From 11bb041fa9f638f1a08b023d5040f00e832d9c69 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lin-bot23 Date: Thu, 11 Jun 2026 17:50:16 +0800 Subject: [PATCH 1/4] i18n: fix translation quality issues (ZH/JA/KO) from AI review (#1133) MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit * fix(i18n/zh): add missing Generate (partner nodes) section and import in CLI reference * fix(i18n/ko): fix terminology - transcription, workflow, custom, etc. * fix(i18n/zh): add missing 'comfy generate' section and fix heading levels in getting-started * fix(i18n/zh): translate custom nodes tips page title and heading * fix(i18n/zh): 完整翻译子图文档 * fix(i18n/ja): add missing Generate (partner nodes) section and GenerateCliReference import * fix(i18n/ja): add missing 'comfy generate' section, fix title and model download command * fix(i18n/zh): 修复 API 密钥集成文档中的术语和内容问题 * fix(i18n/ja): fix mistranslation of partner nodes and Sign in terminology * fix(i18n/ja): remove extraneous comment from description frontmatter * fix(i18n/ja): replace Chinese text with proper Japanese terms * fix(i18n/zh): 恢复 API 示例文档中缺失的完整代码块 * fix(i18n/ko): remove extra translation metadata lines not in English source * fix(i18n/ja): fix partner node terminology in luma text-to-image * fix(i18n/ko): remove extra translation metadata lines from delete-a-specific-node * fix(i18n/ja): fix 'about' terminology from Chinese to Japanese * fix(i18n/ja): fix terminology, remove extra card, fix Chinese text * fix(i18n/ko): add missing heading, fix wheelchair translation, fix link prefix * fix(i18n/zh): 修复故障排查文档的性能命令、Windows 桌面问题、前端问题、Intel GPU 等缺失内容 * fix(i18n/zh): 移除额外元数据行 * fix(i18n/ja): add Standard row to table, fix TypeScript code comments and template literal * fix(i18n/ko): restore untranslated JSON key and fix links array syntax * fix(i18n/zh): 添加 Standard 等级行和积分说明 * fix(i18n/ko): fix reroute, conditioning and finished translations * fix(i18n/ja): fix manager terminology, remove extraneous description comment, fix grammar * fix(i18n/ko): fix reroute node and conditioning translations * fix(i18n/zh): 修复多个文档的标题、术语、缺失内容和多余内容 * fix(i18n/ja): clean frontmatter description, translate nightly to ナイトリー * fix(i18n/zh): 修复开发概述的卡片描述、链接和缺失的 API 概览 * fix(i18n/ja): fix Chinese terms in cloud page * fix(i18n/ko): fix transcription translation and remove extra metadata * fix(i18n/ja): fix partner node terminology in flux kontext page * fix(i18n/ja): fix mistranslation of partner nodes, re-try terminology, remove unnecessary example * fix(i18n/zh): 修复依赖文档和 Cloud API 参考中的问题和术语 * fix(i18n/ja): add missing sign-up link, fix hyperlink, allowlist term, and vibe translation * fix(i18n/ko): remove translation metadata from frontmatter of 3 files * fix(i18n/zh): 修复 Recraft 文档编号、术语和图片说明 * fix(i18n/ja): fix description, add omitted text, fix template wording, fix controls description * fix(i18n/ja): fix partner node terminology in luma image-to-image * fix(i18n/zh): 修复 Tripo 文档术语和 Comfy Desktop 设置格式及术语 * fix(i18n/ja): fix terminology - 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...personal-access-tokens-for-a-publisher.mdx | 2 - ko/specs/workflow_json_0.4.mdx | 15 +- ko/tutorials/llm/gemma4/gemma4.mdx | 26 +- zh/account/login.mdx | 39 ++- zh/agent-tools/index.mdx | 4 +- zh/comfy-cli/getting-started.mdx | 160 +++++++++- zh/comfy-cli/reference.mdx | 9 + zh/comfy-cli/troubleshooting.mdx | 4 +- zh/community/links.mdx | 8 - zh/custom-nodes/js/subgraphs.mdx | 96 +++--- zh/custom-nodes/tips.mdx | 4 +- zh/development/cloud/api-reference.mdx | 82 +---- zh/development/cloud/overview.mdx | 3 +- .../comfyui-server/api-examples.mdx | 69 ++-- .../comfyui-server/api-key-integration.mdx | 45 ++- zh/development/core-concepts/dependencies.mdx | 10 +- zh/development/overview.mdx | 8 +- zh/interface/settings/3d.mdx | 30 +- zh/interface/settings/comfy-desktop.mdx | 24 +- zh/interface/settings/comfy.mdx | 26 +- zh/interface/settings/server-config.mdx | 27 +- zh/manager/pack-management.mdx | 2 +- .../nodes/create-a-new-custom-node.mdx | 2 - zh/support/payment/payment-history.mdx | 6 +- zh/troubleshooting/model-issues.mdx | 39 +-- zh/troubleshooting/overview.mdx | 299 +++++++++++------- zh/tutorials/partner-nodes/faq.mdx | 6 +- zh/tutorials/partner-nodes/overview.mdx | 36 +-- .../recraft/recraft-text-to-image.mdx | 8 +- zh/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2.mdx | 20 +- .../partner-nodes/tripo/model-generation.mdx | 8 +- zh/tutorials/video/ltxv.mdx | 50 +-- zh/tutorials/video/wan/fun-inp.mdx | 6 +- zh/tutorials/video/wan/wan2-2-animate.mdx | 14 +- zh/tutorials/video/wan/wan2-2-fun-inp.mdx | 24 +- 57 files changed, 949 insertions(+), 610 deletions(-) diff --git a/ja/account/create-account.mdx b/ja/account/create-account.mdx index e1903be06..6fedac6a2 100644 --- a/ja/account/create-account.mdx +++ b/ja/account/create-account.mdx @@ -6,7 +6,7 @@ translationSourceHash: 370a9d90 translationFrom: account/create-account.mdx --- -Comfy アカウントを作成すると、[パートナー ノード（API ノード）](/tutorials/partner-nodes/overview) や [クラウド サブスクリプション](https://www.comfy.org/cloud) にアクセスできるようになり、ComfyUI プラットフォーム全体でプレミアム機能やサービスを利用できるようになります。 +Comfy アカウントを作成すると、[パートナー ノード（Partner Node）](/ja/tutorials/partner-nodes/overview) や [クラウド サブスクリプション](https://www.comfy.org/cloud) にアクセスできるようになり、ComfyUI プラットフォーム全体でプレミアム機能やサービスを利用できるようになります。 ## Comfy Cloud での Comfy アカウント作成 @@ -49,6 +49,6 @@ ComfyUI 用の Comfy アカウントは、Comfy Cloud 上から直接作成で アカウント作成時に問題が発生した場合の対処法： - メールアドレスが有効であり、かつ既に登録されていないことを確認してください -- パスワードが最低限の要件（例：文字数・記号の使用など）を満たしているか確認してください -- ブラウザのキャッシュをクリアして、再度試行してください +- パスワードが最低限の要件を満たしているか確認してください +- ブラウザのキャッシュをクリアして、再試行してください - 問題が解決しない場合は、[サポート](/support/contact-support) までお問い合わせください \ No newline at end of file diff --git a/ja/account/login.mdx b/ja/account/login.mdx index 6ca5790bc..eec9cdce9 100644 --- a/ja/account/login.mdx +++ b/ja/account/login.mdx @@ -8,7 +8,7 @@ translationFrom: account/login.mdx import GetApiKey from '/snippets/get-api-key.mdx' -Comfy アカウントを利用すると、[パートナーノード（API ノード）](/tutorials/partner-nodes/overview)および[クラウドサブスクリプション](https://www.comfy.org/cloud)にアクセスでき、ComfyUI プラットフォーム全体でプレミアム機能やサービスをご利用いただけます。 +Comfy アカウントを利用すると、[パートナーノード（Partner Node）](/ja/tutorials/partner-nodes/overview)および[クラウドサブスクリプション](https://www.comfy.org/cloud)にアクセスでき、ComfyUI プラットフォーム全体でプレミアム機能やサービスをご利用いただけます。 ## サポートされるログイン方法 @@ -22,7 +22,7 @@ ComfyUI では、以下のログイン方法がサポートされています： Comfy Cloud 上で ComfyUI を使用するための Comfy アカウントにアクセスするには： 1. [Comfy Cloud](https://www.comfy.org) へ移動します -2. **ログイン**または**サインイン**をクリックします +2. **ログイン**をクリックします 3. ログイン方法を選択します： - **メールアドレス**：メールアドレスとパスワードを入力し、「ログイン」をクリックします - **Google**：Google ログインボタンをクリックして認証を行います diff --git a/ja/agent-tools/partner-mcp.mdx b/ja/agent-tools/partner-mcp.mdx index 822b1091d..59c8c5665 100644 --- a/ja/agent-tools/partner-mcp.mdx +++ b/ja/agent-tools/partner-mcp.mdx @@ -8,7 +8,7 @@ translationFrom: agent-tools/partner-mcp.mdx --- - **プライベートプレビュー — ウェイトリストが必要です。** Comfy Partner MCP サーバーは現在プライベートプレビュー中です。機能や API は変更される可能性があります。 + **プライベートプレビュー — ウェイトリストが必要です。** Comfy Partner MCP サーバーは現在プライベートプレビュー中です。機能や API は変更される可能性があります。[ウェイトリストにサインアップ](#)してアクセスをリクエストしてください。 Comfy Partner MCP は、AI エージェントに **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するローカル MCP サーバーです。すべての生成タイプで単一の標準リクエスト形式を使用します。 @@ -26,7 +26,7 @@ Comfy Partner MCP は、AI エージェントに **30以上のパートナープ - **Node.js 20+** - **pnpm 10** -- **Comfy API キー**（`comfyui-` で始まる）— Comfy パートナーダッシュボードから取得 +- **[Comfy API キー](/development/api-development/getting-an-api-key)**（`comfyui-` で始まる）— Comfy パートナーダッシュボードから取得 --- @@ -86,7 +86,7 @@ COMFY_API_KEY=comfyui-... node /ABSOLUTE/PATH/TO/partner-mcp/packages/mcp/dist/b | `COMFY_API_KEY` | はい | API キー（`comfyui-…`）。`X-API-Key` ヘッダーとして送信。 | | `COMFY_API_BASE_URL` | いいえ | プロキシホストを上書き（デフォルトは本番 Comfy API）。 | | `COMFY_INLINE_LIMIT_KB` | いいえ | ツール結果にインライン化する画像バイト数の上限。デフォルト `600`。 | -| `COMFY_MCP_RESOURCE_LINKS` | いいえ | `resource_link` コンテンツブロックの強制オン/オフ。デフォルトはアローリスト（`claude-*`、`mcp-inspector`）。 | +| `COMFY_MCP_RESOURCE_LINKS` | いいえ | `resource_link` コンテンツブロックの強制オン/オフ。デフォルトはホワイトリスト（`claude-*`、`mcp-inspector`）。 | --- @@ -127,7 +127,7 @@ MCP サーバーは **10 個のツール** を提供します。インストー ``` -calm な lo-fi ビートの音楽を30秒くらい生成して +calm な lo-fi バイブの音楽を30秒くらい生成して ``` --- diff --git a/ja/comfy-cli/getting-started.mdx b/ja/comfy-cli/getting-started.mdx index 0ef507885..e366fd2eb 100644 --- a/ja/comfy-cli/getting-started.mdx +++ b/ja/comfy-cli/getting-started.mdx @@ -1,5 +1,5 @@ --- -title: "クイックスタート" +title: "はじめに" translationSourceHash: 81a03067 translationFrom: comfy-cli/getting-started.mdx --- @@ -11,6 +11,11 @@ import InstallCli from "/snippets/ja/install-comfycli.mdx"; `comfy-cli` は、Comfy のインストールと管理を容易にする [コマンドラインツール](https://github.com/Comfy-Org/comfy-cli) です。 +以下の 2 つの機能を提供します。 + +1. **ローカル ComfyUI の管理** — ComfyUI とそのカスタムノードのインストール、起動、更新、スナップショット、バイセクトが可能です。 +2. **ホスト型パートナーノードを直接呼び出し** — Seedance、Nano Banana（Gemini）、Grok、Flux、Ideogram、DALL·E、Recraft、Stability、Kling、Luma、Runway、Pika、Vidu、Hailuo、Moonvalley などから、1 つのコマンドで画像や動画を生成できます。ローカル ComfyUI やワークフロー JSON は必要ありません。 + ### CLI のインストール @@ -25,6 +30,148 @@ import InstallCli from "/snippets/ja/install-comfycli.mdx"; comfy launch ``` +## `comfy generate` でパートナーノードを直接呼び出す（Beta） + + +**`comfy generate` はベータ版です。** フラグ名、モデルエイリアス、出力形式はフィードバックに基づいて変更される可能性があります。基盤となるパートナーエンドポイントは安定していますが、その上にある CLI の操作性はまだ進化中です。フィードバックや問題は [comfy-cli GitHub リポジトリ](https://github.com/Comfy-Org/comfy-cli/issues) で報告してください。 + + + +`comfy generate` は、Comfy の [パートナーノード](/ja/tutorials/partner-nodes/overview) をターミナルやスクリプトから呼び出す最速の方法です。ComfyUI ワークフローに組み込むのと同じホスト型エンドポイントを、ワンショット CLI 呼び出しで利用できます。バッチジョブ、簡単な実験、フル ComfyUI グラフを立ち上げるにはオーバーキルな自動化パイプラインに最適です。 + + +### 前提条件 + +* [Comfy API キーの作成](/ja/development/comfyui-server/api-key-integration) +* [アカウントへのクレジット追加](/ja/interface/credits) +* オプション：[パートナーノードと呼び出しごとの料金を確認](/ja/tutorials/partner-nodes/overview) + +キーを一度設定すれば、あとは実行するだけです： + +```bash +export COMFY_API_KEY=comfyui-... # または各呼び出しで --api-key を指定 +``` + +### 初めての生成 + +```bash +comfy generate flux-pro \ + --prompt "a cat on the moon, cinematic lighting" \ + --width 1024 --height 1024 \ + --download cat.png +``` + +これだけです — CLI がローカルファイルの入力をアップロードし、ジョブを送信し、準備ができるまでポーリングして、結果を `cat.png` に保存します。 + +### 人気のモデル + +よく使われるパートナーモデルの一部を、1 行で呼び出すことができます： + +```bash +# Nano Banana（Google Gemini Flash Image）— テキストから画像へ、およびプロンプト駆動の編集 +comfy generate nano-banana \ + --prompt "a watercolor of a sleeping fox" \ + --download fox.png + +# 同じエイリアス、今度は画像編集 — --image で参照画像を渡す（繰り返し可能）： +comfy generate nano-banana \ + --prompt "add a top hat" \ + --image ./cat.png \ + --download edited.png + +# Gemini のバリアントを選択： +comfy generate nano-banana \ + --prompt "neon city skyline" \ + --model gemini-3-pro-image-preview \ + --download city.png + +# Seedance（ByteDance）— テキストから動画へ、最大 1080p / 12 秒 +comfy generate seedance \ + --prompt "a hummingbird hovering over a flower" \ + --resolution 1080p --duration 5 \ + --download hummingbird.mp4 + +# Seedance 画像から動画へ — lite/i2v バリアントを選んで最初のフレームを渡す +comfy generate seedance \ + --model seedance-1-0-lite-i2v-250428 \ + --prompt "the wave crests and crashes" \ + --image ./still.jpg \ + --download wave.mp4 + +# Grok（xAI）— 画像生成と編集 +comfy generate grok --prompt "a cyberpunk street market at night" --download street.png +comfy generate grok-edit --prompt "swap the umbrella for a parasol" --image ./photo.jpg --download out.png + +# Grok 動画 +comfy generate grok-video --prompt "a paper plane gliding through a cathedral" --download flight.mp4 +``` + +### モデルの検索 + +```bash +comfy generate list # 利用可能な全モデル +comfy generate list --category text-to-video # カテゴリでフィルタ +comfy generate list --partner kling # パートナーでフィルタ +comfy generate schema flux-kontext # 1 つのモデルのパラメータを確認 +``` + +### 参照画像を使った画像編集 + +ローカルファイルのパスを直接渡します — CLI が Comfy のストレージエンドポイントを通じてアップロードします（各パートナーの仕様に応じて、base64 エンコードされる場合もあります）： + +```bash +comfy generate flux-kontext \ + --prompt "add a top hat and a monocle" \ + --input_image ./photo.jpg \ + --download out.png + +comfy generate ideogram-edit \ + --image cat.png --mask mask.png \ + --prompt "add sunglasses" \ + --rendering_speed TURBO \ + --download edited.png +``` + +一度アップロードして、その署名付き URL を複数回の呼び出しで再利用することもできます： + +```bash +comfy generate upload ./photo.jpg +# → 署名付き URL が出力され、--input_image として渡せる +``` + + +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。Comfy 管理の GCS バケットに保存され、署名付き URL で提供されます。ほとんどのワークフロー（アップロード → 使用 → 完了）では透過的ですが、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。詳細は [リファレンス](/ja/comfy-cli/reference#upload) を参照してください。 + + +### 動画生成（非同期ジョブ） + +動画ジョブは非同期です — CLI はデフォルトでブロックし、準備ができるまでポーリングします： + +```bash +comfy generate kling \ + --prompt "a paper boat drifting on a river at dusk" \ + --duration 5 \ + --download boat.mp4 +``` + +`--async` を渡すと、ジョブ ID を返して即座に戻り、後で再開できます： + +```bash +comfy generate luma --prompt "neon koi swimming through clouds" --aspect_ratio 16:9 --async +# → ジョブ ID を出力；後で再開： +comfy generate resume luma --download out.mp4 +``` + +### JSON 出力を使ったスクリプト + +パイプラインでは、`--json` で生の API レスポンスを出力します： + +```bash +comfy generate dalle --prompt "a watercolor whale" --json | jq '.data[0].url' +``` + +コマンド、フラグ、モデルエイリアスの完全なリストは [リファレンス](/ja/comfy-cli/reference) を参照してください。 + ### カスタムノードの管理 ```bash @@ -38,7 +185,7 @@ comfy node install `comfy-cli` を使用したモデルのダウンロードは簡単です。以下を実行するだけです： ```bash -comfy model download models/checkpoints +comfy model download --url --relative-path models/checkpoints ``` ### コントリビューション diff --git a/ja/comfy-cli/reference.mdx b/ja/comfy-cli/reference.mdx index d5024a538..44526e85e 100644 --- a/ja/comfy-cli/reference.mdx +++ b/ja/comfy-cli/reference.mdx @@ -3,11 +3,20 @@ title: "リファレンス" 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' # CLI +## Generate（パートナーノード）— Beta + + +**`comfy generate` はベータ版です。** フラグ名、モデルエイリアス、出力形式は変更される可能性があります。基盤となるパートナーエンドポイントは安定していますが、CLI のインターフェースは依然として進化中です。フィードバックは [comfy-cli GitHub リポジトリ](https://github.com/Comfy-Org/comfy-cli/issues) にお寄せください。 + + + + ## ノード diff --git a/ja/custom-nodes/js/javascript_about_panel_badges.mdx b/ja/custom-nodes/js/javascript_about_panel_badges.mdx index 046b9e0bb..aa6441f49 100644 --- a/ja/custom-nodes/js/javascript_about_panel_badges.mdx +++ b/ja/custom-nodes/js/javascript_about_panel_badges.mdx @@ -1,10 +1,10 @@ --- -title: "关于パネルバッジ" +title: "情報パネルバッジ" translationSourceHash: 1cbbc032 translationFrom: custom-nodes/js/javascript_about_panel_badges.mdx --- -关于パネルバッジ API により、拡張機能は ComfyUI の关于ページにカスタムバッジを追加できます。これらのバッジには拡張機能に関する情報を表示でき、ドキュメント、ソースコード、または他のリソースへのリンクを含めることができます。 +情報パネルバッジ API により、拡張機能は ComfyUI の情報ページにカスタムバッジを追加できます。これらのバッジには拡張機能に関する情報を表示でき、ドキュメント、ソースコード、または他のリソースへのリンクを含めることができます。 ## 基本的な使い方 @@ -77,4 +77,4 @@ app.registerExtension({ }); ``` -バッジは設定ダイアログの关于パネルに表示され、ComfyUI インターフェースの右上隅にあるギアアイコンからアクセスできます。 \ No newline at end of file +バッジは設定ダイアログの情報パネルに表示され、ComfyUI インターフェースの右上隅にあるギアアイコンからアクセスできます。 \ No newline at end of file diff --git a/ja/development/cloud/overview.mdx b/ja/development/cloud/overview.mdx index 8ee55c975..586795c15 100644 --- a/ja/development/cloud/overview.mdx +++ b/ja/development/cloud/overview.mdx @@ -94,6 +94,7 @@ API ユーザーは、前のジョブの完了を待たずに、複数のワー | サブスクリプションティア | 同時ジョブ数 | |-------------------|-----------------| +| Standard | 1 | | Creator | 3 | | Pro | 5 | @@ -171,7 +172,7 @@ async function main() { await Deno.readTextFile("workflow_api.json") ); - # シードを変更してバリエーションを作成 + // シードを変更してバリエーションを作成 const seeds = [42, 123, 456]; const workflows = seeds.map((seed) => { const wf = structuredClone(base); @@ -179,16 +180,16 @@ async function main() { return wf; }); - # すべてのワークフローを同時に送信 + // すべてのワークフローを同時に送信 const promptIds = await Promise.all( workflows.map((wf) => submitWorkflow(wf)) ); for (const pid of promptIds) { - console.log(`Job submitted: {pid}`); + console.log(`Job submitted: ${pid}`); } - # 各ジョブをポーリングまたは WebSocket で監視... + // 各ジョブをポーリングまたは WebSocket で監視... } main(); diff --git a/ja/development/comfyui-server/api-key-integration.mdx b/ja/development/comfyui-server/api-key-integration.mdx index a1a90abc4..a8cc71576 100644 --- a/ja/development/comfyui-server/api-key-integration.mdx +++ b/ja/development/comfyui-server/api-key-integration.mdx @@ -1,13 +1,13 @@ --- title: 'ComfyUI アカウント API キー統合' -description: 'この記事では、ヘッドレスモードで有料 API ノードを呼び出すために ComfyUI アカウント API キーを使用する方法について説明します' +description: 'この記事では、ヘッドレスモードで有料パートナーノードを呼び出すために ComfyUI アカウント API キーを使用する方法について説明します' sidebarTitle: 'Partner Node API 統合' icon: 'puzzle-piece' translationSourceHash: 1276143d translationFrom: development/comfyui-server/api-key-integration.mdx --- -[PR #8041](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/8041) 以降、ComfyUI は特定のフロントエンドインターフェースを必要とせずに（フロントエンドなしで実行することも可能です）、ComfyUI アカウント API キーを通じて内置の有料 API ノードを直接使用できるようになりました。 +[PR #8041](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/8041) 以降、ComfyUI は特定のフロントエンドインターフェースを必要とせずに（フロントエンドなしで実行することも可能です）、ComfyUI アカウント API キーを通じて組み込みの有料パートナーノードを直接使用できるようになりました。 これにより、以下を組み合わせるワークフローを作成できます： - ローカル OS モデル @@ -20,19 +20,15 @@ translationFrom: development/comfyui-server/api-key-integration.mdx ## 前提条件 -ComfyUI アカウント API キーを使用して有料 API ノードを呼び出すには、以下が必要です： +ComfyUI アカウント API キーを使用して有料パートナーノードを呼び出すには、以下が必要です： - [ComfyUI アカウント API キー](/ja/development/api-development/getting-an-api-key) - 十分なアカウントクレジット - **重要：** このページでは、ワークフロー内の有料 API ノードへのアクセスに使用される **ComfyUI アカウント API キー** について説明します。代わりにカスタムノードをレジストリに公開したい場合は、[ノードの公開](/registry/publishing) を参照してください。 + **重要：** このページでは、ワークフロー内の有料パートナーノードへのアクセスに使用される **ComfyUI アカウント API キー** について説明します。代わりにカスタムノードをレジストリに公開したい場合は、[ノードの公開](/registry/publishing) を参照してください。 -有料 API ノードを呼び出すために ComfyUI アカウント API キーを使用するには、まず [ComfyUI Platform](https://platform.comfy.org/login) でアカウントを登録し、[API キーを作成する](/ja/development/api-development/getting-an-api-key)必要があります。 - - -API キーでログインする方法については、ユーザーインターフェースセクションを参照してください - +有料パートナーノードを呼び出すために ComfyUI アカウント API キーを使用するには、まず [ComfyUI Platform](https://platform.comfy.org/login) でアカウントを登録し、[API キーを作成する](/ja/development/api-development/getting-an-api-key)必要があります。 対応する機能をテストするために、ComfyUI アカウントに十分なクレジットがあることを確認する必要があります。 @@ -41,20 +37,20 @@ API キーでログインする方法については、ユーザーインター -## Python 示例 +## Python 例 -以下は、Python コードを使用して API ノードを含むワークフローを ComfyUI API に送信する方法の例です： +以下は、Python コードを使用してパートナーノードを含むワークフローを ComfyUI API に送信する方法の例です： ```python -"""ComfyUI をヘッドレスモードまたは代替フロントエンドで実行する際に API ノードを使用する +"""ComfyUI をヘッドレスモードまたは代替フロントエンドで実行する際にパートナーノードを使用する -API キーをプロンプトに含めることで、API ノードを含む ComfyUI ワークフローを実行できます。 +API キーをプロンプトに含めることで、パートナーノードを含む ComfyUI ワークフローを実行できます。 API キーは、ペイロードの `extra_data` フィールドに追加する必要があります。 以下に、その方法の例を示します。 詳細情報： -- API ノードの概要：https://docs.comfy.org/tutorials/partner-nodes/overview +- パートナーノードの概要：https://docs.comfy.org/tutorials/partner-nodes/overview - API キーを生成するには、こちらにログインしてください：https://platform.comfy.org/login """ @@ -63,7 +59,7 @@ from urllib import request SERVER_URL = "http://127.0.0.1:8188" -# API ノードを含むプロンプト/ジョブ（「API 形式」のワークフロー）があります。 +# パートナーノードを含むプロンプト/ジョブ（「API 形式」のワークフロー）があります。 workflow_with_api_nodes = """{ "11": { "inputs": { @@ -125,6 +121,6 @@ request.urlopen(req) ## 関連ドキュメント -- [API ノードの概要](https://docs.comfy.org/tutorials/partner-nodes/overview) +- [パートナーノードの概要](https://docs.comfy.org/tutorials/partner-nodes/overview) - [アカウント管理](https://docs.comfy.org/interface/user) - [クレジット](https://docs.comfy.org/interface/credits) \ No newline at end of file diff --git a/ja/get_started/cloud.mdx b/ja/get_started/cloud.mdx index 09d16d6e1..e7babd385 100644 --- a/ja/get_started/cloud.mdx +++ b/ja/get_started/cloud.mdx @@ -23,7 +23,7 @@ ComfyUI Cloud は、ローカルバージョンと同じ機能を備えた Comfy - 自有ハードウェアがなくても、強力なサーバー GPU でワークフローを高速実行できます + 自前のハードウェアがなくても、強力なサーバー GPU でワークフローを高速実行できます @@ -40,13 +40,13 @@ ComfyUI Cloud は、ローカルバージョンと同じ機能を備えた Comfy ComfyUI には、公式クラウドバージョンである [Comfy Cloud](https://comfy.org/cloud) と、オープンソースのセルフホストバージョンの両方があります。強力な GPU をお持ちの場合、ComfyUI をローカルで実行するのは素晴らしい選択肢です。一方、クラウドバージョンはすぐに使用できるオンラインサービスです。URL を開くだけで、インストールや設定は不要です。 -| 类别 | Comfy Cloud | 自托管（本地 ComfyUI） | +| カテゴリ | Comfy Cloud | セルフホスト（ローカル ComfyUI） | |----------|-------------|------------------------------| | **コスト** | 月額サブスクリプション | 無料 | -| **GPU** | 強力な Blackwell RTX 6000 Pro | 自有 GPU を用意 | +| **GPU** | 強力な Blackwell RTX 6000 Pro | 自前の GPU を用意 | | **技術知識** | 技術知識は不要です。 | デスクトップ版とポータブル版では簡単に始められますが、カスタムノードのインストールやローカルインストールの問題を解決する必要があります。 | | **カスタムノード** | プリインストールされたカスタムノードを使用でき、互換性の問題を心配する必要はありません。 | 任意のカスタムノードをインストールできますが、自分で管理する必要があります。 | -| **モデル** | プリインストールされたモデルを使用します。Civitai から LoRA モデルをインポートできます。Hugging Face からモデルをインポートできます（近日予定）。 | 任意のモデルを使用できますが、まずダウンロードする必要があります。 | +| **モデル** | プリインストールされたモデルを使用します。Civitai から LoRA モデルをインポートできます。Hugging Face からモデルをインポートできます（近日公開）。 | 任意のモデルを使用できますが、まずダウンロードする必要があります。 | | **主な違い** | チームのオンボーディングが容易 | オフライン動作、無限にカスタマイズ可能 | | **始める** | [ComfyUI Cloud を実行](https://comfy.org/cloud) | [ComfyUI をローカルにインストール](/installation/system_requirements) | diff --git a/ja/interface/settings/overview.mdx b/ja/interface/settings/overview.mdx index d6f9b6f59..1b58c4968 100644 --- a/ja/interface/settings/overview.mdx +++ b/ja/interface/settings/overview.mdx @@ -17,7 +17,7 @@ translationFrom: interface/settings/overview.mdx - ComfyUI アカウントに関連するユーザー設定。主に ComfyUI アカウントにログインして API ノードを使用するために利用されます。 + ComfyUI アカウントに関連するユーザー設定。主に ComfyUI アカウントにログインしてパートナーノードを使用するためのものです。 クレジットの購入およびクレジット残高履歴のエントリー。ComfyUI アカウントへのログイン後のみ表示されます。 @@ -25,13 +25,13 @@ translationFrom: interface/settings/overview.mdx ComfyUI コア設定オプションの詳細説明 - + ComfyUI 内のキャンバス（Lite Graph）設定オプションの詳細説明 テーマ、背景色、サイドバーの位置など、ComfyUI の外観オプションを変更します。 - + ComfyUI 内のフロントエンド拡張プラグインの有効/無効状態を管理します。 @@ -46,7 +46,7 @@ translationFrom: interface/settings/overview.mdx ComfyUI のキーボードショートカット設定を変更します - + 現在の ComfyUI バージョン情報、デバイス実行環境情報などを確認できます。これは日常的なフィードバックに非常に役立ちます。 diff --git a/ja/manager/configuration.mdx b/ja/manager/configuration.mdx index c8fcfee25..294515e9e 100644 --- a/ja/manager/configuration.mdx +++ b/ja/manager/configuration.mdx @@ -1,7 +1,7 @@ --- title: 設定 sidebarTitle: 設定 -description: ComfyUI-Manager の設定を構成します "ZH title has typo (\"配置配置\"). ZH table omits \"(with System User API)\". ZH URLs point to different repo owners (comfy-org vs ltdrdata) and include locale paths. Following EN source for URLs and details." +description: ComfyUI-Manager の設定を構成します translationSourceHash: d87a6ccb translationFrom: manager/configuration.mdx --- diff --git a/ja/manager/install.mdx b/ja/manager/install.mdx index 0e39fa750..aa45430a2 100644 --- a/ja/manager/install.mdx +++ b/ja/manager/install.mdx @@ -1,7 +1,7 @@ --- title: ComfyUI-Manager のインストール sidebarTitle: インストール -description: 異なるセットアップにおける ComfyUI-Manager のインストール方法 "English header \"Legacy installation methods\" emphasizes obsolescence, while Chinese \"自定义节点版本安装方法\" emphasizes installation type (Custom Node Version)." +description: 異なるセットアップにおける ComfyUI-Manager のインストール方法 translationSourceHash: 1776f66e translationFrom: manager/install.mdx --- @@ -14,12 +14,12 @@ translationFrom: manager/install.mdx [Windows ポータブル版](/installation/comfyui_portable_windows) を使用しているユーザーの場合、新しい ComfyUI-Manager は ComfyUI コアに組み込まれていますが、有効化する必要があります。 -1. 管理者機能の依存関係をインストールします： +1. マネージャー機能の依存関係をインストールします： ```bash .\python_embeded\python.exe -m pip install -r ComfyUI\manager_requirements.txt ``` -2. 管理者機能を有効にして ComfyUI を起動します： +2. マネージャー機能を有効にして ComfyUI を起動します： ```bash .\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build --enable-manager pause @@ -38,12 +38,12 @@ translationFrom: manager/install.mdx source venv/bin/activate ``` -2. 管理者機能の依存関係をインストールします： +2. マネージャー機能の依存関係をインストールします： ```bash pip install -r manager_requirements.txt ``` -3. ComfyUI 実行時に `--enable-manager` フラグを使用して管理者機能を有効にします： +3. ComfyUI 実行時に `--enable-manager` フラグを使用してマネージャー機能を有効にします： ```bash python main.py --enable-manager ``` @@ -53,15 +53,15 @@ translationFrom: manager/install.mdx | フラグ | 説明 | |------|-------------| | `--enable-manager` | ComfyUI-Manager を有効にします | -| `--enable-manager-legacy-ui` | 新版 UI の代わりに旧版管理者 UI を使用します（`--enable-manager` が必要） | -| `--disable-manager-ui` | バックグラウンド機能を維持しつつ、管理者 UI とエンドポイントを無効にします（`--enable-manager` が必要） | +| `--enable-manager-legacy-ui` | 新版 UI の代わりに旧版マネージャー UI を使用します（`--enable-manager` が必要） | +| `--disable-manager-ui` | バックグラウンド機能を維持しつつ、マネージャー UI とエンドポイントを無効にします（`--enable-manager` が必要） | ### 新旧 UI の切り替え 以下のバージョン更新は pip インストールのみをサポートします。カスタムノード経由でインストールされたバージョンは、新版 UI への切り替えをサポートしません。 - + 新版 UI を使用する場合： ```bash python main.py --enable-manager @@ -74,7 +74,7 @@ python main.py --enable-manager --enable-manager-legacy-ui -デスクトップ版ユーザーは、**サーバー設定 → UI 設定 → 旧版管理者インターフェースを使用**で旧版 UI に切り替えることができます +デスクトップ版ユーザーは、**サーバー設定 → UI 設定 → 旧版マネージャーインターフェースを使用**で旧版 UI に切り替えることができます ![旧版 UI に切り替え](/images/manager/manager_use_legacy_manager_ui.png) @@ -89,7 +89,7 @@ python main.py --enable-manager --enable-manager-legacy-ui ```bash git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager comfyui-manager ``` -3. 管理者機能の依存関係をインストールします： +3. マネージャー機能の依存関係をインストールします： ```bash cd comfyui-manager pip install -r requirements.txt diff --git a/ja/manager/troubleshooting.mdx b/ja/manager/troubleshooting.mdx index ba0517bb4..10759c65d 100644 --- a/ja/manager/troubleshooting.mdx +++ b/ja/manager/troubleshooting.mdx @@ -1,7 +1,7 @@ --- title: トラブルシューティング sidebarTitle: トラブルシューティング -description: 一般的な ComfyUI-Manager の問題を解決します "The internal link for \"Configuration\" uses \"/manager/configuration\" in English but \"/zh/manager/configuration\" in Chinese (locale-specific path)." +description: 一般的な ComfyUI-Manager の問題を解決します translationSourceHash: 631c08a9 translationFrom: manager/troubleshooting.mdx --- @@ -106,7 +106,7 @@ GitHub API のレート制限を回避するには、トークンを設定して ## セキュリティポリシー -git URL 経由でカスタムノードをインストールする際、または nightly バージョンを使用する際に `This action is not allowed with this security level configuration` エラーが発生した場合は、`config.ini` ファイルでセキュリティレベルを調整する必要があります。 +git URL 経由でカスタムノードをインストールする際、またはナイトリー バージョンを使用する際に `This action is not allowed with this security level configuration` エラーが発生した場合は、`config.ini` ファイルでセキュリティレベルを調整する必要があります。 `config.ini` ファイルの場所は次の通りです： - **ComfyUI v0.3.76+**：`/__manager/config.ini` @@ -136,7 +136,7 @@ security_level = normal | **低** | ComfyUI の更新 | -git URL 経由または nightly バージョンでカスタムノードをインストールするには、`config.ini` で `security_level = weak` を設定してください。 +git URL 経由またはナイトリー バージョンでカスタムノードをインストールするには、`config.ini` で `security_level = weak` を設定してください。 ## サポートを受ける diff --git a/ja/troubleshooting/model-issues.mdx b/ja/troubleshooting/model-issues.mdx index 8e9f4ecc7..bf1fc6634 100644 --- a/ja/troubleshooting/model-issues.mdx +++ b/ja/troubleshooting/model-issues.mdx @@ -1,8 +1,8 @@ --- -title: "ComfyUI 模型問題のトラブルシューティングと解決方法" -description: "アーキテクチャの不一致、模型の不足、読み込みエラーなど、模型関連の問題のトラブルシューティング" +title: "ComfyUI モデル問題のトラブルシューティングと解決方法" +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: "模型問題" +sidebarTitle: "モデル問題" translationSourceHash: 6cdb3b79 translationFrom: troubleshooting/model-issues.mdx --- @@ -48,7 +48,7 @@ translationFrom: troubleshooting/model-issues.mdx ``` 問題：SD1.5 ControlNet を SDXL チェックポイントで使用している（またはその逆） エラー："mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (154x2048 and 768x320)" - 修正：チェックポイントアーキテクチャ用に設計された ControlNet 模型を使用する + 修正：チェックポイントアーキテクチャ用に設計された ControlNet モデルを使用する - SD1.5 チェックポイントには SD1.5 ControlNet が必要 - SDXL チェックポイントには SDXL ControlNet が必要 ``` @@ -57,7 +57,7 @@ translationFrom: troubleshooting/model-issues.mdx ```bash # エラーが VAE デコード段階で発生するか確認する # "expected input[X, Y, Z] to have N channels, but got M channels" を探す - # Y 値はチャンネル数を示す：4 = SD 模型，16 = Flux 模型 + # Y 値はチャンネル数を示す：4 = SD モデル，16 = Flux モデル ``` 4. **予防戦略：** @@ -103,7 +103,7 @@ CheckpointLoaderSimple: ### 解決策 1. **モデルを再ダウンロードする** - ダウンロード過程中にファイルが破損している可能性があります -2. **利用可能なディスク容量を確認する** - モデル読み込みのに十分な容量があることを確認する（モデルは 2-15GB 以上の場合があります） +2. **利用可能なディスク容量を確認する** - モデル読み込みに十分な容量があることを確認する（モデルは 2-15GB 以上の場合があります） 3. **ファイル権限を確認する** - ComfyUI がモデルファイルを読み取れることを確認する 4. **異なるモデルでテストする** - 問題がモデル固有のものかシステム全体のものかを確認する 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 646125e23..1cdaeb86c 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 @@ -1,5 +1,5 @@ --- -title: "ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image API ノード公式サンプル" +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: 115e6de3 @@ -32,17 +32,17 @@ Kontext の核心的な強みは、優れた文脈理解能力とキャラクタ 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 API 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) +![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 API 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 API 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 API 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) +![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 API 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) +![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： @@ -58,21 +58,21 @@ Kontext の核心的な強みは、優れた文脈理解能力とキャラクタ 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 API ノードワークフロー +## 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 API 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) +![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 API 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) +![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 API 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) +![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。 @@ -80,21 +80,21 @@ Kontext の核心的な強みは、優れた文脈理解能力とキャラクタ 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 Max Image API ノードワークフロー +## 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 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 Max Image API 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) +![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) 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： -![ComfyUI Flux.1 Kontext Max Image API 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) +![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. ワークフローを手順通りに完了させる -![ComfyUI Flux.1 Kontext Max Image API 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) +![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) 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。 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 469b07298..eb01159e9 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- -title: "Luma Image to Image API 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 合作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 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" sidebarTitle: "Luma Image to Image" translationSourceHash: 6eadbdbe translationFrom: tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image.mdx @@ -21,10 +21,10 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; 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 API ノードのドキュメント +Luma Image to Image ノードのドキュメント -## Luma Image to Image API 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 ノードによる画像から画像へ（Image-to-Image）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-text-to-image.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx index 01034d069..a22f9a4a3 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image.mdx @@ -1,5 +1,5 @@ --- -title: "Luma Text to Image API ノード ComfyUI 公式サンプル" +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 @@ -21,14 +21,14 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; 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 API ノードのドキュメント +Luma Text to Image ノードのドキュメント -Luma Reference API 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 API 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。 diff --git a/ja/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2.mdx b/ja/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2.mdx index 734ad9ea4..152e56f3c 100644 --- a/ja/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2.mdx +++ b/ja/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2.mdx @@ -29,7 +29,7 @@ Astra 1 より、ディテールやスタイルの出し方を細かく寄せら **Topaz Video Enhance** を使う。**Topaz Video Enhance (Legacy)** には **Astra 2** がありません。Upscaler を **Astra 2**、解像度を **FullHD** または **4K**、入力は **MP4** のみ。 -**Prompt** あり: 最大 **450** フレーム（30fps で約 15 秒）。なし: 最大 **9000** フレーム。**Sharp** / **Realism** は詳細オプション。 +**Prompt** あり: 最大 **450** フレーム（30fps で約 15 秒）。なし: 最大 **9000** フレーム。必要に応じて **Sharp** や **Realism** の高度なコントロールを展開できます。 diff --git a/ja/tutorials/video/ltx/ltx-2.mdx b/ja/tutorials/video/ltx/ltx-2.mdx index 5f84765c8..2193e24b2 100644 --- a/ja/tutorials/video/ltx/ltx-2.mdx +++ b/ja/tutorials/video/ltx/ltx-2.mdx @@ -33,7 +33,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; | ltx-2-spatial-upscaler-x2-1.0 | 高解像度のための 2x 空間アップスケーラー | | ltx-2-temporal-upscaler-x2-1.0 | 高 FPS のための 2x 時間アップスケーラー | -## 快速入門 +## はじめに LTX-2 は ComfyUI でネイティブサポートされています。開始するには： @@ -113,7 +113,7 @@ IC-LoRAs を使用して構造制御付き動画を生成します。 LTX-2 のプロンプトを作成する際は、アクションやシーンの詳細で時系列な説明に焦点を当ててください。具体的な動き、外見、カメラアングル、環境の詳細を一つの流れるような段落に含めます。アクションから直接始め、説明を文字通りかつ正確に保ってください。 プロンプトの構造： -- 一文で主要アクションを描述 +- 一文で主要アクションを説明 - 動きやジェスチャーの詳細 - キャラクター/物体の外見 - 背景と環境の詳細 diff --git a/ko/development/cloud/api-reference.mdx b/ko/development/cloud/api-reference.mdx index d6ac19708..79d34846b 100644 --- a/ko/development/cloud/api-reference.mdx +++ b/ko/development/cloud/api-reference.mdx @@ -406,6 +406,7 @@ prompt_id = submit_workflow_with_partner_nodes(workflow, API_KEY) [platform.comfy.org](https://platform.comfy.org/login)에서 API 키를 생성하세요. 이는 클라우드 API 인증에 사용되는 키(`X-API-Key` 헤더)와 동일합니다. 자세한 가이드는 [API 키 받기](/ko/development/api-development/getting-an-api-key)를 참조하세요. +### 워크플로우 입력 수정 ```typescript TypeScript @@ -454,7 +455,7 @@ workflow = set_workflow_input(workflow, "6", "text", "아름다운 풍경") ## 작업 상태 확인 -작업 완료 여부를 휠체어로 확인합니다. +작업 완료 여부를 확인합니다. @@ -540,7 +541,7 @@ WebSocket 연결을 통해 실시간 실행 업데이트를 받습니다. - 각 JSON 메시지 유형의 완전한 스키마 정의는 [OpenAPI 사양](/development/cloud/openapi)을 참조하세요. + 각 JSON 메시지 유형의 완전한 스키마 정의는 [OpenAPI 사양](/ko/development/cloud/openapi)을 참조하세요. --- diff --git a/ko/development/core-concepts/links.mdx b/ko/development/core-concepts/links.mdx index 5474065af..c70033c4d 100644 --- a/ko/development/core-concepts/links.mdx +++ b/ko/development/core-concepts/links.mdx @@ -23,18 +23,18 @@ ComfyUI에서 노드 간에 그려진 선이나 곡선을 **_링크_**라고 합 ![캔버스 메뉴](/images/interface/link/canvas_menu.jpg) -링크를 표시하는 것은 특히 워크플로우를 학습하거나 공유하거나 디버깅할 때 유용합니다—데이터 흐름을 한눈에 볼 수 있도록 해줍니다. 수정하지 않을 완성된 워크플로우에서는 링크를 숨기는 것이 시각적 혼잡을 줄여줍니다. +링크를 표시하는 것은 특히 워크플로우를 학습하거나 공유하거나 디버깅할 때 유용합니다—데이터 흐름을 한눈에 볼 수 있도록 해줍니다. 수정하지 않을 완료된 워크플로우에서는 링크를 숨기는 것이 시각적 혼잡을 줄여줍니다. -### 노드 재배치 +### 경유점 노드 -워크플로우가 복잡해지면 링크가 겹치거나 노드 뒤로 지나가 읽기가 어려워질 수 있습니다. **재배치** 노드를 사용하면 2D 그래프 공간 내 어느 지점이든 수동으로 와이어를 리디렉션할 수 있어 레이아웃을 깔끔하고 알아보기 쉽게 유지할 수 있습니다. +워크플로우가 복잡해지면 링크가 겹치거나 노드 뒤로 지나가 읽기가 어려워질 수 있습니다. **경유점** 노드를 사용하면 2D 그래프 공간 내 어느 지점이든 수동으로 와이어를 리디렉션할 수 있어 레이아웃을 깔끔하고 알아보기 쉽게 유지할 수 있습니다. -![ComfyUI 재배치 노드](/images/interface/link/reroute.jpg) +![ComfyUI 경유점 노드](/images/interface/link/reroute.jpg) -ComfyUI에는 그래프 캔버스에 기본 제공되는 재배치 기능도 있습니다. 새 워크플로우에서는 이를 사용하는 것을 권장합니다. +ComfyUI에는 그래프 캔버스에 기본 제공되는 경유점 기능도 있습니다. 