应用运行 ComfyUI 工作流的官方、带版本号的 HTTP API：上传输入、提交工作流、观察执行、获取结果。 + +大多数人应从 [Comfy SDKs](/zh/development/api-development/sdks) 入手，这些 SDK 以 Python 和 TypeScript 封装了此 API。如果您使用其他语言，可以直接调用这些端点。完整的端点文档位于本部分的 API Reference 页面中，这些页面是根据 OpenAPI 规范生成的。 + +## v2 在哪里运行 + +同一 API 通过三个入口提供，因此只需更改基础 URL，一个集成即可在它们之间切换。 + +**Comfy Cloud。** 位于 `https://cloud.comfy.org` 的托管式多租户服务。创建 [API 密钥](/zh/development/api-development/getting-an-api-key) 后，即可提交任意工作流。积分、模型浏览和队列管理等云端专属功能位于 [v1 Cloud API](/zh/development/cloud/overview) 中，而非 v2。 + +**Serverless API（开发者平台）。** 通过[开发者平台](https://platform.comfy.org)部署的工作流会在 `https://{deployment}.run.comfy.app` 获得专属端点，并使用相同的 API 密钥提供相同的 v2 API。Serverless 部署只运行一个固定的工作流，因此可以独立扩展，且 `GET /workflow` 会返回已执行的工作流图。构建和部署详情请参阅 [Serverless API 指南](/zh/development/serverless/overview)。 + +**开源 ComfyUI（通过代理）。** 在测试版期间，自托管的 ComfyUI 通过 [comfy-api-proxy](https://github.com/Comfy-Org/comfy-api-proxy) 以 v2 协议进行通信。这是一个与它一起运行的小型开源服务： + +```bash +pip install comfy-api-proxy +comfy-api-proxy +``` -大多数人应该从 [Comfy SDK](/zh/development/api-development/sdks) 开始，这些 SDK 使用 Python 和 TypeScript 封装了此 API。如果您使用其他语言，可以直接调用这些端点。 +默认情况下，它代理 `127.0.0.1:8188` 上的 ComfyUI，并在 `127.0.0.1:8189` 上提供 v2 API，且仅绑定到回环地址。默认关闭身份验证，可选静态 Bearer Token。该代理只是一个临时方案：一旦 v2 稳定，它就会移入 ComfyUI 核心，届时不再需要代理。配置详情请参阅 SDK 指南中的[您自己的 ComfyUI](/zh/development/api-development/sdks#您自己的-comfyui)。 ## 设计原则 -- **优先轮询。** 每项能力都可以通过简单的 GET 轮询访问。SSE 流是实时增强，绝不是事实来源。 -- **一切皆可恢复。** 提交是幂等的，在 `expires_at` 之前，任务状态和输出均可通过 ID 检索。 -- **内容寻址资产。** 资产是基于内容寻址 blob 的 UUID 标识记录，blob 以服务器计算的 blake3 哈希为键，因此相同的输入不会被重复上传。 -- **跟随链接，不要自行构造 URL。** 响应中嵌入了后续 URL。 +- **轮询优先。** 所有能力均可通过简单的 GET 轮询访问。SSE 流只是实时增强，绝不是事实来源。 +- **一切皆可恢复。** 提交是幂等的，任务状态和输出可通过 ID 检索，直到 `expires_at` 为止。 +- **内容寻址资产。** 资产是以 UUID 标识的记录，其底层 blob 以服务器计算的 blake3 哈希为键，因此相同的输入不会被重复上传。 +- **跟随链接，不要拼接 URL。** 响应中嵌入后续操作的 URL。 -想了解这些设计背后的原因，请参阅 [设计说明](/zh/development/api-development/sdks-design)。 +有关这些原则背后的理由，请参阅[设计说明](/zh/development/api-development/sdks-design)。 ## 基础 URL -| 环境 | URL | 身份验证 | +| 使用场景 | URL | 身份验证 | |---------|-----|----------------| | Comfy Cloud | `https://cloud.comfy.org` | `Authorization: Bearer ` | -| 自托管，通过 [comfy-api-proxy](https://github.com/Comfy-Org/comfy-api-proxy) | `http://127.0.0.1:8189` | 默认无认证，可选静态 bearer 令牌 | +| 无服务器部署 | `https://{deployment}.run.comfy.app` | `Authorization: Bearer ` | +| 自托管，通过 [comfy-api-proxy](https://github.com/Comfy-Org/comfy-api-proxy) | `http://127.0.0.1:8189` | 默认无认证，可选静态 Bearer 令牌 | ## 端点分类 | 类别 | 描述 | -|----------|-------------| -| 资产 | 基于内容寻址 blob 的 UUID 标识记录。上传输入，下载输出。 | -| 任务 | 工作流的一次执行。持久、可轮询、可取消。 | +|------|------| +| 资产 | 基于内容寻址 blob、由 UUID 标识的记录。上传输入，下载输出。 | +| 作业 | 工作流的一次执行。持久、可轮询、可取消。 | ## Comfy Router -Comfy API v2 通过提交并轮询的持久任务来运行工作流。如需直接调用模型（单个合作伙伴模型、单个请求、模型的原生输入和输出），请参阅 [Comfy Router](/zh/api-reference/comfy-router/quickstart)。请先阅读 [Router 限制](/zh/api-reference/comfy-router/limitations)。Router 目前尚未正式推出。 +Comfy API v2 将工作流作为可提交和轮询的持久任务运行。对于直接模型调用（一个合作伙伴模型、一次请求、模型的原始输入和输出），请参阅 [Comfy Router](/zh/api-reference/comfy-router/quickstart)。请先查阅 [Router 限制](/zh/api-reference/comfy-router/limitations)。Router 尚未正式发布。 diff --git a/zh/basic-concepts/dependencies.mdx b/zh/basic-concepts/dependencies.mdx index cf56dedd5..3db582ac8 100644 --- a/zh/basic-concepts/dependencies.mdx +++ b/zh/basic-concepts/dependencies.mdx @@ -20,47 +20,35 @@ description: "理解 ComfyUI 中的资产和软件依赖关系" ## 工作流文件依赖于其他文件 -我们经常可以从社区里获取到各种各样的工作流文件，但往往在运行之后发现工作流无法直接运行，这是因为一个工作流文件除了工作流自身之外还要依赖于其它文件，比如媒体资产的输入、模型、自定义节点、相关的 Python 依赖等等。 -ComfyUI 的工作流只有在所有相关依赖条件都被满足的情况下才能正常运行。 +我们经常从社区获取各种工作流文件，但常常在加载之后发现工作流无法直接运行。这是因为一个工作流文件除了工作流本身之外，还依赖其他文件，例如媒体资产输入、模型、自定义节点、相关的 Python 依赖等。 +只有当所有相关依赖都得到满足时，ComfyUI 工作流才能正常运行。 -ComfyUI 工作流的运行依赖主要分为以下几类： +ComfyUI 工作流的依赖主要分为以下几类： -- 资产（媒体文件包括音频、视频、图像等等输入） +- 资产（媒体文件，包括音频、视频、图像以及其他输入） - 自定义节点 - Python 依赖 -- 模型（如：Stable Diffusion 模型等） - -## 工作流文件依赖其他文件 - -我们经常从社区获取各种工作流文件，但往往发现工作流在加载之后无法直接运行。这是因为工作流文件除了自身之外，还依赖其他文件，例如媒体资产输入、模型、自定义节点、相关的 Python 依赖关系等。 -只有当所有相关依赖关系都得到满足时，ComfyUI 工作流才能正常运行。 - -ComfyUI 工作流依赖关系主要分为以下几类： - -- 资产（媒体文件，包括音频、视频、图像和其他输入） -- 自定义节点 -- Python 依赖关系 -- 模型（例如 Stable Diffusion 模型等） +- 模型（如 Stable Diffusion 模型等） ## 资产 -AI 模型就是**_资产_**的一个示例。在媒体制作中，资产是提供输入数据的媒体文件。例如，视频编辑程序处理存储在磁盘上的影片文件。编辑程序的项目文件保存了指向这些影片文件资产的链接，从而实现不会修改原始影片文件的非破坏性编辑。 +AI 模型是**_资产_**的一个例子。在媒体制作中，资产是提供输入数据的媒体文件。例如，视频编辑程序对存储在磁盘上的视频文件进行操作。编辑程序的项目文件保存着对这些视频文件资产的链接，从而允许在不更改原始视频文件的情况下进行非破坏性编辑。 -ComfyUI 的工作方式与此相同。只有找到并加载所有必填资产后，工作流才能运行。生成式 AI 模型、图像、影片和声音都是工作流可能依赖的资产示例。因此，这些资产被称为**_依赖资产_**或**_资产依赖_**。 +ComfyUI 的工作方式相同。只有在找到并加载所有必需的资产后，工作流才能运行。生成式 AI 模型、图像、视频和声音是工作流可能依赖的资产的一些例子。因此，这些资产被称为**_依赖资产_**或**_资产依赖项_**。 ## 自定义节点 -自定义节点是 ComfyUI 的重要组成部分，可扩展其功能。它们由社区创建，安装后可以为你的工作流添加新的功能。 +自定义节点是 ComfyUI 的重要组成部分，可扩展其功能。它们由社区创建，安装后可以为你的工作流添加新功能。 -## Python 依赖 +## Python 依赖项 -ComfyUI 是一个基于 Python 的项目。我们构建了一个独立的 Python 环境来运行 ComfyUI，所有相关依赖都会安装在这个隔离的 Python 环境中。 +ComfyUI 是一个基于 Python 的项目。我们构建了一个独立的 Python 环境来运行 ComfyUI，并且所有相关依赖项都安装在这个隔离的 Python 环境中。 -### ComfyUI 的依赖 +### ComfyUI 依赖项 -你可以在 [requirements.txt](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/requirements.txt) 文件中查看 ComfyUI 当前的依赖： +你可以在 [requirements.txt](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/requirements.txt) 文件中查看 ComfyUI 当前的依赖项： -{/* 注意：这些是撰写本文时的依赖项，不一定是最近更新的版本。请查看上面的 GitHub 链接获取最新信息。 */} +{/* 注意：这些是编写本文时的依赖项要求，不一定是最近更新的版本。请查看上面的 GitHub 链接以获取最新版本。 */} ```text comfyui-frontend-package==1.49.6 @@ -102,69 +90,71 @@ PyOpenGL>=3.1.8 comfy-angle ``` -随着 ComfyUI 的不断发展，我们可能会相应地调整依赖，例如添加新的依赖或移除不再需要的依赖。 -因此，如果你使用 Git 来更新 ComfyUI，那么在拉取最新更新之后，你需要在对应的环境中运行以下指令： +随着 ComfyUI 的发展，我们可能会相应调整依赖项，例如添加新的依赖项或移除不再需要的依赖项。 +因此，如果你使用 Git 更新 ComfyUI，在拉取最新更新后，需要在相应的环境中运行以下指令： ```bash pip install -r requirements.txt ``` -这将确保 ComfyUI 的依赖保持最新，以便正常运行。你也可以修改特定软件包的依赖版本，来升级或降级某些依赖。 +这样可以确保 ComfyUI 的依赖项保持最新，以便正常运行。你也可以修改特定包的依赖版本，以升级或降级某些依赖项。 -另外，ComfyUI 的前端 [ComfyUI_frontend](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI_frontend) 目前是作为一个独立的项目来进行维护，我们会在对应版本稳定之后更新对应的 `comfyui-frontend-package` 依赖版本，如果你需要切换不同的前端版本，你可以在[这里](https://pypi.org/project/comfyui-frontend-package/#history)查看对应的版本信息。 +此外，ComfyUI 的前端 [ComfyUI_frontend](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI_frontend) 目前是作为一个独立项目来维护的。我们会在相应版本稳定后更新 `comfyui-frontend-package` 依赖版本。如果你需要切换到不同的前端版本，可以[在此处](https://pypi.org/project/comfyui-frontend-package/#history)查看版本信息。 -### 自定义节点的依赖 +### 自定义节点依赖项 -感谢 ComfyUI 社区众多作者的努力，使得我们可以通过使用不同的自定义节点（Custom Nodes）来扩展 ComfyUI 的功能，实现令人赞叹的创意。 +得益于 ComfyUI 社区中众多作者的辛勤付出，我们可以通过使用不同的自定义节点来扩展 ComfyUI 的功能，从而实现令人惊叹的创造力。 -通常，每个自定义节点都会有自己的依赖，并且每个自定义节点都会有一个独立的 `requirements.txt` 文件。 -如果你使用 [ComfyUI Manager](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager) 来安装自定义节点，那么通常 ComfyUI Manager 会自动帮你安装对应的依赖。 +通常，每个自定义节点都有自己的依赖项和一个单独的 `requirements.txt` 文件。 +如果你使用 [ComfyUI Manager](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager) 安装自定义节点，ComfyUI Manager 通常会自动安装相应的依赖项。 -当然也有一些情况需要你手动安装依赖。目前，所有的自定义节点都会被安装至 `ComfyUI/custom_nodes` 目录下。 +也有需要手动安装依赖项的情况。目前，所有自定义节点都安装在 `ComfyUI/custom_nodes` 目录中。 -你需要在你的 ComfyUI Python 环境中进入对应插件的目录，然后执行 `pip install -r requirements.txt` 来安装对应的依赖。 +你需要在你的 ComfyUI Python 环境中进入对应的插件目录，然后运行 `pip install -r requirements.txt` 来安装依赖项。 -如果你使用的是 [Windows 便携版](/zh/installation/comfyui_portable_windows)，你可以在便携版的 `ComfyUI_windows_portable` 目录下使用以下指令： +如果你使用的是 [Windows 便携版](/zh/installation/comfyui_portable_windows)，可以在 `ComfyUI_windows_portable` 目录中使用以下指令： ``` python_embeded\python.exe -m pip install -r ComfyUI\custom_nodes\\requirements.txt ``` -来安装对应节点的依赖。 +来安装对应节点的依赖项。 ### 依赖冲突 -依赖冲突是我们在使用 ComfyUI 时经常遇到的问题。你可能会发现在安装或更新某个自定义节点之后，之前安装的一些自定义节点在 ComfyUI 的节点库中找不到了，或者出现了错误弹窗，其中一个可能的原因就是依赖冲突。 +依赖冲突是使用 ComfyUI 时常见的问题。你可能会发现，在安装或更新某个自定义节点后，之前已安装的自定义节点在 ComfyUI 的节点库中找不到了，或者出现错误弹窗。一个可能的原因是依赖冲突。 -依赖冲突的原因可能有很多，比如： +依赖冲突的原因可能有很多，例如： -1. 自定义节点的版本锁定 +1. 自定义节点版本锁定 -有些插件可能会固定依赖库的精确版本（如 `open_clip_torch==2.26.1`），而其他插件可能要求更高的版本（如 `open_clip_torch>=2.29.0`），导致无法同时满足两种版本要求。 +某些插件可能会固定依赖库的确切版本（例如 `open_clip_torch==2.26.1`），而其他插件可能需要更高的版本（例如 `open_clip_torch>=2.29.0`），这样就无法同时满足两个版本要求。 -**解决方法**：你可以试着把对应的固定版本依赖改为范围约束，例如 `open_clip_torch>=2.26.1`，然后重新安装依赖来解决这些问题。 +**解决方法**：你可以尝试将固定版本的依赖项改为范围约束，例如 `open_clip_torch>=2.26.1`，然后重装依赖项来解决这些问题。 2. 环境污染 -在执行自定义节点依赖安装的过程中，可能会覆盖其他插件已经安装的库的版本。例如，多个插件可能都依赖 `PyTorch`，但要求的是不同的 CUDA 版本，后安装的插件会破坏原有的环境。 +在安装自定义节点依赖项的过程中，可能会覆盖其他插件已经安装的库版本。例如，多个插件可能都依赖 `PyTorch`，但需要不同的 CUDA 版本，后安装的插件会破坏现有的环境。 **解决方法**： -- 你可以试着在 Python 虚拟环境中手动安装特定版本的依赖，来解决这类问题。 -- 或者为不同的插件创建不同的 Python 虚拟环境，来解决这类问题。 -- 试着逐个安装插件，在安装完每个插件之后，重新启动 ComfyUI 来观察是否会出现依赖冲突。 +- 你可以尝试在 Python 虚拟环境中手动安装特定版本的依赖项来解决此类问题。 +- 也可以为不同的插件创建不同的 Python 虚拟环境来解决这些问题。 +- 尝试逐个安装插件，每次安装后重启 ComfyUI，观察是否出现依赖冲突。 3. 自定义节点依赖版本与 ComfyUI 依赖版本不兼容 -这类依赖冲突的问题可能较难解决，你可能需要通过升级/降级 ComfyUI 或者更改自定义节点的依赖版本，来解决这类问题。 +这些类型的依赖冲突可能更难解决，你可能需要升级/降级 ComfyUI，或更改自定义节点的依赖版本来解决这些问题。 -**解决方法**：这类依赖冲突的问题可能较难解决，你可能需要通过升级/降级 ComfyUI 或者更改自定义节点的依赖版本，来解决这类问题。 +**解决方法**：这些类型的依赖冲突可能更难解决，你可能需要升级/降级 ComfyUI，或更改自定义节点的依赖版本来解决这些问题。 ## 模型 -模型是 ComfyUI 的重要资产依赖。各类自定义节点和工作流都围绕特定模型构建，例如 Stable Diffusion 系列、Flux 系列、LTXV 等。 -这些模型是使用 ComfyUI 进行创作的重要基础，因此我们需要确保使用的模型正常可用。通常，模型会保存在 `ComfyUI/models/` 目录的对应子目录中。当然，你也可以通过修改模板创建 [extra_model_paths.yaml](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/extra_model_paths.yaml.example)，让 ComfyUI 识别额外的模型路径。 -这样可以实现多个 ComfyUI 实例共享同一个模型库，从而减少磁盘占用。 +模型是 ComfyUI 中一项重要的资源依赖。各类自定义节点和工作流都是围绕特定模型构建的，例如 Stable Diffusion 系列、Flux 系列、LTXV 等。 + +这些模型是使用 ComfyUI 进行创作的重要基础，因此我们需要确保所使用的模型能够正常获取。通常，我们的模型会保存在 `ComfyUI/models/` 对应的目录下。当然，你也可以通过修改模板来创建 [extra_model_paths.yaml](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/extra_model_paths.yaml.example)，让 ComfyUI 识别额外的模型路径。 + +这样，多个 ComfyUI 实例就可以共享同一个模型库，从而减少磁盘占用。 ## 软件 -像 ComfyUI 这样的高级应用也有**_软件依赖关系_**。这些是应用运行所必需的编程代码和数据库。自定义节点就是软件依赖关系的示例。在更基础的层面上，Python 编程环境是 ComfyUI 最根本的依赖。运行特定版本的 ComfyUI 需要正确版本的 Python。Python、ComfyUI 和自定义节点的更新都可以在 **ComfyUI Manager** 窗口中处理。 +像 ComfyUI 这样的高级应用程序也具有**_软件依赖关系_**。这些依赖关系是应用程序运行所必需的编程代码和数据集合。自定义节点就是软件依赖关系的示例。从更根本的层面来说，Python 编程环境是 ComfyUI 的最终依赖。运行特定版本的 ComfyUI 需要正确版本的 Python。Python、ComfyUI 和自定义节点的更新都可以在 **ComfyUI Manager** 窗口中处理。 ![ComfyUI 自定义节点管理器](/images/concepts/core-concepts_dependecies_custom-nodes-manager.png) diff --git a/zh/basic-concepts/models.mdx b/zh/basic-concepts/models.mdx index d6a95bafa..249fad16c 100644 --- a/zh/basic-concepts/models.mdx +++ b/zh/basic-concepts/models.mdx @@ -2,11 +2,11 @@ title: "模型" description: "ComfyUI 中的模型文件：放在哪里、如何在节点里使用，以及常见问题。" icon: "cube" -translationSourceHash: 8af18a80 +translationSourceHash: bf9e2496 translationFrom: basic-concepts/models.mdx translationBlockHashes: "_intro": 4250b37b - "Models in plain terms": 52864462 + "Models in plain terms": 0218127d "Use models in ComfyUI": 12a2c06a "Beyond the main checkpoint": 7d0b4849 "Uninstalling models": 00257b00 @@ -16,17 +16,18 @@ translationBlockHashes: + import ExternalModels from "/snippets/zh/install/add-external-models.mdx" ## 简单理解「模型」 -在 ComfyUI 里，**模型**一般指真正参与运算的**权重文件**，例如 **checkpoint**、**VAE**、**LoRA**、**ControlNet**、放大模型等。安装包本身体积不大，这些文件**默认不会随安装附带**。常见做法是**从网上下载**后放进 `ComfyUI/models/` 对应子文件夹，或按工作流/模板提示补全；然后在画布上的**加载器节点**里选中该文件（界面里这类节点名称里通常带有 **Load** 字样）。 +在 ComfyUI 里，**模型**一般指真正参与运算的**权重文件**，例如 **checkpoint**、**VAE**、**LoRA**、**ControlNet**、放大模型等。安装包本身体积不大，这些文件**默认不会随安装附带**。常见做法是**从网上下载**后放进 `ComfyUI/models/` 对应子文件夹（或按模板提示操作），然后在对应的**加载器节点**里选中该文件（在画布上，这类节点名称通常以 **Load** 开头）。 ### ComfyUI 支持的模型 -- **官方直接覆盖的模型数量有限**，但随着 ComfyUI 与开源社区的发展，支持面会持续扩展。一旦某模型纳入支持，**通常会在 [工作流模板](/zh/interface/features/template) 中增加对应模板**，便于一键对照使用。 -- **并非所有模型都能开箱即用。** 若你使用的是 **ComfyUI 原生支持的模型及其常见衍生/配套权重**，请先 [将 ComfyUI 更新到较新版本](/zh/installation/update_comfyui)，并在 [模板库](/zh/interface/features/template) 中确认是否已有匹配的模板与模型提示。 -- **另一部分模型依赖社区提供的自定义节点** 才能使用；不同作者的 **模型路径、节点用法可能不一致**。请务必阅读各项目自带的 **README 或文档** 并按说明操作。ComfyUI 本身扩展方式较自由，因此实现细节会因作者而异；需要安装或排查自定义节点时，可参考 [如何安装自定义节点](/zh/installation/install_custom_node)。 +- **内置/官方直接支持的模型数量有限**，但随着 ComfyUI 与开源生态的发展，支持面会持续扩展。当某个模型获得原生支持时，你**通常会在 [工作流模板库](/zh/interface/features/template) 中看到对应新增条目**，其中展示了预期的画面与模型搭配。 +- **并非所有 checkpoint 或权重文件都能开箱即用。** 若你使用的是 **ComfyUI 原生支持的模型及其常见配套权重**，请确保 ComfyUI **[保持最新版本](/zh/installation/update_comfyui)**，并在 **[模板库](/zh/interface/features/template)** 中确认已有匹配的工作流，然后再判断文件是否放错了位置。 +- **许多其他模型需要通过社区自定义节点才能启用。** 不同项目的路径、加载器节点和画面布局可能与本页通用的 `ComfyUI/models/` 引导不一致。**务必遵循各项目自带的 README 或文档。** ComfyUI 扩展性很强，因此具体实现因作者而异。安装与排查问题请参阅 [如何安装自定义节点](/zh/installation/install_custom_node)。 ## 在 ComfyUI 里使用模型 diff --git a/zh/custom-nodes/intro.mdx b/zh/custom-nodes/intro.mdx index 81c921493..c5e3608f1 100644 --- a/zh/custom-nodes/intro.mdx +++ b/zh/custom-nodes/intro.mdx @@ -2,10 +2,14 @@ title: "自定义节点" sidebarTitle: "概述" description: "选择构建、扩展和发布 ComfyUI 自定义节点的正确路径。" -translationSourceHash: 86b7348f +translationSourceHash: e3c6bea6 translationFrom: custom-nodes/intro.mdx --- + +本节仅涵盖如何开发自定义节点。如果您对如何使用自定义节点感兴趣，请参阅“开始使用”部分中的[安装自定义节点](/zh/installation/install_custom_node)。 + + 自定义节点通过新的服务器端行为、用户界面功能和集成来扩展 ComfyUI。根据您想要实现的目标选择一条路径。 diff --git a/zh/custom-nodes/v3_migration.mdx b/zh/custom-nodes/v3_migration.mdx index d92414979..9d17fabd1 100644 --- a/zh/custom-nodes/v3_migration.mdx +++ b/zh/custom-nodes/v3_migration.mdx @@ -422,560 +422,3 @@ io.Combo.Input("mode", options=["option1", "option2", "option3"]) | `default` | 不定 | `None` | 小部件的默认值。 | | `socketless` | `bool` | `None` | 当为 True 时，隐藏输入插槽（仅小部件，无传入连接）。 | | `force_input` | `bool` | `None` | 当为 True 时，强制小部件显示为插槽输入。 | - -## 高级功能 - -### 隐藏输入 - -隐藏输入提供对执行上下文的访问，如 prompt 元数据、节点 ID 和其他内部值。它们在 UI 中不可见。 - -在 V1 中，隐藏输入在 `INPUT_TYPES` 中声明为 `"hidden"` 键。在 V3 中，它们通过 Schema 上的 `hidden` 参数声明，其值通过 `cls.hidden` 访问。 - -**V1:** -```python -@classmethod -def INPUT_TYPES(s): - return { - "required": {...}, - "hidden": { - "unique_id": "UNIQUE_ID", - "prompt": "PROMPT", - "extra_pnginfo": "EXTRA_PNGINFO", - } - } - -def execute(self, unique_id, prompt, extra_pnginfo, ...): - # 隐藏值作为普通参数传递 - print(unique_id) -``` - -**V3:** -```python -@classmethod -def define_schema(cls) -> io.Schema: - return io.Schema( - node_id="MyNode", - inputs=[...], - hidden=[io.Hidden.unique_id, io.Hidden.prompt, io.Hidden.extra_pnginfo], - ) - -@classmethod -def execute(cls, ...) -> io.NodeOutput: - # 通过 cls.hidden 访问隐藏值 - print(cls.hidden.unique_id) - print(cls.hidden.prompt) - print(cls.hidden.extra_pnginfo) -``` - -可用的隐藏值： - -| Hidden 枚举 | 描述 | -|-------------|-------------| -| `io.Hidden.unique_id` | 节点的唯一标识符，与客户端上的 id 匹配。 | -| `io.Hidden.prompt` | 客户端发送的完整 prompt。 | -| `io.Hidden.extra_pnginfo` | 复制到保存的 `.png` 文件元数据中的字典。 | -| `io.Hidden.dynprompt` | 可能在执行期间变化的 `DynamicPrompt` 实例。 | -| `io.Hidden.auth_token_comfy_org` | 从前端登录 ComfyOrg 账户获取的令牌。 | -| `io.Hidden.api_key_comfy_org` | ComfyOrg 生成的 API 密钥，允许跳过前端登录。 | - - -某些隐藏值会根据 Schema 标志自动添加。输出节点（`is_output_node=True`）自动接收 `prompt` 和 `extra_pnginfo`。API 节点（`is_api_node=True`）自动接收认证令牌。 - - -### UI 辅助函数 - -V3 在 `ui` 模块中提供内置的 UI 辅助函数来处理常见模式，如预览和保存文件。通过 `ui` 参数将它们传递给 `io.NodeOutput`。 - -#### 预览辅助函数 - -预览辅助函数保存临时文件并返回用于节点内显示的 UI 数据。 - -```python -from comfy_api.latest import ui - -# 在节点中预览图像 -return io.NodeOutput(images, ui=ui.PreviewImage(images, cls=cls)) - -# 预览遮罩（自动转换为 3 通道以便显示） -return io.NodeOutput(mask, ui=ui.PreviewMask(mask, cls=cls)) - -# 预览音频 -return io.NodeOutput(audio, ui=ui.PreviewAudio(audio, cls=cls)) - -# 预览文本 -return io.NodeOutput(ui=ui.PreviewText("Some text value")) - -# 预览 3D 模型 -return io.NodeOutput(ui=ui.PreviewUI3D(model_file, camera_info)) -``` - -#### 保存辅助函数 - -保存辅助函数提供将文件保存到输出目录并正确嵌入元数据的方法。它们通常用于输出节点。 - -```python -from comfy_api.latest import ui, io - -# 保存图像并返回 UI 数据（最常见的模式） -return io.NodeOutput( - ui=ui.ImageSaveHelper.get_save_images_ui( - images=images, - filename_prefix=filename_prefix, - cls=cls, # 传递隐藏的 prompt/extra_pnginfo 用于元数据 - ) -) - -# 保存动画 PNG -return io.NodeOutput( - ui=ui.ImageSaveHelper.get_save_animated_png_ui( - images=images, - filename_prefix=filename_prefix, - cls=cls, - fps=6.0, - compress_level=4, - ) -) - -# 保存动画 WebP -return io.NodeOutput( - ui=ui.ImageSaveHelper.get_save_animated_webp_ui( - images=images, - filename_prefix=filename_prefix, - cls=cls, - fps=6.0, - lossless=True, - quality=80, - method=4, - ) -) - -# 保存音频（支持 flac、mp3、opus） -return io.NodeOutput( - ui=ui.AudioSaveHelper.get_save_audio_ui( - audio=audio, - filename_prefix=filename_prefix, - cls=cls, - format="flac", - ) -) -``` - - -将 `cls=cls` 传递给保存/预览辅助函数允许它们自动在保存的文件中嵌入工作流元数据（prompt、extra_pnginfo）。确保在你的 schema 的 hidden 列表中包含 `io.Hidden.prompt` 和 `io.Hidden.extra_pnginfo`，或设置 `is_output_node=True` 会自动添加它们。 - - -#### 返回原始 UI 字典 - -如果你需要返回没有辅助函数的 UI 数据，可以直接传递字典： - -```python -return io.NodeOutput(ui={"images": results}) -``` - -### 输出节点 - -适用于产生副作用的节点（如保存文件）。与 V1 一样，将节点标记为输出节点后，会在节点的上下文菜单中显示 `run` 播放按钮，允许部分执行流程图。 - -```python -@classmethod -def define_schema(cls) -> io.Schema: - return io.Schema( - node_id="SaveNode", - inputs=[...], - outputs=[], # 不需要为空。 - is_output_node=True # 标记为输出节点 - ) -``` - -### 自定义类型 - -可以通过编写类或使用 ```Custom``` 辅助函数来创建自定义输入/输出类型。 - -```python -from comfy_api.latest import io - -# 方法 1: 使用装饰器定义类 -@io.comfytype(io_type="MY_CUSTOM_TYPE") -class MyCustomType: - Type = torch.Tensor # Python 类型注释 - - class Input(io.Input): - def __init__(self, id: str, **kwargs): - super().__init__(id, **kwargs) - - class Output(io.Output): - def __init__(self, **kwargs): - super().__init__(**kwargs) - -# 方法 2: 使用 Custom 辅助函数 -# 为了方便起见，也可以直接使用辅助函数而不先保存到变量 -MyCustomType = io.Custom("MY_CUSTOM_TYPE") -``` - -### MultiType 输入 - -`MultiType` 允许一个输入接受多种类型。当节点可以通过同一个输入插槽对不同数据类型进行操作时，这很有用。 - -如果第一个参数（`id`）是 `Input` 类的实例而不是字符串，则该输入将用于创建具有其覆盖值的小部件。否则，输入仅为插槽。 - -```python -# 仅插槽的多类型输入（无小部件） -io.MultiType.Input("input", types=[io.Image, io.Mask]) - -# 带有小部件回退的多类型输入（未连接时显示 String 小部件） -io.MultiType.Input( - io.String.Input("model_file", default="", multiline=False), - types=[io.File3DGLB, io.File3DGLTF, io.File3DOBJ], - tooltip="3D 模型文件或路径字符串", -) -``` - -### MatchType（泛型类型匹配） - -`MatchType` 创建类型关联的输入和输出。当用户将特定类型连接到 MatchType 输入时，所有共享相同模板的其他输入和输出会自动约束为该类型。这就是 Switch 和 Create List 等节点处理任意类型的方式。 - -```python -@classmethod -def define_schema(cls): - # 创建模板 - 所有共享相同模板的输入/输出将匹配类型 - template = io.MatchType.Template("switch") - return io.Schema( - node_id="SwitchNode", - display_name="Switch", - category="logic", - inputs=[ - io.Boolean.Input("switch"), - io.MatchType.Input("on_false", template=template, lazy=True), - io.MatchType.Input("on_true", template=template, lazy=True), - ], - outputs=[ - io.MatchType.Output(template=template, display_name="output"), - ], - ) -``` - -你还可以限制允许的类型： - -```python -# 仅允许 Image、Mask 或 Latent 类型 -template = io.MatchType.Template("input_type", allowed_types=[io.Image, io.Mask, io.Latent]) -``` - -### 动态输入 - -V3 引入了动态输入类型，根据用户交互改变可用的输入。V1 中没有这些功能的等效项。 - -#### Autogrow - -`Autogrow` 创建可变数量的输入，随着用户连接更多输入会自动增长。有两种模板类型： - -**TemplatePrefix** 生成带有编号前缀的输入（例如 `image0`、`image1`、`image2`...）： - -```python -@classmethod -def define_schema(cls): - autogrow_template = io.Autogrow.TemplatePrefix( - input=io.Image.Input("image"), # 每个输入的模板 - prefix="image", # 生成的输入名称前缀 - min=2, # 显示的最小输入数 - max=50, # 允许的最大输入数 - ) - return io.Schema( - node_id="BatchImagesNode", - display_name="Batch Images", - category="image", - inputs=[io.Autogrow.Input("images", template=autogrow_template)], - outputs=[io.Image.Output()], - ) - -@classmethod -def execute(cls, images: io.Autogrow.Type) -> io.NodeOutput: - # 'images' 是一个将输入名称映射到其值的字典 - image_list = list(images.values()) - return io.NodeOutput(batch(image_list)) -``` - -**TemplateNames** 生成具有特定名称的输入： - -```python -template = io.Autogrow.TemplateNames( - input=io.Float.Input("float"), - names=["x", "y", "z"], # 每个输入的显式名称 - min=1, # 显示的最小输入数 -) -``` - -Autogrow 可以与 MatchType 结合使用来创建类型匹配输入的列表： - -```python -@classmethod -def define_schema(cls): - template_matchtype = io.MatchType.Template("type") - template_autogrow = io.Autogrow.TemplatePrefix( - input=io.MatchType.Input("input", template=template_matchtype), - prefix="input", - ) - return io.Schema( - node_id="CreateList", - display_name="Create List", - category="logic", - is_input_list=True, - inputs=[io.Autogrow.Input("inputs", template=template_autogrow)], - outputs=[ - io.MatchType.Output( - template=template_matchtype, - is_output_list=True, - display_name="list", - ), - ], - ) -``` - -#### DynamicCombo - -`DynamicCombo` 创建一个下拉菜单，根据选择的选项显示/隐藏不同的输入。当不同模式需要不同参数时，这很有用。 - -```python -@classmethod -def define_schema(cls): - return io.Schema( - node_id="ResizeNode", - display_name="Resize", - category="transform", - inputs=[ - io.Image.Input("image"), - io.DynamicCombo.Input("resize_type", options=[ - io.DynamicCombo.Option("scale by dimensions", [ - io.Int.Input("width", default=512, min=0, max=8192), - io.Int.Input("height", default=512, min=0, max=8192), - ]), - io.DynamicCombo.Option("scale by multiplier", [ - io.Float.Input("multiplier", default=1.0, min=0.01, max=8.0), - ]), - io.DynamicCombo.Option("scale to megapixels", [ - io.Float.Input("megapixels", default=1.0, min=0.01, max=16.0), - ]), - ]), - ], - outputs=[io.Image.Output()], - ) - -@classmethod -def execute(cls, image, resize_type: dict) -> io.NodeOutput: - # resize_type 是一个包含所选选项键及其输入的字典 - selected = resize_type["resize_type"] - if selected == "scale by dimensions": - width = resize_type["width"] - height = resize_type["height"] - # ... - elif selected == "scale by multiplier": - multiplier = resize_type["multiplier"] - # ... -``` - -DynamicCombo 选项也可以嵌套： - -```python -io.DynamicCombo.Input("combo", options=[ - io.DynamicCombo.Option("option1", [io.String.Input("string")]), - io.DynamicCombo.Option("option2", [ - io.DynamicCombo.Input("subcombo", options=[ - io.DynamicCombo.Option("sub_opt1", [io.Float.Input("x"), io.Float.Input("y")]), - io.DynamicCombo.Option("sub_opt2", [io.Mask.Input("mask", optional=True)]), - ]) - ]), -]) -``` - -### 异步执行 - -V3 支持异步 `execute` 方法。对于执行 I/O 操作、API 调用或其他异步工作的节点，这很有用。只需将 `execute` 声明为 `async`： - -```python -@classmethod -async def execute(cls, prompt, **kwargs) -> io.NodeOutput: - result = await some_async_operation(prompt) - return io.NodeOutput(result) -``` - -### ComfyAPI - -`ComfyAPI` 类提供对 ComfyUI 运行时服务的访问，如进度报告和节点替换注册。导入它并创建实例： - -```python -from comfy_api.latest import ComfyAPI - -api = ComfyAPI() -``` - -#### 进度报告 - -从节点的 `execute` 方法中报告执行进度。进度条显示在 ComfyUI 界面中。这取代了 V1 中使用 `comfy.utils.PROGRESS_BAR_HOOK` 的模式。 - -```python -from comfy_api.latest import ComfyAPI - -api = ComfyAPI() - -@classmethod -async def execute(cls, images, **kwargs) -> io.NodeOutput: - total = len(images) - for i, image in enumerate(images): - process(image) - await api.execution.set_progress( - value=i + 1, - max_value=total, - preview_image=image, # 可选：在进度期间显示预览 - ) - return io.NodeOutput(result) -``` - - -`set_progress` 可以接受 PIL Image、`ImageInput` 张量或 `None` 作为 `preview_image` 参数。当从 `execute` 内部调用时，`node_id` 会自动从执行上下文中确定。 - - -#### 节点替换 - -节点替换允许将旧的/已弃用的节点映射到新节点，因此现有工作流会自动升级。在扩展的 `on_load` 方法中使用 `ComfyAPI` 注册替换。 - -```python -from comfy_api.latest import ComfyAPI, ComfyExtension, io - -api = ComfyAPI() - -class MyExtension(ComfyExtension): - async def on_load(self) -> None: - await api.node_replacement.register(io.NodeReplace( - new_node_id="MyNewNode", - old_node_id="MyOldNode", - old_widget_ids=["param1", "param2"], # 用于位置映射的有序小部件 ID - input_mapping=[ - {"new_id": "image", "old_id": "input_image"}, # 重命名输入 - {"new_id": "method", "set_value": "lanczos"}, # 设置固定值 - ], - output_mapping=[ - {"new_idx": 0, "old_idx": 0}, # 按索引映射输出 - ], - )) - - async def get_node_list(self) -> list[type[io.ComfyNode]]: - return [MyNewNode] -``` - -`old_widget_ids` 参数很重要：工作流 JSON 按位置索引存储小部件值，而不是按名称。此列表将这些位置索引映射到输入 ID，以便替换系统在迁移期间可以正确识别小部件值。 - -对于使用动态输入（如 Autogrow）的节点，在映射中使用点分路径： - -```python -input_mapping=[ - {"new_id": "images.image0", "old_id": "image1"}, - {"new_id": "images.image1", "old_id": "image2"}, -] -``` - -### 扩展生命周期 - -`ComfyExtension` 类支持除 `get_node_list` 之外的生命周期钩子： - -```python -from comfy_api.latest import ComfyExtension, io - -class MyExtension(ComfyExtension): - async def on_load(self) -> None: - """扩展加载时调用。 - 用于一次性初始化：注册节点替换、 - 设置全局资源等。 - """ - pass - - async def get_node_list(self) -> list[type[io.ComfyNode]]: - """返回此扩展提供的节点类列表。""" - return [MyNode] - -async def comfy_entrypoint() -> MyExtension: - return MyExtension() -``` - -### NodeOutput - -`NodeOutput` 类是 `execute` 的标准化返回值。它支持多种模式： - -```python -# 返回单个输出值 -return io.NodeOutput(image) - -# 返回多个输出值（顺序与 schema 中的 outputs 列表匹配） -return io.NodeOutput(width, height, batch_size) - -# 仅返回 UI 数据（无输出值） -return io.NodeOutput(ui=ui.PreviewImage(images, cls=cls)) - -# 返回输出值和 UI 数据 -return io.NodeOutput(image, ui=ui.PreviewImage(image, cls=cls)) - -# 返回 None/空（对于没有输出的节点） -return io.NodeOutput() -``` - -## 完整示例 - -这是一个包含多个节点的完整 V3 扩展文件示例： - -```python -from comfy_api.latest import ComfyExtension, io, ui - -class InvertImage(io.ComfyNode): - @classmethod - def define_schema(cls): - return io.Schema( - node_id="MyPack_InvertImage", # 添加前缀以避免冲突 - display_name="Invert Image", - category="my_pack/image", - description="反转图像的颜色。", - inputs=[ - io.Image.Input("image"), - ], - outputs=[ - io.Image.Output(display_name="inverted"), - ], - ) - - @classmethod - def execute(cls, image) -> io.NodeOutput: - inverted = 1.0 - image - return io.NodeOutput(inverted, ui=ui.PreviewImage(inverted, cls=cls)) - - -class SaveImage(io.ComfyNode): - @classmethod - def define_schema(cls): - return io.Schema( - node_id="MyPack_SaveImage", - display_name="Save Image", - category="my_pack/image", - is_output_node=True, - inputs=[ - io.Image.Input("images"), - io.String.Input("filename_prefix", default="ComfyUI"), - ], - outputs=[], - ) - - @classmethod - def execute(cls, images, filename_prefix) -> io.NodeOutput: - return io.NodeOutput( - ui=ui.ImageSaveHelper.get_save_images_ui( - images=images, - filename_prefix=filename_prefix, - cls=cls, - ) - ) - - -class MyPackExtension(ComfyExtension): - async def get_node_list(self) -> list[type[io.ComfyNode]]: - return [InvertImage, SaveImage] - -async def comfy_entrypoint() -> MyPackExtension: - return MyPackExtension() -``` diff --git a/zh/custom-nodes/walkthrough.mdx b/zh/custom-nodes/walkthrough.mdx index 996f4c8c2..a201df1ae 100644 --- a/zh/custom-nodes/walkthrough.mdx +++ b/zh/custom-nodes/walkthrough.mdx @@ -10,6 +10,7 @@ translationBlockHashes: "Tweak the UI": 566e9dcc --- + 本页将一步步带你完成自定义节点的创建过程。 我们的示例将接收一批图像，并返回其中一张。最初，这个节点会返回平均颜色最亮的图像；随后我们会扩展它，使其支持多种选择标准，最后还会添加一些客户端代码。 diff --git a/zh/development/api-development/sdks-design.mdx b/zh/development/api-development/sdks-design.mdx index 8a5e5973d..7bba9d1a0 100644 --- a/zh/development/api-development/sdks-design.mdx +++ b/zh/development/api-development/sdks-design.mdx @@ -3,19 +3,20 @@ title: "设计说明" description: "Comfy API v2 存在的原因、它与现有 ComfyUI API 的关系，以及后续的规划" sidebarTitle: "设计说明" icon: "compass" -translationSourceHash: 59469458 +translationSourceHash: 78547e70 translationFrom: development/api-development/sdks-design.mdx translationBlockHashes: "_intro": 2ba7fb25 - "Why a new API": 2b749140 + "Why a new API": 5bd01787 "Why not wrap the endpoints that already exist": 29068809 "Poll first, stream for progress": a30e855f - "Relationship to the existing APIs": 6f2eb045 + "Relationship to the existing APIs": 2c1ad2dc "Scope of the first version": 5978d997 "The local proxy": c7062412 "Why Python and TypeScript first": 2d0132b9 "What we want from you": d2dd50a0 --- + 这是关于 [Comfy SDKs](/zh/development/api-development/sdks) 及其所调用的 [Comfy API v2](/zh/api-reference/v2/overview) 的背景介绍。使用 SDK 并不需要了解这些内容。如果你正在决定是基于新 API 还是现有 API 进行构建，请阅读本文。 ## 为什么需要新 API @@ -24,7 +25,7 @@ translationBlockHashes: **一项承诺。** v2 是有版本、有文档且受支持的。v2 内的变更是增量式的；任何破坏性变更都会以 v3 的形式发布。ComfyUI 的新版本不会破坏你的集成。 -**可移植性。** 无论面向本地 ComfyUI、Comfy Cloud，还是我们之后推出的任何其他产品，行为都完全一致。相同的代码，不同的 base URL。 +**可移植性。** 无论面向本地 ComfyUI、Comfy Cloud，还是无服务器部署，行为都完全一致。相同的代码，不同的 base URL。 **一种能经受生产环境考验的形态。** 持久化的任务 ID、幂等的提交、类型化错误、标准化输出，以及真正的背压，而不是让每个集成都在 `prompt_id` 和 `/history` 之上重新发明这五样东西。 @@ -49,13 +50,13 @@ v2 中的每项能力都可以通过普通的 GET 请求访问。`GET /api/v2/jo ## 与现有 API 的关系 -没有任何内容被弃用。`/prompt`、`/history`、`/ws` 等接口继续正常工作，[Cloud API](/zh/development/cloud/overview) 也继续工作。如果你的集成现在能正常工作，这一切都不会破坏它。两者可以共存。 +现有 API（包括 [Cloud API](/zh/development/cloud/overview)）将继续工作。`/prompt`、`/history`、`/ws` 等接口继续正常工作。如果你的集成现在能正常工作，这一切都不会破坏它。两者可以共存。 | | Comfy API v2 | 现有 API | |---|---|---| | **兼容性** | 版本化。v2 内仅做增量更改 | 跨版本不保证兼容性 | | **并发模型** | 多个任务同时进行，每个任务都有持久的 ID | 一个实例一次只能运行一个工作流 | -| **运行平台** | Comfy Cloud 和自托管的 ComfyUI 使用相同的契约 | Cloud API 与 ComfyUI Server API 不同 | +| **运行平台** | Comfy Cloud、无服务器部署和自托管的 ComfyUI，使用相同的契约 | Cloud API 与 ComfyUI Server API 不同 | | **官方客户端** | Python 和 TypeScript SDK | 无 | | **适用场景** | 新的集成 | 已经可以正常工作的集成 | diff --git a/zh/development/api-development/sdks.mdx b/zh/development/api-development/sdks.mdx index b4b1e603d..5299086ab 100644 --- a/zh/development/api-development/sdks.mdx +++ b/zh/development/api-development/sdks.mdx @@ -3,13 +3,13 @@ title: "Comfy SDKs" description: "用于在您自己的应用程序中运行 ComfyUI 工作流的官方 Python 和 TypeScript SDK" sidebarTitle: "SDK 概述" icon: "code" -translationSourceHash: f64d3545 +translationSourceHash: c5ca97e8 translationFrom: development/api-development/sdks.mdx translationBlockHashes: "_intro": 0df68ad9 "Install": 6bcd1ccf "Quickstart": 02297586 - "Choosing a base URL": 13035ca9 + "Choosing a base URL": 7c0ca3e6 "Watching a job run": a1c73d9b "Tracing an output back to its workflow": b01886a3 "What the SDKs cover today": 3f918c7b @@ -17,6 +17,7 @@ translationBlockHashes: "Feedback": f8553211 --- + **测试版。** 这些 SDK 及其调用的 Comfy API v2 目前均为 `0.1.x` 版本。在我们将其锁定之前，API 的结构仍可能发生变化。现在告诉我们哪里有问题，成本最低。参见[反馈](#反馈)。 @@ -131,7 +132,7 @@ const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." }); 开箱即用。创建 [API 密钥](/zh/development/api-development/getting-an-api-key) 并将其传递给客户端。 - API 访问需要付费的 Comfy Cloud 订阅。免费版不包含此权限。一次可执行的任务数取决于您的层级。请参阅 [Cloud API 概览](/zh/development/cloud/overview#并行执行（并发任务）)。 + API 访问需要付费的 Comfy Cloud 订阅。免费版不包含此权限。一次可同时运行的任务数取决于您的层级。请参阅 [并行执行](/zh/development/deploy/cloud#并行执行（并发任务）)。 ### Serverless 部署 @@ -142,18 +143,15 @@ Serverless 部署运行一个固定工作流，因此 `get_workflow()` 返回执 ### 您自己的 ComfyUI -在测试版期间，v2 API 由 [comfy-api-proxy](https://github.com/Comfy-Org/comfy-api-proxy) 提供，这是一个与您的 ComfyUI 一起运行的小型开源服务： +在测试版期间，v2 API 由 [comfy-api-proxy](https://github.com/Comfy-Org/comfy-api-proxy) 提供，这是一个与您的 ComfyUI 一起运行的小型开源服务。安装并运行它，然后设置 `COMFY_BASE_URL="http://127.0.0.1:8189"`： ```bash pip install comfy-api-proxy comfy-api-proxy +export COMFY_BASE_URL="http://127.0.0.1:8189" ``` -默认情况下，它代理 `127.0.0.1:8188` 上的 ComfyUI，并在 `127.0.0.1:8189` 上提供 v2 API。使用 `--comfyui` 和 `--port` 可更改其中任一配置。 - -然后设置 `COMFY_BASE_URL="http://127.0.0.1:8189"`。默认不需要身份验证。如果代理配置了静态 bearer 令牌，请将该令牌作为 SDK 的 API 密钥传入：`Comfy(api_key="...")`。默认情况下，代理仅绑定到回环地址。如果您还想将模型文件上传到您的安装中，请使用 `--comfyui-base-dir /path/to/ComfyUI` 运行它。 - -该代理只是一个权宜之计。一旦 v2 API 稳定下来，它就会移入 ComfyUI 核心，届时就不再需要代理了。 +有关配置、身份验证以及该代理存在的原因，请参阅 [面向自托管 ComfyUI 的 API 代理](/zh/development/comfyui-server/api-proxy)。它只是一个权宜之计：一旦 v2 API 稳定下来，它就会移入 ComfyUI 核心，届时就不再需要代理了。 ## 查看任务运行 diff --git a/zh/development/api-development/workflow-api-format.mdx b/zh/development/api-development/workflow-api-format.mdx index 2907b0d4e..0a525d87d 100644 --- a/zh/development/api-development/workflow-api-format.mdx +++ b/zh/development/api-development/workflow-api-format.mdx @@ -2,16 +2,17 @@ title: "工作流 API 格式" description: "理解 ComfyUI 工作流的 API 格式以及如何导出" icon: "file-code" -translationSourceHash: bec45e36 +translationSourceHash: 2e0e77fb translationFrom: development/api-development/workflow-api-format.mdx translationBlockHashes: "_intro": 31c785ca "Save Format vs API Format": 686d4588 "How to Export": 2cc3da33 - "Converting Between Formats": 4d49017d - "Related Pages": 8c93dd5d + "Converting Between Formats": efb3b874 + "Related Pages": c241baf9 --- + ComfyUI 工作流是描述节点图的 JSON 对象。当你通过 Cloud API 或自建服务器以编程方式调用 ComfyUI 时，工作流必须以 **API 格式**提交——这是一种与浏览器中使用的常规保存格式不同的专用 JSON 结构。 本页解释两者的区别以及如何正确导出你的工作流。 @@ -164,15 +165,13 @@ ComfyUI 前端可以以两种格式保存工作流： 如果你有一个保存格式的工作流需要转为 API 格式，最简单的方法是： 1. 在前端通过 `文件 → 加载` 打开 `.json` 文件 -2. 通过 `文件 → 导出工作流 (API)` 重新导出 - -如果需要自动化转换，可以编写脚本去除每个节点的 `x`、`y`、`width` 字段，并移除根 JSON 中的 `groups` 和 `extra` 部分。 +2. 通过 `文件 → 导出工作流 (API)` 导出 --- ## 相关页面 -- [API 总览](/zh/development/api-development/overview) — 比较 Cloud 和 Server API 选项 -- [Cloud API 概述](/zh/development/cloud/overview) — 向 Comfy Cloud 提交 API 格式的工作流 -- [API 示例](/zh/development/comfyui-server/api-examples) — 查看 API 格式工作流的使用示例 -- [获取 API Key](/zh/development/api-development/getting-an-api-key) — Cloud API 和 Partner Nodes 所需 +- [运行工作流](/zh/development/run-workflows/overview)：比较 API 和部署选项 +- [Cloud API 概述](/zh/development/cloud/overview)：向 Comfy Cloud 提交 API 格式的工作流 +- [API 示例](/zh/development/comfyui-server/api-examples)：查看 API 格式工作流的实际运行效果 +- [获取 API 密钥](/zh/development/api-development/getting-an-api-key)：Cloud API 和合作节点所需 diff --git a/zh/development/cloud/api-reference.mdx b/zh/development/cloud/api-reference.mdx index 6c5ad2240..40c143f17 100644 --- a/zh/development/cloud/api-reference.mdx +++ b/zh/development/cloud/api-reference.mdx @@ -2,14 +2,14 @@ title: "Cloud API 参考" description: "Comfy Cloud 的完整 API 参考及代码示例" icon: "book-open" -translationSourceHash: d9f1701a +translationSourceHash: 551b48b3 translationFrom: development/cloud/api-reference.mdx translationBlockHashes: - "_intro": fb7f419d + "_intro": 1729f5d3 "Setup": 311034bb "Object Info": 7b62a397 "Uploading Inputs": 92df17f8 - "Running Workflows": b87ac9c8 + "Running Workflows": f4b78035 "Checking Job Status": d74b4922 "WebSocket for Real-Time Progress": 02c49b4a "Downloading Outputs": 5e1d63d3 @@ -23,7 +23,7 @@ import WebSocketProgress from '/snippets/zh/cloud/websocket-progress.mdx' import DownloadOutputs from '/snippets/zh/cloud/download-outputs.mdx' - **实验性 API：** 此 API 处于实验阶段，可能会发生变化。端点、请求/响应格式和行为可能会在未事先通知的情况下进行修改。部分端点为兼容本地 ComfyUI 而保留，但可能具有不同的语义（例如，某些字段会被忽略）。 + **弃用：** v1 Cloud API 已被弃用，请改用 [Comfy API v2](/zh/api-reference/v2/overview)。端点、请求/响应格式和行为可能会在未事先通知的情况下进行修改。部分端点为兼容本地 ComfyUI 而保留，但可能具有不同的语义（例如，某些字段会被忽略）。 本页面提供了常见 Comfy Cloud API 操作的完整示例。 @@ -274,7 +274,7 @@ def upload_mask(file_path: str, original_ref: dict) -> dict: 提交工作流以执行。 - **支持并发提交：** 根据您的订阅等级，您可以提交多个工作流而无需等待之前的任务完成。任务会根据您的等级限制并行运行——超出的任务会自动排队。详情及并发限制请参阅[并行执行](/zh/development/cloud/overview#并行执行（并发任务）)。 + **支持并发提交：** 根据您的订阅等级，您可以提交多个工作流而无需等待之前的任务完成。任务会根据您的等级限制并行运行；超出的任务会自动排队。详情及并发限制请参阅[并行执行](/zh/development/cloud/overview#并行执行（并发任务）)。 ### 提交工作流 @@ -340,9 +340,9 @@ print(f"Submitted job: {prompt_id}") ``` -### 使用合作伙伴节点 +### 使用合作节点 -如果您的工作流包含[合作伙伴节点](/zh/tutorials/partner-nodes/overview)（调用外部 AI 服务的节点，如 Flux Pro、Ideogram 等），您必须在请求体的 `extra_data` 字段中包含您的 Comfy API 密钥。 +如果您的工作流包含[合作节点](/zh/tutorials/partner-nodes/overview)（调用外部 AI 服务的节点，如 Flux Pro、Ideogram 等），您必须在请求体的 `extra_data` 字段中包含您的 Comfy API 密钥。 在浏览器中运行工作流时，ComfyUI 前端会自动将您的 API 密钥打包到 `extra_data` 中。本节仅适用于直接调用 API 的情况。 @@ -381,20 +381,20 @@ async function submitWorkflowWithPartnerNodes( return result.prompt_id; } -// 当工作流包含合作伙伴节点时使用（例如 Flux Pro、Ideogram 等） +// Use when workflow contains Partner Nodes (e.g., Flux Pro, Ideogram, etc.) const promptId = await submitWorkflowWithPartnerNodes(workflow, API_KEY); ``` ```python Python def submit_workflow_with_partner_nodes(workflow: dict, api_key: str) -> str: - """提交使用合作伙伴节点的工作流。 + """Submit a workflow that uses Partner Nodes. Args: - workflow: API 格式的 ComfyUI 工作流 - api_key: 来自 platform.comfy.org 的 API 密钥 + workflow: ComfyUI workflow in API format + api_key: Your API key from platform.comfy.org Returns: - 用于跟踪任务的 prompt_id + prompt_id for tracking the job """ response = requests.post( f"{BASE_URL}/api/prompt", @@ -409,7 +409,7 @@ def submit_workflow_with_partner_nodes(workflow: dict, api_key: str) -> str: response.raise_for_status() return response.json()["prompt_id"] -# 当工作流包含合作伙伴节点时使用 +# Use when workflow contains Partner Nodes prompt_id = submit_workflow_with_partner_nodes(workflow, API_KEY) ``` diff --git a/zh/development/cloud/openapi.mdx b/zh/development/cloud/openapi.mdx index fd73ee7f0..f1a4f4b37 100644 --- a/zh/development/cloud/openapi.mdx +++ b/zh/development/cloud/openapi.mdx @@ -3,12 +3,12 @@ title: "OpenAPI 规范" description: "Comfy Cloud API 的机器可读的 OpenAPI 规范" icon: "file-lines" openapi: "/openapi-cloud.yaml" -translationSourceHash: e4816d50 +translationSourceHash: 7fed1456 translationFrom: development/cloud/openapi.mdx --- - **实验性 API：** 此 API 为实验性质，可能会发生变化。端点、请求/响应格式和行为可能会在不另行通知的情况下进行修改。 + **弃用：** v1 Cloud API 已弃用，推荐使用 [Comfy API v2](/zh/api-reference/v2/overview)。端点、请求/响应格式和行为可能会在不另行通知的情况下进行修改。 # Comfy Cloud API 规范 @@ -31,10 +31,10 @@ translationFrom: development/cloud/openapi.mdx OpenAPI 规范可用于： -- **生成客户端库** - 使用 [OpenAPI Generator](https://openapi-generator.tech/) 等工具生成任何语言的客户端库 -- **导入 API 工具** - 如 Postman、Insomnia 或 Paw -- **生成文档** - 使用 Redoc 或 Swagger UI 等工具 -- **验证请求** - 在您的应用程序中验证请求 +- **生成客户端库**：使用 [OpenAPI Generator](https://openapi-generator.tech/) 等工具生成任何语言的客户端库 +- **导入到 API 工具**：如 Postman、Insomnia 或 Paw +- **生成文档**：使用 Redoc 或 Swagger UI 等工具 +- **验证请求**：在您的应用程序中验证请求 ## 下载 @@ -72,4 +72,4 @@ X-API-Key: your-api-key wss://cloud.comfy.org/ws?clientId={uuid}&token={api_key} ``` -请参阅 [API 参考](/zh/development/cloud/api-reference#实时进度-websocket)了解消息类型和处理方法。 +请参阅 [Cloud API 参考](/zh/development/cloud/api-reference#实时进度-websocket)了解消息类型和处理方法。 \ No newline at end of file diff --git a/zh/development/cloud/overview.mdx b/zh/development/cloud/overview.mdx index 96ec9ba20..0960150c2 100644 --- a/zh/development/cloud/overview.mdx +++ b/zh/development/cloud/overview.mdx @@ -1,38 +1,32 @@ --- title: "Cloud API 概述" description: "通过编程方式访问 Comfy Cloud，在云端运行工作流、管理文件并监控执行状态" -translationSourceHash: 6665bfb0 +translationSourceHash: 6a260137 translationFrom: development/cloud/overview.mdx translationBlockHashes: - "_intro": f40bf637 - "Credits and Usage": 19764ac7 + "_intro": 63c5c8f5 "Base URL": 85630f85 - "Authentication": e132cfdf - "Running Workflows": 2cc935a9 - "What the SDKs Don't Cover Yet": 0f00e607 + "Authentication": f8beff52 + "What the SDKs Don't Cover Yet": 3552c4fe "Available Endpoints": 5492fb80 "Error Handling": f5e3c80a - "Next Steps": 09da291f + "Next Steps": c1b0212b --- - **实验性 API：** 此 API 目前处于实验阶段，可能会发生变更。端点、请求/响应格式和行为可能会在不另行通知的情况下进行修改。 + **弃用：** v1 Cloud API 已弃用，推荐使用 [Comfy API v2](/zh/api-reference/v2/overview)。它仍可供现有集成使用，也可用于 v2 尚未公开的云端功能，但端点和行为可能会在不另行通知的情况下发生变化。 -# Comfy Cloud API +v1 Cloud API 提供对 [Comfy Cloud](/zh/development/deploy/cloud) 的编程式访问，Comfy Cloud 是 Comfy 提供的托管服务，用于在云端基础设施上运行工作流。 -Comfy Cloud API 提供以编程方式访问 Comfy Cloud 的能力，可在云端基础设施上运行工作流。该 API 与本地 ComfyUI 的 API 兼容，便于迁移现有集成。 +Comfy Cloud 是一个有状态应用。你的账户会在任务之间保留状态：积分与订阅等级、已上传的资产和已生成的输出、任务队列，以及已安装的模型和节点集合。v1 API 是整个应用对外暴露的接口，因此它包含可移植的 [Comfy API v2](/zh/api-reference/v2/overview) 不支持的功能，例如队列管理、模型浏览、节点定义和账户端点。请使用 v2（或封装 v2 的 SDK）提交工作流并获取结果，这种方式同样适用于无服务器部署和自托管的 ComfyUI。对于 v2 之外的云端专属功能，请使用 v1。 -如果你使用 Python 或 TypeScript 进行开发，请使用 [Comfy SDKs](/zh/development/api-development/sdks)。这些 SDK 封装了此 API，是运行工作流最快捷的方式。本页介绍 Comfy Cloud 特有的内容：你的 API 密钥、积分和并发限制。其他内容请参阅 [Cloud API 参考](/zh/development/cloud/api-reference)。 +要运行工作流，请从 [Comfy Cloud 快速入门](/zh/development/deploy/cloud#快速入门)和 [Comfy SDKs](/zh/development/api-development/sdks) 开始。积分和并发限制在 [Comfy Cloud 页面](/zh/development/deploy/cloud)中介绍；可运行的 v1 示例位于 [Cloud API 参考](/zh/development/cloud/api-reference)。本页涵盖 v1 特有的内容：身份验证以及 v2 未公开的端点。 - **需要订阅：** API 访问权限在 **Standard**、**Creator** 和 **Pro** 等级提供。免费等级不包含 API 访问权限。详情请参阅[定价方案](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)。 + **需要订阅：** API 访问需要付费的 Comfy Cloud 订阅；免费等级不包含 API 访问权限。请参阅[定价页面](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)。 -## 积分与用量 - -API 请求消耗的是与 Comfy Cloud 网页端相同的月度积分配额：不存在单独的 API 积分池。每个等级的包含积分、加购选项以及单次工作流运行时长上限对 API 任务和网页端任务完全相同。Standard、Creator 和 Pro 等级的月度积分数量请参阅[定价方案](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)。如果月中积分已用完，可在账户仪表盘中购买加购包。 - ## 基础 URL ``` @@ -43,67 +37,20 @@ https://cloud.comfy.org ## 身份验证 -所有 API 请求都需要 API 密钥。通过原始 HTTP 请求时，请将其放在 `X-API-Key` 请求头中传递。使用 SDK 时，只需将密钥交给客户端一次，客户端会自动为每个请求进行身份验证。 - -### 获取 API 密钥 - -请参阅[获取 API 密钥](/zh/development/api-development/getting-an-api-key)了解创建和管理 Cloud API 密钥的说明。 - -### 使用 API 密钥 +所有 v1 请求都需要在 `X-API-Key` 请求头中传递 API 密钥： - -```bash curl +```bash curl -X GET "https://cloud.comfy.org/api/user" \ -H "X-API-Key: $COMFY_CLOUD_API_KEY" ``` -```python Python -import os -from comfy_sdk import Comfy - -client = Comfy(api_key=os.environ["COMFY_CLOUD_API_KEY"]) -``` - -```typescript TypeScript -import { Comfy } from "@comfyorg/sdk"; - -const client = new Comfy({ apiKey: process.env.COMFY_CLOUD_API_KEY! }); -``` - - -无效或缺失的密钥会返回 `401`，SDK 会将其作为 `Unauthorized` 抛出。密钥关联的订阅未激活时，会返回 `429`。 - -同一个密钥也用于[合作节点](/zh/tutorials/partner-nodes/overview)。通过原始 HTTP 请求时，你需要在 `extra_data.api_key_comfy_org` 中再次传递该密钥。使用 SDK 时，当你向 `submit()` 传入 `api_key`，SDK 会自动为你完成。 - -## 运行工作流 - -工作流以 [API 格式](/zh/development/api-development/workflow-api-format) 提交，即 ComfyUI 前端的“导出工作流 (API)”选项生成的 JSON。提交工作流后，任务将异步执行，完成后你即可下载输出。 - - - 使用 Python 或 TypeScript 安装、提交工作流、实时跟踪进度并保存输出。从这里开始。 - - -如需直接从其他语言调用 HTTP 端点，或使用以下所述功能，请参阅 [Cloud API 参考](/zh/development/cloud/api-reference)。其中介绍了提交、轮询、WebSocket 协议以及输出下载，并附有 curl、Python 和 TypeScript 示例。 - -### 并行执行（并发任务） - -API 用户可以同时提交多个工作流，无需等待上一个任务完成。提交会在任务被接受后立即返回，因此你可以同时保有多个进行中的任务。调度器将并行运行这些任务，最多不超过你订阅套餐所允许的并发数。 - -| 订阅套餐 | 并发任务 | -|-------------------|-----------------| -| Standard | 1 | -| Creator | 3 | -| Pro | 5 | - -超出并发限制提交的任务将正常排队，并在槽位空出后自动执行。如果队列本身已满，SDK 会在有限次数内为你重试，之后才抛出 `QueueFull`。 +请参阅[获取 API 密钥](/zh/development/api-development/getting-an-api-key)了解创建和管理密钥的说明。无效或缺失的密钥会返回 `401`。密钥关联的订阅未激活时，会返回 `429`。 - - 并行执行目前仅可通过 API 使用。有关订阅详情，请参阅[定价方案](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)。 - +同一个密钥也用于[合作节点](/zh/tutorials/partner-nodes/overview)。通过 HTTP 请求时，你需要在 `extra_data.api_key_comfy_org` 中再次传递该密钥。请参阅[使用合作节点](/zh/development/cloud/api-reference#使用合作节点)查看示例。 ## SDK 尚未覆盖的功能 -SDK 只做一件事：运行工作流并取回结果。云端其余功能仅能通过 HTTP 访问，因此即使你使用 SDK 来执行，也需要直接调用这些端点。 +SDK 覆盖运行工作流、取回结果和取消任务等功能。云端其余功能仅能通过 HTTP 访问，因此即使你使用 SDK 来执行，也需要直接调用这些端点。 | 功能 | 端点 | 参考 | |---|---|---| @@ -146,8 +93,8 @@ SDK 会改为将这些错误作为类型化异常抛出，包括 `Unauthorized` ## 后续步骤 - - 使用 Python 或 TypeScript 运行工作流。支持资产、实时事件和类型化错误。 + + 快速入门、积分和并发限制。 完整的端点文档，包含 curl、Python 和 TypeScript 示例。 diff --git a/zh/development/comfy-api/overview.mdx b/zh/development/comfy-api/overview.mdx new file mode 100644 index 000000000..108604c58 --- /dev/null +++ b/zh/development/comfy-api/overview.mdx @@ -0,0 +1,20 @@ +--- +title: "Comfy API" +sidebarTitle: "概述" +description: "用于以无头模式运行 ComfyUI 工作流的公共 API" +translationSourceHash: 2b35da5a +translationFrom: development/comfy-api/overview.mdx +--- + +用于以无头模式运行 ComfyUI 的公共 API 随着时间推移不断演进。对于新的集成，请使用 [Comfy API v2](/zh/api-reference/v2/overview)。它支持开源 ComfyUI（测试版期间，可通过 [API 代理](/zh/development/comfyui-server/api-proxy)）、Comfy Cloud 以及新的 [Serverless API](/zh/development/serverless/overview)。旧版本包括 [v1 Cloud API](/zh/development/cloud/overview)，该版本已弃用。 + + + + 用于以任何语言在任何平台运行工作流的版本化 HTTP API。从这里开始。 + + + 较早的 Comfy Cloud API，仍可用于现有集成。 + + + +另请参阅：[Serverless API](/zh/development/serverless/overview) · [Comfy SDKs](/zh/development/api-development/sdks) · [获取 API 密钥](/zh/development/api-development/getting-an-api-key) \ No newline at end of file diff --git a/zh/development/comfyui-server/api-examples.mdx b/zh/development/comfyui-server/api-examples.mdx index 9d0a4e637..2fb02f21c 100644 --- a/zh/development/comfyui-server/api-examples.mdx +++ b/zh/development/comfyui-server/api-examples.mdx @@ -1,16 +1,17 @@ --- title: "API 示例" description: "调用 ComfyUI Server API 的三种常见方式" -translationSourceHash: 5babb456 +translationSourceHash: ee954407 translationFrom: development/comfyui-server/api-examples.mdx translationBlockHashes: "_intro": 9b610c63 "Method 1: Submit and Forget (HTTP only)": 040a0a2d "Method 2: WebSocket + History (Monitor Completion)": ce4e5a84 "Method 3: WebSocket with SaveImageWebsocket (Real-time Images)": e0bafb7d - "Which Method Should I Use?": 6856579f + "Which Method Should I Use?": 95cec253 --- + 本页演示了与 ComfyUI Server API 交互的三种方式，从简单的 HTTP 提交到完整的 WebSocket 集成实时图像输出。 所有示例均使用[默认的 SD1.5 工作流](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/script_examples)进行演示。使用 API 之前，你需要先导出工作流的 [API 格式](/zh/development/api-development/workflow-api-format)。 diff --git a/zh/development/deploy/cloud.mdx b/zh/development/deploy/cloud.mdx new file mode 100644 index 000000000..fa4d9626a --- /dev/null +++ b/zh/development/deploy/cloud.mdx @@ -0,0 +1,92 @@ +--- +title: "Comfy Cloud" +description: "使用 Comfy Cloud 作为始终可用的托管部署，通过 API 运行工作流" +icon: "cloud" +translationSourceHash: 85fe9d3e +translationFrom: development/deploy/cloud.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 0e344465 + "Quickstart": 39dc57b9 + "Credits and Usage": 59862ddf + "Parallel Execution (Concurrent Jobs)": b2b88317 + "Existing v1 integrations": 84a629df +--- +Comfy Cloud 是有状态、交互式且完全托管的 ComfyUI 版本。您可以像在本地安装中一样，在浏览器中构建和运行工作流，而 Comfy 负责管理模型、GPU 以及介于两者之间的一切。您还可以直接通过 API 调用它，将 Comfy Cloud 用作无服务器 API 端点：无需构建环境，也无需创建部署。 + +您可以将其视为一种永久性的无服务器部署。[Serverless API](/zh/development/serverless/overview) 部署服务于一个由您构建并发布的固定环境，而 Comfy Cloud 提供的则是一个完整、托管且始终在线的 ComfyUI。 + + + 如果您是初次接触，请参阅 [Comfy Cloud 简介](/zh/get_started/cloud)。本节介绍如何以开发者身份使用 Comfy Cloud API。 + + +## 快速入门 + +Comfy Cloud 开箱即用地支持 [Comfy SDK](/zh/development/api-development/sdks)：基础 URL 默认指向 Comfy Cloud，因此你只需要一个 [API 密钥](/zh/development/api-development/getting-an-api-key) 和一个工作流。API 访问需要付费的 Comfy Cloud 订阅；免费版不包含此功能。 + + + + 在 [platform.comfy.org](https://platform.comfy.org) 登录并创建一个密钥。分步说明请参阅[获取 API 密钥](/zh/development/api-development/getting-an-api-key)。 + + + + ```bash Python + pip install comfy-sdk + ``` + + ```bash TypeScript + npm i @comfyorg/sdk + ``` + + + + 在 Cloud 编辑器中构建并测试工作流，然后使用 `File → Export Workflow (API)` 将其保存为 `workflow_api.json`。请参阅[工作流 API 格式](/zh/development/api-development/workflow-api-format)。 + + + + ```python Python + from comfy_sdk import Comfy + + client = Comfy(api_key="comfyui-...") # Comfy Cloud is the default target + + wf = client.workflows.from_file("workflow_api.json") + + job = client.run(wf) + for output in job.get_outputs("9"): + output.to_file(output.name) + ``` + + ```typescript TypeScript + import { Comfy } from "@comfyorg/sdk"; + + const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." }); // Comfy Cloud is the default target + + const wf = await client.workflows.fromFile("workflow_api.json"); + + const job = await client.run(wf); + await job.getOutputs("9")[0].toFile("out.png"); + ``` + + + `"9"` 是工作流文件中输出节点的 ID。有关输入、进度事件和错误处理的说明，请参阅 [SDK 指南](/zh/development/api-development/sdks)。 + + + +有关相同代码如何在 Comfy Cloud、Serverless 和自托管部署之间迁移的说明，请参阅[运行工作流](/zh/development/run-workflows/overview)。 + +## 积分与使用 + +API 请求与 Comfy Cloud 网页界面共用同一月度积分配额。没有单独的 API 积分池。各套餐包含的积分、充值选项以及每工作流的运行时长上限，对 API 任务和界面任务完全同样适用。各套餐的月度积分数量请参阅[定价页面](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)。如果月中积分已用完，可从账户仪表盘购买充值。 + +## 并行执行（并发任务） + +API 用户可以并发提交多个工作流，无需等待上一个任务完成。任务被接受后，提交立即返回，因此你可以让多个任务同时进行中。调度器会在你的订阅层级限制内并行运行这些任务；请查看 [platform.comfy.org](https://platform.comfy.org) 了解你当前的并发数。 + +超出并发限制提交的任务会正常排队，并在有空闲名额时自动执行。如果队列本身已满，SDK 会在有限的预算内为你重试，然后才抛出 `QueueFull`。 + + + 并行执行目前仅通过 API 提供。订阅详情请参见[定价页面](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)。 + + +## 现有的 v1 集成 + +弃用的 [v1 Cloud API](/zh/development/cloud/overview) 也运行在 Comfy Cloud 上。仅将其用于现有集成，或用于 [Comfy API v2](/zh/api-reference/v2/overview) 尚未提供的云端功能。可运行示例见 [Cloud API 参考](/zh/development/cloud/api-reference)（已弃用）。 diff --git a/zh/development/deploy/overview.mdx b/zh/development/deploy/overview.mdx new file mode 100644 index 000000000..f1a17a004 --- /dev/null +++ b/zh/development/deploy/overview.mdx @@ -0,0 +1,53 @@ +--- +title: "部署 ComfyUI" +sidebarTitle: "概述" +description: "将 ComfyUI 扩展至数百万次生成" +icon: "map" +translationSourceHash: 0ae46a93 +translationFrom: development/deploy/overview.mdx +--- + +虽然你可以在单台机器上运行 ComfyUI，但生产环境中的团队通常会将 ComfyUI 托管在 GPU 集群上，以最大限度地扩大生产规模。ComfyUI 提供两种部署方式：[开发者平台](https://platform.comfy.org) 让你在由 ComfyUI 管理的基础设施上获得快速、托管的配置；自托管 ComfyUI 则让你可以在自己的机器或基础设施上运行 ComfyUI。[Comfy Cloud](/zh/development/deploy/cloud) 也提供 API，只需极少的设置即可使用。 + + + + 将版本化的 ComfyUI 环境部署为托管端点，并提供按需 GPU 容量。 + + + 在自有硬件、租用 GPU 或容器上运行 ComfyUI。完全掌控。 + + + +## 我应该选择哪种部署方式？ + +### 开发者平台（Serverless API） + +开发者平台是托管选项。如果你有以下需求，请选择它： + +- 以最少的设置快速上手 +- 减少基础设施和维护工作 +- 仍然可以深度控制部署哪些自定义节点、模型和 Python 依赖项 +- 配置你想要的缩放方式，从 0 到数千个 GPU +- 使用日志可见性和配置工具等管理工具 + + + 构建版本化的 ComfyUI 环境，并将其部署为托管端点。 + + +### 自托管 ComfyUI + +自托管让你掌控 ComfyUI 的运行方式以及环境的管理方式。如果你有以下需求，请选择它： + +- 在自有基础设施上运行 ComfyUI +- 精细控制升级、配置和安全 +- 针对自定义缩放或平台需求进行设计 + + + 在自有硬件、GPU 云或容器上运行 ComfyUI。 + + +两种方法运行相同的工作流。在自托管实例上构建和测试的工作流可以无需更改地迁移到开发者平台，因为所有入口都接受相同的 [API 格式](/zh/development/api-development/workflow-api-format)。 + +## 下一步：对部署运行工作流 + +部署上线后，请参阅[运行工作流](/zh/development/run-workflows/overview)，从你的应用程序调用它。[Comfy SDK](/zh/development/api-development/sdks) 适用于所有部署目标；在 v2 测试版期间，自托管实例还需要 [API 代理](/zh/development/comfyui-server/api-proxy)。 \ No newline at end of file diff --git a/zh/development/deploy/self-hosting.mdx b/zh/development/deploy/self-hosting.mdx new file mode 100644 index 000000000..cab74d081 --- /dev/null +++ b/zh/development/deploy/self-hosting.mdx @@ -0,0 +1,69 @@ +--- +title: "自托管选项" +description: "运行您自己的 ComfyUI 部署：裸金属、Runpod 和 Vast.ai 等 GPU 云端提供商，或社区 Docker 镜像" +icon: "服务器" +translationSourceHash: 43accdb4 +translationFrom: development/deploy/self-hosting.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 474fec4e + "Your own hardware": 95a9f31a + "GPU cloud providers": f2ccf59e + "Community Docker images": 5eff1fd5 + "Next step: run workflows against it": 839fccd0 +--- +import DockerNotice from "/snippets/zh/install/docker-notice.mdx" + +自托管意味着自行运行 ComfyUI 并将其作为 API 调用。您负责管理硬件、模型和自定义节点，作为回报，您将获得完全的控制权：可以使用任何 GPU、任何模型、任何节点包，而且您的数据永远不会离开您的基础设施。 + +ComfyUI 默认以 HTTP 服务器形式运行，因此任何可用的安装都已经是 API 端点。下面的选项仅在该安装所在的位置上有所不同。 + +## 自备硬件 + +最简单的部署方式就是使用你面前的这台机器。安装 ComfyUI 后，它即可开箱即用地提供 `http://127.0.0.1:8188` 服务： + +- [手动安装](/zh/installation/manual_install) 适用于 Linux、macOS 和 Windows，也是服务器的标准选择 +- [Comfy 桌面版](/zh/installation/desktop/overview) 或 [Windows 便携版](/zh/installation/comfyui_portable_windows) 适用于本地开发 + +如需以无头模式（无浏览器）运行，或监听非默认地址，请参阅[服务器启动参数](/zh/development/comfyui-server/startup-flags)。例如： + +```bash +python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188 +``` + + + ComfyUI 服务器默认不启用身份验证。请仅在您信任的网络中将服务绑定到非回环地址，或在其前面部署带身份验证的反向代理。 + + +## GPU 云端提供商 + +如果你没有 GPU，可以租用一台并在其上运行 ComfyUI。社区常用的提供商包括： + +- **[Runpod](https://www.runpod.io)**：提供 GPU pods，其中预装了社区 ComfyUI 模板。 +- **[Vast.ai](https://vast.ai)**：一个 GPU 市场；这里也同样提供社区 ComfyUI 模板。 + +在这些提供商上，你通常从社区模板或镜像开始，然后添加自己的模型和自定义节点。最终结果是一个常规的自托管 ComfyUI，可通过公共 URL 或 SSH 隧道访问。 + + + 这些模板由社区维护，并非由 ComfyUI 团队发布或支持。在将凭据或私有模型放入其中之前，请先检查模板会安装哪些内容。 + + +如果你想要这个工作流的托管版本，并希望构建、发布和自动扩缩容都由平台代为处理，那么 [Serverless API](/zh/development/serverless/overview) 提供的正是这种能力。 + +## 社区 Docker 镜像 + + + +容器化的 ComfyUI 与其他自托管安装的行为方式相同：暴露服务器端口，然后像往常一样调用即可。 + +## 下一步：在实例上运行工作流 + +可以通过两种方式调用自托管部署： + + + + 在您的实例上使用官方 SDK。在 v2 测试版期间，这需要 API Proxy，一个与 ComfyUI 一同运行的小型服务。 + + + 直接调用底层的 REST 和 WebSocket API，无需额外服务。提供完整的本地接口，但不保证跨版本兼容性。 + + diff --git a/zh/development/overview.mdx b/zh/development/overview.mdx index d3d4a18b3..c41dbcb92 100644 --- a/zh/development/overview.mdx +++ b/zh/development/overview.mdx @@ -1,76 +1,114 @@ --- title: "概述" description: "作为开发者使用 ComfyUI" -translationSourceHash: 6fb45989 +translationSourceHash: 2216fda1 translationFrom: development/overview.mdx translationBlockHashes: - "_intro": 21d39346 - "Build on ComfyUI": 9cfdb199 - "Deploy ComfyUI as a Server": 07693c4c - "Cloud API": 80dab2ed - "Agent Tools / MCP": abe9d443 - "Comfy CLI": 11578ce8 - "Custom Nodes": ef7496d1 - "Registry": 883b9485 + "_intro": 794a3ea0 + "Quick Start": 9fe6873a + "Deploy ComfyUI": a82d246f + "Run Workflows": 4e3fd1eb + "Agent Tools / MCP": f922d82b + "More": 68714e62 --- +ComfyUI 是一个模块化的 GenAI 推理引擎，可以部署为服务器、通过 API 访问、用自定义节点扩展，并通过命令行管理。大多数 API 相关工作分为两步：先让 ComfyUI 在某个环境中运行起来，然后从你的应用程序对它运行工作流。 -ComfyUI 是一个模块化的 GenAI 推理引擎，可以部署为 API 服务器、通过接口调用、用自定义节点扩展，也能用命令行管理。根据你的需求选择下面的路径。 +## 快速开始 -## 基于 ComfyUI 构建 +试用 API 最快的方式是使用 Comfy Cloud 运行工作流。无需部署任何内容：SDK 默认指向 Comfy Cloud，因此你只需要一个工作流和一个 [API 密钥](/zh/development/api-development/getting-an-api-key)。 -从您自己的应用运行 ComfyUI 工作流，并获取返回结果。官方 SDK 基于版本化 HTTP API，同一套代码既可对接 Comfy Cloud，也可对接您自行托管的 ComfyUI 实例。 + + + 浏览 [ComfyUI 工作流](https://comfy.org/workflows) 中的社区工作流，或在编辑器中构建自己的工作流。将其以 [API 格式](/zh/development/api-development/workflow-api-format) 保存为 `workflow_api.json` 文件。 + + + + ```bash Python + pip install comfy-sdk + ``` - - 安装 Python 或 TypeScript SDK，提交工作流并下载输出。目前为测试版。 - - -另请参阅：[设计说明](/zh/development/api-development/sdks-design) · [Comfy API v2 参考](/zh/api-reference/v2/overview) · [API 概述](/zh/development/api-development/overview) + ```bash TypeScript + npm i @comfyorg/sdk + ``` + + + + + ```python Python + from comfy_sdk import Comfy -## 部署 ComfyUI 作为 API 服务 + client = Comfy(api_key="comfyui-...") # Comfy Cloud is the default target -在自有环境中运行 ComfyUI 并将其暴露为 API 端点。了解 WebSocket 消息协议、可用路由和执行模式。 + wf = client.workflows.from_file("workflow_api.json") - - 在自有机器上将 ComfyUI 作为 API 服务运行。启动、配置、并通过 REST 和 WebSocket API 调用。 - + job = client.run(wf) + for output in job.get_outputs("9"): + output.to_file(output.name) + ``` -另见：[API 示例](/zh/development/comfyui-server/api-examples) · [合作节点 API 集成](/zh/development/comfyui-server/api-key-integration) + ```typescript TypeScript + import { Comfy } from "@comfyorg/sdk"; -## Cloud API + const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." }); // Comfy Cloud is the default target -在 Comfy Cloud 上以编程方式运行工作流，无需管理硬件。使用 REST API、查看 OpenAPI 规范，并通过 API Key 集成 Partner Node。 + const wf = await client.workflows.fromFile("workflow_api.json"); - - 了解如何认证、提交任务、查询状态以及从 Comfy Cloud 下载结果。 - + const job = await client.run(wf); + await job.getOutputs("9")[0].toFile("out.png"); + ``` + -另见：[API 参考](/zh/development/cloud/api-reference) · [OpenAPI 规范](/zh/development/cloud/openapi) · [获取 API Key](/zh/development/api-development/getting-an-api-key) · [API 概览](/zh/development/api-development/overview) + `"9"` 是工作流文件中输出节点的 ID。有关输入、进度事件和错误处理，请参阅 [SDK 指南](/zh/development/api-development/sdks)。 + + + 当你需要在端点背后使用自己的模型和自定义节点时，可使用 [Serverless API](/zh/development/serverless/overview) 部署你的环境。相同的 SDK 代码同样适用于该环境，只需更改基础 URL 即可。 + + -## Agent Tools / MCP +## 部署 ComfyUI -通过模型上下文协议（MCP）将 AI 代理连接到 ComfyUI。可从托管的 Cloud MCP 开始，或使用 Local MCP 与 Comfy CLI 完成其他场景。 +了解如何在开发者平台或您自己的基础设施上部署和扩展 ComfyUI。 - - 比较 Cloud MCP、Local MCP 和 Comfy CLI，找到适合你 AI 代理集成的方式。 + + 比较 Serverless API、Comfy Cloud 和自托管，并选择合适的目标。 -另见：[Comfy MCP](/zh/agent-tools/mcp)：云端与本地连接 +另请参阅：[Serverless API](/zh/development/serverless/overview) · [Comfy Cloud](/zh/development/deploy/cloud) · [自托管选项](/zh/development/deploy/self-hosting) -## Comfy CLI +## 运行工作流 -通过命令行管理 ComfyUI 的安装、自定义节点和工作流。轻松完成安装、更新、配置和自动化。 +了解如何使用我们的 SDK 和 v2 HTTP API 运行工作流。它们与我们的无服务器 API 端点以及你自己的 ComfyUI 实例配合使用。 - - 了解如何从终端安装、更新和管理 ComfyUI。 + + 了解哪个客户端适用于哪种部署，先从 Python 和 TypeScript SDK 开始。 -另见：[CLI 参考](/zh/comfy-cli/reference) · [故障排除](/zh/comfy-cli/troubleshooting) +另请参阅：[Comfy SDK](/zh/development/api-development/sdks) · [自托管 API 代理](/zh/development/comfyui-server/api-proxy) · [Comfy API v2 参考](/zh/api-reference/v2/overview) + +## Agent Tools / MCP -## 自定义节点 +通过模型上下文协议（MCP）将 AI 代理连接到 ComfyUI。可从托管的 Cloud MCP 开始，或使用 Local MCP 与 Comfy CLI 完成其他场景。 -通过 Python 后端、JavaScript UI 扩展和集成来扩展 ComfyUI。从[自定义节点概述](/zh/custom-nodes/overview)开始。 + + 比较 Cloud MCP、Local MCP 和 Comfy CLI，找到适合你 AI 代理集成的方式。 + -## 注册表（Registry） +另见：[Comfy MCP](/zh/agent-tools/mcp)：云端与本地连接 -通过 Comfy 注册表打包和发布自定义节点。从[注册表概述](/zh/registry/overview)或[发布教程](/zh/registry/publishing)开始。 +## 更多 + + + + ComfyUI 服务器的原始 REST 和 WebSocket API：路由、消息和启动标志。 + + + 从终端安装、更新和管理 ComfyUI。 + + + 使用 Python 后端和 JavaScript UI 扩展来扩展 ComfyUI。 + + + 通过 Comfy Registry 打包和发布自定义节点。 + + diff --git a/zh/development/run-workflows/overview.mdx b/zh/development/run-workflows/overview.mdx new file mode 100644 index 000000000..660c71712 --- /dev/null +++ b/zh/development/run-workflows/overview.mdx @@ -0,0 +1,69 @@ +--- +title: "运行工作流" +sidebarTitle: "概述" +description: "如何针对实时部署运行 ComfyUI 工作流，以及哪个客户端适用于哪种部署" +icon: "play" +translationSourceHash: 6546e2fd +translationFrom: development/run-workflows/overview.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": e52c0d6b + "What works against what": 4c7a1885 + "Which API should I use?": d8c671c2 + "Getting started": 15a3c30d + "Prerequisites": 0f60482f +--- +ComfyUI [部署到某处](/zh/development/deploy/overview)后，您的应用程序便可针对它运行工作流：提交工作流，等待执行，然后下载输出。本页面梳理了每种部署方式分别应使用哪个客户端。 + +## Start here: the Comfy SDKs + +For a new integration, use the official **Comfy SDKs** (Python and TypeScript) and the [Comfy API v2](/api-reference/v2/overview) they call. The same code runs against every deployment target; only the base URL changes. + + + Install the SDK, submit a workflow, and download the outputs. Currently in beta. + + +## 什么和什么兼容 + +| 部署方式 | Comfy SDK / API v2 | 备注 | +|---|---|---| +| **Serverless API 部署** | 支持 | 将 `COMFY_BASE_URL` 指向 `https://.run.comfy.app`，并使用你的 API 密钥 | +| **Comfy Cloud** | 支持 | 默认基础 URL。需要 API 密钥和付费订阅 | +| **自托管** | 支持，通过 [API 代理](/zh/development/comfyui-server/api-proxy) | 在 v2 测试版期间，由与 ComfyUI 一起运行的小型服务提供 v2 API | + +自托管实例也可以完全跳过 SDK，直接使用原生 [ComfyUI 服务器 API](/zh/development/comfyui-server/comms_overview)（REST + WebSocket）。它暴露完整的本地接口，包括队列和节点信息，但不保证跨版本兼容。 + +## 应该使用哪个 API？ + +| | Comfy API v2 + SDKs | v1 Cloud API | ComfyUI Server API | +|---|---|---|---| +| **运行位置** | Serverless 部署、Comfy Cloud，或通过 API Proxy 自托管 | 仅限 Comfy Cloud | 仅限自托管 | +| **兼容性** | 带版本号，仅在 v2 内进行增量变更 | 已弃用，可能随时更改，恕不另行通知 | 不保证各版本之间兼容 | +| **身份验证** | 云端和 Serverless 使用 `Authorization: Bearer`。自托管：默认无，可选静态 bearer token | `X-API-Key` 请求头（Comfy Cloud 账户） | 无（本地），或为合作节点使用 API 密钥 | +| **官方客户端** | Python 和 TypeScript SDK | 无，通过 HTTP 调用 | 无，通过 HTTP 调用 | +| **协议** | REST + SSE | REST + WebSocket | REST + WebSocket | +| **范围** | 运行工作流并获取结果 | 完整的 Cloud 功能，包括模型和账户 | 完整的本地功能，包括队列和节点信息 | +| **最适合** | 需要长期保持可用的新集成 | 现有集成以及 v2 尚未覆盖的 Cloud 功能 | 完全控制，针对自有实例的自定义工具 | + +所有这些 API 都接受相同的工作流格式（[API 格式](/zh/development/api-development/workflow-api-format)），因此你可以在本地开发和测试工作流，并将其迁移到其他部署环境，无需任何更改。 + +## 入门 + + + + 使用 Python 或 TypeScript 针对任何部署目标运行工作流。 + + + 在你自己的 ComfyUI 前面提供 v2 API，以便 SDK 可以访问它。 + + + 以 API 接受的 JSON 格式导出工作流。 + + + 自托管实例的原始 REST 和 WebSocket API。 + + + +## 前提条件 + +- 任何涉及 Comfy Cloud、Serverless 部署或合作节点的操作都需要 [API 密钥](/zh/development/api-development/getting-an-api-key)。纯本地运行的 ComfyUI 则不需要。 +- 以 [API 格式](/zh/development/api-development/workflow-api-format) 导出的工作流。 diff --git a/zh/development/serverless/overview.mdx b/zh/development/serverless/overview.mdx index d5bce0cf4..c8a99878a 100644 --- a/zh/development/serverless/overview.mdx +++ b/zh/development/serverless/overview.mdx @@ -2,12 +2,12 @@ title: "Serverless API" description: "构建版本化的 ComfyUI 环境，将其部署为托管端点，并通过 API 运行工作流。" icon: "cloud-arrow-up" -translationSourceHash: 011b0f78 +translationSourceHash: baa356d2 translationFrom: development/serverless/overview.mdx translationBlockHashes: - "_intro": 61dfd25a - "Quick start": 60f7fe62 - "The build file": fc8f3702 + "_intro": 43d41909 + "Quick start": deded1ad + "The Build file": 8fd3f83e "1. Initialize a Build": 3e2f5628 "2. Update and release": 79f5a9a4 "Regions and GPU availability": 3cf9a951 @@ -22,11 +22,11 @@ translationBlockHashes: Serverless API 目前处于测试版（beta）阶段。请前往 [platform.comfy.org](https://platform.comfy.org) 注册以获取访问权限。 -Serverless API 为 ComfyUI 工作流提供托管 URL 和按需 GPU 算力。新的 Build and Deploy CLI 将构建定义保存在你的项目中，基于该定义创建发布版本（release），并在准备好对外提供服务时部署某个发布版本。 +Serverless API 为 ComfyUI 工作流提供托管 URL 和按需 GPU 算力。**Build** 是 ComfyUI 环境的版本化定义：其中包含从本地安装中捕获的模型、自定义节点和设置。Build and Deploy CLI 会将 Build 定义保存在你的项目中，基于该定义创建发布版本（release），并在发布版本准备好对外提供服务时进行部署。 - 从你的本地 ComfyUI 安装创建构建规格文件。 + 在本地根据你的 ComfyUI 安装创建 Build 定义。 从 Build 切出一个不可变的 Linux/NVIDIA 发布版本。 @@ -49,8 +49,8 @@ Serverless API 为 ComfyUI 工作流提供托管 URL 和按需 GPU 算力。新 comfy build init --name "my-comfy-build" --models-dir ./models --custom-nodes-dir ./custom_nodes comfy build push --release --target linux/nvidia -comfy deploy refs compute # 获取可用区域和 GPU 类型 -comfy deploy up --gpu l4 --region --min 1 --max 4 --watch # 打印部署 ID +comfy deploy refs compute # get available regions and GPU classes +comfy deploy up --gpu l4 --region --min 1 --max 4 --watch # prints the deployment ID comfy deploy run --workflow workflow_api.json --deployment --output-dir ./results ``` @@ -67,10 +67,10 @@ comfy deploy run --workflow workflow_api.json --deployment --out 该命令会同步 Build 并为指定目标创建一个发布版本。 - 如果你还不确定所选 GPU 在哪些区域可用，请先查询： + 如果你还不知道哪些区域和 GPU 类型可用，请先查询： ```bash - comfy deploy refs compute --region + comfy deploy refs compute ``` 然后创建或调整（reconcile）部署： @@ -97,11 +97,11 @@ comfy deploy run --workflow workflow_api.json --deployment --out -## 构建文件 +## Build 文件 -`comfy-build.yaml` 是 Build 的本地事实来源（source of truth）。它保存构建定义和最近一次已知的远程状态，因此 CLI 可以自动选择正确的 Build，并在本地更改可能覆盖较新的远程定义时发出警告。 +`comfy-build.yaml` 是 Build 的本地权威来源。它存储 Build 定义和最近已知的远程状态，因此 CLI 可以自动选择正确的 Build，并在本地更改覆盖较新的远程定义之前发出警告。 -请将此文件与项目放在一起。它只描述 Build，本身不包含模型文件的内容。 +将此文件与项目一同保留。它描述 Build；它本身不包含模型字节。 ## 1. 初始化 Build diff --git a/zh/troubleshooting/model-issues.mdx b/zh/troubleshooting/model-issues.mdx index ae41c63b3..bfa9a7050 100644 --- a/zh/troubleshooting/model-issues.mdx +++ b/zh/troubleshooting/model-issues.mdx @@ -3,11 +3,11 @@ title: "如何排查和解决 ComfyUI 中模型相关的问题" description: "故障排除模型相关问题，包括架构不匹配、缺少模型和加载错误" icon: "cube" sidebarTitle: "模型问题" -translationSourceHash: 1738398f +translationSourceHash: 4ece7de6 translationFrom: troubleshooting/model-issues.mdx translationBlockHashes: "Model Architecture Mismatch": 23e5abcf - "Missing Models Error": 82d7e510 + "Missing Models Error": ec98bd75 "Model Loading Errors": dd723562 "Model Performance Issues": f8467439 --- @@ -70,7 +70,7 @@ translationBlockHashes: - 从同一来源/发布下载完整的模型包（通常都在一个 Hugging Face 仓库中） - 在尝试新模型时，先从模板工作流或官方 ComfyUI 工作流示例开始，再自定义 -## 缺少模型错误 +## 缺失模型错误 **报错信息：** ``` @@ -84,22 +84,22 @@ CheckpointLoaderSimple: 1. **下载所需模型：** - 使用 ComfyUI 管理器自动下载模型 - - 验证模型在正确的子文件夹中 + - 确认模型位于正确的子文件夹中 2. **检查模型路径：** - **模型**：`models/checkpoints/` - **VAE**：`models/vae/` - **LoRA**：`models/loras/` - **ControlNet**：`models/controlnet/` - - **嵌入**：`models/embeddings/` + - **Embeddings**：`models/embeddings/` 3. **在 UI 之间共享模型或使用自定义路径：** - - 参见 [ComfyUI 模型共享或自定义模型文件夹存储位置配置](/zh/installation/comfyui_portable_windows#添加外部模型路径) 获取详细说明 - - 编辑 `extra_model_paths.yaml` 文件添加自定义模型目录 + - 参见 [ComfyUI 模型共享或自定义模型文件夹存储位置配置](/zh/installation/comfyui_portable_windows#添加外部模型路径) 以获取详细说明 + - 编辑 `extra_model_paths.yaml` 文件来添加自定义模型目录 ### 模型搜索路径配置 -如果您的模型在自定义位置，请参见详细的 [ComfyUI 模型共享或自定义模型文件夹存储位置配置](/zh/installation/comfyui_portable_windows#添加外部模型路径) 指南来配置 ComfyUI 找到它们。 +如果您的模型位于自定义位置，请参阅详细的 [ComfyUI 模型共享或自定义模型文件夹存储位置配置](/zh/installation/comfyui_portable_windows#添加外部模型路径) 指南，以配置 ComfyUI 找到这些模型。 ## 模型加载错误 diff --git a/zh/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1-5.mdx b/zh/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1-5.mdx index 77a0b8d39..fc6179138 100644 --- a/zh/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1-5.mdx +++ b/zh/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1-5.mdx @@ -15,6 +15,7 @@ translationBlockHashes: --- + import UpdateReminder from '/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx' ## 关于 ComfyUI 中的 ACE-Step 1.5 diff --git a/zh/tutorials/audio/minimax/minimax-music-3.mdx b/zh/tutorials/audio/minimax/minimax-music-3.mdx index 236fa1a05..0d3956e29 100644 --- a/zh/tutorials/audio/minimax/minimax-music-3.mdx +++ b/zh/tutorials/audio/minimax/minimax-music-3.mdx @@ -2,10 +2,10 @@ title: "ComfyUI 中的 MiniMax Music 3：AI 音乐生成" description: "了解如何在 ComfyUI 中使用 MiniMax Music 3，根据结构化的音乐描述和歌词生成最长 5 分钟的完整歌曲。" sidebarTitle: "MiniMax Music 3" -translationSourceHash: 6a6646e2 +translationSourceHash: 02b650c1 translationFrom: tutorials/audio/minimax/minimax-music-3.mdx translationBlockHashes: - "_intro": d5b11b67 + "_intro": 883223ea "Key features": 7a913ea4 "Getting started": e1d3e891 "MiniMax Music 3 Text to Music workflow": 822050b7 @@ -23,6 +23,9 @@ MiniMax Music 3 采用分层自回归架构，包含一个用于长程音乐结 ComfyUI 原生支持 MiniMax Music 3，并提供了官方示例工作流：**MiniMax Music 3 Text to Music**。 + +[社区许可证](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-Music3/blob/main/LICENSE) 允许年收入低于 2000 万美元的公司进行商业使用。超过该门槛后，商业使用需要 [MiniMax 商业许可证](https://comfy.org/minimax/license)，该许可证可通过 Comfy（唯一官方经销商）获取。 + ## 主要特性 diff --git a/zh/tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-3.mdx b/zh/tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-3.mdx index 4ab27069b..1fdc8c82a 100644 --- a/zh/tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-3.mdx +++ b/zh/tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-3.mdx @@ -11,6 +11,7 @@ translationBlockHashes: --- + import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx" diff --git a/zh/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx b/zh/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx index 19653a346..36b3499a4 100644 --- a/zh/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx +++ b/zh/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx @@ -2,12 +2,12 @@ title: "ComfyUI Depth T2I Adapter 使用示例" description: "本篇将引导了解基础的 Depth T2I Adapter ，并在 ComfyUI 中完成对应的图像生成" sidebarTitle: "Depth T2I Adapter" -translationSourceHash: 714f297f +translationSourceHash: fa54a499 translationFrom: tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx translationBlockHashes: "Introduction to T2I Adapter": 7d6ccb67 "Value of Depth T2I Adapter Applications": 081df4a9 - "ComfyUI Depth T2I Adapter Workflow Example Explanation": 5b20ca66 + "ComfyUI Depth T2I Adapter Workflow Example Explanation": 1d3a797d "General Tips for Using T2I Adapter": 06f12cb9 "Characteristics of T2I Adapter Usage": d485c810 --- @@ -51,27 +51,27 @@ T2I Adapter 提供多种类型以控制不同方面： 我们将以室内设计为例，展示深度 T2I Adapter 的使用方法，但这些技巧也适用于其他应用场景。 -## ComfyUI Depth T2I Adapter工作流示例讲解 +## ComfyUI Depth T2I Adapter 工作流示例讲解 ### 1. Depth T2I Adapter 工作流素材 -请下载下面的工作流图片,并拖入 ComfyUI 以加载工作流 +请下载下面的工作流图片，并拖入 ComfyUI 以加载工作流： ![ComfyUI 工作流 - Depth T2I Adapter](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/controlnet/depth-t2i-adapter.png) -Metadata 中包含工作流 json 的图片可直接拖入 ComfyUI 或使用菜单 `Workflows` -> `Open（ctrl+o）` 来加载对应的工作流。 +Metadata 中包含工作流 JSON 的图片可直接拖入 ComfyUI 或使用菜单 `Workflows` -> `Open（ctrl+o）` 来加载对应的工作流。 该图片已包含对应模型的下载链接，直接拖入 ComfyUI 将会自动提示下载。 -请下载下面的图片，我们将会将它作为输入 +请下载下面的图片，我们将会将它作为输入： ![ComfyUI 室内深度图](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/controlnet/depth-t2i-adapter_input.png) ### 2. 模型安装 -如果你网络无法顺利完成对应模型的自动下载，请尝试手动下载下面的模型，并放置到指定目录中 +如果你的网络无法顺利完成对应模型的自动下载，请尝试手动下载下面的模型，并放置到指定目录中： - [interiordesignsuperm_v2.safetensors](https://civitai.com/api/download/models/93152?type=Model&format=SafeTensor&size=full&fp=fp16) @@ -90,10 +90,10 @@ ComfyUI/ ![ComfyUI 工作流 - Depth T2I Adapter 流程图](/images/tutorial/controlnet/flow_diagram_depth_ti2_adapter.jpg) -1. 确保`Load Checkpoint`可以加载 **interiordesignsuperm_v2.safetensors** -2. 确保`Load ControlNet`可以加载 **t2iadapter_depth_sd15v2.pth** -3. 在`Load Image`中点击`Upload` 上传之前提供的输入图片 -4. 点击 `Queue` 按钮，或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter(回车)` 来执行图片的生成 +1. 确保 `Load Checkpoint` 可以加载 **interiordesignsuperm_v2.safetensors** +2. 确保 `Load ControlNet` 可以加载 **t2iadapter_depth_sd15v2.pth** +3. 在 `Load Image` 节点中点击 `Upload` 上传之前提供的输入图片 +4. 点击 `Queue` 按钮，或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter（回车）` 来执行图片的生成 ## T2I Adapter 通用使用技巧 diff --git a/zh/tutorials/flux/flux-1-fill-dev.mdx b/zh/tutorials/flux/flux-1-fill-dev.mdx index bdae36087..cb4d85cdf 100644 --- a/zh/tutorials/flux/flux-1-fill-dev.mdx +++ b/zh/tutorials/flux/flux-1-fill-dev.mdx @@ -2,17 +2,18 @@ title: "ComfyUI Flux.1 fill dev 示例" description: "本文将使用Flux.1 fill dev 来完成 Inpainting 和 Outpainting 的工作流示例。" sidebarTitle: "Flux.1 fill dev" -translationSourceHash: d75c2bc6 +translationSourceHash: 9466d6e2 translationFrom: tutorials/flux/flux-1-fill-dev.mdx translationBlockHashes: "_intro": 73fb6ba4 "Introduction to Flux.1 fill dev Model": 6dfbcfd4 "Flux.1 Fill dev and related models installation": f1c9d9b6 - "Flux.1 Fill dev inpainting workflow": bc39310d + "Flux.1 Fill dev inpainting workflow": 016cb519 "Flux.1 Fill dev Outpainting Workflow": b0f0715d --- + ![Flux.1 fill dev](/images/tutorial/flux/flux-fill-dev-demo.jpeg) ## Flux.1 fill dev 模型介绍 @@ -58,37 +59,60 @@ ComfyUI/ ## Flux.1 Fill dev inpainting 工作流 -### 1. Inpainting 工作流及相关素材 +### Flux.1 Inpaint {#flux_fill_inpaint_example} + +使用 Flux.1 Fill Inpainting 填充图像缺失的部分。 - -

