-LoRA 版ワークフローは、完全版ワークフローに LoRA モデルを追加したものであり、[Flux ワークフローの完全版](/tutorials/flux/flux-1-text-to-image) と比較して、対応する LoRA モデルを読み込むためのノードが追加されています。
+LoRA 版ワークフローは、完全版ワークフローに LoRA モデルを追加したものであり、[Flux ワークフローの完全版](/ja/tutorials/flux/flux-1-text-to-image) と比較して、対応する LoRA モデルを読み込むためのノードが追加されています。
### 1. ワークフローおよび関連アセット
@@ -127,7 +127,7 @@ LoRA 版ワークフローは、完全版ワークフローに LoRA モデルを
### 2. モデルの手動ダウンロード
-以前に [Flux 関連ワークフローの完全版](/tutorials/flux/flux-1-text-to-image) を使用済みの場合、**flux1-depth-dev-lora.safetensors** のみをダウンロードすれば十分です。
+以前に [Flux 関連ワークフローの完全版](/ja/tutorials/flux/flux-1-text-to-image) を使用済みの場合、**flux1-depth-dev-lora.safetensors** のみをダウンロードすれば十分です。
必要なモデル一覧:
diff --git a/ja/tutorials/flux/flux-1-fill-dev.mdx b/ja/tutorials/flux/flux-1-fill-dev.mdx
index d30d8ff76..1fe55c7fa 100644
--- a/ja/tutorials/flux/flux-1-fill-dev.mdx
+++ b/ja/tutorials/flux/flux-1-fill-dev.mdx
@@ -21,12 +21,12 @@ Flux.1 fill dev の主な特長:
オープンソースリポジトリ:[FLUX.1 [dev]](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev)
本ガイドでは、Flux.1 fill dev モデルを用いた Inpainting および Outpainting のワークフローを実際に構築・実行します。
-Inpainting や Outpainting のワークフローについてまだご存じない場合は、関連する解説を参照するために、[ComfyUI レイアウト Inpainting の使用例](/tutorials/basic/inpaint) および [ComfyUI 画像拡張の使用例](/tutorials/basic/outpaint) をご覧ください。
+Inpainting や Outpainting のワークフローについてまだご存じない場合は、関連する解説を参照するために、[ComfyUI レイアウト Inpainting の使用例](/ja/tutorials/basic/inpaint) および [ComfyUI 画像拡張の使用例](/ja/tutorials/basic/outpaint) をご覧ください。
## Flux.1 Fill dev および関連モデルのインストール
開始に先立ち、Flux.1 Fill dev モデルファイルのインストールを完了しましょう。Inpainting および Outpainting の両ワークフローで、完全に同一のモデルファイルを使用します。
-以前に [Flux.1 Text-to-Image ワークフロー](/tutorials/flux/flux-1-text-to-image) のフルバージョンをご利用済みの場合、本セクションでは **`flux1-fill-dev.safetensors`** のみをダウンロードすれば十分です。
+以前に [Flux.1 Text-to-Image ワークフロー](/ja/tutorials/flux/flux-1-text-to-image) のフルバージョンをご利用済みの場合、本セクションでは **`flux1-fill-dev.safetensors`** のみをダウンロードすれば十分です。
ただし、対応するモデルをダウンロードするには、当該利用規約への同意が必要です。そのため、[black-forest-labs/FLUX.1-Fill-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Fill-dev) のページへアクセスし、下図に示す通り、利用規約に同意済みであることを確認してください。

@@ -70,7 +70,7 @@ ComfyUI/
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](/tutorials/basic/inpaint#using-the-mask-editor) 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。
+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#using-the-mask-editor) 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。
### 2. ワークフローの実行手順
diff --git a/ja/tutorials/flux/flux-1-kontext-dev.mdx b/ja/tutorials/flux/flux-1-kontext-dev.mdx
index 25c5d1148..07b360833 100644
--- a/ja/tutorials/flux/flux-1-kontext-dev.mdx
+++ b/ja/tutorials/flux/flux-1-kontext-dev.mdx
@@ -7,7 +7,7 @@ translationFrom: tutorials/flux/flux-1-kontext-dev.mdx
---
import PromptTechniques from "/snippets/ja/tutorials/flux/prompt-techniques.mdx";
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
diff --git a/ja/tutorials/flux/flux-1-uso.mdx b/ja/tutorials/flux/flux-1-uso.mdx
index adadffa63..9e8790c9a 100644
--- a/ja/tutorials/flux/flux-1-uso.mdx
+++ b/ja/tutorials/flux/flux-1-uso.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 85378cc8
translationFrom: tutorials/flux/flux-1-uso.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
**USO(Unified Style-Subject Optimized)** は、ByteDance の UXO チームが開発したモデルであり、スタイル駆動型および主体駆動型の生成タスクを統合します。
FLUX.1-dev アーキテクチャを基盤とし、分離学習(disentangled learning)およびスタイル報酬学習(SRL:Style Reward Learning)により、スタイルの類似性と主体の一貫性の両方を実現しています。
diff --git a/ja/tutorials/flux/flux-2-dev.mdx b/ja/tutorials/flux/flux-2-dev.mdx
index e6406a8a2..358303070 100644
--- a/ja/tutorials/flux/flux-2-dev.mdx
+++ b/ja/tutorials/flux/flux-2-dev.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: a226d9ed
translationFrom: tutorials/flux/flux-2-dev.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
diff --git a/ja/tutorials/flux/flux-2-klein.mdx b/ja/tutorials/flux/flux-2-klein.mdx
index d24560d8b..d38c45532 100644
--- a/ja/tutorials/flux/flux-2-klein.mdx
+++ b/ja/tutorials/flux/flux-2-klein.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: e790eb10
translationFrom: tutorials/flux/flux-2-klein.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
diff --git a/ja/tutorials/flux/flux1-krea-dev.mdx b/ja/tutorials/flux/flux1-krea-dev.mdx
index 5eb96cfc9..827438849 100644
--- a/ja/tutorials/flux/flux1-krea-dev.mdx
+++ b/ja/tutorials/flux/flux1-krea-dev.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: e4ac73ab
translationFrom: tutorials/flux/flux1-krea-dev.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'

diff --git a/ja/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx b/ja/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx
index 4b87cc227..7b1f7a47c 100644
--- a/ja/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 01df14e7
translationFrom: tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
Cosmos-Predict2 は、NVIDIA が開発した次世代の物理世界向け基礎モデルであり、物理AIシナリオにおける高品質な視覚生成および予測タスクに特化して設計されています。
このモデルは、卓越した物理的正確性、環境との相互作用能力、および細部の再現性能を備えており、複雑な物理現象や動的なシーンをリアルにシミュレートすることが可能です。
diff --git a/ja/tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx b/ja/tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx
index ccdab3372..d89576434 100644
--- a/ja/tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx
@@ -6,14 +6,14 @@ translationSourceHash: fa93c685
translationFrom: tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'

HiDream-E1 は、HiDream-ai 社が公式にオープンソース化したインタラクティブな画像編集用大規模モデルであり、HiDream-I1 を基盤として構築されています。
自然言語による画像編集が可能です。本モデルは [MIT ライセンス](https://github.com/HiDream-ai/HiDream-E1?tab=MIT-1-ov-file) の下で公開されており、個人プロジェクト、学術研究、商用利用のいずれにも対応しています。
-以前にリリースされた [hidream-i1](/tutorials/image/hidream/hidream-i1) と組み合わせることで、**画像生成から画像編集までの一貫したクリエイティブな機能**を実現します。
+以前にリリースされた [hidream-i1](/ja/tutorials/image/hidream/hidream-i1) と組み合わせることで、**画像生成から画像編集までの一貫したクリエイティブな機能**を実現します。
| 名称 | 更新日 | 推論ステップ数 | 解像度 | HuggingFace リポジトリ |
|-------------------|-------------------|----------------|---------------------|------------------------------|
diff --git a/ja/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx b/ja/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx
index 464eab77a..c371f63fd 100644
--- a/ja/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 51a684c4
translationFrom: tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
diff --git a/ja/tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx b/ja/tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx
index e956ac72a..43457849c 100644
--- a/ja/tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 6b4cf086
translationFrom: tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
**NewBie-image-Exp0.1** は、NewBieAI Lab が開発した 35 億パラメータの DiT(Diffusion Transformer)モデルで、アニメスタイルの文生成画像タスク専用に設計されています。Next-DiT アーキテクチャを採用しており、非常に詳細で視覚的に印象的なアニメ画像を生成できます。
diff --git a/ja/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx b/ja/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx
index 75f8db69a..ba50f7e8e 100644
--- a/ja/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 6a3fb274
translationFrom: tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
## OmniGen2 について
diff --git a/ja/tutorials/image/ovis/ovis-image.mdx b/ja/tutorials/image/ovis/ovis-image.mdx
index f50bb0e49..ecbad6885 100644
--- a/ja/tutorials/image/ovis/ovis-image.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/ovis/ovis-image.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 64c10a35
translationFrom: tutorials/image/ovis/ovis-image.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
**Ovis-Image** は、[Ovis-U1](https://github.com/AIDC-AI/Ovis-U1) を基盤として構築された7B規模のテキストから画像を生成するモデルで、特に高品質なテキストレンダリングに最適化されています。このモデルは、Qwen-Image などのより大規模な20Bクラスのシステムと同等のテキストレンダリング品質を実現しつつ、広く普及しているハードウェア上で実行可能なほどコンパクトなサイズを維持しています。
diff --git a/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-2512.mdx b/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-2512.mdx
index f8c3605ef..70e7f625f 100644
--- a/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-2512.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-2512.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: a18022ab
translationFrom: tutorials/image/qwen/qwen-image-2512.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
**Qwen-Image-2512** は、Qwen-Image のテキストから画像を生成する基盤モデルの12月アップデート版です。8月にリリースされたベース版 Qwen-Image モデルと比較して、Qwen-Image-2512 は画像品質およびリアリズムにおいて大幅な向上を実現しています。
diff --git a/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit-2511.mdx b/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit-2511.mdx
index f71ffed59..946f5c718 100644
--- a/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit-2511.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit-2511.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: be665671
translationFrom: tutorials/image/qwen/qwen-image-edit-2511.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
**Qwen-Image-Edit-2511** は、Qwen-Image-Edit-2509 の強化版であり、一貫性の大幅な向上を含む複数の改良が施されています。このモデルは、Qwen-Image 固有のテキストレンダリング機能を編集タスクへと拡張し、意味的および外観的な両面から精密なテキスト編集を可能にします。
diff --git a/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit.mdx b/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit.mdx
index 6ef0151fe..7b42c346a 100644
--- a/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-edit.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: d1302b40
translationFrom: tutorials/image/qwen/qwen-image-edit.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+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 2b81e722f..9fc5ebdbe 100644
--- a/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-layered.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image-layered.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 66298fd2
translationFrom: tutorials/image/qwen/qwen-image-layered.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+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。
@@ -66,7 +66,7 @@ import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
- [qwen_image_layered_fp8mixed.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-Layered_ComfyUI/blob/main/split_files/diffusion_models/qwen_image_layered_fp8mixed.safetensors)
-その後、[サブグラフ](/interface/features/subgraph)内の **Load Diffusion model** ノードを更新し、このファイルを使用するように設定してください。
+その後、[サブグラフ](/ja/interface/features/subgraph)内の **Load Diffusion model** ノードを更新し、このファイルを使用するように設定してください。
## ワークフローの設定
diff --git a/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image.mdx b/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image.mdx
index 175a45437..81795665b 100644
--- a/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/qwen/qwen-image.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 21412018
translationFrom: tutorials/image/qwen/qwen-image.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
**Qwen-Image** は、アリババのQwenチームがリリースした初の画像生成基盤モデルです。これは、Apache 2.0ライセンスのもとでオープンソース化された20BパラメータのMMDiT(マルチモーダル拡散トランスフォーマー)モデルです。このモデルは、**複雑なテキストレンダリング**および**精密な画像編集**において顕著な進展を遂げており、英語や中国語など複数の言語において高忠実度の出力を実現しています。
@@ -271,10 +271,10 @@ ControlNet関連のワークフローを初めて使用する場合、制御用