새 워크플로우에서는 이를 사용하는 것을 권장합니다. -![ComfyUI 기본 재배치](/images/interface/link/native_reroute.jpg) +![ComfyUI 기본 경유점](/images/interface/link/native_reroute.jpg) ## 색상 코드화 @@ -47,7 +47,7 @@ ComfyUI의 모든 데이터 유형은 고유한 색상을 가지고 있습니다 | 확산 모델 | 라벤더 | | CLIP 모델 | 노란색 | | VAE 모델 | 장미 | -| 조건부 | 주황색 | +| 조건화 | 주황색 | | 잠재 이미지 | 분홍 | | 픽셀 이미지 | 파란색 | | 마스크 | 초록 | diff --git a/ko/registry/api-reference/nodes/delete-a-specific-node.mdx b/ko/registry/api-reference/nodes/delete-a-specific-node.mdx index ad046f1f3..05d45a996 100644 --- a/ko/registry/api-reference/nodes/delete-a-specific-node.mdx +++ b/ko/registry/api-reference/nodes/delete-a-specific-node.mdx @@ -1,5 +1,3 @@ --- openapi: delete /publishers/{publisherId}/nodes/{nodeId} -translationSourceHash: 50f3c2d7 -translationFrom: registry/api-reference/nodes/delete-a-specific-node.mdx --- \ No newline at end of file diff --git a/ko/registry/api-reference/token-management/retrieve-all-personal-access-tokens-for-a-publisher.mdx b/ko/registry/api-reference/token-management/retrieve-all-personal-access-tokens-for-a-publisher.mdx index 2a950ae66..5b4575db1 100644 --- a/ko/registry/api-reference/token-management/retrieve-all-personal-access-tokens-for-a-publisher.mdx +++ b/ko/registry/api-reference/token-management/retrieve-all-personal-access-tokens-for-a-publisher.mdx @@ -1,5 +1,3 @@ --- openapi: get /publishers/{publisherId}/tokens -translationSourceHash: 1d53c4fe -translationFrom: registry/api-reference/token-management/retrieve-all-personal-access-tokens-for-a-publisher.mdx --- \ No newline at end of file diff --git a/ko/specs/workflow_json_0.4.mdx b/ko/specs/workflow_json_0.4.mdx index 4222d0f90..4ec62cbe5 100644 --- a/ko/specs/workflow_json_0.4.mdx +++ b/ko/specs/workflow_json_0.4.mdx @@ -244,7 +244,7 @@ translationFrom: specs/workflow_json_0.4.mdx "properties": { "type": "object", "properties": { - "S&R용 노드 이름": { + "Node name for S&R": { "type": "string" } }, @@ -338,13 +338,14 @@ translationFrom: specs/workflow_json_0.4.mdx }, { "type": "array", - "items": { - "type": "string" + "items": { + "type": "string" + } + }, + { + "type": "number" } - }, - { - "type": "number" - } + ] } ] } diff --git a/ko/tutorials/llm/gemma4/gemma4.mdx b/ko/tutorials/llm/gemma4/gemma4.mdx index 6aea23152..aa428506b 100644 --- a/ko/tutorials/llm/gemma4/gemma4.mdx +++ b/ko/tutorials/llm/gemma4/gemma4.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- -title: "Gemma 4 ComfyUI 워크플로우 예시" -description: "Gemma 4는 구글의 멀티모달 LLM 제품군으로, 텍스트 생성, 이미지 이해, 비디오 분석 및 오디오 변환을 지원하며 최대 256K 컨텍스트를 처리합니다. 2B, 4B, 31B 크기로 제공됩니다." +title: "Gemma 4 ComfyUI 워크플로 예시" +description: "Gemma 4는 구글의 멀티모달 LLM 제품군으로, 텍스트 생성, 이미지 이해, 비디오 분석 및 오디오 전사를 지원하며 최대 256K 컨텍스트를 처리합니다. 2B, 4B, 31B 크기로 제공됩니다." sidebarTitle: "Gemma 4" translationSourceHash: 817ba970 translationFrom: tutorials/llm/gemma4/gemma4.mdx @@ -10,7 +10,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" -**Gemma 4**는 구글 딥마인드에서 개발한 경량 오픈 LLM의 최신 세대이며, 텍스트 생성, 이미지 이해, 비디오 분석, 오디오 변환 및 구조화된 도구 사용을 위해 설계되었습니다. ComfyUI에서는 기본 **텍스트 생성** 모델로 원활하게 지원됩니다. +**Gemma 4**는 구글 딥마인드에서 개발한 경량 오픈 LLM의 최신 세대이며, 텍스트 생성, 이미지 이해, 비디오 분석, 오디오 전사 및 구조화된 도구 사용을 위해 설계되었습니다. ComfyUI에서는 기본 **텍스트 생성** 모델로 원활하게 지원됩니다. **모델 주요 특징**: @@ -22,7 +22,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" - **사고 모드** — 답변 생성 전 내장된 단계별 추론 기능 - **긴 컨텍스트** — 최대 128K 토큰(E2B/E4B) 및 256K 토큰(31B) - **다국어 지원** — 기본적으로 35개 이상의 언어를 지원하며, 140개 이상의 언어로 사전 학습됨 -- **함수 호출** — 구조화된 도구 사용 및 에이전트 기반 워크플로우에 대한 기본 지원 +- **함수 호출** — 구조화된 도구 사용 및 에이전트 기반 워크플로에 대한 기본 지원 - **ComfyUI 기본 지원** — 내장된 `TextGenerate` 및 `CLIPLoader` 노드를 통해 로드되고 실행됩니다. **관련 링크**: @@ -30,11 +30,11 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" - [Google AI for Developers](https://ai.google.dev/gemma) - [ComfyUI 소스 코드 (nodes_textgen.py)](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/comfy_extras/nodes_textgen.py) -## 이용 가능한 워크플로우 +## 이용 가능한 워크플로 ### Gemma 4: 텍스트 생성 - + JSON 파일을 다운로드하거나 템플릿 라이브러리에서 "Gemma 4 텍스트 생성"을 검색하세요. @@ -42,14 +42,14 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" Comfy Cloud에서 열기 -![Gemma 4 텍스트 생성 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/llm_gemma4_text_gen-1.webp) +![Gemma 4 텍스트 생성 워크플로](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/llm_gemma4_text_gen-1.webp) -이 워크플로우는 Gemma 4의 핵심 **텍스트 생성** 기능을 보여줍니다. 텍스트 프롬프트와 함께 추가적인 컨텍스트로 이미지, 오디오 파일 또는 비디오를 선택할 수 있으며, 자연어 출력을 생성합니다. 추론, 코딩 및 다국어 프롬프트까지 지원합니다. +이 워크플로는 Gemma 4의 핵심 **텍스트 생성** 기능을 보여줍니다. 텍스트 프롬프트와 함께 추가적인 컨텍스트로 이미지, 오디오 파일 또는 비디오를 선택할 수 있으며, 자연어 출력을 생성합니다. 추론, 코딩 및 다국어 프롬프트까지 지원합니다. **입력**: - **텍스트 프롬프트** — 질문이나 지침 -- **이미지** (선택사항) — 시각적 이해 작업용 (OCR, 객체 탐지, 차트 읽기 등) -- **오디오** (선택사항) — 음성 인식 또는 텍스트 변환용 +- **이미지** (선택사항) — 시각적 이해 작업용 (OCR, 객체 감지, 차트 읽기 등) +- **오디오** (선택사항) — 음성 인식 또는 오디오 전사용 - **비디오** (선택사항) — 프레임별 비디오 이해용 (내부적으로 1 FPS로 하위 샘플링됨) **주요 제어 옵션**: @@ -62,7 +62,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx" - **생성된 텍스트** — 모델의 응답을 일반 텍스트 문자열로 반환 - 이 워크플로우는 서브그래프 노드를 사용해 모듈식 처리를 수행합니다. 서브그래프 문서를 확인하여 워크플로우를 맞춤화하고 확장하는 방법을 배워보세요. + 이 워크플로는 서브그래프 노드를 사용해 모듈식 처리를 수행합니다. 서브그래프 문서를 확인하여 워크플로를 사용자 정의하고 확장하는 방법을 배워보세요. ## 모델 다운로드 @@ -74,11 +74,11 @@ Gemma 4 모델은 ComfyUI에서 텍스트 인코더로 로드됩니다. 관련 - 균형 잡힌 성능. 워크플로우의 기본 모델입니다. + 균형 잡힌 성능. 워크플로의 기본 모델입니다. - 모든 Gemma 4 모델 가중치 둘러보기. + 모든 Gemma 4 모델 가중치 찾아보기. 다운로드한 `.safetensors` 파일을 다음 위치에 저장하세요: diff --git a/zh/account/login.mdx b/zh/account/login.mdx index fcf9462c5..7cc6b1800 100644 --- a/zh/account/login.mdx +++ b/zh/account/login.mdx @@ -8,7 +8,7 @@ translationFrom: account/login.mdx import GetApiKey from '/snippets/zh/get-api-key.mdx' -您的 Comfy 账户可让您访问[合作伙伴节点（API 节点）](/zh/tutorials/partner-nodes/overview)和[云订阅](https://www.comfy.org/cloud)，使您能够在 ComfyUI 平台上使用高级功能和服务。 +您的 Comfy 账户可让您访问[合作节点](/zh/tutorials/partner-nodes/overview)和[云订阅](https://www.comfy.org/cloud)，使您能够在 ComfyUI 平台上使用高级功能和服务。 ## 支持的登录方式 @@ -22,7 +22,7 @@ ComfyUI 支持以下登录方式： 要在 Comfy Cloud 上访问您的 Comfy 账户以使用 ComfyUI： 1. 访问 [Comfy Cloud](https://www.comfy.org) -2. 点击**登录**或**登入** +2. 点击**登录**或**登录** 3. 选择您的登录方式： - **电子邮件**：输入您的电子邮件地址和密码，然后点击**登录** - **Google**：点击 Google 登录按钮并进行身份验证 @@ -39,13 +39,13 @@ ComfyUI 支持以下登录方式： - **电子邮件**：输入您的电子邮件地址和密码 - **Google**：点击 Google 登录按钮并进行身份验证 - **GitHub**：点击 GitHub 登录按钮并进行身份验证 - - **API Key**：用于非白名单部署的 API Key 登录（见下文） + - **API 密钥**：用于非白名单部署的 API 密钥登录（见下文） ![用户设置界面](/images/interface/setting/user.jpg) -### 使用 API Key 进行登录 +### 使用 API 密钥进行登录 -由于目前并非所有 ComfyUI 的相关部署都是在我们的域名授权白名单中，所以在通过非白名单的网站登录时，在近期（2025-05-10）的更新中我们提供了 API Key 登录，下面是使用 API Key 登录的相关步骤： +由于目前并非所有 ComfyUI 的相关部署都是在我们的域名授权白名单中，所以在通过非白名单的网站登录时，在近期（2025-05-10）的更新中我们提供了 API 密钥登录，下面是使用 API 密钥登录的相关步骤： - -## 微信 - -扫描二维码加入我们的微信社区。 - -WeChat QR Code diff --git a/zh/custom-nodes/js/subgraphs.mdx b/zh/custom-nodes/js/subgraphs.mdx index d3f5bbd3e..eb94fa1ae 100644 --- a/zh/custom-nodes/js/subgraphs.mdx +++ b/zh/custom-nodes/js/subgraphs.mdx @@ -5,21 +5,21 @@ translationSourceHash: 66a72faa translationFrom: custom-nodes/js/subgraphs.mdx --- -## Overview +## 概述 -Subgraphs let users group nodes into reusable, nestable components. Each subgraph is its own `LGraph` with a UUID. For the user-facing guide, see [Subgraphs](/zh/interface/features/subgraph). +子图让用户可以将节点分组为可复用、可嵌套的组件。每个子图都是一个独立的 `LGraph`，带有 UUID。面向用户的指南请参阅[子图](/zh/interface/features/subgraph)。 -## Node Identifiers +## 节点标识符 -ComfyUI uses three distinct node identifier types. Using the wrong one causes silent failures. +ComfyUI 使用三种不同的节点标识符类型。使用了错误的类型会导致静默失败。 -| Type | Format | Used for | +| 类型 | 格式 | 用途 | |------|--------|----------| -| `node.id` | `42` (number) | Local to its immediate graph level. `graph.getNodeById(id)` | -| Execution ID | `"1:2:3"` (colon-separated string) | Backend progress messages, `UNIQUE_ID` | -| Locator ID | `":"` or `""` | UI state: badges, errors, images | +| `node.id` | `42`（数字） | 仅限于当前直接图层级。