下载工作流图片

- +Flux.1 inpaint 工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Flux.1 Inpaint" + + - -

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 -![ComfyUI Flux.1 inpaint](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/inpaint/flux_fill_inpaint.png) +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 -![ComfyUI Flux.1 inpaint input](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/inpaint/flux_fill_inpaint_input.png) + + + `LoadImage` 节点 17 · `flux_fill_inpaint_example_input_image.png` + + + +
+ flux_fill_inpaint_example_input_image.png +
+ +**示例输出** + +
+ 输入图像 + Flux.1 inpaint 示例输出 +
+ +### 1. Inpainting 工作流与素材 -对应的图片已经包含 alpha 通道，所以你不需要额外进行蒙版的绘制, 如果你想要自己进行蒙版的绘制请[点击这里](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/inpaint/flux_fill_inpaint_input_original.png)获取不带蒙版的版本，并参考 [ComfyUI 布局重绘示例](/zh/tutorials/basic/inpaint) 中的 MaskEditor 的使用部分来了解如何在`Load Image`节点中绘制蒙版。 +对应的图像已经包含 alpha 通道，所以你不需要单独绘制遮罩。 +如果你想自行绘制遮罩，请[点击这里](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/inpaint/flux_fill_inpaint_input_original.png)获取不带遮罩的图像，并参阅 [ComfyUI 布局重绘示例](/zh/tutorials/basic/inpaint#使用遮罩编辑器) 中的 MaskEditor 使用部分，了解如何在 `Load Image` 节点中绘制遮罩。 -### 2. 参照图片序号检查完成工作流运行 +### 2. 运行工作流的步骤 ![ComfyUI Flux.1 Fill dev Inpainting 工作流](/images/tutorial/flux/flow_diagram_inpaint.jpg) -1. 确保在`Load Diffusion Model`节点加载了`flux1-fill-dev.safetensors` -2. 确保在`DualCLIPLoader`节点中下面的模型已加载： - - clip_name1: t5xxl_fp16.safetensors - - clip_name2: clip_l.safetensors -3. 确保在`Load VAE`节点中加载了`ae.safetensors` -4. 在`Load Image`节点中上传了文档中提供的输入图片，如果你使用的是不带蒙版的版本，记得使用遮罩编辑器完成蒙版的绘制 -5. 点击 `Queue` 按钮，或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter(回车)` 来运行工作流 +1. 确保 `Load Diffusion Model` 节点已加载 `flux1-fill-dev.safetensors`。 +2. 确保 `DualCLIPLoader` 节点已加载以下模型： + - clip_name1: `t5xxl_fp16.safetensors` + - clip_name2: `clip_l.safetensors` +3. 确保 `Load VAE` 节点已加载 `ae.safetensors`。 +4. 在 `Load Image` 节点中上传文档中提供的输入图像；如果你使用的是不带遮罩的版本，请记得使用遮罩编辑器完成遮罩绘制。 +5. 点击 `Queue` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 运行工作流。 ## Flux.1 Fill dev Outpainting 工作流 diff --git a/zh/tutorials/image/anima/anima.mdx b/zh/tutorials/image/anima/anima.mdx index 3c827c721..7a725cdad 100644 --- a/zh/tutorials/image/anima/anima.mdx +++ b/zh/tutorials/image/anima/anima.mdx @@ -2,16 +2,17 @@ title: "Anima Base v1 ComfyUI 工作流示例" description: "Anima 是 CircleStone Labs / Comfy Org 推出的 2B 参数文生图模型，针对动漫和非照片级插画生成进行了优化。" 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/zh/tutorials/update-reminder.mdx' **Anima** 是由 [CircleStone Labs](https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima) 与 Comfy Org 合作推出的开源文生图模型。该模型拥有 **20 亿** 参数，专注于生成高质量的 **动漫和非照片级** 图像——非常适合角色设计、场景绘制和概念艺术。 @@ -28,7 +29,7 @@ import UpdateReminder from '/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx' ## 可用工作流 -Anima 提供两个工作流——基础版适用于标准使用，预览版适用于早期体验。 +Anima 提供两个工作流：基础版适用于标准使用，预览版适用于早期体验。 两个工作流均使用 **子图**（Subgraph）节点来管理文生图生成管线。您可以打开子图查看或自定义内部节点。 @@ -36,47 +37,57 @@ Anima 提供两个工作流——基础版适用于标准使用，预览版适 此工作流使用 Subgraph 节点实现模块化处理。查阅 Subgraph 文档了解如何自定义和扩展工作流。 -### Anima Base v1：文生图 +### Anima Base v1：文生图 {#image_anima_base_v1} - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Anima Base v1" - +输入描述动漫或艺术插画的文本提示词。生成以动漫概念、角色或风格为核心的非写实图像。 - +Anima Base v1 文生图工作流预览 + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Anima Base v1" + + -#### 快速开始 +**示例输出** + +![Anima Base v1 示例输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_anima_base_v1.png) + +#### 开始使用 1. 将 ComfyUI 更新至最新版本，或使用 [Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org/?template=image_anima_base_v1&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=anima) 2. 前往 **模板**，搜索 **Anima Base v1** 3. 选择 **Anima Base v1: Text to Image** 工作流 -4. 下载缺失的模型（参见[模型下载](#anima-模型下载)），输入提示词后点击 **运行** +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** -#### 示例输出 +### Anima Preview：动漫文生图 {#image_anima_preview} -Anima Base v1 示例输出 +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 +Anima Preview 文生图工作流预览 - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Anima Preview" - - - + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Anima Preview" + + + +**示例输出** -#### 快速开始 +![Anima Preview 示例输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_anima_preview.png) + +#### 开始使用 1. 将 ComfyUI 更新至最新版本，或使用 [Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org/?template=image_anima_preview&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=anima) 2. 前往 **模板**，搜索 **Anima Preview** 3. 选择 **Anima Anime Text-to-Image Generation** 工作流 -4. 下载缺失的模型（参见[模型下载](#anima-模型下载)），输入提示词后点击 **运行** - -#### 示例输出 - -Anima Preview 示例输出 +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 演示](https://raw.githubusercontent.com/HiDream-ai/HiDream-I1/main/assets/demo.jpg) 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' @@ -33,37 +34,44 @@ HiDream-O1-Image 基于 [MIT 协议](https://github.com/HiDream-ai/HiDream-O1-Im ## HiDream-O1-Image Full 工作流 -### 1. 工作流文件下载 +### HiDream O1 Full：图像生成 {#image_hidream_o1} -请更新你的 ComfyUI 到最新版本，并通过菜单 `工作流` -> `浏览模板` -> `Image` 找到 "HiDream O1 Full: Image generation" 以加载工作流。 +输入文本提示词，并可选择上传参考图像。通过文生图、图像编辑或主体驱动个性化，生成最高 2048x2048 的高分辨率图像。 -![HiDream-O1-Image Full 工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_hidream_o1.png) +HiDream O1 Full 工作流预览 - - Download workflow + + + 在 Comfy Cloud 中打开 - - - Open in cloud + + 下载 JSON，或在模板库中搜索 "HiDream O1 Full" + + +**示例输出** + +![HiDream O1 Full 示例输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_hidream_o1.png) + +### 1. 下载工作流 -### 2. 手动下载模型 +### 2. 下载模型 -**Checkpoint** — 经过重新打包和量化。所有版本均将最严重的离群值保留在 bf16，并移除了未使用的 deepstack 层： +**Checkpoint**：已重新打包并量化。所有版本对最严重的离群值使用 bf16，并移除了未使用的 deepstack 层： -- [hidream_o1_image_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/hidream_o1_image_fp8_scaled.safetensors) — FP8 量化版，在支持的硬件上使用 fp8/mxfp8 矩阵乘法加速安全 MLP 层 -- [hidream_o1_image_mxfp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/hidream_o1_image_mxfp8.safetensors) — MXFP8 量化变体 -- [hidream_o1_image_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/hidream_o1_image_bf16.safetensors) — bf16 全精度版（文件最大） +- [hidream_o1_image_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/blob/main/checkpoints/hidream_o1_image_fp8_scaled.safetensors)：FP8 精度，在受支持的硬件上使用 fp8/mxfp8 矩阵乘法加速安全的 MLP 层 +- [hidream_o1_image_mxfp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/blob/main/checkpoints/hidream_o1_image_mxfp8.safetensors)：MXFP8 量化变体 +- [hidream_o1_image_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/blob/main/checkpoints/hidream_o1_image_bf16.safetensors)：完整 bf16 精度（文件最大） -**文本编码器（提示词优化）** — 所有版本通用： +**文本编码器（提示词优化）**：所有版本通用： -- [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) -**LoRA（可选）** — Dev 蒸馏也可以作为 LoRA 应用到 Full 模型中，让你可以调节蒸馏强度（由 [Kijai](https://huggingface.co/Kijai/hidream-O1-image_comfy) 提供）： +**LoRA（可选）**：Dev 蒸馏也可以作为 LoRA 应用到 Full 模型，让你可以调节蒸馏强度（由 [Kijai](https://huggingface.co/Kijai/hidream-O1-image_comfy) 提供）： -- [hidream_o1_dev_lora_rank_64_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/hidream-O1-image_comfy/resolve/main/loras/hidream_o1_dev_lora_rank_64_bf16.safetensors) — 全秩版 -- [hidream_o1_dev_lora_rank_64_bf16_pruned_v1.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/hidream-O1-image_comfy/resolve/main/loras/hidream_o1_dev_lora_rank_64_bf16_pruned_v1.safetensors) — 剪枝版 -- [hidream_o1_image_dev_2604_lora_avg_rankg_224_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/hidream-O1-image_comfy/resolve/main/loras/hidream_o1_image_dev_2604_lora_avg_rankg_224_bf16.safetensors) — 基于 checkpoint 的替代蒸馏 +- [hidream_o1_dev_lora_rank_64_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/hidream-O1-image_comfy/blob/main/loras/hidream_o1_dev_lora_rank_64_bf16.safetensors)：全秩版 +- [hidream_o1_dev_lora_rank_64_bf16_pruned_v1.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/hidream-O1-image_comfy/blob/main/loras/hidream_o1_dev_lora_rank_64_bf16_pruned_v1.safetensors)：剪枝版 +- [hidream_o1_image_dev_2604_lora_avg_rankg_224_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/hidream-O1-image_comfy/blob/main/loras/hidream_o1_image_dev_2604_lora_avg_rankg_224_bf16.safetensors)：基于 checkpoint 的替代蒸馏 ``` 📂 ComfyUI/ @@ -80,12 +88,12 @@ HiDream-O1-Image 基于 [MIT 协议](https://github.com/HiDream-ai/HiDream-O1-Im ### 3. 使用工作流 -- 确保 `CheckpointLoaderSimple` 节点加载了对应的 checkpoint 模型 +- 确保 `CheckpointLoaderSimple` 加载你选择的 checkpoint 模型 - 在 `CLIPTextEncode` 节点中输入你的提示词 -- **文生图模式**：将 **"Switch to Image Edit"** 开关设为 **关闭**（默认）。采样器直接使用你的文本提示词。 -- **图像编辑模式**：将 **"Switch to Image Edit"** 设为 **开启**，然后在 `Load Image` 节点中上传参考图片，连接到 `HiDreamO1ReferenceImages` 节点。 +- **文生图模式**：将 **"Switch to Image Edit"** 开关设为 **关闭**（默认）。采样器将直接使用你的文本提示词。 +- **图像编辑模式**：将 **"Switch to Image Edit"** 设为 **开启**，然后在 `Load Image` 节点中上传参考图像，并将其连接到 `HiDreamO1ReferenceImages`。 -> **注意：** O1 采样器输出的是 latent 样本，需要通过 `VAEDecode` 节点（使用 `CheckpointLoaderSimple` 加载的 VAE）解码后才能看到图像。 +> **注意：** O1 采样器输出的是 Latent 样本，需要通过 `VAEDecode` 节点（使用 `CheckpointLoaderSimple` 加载的 VAE）进行解码。 ## HiDream-O1-Image Dev 工作流 diff --git a/zh/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx b/zh/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx index a8b9cc71e..4c76bd27a 100644 --- a/zh/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx +++ b/zh/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx @@ -2,18 +2,19 @@ title: "ComfyUI OmniGen2 原生工作流示例" description: "ComfyUI OmniGen2 原生工作流示例 - 统一的文生图、图像编辑和多图像合成模型。" sidebarTitle: "OmniGen2" -translationSourceHash: fab36076 +translationSourceHash: 60c2b0cb translationFrom: tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx translationBlockHashes: "_intro": 3e9c5a21 "About OmniGen2": 2e6118e0 "OmniGen2 Model Download": e75954d3 "ComfyUI OmniGen2 Text-to-Image Workflow": 7cad2940 - "ComfyUI OmniGen2 Image Editing Workflow": a3d33a7d + "ComfyUI OmniGen2 Image Editing Workflow": 8fab9207 --- + import UpdateReminder from '/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx' ## 关于 OmniGen2 @@ -103,36 +104,63 @@ OmniGen2 是一个强大且高效的统一多模态生成模型，总参数量 6. **开始生成**：点击 `Queue Prompt` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 来执行文生图生成 7. **查看结果**：生成完成后，对应的图像将自动保存到 `ComfyUI/output/` 目录中，你也可以在 `SaveImage` 节点中预览 -## ComfyUI OmniGen2 图片编辑工作流 +## ComfyUI OmniGen2 图像编辑工作流 -OmniGen2 有丰富的图像编辑能力，并且支持为图像添加文本 +OmniGen2 拥有丰富的图像编辑能力，并支持为图像添加文本。 -### 1. 工作流文件下载 +### OmniGen2 图像编辑 {#image_omnigen2_image_edit} + +使用 OmniGen2 的高级图像编辑能力和文本渲染支持，通过自然语言指令编辑图像。 + +OmniGen2 图像编辑工作流预览 + + + + 直接在 Comfy Cloud 中打开并运行此工作流 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“OmniGen2 Image Edit” + + - -

在 Comfy Cloud 上运行

- +**输入素材** -![输入图片](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/image/omnigen2/image_omnigen2_image_edit.png) -下载下面的图片，我们将使用它作为输入图片。 -![输入图片](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/image/omnigen2/input_fairy.png) +将该文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： + + + `LoadImage` 节点 16 · `image_omnigen2_image_edit_input_image.png` + + + +
+ image_omnigen2_image_edit_input_image.png +
+ +**示例输出** + +
+ 输入图像 + OmniGen2 图像编辑示例输出 +
+ +### 1. 工作流文件下载 ### 2. 按步骤完成工作流运行 -![工作流使用步骤图](/images/tutorial/image/omnigen/omnigen2_image_edit_step_guide.jpg) +![工作流步骤指南](/images/tutorial/image/omnigen/omnigen2_image_edit_step_guide.jpg) 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' -### 1. 工作流文件 +### Qwen Image Edit {#image_qwen_image_edit} + +使用 Qwen-Image-Edit 的 20B MMDiT 模型，通过精确的双语文本编辑以及语义/外观双重编辑能力来编辑图像。 + +Qwen-Image-Edit 工作流预览 + + + + 在云端 GPU 上运行此工作流，无需任何设置 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索 “Qwen Image Edit” + + -更新 ComfyUI 后你可以从模板中找到工作流文件，或者将下面的工作流拖入 ComfyUI 中加载 -![Qwen-image 文生图工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/image/qwen/qwen-image-edit/qwen_image_edit.png) +**输入素材** - -

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

- + + + `LoadImage` 节点 78 · `image_qwen_image_edit_input_image.png` + + -下载下面的图片作为输入 -![Qwen-image 文生图工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/image/qwen/qwen-image-edit/input.png) +
+ image_qwen_image_edit_input_image.png +
+ +**示例输出** + +
+ 输入图像 + Qwen-Image-Edit 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 ![步骤图](/images/tutorial/image/qwen/qwen_image_edit.jpg) 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 +Qwen-Image ControlNet 模型补丁工作流预览 -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) + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Qwen-Image ControlNet Patch" + + +**输入材料** -### 1. 工作流及输入图片 +将以下文件上传到匹配的 `LoadImage` 节点： -下载下面的图片拖入 ComfyUI 中以加载对应的工作流 -![workflow](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/image/qwen/qwen-image-controlnet-model-patch/image_qwen_image_controlnet_patch.png) + + + `LoadImage` 节点 71 · `image_qwen_image_controlnet_patch_input_image.png` + + - -