**InpaintモデルのControlNet使用手順**

-Inpaintモデルでは、[マスクエディター](/interface/maskeditor)を使用してマスクを描画し、それを入力制御条件として使用します。
+Inpaintモデルでは、[マスクエディター](/ja/interface/maskeditor)を使用してマスクを描画し、それを入力制御条件として使用します。
1. `ModelPatchLoader`が`qwen_image_inpaint_diffsynth_controlnet.safetensors`を正しく読み込んでいることを確認してください
-2. 画像をアップロードし、[マスクエディター](/interface/maskeditor)でマスクを描画します。対応する`Load Image`ノードの`mask`出力を`QwenImageDiffsynthControlnet`の`mask`入力に接続することで、適切なマスクが読み込まれることを保証してください
+2. 画像をアップロードし、[マスクエディター](/ja/interface/maskeditor)でマスクを描画します。対応する`Load Image`ノードの`mask`出力を`QwenImageDiffsynthControlnet`の`mask`入力に接続することで、適切なマスクが読み込まれることを保証してください
3. `Ctrl-B`ショートカットを使用して、ワークフロー内の元のCannyノードをバイパスモードに設定し、Cannyノードによる処理を無効化します
4. `CLIP Text Encoder`で、マスク領域を変更したい内容を入力してください
5. 必要に応じて、`QwenImageDiffsynthControlnet`ノードの`strength`を調整して、対応する制御強度を制御できます
diff --git a/ja/tutorials/image/z-image/z-image-turbo.mdx b/ja/tutorials/image/z-image/z-image-turbo.mdx
index ba64299ec..f175a0839 100644
--- a/ja/tutorials/image/z-image/z-image-turbo.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/z-image/z-image-turbo.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 62f35c71
translationFrom: tutorials/image/z-image/z-image-turbo.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
diff --git a/ja/tutorials/image/z-image/z-image.mdx b/ja/tutorials/image/z-image/z-image.mdx
index 5618f4315..733137ed1 100644
--- a/ja/tutorials/image/z-image/z-image.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/z-image/z-image.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: abbd9629
translationFrom: tutorials/image/z-image/z-image.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
**Z-Image(造相)** は、アリババグループの通義実験室(Tongyi Lab)が開発した、強力かつ極めて効率的な画像生成モデルで、**60 億(6B)パラメータ**を有します。このモデルは **スケーラブルな単一ストリーム DiT**(S3-DiT)アーキテクチャを採用しており、テキスト、視覚的セマンティクストークン、および画像 VAE トークンをシーケンスレベルで連結し、統一された入力ストリームとして処理することで、パラメータ効率を最大化しています。
diff --git a/ja/tutorials/llm/qwen/qwen3.mdx b/ja/tutorials/llm/qwen/qwen3.mdx
index 936e77fe0..88ab70778 100644
--- a/ja/tutorials/llm/qwen/qwen3.mdx
+++ b/ja/tutorials/llm/qwen/qwen3.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 33e7bb56
translationFrom: tutorials/llm/qwen/qwen3.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
diff --git a/ja/tutorials/llm/qwen/qwen3_5.mdx b/ja/tutorials/llm/qwen/qwen3_5.mdx
index 36e4dcaec..b901d4ad1 100644
--- a/ja/tutorials/llm/qwen/qwen3_5.mdx
+++ b/ja/tutorials/llm/qwen/qwen3_5.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: fd10f69e
translationFrom: tutorials/llm/qwen/qwen3_5.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v3.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v3.mdx
index a1343cb9b..cb5f64df3 100644
--- a/ja/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v3.mdx
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v3.mdx
@@ -1,48 +1,42 @@
---
-title: "ComfyUI Ideogram 3.0 API ノード 公式サンプル"
-description: "本ガイドでは、ComfyUI における Ideogram 3.0 パートナーノードの使用方法について説明します"
+title: "ComfyUI Ideogram 3.0 パートナーノード公式サンプル"
+description: "本ガイドでは、ComfyUI での Ideogram 3.0 パートナーノードの使用方法を解説します"
sidebarTitle: "Ideogram 3.0"
-translationSourceHash: d2cedd33
+translationSourceHash: 13e120c5
translationFrom: tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v3.mdx
---
import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
-Ideogram 3.0 は、Ideogram 社が開発した強力なテキストから画像を生成するモデルであり、写真のような高精細な画質、正確なテキスト描画、および一貫したスタイル制御が特徴です。
+Ideogram 3.0 は、Ideogram 社による強力なテキスト画像生成モデルで、その写実的な品質、正確なテキストレンダリング、一貫したスタイル制御で知られています。
-現在、[Ideogram V3](/built-in-nodes/partner-node/image/ideogram/ideogram-v3) ノードは以下の2つのモードをサポートしています:
-- テキストから画像を生成するモード(Text-to-Image モード)
-- 画像編集モード(画像入力とマスク入力の両方が提供された場合)
+Ideogram V3 ノードは現在以下の 2 つのモードをサポートしています:
+- テキスト画像生成モード
+- 画像編集モード (画像とマスクの入力が両方提供された場合)
-## Ideogram 3.0 ノードのドキュメント
+## Ideogram 3.0 パートナーノード:テキスト画像生成モード
-ノードの各パラメータ設定に関する詳細については、以下のドキュメントをご参照ください:
-
-- [Ideogram V3](/built-in-nodes/partner-node/image/ideogram/ideogram-v3)
-
-## Ideogram 3.0 API ノード:テキストから画像を生成するモード
-
-画像入力およびマスク入力を行わずに [Ideogram V3](/built-in-nodes/partner-node/image/ideogram/ideogram-v3) を使用する場合、ノードはテキストから画像を生成するモードで動作します。
+画像とマスクの入力なしで Ideogram V3 を使用する場合、ノードはテキスト画像生成モードで動作します。
### 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めます:
+以下のファイルをダウンロードし、ComfyUI にドラッグ&ドロップしてワークフローを読み込みます:

-### 2. ワークフロー実行手順の完了
+### 2. ワークフロー手順の完了
-
+
-番号付きの手順に従って、基本的なワークフローを実行してください:
-1. `Ideogram V3` ノードの `prompt` フィールドに、生成したい画像の説明文を入力します
-2. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl(Mac の場合は Cmd)+ Enter` を押して画像を生成します
-3. API からの応答を受け取った後、`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
+番号付きの手順に従って、基本的なワークフローを完了させます:
+1. `Ideogram V3` ノードの `prompt` フィールドに画像の説明を入力します。
+2. `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。
+3. API が結果を返した後、`Save Image` ノードで生成された画像を確認します。画像は `ComfyUI/output/` ディレクトリに保存されます。
-## Ideogram 3.0 API ノード:画像編集モード
+## Ideogram 3.0 パートナーノード:画像編集モード
[今後更新予定]
\ 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 eb01159e9..9771e7a65 100644
--- a/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx
@@ -1,30 +1,20 @@
---
-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 における 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"
+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: 6eadbdbe
+translationSourceHash: 7b3e8dc6
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 Image to Image](/built-in-nodes/partner-node/image/luma/luma-image-to-image) ノードは、Luma AI の技術を活用してテキストプロンプトに基づき既存の画像を編集する機能を提供します。この際、元の画像の特定の特徴や構造を保持することが可能です。
-
-本ガイドでは、このノードを用いた「画像から画像へ(Image-to-Image)」のワークフローを設定する手順を解説します。
+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 Image to Image ノードのドキュメント
-
-各パラメーターの詳細な設定については、以下のドキュメントをご参照ください:
-
-
-Luma Image to Image ノードのドキュメント
-
-
-## Luma Image to Image ノードによる画像から画像へ(Image-to-Image)ワークフロー
+## Luma Image to Image パートナーノードのワークフロー
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。
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video.mdx
index 0837e92f6..bcc49eb94 100644
--- a/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video.mdx
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video.mdx
@@ -1,34 +1,22 @@
---
-title: "Luma Image to Video API ノード ComfyUI 公式サンプル"
+title: "Luma Image to Video パートナーノード ComfyUI 公式サンプル"
description: "ComfyUI で Luma Image 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 Image to Video"
-translationSourceHash: c16eec4f
+translationSourceHash: d1417e7a
translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video.mdx
---
import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
-[Luma Image to Video](/built-in-nodes/partner-node/video/luma/luma-image-to-video) ノードは、Luma AI の先進技術を活用して静止画を滑らかでダイナミックな動画に変換できる機能を提供し、画像に生命と動きを付与します。
+Luma Image to Video ノードは、Luma AI の先進技術を活用して静止画を滑らかでダイナミックな動画に変換し、画像に命と動きを与えます。
本ガイドでは、このノードを用いた画像から動画への変換ワークフローの構築手順を解説します。
-## Luma Image to Video ノードのドキュメント
-
-ノードのパラメーターについて詳しく知るには、以下のドキュメントをご参照ください:
-
-
-Luma Image to Video パートナーノードのドキュメント
-
-
-
-Luma Concepts パートナーノードのドキュメント
-
-
-## Luma API ノードを用いた画像→動画ワークフロー
+## Luma パートナーノードを使用した画像から動画へのワークフロー
Luma Image to Video ノードは、動画のモーション効果を決定するためのテキストプロンプトに加え、最低限 `first_image` または `last_image` のいずれか 1 つの画像入力が必要です。本ガイドでは、`first_image` と `luma_concepts` を組み合わせたサンプルを用意し、Luma AI の動画生成能力を実際に体験できるようにしています。
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 a22f9a4a3..41a3e9d8b 100644
--- a/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx
@@ -2,35 +2,23 @@
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: f0284d80
+translationSourceHash: 189b15fc
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](/built-in-nodes/partner-node/image/luma/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する機能を提供します。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。
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。
-## Luma Text to Image ノードのドキュメント
+## Luma Text to Image パートナーノードのワークフロー
-詳細なパラメーター設定については、以下のドキュメントをご参照ください:
-
-
-Luma Text to Image ノードのドキュメント
-
-
-
-Luma Reference ノードのドキュメント
-
-
-## Luma Text to Image ノードによるテキストから画像を生成するワークフロー
-
-`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` および `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体験できるようにしています。
+`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
@@ -48,6 +36,7 @@ Luma Reference ノードのドキュメント

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
@@ -59,5 +48,5 @@ Luma Reference ノードのドキュメント
### 3. 補足事項
-- [このノード](/built-in-nodes/partner-node/image/luma/luma-text-to-image) 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。
+- 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
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 facbdc3fe..9c5511929 100644
--- a/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video.mdx
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video.mdx
@@ -1,34 +1,20 @@
---
-title: "Luma Text to Video API ノード ComfyUI 公式ガイド"
+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: 1e62e5e2
+translationSourceHash: 2a1a00b9
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](/built-in-nodes/partner-node/video/luma/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を生成するワークフローの構築手順を解説します。
+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 ノードのドキュメント
-
-ノードのパラメーターについて詳しく知るために、以下のドキュメントをご確認ください。
-
-
-Luma Text to Video パートナーノードのドキュメント
-
-
-
-Luma Concepts パートナーノードのドキュメント
-
-
-## Luma API ノードを用いたテキストから動画へ変換するワークフロー
+## 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
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。
@@ -36,11 +22,11 @@ Luma Text to Video ノードでは、生成する動画の内容を記述した
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。
-
+
### 2. 手順に従って実行
-
+
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
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/overview.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/overview.mdx
index 240936e2a..67e384a30 100644
--- a/ja/tutorials/partner-nodes/overview.mdx
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/overview.mdx
@@ -34,7 +34,7 @@ ComfyUI アカウント API キーによるログイン方法を学ぶ
現在、ComfyUI アカウント API キー統合を介して当社のサービスにアクセスし、有料モデルのパートナー ノードを呼び出すことをサポートしています。有料モデルのパートナー ノードを呼び出すために API キー統合を利用する方法については、API キー統合セクションをご参照ください。
- **重要:** ここで言及する API キーは、ワークフロー内で有料のパートナー ノードにアクセスするために使用される **ComfyUI アカウント API キー**です。これは、開発者がカスタム ノードをレジストリに公開するために使用する **レジストリ公開用 API キー**とは異なります。カスタム ノードの公開をお考えの場合は、[ノードの公開](/registry/publishing) をご覧ください。
+ **重要:** ここで言及する API キーは、ワークフロー内で有料のパートナー ノードにアクセスするために使用される **ComfyUI アカウント API キー**です。これは、開発者がカスタム ノードをレジストリに公開するために使用する **レジストリ公開用 API キー**とは異なります。カスタム ノードの公開をお考えの場合は、[ノードの公開](/ja/registry/publishing) をご覧ください。
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image.mdx
index a46d77eb2..b9d07fdcd 100644
--- a/ja/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image.mdx
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image.mdx
@@ -1,59 +1,44 @@
---
-title: "Recraft Text to Image API ノード|ComfyUI 公式サンプル"