`graph.getNodeById(id)` | +| 执行 ID | `"1:2:3"`（冒号分隔的字符串） | 后端进度消息、`UNIQUE_ID` | +| 定位器 ID | `":"` 或 `""` | UI 状态：徽章、错误、图像 | -To construct a node's locator ID from within an extension: +从扩展内部构造节点的定位器 ID： ```javascript function getLocatorId(node) { @@ -28,9 +28,9 @@ function getLocatorId(node) { } ``` -## Traversing Nodes +## 遍历节点 -### Current layer only +### 仅当前层级 ```javascript for (const node of app.graph.nodes) { @@ -38,9 +38,9 @@ for (const node of app.graph.nodes) { } ``` -### All nodes recursively +### 递归遍历所有节点 -To walk into nested subgraphs, use a recursive helper that calls a callback on every node: +要进入嵌套子图，使用递归辅助函数，对每个节点调用回调： ```javascript function walkGraph(graph, callback) { @@ -51,7 +51,7 @@ function walkGraph(graph, callback) { } ``` -Full example: +完整示例： ```javascript import { app } from "../../scripts/app.js" @@ -73,49 +73,49 @@ app.registerExtension({ }) ``` -## Root vs Active Graph +## 根图与当前活动图 -| You want to... | Use | +| 需求 | 使用 | |-----------------|-----| -| Operate on all nodes in the workflow | `app.graph` (root) | -| Operate on only the visible layer | `app.canvas?.graph` | -| Access a specific subgraph | `someNode.subgraph` | +| 对工作流中所有节点进行操作 | `app.graph`（根图） | +| 仅对当前可见层级进行操作 | `app.canvas?.graph` | +| 访问特定子图 | `someNode.subgraph` | ```javascript -// All nodes (including nested subgraphs) +// 所有节点（包括嵌套子图） walkGraph(app.graph, (node) => { /* ... */ }) -// Only nodes the user currently sees +// 仅用户当前可见的节点 for (const node of app.canvas?.graph?.nodes ?? []) { /* ... */ } ``` -## Events +## 事件 -### Subgraph-level events +### 子图层级事件 -Dispatched on `subgraph.events`: +通过 `subgraph.events` 分发： -| Event | Payload | When | +| 事件 | 载荷 | 触发时机 | |-------|---------|------| -| `widget-promoted` | `{ widget, subgraphNode }` | Widget promoted to parent node | -| `widget-demoted` | `{ widget, subgraphNode }` | Widget removed from parent node | -| `input-added` | `{ input }` | Input slot added | -| `removing-input` | `{ input, index }` | Input slot being removed | -| `output-added` | `{ output }` | Output slot added | -| `removing-output` | `{ output, index }` | Output slot being removed | -| `renaming-input` | `{ input, index, oldName, newName }` | Input slot renamed | -| `renaming-output` | `{ output, index, oldName, newName }` | Output slot renamed | +| `widget-promoted` | `{ widget, subgraphNode }` | 控件提升到父节点 | +| `widget-demoted` | `{ widget, subgraphNode }` | 控件从父节点移除 | +| `input-added` | `{ input }` | 输入槽添加 | +| `removing-input` | `{ input, index }` | 输入槽正在被移除 | +| `output-added` | `{ output }` | 输出槽添加 | +| `removing-output` | `{ output, index }` | 输出槽正在被移除 | +| `renaming-input` | `{ input, index, oldName, newName }` | 输入槽重命名 | +| `renaming-output` | `{ output, index, oldName, newName }` | 输出槽重命名 | -### Canvas-level events +### 画布层级事件 -Dispatched on `app.canvas.canvas` (the HTML canvas element): +通过 `app.canvas.canvas`（HTML canvas 元素）分发： -| Event | Payload | When | +| 事件 | 载荷 | 触发时机 | |-------|---------|------| -| `subgraph-opened` | `{ subgraph, closingGraph, fromNode }` | User navigates into a subgraph | -| `subgraph-converted` | `{ subgraphNode }` | Selection converted to a subgraph | +| `subgraph-opened` | `{ subgraph, closingGraph, fromNode }` | 用户导航进入一个子图 | +| `subgraph-converted` | `{ subgraphNode }` | 选区被转换为子图 | -### Listening pattern +### 监听模式 ```javascript import { app } from "../../scripts/app.js" @@ -131,12 +131,12 @@ app.registerExtension({ }) ``` -## Widget Promotion +## 控件提升 -When a `SubgraphInput` connects to a widget inside a subgraph, a copy of that widget appears on the parent subgraph node. This fires `widget-promoted`. Removing the connection fires `widget-demoted`. +当 `SubgraphInput` 连接到子图内部的某个控件时，该控件的一个副本会出现在父级子图节点上。这会触发 `widget-promoted` 事件。断开连接则会触发 `widget-demoted`。 -Widget promotion behavior is still evolving and may change in future releases. +控件提升行为仍在演进中，未来版本可能会发生变化。 ```javascript @@ -177,9 +177,9 @@ app.registerExtension({ }) ``` -## Cleanup +## 清理 -Use an `AbortController` to clean up all event listeners when a node is removed. +使用 `AbortController` 在节点被移除时清理所有事件监听器。 ```javascript import { app } from "../../scripts/app.js" @@ -210,10 +210,10 @@ app.registerExtension({ ``` -`onRemoved` can also fire during subgraph conversion, not just deletion. Guard teardown logic if you need to preserve state across restructuring. +`onRemoved` 不仅会在删除时触发，也可能在子图转换时触发。如果需要在重构过程中保留状态，请对销毁逻辑进行防护。 -## See Also +## 参见 -- [Subgraphs (User Guide)](/zh/interface/features/subgraph) -- [Extension Hooks](/zh/custom-nodes/js/javascript_hooks) +- [子图（用户指南）](/zh/interface/features/subgraph) +- [扩展钩子](/zh/custom-nodes/js/javascript_hooks) diff --git a/zh/custom-nodes/tips.mdx b/zh/custom-nodes/tips.mdx index d9ef0fece..eb662dfa5 100644 --- a/zh/custom-nodes/tips.mdx +++ b/zh/custom-nodes/tips.mdx @@ -1,7 +1,7 @@ --- -title: "Tips" +title: "提示" translationSourceHash: 9fe5613e translationFrom: custom-nodes/tips.mdx --- -### Recommended Development Lifecycle +### 推荐的开发工作流 diff --git a/zh/development/cloud/api-reference.mdx b/zh/development/cloud/api-reference.mdx index 7526d9cab..2398b8b19 100644 --- a/zh/development/cloud/api-reference.mdx +++ b/zh/development/cloud/api-reference.mdx @@ -455,83 +455,7 @@ workflow = set_workflow_input(workflow, "6", "text", "a beautiful landscape") ## 检查任务状态 -轮询任务完成状态。 - - -```bash curl -curl -X GET "$BASE_URL/api/job/{prompt_id}/status" \ - -H "X-API-Key: $COMFY_CLOUD_API_KEY" -``` - -```typescript TypeScript -interface JobStatus { - status: string; -} - -async function getJobStatus(promptId: string): Promise { - const response = await fetch(`${BASE_URL}/api/job/${promptId}/status`, { - headers: getHeaders(), - }); - if (!response.ok) throw new Error(`HTTP ${response.status}`); - return response.json(); -} - -async function pollForCompletion( - promptId: string, - timeout: number = 300, - pollInterval: number = 2000 -): Promise { - const startTime = Date.now(); - - while (Date.now() - startTime < timeout * 1000) { - const { status } = await getJobStatus(promptId); - - if (status === "success") { - return; - } else if (["error", "failed", "cancelled"].includes(status)) { - throw new Error(`Job failed with status: ${status}`); - } - - await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, pollInterval)); - } - - throw new Error(`Job ${promptId} did not complete within ${timeout}s`); -} - -await pollForCompletion(promptId); -console.log("Job completed!"); -``` - -```python Python -def get_job_status(prompt_id: str) -> str: - """Get the current status of a job.""" - response = requests.get( - f"{BASE_URL}/api/job/{prompt_id}/status", - headers=get_headers() - ) - response.raise_for_status() - return response.json()["status"] - -def poll_for_completion(prompt_id: str, timeout: int = 300, poll_interval: float = 2.0) -> None: - """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 == "success": - return - elif status in ("error", "failed", "cancelled"): - raise RuntimeError(f"Job failed with status: {status}") - - time.sleep(poll_interval) - - raise TimeoutError(f"Job {prompt_id} did not complete within {timeout}s") - -poll_for_completion(prompt_id) -print("Job completed!") -``` - + --- @@ -989,7 +913,7 @@ REST API 端点返回标准 HTTP 状态码： |--------|------| | `400` | 无效请求（错误的工作流、缺少字段） | | `401` | 未授权（无效或缺少 API 密钥） | -| `402` | 余额不足 | +| `402` | 积分不足 | | `429` | 订阅未激活 | | `500` | 内部服务器错误 | @@ -1003,5 +927,5 @@ REST API 端点返回标准 HTTP 状态码： | `ModelDownloadError` | 所需模型不可用或下载失败 | | `ImageDownloadError` | 从 URL 下载输入图像失败 | | `OOMError` | GPU 内存不足 | -| `InsufficientFundsError` | 账户余额不足（用于合作伙伴节点） | +| `InsufficientFundsError` | 账户积分不足（用于合作伙伴节点） | | `InactiveSubscriptionError` | 订阅未激活 | diff --git a/zh/development/cloud/overview.mdx b/zh/development/cloud/overview.mdx index 6a6472088..25f993fb9 100644 --- a/zh/development/cloud/overview.mdx +++ b/zh/development/cloud/overview.mdx @@ -25,7 +25,7 @@ Comfy Cloud API 提供以编程方式访问 Comfy Cloud 的能力，可在云端 ## 积分与用量 -API 请求消耗的是与 Comfy Cloud 网页端相同的每月积分配额——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。Creator 和 Pro 等级的每月积分数量请参阅[定价方案](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)。如果在月中用尽积分，可在账户面板中购买加购包。 +API 请求消耗的是与 Comfy Cloud 网页端相同的每月积分配额——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 等级的每月积分数量请参阅[定价方案](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)。如果在月中用尽积分，可在账户面板中购买加购包。 ## 基础 URL @@ -94,6 +94,7 @@ API 用户可以同时提交多个工作流，无需等待之前的任务完成 | 订阅等级 | 并发任务数 | |----------|-----------| +| Standard | 1 | | Creator | 3 | | Pro | 5 | diff --git a/zh/development/comfyui-server/api-examples.mdx b/zh/development/comfyui-server/api-examples.mdx index 18f26f463..f2311677b 100644 --- a/zh/development/comfyui-server/api-examples.mdx +++ b/zh/development/comfyui-server/api-examples.mdx @@ -19,7 +19,7 @@ translationFrom: development/comfyui-server/api-examples.mdx 源码：[`basic_api_example.py`](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/master/script_examples/basic_api_example.py) -最简单的方式：提交工作流，不等待结果。适用于不需要即时输出的场景。 +最简单的方式：提交工作流，不等待结果。适用于提交后稍后检查输出的场景。 ```python """basic_api_example.py — 仅通过 HTTP 提交工作流。""" @@ -174,16 +174,29 @@ def get_images(ws, prompt): if __name__ == "__main__": - # 此处省略完整工作流 JSON，请参考方法一的示例 - # prompt = json.loads(prompt_text) - # prompt["3"]["inputs"]["seed"] = 5 - # prompt["6"]["inputs"]["text"] = "masterpiece best quality man" - - # ws = websocket.WebSocket() - # ws.connect(f"ws://{SERVER_ADDRESS}/ws?clientId={client_id}") - # images = get_images(ws, prompt) - # ws.close() - pass + prompt_text = """{ + "3": { ... }, "4": { ... }, "5": { ... }, + "6": { ... }, "7": { ... }, "8": { ... }, + "9": { "class_type": "SaveImage", "inputs": { ... } } + }""" + prompt = json.loads(prompt_text) + prompt["3"]["inputs"]["seed"] = 5 + prompt["6"]["inputs"]["text"] = "masterpiece best quality man" + + ws = websocket.WebSocket() + ws.connect(f"ws://{SERVER_ADDRESS}/ws?clientId={client_id}") + images = get_images(ws, prompt) + ws.close() + + print(f"Got {len(images)} output node(s) with images.") + + # 显示图片（需要 Pillow）： + # for node_id in images: + # for image_data in images[node_id]: + # from PIL import Image + # import io + # img = Image.open(io.BytesIO(image_data)) + # img.show() ``` @@ -247,14 +260,30 @@ def get_images(ws, prompt): if __name__ == "__main__": - # prompt = json.loads(prompt_text) - # prompt["3"]["inputs"]["seed"] = 5 - - # ws = websocket.WebSocket() - # ws.connect(f"ws://{SERVER_ADDRESS}/ws?clientId={client_id}") - # images = get_images(ws, prompt) - # ws.close() - pass + prompt_text = """{ + "3": { "class_type": "KSampler", "inputs": { ... } }, + ... + "save_image_websocket_node": { + "class_type": "SaveImageWebsocket", + "inputs": {"images": ["8", 0]} + } + }""" + prompt = json.loads(prompt_text) + prompt["3"]["inputs"]["seed"] = 5 + + ws = websocket.WebSocket() + ws.connect(f"ws://{SERVER_ADDRESS}/ws?clientId={client_id}") + images = get_images(ws, prompt) + ws.close() + + print(f"Received {len(images)} image(s) via WebSocket.") + + # 显示（需要 Pillow）： + # for image_data in images.get("save_image_websocket_node", []): + # from PIL import Image + # import io + # img = Image.open(io.BytesIO(image_data)) + # img.show() ``` @@ -267,7 +296,7 @@ if __name__ == "__main__": - **发送即忘。** 适用于不需要立即获取输出的场景。 + **发送即忘。** 适用于不需要立即获取输出，或稍后检查结果即可的场景。 **推荐。** 等待完成，然后下载结果。简单性和可靠性之间最佳平衡。 diff --git a/zh/development/comfyui-server/api-key-integration.mdx b/zh/development/comfyui-server/api-key-integration.mdx index dfd7dcde9..15448ae3b 100644 --- a/zh/development/comfyui-server/api-key-integration.mdx +++ b/zh/development/comfyui-server/api-key-integration.mdx @@ -1,35 +1,34 @@ --- -title: '通过 API Key 集成来使用 ComfyUI API 节点' -description: '本文介绍了如何通过 API Key 集成来使用 ComfyUI API 节点' -sidebarTitle: 'Partner Node API 集成' +title: 'ComfyUI 账户 API 密钥集成' +description: '本文介绍了如何在无头模式下使用 ComfyUI 账户 API 密钥调用付费合作节点' +sidebarTitle: '合作节点 API 集成' icon: 'puzzle-piece' translationSourceHash: 1276143d translationFrom: development/comfyui-server/api-key-integration.mdx --- -从[PR #8041](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/8041)开始，ComfyUI 支持通过创建 API Key 来直接使用 ComfyUI 内置的 API 节点，无需特定的前端界面（甚至可以完全不使用前端）。 +从[PR #8041](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/8041)开始，ComfyUI 支持通过你的 ComfyUI 账户 API 密钥直接使用内置的付费合作节点，无需特定的前端界面（甚至可以完全不使用前端）。 这意味着你可以创建工作流来组合： - 本地操作系统模型 - 自定义节点社区的工具 - 流行的付费模型 -并通过本地 Comfy webserver API 一起运行所有内容，让它处理所有的协调工作。 +然后通过将 prompt 发送到 Comfy webserver API 来一起运行所有内容，由它处理所有的协调工作。 -这对于将 Comfy 用作后端服务、通过命令行运行 Comfy、拥有自己的前端等用户都很有帮助。 +这对于希望将 Comfy 用作后端服务、通过命令行运行、或使用自有前端等用户都很有帮助。 ## 前提条件 -使用 API Key 来调用 ComfyUI 内置的 API 节点需要： -- 确保你的 ComfyUI 版本 >= [PR #8041](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/8041) -- 对应账户的 [API Key](/zh/development/api-development/getting-an-api-key) +使用你的 ComfyUI 账户 API 密钥来调用付费合作节点需要： +- 一个 [ComfyUI 账户 API 密钥](/zh/development/api-development/getting-an-api-key) - 足够的账户积分 -使用 API Key 来调用 ComfyUI 内置的 API 节点需要先在 [ComfyUI Platform](https://platform.comfy.org/login) 上注册一个账户，然后[创建 API key](/zh/development/api-development/getting-an-api-key) + + **重要提示：** 本文介绍的是**ComfyUI 账户 API 密钥**，用于在工作流中访问付费合作节点。如果你想向注册表发布自定义节点，请参见[发布节点](/zh/registry/publishing)。 + - -请参考用户界面章节了解如何使用 API Key 进行登录 - +要使用你的 ComfyUI 账户 API 密钥来调用付费合作节点，你需要在 [ComfyUI Platform](https://platform.comfy.org/login) 上注册一个账户，然后[创建 API 密钥](/zh/development/api-development/getting-an-api-key) 你需要确保你的 ComfyUI 账户有足够的积分来测试对应的功能。 @@ -40,19 +39,19 @@ translationFrom: development/comfyui-server/api-key-integration.mdx ## Python 示例 -以下是一个如何通过 Python 代码向 ComfyUI API 发送包含 API节点的工作流的示例： +以下是一个如何通过 Python 代码向 ComfyUI API 发送包含合作节点的工作流的示例： ```python -"""在无头模式或使用替代前端运行 ComfyUI 时使用 API 节点 +"""在无头模式或使用替代前端运行 ComfyUI 时使用合作节点 -你可以通过在 prompt 中包含 API key 来执行包含 API 节点的 ComfyUI 工作流。 -API key 需要添加到 payload 的 `extra_data` 字段中。 +你可以通过在 prompt 中包含 API 密钥来执行包含合作节点的 ComfyUI 工作流。 +API 密钥需要添加到 payload 的 `extra_data` 字段中。 下面我们展示一个如何实现的示例。 更多信息请参考： -- API 节点概述: https://docs.comfy.org/zh/tutorials/partner-nodes/overview -- 要生成 API key，请登录这里: https://platform.comfy.org/login +- 合作节点概述: https://docs.comfy.org/zh/tutorials/partner-nodes/overview +- 要生成 API 密钥，请登录这里: https://platform.comfy.org/login """ import json @@ -60,7 +59,7 @@ from urllib import request SERVER_URL = "http://127.0.0.1:8188" -# 我们有一个包含 API 节点的 prompt/job（API 格式的工作流）。 +# 我们有一个包含合作节点的 prompt/job（API 格式的工作流）。 workflow_with_api_nodes = """{ "11": { "inputs": { @@ -109,9 +108,9 @@ prompt = json.loads(workflow_with_api_nodes) payload = { "prompt": prompt, # 将 `api_key_comfy_org` 添加到 payload 中。 - # 如果你需要处理多个客户端，可以先从关联的用户获取 key。 + # 如果你需要处理多个客户端，可以先从关联的用户获取密钥。 "extra_data": { - "api_key_comfy_org": "comfyui-87d01e28d*******************************************************" # 替换为实际的 key + "api_key_comfy_org": "comfyui-87d01e28d*******************************************************" # 替换为实际的密钥 }, } data = json.dumps(payload).encode("utf-8") @@ -124,6 +123,6 @@ request.urlopen(req) ## 相关文档 -- [API节点概述](https://docs.comfy.org/zh/tutorials/partner-nodes/overview) +- [合作节点概述](https://docs.comfy.org/zh/tutorials/partner-nodes/overview) - [账户管理](https://docs.comfy.org/zh/interface/user) - [积分](https://docs.comfy.org/zh/interface/credits) \ No newline at end of file diff --git a/zh/development/core-concepts/dependencies.mdx b/zh/development/core-concepts/dependencies.mdx index 1db02b4cc..c38f15194 100644 --- a/zh/development/core-concepts/dependencies.mdx +++ b/zh/development/core-concepts/dependencies.mdx @@ -26,7 +26,7 @@ ComfyUI 的工作方式也是如此。工作流只有在找到并加载所有必 ## 自定义节点 -自定义节点是 ComfyUI 的一个重要组成部分， +自定义节点是 ComfyUI 的重要组成部分，用于扩展其功能。它们由社区创建，可以安装以向工作流添加新的功能。 ## Python 依赖 @@ -76,7 +76,13 @@ pydantic-settings~=2.0 ```bash pip install -r requirements.txt ``` -从而来安装 ComfyUI 最新的依赖以保证 ComfyUI 的正常运行，你也可以通过修改特定包的依赖版本来实现部分依赖的升级或者降级 +从而确保 ComfyUI 的依赖保持最新以保证 ComfyUI 的正常运行，你也可以通过修改特定包的依赖版本来实现部分依赖的升级或者降级 + +## 软件 + +像 ComfyUI 这样的高级应用也有**_软件依赖_**。这些是应用程序运行所需的编程代码库和数据。自定义节点是软件依赖的示例。在更基础的层面上，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通过 **ComfyUI Manager** 窗口处理。 + +![ComfyUI 自定义节点管理器](/images/concepts/core-concepts_dependecies_custom-nodes-manager.png) 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，如果你需要切换对应的前端版本，你可以在[这里](https://pypi.org/project/comfyui-frontend-package/#history)查看对应的版本信息。 diff --git a/zh/development/overview.mdx b/zh/development/overview.mdx index 27f35f38f..e7768ea4f 100644 --- a/zh/development/overview.mdx +++ b/zh/development/overview.mdx @@ -11,11 +11,11 @@ ComfyUI 是一个模块化的 GenAI 推理引擎，可以部署为 API 服务器 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。 - - 从本地服务器搭建开始，了解消息类型、路由处理和执行模型反转。 + + 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。 -另见：[消息与路由](/zh/development/comfyui-server/comms_messages) · [执行模型反转](/zh/development/comfyui-server/execution_model_inversion_guide) · [Partner Node API 集成](/zh/development/comfyui-server/api-key-integration) +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) ## Cloud API @@ -25,7 +25,7 @@ ComfyUI 是一个模块化的 GenAI 推理引擎，可以部署为 API 服务器 了解如何认证、提交任务、查询状态以及从 Comfy Cloud 下载结果。 -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) +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) ## Agent Tools / MCP diff --git a/zh/interface/settings/3d.mdx b/zh/interface/settings/3d.mdx index af4e730c9..63c4b0074 100644 --- a/zh/interface/settings/3d.mdx +++ b/zh/interface/settings/3d.mdx @@ -15,17 +15,17 @@ import SettingsMenuContext from "/snippets/zh/interface/settings-menu-context.md ## 相机 -### 摄像机类型 +### 初始摄像机类型 - **选项**: - `perspective` (透视) - `orthographic` (正交) -- **功能**: 控制创建新的3D组件时，默认的相机是透视还是正交。这个默认设置仍然可以在创建后在节点的画布中单独调整 +- **功能**: 控制创建新的3D组件时，默认的摄像机是透视还是正交。此默认设置在创建后仍可为每个组件单独切换 ![摄像机类型](/images/interface/setting/3d/camera_type.jpg) ## 光照 -这部分菜单用于设置 3D 相关组件的光照设置的预设, 对应的设置在 ComfyUI 的 3D 设置中同样可以进行修改 +此部分的光照设置用于设置 3D 组件的默认光照设置。ComfyUI 的 3D 设置中对应的设置也可进行修改。 ![光照](/images/interface/setting/3d/light.jpg) @@ -37,7 +37,7 @@ import SettingsMenuContext from "/snippets/zh/interface/settings-menu-context.md - **默认值**: 1 - **功能**: 设置3D场景允许的最小光照强度值。此项定义在调整任何3D控件照明时可设定的最低亮度 -### 最大光照强度 +### 光照强度上限 - **默认值**: 10 - **功能**: 设置3D场景允许的最大光照强度值。此项定义了在调整任何3D控件照明时可设定的最高亮度上限 @@ -49,23 +49,23 @@ import SettingsMenuContext from "/snippets/zh/interface/settings-menu-context.md ## 场景 -这个设置允许你使用设置默认的 3D 节点的偏好设置 - ### 初始背景颜色 -- **作用**: 控制3D场景的默认背景颜色。此设置决定新建3D组件时的背景外观，但每个组件在创建后都可以单独调整 +- **功能**: 控制3D场景的默认背景颜色。此设置决定新建3D组件时的背景外观，但每个组件在创建后都可以单独调整 - **默认值**: `282828` (深灰色) -修改背景颜色，同样可以在画布中进行调整 -![初始背景颜色](/images/interface/setting/3d/background_color.jpg) +修改背景颜色，同样可以在画布中进行调整。 +![初始背景颜色 vs 修改后](/images/interface/setting/3d/background_color.jpg) -### 显示预览 -- **作用**: 控制创建新的3D组件时是否默认显示预览屏幕。此默认设置在创建后仍可为每个组件单独切换 +### 初始预览显示 +- **功能**: 控制创建新的3D组件时是否默认显示预览屏幕。此默认设置在创建后仍可为每个组件单独切换 - **默认值**: true (开启) -![预览](/images/interface/setting/3d/hide_preview.jpg) +![预览 vs 隐藏预览](/images/interface/setting/3d/hide_preview.jpg) -### 显示网格 -- **作用**: 控制创建新的3D组件时是否默认显示网格。