下载 JSON 格式工作流

- +
+ image_qwen_image_controlnet_patch_input_image.png +
-下载下面的图片作为输入图片： +### 1. 工作流与输入图像 -![input](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/image/qwen/qwen-image-controlnet-model-patch/input.png) +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。 -![输入类型示意](/images/tutorial/image/qwen/controlnet_input_types.jpg) +![输入类型示意图](/images/tutorial/image/qwen/controlnet_input_types.jpg) -- 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** ![Canny 工作流](/images/tutorial/image/qwen/image_qwen_image_controlnet_patch-canny.jpg) -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** + ![Inpaint 工作流](/images/tutorial/image/qwen/image_qwen_image_controlnet_patch-inpaint.jpg) -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 - - +- **强大的推理能力**：以强大推理能力、安全性和长上下文处理能力著称的模型系列 +- **对话和图像分析任务**：通过合作节点直接在 ComfyUI 工作流中使用 Claude +- **多模态输入**：每个受支持的模型都接受纯文本和文本 + 图像输入，每个请求最多可包含 20 张图像 +- **适用于各种工作负载的模型**：从旗舰 Opus 系列到快速、经济高效的 Haiku，满足高吞吐量使用场景的需求 ## 支持的模型 @@ -34,31 +29,8 @@ Anthropic Claude 是一系列功能强大的 AI 模型，以出色的推理能 全部模型均支持纯文本和多模态（文本 + 图像）输入，每个请求最多可包含 20 张图像。 -## Anthropic Claude 聊天工作流 - -Anthropic Claude 聊天工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索“Anthropic Claude” - - - - -在对应的模板中，我们构建了一个用于分析和生成角色提示词的提示词，用来将你的图像解读为相应的绘图提示词。 - - -参考工作流图像中的编号步骤来完成基本的工作流执行： -1. 在 `Load Image` 节点中，加载你需要 AI 解读的图像（可选：仅进行文本查询时可跳过） -2. 在 `Anthropic Claude` 节点中，修改 `prompt` 以设置你的对话提示词，或更改 `model` 以选择不同的 Claude 模型 -3. （可选）设置 `system_prompt` 以定义模型的行为指令 -4. 点击 `Run` 或按 Ctrl(cmd) + Enter 执行对话 -5. 在 API 返回结果之后，在 `Preview Any` 节点中查看 AI 响应 - -### 补充说明 +## 在 ComfyUI 中使用 -- 在节点的高级选项中调整 `max_tokens`（最高 32000）和 `temperature`（0.0 到 1.0）。启用 thinking 或选择 `Opus 4.7` 时，`temperature` 不可用，将由节点自动取消设置 -- `seed` 参数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 + +在 ComfyUI 中运行 Claude 聊天工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..a383bbf94 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude/workflow.mdx @@ -0,0 +1,44 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Anthropic Claude 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行 Anthropic Claude 聊天工作流，支持本地或 Comfy Cloud" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 97f5d159 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/anthropic/claude/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Anthropic Claude 工作流。关于该模型是什么以及它擅长做什么，请参阅 [Anthropic Claude 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/anthropic/claude)。 + + + + +## Anthropic Claude 聊天工作流 + +Anthropic Claude 聊天工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Anthropic Claude" + + + + +在相应模板中，我们构建了一个提示词，用于分析和生成角色提示词，以便将你的图像解读为相应的绘图提示词。 + + +请参照工作流图像中的编号步骤来完成基本工作流执行： +1. 在 `Load Image` 节点中，加载你需要 AI 解读的图像（可选：纯文本查询可跳过此步） +2. 在 `Anthropic Claude` 节点中，修改 `prompt` 以设置你的对话提示词，或更改 `model` 以选择其他 Claude 模型 +3. （可选）设置 `system_prompt` 以定义模型的行为指令 +4. 点击 `Run` 或按 `Ctrl(cmd) + Enter` 执行对话 +5. API 返回结果后，在 `Preview Any` 节点中查看 AI 响应 + +### 补充说明 + +- 在节点的高级选项中调整 `max_tokens`（最高 32000）和 `temperature`（0.0 到 1.0） +- `seed` 参数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 \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx.mdx index f65503675..e9b5b6270 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx.mdx @@ -1,100 +1,22 @@ --- -title: "Beeble SwitchX Partner Nodes ComfyUI 官方示例" -description: "本指南介绍如何在 ComfyUI 中使用 Beeble SwitchX Partner Nodes 进行 AI 图像和视频重打光与环境替换" -sidebarTitle: "Beeble SwitchX" -translationSourceHash: 4009b442 +title: "Beeble SwitchX 合作节点 ComfyUI 官方示例" +description: "本指南介绍如何在 ComfyUI 中使用 Beeble SwitchX 合作节点进行 AI 图像和视频重打光与环境编辑" +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 931824fb translationFrom: tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 470a081a - "Beeble SwitchX: Image Edit": 3b735087 - "Beeble SwitchX: Video Edit": 1b7b59a4 --- +[Beeble SwitchX](/zh/built-in-nodes/BeebleSwitchXImageEdit) 合作节点可让你在保留原始主体的同时，变换现有图像和视频的环境、光照和风格。上传角色或主体图像以及参考环境，SwitchX 会将你的主体合成到新场景中，并呈现逼真的光照和阴影。 -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; +## Beeble SwitchX 的优势 -[Beeble SwitchX](/zh/built-in-nodes/BeebleSwitchXImageEdit) Partner Nodes 可让你在保留原始主体的同时，改变现有图像和视频的环境、光照和风格。上传角色或主体图像以及参考环境，SwitchX 会将你的主体合成到新场景中，并实现逼真的光照和阴影效果。 +- **环境替换**：用参考场景替换图像或视频的背景环境，同时保留原始主体 +- **逼真的重打光**：将主体合成到新环境中，具备合适的光照、阴影和透视 +- **保留运动的视频编辑**：对视频中蒙版标记的主体区域应用重打光，未蒙版区域保留原始像素和运动 +- **可直接合成的输出**：图像工作流保存蒙版抠图，视频工作流生成单独的透明度蒙版，便于合成 -在本指南中，我们将展示 Image Edit 和 Video Edit 两个工作流。 +## 在 ComfyUI 中使用 - - - -## Beeble SwitchX: 图像编辑 - -用参考图像替换背景环境并为你的主体重新打光。 - -Beeble SwitchX 图像编辑工作流 - - - - 打开 Comfy Cloud - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Beeble SwitchX: Image Edit" - - - -### 工作原理 - -该工作流接收两个输入图像： -- **主体图像**：你的角色或主要内容（含背景） -- **参考环境**：你想应用的新场景、光照或风格 - -节点生成输出时，会将主体自然地合成到新环境中，并带有合适的光照、阴影和透视效果。 - -### 运行步骤 - -1. **上传主体图像**：使用第一个 **LoadImage** 节点加载主体图像（例如戴着耳机的人物） -2. **上传参考图像**：使用第二个 **LoadImage** 节点加载目标环境或风格 -3. **输入提示词**：在 **BeebleSwitchXImageEdit** 节点中描述场景 -4. **设置分辨率**：选择输出分辨率 -5. **调整种子**：更改种子获取不同结果 -6. **点击执行**：按 `Ctrl+Enter` 生成 -7. **查看结果**：编辑后的图像显示在 **SaveImage** 中，蒙版抠图单独保存 - -### 节点参数 - -| 参数 | 描述 | -|---|---| -| `prompt` | 场景和环境描述 | -| `resolution` | 输出分辨率（如 720p） | -| `seed` | 随机种子，用于复现结果 | - -## Beeble SwitchX: 视频编辑 - -对视频应用环境重打光，同时保留原始运动和非蒙版区域。 - -Beeble SwitchX 视频编辑工作流 - - - - 打开 Comfy Cloud - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Beeble SwitchX: Video Edit" - - - -### 工作原理 - -该工作流接收源视频和参考图像，然后将参考光照和环境应用到视频中蒙版标记的主体区域。未蒙版区域保留原始像素和运动。工作流还会生成透明度蒙版，方便后期合成。 - -### 运行步骤 - -1. **上传源视频**：使用 **LoadVideo** 节点加载输入视频 -2. **上传参考图像**：使用 **LoadImage** 节点加载目标环境/风格 -3. **设置视频范围**：**Video Slice** 节点控制要处理的帧范围（起始、结束，包含首尾） -4. **输入提示词**：在 **BeebleSwitchXVideoEdit** 节点中描述期望的环境和光照 -5. **设置分辨率**：选择输出分辨率 -6. **调整种子**：更改种子获取不同结果 -7. **点击执行**：按 `Ctrl+Enter` -8. **查看结果**：编辑后的视频被保存，同时生成单独的透明度蒙版视频供合成使用 - -### 输出 - -| 输出 | 说明 | -|---|---| -| **编辑后的视频**（`SaveVideo`） | 蒙版区域应用了新环境和光照的最终视频 | -| **透明度蒙版**（`SaveVideo`） | 用于合成编辑区域的单独透明度视频 | + +在 ComfyUI 中本地或 Comfy Cloud 上运行图像编辑和视频编辑工作流 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..4a9fcc259 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx/workflow.mdx @@ -0,0 +1,95 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Beeble SwitchX 工作流" +description: "如何在本地或 Comfy Cloud 上运行 ComfyUI 中的 Beeble SwitchX 图像编辑和视频编辑工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: f3a6341d +translationFrom: tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 37f35e2e + "Beeble SwitchX: Video Edit": 1b7b59a4 +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Beeble SwitchX 工作流。如需了解该模型的用途及其最擅长的功能，请参阅 [Beeble SwitchX 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx)。 + + + + +## Beeble SwitchX: Image Edit + +Replace the background environment and relight your subject with a reference image. + +Beeble SwitchX Image Edit Workflow + + + + Open in Comfy Cloud + + + Download JSON or search "Beeble SwitchX: Image Edit" in Template Library + + + +### How It Works + +This workflow takes two input images: +- **Subject image**: your character or main subject (with background) +- **Reference environment**: the new scene, lighting, or style you want to apply + +The node generates an output where the subject is naturally composited into the new environment with proper lighting, shadows, and perspective. + +### Steps to Run + +1. **Upload subject image**: use the first **LoadImage** node to load your subject image (e.g., a person wearing headphones) +2. **Upload reference image**: use the second **LoadImage** node to load the target environment or style +3. **Enter your prompt**: describe the scene in the **BeebleSwitchXImageEdit** node +4. **Set resolution**: choose output resolution +5. **Adjust seed**: modify the seed for different results +6. **Click Queue**: press `Ctrl+Enter` to generate +7. **View results**: the edited image appears in **SaveImage**, and a masked cutout is saved separately + +### Node Parameters + +| Parameter | Description | +|---|---| +| `prompt` | Description of the scene and environment | +| `resolution` | Output resolution (e.g., 720p) | +| `seed` | Random seed for reproducible results | + +## Beeble SwitchX：视频编辑 + +对视频应用环境重新打光，同时保留原始运动和未遮罩区域。 + +Beeble SwitchX 视频编辑工作流 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Beeble SwitchX：视频编辑” + + + +### 工作原理 + +此工作流接收来源视频和参考图像，然后将参考光照和环境应用到视频中已遮罩的主体区域。未遮罩区域保留原始像素和运动。该工作流还会生成透明度蒙版，以便轻松合成。 + +### 运行步骤 + +1. **上传来源视频**：使用 **LoadVideo** 节点加载输入视频 +2. **上传参考图像**：使用 **LoadImage** 节点加载目标环境/风格 +3. **设置视频范围**：**Video Slice** 节点控制要处理的帧（起始、结束、包含） +4. **输入提示词**：在 **BeebleSwitchXVideoEdit** 节点中描述所需的环境和光照 +5. **设置分辨率**：选择输出分辨率 +6. **调整种子**：修改种子以获得不同结果 +7. **点击队列**：按 `Ctrl+Enter` +8. **查看结果**：编辑后的视频已保存，并已生成单独的透明度蒙版视频，用于合成 + +### 输出 + +| 输出 | 描述 | +|---|---| +| **编辑后的视频** (`SaveVideo`) | 已对遮罩区域应用新环境/光照的最终视频 | +| **透明度蒙版** (`SaveVideo`) | 用于合成编辑区域的单独透明度视频 | diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image.mdx index 919242355..d77463505 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image.mdx @@ -1,79 +1,37 @@ --- -title: "Flux 1.1 Pro Ultra Image 合作伙伴节点 ComfyUI 官方示例工作流" -description: "本文将介绍在 ComfyUI 中使用 Flux 1.1 Pro Ultra Image 合作伙伴节点的相关功能" -sidebarTitle: "Flux 1.1 Pro Ultra Image" -translationSourceHash: e94b3136 +title: "Flux 1.1 Pro Ultra Image 合作伙伴节点 ComfyUI 官方工作流示例" +description: "本指南介绍如何在 ComfyUI 中使用 Flux 1.1 Pro Ultra Image 合作伙伴节点" +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 78a73961 translationFrom: tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": da585322 - "Flux 1.1 Pro Ultra Image Node Documentation": b697bde5 - "Flux 1.1 [pro] Text-to-Image Tutorial": 2c930ef2 - "Flux 1.1[pro] Image-to-Image Tutorial": 6b3cfbea --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; - -FLUX 1.1 Pro Ultra 是由 BlackForestLabs 推出的高性能 AI 图像生成工具，主打超高分辨率与高效生成能力。它支持高达 4MP（标准版的 4 倍）的超清画质，同时将单张图像生成时间控制在 10 秒以内，速度比同类高分辨率模型快 2.5 倍。 +FLUX 1.1 Pro Ultra 是由 BlackForestLabs 推出的高性能 AI 图像生成工具，主打超高分辨率与高效生成能力。它支持高达 4MP（标准版的 4 倍）的分辨率，同时将单张图像生成时间控制在 10 秒以内，速度比同类高分辨率模型快 2.5 倍。 该工具提供两种核心模式： - **Ultra 模式**：专为高分辨率需求设计，适合广告、电商等需要细节放大的场景，能精准还原提示词并保持生成速度。 -- **Raw 模式**：侧重自然真实感，优化人像肤色、光影及自然景观的细节，减少"AI 味"，适合摄影艺术和真实风格创作。 - -目前在 ComfyUI 中我们已经支持了 Flux 1.1 Pro Ultra Image 节点，在本篇文档中我们将涉及以下内容： -- Flux 1.1 Pro 文生图 -- Flux 1.1 Pro 图生图（Remix） - - - - -## Flux 1.1 Pro Ultra Image 节点文档 +- **Raw 模式**：侧重自然真实感，优化人像肤色、光影及自然景观的细节，减少“AI 味”，适合摄影艺术和真实风格创作。 -你可查阅下面的文档了解对应节点的详细参数设置 +## Flux 1.1 Pro Ultra Image 擅长什么 -- [Flux 1.1 Pro Ultra Image](/zh/built-in-nodes/partner-node/image/bfl/flux-1-1-pro-ultra-image) +- **超高分辨率**：生成高达 4MP 的图像，分辨率为标准版的 4 倍 +- **快速生成**：单张图像生成时间保持在 10 秒以内，速度比同类高分辨率模型快 2.5 倍 +- **高分辨率下的提示词精准度**：Ultra 模式在保持生成速度的同时精准还原提示词，适合广告和电商工作 +- **自然真实感**：Raw 模式优化人像肤色、光影和自然景观细节，减少“AI 味” +- **图生图混合（Remix）**：`image_prompt` 输入会将输入图像的特征融合到输出中，`image_prompt_strength` 控制混合比例 -## Flux 1.1 [pro] 文生图教程 +## 示例输出 -### 1. 工作流文件下载 - -请下载下面的文件，并拖入 ComfyUI 以加载对应的工作流 +使用 Flux 1.1 [pro] Ultra Image 节点进行文生图： ![Flux 1.1 pro 文生图工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_t2i.png) -### 2. 按步骤完成工作流的运行 - -![工作流步骤](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_t2i_step_guide.jpg) - -你可参考图片中的序号来完成最基础的工作流运行 - -1. (可选)在 `Flux 1.1 [pro] Ultra Image` 节点的 `prompt` 修改工作流的提示词 -2. （可选）修改 `raw` 参数为 `false`,可以让输出的图像更真实 -2. 点击 `Run` 按钮，或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter(回车)` 来执行图片的生成 -3. 等待 API 返回结果后，你可在`Save Image`节点中查看生成的图像, 对应的图像也会被保存至`ComfyUI/output/` 目录下 - -## Flux 1.1[pro] 图生图教程 - -当我们在节点输入中添加了 `image_prompt` 则对应输出结果将会融合输入图片特点进行混合（Remix） ，`image_prompt_strength` 的大小影响混合的比例:数值越大与输入图像越相似. - -### 1. 工作流文件下载 - -请下载下面的文件，并拖入 ComfyUI 以加载对应的工作流，或者在 **文生图工作流** 中紫色的节点上右键设置 `模式（mode）` 为 `总是（always）` 来启用 `image_prompt` 输入 - -![Flux 1.1 pro 图生图Remix](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_i2i.png) - -我们会将下面的图片作为输入： -![输入图片](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-3/text2image.png) - -### 2. 按步骤完成工作流的运行 +图生图混合（Remix），将输入图像的特征融合到输出中： -![工作流步骤](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_i2i_step_guide.jpg) +![Flux 1.1 pro 图生图（Remix）](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_i2i.png) -你可参考图片中的序号来完成最基础的工作流运行 -1. 在 `Load Image` 节点上点击 **Upload** 上传输入图像 -2. （可选）修改 `Flux 1.1 [pro] Ultra Image` 中的 `image_prompt_strength` 的大小，来改变混合的比例 -2. 点击 `Run` 按钮，或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter(回车)` 来执行图片的生成 -3. 等待 API 返回结果后，你可在`Save Image`节点中查看生成的图像, 对应的图像也会被保存至`ComfyUI/output/` 目录下 +## 在 ComfyUI 中使用 -下面是不同 `image_prompt_strength` 的输出结果对比 -![](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_image_prompt_strength.jpg) + +在 ComfyUI 中运行文生图和图生图（Remix）工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..0600ebccf --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image/workflow.mdx @@ -0,0 +1,67 @@ +--- +title: "在 ComfyUI 中运行 Flux 1.1 Pro Ultra Image 工作流" +description: "了解如何在 ComfyUI 中运行 Flux 1.1 Pro Ultra Image 文生图和图生图工作流，支持在本地或 Comfy Cloud 上运行" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 61f332fd +translationFrom: tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Flux 1.1 Pro Ultra Image 工作流。如需了解该模型的介绍及其最擅长的用途，请参阅 [Flux 1.1 Pro Ultra Image 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image)。 + + + + +## Flux 1.1 Pro Ultra Image 节点文档 + +有关详细的节点参数设置，请查看以下文档： + +- [Flux 1.1 Pro Ultra Image](/images/built-in-nodes/api_nodes/bfl/flux-1-1-pro-ultra-image.jpg) + +## Flux 1.1 [pro] 文生图教程 + +### 1. 下载工作流文件 + +下载以下文件并将其拖入 ComfyUI 以加载工作流： + +![Flux 1.1 pro 文生图工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_t2i.png) + +### 2. 完成工作流步骤 + +![工作流步骤](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_t2i_step_guide.jpg) + +按照编号步骤完成基础工作流： + +1. （可选）在 `Flux 1.1 [pro] Ultra Image` 节点中修改提示词 +2. （可选）将 `raw` 参数设置为 `false` 以获得更逼真的输出 +3. 点击 `Run` 或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 生成图像 +4. API 返回结果后，在 `保存图像` 节点中查看已生成的图像。图像将保存到 `ComfyUI/output/` 目录 + +## Flux 1.1[pro] 图生图教程 + +在节点输入中添加 `image_prompt` 后，输出将融合输入图像的特征（Remix）。`image_prompt_strength` 值会影响融合比例：数值越高，输出与输入图像越相似。 + +### 1. 下载工作流文件 + +下载以下文件并将其拖入 ComfyUI，或者在文生图工作流中右键点击紫色节点，将 `mode` 设置为 `always` 以启用 `image_prompt` 输入： + +![Flux 1.1 pro 图生图 Remix](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_i2i.png) + +我们将使用以下图像作为输入： +![输入图像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-3/text2image.png) + +### 2. 完成工作流步骤 + +![工作流步骤](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_i2i_step_guide.jpg) + +按照以下编号步骤操作： + +1. 点击 `加载图像` 节点上的 **上传** 按钮，上传您的输入图像 +2. （可选）在 `Flux 1.1 [pro] Ultra Image` 中调整 `image_prompt_strength`，以更改融合比例 +3. 点击 `Run` 或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 生成图像 +4. API 返回结果后，在 `保存图像` 节点中查看已生成的图像。图像将保存到 `ComfyUI/output/` 目录 + +以下是不同 `image_prompt_strength` 值下的输出对比： +![输出对比](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_1_pro_image_prompt_strength.jpg) \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..f42027e7b --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext/workflow.mdx @@ -0,0 +1,100 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Flux.1 Kontext 工作流" +description: "如何在本地或 Comfy Cloud 上，通过 ComfyUI 运行 Flux.1 Kontext 多图像输入、Kontext Pro 和 Kontext Max 图像编辑工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: a372f2ed +translationFrom: tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 7b028359 + "Flux.1 Kontext Multiple Image Input Workflow": 6cec4607 + "Flux.1 Kontext Pro Image Partner Nodes Workflow": 81b10dd9 + "Flux.1 Kontext Max Image Partner Nodes Workflow": df399d73 +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import PromptTechniques from "/snippets/zh/tutorials/flux/prompt-techniques.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Flux.1 Kontext 工作流。如需了解该模型是什么以及它的优势所在，请参阅 [Flux.1 Kontext 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext)。 + + + + +## Flux.1 Kontext 多图像输入工作流 + +我们最近已更新，现支持多图像输入工作流。使用新的 `Image Stitch`（图像拼接）节点，您可以将多张图像拼接为一张图像，并使用 Flux.1 Kontext 对其进行编辑。 + +### 1. 下载工作流文件 + +下方图像的 `metadata` 中包含工作流信息。请下载并将它们拖入 ComfyUI 以加载对应的工作流。 + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image 合作节点工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/multiple_image_input/multiple_image_input.png) + +下载以下图像作为输入，或使用您自己的图像： + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image 合作节点工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/multiple_image_input/girl.jpg) +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image 合作节点工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/multiple_image_input/dog.jpg) +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image 合作节点工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/multiple_image_input/sofa.jpg) + +### 2. 逐步完成工作流 + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image 合作节点工作流步骤](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_multiple_image_input_guide.jpg) + +您可以按照图像中的编号步骤来完成工作流： + +1. 在 `Load image`（加载图像）节点中上传提供的图像 +2. 修改 `Flux.1 Kontext Pro Image` 中的必要参数： + - `prompt`：输入您想要编辑的图像的提示词 + - `aspect_ratio`：设置原始图像的宽高比，必须介于 1:4 与 4:1 之间 + - `prompt_upsampling`：设置是否使用提示词上采样。如果启用，它将自动修改提示词以获得更丰富的结果，但结果不可复现 +3. 点击 `Run`（运行）按钮或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 执行图像编辑 +4. 等待 API 返回结果之后，您可以在 `Save Image`（保存图像）节点中查看编辑后的图像，相应的图像也会保存到 `ComfyUI/output/` 目录中 + + + 后续两个工作流仅在所使用的合作节点上有所不同。实际上，您只需在多图像输入工作流的基础上进行修改，没有显著差异 + + +## Flux.1 Kontext Pro Image 合作节点工作流 + +### 1. 工作流文件下载 + +下方图像的 `元数据` 中包含工作流信息。请下载并将其拖入 ComfyUI 中以加载对应的工作流。 + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image 合作节点工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_pro_image.png) + +下载下方的图像作为输入，或使用您自己的图像： + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image 合作节点工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_pro_image_input.png) + +### 2. 逐步完成工作流 + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image 合作节点工作流步骤](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_pro_image_step_guide.jpg) + +您可以按照图像中的编号步骤完成工作流： +1. 在 `Load Image` 节点中加载您想要编辑的图像 +2. （可选）在 `Flux.1 Kontext Pro Image` 中修改必要的参数 +3. 点击 `Run` 按钮或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 来执行图像编辑 +4. 等待 API 返回结果之后，您可以在 `Save Image` 节点中查看编辑后的图像，相应的图像也会保存到 `ComfyUI/output/` 目录中 + +## Flux.1 Kontext Max Image 合作节点工作流 + +### 1. 下载工作流文件 + +下方图像的 `metadata` 中包含工作流信息。请下载后将其拖入 ComfyUI，以加载对应的工作流。 + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Max Image 合作节点工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_max_image.png) + +下载下方图像作为输入，或使用您自己的图像进行演示： + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Max Image 合作节点工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_max_image_input.png) + +### 2. 逐步完成工作流 + +![ComfyUI Flux.1 Kontext Max Image 合作节点工作流步骤](/images/tutorial/api_nodes/bfl/flux_1_kontext_max_image_step_guide.jpg) + +您可以按照图像中的编号步骤完成工作流： +1. 在 `Load Image` 节点中加载您要编辑的图像 +2. （可选）在 `Flux.1 Kontext Max Image` 中修改必要参数 +3. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 执行图像编辑 +4. 等待 API 返回结果之后，您可以在 `Save Image` 节点中查看编辑后的图像，对应的图像也会保存到 `ComfyUI/output/` 目录中 + + diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video.mdx index afba04bc3..af53e5422 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video.mdx @@ -1,28 +1,16 @@ --- title: "Flux 3 Video：支持原生音频的 AI 视频生成" description: "使用 ComfyUI 中的 Flux 3，从文本或图像生成带有同步音频的视频，单次生成时长最长可达 20 秒" -sidebarTitle: "Flux 3 Video" -translationSourceHash: 749c12ff +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: bb71d654 translationFrom: tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": ea8c8439 - "Key capabilities": 45f4ecec - "FLUX 3 text-to-video workflow": 6dd2a92e - "FLUX 3 image-to-video workflow": 6aca63dc - "Get started": 68ece7f1 --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; +Flux 3 是 Black Forest Labs 的多模态基础模型，于 2026 年 7 月 23 日发布，目前处于早期访问阶段。它在基于 Self-Flow 构建的统一架构中联合学习图像、视频和音频。Self-Flow 是他们在同一模型中实现多模态生成与理解对齐的方法。Flux 3 不会孤立地处理每种模态，而是学习对世界的共享表征：物体如何保持在一起、事物如何运动、事件如何发出声音。随着早期访问的推进，其功能和限制可能会发生变化。 -FLUX 3 是 Black Forest Labs 的多模态基础模型，于 2026 年 7 月 23 日发布，目前处于早期访问阶段。它在基于 Self-Flow 构建的统一架构中联合学习图像、视频和音频。Self-Flow 是他们在同一模型中实现多模态生成与理解对齐的方法。FLUX 3 不会孤立地处理每种模态，而是学习对世界的共享表征：物体如何保持在一起、事物如何运动、事件如何发出声音。随着早期访问的推进，其功能和限制可能会发生变化。 +在视频方面，Flux 3 可在单次生成中创建高度多样化的视频片段，并原生带有最长 20 秒的音频。所有输出均包含同步生成的音频，包括环境声音、语音和效果音。它支持文生视频和图生视频生成，提供多镜头输出，可将单个片段串联成更长的序列，并支持灵活的宽高比。 -在视频方面，FLUX 3 可在单次生成中创建高度多样化的视频片段，并原生带有最长 20 秒的音频。所有输出均包含同步生成的音频，包括环境声音、语音和效果音。它支持文生视频和图生视频生成，提供多镜头输出，可将单个片段串联成更长的序列，并支持灵活的宽高比。 - - - - -## 主要功能 +## Flux 3 Video 的优势 - **原生音频**：每个视频都附带同步音频，包括环境音、语音和音效 - **最长 20 秒**：单次生成即可产出长片段 @@ -30,51 +18,18 @@ FLUX 3 是 Black Forest Labs 的多模态基础模型，于 2026 年 7 月 23 - **灵活格式**：支持 720p 或 1080p 分辨率、24fps，以及 9:16 到 21:9 的宽高比 - **多镜头输出**：将单个片段串联成更长的序列，以支持更长的叙事 -## FLUX 3 文生视频工作流 +## 示例输出 -仅凭一条文本提示词即可生成完整视频。FLUX 3 将自然语言扩展为包含同步音频、运动与物理效果的完整场景，无需参考图像或复杂设置。 +通过单条提示词进行文生视频生成，包含同步音频、运动和物理效果： - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“FLUX 3 Video” - - - -## FLUX 3 图生视频工作流 - -根据文本提示和起始帧图像生成完整视频。FLUX 3 会自动将你的描述扩展为连贯的场景，并生成同步的音频、运动和物理效果。 +从起始帧和文本提示词进行图生视频生成： - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“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 - - -
- -![FLUX 3 图生视频输入](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/space_caravan.png) - -## 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` + +在本地或 Comfy Cloud 上，在 ComfyUI 中运行文生视频和图生视频工作流 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..4ce633eff --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video/workflow.mdx @@ -0,0 +1,64 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Flux 3 视频工作流" +description: "如何通过 ComfyUI 在本机或 Comfy Cloud 上运行 Flux 3 文生视频和图生视频工作流。" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 86eb77df +translationFrom: tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Flux 3 视频工作流。如需了解该模型是什么以及它最擅长什么，请参阅 [Flux 3 视频概览](/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-3-video)。 + + + + +## Flux 3 文生视频工作流 + +仅凭一个文本提示词即可生成完整视频。Flux 3 将自然语言扩展为包含同步音频、运动和物理效果的完整场景，无需参考图像或复杂设置。 + + + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“FLUX 3 Video” + + + +## Flux 3 图生视频工作流 + +通过文本提示词和起始帧图像生成完整视频。Flux 3 会自动将你的描述扩展为带有同步音频、运动和物理效果的连贯场景。 + + + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“FLUX 3 Video” + + + +
+输入素材 + +下载此示例输入图像以尝试该工作流： + + + + 下载示例输入图像 + + +
+ +![Flux 3 图生视频输入图像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/space_caravan.png) + +## 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。 - - +## FLUX Video Upscale 的优势 -## 主要功能 +- **放大至 4K**：通过单次 API 调用将视频分辨率提升至 1080p、2K 或 4K +- **两种模式**：精确模式原样保留来源；创意模式可恢复并创造精细细节 +- **保留音频**：输出会保留来源片段的音频轨道 +- **最长 20 秒**：可接受最长 20 秒、来源分辨率最高 2560x1440 的片段 -- **放大至 4K**：通过单次 API 调用即可将视频分辨率提升至 1080p、2K 或 4K -- **两种模式**：精确模式原样保留来源；创意模式则恢复并创造精细细节 -- **保留音频**：输出会保留来源视频片段的音轨 -- **最长 20 秒**：可接受最长 20 秒、来源分辨率最高 2560x1440 的视频片段 +## 示例输出 -## FLUX Video Upscale 工作流 - -放大现有视频片段：加载视频，选择模式和放大倍数，然后运行。该工作流使用 FLUX Video Upscale 合作伙伴节点，通过 Black Forest Labs API 处理视频片段。 +放大现有片段，同时保留其宽高比和音频轨道： - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“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 **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` + +在 ComfyUI 中运行视频放大工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-video-upscale/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-video-upscale/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..965397170 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-video-upscale/workflow.mdx @@ -0,0 +1,74 @@ +--- +title: "在 ComfyUI 中运行 Flux 视频放大工作流" +description: "如何在本机或 Comfy Cloud 上运行 ComfyUI 中的 Flux 视频放大工作流" +sidebarTitle: "工作流" +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/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 FLUX Video Upscale 工作流。有关该模型的用途及其擅长之处，请参阅 [FLUX Video Upscale 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-video-upscale)。 + + + + +## FLUX 视频放大工作流 + +放大现有视频片段：加载视频，选择模式和放大倍数，然后运行。该工作流使用 FLUX Video Upscale 合作伙伴节点，通过 Black Forest Labs API 处理该片段。 + + + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“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 - - +- **图片背景移除**：自动移除图片的背景，并以透明背景返回结果 +- **视频背景移除**：将视频背景替换为你选择的纯色，或输出带透明度的视频 +- **视频绿幕**：应用专业的色度键绿幕或蓝幕效果，预设包括 broadcast_green、chroma_green 和 blue_screen +- **视频背景替换**：将视频背景替换为自定义图片或其他视频 +- **短视频支持**：视频背景处理可接受最长 60 秒的输入视频 -### Bria：移除图片背景 {#utility_bria_remove_image_background} +## 示例输出 -上传一张图片，使用 Bria API 自动移除其背景。结果将返回为带透明背景的图片。 +图片背景移除，以透明背景返回主体： -Bria：移除图片背景工作流预览 +![Bria：移除图片背景的示例输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/utility_bria_remove_image_background.png) - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Bria: Remove Image Background" - - +## 在 ComfyUI 中使用 -**输入材料** - -将以下文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： - - - - `LoadImage` 节点 26 · `denim_girl.png` - - - -
- 输入图片 - Bria：移除图片背景的示例输出 -
- -## 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。 - -Bria：移除视频背景工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Bria: Remove Video Background" - - - -**输入材料** - -将以下文件上传到对应的 `LoadVideo` 节点： - - - - `LoadVideo` 节点 4 · `spear_warrior.mp4` - - - -### Bria：移除视频背景（透明） {#api_bria_remove_video_background_transparent} - -移除视频背景并输出为透明背景视频。 - -Bria：移除视频背景（透明）工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Bria: Remove Video Background (Transparent)" - - - -**输入材料** - -将以下文件上传到对应的 `LoadVideo` 节点： - - - - `LoadVideo` 节点 5 · `ad_video_demo.mp4` - - - -### Bria：视频绿幕 {#api_bria_video_green_screen} - -为视频应用专业的色度键绿幕或蓝幕效果，提供多种预设选项，包括 broadcast_green、chroma_green 和 blue_screen。 - -Bria：视频绿幕工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Bria: Video Green Screen" - - - -**输入材料** - -将以下文件上传到对应的 `LoadVideo` 节点： - - - - `LoadVideo` 节点 5 · `investigator.mp4` - - - -### Bria：替换视频背景 {#api_bria_video_replace_background} - -将视频背景替换为自定义图片或其他视频。 - -Bria：替换视频背景工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Bria: Video Replace Background" - - - -**输入材料** - -将以下文件上传到对应的 `LoadVideo` 和 `LoadImage` 节点： - - - - `LoadVideo` 节点 4 · `stained_window_vintage_woman.mp4` - - - `LoadImage` 节点 8 · `gothic_hall_light_rays.png` - - - -
- gothic_hall_light_rays.png -
\ No newline at end of file + +在 ComfyUI 中本地运行或在 Comfy Cloud 上运行图片和视频背景移除、绿幕和背景替换工作流 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..d951a75fe --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal/workflow.mdx @@ -0,0 +1,156 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Bria 背景移除工作流" +description: "了解如何在 ComfyUI 中运行 Bria 图像和视频背景移除、绿幕和背景替换工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 919a7507 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bria/background-removal/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Bria 背景移除工作流。要了解这些模型是什么及其擅长领域，请参阅 [Bria 背景移除概述](/zh/tutorials/partner-nodes/bria/background-removal)。 + + + + +### Bria：移除图像背景 {#utility_bria_remove_image_background} + +上传图片即可通过 Bria API 自动移除背景。结果将以透明背景的图像形式返回。 + +Bria：移除图像背景工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Bria：移除图像背景" + + + +**输入素材** + +将此文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： + + + + `LoadImage` 节点 26 · `denim_girl.png` + + + +
+ 输入图像 + Bria：移除图像背景示例输出 +
+ +## 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。 + +Bria：移除视频背景工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Bria：移除视频背景" + + + +**输入素材** + +将此文件上传到对应的 `LoadVideo` 节点： + + + + `LoadVideo` 节点 4 · `spear_warrior.mp4` + + + +### Bria：移除视频背景（透明） {#api_bria_remove_video_background_transparent} + +移除视频的背景，并以透明方式输出。 + +Bria：移除视频背景（透明）工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Bria：移除视频背景（透明）" + + + +**输入素材** + +将此文件上传到对应的 `LoadVideo` 节点： + + + + `LoadVideo` 节点 5 · `ad_video_demo.mp4` + + + +### Bria：视频绿幕 {#api_bria_video_green_screen} + +为您的视频应用专业的色度键绿色或蓝色屏幕效果，并提供多种预设选项，包括 broadcast_green、chroma_green 和 blue_screen。 + +Bria：视频绿幕工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Bria：视频绿幕" + + + +**输入素材** + +将此文件上传到对应的 `LoadVideo` 节点： + + + + `LoadVideo` 节点 5 · `investigator.mp4` + + + +### Bria：视频替换背景 {#api_bria_video_replace_background} + +使用自定义图像或另一个视频替换视频的背景。 + +Bria：视频替换背景工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Bria：视频替换背景" + + + +**输入素材** + +将这些文件上传到对应的 `LoadVideo` 和 `LoadImage` 节点： + + + + `LoadVideo` 节点 4 · `stained_window_vintage_woman.mp4` + + + `LoadImage` 节点 8 · `gothic_hall_light_rays.png` + + + +
+ gothic_hall_light_rays.png +
\ 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：图像编辑 {#api_bria_image_edit} - -FIBO 通过结构化 JSON 控制光照、构图和相机设置，实现精准、可预测的图像编辑。 - -Bria：图像编辑工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索“Bria：图像编辑” - - - -**输入素材** - -将以下文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： - - - - `LoadImage` 节点 5 · `sunlit_rooftop_capture.png` - - - -
- 输入图像 - Bria：图像编辑示例输出 -
- -### 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。 - -Bria：图像外绘工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索“Bria：图像外绘” - - - -**输入素材** - -将以下文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： - - - - `LoadImage` 节点 11 · `baby_otter.png` - - - -
- 输入图像 -
- -## 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： + +![Bria：图像编辑示例输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_bria_image_edit.png) + +## 在 ComfyUI 中使用 + + +在 ComfyUI 中本地或通过 Comfy Cloud 运行图像编辑和图像外绘工作流 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/bria/fibo/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/bria/fibo/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..819f8be53 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/bria/fibo/workflow.mdx @@ -0,0 +1,74 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Bria FIBO Edit 工作流" +description: "如何运行 ComfyUI 中的 Bria FIBO Edit 图像编辑和图像外扩工作流，支持本地或 Comfy Cloud" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: aaceb283 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bria/fibo/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Bria FIBO Edit 工作流。如需了解该模型的用途及其擅长之处，请参阅 [Bria FIBO Edit 概览](/zh/tutorials/partner-nodes/bria/fibo)。 + + + + +### Bria：图像编辑 {#api_bria_image_edit} + +FIBO 通过结构化 JSON 控制光照、构图和相机设置，实现精确、可预测的图像编辑。 + +Bria：图像编辑工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Bria：图像编辑" + + + +**输入材料** + +将此文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： + + + + `LoadImage` 节点 5 · `sunlit_rooftop_capture.png` + + + +
+ 输入图像 + Bria：图像编辑示例输出 +
+ +### 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。 + +Bria：图像外扩工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Bria：图像外扩" + + + +**输入材料** + +将此文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： + + + + `LoadImage` 节点 11 · `baby_otter.png` + + + +
+ 输入图像 +
\ 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。 - - - - -### Bria：Eraser {#api_bria_eraser} - -从图像中移除特定对象或区域。遮罩区域会被擦除，并用周围的环境内容填充；遮罩之外的所有内容保持不变。 - -Bria：Eraser 工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Bria Eraser" - - - -**输入素材** - -将此文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： - - - - 下载示例输入图像 - - - -
- Bria：Eraser 输入图像 - Bria：Eraser 示例输出 -
- -**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。 - - -遮罩区域会完全根据周围环境重新生成，因此结果会无缝融合。遮罩是二值的：白色（255）标记要擦除的区域，其余位置为黑色（0），并且遮罩必须与图像的宽高比一致。若要获得更精确的结果，可使用自动分割遮罩（SAM 风格，如果可用）：API 的 `mask_type` 区分 `manual`（画笔绘制）和 `automatic`（算法生成）两种遮罩。 - - -### Bria：Expand Image {#api_bria_expand_image} - -将图像扩展到原始边界之外。原始图像保持原样；周围区域会生成与图像的光照、透视和纹理相匹配的内容。 - -Bria：Expand Image 工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Bria Expand Image" - - - -**输入素材** - -将此文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： - - - - 下载示例输入图像 - - - -
- Bria：Expand Image 输入图像 - Bria：Expand Image 示例输出 -
- -**使用方法** - -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`。 - - -节点上的 `prompt` 输出会显示实际使用的提示词：即你输入的内容，或该字段留空时由 Bria 自动生成的内容。如果目标宽高比与图像当前比例相同（例如 1:1 的图像设置为 `1:1`），则不会进行任何更改，图像将原样返回。画布区域限制为 5,000 x 5,000 像素。为获得最佳效果，请让主体保持在总画布面积的 15% 以上。 - - -### Bria：Generative Fill {#api_bria_genfill} - -根据提示词重新生成图像的特定区域。遮罩区域会被完全重新生成；遮罩之外的所有内容保持像素级不变。 - -Bria：Generative Fill 工作流预览 +## Bria 图像编辑的优势 - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Bria: Generative Fill" - - +- **对象移除**：Bria Eraser 擦除遮罩标记的对象或区域，并用周围环境内容填充，无需提示词 +- **图像扩展**：Bria Expand Image 在原始边界之外进行 outpaint，生成与图像光照、透视和纹理相匹配的周围环境 +- **生成式填充**：Bria Generative Fill 根据提示词重新生成遮罩区域，以艺术指导的方式将新内容融入场景 +- **像素级保留**：三种工作流都会让编辑区域之外的所有内容保持不变 -**输入素材** +## 示例输出 -将此文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： +使用 Bria Eraser 移除对象，并对擦除区域背后的背景进行 inpainting： - - - 下载示例输入图像 - - +![Bria：Eraser 示例输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Bria_Eraser.png) -
- Bria：Generative Fill 输入图像 - Bria：Generative Fill 示例输出 -
+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** +![Bria：Expand Image 示例输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Bria_Expand_Image.png) -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： - -遮罩触发的是生成式替换，而不是像素修饰：遮罩区域的含义是“重新生成此区域”，而不是“修饰此区域”。 - +![Bria：Generative Fill 示例输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Bria_GenFill.png) -## 开始使用 +## 在 ComfyUI 中使用 -1. 将 ComfyUI 更新到最新版本 -2. 打开模板库，搜索 `Bria Eraser`、`Bria Expand Image` 或 `Bria Generative Fill` \ No newline at end of file + +在 ComfyUI 中本地或通过 Comfy Cloud 运行 Eraser、Expand Image 和 Generative Fill 工作流 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/bria/image-editing/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/bria/image-editing/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..365e610cf --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/bria/image-editing/workflow.mdx @@ -0,0 +1,150 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Bria 图像编辑工作流" +description: "了解如何在 ComfyUI 中运行 Bria 橡皮擦、图像展开和生成填充工作流，既可在本地运行，也可在 Comfy Cloud 上运行" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 33b7da40 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bria/image-editing/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Bria 图像编辑工作流。有关这些模型的用途及其擅长场景，请参阅 [Bria 图像编辑概述](/zh/tutorials/partner-nodes/bria/image-editing)。 + +每个工作流都接收一张输入图像外加一个遮罩。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；如果您只看到 "Painter: Node 2.0 only"，请通过 **菜单 -> Nodes2.0** 启用 Nodes 2.0，或者改用[遮罩编辑器](https://docs.comfy.org/interface/maskeditor)来创建遮罩。 + + + + +### Bria：橡皮擦 {#api_bria_eraser} + +从图像中移除特定对象或区域。遮罩区域会被擦除并填充周围的内容；遮罩之外的部分保持不变。 + +Bria：橡皮擦工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Bria Eraser" + + + +**输入素材** + +将以下文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： + + + + 下载示例输入图像 + + + +
+ Bria：橡皮擦输入 + Bria：橡皮擦示例输出 +
+ +**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。 + + +遮罩区域会完全根据周围内容重新生成，因此结果会无缝融合。遮罩是二值的：白色（255）标记要擦除的区域，黑色（0）标记其他所有区域，并且遮罩必须与图像的宽高比一致。如需更精确的结果，可在可用时使用自动分割遮罩（SAM 风格）：API 的 `mask_type` 区分 `manual`（画笔绘制）和 `automatic`（算法生成）遮罩。 + + +### Bria：展开图像 {#api_bria_expand_image} + +将图像扩展到其原始边界之外。原始图像保持不变；周围区域会根据其光照、透视和纹理生成。 + +Bria：展开图像工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Bria Expand Image" + + + +**输入素材** + +将以下文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： + + + + 下载示例输入图像 + + + +
+ Bria：展开图像输入 + Bria：展开图像示例输出 +
+ +**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`。 + + +节点上的 `prompt` 输出会显示实际使用的提示词：即您输入的提示词，或当该字段为空时由 Bria 自动生成的提示词。如果目标宽高比等于图像当前的宽高比（例如将 1:1 图像设置为 `1:1`），则不会进行任何更改，图像将原样返回。画布区域限制为 5,000 x 5,000 像素。为获得最佳效果，请让主体占据整个画布区域的 15% 以上。 + + +### Bria：生成填充 {#api_bria_genfill} + +根据提示词重新生成图像的特定区域。遮罩区域会被完全重新生成；遮罩之外的所有内容保持像素级不变。 + +Bria：生成填充工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Bria: Generative Fill" + + + +**输入素材** + +将以下文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： + + + + 下载示例输入图像 + + + +
+ Bria：生成填充输入 + Bria：生成填充示例输出 +
+ +**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。 + + +遮罩触发的是生成式替换，而不是像素修饰：遮罩区域的含义是“重新生成此区域”，而不是“修饰此区域”。 + + +## 开始使用 + +1. 将 ComfyUI 更新到最新版本 +2. 前往模板库，搜索 `Bria Eraser`、`Bria Expand Image` 或 `Bria Generative Fill` \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0.mdx index 726634e98..197690106 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0.mdx @@ -1,163 +1,27 @@ --- title: "字节跳动 Seed Audio 1.0 - 通用音频生成" description: "使用 ComfyUI 中的 Seed Audio 1.0，通过单一提示词生成语音、音乐、音效以及多说话人对话，支持声音克隆、预设音色和角色驱动音频。" -sidebarTitle: "Seed Audio 1.0" -translationSourceHash: b3fda7bc +sidebarTitle: "概览" +translationSourceHash: f41b2644 translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 7d1fd38c - "Key capabilities": f5c9eb87 - "Available workflows": 64041352 - "How to use Seed Audio 1.0 in ComfyUI": 5630659b - "Get started": 1ae5cf45 --- - - - -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; - Seed Audio 1.0 是字节跳动的通用音频生成模型，现在作为 ComfyUI 的内置节点提供。与仅将文字读出的传统文本转语音系统不同，Seed Audio 理解完整的声音频谱：它可以仅凭一段文本提示生成语音、音乐、音效、环境氛围以及多说话人对话。 - - - -## 核心能力 +## Seed Audio 1.0 擅长什么 -- **多模态音频生成** — 通过一条提示词即可生成语音、音乐、音效和环境音频。描述你听到的声音，Seed Audio 即可生成 -- **语音克隆** — 从最多 3 个参考片段克隆语音（在提示词中标记为 `@Audio1`、`@Audio2`、`@Audio3`），支持多角色对话或连续旁白 -- **预设语音** — 无需参考片段，直接选用内置的 TTS 2.0 语音，即可获得可靠、高质量的旁白 -- **图像驱动语音** — 从角色图像中提取语音，使语气和风格与视觉主体相匹配 -- **精细控制** — 独立调节每次生成的语速、音调、响度和采样率 -- **多说话人对话** — 在提示词中直接命名角色，Seed Audio 自动处理语音分配、轮流发言和情感表达 -- **单次最长达 2 分钟** — 生成长音频片段，适用于旁白、播客片段、视频配音和声音设计 +- **多模态音频生成**：通过一条提示词生成语音、音乐、音效和环境音频。描述你听到的声音，Seed Audio 即可生成。 +- **语音克隆**：从最多 3 个参考片段克隆语音（在提示词中标记为 `@Audio1`、`@Audio2`、`@Audio3`），用于多角色对话或一致的旁白。 +- **预设语音**：无需参考片段，即可从内置 TTS 2.0 语音中选择，获得可靠、高质量的旁白。 +- **图像驱动语音**：从角色图像中提取语音，使语气和风格与视觉主体相匹配。 +- **精细控制**：独立调整每次生成的语速、音高、响度和采样率。 +- **多说话人对话**：在提示词中直接命名角色，Seed Audio 会自动处理声音分配、轮流发言和情感表达。 +- **单次最长 2 分钟**：生成适合旁白、播客片段、视频配音和声音设计的较长音频片段。 凭借这些能力，Seed Audio 1.0 可广泛应用于视频配音、多角色音频剧、产品演示、电子学习旁白、游戏音频原型制作和无障碍内容等场景。 -## 可用工作流 - -### Seed Audio 1.0：文本转音频 {#api_bytedance_seed_audio1_0_t2a} - -输入文本提示，生成包含语音、对话、背景音乐和音效的单一音频文件。 - -Seed Audio 1.0：文本转音频工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索"Seed Audio 1.0：文本转音频" - - - -### Seed Audio 1.0：文本 + 音频转音频 {#api_bytedance_seed_audio1_0_ta2a} - -上传参考音频片段并编写文本提示，将该语音克隆到新场景中。 - -Seed Audio 1.0：文本 + 音频转音频工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索"Seed Audio 1.0：文本 + 音频转音频" - - - -**输入材料** - -将该文件上传到对应的 `LoadAudio` 节点： - - - - `LoadAudio` 节点 8 · `seed_audio_ref_audio1.mp3` - - - -### Seed Audio 1.0：文本 + 图像转音频 {#api_bytedance_seed_audio1_0_ti2a} - -上传角色图像并编写文本提示，生成与视觉主体语音风格匹配的音频。 - -Seed Audio 1.0：文本 + 图像转音频工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索"Seed Audio 1.0：文本 + 图像转音频" - - - -**输入材料** - -将该文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： - - - - `LoadImage` 节点 6 · `girl_and_fish.png` - - - -
- girl_and_fish.png -
- -## 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 + +在 ComfyUI 中运行文生音频、语音克隆和图像驱动音频工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行。 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..cc27c91bf --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0/workflow.mdx @@ -0,0 +1,145 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Seed Audio 1.0 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行 Seed Audio 1.0 文生音频、语音克隆和图像驱动音频工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 83abb541 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 951ff768 + "Available workflows": 64041352 + "Get started": 1ae5cf45 +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Seed Audio 1.0 工作流。有关该模型的简介及其擅长之处，请参阅 [Seed Audio 1.0 概览](/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0)。 + + + + +## 可用工作流 + +### Seed Audio 1.0：文本转音频 {#api_bytedance_seed_audio1_0_t2a} + +输入文本提示词，在一个音频文件中生成语音、对话、背景音乐和声音效果。 + +Seed Audio 1.0: Text to Audio 工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Seed Audio 1.0: Text to Audio" + + + +### Seed Audio 1.0：文本 + 音频转音频 {#api_bytedance_seed_audio1_0_ta2a} + +上传参考音频片段，并输入文本提示词以将语音克隆到新场景中。 + +Seed Audio 1.0: Text + Audio to Audio 工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Seed Audio 1.0: Text + Audio to Audio" + + + +**输入素材** + +将此文件上传到匹配的 `LoadAudio` 节点： + + + + `LoadAudio` 节点 8 · `seed_audio_ref_audio1.mp3` + + + +### Seed Audio 1.0：文本 + 图像转音频 {#api_bytedance_seed_audio1_0_ti2a} + +上传角色图像，并输入文本提示词，以生成语音风格与视觉主体匹配的音频。 + +Seed Audio 1.0: Text + Image to Audio 工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Seed Audio 1.0: Text + Image to Audio" + + + +**输入素材** + +将此文件上传到匹配的 `LoadImage` 节点： + + + + `LoadImage` 节点 6 · `girl_and_fish.png` + + + +
+ girl_and_fish.png +
+ +## 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 真人支持封面](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/cover.png) **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。 - - - -## 视频教程 - -观看完整演示视频，了解真人验证流程，以及两套 Seedance 2.0 真人支持工作流如何端到端运行。 - - - -## 有哪些不同 - -- **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 - -## 如何在 ComfyUI 中进行验证 - -在 Seedance 2.0 生成中出现真人之前，需要先完成验证。该流程用于防止冒用与未经授权的肖像使用，由字节跳动侧提供并符合正在形成的 AI 透明度监管要求。整个流程由 ComfyUI 内的 **ByteDance Create Image/Video Asset** 节点驱动，你只需要短暂离开 ComfyUI，在手机或浏览器中完成活体检测即可。 - -![用于生成 Group ID 与 Asset ID 的 ByteDance Create Image/Video Asset 节点](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/create_asset_nodes.png) - -### 首次运行（需要验证） - -1. 在 ComfyUI 中，将 **ByteDance Create Image/Video Asset** 节点加入工作流并上传人物图片 -2. 运行工作流：ComfyUI 会返回字节跳动提供的验证链接 -3. 在手机或浏览器中打开链接，完成活体检测（通常少于 1 分钟） -4. 验证通过后返回 ComfyUI：节点输出将包含已验证的素材资产 - -#### 验证流程截图 - -**步骤 1：上传并运行以开启验证** - -![上传素材并点击运行，开启真人验证流程](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_1.png) - -**步骤 2：获取验证链接** - -![工作流运行生成验证链接](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_2.png) - -**步骤 3：在 H5 页面完成活体检测** - -![在 H5 页面调用摄像头完成活体检测](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_3.png) - -**步骤 4：回到 ComfyUI 并保存 ID（不额外消耗积分）** - -![验证完成后返回 ComfyUI，输出 Asset ID 和 Group ID 以供保存复用](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_4.png) - -验证通过后，该节点会输出两个 ID，供下游 Seedance 2.0 视频节点使用： - -- **Group ID**：代表已验证的人物。请保存它，以便后续复用同一人物身份而无需再次验证 -- **Asset ID**：代表本次上传的具体素材资产。将其连接到 Seedance 2.0 视频生成节点即可生成该人物的视频；也可以在多个工作流中复用 - -### 后续上传（无需验证） - -1. 在 ComfyUI 中使用 **ByteDance Create Image/Video Asset** 节点上传同一人物的新图片或视频 -2. 在节点中输入已保存的 **Group ID** -3. 运行后，字节跳动会将新素材的人脸特征与原始验证进行比对 -4. 若识别为同一人，新素材将自动激活并返回到 ComfyUI，可直接用于 Seedance 2.0 视频生成 - -#### 使用已存在的 Group ID 跳过验证 - -如果你已完成过一次验证，通常可以通过提供已有的 **Group ID** 来跳过活体检测步骤。如果字节跳动识别新图像为同一人，则验证被跳过。 - -![复用已有的 Group ID 以跳过活体验证（当人物匹配时）](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_5.png) - -## 可用工作流 - -ComfyUI 提供两套预置的 Seedance 2.0 真人模板。两者都会将 **ByteDance Create Image/Video Asset** 节点与 Seedance 2.0 视频生成节点串联起来，一次运行即可完成验证与生成。 - -### Seedance 2.0 真人参考生视频 - -使用已验证的人物肖像（可选额外参考图像、视频或音频）驱动 Seedance 2.0 生成保持真人身份一致的视频。 - -Seedance 2.0 Real Human R2V workflow preview - - - - 在 Comfy Cloud 中立即试用 Seedance 2.0 真人参考生视频工作流。 - - - 获取 Seedance 2.0 真人参考生视频工作流文件。 - - - -
-输入素材 - -下载此示例输入图像以试用该工作流： - - - - 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。 - -Seedance 2.0 Real Human FLF2V workflow preview - - - - 在 Comfy Cloud 中立即试用 Seedance 2.0 真人首尾帧视频工作流。 - - - 获取 Seedance 2.0 真人首尾帧视频工作流文件。 - - +## Seedance 2.0 真人支持的强项 -
-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 - - - 下载示例起始帧 - - - 下载示例结束帧 - - -
+ +在 ComfyUI 中运行参考生视频和首尾帧工作流，以及一次性活体验证流程，本地或 Comfy Cloud 均可 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..6b8b29028 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human/workflow.mdx @@ -0,0 +1,138 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Seedance 2.0 Real Human 工作流" +description: "了解如何在本地或 Comfy Cloud 上通过 ComfyUI 运行 Seedance 2.0 Real Human 参考生视频和首尾帧工作流，包括活体检测" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 0dedbd80 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 62ba646e + "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"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Seedance 2.0 Real Human 工作流。如需了解该模型的用途及其最擅长的功能，请参阅 [Seedance 2.0 Real Human 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human)。 + + + + +## Video guide + +Watch the full walkthrough covering verification and both Seedance 2.0 Real Human workflows end to end in ComfyUI. + + + +## ComfyUI 中验证的工作原理 + +在 Seedance 2.0 生成结果中出现任何真实人物之前，必须先完成验证。此验证可防止冒充他人和未经授权使用他人肖像，由字节跳动负责处理，符合新兴的 AI 透明度法规。整个流程由 ComfyUI 通过**字节跳动创建图像/视频资产**节点驱动：您只需短暂离开 ComfyUI，在手机或浏览器上完成活体检测即可。 + +![用于生成 Group ID 和 Asset ID 的字节跳动创建图像/视频资产节点](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/create_asset_nodes.png) + +### 首次运行（需要验证） + +1. 在 ComfyUI 中，将**字节跳动创建图像/视频资产**节点添加到您的工作流中，并上传一张肖像图像 +2. 运行工作流：ComfyUI 返回字节跳动提供的验证链接 +3. 在手机或浏览器中打开该链接，完成活体检测（不到 1 分钟） +4. 验证通过后，返回 ComfyUI：此时节点输出中包含已验证的资产 + +#### 验证流程截图 + +**第 1 步：上传并运行以开始验证** + +![上传您的肖像并运行以开始活体验证](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_1.png) + +**第 2 步：获取验证链接** + +![工作流运行后返回一个可在浏览器中打开的验证链接](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_2.png) + +**第 3 步：在 H5 页面中完成活体检测** + +![在 H5 验证页面中完成身份认证](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_3.png) + +**第 4 步：返回 ComfyUI 并保存 ID（无额外积分消耗）** + +![验证完成后，ComfyUI 输出 Asset ID 和 Group ID 以供保存复用](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_4.png) + +真实人物验证通过后，节点会提供两个 ID，您可以在下游的 Seedance 2.0 视频节点中使用： + +- **Group ID**：代表已验证的人物。请保存该 ID，以便之后无需重新验证即可复用同一身份 +- **Asset ID**：代表此特定图像。将其连接到 Seedance 2.0 视频生成节点，即可生成该已验证人物的视频；该 ID 可在多个工作流中复用 + +### 后续上传（无需验证） + +1. 在 ComfyUI 中，使用**字节跳动创建图像/视频资产**节点上传同一人物的新照片或视频 +2. 在节点中输入已保存的 **Group ID** +3. 运行时，字节跳动会将面部特征与原始验证进行比对 +4. 如果匹配，新资产将自动激活并返回给 ComfyUI，可直接用于 Seedance 2.0 视频生成 + +#### 使用现有 Group ID 跳过验证 + +如果您已完成一次验证，通常可以通过提供现有的 **Group ID** 来跳过同一人物新上传内容的活体检测步骤。如果字节跳动识别出新图像为同一人物，则会跳过验证。 + +![当人物匹配时，复用现有 Group ID 即可跳过活体验证](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/workflow_5.png) + +## 可用工作流 + +ComfyUI 提供了两个预置的 Seedance 2.0 Real Human 模板。这两个模板都将 **ByteDance Create Image/Video Asset** 节点接入 Seedance 2.0 视频生成节点，因此验证和生成在单次运行中即可完成。 + +### Seedance 2.0 Real Human 参考生视频 + +使用经过验证的人像（以及可选的额外参考图像、视频或音频）来驱动具有一致真人身份的 Seedance 2.0 视频。 + +Seedance 2.0 Real Human R2V 工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 上即刻体验 Seedance 2.0 Real Human 参考生视频工作流。 + + + 获取 Seedance 2.0 Real Human 参考生视频工作流文件。 + + + +
+输入素材 + +下载此示例输入图像以试用该工作流： + + + + 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。 + +Seedance 2.0 Real Human FLF2V 工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 上即刻体验 Seedance 2.0 Real Human 首尾帧视频工作流。 + + + 获取 Seedance 2.0 Real Human 首尾帧视频工作流文件。 + + + +
+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 + + +
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。 - - - -## 可用工作流 - -### 文生视频（T2V） - -仅使用文本提示生成视频，由 Seedance 2.0 处理场景、运动与节奏。 - -Seedance 2.0 文生视频工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 上立即体验文生视频工作流。 - - - 下载工作流 JSON。 - - - -### 参考生视频（R2V） - -使用参考图像、视频或音频来引导外观、运动与节奏，同时保持结果连贯。 - -Seedance 2.0 参考生视频工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 上立即体验参考生视频工作流。 - - - 下载工作流 JSON。 - - - -
-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） - -提供起始帧和结束帧，Seedance 2.0 将生成两者之间的运动与过渡。 - -Seedance 2.0 首尾帧视频工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 上立即体验首尾帧视频工作流。 - - - 下载工作流 JSON。 - - - -
-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。 - - -Seedance 2.0 Mini 与完整模型位于相同的 `Seedance 2.0` 定价线。查看 [Seedance 2.0 定价条目](/zh/tutorials/partner-nodes/pricing#字节跳动) 获取当前费率。 - - -### Seedance 2.0 Mini 文生视频 - -通过文本提示生成电影级视频，支持 AI 摄像机控制和跨场景的角色一致性。 - -Seedance 2.0 Mini 文生视频工作流预览 - - - - 立即在 Comfy Cloud 上体验 Mini 文生视频工作流。 - - - 下载工作流 JSON，或在模板库中搜索 "Seedance 2.0 Mini"。 - - - -### Seedance 2.0 Mini 参考生视频 - -通过两张参考图像（主体 + 场景）生成电影级视频，结合 AI 驱动的摄像机运动和角色一致性。 - -Seedance 2.0 Mini 参考生视频工作流预览 - - - - 立即在 Comfy Cloud 上体验 Mini 参考生视频工作流。 - - - 下载工作流 JSON，或在模板库中搜索 "Seedance 2.0 Mini"。 - - - 获取示例主体参考图像。 - - - 获取示例场景参考图像。 - - - -## 在 ComfyUI 中使用真人肖像与 AI 生成肖像进行 Seedance 2.0 视频生成 - -Seedance 2.0 **同时支持**以 **真人肖像** 与 **AI 生成肖像** 作为人物参考：前者指向真实人物的影像素材，后者是画面中的虚构角色（由 AI 生成、不对应现实某人）。你走哪一类，决定了是否需要字节跳动侧的**活体验证**与身份核验流程。 - -| | **AI 生成肖像** | **真人肖像** | -| --- | --- | --- | -| **指什么** | 画面表现的是 AI 合成的角色，不得对应任何可识别的自然人 | 使用真实自然人的人像 / 出镜素材 | -| **身份验证** | 不需要额外核验 | 需要完成一次字节跳动活体检测（通过 **ByteDance Create Image/Video Asset** 流程） | -| **工作流** | 任选标准 Seedance 2.0 工作流（T2V、R2V、FLF2V） | 使用带 **ByteDance Create Image/Video Asset** 节点的 Seedance 2.0 真人支持工作流 | - -### AI 生成肖像 - -![在 Seedance 2.0 工作流中使用 AI 生成肖像参考](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/virtual_portrait.png) - -把 Seedance 2.0 节点当作平时的视频生成节点用即可：上传你的 **AI 生成人物图**（或等价参考），接入节点照常生成。 - -提交后服务端会识别素材类型。**若被标记为「受保护的真人相关内容」**，节点会报错，此时应切换至下一节的**真人肖像**流程；识别为 AI 生成肖像并通过后，可直接作为参考使用，无需再办核验。 - -### 真人肖像 - -使用真人出镜素材时，请走 **真人支持** 工作流（须包含 **ByteDance Create Image/Video Asset** 节点）：真人肖像需要**一次**活体验证，用于防止冒用与未经授权使用他人肖像，并符合相关 AI 透明度监管要求。 - -**首次使用（必须完成核验）** - -1. 用 **ByteDance Create Image/Video Asset** 节点上传人像。 -2. 运行工作流，得到验证链接。 -3. 在手机或浏览器中打开链接，完成活体检测（通常约 30 秒内）。 -4. 核验通过后获得两个 ID： - - **Group ID**：代表已通过验证的这一位本人；后续上传同一人时请保留。 - - **Asset ID**：绑定当前这张人像，可直接接入视频生成，多次运行也可复用。 - -**同一真人再次换新图 / 视频（无需重复活体）** - -1. 上传该真人的新的照片或视频。 -2. 在 **ByteDance Create Image/Video Asset** 节点中填入已保存的 **Group ID**。 -3. 系统会比对新上传的人脸与首次核验记录；确认为同一人后，新素材会自动激活可用。 +## 在 ComfyUI 中使用 - - - 查看完整图文步骤、核验流程与真人工作流模板。 - - + +在 ComfyUI 中运行文生视频、参考生视频、首尾帧和 Seedance 2.0 Mini 工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..2ff44ce79 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0/workflow.mdx @@ -0,0 +1,191 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Seedance 2.0 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行 Seedance 2.0 文生视频、参考生视频、首尾帧和 Seedance 2.0 Mini 工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 7a833e0c +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 195797b2 + "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"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Seedance 2.0 工作流。如需了解该模型的用途及其优势，请参阅 [Seedance 2.0 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0)。 + + + + +## 可用工作流 + +### 文生视频 (T2V) + +根据文本提示词生成视频，由 Seedance 2.0 处理场景、运动和节奏。 + +Seedance 2.0 文生视频工作流预览 + + + + 立即在 Comfy Cloud 上试用文生视频工作流。 + + + 下载工作流 JSON。 + + + +### 参考生视频 (R2V) + +使用参考图像、视频或音频来引导外观、运动和节奏，同时保持结果连贯。 + +Seedance 2.0 参考生视频工作流预览 + + + + 立即在 Comfy Cloud 上试用参考生视频工作流。 + + + 下载工作流 JSON。 + + + +
+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) + +提供首帧和尾帧，Seedance 2.0 将生成两者之间的运动和过渡。 + +Seedance 2.0 首尾帧视频工作流预览 + + + + 立即在 Comfy Cloud 上试用首尾帧视频工作流。 + + + 下载工作流 JSON。 + + + +
+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。 + + +Seedance 2.0 Mini 与完整模型位于相同的 `Seedance 2.0` 定价档位。有关当前价格，请参阅 [Seedance 2.0 定价条目](/zh/tutorials/partner-nodes/pricing#字节跳动)。 + + +### Seedance 2.0 Mini 文生视频 + +通过文本提示生成电影感视频，支持 AI 相机控制和跨场景的一致角色生成。 + +Seedance 2.0 Mini 文生视频工作流预览 + + + + 立即在 Comfy Cloud 上试用 Mini 文生视频工作流。 + + + 下载工作流 JSON，或在模板库中搜索“Seedance 2.0 Mini”。 + + + +### Seedance 2.0 Mini 参考生视频 + +通过两个参考图像（主体 + 场景）生成电影感视频，具备 AI 驱动的相机运动和一致的角色生成。 + +Seedance 2.0 Mini 参考生视频工作流预览 + + + + 立即在 Comfy Cloud 上试用 Mini 参考生视频工作流。 + + + 下载工作流 JSON，或在模板库中搜索“Seedance 2.0 Mini”。 + + + 获取示例主体参考图像。 + + + 获取示例场景参考图像。 + + + +## 在 ComfyUI 中为 Seedance 2.0 使用真实人物与 AI 生成肖像 + +Seedance 2.0 **同时支持** **真实人物肖像**（您用作形象参考或上镜参考的真实人物图像）和 **AI 生成肖像**（由 AI 生成、不描绘特定真实个人的虚构屏幕角色）。您选择哪条路径决定了您是否需要字节跳动的**活体检测**和身份核验。 + +| | **AI 生成肖像** | **真实人物肖像** | +| --- | --- | --- | +| **含义** | 主体看起来像 AI 合成的角色；不得对应任何可识别的自然人 | 您使用真实人物的肖像或外观画面 | +| **身份验证** | 无需额外检查 | 一次性字节跳动活体检测（通过 **ByteDance Create Image/Video Asset**） | +| **工作流** | 任意标准 Seedance 2.0 工作流（T2V、R2V、FLF2V） | Seedance 2.0 Real Human 工作流，搭配 **ByteDance Create Image/Video Asset** 节点 | + +### AI 生成肖像 + +![Seedance 2.0 工作流中的 AI 生成肖像参考](/images/tutorial/api_nodes/bytedance/seedance2_0/virtual_portrait.png) + +像使用任何其他生成器一样使用 Seedance 2.0 节点：上传您的 **AI 生成角色图像**（或等效参考），将其连接好，然后运行。 + +提交之后，服务会对资产进行分类。**如果它被标记为受保护的真实人物相关内容**，节点会返回错误：请切换到下方的 **真实人物肖像** 工作流。一旦后端将其视为 AI 肖像并且检查通过，您就可以直接将其用作参考，无需额外的验证步骤。 + +### 真实人物肖像 + +使用 **Real Human** 工作流（需要 **ByteDance Create Image/Video Asset**）：真人形象需要 **一次** 活体检测，以防止冒充和未经授权使用他人形象，并满足不断演进的 AI 透明度要求。 + +**首次使用（需要验证）** + +1. 通过 **ByteDance Create Image/Video Asset** 上传肖像图像。 +2. 运行工作流：将生成一个验证链接。 +3. 在手机或浏览器中打开该链接并完成活体检测（通常约 30 秒内）。 +4. 验证成功之后，您会收到两个 ID： + - **Group ID**：对应已通过验证的个人；再次上传同一人时请保留该 ID。 + - **Asset ID**：绑定到此肖像；将其连接起来用于视频生成，并可在多次运行中重复使用。 + +**同一人的新照片或新视频（无需重复活体检测）** + +1. 上传该人的新照片或视频。 +2. 在 **ByteDance Create Image/Video Asset** 节点中输入已保存的 **Group ID**。 +3. 系统会将新的人脸数据与原始验证记录进行比较；匹配时，新资产会自动激活。 + + + + 完整指南、验证流程以及 Real Human 工作流模板。 + + diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5.mdx index 9c788b10e..2e360d8ec 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5.mdx @@ -1,176 +1,36 @@ --- title: "Seedance 2.5：带音频的 AI 视频生成" description: "使用 ComfyUI 中的 Seedance 2.5 生成 30 秒视频，支持同步音频、多模态参考控制与精确编辑" -sidebarTitle: "Seedance 2.5" -translationSourceHash: 491ca89c +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 7be9a4c5 translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": dc2235cc - "Key capabilities": fa1f654f - "Available workflows": 076944b5 - "Get started": 30f9b70a --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; Seedance 2.5 是字节跳动的新一代视频创作模型，于 2026 年 7 月 31 日发布。基于 Seedance 2.0 的统一多模态音视频联合生成架构，它将焦点从生成单个片段转向完成完整的创意作品，在长篇叙事、多模态参考和编辑方面取得了重大突破。 该模型单次即可生成长达 30 秒的高质量音视频，镜头转换与场景切换得到改进，在较长视频中具有更强的连贯性。它支持多轮扩展，创作者可以构建具有一致视听语言的多分钟内容，一次生成即可将完整故事生动呈现。图像、音频和动态质量均较上一代有所提升，呈现出更自然、更精致的视觉效果。 - - +## Seedance 2.5 的优势 -## 关键能力 - -- **30秒生成**：单次生成即可输出高质量30秒音视频片段，并支持多轮扩展 +- **30 秒生成**：单次生成即可输出高质量 30 秒音视频片段，并支持多轮扩展 - **音视频同步**：视频与音频同步生成，包含对话和口型同步语音 -- **全面升级的多模态参考**：最多可接受30张参考图像、10个视频片段和10个音频片段，用于角色一致性、视觉风格和动作节奏控制 +- **全面升级的多模态参考**：最多可接受 30 张参考图像、10 个视频片段和 10 个音频片段，用于角色一致性、视觉风格和动作节奏控制 - **精准编辑**：提供时间戳级控制，可对视频和音频进行针对性编辑，并支持绿幕及基于参考的编辑 - **多轮扩展**：通过扩展片段构建数分钟内容，保持一致的视听语言 - **多场景适用**：适用于品牌宣传片、剧集、电商内容、产品展示和角色驱动的短剧 -## 可用工作流 - -### 文生视频（T2V） +## 示例输出 -根据文本提示生成一段 30 秒的电影感视频，并配备同步的声音和音乐。节点支持 480p、720p 和 1080p 输出分辨率。 +文生视频生成，可产出一段带有同步声音和音乐的 30 秒电影感片段： - - - 立即在 Comfy Cloud 上试用文生视频工作流。 - - - 下载工作流 JSON。 - - - -该工作流还提供专门的 1080p 版本： - - - - 立即在 Comfy Cloud 上试用 1080p 文生视频工作流。 - - - 下载工作流 JSON。 - - - -### 图生视频（I2V） - -将单张图片动画为一段 1080p 视频片段，并配备同步的声音、音乐和对话。工作流支持最长 30 秒、任意宽高比的片段，输入为单张图片。 +图生视频生成，可将单张图像动画为一段带有声音、音乐和对话的 1080p 片段： - - - 立即在 Comfy Cloud 上试用图生视频工作流。 - - - 下载工作流 JSON。 - - - -
-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。 - -Seedance 2.5 首尾帧视频工作流预览 - - - - 立即在 Comfy Cloud 上试用首尾帧视频工作流。 - - - 下载工作流 JSON。 - - - -
-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。 - -Seedance 2.5 参考生视频工作流预览 - - - - 立即在 Comfy Cloud 上试用参考生视频工作流。 - - - 下载工作流 JSON。 - - - -
-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。 - -Seedance 2.5 视频编辑工作流预览 - - - - 立即在 Comfy Cloud 上试用视频编辑工作流。 - - - 下载工作流 JSON。 - - - -
-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` + +在 ComfyUI 中运行文生视频、图生视频、首尾帧、参考生视频和视频编辑工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..5bbbad152 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5/workflow.mdx @@ -0,0 +1,158 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Seedance 2.5 工作流" +description: "如何在 ComfyUI（本地或 Comfy Cloud）中运行 Seedance 2.5 文生视频、图生视频、首尾帧、参考生视频和视频编辑工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 6996dd8f +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": abaf375e + "Available workflows": 076944b5 + "Get started": 30f9b70a +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +# 简介 + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Seedance 2.5 工作流。要了解该模型是什么及其最擅长的用途，请参阅 [Seedance 2.5 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-5)。 + + + + +## 可用工作流 + +### 文生视频（T2V） + +根据文本提示生成一段 30 秒的电影级视频，并配有同步的声音和音乐。该节点支持 480p、720p 和 1080p 输出分辨率。 + + + + + + 立即在 Comfy Cloud 上体验文生视频工作流。 + + + 下载工作流 JSON 文件。 + + + +该工作流还提供专用的 1080p 版本： + + + + 立即在 Comfy Cloud 上体验 1080p 文生视频工作流。 + + + 下载工作流 JSON 文件。 + +### 图生视频 (I2V) + +将单张图像动画化为 1080p 视频片段，并带有同步的声音、音乐和对话。该工作流支持任意宽高比下最长 30 秒的片段，并以单张图像作为输入。 + + + + + + 在 Comfy Cloud 上立即尝试图生视频工作流。 + + + 下载工作流 JSON。 + + + +
+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。 + +Seedance 2.5 FLF2V 工作流预览 + + + + 立即在 Comfy Cloud 上尝试首尾帧视频工作流。 + + + 下载工作流 JSON。 + + + +
+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。 + +Seedance 2.5 参考生视频工作流预览 + + + + 立即在 Comfy Cloud 上试用参考生视频工作流。 + + + 下载工作流 JSON。 + + + +
+输入素材 + +下载此示例输入图像以试用该工作流： + + + + 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。 + +Seedance 2.5 视频编辑工作流预览 + + + + 立即在 Comfy Cloud 上试用视频编辑工作流。 + + + 下载工作流 JSON。 + + + +
+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 + + +