-description: "ComfyUI で Recraft Text to Image パートナーノードを活用する方法を学びましょう"
+title: "Recraft Text to Image パートナーノード|ComfyUI 公式サンプル"
+description: "ComfyUI で Recraft Text to Image パートナーノードを使用する方法を学びましょう"
sidebarTitle: "Recraft Text to Image"
-translationSourceHash: 89cef53b
+translationSourceHash: c559478e
translationFrom: tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image.mdx
---
import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
-[Recraft Text to Image](/built-in-nodes/partner-node/image/recraft/recraft-text-to-image) ノードは、テキストによるプロンプトに基づき、Recraft AI の画像生成技術を用いて、高品質かつ多様なスタイルの画像を作成できます。
+Recraft Text to Image ノードは、テキストの説明をもとに、Recraft AI の画像生成技術を使ってさまざまなスタイルの高品質な画像を作成できます。
-本ガイドでは、このノードを用いたテキストから画像へのワークフローの構築手順を解説します。
+このガイドでは、このノードを使用してテキストから画像へのワークフローを構築する方法を説明します。
-## Recraft Text to Image API ノードのワークフロー
+## Recraft Text to 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
-下記の画像のメタデータに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 へドラッグ&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。
+下記の画像のメタデータに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、ワークフローが読み込まれます。

-### 2. ワークフロー実行手順に従う
+### 2. ワークフローを実行する手順に従う
-
+
-以下の番号付き手順に従って、基本的なワークフローを実行してください:
-1. (任意)`Color` ノード内の `Recraft Color RGB` を希望の色に変更します
-2. (任意)`Recraft Style` ノードを編集して、デジタルアート、リアルな写真、ロゴデザインなどの視覚スタイルを制御します。このグループには、必要に応じて有効化可能なその他のスタイルノードも含まれています
-3. (任意)`Recraft Text to Image` ノード内の `prompt` パラメーターを編集します。また、`size` パラメーターも変更可能です
-4. `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` を使用して画像を生成します
-5. API から結果が返された後、`Save Image` ノードで生成された画像を確認できます。また、画像は `ComfyUI/output/` ディレクトリにも保存されます
+以下の番号付き手順に従って、基本的なワークフローを実行します:
-> (任意)ワークフロー内には **Convert to SVG** グループが含まれています。このグループ内の `Recraft Vectorize Image` ノードは追加のクレジットを消費するため、SVG 形式への変換が必要な場合のみ有効化してください
+1. (任意)`Color` ノードの `Recraft Color RGB` をお好みの色に変更します
+2. (任意)`Recraft Style` ノードを変更して、デジタルアート、リアルな写真、ロゴデザインなどのビジュアルスタイルを制御します。このグループには、必要に応じて有効にできる他のスタイルノードも含まれています
+3. (任意)`Recraft Text to Image` ノードの `prompt` パラメーターを編集します。`size` パラメーターを変更することもできます
+4. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(Cmd)+ Enter` を使用して画像を生成します
+5. API から結果が返されたら、`Save Image` ノードで生成された画像を表示できます。画像は `ComfyUI/output/` ディレクトリにも保存されます
-### 3. 補足情報
-
-- **Recraft Style**:リアルな写真、デジタルアート、ロゴデザインなど、さまざまなプリセットスタイルを提供します
-- **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だけに使用され、実際の生成結果にはシード値が影響しません
-
-## 関連ノードのドキュメント
+> (任意)ワークフロー内には **Convert to SVG** グループが含まれています。このグループの `Recraft Vectorize Image` ノードは追加のクレジットを消費するため、生成された画像を SVG 形式に変換する必要がある場合にのみ有効にしてください
-各ノードの詳細なパラメーター設定については、以下のドキュメントをご参照ください。
-
-
-Recraft Text to Image パートナーノードのドキュメント
-
-
-
-Recraft Style - Realistic Image パートナーノードのドキュメント
-
+### 3. 補足情報
-
-Recraft Controls パートナーノードのドキュメント
-
\ No newline at end of file
+- **Recraft Style**:リアルな写真、デジタルアート、ロゴデザインなどのさまざまなプリセットスタイルを提供します
+- **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だけに使用され、実際の生成結果にはシード値は影響しません
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-diffusion-3-5-image.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-diffusion-3-5-image.mdx
index 4ca39398b..bc39ea05d 100644
--- a/ja/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-diffusion-3-5-image.mdx
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-diffusion-3-5-image.mdx
@@ -1,37 +1,37 @@
---
-title: "Stability AI Stable Diffusion 3.5 API ノード ComfyUI 公式サンプル"
-description: "本記事では、ComfyUI で Stability AI Stable Diffusion 3.5 パートナーノードのテキストから画像へ(文生図)および画像から画像へ(図生図)の機能を活用する方法について説明します。"
+title: "Stability AI Stable Diffusion 3.5 パートナーノード ComfyUI 公式サンプル"
+description: "本記事では、ComfyUI で Stability AI Stable Diffusion 3.5 パートナーノードのテキストから画像生成および画像から画像生成の機能を活用する方法を紹介します。"
sidebarTitle: "Stable Diffusion 3.5 Image"
-translationSourceHash: b8324f23
+translationSourceHash: ac469600
translationFrom: tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-diffusion-3-5-image.mdx
---
import ReqHint from "/snippets/ja/tutorials/partner-nodes/req-hint.mdx";
import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
-[Stability AI Stable Diffusion 3.5 Image](/built-in-nodes/partner-node/image/stability-ai/stability-ai-stable-diffusion-3-5-image) ノードを使用すると、Stability AI の Stable Diffusion 3.5 モデルを活用し、テキストプロンプトまたは参照画像をもとに高品質でディテール豊かな画像コンテンツを作成できます。
+Stability AI Stable Diffusion 3.5 Image ノードを使用すると、Stability AI の Stable Diffusion 3.5 モデルを活用し、テキストプロンプトまたは参照画像から高品質でディテール豊かな画像コンテンツを作成できます。
-本ガイドでは、このノードを用いたテキストから画像へおよび画像から画像へのワークフロー構築方法を紹介します。
+本ガイドでは、このノードを使用したテキストから画像生成と画像から画像生成の両方のワークフローの設定方法を紹介します。
-## Stability AI Stable Diffusion 3.5 テキストから画像へ(文生図)ワークフロー
+## Stability AI Stable Diffusion 3.5 テキストから画像生成ワークフロー
### 1. ワークフローファイルのダウンロード
以下の画像には `metadata` に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。
-
+
### 2. ステップごとにワークフローを完了させる
-
+
-画像中の番号順に従って、基本的なテキストから画像へ(文生図)ワークフローを実行できます:
+画像中の番号順に従って、基本的なテキストから画像生成ワークフローを実行できます:
1. (任意)`Stability AI Stable Diffusion 3.5 Image` ノード内の `prompt` パラメータを編集し、生成したい画像の説明文を入力します。より詳細なプロンプトを指定すると、通常はより高品質な画像が得られます。
2. (任意)`model` パラメータから使用する SD 3.5 モデルのバージョンを選択します。
-3. (任意)`style_preset` パラメータから画像のビジュアルスタイルを制御します。異なるプリセットは「cinematic(映画的)」や「anime(アニメ風)」など、それぞれ異なるスタイル特性を持つ画像を生成します。「None」を選択すると、特定のスタイルは適用されません。
+3. (任意)`style_preset` パラメータから画像のビジュアルスタイルを制御します。異なるプリセットは「cinematic」や「anime」など、それぞれ異なるスタイル特性を持つ画像を生成します。「None」を選択すると、特定のスタイルは適用されません。
4. (任意)`String(Multiline)` を編集してネガティブプロンプトを変更し、生成画像に含めたくない要素を指定します。
5. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl(Windows)/Cmd(Mac) + Enter` を使用して画像生成を実行します。
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。また、画像は `ComfyUI/output/` ディレクトリにも保存されます。
@@ -43,53 +43,28 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
- **スタイルプリセット(Style Preset)**: 画像の全体的なスタイルを素早く定義できる複数のプリセットスタイルを提供します。
- **ネガティブプロンプト(Negative Prompt)**: 生成画像に含めたくない要素を指定するために使用します。
- **Seed パラメータ**: 生成結果の再現や微調整に利用でき、創作時の反復作業に役立ちます。
-- 現在、`Load Image` ノードは「Bypass(バイパス)」モードになっています。有効化するには、ステップガイドを参照し、該当ノードを右クリックして「Mode(モード)」を「Always(常に)」に設定してください。これにより入力が有効になり、画像から画像へ(図生図)モードに切り替わります。
+- 現在、`Load Image` ノードは「Bypass(バイパス)」モードになっています。有効化するには、ステップガイドを参照し、該当ノードを右クリックして「Mode(モード)」を「Always(常に)」に設定してください。これにより入力が有効になり、画像から画像生成モードに切り替わります。
- 入力画像がない場合、`image_denoise` パラメータは効果を発揮しません。
-## Stability AI Stable Diffusion 3.5 画像から画像へ(図生図)ワークフロー
+## Stability AI Stable Diffusion 3.5 画像から画像生成ワークフロー
### 1. ワークフローファイルのダウンロード
以下の画像には `metadata` に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。
-
+
-以下の画像を入力として使用するため、ダウンロードしてください
-
+以下の画像を入力として使用するため、ダウンロードしてください
+
### 2. ステップごとにワークフローを完了させる
-
+
-画像中の番号順に従って、画像から画像へ(図生図)ワークフローを実行できます:
+画像中の番号順に従って、画像から画像生成ワークフローを実行できます:
1. `Load Image` ノードを通じて参照画像を読み込み、これを生成の基盤とします。
2. (任意)`Stability AI Stable Diffusion 3.5 Image` ノード内の `prompt` パラメータを編集し、参照画像に対して変更または強化したい要素を記述します。
3. (任意)`style_preset` パラメータから画像のビジュアルスタイルを制御します。異なるプリセットはそれぞれ異なるスタイル特性を持つ画像を生成します。
4. (任意|重要)`image_denoise` パラメータ(範囲:0.0–1.0)を調整して、元の画像をどの程度変更するかを制御します:
- 0.0 に近い値ほど、生成画像は入力参照画像に近くなります(0.0 の場合はほぼ元画像と同一になります)。
- - 1.0 に近い値ほど、生成画像は純粋なテキストから画像へ(文生図)の結果に近くなります(1.0 の場合は、参照画像が提供されていないのと同じ状態になります)。
-5. (任意)`String(Multiline)` を編集してネガティブプロンプトを変更し、生成画像に含めたくない要素を指定します。
-6. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl(Windows)/Cmd(Mac) + Enter` を使用して画像生成を実行します。
-8. 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。また、画像は `ComfyUI/output/` ディレクトリにも保存されます。
-
-### 3. 補足情報
-
-以下の画像は、同一のパラメータ設定で、入力画像あり/なしの場合の結果比較を示しています:
-
-
-
-**画像デノイズ(Image Denoise)**: このパラメータは、生成プロセスにおいて元画像の特徴をどの程度保持するかを決定します。画像から画像へ(図生図)モードにおいて最も重要な調整パラメータです。以下の画像は、異なるデノイズ強度による生成結果の違いを示しています:
-
-
-
-- **参照画像の選択**: 明確な被写体と良好な構図を持つ画像を選ぶと、通常はより良い結果が得られます。
-- **プロンプトのコツ**: 画像から画像へ(図生図)モードでは、プロンプトは既に画像内に存在するすべての要素を記述するのではなく、変更または強化したい要素に焦点を当てることが推奨されます。
-- **モードの切り替え**: 入力画像が提供されると、ノードは自動的にテキストから画像へ(文生図)モードから画像から画像へ(図生図)モードに切り替わり、アスペクト比のパラメータは無視されます。
-
-## 関連ノードの詳細
-
-対応するノードの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ご参照ください。
-
-
-Stability Stable Diffusion 3.5 Image API ノードドキュメンテーション
-
\ No newline at end of file
+ - 1.0
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-image-ultra.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-image-ultra.mdx
index 30e88f096..946d89bec 100644
--- a/ja/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-image-ultra.mdx
+++ b/ja/tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-image-ultra.mdx
@@ -1,8 +1,8 @@
---
-title: "Stability AI Stable Image Ultra APIノード ComfyUI公式サンプル"
+title: "Stability AI Stable Image Ultra パートナーノード ComfyUI公式サンプル"
description: "本記事では、ComfyUIでStability AIのStable Image Ultraパートナーノードを用いたテキストから画像への生成(テキスト・トゥ・イメージ)および画像から画像への生成(イメージ・トゥ・イメージ)の機能について解説します。"
sidebarTitle: "Stable Image Ultra"
-translationSourceHash: 3f350a0d
+translationSourceHash: e3306a2b
translationFrom: tutorials/partner-nodes/stability-ai/stable-image-ultra.mdx
---
@@ -74,12 +74,4 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";

- **参照画像の選択**:被写体が明確で構図が良い画像を選ぶと、通常はより優れた結果が得られます。
-- **プロンプトに関するヒント**:画像から画像への生成モードでは、既に画像内に存在するすべての要素を記述するのではなく、むしろ変更または強調したい部分に焦点を当てたプロンプトを作成することを推奨します。
-
-## 関連ノードのドキュメント
-
-対応するノードの詳細なパラメータ設定やその他の情報を確認するには、以下のドキュメントをご参照ください。
-
-
-Stability Stable Image Ultra APIノードのドキュメント
-
\ No newline at end of file
+- **プロンプトに関するヒント**:画像から画像への生成モードでは、既に画像内に存在するすべての要素を記述するのではなく、むしろ変更または強調したい部分に焦点を当てたプロンプトを作成することを推奨します。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/tutorials/utility/frame-interpolation.mdx b/ja/tutorials/utility/frame-interpolation.mdx
index 98bbd34b8..326a4dd6c 100644
--- a/ja/tutorials/utility/frame-interpolation.mdx
+++ b/ja/tutorials/utility/frame-interpolation.mdx
@@ -9,7 +9,7 @@ translationFrom: tutorials/utility/frame-interpolation.mdx
## フレーム補間とは?
-このワークフローにはカスタムノードが含まれています。ワークフローを実行する前に、[ComfyUI Manager](/manager/overview) を使用してこれらのカスタムノードをインストールする必要があります。
+このワークフローにはカスタムノードが含まれています。ワークフローを実行する前に、[ComfyUI Manager](/ja/manager/overview) を使用してこれらのカスタムノードをインストールする必要があります。
フレーム補間は、既存のフレーム間に中間フレームを生成することで、より滑らかな動きと時間的な一貫性の向上を実現します。この技術は動画のポストプロセッシングにおいて不可欠であり、生成された動画の品質を大幅に向上させることができます。
diff --git a/ja/tutorials/utility/image-upscale.mdx b/ja/tutorials/utility/image-upscale.mdx
index 9947d029e..75e342195 100644
--- a/ja/tutorials/utility/image-upscale.mdx
+++ b/ja/tutorials/utility/image-upscale.mdx
@@ -128,7 +128,7 @@ Magnific Creative および Topaz Image Enhance の「クリエイティビテ
### ローカルモデル(ESRGAN)
-ESRGAN モデルを用いた基本的なローカルアップスケーリングについては、[基本アップスケーリングチュートリアル](/tutorials/basic/upscale) をご覧ください。
+ESRGAN モデルを用いた基本的なローカルアップスケーリングについては、[基本アップスケーリングチュートリアル](/ja/tutorials/basic/upscale) をご覧ください。
| モデル | 最適な用途 |
|---|---|
diff --git a/ja/tutorials/utility/moge.mdx b/ja/tutorials/utility/moge.mdx
index f900cc282..b347f183b 100644
--- a/ja/tutorials/utility/moge.mdx
+++ b/ja/tutorials/utility/moge.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: dcec1d5b
translationFrom: tutorials/utility/moge.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
# ComfyUI MoGe の紹介
diff --git a/ja/tutorials/utility/preprocessors.mdx b/ja/tutorials/utility/preprocessors.mdx