+ +## 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。 - - - -## Seedream 5.0 lite 新特性 +## Seedream 5.0 Lite 的优势 - **联网检索**：模型在生成过程中从实时网络数据中获取信息，使创作能够与现实世界的趋势、当前事件和最新知识相关联 - **更智能的指令跟随**：更可靠地处理复杂的多步骤指令提示。多图像输入、局部编辑指令和批量风格请求都能更接近预期输出 - **更强的一致性**：角色身份、产品外观、风格和光线在一组生成的图像中保持得更好 - **更深的世界知识**：扩展的知识库使模型适用于技术插图、教育图表和知识密集型创意工作 -## Seedream 5.0 lite 图像编辑工作流 - -Seedream 5.0 Lite 图像编辑工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Seedream 5.0 lite" - - - -
-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 - - -
+## 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： ![指令跟随示例 1](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/9a770e2a-c0ed-4253-bd60-14c5beff150d_2048x2048.png) *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。* -![指令跟随示例 2](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/6ec0976b-1cb0-45e0-a657-ab97efd4d915_2048x2048.png) -*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： ![风格迁移示例](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/dc08a07e-edf1-4864-b6a6-5a7b17b78cfa_1920x1080.png) *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 - -![设计一致性](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/cc7b80ef-418c-4376-95e2-38c9110c6456_1920x1080.png) -*参考图 2 的设计和布局风格，相应地调整图 1 的风格。* - -![角色合并](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/22d1fa08-17f3-4113-86ee-ca0a324cbb3b_1920x1080.png) -*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。* - -![多参考合成](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/2d690f6d-fa30-4152-9dc4-c09341c4e887_1920x1080.png) -*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： ![产品一致性](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/585cf84d-afe0-4277-b08a-7a0cddbd6a54_1620x1080.png) *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 - -Seedream 5.0 Lite 文生图工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Seedream 5.0 lite" - - - -### 世界知识展示 +知识密集型文生图生成： ![重力信息图](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/fac37b40-faaa-4360-b449-08da38322186_2562x1440.png) *解释重力的像素艺术信息图，以清晰的 16 位风格渲染，深海军蓝/炭灰色背景，配以大胆的电影感色调。* -![大爆炸信息图](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/39e35082-3b26-41df-8e09-5cc1841d94c6_2562x1440.png) -*解释大爆炸和恐龙时代的漫画风格信息图，采用深绯红与墨黑色背景，配以大胆的漫画色调。* - -## 开始使用 +## 在 ComfyUI 中使用 -1. 将 ComfyUI 更新到最新版本（0.15.0+） -2. 进入模板库，搜索 `Seedream 5.0 lite` + +在 ComfyUI 中运行图像编辑和文生图工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..0a1b761ee --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite/workflow.mdx @@ -0,0 +1,98 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Seedream 5.0 Lite 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中本地或通过 Comfy Cloud 运行 Seedream 5.0 Lite 图像编辑和文生图工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 2edc3fee +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 9170a74e + "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"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Seedream 5.0 Lite 工作流。有关该模型的介绍及其擅长领域，请参阅 [Seedream 5.0 Lite 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite)。 + + + + +## Seedream 5.0 lite 图像编辑工作流 + +Seedream 5.0 Lite 图像编辑工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Seedream 5.0 lite" + + + +
+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 + + + 下载示例风格参考 + + +
+ +### 图像编辑展示 + +![指令跟随示例 1](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/9a770e2a-c0ed-4253-bd60-14c5beff150d_2048x2048.png) +*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。* + +![指令跟随示例 2](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/6ec0976b-1cb0-45e0-a657-ab97efd4d915_2048x2048.png) +*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"。* + +![风格迁移示例](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/dc08a07e-edf1-4864-b6a6-5a7b17b78cfa_1920x1080.png) +*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 + +![设计一致性](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/cc7b80ef-418c-4376-95e2-38c9110c6456_1920x1080.png) +*参考图 2 的设计和布局风格，并相应调整图 1 的风格。* + +![角色合并](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/22d1fa08-17f3-4113-86ee-ca0a324cbb3b_1920x1080.png) +*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。* + +![多参考组合](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/2d690f6d-fa30-4152-9dc4-c09341c4e887_1920x1080.png) +*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。* + +![产品一致性](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/585cf84d-afe0-4277-b08a-7a0cddbd6a54_1620x1080.png) +*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 + +Seedream 5.0 Lite 文生图工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Seedream 5.0 lite” + + + +### 世界知识展示 + +![引力信息图](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/fac37b40-faaa-4360-b449-08da38322186_2562x1440.png) +*用于解释引力的像素风信息图，以清晰的 16 位风格呈现，采用深海军蓝/炭黑背景和醒目的电影感色调。* + +![大爆炸信息图](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/39e35082-3b26-41df-8e09-5cc1841d94c6_2562x1440.png) +*漫画风格信息图，用于解释大爆炸与恐龙时代，采用深绯红和墨黑色背景，搭配大胆的漫画色调。* + +## 开始使用 + +1. 将 ComfyUI 更新到最新版本（0.15.0+） +2. 前往模板库，搜索 `Seedream 5.0 lite` diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro.mdx index 2ce30c41f..487d27219 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro.mdx @@ -1,121 +1,37 @@ --- title: "字节跳动 Seedream 5.0 Pro - 专业级 AI 图像生成" description: "在 ComfyUI 中使用 Seedream 5.0 Pro，生成高质量图像，具备更强的指令遵循能力、精确编辑和专业级输出" -sidebarTitle: "Seedream 5.0 Pro" -translationSourceHash: 3ac4c376 +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 0afc9aad translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 0b4a40d7 - "What sets Seedream 5.0 Pro apart": e1702d4b - "Seedream 5.0 Pro text-to-image workflow": 87df7263 - "Seedream 5.0 Pro image edit workflow": faaa6452 - "Seedream 5.0 Pro layer separation workflow": a6084e3e - "Get started": 709ac7fd --- - - - -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; - Seedream 5.0 Pro 是字节跳动推出的专业级图像生成模型，作为 Seedream 5.0 Lite 的能力更强的同类产品而构建。它为要求严苛的创意和生产工作流提供了更高的保真度、更精确的指令遵循能力以及更强的输出一致性。 - - - -## Seedream 5.0 Pro 的独特之处 - -- **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 - -## Seedream 5.0 Pro 文生图工作流 - -通过文本提示生成高质量图像，Seedream 5.0 Pro 负责处理构图、光照和细节。 - -Seedream 5.0 Pro 文生图工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索“Seedream 5.0 Pro” - - - -![Seedream 5.0 Pro 文本转图像预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Seedream5.0_Pro_T2I.png) - -## Seedream 5.0 Pro 图像编辑工作流 - -通过文本指令编辑现有图像：更改对象、交换风格、调整颜色或重新构图场景，同时保持原始结构不变。 - -Seedream 5.0 Pro Image Edit workflow preview - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Seedream 5.0 Pro" - - - -
-输入素材 - -下载此示例输入图像以尝试工作流： - - - - 下载示例输入图像 - - -
- -![Seedream 5.0 Pro 图像编辑输入](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/interior_college.png) - -![Seedream 5.0 Pro 图像编辑输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Seedream5.0_Pro_image_edit.png) - -## 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 -Seedream 5.0 Pro 图层分离工作流预览 +## 示例输出 - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“Seedream 5.0 Pro” - - +文生图生成，模型负责处理构图、光照和细节： -
-输入素材 +![Seedream 5.0 Pro 文生图示例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Seedream5.0_Pro_T2I.png) -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 图像编辑示例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Seedream5.0_Pro_image_edit.png) -![Seedream 5.0 Pro 图层分离预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/thumbnail/api_bytedance_seedream_5_0_layer_separation.png) +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： - -在 ComfyUI 编辑器中，使用该工作流时，请切换到 Nodes2.0 模式，点击 `Open Compositor` 即可查看和排列分离后的图层。 - +![Seedream 5.0 Pro 图层分离示例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/thumbnail/api_bytedance_seedream_5_0_layer_separation.png) -## 开始使用 +## 在 ComfyUI 中使用 -1. 将 ComfyUI 更新到最新版本（0.15.0 或更高） -2. 进入模板库，搜索 `Seedream 5.0 Pro` + +在 ComfyUI 中运行文生图、图像编辑和图层分离工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..1f413a079 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro/workflow.mdx @@ -0,0 +1,109 @@ +--- +title: "Seedream 5.0 Pro Workflows in ComfyUI" +description: "How to run Seedream 5.0 Pro text-to-image, image edit, and layer separation workflows in ComfyUI, locally or on Comfy Cloud" +sidebarTitle: "Workflow" +translationSourceHash: 248e20ac +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": b61ce690 + "Seedream 5.0 Pro text-to-image workflow": 87df7263 + "Seedream 5.0 Pro image edit workflow": faaa6452 + "Seedream 5.0 Pro layer separation workflow": a6084e3e + "Get started": 709ac7fd +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Seedream 5.0 Pro 工作流。要了解该模型的用途及其最擅长的任务，请参阅 [Seedream 5.0 Pro 概览](/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro)。 + + + + +## Seedream 5.0 Pro 文生图工作流 + +从文本提示词生成高质量图像，由 Seedream 5.0 Pro 负责构图、光照与细节。 + +Seedream 5.0 Pro 文生图工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Seedream 5.0 Pro” + + + +![Seedream 5.0 Pro 文生图预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Seedream5.0_Pro_T2I.png) + +## Seedream 5.0 Pro 图像编辑工作流 + +使用文本指令编辑现有图像。更改对象、切换样式、调整颜色或重新构图场景，同时保持原始结构不变。 + +Seedream 5.0 Pro 图像编辑工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON 或在模板库中搜索"Seedream 5.0 Pro" + + + +
+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 + + +
+ +![Seedream 5.0 Pro 图像编辑输入](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/interior_college.png) + +![Seedream 5.0 Pro 图像编辑输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Seedream5.0_Pro_image_edit.png) + +## 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。 + +Seedream 5.0 Pro 图层分离工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Seedream 5.0 Pro” + + + +
+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 + + +
+ +![Seedream 5.0 Pro 图层分离预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/thumbnail/api_bytedance_seedream_5_0_layer_separation.png) + + +在 ComfyUI 编辑器中使用此工作流时，请切换到 Nodes2.0 模式，并点击 `Open Compositor` 查看并排列分离后的图层。 + + +## 开始使用 + +1. 将 ComfyUI 更新到最新版本 (0.15.0+) +2. 前往模板库，搜索 `Seedream 5.0 Pro` diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube.mdx index 93d8f68bd..d40da6736 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube.mdx @@ -1,43 +1,25 @@ --- title: "在 ComfyUI 中使用字节跳动 vCube 视频增强" description: "使用 ComfyUI 中的字节跳动 vCube 对视频进行放大和修复：支持高达 8K 的超分辨率、伪影和噪波去除、颜色和清晰度增强以及帧插值" -sidebarTitle: "vCube 视频增强" -translationSourceHash: 397dfc47 +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: d73162a7 translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; - 字节跳动 vCube 是字节跳动推出的 AI 视频增强技术。它通过高达 8K 的超分辨率对低分辨率视频进行放大，同时去除压缩伪影和噪波、增强颜色和清晰度，并可选地进行帧插值以获得更高的帧率。 在 ComfyUI 中，字节跳动 vCube 视频增强节点接收视频，将其放大到目标分辨率预设，并恢复其质量。源视频分辨率必须不超过 2560x1440，输出大小由分辨率输入设置。 - - - -## 字节跳动 vCube 视频增强工作流 - -上传视频，选择目标分辨率和帧率，然后运行工作流即可获得放大并修复后的视频。 - - - - Run the video enhance workflow instantly on Comfy Cloud. - - - 下载工作流 JSON 文件以供本地使用。 - - -![字节跳动 vCube 视频增强工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_bytedance_vcube_video_enhance-1.webp) +## vCube 视频增强的优势 - - 获取此工作流的示例输入视频。 - +- **高达 8K 的超分辨率**：将低分辨率视频放大到 720P 至 8K 的输出预设，或自定义短边（128 到 4320 像素） +- **伪影和噪波去除**：在恢复视频质量的同时清除压缩伪影和噪波 +- **颜色和清晰度增强**：改善颜色和清晰度，呈现自然高清效果或更柔和的结果 +- **AI 帧插值**：将帧率提升到高于来源，最高 120 fps +- **场景感知预设**：针对 AI 生成的素材、常规视频、压缩的手机片段、带人脸的影视内容以及有划痕或闪烁的档案素材进行调优的模式 -### 节点选项 +## 在 ComfyUI 中使用 -- **场景预设**：针对内容进行调优，`aigc` 用于 AI 生成的素材，`common` 用于常规视频，`ugc` 用于压缩的手机片段，`short_series` 用于带人脸的短剧，`old_film` 用于有划痕或闪烁的档案素材。 -- **增强风格**：`hd` 呈现自然高清效果，或 `natural` 呈现更柔和的结果。 -- **分辨率**：从 720P 到 8K 的输出预设，`source` 保持来源尺寸，或自定义短边（128 到 4320 像素）。 -- **帧率**：`source`，或 24、25、30、48、50、60 和 120 fps。高于来源的帧率会启用 AI 帧插值；高于 30 fps 的帧率计费 2 倍，高于 60 fps 计费 4 倍。 -- **平滑度**：交付文件的 `low`、`medium` 或 `high` 比特率级别。 \ No newline at end of file + + 在 ComfyUI 中运行视频增强工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..e5b720ae0 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube/workflow.mdx @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 vCube 视频增强工作流" +description: "如何运行字节跳动 vCube 视频增强工作流：在 ComfyUI 中本地运行，或在 Comfy Cloud 上运行" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 9218511a +translationFrom: tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 vCube 视频增强工作流。有关该模型的用途及其擅长领域，请参阅 [vCube 视频增强概述](/zh/tutorials/partner-nodes/bytedance/vcube)。 + + + + +## 字节跳动 vCube 视频增强工作流 + +上传视频，选择目标分辨率和帧率，然后运行工作流即可获得放大并修复后的视频。 + + + + 立即在 Comfy Cloud 上运行视频增强工作流。 + + + 下载工作流 JSON 文件以供本地使用。 + + +![字节跳动 vCube 视频增强工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_bytedance_vcube_video_enhance-1.webp) + + + 获取此工作流的示例输入视频。 + + +### 节点选项 + +- **场景预设**：针对内容调优，`aigc` 适用于 AI 生成的素材，`common` 适用于常规视频，`ugc` 适用于压缩的手机片段，`short_series` 适用于有人物面孔的剧集，`old_film` 适用于有划痕或闪烁的档案素材 +- **增强风格**：`hd` 呈现自然的高清观感，`natural` 则带来更柔和的效果 +- **分辨率**：输出预设从 720P 到 8K；选择 `source` 可保留原始尺寸，也可自定义短边，范围为 128 到 4320 像素 +- **帧率**：可选 `source`，或 24、25、30、48、50、60 和 120 fps。高于来源的帧率会启用 AI 帧插值；高于 30 fps 的费用为 2 倍，高于 60 fps 为 4 倍 +- **平滑度**：输出文件的码率级别可选 `low`、`medium` 或 `high` \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash.mdx index 421832703..86fbe8d90 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash.mdx @@ -1,97 +1,23 @@ --- title: "Gemini Omni Flash：对话式视频生成" description: "通过合作节点在 ComfyUI 中使用 Google 的多模态视频模型 Gemini Omni Flash，以自然语言生成和编辑视频" -sidebarTitle: "Gemini Omni Flash" -translationSourceHash: 9a3c952e +sidebarTitle: "概览" +translationSourceHash: ba5de94e translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 3b6973dc - "What Gemini Omni Flash offers": d0140bc2 - "Workflows": 753af4cb - "Get started": 64517938 --- +Gemini Omni Flash 是 Google DeepMind 推出的高质量、经济高效的视频生成与对话式编辑模型。该模型作为 Gemini Omni 家族成员在 Google I/O 2026 上首次亮相，将 Gemini 的多模态推理能力与原生视频创建功能相结合，使开发者能够通过自然对话生成、编辑和重新混合视频。 -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; +## Gemini Omni Flash 擅长什么 -Gemini Omni Flash 是 Google DeepMind 推出的高质量、经济高效的视频生成与对话式编辑模型。该模型于 Google I/O 2026 作为 Gemini Omni 家族成员首次亮相，将 Gemini 的多模态推理能力与原生的视频创建功能结合，使开发者能够通过自然对话生成、编辑和重新混合视频。 - - - - -## Gemini Omni Flash 提供的功能 - -- **对话式视频编辑**：使用自然语言精炼和编辑视频：替换角色、重新布光、改变角度、添加或移除物体，同时保留原始音视频轨道 -- **多模态输入**：结合文本、图像和视频输入来引导生成。每次输出视频时原生生成同步音频 +- **对话式视频编辑**：使用自然语言完善和编辑视频：替换角色、重新布光、改变角度、添加或移除物体，同时保留原始音频和视频轨道 +- **多模态输入**：组合文本、图像和视频输入来引导生成。每次输出视频时原生生成同步音频 - **世界知识与模拟**：将物理理解与 Gemini 在历史、科学及文化背景方面的知识相结合，实现超越照片真实感的有意义叙事 -- **文本与动作同步**：直接在视频中渲染清晰文本和图形，使动态排版与屏幕上的运动同步 -- **定价**：每秒钟视频输出 $0.10，与 Veo 3.1 Fast 定价一致 - -## 工作流 - -### 文本转视频 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“Gemini Omni Flash” - - - -![Gemini Omni Flash 文本转视频工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_gemini_omni_flash_t2v-1.webp) - -根据自然语言提示生成电影级视频。将文本描述转换为具有世界感知的运动、光照和声音的视频输出。非常适合社交媒体内容创作、快速视频原型制作以及迭代式视觉叙事。 - -### 图像转视频 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“Gemini Omni Flash” - - - 获取此工作流的示例输入图像 - - - 获取第二张示例输入图像 - - - -![Gemini Omni Flash 图像转视频工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_gemini_omni_flash_i2v-1.webp) - -使用 Gemini Omni Flash 从两张图像生成视频。解释自然语言提示以控制时长和画面比例。非常适合制作简短品牌剪辑、动态社交媒体内容，以及通过对话式提示进行迭代视频编辑。 - -### 视频编辑 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“Gemini Omni Flash” - - - 获取此工作流的示例输入视频 - - - -![Gemini Omni Flash 视频编辑工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_gemini_omni_flash_video_edit-1.webp) - -使用 Gemini Omni Flash 以自然语言编辑视频。根据描述性指令将单个输入视频转换为经过编辑的输出。在提示中指定时长和画面比例。非常适合快速社交媒体混剪、电影场景调整以及迭代视频精修。 - -## 开始使用 +- **文本与动作同步**：直接在视频中渲染清晰易读的文本和图形，使动态排版与屏幕上的运动同步 +- **定价**：视频输出每秒 $0.10，与 Veo 3.1 Fast 定价一致 -1. 将 ComfyUI 更新到最新版本 -2. 双击画布，搜索“Gemini Omni Flash”节点 -3. 或者进入模板库，使用现成的工作流 -4. 选择与输入类型（文本、图像或视频）匹配的工作流 -5. 输入提示并生成 +## 在 ComfyUI 中使用 - -为获得最佳效果，可将 Gemini Omni Flash 与 Nano Banana 2 Lite 组合使用：先高速生成图像，再用 Gemini Omni Flash 将它们动画化为视频。 - + +在本地或 Comfy Cloud 上，通过 ComfyUI 运行文生视频、图生视频和视频编辑工作流 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..ad107d3c9 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash/workflow.mdx @@ -0,0 +1,86 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Gemini Omni Flash 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中本地或通过 Comfy Cloud 运行 Gemini Omni Flash 文生视频、图生视频和视频编辑工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 260a2e6d +translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": ab3ecc0a + "Workflows": 753af4cb + "Get started": 64517938 +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Gemini Omni Flash 工作流。要了解该模型是什么及其最擅长的用途，请参阅 [Gemini Omni Flash 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash)。 + + + + +## 工作流 + +### 文本转视频 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Gemini Omni Flash” + + + +![Gemini Omni Flash 文本转视频工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_gemini_omni_flash_t2v-1.webp) + +根据自然语言提示生成电影级视频。将文本描述变换为具备世界感知的运动、光照和声音的视频输出。非常适合社交媒体内容创作、快速视频原型设计和迭代式视觉叙事。 + +### 图像转视频 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Gemini Omni Flash” + + + 获取此工作流的示例输入图像 + + + 获取第二个示例输入图像 + + + +![Gemini Omni Flash 图像转视频工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_gemini_omni_flash_i2v-1.webp) + +使用 Gemini Omni Flash 从两张图像生成视频。理解自然语言提示以控制时长和宽高比。非常适合通过对话式提示创建品牌短视频片段、动态社交媒体内容及迭代式视频剪辑。 + +### 视频编辑 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Gemini Omni Flash” + + + 获取此工作流的示例输入视频 + + + +![Gemini Omni Flash 视频编辑工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_gemini_omni_flash_video_edit-1.webp) + +使用 Gemini Omni Flash 通过自然语言编辑视频。根据你的描述性指令，将单个输入视频变换为一个编辑后的输出。在提示中指定时长和宽高比。非常适合快速社交媒体混剪、电影级场景调整和迭代式视频精修。 + +## 开始使用 + +1. 将 ComfyUI 更新到最新版本 +2. 双击画布并搜索 “Gemini Omni Flash” 节点 +3. 或者前往模板库使用现成的工作流 +4. 选择与您的输入类型（文本、图像或视频）匹配的工作流 +5. 输入提示词并生成 + + +为了获得最佳效果，请将 Gemini Omni Flash 与 Nano Banana 2 Lite 组合使用：高速生成图像，然后使用 Gemini Omni Flash 将它们制作成视频动画。 + diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/google/gemini.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/google/gemini.mdx index dcd848d3e..07460ba43 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/google/gemini.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/google/gemini.mdx @@ -1,65 +1,22 @@ --- title: "Google Gemini 合作节点 ComfyUI 官方示例" description: "本文将介绍如何在 ComfyUI 中使用 Google Gemini 合作节点来完成对话功能" -sidebarTitle: "Google Gemini" -translationSourceHash: 7d5f184b +sidebarTitle: "概览" +translationSourceHash: f897482d translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/gemini.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; +Google Gemini 是 Google 推出的一款强大的 AI 模型，支持对话与文本生成功能。目前 ComfyUI 已集成 Google Gemini API，你可以直接在 ComfyUI 中使用相关节点来完成对话功能。 -Google Gemini 是 Google 推出的一款强大的 AI 模型，支持对话、文本生成等多种功能。目前 ComfyUI 已集成 Google Gemini API，你可以直接在 ComfyUI 中使用相关节点来完成对话功能。 +## Google Gemini 的优势 -本篇指南中，我们将引导你完成对应对话功能。 +- **对话与文本生成**：直接在 ComfyUI 工作流中与 Google 的多模态 AI 对话 +- **多模态推理**：利用 Gemini 的推理能力解读图像 +- **图像到提示词的解读**：官方模板自带一个提示词，可将你的图像转换为对应的绘图提示词 +- **多图像输入**：使用 `Batch Images` 在单次运行中发送多张图像，供 AI 解读 - - +## 在 ComfyUI 中使用 -### Google Gemini {#api_google_gemini} - -体验 Google 的多模态 AI 与 Gemini 的推理能力。 - -Google Gemini 工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Google Gemini" - - - -**输入材料** - -将此文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： - - - - `LoadImage` 节点 2 · `example.png` - - - -
- example.png -
- -### 按步骤完成工作流的执行 - -![OpenAI Chat 步骤指南](/images/tutorial/api_nodes/google/tripo_image_to_model_step_guide.jpg) - - -在对应模板中，我们构建了一个用于分析并生成角色提示词的提示词，用于将你的图像解读成对应的绘图提示词。 - - -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： -1. 在 `Load Image` 节点中加载需要 AI 解读的图像。 -2. （可选）如果需要，你可以修改 `Google Gemini` 中的提示词，从而让 AI 来执行特定任务。 -3. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 来执行对话。 -4. 等待 API 返回结果后，你可在 `Preview Any` 节点中查看对应 AI 返回的内容。 - -### 补充说明 - -- 目前文件输入节点 `Gemini Input Files` 需要先将文件上传至 `ComfyUI/input/` 目录下，此节点正在改进，我们会在更新后修改模板。 -- 工作流中提供了使用 `Batch Images` 来输入的示例。如果你有多张图像需要 AI 解读，可参考步骤图，使用右键将对应的节点模式设置为 `总是（Always）` 来启用。 \ No newline at end of file + +在 ComfyUI 中运行 Gemini 对话工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/google/gemini/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/google/gemini/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..d50ceaf2c --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/google/gemini/workflow.mdx @@ -0,0 +1,63 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Google Gemini 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行 Google Gemini 对话式工作流，无论是在本地还是 Comfy Cloud 上" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: ea650f72 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/gemini/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Google Gemini 工作流。如需了解该模型的用途及其最擅长的任务，请参阅 [Google Gemini 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/google/gemini)。 + + + + +## Google Gemini {#api_google_gemini} + +通过 Gemini 的推理能力，体验 Google 的多模态 AI。 + +Google Gemini 工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Google Gemini” + + + +**输入材料** + +将此文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： + + + + `LoadImage` 节点 2 · `example.png` + + + +
+ example.png +
+ +## 逐步完成工作流执行 + +![OpenAI Chat 步骤指南](/images/tutorial/api_nodes/google/tripo_image_to_model_step_guide.jpg) + + +在对应的模板中，我们内置了一个用于分析和生成角色提示词的提示词，可将您的图像解读为相应的绘画提示词。 + + +您可以参照图中的编号来完成基础的文生图工作流执行： +1. 在 `Load Image` 节点中，加载您需要 AI 解读的图像 +2. （可选）如有需要，您可以在 `Google Gemini` 中修改提示词，让 AI 执行特定任务 +3. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 执行对话。 +4. 等待 API 返回结果之后，您可以在 `Preview Any` 节点中查看 AI 返回的相应内容。 + +## 补充说明 + +- 目前，文件输入节点 `Gemini Input Files` 要求先将文件上传到 `ComfyUI/input/` 目录。此节点正在改进中，我们会在更新之后修改模板。 +- 该工作流提供了一个使用 `Batch Images` 进行输入的示例。如果您有多个图像需要 AI 解读，可以参考步骤图，使用右键将相应节点的模式设置为 `Always` 以启用它。 \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite.mdx index 17836fced..be3c5a5f4 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite.mdx @@ -1,25 +1,13 @@ --- title: "Nano Banana 2 Lite：快速 AI 图像生成" description: "使用 Nano Banana 2 Lite（ComfyUI 中的 Gemini 3.1 Flash-Lite Image 模型）以谷歌最快速度和最低成本生成图像" -sidebarTitle: "Nano Banana 2 Lite" -translationSourceHash: d614b089 +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: e8dc4ed0 translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 67f64409 - "What Nano Banana 2 Lite offers": 2a48a5c5 - "Workflows": bd676d83 - "Which model should you pick?": e04ecb03 - "Get started": 5a827068 --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; - Nano Banana 2 Lite 是 Google DeepMind 速度最快、成本效益最高的 Gemini Image 模型，专为快速构思和高吞吐量工作流而设计。该模型基于 `gemini-3.1-flash-lite-image`，可在约 4 秒内以每张 $0.041 的价格完成文生图，非常适合快速概念可视化、快速原型设计和迭代式设计探索。 - - - ## Nano Banana 2 Lite 的功能 - **超快生成**：文生图输出仅需 4 秒，专为交互式原型设计和快速视觉草拟而构建 @@ -28,59 +16,18 @@ Nano Banana 2 Lite 是 Google DeepMind 速度最快、成本效益最高的 Gemi - **图像内文本渲染**：将草稿文案和可读文本直接渲染到生成的图像中，用于本地化广告变体 - **可配置模型选择**：在同一节点中选择 Nano Banana 2 Lite、Nano Banana 2 和 Nano Banana Pro -## 工作流 - -### 文本转图像 - - - - 打开 Comfy Cloud - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索“Nano Banana 2 Lite” - - - -根据文本描述生成图像。无需文件输入 —— 只需输入提示词，工作流即可生成一张或多张已生成图像，并支持交错文本和图像输入。 - -![Nano Banana 2 Lite 文本转图像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_nano_banana_2_lite_t2i.png) - -### 图像编辑 - - - - 打开 Comfy Cloud - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索“Nano Banana 2 Lite” - - - 获取此工作流的示例输入图像 - - - -上传图片并提供文本指令进行编辑。工作流将生成原始结果和编辑结果的并排对比。 +## 示例输出 -
- Nano Banana 2 Lite 图像编辑 - 输入 - Nano Banana 2 Lite 图像编辑 - 输出 -
+使用单个提示词进行文生图： -## 如何选择模型 +![Nano Banana 2 Lite 文生图](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_nano_banana_2_lite_t2i.png) -| 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 +![Nano Banana 2 Lite 图像编辑 - 输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_nano_banana_2_lite_image_edit.png) -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 - -Nano Banana 2 Lite 可在现有的 Nano Banana 2 节点中使用。如果你有使用此节点的旧工作流，可以从模型版本下拉菜单中选择“Nano Banana 2 Lite”，而无需重建工作流。 - + +在 ComfyUI 中运行文生图和图像编辑工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行。 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..80a93790c --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite/workflow.mdx @@ -0,0 +1,76 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Nano Banana 2 Lite 工作流" +description: "如何在本地或 Comfy Cloud 上运行 ComfyUI 中的 Nano Banana 2 Lite 文生图和图像编辑工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 5ea4e514 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 0d88d874 + "Workflows": bd676d83 + "Which model should you pick?": e04ecb03 + "Get started": 5a827068 +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Nano Banana 2 Lite 工作流。要了解该模型是什么以及它的强项，请参阅 [Nano Banana 2 Lite 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite)。 + + + + +## 工作流 + +### 文生图 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Nano Banana 2 Lite” + + + +根据文本描述生成图像。无需文件输入，只需输入提示词，工作流即可生成一张或多张图像，并支持文本与图像交错输入。 + +![Nano Banana 2 Lite 文生图](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_nano_banana_2_lite_t2i.png) + +### 图像编辑 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Nano Banana 2 Lite” + + + 获取此工作流的示例输入图像 + + + +上传图片并提供文本指令对其进行编辑。该工作流会生成原始图像与编辑结果的并排对比。 + +
+ Nano Banana 2 Lite 图像编辑 - 输入 + Nano Banana 2 Lite 图像编辑 - 输出 +
+ +## 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 + + +Nano Banana 2 Lite 可在现有的 Nano Banana 2 节点中使用。如果您有使用此节点的旧工作流，可以从模型版本下拉菜单中选择 "Nano Banana 2 Lite"，无需重建工作流。 + diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2.mdx index 2ab1153d5..6850a7ed1 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2.mdx @@ -2,17 +2,15 @@ title: "Nano Banana 2 - 快速 AI 图像生成" description: "在 ComfyUI 中使用 Nano Banana 2 以 Flash 速度生成 Pro 级别质量的图像" sidebarTitle: "Nano Banana 2" -translationSourceHash: 31ca15d2 +translationSourceHash: 6b3a6547 translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2.mdx translationBlockHashes: - "_intro": 379a03e0 - "What's new in Nano Banana 2": 4048475a - "Nano Banana 2 image edit workflow": d239f738 - "Which model should you pick?": c0beab3e - "Get started": 8a235cfb + "_intro": fd8e06b9 + "What Nano Banana 2 is good at": 67edfecc + "Example outputs": 48dd56e2 + "Use it in ComfyUI": 3165c1c6 --- - import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; @@ -21,85 +19,58 @@ Nano Banana 2 现已通过合作伙伴节点在 ComfyUI 中可用。此版本从 -## Nano Banana 2 的新特性 - -- **Flash 速度下的 Pro 级质量** — 更丰富的纹理、更锐利的细节、更强的光照效果和更好的提示词遵循，无需牺牲延迟 -- **搜索增强的世界知识** — 智能触发 Google 图像搜索增强，提高对小众地标、特定物体或现实世界细节的准确性 -- **主体一致性** — 在单个工作流中保持最多 5 个角色的相似性和最多 14 个物体的保真度 -- **可配置的思考级别** — 控制模型在生成前的"思考"程度（Minimal 用于快速探索，High/Dynamic 用于复杂布局） -- **精确文本渲染和翻译** — 为营销模型、贺卡和本地化资产生成准确、清晰的文本 - -## Nano Banana 2 图像编辑工作流 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Nano Banana 2" - - +## Nano Banana 2 擅长什么 -![Nano Banana 2 工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_nano_banana2_image_edit-1.webp) +- **专业级质量，Flash 速度**：更丰富的纹理、更锐利的细节、更强的光照和更好的提示词遵循度，而无需在延迟上妥协 +- **基于搜索的世界知识**：智能触发 Google 图像搜索接地，以提高对不太知名的地标、小众对象或现实世界详情的事实准确性 +- **主体一致性**：在单个工作流中，保持最多 5 个角色的相似度和最多 14 个对象的保真度 +- **可配置的思考级别**：控制模型在生成之前“思考”的程度（Minimal 用于快速探索，High/Dynamic 用于复杂布局） +- **精准的文本渲染与翻译**：为营销设计稿、贺卡和本地化资产生成准确、清晰易读的文本 - - 获取此工作流的示例输入图像 - +## 示例输出 -### Pro 级质量展示 +在现有图像中替换文本，同时保持画质不变： ![质量对比](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/1f92ae2e-14d8-4a3b-9ed7-e57dacd2584f_1825x1696.png) *将输入图像中的文本替换为：Nano Banana 2 Available on ComfyUI Cheaper and Faster* -### 搜索增强世界知识展示 +基于搜索锚定的世界知识，生成事实准确的信息图： ![教育信息图](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/edfe3b6b-8942-472e-8772-a3700946fc23_1024x559.png) -*教育漫画风格信息图，解释五种鲜为人知的北美本土物种，使用搜索增强确保对稀有栖息地和生态角色的准确描绘。* +*教育类漫画风格信息图，介绍五种鲜为人知的北美本土物种，并通过搜索锚定（search-grounding）确保稀有栖息地和生态角色的描绘准确无误。* ![滑板文化信息图](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/536b845b-b278-4924-b8e4-114e5e5defa9_2752x1536.png) -*漫画风格信息图，展示 1970 年代至 2020 年代美国滑板文化的演变。* +*漫画风格信息图，展示美国滑板文化从 1970 年代到 2020 年代的演变。* -### 主体一致性展示 +分镜序列中的主体一致性： ![主体一致性](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/e38f7afb-9752-49a1-9e6c-1ea99dba42ff_4908x2626.png) -*在故事板序列中保持角色相似性和物体保真度。* +*在分镜序列中保持角色相似度和物体保真度。* -### 可配置思考级别展示 +可配置的思考层级，满足不同的推理深度： -![思考级别对比](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/6d0d4773-3ff5-4319-bc00-8afb62c2a1ad_4608x1332.png) -*不同思考级别的电影肖像：Minimal 用于快速迭代，High 用于详细输出。* +![思考层级对比](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/6d0d4773-3ff5-4319-bc00-8afb62c2a1ad_4608x1332.png) +*不同思考层级的电影感肖像：Minimal（最小）适合快速迭代，High（高）适合详细输出。* -![新艺术风格肖像](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/49e5f98a-b375-4fda-b280-7b695f535807_4608x1332.png) -*具有可配置推理深度的新艺术风格肖像。* +![新艺术运动风格肖像](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/49e5f98a-b375-4fda-b280-7b695f535807_4608x1332.png) +*受新艺术运动（Art Nouveau）启发的肖像，支持可配置的推理深度。* -### 文本渲染和翻译展示 +文字渲染及本地化变体翻译： -![文本渲染](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/808ca8d0-acac-470d-a666-23e411254276_1376x768.png) -*带有风格化涂鸦文本渲染的业余手机照片。* +![文字渲染](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/808ca8d0-acac-470d-a666-23e411254276_1376x768.png) +*业余手机拍摄的照片，带有风格化的涂鸦文字渲染效果。* ![西班牙语翻译](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/6af9b091-7bbe-49da-b70f-e766394039ef_2784x1536.png) -*将文本翻译为西班牙语。* +*将文本翻译成西班牙语。* ![印地语翻译](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/548d44f6-d43e-484f-a8d8-37638f9ff482_2784x1536.png) -*将文本翻译为印地语。* +*将文本翻译成印地语。* ![普通话翻译](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/5f4a52f9-1995-440f-8394-245e43f3a9a2_2784x1536.png) -*将文本翻译为普通话。* - -## 如何选择模型？ - -| 模型 | 最适合 | -|-------|----------| -| **Nano Banana 2** | 大多数创作者：探索足够快，优化足够智能，精美到可以直接发布 | -| **Nano Banana Pro** | 最高的事实精准度与高风险边缘案例 | - -## 开始使用 +*将文本翻译成普通话。* -1. 更新 ComfyUI 到最新版本 -2. 双击画布并搜索 "Nano Banana 2" 节点 -3. 或前往模板库使用现成的工作流 -4. 选择分辨率、设置宽高比，并决定提示词是否需要更深层次的推理 +## 在 ComfyUI 中使用 - -新模型版本也已添加到之前的 "Nano Banana Pro" 节点中。如果您有使用此节点的旧工作流，无需重建：只需重新选择模型版本即可。 - + +在本地或 Comfy Cloud 上通过 ComfyUI 运行图像编辑工作流 + diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..6fd0f6f86 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2/workflow.mdx @@ -0,0 +1,50 @@ +--- +title: "在 ComfyUI 中使用 Nano Banana 2 工作流" +description: "了解如何在 ComfyUI 中运行 Nano Banana 2 图像编辑工作流，无论是在本地还是 Comfy Cloud 上" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 842b6701 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Nano Banana 2 工作流。要了解该模型的用途及其擅长之处，请参阅 [Nano Banana 2 概览](/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2)。 + + + + +## Nano Banana 2 图像编辑工作流 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Nano Banana 2” + + + +![Nano Banana 2 工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_google_nano_banana2_image_edit-1.webp) + + + 获取此工作流的示例输入图像 + + +## 应该选择哪个模型？ + +| 模型 | 适用场景 | +|-------|----------| +| **Nano Banana 2** | 适合大多数创作者：速度快到足以探索，智能到足以精修，成品精致到足以发布 | +| **Nano Banana Pro** | 具备最高的事实精度，可应对高风险边缘场景 | + +## 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 +3. 或前往模板库，使用现成的工作流 +4. 选择分辨率，设置宽高比，并决定提示词是否需要更深入的推理 + + +新模型版本也已添加到之前的“Nano Banana Pro”节点中。如果你的旧工作流使用了此节点，无需重新构建：只需重新选择模型版本即可。 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..75d0cbaa4 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro/workflow.mdx @@ -0,0 +1,70 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Nano Banana Pro 工作流" +description: "如何在本地或 Comfy Cloud 上运行 Nano Banana Pro 工作室级图像生成与编辑工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: e9e0fc74 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 23201f75 + "Nano Banana Pro {#api_nano_banana_pro}": c1b1cc6d + "Which model should you pick?": 7e7a2aad + "Get started": 38fdf056 +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Nano Banana Pro 工作流。要了解该模型是什么及其擅长之处，请参阅 [Nano Banana Pro 概览](/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro)。 + + + + +## Nano Banana Pro {#api_nano_banana_pro} + +Nano-banana Pro（Gemini 3.0 Pro Image）用于工作室级 4K 图像生成与编辑，具备增强的文字渲染和角色一致性。 + +Nano Banana Pro 工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Nano Banana Pro" + + + +**输入素材** + +将这些文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： + + + + `LoadImage` 节点 11 · `api_nano_banana_pro_input_image_1.png` + + + `LoadImage` 节点 12 · `api_nano_banana_pro_input_image_2.png` + + + +**示例输出** + +![Nano Banana Pro 示例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_nano_banana_pro.png) + +## 应该选择哪个模型？ + +| 模型 | 适用场景 | +|------|----------| +| **[Nano Banana 2 Lite](/zh/tutorials/partner-nodes/google/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：常规图像生成和编辑中质量与速度的平衡 | +| **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 Pro”节点 +3. 或者前往模板库使用现成的工作流 +4. 上传参考图像，输入提示词，并选择所需的思考级别 + + +Nano Banana Pro 提供 Nano Banana 系列中最高质量的输出。如需以更低成本实现更快的生成速度，可考虑使用 [Nano Banana 2 Lite](/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite) 或 [Nano Banana 2](/zh/tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2)。 + diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0.mdx index f0a899ee0..968917478 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0.mdx @@ -1,98 +1,33 @@ --- title: "在 ComfyUI 中使用 Grok Imagine Image 2.0：AI 图像生成与编辑" description: "使用 ComfyUI 中的 Grok Imagine Image 2.0 生成和编辑图像：Aurora 引擎、清晰短文本渲染、1K/2K 输出，以及最多 3 张参考图像" -sidebarTitle: "Grok Imagine Image 2.0" -translationSourceHash: b6238914 +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 9e241e30 translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 15a5bfab - "Grok Imagine Image 2.0: Text to Image": 4a064d02 - "Grok Imagine Image 2.0: Image Edit": dbe6e6c7 --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; Grok Imagine Image 2.0 是 xAI 最新的图像模型，可通过 Grok 合作节点在 ComfyUI 中使用。它基于 Aurora 引擎构建，擅长渲染清晰锐利的短文本，并可生成 1K 或 2K 图像，支持 14 种宽高比，非常适合海报、封面、产品和品牌视觉，以及注重一致性的角色驱动场景。 - - +## Grok Imagine Image 2.0 的优势 -## Grok Imagine Image 2.0：文本生成图像 +- **清晰的短文本渲染**：Aurora 引擎可清晰渲染短文本，因此非常适合海报、封面、产品和品牌视觉 +- **参考图像引导的图像编辑**：使用精确的自然语言指令和最多 3 张参考图像编辑图像，以修改元素、替换背景或重新设计场景风格 +- **角色一致性**：在角色驱动的场景中，跨多个输出保持角色一致 +- **14 种宽高比**：从 `1:1` 到 `9:20` +- **成本控制**：1K 或 2K 分辨率，并提供低或中质量选项，以平衡成本与保真度 -使用 Aurora 引擎从单个文本提示生成海报级图像。此工作流擅长清晰锐利的短文本渲染，非常适合海报、封面、产品和品牌视觉，以及注重一致性的角色驱动场景。它支持 14 种宽高比输出 1K 或 2K 图像，并提供低或中质量选项来控制成本。 +## 示例输出 -Grok Imagine Image 2.0 文生图工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Grok Imagine Image 2.0" - - +海报风格文生图，具有清晰的文本渲染： ![Grok Imagine Image 2.0 文生图输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_imagine_image_2_t2i.png) -### 工作流总览 - -此工作流使用两个节点： - -- **GrokImageNode**：核心节点，配置为 `grok-imagine-image-2.0` 模型 -- **SaveImageAdvanced**：将生成的图像保存为 PNG - -### 运行步骤 - -1. **输入提示词**：在 **GrokImageNode** 中描述场景、风格以及任何想要渲染的文本 -2. **选择宽高比**：从 14 种比例中选择，范围从 `1:1` 到 `9:20` -3. **选择分辨率**：`1K` 结果更快，`2K` 细节更丰富 -4. **设置质量**：`low` 或 `medium` 以控制成本和保真度 -5. **设置种子**：控制节点是否重新运行，输出结果与种子无关，不保证可复现 -6. **点击 Queue**：按 `Ctrl+Enter` 生成 - -## Grok Imagine Image 2.0：图像编辑 {#grok-image-2-0} - -使用精确的自然语言指令和最多 3 张参考图像编辑图像。使用此工作流修改特定元素、替换背景、重新设计场景风格，或在多个输出中保持角色一致性。Aurora 引擎可在 14 种宽高比下提供 1K 或 2K 分辨率的清晰短文本渲染。 - -Grok Imagine Image 2.0 图像编辑工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“Grok Imagine Image 2.0” - - - -
-输入素材 - -下载这些示例输入图像以试用此工作流： - - - - 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： ![Grok Imagine Image 2.0 图像编辑输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_imagine_image_2_image_edit.png) -### 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 + +在 ComfyUI 中运行文生图和图像编辑工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..16e4b33db --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0/workflow.mdx @@ -0,0 +1,97 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Grok Imagine Image 2.0 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中本地或通过 Comfy Cloud 运行 Grok Imagine Image 2.0 文生图与图像编辑工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 0b80eb0d +translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 01f13a5d + "Grok Imagine Image 2.0: Image Edit": dbe6e6c7 +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Grok Imagine Image 2.0 工作流。有关该模型的用途及其最擅长的任务，请参阅 [Grok Imagine Image 2.0 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-2-0)。 + + + + +## Grok Imagine Image 2.0: Text to Image + +Generate a full poster-style image from a single text prompt with the Aurora engine. This workflow excels at crisp short-text rendering, making it well suited for posters, covers, product and brand visuals, and character-driven scenes. It outputs 1K or 2K images across 14 aspect ratios, with low or medium quality options to control cost. + +Grok Imagine Image 2.0 text-to-image workflow preview + + + + Open in Comfy Cloud + + + Download JSON or search "Grok Imagine Image 2.0" in Template Library + + + +![Grok Imagine Image 2.0 text-to-image output](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_imagine_image_2_t2i.png) + +### Workflow overview + +This workflow uses two nodes: + +- **GrokImageNode**: the core node, configured with the `grok-imagine-image-2.0` model +- **SaveImageAdvanced**: saves the generated image as PNG + +### Steps to run + +1. **Enter your prompt**: describe the scene, style, and any text you want rendered in the **GrokImageNode** +2. **Choose aspect ratio**: pick from 14 ratios, from `1:1` to `9:20` +3. **Select resolution**: `1K` for faster results or `2K` for more detail +4. **Set quality**: `low` or `medium` to control cost and fidelity +5. **Set seed**: control whether the node re-runs; outputs are not reproducible regardless of seed +6. **Click Queue**: press `Ctrl+Enter` to generate + +## Grok Imagine Image 2.0：图像编辑 + +使用精确的自然语言指令和最多 3 张参考图像编辑图像。使用此工作流可以修改特定元素、替换背景、改变场景风格，或在多个输出中保持角色一致。Aurora 引擎可在 14 种宽高比下以 1K 或 2K 分辨率提供清晰的短文本渲染。 + +Grok Imagine Image 2.0 图像编辑工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Grok Imagine Image 2.0” + + + +
+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 + + +
+ +![Grok Imagine Image 2.0 图像编辑输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_imagine_image_2_image_edit.png) + +### 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。 - - - -## Grok Imagine Image Quality：生成 +## Grok Imagine Image Quality 擅长什么 -使用 `grok-imagine-image-quality` 模型生成增强图像，该模型与标准模型相比，提供了更精细的细节、更好的文本渲染和更强的创意控制。 +- **更精细的细节**：比标准 Grok 图像模型更高保真度的输出 +- **更好的文本渲染**：处理包含你想要在图像中渲染的文本的提示词 +- **更强的创意控制**：与标准模型相比，对生成结果有更多控制 +- **分辨率选项**：以 1K 或 2K 输出 -Grok Imagine Image Quality 生成工作流预览 +## 示例输出 - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“Grok Imagine Image Quality” - - +使用 `grok-imagine-image-quality` 模型进行增强图像生成： ![Grok Imagine Image Quality 生成输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_imagine_image_quality_image_generation.png) -### 工作流总览 - -该工作流使用两个节点： - -- **GrokImageNode**：核心节点，使用 `grok-imagine-image-quality` 模型进行配置 -- **SaveImage**：保存已生成的图像 - -### 运行步骤 +## 在 ComfyUI 中使用 -1. **输入你的提示词**：在 **GrokImageNode** 中描述场景以及任何你想要渲染的文本 -2. **选择宽高比**：从可用比例中选择 -3. **设置分辨率**：`1K` 或 `2K` -4. **点击队列**：按 `Ctrl+Enter` 生成 \ No newline at end of file + +在本地或 Comfy Cloud 的 ComfyUI 中运行图像生成工作流 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..86077c65d --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality/workflow.mdx @@ -0,0 +1,46 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Grok Imagine Image Quality 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行 Grok Imagine Image Quality 生成工作流（本机或 Comfy Cloud）" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 87e27d34 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Grok Imagine Image Quality 工作流。要了解该模型是什么以及它的最大优势，请参阅 [Grok Imagine Image Quality 总览](/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image-quality)。 + + + + +## Grok Imagine Image Quality：生成 + +使用 `grok-imagine-image-quality` 模型生成增强图像，与标准模型相比，它能提供更精细的细节、更好的文本渲染效果，以及更强的创作控制力。 + +Grok Imagine Image Quality 生成工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Grok Imagine Image Quality” + + + +![Grok Imagine Image Quality 生成输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_imagine_image_quality_image_generation.png) + +### 工作流总览 + +该工作流使用两个节点： + +- **GrokImageNode**：核心节点，使用 `grok-imagine-image-quality` 模型进行配置 +- **SaveImage**：保存已生成的图像 + +### 运行步骤 + +1. **输入提示词**：在 **GrokImageNode** 中描述场景以及你想要渲染的任何文本 +2. **选择宽高比**：从可用的比例中进行选择 +3. **设置分辨率**：`1K` 或 `2K` +4. **点击队列**：按 `Ctrl+Enter` 生成 \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image.mdx index 45703fbb5..cd75fffcf 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image.mdx @@ -1,93 +1,32 @@ --- title: "ComfyUI 中的 Grok Imagine Image：AI 图像生成与编辑" description: "使用 ComfyUI 中的 Grok Imagine Image 模型生成和编辑图像：文生图和自然语言图像编辑" -sidebarTitle: "Grok Imagine Image" -translationSourceHash: da08b25f +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 3eea1472 translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-image.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 705f57db - "Grok: Text to Image": 89ca32a4 - "Grok: Image Edit": 55cf9022 --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; - Grok 图像是 xAI 的图像生成模型，可通过 Grok 合作节点在 ComfyUI 中使用。它可以根据文本提示生成图像，也可以根据自然语言指令编辑上传的图像，支持 13 种宽高比和 1K 或 2K 输出。 - - - -## Grok：文生图 - -使用标准的 `grok-imagine-image` 模型，通过文本提示词生成图像。此工作流是在 ComfyUI 中使用 Grok 创建单张图像的最快方式，支持 13 种宽高比以及 1K 或 2K 输出。 - -Grok Imagine 文生图工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Grok Imagine" - - - -![Grok Imagine 文生图输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_text_to_image.png) - -### 工作流总览 - -此工作流使用两个节点： - -- **GrokImageNode**：核心节点，配置为使用 `grok-imagine-image` 模型 -- **SaveImage**：保存已生成的图像 - -### 运行步骤 - -1. **输入提示词**：在 **GrokImageNode** 中描述场景和风格 -2. **选择宽高比**：从 `1:1`、`16:9`、`9:16` 等比例中选择 -3. **设置分辨率**：`1K` 或 `2K` -4. **点击 Queue**：按 `Ctrl+Enter` 生成 - -## Grok：图像编辑 - -使用自然语言指令编辑上传的图像。此工作流会保留原始构图，并根据您的提示更改场景、光照或风格。 - -Grok Imagine image edit workflow preview - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 “Grok Imagine” - - - -
-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 - - -
+## 示例输出 -![Grok Imagine image edit output](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_image_edit.png) +通过单个提示词进行文生图生成： -### 工作流总览 +![Grok 文生图输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_text_to_image.png) -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 +![Grok 图像编辑输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_image_edit.png) -### 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 + +在 ComfyUI 中运行文生图和图像编辑工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..0007c5e08 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image/workflow.mdx @@ -0,0 +1,92 @@ +--- +title: "在 ComfyUI 中使用 Grok Imagine Image 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行 Grok Imagine Image 文生图和图像编辑工作流，无论是在本地还是在 Comfy Cloud 上" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 0437fa1e +translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-image/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": f6fbba20 + "Grok: Text to Image": 89ca32a4 + "Grok: Image Edit": 55cf9022 +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Grok Imagine Image 工作流。有关该模型的介绍及其最擅长的用途，请参阅 [Grok Imagine Image 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-image)。 + + + + +## Grok: 文生图 + +使用标准 `grok-imagine-image` 模型从文本提示生成图像。此工作流是在 ComfyUI 中使用 Grok 创建单张图像的最快方式，支持 13 种宽高比以及 1K 或 2K 输出。 + +Grok 文生图工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON 或在模板库中搜索“Grok Imagine” + + + +![Grok 文生图输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_text_to_image.png) + +### 工作流总览 + +此工作流使用两个节点： + +- **GrokImageNode**：核心节点，配置了 `grok-imagine-image` 模型 +- **SaveImage**：保存已生成的图像 + +### 运行步骤 + +1. **输入提示词**：在 **GrokImageNode** 中描述场景和风格 +2. **选择宽高比**：从 `1:1`、`16:9`、`9:16` 等比例中选择 +3. **设置分辨率**：`1K` 或 `2K` +4. **点击“队列”**：按 `Ctrl+Enter` 生成 + +## Grok：图像编辑 + +使用自然语言指令编辑上传的图像。该工作流保留原始构图，并根据您的提示更改场景、光照或风格。 + +Grok 图像编辑工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON 或在模板库中搜索“Grok Imagine” + + + +
+输入素材 + +下载此示例输入图像以尝试该工作流： + + + + 用作编辑基础图像的机器人设计图 + + +
+ +![Grok 图像编辑输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_grok_image_edit.png) + +### 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 - - +- **图生视频生成**：从单张输入图像生成高质量视频 +- **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 +- **逼真的运动**：运动与已生成的音频保持同步 +- **最高 1080p 输出**：1.5 模型支持 1080p 分辨率 +- **灵活的时长**：视频长度从 1 秒到 15 秒 -## Grok Imagine Video 1.5: 图生视频 +## 在 ComfyUI 中使用 -Grok Imagine Video 1.5 工作流 - - - - 打开 Comfy Cloud - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Grok Imagine Video 1.5" - - - - - 获取此工作流的示例输入图像。 - - -### 工作流总览 - -该工作流使用三个节点： -- **LoadImage** — 提供起始图像帧 -- **GrokVideoNode** — 核心节点，配置为 `grok-imagine-video-1.5` 模型 -- **SaveVideo** — 保存生成的带原生音频的视频 - -### 运行步骤 - -1. **上传起始图像** — 使用 **LoadImage** 节点加载参考图像 -2. **输入提示词** — 在 **GrokVideoNode** 中描述运动效果、氛围和场景动态 -3. **选择模型** — 确保选择了 `grok-imagine-video-1.5` -4. **设置分辨率** — 选择输出分辨率（推荐 `720p`） -5. **设置时长** — 选择视频的秒数 -6. **设置种子**：控制节点是否重新运行；输出结果不保证可复现 -7. **执行** — 按下 `Ctrl+Enter` 生成 - -### 输出 - -生成的视频包含与运动同步的**原生音频**，通过 **SaveVideo** 节点自动保存。 - -### 小贴士 - -- 使用高质量的输入图像可获得最佳效果 -- 提示词最好同时描述**视觉场景**和**运动动态** -- 尝试不同的种子值可获得多样化的结果 \ No newline at end of file + +在本地或 Comfy Cloud 上通过 ComfyUI 运行图生视频工作流 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..bc06cdecd --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5/workflow.mdx @@ -0,0 +1,59 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Grok Imagine Video 1.5 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行 Grok Imagine Video 1.5 图生视频工作流（本地或 Comfy Cloud）" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 7f07dd7f +translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Grok Imagine Video 1.5 工作流。如需了解该模型的用途及其擅长之处，请参阅 [Grok Imagine Video 1.5 总览](/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5)。 + + + + +## Grok Imagine Video 1.5：图生视频 + +Grok Imagine Video 1.5 工作流 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索 “Grok Imagine Video 1.5” + + + + + 获取此工作流的示例输入图像。 + + +### 工作流总览 + +此工作流使用三个节点： +- **LoadImage**：提供起始图像帧 +- **GrokVideoNode**：核心节点，配置为使用 `grok-imagine-video-1.5` 模型 +- **SaveVideo**：保存带原生音频的已生成视频 + +### 运行步骤 + +1. **上传起始图像**：使用 **LoadImage** 节点加载参考图像 +2. **输入提示词**：在 **GrokVideoNode** 节点中描述运动、氛围和场景动态 +3. **选择模型**：确保已选择 `grok-imagine-video-1.5` +4. **设置分辨率**：选择输出分辨率（推荐 `720p`） +5. **设置时长**：选择视频长度（以秒为单位） +6. **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 +7. **点击队列**：按 `Ctrl+Enter` 即可生成 + +### 输出 + +已生成的视频包含与运动同步的**原生音频**，并通过 **SaveVideo** 节点自动保存。 + +### 提示 + +- 为获得最佳效果，请使用高质量的输入图像 +- 当提示词同时描述**视觉场景**和**运动动态**时，效果最佳 +- 如需不同的结果，请尝试更改种子值 \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-video.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-video.mdx index 817356eb2..8bcb74329 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-video.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-video.mdx @@ -1,196 +1,43 @@ --- title: "在 ComfyUI 中使用 Grok Imagine Video：AI 视频生成、编辑与扩展" description: "在 ComfyUI 中使用 Grok Imagine 生成、编辑和扩展视频：文本/图像到视频、视频编辑、视频扩展和参考生视频工作流" -sidebarTitle: "Grok Imagine Video" -translationSourceHash: b04c7c04 +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 64cce2a0 translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-video.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 0148df47 - "Grok: Video Generation": ccfb7116 - "Grok: Video Edit": 364d178b - "Grok: Video Extend": 6b55d187 - "Grok: Reference to Video": b1fd0915 --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; Grok Imagine Video 是 xAI 的视频生成系列，可通过 Grok 合作节点在 ComfyUI 中使用。它涵盖从文本或图像生成视频、视频编辑、无缝视频扩展，以及由角色或风格图像引导的参考生视频。 有关最新模型，请参阅 [Grok Imagine Video 1.5](/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-imagine-video-1-5)。 - - +## Grok Imagine Video 擅长什么 -## Grok：视频生成 +- **带音频的视频生成**：根据文本提示词生成最长 15 秒并带同步音频的片段，还可选择附带起始图像 +- **自然语言视频编辑**：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 +- **无缝视频扩展**：根据对下一个场景的自然语言描述，用一段接续原始画面的新片段延续短视频 +- **参考生视频**：由最多 7 张参考图像引导生成视频，保持角色、产品或风格一致 +- **分辨率选项**：输出 480p 或 720p -根据文本提示词生成短视频，并可选择附带起始图像。该工作流使用 `grok-imagine-video` 模型生成最长 15 秒、带同步音频的片段。 +## 示例输出 - - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索 “Grok Imagine” - - - -
-输入素材 - -下载此示例输入图像以试用该工作流： - - - - 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： - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索"Grok Imagine" - - - -
-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： - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“Grok Imagine” - - - -
-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： - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“Grok Imagine” - - - -
-输入素材 - -下载这些示例输入图像，即可试用该工作流： - - - - 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 + +在 ComfyUI 中本地或通过 Comfy Cloud 运行视频生成、视频编辑、视频扩展和参考生视频工作流 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-video/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-video/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..073d3feda --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-video/workflow.mdx @@ -0,0 +1,194 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Grok Imagine 视频工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行 Grok Imagine 视频生成、视频编辑、视频扩展和参考生视频工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 48ef822f +translationFrom: tutorials/partner-nodes/grok/grok-video/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": d0f328fc + "Grok: Video Generation": ccfb7116 + "Grok: Video Edit": 364d178b + "Grok: Video Extend": 6b55d187 + "Grok: Reference to Video": b1fd0915 +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Grok Imagine Video 工作流。如需了解该模型是什么及其最擅长的用途，请参阅 [Grok Imagine Video 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/grok/grok-video)。 + + + + +## Grok：视频生成 + +根据文本提示生成短视频，可选择提供起始图像。此工作流使用 `grok-imagine-video` 模型生成最长 15 秒、带同步音频的片段。 + + + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Grok Imagine” + + + +
+输入素材 + +下载此示例输入图像以试用该工作流： + + + + 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。 + + + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索「Grok Imagine」 + + + +
+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。 + + + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Grok Imagine" + + + +
+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。 + + + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Grok Imagine" + + + +
+输入素材 + +下载这些示例输入图像以试用该工作流： + + + + 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 - - +## 示例输出 -## HappyHorse 1.0 图生视频 - -从单张图像生成电影级视频，具备强美学控制与多镜头一致性。 +具备电影级美学和多镜头一致性的图生视频生成： - - 获取 HappyHorse 1.0 图生视频工作流文件。 - - - - 在 Comfy Cloud 上即刻体验图生视频工作流。 - - -## HappyHorse 1.0 文生视频 - -仅通过纯文本提示词生成电影级视频，具备多镜头序列与精致的视觉氛围。 +具备多镜头序列和精致视觉氛围的文生视频生成： - - - 在 Comfy Cloud 上即刻体验文生视频工作流。 - - - 获取 HappyHorse 1.0 文生视频工作流文件。 - - - -![HappyHorse 1.0 文生视频工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_0_t2v-1.webp) - -## HappyHorse 1.0 参考生视频 - -使用参考主体驱动视频生成，在电影级多镜头序列中保持身份一致性。 - - - - 在 Comfy Cloud 上即刻体验参考生视频工作流。 - - - 获取 HappyHorse 1.0 参考生视频工作流文件。 - - - -![HappyHorse 1.0 参考生视频工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_0_r2v-1.webp) - - - - 获取示例汽车参考图像。 - - - 获取示例人物参考图像。 - - - -## HappyHorse 1.0 视频编辑 - -通过 V2V 和 SV2V 编辑工作流，在保留运动与构图的同时变换现有素材或替换/插入主体。 - - - - 在 Comfy Cloud 上即刻体验视频编辑工作流。 - - - 获取 HappyHorse 1.0 视频编辑工作流文件。 - - - -![HappyHorse 1.0 视频编辑工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_0_video_edit-1.webp) +## 在 ComfyUI 中使用 - - - 获取视频编辑工作流的示例输入图像。 - - - 获取视频编辑工作流的示例输入视频。 - - + +在 ComfyUI 中运行图生视频、文生视频、参考生视频和视频编辑工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行。 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-0/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-0/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..fd38490fb --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-0/workflow.mdx @@ -0,0 +1,121 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 HappyHorse 1.0 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行 HappyHorse 1.0 的图生视频、文生视频、参考生视频和视频编辑工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行" +sidebarTitle: "工作流" +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/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 HappyHorse 1.0 工作流。要了解该模型是什么及其强项，请参阅 [HappyHorse 1.0 概览](/zh/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-0)。 + + + + +## HappyHorse 1.0 图生视频 + +从单张图像生成电影级视频，具备强大的美学控制与多镜头一致性。 + + + + + + + + + 立即在 Comfy Cloud 上尝试该图生视频工作流。 + + + 获取 HappyHorse 1.0 图生视频工作流文件。 + + + +![HappyHorse 1.0 图生视频工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_0_i2v-1.webp) + + + 获取此工作流的示例输入图像。 + + +## HappyHorse 1.0 文生视频 + +从纯文本提示词生成电影感视频，具备多镜头序列与精致的视觉氛围。 + + + + + + 立即在 Comfy Cloud 上体验文生视频工作流。 + + + 获取 HappyHorse 1.0 文生视频工作流文件。 + + + +![HappyHorse 1.0 文生视频工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_0_t2v-1.webp) + +## HappyHorse 1.0 参考生视频 + +使用参考主体驱动视频生成，在电影级多镜头序列中保持身份一致性。 + + + + 立即在 Comfy Cloud 上体验参考生视频工作流。 + + + 获取 HappyHorse 1.0 参考生视频工作流文件。 + + + +![HappyHorse 1.0 参考生视频工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_0_r2v-1.webp) + + + + 获取示例汽车参考图像。 + + + 获取示例人物参考图像。 + + + +## HappyHorse 1.0 视频编辑 + +使用 V2V 和 SV2V 编辑工作流，变换现有素材，或在保持运动和构图的同时替换/插入主体。 + + + + 在 Comfy Cloud 上即时试用视频编辑工作流。 + + + 获取 HappyHorse 1.0 视频编辑工作流文件。 + + + +![HappyHorse 1.0 视频编辑工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_0_video_edit-1.webp) + + + + 获取视频编辑工作流的示例输入图像。 + + + 获取视频编辑工作流的示例输入视频。 + + diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1.mdx index bf8403426..f69703474 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1.mdx @@ -1,22 +1,11 @@ --- title: "在 ComfyUI 中使用 HappyHorse 1.1 生成视频" description: "通过 ComfyUI 合作节点使用 HappyHorse 1.1 进行图生视频、文生视频和参考生视频，支持原生同步音频和多镜头场景。" -sidebarTitle: "HappyHorse 1.1" -translationSourceHash: d38c6fbf +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 8625d167 translationFrom: tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 6ae1c8e8 - "Highlights": 10f03d9f - "HappyHorse 1.1 text-to-video": e06a1095 - "HappyHorse 1.1 image-to-video": 712c429c - "HappyHorse 1.1 reference-to-video": db2447f9 - "Getting started": 27bbb438 --- - -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; - HappyHorse 1.1 是阿里巴巴生产级视频生成模型的最新版本，现作为合作节点在 ComfyUI 中提供。它专为现实世界的创意生产而设计：短剧集、电商广告、品牌营销内容和游戏过场动画。 一个突出的特性是**原生同步音频生成**：HappyHorse 1.1 在单次渲染中即可生成对话、音效和背景音乐，音频与视觉时间线紧密绑定。无需额外的音频步骤。 @@ -35,65 +24,8 @@ HappyHorse 1.1 是阿里巴巴生产级视频生成模型的最新版本，现 - **灵活输出**：支持 720p 和 1080p，3–15 秒，画面比例 16:9 / 9:16 / 1:1 / 4:3 / 3:4 / 21:9 等 - **生产级视觉效果**：修复了 v1.0 中的油光皮肤和过度锐化问题，带来自然逼真的特写和系列内容 - - - -## HappyHorse 1.1 文生视频 - -从零开始构建完整场景。您可以完全通过提示词控制风格、景别、灯光、动作和音频。HappyHorse 1.1 返回一个包含对话、音效和背景音乐的视频。 - - - - 立即在 Comfy Cloud 上尝试文生视频工作流。 - - - 下载工作流 JSON，或在模板库中搜索 "HappyHorse 1.1"。 - - - -![HappyHorse 1.1 文生视频工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_1_t2v-1.webp) - -## HappyHorse 1.1 图生视频 - -为静态首帧赋予动画。图像已承载了画面感，因此您只需描述动作和相机运动。HappyHorse 1.1 返回一个包含音频的视频。 - - - - 立即在 Comfy Cloud 上尝试图生视频工作流。 - - - 下载工作流 JSON，或在模板库中搜索 "HappyHorse 1.1"。 - - - 获取此工作流的示例输入图像。 - - - -## HappyHorse 1.1 参考生视频 - -编排多角色的舞台剧。将角色和场景映射到参考图像，然后通过带时间戳和每个角色对话的故事板进行导演。每次生成最多 9 张参考图像，角色和场景参考分离，确保角色在背景变化中保持一致。 - - - - 立即在 Comfy Cloud 上尝试参考生视频工作流。 - - - 下载工作流 JSON，或在模板库中搜索 "HappyHorse 1.1"。 - - - 获取示例角色参考图像。 - - - 获取示例场景参考图像。 - - - -![HappyHorse 1.1 参考生视频工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_1_r2v-1.webp) - -## 入门 +## 在 ComfyUI 中使用 -1. 将 ComfyUI 更新到最新版本 -2. 通过节点库找到 HappyHorse 节点（搜索 "HappyHorse"），或从模板库加载现成的模板 -3. 选择模式：文生视频、图生视频或参考生视频 -4. 连接提示词和任何参考图像，然后运行 -5. 输出为 720p 或 1080p，并已包含音频 + +在 ComfyUI 中运行文生视频、图生视频和参考生视频工作流，本地或 Comfy Cloud 上均可 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..b3918f70a --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1/workflow.mdx @@ -0,0 +1,81 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 HappyHorse 1.1 工作流" +description: "了解如何在 ComfyUI 中运行 HappyHorse 1.1 的文生视频、图生视频和参考生视频工作流，支持本地或 Comfy Cloud 运行" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 70086fe0 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": fc234328 + "HappyHorse 1.1 text-to-video": e06a1095 + "HappyHorse 1.1 image-to-video": 712c429c + "Getting started": 27bbb438 +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 HappyHorse 1.1 工作流。如需了解该模型是什么及其最擅长的工作，请参阅 [HappyHorse 1.1 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/happyhorse/happyhorse1-1)。 + + + + +## HappyHorse 1.1 文生视频 + +从零开始构建一个完整场景。您可完全通过提示词控制风格、景别、灯光、动作和音频。HappyHorse 1.1 会返回单个视频，其中已内嵌对白、音效和音乐。 + + + + 立即在 Comfy Cloud 上试用文生视频工作流。 + + + 下载工作流 JSON，或在模板库中搜索“HappyHorse 1.1”。 + + + +![HappyHorse 1.1 文生视频工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_1_t2v-1.webp) + +## HappyHorse 1.1 图生视频 + +让静态首帧动起来。图像本身已提供了画面外观，因此您只需描述动作和相机运动。HappyHorse 1.1 会返回一段内置音频的视频。 + + + + 立即在 Comfy Cloud 上试用此图生视频工作流。 + + + 下载工作流 JSON，或在模板库中搜索“HappyHorse 1.1”。 + + + 获取此工作流的示例输入图像。 + + + +![HappyHorse 1.1 图生视频工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_1_i2v-1.webp) + +## HappyHorse 1.1 reference-to-video + +Orchestrate a multi-character stage play. Map characters and scenes to reference images, then direct them through a timestamped storyboard with per-character dialogue. Up to 9 reference images per generation, with character and scene references separated so characters stay consistent across background changes. + + + + Try the Reference-to-Video workflow instantly on Comfy Cloud. + + + Download the workflow JSON or search "HappyHorse 1.1" in Template Library. + + + Get the example character reference image. + + + Get the example scene reference image. + + + +![HappyHorse 1.1 Reference-to-Video workflow preview](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_happyhorse1_1_r2v-1.webp) + +## 入门 + +1. 将 ComfyUI 更新到最新版本 +2. 通过节点库查找 HappyHorse 节点（搜索"HappyHorse"），或从模板库加载现成模板 +3. 选择您的模式：文生视频、图生视频或参考生视频 +4. 输入提示词和任何参考图像，然后运行 +5. 输出自带音频，分辨率为 720p 或 1080p diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx index 965a87b3f..44f829f81 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx @@ -1,20 +1,11 @@ --- -title: "Hunyuan 3D API 节点模型生成 ComfyUI 官方示例" +title: "Hunyuan 3D 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 Hunyuan 3D 节点的 API 进行 3D 模型生成" -sidebarTitle: "Hunyuan 3D 3.0" -translationSourceHash: 7f0c6e9b +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: b5ccba6c translationFrom: tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 312a61a4 - "Use cases": 60e6d268 - "Getting started": ee6f5089 - "Advanced features": a9cda346 --- - -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; - Hunyuan 3D 3.0 是腾讯推出的最先进的 3D 生成模型，可在几分钟内完成 3D 内容创建。它可以通过文本提示、图像或草图生成可用于生产的 3D 资产，大大降低了传统 3D 建模流程的门槛。 ComfyUI 现已原生集成了相应的 Hunyuan 3D API，让您可以方便地在 ComfyUI 中使用相关节点进行模型生成。 @@ -24,125 +15,15 @@ ComfyUI 现已原生集成了相应的 Hunyuan 3D API，让您可以方便地在 - 图像到 3D 生成 - 多视图到 3D 生成 - - - -## 使用场景 +## Hunyuan 3D 3.0 擅长什么 - **游戏开发创意**：快速生成角色、道具和环境，具有优化的拓扑结构，适用于绑定和实时渲染 - **产品与电商**：将产品照片转换为交互式 3D 模型，用于在线展示 - **工业设计**：草图到 3D 原型制作和 3D 打印就绪的零件分解 - **视觉特效与动画**：具有专业 UV 和 PBR 材质的高分辨率资产 -## 开始使用 - -### 1. 访问工作流模板 - -1. 打开侧边栏中的模板库 -2. 导航到 **3D** → **Hunyuan 3D** -3. 选择 Hunyuan 3D 的工作流模板 - -### 2. 运行工作流 - -1. 根据工作流类型输入文本提示、图像或草图 -2. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 执行模型生成 -3. 工作流完成后，预览并导出您的 3D 模型 - -### HunYuan3D：文本转模型 {#api_hunyuan3d_text_to_model} - -输入文本提示或上传参考图像，生成精细的 3D 模型资源。 - -**示例提示**：“带有齿轮的机械海豚，蒸汽朋克” - -HunYuan3D：文本转模型工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索 "HunYuan3D: Text to Model" - - - -### HY 3D：图像转模型 {#api_hunyuan3d_image_to_model} - -上传图像，生成包含几何与 PBR 纹理的 3D 模型。上传 2–4 张不同角度的多视角图像，可提高几何与材质的保真度。 - -HY 3D：图像转模型工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索 "HY 3D: Image to Model" - - - -**输入素材** - -将以下文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： - - - - `LoadImage` 节点 1 · `pink_robot_front.png` - - - `LoadImage` 节点 10 · `pink_robot_back.png` - - - -