index ef69bcaba..c3c83792f 100644
--- a/ja/tutorials/utility/preprocessors.mdx
+++ b/ja/tutorials/utility/preprocessors.mdx
@@ -9,7 +9,7 @@ translationFrom: tutorials/utility/preprocessors.mdx
## プリプロセッサーとは?
-これらのワークフローにはカスタムノードが含まれています。ワークフローを実行する前に、[ComfyUI Manager](/manager/overview) を使用してそれらをインストールする必要があります。
+これらのワークフローにはカスタムノードが含まれています。ワークフローを実行する前に、[ComfyUI Manager](/ja/manager/overview) を使用してそれらをインストールする必要があります。
プリプロセッサーは、画像から構造情報を抽出するための基盤となるツールです。これらは画像を、深度マップ、ラインアート、ポーズスケルトン、表面法線などの条件信号に変換します。これらの出力は、ControlNet、画像から画像への生成(img2img)、および動画ワークフローにおいて、より高い制御性と一貫性を実現します。
diff --git a/ja/tutorials/utility/remove-background-birefnet.mdx b/ja/tutorials/utility/remove-background-birefnet.mdx
index b6a78acab..d7e8bccd8 100644
--- a/ja/tutorials/utility/remove-background-birefnet.mdx
+++ b/ja/tutorials/utility/remove-background-birefnet.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 0f977d6d
translationFrom: tutorials/utility/remove-background-birefnet.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
diff --git a/ja/tutorials/utility/video-segment-sam3.mdx b/ja/tutorials/utility/video-segment-sam3.mdx
index e5f82dbf1..923ec6dc3 100644
--- a/ja/tutorials/utility/video-segment-sam3.mdx
+++ b/ja/tutorials/utility/video-segment-sam3.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 666093f9
translationFrom: tutorials/utility/video-segment-sam3.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
diff --git a/ja/tutorials/utility/video-upscale.mdx b/ja/tutorials/utility/video-upscale.mdx
index ba6dbdb62..19c16b286 100644
--- a/ja/tutorials/utility/video-upscale.mdx
+++ b/ja/tutorials/utility/video-upscale.mdx
@@ -178,7 +178,7 @@ translationFrom: tutorials/utility/video-upscale.mdx
## 便利なヒント
-- アップスケーリングと[フレーム補間](/tutorials/utility/frame-interpolation)を組み合わせることで、より滑らかで高解像度の出力を得られます。
+- アップスケーリングと[フレーム補間](/ja/tutorials/utility/frame-interpolation)を組み合わせることで、より滑らかで高解像度の出力を得られます。
- AI 生成動画の場合、クリエイティブアップスケーリングに修復を依存するのではなく、アップスケーリング前にアーティファクトを修正することを検討してください。
- 実際のフル動画を処理する前に、サンプルクリップで複数のモデルをテストしてください。
- 元のコンテンツへの忠実度が厳密に求められる場合は、コンサバティブアップスケーリングをご利用ください。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/tutorials/utility/void-video-inpainting.mdx b/ja/tutorials/utility/void-video-inpainting.mdx
index 5f0279474..88affc730 100644
--- a/ja/tutorials/utility/void-video-inpainting.mdx
+++ b/ja/tutorials/utility/void-video-inpainting.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: e8e6c573
translationFrom: tutorials/utility/void-video-inpainting.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
diff --git a/ja/tutorials/video/cosmos/cosmos-predict2-video2world.mdx b/ja/tutorials/video/cosmos/cosmos-predict2-video2world.mdx
index fe6f03064..5871cea65 100644
--- a/ja/tutorials/video/cosmos/cosmos-predict2-video2world.mdx
+++ b/ja/tutorials/video/cosmos/cosmos-predict2-video2world.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 7c20daa6
translationFrom: tutorials/video/cosmos/cosmos-predict2-video2world.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
Cosmos-Predict2 は、NVIDIA によって開発された次世代の物理世界基礎モデルであり、物理 AI シナリオにおける高品質な視覚生成および予測タスクのために特別に設計されています。
このモデルは、卓越した物理的正確性、環境相互作用性、および詳細再現能力を特徴とし、複雑な物理現象や動的シーンの現実的なシミュレーションを可能にします。
diff --git a/ja/tutorials/video/wan/fun-camera.mdx b/ja/tutorials/video/wan/fun-camera.mdx
index b0f98566e..fc129d639 100644
--- a/ja/tutorials/video/wan/fun-camera.mdx
+++ b/ja/tutorials/video/wan/fun-camera.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 79f5efc3
translationFrom: tutorials/video/wan/fun-camera.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
## Wan2.1 Fun Camera について
diff --git a/ja/tutorials/video/wan/vace.mdx b/ja/tutorials/video/wan/vace.mdx
index 556600718..0db674b39 100644
--- a/ja/tutorials/video/wan/vace.mdx
+++ b/ja/tutorials/video/wan/vace.mdx
@@ -1,12 +1,12 @@
---
-title: "ComfyUI Wan2.1 VACE 動画生成のサンプル"
-description: "本記事では、ComfyUI を用いて Wan2.1 VACE の動画生成サンプルを実行する方法について説明します"
+title: "ComfyUI Wan2.1 VACE 動画サンプル"
+description: "本記事では、ComfyUI で Wan VACE 動画生成のサンプルを完了する方法を紹介します。"
sidebarTitle: "Wan2.1 VACE"
-translationSourceHash: 3b188d5e
+translationSourceHash: 379bd35f
translationFrom: tutorials/video/wan/vace.mdx
---
-import CancelBypass from '/snippets/interface/cancel-bypass.mdx'
+import CancelBypass from '/snippets/ja/interface/cancel-bypass.mdx'
import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
@@ -15,7 +15,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx";
## VACE について
-VACE 14B は、アリババグループの Tongyi Wanxiang チームが公開したオープンソースの統合型動画編集モデルです。このモデルは、複数のタスクを統合した機能、高解像度処理のサポート、および柔軟なマルチモーダル入力機構を備えており、動画制作の効率性と品質を大幅に向上させます。
+VACE 14B は、アリババ Tongyi Wanxiang チームが公開したオープンソースの統合型動画編集モデルです。このモデルは、複数のタスクを統合した機能、高解像度処理のサポート、および柔軟なマルチモーダル入力機構を備えており、動画制作の効率性と品質を大幅に向上させます。
本モデルは [Apache-2.0](https://github.com/ali-vilab/VACE?tab=Apache-2.0-1-ov-file) ライセンスの下でオープンソース化されており、個人利用および商用利用が可能です。
@@ -112,122 +112,4 @@ MP4 ファイルからワークフローを読み込めない場合は、ComfyUI
画像中の番号順に操作を行い、ワークフローがスムーズに実行されるようご確認ください。
1. `CLIP Text Encode (Positive Prompt)` ノードにポジティブプロンプトを入力してください
-2. `CLIP Text Encode (Negative Prompt)` ノードにネガティブプロンプトを入力してください
-3. `WanVaceToVideo` で画像サイズ(初回実行時は 640×640 解像度を推奨)およびフレーム数(動画の再生時間)を設定してください
-4. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(Mac の場合は Cmd)+ Enter` を押して動画生成を実行してください
-5. 生成が完了すると、動画は自動的に `ComfyUI/output/video` ディレクトリに保存されます(サブフォルダの場所は `save video` ノードの設定により異なります)
-
-
-NVIDIA GeForce RTX 4090 GPU を用いたテスト結果:
-- 720×1280 解像度で 81 フレームを生成する場合、約 40 分かかります
-- 640×640 解像度で 49 フレームを生成する場合、約 7 分かかります
-
-ただし、720P の動画品質の方が優れています。
-
-
-## VACE 画像から動画へ(Image-to-Video)ワークフロー
-
-上記のワークフローをそのままご利用いただけます。ただし、**Load reference image** 内の `Load image` ノードの Bypass を解除し、ご自身の画像を入力してください。また、以下の画像もご利用いただけます。このファイルでは、すでに必要なパラメータが事前に設定されています。
-
-### 1. ワークフローのダウンロード
-以下の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、対応するワークフローを読み込んでください。
-
-
-
-以下の画像を入力としてダウンロードしてください:
-
-
-
-### 2. ステップ・バイ・ステップでワークフローを完了する
-
-
-
-画像中の番号順に操作を行い、ワークフローがスムーズに実行されるようご確認ください。
-
-1. `Load image` ノードに該当する画像を入力してください
-2. テキストから動画へ(Text-to-Video)ワークフローと同様に、プロンプトを修正・編集できます
-3. `WanVaceToVideo` で画像サイズ(初回実行時は 640×640 解像度を推奨)およびフレーム数(動画の再生時間)を設定してください
-4. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(Mac の場合は Cmd)+ Enter` を押して動画生成を実行してください
-5. 生成が完了すると、動画は自動的に `ComfyUI/output/video` ディレクトリに保存されます(サブフォルダの場所は `save video` ノードの設定により異なります)
-
-
-画像サイズを設定するために「画像の寸法を取得」などのノードをご利用になる場合がありますが、対応するノードには幅・高さのステップサイズ要件があるため、画像の寸法が 16 で割り切れない場合、エラーが発生することがあります。
-
-
-### 3. 追加のワークフローに関する注意点
-
-VACE は、単一の画像内に複数の参照画像を入力し、それらに対応する動画を生成することもサポートしています。関連するサンプルは、VACE プロジェクトの[ページ](https://ali-vilab.github.io/VACE-Page/)でご確認いただけます。
-
-## VACE 動画から動画へ(Video-to-Video)ワークフロー
-
-### 1. ワークフローのダウンロード
-
-以下の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、対応するワークフローを読み込んでください。
-
-
-以下の素材を入力として使用します:
-
-1. 参照用の入力画像
-
-
-2. 以下の動画は事前に前処理済みであり、動画生成の制御に使用します。
-
-
-
-3. 以下の動画は元の動画です。これらの素材をダウンロードし、[comfyui_controlnet_aux](https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux) のような前処理ノードを用いて画像の前処理を行うことができます。
-
-
-
-
-### 2. ステップ・バイ・ステップでワークフローを完了する
-
-
-
-画像中の番号順に操作を行い、ワークフローがスムーズに実行されるようご確認ください。
-
-1. `Load reference image` 内の `Load Image` ノードに参照画像を入力してください
-2. `Load control video` 内の `Load Video` ノードに制御用動画を入力してください。提供された動画はすでに前処理済みのため、追加の処理は不要です
-3. 元の動画を自分で前処理する必要がある場合は、`Image preprocessing` グループを編集するか、`comfyui_controlnet_aux` ノードを用いて前処理を実行してください
-4. プロンプトを修正してください
-5. `WanVaceToVideo` で画像サイズ(初回実行時は 640×640 解像度を推奨)およびフレーム数(動画の再生時間)を設定してください
-6. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(Mac の場合は Cmd)+ Enter` を押して動画生成を実行してください
-7. 生成が完了すると、動画は自動的に `ComfyUI/output/video` ディレクトリに保存されます(サブフォルダの場所は `save video` ノードの設定により異なります)
-
-## VACE 動画アウトペインティング(Video Outpainting)ワークフロー
-
-[更新予定]
-
-## VACE 最初と最後のフレームを指定した動画生成
-
-[更新予定]
-
-最初および最後のフレームが有効に機能するためには、動画の `length` 設定が `length - 1` が 4 で割り切れる値になる必要があります。
-対応する `Batch_size` 設定は、`Batch_size = length - 2` を満たす必要があります。
-
-## 関連ノードのドキュメント
-
-以下のドキュメントを参照して、関連ノードについて学んでください。
-
-
-WanVaceToVideo ノードのドキュメント
-
-
-
-ComfyUI TrimVideoLatent ノードのドキュメント
-
\ No newline at end of file
+2. `
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/tutorials/video/wan/wan-ati.mdx b/ja/tutorials/video/wan/wan-ati.mdx
index 8f10116e9..61a7c73b3 100644
--- a/ja/tutorials/video/wan/wan-ati.mdx
+++ b/ja/tutorials/video/wan/wan-ati.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 79cff268
translationFrom: tutorials/video/wan/wan-ati.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
**ATI(Any Trajectory Instruction:任意軌道指示)** は、ByteDanceチームが提案した制御可能な動画生成フレームワークです。ATIはWan2.1をベースとして実装されており、物体、局所領域、カメラモーションなど、動画内のさまざまな要素を、任意の軌道指示によって統一的に制御することをサポートします。
diff --git a/ja/tutorials/video/wan/wan-move.mdx b/ja/tutorials/video/wan/wan-move.mdx
index 51b195978..838c04c1a 100644
--- a/ja/tutorials/video/wan/wan-move.mdx
+++ b/ja/tutorials/video/wan/wan-move.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 07bfbc40
translationFrom: tutorials/video/wan/wan-move.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
**Wan-Move** は、アリババの通義実験室(Tongyi Lab)によって開発された、運動制御可能な動画生成フレームワークです。入力画像上でポイントのトラジェクトリ(軌跡)を指定することで、生成された動画内の物体の運動を制御でき、画像から動画への生成をより正確かつ制御可能にします。
diff --git a/ja/tutorials/video/wan/wan2-2-animate.mdx b/ja/tutorials/video/wan/wan2-2-animate.mdx
index 91a86b451..3caf4f30c 100644
--- a/ja/tutorials/video/wan/wan2-2-animate.mdx
+++ b/ja/tutorials/video/wan/wan2-2-animate.mdx
@@ -5,7 +5,7 @@ sidebarTitle: "Wan2.2 Animate"
translationSourceHash: 46cb9d1b
translationFrom: tutorials/video/wan/wan2-2-animate.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
Wan-Animate は、WAN チームが開発した人物アニメーションおよび置換のための統合フレームワークです。
@@ -111,7 +111,7 @@ ComfyUI/
- [ComfyUI-KJNodes](https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes)
- [ComfyUI-comfyui_controlnet_aux](https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux)
-カスタムノードのインストール方法が不明な場合は、[カスタムノードのインストール方法](/installation/install_custom_node) をご参照ください。
+カスタムノードのインストール方法が不明な場合は、[カスタムノードのインストール方法](/ja/installation/install_custom_node) をご参照ください。
### 4. ワークフロー操作手順
@@ -138,7 +138,7 @@ Wan2.2 Animate には「Mix」と「Move」の2つのモードがあります。
#### 4.2 Move モード
-Wan2.2 Animate ワークフローでは、[サブグラフ](/interface/features/subgraph) を活用しています。Move モードへの切り替え手順は以下の通りです:
+Wan2.2 Animate ワークフローでは、[サブグラフ](/ja/interface/features/subgraph) を活用しています。Move モードへの切り替え手順は以下の通りです:

diff --git a/ja/tutorials/video/wan/wan2-2-fun-camera.mdx b/ja/tutorials/video/wan/wan2-2-fun-camera.mdx
index 1ef1023c6..2636c306a 100644
--- a/ja/tutorials/video/wan/wan2-2-fun-camera.mdx
+++ b/ja/tutorials/video/wan/wan2-2-fun-camera.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: c2df0664
translationFrom: tutorials/video/wan/wan2-2-fun-camera.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
**Wan2.2-Fun-Camera-Control** は、Alibaba PAI が開発した次世代の動画生成およびカメラ制御モデルです。革新的な「カメラ制御コード(Camera Control Codes)」を導入し、深層学習とマルチモーダルな条件付き入力を組み合わせることで、あらかじめ定義されたカメラ運動条件に厳密に従った高品質な動画を生成します。本モデルは **Apache 2.0 ライセンス** の下で公開されており、商用利用が可能です。
diff --git a/ja/tutorials/video/wan/wan2-2-fun-control.mdx b/ja/tutorials/video/wan/wan2-2-fun-control.mdx
index c9c516e34..2e444a852 100644
--- a/ja/tutorials/video/wan/wan2-2-fun-control.mdx
+++ b/ja/tutorials/video/wan/wan2-2-fun-control.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 0e10558a
translationFrom: tutorials/video/wan/wan2-2-fun-control.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
**Wan2.2-Fun-Control** は、Alibaba PAI チームによってリリースされた次世代の動画生成・制御モデルです。革新的な Control Codes 機制を導入し、深層学習とマルチモーダル条件入力を組み合わせることで、预设された制御条件に準拠した高品質な動画を生成できます。本モデルは **Apache 2.0 ライセンス** でリリースされており、商用利用も可能です。
diff --git a/ja/tutorials/video/wan/wan2-2-fun-inp.mdx b/ja/tutorials/video/wan/wan2-2-fun-inp.mdx
index 2b84d36b9..3265d72e4 100644
--- a/ja/tutorials/video/wan/wan2-2-fun-inp.mdx
+++ b/ja/tutorials/video/wan/wan2-2-fun-inp.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 6914cd26
translationFrom: tutorials/video/wan/wan2-2-fun-inp.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
**Wan2.2-Fun-Inp** は、Alibaba PAI チームが開発・公開した首尾フレーム制御型動画生成モデルです。ユーザーは**開始フレーム画像と終了フレーム画像**を入力することで、それらの間を滑らかに遷移する中間動画を生成できます。これにより、クリエイターはより高度な創造的コントロールを実現できます。本モデルは **Apache 2.0 ライセンス**のもとで公開されており、商用利用も可能です。
diff --git a/ja/tutorials/video/wan/wan2-2-s2v.mdx b/ja/tutorials/video/wan/wan2-2-s2v.mdx
index ba5f3e395..872e49120 100644
--- a/ja/tutorials/video/wan/wan2-2-s2v.mdx
+++ b/ja/tutorials/video/wan/wan2-2-s2v.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 8d1b0bf2
translationFrom: tutorials/video/wan/wan2-2-s2v.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
先進的な音声駆動型動画生成モデル「Wan2.2-S2V」が、ComfyUI でネイティブ対応となりました!この強力な AI モデルは、静止画像と音声入力をもとに、ダイナミックな動画コンテンツを生成します。対話、歌唱、パフォーマンスなど、さまざまなクリエイティブな用途に対応可能です。
diff --git a/ja/tutorials/video/wan/wan2_2.mdx b/ja/tutorials/video/wan/wan2_2.mdx
index 7fa0a321b..18f0ff019 100644
--- a/ja/tutorials/video/wan/wan2_2.mdx
+++ b/ja/tutorials/video/wan/wan2_2.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 3d509ed7
translationFrom: tutorials/video/wan/wan2_2.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
diff --git a/ko/cloud/import-models.mdx b/ko/cloud/import-models.mdx
index 68c7f058a..a574c338c 100644
--- a/ko/cloud/import-models.mdx
+++ b/ko/cloud/import-models.mdx
@@ -5,7 +5,7 @@ translationSourceHash: b6574f59
translationFrom: cloud/import-models.mdx
---
-import CloudFeature from '/snippets/cloud-feature.mdx'
+import CloudFeature from '/snippets/ko/cloud-feature.mdx'
diff --git a/ko/cloud/share-workflow.mdx b/ko/cloud/share-workflow.mdx
index 2ab8eb008..82b539ef1 100644
--- a/ko/cloud/share-workflow.mdx
+++ b/ko/cloud/share-workflow.mdx
@@ -5,7 +5,7 @@ translationSourceHash: c12df158
translationFrom: cloud/share-workflow.mdx
---
-import CloudFeature from '/snippets/cloud-feature.mdx'
+import CloudFeature from '/snippets/ko/cloud-feature.mdx'
diff --git a/ko/comfy-cli/getting-started.mdx b/ko/comfy-cli/getting-started.mdx
index a6c17ebc7..e7309a418 100644
--- a/ko/comfy-cli/getting-started.mdx
+++ b/ko/comfy-cli/getting-started.mdx
@@ -37,14 +37,14 @@ comfy launch
-`comfy generate`는 터미널이나 스크립트에서 Comfy의 [파트너 노드](/tutorials/partner-nodes/overview)를 호출하는 가장 빠른 방법입니다. 이는 기존에 ComfyUI 워크플로우에 연결하던 동일한 호스팅 엔드포인트를 사용하지만, 일회성 CLI 호출 방식으로 처리됩니다. 전체 ComfyUI 그래프를 구성하는 것이 불필요한 배치 작업, 빠른 실험, 자동화 파이프라인에 적합합니다.
+`comfy generate`는 터미널이나 스크립트에서 Comfy의 [파트너 노드](/ko/tutorials/partner-nodes/overview)를 호출하는 가장 빠른 방법입니다. 이는 기존에 ComfyUI 워크플로우에 연결하던 동일한 호스팅 엔드포인트를 사용하지만, 일회성 CLI 호출 방식으로 처리됩니다. 전체 ComfyUI 그래프를 구성하는 것이 불필요한 배치 작업, 빠른 실험, 자동화 파이프라인에 적합합니다.
### 사전 요구사항
-* [Comfy API 키 생성하기](/development/comfyui-server/api-key-integration)
-* [계정에 크레딧 추가하기](/interface/credits)
-* 선택사항: [파트너 노드 및 호출별 가격 정보 보기](/tutorials/partner-nodes/overview)
+* [Comfy API 키 생성하기](/ko/development/comfyui-server/api-key-integration)
+* [계정에 크레딧 추가하기](/ko/interface/credits)
+* 선택사항: [파트너 노드 및 호출별 가격 정보 보기](/ko/tutorials/partner-nodes/overview)
키를 한 번 설정한 후 다음을 실행하세요:
@@ -140,7 +140,7 @@ comfy generate upload ./photo.jpg
```
-업로드된 참조 자산은 **24시간** 후에 자동 삭제됩니다. 이들은 Comfy가 관리하는 GCS 버킷에 저장되고 서명된 URL을 통해 제공됩니다. 대부분의 워크플로우(업로드 → 사용 → 완료)에서는 이 과정이 투명하게 작동하지만, 장기간 실행되는 파이프라인에서는 각 작업 전에 다시 업로드하도록 계획하세요. 자세한 내용은 [참조](/comfy-cli/reference#upload)를 참고하세요.
+업로드된 참조 자산은 **24시간** 후에 자동 삭제됩니다. 이들은 Comfy가 관리하는 GCS 버킷에 저장되고 서명된 URL을 통해 제공됩니다. 대부분의 워크플로우(업로드 → 사용 → 완료)에서는 이 과정이 투명하게 작동하지만, 장기간 실행되는 파이프라인에서는 각 작업 전에 다시 업로드하도록 계획하세요. 자세한 내용은 [참조](/ko/comfy-cli/reference#upload)를 참고하세요.
### 비디오 생성 (비동기 작업)
@@ -170,7 +170,7 @@ comfy generate resume luma --download out.mp4
comfy generate dalle --prompt "수채화 고래" --json | jq '.data[0].url'
```
-명령어, 플래그, 모델 별칭의 전체 목록은 [참조](/comfy-cli/reference)를 확인하세요.
+명령어, 플래그, 모델 별칭의 전체 목록은 [참조](/ko/comfy-cli/reference)를 확인하세요.
## 커스텀 노드 관리하기
diff --git a/ko/comfy-cli/reference.mdx b/ko/comfy-cli/reference.mdx
index 74010ec15..b6b426223 100644
--- a/ko/comfy-cli/reference.mdx
+++ b/ko/comfy-cli/reference.mdx
@@ -3,9 +3,9 @@ title: "참고"
translationSourceHash: d3b02585
translationFrom: comfy-cli/reference.mdx
---
-import GenerateCliReference from '/snippets/cli-reference/generate.mdx'
-import NodesCliReference from '/snippets/cli-reference/nodes.mdx'
-import ModelsReference from '/snippets/cli-reference/models.mdx'
+import GenerateCliReference from '/snippets/ko/cli-reference/generate.mdx'
+import NodesCliReference from '/snippets/ko/cli-reference/nodes.mdx'
+import ModelsReference from '/snippets/ko/cli-reference/models.mdx'
# CLI
diff --git a/ko/community/contributing.mdx b/ko/community/contributing.mdx
index df958226a..20f561d54 100644
--- a/ko/community/contributing.mdx
+++ b/ko/community/contributing.mdx
@@ -8,4 +8,4 @@ translationFrom: community/contributing.mdx
우리는 모든 종류의 기여를 환영합니다. 저희가 지원하는 다양한 리포지토리를 [Github 조직](https://github.com/Comfy-Org)에서 확인해 보세요.
-워크플로우를 공유하거나 [커스텀 노드](/custom-nodes/overview)를 개발함으로써도 기여할 수 있습니다.
\ No newline at end of file
+워크플로우를 공유하거나 [커스텀 노드](/ko/custom-nodes/overview)를 개발함으로써도 기여할 수 있습니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/custom-nodes/backend/expansion.mdx b/ko/custom-nodes/backend/expansion.mdx
index ad95d6ead..8a9743b73 100644
--- a/ko/custom-nodes/backend/expansion.mdx
+++ b/ko/custom-nodes/backend/expansion.mdx
@@ -51,4 +51,4 @@ def load_and_merge_checkpoints(self, checkpoint_path1, checkpoint_path2, ratio):
## 참고사항
-- [하위 그래프(개발자 가이드)](/custom-nodes/js/subgraphs) — 확장 개발자를 위한 프론트엔드 가이드
\ No newline at end of file
+- [하위 그래프(개발자 가이드)](/ko/custom-nodes/js/subgraphs) — 확장 개발자를 위한 프론트엔드 가이드
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/custom-nodes/backend/interface.mdx b/ko/custom-nodes/backend/interface.mdx
index b30747bef..4116fa514 100644
--- a/ko/custom-nodes/backend/interface.mdx
+++ b/ko/custom-nodes/backend/interface.mdx
@@ -110,7 +110,7 @@ CATEGORY = "loaders"
이 속성은 웹 디렉토리를 설정합니다. 해당 디렉토리에 있는 모든 `.js` 파일은 프론트엔드 확장으로 로드됩니다.
-커스텀 노드는 `WEB_DIRECTORY/docs` 폴더에 마크다운 문서화를 포함할 수도 있습니다. 노드에 풍부한 문서화를 추가하는 방법에 대한 자세한 내용은 [도움말 페이지](/custom-nodes/help_page) 섹션을 참조하세요.
+커스텀 노드는 `WEB_DIRECTORY/docs` 폴더에 마크다운 문서화를 포함할 수도 있습니다. 노드에 풍부한 문서화를 추가하는 방법에 대한 자세한 내용은 [도움말 페이지](/ko/custom-nodes/help_page) 섹션을 참조하세요.
#### NODE_CLASS_MAPPINGS
diff --git a/ko/custom-nodes/backend/manager.mdx b/ko/custom-nodes/backend/manager.mdx
index 7f6746cbf..82f30cf6e 100644
--- a/ko/custom-nodes/backend/manager.mdx
+++ b/ko/custom-nodes/backend/manager.mdx
@@ -14,7 +14,7 @@ translationFrom: custom-nodes/backend/manager.mdx
Comfy의 큰 장점 중 하나는 노드 기반 접근 방식 덕분에 다양한 방식으로 제공되는 노드들을 연결해 새로운 워크플로우를 개발할 수 있다는 점입니다. 기본 제공 노드들은 광범위한 기능을 제공하지만, 핵심 노드에서 제공되지 않는 기능이 필요하다고 느낄 수도 있습니다.
-커스텀 노드는 커뮤니티에서 개발된 노드들입니다. 이를 통해 새로운 기능을 구현하고 이를 더 넓은 커뮤니티와 공유할 수 있습니다. 커스텀 노드 개발에 관심이 있다면 [여기](/custom-nodes/overview)에서 자세히 읽어보세요.
+커스텀 노드는 커뮤니티에서 개발된 노드들입니다. 이를 통해 새로운 기능을 구현하고 이를 더 넓은 커뮤니티와 공유할 수 있습니다. 커스텀 노드 개발에 관심이 있다면 [여기](/ko/custom-nodes/overview)에서 자세히 읽어보세요.
## ComfyUI 매니저
diff --git a/ko/custom-nodes/backend/more_on_inputs.mdx b/ko/custom-nodes/backend/more_on_inputs.mdx
index d7a084bc1..4e2bea423 100644
--- a/ko/custom-nodes/backend/more_on_inputs.mdx
+++ b/ko/custom-nodes/backend/more_on_inputs.mdx
@@ -26,10 +26,10 @@ def INPUT_TYPES(s):
```
### UNIQUE_ID
-`UNIQUE_ID`는 노드의 고유 식별자로, 클라이언트 측 노드의 `id` 속성과 일치합니다. 이는 일반적으로 클라이언트-서버 통신에 사용됩니다(참고: [메시지](/development/comfyui-server/comms_messages#getting-node-id)).
+`UNIQUE_ID`는 노드의 고유 식별자로, 클라이언트 측 노드의 `id` 속성과 일치합니다. 이는 일반적으로 클라이언트-서버 통신에 사용됩니다(참고: [메시지](/ko/development/comfyui-server/comms_messages#getting-node-id)).