- pink_robot_front.png - pink_robot_back.png -
- -## 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。 - -混元3D：3D 零件分解工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“HY 3D: 3D Parts Decomposition” - - - -### 混元3D：UV 展开 {#api_hunyuan3d_model2uv} - -上传 3D 模型以执行 UV 展开。生成具有优化 UV 布局的处理后模型，用于贴图。 - -混元3D：UV 展开工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“HY 3D: UV Unwrapping” - - - -### 混元3D：智能拓扑 {#api_hunyuan3d_smart_topology} - -上传高多边形 3D 模型文件。按指定的减面级别生成低多边形、拓扑优化的 3D 模型。 - -混元3D：智能拓扑工作流预览 +## 在 ComfyUI 中使用 - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“HY 3D: Smart Topology” - - + +在 ComfyUI 中运行文本转 3D、图像转 3D 和 3D 后处理工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..824d8c878 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0/workflow.mdx @@ -0,0 +1,131 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的混元3D 3.0 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行混元3D 3.0 的文本转3D、图像转3D和3D后处理工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: fe9e71bd +translationFrom: tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 80dfb034 + "Getting started": ee6f5089 + "Advanced features": a9cda346 +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行混元3D 3.0 工作流。要了解该模型是什么及其最擅长做什么，请参阅 [混元3D 3.0 概览](/zh/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0)。 + + + + +## 入门 + +### 1. 访问工作流模板 + +1. 在侧边栏中打开模板库 +2. 导航到 **3D** → **混元3D** +3. 为混元3D选择工作流模板 + +### 2. 运行工作流 + +1. 根据工作流类型，输入文本提示词、图像或草图 +2. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 执行模型生成 +3. 工作流运行完成后，预览并导出你的3D模型 + +### 混元3D：文本生成模型 {#api_hunyuan3d_text_to_model} + +输入文本提示词或上传参考图像，生成精细的3D模型资源。 + +**示例提示词**："Mechanical dolphin with gears, steampunk" + +混元3D：文本生成模型工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索"混元3D：文本生成模型" + + + +### 混元3D：图像生成模型 {#api_hunyuan3d_image_to_model} + +上传图片，生成带几何体与 PBR 纹理的3D模型。从不同角度上传 2–4 张多视图图像，可提升几何体与材质的保真度。 + +混元3D：图像生成模型工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索"混元3D：图像生成模型" + + + +**输入材料** + +将这些文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： + + + + `LoadImage` 节点 1 · `pink_robot_front.png` + + + `LoadImage` 节点 10 · `pink_robot_back.png` + + + +
+ pink_robot_front.png + pink_robot_back.png +
+ +## 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。 + +HY 3D：3D零件分解工作流预览 + + + + 在Comfy Cloud中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“HY 3D: 3D Parts Decomposition” + + + +### HY 3D：UV展开 {#api_hunyuan3d_model2uv} + +上传3D模型以执行UV展开。生成具有优化UV布局的已处理模型，便于进行纹理贴图。 + +HY 3D：UV展开工作流预览 + + + + 在Comfy Cloud中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“HY 3D: UV Unwrapping” + + + +### HY 3D：智能拓扑 {#api_hunyuan3d_smart_topology} + +上传高多边形3D模型文件。生成指定简化级别的低多边形、拓扑优化3D模型。 + +HY 3D：智能拓扑工作流预览 + + + + 在Comfy Cloud中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“HY 3D: Smart Topology” + + diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image.mdx index 35119ee1a..540e13cea 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image.mdx @@ -1,19 +1,13 @@ --- title: "Ideogram P-Image - 快速文生图" description: "在 ComfyUI 中使用 Ideogram 的快速 P-Image 模型，从文本描述生成图像，以更低的成本和延迟提供与领先模型相当的质量" -sidebarTitle: "Ideogram P-Image" -translationSourceHash: ae883c64 +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 092a2969 translationFrom: tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; - Ideogram P-Image 是 Ideogram 的快速文生图模型，以显著更低的成本和延迟提供与领先图像模型相当的质量。它接受单个文本提示词并输出一张图像，支持质量级别和分辨率控制，非常适合快速迭代和大批量生成。 - - - ## 主要功能 - **速度与价值**：以更低的成本和延迟提供与领先图像模型相当的质量 @@ -21,24 +15,14 @@ Ideogram P-Image 是 Ideogram 的快速文生图模型，以显著更低的成 - **灵活输出**：支持 1K 或 2K 尺寸档位，并完整支持宽高比 - **提示词上采样**：AUTO 会在生成之前将简短提示词扩展为详细的结构化描述 -## Ideogram P-Image 文生图工作流 - -使用 Ideogram 的快速 P-Image 模型，从文本描述生成图像。接受一个文本提示词，输出一张图像。 - -Ideogram P-Image 文生图工作流预览 +## 示例输出 - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索"Ideogram P-Image" - - +从单个提示词进行文生图： ![Ideogram P-Image 输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_ideogram_p_image_t2i.png) -## 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`Ideogram P-Image` + +在本地或 Comfy Cloud 上的 ComfyUI 中运行文生图工作流 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..ff8a78ef5 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image/workflow.mdx @@ -0,0 +1,37 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Ideogram P-Image 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中本地或 Comfy Cloud 上运行 Ideogram P-Image 文生图工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 5671ea7c +translationFrom: tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Ideogram P-Image 工作流。要了解该模型的用途及其优势，请参阅 [Ideogram P-Image 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-p-image)。 + + + + +## Ideogram P-Image 文生图工作流 + +使用 Ideogram 的快速 P-Image 模型，根据文本描述生成图像。接受一个文本提示，输出一张图像。 + +Ideogram P-Image 文生图工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Ideogram P-Image" + + + +![Ideogram P-Image 输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_ideogram_p_image_t2i.png) + +## 开始使用 + +1. 将 ComfyUI 更新到最新版本 +2. 转到模板库，搜索 `Ideogram P-Image` \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4.mdx index 1c3f72ac4..36d0c32b6 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4.mdx @@ -1,72 +1,29 @@ --- -title: "ComfyUI Ideogram 4.0 节点教程" -description: "了解如何在 ComfyUI 中使用 Ideogram 4.0 API Partner Node" -sidebarTitle: "Ideogram 4.0" -translationSourceHash: c3a407b5 +title: "ComfyUI Ideogram 4.0 合作伙伴节点教程" +description: "了解如何在 ComfyUI 中使用 Ideogram 4.0 API 合作伙伴节点" +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: bae740fc translationFrom: tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 9a8e46c4 - "Ideogram 4.0 Partner Node Text-to-Image Workflow": ca6fe17b - "Additional Notes": bfb9b021 - "Live Conversation with Ideogram & ComfyOrg": 9f3809e0 --- +Ideogram 4.0 是 Ideogram 最新推出的文生图模型，具有出色的照片级真实感、精准的文字渲染和精确的风格控制。你可以使用纯自然语言或**结构化 JSON 提示词**来实现对布局、颜色和图像内文字的精细控制。 -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; +## Ideogram 4.0 的优势 -Ideogram 4.0 是 Ideogram 最新推出的文生图模型，具有出色的照片级真实感、精准的文字渲染和风格控制能力。你可以使用自然语言或 **结构化 JSON Prompts** 来实现对布局、颜色和图片内文字的精细控制。 +- **照片级真实感**：生成的图像均具有出色的照片级真实感 +- **精准的文字渲染**：在图像中渲染字面文字，非常适合海报类构图 +- **精确的风格控制**：结构化 JSON 提示词可控制风格调色板、元素位置（`bbox`）和每个元素的颜色调色板 +- **灵活的提示方式**：支持纯自然语言快速表达想法，也支持结构化 JSON 实现精细控制 +- **无需负面提示词**：使用非对称无分类器引导（asymmetric classifier-free guidance），而不是单独的负面提示词字符串 - - +## 示例输出 -## Ideogram 4.0 文生图工作流 +根据结构化 JSON 提示词进行文生图： - - 在 Comfy Cloud 中打开 - +![Ideogram 4.0 示例输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_ideogram_v4_t2i.png) +*来自 Ideogram 4.0 API 的示例输出* - - 下载 JSON 或在模板库中搜索"Ideogram v4: Text to Image (API)" - - -![Ideogram 4.0 生成示例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_ideogram_v4_t2i.png) -*Ideogram 4.0 API 生成示例* - -### Prompt 格式 - -Ideogram V4 节点支持两种 prompt 格式： - -1. **自然语言** — 简单直观，适合快速想法 -2. **结构化 JSON** — 精细控制风格调色板、元素位置（`bbox`）和图片内文字渲染，适合海报类构图 - -默认工作流示例使用了结构化 JSON prompt，包含： -- `high_level_description` — 整体场景描述 -- `style_description` — 美学风格、光照、媒介、色调 -- `compositional_deconstruction` — 每个元素的位置、描述和色调 - -### 工作流步骤 - -1. 下载并将工作流文件拖入 ComfyUI -2. `Ideogram V4` 节点已包含默认的结构化 JSON prompt — 你可以修改它，也可以直接写自然语言 -3. 点击 `Run` 或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 生成图片 -4. API 返回结果后，在 `Save Image` 节点查看生成的图片，文件保存在 `ComfyUI/output/` 目录 - -### 使用 JSON Prompt Builder（可选） - -工作流内置了一个 **Gemini** 节点（Gemini 3.1 Pro）帮助你构建结构化 JSON prompt： - -1. 在 Gemini 节点的用户输入字段中描述你的想法 -2. 模型会生成符合 schema 的 JSON prompt -3. 将 `STRING` 输出连接到 `Ideogram V4` 节点的 `prompt` 输入 -4. 运行工作流 - -## 补充说明 - -- **不需要负面提示词**：Ideogram 4.0 模型使用非对称无分类器引导（asymmetric CFG），无条件路径会丢弃文本 token，而不是需要单独的负面提示词字符串。 -- **模型辅助构建 prompt**：可以考虑使用 **Ideogram 4 Prompt Builder**（KJNodes）在 ComfyUI 中实现对 prompt 构建的视觉控制。 - -## Ideogram & ComfyOrg 创始人对谈 +## Ideogram 与 ComfyOrg 直播对谈 一场特别的直播对谈，嘉宾为 Mohammad Norouzi（Ideogram CEO）和 Yoland Yan（ComfyOrg CEO），由 Purz 和 Rob 主持。 @@ -77,3 +34,9 @@ Ideogram V4 节点支持两种 prompt 格式： allow="accelerometer; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowFullScreen > + +## 在 ComfyUI 中使用 + + +在 ComfyUI 中本地或通过 Comfy Cloud 运行文生图工作流 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..a9c1716e4 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4/workflow.mdx @@ -0,0 +1,68 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Ideogram 4.0 工作流" +description: "如何在本地或 Comfy Cloud 上运行 ComfyUI 中的 Ideogram 4.0 文生图工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 6db44c8a +translationFrom: tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 1634bd6e + "Ideogram 4.0 Partner Node Text-to-Image Workflow": acf942bf + "Additional Notes": bfb9b021 +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Ideogram 4.0 工作流。如需了解该模型是什么及其最擅长的功能，请参阅 [Ideogram 4.0 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4)。 + + + + +## Ideogram 4.0 合作伙伴节点文生图工作流 + +Ideogram 4.0 文生图工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索"Ideogram v4: Text to Image (API)" + + + +![Ideogram 4.0 示例输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_ideogram_v4_t2i.png) +*Ideogram 4.0 API 的示例输出* + +### 提示词格式 + +Ideogram V4 节点支持两种提示词格式： + +1. **自然语言**：简单直观，最适合快速构思。 +2. **结构化 JSON**：可对风格配色、元素位置（`bbox`）以及图像中的字面文本渲染进行精细控制。推荐用于海报类构图。 + +默认工作流示例使用结构化 JSON 提示词，其中包括： + +- `high_level_description`：整体场景描述 +- `style_description`：美学、光照、媒介、色彩主题 +- `compositional_deconstruction`：每个元素的边界框、描述和色彩主题 + +### 工作流步骤 + +1. 下载工作流文件并将其拖入 ComfyUI +2. `Ideogram V4` 节点已包含默认的结构化 JSON 提示词：你可以修改它，也可以直接编写纯自然语言 +3. 点击 `Run` 或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 生成图像 +4. API 返回结果之后，在 `Save Image` 节点中查看已生成的图像。图像会保存到 `ComfyUI/output/` 目录中 + +### 使用 JSON 提示词构建器（可选） + +该工作流内置了一个 **Gemini** 节点（Gemini 3.1 Pro），可帮助你构建结构化 JSON 提示词： + +1. 在 Gemini 节点的用户提示词字段中描述你的想法 +2. 模型将生成符合 schema 的 JSON 提示词 +3. 将 `STRING` 输出连接到 `Ideogram V4` 节点的 `prompt` 输入 +4. 运行工作流 + +## 补充说明 + +- **不需要负面提示词**：Ideogram 4.0 模型使用不对称的无分类器引导，其中无条件传递会丢弃文本 token，而无需单独的负面提示词字符串。 +- **模型辅助提示词构建**：可考虑使用 **Ideogram 4 Prompt Builder**（KJNodes）在 ComfyUI 上对提示词构建进行可视化控制。 diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/kling/kling-3-0/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/kling/kling-3-0/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..6900489c6 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/kling/kling-3-0/workflow.mdx @@ -0,0 +1,118 @@ +--- +title: "在 ComfyUI 中使用 Kling 3.0 工作流" +description: "如何在本地或 Comfy Cloud 上的 ComfyUI 中运行 Kling 3.0 文生图、视频生成和首尾帧工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 02bf10f8 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/kling/kling-3-0/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 08180e7d + "Kling 3.0: Text to Image {#api_kling_v3_t2i}": 5e7df91d + "Kling 3.0: Video Generation {#api_kling_v3_video}": d092c139 + "Kling 3.0: First Last Frame to Video {#api_kling_v3_flf2v}": dd36484f + "Legacy Kling models (EOL)": 6b40fd6e +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Kling 3.0 工作流。如需了解这些模型的用途及其擅长之处，请参阅 [Kling 3.0 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/kling/kling-3-0)。 + + + + +## Kling 3.0：文生图 {#api_kling_v3_t2i} + +使用 Kling 3.0 模型，根据文本提示词生成图像。 + +Kling 3.0：文生图工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Kling 3.0: Text to Image” + + + +**示例输出** + +![Kling 3.0：文生图示例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_kling_v3_t2i.png) + +## Kling 3.0：视频生成 {#api_kling_v3_video} + +输入文本或图像提示词，生成包含多镜头构图、复杂相机移动和一致主体的 15 秒视频序列。 + +Kling 3.0：视频生成工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Kling 3.0：视频生成” + + + +**输入素材** + +将此文件上传到匹配的 `LoadImage` 节点： + + + + `LoadImage` 节点 1 · `boxing.png` + + + +
+ boxing.png +
+ +## 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。 + +Kling 3.0：首尾帧生成视频工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Kling 3.0: First Last Frame to Video” + + + +**输入素材** + +将以下文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： + + + + `LoadImage` 节点 1 · `goldenfish_in_bag.png` + + + `LoadImage` 节点 13 · `man_in_daydream.png` + + + +
+ goldenfish_in_bag.png + man_in_daydream.png +
+ +## 传统 Kling 模型（EOL） + + + **生命周期终止（EOL）**：以下传统 Kling 模型和工作流模板计划于 **2026 年 9 月 15 日** 退役：Kling V1.5、V1.6、V2.1、V2.1 Master 以及 Kolors 虚拟试穿 API。相关合作节点仍保留在 ComfyUI 中，但这些模型选项将在退役日期之后停止工作。 + + +### 已退役的工作流模板及替代方案 + +| 已移除的模板 | 建议的替代方案 | +| :--------------- | :-------------------- | +| `api_kling_i2v`（V2.1 Master） | [`api_kling_o3_i2v`](https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/api_kling_o3_i2v.json) 或 [`api_kling2_6_i2v`](https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/api_kling2_6_i2v.json) | +| `api_kling_effects`（V1.6） | Kling 3.0 效果工作流（`api_kling_v3_*`） | +| `api_kling_flf`（V1.6） | [`api_kling_v3_flf2v`](https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/api_kling_v3_flf2v.json) 或 [`api_kling_o3_flf2v`](https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/api_kling_o3_flf2v.json) | +| `api_kling_dual_characters_effects`（V1.6） | Kling 3.0 效果工作流（`api_kling_v3_*`） | + +如需虚拟试穿，请使用 [Flux 虚拟试穿](/zh/built-in-nodes/FluxVTONode)（`api_flux_vto`）或其他受支持的替代方案。Flux VTO 和基于 Gemini 的时尚模板不受此次退役的影响。 diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control.mdx index 3e44df781..7f0131c9f 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control.mdx @@ -1,26 +1,16 @@ --- title: "Kling 2.6 Motion Control 合作伙伴节点 ComfyUI 官方示例" description: "本文将介绍如何在 ComfyUI 中使用 Kling 2.6 Motion Control 合作伙伴节点，实现从参考视频到角色图像的精准动作迁移" -sidebarTitle: "Kling 2.6 Motion Control" -translationSourceHash: da795596 +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 8b13e904 translationFrom: tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": fac1cb1e - "Product highlights": a82b89a7 - "Character orientation modes": aa2f7dec - "Model tiers": c220fb9b - "Input requirements": 0ecbf467 - "Tips for better results": b6fdceb5 --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; - Kling 2.6 Motion Control 是由快手开发的专门多模态模型，能够实现从参考视频到角色图像的精准动作迁移。通过结合 **参考图像**（你的角色）和 **动作参考视频**（动作来源），AI 会将视频中的动作、表情和节奏应用到你的静态角色上，同时保持角色的身份特征。 与标准的图生视频不同，Motion Control 使用参考视频作为动作蓝图，而不是从文本提示词猜测动作。该模型就像一个数字木偶师，从参考视频中提取编舞动作，并以电影级的保真度应用到你的角色上。 -## 产品亮点 +## Kling 2.6 Motion Control 擅长什么 - **复杂动作处理**: 能够执行舞蹈动作、武术或运动等复杂序列，同时保持角色的一致性。模型理解重心转移和动量，能呈现逼真的物理效果。 - **精准的手部和手指表现**: 手部一直是 AI 视频的弱点。此功能通过模仿真实素材，专门改进了手指关节和手部动作的表现，非常适合演示和展示类内容。 @@ -28,70 +18,8 @@ Kling 2.6 Motion Control 是由快手开发的专门多模态模型，能够实 - **高级相机和视角模式**: 通过不同的方向模式，精细控制相机如何解读你的参考素材。 - **30 秒一镜到底支持**: 单次生成可产出长达 30 秒的连续动作，实现叙事场景中不间断的角色运动。 -## 角色朝向模式 - -`character_orientation` 参数决定模型如何解读空间信息并限制输出时长： - -| 模式 | 描述 | 最长时长 | -|------|------|----------| -| `video` | 输出角色朝向与参考视频一致。最适合复杂的全身表演，如舞蹈序列和精心编排的动作。 | 30 秒 | -| `image` | 输出角色朝向与参考图像一致。最适合带有相机运动的肖像动画，如平移、倾斜和跟踪镜头。 | 10 秒 | - -## 模型级别 - -| 级别 | 分辨率 | 适用场景 | -|------|--------|----------| -| **Standard（标准）** | 720p | 简单动画、社交媒体内容、表情包和快速测试。速度更快，成本更低。 | -| **Pro（专业）** | 1080p | 复杂编舞、精细手部动作、专业营销素材和广播级内容。 | - - - - -### Kling2.6：运动控制 {#api_kling_motion_control} - -通过同步运动控制，将参考视频中精确的角色动作和表情应用到您的角色图像上。 - -Kling2.6：运动控制工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Kling2.6: Motion Control" - - - -**输入素材** - -将以下文件上传到对应的 `LoadImage` 和 `LoadVideo` 节点： - - - - `LoadImage` 节点 11 · `streetwear_fox.jpg` - - - `LoadVideo` 节点 2 · `street_dancer.mp4` - - - -
- streetwear_fox.jpg -
- -## 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。 + +在 ComfyUI 中运行动作控制工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..d5d7e89f5 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control/workflow.mdx @@ -0,0 +1,86 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Kling 2.6 运动控制工作流" +description: "了解如何在 ComfyUI 中运行 Kling 2.6 运动控制工作流，无论是本机还是通过 Comfy Cloud" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 65a6acbc +translationFrom: tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 9c99d21e + "Character orientation modes": aa2f7dec + "Model tiers": 430857fe + "Kling2.6: Motion Control {#api_kling_motion_control}": b36f1f3c + "Input requirements": 0ecbf467 + "Tips for better results": b6fdceb5 +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Kling 2.6 Motion Control 工作流。如需了解该模型是什么及其最擅长的用途，请参阅 [Kling 2.6 Motion Control 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/kling/kling-motion-control)。 + + + + +## 角色朝向模式 + +`character_orientation` 参数决定了模型如何解读空间信息并限制输出时长： + +| 模式 | 描述 | 最大时长 | +|------|-------------|--------------| +| `video` | 输出角色朝向与参考视频保持一致。最适合复杂的全身表演，例如舞蹈序列和精心编排的编舞。 | 30 秒 | +| `image` | 输出角色朝向与参考图像保持一致。最适合带有相机移动的人像动画，例如平移、倾斜和跟踪镜头。 | 10 秒 | + +## 模型层级 + +| 层级 | 分辨率 | 适用场景 | +|------|------------|----------| +| **标准** | 720p | 简单的动画、社交媒体内容、表情包和快速测试。速度更快且更节省点数。 | +| **专业** | 1080p | 复杂的编舞、精细的手部动作、专业营销资产和广播级内容。 | + +## Kling2.6：动作控制 {#api_kling_motion_control} + +将参考视频中的精确角色操作和表情同步应用到你的角色图像上，实现动作控制。 + +Kling2.6：动作控制工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Kling2.6：动作控制” + + + +**输入素材** + +将这些文件上传到匹配的 `LoadImage` 和 `LoadVideo` 节点： + + + + `LoadImage` 节点 11 · `streetwear_fox.jpg` + + + `LoadVideo` 节点 2 · `street_dancer.mp4` + + + +
+ streetwear_fox.jpg +
+ +## 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 - - +## 在 ComfyUI 中使用 -## Krea 2 Image 节点文档 - -请参阅以下文档了解详细参数设置： - -- [Krea 2 Image 节点](/zh/built-in-nodes/Krea2ImageNode) -- [Krea 2 Style Reference 节点](/zh/built-in-nodes/Krea2StyleReferenceNode) - -## Krea 2 文生图工作流 - -Krea 2 文生图工作流 - - - - 打开 Comfy Cloud - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Krea2" - - - -1. **输入提示词**：在 **Krea2ImageNode** 节点中输入文字描述 -2. **选择模型变体**：选择 **Krea 2 Medium**（插画）或 **Krea 2 Large**（照片级真实感） -3. **调整参数**：设置画面比例、分辨率、创意度和随机种子 -4. **点击执行**：按 `Ctrl+Enter` 或点击执行按钮生成图片 -5. **查看结果**：生成的图片显示在 **SaveImage** 节点中，保存在 `ComfyUI/output/` 目录 - -## Krea 2 风格参考工作流 - -Krea 2 风格参考工作流 - -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。 - - - - 打开 Comfy Cloud - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Krea 2: Style Reference" - - - -1. **上传参考图片**：使用 **LoadImage** 节点加载风格参考图片（最多支持 10 张） -2. **输入提示词**：在 **Krea2ImageNode** 中描述你想要的场景 -3. **选择模型变体**：选择 Medium 或 Large -4. **调整风格强度**：在 **Krea2StyleReferenceNode** 节点中调整风格参考强度 -5. **点击执行**：按 `Ctrl+Enter` 生成 -6. **查看结果**：生成的图片显示在 **SaveImage** 节点中 - -## 补充说明 - -- Krea 2 Image 节点支持同时使用最多 **10 张风格参考图片** -- `moodboard_id` 参数需要来自 [Krea 网站](https://www.krea.ai) 的有效 moodboard UUID + +在 ComfyUI 中运行文生图和风格参考工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..722b621f9 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i/workflow.mdx @@ -0,0 +1,72 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Krea 2 文生图工作流" +description: "如何在本地或 Comfy Cloud 上运行 ComfyUI 中的 Krea 2 文生图与风格参考工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: cc50e9c6 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 3f87fe78 + "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"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Krea 2 文生图工作流。要了解该模型的用途及其最擅长的功能，请参阅 [Krea 2 文生图概述](/zh/tutorials/partner-nodes/krea2/krea2-t2i)。 + + + + +## Krea 2 Image Node Documentation + +Check the following documentation for detailed node parameter settings: + +- [Krea 2 Image Node](/built-in-nodes/Krea2ImageNode) +- [Krea 2 Style Reference Node](/built-in-nodes/Krea2StyleReferenceNode) + +## Krea 2 文本到图像工作流 + +Krea 2 文本到图像工作流 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Krea2" + + + +1. **输入提示词**：在 **Krea2ImageNode** 中输入文本描述 +2. **选择模型变体**：在 **Krea 2 Medium**（插图）或 **Krea 2 Large**（照片级真实感）之间选择 +3. **调整参数**：设置宽高比、分辨率、创意程度和种子 +4. **点击执行**：按 `Ctrl+Enter` 或点击“执行”按钮以生成 +5. **查看结果**：已生成的图像显示在 **SaveImage** 节点中，并保存到 `ComfyUI/output/`。 + +## Krea 2 风格参考工作流 + +Krea 2 风格参考工作流 + +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。 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON 或在模板库中搜索“Krea 2: 风格参考” + + + +1. **上传参考图像**：使用 **LoadImage** 节点加载风格参考图像（最多支持 10 张） +2. **输入您的提示词**：在 **Krea2ImageNode** 中描述您想要的场景 +3. **选择模型变体**：在 Medium 和 Large 之间选择 +4. **调整风格强度**：在 **Krea2StyleReferenceNode** 节点中修改风格参考强度 +5. **点击队列**：按 `Ctrl+Enter` 生成 +6. **查看结果**：生成的图像会显示在 **SaveImage** 节点中 + +## 附加说明 + +- Krea 2 图像节点最多支持同时使用 **10 张风格参考图像** +- `moodboard_id` 参数需要一个来自 [Krea 网站](https://www.krea.ai) 上 Krea 情绪板的有效 UUID diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5.mdx index 210a942cc..f7fcc5706 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5.mdx @@ -1,108 +1,39 @@ --- title: "在 ComfyUI 中使用 LTX-2.5 API 生成视频" description: "了解如何结合云端工作流，在 ComfyUI 中使用 LTX-2.5 API 节点进行文生视频、图生视频和首尾帧生视频，并提供 Fast 与 Pro 两种模型档位。" -sidebarTitle: "LTX-2.5 API" -translationSourceHash: 2cafd208 +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 8777cfb4 translationFrom: tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; - [LTX-2.5](https://ltx.io/model/ltx-2-5) 是 Lightricks 的开源权重视频与世界模型，可通过 LTX-2.5 API 节点在 ComfyUI 中使用。API 工作流在 Lightricks 的服务器上运行生成任务，因此无需下载模型，也无需本地 GPU，生成的视频将按秒计入您的 Comfy API 账户。 LTX-2.5 API 提供两种模型档位：**LTX-2.5 (Pro)** 面向最高质量，**LTX-2.5 (Fast)** 采用蒸馏模型，生成速度更快。两种档位均支持音视频同步生成，并原生支持多镜头场景，其中 Fast 档位最高可输出 4K 分辨率。 - - - -## LTX-2.5 API 工作流 +## LTX-2.5 的优势 -模板库内置了三个 API 示例工作流： +- **音视频同步**：两种档位均同时生成音频和视频，并原生支持多镜头场景 +- **两种模型档位**：LTX-2.5 (Pro) 面向最高质量，LTX-2.5 (Fast) 采用蒸馏模型，生成速度更快 +- **最高 4K 输出**：Fast 档位最高可输出 4K 分辨率 +- **无需本地 GPU**：生成任务在 Lightricks 的服务器上运行，无需下载任何模型 +- **多种生成模式**：文生视频、图生视频和首尾帧生视频 -- **文生视频**：根据文本提示词生成视频 -- **图生视频**：根据单张起始图像生成视频 -- **FLF2V（首尾帧生视频）**：在首帧和尾帧图像之间生成视频 +## 示例输出 -### LTX-2.5 文生视频 - -通过 LTX-2.5 API 根据文本提示词生成视频，并同步生成音频。 +带同步音频的文生视频生成： - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 在模板库中下载 JSON 或搜索"LTX-2.5 T2V" - - - -#### 提示技巧 - -1. **模型**：选择 `LTX-2.5 (Pro)` 以获得最高质量，或选择 `LTX-2.5 (Fast)` 以获得更快的生成速度 -2. **时长**：Pro 支持 2-10 秒，Fast 支持 2-20 秒。时长超过 10 秒时，需使用 720p 或 1080p 分辨率以及 24/25 FPS -3. **分辨率与比例**：选择分辨率预设，如 `1280x720`（横屏）或 `720x1280`（竖屏）；Fast 额外提供 `2560x1440` 和 `3840x2160` 选项 -4. **FPS**：Fast 可选 24、25、48 或 50 FPS，Pro 可选 24、25 或 50 FPS -5. **音频**：音频生成默认开启；如果只需要无声视频，可在节点的高级设置中关闭 -6. **提示词**：用一段连贯的文字描述整个场景，包括镜头、动作、角色、相机运动以及您想要的音频 - -### LTX-2.5 图生视频 - -通过 LTX-2.5 API 根据单张起始图像生成视频，并同步生成音频。 +从单张起始图像进行图生视频生成： - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 在模板库中下载 JSON 或搜索"LTX-2.5 I2V" - - - - - - 作为工作流的起始帧，或使用您自己的图像。 - - - -#### 提示技巧 - -1. **模型**：此工作流默认选用 `LTX-2.5 (Fast)`，便于快速迭代；如需最高质量，可切换为 `LTX-2.5 (Pro)` -2. **仅限单个图像**：图像输入仅接受一张起始图像 -3. **提示词**：描述接下来发生的内容：从起始图像延续的运动、相机运动和声音。使用类似"将提供的起始图像作为第一帧"的措辞，有助于锚定生成方向 -4. **时长与分辨率**：Fast 档位支持最长 20 秒、最高 4K 分辨率；时长超过 10 秒时，需使用 720p/1080p 并设为 24/25 FPS - -### LTX-2.5 FLF2V（首尾帧生视频） - -通过 LTX-2.5 API 在首帧和尾帧图像之间生成视频，将两帧画面融合为一段完整的动画序列。 +首尾帧生视频生成，将两帧画面融合为一段动画序列： - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 在模板库中下载 JSON 或搜索"LTX-2.5 FLF2V" - - - - - - 视频的首帧。 - - - 视频的尾帧，连接到节点的 `last_frame` 输入。 - - - -#### 提示技巧 +## 在 ComfyUI 中使用 -1. **帧**：工作流将第一张图像连接到 `image` 输入，将第二张图像连接到 `last_frame` 输入；模型负责生成两帧之间的运动 -2. **保持帧对齐**：使用相同宽高比的图像，以获得平滑的插值效果 -3. **模型**：此工作流默认选用 `LTX-2.5 (Pro)`；切换为 `LTX-2.5 (Fast)` 可加快生成速度 -4. **提示词**：描述两帧之间的过渡，以及您想要的音频（对白、音效、音乐） \ No newline at end of file + +在 ComfyUI 中运行文生视频、图生视频和首尾帧生视频工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..4a0d7de4d --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5/workflow.mdx @@ -0,0 +1,106 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 LTX-2.5 工作流" +description: "如何在本机或 Comfy Cloud 上运行 ComfyUI 中的 LTX-2.5 文生视频、图生视频和首尾帧工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: aae2820e +translationFrom: tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 LTX-2.5 工作流。关于该模型是什么以及它擅长什么，请参阅 [LTX-2.5 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/lightricks/ltx-2-5)。 + + + + +## LTX-2.5 API 工作流 + +模板库附带三个 API 示例工作流： + +- **文生视频**：根据文本提示生成视频 +- **图生视频**：根据单张起始图像生成视频 +- **FLF2V**：在首帧和尾帧图像之间生成视频 + +### LTX-2.5 文生视频 + +通过 LTX-2.5 API 根据文本提示生成视频，并带有同步音频。 + + + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索"LTX-2.5 T2V" + + + +#### 提示技巧 + +1. **模型**：选择 `LTX-2.5 (Pro)` 以获得最高质量，或选择 `LTX-2.5 (Fast)` 以加快生成速度 +2. **时长**：Pro 支持 2-10 秒；Fast 支持 2-20 秒。超过 10 秒的时长需要 720p 或 1080p 分辨率以及 24/25 FPS +3. **分辨率和比例**：选择分辨率预设，如 `1280x720`（横向）或 `720x1280`（纵向）；Fast 还提供 `2560x1440` 和 `3840x2160` 选项 +4. **FPS**：Fast 支持 24、25、48 或 50 FPS，Pro 支持 24、25 或 50 FPS +5. **音频**：音频生成默认开启；如果只需要无声视频，可在节点的高级设置中将其禁用 +6. **提示词**：用一段流畅的段落描述整个场景，包括镜头、动作、角色、相机运动以及你想要的音频 + +### LTX-2.5 图生视频 + +通过 LTX-2.5 API 根据单张起始图像生成视频，并带有同步音频。 + + + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索"LTX-2.5 I2V" + + + + + + 工作流的起始帧，或使用你自己的图像。 + + + +#### 提示技巧 + +1. **模型**：此工作流默认选择 `LTX-2.5 (Fast)` 以加快迭代速度；切换到 `LTX-2.5 (Pro)` 可获得最高质量 +2. **仅支持单张图像**：图像输入只接受一张起始图像 +3. **提示词**：描述接下来发生的内容：从起始图像延续的运动、相机移动和声音。像"将提供的起始图像作为第一帧"这样的表述有助于锚定生成结果 +4. **时长和分辨率**：Fast 版本支持最长 20 秒和最高 4K 分辨率；超过 10 秒的时长需要 720p/1080p 和 24/25 FPS + +### LTX-2.5 FLF2V + +通过 LTX-2.5 API 在首帧和尾帧图像之间生成视频，将两帧融合为单个动画序列。 + + + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索"LTX-2.5 FLF2V" + + + + + + 视频的首帧。 + + + 视频的尾帧，连接至节点的 `last_frame` 输入。 + + + +#### 提示技巧 + +1. **帧**：工作流将第一张图像连接到 `image` 输入，将第二张图像连接到 `last_frame` 输入；模型会生成两者之间的运动 +2. **保持帧对齐**：使用相同宽高比的图像，以获得平滑的插值效果 +3. **模型**：此工作流默认选择 `LTX-2.5 (Pro)`；切换到 `LTX-2.5 (Fast)` 可加快生成速度 +4. **提示词**：描述帧之间的过渡，以及你想要的音频（对白、音效、音乐） \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx index 9ae82fb98..db48fc7c9 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx @@ -1,48 +1,27 @@ --- -title: "Luma Image to Image 合作伙伴节点 ComfyUI 官方示例" -description: "本指南介绍如何在 ComfyUI 中使用 Luma Image to Image 合作伙伴节点" -sidebarTitle: "Luma Image to Image" -translationSourceHash: 7b3e8dc6 +title: "Luma 图像到图像合作节点 ComfyUI 官方示例" +description: "本指南介绍如何在 ComfyUI 中使用 Luma 图像到图像合作节点" +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 4eaf86f6 translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; +Luma 图像到图像节点允许你借助 Luma AI 技术，根据文本提示修改现有图像，同时保留原始图像的某些特征和结构。 -Luma Image to Image 节点允许你借助 Luma AI 技术，根据文本提示修改现有图像，同时保留原始图像的某些特征和结构。 +## Luma 图像到图像擅长什么 -在本指南中，我们将展示如何使用此节点设置图像转图像工作流。 +- **提示词驱动的图像编辑**：根据文本提示修改现有图像，同时保留原始图像的某些特征和结构 +- **改变物体和形状**：该节点在改变物体和形状方面效果很好，但可能不是改变颜色的理想选择 +- **可调节的输入影响**：`image_weight` 参数控制输入图像对结果的塑造程度，值越低越接近原始图像 - - +## 示例输出 -## Luma Image to Image 合作伙伴节点工作流 +不同 `image_weight` 值的结果，展示了输入图像对生成输出的影响程度： - -这个功能在改变物体、形状等方面效果很好。但在改变颜色时，效果可能不太理想。建议使用较低的权重值，大约在 0.0 到 0.1 之间。 - +![权重对比](/images/tutorial/api_nodes/luma/i2i_image_weight.jpg) -### 1. 下载工作流文件 +## 在 ComfyUI 中使用 -下载以下图像并将其拖入 ComfyUI 以加载工作流（工作流信息包含在图像元数据中）： - -![Luma Image to Image 工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2i/luma_i2i.png) - -下载此图像用作输入： - -![Luma Image to Image 工作流输入图像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2i/input.png) - -### 2. 完成工作流步骤 - -![Luma Image to Image 工作流步骤图](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_i2i_step_guide.jpg) - -按照以下编号步骤操作： -1. 在 `Load Image` 节点上点击 **Upload** 以上传你的输入图像 -2. （可选）修改工作流提示词 -3. （可选）调整 `image_weight` 以改变输入图像的影响程度（值越小，越接近原图） -4. 点击 `Run` 或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 生成图像 -5. API 返回结果后，在 `Save Image` 节点中查看生成的图像。图像将保存到 `ComfyUI/output/` 目录中 - -### 3. 不同 `image_weight` 值的效果对比 - -![权重对比](/images/tutorial/api_nodes/luma/i2i_image_weight.jpg) \ No newline at end of file + +在 ComfyUI 中运行图生图工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..b7f9c163d --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image/workflow.mdx @@ -0,0 +1,46 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Luma 图像到图像工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行 Luma 图像到图像工作流，本地或 Comfy Cloud 均可" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 65554da7 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Luma 图像到图像工作流。有关该模型的用途及其最擅长解决的问题，请参阅 [Luma 图像到图像概览](/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image)。 + + + + +## Luma 图像到图像合作节点工作流 + + +此功能非常适合更改对象和形状。但对于颜色更改可能不太理想。我们建议使用较低的权重值，大约在 0.0 到 0.1 之间。 + + +### 1. 下载工作流文件 + +下载并将以下图像拖入 ComfyUI 以加载工作流（工作流信息包含在图像元数据中）： + +![Luma 图像到图像工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2i/luma_i2i.png) + +下载此图像用作输入： + +![Luma 图像到图像工作流输入图像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2i/input.png) + +### 2. 完成工作流步骤 + +![Luma 图像到图像工作流步骤](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_i2i_step_guide.jpg) + +请按以下编号步骤操作： +1. 点击 `Load Image` 节点上的 **上传** 按钮，上传你的输入图像 +2. （可选）修改工作流提示词 +3. （可选）调整 `image_weight` 以改变输入图像的影响程度（数值越低越接近原始图像） +4. 点击 `Run` 或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 生成图像 +5. API 返回结果之后，在 `Save Image` 节点中查看已生成的图像。图像将保存到 `ComfyUI/output/` 目录 + +### 3. 不同 `image_weight` 值的结果 + +![权重对比](/images/tutorial/api_nodes/luma/i2i_image_weight.jpg) \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video.mdx index 588a20b77..532dae2e2 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video.mdx @@ -1,51 +1,23 @@ --- -title: "Luma 图生视频 Partner Node" -description: "Luma 图生视频 Partner Node 工作流：在 ComfyUI 中将静态图像转换为视频，包括所需积分和节点参数。" -sidebarTitle: "Luma Image to Video" -translationSourceHash: 8c52dad9 +title: "Luma 图像转视频合作伙伴节点" +description: "Luma 图像转视频合作伙伴节点工作流：在 ComfyUI 中将静态图像转换为视频，包括所需积分和节点参数。" +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 8a7ef1a5 translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; +Luma 图像转视频节点允许你使用 Luma AI 的先进技术将静态图像转换为平滑、动态的视频，为你的图像赋予生命与动感。 -Luma Image to Video 节点允许你使用 Luma AI 的先进技术将静态图像转换为流畅、动态的视频内容，为图像赋予生命力和动态特性。 +## Luma 图像转视频擅长什么 -本篇指南中，我们将引导你如何使用该节点进行图像转视频的工作流设置。 +- **图像动画**：将静态图像转换为平滑、动态的视频，为你的图像赋予生命与动感 +- **提示词引导的动态效果**：文本提示词决定视频的动态效果 +- **相机控制**：Luma 概念功能控制相机运动，实现专业级运镜效果 +- **灵活的图像输入**：支持以 `first_image`、`last_image` 或两者同时作为输入 +- **可调节的输出**：视频分辨率和时长均可调节，还可以通过 `model` 参数选择不同的视频生成模型 - - +## 在 ComfyUI 中使用 -## 使用 Luma 合作伙伴节点的图像转视频工作流 - -Luma Image to Video 节点需要至少提供一个图像输入（`first_image` 或 `last_image`），结合文本提示词来确定视频的动态效果。在本指南中，我们制作了使用 `first_image` 和 `luma_concepts` 的示例，展示 Luma AI 的视频生成能力。 - -### 1. 下载工作流 - -下面的视频的 `metadata` 中已经包含工作流信息，请下载并拖入 ComfyUI 中加载对应工作流。 - -![Luma Image to Video Workflow](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2v/luma_i2v.mp4) - -下载以下图像以用作输入： - -![Input Image](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2v/input.png) - -### 2. 按步骤完成工作流 - -![Luma Image to Video Workflow Steps](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_i2v_step_guide.jpg) - -按以下基本步骤运行工作流： -1. 在 `first_image` 节点中上传你的输入图像 -2. （可选）在 Luma Image to Video 节点中编写提示词，描述你希望图像如何动画 -3. （可选）修改 `Luma Concepts` 节点来控制相机运动，实现专业镜头效果 -4. 点击 `Run` 或使用 `Ctrl(cmd) + Enter` 来生成视频 -5. API 返回结果后，你可以在 `Save Video` 节点中查看生成的视频，视频也会被保存至 `ComfyUI/output/` 目录下 - -### 3. 补充说明 - -- **图像输入要求**：`first_image` 和 `last_image` 至少需要提供一个，每个输入最多只接收 1 张图片 -- **Luma Concepts**：控制相机运动，提供专业视频效果 -- **Seed 参数**：仅用于确定节点是否应重新运行，不影响生成结果 -- **启用输入节点**：右键点击紫色 “Bypass” 模式的节点，将 “mode” 设为 “always” 以启用输入 -- **模型选择**：不同的视频生成模型具有不同特点，可通过 `model` 参数调整 -- **分辨率与时长**：使用 `resolution` 和 `duration` 参数调整输出视频分辨率和时长 \ No newline at end of file + +在 ComfyUI 中运行图生视频工作流，可在本地运行，也可在 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..e56ff0805 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video/workflow.mdx @@ -0,0 +1,50 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Luma 图像转视频工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行 Luma 图像转视频工作流，无论是本地还是 Comfy Cloud" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 633c0425 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Luma 图像转视频工作流。想了解该模型是什么以及它的强项，请参阅 [Luma 图像转视频概述](/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video)。 + + + + +## 使用 Luma 合作节点的图生视频工作流 + +Luma 图像转视频节点至少需要一个图像输入（`first_image` 或 `last_image`），同时需要文本提示词来确定视频的运动效果。在本指南中，我们创建了一个使用 `first_image` 和 `Luma 概念` 的示例，以展示 Luma AI 的视频生成能力。 + +### 1. 下载工作流 + +工作流信息包含在下方视频的元数据中。下载该视频并将其拖入 ComfyUI，即可加载工作流。 + +![Luma 图像转视频工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2v/luma_i2v.mp4) + +下载以下图像作为输入： + +![输入图像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/i2v/input.png) + +### 2. 按照工作流步骤操作 + +![Luma 图像转视频工作流步骤](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_i2v_step_guide.jpg) + +按照以下基本步骤运行工作流： + +1. 在 `first_image` 节点中上传你的输入图像 +2. （可选）在 Luma 图像转视频节点中编写提示词，描述你希望图像如何动起来 +3. （可选）修改 `Luma 概念` 节点，以控制相机移动来实现专业的电影摄影效果 +4. 点击 `Run` 或使用 `Ctrl(cmd) + Enter` 生成视频 +5. API 返回结果后，在 `保存视频` 节点中查看已生成的视频。视频还会保存到 `ComfyUI/output/` 目录中 + +### 3. 补充说明 + +- **图像输入要求**：至少需要提供 `first_image` 或 `last_image` 其中之一，每个输入最多 1 张图像 +- **Luma 概念**：控制相机移动，以实现专业的视频效果 +- **种子参数**：仅决定节点是否应重新运行，不影响生成结果 +- **启用输入节点**：右键点击紫色“Bypass”模式节点，并将“mode”设置为“always”以启用输入 +- **模型选择**：不同的视频生成模型具有各自独特的特性，可通过模型参数进行调整 +- **分辨率与时长**：使用分辨率和时长参数调整输出视频的分辨率和长度 \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx index f9bff41b1..e73ad16b0 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx @@ -1,51 +1,27 @@ --- -title: "Luma Text to Image 合作节点 ComfyUI 官方示例" -description: "本文介绍如何在 ComfyUI 中使用 Luma Text to Image 合作节点" -sidebarTitle: "Luma Text to Image" -translationSourceHash: 189b15fc +title: "Luma 文生图合作节点 ComfyUI 官方示例" +description: "本文介绍如何在 ComfyUI 中使用 Luma 文生图合作节点" +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: f88eb8e2 translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; +Luma 文生图节点允许你使用 Luma AI 的高级技术，从文本提示生成高质量图像，能够创建照片级逼真的内容和艺术风格的图像。 -Luma Text to Image 节点允许你使用 Luma AI 的高级技术从文本提示生成高质量图像，能够创建照片级逼真内容和艺术风格图像。 +## Luma 文生图的优势 -在本指南中，我们将展示如何使用此节点设置文本转图像工作流。 +- **高质量文生图生成**：从文本提示创建照片级逼真的内容和艺术风格的图像 +- **风格参考**：`style_image` 输入可引导结果的外观，`style_image_weight` 控制风格参考图像的影响程度 +- **图像与角色参考**：`image_luma_ref` 输入支持参考引导生成，最多可同时使用 4 张参考图像和角色参考 - - +## 示例输出 -## Luma Text to Image 合作节点工作流 - -当 `Luma Text to Image` 节点未连接任何图像输入时，它作为文本转图像工作流运行。在本指南中，我们创建了使用 `style_image` 和 `image_luma_ref` 的示例，以展示 Luma AI 出色的图像处理能力。 - -### 1. 下载工作流文件 - -工作流信息包含在下方图像的元数据中。下载并拖入 ComfyUI 以加载工作流。 - -![Luma Text to Image 工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/luma_t2i.png) - -请下载以下图像用作输入： - -![输入图像 - 参考](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/input_ref.png) -![输入图像 - 风格](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/input_style.png) - -### 2. 按步骤完成工作流的运行 - -![Luma Text to Image 工作流步骤](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_t2i_step_guide.jpg) - -按照图片中的编号步骤完成基本工作流： -1. 在 `Load image` 节点中上传参考图像 -2. 在 `Load image（已重命名为 styleref）` 节点中上传风格参考图像 -3. （可选）修改 `Luma Text to Image` 节点中的提示词 -4. （可选）调整 `style_image_weight` 以控制风格参考图像的影响程度 -5. 点击 `Run` 按钮或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 生成图像 -6. API 返回结果后，在 `Save Image` 节点中查看已生成图像。图像保存至 `ComfyUI/output/` 目录下 +不同 `style_image_weight` 值下的风格引导生成，展示风格参考图像的影响： ![风格图像权重对比](/images/tutorial/api_nodes/luma/t2i_style_image_weight.jpg) -### 3. 补充说明 +## 在 ComfyUI 中使用 -- 该节点最多可同时使用 4 个参考图像和角色参考。 -- 要启用多个图像输入，请右键点击紫色的 `Bypassed` 节点，将其 `mode` 设置为 `always`。 \ No newline at end of file + +在 ComfyUI 中本地或通过 Comfy Cloud 运行文生图工作流 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..e93e6aeeb --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image/workflow.mdx @@ -0,0 +1,49 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Luma 文生图工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行 Luma 文生图工作流，无论是在本地还是 Comfy Cloud 上" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 8ce0c251 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Luma 文生图工作流。有关该模型是什么以及它的优势，请参阅 [Luma 文生图概述](/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image)。 + + + + +## Luma 文生图合作节点工作流 + +当 `Luma Text to Image` 节点在没有图像输入的情况下使用时，它作为文生图工作流运行。在本指南中，我们创建了使用 `style_image` 和 `image_luma_ref` 的示例，以展示 Luma AI 出色的图像处理能力。 + +### 1. 下载工作流文件 + +工作流信息包含在下图的元数据中。下载并将其拖入 ComfyUI 即可加载工作流。 + +![Luma 文生图工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/luma_t2i.png) + +请下载以下输入图像： + +![输入图像 - 参考](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/input_ref.png) +![输入图像 - 风格](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2i/input_style.png) + +### 2. 按步骤运行工作流 + +![Luma 文生图工作流步骤](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_t2i_step_guide.jpg) + +按照图中的编号步骤完成基本工作流： +1. 在 `加载图像` 节点中上传参考图像 +2. 在 `加载图像`（改名为 styleref）节点中上传风格参考图像 +3. （可选）修改 `Luma Text to Image` 节点中的提示词 +4. （可选）调整 `style_image_weight` 以控制风格参考图像的影响 +5. 点击 `Run` 按钮或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 生成图像 +6. API 返回结果后，在 `保存图像` 节点中查看已生成的图像。图像会保存到 `ComfyUI/output/` 目录中 + +![风格图像权重对比](/images/tutorial/api_nodes/luma/t2i_style_image_weight.jpg) + +### 3. 其他说明 + +- 该节点最多可同时使用 4 张参考图像和角色参考。 +- 要启用多个图像输入，右键单击紫色的 "Bypassed" 节点并将其 `mode` 设置为 `always` \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video.mdx index 1db7af9e5..216f85abe 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video.mdx @@ -1,47 +1,22 @@ --- -title: "Luma 文本转视频合作伙伴节点 ComfyUI 官方指南" -description: "学习如何在 ComfyUI 中使用 Luma 文本转视频合作伙伴节点" -sidebarTitle: "Luma 文本转视频" -translationSourceHash: 2a1a00b9 +title: "Luma 文本转视频合作节点 ComfyUI 官方指南" +description: "学习如何在 ComfyUI 中使用 Luma 文本转视频合作节点" +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 6a6362b5 translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; +Luma 文本转视频节点允许你使用 Luma AI 的创新视频生成技术，通过文本描述创建高质量、平滑的视频。 -Luma 文本转视频节点允许你使用 Luma AI 的创新视频生成技术，通过文本描述创建高质量、流畅的视频。 +## Luma 文本转视频的优势 -在本指南中，我们将向你展示如何使用此节点设置文本到视频的工作流。 +- **文生视频生成**：根据场景、主体、动作和情绪的文本描述，创建高质量、平滑的视频 +- **相机控制**：Luma 概念功能可添加相机运动，实现专业的视频镜头和电影摄影效果 +- **模型选择**：可通过 model 参数选择具有不同功能的各种视频模型 +- **可调输出**：视频分辨率和时长均可调整（Ray 1.6 模型除外，这些参数不适用于该模型） - - +## 在 ComfyUI 中使用 -## 使用 Luma 合作伙伴节点的文本转视频工作流 - -Luma 文本转视频节点需要文本提示词来描述视频内容。在本指南中，我们创建了使用 `prompt` 和 `luma_concepts` 的示例，以展示 Luma AI 卓越的视频生成能力。 - -### 1. 下载工作流 - -工作流信息包含在下面视频的元数据中。下载并将其拖入 ComfyUI 以加载工作流。 - -![Luma Text to Video Workflow](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2v/luma_t2v.mp4) - -### 2. 按照步骤操作 - -![Luma Text to Video Workflow Steps](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_t2v_step_guide.jpg) - -按照以下基本步骤运行工作流： -1. 在 `Luma Text to Video` 节点中编写提示词，描述你想要的视频内容 -2. 点击 `Run` 按钮或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 生成视频 -3. API 返回结果后，你可以在 `Save Video` 节点中查看生成的视频。视频也会保存到 `ComfyUI/output/` 目录中 - -> （可选）修改 `Luma Concepts` 节点以控制相机运动，并添加专业的电影拍摄效果 - -### 3. 补充说明 - -- **撰写提示词**：详细描述场景、主体、动作和情绪，以获得最佳效果 -- **Luma Concepts**：主要用于控制相机，以创建专业视频镜头 -- **Seed 参数**：仅决定节点是否应重新运行，不影响生成结果 -- **模型选择**：不同的视频模型具有不同的功能，可通过 model 参数调整 -- **分辨率与时长**：使用这些参数调整输出视频的分辨率和时长 -- **Ray 1.6 模型说明**：使用 Ray 1.6 模型时，时长和分辨率参数无效 \ No newline at end of file + +在 ComfyUI 中运行文生视频工作流，可本地运行或在 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..2378506c2 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video/workflow.mdx @@ -0,0 +1,46 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Luma 文本转视频工作流" +description: "如何在本地或 Comfy Cloud 上运行 ComfyUI 中的 Luma 文本转视频工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 7e450c00 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Luma 文本转视频工作流。如需了解该模型是什么及其最擅长的功能，请参阅 [Luma 文本转视频概述](/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video)。 + + + + +## 使用 Luma 合作节点的文生视频工作流 + +Luma 文本转视频节点需要文本提示词来描述视频内容。在本指南中，我们使用 `prompt` 和 `Luma 概念` 创建了示例，以展示 Luma AI 出色的视频生成能力。 + +### 1. 下载工作流 + +工作流信息包含在下方视频的元数据中。下载并将其拖入 ComfyUI 即可加载该工作流。 + +![Luma 文本转视频工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2v/luma_t2v.mp4) + +### 2. 按照步骤操作 + +![Luma 文本转视频工作流步骤](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_t2v_step_guide.jpg) + +按照以下基本步骤运行工作流： + +1. 在 `Luma 文本转视频` 节点中编写提示词，描述你想要的视频内容 +2. 点击 `运行` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 生成视频 +3. API 返回结果之后，你可以在 `保存视频` 节点中查看已生成的视频。视频也会保存到 `ComfyUI/output/` 目录中 + +> （可选）修改 `Luma 概念` 节点以控制相机运动，并添加专业的电影拍摄效果 + +### 3. 补充说明 + +- **编写提示词**：详细描述场景、主体、动作和情绪，以获得最佳效果 +- **Luma 概念**：主要用于相机控制，以创建专业的视频镜头 +- **种子参数**：仅决定节点是否应重新运行，不影响生成结果 +- **模型选择**：不同的视频模型具有不同的特性，可通过模型参数进行调整 +- **分辨率和时长**：使用这些参数调整输出视频的分辨率和长度 +- **Ray 1.6 模型说明**：使用 Ray 1.6 模型时，时长和分辨率参数不起作用 diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1.mdx index 102a603fd..0cf63529e 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1.mdx @@ -1,313 +1,44 @@ --- title: "Luma Uni-1 使用指南" -description: "在 ComfyUI 中使用 Luma Uni-1 合作伙伴节点进行图像创建与编辑。" -sidebarTitle: "Luma Uni-1" -translationSourceHash: bfdd9e41 +description: "在 ComfyUI 中使用 Luma Uni-1 合作节点，用于 Create 和 Modify 图像工作流。" +sidebarTitle: "概览" +translationSourceHash: 9a521947 translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": b2632b08 - "What makes Uni-1 different": c0181542 - "Strengths": e5385a30 - "The core distinction: Create vs Modify": c3ea208f - "Available workflows": d8e43b04 - "Core parameters": b43ac975 - "Working with reference images": d20d34ae - "Prompting guidelines": ba9ac50d - "Aspect ratios": d56acf10 - "Seeds: control and reproducibility": 0a278508 - "Advanced techniques": ff88c145 - "Troubleshooting": 3660bd7c - "Quick reference": 0910432d - "The golden rules": b1bc370a - "Key takeaway": 77d51b1d --- 在 **ComfyUI** 中，Luma **Uni-1** 以**合作节点**形式出现，用于统一的图像处理：**Create** 节点图根据提示词生成新图像（可选用参考图）；**Modify** 节点图以现有图像作为输入并进行就地编辑。两者都通过常规工作流驱动：连接 **加载图像** / **保存图像**，在 Luma 节点上设置提示词、种子、宽高比和参考图槽位，然后在本地将节点图加入队列，或在 **Comfy Cloud** 上打开模板。 Luma 将 Uni-1 描述为一种非扩散、仅解码器的自回归模型，会在绘制之前先对提示词进行推理。在画布上，最重要的是选择 **Create 或 Modify**、清晰标注参考图，并用种子进行迭代。 -本页重点介绍如何在 **ComfyUI** 中使用 Uni-1，从简单的节点图到多参考设置。 - -## Uni-1 的特点 +## Uni-1 的不同之处 - **两种清晰的模式**：Create Image（创建新图像）和 Modify Image（编辑已有图像） - **最多 9 张参考图**，每张都可以指定明确的角色 -- **强力控制**特定的小众视觉风格 -- **支持种子（seed）**，便于复现和受控迭代 +- **对细分领域和特定视觉风格具有强大的控制力** +- **种子支持**，便于复现和受控迭代 - **9 种宽高比**，从超高到超宽 -- **文字渲染** — 图像内可读的文字，非常适合信息图和海报 -- **网页搜索**作为背景知识来源 -- **多语言提示词**支持 -- **多面板输出** — 跨多帧保持角色/场景一致性 +- **文字渲染**：真正清晰可读的文字 +- **基于联网搜索获取真实世界背景信息** +- **多语言提示词** +- **多面板输出**，具有时间一致性 理解了模式与参考图控制方式，你就理解了 Uni-1。 -## 强项 +## Luma Uni-1 擅长什么 -Uni-1 在广泛的任务中表现优异： +Uni-1 在广泛的任务中表现出色： -- **照片级真实感**与材质精度 +- **照片级真实感**，材质精准 - **插画与风格化艺术**，审美控制力强 - **老照片修复**与复古再现 - **超现实与概念性**构图 -- **文字渲染**：图像内可读的文字，擅长信息图与海报 +- **文字渲染**：图像内可读的文字，非常适合信息图和海报 - **图像编辑**与多轮细化 -- **参考图引导生成**，可保持人物身份一致性 -- **多面板输出**：多帧间保持角色/场景一致 - -## 核心区别：Create 还是 Modify - -使用 Uni-1 之前，先问自己一个问题：**我是要创建全新的内容，还是要修改已有的内容？** - -| 模式 | 作用 | 适用场景 | -| --- | --- | --- | -| **Create Image** | 生成全新的构图，可参考输入图像 | "以这张照片的风格创建一个新场景" | -| **Modify Image** | 编辑指定的输入图像，默认保留构图与结构 | "把这张照片改成夜晚" | - -判断不清时： - -- 如果输出应当像输入图像的**某个版本**，使用 Modify -- 如果输出应当**受其启发但全新**，使用 Create - -## 可用工作流 - -### 图像生成工作流 - -Luma UNI-1 图像生成工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 上即时体验图像生成工作流。 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 “Luma UNI-1 Image Create” - - - -
-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 - -Luma UNI-1 图像编辑工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 上即时体验图像编辑工作流。 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 “Luma UNI-1 Image Edit” - - - -
-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"。 + +在 ComfyUI 中本地运行 Image Create 和 Image Edit 工作流，或在 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..9929c72f6 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1/workflow.mdx @@ -0,0 +1,278 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Luma UNI-1 工作流" +description: "了解如何在 ComfyUI 中运行 Luma UNI-1 图像创建和图像编辑工作流，无论是在本地还是 Comfy Cloud 上" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: c17a1dac +translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": ff3baa41 + "The core distinction: Create vs Modify": c3ea208f + "Available workflows": d8e43b04 + "Core parameters": b43ac975 + "Prompting guidelines": ba9ac50d + "Aspect ratios": d56acf10 + "Seeds: control and reproducibility": 0a278508 + "Advanced techniques": ff88c145 + "Troubleshooting": 3660bd7c + "Quick reference": 0910432d + "The golden rules": b1bc370a + "Key takeaway": 77d51b1d +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Luma Uni-1 工作流。如需了解该模型是什么以及它最擅长什么，请参阅 [Luma Uni-1 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1)。 + + + + +## 核心区别：创建与修改 + +Uni-1 中的所有操作都始于一个问题：**我是在创建新内容，还是在修改已有内容？** + +| 模式 | 功能 | 使用场景 | +| --- | --- | --- | +| **创建图像** | 生成全新的构图。可受参考图启发。 | "以这张照片的风格创建一个新场景" | +| **修改图像** | 编辑特定的输入图像。除非另有说明，否则保留构图和结构。 | "让这张照片看起来像夜晚" | + +不确定时： + +- 如果输出应看起来像**输入图像的某个版本**，请使用修改 +- 如果输出应感觉**受启发但全新**，请使用创建 + +## 可用工作流 + +### 图像生成工作流 + +Luma UNI-1 图像生成工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 上立即体验图像生成工作流。 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Luma UNI-1 图像生成” + + + +
+输入材料 + +下载此示例输入图像以试用该工作流： + + + + 下载示例风格参考 + + +
+ +### 图像编辑工作流 + +Luma UNI-1 图像编辑工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 上立即体验图像编辑工作流。 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Luma UNI-1 图像编辑” + + + +
+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 - - - -## 文生模型工作流 - -使用 Meshy 6 直接从文本描述生成 3D 模型。 - - - - 在 Comfy Cloud 上即时运行文生模型工作流。 - - - 下载工作流 JSON 文件以供本地使用。 - - -![Meshy 6 文生模型工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy_text_to_model-1.webp) - -## 图生模型工作流 - -利用 Meshy 6 的图转 3D 功能，将 2D 图像转换为精细的 3D 模型。 - - - - 在 Comfy Cloud 上即时运行图生模型工作流。 - - - 下载工作流 JSON 文件以供本地使用。 - - -![Meshy 6 图生模型工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy_image_to_model-1.webp) - - - 获取此工作流的示例输入图像。 - - -## 多视图到模型工作流 - -从多个视角图像生成3D模型，实现更精确的几何和纹理重建。 - - - - 立即在Comfy Cloud上运行多视图工作流。 - - - 下载工作流JSON文件供本地使用。 - - -![Meshy 6 多视图到模型工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy_multi_image_to_model-1.webp) +## 在 ComfyUI 中使用 - - - 获取示例前视图图像。 - - - 获取示例后视图图像。 - - - 获取示例侧视图图像。 - - + +在本地或 Comfy Cloud 的 ComfyUI 中运行文生模型、图生模型和多视图工作流。 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..17c323a5f --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6/workflow.mdx @@ -0,0 +1,77 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Meshy 6 工作流" +description: "如何在本地或 Comfy Cloud 上的 ComfyUI 中运行 Meshy 6 文生模型、图生模型和多视图工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: e6658baa +translationFrom: tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 3fcd9751 + "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"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Meshy 6 工作流。如需了解该模型是什么及其最擅长的用途，请参阅 [Meshy 6 概览](/zh/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-6)。 + + + + +## 文生模型工作流 + +使用 Meshy 6 直接从文本描述生成 3D 模型。 + + + + 立即在 Comfy Cloud 上运行文生模型工作流。 + + + 下载工作流 JSON 文件以供本地使用。 + + +![Meshy 6 文生模型工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy_text_to_model-1.webp) + +## 图生模型工作流 + +使用 Meshy 6 的图生 3D 能力，将 2D 图像转换为精细的 3D 模型。 + + + + 在 Comfy Cloud 上即时运行图生模型工作流。 + + + 下载工作流 JSON 文件以供本地使用。 + + +![Meshy 6 图生模型工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy_image_to_model-1.webp) + + + 获取此工作流的示例输入图像。 + + +## 多视图转模型工作流 + +从多视图图像生成 3D 模型，以获得更精确的几何与纹理重建。 + + + + 在 Comfy Cloud 上即时运行多视图工作流。 + + + 下载工作流 JSON 文件以供本地使用。 + + +![Meshy 6 多视图转模型工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy_multi_image_to_model-1.webp) + + + + 获取示例前视图图像。 + + + 获取示例后视图图像。 + + + 获取示例侧视图图像。 + + diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7.mdx index 67d6785d9..326d37648 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7.mdx @@ -1,60 +1,22 @@ --- title: "ComfyUI 中的 Meshy 7：文本转 3D 与图像转 3D 工作流" description: "使用 ComfyUI 中的 Meshy 7 生成生产就绪的 3D 模型：支持 Ultra 模式、PBR 纹理、骨骼绑定和动画的文本转 3D 与图像转 3D 工作流" -sidebarTitle: "Meshy 7" -translationSourceHash: a3564af8 +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: a54418f3 translationFrom: tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": beb711a3 - "Model highlights": 9e84468b - "Meshy 7 text-to-model workflow": 6df41ad4 - "Meshy 7 image-to-model workflow": 3d71e1da --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; Meshy 7 是 Meshy 最新的 3D 生成基础模型，围绕图像到 3D 对齐构建。它以多个尺度读取输入图像，并接受更高分辨率的输入，因此精细的形状信息能够在生成过程中保留下来，而不是被平均化掉。最终得到的 3D 几何、颜色、材质和图案都能与来源图像保持对齐。 在 ComfyUI 中，Meshy 7 可通过 Meshy 合作节点使用。您可以从文本提示词或单张图像生成草稿模型，然后将其细化为带有 PBR 贴图的完整纹理资源，进行骨骼绑定并制作动画，所有这些都可以在一个工作流中完成。 -## 模型亮点 +## Meshy 7 的优势 - **文本转 3D 和图像转 3D**：根据文本提示词或单张输入图像生成模型 - **Ultra 模式**：为单视图输入提供更高质量的生成，适用于 Meshy 7 与 `latest` 模型 - **PBR 贴图**：生成金属度、粗糙度和法线贴图，以及 2K 至 8K 的基础颜色贴图 - **完整资产管线**：在同一工作流中完成已生成模型的细化、绑定与动画制作 - - - -## Meshy 7 文生模型工作流 - -直接从文本描述生成 3D 模型。该工作流使用 Meshy 7 Text to Model 节点创建草稿网格，然后自动为其添加纹理、绑定骨骼并生成动画。 - - - - 在 Comfy Cloud 上即时运行文生模型工作流。 - - - 下载工作流 JSON 文件以供本地使用。 - - -![Meshy 7 文生模型工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy7_text_to_model-1.webp) - -## Meshy 7 图生模型工作流 - -将单张 2D 图像转换为精细的 3D 模型。Meshy 7 的多尺度图像编码器保留了来源图像中的精细形状信息，该工作流可一次性为结果完成贴图、绑定和动画制作。 - - - - 在 Comfy Cloud 上立即运行图生模型工作流。 - - - 下载工作流 JSON 文件以供本地使用。 - - -![Meshy 7 图生模型工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy7_image_to_model-1.webp) - - - 获取此工作流的示例输入图像。 - + +在 ComfyUI 中运行文生模型与图生模型工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..cc662ae55 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7/workflow.mdx @@ -0,0 +1,47 @@ +--- +title: "Meshy 7 在 ComfyUI 中的工作流" +description: "如何在本机或 Comfy Cloud 上运行 ComfyUI 中的 Meshy 7 文生模型和图生模型工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: de0f6ef4 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Meshy 7 工作流。要了解该模型是什么及其擅长之处，请参阅 [Meshy 7 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/meshy/meshy-7)。 + + + + +## Meshy 7 文生模型工作流 + +直接从文本描述生成 3D 模型。该工作流使用 Meshy 7 Text to Model 节点创建草稿网格，然后自动为其添加纹理、绑定骨骼和动画。 + + + + 在 Comfy Cloud 上立即运行文生模型工作流。 + + + 下载工作流 JSON 文件以在本地使用。 + + +![Meshy 7 文生模型工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy7_text_to_model-1.webp) + +## Meshy 7 图生模型工作流 + +将单个 2D 图像转换为精细的 3D 模型。Meshy 7 的多尺度图像编码器会保留源图像中的精细形状信息，并且该工作流会一次性为结果添加纹理、绑定骨骼和动画。 + + + + 在 Comfy Cloud 上立即运行图生模型工作流。 + + + 下载工作流 JSON 文件以在本地使用。 + + +![Meshy 7 图生模型工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_meshy7_image_to_model-1.webp) + + + 获取此工作流的示例输入图像。 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..9ea32e438 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3/workflow.mdx @@ -0,0 +1,117 @@ +--- +title: "在 ComfyUI 中使用 MiniMax H3 工作流" +description: "了解如何在 ComfyUI 中本地或通过 Comfy Cloud 运行 MiniMax H3 文生视频、首尾帧视频和参考生视频工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 1ee7f4e2 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 MiniMax H3 工作流。有关该模型是什么以及它的强项，请参阅 [MiniMax H3 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/minimax/minimax-h3)。 + + + + +## MiniMax H3 API 工作流 + +模板库附带三个 API 示例工作流： + +- **文生视频**：根据文本提示生成视频 +- **首尾帧视频**：在首帧和尾帧图像之间生成视频 +- **参考生视频**：根据参考图像、视频和音频生成视频 + +### MiniMax H3 文生视频 + +通过 MiniMax H3 API 根据文本提示生成视频，并支持原生立体声音频。 + + + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“MiniMax H3 T2V” + + + +#### 提示技巧 + +1. **提示词**：在同一个文本块中描述整个场景以及配套音频（对白、音效、音乐） +2. **时长**：时长输入支持 5-15 秒；工作流附带快速的 5 秒预览 +3. **分辨率和比例**：API 以 2K 分辨率渲染；请选择宽高比预设，例如 `16:9`、`9:16` 或 `1:1` +4. **水印**：AIGC 水印默认关闭；如有需要，可在节点的高级设置中启用 + +#### 提示词编写指南 + +MiniMax 为基础生成模式（T2VA、I2VA、FL2VA 和 L2VA）发布了官方的[视频提示词编写指南](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_base_en.md)。该指南讲解了如何将提示词组织为带时长设定的分镜，包含相机运镜和音频（对白、音效、音乐），并为每种模式提供了示例。 + +### MiniMax H3 首尾帧视频 + +通过 MiniMax H3 API 在首帧图像和可选的尾帧图像之间生成视频。输出的宽高比与输入图像保持一致。 + + + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“MiniMax H3 FLF2V” + + + + + + 工作流使用的首帧图像，也可以换成自己的图像。 + + + 工作流使用的尾帧图像，也可以换成自己的图像。 + + + +#### 提示技巧 + +1. **帧**：`first_frame` 输入为必填项；`last_frame` 为可选项。模型会生成两者之间的运动 +2. **宽高比**：输出跟随输入图像，因此请保持两帧图像使用相同的宽高比 +3. **图像限制**：每一帧的宽度和高度必须介于 256 到 5760 像素之间，宽高比需在 2:5 到 5:2 之间 +4. **提示词**：描述两帧之间的过渡，以及你想要的音频（对白、音效、音乐） + +#### 提示词编写指南 + +MiniMax 为基础生成模式（T2VA、I2VA、FL2VA 和 L2VA）发布了官方的[视频提示词编写指南](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_base_en.md)。该指南讲解了如何将提示词组织为带时长设定的分镜，包含相机运镜和音频（对白、音效、音乐），并为每种模式提供了示例。 + +### MiniMax H3 参考生视频 + +通过 MiniMax H3 API，根据参考图像、视频和音频生成视频。 + +![MiniMax H3 参考生视频工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_minimax_h3_r2v-1.webp) + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“MiniMax H3 R2V” + + + + + + 工作流使用的分镜参考图，也可以换成自己的图像。 + + + +#### 提示技巧 + +1. **按标签引用**：在提示词中按顺序引用每个输入，例如 `Image 1`、`Video 1` 或 `Audio 1` +2. **限制**：最多 9 张参考图像、3 段参考视频和 3 段参考音频。每段视频或音频片段的时长必须为 2-15 秒；参考视频和参考音频的总时长各自上限为 15 秒 +3. **音频需要视觉锚点**：如果没有至少一个参考图像或视频，则无法使用参考音频 +4. **视频要求**：参考视频的帧率必须为 23.976-60 FPS +5. **提示词**：为每个参考分配一个职责（身份、风格、运动、声音），并描述目标镜头；明确的分配通常效果要好得多 + +#### 提示词编写指南 + +MiniMax 发布了用于参考驱动生成（R2V）的官方[全参考模式提示词指南](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3/blob/main/docs/VIDEO_PROMPT_WRITING_GUIDE_ref_en.md)。该指南涵盖了改写输出结构，包括主体定义、参考标签和保留度分析，以及如何为每个参考在目标镜头中分配角色。 \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation.mdx index f500db586..b2b065051 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation.mdx @@ -1,134 +1,35 @@ --- -title: "Moonvalley 合作伙伴节点 ComfyUI 官方示例" -description: "本文将介绍如何在 ComfyUI 中使用 Moonvalley 合作伙伴节点的文生视频、图生视频、视频转绘等能力" -sidebarTitle: "Moonvalley" -translationSourceHash: 1b020469 +title: "Moonvalley 合作节点 ComfyUI 官方示例" +description: "本文介绍如何在 ComfyUI 中使用 Moonvalley 合作节点实现文生视频、图生视频和视频转视频功能。" +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: d7d31b08 translationFrom: tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": a7308656 - "Product Highlights": f2c0222d - "Moonvalley Text-to-Video Workflow": b197cf1a - "Moonvalley Image-to-Video Workflow": 6e47191f - "Moonvalley Video-to-Video Workflow": 9f69e60b --- **服务不可用**：Moonvalley API 服务已不再提供，相关节点已弃用，可能无法正常使用。 -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; - -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**。 - -## 产品亮点 - -- 极强的提示词理解力: 精准还原复杂提示词指令; -- 原生 1080p 高清画质: 训练数据集基于 **1080P** 视频训练，输出画面细腻。 -- 真实物理与动态表现: 对物理运动模型、自然动态进行精准模拟，带来专业级别的真实感。 -- 复杂场景分层与高级光影效果: 支持复杂场景的前中后景分层，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: 自动生成复合场景的真实光照。 - -目前 Moonvalley 相关 合作伙伴节点，已在 ComfyUI 中原生支持，你可以在 ComfyUI 中使用 对应的 文生视频、图生视频、视频转绘等能力。 - - - - -## Moonvalley 文生视频工作流 - -### 1. 下载工作流文件 - - - - -

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- - -### 2. 按照步骤运行工作流 - -![文生视频工作流](/images/tutorial/api_nodes/moonvalley/api_moonvalley_text_to_video.jpg) - -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 - - - - -

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- - -下载下面的图片作为输入图片 - -![输入图片](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/moonvalley/api_moonvalley_image_to_video_input.webp) - -### 2. 按步骤完成工作流的运行 - -![图生视频工作流](/images/tutorial/api_nodes/moonvalley/api_moonvalley_image_to_video.jpg) - -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 - - - - -

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- +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。 -![视频转视频工作流](/images/tutorial/api_nodes/moonvalley/api_moonvalley_video_to_video.jpg) -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 + +在 ComfyUI 中运行文生视频、图生视频和视频转视频工作流 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..076af9101 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation/workflow.mdx @@ -0,0 +1,113 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Moonvalley 工作流" +description: "如何在本地或 Comfy Cloud 上运行 ComfyUI 中的 Moonvalley 文生视频、图生视频和视频转视频工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 9e986679 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 0f66b193 + "Moonvalley Image-to-Video Workflow": 6e47191f + "Moonvalley Video-to-Video Workflow": 9f69e60b +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + + + **服务不可用**：Moonvalley API 服务已不可用。这些节点已被弃用，可能无法按预期运行。 + + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Moonvalley 工作流。关于该模型是什么及其最擅长的功能，请参阅 [Moonvalley 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/moonvalley/moonvalley-video-generation)。 + + + + +## Moonvalley Text-to-Video Workflow + +### 1. Download the Workflow File + + + + +

Download the workflow file in JSON format

+ + +### 2. Follow the Steps to Run the Workflow + +![Text-to-Video Workflow](/images/tutorial/api_nodes/moonvalley/api_moonvalley_text_to_video.jpg) + +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 + + + + +