### PROMPT
-`PROMPT`는 클라이언트가 서버로 전송하는 전체 프롬프트입니다. 자세한 설명은 [프롬프트 객체](/custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking#prompt)를 참조하세요.
+`PROMPT`는 클라이언트가 서버로 전송하는 전체 프롬프트입니다. 자세한 설명은 [프롬프트 객체](/ko/custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking#prompt)를 참조하세요.
### EXTRA_PNGINFO
`EXTRA_PNGINFO`는 저장되는 모든 `.png` 파일의 메타데이터에 복사될 딕셔너리입니다. 커스텀 노드는 이 딕셔너리에 추가 정보를 저장해 저장하거나(또는 다운스트림 노드와 통신하는 방법으로) 사용할 수 있습니다.
@@ -37,7 +37,7 @@ def INPUT_TYPES(s):
Comfy를 `disable_metadata` 옵션과 함께 시작한 경우, 이 데이터는 저장되지 않습니다.
### DYNPROMPT
-`DYNPROMPT`는 `comfy_execution.graph.DynamicPrompt`의 인스턴스입니다. 이는 `PROMPT`와 달리 실행 과정 중에 [노드 확장](/custom-nodes/backend/expansion)에 따라 변형될 수 있습니다.
+`DYNPROMPT`는 `comfy_execution.graph.DynamicPrompt`의 인스턴스입니다. 이는 `PROMPT`와 달리 실행 과정 중에 [노드 확장](/ko/custom-nodes/backend/expansion)에 따라 변형될 수 있습니다.
`DYNPROMPT`는 고급 사례(예: 커스텀 노드에서 루프 구현)에만 사용해야 합니다.
## 유연한 입력
diff --git a/ko/custom-nodes/i18n.mdx b/ko/custom-nodes/i18n.mdx
index 7c8bba0fb..335373e61 100644
--- a/ko/custom-nodes/i18n.mdx
+++ b/ko/custom-nodes/i18n.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: af21fb42
translationFrom: custom-nodes/i18n.mdx
---
-import SupportedLanguages from '/snippets/interface/supported-languages.mdx'
+import SupportedLanguages from '/snippets/ko/interface/supported-languages.mdx'
여러 언어 지원을 추가하고 싶다면, 이 문서를 참고하여 다국어 지원을 구현하는 방법을 배워보세요.
diff --git a/ko/custom-nodes/js/javascript_examples.mdx b/ko/custom-nodes/js/javascript_examples.mdx
index 2045d4ba6..35d0a9c40 100644
--- a/ko/custom-nodes/js/javascript_examples.mdx
+++ b/ko/custom-nodes/js/javascript_examples.mdx
@@ -118,7 +118,7 @@ import { api } from "../../scripts/api.js";
## 중단된 워크플로 감지하기
-**사용 중단됨:** 아래에 보여주는 API 하이재킹 패턴은 사용 중단되었으며 가까운 미래에 언제든 변경될 수 있습니다. 가능한 경우 공식 [확장 프로그램 훅](/custom-nodes/js/javascript_hooks)과 API 이벤트 리스너를 사용하세요.
+**사용 중단됨:** 아래에 보여주는 API 하이재킹 패턴은 사용 중단되었으며 가까운 미래에 언제든 변경될 수 있습니다. 가능한 경우 공식 [확장 프로그램 훅](/ko/custom-nodes/js/javascript_hooks)과 API 이벤트 리스너를 사용하세요.
API를 하이재킹하는 간단한 예제:
@@ -137,7 +137,7 @@ import { api } from "../../scripts/api.js";
## 노드 클릭 캐치하기
-**사용 중단됨:** 아래에 보여주는 노드 메서드 하이재킹 패턴은 사용 중단되었으며 가까운 미래에 언제든 변경될 수 있습니다. 가능한 경우 공식 [확장 프로그램 훅](/custom-nodes/js/javascript_hooks)을 사용하세요.
+**사용 중단됨:** 아래에 보여주는 노드 메서드 하이재킹 패턴은 사용 중단되었으며 가까운 미래에 언제든 변경될 수 있습니다. 가능한 경우 공식 [확장 프로그램 훅](/ko/custom-nodes/js/javascript_hooks)을 사용하세요.
`node`에는 하이재킹할 수 있는 mouseDown 메서드가 있습니다. 이번에는 반환값을 꼭 전달하도록 주의하세요.
diff --git a/ko/custom-nodes/js/javascript_hooks.mdx b/ko/custom-nodes/js/javascript_hooks.mdx
index 25aa8b354..8dc410e92 100644
--- a/ko/custom-nodes/js/javascript_hooks.mdx
+++ b/ko/custom-nodes/js/javascript_hooks.mdx
@@ -39,7 +39,7 @@ async beforeRegisterNodeDef(nodeType, nodeData, app)
`beforeRegisterNodeDef`에서 매우 흔히 사용되는 관용구는 기존 메서드를 '하이잭'하는 것입니다:
-**사용 중단됨:** 아래에 보이는 프로토타입 하이잭 패턴은 사용 중단되었으며 가까운 미래에 언제든지 변경될 수 있습니다. 컨텍스트 메뉴의 경우 공식 [컨텍스트 메뉴 API](/custom-nodes/js/context-menu-migration)를 사용하세요. 기타 사용 사례에서는 가능하다면 공식 [확장 후크](/custom-nodes/js/javascript_hooks)를 사용하는 것이 좋습니다.
+**사용 중단됨:** 아래에 보이는 프로토타입 하이잭 패턴은 사용 중단되었으며 가까운 미래에 언제든지 변경될 수 있습니다. 컨텍스트 메뉴의 경우 공식 [컨텍스트 메뉴 API](/ko/custom-nodes/js/context-menu-migration)를 사용하세요. 기타 사용 사례에서는 가능하다면 공식 [확장 후크](/ko/custom-nodes/js/javascript_hooks)를 사용하는 것이 좋습니다.
```Javascript
diff --git a/ko/custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking.mdx b/ko/custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking.mdx
index 0963c58a8..b4b176a2b 100644
--- a/ko/custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking.mdx
+++ b/ko/custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking.mdx
@@ -14,7 +14,7 @@ Comfy의 많은 기능은 LiteGraph에 의해 제공되므로, 보다 복잡한
`app` 객체(항상 `import { app } from "../../scripts/app.js";`로 접근 가능)는 브라우저에서 실행 중인 Comfy 애플리케이션을 나타내며, 아래에 나열된 몇 가지 유용한 속성과 함수를 포함하고 있습니다.
-**사용 중단됨:** `app`나 프로토타입에 대한 함수 훅킹/몽키패치는 사용 중단되었으며 가까운 시일 내에 변경될 수 있습니다. 대신 공식 [확장 훅](/custom-nodes/js/javascript_hooks) 및 [컨텍스트 메뉴 API](/custom-nodes/js/context-menu-migration)를 사용하세요.
+**사용 중단됨:** `app`나 프로토타입에 대한 함수 훅킹/몽키패치는 사용 중단되었으며 가까운 시일 내에 변경될 수 있습니다. 대신 공식 [확장 훅](/ko/custom-nodes/js/javascript_hooks) 및 [컨텍스트 메뉴 API](/ko/custom-nodes/js/context-menu-migration)를 사용하세요.
`app`에 대한 함수 훅킹은 권장되지 않습니다. Comfy는 지속적으로 개발되고 있으며 핵심 동작이 변경될 수 있습니다.
@@ -81,7 +81,7 @@ ComfyNode_object_for_my_node.inputs.forEach(input => {
`ComfyNode` 객체는 현재 워크플로우의 노드를 나타냅니다. 이를 활용하고 싶은 중요한 속성들이 있으며, 사용하거나 동작을 수정하기 위해 훅킹하고 싶은 함수들도 매우 많습니다.
-**사용 중단됨:** `ComfyNode`나 `LGraphNode`의 프로토타입 메서드 훅킹은 사용 중단되었으며 가까운 시일 내에 변경될 수 있습니다. 가능한 경우 공식 [확장 훅](/custom-nodes/js/javascript_hooks)을 사용하세요. 예를 들어 컨텍스트 메뉴의 경우 `getNodeMenuItems`를 사용하세요. 예제는 [컨텍스트 메뉴 마이그레이션 가이드](/custom-nodes/js/context-menu-migration)를 참조하세요.
+**사용 중단됨:** `ComfyNode`나 `LGraphNode`의 프로토타입 메서드 훅킹은 사용 중단되었으며 가까운 시일 내에 변경될 수 있습니다. 가능한 경우 공식 [확장 훅](/ko/custom-nodes/js/javascript_hooks)을 사용하세요. 예를 들어 컨텍스트 메뉴의 경우 `getNodeMenuItems`를 사용하세요. 예제는 [컨텍스트 메뉴 마이그레이션 가이드](/ko/custom-nodes/js/context-menu-migration)를 참조하세요.
노드 객체에 대한 더 완벽한 이해를 위해 다음 코드를 확장에 삽입하고 `console.log` 명령어에 브레이크포인트를 설정하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 이후 새 노드를 생성하면 좋아하는 디버거를 사용해 노드를 탐색할 수 있습니다.
diff --git a/ko/custom-nodes/js/javascript_overview.mdx b/ko/custom-nodes/js/javascript_overview.mdx
index 1ad91e24e..6ba72768f 100644
--- a/ko/custom-nodes/js/javascript_overview.mdx
+++ b/ko/custom-nodes/js/javascript_overview.mdx
@@ -12,7 +12,7 @@ Comfy는 확장기능 메커니즘을 통해 수정할 수 있습니다. 확장
- 해당 디렉터리에 하나 이상의 `.js` 파일을 배치한 후,
- `app.registerExtension`을 사용해 확장기능을 등록합니다.
-다음은 이 세 단계입니다. 확장기능을 추가하는 방법을 익힌 후, [훅](/custom-nodes/js/javascript_hooks)을 살펴보며 코드가 호출되도록 설정하거나, 필요한 다양한 [Comfy 객체](/custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking)에 대한 설명을 확인하거나, 바로 몇 가지 [예제 코드 스니펫](/custom-nodes/js/javascript_examples)으로 넘어갈 수도 있습니다.
+다음은 이 세 단계입니다. 확장기능을 추가하는 방법을 익힌 후, [훅](/ko/custom-nodes/js/javascript_hooks)을 살펴보며 코드가 호출되도록 설정하거나, 필요한 다양한 [Comfy 객체](/ko/custom-nodes/js/javascript_objects_and_hijacking)에 대한 설명을 확인하거나, 바로 몇 가지 [예제 코드 스니펫](/ko/custom-nodes/js/javascript_examples)으로 넘어갈 수도 있습니다.
### `WEB_DIRECTORY` 내보내기
diff --git a/ko/custom-nodes/js/subgraphs.mdx b/ko/custom-nodes/js/subgraphs.mdx
index 64b39351c..2b20447f6 100644
--- a/ko/custom-nodes/js/subgraphs.mdx
+++ b/ko/custom-nodes/js/subgraphs.mdx
@@ -7,7 +7,7 @@ translationFrom: custom-nodes/js/subgraphs.mdx
## 개요
-부그래프는 사용자가 노드를 재사용 가능한 중첩 가능한 구성 요소로 그룹화할 수 있게 해줍니다. 각 부그래프는 고유한 UUID를 가진 `LGraph`입니다. 사용자 친화적인 안내서는 [부그래프](/interface/features/subgraph)를 참조하세요.
+부그래프는 사용자가 노드를 재사용 가능한 중첩 가능한 구성 요소로 그룹화할 수 있게 해줍니다. 각 부그래프는 고유한 UUID를 가진 `LGraph`입니다. 사용자 친화적인 안내서는 [부그래프](/ko/interface/features/subgraph)를 참조하세요.
## 노드 식별자
@@ -215,5 +215,5 @@ app.registerExtension({
## 참고
-- [부그래프 (사용자 가이드)](/interface/features/subgraph)
-- [확장 프로그램 후크](/custom-nodes/js/javascript_hooks)
\ No newline at end of file
+- [부그래프 (사용자 가이드)](/ko/interface/features/subgraph)
+- [확장 프로그램 후크](/ko/custom-nodes/js/javascript_hooks)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/custom-nodes/subgraph_blueprints.mdx b/ko/custom-nodes/subgraph_blueprints.mdx
index 0d96c30c1..28649b646 100644
--- a/ko/custom-nodes/subgraph_blueprints.mdx
+++ b/ko/custom-nodes/subgraph_blueprints.mdx
@@ -30,6 +30,6 @@ translationFrom: custom-nodes/subgraph_blueprints.mdx
## 참고사항
-- [하위 그래프 (사용자 가이드)](/interface/features/subgraph) - 사용자가 하위 그래프와 상호작용하는 방법
-- [하위 그래프 개발자 가이드](/custom-nodes/js/subgraphs) - 하위 그래프를 위한 프론트엔드 확장 개발
-- [워크플로우 템플릿](/custom-nodes/workflow_templates) - 사용자 정의 노드에 예시 워크플로우 추가하기
\ No newline at end of file
+- [하위 그래프 (사용자 가이드)](/ko/interface/features/subgraph) - 사용자가 하위 그래프와 상호작용하는 방법
+- [하위 그래프 개발자 가이드](/ko/custom-nodes/js/subgraphs) - 하위 그래프를 위한 프론트엔드 확장 개발
+- [워크플로우 템플릿](/ko/custom-nodes/workflow_templates) - 사용자 정의 노드에 예시 워크플로우 추가하기
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/custom-nodes/walkthrough.mdx b/ko/custom-nodes/walkthrough.mdx
index d0e67f1a1..5e1fc4a18 100644
--- a/ko/custom-nodes/walkthrough.mdx
+++ b/ko/custom-nodes/walkthrough.mdx
@@ -16,8 +16,8 @@ translationFrom: custom-nodes/walkthrough.mdx
### 사전 요구사항
-- 작동 중인 ComfyUI [설치](/installation/manual_install). 개발을 위해 ComfyUI를 수동으로 설치하는 것을 권장합니다.
-- 작동 중인 comfy-cli [설치](/comfy-cli/getting-started).
+- 작동 중인 ComfyUI [설치](/ko/installation/manual_install). 개발을 위해 ComfyUI를 수동으로 설치하는 것을 권장합니다.
+- 작동 중인 comfy-cli [설치](/ko/comfy-cli/getting-started).
### 설정하기
@@ -65,9 +65,9 @@ class ImageSelector:
FUNCTION = "choose_image"
```
-사용자 정의 노드의 기본 구조는 [여기](/custom-nodes/backend/server_overview)에서 자세히 설명되어 있습니다.
+사용자 정의 노드의 기본 구조는 [여기](/ko/custom-nodes/backend/server_overview)에서 자세히 설명되어 있습니다.
-사용자 정의 노드는 Python 클래스를 사용해 정의하며, 여기에는 `CATEGORY`, 노드를 새 노드 메뉴 어디에 배치할지 지정하는 항목, `INPUT_TYPES`, 노드가 어떤 입력을 받을지 정의하는 클래스 메서드(자세한 내용은 [뒤에](/custom-nodes/backend/server_overview#input-types) 참조), `RETURN_TYPES`, 노드가 어떤 출력을 내놓을지 정의하는 항목, 그리고 `FUNCTION`, 노드가 실행될 때 호출될 함수 이름이 포함되어야 합니다.
+사용자 정의 노드는 Python 클래스를 사용해 정의하며, 여기에는 `CATEGORY`, 노드를 새 노드 메뉴 어디에 배치할지 지정하는 항목, `INPUT_TYPES`, 노드가 어떤 입력을 받을지 정의하는 클래스 메서드(자세한 내용은 [뒤에](/ko/custom-nodes/backend/server_overview#input-types) 참조), `RETURN_TYPES`, 노드가 어떤 출력을 내놓을지 정의하는 항목, 그리고 `FUNCTION`, 노드가 실행될 때 호출될 함수 이름이 포함되어야 합니다.
입력과 출력의 데이터 타입이 `IMAGE`(단수형)임에도 불구하고, 우리는 이미지 묶음을 받고 하나만 반환한다고 예상합니다. Comfy에서 `IMAGE`는 이미지 묶음을 의미하며, 단일 이미지는 크기가 1인 묶음으로 취급됩니다.
@@ -112,7 +112,7 @@ NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS = {
}
```
-ComfyUI가 사용자 정의 노드를 어떻게 발견하고 로드하는지 자세한 설명은 [노드 라이프사이클 문서](/custom-nodes/backend/lifecycle)를 참조하세요.
+ComfyUI가 사용자 정의 노드를 어떻게 발견하고 로드하는지 자세한 설명은 [노드 라이프사이클 문서](/ko/custom-nodes/backend/lifecycle)를 참조하세요.
## 옵션 추가하기
diff --git a/ko/development/api-development/overview.mdx b/ko/development/api-development/overview.mdx
index 6a1872cf9..2f2cacef5 100644
--- a/ko/development/api-development/overview.mdx
+++ b/ko/development/api-development/overview.mdx
@@ -23,7 +23,7 @@ ComfyUI는 워크플로우를 어디에서 실행할지, 관리할 인프라의
| **가격 정책** | 구독 기반(크리에이터/프로 등급) | 무료(사용자 자체 컴퓨팅) |
| **적합한 경우** | 빠른 통합, 인프라 필요 없음 | 완벽한 제어, 맞춤형 하드웨어 및 모델 |
-두 API 모두 동일한 워크플로우 형식([API 형식](/development/api-development/workflow-api-format))을 사용하므로, 로컬에서 워크플로우를 개발하고 테스트한 후 변경 없이 클라우드로 이동할 수 있습니다.
+두 API 모두 동일한 워크플로우 형식([API 형식](/ko/development/api-development/workflow-api-format))을 사용하므로, 로컬에서 워크플로우를 개발하고 테스트한 후 변경 없이 클라우드로 이동할 수 있습니다.
---
@@ -47,4 +47,4 @@ ComfyUI는 워크플로우를 어디에서 실행할지, 관리할 인프라의
어떤 API를 사용하든 다음이 필요합니다:
-- API 키 (참고: [API 키 받기](/development/api-development/getting-an-api-key))
\ No newline at end of file
+- API 키 (참고: [API 키 받기](/ko/development/api-development/getting-an-api-key))
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/development/api-development/workflow-api-format.mdx b/ko/development/api-development/workflow-api-format.mdx
index a05de60df..d2b31a4e0 100644
--- a/ko/development/api-development/workflow-api-format.mdx
+++ b/ko/development/api-development/workflow-api-format.mdx
@@ -166,7 +166,7 @@ ComfyUI 프론트엔드에서 워크플로우를 열고, `파일 → 워크플
## 관련 페이지
-- [API 개요](/development/api-development/overview) — Cloud 및 서버 API 옵션 비교
-- [Cloud API 개요](/development/cloud/overview) — Comfy Cloud에 API 형식 워크플로우 제출
-- [API 예제](/development/comfyui-server/api-examples) — API 형식 워크플로우 실습 보기
-- [API 키 얻기](/development/api-development/getting-an-api-key) — Cloud API 및 파트너 노드에 필요
\ No newline at end of file
+- [API 개요](/ko/development/api-development/overview) — Cloud 및 서버 API 옵션 비교
+- [Cloud API 개요](/ko/development/cloud/overview) — Comfy Cloud에 API 형식 워크플로우 제출
+- [API 예제](/ko/development/comfyui-server/api-examples) — API 형식 워크플로우 실습 보기
+- [API 키 얻기](/ko/development/api-development/getting-an-api-key) — Cloud API 및 파트너 노드에 필요
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/development/comfyui-server/api-examples.mdx b/ko/development/comfyui-server/api-examples.mdx
index ba4fd53be..485feba8b 100644
--- a/ko/development/comfyui-server/api-examples.mdx
+++ b/ko/development/comfyui-server/api-examples.mdx
@@ -7,10 +7,10 @@ translationFrom: development/comfyui-server/api-examples.mdx
이 페이지에서는 간단한 HTTP 제출부터 실시간 이미지 출력과의 완전한 WebSocket 통합까지, ComfyUI 서버 API와 상호작용하는 세 가지 방법을 보여줍니다.
-모든 예제는 설명을 위해 [기본 SD1.5 워크플로우](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/script_examples)를 사용합니다. API를 사용하기 전에 [API 형식](/development/api-development/workflow-api-format)으로 워크플로우를 내보내야 합니다.
+모든 예제는 설명을 위해 [기본 SD1.5 워크플로우](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/script_examples)를 사용합니다. API를 사용하기 전에 [API 형식](/ko/development/api-development/workflow-api-format)으로 워크플로우를 내보내야 합니다.
-이 예제들은 표준 라이브러리와 `websocket-client` 패키지를 사용한 파이썬 코드입니다(`pip install websocket-client`). 언어에 관계없이 기본 API 프로토콜은 동일합니다—TypeScript 및 curl equivalent에 대한 [클라우드 API 참조](/development/cloud/api-reference)를 확인하세요.
+이 예제들은 표준 라이브러리와 `websocket-client` 패키지를 사용한 파이썬 코드입니다(`pip install websocket-client`). 언어에 관계없이 기본 API 프로토콜은 동일합니다—TypeScript 및 curl equivalent에 대한 [클라우드 API 참조](/ko/development/cloud/api-reference)를 확인하세요.
---
@@ -200,7 +200,7 @@ if __name__ == "__main__":
```
-WebSocket 이진 프레임에는 생성 중인 미리보기 이미지가 포함됩니다. 이를 디코딩하여 실시간 미리보기를 볼 수 있습니다([서버 메시지](/development/comfyui-server/comms_messages) 페이지에서 이진 형식을 확인하세요).
+WebSocket 이진 프레임에는 생성 중인 미리보기 이미지가 포함됩니다. 이를 디코딩하여 실시간 미리보기를 볼 수 있습니다([서버 메시지](/ko/development/comfyui-server/comms_messages) 페이지에서 이진 형식을 확인하세요).
---
@@ -306,4 +306,4 @@ if __name__ == "__main__":
-전체 API 참조(엔드포인트, 페이로드 형식, 오류 처리)는 [서버 라우트](/development/comfyui-server/comms_routes) 및 [서버 메시지](/development/comfyui-server/comms_messages) 페이지를 참고하세요.
\ No newline at end of file
+전체 API 참조(엔드포인트, 페이로드 형식, 오류 처리)는 [서버 라우트](/ko/development/comfyui-server/comms_routes) 및 [서버 메시지](/ko/development/comfyui-server/comms_messages) 페이지를 참고하세요.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/development/core-concepts/dependencies.mdx b/ko/development/core-concepts/dependencies.mdx
index b8aa19880..fa9d2508e 100644
--- a/ko/development/core-concepts/dependencies.mdx
+++ b/ko/development/core-concepts/dependencies.mdx
@@ -94,7 +94,7 @@ ComfyUI 커뮤니티의 많은 저자들의 노력 덕분에 우리는 서로
ComfyUI 파이썬 환경에서 해당 플러그인 디렉토리로 이동한 후 `pip install -r requirements.txt`를 실행해 종속성을 설치해야 합니다.
-[Windows 포터블 버전](/installation/comfyui_portable_windows)을 사용하는 경우, `ComfyUI_windows_portable` 디렉토리에서 다음 명령어를 사용할 수 있습니다:
+[Windows 포터블 버전](/ko/installation/comfyui_portable_windows)을 사용하는 경우, `ComfyUI_windows_portable` 디렉토리에서 다음 명령어를 사용할 수 있습니다:
```
python_embeded\python.exe -m pip install -r ComfyUI\custom_nodes\\requirements.txt
```
diff --git a/ko/development/core-concepts/models.mdx b/ko/development/core-concepts/models.mdx
index a4fbdbaf4..0b6913898 100644
--- a/ko/development/core-concepts/models.mdx
+++ b/ko/development/core-concepts/models.mdx
@@ -14,9 +14,9 @@ ComfyUI에서 **모델**이란 실제로 워크플로우를 실행하는 가중
### ComfyUI에서 지원하는 모델
-- **내장된 1차 지원 범위는 의도적으로 제한되어 있지만**, ComfyUI와 오픈소스 생태계가 발전함에 따라 점차 늘어납니다. 모델이 일급 지원을 받으면 보통 **[워크플로우 템플릿 라이브러리](/interface/features/template)**에 새로운 항목이 추가되며, 예상되는 그래프와 모델 조합이 표시됩니다.
+- **내장된 1차 지원 범위는 의도적으로 제한되어 있지만**, ComfyUI와 오픈소스 생태계가 발전함에 따라 점차 늘어납니다. 모델이 일급 지원을 받으면 보통 **[워크플로우 템플릿 라이브러리](/ko/interface/features/template)**에 새로운 항목이 추가되며, 예상되는 그래프와 모델 조합이 표시됩니다.
- **모든 체크포인트나 가중치 파일이 바로 사용 가능한 것은 아닙니다.** 기본적으로 지원되는 모델과 그에 따른 일반적인 가중치 파일의 경우, ComfyUI를 **최신 상태로 유지**( /installation/update_comfyui)하고 **템플릿 라이브러리**( /interface/features/template)에 해당 워크플로우가 있는지 확인한 후에야 파일이 잘못된 위치에 있는 것이 아니라는 것을 확신할 수 있습니다.
-- **다수의 다른 모델은 커뮤니티의 커스텀 노드를 통해 활성화됩니다.** 경로, 로더 노드, 그래프 레이아웃은 이 페이지의 일반적인 `ComfyUI/models/` 안내와 다를 수 있으므로 **각 프로젝트의 README나 문서를 반드시 따르세요**. ComfyUI는 매우 확장성이 뛰어나므로 구현 방식은 저자마다 다릅니다. 설치 및 문제 해결 방법은 [커스텀 노드 설치 방법](/installation/install_custom_node)을 참조하세요.
+- **다수의 다른 모델은 커뮤니티의 커스텀 노드를 통해 활성화됩니다.** 경로, 로더 노드, 그래프 레이아웃은 이 페이지의 일반적인 `ComfyUI/models/` 안내와 다를 수 있으므로 **각 프로젝트의 README나 문서를 반드시 따르세요**. ComfyUI는 매우 확장성이 뛰어나므로 구현 방식은 저자마다 다릅니다. 설치 및 문제 해결 방법은 [커스텀 노드 설치 방법](/ko/installation/install_custom_node)을 참조하세요.
## ComfyUI에서 모델 사용하기
diff --git a/ko/development/core-concepts/nodes.mdx b/ko/development/core-concepts/nodes.mdx
index 0e70cdb78..95d8436d0 100644
--- a/ko/development/core-concepts/nodes.mdx
+++ b/ko/development/core-concepts/nodes.mdx
@@ -35,11 +35,11 @@ ComfyUI에서는 노드가 여러 가지 상태를 가집니다. 다음은 일
3. **오류 상태**: 노드 오류 상태로, 워크플로우를 실행한 후 노드의 입력에 문제가 있으면 나타나며, 오류가 발생한 입력 노드는 빨간색으로 표시됩니다. 문제 있는 입력을 수정해야만 워크플로우가 정상적으로 실행됩니다.
4. **누락 상태**: 보통 워크플로우를 가져온 후 나타나며, 두 가지 경우가 있습니다:
- Comfy Core 기본 노드 누락: ComfyUI가 업데이트되었지만 사용자가 구버전을 사용하는 경우입니다. 이 문제를 해결하려면 ComfyUI를 업데이트해야 합니다.
- - 커스텀 노드 누락: 워크플로우가 제3자 개발자의 커스텀 노드를 사용하는데, 현지 ComfyUI 버전에 해당 커스텀 노드가 설치되지 않은 경우입니다. [ComfyUI 관리자](/manager/overview)를 이용해 찾아 설치하거나, [커스텀 노드 설치 방법](/installation/install_custom_node)을 참고해 다른 방법을 사용할 수 있습니다.