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+ + +下载下方的图像作为输入图像 + +![输入图像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/moonvalley/api_moonvalley_image_to_video_input.webp) + +### 2. 按照以下步骤运行工作流 + +![图生视频工作流](/images/tutorial/api_nodes/moonvalley/api_moonvalley_image_to_video.jpg) + +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 + +![视频转视频工作流](/images/tutorial/api_nodes/moonvalley/api_moonvalley_video_to_video.jpg) +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 - - +## 在 ComfyUI 中使用 -### OpenAI: ChatGPT {#api_openai_chat} - -与 OpenAI 的高级语言模型进行智能对话。 - -OpenAI: ChatGPT workflow preview - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "OpenAI: ChatGPT" - - - -**输入素材** - -上传此文件到匹配的 `LoadImage` 节点： - - - - `LoadImage` 节点 5 · `example.png` - - - -
- example.png -
- -### 按步骤完成工作流执行 - -![OpenAI Chat Step Guide](/images/tutorial/api_nodes/openai/openai_chat_step_guide.jpg) - - -在对应模板中，我们构建了一个用于分析提示词生成的角色设定。 - - -你可参考图像中的序号来完成基础的文生图工作流执行： -1. 在 `Load Image` 节点中，加载你需要 AI 解读的图像 -2. (可选) 如果需要，你可以修改 `OpenAI Chat Advanced Options` 中的设置，从而让 AI 来执行特定任务 -3. 在 `OpenAI Chat` 节点，你可以修改 `Prompt` 来设置对话的提示词，或者修改 `model` 来选择不同的模型 -4. 点击 `Run` 按钮，或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 来执行对话。 -5. 等待 API 返回结果后，你可在 `Preview Any` 节点中查看对应 AI 返回的内容。 - -### 3. 补充说明 - -- 目前文件输入节点 `OpenAI Chat Input Files` 需要先将文件上传至 `ComfyUI/input/` 目录下。此节点正在改进，我们会在更新后修改模板。 -- 工作流中提供了使用 `Batch Images` 来输入的示例。如果你有多张图像需要 AI 解读，可参考步骤图，使用右键将对应节点模式设置为 `总是（always）` 来启用。 \ No newline at end of file + +在 ComfyUI 中运行 ChatGPT 对话工作流，可在本地运行，也可在 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/openai/chat/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/openai/chat/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..087f7eb5c --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/openai/chat/workflow.mdx @@ -0,0 +1,68 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 OpenAI Chat 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中（本地或 Comfy Cloud）运行 OpenAI Chat 对话工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 457ded81 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/openai/chat/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 3947c0dc + "OpenAI: ChatGPT {#api_openai_chat}": 6ad307cf + "Complete the workflow execution step by step": 752378f6 + "Additional Notes": e4a48088 +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 OpenAI Chat 工作流。如需了解该模型是什么及其擅长之处，请参阅 [OpenAI Chat 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/openai/chat)。 + + + + +## OpenAI: ChatGPT {#api_openai_chat} + +与 OpenAI 的高级语言模型互动，进行智能对话。 + +OpenAI: ChatGPT 工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索 "OpenAI: ChatGPT" + + + +**输入材料** + +将此文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： + + + + `LoadImage` 节点 5 · `example.png` + + + +
+ example.png +
+ +## 逐步完成工作流执行 + +![OpenAI Chat 分步指南](/images/tutorial/api_nodes/openai/openai_chat_step_guide.jpg) + + +在对应的模板中，我们构建了一个用于分析提示词生成的角色设置。 + + +您可以参照图中的数字，逐步完成基本的文生图工作流执行： +1. 在 `Load Image` 节点中，加载您需要 AI 解读的图像 +2. （可选）如有需要，您可以修改 `OpenAI Chat Advanced Options` 中的设置，让 AI 执行特定任务 +3. 在 `OpenAI Chat` 节点中，您可以修改 `Prompt` 来设置对话提示词，或修改 `model` 来选择不同的模型 +4. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 来执行对话 +5. 等待 API 返回结果之后，您可以在 `Preview Any` 节点中查看 AI 返回的相应内容 + +## 补充说明 + +- 目前，文件输入节点 `OpenAI Chat Input Files` 要求先将文件上传到 `ComfyUI/input/` 目录中。此节点正在改进中，我们会在更新之后修改模板 +- 该工作流提供了使用 `Batch Images` 作为输入的示例。如果你有多张图像需要 AI 解读，可以参考步骤图，并通过右键点击将相应节点的模式设置为 `Always` 以启用它 diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx index 9f9674b6f..d2f38c6a1 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx @@ -1,118 +1,35 @@ --- title: "OpenAI DALL·E 2 节点" description: "了解如何在 ComfyUI 中使用 OpenAI DALL·E 2 合作伙伴节点生成图像" -sidebarTitle: "DALL·E 2" -translationSourceHash: c25a1cef +sidebarTitle: "概览" +icon: "image" +translationSourceHash: f7e79808 translationFrom: tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": d944de82 - "Node Overview": 20167b68 - "Parameter Description": 20ac288b - "Usage Method": 66efdccf - "Workflow Examples": 9c7f54e4 - "FAQs": 2b8e1938 --- -import Faq from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/faq.mdx"; -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; - ![OpenAI DALL·E 2 节点截图](/images/comfy_core/api_nodes/openai-dall-e-2.jpg) -OpenAI DALL·E 2 是 ComfyUI 合作伙伴节点系列中的一员，它允许用户通过 OpenAI 的 **DALL·E 2** 模型生成图像。 - -这个节点支持: -- 文本到图像的生成 -- 图像编辑功能（通过蒙版进行修复绘制） - -## 节点概述 +OpenAI DALL·E 2 是 ComfyUI 合作伙伴节点系列中的一员，允许用户通过 OpenAI 的 **DALL·E 2** 模型生成图像。 **OpenAI DALL·E 2** 节点通过 OpenAI 的图像生成 API 同步生成图像。它接收文本提示并返回符合描述的图像。 - - - -## 参数说明 - -### 必填参数 - -| 参数名 | 说明 | -|-------|------| -| `prompt` | 文本提示，描述你想要生成的图像内容 | - -### Widget 参数 - -| 参数名 | 说明 | 选项/范围 | 默认值 | -|---------|----------------------------------------|-----------------------------------|-------------| -| `seed` | 生成图像的种子值（目前在后端未实现） | 0 到 2^31-1 | 0 | -| `size` | 输出图像的尺寸 | "256x256", "512x512", "1024x1024" | "1024x1024" | -| `n` | 生成的图像数量 | 1 到 8 | 1 | - -### 可选参数 - -| 参数名 | 说明 | 选项/范围 | 默认值 | -|---------|----------------------------------------|-----------------------------------|-------------| -| `image` | 可选的参考图像，用于图像编辑 | 任何图像输入 | 无 | -| `mask` | 可选的蒙版，用于局部重绘 | 蒙版输入 | 无 | - -## 使用方法 - -## 工作流示例 - -目前该合作伙伴节点支持两种工作流，分别是： - -- 文生图像（Text to Image） -- 局部重绘（Inpainting） - - -不支持图生图（Image to Image）工作流 - - -### 文生图像（Text to Image）示例 - -下面的图片包含了一个简单的文生图像工作流，请下载对应的图像，并拖入 ComfyUI 以加载对应的工作流 -![ComfyUI openai-dall-e-2工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-2/text2image.png) - -对应的示例非常简单 -![ComfyUI openai-dall-e-2 工作流示例](/images/tutorial/api_nodes/openai/openai-dall-e-2/text2image.jpg) - -你只需要在加载 `OpenAI DALL·E 2` 节点后，在 `prompt` 节点中输入你想要生成的图像的描述，并连接一个 `保存图像（Save Image）` 节点，然后运行工作流即可 - -### 局部重绘（Inpainting）工作流 - -DALL·E 2 支持图像编辑功能，允许您使用蒙版指定要替换的区域，下面是一个简单的局部重绘工作流示例： - -#### 1. 工作流文件下载 - -下载下面的图片，并拖入 ComfyUI 以加载对应的工作流 - -![ComfyUI openai-dall-e-2工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-2/inpainting.png) - -我们将使用下面的图片作为输入： -![ComfyUI openai-dall-e-2 工作流 input](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-2/input.jpg) +## DALL·E 2 擅长什么 -#### 2. 工作流文件使用说明 +- 文生图生成 +- 图像编辑功能（通过蒙版进行局部重绘） -![ComfyUI openai-dall-e-2 工作流示例](/images/tutorial/api_nodes/openai/openai-dall-e-2/inpainting.jpg) +## 示例输出 -由于此工作流较为简单，如果你想要自己手动实现对应的工作流，可以按照下面的步骤完成对应的工作流 +根据单个文本提示进行文生图生成： -1. 使用`加载图像（Load Image）`节点加载图像 -2. 在加载图像节点中右键，选择 `遮罩编辑器（MaskEditor）` -3. 在遮罩编辑器中，使用画笔绘制你想要重绘的区域 -4. 在**OpenAI DALL·E 2** 节点 `image` 输入中连接加载的图像 -5. **OpenAI DALL·E 2** 节点 `mask` 输入中连接蒙版 -6. 编辑 `prompt` 节点的提示词 -7. 运行工作流 +![ComfyUI openai-dall-e-2 工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-2/text2image.png) -**注意事项** +局部重绘：根据文本提示替换输入图像中的蒙版区域 -- 如果您想使用图像编辑功能，必须同时提供图像和蒙版（缺一不可） -- 蒙版和图像必须大小相同 -- 当输入大尺寸图片时，节点会自动将图像缩小到合适的尺寸 -- API 返回的 URL 是短期有效的，请确保及时保存需要的结果 -- 每次生成都会消耗积分，根据图像大小和数量收费 +![ComfyUI openai-dall-e-2 工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-2/inpainting.png) -## 常见问题 +## 在 ComfyUI 中使用 - + +在 ComfyUI 中运行文生图和局部重绘工作流，本地或 Comfy Cloud 均可。 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..a3a2e1c5e --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2/workflow.mdx @@ -0,0 +1,103 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 DALL·E 2 工作流" +description: "如何在本机或 Comfy Cloud 上运行 ComfyUI 中的 DALL·E 2 文生图和 inpainting 工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 07618b85 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 0c4fed2c + "Parameter Description": 20ac288b + "Workflow Examples": 9c7f54e4 + "FAQs": 2b8e1938 +--- +import Faq from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/faq.mdx"; +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 DALL·E 2 工作流。如需了解该模型是什么及其最擅长的用途，请参阅 [DALL·E 2 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2)。 + + + + +## 参数描述 + +### 必填参数 + +| 参数 | 描述 | +|-----------|---------------------------------------------------------------| +| `prompt` | 描述您想要生成的图像内容的文本提示 | + +### 组件参数 + +| 参数 | 描述 | 选项/范围 | 默认值 | +|-----------|----------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------|---------------| +| `seed` | 用于图像生成的种子值（当前在后端未实现） | 0 到 2^31-1 | 0 | +| `size` | 输出图像尺寸 | "256x256", "512x512", "1024x1024" | "1024x1024" | +| `n` | 要生成的图像数量 | 1 到 8 | 1 | + +### 可选参数 + +| 参数 | 描述 | 选项/范围 | 默认值 | +|-----------|----------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------|---------------| +| `image` | 用于图像编辑的可选参考图像 | 任意图像输入 | 无 | +| `mask` | 用于局部 inpainting 的可选遮罩 | 遮罩输入 | 无 | + +## 工作流示例 + +此合作伙伴节点目前支持两种工作流： + +- 文生图 +- 局部重绘 + + +不支持图生图工作流 + + +### 文生图示例 + +下图包含一个简单的文生图工作流。请下载对应的图像并将其拖入 ComfyUI 以加载该工作流。 +![ComfyUI openai-dall-e-2 工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-2/text2image.png) + +对应的示例非常简单 +![ComfyUI openai-dall-e-2 工作流示例](/images/tutorial/api_nodes/openai/openai-dall-e-2/text2image.jpg) + +您只需加载 `OpenAI DALL·E 2` 节点，在 `prompt` 节点中输入您想要生成的图像描述，连接一个 `保存图像` 节点，然后运行工作流即可。 + +### 局部重绘工作流 + +DALL·E 2 支持图像编辑功能，允许您使用遮罩指定要替换的区域。下面是一个简单的局部重绘工作流示例： + +#### 1. 下载工作流文件 + +下载下图并将其拖入 ComfyUI 以加载对应的工作流。 + +![ComfyUI openai-dall-e-2 工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-2/inpainting.png) + +我们将使用下图作为输入： +![ComfyUI openai-dall-e-2 工作流输入](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-2/input.jpg) + +#### 2. 工作流文件使用说明 + +![ComfyUI openai-dall-e-2 工作流示例](/images/tutorial/api_nodes/openai/openai-dall-e-2/inpainting.jpg) + +由于该工作流相对简单，如果您想手动搭建相应的工作流，可以按照以下步骤操作： + +1. 使用 `加载图像` 节点加载图像 +2. 右键点击加载图像节点并选择 `遮罩编辑器` +3. 在遮罩编辑器中，使用画笔绘制您想要重绘的区域 +4. 将已加载的图像连接到 **OpenAI DALL·E 2** 节点的 `image` 输入 +5. 将遮罩连接到 **OpenAI DALL·E 2** 节点的 `mask` 输入 +6. 在 `prompt` 节点中编辑提示词 +7. 运行工作流 + +**注意事项** + +- 如果您想使用图像编辑功能，则必须同时提供图像和遮罩（两者均为必填） +- 遮罩和图像必须大小相同 +- 输入较大的图像时，节点会自动将图像调整为合适的大小 +- API 返回的 URL 有效期很短，请及时保存结果 +- 每次生成都会消耗积分，按图像大小和数量计费 + +## 常见问题 + + diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-3/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-3/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..9fc53d25b --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-3/workflow.mdx @@ -0,0 +1,55 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 DALL·E 3 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行 DALL·E 3 文生图工作流，无论是在本地还是 Comfy Cloud 上" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 14514170 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-3/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": a08691d9 + "Parameter Details": 66c93a93 + "Usage Examples": 6c8fb9ee + "FAQs": 2b8e1938 +--- +import Faq from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/faq.mdx"; +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 DALL·E 3 工作流。如需了解该模型的用途及其最擅长的任务，请参阅 [DALL·E 3 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-3)。 + + + + +## 参数详情 + +### 必填参数 + +| 参数 | 类型 | 描述 | +|------|------|------| +| prompt | 文本 | 用于生成图像的文本提示词。支持多行输入，可以详细描述您想要生成的图像内容。 | + +### 控件参数 + +| 参数 | 类型 | 选项 | 默认值 | 描述 | +|------|------|------|--------|------| +| seed | 整数 | 0-2147483647 | 0 | 用于控制生成结果的随机种子 | +| quality | 选项 | standard、hd | standard | 图像质量设置。“hd”选项可生成更高质量的图像，但可能需要更多计算资源 | +| style | 选项 | natural、vivid | natural | 图像风格。“vivid”倾向于生成超写实且富有戏剧性的图像，而“natural”生成的图像则更自然、不那么夸张 | +| size | 选项 | 1024x1024、1024x1792、1792x1024 | 1024x1024 | 已生成图像的尺寸。您可以选择不同方向的正方形或长方形图像 | + +## 使用示例 + +您可以下载下方的图像并将其拖入 ComfyUI 中，即可加载对应的工作流 +![ComfyUI openai-dall-e-3 工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai-dall-e-3/text2image.png) + +由于对应的工作流非常简单，您也可以直接在 ComfyUI 中添加 **OpenAI DALL·E 3** 节点，输入您想要生成的图像描述，然后运行工作流 + +![ComfyUI openai-dall-e-3 工作流](/images/tutorial/api_nodes/openai/openai-dall-e-3/text2image.jpg) + +1. 在 ComfyUI 中添加 **OpenAI DALL·E 3** 节点 +2. 在提示词文本框中输入您想要生成的图像描述 +3. 根据需要调整可选参数（质量、风格、尺寸等） +4. 运行工作流以生成图像 + +## 常见问题 + + diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-1.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-1.mdx index 207f3b172..4a3ee73be 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-1.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-1.mdx @@ -1,118 +1,45 @@ --- title: "OpenAI GPT-Image-1 节点" description: "了解如何在 ComfyUI 中使用 OpenAI GPT-Image-1 合作伙伴节点生成图像" -sidebarTitle: "GPT-Image-1" +sidebarTitle: "概述" icon: "image" -translationSourceHash: b11b9f71 +translationSourceHash: 51fd65ec translationFrom: tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-1.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 6fee4311 - "Node Overview": 7ea47c92 - "Parameter Description": b97d97e4 - "Usage Examples": 8152ff11 - "FAQs": 2b8e1938 --- -import Faq from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/faq.mdx"; -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; - ![OpenAI GPT-Image-1 节点截图](/images/comfy_core/api_nodes/openai-gpt-image-1.jpg) -OpenAI GPT-Image-1 是 ComfyUI 合作伙伴节点系列中的一员，它允许用户通过 OpenAI 的 **GPT-Image-1** 模型生成图像。这是与 ChatGPT 4o 图像生成相同的模型。 - -这个节点支持: -- 文本到图像的生成 -- 图像编辑功能（通过蒙版进行修复绘制） - -## 节点概述 - -**OpenAI GPT-Image-1** 节点通过 OpenAI 的图像生成 API 同步生成图像。它接收文本提示并返回符合描述的图像。GPT-Image-1 是目前 OpenAI 最先进的图像生成模型，能够创建高度详细和逼真的图像。 - - - - -## 参数说明 - -### 必填参数 - -| 参数名 | 类型 | 说明 | -|---------|-----|-------------------------------------| -| `prompt` | 文本 | 描述您想要生成的图像内容的文本提示 | - -### Widget 参数 - -| 参数名 | 类型 | 选项 | 默认值 | 说明 | -|--------------|----------|-------------------------------------|---------|----------------------------------------------| -| `seed` | 整数 | 0-2147483647 | 0 | 用于控制生成结果的随机种子 | -| `quality` | 选项 | low, medium, high | low | 图像质量设置，影响成本和生成时间 | -| `background` | 选项 | opaque, transparent | opaque | 返回的图像是否带有背景 | -| `size` | 选项 | auto, 1024x1024, 1024x1536, 1536x1024 | auto | 生成图像的尺寸 | -| `n` | 整数 | 1-8 | 1 | 生成的图像数量 | - -### 可选参数 - -| 参数名 | 类型 | 选项 | 默认值 | 说明 | -|--------------|----------|-------------------------------------|---------|----------------------------------------------| -| `image` | 图像 | 任何图像输入 | 无 | 可选的参考图像，用于图像编辑 | -| `mask` | 蒙版 | 蒙版输入 | 无 | 可选的蒙版，用于局部重绘（白色区域将被替换） | - -## 使用示例 - -### 文生图像（Text to Image）示例 - -下面的图片包含了一个简单的文生图像工作流，请下载对应的图像，并拖入 ComfyUI 以加载对应的工作流 -![ComfyUI openai-gpt-image-1工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/text2image.png) - -对应的工作流非常简单： -![ComfyUI openai-gpt-image-1 工作流示例](/images/tutorial/api_nodes/openai/gpt-image-1/text2image.jpg) - -你只需要加载 `OpenAI GPT-Image-1` 节点，在 `prompt` 节点中输入你想要生成的图像的描述，连接一个 `保存图像（Save Image）` 节点，然后运行工作流即可。 - -### 图生图（Image to Image）示例 - -下面的图片包含了一个简单的图生图工作流，请下载对应的图像，并拖入 ComfyUI 以加载对应的工作流 -![ComfyUI openai-gpt-image-1工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/image2image.png) - -我们将使用下面的图片作为输入： -![ComfyUI openai-gpt-image-1 工作流 input](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/input.webp) - -这个工作流中，我们使用 `OpenAI GPT-Image-1` 节点生成图像，并使用 `加载图像（Load Image）` 节点加载输入的图像，然后连接到 `OpenAI GPT-Image-1` 节点的 `image` 输入中。 - -![ComfyUI openai-gpt-image-1 工作流示例](/images/tutorial/api_nodes/openai/gpt-image-1/image2image.jpg) - -### 多张图片输入示例 - -请下载下面的图片并拖入 ComfyUI 来加载对应的工作流 +OpenAI GPT-Image-1 是 ComfyUI 合作伙伴节点系列中的一员，允许用户通过 OpenAI 的 **GPT-Image-1** 模型生成图像。这与 ChatGPT 4o 中用于图像生成的模型相同。 -![多张图片输入示例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/multiple_image_input.png) +**OpenAI GPT-Image-1** 节点通过 OpenAI 的图像生成 API 同步生成图像。它接收文本提示并返回符合描述的图像。GPT-Image-1 是 OpenAI 目前最先进的图像生成模型，能够创建高度细致且逼真的图像。 -使用下面的帽子作为额外的输入图片 -![帽子](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/hat.webp) +## GPT-Image-1 的优势 -对应工作流如下图所示： -![多张图片输入示例](/images/tutorial/api_nodes/openai/gpt-image-1/multi_images_input.png) +- 文生图 +- 图像编辑功能（通过蒙版进行 inpainting） +- 从参考图像进行图生图 +- 多图像输入，可将多张参考图像合并到一次生成中 -使用了`Batch Images` 节点来将多张图像加载到 `OpenAI GPT-Image-1` 节点 中 +## 示例输出 -### 局部重绘（Inpainting）工作流 +从单个文本提示进行文生图： -GPT-Image-1 也支持图像编辑功能，允许您使用蒙版指定要替换的区域，下面是一个简单的局部重绘工作流示例： +![ComfyUI openai-gpt-image-1 工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/text2image.png) -下载下面的图片，并拖入 ComfyUI 以加载对应的工作流，我们将继续使用 图生图工作流部分的输入图片。 +从参考图像进行图生图： -![ComfyUI openai-gpt-image-1工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/inpaint.png) +![ComfyUI openai-gpt-image-1 工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/image2image.png) -对应工作流入图所示 -![ComfyUI openai-gpt-image-1 工作流示例](/images/tutorial/api_nodes/openai/gpt-image-1/inpaint.jpg) +多图像输入，将多张参考图像合并到一次生成中： -与图生图工作流相比，我们在`Load Image`中通过右键菜单使用 蒙版编辑器（MaskEditor） 并绘制蒙版，然后连接到 `OpenAI GPT-Image-1` 节点的 `mask` 输入中，来完成对应工作流。 +![多图像输入示例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/multiple_image_input.png) -**注意事项** +Inpainting，替换输入图像中的蒙版区域： -- 蒙版和图像必须大小相同 -- 当输入大尺寸图片时，节点会自动将图像缩小到合适的尺寸 +![ComfyUI openai-gpt-image-1 工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/inpaint.png) -## 常见问题 +## 在 ComfyUI 中使用 - + +在本地或 Comfy Cloud 的 ComfyUI 中运行文生图、图生图、多图像输入和 inpainting 工作流 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-1/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-1/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..da6fe3e92 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-1/workflow.mdx @@ -0,0 +1,105 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 GPT-Image-1 工作流" +description: "了解如何在本地或 Comfy Cloud 上的 ComfyUI 中运行 GPT-Image-1 文生图、图生图、多图像输入和 inpainting 工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 50c6446e +translationFrom: tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-1/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": ee2a1672 + "Parameter Description": b97d97e4 + "Usage Examples": 8152ff11 + "FAQs": 2b8e1938 +--- +import Faq from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/faq.mdx"; +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 GPT-Image-1 工作流。如需了解该模型是什么及其最擅长之处，请参阅 [GPT-Image-1 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-1)。 + + + + +## 参数描述 + +### 必填参数 + +| 参数 | 类型 | 描述 | +|------|------|------| +| `prompt` | 文本 | 描述您想要生成的图像内容的文本提示词 | + +### 控件参数 + +| 参数 | 类型 | 选项 | 默认值 | 描述 | +|------|------|------|--------|------| +| `seed` | 整数 | 0-2147483647 | 0 | 用于控制生成结果的随机种子 | +| `quality` | 选项 | low, medium, high | low | 图像质量设置，影响成本和生成时间 | +| `background` | 选项 | opaque, transparent | opaque | 返回的图像是否带有背景 | +| `size` | 选项 | 自动, 1024x1024, 1024x1536, 1536x1024 | 自动 | 已生成图像的尺寸 | +| `n` | 整数 | 1-8 | 1 | 要生成的图像数量 | + +### 可选参数 + +| 参数 | 类型 | 选项 | 默认值 | 描述 | +|------|------|------|--------|------| +| `image` | 图像 | 任意图像输入 | 无 | 用于图像编辑的可选参考图像 | +| `mask` | 遮罩 | 遮罩输入 | 无 | 用于 inpainting 的可选遮罩（白色区域将被替换） | + +## 使用示例 + +### 文生图示例 + +下图包含一个简单的文生图工作流。请下载图片并将其拖入 ComfyUI 以加载相应的工作流。 +![ComfyUI openai-gpt-image-1 工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/text2image.png) + +相应的工作流非常简单： +![ComfyUI openai-gpt-image-1 工作流示例](/images/tutorial/api_nodes/openai/gpt-image-1/text2image.jpg) + +你只需要加载 `OpenAI GPT-Image-1` 节点，在 `prompt` 节点中输入你想要生成的图像描述，连接 `Save Image` 节点，然后运行工作流即可。 + +### 图生图示例 + +下图包含一个简单的图生图工作流。请下载图片并将其拖入 ComfyUI 以加载相应的工作流。 +![ComfyUI openai-gpt-image-1 工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/image2image.png) + +我们将使用下图作为输入： +![ComfyUI openai-gpt-image-1 工作流输入](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/input.webp) + +在此工作流中，我们使用 `OpenAI GPT-Image-1` 节点生成图像，并使用 `Load Image` 节点加载输入图像，然后将其连接到 `OpenAI GPT-Image-1` 节点的 `image` 输入。 + +![ComfyUI openai-gpt-image-1 工作流示例](/images/tutorial/api_nodes/openai/gpt-image-1/image2image.jpg) + +### 多图像输入示例 + +请下载下图并拖入 ComfyUI 以加载相应的工作流。 + +![多图像输入示例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/multiple_image_input.png) + +使用下方的帽子图片作为额外的输入图像。 +![帽子](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/hat.webp) + +相应的工作流如下图所示： +![多图像输入示例](/images/tutorial/api_nodes/openai/gpt-image-1/multi_images_input.png) + +`Batch Images` 节点用于将多张图像加载到 `OpenAI GPT-Image-1` 节点中。 + +### 局部重绘工作流 + +GPT-Image-1 还支持图像编辑功能，允许你使用遮罩指定要替换的区域。以下是一个简单的局部重绘工作流示例： + +请下载下图并拖入 ComfyUI 以加载相应的工作流。我们将继续使用图生图工作流部分中的输入图像。 + +![ComfyUI openai-gpt-image-1 工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/GPT-Image-1/inpaint.png) + +相应的工作流如下图所示： +![ComfyUI openai-gpt-image-1 工作流示例](/images/tutorial/api_nodes/openai/gpt-image-1/inpaint.jpg) + +与图生图工作流相比，我们通过右键菜单在 `Load Image` 节点中使用 MaskEditor 绘制遮罩，然后将其连接到 `OpenAI GPT-Image-1` 节点的 `mask` 输入，从而完成工作流。 + +**注意** + +- 遮罩和图像必须具有相同尺寸 +- 当输入大尺寸图像时，节点会自动将图像调整到合适的大小 + +## 常见问题 + + diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2.mdx index 62110d26c..1a1fb508d 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2.mdx @@ -3,102 +3,62 @@ title: "OpenAI GPT-Image-2 节点" description: "了解如何在 ComfyUI 中使用 OpenAI GPT-Image-2 合作伙伴节点生成图像" sidebarTitle: "GPT-Image-2" icon: "image" -translationSourceHash: e612a7cf +translationSourceHash: 4b82532f translationFrom: tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2.mdx translationBlockHashes: - "_intro": 9f80a1fc - "Node Overview": 84ac2d88 - "Getting Started": ab5a2231 - "Available workflows": 1885dd5a - "Key Capabilities": df71dcca + "_intro": db2c2d92 + "What GPT-Image-2 is good at": 49893789 "Hybrid Pipelines": 7f34a278 + "Example outputs": 2d32d7e6 + "Use it in ComfyUI": d365728d --- - import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; -OpenAI GPT-Image-2 (`gpt-image-2`) 是 OpenAI 最新的图像模型,现已通过合作伙伴节点 (Partner Nodes) 在 ComfyUI 中可用。它是 OpenAI 第一个在生成前会进行*推理*的图像模型:模型不会一次性采样,而是先规划画面构图,检查结果,并进行迭代。 - -该节点支持: -- 文生图,能够稳定处理密集文字、小尺寸 UI 元素、图标、信息图、地图、幻灯片以及漫画分镜 -- 图像编辑,在最高 2K 分辨率下保持结构一致性 -- 单次提示词最多生成 8 张保持角色和物体连续性的图像 - -## 节点概述 +OpenAI GPT-Image-2 (`gpt-image-2`) 是 OpenAI 最新的图像模型,现已通过合作节点 (Partner Nodes) 在 ComfyUI 中可用。它是 OpenAI 第一个在生成之前会进行*推理*的图像模型:它不会一次性采样,而是先规划画面构图,检查结果,并进行迭代。 -GPT-Image-2 在节点库中通过 **OpenAI GPT Image 1.5** 节点的 `model` 选项进行选择。该节点会同步调用 OpenAI 的图像生成 API,并返回与描述匹配的图像。 +此节点支持: +- 文生图,能够出色处理密集文字、UI 元素、图标、信息图、地图、幻灯片和漫画分镜 +- 图像编辑,在最高 2K 分辨率下保持高结构保真度 +- 根据单个提示词最多生成 8 张一致的图像,同时保持角色和物体的连续性 - - +在节点库中,GPT-Image-2 作为 **OpenAI GPT Image 1.5** 节点上的 `model` 选项提供。此节点会同步调用 OpenAI 的图像生成 API,并返回与描述匹配的图像。 -## 快速开始 +## GPT-Image-2 擅长什么 -1. 将 ComfyUI 更新到最新版本(v0.19.4 或更高),或使用 [Comfy Cloud](https://links.comfy.org/4u4o7Pv)。 -2. 在节点库中搜索 **OpenAI GPT Image 1.5** 并添加节点。 -3. 将 `model` 字段设置为 `gpt-image-2`。 +### 推理驱动的生成 -## 可用工作流 +GPT-Image-2 会在渲染之前规划构图。这使得它非常适合那些历来难倒图像模型的提示词：例如，一张使用 11pt Helvetica 居中排列七项项目符号列表的海报；它还能为密集文本、小型 UI 元素、图标、信息图、地图和幻灯片输出清晰的结果。 -### 文生图 (T2I) +### 保留关键内容的图像编辑 -通过文本提示词生成图像,利用 GPT-Image-2 基于推理的构图能力。 +GPT-Image-2 能以结构保真度处理局部编辑，在保持编辑区域之外的像素稳定不变的同时，以最高 2K 分辨率干净地应用所需的更改。可用于为黑白照片着色或将场景从正午变换到黄昏等使用例，而不会扭曲面部、几何形状或精细细节。 - - - 在 Comfy Cloud 上一键体验文生图工作流。 - +### 每个提示词最多生成八张一致的图像 - - 下载工作流 JSON 文件。 - - +该模型能从单个提示词返回最多**八张不同的图像**，同时保持角色和物体在整个系列中的连续性。这适用于故事板、参考图、角色转身图和产品变体，无需固定种子或精心编排提示词。可直接将批处理送入 `保存图像` 节点，或将其链接到下游的视频工作流中。 -![GPT-Image-2 文生图工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_openai_gpt_image_2_t2i-1.webp) +![GPT-Image-2 一致的图像示例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/consistent_example.jpg) -![GPT-Image-2 文生图示例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_t2i_1.jpg) +## 混合 Pipeline -### 图像编辑 +GPT-Image-2 可以自然嵌入到混合 Pipeline 中:用它生成包含大量文字的关键画面,然后交给本地模型进行图像放大、风格化或视频生成:在同一个工作流中,每个步骤都用最合适的模型。 -对输入图像进行编辑,在最高 2K 分辨率下保持结构一致性。 +## 示例输出 - - - 在 Comfy Cloud 上一键体验图像编辑工作流。 - +基于推理驱动的构图进行文生图生成： - - 下载工作流 JSON 文件。 - - +![GPT-Image-2 文生图示例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_t2i_1.jpg) -![GPT-Image-2 图像编辑工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_openai_gpt_image_2_image_edit-1.webp) +在输入图像上进行图像编辑，保留编辑区域之外的结构： - - 获取此工作流的示例输入图像 - ![GPT-Image-2 图生图示例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_i2i_1.jpg) ![GPT-Image-2 图像编辑示例 1](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_image_edit_1.jpg) -![GPT-Image-2 图像编辑示例 2](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_image_edit_2.jpg) - -## 主要能力 - -### 基于推理的生成 +## 在 ComfyUI 中使用 -GPT-Image-2 会在渲染前先规划画面构图,因此非常适合那些以往容易让图像模型翻车的提示词 —— 比如"一张海报,包含 11pt Helvetica 字体居中排版的 7 项要点列表"—— 在密集文字、小尺寸 UI 元素、图标、信息图、地图和幻灯片等场景下都能输出干净可用的结果。 - -### 不损坏其他细节的图像编辑 - -GPT-Image-2 在执行局部编辑时保持结构一致性,在编辑区域之外的像素保持稳定,同时在最高 2K 分辨率下完成所请求的修改。可用于黑白照片上色、把白天场景改为黄昏等任务,而不会让面部、几何结构或细节遭到破坏。 - -### 单次提示最多 8 张一致性图像 - -模型可在单次提示中返回最多 **8 张不同的图像**,并在整组图像中保持角色和物体的连续性。这非常适合分镜、角色三视图、产品变体等场景,无需再依赖固定随机种子或复杂的提示词技巧。可以直接把这一批图像送入 `Save Image` 节点,或继续接入下游的视频工作流。 - -![GPT-Image-2 一致性图像示例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/consistent_example.jpg) - -## 混合 Pipeline - -GPT-Image-2 可以自然嵌入到混合 Pipeline 中:用它生成包含大量文字的关键画面,然后交给本地模型进行图像放大、风格化或视频生成:在同一个工作流中,每个步骤都用最合适的模型。 + +在 ComfyUI 中本地或通过 Comfy Cloud 运行文生图和图像编辑工作流 + diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..53203d8a9 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2/workflow.mdx @@ -0,0 +1,69 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 GPT-Image-2 工作流" +description: "了解如何在 ComfyUI 中本地或通过 Comfy Cloud 运行 GPT-Image-2 文生图和图像编辑工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: fe7ff8f5 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": bbe60f65 + "Getting Started": ab5a2231 + "Available workflows": 1885dd5a +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 GPT-Image-2 工作流。要了解该模型是什么以及它的优势所在，请参阅 [GPT-Image-2 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-2)。 + + + + +## 入门 + +1. 将 ComfyUI 更新到最新版本（v0.19.4 或更高版本），或使用 [Comfy Cloud](https://links.comfy.org/4u4o7Pv)。 +2. 在节点库中搜索 **OpenAI GPT Image 1.5** 并添加该节点。 +3. 将 `model` 字段设置为 `gpt-image-2`。 + +## 可用工作流 + +### 文生图 (T2I) + +通过 GPT-Image-2 的推理驱动构图，从文本提示词生成图像。 + + + + 立即在 Comfy Cloud 上运行文生图工作流。 + + + + 下载工作流 JSON 文件。 + + + +![GPT-Image-2 文生图工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_openai_gpt_image_2_t2i-1.webp) + +![GPT-Image-2 文生图示例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_t2i_1.jpg) + +### 图像编辑 + +在高达 2K 分辨率下以高度结构保真度编辑输入图像。 + + + + 立即在 Comfy Cloud 上运行图像编辑工作流。 + + + + 下载工作流 JSON 文件。 + + + +![GPT-Image-2 图像编辑工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_openai_gpt_image_2_image_edit-1.webp) + + + 获取此工作流的示例输入图像 + +![GPT-Image-2 图生图示例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_i2i_1.jpg) + +![GPT-Image-2 图像编辑示例 1](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_image_edit_1.jpg) + +![GPT-Image-2 图像编辑示例 2](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/openai/gpt_image_2/gpt_image_2_image_edit_2.jpg) diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/openrouter/llm/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/openrouter/llm/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..5ff0f0b2f --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/openrouter/llm/workflow.mdx @@ -0,0 +1,75 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 OpenRouter LLM 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行 OpenRouter LLM 工作流，无论是在本地还是在 Comfy Cloud 上" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 86482a72 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/openrouter/llm/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 OpenRouter LLM 工作流。要了解该节点的用途及其最擅长的功能，请参阅 [OpenRouter LLM 概览](/zh/tutorials/partner-nodes/openrouter/llm)。 + + + + +## 模型特定输入 + +**模型** 下拉菜单是一个动态组合框。当您更改模型时，节点会更新显示的输入： + +- **图像槽位**：仅对支持视觉的模型显示；槽位数量与模型上限一致 +- **视频槽位**：仅在 Gemini 3.5 Flash 和 Qwen 3.6 Plus/Flash 上显示 +- **推理强度**：在推理模型和前沿推理模型上显示 +- **搜索上下文大小**：在 Perplexity Sonar 模型上显示 + +纯文本模型会隐藏图像和视频输入。 + +### OpenRouter LLM {#api_openrouter_llm} + +从 OpenRouter 的精选列表中选择模型（Claude、GPT、Gemini 等）。为支持视觉的模型生成文本响应，并可选上传媒体。 + +OpenRouter LLM 工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON 或在模板库中搜索 "OpenRouter LLM" + + + +**输入材料** + +将此文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： + + + + `LoadImage` 节点 2 · `contact_sheet_app_input_1.png` + + + +
+ contact_sheet_app_input_1.png +
+ + +在此示例中，工作流分析参考图像，并为下游图像节点返回文生图提示词。您可以根据自己的用例省略 **Load Image**、更改提示词，或完全重建节点图。 + + +如果将模板用作参考，典型的运行过程如下： + +1. 在 **Load Image** 中加载参考图像（纯文本聊天时跳过） +2. 在 **OpenRouter LLM** 中，将图像连接到 `image_1`（当模型支持时会出现更多槽位） +3. 设置 **prompt**，例如让模型分析图像并输出生成提示词 +4. （可选）在高级选项中设置 **system_prompt**，以控制语气、格式或约束 +5. 选择 **模型**；在显示 **reasoning_effort** 或 **search_context_size** 时进行调整 +6. 点击 **Run** 或按 `Ctrl(cmd) + Enter` +7. 在 **Preview Any** 中查看回复 + +### 其他说明 + +- **seed**：设置为 `0` 以省略；大多数模型仅将其视为提示 +- 工作流运行时，参考图像和视频会自动上传；您只需将 ComfyUI 图像/视频输出接入节点即可 +- 有关每个模型的定价，请参阅 [定价页面上的 OpenRouter](/zh/tutorials/partner-nodes/pricing#openrouter) \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/qwen/qwen-image-3-0-pro/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/qwen/qwen-image-3-0-pro/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..4d77868e2 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/qwen/qwen-image-3-0-pro/workflow.mdx @@ -0,0 +1,68 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Qwen Image 3.0 Pro 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中本地或在 Comfy Cloud 上运行 Qwen Image 3.0 Pro 文生图和图像编辑工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 8d0483ac +translationFrom: tutorials/partner-nodes/qwen/qwen-image-3-0-pro/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Qwen Image 3.0 Pro 工作流。关于该模型的用途及其优势，请参阅 [Qwen Image 3.0 Pro 概览](/zh/tutorials/partner-nodes/qwen/qwen-image-3-0-pro)。 + + + + +## Qwen Image 3.0 Pro 文生图工作流 + +使用 Qwen Image 3.0 Pro 处理布局、排版和构图，从文本提示词生成详细图像。 + +Qwen Image 3.0 Pro 文生图工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Qwen Image 3.0 Pro” + + + +![Qwen Image 3.0 Pro 文生图预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_qwen3_t2i.png) + +## Qwen Image 3.0 Pro 图像编辑工作流 + +使用文本指令编辑现有图像。组合最多 3 张参考图像，更改物体、替换风格或重新构图，同时保留原始结构。 + +Qwen Image 3.0 Pro 图像编辑工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Qwen Image 3.0 Pro” + + + +
+输入材料 + +下载此示例输入图像以尝试该工作流： + + + + 下载示例输入图像 + + +
+ +![Qwen Image 3.0 Pro 图像编辑输入](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/wasteland_merchant.png) + +![Qwen Image 3.0 Pro 图像编辑输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_qwen3_image_edit.png) + +## 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。 - - - - -## Recraft Text to Image 合作伙伴节点工作流 - -### 1. 下载工作流文件 - -下图元数据中包含工作流信息。下载图片并拖入 ComfyUI 即可加载工作流。 - -![Recraft Text to Image 工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/recraft/t2i/recraft_t2i.png) - -### 2. 按步骤运行工作流 - -![Recraft Text to Image 工作流步骤](/images/tutorial/api_nodes/recraft/recraft_t2v_step_guide.jpg) - -参照以下编号步骤，运行基本工作流： -1. （可选）将 `Color` 节点中的 `Recraft Color RGB` 更改为你想要的颜色 -2. （可选）调整 `Recraft Style` 节点，控制视觉风格，例如数字艺术、写实照片或标志设计。此分组还包括其他风格节点，可按需启用 -3. （可选）编辑 `Recraft Text to Image` 节点中的 `prompt` 参数。你也可以修改 `size` 参数 -4. 点击 `Run` 按钮或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 生成图像 -5. API 返回结果后，你可在 `Save Image` 节点中查看生成的图像。图像还将保存到 `ComfyUI/output/` 目录 +## Recraft Text to Image 的优势 -> （可选）工作流中已包含 **Convert to SVG** 分组。由于该分组中的 `Recraft Vectorize Image` 节点会消耗额外积分，请仅在需要将生成的图像转换为 SVG 格式时启用 +- **高质量生成**：使用 Recraft AI 的图像生成技术，根据文本描述创建图像 +- **风格控制**：通过 `Recraft Style` 节点使用预设风格，例如数字艺术、写实照片和标志设计 +- **颜色控制**：使用 `Recraft 颜色 RGB` 节点设置所需的颜色 +- **可调节的输出大小**：更改 `size` 参数以控制输出尺寸 +- **SVG 转换**：通过可选的 `Recraft 矢量化图像` 节点，将已生成的图像转换为 SVG 格式 -### 3. 补充说明 +## 在 ComfyUI 中使用 -- **Recraft Style**：提供多种预设风格，如写实照片、数字艺术和标志设计 -- **Seed 参数**：仅用于确定节点是否应重新运行，实际生成结果不受种子值影响 \ No newline at end of file + +在 ComfyUI 中运行文生图工作流，本地或 Comfy Cloud 均可。 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..91c643123 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image/workflow.mdx @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +title: "在 ComfyUI 中运行 Recraft 文生图工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中本地或通过 Comfy Cloud 运行 Recraft 文生图工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: a069e6eb +translationFrom: tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Recraft 文生图工作流。有关该节点的用途及其最佳应用场景，请参阅 [Recraft 文生图概述](/zh/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image)。 + + + + +## Recraft 文生图合作节点工作流 + +### 1. 下载工作流文件 + +工作流信息包含在下图的元数据中。下载并将其拖入 ComfyUI 以加载工作流。 + +![Recraft 文生图工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/recraft/t2i/recraft_t2i.png) + +### 2. 按照步骤运行工作流 + +![Recraft 文生图工作流步骤](/images/tutorial/api_nodes/recraft/recraft_t2v_step_guide.jpg) + +请按照以下编号步骤运行基本工作流： +1. (可选) 将 `Color` 节点中的 `Recraft 颜色 RGB` 更改为你所需的颜色 +2. (可选) 修改 `Recraft Style` 节点以控制视觉风格，例如数字艺术、真实照片或徽标设计。该组包含其他样式节点，你可以按需启用 +3. (可选) 编辑 `Recraft 文生图` 节点中的 `prompt` 参数。你也可以更改 `size` 参数 +4. 点击 `Run` 按钮或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 生成图像 +5. API 返回结果之后，你可以在 `保存图像` 节点中查看已生成的图像。图像也会保存到 `ComfyUI/output/` 目录中 + +> (可选) 我们在工作流中加入了一个 **转换为 SVG** 组。由于该组中的 `Recraft 矢量化图像` 节点会消耗额外点数，仅在需要将已生成的图像转换为 SVG 格式时才启用它 + +### 3. 附加说明 + +- **Recraft Style**：提供多种预设风格，如真实照片、数字艺术和徽标设计 +- **种子参数**：仅用于确定节点是否应再次运行，实际生成结果不受种子值的影响 \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4.mdx index bc2ab813a..45bba86da 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4.mdx @@ -1,146 +1,39 @@ --- -title: "Recraft V4 图像与矢量生成教程" -description: "在 ComfyUI 中使用 Recraft V4 生成专业图像和可用于生产的矢量图" -sidebarTitle: "Recraft V4" -translationSourceHash: 4d8c309e +title: "Recraft V4 与 V4.1 图像及矢量生成教程" +description: "在 ComfyUI 中使用 Recraft V4 和 V4.1 生成专业图像和可用于生产的矢量图" +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: d65872f6 translationFrom: tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 86ee5b42 - "What's new in V4": 7408b4a8 - "Recraft V4 text to image workflow": 008ab32a - "Recraft V4 text to vector workflow": c0d2cff8 - "Recraft V4.1 text to image workflow": 961ad1d2 - "Recraft V4.1 text to vector workflow": e9d4abcb - "Recraft V4 styles": be317326 - "Additional notes": d5f3f109 --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; +Recraft V4 是一款专为专业设计工作打造的图像生成模型。它与设计师合作开发，针对构图、光线、色彩关系和材质真实感进行了优化。Recraft V4.1 是该模型系列的最新更新，旨在解读简短提示词，并在多种输出风格中呈现自然的照片级写实效果。 -Recraft V4 是一款专为专业设计工作打造的图像生成模型。它与设计师合作开发，针对构图、光线、色彩关系和材质真实感进行了优化。Recraft V4.1 是该模型系列的最新更新，旨在解读简短提示词，并在多种输出风格中呈现自然的照片级真实感。 +## Recraft V4 擅长什么 - - - -## V4 新特性 - -- **光栅 + 矢量一体化模型**：同一模型可生成逼真照片、风格化插画和可用于生产的 SVG -- **更好的细节**：更清晰的纹理、更准确的光线、更紧凑的几何结构，在复杂场景中表现出色 -- **人脸和人体结构精准**：可靠的比例和表情，即使在多主体或动作姿势中也能保持 -- **文本渲染**：可生成清晰可读的文字，适用于标牌、包装、信息图表，能很好地处理短句和中长句 -- **SVG 输出**：可编辑的矢量图形，线条清晰，颜色分割合理。生产级质量的矢量输出 +- **光栅 + 矢量一体化模型**：同一模型即可生成照片级写实图像、风格化插画和可用于生产的 SVG +- **更好的细节**：更干净的纹理、更准确的光线、更紧凑的几何结构，在复杂场景中依然表现出色 +- **人脸和人体结构可靠**：比例和表情稳定可信，即使有多个主体或动作姿势也不例外 +- **文本渲染**：可生成清晰易读的文字，适用于标牌、包装、信息图表，能很好地处理短句和中长句 +- **SVG 输出**：可编辑的矢量图，线条干净，颜色分割合理，生产级质量的矢量输出 - **提示词准确性**：严格遵循详细的创意指导，包括空间关系、材质和反射 - **V4 Pro**：相同模型，更高分辨率。输出 2048×2048，适用于印刷和大幅面作品 -## Recraft V4 文本转图像工作流 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Recraft V4 Text to Image" - - - -![Recraft V4 文本转图像工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_recraft_v4_t2i-1.webp) +## 示例输出 -### 运行工作流的步骤 - -1. (可选) 修改 `Recraft Style` 节点来控制视觉风格 -2. (可选) 编辑 `Recraft Text to Image` 节点中的 `prompt` 参数 -3. (可选) 修改 `size` 参数来改变输出尺寸 -4. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 生成图像 -5. API 返回结果后，在 `Save Image` 节点中查看已生成的图像 - -### 图像展示 +由详细文本提示词生成的编辑摄影作品： ![街拍示例](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/9fe39ca3-b0ba-4f26-aa26-b3eaa11185de_1792x1024.png) -*全身街拍编辑照片，一位年轻人穿着超大号复古 Fear of God 法兰绒，内搭褪色的 Pyrex Vision 连帽衫，破洞阔腿牛仔裤，原版 Just Don 蟒蛇皮帽檐棒球帽，以及破旧的 Nike Dunk Lows。在布鲁克林粗犷的人行道上拍摄，黄金时段，35mm 胶片颗粒。* - -![潮流编辑风格](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/9fd968f1-f5f9-42a9-973d-74bd163babde_2560x1664.png) -*全身穿搭照：电光蓝和珊瑚色迷彩连帽衫，配套迷彩慢跑裤，白色 G-Shock 手表，哑光黑科技风斜挎背心包，以及奶油色 New Balance 550。混凝土停车场背景，头顶刺眼的荧光灯投下锐利的阴影。* -![动作镜头](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/a8643f80-8cc4-4246-a95a-bed1f9ee10f1_2560x1664.png) -*鱼眼镜头，从空泳池内部拍摄：一个穿着羊羔绒飞行员夹克和透明 PVC 外壳的人正在泳池边沿上方做踢翻板动作，滑板与脚分离，他的层叠穿搭迎风展开，露出里面的冰球球衣。* - -## Recraft V4 文本转矢量工作流 - -Recraft V4 可以直接生成可用于生产的 SVG 矢量输出。这对于 Logo、图标、品牌资产或任何需要缩放的内容非常有用。SVG 输出与 Illustrator、Figma 和 Sketch 兼容。 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Recraft V4 Text to Vector" - - - -![Recraft V4 文本转矢量工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_recraft_v4_text_to_vector-1.webp) - -### 矢量展示 +矢量插画输出，可直接作为 SVG 编辑： ![屋顶插画](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/571c5214-5c7f-43f9-81c4-80cad1e5578b_1792x1024.png) -*一群朋友在日落时分躺在屋顶上，头顶是串灯，一个人在照料小烧烤架，另一个人在弹尤克里里，一只狗在冷藏箱旁的毯子上打盹：温暖、放松、复古的生活方式插画* - -![音箱插画](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/748f04c7-50b9-433d-93cb-c619984c8e89_1792x1024.png) -*一个巨大的霓虹音箱正在播放音乐，闪电和声波从扬声器中爆发出来，融化的磁带在周围旋转，一副超大号耳机搭在上面：大胆、混乱、充满电力* -![小猫贴纸](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/3ddce7b4-8f37-4256-bd93-2e5796dfacca_1024x1024.png) -*可爱的小猫贴纸，小猫正在一台小小的笔记本电脑上使用 ComfyUI* - -## Recraft V4.1 文生图工作流 - -使用 Recraft V4.1 根据文本提示生成照片级逼真和插画风格的图像，每次生成一张高质量图像。该模型解读简短提示，并输出自然逼真的效果。 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“Recraft V4.1” - - - -![Recraft V4.1 文生图工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_recraft_v4_1_t2i-1.webp) +Recraft V4.1 文生图，从简短提示词生成自然的照片级写实效果： ![Recraft V4.1 文生图输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_recraft_v4_1_t2i.png) -### 运行工作流的步骤 - -1. （可选）修改 `Recraft Style` 节点以控制视觉风格 -2. （可选）编辑 `Recraft Text to Image` 节点中的 `prompt` 参数 -3. （可选）更改 `size` 参数以获得不同的输出尺寸 -4. 点击 `Run` 按钮或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 生成图像 -5. API 返回结果之后，在 `Save Image` 节点中查看已生成的图像 - -## Recraft V4.1 文本转矢量工作流 - -使用 Recraft V4.1 从文本提示生成简洁、扁平的矢量标志，无需输入文件即可产生一个可缩放的 SVG 输出。非常适合品牌与标志设计、矢量插画项目以及统一的扁平纯色图形。 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索“Recraft V4.1” - - - -![Recraft V4.1 文本转矢量工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_recraft_v4_1_text_to_vector-1.webp) - -## Recraft V4 样式 - -Recraft V4 和 V4.1 生成节点可以应用可复用的样式。传入 `style_id` 或连接样式参考图片，即可让每次输出保持一致的风格。 - -- **Recraft V4 Create Style**：通过 1 到 10 张参考图片创建可复用样式，并返回 `style_id`。该样式适用于相同输出类型（位图或矢量）的所有 Recraft V4 和 V4.1 模型，参考图片总大小限制为 10 MB -- **必须指定样式的模型**：`recraftv4_styles` 和 `recraftv4_styles_pro` 模型及其矢量变体始终需要 `style_id` 或样式参考图片。其他 V4 模型可将样式作为可选输入 -- **样式输入**：`style_id` 和 `style_references` 不能在同一次运行中同时使用。样式参考图片按生成费用额外计费，节点会返回创建的 `style_id` 供后续复用 -- **样式匹配**：`precise` 精细复现样式，`flexible` 匹配整体观感 - -## 补充说明 +## 在 ComfyUI 中使用 -- **Recraft Style**：提供多种预设风格，如真实照片、数字插画、Logo 设计等 -- **Seed 参数**：仅用于确定节点是否应重新运行，实际生成结果与种子值无关 + +在 ComfyUI 中本地或通过 Comfy Cloud 运行 V4 和 V4.1 的文生图与文生矢量工作流 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..67f895797 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4/workflow.mdx @@ -0,0 +1,134 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Recraft V4 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中本地或通过 Comfy Cloud 运行 Recraft V4 和 V4.1 文生图与文生矢量工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: f8cc3f42 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 596a1c72 + "Recraft V4 text to image workflow": 008ab32a + "Recraft V4 text to vector workflow": c0d2cff8 + "Recraft V4.1 text to image workflow": 961ad1d2 + "Recraft V4.1 text to vector workflow": e9d4abcb + "Recraft V4 styles": be317326 + "Additional notes": d5f3f109 +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Recraft V4 和 V4.1 工作流。有关该模型及其最擅长的用途，请参阅 [Recraft V4 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4)。 + + + + +## Recraft V4 文本转图像工作流 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Recraft V4 文本转图像” + + + +![Recraft V4 文本转图像工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_recraft_v4_t2i-1.webp) + +### 运行工作流的步骤 + +1. (可选) 修改 `Recraft Style` 节点以控制视觉风格 +2. (可选) 编辑 `Recraft Text to Image` 节点中的 `prompt` 参数 +3. (可选) 更改 `size` 参数以获得不同的输出尺寸 +4. 点击 `Run` 按钮或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 来生成图像 +5. API 返回结果之后，在 `Save Image` 节点中查看已生成的图像 + +### 图像展示 + +![街头摄影示例](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/9fe39ca3-b0ba-4f26-aa26-b3eaa11185de_1792x1024.png) +*全身街头时尚大片：一位年轻人身穿超大号复古 Fear of God 法兰绒衬衫，内搭褪色 Pyrex Vision 连帽衫，下穿破洞阔腿牛仔裤，头戴原版 Just Don 蟒蛇纹檐帽，脚踩磨损的 Nike Dunk Lows。拍摄于布鲁克林粗犷的人行道上，黄金时刻，35mm 胶片颗粒感。* + +![潮流穿搭大片](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/9fd968f1-f5f9-42a9-973d-74bd163babde_2560x1664.png) +*全身穿搭照：电蓝色与珊瑚色迷彩连帽衫，配套迷彩束脚运动裤，白色 G-Shock 手表，哑光黑色机能风斜挎胸包，以及奶油色配色的 New Balance 550。背景是混凝土停车场，头顶刺眼的荧光灯投下锐利的阴影。* + +![动作抓拍](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/a8643f80-8cc4-4246-a95a-bed1f9ee10f1_2560x1664.png) +*鱼眼镜头，从空混凝土泳池内部向上拍摄：一名身穿羊羔绒飞行员夹克和透明 PVC 外套的男子正在镜头正上方的泳池边缘做踢翻动作，滑板正脱离双脚，叠穿的衣物灌风展开，露出里面的冰球球衣。* + +## Recraft V4 文本转矢量工作流 + +Recraft V4 可直接生成可投入生产的 SVG 矢量输出。这对于 Logo、图标、品牌资产或任何需要缩放的场景都非常有用。SVG 输出与 Illustrator、Figma 和 Sketch 兼容。 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Recraft V4 文本转矢量” + + + +![Recraft V4 文本转矢量工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_recraft_v4_text_to_vector-1.webp) + +### 矢量作品展示 + +![屋顶插画](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/571c5214-5c7f-43f9-81c4-80cad1e5578b_1792x1024.png) +*一群朋友在日落时分的屋顶上闲逛，头顶挂着串灯，一人照看小烤架，另一人弹着尤克里里，一只狗在冷藏箱旁的毯子上打盹：温暖、放松、复古的生活方式插画* + +![音箱插画](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/748f04c7-50b9-433d-93cb-c619984c8e89_1792x1024.png) +*一个巨大的霓虹音箱正大声播放音乐，闪电和声波从扬声器中迸发而出，融化的盒式磁带在周围旋转，顶部还挂着一副超大的耳机：大胆、混乱且震撼人心* + +![猫咪贴纸](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/3ddce7b4-8f37-4256-bd93-2e5796dfacca_1024x1024.png) +*可爱的猫咪贴纸，猫咪正在一台小巧的笔记本电脑上使用 ComfyUI* + +## Recraft V4.1 文生图工作流 + +使用 Recraft V4.1 根据文本提示生成逼真照片和插图风格的图像，每次生成输出一张高质量图像。该模型能理解简短提示，并输出自然的逼真照片效果。 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Recraft V4.1” + + + +![Recraft V4.1 文本到图像工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_recraft_v4_1_t2i-1.webp) + +![Recraft V4.1 文本到图像输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_recraft_v4_1_t2i.png) + +### 运行工作流的步骤 + +1. （可选）修改 `Recraft Style` 节点以控制视觉风格 +2. （可选）编辑 `Recraft Text to Image` 节点中的 `prompt` 参数 +3. （可选）更改 `size` 参数以获得不同的输出尺寸 +4. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 生成图像 +5. API 返回结果之后，在 `Save Image` 节点中查看已生成的图像 + +## Recraft V4.1 文本转矢量工作流 + +使用 Recraft V4.1 根据文本提示生成简洁、扁平的矢量标志，无需文件输入即可生成单个可缩放的 SVG 输出。非常适合品牌与标志设计、矢量插画项目以及统一的纯色图形。 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Recraft V4.1” + + + +![Recraft V4.1 文本转矢量工作流预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/api_recraft_v4_1_text_to_vector-1.webp) + +## Recraft V4 样式 + +Recraft V4 和 V4.1 生成节点可以应用可复用的样式。传入 `style_id` 或连接样式参考图像，即可让所有输出保持统一的外观。 + +- **Recraft V4 创建样式**：根据 1 到 10 张参考图像创建可复用的样式，并返回 `style_id`。该样式适用于相同输出类型（栅格或矢量）的所有 Recraft V4 和 V4.1 模型，参考图像总大小限制为 10 MB +- **样式必填模型**：`recraftv4_styles` 和 `recraftv4_styles_pro` 模型及其矢量变体始终需要 `style_id` 或样式参考图像。其他 V4 模型可将样式作为可选输入 +- **样式输入**：`style_id` 和 `style_references` 不能在单次运行中组合使用。样式参考图像在生成费用之外另行计费，节点会返回创建的 `style_id` 以供复用 +- **样式匹配**：`precise` 细致还原样式，`flexible` 匹配整体外观 + +## 补充说明 + +- **Recraft 样式**：提供多种预设样式，如写实照片、数字艺术和 logo 设计 +- **种子参数**：仅用于确定节点是否应再次运行；实际生成结果不受种子值影响 diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..ac7c61a4e --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image/workflow.mdx @@ -0,0 +1,194 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Reve Image 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行已归档的 Reve Image 文生图、图像编辑和图像重混工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: a861579b +translationFrom: tutorials/partner-nodes/reve/reve-image/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "Available nodes": 5927bf70 +--- + +import ReqHint from "/snippets/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/tutorials/update-reminder.mdx"; + +This guide shows how to run the Reve Image workflows in ComfyUI. For what the model is and what it does best, see the [Reve Image overview](/tutorials/partner-nodes/reve/reve-image). + + + Reve is no longer available. The Reve partner nodes have been retired and the + workflows below are archived for reference only. + + + + + +### Reve: Text to Image {#api_reve_image_create} + +Input text prompts to generate high-quality images with detailed aesthetics and accurate text rendering. + +Reve: Text to Image workflow preview + + + + Open in Comfy Cloud + + + Download JSON or search "Reve: Text to Image" in Template Library + + + +**Example output** + +![Reve: Text to Image example](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_reve_image_create.png) + +### Example outputs + +![Fashion editorial portrait with dual-tone lighting](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/279c7067-7c65-4bb3-95ef-6d1ec934050b_2720x1536.png) + +``` +A high-fashion editorial portrait of a young East Asian model with long, straight black hair and thick bangs, crouched in a studio setting. She wears a minimalist, muted beige dress. The image features a cinematic dual-tone lighting setup, where the left side is washed in a soft greenish-yellow glow and the right side is cast in cool, muted blue-grey, creating a subtle color bleed effect. There is a slight motion blur, with the subject looking directly at the camera with a calm, neutral expression. High-end fashion magazine aesthetic, soft focus background, structured silhouette. +``` + +![Red sports car speeding through the night](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/5563d900-336c-42d0-b48c-6978883ae4ff_1360x768.png) + +``` +A high-speed, cinematic capture of a vibrant red sports car speeding through the night. The camera angle is positioned near the rear-three-quarter view, emphasizing the sleek, metallic curves and the car's aerodynamic design. The entire background is transformed into a dramatic radial blur of brilliant yellow, orange, and white light streaks, suggesting extreme velocity. The car's surface reflects the warm ambient lights of the city, contrasting sharply with the deep, dark blue of the night sky. +``` + +![Woman with glowing orb and amber tones](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/fea68697-1783-4f84-99a7-3065b4df577c_2720x1536.png) + +``` +A cinematic photograph of a woman with a bob haircut looking at her reflection in a mirror, her hands gently cradling a brilliant, glowing spherical white orb. The image is saturated in deep orange and amber tones, with heavy light leaks and lens flares washing out the center of the frame as the sphere radiates subtle, ethereal light. The composition features a soft, dreamy focus with significant analog film grain, creating a nostalgic atmosphere where the reflected face in the mirror appears slightly blurred and obscured by the warmth of the light leakage. +``` + +![Rally car drifting near a volcano](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/b73ad263-3045-4579-9e46-b6faaace9e5f_1360x768.png) + +``` +A high-action, wide-angle nighttime shot of a legendary Audi Quattro rally car drifting through a barren rocky field at the base of a volcano. The car is coated in white and black. Powerful auxiliary spotlights on the front of the car cast a bright, warm glow, catching the thick dust kicked up by the aggressive tread of the tires. In the background, out-of-focus volcano spraying lava. The scene is cold and dark, with the intense light from the lava creating dramatic contrast. +``` + +The following examples demonstrate 4K resolution output with fine detail preservation: + +![Jaguar F-Type on a coastal trail at twilight](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/bf51794c-7044-4b1e-a5f1-1857ff78fb22_5440x3072.png) + +``` +A wide-angle landscape photograph of a solitary Jaguar F-Type car in British green, on a dirt trail facing a distant beach at twilight. The sky features dramatic long-exposure cloud streaks radiating from a low sun on the horizon. The foreground is dominated by jagged limestone rocks and blades of grass, leading the viewer's eye along a path that cuts through grassy hills toward the water. The lighting is cool and moody, casting deep shadows against the golden glow of the setting sun. +``` + +![White owl in a desert at golden hour](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/1af7e42a-aded-420b-b6b5-d2f96e5c5788_2720x1536.png) + +``` +A minimalist wide shot of a vast white sand dune desert during golden hour. A white owl with its wings spread is in the foreground. Soft warm sunlight grazing the tops of the dunes, casting long shadows. Sparse, golden-brown desert shrubs are scattered across the ripples, with a prominent patch of dry, cracked, hexagonal mud in the bottom right foreground. In the far distance, a hazy, ethereal range of mountains rests against a pale, washed-out sky. +``` + +### Reve: Image Edit {#api_reve_image_edit} + +Upload an image and provide text instructions to edit it. Generate a modified output image using Reve's advanced editing model. + +Reve: Image Edit workflow preview + + + + Open in Comfy Cloud + + + Download JSON or search "Reve: Image Edit" in Template Library + + + +**Input materials** + +Upload this file to the matching `LoadImage` node: + + + + `LoadImage` node 4 · `woman_running_in_field.png` + + + +
+ Input image + Reve: Image Edit example output +
+ +### Example outputs + +![Motion blur edit example](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/1842aadb-ae80-45e7-be65-c6cc8e7aaea5_1024x1024.png) + +``` +Add a cinematic horizontal streaks motion blur to the subject's body. The hand stays in clear focus. +``` + +![Lighting edit example](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/7cfec95f-40b0-4a09-9991-c37b6919155b_1920x1080.png) + +``` +The lighting is cold, soft glow emits from the window. +``` + +![Side profile edit example](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/52617409-4c10-4944-985d-ee86b01bde05_1024x1024.png) + +``` +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. + +Reve: Image Remix And Edit workflow preview + + + + Open in Comfy Cloud + + + Download JSON or search "Reve: Image Remix And Edit" in Template Library + + + +**Input materials** + +Upload these files to the matching `LoadImage` nodes: + + + + `LoadImage` node 2 · `iced_drink_cup.png` + + + `LoadImage` node 4 · `casual_male_portrait.png` + + + `LoadImage` node 5 · `japanese_street_alley.png` + + + +**Example output** + +![Reve: Image Remix And Edit example](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_reve_image_remix.png) + +### Example outputs + +![Shadow transfer remix example](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/bc91f624-5d2f-47d9-8299-31e06e72fc59_1920x1080.png) + +``` +Edit the shadows on the subject in image 1 to match the shadows from image 2. +``` + +![Color grading transfer remix example](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/87fc38a6-2cce-4de6-aa48-520fbdecff2a_1920x1080.png) + +``` +Transfer the color grading and aesthetic from image 2 onto image 1. +``` + +## Get started + +1. **Update** ComfyUI to the latest version or visit [Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org/?utm_source=docs). +2. **Find** the Reve Image Create, Reve Image Remix, and Reve Image Edit nodes in the Node Library or Templates in the left sidebar. +3. **Drop a node** on your canvas to begin. + +## 可用节点 + +| 节点 | 类型 | 描述 | +|------|------|-------------| +| **Reve 图像生成** | 文生图 | 根据文本提示生成最高 4K 分辨率的图像 | +| **Reve 图像编辑** | 图像编辑 | 修改现有图像中的光照、调色和动态效果 | +| **Reve 图像混合** | 图像混合 | 将参考图像的视觉属性迁移到目标图像 | diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/rodin/model-generation.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/rodin/model-generation.mdx index 1c859de06..ed28d6cd3 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/rodin/model-generation.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/rodin/model-generation.mdx @@ -1,125 +1,23 @@ --- -title: " Rodin 合作伙伴节点模型生成 ComfyUI 官方示例" +title: "Rodin 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 Rodin 节点的 API 来进行模型生成" -sidebarTitle: "模型生成" -translationSourceHash: bc29c278 +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 7cc885cc translationFrom: tutorials/partner-nodes/rodin/model-generation.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": a35f46e8 - "Single-view Model Generation Workflow": 9fd40b7d - "Multi-view Model Generation Workflow": 7001c38e - "Other Related Nodes": c885ce31 --- - -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; - Hyper3D Rodin (hyper3d.ai) 是一个专注于通过人工智能快速生成高质量、可直接用于生产环境的3D模型和材质的平台。 -目前 ComfyUI 已原生集成了对应 Rodin 模型生成 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 Rodin 以下模型生成能力： -- 单视角模型生成 -- 多视角模型生成 -- 多种不同精度的模型生成 - - - - -## 单视角模型生成工作流 - -使用 Rodin 从单张图像输入生成 3D模型。 - -Rodin 单视角模型生成工作流预览 - - - - 单视角模型生成（JSON 格式） - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - -
-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 - - -
- -![输入图像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/rodin/doll.jpg) - -### 2. 按步骤完成工作流的执行 - -![ComfyUI Rodin 图像转模型步骤指南](/images/tutorial/api_nodes/rodin/rodin_image_to_model_step_guide.jpg) - -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 - -Rodin 多视角模型生成工作流预览 - - - - 多视角模型生成（Json 格式） - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - -
-输入素材 - -下载这些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 - - -
- -![输入图像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/rodin/multiview_to_model/front.jpg) -![输入图像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/rodin/multiview_to_model/back.jpg) -![输入图像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/rodin/multiview_to_model/left.jpg) - -### 2. 按步骤完成工作流执行 - -![ComfyUI Rodin Image to Model Step Guide](/images/tutorial/api_nodes/rodin/rodin_multiview_to_model_step_guide.jpg) +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 -![Rodin 其它相关节点](/images/tutorial/api_nodes/rodin/other_nodes.jpg) + +在 ComfyUI 中运行单视角和多视角模型生成工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/rodin/model-generation/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/rodin/model-generation/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..cd5b4e8f6 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/rodin/model-generation/workflow.mdx @@ -0,0 +1,117 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Rodin 模型生成工作流" +description: "了解如何在本地或 Comfy Cloud 上运行 ComfyUI 中的 Rodin 单视图和多视图模型生成工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 8ce31db4 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/rodin/model-generation/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": 31584602 + "Single-view Model Generation Workflow": 9fd40b7d + "Multi-view Model Generation Workflow": 7001c38e + "Other Related Nodes": c885ce31 +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Rodin 模型生成工作流。如需了解该平台是什么以及它最擅长什么，请参阅 [Rodin 模型生成概览](/zh/tutorials/partner-nodes/rodin/model-generation)。 + + + + +## 单视图模型生成工作流 + +使用 Rodin 从单张图像输入生成 3D 模型。 + +Rodin 单视图模型生成工作流预览 + + + + 单视图模型生成（JSON 格式） + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + +
+输入素材 + +下载此示例输入图像以尝试该工作流： + + + + 下载示例输入图像 + + +
+ +![输入图像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/rodin/doll.jpg) + +### 2. 逐步完成工作流执行 + +![ComfyUI Rodin 图像到模型步骤指南](/images/tutorial/api_nodes/rodin/rodin_image_to_model_step_guide.jpg) + +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 + +Rodin 多视角模型生成工作流预览 + + + + 多视角模型生成（JSON 格式） + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + +
+输入素材 + +下载以下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 + + +
+ +![输入图像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/rodin/multiview_to_model/front.jpg) +![输入图像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/rodin/multiview_to_model/back.jpg) +![输入图像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/rodin/multiview_to_model/left.jpg) + +### 2. 逐步完成工作流执行 + +![ComfyUI Rodin 图像转模型步骤指南](/images/tutorial/api_nodes/rodin/rodin_multiview_to_model_step_guide.jpg) + +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。 + +![Rodin 其他相关节点](/images/tutorial/api_nodes/rodin/other_nodes.jpg) 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 - - +## 在 ComfyUI 中使用 -## Runway Image 文生图 工作流 - -### 1. 工作流文件下载 - -下面的图片的`metadata`中已经包含工作流信息，请下载并拖入 ComfyUI 中加载对应工作流。 - -![ComfyUI Runway Image Text to Image](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/image/text_to_image.png) - -### 2. 按步骤完成工作流的运行 - -![ComfyUI Runway Image Text to Image Step Guide](/images/tutorial/api_nodes/runway/runway_text_to_image_step_guide.jpg) - -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： -1. 在 `Runway Text to Image` 的 `prompt` 中输入提示词 -2. (可选) 设置调整 `ratio` 来设置不同的输出比例 -3. 点击 `Run` 按钮，或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter(回车)` 来执行图像的生成。 -4. 等待 API 返回结果后，你可在 `Save Image` 节点中查看生成的图像（右键可以保存），对应的图像也会被保存至 `ComfyUI/output/` 目录下。 - -## Runway Image 参考生图 工作流 - -### 1. 工作流及输入图像下载 - -下面的图片的`metadata`中已经包含工作流信息，请下载并拖入 ComfyUI 中加载对应工作流。 - -![ComfyUI Runway Image Reference to Image](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/image/reference_to_image/runway_reference_to_image.png) - -下载下面的图像用于输入 - -![ComfyUI Runway Image Reference to Image Input](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/image/reference_to_image/input.png) - -### 2. 按步骤完成工作流的运行 - -![ComfyUI Runway Image Reference to Image Step Guide](/images/tutorial/api_nodes/runway/runway_reference_to_image_step_guide.jpg) - -你可参考图片中的序号来完成最基础的参考生图工作流运行： - -1. 在 `Load Image` 节点中加载提供的输入图像 -2. 在 `Runway Text to Image` 的 `prompt` 中输入提示词及进行尺寸调整 -3. 点击 `Run` 按钮，或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter(回车)` 来执行图像的生成。 -4. 等待 API 返回结果后，你可在 `Save Image` 节点中查看生成的图像（右键可以保存），对应的图像也会被保存至 `ComfyUI/output/` 目录下。 + +在 ComfyUI 中运行文生图和参考生图工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上执行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..68532b772 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation/workflow.mdx @@ -0,0 +1,56 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Runway 图像生成工作流" +description: "了解如何在 ComfyUI 中运行 Runway 文生图和参考生图工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 1514a999 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/runway/image-generation/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Runway 图像生成工作流。如需了解这些模型的用途及其最擅长的应用场景，请参阅 [Runway 图像生成概述](/zh/tutorials/partner-nodes/runway/image-generation)。 + + + + +## Runway Image 文生图工作流 + +### 1. 下载工作流文件 + +下图的 `metadata` 中包含工作流信息。请下载并将其拖入 ComfyUI 以加载相应的工作流。 + +![ComfyUI Runway Image 文生图](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/image/text_to_image.png) + +### 2. 逐步完成工作流执行 + +![ComfyUI Runway Image 文生图分步指南](/images/tutorial/api_nodes/runway/runway_text_to_image_step_guide.jpg) + +您可以参考图中的编号来完成基本的文生图工作流执行： +1. 在 `Runway Text to Image` 节点中，在 `prompt` 字段中输入您的提示词 +2.（可选）调整 `ratio` 设置，以设定不同的输出宽高比 +3. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 来执行图像生成。 +4. 等待 API 返回结果之后，您可以在 `Save Image` 节点中查看已生成的图像（右键点击即可保存）。相应的图像也会保存到 `ComfyUI/output/` 目录中。 + +## Runway Image 参考生图工作流 + +### 1. 下载工作流和输入图像 + +下图的 `metadata` 中包含工作流信息。请下载并将其拖入 ComfyUI 以加载相应的工作流。 + +![ComfyUI Runway Image 参考生图](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/image/reference_to_image/runway_reference_to_image.png) + +请下载下图作为输入。 + +![ComfyUI Runway Image 参考生图输入](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/image/reference_to_image/input.png) + +### 2. 逐步完成工作流执行 + +![ComfyUI Runway Image 参考生图分步指南](/images/tutorial/api_nodes/runway/runway_reference_to_image_step_guide.jpg) + +您可以参考图中的编号来完成基本的参考生图工作流执行： + +1. 在 `Load Image` 节点中，加载提供的输入图像 +2. 在 `Runway Text to Image` 节点中，在 `prompt` 字段中输入您的提示词并调整尺寸 +3. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 来执行图像生成。 +4. 等待 API 返回结果之后，您可以在 `Save Image` 节点中查看已生成的图像（右键点击即可保存）。相应的图像也会保存到 `ComfyUI/output/` 目录中。 \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/runway/video-generation.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/runway/video-generation.mdx index 630aaa974..4d40f8812 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/runway/video-generation.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/runway/video-generation.mdx @@ -1,60 +1,28 @@ --- -title: " Runway 合作伙伴节点 视频生成 ComfyUI 官方示例" -description: "本文将介绍如何在 ComfyUI 中使用 Runway 节点进行视频生成的相关工作流" -sidebarTitle: "Runway 视频生成" -translationSourceHash: 3238866a +title: "Runway 合作伙伴节点 视频生成 ComfyUI 官方示例" +description: "本文将介绍如何在 ComfyUI 中使用 Runway 节点进行视频生成工作流" +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 65411f52 translationFrom: tutorials/partner-nodes/runway/video-generation.mdx --- -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 的公司，提供强大的视频生成能力。目前 ComfyUI 已集成 Runway API，你可以直接在 ComfyUI 中使用相关节点进行视频生成。 -Runway 是一家专注于生成式 AI 的科技公司，提供强大的视频生成功能。目前 ComfyUI 已集成 Runway API，你可以直接在 ComfyUI 中使用相关节点进行视频生成。 - -目前 ComfyUI 中原生集成了以下 Runway 视频生成模型： +目前，ComfyUI 原生集成了以下 Runway 视频生成模型： - Runway Gen4 turbo - **已退役（EOL）**：**Runway Gen3a Turbo** 和 **Runway 首尾帧转视频** 已于 **2026 年 7 月 30 日** 达到生命周期终点。Runway 于该日下线 Gen-3 Alpha Turbo。相关 Partner Nodes（`RunwayImageToVideoNodeGen3a`、`RunwayFirstLastFrameNode`）及工作流模板已弃用，不再受支持。 + **生命周期终止（EOL）**：**Runway Gen3a Turbo** 和 **Runway首尾帧转视频** 已于 **2026 年 7 月 30 日** 结束生命周期。Runway 于该日下线了 Gen-3 Alpha Turbo。相关的合作节点（`RunwayImageToVideoNodeGen3a`、`RunwayFirstLastFrameNode`）及工作流模板已被弃用，不再受支持。 -### 已下架工作流与替代方案 - -| 已移除模板 | 建议替代 | -| :--------- | :------- | -| `api_runway_gen3a_turbo_image_to_video` | [`api_runway_gen4_turo_image_to_video`](https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/api_runway_gen4_turo_image_to_video.json)（Gen4 Turbo） | -| `api_runway_first_last_frame` | [Kling 3.0 首尾帧转视频](/zh/tutorials/partner-nodes/kling/kling-3-0)（`api_kling_v3_flf2v`）或其他首尾帧模板 | - - - - -## Gen4 turbo 图生视频工作流 - -### 1. 工作流文件下载 - -下面的视频的`metadata`中已经包含工作流信息，请下载并拖入 ComfyUI 中加载对应工作流。 - - - - -

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- - -下载下面的图片作为输入图片 - -![ComfyUI Runway gen4 turbo image to video Input Image](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/gen4_turbo_image_to_video/godfather.jpg) - -### 2. 按步骤完成工作流的运行 +## Runway 视频生成的优势 -![ComfyUI Runway gen4 turbo image to video Step Guide](/images/tutorial/api_nodes/runway/runway_gen4_turbo_image_to_video_step_guide.jpg) +- **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。 + +在 ComfyUI 中运行 Gen4 turbo 图生视频工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/runway/video-generation/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/runway/video-generation/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..50f8bf6fa --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/runway/video-generation/workflow.mdx @@ -0,0 +1,57 @@ +--- +title: "在ComfyUI中运行Runway视频生成工作流" +description: "如何在ComfyUI中运行Runway Gen4 turbo图生视频工作流（本地或Comfy Cloud）" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: a2ac81e4 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/runway/video-generation/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在ComfyUI中运行Runway视频生成工作流。如需了解这些模型的用途及其擅长之处，请参阅[Runway视频生成概述](/zh/tutorials/partner-nodes/runway/video-generation)。 + + + **生命周期结束（EOL）**：**Runway Gen3a Turbo**和**Runway首尾帧转视频**的生命周期已于**2026年7月30日**结束。Runway已于该日期退役Gen-3 Alpha Turbo。相关的合作节点（`RunwayImageToVideoNodeGen3a`、`RunwayFirstLastFrameNode`）和工作流模板已弃用，不再受支持。 + + +### 已停用的工作流及替代方案 + +| 已移除的模板 | 建议的替代方案 | +| :--------------- | :-------------------- | +| `api_runway_gen3a_turbo_image_to_video` | [`api_runway_gen4_turo_image_to_video`](https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/api_runway_gen4_turo_image_to_video.json)（Gen4 Turbo） | +| `api_runway_first_last_frame` | [Kling 3.0 FLF2V](/zh/tutorials/partner-nodes/kling/kling-3-0)（`api_kling_v3_flf2v`）或其他首尾帧模板 | + + + + +## Gen4 turbo 图生视频工作流 + +### 1. 下载工作流文件 + +下面的视频在其`metadata`中包含工作流信息。请下载并将其拖入ComfyUI以加载相应的工作流。 + + + + +