+ - 커스텀 노드 누락: 워크플로우가 제3자 개발자의 커스텀 노드를 사용하는데, 현지 ComfyUI 버전에 해당 커스텀 노드가 설치되지 않은 경우입니다. [ComfyUI 관리자](/ko/manager/overview)를 이용해 찾아 설치하거나, [커스텀 노드 설치 방법](/ko/installation/install_custom_node)을 참고해 다른 방법을 사용할 수 있습니다.
## 노드 간 연결
-ComfyUI에서 노드는 [링크](/development/core-concepts/links)를 통해 연결되며, 동일한 유형의 데이터가 서로 다른 처리 장치 간에 흐르면서 최종 결과를 얻게 됩니다.
+ComfyUI에서 노드는 [링크](/ko/development/core-concepts/links)를 통해 연결되며, 동일한 유형의 데이터가 서로 다른 처리 장치 간에 흐르면서 최종 결과를 얻게 됩니다.

@@ -173,7 +173,7 @@ ComfyUI가 발전하면서 더 많은 데이터 유형을 추가해 다양한
ComfyUI는 기본 설치에 많은 **Comfy Core** 노드를 포함하고 있습니다. 커뮤니티는 전문적인 워크플로우를 위한 [**커스텀 노드**](https://registry.comfy.org) 카탈로그도 유지하고 있습니다.
-커스텀 노드 설치 방법—**ComfyUI 관리자**, Git 복제, ZIP 다운로드, 종속성, 안전 팁—에 대한 전체 요약은 [커스텀 노드 설치 방법](/installation/install_custom_node)을 참조하세요.
+커스텀 노드 설치 방법—**ComfyUI 관리자**, Git 복제, ZIP 다운로드, 종속성, 안전 팁—에 대한 전체 요약은 [커스텀 노드 설치 방법](/ko/installation/install_custom_node)을 참조하세요.
### ComfyUI 관리자
diff --git a/ko/development/core-concepts/workflow.mdx b/ko/development/core-concepts/workflow.mdx
index 1b9851cd2..4bd634388 100644
--- a/ko/development/core-concepts/workflow.mdx
+++ b/ko/development/core-concepts/workflow.mdx
@@ -19,7 +19,7 @@ ComfyUI 워크플로우는 이미지, 비디오, 오디오, AI 모델, AI 에이
## 샘플 워크플로우
-시작하려면 내장된 [워크플로우 템플릿](/interface/features/template)을 사용하세요. 메뉴에서 `워크플로우` → `워크플로우 템플릿 둘러보기`를 통해 열 수 있습니다. 이 템플릿들은 ComfyUI 설치에 포함된 핵심 노드만 사용하며, 필요한 모델을 다운로드하도록 자동으로 안내해줍니다. 활발한 개발자 커뮤니티가 ComfyUI의 기능을 확장하기 위한 다양한 커스텀 노드로 이루어진 풍부한 [생태계](https://registry.comfy.org)를 만들었습니다.
+시작하려면 내장된 [워크플로우 템플릿](/ko/interface/features/template)을 사용하세요. 메뉴에서 `워크플로우` → `워크플로우 템플릿 둘러보기`를 통해 열 수 있습니다. 이 템플릿들은 ComfyUI 설치에 포함된 핵심 노드만 사용하며, 필요한 모델을 다운로드하도록 자동으로 안내해줍니다. 활발한 개발자 커뮤니티가 ComfyUI의 기능을 확장하기 위한 다양한 커스텀 노드로 이루어진 풍부한 [생태계](https://registry.comfy.org)를 만들었습니다.
### 간단한 예시

diff --git a/ko/get_started/cloud.mdx b/ko/get_started/cloud.mdx
index f69fb49de..6613ae524 100644
--- a/ko/get_started/cloud.mdx
+++ b/ko/get_started/cloud.mdx
@@ -48,7 +48,7 @@ ComfyUI는 공식 클라우드 버전인 [Comfy Cloud](https://comfy.org/cloud)
| **커스텀 노드** | 사전 설치된 커스텀 노드를 사용하며 호환성 문제를 걱정할 필요가 없습니다. | 원하는 커스텀 노드를 설치할 수 있지만 직접 관리해야 합니다. |
| **모델** | 사전 설치된 모델을 사용합니다. Civitai에서 LoRA 모델을 가져올 수 있습니다. Hugging Face에서 모델을 가져올 예정입니다(곧 출시). | 원하는 모델을 사용할 수 있지만 먼저 다운로드해야 합니다. |
| **주목할 만한 차이점** | 팀 구성이 용이함 | 오프라인에서도 작동하며 무한히 커스터마이징 가능 |
-| **시작하기** | [ComfyUI Cloud 실행하기](https://comfy.org/cloud) | [로컬 ComfyUI 설치하기](/installation/system_requirements) |
+| **시작하기** | [ComfyUI Cloud 실행하기](https://comfy.org/cloud) | [로컬 ComfyUI 설치하기](/ko/installation/system_requirements) |
## 가격 및 구독
diff --git a/ko/get_started/first_generation.mdx b/ko/get_started/first_generation.mdx
index 3862b2271..2be14c6e4 100644
--- a/ko/get_started/first_generation.mdx
+++ b/ko/get_started/first_generation.mdx
@@ -29,13 +29,13 @@ import InstallLink from "/snippets/ko/install/install-link.mdx"
## 텍스트-to-이미지란?
-텍스트-to-이미지는 텍스트 설명을 바탕으로 이미지를 생성하는 기본적인 AI 드로잉 기능입니다. AI 아트 생성에서 가장 많이 사용되는 기능 중 하나입니다. 이 과정을 생각해보면, 당신의 요구사항(긍정적 및 부정적 프롬프트)을 아티스트(드로잉 모델)에게 전달하고, 아티스트는 당신이 원하는 것을 만들어냅니다. 텍스트-to-이미지에 대한 자세한 설명은 [텍스트 to 이미지](/tutorials/basic/text-to-image) 챕터에서 다룹니다.
+텍스트-to-이미지는 텍스트 설명을 바탕으로 이미지를 생성하는 기본적인 AI 드로잉 기능입니다. AI 아트 생성에서 가장 많이 사용되는 기능 중 하나입니다. 이 과정을 생각해보면, 당신의 요구사항(긍정적 및 부정적 프롬프트)을 아티스트(드로잉 모델)에게 전달하고, 아티스트는 당신이 원하는 것을 만들어냅니다. 텍스트-to-이미지에 대한 자세한 설명은 [텍스트 to 이미지](/ko/tutorials/basic/text-to-image) 챕터에서 다룹니다.
## ComfyUI 텍스트-to-이미지 워크플로드 튜토리얼
### 1. ComfyUI 실행하기
-[설치 가이드](/installation/system_requirements)를 따라 ComfyUI를 시작하고 성공적으로 ComfyUI 인터페이스에 진입했는지 확인하세요. 또는 [Comfy Cloud](/get_started/cloud)를 이용하면 설치 없이 ComfyUI를 바로 사용할 수 있습니다.
+[설치 가이드](/ko/installation/system_requirements)를 따라 ComfyUI를 시작하고 성공적으로 ComfyUI 인터페이스에 진입했는지 확인하세요. 또는 [Comfy Cloud](/ko/get_started/cloud)를 이용하면 설치 없이 ComfyUI를 바로 사용할 수 있습니다.

diff --git a/ko/installation/install_custom_node.mdx b/ko/installation/install_custom_node.mdx
index a2ecb38d7..1c21910d0 100644
--- a/ko/installation/install_custom_node.mdx
+++ b/ko/installation/install_custom_node.mdx
@@ -23,7 +23,7 @@ translationFrom: installation/install_custom_node.mdx
1. 노드 코드를 `ComfyUI/custom_nodes` 디렉터리에 복제하기
2. 필요한 파이썬 종속성을 설치하기
-이 가이드에서는 세 가지 설치 방식을 비교합니다. **ComfyUI 매니저**는 대부분의 설정에서 현재 ComfyUI 릴리스에 내장되어 있습니다—무엇을 하는지와 활성화 방법은 [ComfyUI 매니저 개요](/manager/overview)를 참조하세요. 노드가 레지스트리에 없거나 특정 버전이 필요할 때는 **Git 복제** 또는 **ZIP**를 사용하세요.
+이 가이드에서는 세 가지 설치 방식을 비교합니다. **ComfyUI 매니저**는 대부분의 설정에서 현재 ComfyUI 릴리스에 내장되어 있습니다—무엇을 하는지와 활성화 방법은 [ComfyUI 매니저 개요](/ko/manager/overview)를 참조하세요. 노드가 레지스트리에 없거나 특정 버전이 필요할 때는 **Git 복제** 또는 **ZIP**를 사용하세요.
| 방법 | 장점 | 단점 |
| ---------------------------- | ------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------- |
@@ -36,7 +36,7 @@ translationFrom: installation/install_custom_node.mdx
## 방법 1: ComfyUI 매니저(권장)
-이 방법을 사용하려면 환경에 ComfyUI 매니저가 있어야 합니다. 없거나 비활성화된 경우 [ComfyUI 매니저 개요](/manager/overview)와 [설치 가이드](/manager/install)를 참고하세요.
+이 방법을 사용하려면 환경에 ComfyUI 매니저가 있어야 합니다. 없거나 비활성화된 경우 [ComfyUI 매니저 개요](/ko/manager/overview)와 [설치 가이드](/ko/manager/install)를 참고하세요.
ComfyUI 매니저는 커스텀 노드를 관리하는 두 가지 UI 버전을 제공합니다. 인터페이스에 맞는 가이드를 선택하세요:
@@ -120,8 +120,8 @@ Git나 매니저를 사용할 수 없는 사용자에게 적합합니다
## 커스텀 노드 리소스
ComfyUI에서는 기본 노드 확장 기능 외에도 커스텀 노드는 다음과 같은 추가 리소스를 포함할 수 있습니다:
-- [노드 문서](/custom-nodes/help_page): 모든 커스텀 노드와 기본 노드를 지원합니다. 노드 문서를 보고 노드의 목적과 사용법을 이해하며, 작성자에게 PR을 통해 문서를 기여할 수 있습니다.
-- [커스텀 노드 워크플로우 템플릿](/custom-nodes/workflow_templates): 노드 작성자가 제공하는 예시 워크플로우 템플릿으로, ComfyUI 템플릿에서 탐색하고 불러올 수 있습니다.
-- [다국어 지원](/custom-nodes/i18n)
+- [노드 문서](/ko/custom-nodes/help_page): 모든 커스텀 노드와 기본 노드를 지원합니다. 노드 문서를 보고 노드의 목적과 사용법을 이해하며, 작성자에게 PR을 통해 문서를 기여할 수 있습니다.
+- [커스텀 노드 워크플로우 템플릿](/ko/custom-nodes/workflow_templates): 노드 작성자가 제공하는 예시 워크플로우 템플릿으로, ComfyUI 템플릿에서 탐색하고 불러올 수 있습니다.
+- [다국어 지원](/ko/custom-nodes/i18n)
커스텀 노드 개발자라면 이러한 리소스를 추가해 사용자 친화성을 높일 수 있습니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/interface/features/subgraph.mdx b/ko/interface/features/subgraph.mdx
index a3d863b58..d53e37810 100644
--- a/ko/interface/features/subgraph.mdx
+++ b/ko/interface/features/subgraph.mdx
@@ -8,13 +8,13 @@ translationFrom: interface/features/subgraph.mdx
---
- 서브그래프 기능은 ComfyUI 프론트엔드 버전 1.24.3 이상을 필요로 합니다. 이 기능이 보이지 않는 경우 다음을 참조하십시오: [ComfyUI 업데이트 방법](/installation/update_comfyui)
+ 서브그래프 기능은 ComfyUI 프론트엔드 버전 1.24.3 이상을 필요로 합니다. 이 기능이 보이지 않는 경우 다음을 참조하십시오: [ComfyUI 업데이트 방법](/ko/installation/update_comfyui)
- 이 문서의 이미지는 야간 버전 프론트엔드로 제작되었으며, 실제 인터페이스를 참고해 주세요.
- 서브그래프를 노드로 다시 변환하는 등의 일부 기능은 향후 지원될 예정입니다.
-프로그래밍 방식으로 서브그래프를 다루는 개발자 문서는 [서브그래프 개발자 가이드](/custom-nodes/js/subgraphs)를 참조하십시오.
+프로그래밍 방식으로 서브그래프를 다루는 개발자 문서는 [서브그래프 개발자 가이드](/ko/custom-nodes/js/subgraphs)를 참조하십시오.
### 3. 工作流补充说明
@@ -167,7 +163,7 @@ 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
## VACE 视频到视频工作流
-### 1. 工作流下载
+### 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
-我们将使用下面的素材作为输入:
+我们将使用下面的素材作为输入:
1. 用于参考图像的输入图片

@@ -197,7 +193,6 @@ 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
src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/vace/v2v/original.mp4"
>
-
### 2. 按步骤完成工作流的运行

@@ -212,7 +207,7 @@ 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
6. 点击 `Run` 按钮,或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter(回车)` 来执行视频生成
7. 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)
-## VACE 视频扩展工作流
+## VACE 视频 Outpainting 工作流
[待更新]
@@ -228,11 +223,10 @@ 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
请查阅下面的文档了解相关的节点
-
WanVaceToVideo 节点文档
ComfyUI TrimVideoLatent 节点文档
-
+
\ No newline at end of file
diff --git a/zh/tutorials/video/wan/wan-move.mdx b/zh/tutorials/video/wan/wan-move.mdx
index eec1d33f3..d0d0504b5 100644
--- a/zh/tutorials/video/wan/wan-move.mdx
+++ b/zh/tutorials/video/wan/wan-move.mdx
@@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 07bfbc40
translationFrom: tutorials/video/wan/wan-move.mdx
---
-import UpdateReminder from '/snippets/tutorials/update-reminder.mdx'
+import UpdateReminder from '/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx'
**Wan-Move** 是阿里巴巴通义实验室开发的运动可控视频生成框架。它允许用户通过在输入图像上指定点轨迹来控制生成视频中的物体运动,使图生视频更加精确可控。