下载JSON格式工作流文件

+ + +下载下图作为输入图像 + +![ComfyUI Runway gen4 turbo 图生视频输入图像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/runway/gen4_turbo_image_to_video/godfather.jpg) + +### 2. 逐步完成工作流执行 + +![ComfyUI Runway gen4 turbo 图生视频步骤指南](/images/tutorial/api_nodes/runway/runway_gen4_turbo_image_to_video_step_guide.jpg) + +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。 - - - - -## 快速开始 - - - - 将 ComfyUI 更新到最新版本，或使用 [Comfy Cloud](https://www.comfy.org/cloud)。 - - - 打开**工作流库**，浏览**模板**，搜索 "Sonilo" 即可找到可直接使用的工作流。 - - - 连接你的视频源，更新提示词，点击 **Run** 按钮或使用 `Ctrl(Cmd) + Enter` 开始生成。 - - - -### Sonilo：视频配乐生成 {#api_sonilo_v2m} - -根据视频素材生成同步配乐。输入视频即可生成与其节奏和情绪线索相匹配的音乐。 - -Sonilo：视频配乐生成工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Sonilo：视频配乐生成" - - - -**输入素材** - -将此文件上传到对应的 `LoadVideo` 节点： - - - - `LoadVideo` 节点 705 · `leopard_rider.mp4` - - - -1. 在输入节点中加载你的视频。 -2. （可选）添加文本提示词，引导所生成音乐的风格或情绪。 -3. 点击 **Run** 按钮或使用快捷键 `Ctrl(Cmd) + Enter` 开始生成音乐。 -4. 生成的音频将保存到 `ComfyUI/output/audio` 目录。 - -### Sonilo：文本生成音乐 {#api_sonilo_t2m} - -根据文本提示词生成高质量、制作级的音乐。 - -Sonilo：文本生成音乐工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Sonilo：文本生成音乐" - - - -**示例提示词：** - -- `Dreamy ambient electronic music, gentle rhythm, suitable for short videos` -- `Futuristic electronic instrumental, sci-fi sense, ethereal and deep` -- `Lazy jazz instrumental, saxophone, relaxing cafe atmosphere` +## 使用场景 -1. 输入描述你想生成的音乐的文本提示词。 -2. 点击 **Run** 按钮或使用快捷键 `Ctrl(Cmd) + Enter` 开始生成音频。 -3. 生成的音频将保存到 `ComfyUI/output/audio` 目录。 +- **广告和创意工作室**：生成与产品视频、品牌广告片和社交媒体广告节奏匹配的音乐。 +- **视频制作和后期公司**：自动为大量素材生成配乐。 +- **VFX 和动态图形艺术家**：生成随视觉效果逐帧演进的音乐。 +- **内容创作者和代理机构**：制作配乐同步、可在多个平台发布的视频。 +- **开发人员和流程工程师**：通过 ComfyUI 将音乐生成直接集成到自动化工作流中。 -## 使用场景 +## 在 ComfyUI 中使用 -- **广告与创意工作室**：生成与产品视频、品牌广告片和社交媒体广告节奏相匹配的音乐。 -- **视频制作与后期公司**：自动为大量视频素材生成配乐。 -- **VFX 与动态图形艺术家**：生成随视觉效果逐帧演进的音乐。 -- **内容创作者与代理机构**：制作配乐同步、可直接发布的多格式视频。 -- **开发人员与流程工程师**：通过 ComfyUI 将音乐生成直接集成到自动化工作流中。 + +在 ComfyUI 中本地或通过 Comfy Cloud 运行视频配乐和文本生成音乐工作流 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..ed90811c2 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music/workflow.mdx @@ -0,0 +1,84 @@ +--- +title: "在 ComfyUI 中运行 Sonilo 视频生成音乐工作流" +description: "了解如何在 ComfyUI 中运行 Sonilo 视频配乐和文本生成音乐工作流，可在本地或通过 Comfy Cloud 运行" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: c9bab8f4 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Sonilo 视频生成音乐工作流。要了解该服务是什么及其最擅长的用途，请参阅 [Sonilo 视频生成音乐概述](/zh/tutorials/partner-nodes/sonilo/video-to-music)。 + + + + +## 开始使用 + + + + 将 ComfyUI 更新到最新版本，或使用 [Comfy Cloud](https://www.comfy.org/cloud)。 + + + 打开**工作流库**，浏览**模板**，并搜索 "Sonilo" 以找到可直接使用的工作流。 + + + 连接您的视频来源，更新提示词，然后点击**运行**按钮，或使用 `Ctrl(Cmd) + Enter` 开始生成。 + + + +### Sonilo：视频配乐生成 {#api_sonilo_v2m} + +从视频素材生成同步配乐。输入视频即可生成与其节奏和情绪线索相匹配的音乐。 + +Sonilo：视频配乐生成工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Sonilo：视频配乐生成" + + + +**输入素材** + +将此文件上传到匹配的 `LoadVideo` 节点： + + + + `LoadVideo` 节点 705 · `leopard_rider.mp4` + + + +1. 在输入节点中加载您的视频。 +2. （可选）添加文本提示词，以引导所生成音乐的风格或情绪。 +3. 点击**运行**按钮，或使用快捷键 `Ctrl(Cmd) + Enter` 开始音乐生成。 +4. 已生成的音频将保存到 `ComfyUI/output/audio` 目录。 + +### Sonilo：文本生成音乐 {#api_sonilo_t2m} + +根据文本提示词生成高品质、可直接用于制作的音乐。 + +Sonilo：文本生成音乐工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Sonilo：文本生成音乐" + + + +**示例提示词：** + +- `Dreamy ambient electronic music, gentle rhythm, suitable for short videos` +- `Futuristic electronic instrumental, sci-fi sense, ethereal and deep` +- `Lazy jazz instrumental, saxophone, relaxing cafe atmosphere` + +1. 输入描述您想要生成的音乐的文本提示词。 +2. 点击**运行**按钮，或使用快捷键 `Ctrl(Cmd) + Enter` 开始音频生成。 +3. 已生成的音频将保存到 `ComfyUI/output/audio` 目录。 \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2.mdx index 0790a2c84..ef9462539 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2.mdx @@ -1,65 +1,33 @@ --- title: "Astra 2 - 创意扩散视频放大" -description: "Astra 2 在 ComfyUI 中的功能，以及对细节和风格的可控创意放大。" -sidebarTitle: "Astra 2" -translationSourceHash: 79412032 +description: "Astra 2 在 ComfyUI 中能为你的视频做什么，以及对细节和风格的可控创意放大。" +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 6197d74c translationFrom: tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2.mdx --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; - 针对 GenAI 视频的增强型创意放大，具有对细节和风格的先进控制能力。 ## 什么是 Astra 2？ -**如果你还不了解：** Astra 2 主要面向 **AI 生成和风格化视频**。传统的简单放大主要是放大和锐化现有像素；而 Astra 2 可以在源画面较柔和的地方 **添加合理的新细节和纹理**，使片段更丰富，而不仅仅是放大。 +**如果你还不了解：** Astra 2 主要面向 **AI 生成和风格化视频**。简单的放大通常只是放大和锐化现有像素；而 Astra 2 可以在源画面较柔和的地方 **添加合理的新细节和纹理**，使片段更丰富，而不仅仅是变大。 ## 模型概述 -它在 Astra 1 的基础上增强了对于细节和风格化生成方式的控制（创意强度、锐化、可选的**描述性**提示词，而不是步骤列表）。适用场景包括：风格化/GenAI 素材、广角和稀疏细节场景，以及在恢复纹理前显得过于平滑的画面。 +它在 Astra 1 的基础上提供了更清晰的控制，以决定细节和风格化的生成方式（创意、锐化、可选的**描述性**提示词，而不是步骤列表）。非常适合：风格化/GenAI 素材、广角和稀疏细节场景，以及在恢复纹理前显得过于平滑的画面。 -## 主要能力 +## Astra 2 擅长什么 - **添加纹理和细节**：不仅仅是锐化。 -- **可调的观感**：创意强度、锐化、可选的提示词引导。 -- **风格化 & 广角**：适用于需要推断补全信息的画面。 - -## 在 ComfyUI 里 - -使用 **Topaz Video Enhance**。**Topaz Video Enhance (Legacy)** 不提供 **Astra 2**。将放大模型设为 **Astra 2**，分辨率设为 **FullHD** 或 **4K**；输入须为 **MP4**。 - -可选 **Prompt**：最多 **450** 帧（约 15 秒 @ 30 fps）。留空最多 **9000** 帧。按需在高级选项中展开 **Sharp** 和 **Realism**。 - - - - -## 示例工作流 +- **可调的观感**：创意、锐化、可选的提示词引导。 +- **风格化与广角**：在推断出的细节很重要的场景中。 -**加载视频** → **Topaz Video Enhance** → **保存视频**。打开模板后，如果缩放器选用了其他预设，请将放大模型设置为 **Astra 2**。 - -Astra 2 workflow preview - - - - 在 Comfy Cloud 上立即打开该工作流。 - - - 下载可在本地 ComfyUI 使用的 workflow JSON。 - - -
-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 - - -
+- [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 + +在 ComfyUI 中运行 Astra 2 创意视频放大工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行。 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..fff8d8487 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2/workflow.mdx @@ -0,0 +1,47 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Astra 2 工作流" +description: "如何在本机或 Comfy Cloud 上的 ComfyUI 中运行 Astra 2 创意视频图像放大工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 26ab454b +translationFrom: tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Astra 2 工作流。如需了解该模型的功能及其最擅长的用途，请参阅 [Astra 2 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2)。 + + + + +## 在 ComfyUI 中 + +使用 **Topaz 视频增强**。**Topaz 视频增强（传统）** 不提供 **Astra 2**。将放大模型设置为 **Astra 2**，分辨率设置为 **FullHD** 或 **4K**；输入必须为 **MP4**。 + +可选 **提示词**：最多 **450** 帧（30 fps 下约 15 秒）。空提示词：最多 **9000** 帧。需要时，展开高级控件以调整 **Sharp** 和 **Realism**。 + +## 示例工作流 + +**加载视频** → **Topaz 视频增强** → **保存视频**。打开模板之后，如果放大模型已选择其他预设，请选择 **Astra 2**。 + +Astra 2 工作流预览 + + + + 立即在 Comfy Cloud 上打开工作流。 + + + 下载工作流 JSON 以在本地 ComfyUI 中使用。 + + +
+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。 - - - -## Topaz 图像增强 Bloom 2 - -使用 Bloom 2 的创意图像放大模型增强 AI 生成的图像，该模型会添加新的细节、纹理和视觉元素。创意控制的范围从 1（克制增强）到 9（显著重新诠释）。如果提示词为空，模型会自动创建一个提示词。 - -Topaz 图像增强 Bloom 2 工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“Topaz 图像增强 Bloom 2” - - +## Topaz 图像增强 Bloom 2 擅长什么 -
-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 - - -
+对 AI 生成的图像进行创意放大，并添加新的细节和纹理： ![Topaz 图像增强 Bloom 2 输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Upscaled_topaz_bloom2.png) -### 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 + +在 ComfyUI 中运行 Bloom 2 创意图像放大工作流，本地或 Comfy Cloud 上均可。 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..b94cfb53d --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2/workflow.mdx @@ -0,0 +1,66 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Topaz Image Enhance Bloom 2 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行 Topaz Image Enhance Bloom 2 创意图像放大工作流：本地或 Comfy Cloud。" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: dae425c6 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Topaz Image Enhance Bloom 2 工作流。要了解该模型的用途及其擅长之处，请参阅 [Topaz Image Enhance Bloom 2 总览](/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-bloom-2)。 + + + + +## Topaz Image Enhance Bloom 2 + +使用 Bloom 2 的创意图像放大模型增强 AI 生成的图像，该模型会添加新的细节、纹理和视觉元素。“创意”(Creativity) 控件范围从 1（克制增强）到 9（显著重新诠释）。如果提示词为空，模型会自动生成一个提示词。 + +Topaz Image Enhance Bloom 2 工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Topaz Image Enhance Bloom 2” + + + +
+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 + + +
+ +![Topaz Image Enhance Bloom 2 输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/Upscaled_topaz_bloom2.png) + +### 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。 - - - -## Topaz Image Enhance Wonder 3.5 - -使用 Wonder 3.5 的生成式模型放大和增强单张图像，该模型可增加精细细节、降低噪波，并锐化文本和结构化图形。该工作流接收 1 张输入图像，并生成 1 个增强输出，同时附带并排对比效果。 - -Topaz Image Enhance Wonder 3.5 工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“Topaz Image Enhance Wonder 3.5” - - +## Topaz Image Enhance Wonder 3.5 擅长什么 -
-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 - - -
+增加精细细节并降低噪波的图像增强效果： ![Topaz Image Enhance Wonder 3.5 输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_topaz_image_enhance_wonder3_5.png) -### 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 + +在 ComfyUI 中运行 Wonder 3.5 增强工作流，可在本地运行，也可在 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-wonder-3-5/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-wonder-3-5/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..765e6d6e2 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-wonder-3-5/workflow.mdx @@ -0,0 +1,66 @@ +--- +title: "在 ComfyUI 中运行 Topaz 图像增强 Wonder 3.5 工作流" +description: "如何在本机或 Comfy Cloud 上通过 ComfyUI 运行 Topaz 图像增强 Wonder 3.5 增强工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 8ced2178 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-wonder-3-5/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Topaz 图像增强 Wonder 3.5 工作流。有关该模型的用途及其最佳应用场景，请参阅 [Topaz 图像增强 Wonder 3.5 概览](/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/image-enhance-wonder-3-5)。 + + + + +## Topaz 图像增强 Wonder 3.5 + +使用 Wonder 3.5 的生成模型对单张图像进行放大和增强，该模型可添加精细细节、减少噪波，并锐化文本和结构化图形。该工作流接受 1 张输入图像，并生成 1 个增强输出，同时提供并排对比图。 + +Topaz 图像增强 Wonder 3.5 工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Topaz Image Enhance Wonder 3.5” + + + +
+输入素材 + +下载此示例输入图像以尝试该工作流： + + + + 下载示例输入图像 + + +
+ +![Topaz 图像增强 Wonder 3.5 输出](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/api_topaz_image_enhance_wonder3_5.png) + +### 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。 - - - -## Topaz Astra：视频创意放大 - -使用 Starlight (Astra) Fast 模型放大和增强视频，可选择 apo-8 帧插值来平滑运动。 - -Topaz Astra 视频创意放大工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“Topaz Astra” - - - -
-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 - -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 + +在 ComfyUI 中运行视频创意放大工作流，本地或 Comfy Cloud 均可 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..9e399f4bd --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra/workflow.mdx @@ -0,0 +1,63 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Topaz Astra Video Creative Upscale 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行 Topaz Astra Video Creative Upscale 工作流（本地或 Comfy Cloud）" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 3ff59891 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Topaz Astra Video Creative Upscale 工作流。要了解该模型是什么以及它擅长什么，请参阅 [Topaz Astra Video Creative Upscale 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-astra)。 + + + + +## Topaz Astra: Video Creative Upscale + +使用 Starlight (Astra) Fast 模型放大并增强视频，并可选用 apo-8 帧插值来平滑运动。 + +Topaz Astra Video Creative Upscale 工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Topaz Astra” + + + +
+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 - - +- **4K 放大**：将 MP4 视频放大至最高 4K 分辨率 +- **更清晰的结果**：输出更清晰，伪影更少 +- **真人实拍素材**：伪影减少，非常适合真人实拍视频 +- **分辨率选项**：以 FullHD（1080p）或 4K（2160p）输出 -## Topaz Starlight Precise 2.5 +## 示例输出 -使用 Starlight Precise 2.5 模型，将视频放大为更清晰、更高分辨率的输出。该工作流可将 MP4 视频放大至最高 4K，输出更清晰，伪影更少。 +使用 Starlight Precise 2.5 模型进行视频放大，展示更清晰的增强效果： - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“Topaz Starlight Precise 2.5” - - +## 在 ComfyUI 中使用 -
-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 + +在 ComfyUI 中运行视频放大工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..7940bbfc7 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5/workflow.mdx @@ -0,0 +1,62 @@ +--- +title: "在 ComfyUI 中运行 Topaz Starlight Precise 2.5 工作流" +description: "了解如何在 ComfyUI 中运行 Topaz Starlight Precise 2.5 视频放大工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: fac0d154 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Topaz Starlight Precise 2.5 工作流。如需了解该模型的用途及其擅长场景，请参阅 [Topaz Starlight Precise 2.5 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/video-enhance-starlight-precise-2-5)。 + + + + +## Topaz Starlight Precise 2.5 + +使用 Starlight Precise 2.5 模型将视频放大为更清晰、分辨率更高的输出。该工作流可将 MP4 视频放大至最高 4K，输出更清晰，伪影更少。 + + + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Topaz Starlight Precise 2.5” + + + +
+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 - - - -## 文生模型工作流 - -使用 Tripo 的文生模型功能，通过文本提示词生成3D模型。 - -Tripo 文生模型工作流预览 - - - - 立即在 Comfy Cloud 上体验文生模型工作流。 - - - 下载 JSON 文件，在 ComfyUI 中本地运行。 - - - -### 2. 按步骤完成工作流的执行 - -![ComfyUI Tripo 文生模型步骤指南](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_text_to_model_step_guide.jpg) - -你可参考图片中的序号来完成最基础的文生模型工作流执行： -1. 在 `Tripo: Text to Model` 节点的 `prompt` 字段中输入提示词 - - 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 -2. 点击 `Run` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 来执行模型生成。工作流完成后，对应的模型将自动保存到 `ComfyUI/output/` 目录中 -3. 在 `Preview 3D` 节点中，点击展开菜单 -4. 选择 `Export` 即可直接导出对应模型 - -## 图生模型工作流 - -从单张图像输入生成 3D模型。 - -Tripo 图生模型工作流预览 - - - - 立即在 Comfy Cloud 上尝试图生模型工作流。 - - - 下载 JSON 以在 ComfyUI 中本地运行。 - - - -
-输入材料 - -下载此示例输入图像以尝试该工作流： - - - - 下载示例输入图像 - - -
- -![输入图像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/tripo/image_to_model/panda.jpg) -### 2. 按步骤完成工作流的执行 - -![ComfyUI Tripo 文生模型分步指南](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_image_to_model_step_guide.jpg) - -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。 - -Tripo 多视图模型生成工作流预览 - - - - 立即在 Comfy Cloud 上体验多视图模型生成工作流。 - - - 下载 JSON 以在 ComfyUI 中本地运行。 - - - -
-输入材料 - -下载这些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 - - -
- -![前视图](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/tripo/multiview_to_image/front.jpg) -![后视图](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/tripo/multiview_to_image/back.jpg) - -### 2. 按步骤完成工作流的执行 - -![ComfyUI Tripo Text to Model Step Guide](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_multiview_to_model_step_guide.jpg) - -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 -![Tripo 任务处理](/images/tutorial/api_nodes/tripo/other_nodes.jpg) + +在 ComfyUI 中运行文生模型、图生模型和多视图模型生成工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..a96c44a7e --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation/workflow.mdx @@ -0,0 +1,143 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Tripo 模型生成工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行 Tripo 模型生成工作流（文生模型、图生模型和多视图），可在本地或 Comfy Cloud 上运行" +sidebarTitle: "工作流" +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/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Tripo 模型生成工作流。要了解 Tripo 节点是什么以及它们能做什么，请参阅 [Tripo 模型生成概述](/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation)。 + + + + +## 文生模型工作流 + +使用Tripo的文生模型功能，根据文本提示生成3D模型。 + +Tripo文生模型工作流预览 + + + + 在Comfy Cloud上立即试用文生模型工作流。 + + + 下载JSON文件以在ComfyUI中本地运行。 + + + +### 2. 逐步完成工作流执行 + +![ComfyUI Tripo文生模型步骤指南](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_text_to_model_step_guide.jpg) + +您可以参照图片中的编号来完成基本的文生模型工作流执行： +1. 在`Tripo: Text to Model`节点的`prompt`字段中输入您的提示词 + - 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 +2. 点击`Run`按钮，或使用快捷键`Ctrl(cmd) + Enter`执行模型生成。工作流完成之后，相应的模型将自动保存到`ComfyUI/output/`目录 +3. 在`Preview 3D`节点中，点击展开菜单 +4. 选择`Export`直接导出相应的模型 + +## 图生模型工作流 + +从单张图像输入生成3D模型。 + +Tripo 图生模型工作流预览 + + + + 立即在Comfy Cloud上体验图生模型工作流。 + + + 下载JSON文件，在ComfyUI中本地运行。 + + + +
+输入素材 + +下载此示例输入图像以尝试该工作流： + + + + 下载示例输入图像 + + +
+ +![输入图像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/tripo/image_to_model/panda.jpg) + +### 2. 逐步完成工作流执行 + +![ComfyUI Tripo 图生模型步骤指南](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_image_to_model_step_guide.jpg) + +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。 + +Tripo多视图模型生成工作流预览 + + + + 立即在Comfy Cloud上试用多视图模型生成工作流。 + + + 下载JSON以在ComfyUI中本地运行。 + + + +
+输入素材 + +下载这些示例输入图像以试用该工作流： + + + + 下载前视图输入 + + + 下载后视图输入 + + +
+ +![前视图](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/tripo/multiview_to_image/front.jpg) +![后视图](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/api_nodes/tripo/multiview_to_image/back.jpg) + +### 2. 逐步完成工作流执行 + +![ComfyUI Tripo文生模型步骤指南](/images/tutorial/api_nodes/tripo/tripo_multiview_to_model_step_guide.jpg) + +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 + +![Tripo 任务处理](/images/tutorial/api_nodes/tripo/other_nodes.jpg) 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： - - - -## 功能特性 - -相较于之前的 Tripo 模型版本，3.1 在以下方面有所改进： - -- **高密度几何**：更清晰的边缘、更干净的轮廓、更精确的形态，适合生产级 3D 资产。 +- **高密度几何**：更清晰的边缘、更干净的轮廓和更精确的形态，适合生产级 3D 资产。 - **PBR 就绪材质**：在不同渲染环境中提供更可靠的灯光响应。 -- **英雄资产质量**：在近距离镜头中保持细节稳定。 -- **跨场景复用**：一个模型可在游戏场景、营销推广和渲染管线间复用，无需重新生成。 +- **英雄资产质量**：在特写镜头中保持稳定的细节。 +- **跨场景复用**：单个模型可跨游戏、营销和渲染管线复用，无需重新生成。 ## 使用场景 -- **游戏英雄资产**：用于特写镜头拍摄和宣传主视觉。 -- **营销视觉效果**：对几何保真度和材质质量有高要求的场景。 -- **产品可视化**：在摄影棚风格渲染中更清晰的形状定义。 +- **游戏英雄资产**：用于特写镜头和宣传主视觉。 +- **营销视觉素材**：对几何保真度和材质质量要求极高的场景。 +- **产品可视化**：在影棚风格渲染中获得更清晰的形状定义。 - **3D 打印准备**：更好的结构清晰度。 -## 可用工作流 - -### 文生模型 - -使用 Tripo 3.1 从文本提示词生成高细节 3D模型。 - -Tripo 3.1 文生模型工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 上立即尝试文生模型工作流。 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Tripo 3.1 Text-to-Model"。 - - - -### 图生模型 - -使用 Tripo 3.1 从图像输入生成高细节 3D模型。 - -Tripo 3.1 图生模型工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 上立即尝试图生模型工作流。 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Tripo 3.1 Image-to-Model"。 - - - -### 多视图模型生成 - -使用 Tripo 3.1 从多视图图像生成高细节 3D模型。 - -Tripo 3.1 多视图模型生成工作流预览 - - - - 在 Comfy Cloud 上立即尝试多视图模型生成工作流。 - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Tripo 3.1 Multiview-to-Model"。 - - - -### 版本对比 +## 版本对比 | 方面 | Tripo 3.1 | 之前版本 | |--------|-----------|-------------------| | 几何密度 | 高密度，生产就绪 | 标准密度 | -| 表面质量 | 更清晰的边缘和轮廓 | 良好，但特写需要处理 | +| 表面质量 | 更清晰的边缘和轮廓 | 良好，但特写镜头可能需要精修 | | 材质输出 | PBR 就绪 | 标准材质贴图 | + +## 在 ComfyUI 中使用 + + +在 ComfyUI 中运行文生模型、图生模型和多视图模型生成工作流，可在本地或 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..0a86066d3 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1/workflow.mdx @@ -0,0 +1,60 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Tripo 3.1 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行 Tripo 3.1 的文生模型、图生模型和多视图模型生成工作流，本地或 Comfy Cloud 均可" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 0a09159b +translationFrom: tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1/workflow.mdx +--- + +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Tripo 3.1 工作流。要了解该模型的用途和强项，请参阅 [Tripo 3.1 概览](/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-3-1)。 + + + + +## 文生模型 + +使用 Tripo 3.1 从文本提示词生成高细节的 3D模型。 + +Tripo 3.1 文生模型工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 上立即试用文生模型工作流。 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Tripo 3.1 文生模型”。 + + + +## 图生模型 + +使用 Tripo 3.1 从图像输入生成高细节的 3D模型。 + +Tripo 3.1 图生模型工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 上立即试用图生模型工作流。 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Tripo 3.1 图生模型”。 + + + +## 多视图模型生成 + +使用 Tripo 3.1 从多视图图像生成高细节的 3D模型。 + +Tripo 3.1 多视图模型生成工作流预览 + + + + 在 Comfy Cloud 上立即试用多视图模型生成工作流。 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Tripo 3.1 多视图模型生成”。 + + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-p1.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-p1.mdx index 6183bdf6f..772d15183 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-p1.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-p1.mdx @@ -1,107 +1,22 @@ --- title: "Tripo P1 3D 模型生成 ComfyUI 官方示例" -description: "本指南介绍如何在 ComfyUI 中使用 Tripo P1 Partner Nodes，从文本、图片或多视图参考生成可直接用于游戏的 3D 模型" -sidebarTitle: "Tripo P1" -translationSourceHash: 3d75a2ac +description: "本指南介绍如何在 ComfyUI 中使用 Tripo P1 合作节点，从文本、图像或多视图参考生成可直接用于游戏的 3D 模型" +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 49fff349 translationFrom: tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-p1.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 40c4b732 - "Tripo P1: Text to Model": a2d68fe4 - "Tripo P1: Image to Model": d2f6e40c - "Tripo P1: Multiview to Model": d2196b7d --- +[Tripo P1](/zh/built-in-nodes/TripoP1ImageToModelNode) 合作节点支持从文本提示、单张图像或多视图参考快速生成高质量的 3D 模型。生成的模型具有干净的拓扑结构、优化的多边形预算，并支持贴图、骨骼绑定和重定向，可直接用于游戏引擎和 3D 应用。 -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; +## Tripo P1 的优势 -[Tripo P1](/zh/built-in-nodes/TripoP1ImageToModelNode) Partner Nodes 可从文本提示、单张图片或多视图参考快速生成高质量的 3D 模型。生成的模型具有干净的拓扑结构、优化的多边形预算，并支持贴图、骨骼绑定和重定向，可直接用于游戏引擎和 3D 应用。 +- **灵活的输入**：从文本提示、单张图像或多视图参考生成 3D 模型 +- **干净的拓扑**：模型具有干净的拓扑结构和优化的多边形预算 +- **贴图、骨骼绑定和重定向**：生成的模型支持贴图、骨骼绑定和重定向 +- **游戏就绪输出**：资产可直接用于游戏引擎和 3D 应用 -在本指南中，我们将介绍三种 Tripo P1 工作流：文本转模型、图片转模型和多视图转模型。 +## 在 ComfyUI 中使用 - - - -## Tripo P1: 文本转模型 - -从文本描述生成 3D 模型。 - -Tripo P1 文本转模型工作流 - - - - 打开 Comfy Cloud - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Tripo P1: Text to Model" - - - -### 运行步骤 - -1. **输入提示词** — 在 **TripoP1TextToModelNode** 中描述 3D 模型 -2. **选择贴图模式** — 可选 Textured、None 或 PBR -3. **启用细化** — 开启四边形重构以获得更干净的拓扑 -4. **设置种子** — 控制生成结果的可复现性 -5. **点击执行** — 按 `Ctrl+Enter` 生成 -6. **预览和导出** — 使用 **Preview3D** 预览，**SaveGLB** 导出 - -### 关键处理节点 - -初始生成后，工作流自动依次处理： -- **TripoTextureNode** — 应用材质和贴图 -- **TripoConversionNode** — 转换为 GLTF 格式（或其他导出格式） -- **TripoRigNode** — 添加骨骼用于动画 -- **TripoRetargetNode** — 应用预设动画（默认空闲动画） - -## Tripo P1: 图片转模型 - -从单张参考图片生成 3D 模型。 - -Tripo P1 图片转模型工作流 - - - - 打开 Comfy Cloud - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Tripo P1: Image to Model" - - - -### 运行步骤 - -1. **上传参考图片** — 使用 **LoadImage** 节点加载主体的正面图像 -2. **选择贴图模式** — 可选 Textured、None 或 PBR -3. **启用细化** — 开启四边形重构 -4. **选择贴图类型** — 可选 `original_image` 或 `standard` -5. **点击执行** — 按 `Ctrl+Enter` 生成 - -## Tripo P1: 多视图转模型 - -从多个视角的图片生成更精准的 3D 模型。 - -Tripo P1 多视图转模型工作流 - - - - 打开 Comfy Cloud - - - 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Tripo P1: Multiview to Model" - - - -### 运行步骤 - -1. **上传多视图图片** — 使用多个 **LoadImage** 节点加载正面、左侧、背面等角度的图像 -2. **选择贴图模式** — 可选 Textured、None 或 PBR -3. **选择细节级别** — 可选 `standard` 或 `detailed` -4. **设置贴图参考** — 选择哪个图像驱动贴图 -5. **点击执行** — 按 `Ctrl+Enter` 生成 - -### 输入建议 - -- 至少提供**正面和侧面视图**可获得最佳效果 -- 确保所有参考图像的光照和姿态一致 -- 更高质量的输入图片可生成更好的贴图效果 + +在 ComfyUI 中运行文生模型、图生模型和多视图模型生成工作流，既可在本地运行，也可在 Comfy Cloud 上运行 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-p1/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-p1/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..1a9fa56f0 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-p1/workflow.mdx @@ -0,0 +1,103 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Tripo P1 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行 Tripo P1 文生模型、图生模型和多视图模型生成工作流，可在本地运行，也可在 Comfy Cloud 上运行" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 9d3c81b8 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-p1/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": ef9c630b + "Tripo P1: Text to Model": a2d68fe4 + "Tripo P1: Image to Model": d2f6e40c + "Tripo P1: Multiview to Model": d2196b7d +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Tripo P1 工作流。如需了解该模型是什么及其擅长之处，请参阅 [Tripo P1 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/tripo-p1)。 + + + + +## Tripo P1：文本生成3D模型 + +根据文本描述生成 3D 模型。 + +Tripo P1 文本生成3D模型工作流 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Tripo P1：文本生成3D模型” + + + +### 运行步骤 + +1. **输入提示词**：在 **TripoP1TextToModelNode** 中描述 3D 模型 +2. **选择纹理模式**：在 Textured、None 或 PBR 之间选择 +3. **启用细化**：切换四边形重新网格化，以获得更干净的拓扑结构 +4. **设置种子**：控制可复现性 +5. **点击 Queue 按钮**：按 `Ctrl+Enter` 生成 +6. **预览并导出**：使用 **Preview3D** 节点查看，并使用 **SaveGLB** 导出 + +### 关键处理节点 + +初始生成之后，工作流会自动通过以下节点处理模型： +- **TripoTextureNode**：应用材质和纹理 +- **TripoConversionNode**：转换为 GLTF 格式（或其他导出格式） +- **TripoRigNode**：为动画添加骨骼 +- **TripoRetargetNode**：应用预设动画（默认为 idle） + +## Tripo P1：图像转模型 + +从单张参考图像生成3D模型。 + +Tripo P1图像转模型工作流 + + + + 在Comfy Cloud中打开 + + + 下载JSON，或在模板库中搜索“Tripo P1：图像转模型” + + + +### 运行步骤 + +1. **上传参考图像**：使用**LoadImage**节点加载主体的正面图像 +2. **选择纹理模式**：选择Textured、None或PBR +3. **启用细化**：切换四边形重网格化 +4. **选择纹理类型**：选项包括`original_image`或`standard` +5. **点击队列**：按`Ctrl+Enter`生成 + +## Tripo P1：多视图转3D模型 + +从多视角图像生成3D模型，以获得更高的精度。 + +Tripo P1 多视图转3D模型工作流 + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索 “Tripo P1: Multiview to Model” + + + +### 运行步骤 + +1. **上传多视角图像**：使用多个 **LoadImage** 节点分别上传正面、左侧、背面及其他角度的图像 +2. **选择纹理模式**：选择 Textured、None 或 PBR +3. **选择细节等级**：选项包括 `standard` 和 `detailed` +4. **设置纹理参考**：选择用于驱动纹理的图像 +5. **点击队列（Queue）**：按 `Ctrl+Enter` 生成 + +### 输入提示 + +- 至少提供 **正面和侧面视角**，以获得最佳效果 +- 确保所有参考图像的光照和姿态保持一致 +- 更高质量的输入图像能生成更好的纹理输出 diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/wan/wan2-7.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/wan/wan2-7.mdx index 7fcffe088..1a9e8b988 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/wan/wan2-7.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/wan/wan2-7.mdx @@ -1,98 +1,32 @@ --- title: "ComfyUI 中的 Wan2.7 视频生成" -description: "了解如何在 ComfyUI 中通过合作伙伴节点使用 Wan2.7 进行图生视频、文生视频、参考生成视频、视频续写和视频编辑" -sidebarTitle: "Wan2.7" -translationSourceHash: 2989745f +description: "了解如何在 ComfyUI 中通过合作节点使用 Wan2.7 进行图生视频、文生视频、参考生视频、视频续写和视频编辑" +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: ae70162b translationFrom: tutorials/partner-nodes/wan/wan2-7.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 611e27ab - "Key features": 6ca0965f - "Highlights": cec936d1 - "Wan2.7 image-to-video": 90f96b22 - "Wan2.7 text-to-video": 25cfcacf - "Wan2.7 reference-to-video": e72d97ff - "Wan2.7 video edit": cebc39aa --- - -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; - -Wan2.7 是阿里巴巴最新的视频生成模型，现已通过合作伙伴节点在 ComfyUI 中可用。它是 2.6 版本的全面升级，在画质、音频、运动动态、风格化和一致性方面都有显著提升。 +Wan2.7 是阿里巴巴最新的视频生成模型，现已通过合作节点在 ComfyUI 中可用。它是 2.6 版本的全面升级，在画质、音频、运动动态、风格化和一致性方面都有显著提升。 此版本将一个全面升级的多模态视频处理管线直接引入你的节点图中，支持文本、图像、音频和视频输入，涵盖五种任务类型。 -## 主要特性 +## Wan2.7 擅长什么 - **图生视频**：首帧、首尾帧以及音频驱动的生成 - **文生视频**：纯文本提示词，可选音频输入和多镜头叙事 - **视频续写**：通过文本提示词引导，扩展现有片段生成新内容 -- **参考生成视频**：同时参考人物的视觉外观和声线特征；支持最多 5 个真人输入和多角色交互 +- **参考生视频**：同时参考人物的视觉外观和音色；支持最多 5 个真人输入和多角色交互 - **视频编辑**：通过文本提示词、参考图像或风格迁移来编辑或复制视频 ## 亮点 -- 支持最多 **5 个真人图像输入** 用于多角色场景 -- 声线参考功能，实现一致的音画身份 +- 支持最多 **5 个真人图像输入**，用于多角色场景 +- 音色参考，实现一致的音画身份 - 3x3 网格式图像生成 - 相比 Wan2.6，在运动动态、风格化和一致性方面有显著提升 - - - -## Wan2.7 图生视频 - -从图像输入生成视频。支持首帧、首尾帧和音频驱动生成模式。 - -Wan2.7 I2V 工作流预览 - - - - 获取 Wan2.7 图生视频工作流文件。 - - - 在 Comfy Cloud 上即刻体验图生视频工作流。 - - - -## Wan2.7 文生视频 - -从纯文本提示词生成视频。可选加入音频输入和多镜头叙事，实现更丰富的故事讲述。 - - - 获取 Wan2.7 文生视频工作流文件。 - - - - 在 Comfy Cloud 上即刻体验文生视频工作流。 - - -## Wan2.7 参考生视频 - -使用人物视觉外观的参考图像，并可选配声线参考。支持最多 5 个真人输入，实现多角色交互场景。 - -Wan2.7 R2V 工作流预览 - - - - 获取 Wan2.7 参考生视频工作流文件。 - - - 在 Comfy Cloud 上即刻体验参考生视频工作流。 - - - -## Wan2.7 视频编辑 - -使用文本提示词、参考图像或风格迁移来编辑或复制现有视频。 - -Wan2.7 视频编辑工作流预览 +## 在 ComfyUI 中使用 - - - 获取 Wan2.7 视频编辑工作流文件。 - - - 在 Comfy Cloud 上即刻体验视频编辑工作流。 - - + +在 ComfyUI 中本地运行或通过 Comfy Cloud 运行图生视频、文生视频、参考生视频和视频编辑工作流。 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/wan/wan2-7/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/wan/wan2-7/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..be0be6a3f --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/wan/wan2-7/workflow.mdx @@ -0,0 +1,80 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Wan2.7 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中本地或通过 Comfy Cloud 运行 Wan2.7 的图生视频、文生视频、参考生视频和视频编辑工作流" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: d62cfa42 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/wan/wan2-7/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": aeefea85 + "Wan2.7 image-to-video": 90f96b22 + "Wan2.7 text-to-video": 750a8c21 + "Wan2.7 reference-to-video": e72d97ff + "Wan2.7 video edit": cebc39aa +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Wan2.7 工作流。如需了解该模型是什么及其最擅长的用途，请参阅 [Wan2.7 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/wan/wan2-7)。 + + + + +## Wan2.7 图生视频 + +根据图像输入生成视频。支持首帧、首帧+尾帧以及音频驱动的生成模式。 + +Wan2.7 I2V 工作流预览 + + + + 获取 Wan2.7 图生视频工作流文件。 + + + 立即在 Comfy Cloud 上试用图生视频工作流。 + + + +## Wan2.7 文生视频 + +根据纯文本提示词生成视频。可选择加入音频输入和多镜头叙事，以呈现更丰富的故事内容。 + +Wan2.7 文生视频工作流预览 + + + + 获取 Wan2.7 文生视频工作流文件。 + + + 立即在 Comfy Cloud 上体验文生视频工作流。 + + + +## Wan2.7 参考生视频 + +使用主体外观的参考图像，以及可选的音色参考。支持最多 5 个真人输入，用于多角色互动场景。 + +Wan2.7 R2V 工作流预览 + + + + 获取 Wan2.7 参考生视频工作流文件。 + + + 立即在 Comfy Cloud 上试用参考生视频工作流。 + + + +## Wan2.7 视频编辑 + +使用文本提示、参考图像或风格迁移来编辑或复现现有视频。 + +Wan2.7 视频编辑工作流预览 + + + + 获取 Wan2.7 视频编辑工作流文件。 + + + 立即在 Comfy Cloud 上试用视频编辑工作流。 + + diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/wan/wan3-0.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/wan/wan3-0.mdx index c043755d9..43b79218e 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/wan/wan3-0.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/wan/wan3-0.mdx @@ -1,156 +1,39 @@ --- title: "在 ComfyUI 中使用 Wan 3.0 生成视频" description: "了解如何通过 ComfyUI 中的合作节点使用 Wan 3.0，进行文生视频、图生视频和参考生视频生成，并支持同步音频" -sidebarTitle: "Wan 3.0" -translationSourceHash: d89f8130 +sidebarTitle: "概述" +translationSourceHash: 35c8a0fe translationFrom: tutorials/partner-nodes/wan/wan3-0.mdx -translationBlockHashes: - "_intro": 9af79d68 - "Key capabilities": b0f1bc9d - "Wan 3.0 text-to-video workflow": 40b03a82 - "Wan 3.0 image-to-video workflow": c227bdd8 - "Wan 3.0 reference-to-video workflow": a71b1ae7 - "Get started": 13c81fa0 - "FAQs": 617a293e --- -import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; -import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; - Wan万相 3.0 是阿里巴巴最新的视频生成模型，现可通过合作节点在 ComfyUI 中使用。它可以在单次生成中输出最长 30 秒的视频，并带有同步音频轨道，同时将文本提示与参考图像、视频和音频相结合，以实现一致的角色和场景。 - - - -## 关键能力 +## Wan万相 3.0 擅长什么 -- **长达30秒**：单次生成具有连贯动作和音频的长片段 +- **长达 30 秒**：单次生成具有连贯动作和音频的长片段 - **原生音频**：默认情况下，每个输出都包含同步音频轨道 -- **文本、图像和参考输入**：纯文本提示词、首帧动画，或最多10张参考图像、5个参考视频和5个参考音频片段 +- **文本、图像和参考输入**：纯文本提示词、首帧动画，或最多 10 张参考图像、5 个参考视频和 5 个参考音频片段 - **参考标签**：直接在提示词中提及连接式媒体，如 `@Image1`、`@Video1` 或 `@Audio1` - **灵活的输出**：480p、720p 或 1080p 分辨率，支持自适应、16:9、9:16、1:1、4:3 或 3:4 宽高比 -- **WAN3-Prime 模型**：`model` 选项还提供 `wan3.0-video-prime`，输出保真度更高，每秒费率也更高 -- **双语提示词**：支持英语或中文提示 +- **WAN3-Prime 模型**：`model` 选项还提供 `wan3.0-video-prime`，输出保真度更高，但每秒费率也更高 +- **双语提示**：支持英语或中文提示 -## Wan万相 3.0 文生视频工作流 +## 示例输出 -仅凭文本提示词即可生成视频，默认包含同步音频。 +仅凭提示词即可进行文生视频生成，默认包含同步音频： - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“Wan 3.0” - - - -#### 提示词技巧 - -1. **时长**：可设置为 2 到 30 秒，或设为 `auto`，让模型自行选择符合提示词的时长 -2. **分辨率与比例**：工作流默认以 720p 输出并使用 `adaptive` 比例；如需特定格式，可切换到 1080p 或固定比例（如 `16:9`） -3. **音频**：音频默认生成。关闭 `audio` 选项即可生成静音视频 -4. **提示词扩展**：提示词增强默认开启，会重写你的提示词以获得更佳效果。如需精确措辞，可在高级设置中将其关闭 - -## Wan 3.0 图生视频工作流 - -将单张图像动画化为视频，并可选择指定一个末帧作为输出的过渡目标。 +图生视频生成，将单张图像动画化为完整片段： - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“Wan 3.0” - - - -
-输入素材 - -下载此示例输入图像即可试用该工作流： - - - - 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： - - - 在 Comfy Cloud 中打开 - - - 下载 JSON，或在模板库中搜索“Wan 3.0” - - - -
-输入素材 - -下载这些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 - - - Wan 3.0 是阿里巴巴的最新视频生成模型，可在 ComfyUI 中通过合作节点使用。它可单次生成最长 30 秒的视频并同步生成音频，还支持文本提示、参考图像、参考视频和参考音频。 - - - 每个片段最长 30 秒。时长输入支持 2 至 30 秒，或输入 `auto` 让模型选择符合提示的时长。 - - - 会。默认情况下，每个输出都会包含一条同步音频轨道，对白、音效和音乐会与视频一起生成。如需静音视频，请关闭 `audio` 选项。 - - - 可以，在参考生视频工作流中支持。最多可连接 10 张参考图像、5 个参考视频和 5 个参考音频片段，然后在提示中以 `@Image1`、`@Video1` 或 `@Audio1` 的形式引用它们。 - - - Wan 3.0 是阿里巴巴视频模型的最新一代。它扩展了多模态流水线，支持图像、视频和音频的参考标签，默认生成原生同步音频，并且每个片段最多可输出 30 秒。上一个版本请参阅 [Wan 2.7 页面](/zh/tutorials/partner-nodes/wan/wan2-7)。 - - - 支持。提示输入支持英文和中文。 - - + +在 ComfyUI 中运行文生视频、图生视频和参考生视频工作流，可本地运行，也可在 Comfy Cloud 上运行。 + \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/wan/wan3-0/workflow.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/wan/wan3-0/workflow.mdx new file mode 100644 index 000000000..5ae316b79 --- /dev/null +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/wan/wan3-0/workflow.mdx @@ -0,0 +1,142 @@ +--- +title: "ComfyUI 中的 Wan 3.0 工作流" +description: "如何在 ComfyUI 中运行 Wan 3.0 文生视频、图生视频和参考生视频工作流，无论在本地还是在 Comfy Cloud 上" +sidebarTitle: "工作流" +translationSourceHash: 5f0bbb60 +translationFrom: tutorials/partner-nodes/wan/wan3-0/workflow.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": bb5193d3 + "Wan 3.0 image-to-video workflow": c227bdd8 + "Get started": 13c81fa0 + "FAQs": 617a293e +--- +import ReqHint from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx"; +import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; + +本指南介绍如何在 ComfyUI 中运行 Wan万相 3.0 工作流。如需了解该模型是什么以及它最擅长做什么，请参阅 [Wan万相 3.0 概述](/zh/tutorials/partner-nodes/wan/wan3-0)。 + + + + +## Wan 3.0 text-to-video workflow + +Generate a video from a text prompt alone, with synchronized audio included by default. + + + + + + Open in Comfy Cloud + + + Download JSON or search "Wan 3.0" in Template Library + + + +#### Prompting tips + +1. **Duration**: Set 2 to 30 seconds, or `auto` to let the model choose a duration that fits the prompt +2. **Resolution and ratio**: The workflow ships at 720p with `adaptive` ratio; switch to 1080p or a fixed ratio like `16:9` for specific formats +3. **Audio**: Audio is generated by default. Disable the `audio` option to get silent video +4. **Prompt extend**: Prompt enhancement is on by default and rewrites your prompt for better results. Turn it off in advanced settings if you need exact wording + +## Wan万相 3.0 图生视频工作流 + +将单张图像动画化为视频，并可选择提供最后一帧，输出将向该帧过渡。 + + + + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Wan万相 3.0” + + + +
+输入材料 + +下载此示例输入图像以试用该工作流： + + + + 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. + + + + + + Open in Comfy Cloud + + + Download JSON or search "Wan 3.0" in Template Library + + + +
+Input materials + +Download these sample input images to try the workflow: + + + + 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 + + + + Wan万相 3.0 是阿里巴巴最新的视频生成模型，可通过合作节点在 ComfyUI 中使用。它能在单次生成中输出最长 30 秒的视频，并带有同步音频，同时支持文本提示、参考图像、参考视频和参考音频。 + + + 单个片段最长 30 秒。时长输入支持 2 到 30 秒，或输入 `auto`，让模型自行选择与提示匹配的时长。 + + + 会。默认情况下，每个输出都包含一条同步音频轨道，对白、音效和音乐会随视频一同生成。如需生成无声视频，请关闭 `audio` 选项。 + + + 可以，在参考生视频工作流中使用。最多可连接 10 张参考图像、5 段参考视频和 5 段参考音频，并在提示中通过 `@Image1`、`@Video1` 或 `@Audio1` 引用它们。 + + + Wan万相 3.0 是阿里巴巴视频模型的最新一代。它扩展了多模态 pipeline，新增了图像、视频和音频的参考标签，默认提供原生同步音频，单个片段最长可输出 30 秒。上一代请参阅 [Wan万相 2.7 页面](/zh/tutorials/partner-nodes/wan/wan2-7)。 + + + 支持。提示输入同时支持英文和中文。 + + diff --git a/zh/tutorials/utility/face-detection/mediapipe.mdx b/zh/tutorials/utility/face-detection/mediapipe.mdx index 85b4eb447..f3d835678 100644 --- a/zh/tutorials/utility/face-detection/mediapipe.mdx +++ b/zh/tutorials/utility/face-detection/mediapipe.mdx @@ -2,15 +2,16 @@ title: "MediaPipe：ComfyUI 人脸检测" sidebarTitle: "MediaPipe Face Detection" description: "了解如何在 ComfyUI 中使用 MediaPipe Face Detection 检测人脸，提取面部关键点、边界框和区域遮罩" -translationSourceHash: c04f9569 +translationSourceHash: e4d9b158 translationFrom: tutorials/utility/face-detection/mediapipe.mdx translationBlockHashes: "_intro": 950f431c - "MediaPipe Face Detection Workflow": e087c743 + "MediaPipe Face Detection Workflow": 3860a1df "Community Resources": 998156fe --- + import UpdateReminder from '/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx' @@ -31,31 +32,46 @@ MediaPipe Face Detection 已原生集成到 ComfyUI（PR [#14009](https://github > **范围说明：** 仅人脸检测 — BlazeFace + FaceMesh v2 + ARKit blendshape。不包括手部、姿态或整体检测。 -## MediaPipe Face Detection 工作流 +## MediaPipe 人脸检测工作流 -### 1. 下载工作流 +### Mediapipe：图像人脸检测 {#utility_face_detection_mediapipe} -将 ComfyUI 更新到最新版本，然后进入 `Workflow` → `Browse Templates`，在 Utility 分类下找到 "Mediapipe: Image Face Detection"。 +输入一张图像，检测每张人脸最多 6 个面部关键点，实现超快速的多脸检测。 - - 下载工作流 - +Mediapipe 图像人脸检测工作流预览 - - 在云端打开 + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + 下载 JSON 或在模板库中搜索 "Mediapipe: Image Face Detection" + + + +**输入素材** - - 获取此工作流的示例输入图片 +将此文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： + + + + `LoadImage` 节点 5 · `soft_neon_girl.png` + + +
+ 输入图像 +
+ +### 1. 下载工作流 -![MediaPipe Face Detection 预览](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/utility_face_detection_mediapipe-1.webp) +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' diff --git a/zh/tutorials/video/bytedance/bernini-r.mdx b/zh/tutorials/video/bytedance/bernini-r.mdx index fd5b714cb..371d49366 100644 --- a/zh/tutorials/video/bytedance/bernini-r.mdx +++ b/zh/tutorials/video/bytedance/bernini-r.mdx @@ -13,6 +13,7 @@ translationBlockHashes: "Community Resources": 9b4a0aaf --- + import UpdateReminder from '/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx' # ComfyUI Bernini-R 简介 diff --git a/zh/tutorials/video/hunyuan/hunyuan-video.mdx b/zh/tutorials/video/hunyuan/hunyuan-video.mdx index 39fe52363..b481adb76 100644 --- a/zh/tutorials/video/hunyuan/hunyuan-video.mdx +++ b/zh/tutorials/video/hunyuan/hunyuan-video.mdx @@ -2,16 +2,15 @@ title: "ComfyUI 混元视频示例" description: "本文介绍了如何在 ComfyUI 中完成混元文生视频及图生视频的工作流" sidebarTitle: "混元视频" -translationSourceHash: a3f30205 +translationSourceHash: 0187d00e translationFrom: tutorials/video/hunyuan/hunyuan-video.mdx translationBlockHashes: "_intro": 1af8ce94 "Common Models for All Workflows": 3e4807f2 "Hunyuan Text-to-Video Workflow": 8c3a1c81 - "Hunyuan Image-to-Video Workflow": ef169a18 + "Hunyuan Image-to-Video Workflow": fe9a6b51 --- - import UpdateReminder from '/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx' -混元视频（Hunyuan Video）系列是[腾讯](https://huggingface.co/tencent)研发并开源的，该模型以混合架构为核心，支持[文本生成视频](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo) -和[图生成视频](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo-I2V)，参数规模达 13B。 +混元视频（Hunyuan Video）系列是[腾讯](https://huggingface.co/tencent)研发并开源的，采用混合架构，支持[文生视频](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo)和[图生视频](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo-I2V)生成，参数规模达 13B。 技术特点： -- **核心架构：** 采用类似Sora的DiT（Diffusion Transformer）架构，有效融合了文本、图像和动作信息，提高了生成视频帧之间的一致性、质量和对齐度，通过统一的全注意力机制实现多视角镜头切换，确保主体一致性。 -- **3D VAE：** 定义的 3D VAE 将视频压缩到紧凑的潜空间，同时压缩视频，使得图生视频的生成更加高效。 -- **卓越的图像-视频-文本对齐：** 使用 MLLM 文本编码器，在图像和视频生成中表现出色，能够更好地遵循文本指令，捕捉细节，并进行复杂推理。 +- **核心架构：** 采用类似 Sora 的 DiT（Diffusion Transformer）架构，有效融合了文本、图像和动作信息，提高了已生成视频帧之间的一致性、质量和对齐度。通过统一的全注意力机制实现多视角镜头切换，确保主体一致性。 +- **3D VAE：** 定制的 3D VAE 将视频压缩到紧凑的潜空间，使图生视频生成更加高效。 +- **卓越的图像-视频-文本对齐：** 使用 MLLM 文本编码器，在图像和视频生成中表现出色，能够更好地遵循文本指令、捕捉细节并进行复杂推理。 -你可以在[混元视频](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo) 和[混元视频-I2V](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo-I2V) 了解到更多开源信息。 +你可以通过官方仓库了解更多：[混元视频](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo)和[混元视频-I2V](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo-I2V)。 -本篇指南将引导你完成在 ComfyUI 中 **文生视频** 和 **图生视频** 的视频生成。 +本指南将引导你在 ComfyUI 中设置**文生视频**和**图生视频**工作流。 -本篇教程中的工作流图片的 Metadata 中已包含对应模型下载信息，直接拖入 ComfyUI 或使用菜单 `Workflows` -> `Open（ctrl+o）` 来加载对应的工作流，会提示完成对应的模型下载。 - -另外在本篇指南中也提供了对应的模型地址 ，如果自动下载无法完成或者你使用的不是 Desktop 版本，请尝试手动完成模型的下载。 +本教程中的工作流图片包含带有模型下载信息的元数据。直接将其拖入 ComfyUI，或使用菜单 `Workflows` -> `Open（ctrl+o）` 加载相应的工作流，系统会提示你下载所需的模型。 -所有模型保存在[这里](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/tree/main/split_files)可以下载 +另外，如果自动下载失败，或你使用的不是 Desktop 版本，本指南还提供了直接的模型链接。所有模型都可以在[这里](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/tree/main/split_files)下载。 @@ -105,116 +101,135 @@ ComfyUI/ ## 混元图生视频工作流 -混元图生视频模型开源于2025年3月6日，基于 HunyuanVideo 框架，支持将静态图像转化为流畅的高质量视频，同时开放了 LoRA 训练代码，支持定制特殊视频效果如：头发生长、物体变形等等。 -目前混元图生视频模型分为两个版本： - - v1 “concat” : 视频的运动流畅性较好，但比较少遵循图像引导 - - v2 “replace”: 在v1 更新后的次日更新的版本，图像的引导性较好，但相对于 V1 版本似乎不那么有活力 +混元图生视频模型于2025年3月6日开源，基于HunyuanVideo框架。它将静态图像转换为平滑、高质量的视频，同时还提供了LoRA训练代码，用于自定义特殊的视频效果，如头发生长、物体变换等。 + +目前，混元图生视频模型有两个版本： +- v1 "concat"：运动流畅性更好，但对图像引导的遵从度较低 +- v2 "replace"：在v1发布后一天更新，图像引导效果更好，但相比v1动态感似乎较弱
-

v1 “concat”

+

v1 "concat"

HunyuanVideo v1
-

v2 “replace”

+

v2 "replace"

HunyuanVideo v2
-### v1 及 v2 版本共用的模型 +### v1和v2版本共享模型 -请下载下面的文件，并保存到 `ComfyUI/models/clip_vision` 目录中 -- [llava_llama3_vision.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/resolve/main/split_files/clip_vision/llava_llama3_vision.safetensors?download=true) + + 保存到 ComfyUI/models/clip_vision +### V1 "concat" 图生视频工作流 -### v1 “concat” 图生视频工作流 +#### 1. 工作流与素材 -#### 1. 工作流及相关素材 +下载下方的工作流图像，并将其拖入 ComfyUI 以加载该工作流： -请下载下面的工作流图片,并拖入 ComfyUI 以加载工作流 -![ComfyUI 工作流 - 混元图生视频v1](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/hunyuan-video/i2v/v1_robot.webp) +![ComfyUI 工作流 - 混元图生视频 v1](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/hunyuan-video/i2v/v1_robot.webp) -请下载下面的图片，我们将使用它作为图生视频的起始帧 -![起始帧](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/hunyuan-video/i2v/robot-ballet.png) + + + 下载工作流图像并拖入 ComfyUI + + -#### 2. v1 版本模型 +下载下方的图像，并将其用作图生视频生成的起始帧： -- [hunyuan_video_image_to_video_720p_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/hunyuan_video_image_to_video_720p_bf16.safetensors?download=true) + + 保存并将其用作 I2V 生成的输入图像 + -确保包括共用模型文件夹有以下完整的模型文件： +#### 2. 手动安装相关模型 + + + 保存到 ComfyUI/models/diffusion_models + + +请确保以下所有模型文件都放在正确的位置： ``` ComfyUI/ ├── models/ │ ├── clip_vision/ -│ │ └── llava_llama3_vision.safetensors // I2V 共用模型 +│ │ └── llava_llama3_vision.safetensors // I2V shared model │ ├── text_encoders/ -│ │ ├── clip_l.safetensors // 共用模型 -│ │ └── llava_llama3_fp8_scaled.safetensors // 共用模型 +│ │ ├── clip_l.safetensors // Shared model +│ │ └── llava_llama3_fp8_scaled.safetensors // Shared model │ ├── vae/ -│ │ └── hunyuan_video_vae_bf16.safetensors // 共用模型 +│ │ └── hunyuan_video_vae_bf16.safetensors // Shared model │ └── diffusion_models/ -│ └── hunyuan_video_image_to_video_720p_bf16.safetensors // I2V v1 "concat" 版本模型 +│ └── hunyuan_video_image_to_video_720p_bf16.safetensors // I2V v1 "concat" version model ``` -#### 3. 按步骤完成工作流 +#### 3. 运行工作流的步骤 -![ComfyUI 混元视频I2V v1 工作流](/images/tutorial/advanced/hunyuanvideo/flow_diagram_i2v_v1.jpg) +![ComfyUI 混元视频 I2V v1 工作流](/images/tutorial/advanced/hunyuanvideo/flow_diagram_i2v_v1.jpg) -1. 确保 `DualCLIPLoader` 中下面的模型已加载： +1. 确保 `DualCLIPLoader` 已加载这些模型： - clip_name1: clip_l.safetensors - clip_name2: llava_llama3_fp8_scaled.safetensors -2. 确保 `Load CLIP Vision` 加载了 `llava_llama3_vision.safetensors` -3. 请在 `Load Image Model` 加载了 `hunyuan_video_image_to_video_720p_bf16.safetensors` -4. 确保 `Load VAE` 中加载了 `hunyuan_video_vae_bf16.safetensors` -5. 确保 `Load Diffusion Model` 中加载了 `hunyuan_video_image_to_video_720p_bf16.safetensors` -6. 点击 `Queue` 按钮，或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter(回车)` 来运行工作流 +2. 确保 `Load CLIP Vision` 已加载 `llava_llama3_vision.safetensors` +3. 确保 `Load Image Model` 已加载 `hunyuan_video_image_to_video_720p_bf16.safetensors` +4. 确保 `Load VAE` 已加载 `vae_name: hunyuan_video_vae_bf16.safetensors` +5. 确保 `Load Diffusion Model` 已加载 `hunyuan_video_image_to_video_720p_bf16.safetensors` +6. 点击 `Queue` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 运行工作流### v2 "replace" 图生视频工作流 -### v2 “replace” 图生视频工作流 +v2 工作流与 v1 工作流基本相同。您只需下载 **replace** 模型，然后在 `UNet加载器` 节点中使用它。 -v2 版本的工作流与 v1 版本的工作流基本相同，你只需要下载一个 **replace** 的模型，然后在 `Load Diffusion Model` 中使用即可。 +#### 1. 工作流与资源 -#### 1. 工作流及相关素材 +下载下方的工作流图像，并将其拖入 ComfyUI 以加载工作流： -请下载下面的工作流图片,并拖入 ComfyUI 以加载工作流 +![ComfyUI 工作流 - 混元图生视频 v2](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/hunyuan-video/i2v/v2_fennec_gril.webp) -![ComfyUI 工作流 - 混元图生视频v1](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/hunyuan-video/i2v/v2_fennec_gril.webp) + + + 下载工作流图像并拖入 ComfyUI + + -请下载下面的图片，我们将使用它作为图生视频的起始帧 -![起始帧](https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png) +下载下方的图像，并将其用作图生视频生成的起始帧： -#### 2. v2 版本模型 + + 保存并用作 I2V 生成的输入图像 + +#### 2. 相关模型手动安装 -- [hunyuan_video_v2_replace_image_to_video_720p_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/hunyuan_video_v2_replace_image_to_video_720p_bf16.safetensors?download=true) - -确保包括共用模型文件夹有以下完整的模型文件： + + 保存到 ComfyUI/models/diffusion_models + +确保所有模型文件都位于正确的位置： ``` ComfyUI/ ├── models/ │ ├── clip_vision/ -│ │ └── llava_llama3_vision.safetensors // I2V 共用模型 +│ │ └── llava_llama3_vision.safetensors // I2V shared model │ ├── text_encoders/ -│ │ ├── clip_l.safetensors // 共用模型 -│ │ └── llava_llama3_fp8_scaled.safetensors // 共用模型 +│ │ ├── clip_l.safetensors // Shared model +│ │ └── llava_llama3_fp8_scaled.safetensors // Shared model │ ├── vae/ -│ │ └── hunyuan_video_vae_bf16.safetensors // 共用模型 +│ │ └── hunyuan_video_vae_bf16.safetensors // Shared model │ └── diffusion_models/ -│ └── hunyuan_video_v2_replace_image_to_video_720p_bf16.safetensors // V2 "replace" 版本模型 +│ └── hunyuan_video_v2_replace_image_to_video_720p_bf16.safetensors // V2 "replace" version model ``` -#### 3. 按步骤完成工作流 +#### 3. 运行工作流的步骤 -![ComfyUI 混元视频I2V v2 工作流](/images/tutorial/advanced/hunyuanvideo/flow_diagram_i2v_v2.jpg) +![ComfyUI 混元视频 I2V v2 工作流](/images/tutorial/advanced/hunyuanvideo/flow_diagram_i2v_v2.jpg) -1. 确保 `DualCLIPLoader` 中下面的模型已加载： +1. 确保 `DualCLIPLoader` 节点已加载以下模型： - clip_name1: clip_l.safetensors - clip_name2: llava_llama3_fp8_scaled.safetensors -2. 确保 `Load CLIP Vision` 加载了 `llava_llama3_vision.safetensors` -3. 请在 `Load Image Model` 加载了 `hunyuan_video_image_to_video_720p_bf16.safetensors` -4. 确保 `Load VAE` 中加载了 `hunyuan_video_vae_bf16.safetensors` -5. 确保 `Load Diffusion Model` 中加载了 `hunyuan_video_v2_replace_image_to_video_720p_bf16.safetensors` -6. 点击 `Queue` 按钮，或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter(回车)` 来运行工作流 +2. 确保 `加载CLIP视觉` 节点已加载 `llava_llama3_vision.safetensors` +3. 确保 `加载图像模型` 节点已加载 `hunyuan_video_image_to_video_720p_bf16.safetensors` +4. 确保 `加载VAE` 节点已加载 `hunyuan_video_vae_bf16.safetensors` +5. 确保 `UNet加载器` 节点已加载 `hunyuan_video_v2_replace_image_to_video_720p_bf16.safetensors` +6. 点击 `Queue` 按钮，或使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter` 运行工作流 ## Try It Yourself diff --git a/zh/tutorials/video/kandinsky/kandinsky-5.mdx b/zh/tutorials/video/kandinsky/kandinsky-5.mdx index d272ea8ec..b13c83675 100644 --- a/zh/tutorials/video/kandinsky/kandinsky-5.mdx +++ b/zh/tutorials/video/kandinsky/kandinsky-5.mdx @@ -14,6 +14,7 @@ translationBlockHashes: --- + import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; [Kandinsky 5.0](https://huggingface.co/kandinskylab/Kandinsky-5.0-I2V-Lite-5s) 是由 [Kandinsky Lab](https://huggingface.co/kandinskylab) 开发的视频和图像生成扩散模型系列。Kandinsky 5.0 T2V Lite 是一个轻量级的 2B 参数模型，位居开源视频生成模型的前列，能够生成最长 10 秒的视频。 diff --git a/zh/tutorials/video/ltx/ltx-2-3.mdx b/zh/tutorials/video/ltx/ltx-2-3.mdx index e3243aae3..ad355a7ad 100644 --- a/zh/tutorials/video/ltx/ltx-2-3.mdx +++ b/zh/tutorials/video/ltx/ltx-2-3.mdx @@ -17,6 +17,7 @@ translationBlockHashes: + import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; [LTX-2.3](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.3) 是 Lightricks 开源音视频生成模型的最新进化版本，现已原生支持 ComfyUI。在 LTX-2 的基础上，此版本在精细细节、人像视频、音频质量、图像到视频的一致性、提示理解和文本渲染方面带来了重大质量提升。 diff --git a/zh/tutorials/video/minimax/minimax-h3.mdx b/zh/tutorials/video/minimax/minimax-h3.mdx index f28be3584..a6bb79b2f 100644 --- a/zh/tutorials/video/minimax/minimax-h3.mdx +++ b/zh/tutorials/video/minimax/minimax-h3.mdx @@ -2,10 +2,10 @@ title: "在 ComfyUI 中使用 MiniMax H3：T2V、I2V 和 R2V 视频工作流" description: "了解如何在 ComfyUI 中使用开放权重的 MiniMax H3，通过原生工作流实现文生视频、图生视频和参考生视频，支持立体声音频。" sidebarTitle: "MiniMax H3" -translationSourceHash: f5234ad3 +translationSourceHash: e00aacbd translationFrom: tutorials/video/minimax/minimax-h3.mdx translationBlockHashes: - "_intro": 4c7a3600 + "_intro": a7b641d8 "Key features": 7bfa7de1 "Getting started": fddf949c "Setting the output resolution": b3a75643 @@ -25,6 +25,9 @@ ComfyUI 原生支持 MiniMax H3。模板库目前提供三个示例工作流， 这三个是示例模板，并非模型能力的完整清单。通过原生 MiniMax H3 节点可以覆盖更多生成模式：`MiniMaxH3ImageToVideo` 节点支持首帧/末帧图生视频（fl2va），`MiniMaxH3ReferenceToVideo` 节点支持图像、视频和音频参考驱动的生成（ref2va）。你也可以用这些节点搭建其他工作流。 + +H3 的开放权重让你可以在本地运行模型。本地生成输出的商业使用需要 [MiniMax 商业许可证](https://comfy.org/minimax/license)，可通过 Comfy（唯一官方经销商）获取。Comfy Cloud 上的生成已包含商业使用权。 + ## 主要功能 diff --git a/zh/tutorials/video/wan/fun-camera.mdx b/zh/tutorials/video/wan/fun-camera.mdx index 2494154ac..9cc3da5ba 100644 --- a/zh/tutorials/video/wan/fun-camera.mdx +++ b/zh/tutorials/video/wan/fun-camera.mdx @@ -12,7 +12,6 @@ translationBlockHashes: "Performance Reference": 2dc2f8f0 --- - import UpdateReminder from '/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx' ## 关于 Wan2.1 Fun Camera @@ -125,20 +124,20 @@ Upload this file to the matching `LoadImage` node: 7. Set camera motion in the `WanCameraEmbedding` node 8. Click the `Run` button or use the shortcut `Ctrl(cmd) + Enter` to execute generation -## ComfyUI Wan2.1 Fun Camera 14B 工作流 +## ComfyUI Wan2.1 Fun Camera 14B Workflow ### Wan 2.1 Fun Camera 14B {#video_wan2.1_fun_camera_v1.1_14B} -使用完整的 14B 模型生成具有高级相机控制的高质量视频。 +使用完整的 14B 模型，通过高级相机控制生成高质量视频。 -Wan 2.1 Fun Camera 14B 工作流预览 +Wan 2.1 Fun Camera 14B workflow preview 在 Comfy Cloud 中打开 - 下载 JSON，或在模板库中搜索 "Wan 2.1 Fun Camera 14B" + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Wan 2.1 Fun Camera 14B” @@ -150,11 +149,11 @@ Upload this file to the matching `LoadImage` node: **输入素材** -将此文件上传到匹配的 `LoadImage` 节点： +将此文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： - `LoadImage` 节点 52 · `video_wan2.1_fun_camera_v1.1_14B_start_image.jpg` + `LoadImage` node 52 · `video_wan2.1_fun_camera_v1.1_14B_start_image.jpg` @@ -165,7 +164,7 @@ Upload this file to the matching `LoadImage` node: ## 性能参考 **1.3B 版本**： -- 512×512 RTX 4090 生成 81 帧约需 72 秒 +- 在 RTX 4090 上，512x512 分辨率生成 81 帧大约需要 72 秒 **14B 版本**： -- RTX4090 24GB 显存在生成 512×512 分辨率时可能会出现显存不足，在 A100 上运行尺寸过大时也出现过显存不足的情况 +- RTX4090 24GB 显存可能在生成 512x512 分辨率时出现内存不足，并且在更大尺寸下，A100 上也出现过内存问题 diff --git a/zh/tutorials/video/wan/fun-control.mdx b/zh/tutorials/video/wan/fun-control.mdx index e1c0fc965..e567f8ea6 100644 --- a/zh/tutorials/video/wan/fun-control.mdx +++ b/zh/tutorials/video/wan/fun-control.mdx @@ -13,6 +13,7 @@ translationBlockHashes: "Usage Tips": 9e74c201 --- + import UpdateReminder from '/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx' ## 关于 Wan2.1-Fun-Control diff --git a/zh/tutorials/video/wan/vace.mdx b/zh/tutorials/video/wan/vace.mdx index e0585ec11..7285c3c35 100644 --- a/zh/tutorials/video/wan/vace.mdx +++ b/zh/tutorials/video/wan/vace.mdx @@ -2,14 +2,14 @@ title: "ComfyUI Wan2.1 VACE 视频示例" description: "本文介绍了如何在 ComfyUI 中完成 Wan2.1 VACE 视频生成示例" sidebarTitle: "Wan2.1 VACE" -translationSourceHash: 20390c3f +translationSourceHash: 5dc0b461 translationFrom: tutorials/video/wan/vace.mdx translationBlockHashes: "_intro": 4e003b58 "About VACE": 3d2b2490 "Model Download and Loading in Workflows": 0a6b52f4 "1. VACE Text-to-Video": c4061e36 - "2. VACE Image-to-Video": 87d64ef2 + "2. VACE Image-to-Video": 2205cf76 "3. VACE Video-to-Video": 943ffe45 "4. VACE Inpainting": f713d140 "5. VACE Video Outpainting": fe94fb68 @@ -17,6 +17,7 @@ translationBlockHashes: --- + import CancelBypass from '/snippets/zh/interface/cancel-bypass.mdx' import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; @@ -151,12 +152,26 @@ VACE 14B 是阿里通义万相团队推出的开源视频编辑统一模型。 --- -## VACE 图生视频工作流 +## 2. VACE 图生视频 + +**功能说明：** 生成与参考图像的风格和内容相匹配的视频。非常适合生成风格一致的视频。 + +你可以继续使用上面的工作流，只需在 **Load reference image** 中取消 `Load image` 节点的 Bypass，并输入你的图像。你也可以使用下面的图像。在这个文件中，我们已经设置了对应的参数。 + +### Wan2.1 VACE 参考图生视频 {#video_wan_vace_14B_ref2v} + +创建与参考图像风格和内容相匹配的视频。非常适合生成风格一致的视频。 -你可以继续使用上面的工作流文件，只需要将 **Load reference image** 的 `Load image` 节点的 Bypass 取消，并输入对应的图片，你也可以使用下面的图片，在这个文件里，我们已经完成了对应的参数设置。 +Wan2.1 VACE 参考图生视频工作流预览 -### 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 + + + 在 Comfy Cloud 中打开 + + + 下载 JSON，或在模板库中搜索“Wan2.1 VACE Reference to Video” + + -请下载下面图片作为输入图片 +**输入素材** -![vace-i2v-input](https://github.com/Comfy-Org/example_workflows/raw/refs/heads/main/video/wan/vace/i2v/input.jpg) +将此文件上传到对应的 `LoadImage` 节点： -### 2. 按步骤完成工作流的运行 + + + `LoadImage` 节点 73 · `video_wan_vace_14B_ref2v_reference_image.jpg` + + -![工作流步骤图](/images/tutorial/video/wan/wan-vace-i2v-step-guide.jpg) +
+ video_wan_vace_14B_ref2v_reference_image.jpg +
-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） +![工作流步骤](/images/tutorial/video/wan/wan-vace-i2v-step-guide.jpg) + +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） -你可能会使用类似获取图片尺寸的节点来设置对应的分辨率，但是由于对应节点有宽度和高度的步长要求，如果你的图片尺寸无法被 16 整除，可能会出现报错提示。 +你可能会使用获取图像尺寸之类的节点来设置分辨率，但由于对应节点对宽度和高度有步长要求，如果你的图像尺寸不是 16 的倍数，可能会出现错误提示。 -### 3. 工作流补充说明 +### 补充说明 -VACE 还支持在一张图像中输入多个参考图像，来生成对应的视频，你可以在 VACE 的项目页中看到相关的[示例](https://ali-vilab.github.io/VACE-Page/) +VACE 还支持在一张图像中输入多个参考图像，以生成对应的视频。你可以在 VACE 项目的[页面](https://ali-vilab.github.io/VACE-Page/)上查看相关示例。 + +--- ## 3. VACE 视频转视频