此默认设置在创建后仍可为每个组件单独切换 +### 初始网格显示 +- **功能**: 控制创建新的3D组件时是否默认显示网格。此默认设置在创建后仍可为每个组件单独切换 - **默认值**: true (开启) -![隐藏网格](/images/interface/setting/3d/hide_grid.jpg) +在初始化时显示或隐藏网格 + +![显示网格 vs 隐藏网格](/images/interface/setting/3d/hide_grid.jpg) diff --git a/zh/interface/settings/comfy-desktop.mdx b/zh/interface/settings/comfy-desktop.mdx index caec2bdda..7576a46af 100644 --- a/zh/interface/settings/comfy-desktop.mdx +++ b/zh/interface/settings/comfy-desktop.mdx @@ -14,34 +14,28 @@ import SettingsMenuContext from "/snippets/zh/interface/settings-menu-context.md ## 常规 **窗口样式** -- **默认值**: default -- **说明**: 控制应用窗口的标题栏样式 +**功能**: 控制应用窗口的标题栏样式 -**自动更新检查** -- **默认值**: 启用 -- **说明**: 自动检查 ComfyUI 桌面版的更新，在更新可同时将会提醒你进行更新 +**自动检查更新** +**功能**: 自动检查 ComfyUI 桌面版的更新，当有更新时将提醒你进行更新 **发送匿名使用情况统计** -- **默认值**: 启用 -- **说明**: 发送匿名使用情况统计数据，帮助改进软件 ，对应的设置修改需要重启才能生效 +**功能**: 发送匿名使用情况统计数据，帮助改进软件。对应的设置修改需要重启才能生效 -## UV（包管理器） +## UV 这个部分主要针对中国地区用户设置使用，因为 Desktop 使用的许多原始镜像都是中国境外的，所以对国内用户访问不一定友好，你可以在这里设置你自己的镜像源，以提高访问速度，保证对应包可以正常访问下载。 **Python 安装镜像** -- **默认值**: 空（使用默认源） -- **说明**: +**功能**: - 管理的 Python 安装包从 Astral python-build-standalone 项目下载 - 可设置镜像 URL 使用不同的 Python 安装源 - 提供的 URL 将替换默认的 GitHub 下载地址 - 支持使用 file:// 协议从本地目录读取分发包 -- **验证**: 自动检查镜像可达性 +**验证**: 自动检查镜像可达性 **PyPI 安装镜像** -- **默认值**: 空（使用默认源） -- **说明**: 默认的 pip 包安装镜像源 +**功能**: 默认的 pip 包安装镜像源 **Torch安装镜像** -- **默认值**: 空（使用默认源） -- **说明**: PyTorch 专用的 pip 安装镜像源 + **功能**: PyTorch 专用的 pip 安装镜像源 diff --git a/zh/interface/settings/comfy.mdx b/zh/interface/settings/comfy.mdx index aa5a99a63..d4ba0b7e3 100644 --- a/zh/interface/settings/comfy.mdx +++ b/zh/interface/settings/comfy.mdx @@ -11,19 +11,19 @@ import SettingsMenuContext from "/snippets/zh/interface/settings-menu-context.md -## API 节点 +## 合作节点 -### 显示 API 节点定价徽章 +### 显示合作节点定价徽章 - **默认值**：启用 -- **功能**：控制是否在 API 节点上显示定价徽章，帮助用户识别 API 节点的使用成本 +- **功能**：控制是否在合作节点上显示定价徽章，帮助用户识别合作节点的使用成本 -![启用效果](/images/interface/setting/comfy/api_node_pricing_badge.jpg) +![显示合作节点定价徽章](/images/interface/setting/comfy/api_node_pricing_badge.jpg) -> 更多关于 API 节点请参考 [API 节点](/zh/tutorials/partner-nodes/overview) +> 更多关于合作节点请参考 [合作节点](/zh/tutorials/partner-nodes/overview) ## 开发者模式 -### 启用开发模式选项 +### 启用开发模式选项（API 保存等） - **默认值**：禁用 - **功能**：启用开发者模式选项（如API保存等） @@ -87,18 +87,18 @@ import SettingsMenuContext from "/snippets/zh/interface/settings-menu-context.md 在 ComfyUI 的迭代过程中，我们会对一些节点进行调整，也会启用一些节点，这些节点可能在未来版本中发生重大变化或被移除，但是为了保证兼容性类似弃用的节点并没有被移除，你可以通过下面的设置来启用是否显示 **实验性节点** 和 **已弃用节点** -### 显示已弃用节点 +### 在搜索中显示已弃用节点 - **默认值**：禁用 - **功能**：控制是否在搜索中显示已弃用的节点，已弃用节点在UI中默认隐藏，但在现有工作流中仍然有效 -![已弃用节点](/images/interface/setting/comfy/depr_node.jpg) +![在搜索中显示已弃用节点](/images/interface/setting/comfy/depr_node.jpg) -### 显示实验性节点 +### 在搜索中显示实验性节点 - **默认值**：启用 -- **功能**：控制是否在搜索中显示实验性节点，实验性节点说一些新的功能支持，但未完全稳定，可能在未来版本中发生变化或被移除 +- **功能**：控制是否在搜索中显示实验性节点，实验性节点是一些新的功能支持，但未完全稳定，可能在未来版本中发生变化或被移除 -![已弃用节点](/images/interface/setting/comfy/beta_node.jpg) +![在搜索中显示实验性节点](/images/interface/setting/comfy/beta_node.jpg) ## 节点搜索框 @@ -156,9 +156,9 @@ import SettingsMenuContext from "/snippets/zh/interface/settings-menu-context.md - **默认值**：100 - **功能**：设置单次点击添加到队列的最大任务数量，防止意外添加过多任务到队列 -## 验证和开发者设置 +## 验证 -### 验证节点定义 +### 验证节点定义（慢） - **默认值**：禁用 - **功能**：控制是否在启动时验证所有节点定义（慢），仅推荐给节点开发者使用，当启用时系统会使用 Zod 模式对每个节点定义进行严格验证，这一功能会消耗更多内存和时间 - **错误处理**：验证失败的节点定义会被跳过，并在控制台输出警告信息 diff --git a/zh/interface/settings/server-config.mdx b/zh/interface/settings/server-config.mdx index 7356f3f31..c2c8c74e3 100644 --- a/zh/interface/settings/server-config.mdx +++ b/zh/interface/settings/server-config.mdx @@ -12,34 +12,33 @@ import SettingsMenuContext from "/snippets/zh/interface/settings-menu-context.md -目前 `Server-Config` 设置菜单仅在针对 Desktop 版本中存在，其它版本中并无此设置菜单项目 +目前 `Server-Config` 设置菜单只在 Desktop 版本中存在，其它版本中并无此设置菜单项目 ## 网络 ### 主机：要监听的IP地址 -- **主机地址 (listen)**: -- **功能**：设置服务器绑定的IP地址。默认 `127.0.0.1` 表示只允许本地访问，如果需要局域网访问可设置为 `0.0.0.0` +**功能**：设置服务器绑定的IP地址。默认 `127.0.0.1` 表示只允许本地访问，如果需要局域网访问可设置为 `0.0.0.0` 虽然我们为 Desktop 版本提供了局域网监听设置的能力，但是作为桌面版，它本身并不适合作为服务器使用，我们建议如果你需要将 ComfyUI 示例作为局域网内的公共服务使用，请参考手动部署教程部署对应的 ComfyUI 服务。 -### 端口端口：要监听的端口 +### 端口：要监听的端口 **功能**：服务器监听的端口号。桌面版默认8000端口，Web版通常使用8188端口 -### TTLS 密钥文件：HTTPS 的 TLS 密钥文件路径 +### TLS 密钥文件 **功能**：HTTPS加密所需的私钥文件路径，用于建立安全连接 +### 启用 CORS 头：使用 "*" 用于所有来源或指定域名 +**功能**：跨域资源共享设置，允许网页浏览器从不同域名访问服务器 ### TLS 证书文件：HTTPS 的 TLS 证书文件路径 **功能**：HTTPS加密所需的证书文件路径，与私钥配合使用 -### 最大上传大小 -- **最大上传大小 (max-upload-size)**: -- **功能**：限制单个文件上传的最大尺寸，单位为MB，默认100MB。影响图片、模型等文件的上传限制 - 限制单个文件上传的最大尺寸，单位为MB，默认100MB。影响图片、模型等文件的上传限制 +### 最大上传大小（MB） +**功能**：限制单个文件上传的最大尺寸，单位为MB，默认100MB。影响图片、模型等文件的上传限制 ## CUDA @@ -134,13 +133,6 @@ import SettingsMenuContext from "/snippets/zh/interface/settings-menu-context.md **功能**：设置预览图像的分辨率，影响预览清晰度和性能，尺寸越大，预览质量越高，但也会占用更多显存 -### 算法优化 -- **确定性算法 (deterministic)**: - 启用后使用确定性算法，相同输入会产生相同输出，但计算速度较慢 - -- **快速模式 (fast)**: - 启用实验性优化，可能提升速度但可能影响生成质量 - ## 缓存 ### 经典缓存系统 @@ -218,6 +210,9 @@ import SettingsMenuContext from "/snippets/zh/interface/settings-menu-context.md - 调试过程中需要稳定的输出结果 - 生产环境中需要保证结果一致性 +### 启用一些未经测试且可能降低质量的优化 +**功能**：启用实验性优化，可能提升速度但可能影响生成质量 + ### 不打印服务器输出 **功能**：禁止在控制台显示服务器运行信息，保持界面整洁。 diff --git a/zh/manager/pack-management.mdx b/zh/manager/pack-management.mdx index 820b2415e..3165b515e 100644 --- a/zh/manager/pack-management.mdx +++ b/zh/manager/pack-management.mdx @@ -38,7 +38,7 @@ translationFrom: manager/pack-management.mdx 3. 或者在**版本（version）** 选择特定版本进行安装 ### 更新节点 -在 **Update available** 筛选器下，可以筛选出当前节点列表中可更新的节点 +在 **有可用更新** 筛选器下，可以筛选出当前节点列表中可更新的节点 ![更新节点](/images/manager/new_ui_update_pack.jpg) 1. 对应可更新节点会显示一个可更新的箭头标志 2. 在 **version** 选择特定版本 diff --git a/zh/registry/api-reference/nodes/create-a-new-custom-node.mdx b/zh/registry/api-reference/nodes/create-a-new-custom-node.mdx index fdbcddb30..c6b290596 100644 --- a/zh/registry/api-reference/nodes/create-a-new-custom-node.mdx +++ b/zh/registry/api-reference/nodes/create-a-new-custom-node.mdx @@ -1,5 +1,3 @@ --- openapi: post /publishers/{publisherId}/nodes -translationSourceHash: c29b437f -translationFrom: registry/api-reference/nodes/create-a-new-custom-node.mdx --- \ No newline at end of file diff --git a/zh/support/payment/payment-history.mdx b/zh/support/payment/payment-history.mdx index 2e65b4451..77fc581b6 100644 --- a/zh/support/payment/payment-history.mdx +++ b/zh/support/payment/payment-history.mdx @@ -29,8 +29,8 @@ translationFrom: support/payment/payment-history.mdx ## 下载发票 -在 Stripe 门户中你可以看到 Invoice history 列表，点击对应的 invoice 可以查看发票详情, 并下载对应的发票 +在 Stripe 门户中，打开发票历史列表中的任意条目以查看详情并下载 PDF 副本。 -![下载发票](/images/support/payment/billing-5-download-invoice.jpg) +![发票历史详情，高亮显示下载选项](/images/support/payment/billing-5-download-invoice.jpg) -请确定在支付生成发票前你的发票信息填写正确 [编辑您的付款信息](/zh/support/payment/editing-payment-information) \ No newline at end of file +请确保在生成新发票前填写正确的账单信息。您可以通过[编辑您的付款信息](/zh/support/payment/editing-payment-information)进行更新。 \ No newline at end of file diff --git a/zh/troubleshooting/model-issues.mdx b/zh/troubleshooting/model-issues.mdx index 402ce3429..a0b313d95 100644 --- a/zh/troubleshooting/model-issues.mdx +++ b/zh/troubleshooting/model-issues.mdx @@ -11,7 +11,7 @@ translationFrom: troubleshooting/model-issues.mdx **症状：** 生成过程中出现张量维度错误，特别是在 VAE 解码阶段 -**常见错误消息：** +**常见报错信息：** - `Given groups=1, weight of size [64, 4, 3, 3], expected input[1, 16, 128, 128] to have 4 channels, but got 16 channels instead` - `Given groups=1, weight of size [4, 4, 1, 1], expected input[1, 16, 144, 112] to have 4 channels, but got 16 channels instead` - `Given groups=1, weight of size [320, 4, 3, 3], expected input[2, 16, 192, 128] to have 4 channels, but got 16 channels instead` @@ -24,17 +24,17 @@ translationFrom: troubleshooting/model-issues.mdx ### 解决方案 1. **验证模型系列兼容性：** - - **Flux 模型**使用 16 通道潜在空间，配合双文本编码器调节（CLIP-L + T5-XXL） + - **Flux 模型**使用 16 通道潜在空间，配合双文本编码器条件（CLIP-L + T5-XXL） - **SD1.5 模型**使用 4 通道潜在空间，配合单个 CLIP ViT-L/14 文本编码器 - **SDXL 模型**使用 4 通道潜在空间，配合双文本编码器（CLIP ViT-L/14 + OpenCLIP ViT-bigG/14） - - **SD3 模型**使用 16 通道潜在空间，配合三重文本编码器调节（CLIP-L + OpenCLIP bigG + T5-XXL） - - **ControlNet 模型**必须与基础检查点的架构匹配（SD1.5 ControlNet 仅适用于 SD1.5 检查点，SDXL ControlNet 仅适用于 SDXL 检查点，等等） + - **SD3 模型**使用 16 通道潜在空间，配合三重文本编码器条件（CLIP-L + OpenCLIP bigG + T5-XXL） + - **ControlNet 模型**必须与基础模型的架构匹配（SD1.5 ControlNet 仅适用于 SD1.5 模型，SDXL ControlNet 仅适用于 SDXL 模型，等等） 2. **常见不匹配场景和修复：** **Flux + 错误的 VAE：** ``` - 问题：将 taesd 或 sdxl_vae.safetensors 与 Flux 检查点一起使用 + 问题：将 taesd 或 sdxl_vae.safetensors 与 Flux 模型一起使用 修复：使用来自 Hugging Face Flux 发布的 ae.safetensors（Flux VAE） ``` @@ -46,11 +46,11 @@ translationFrom: troubleshooting/model-issues.mdx **ControlNet 架构不匹配：** ``` - 问题：SD1.5 ControlNet 与 SDXL 检查点（或反之） + 问题：SD1.5 ControlNet 与 SDXL 模型（或反之） 错误："mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (154x2048 and 768x320)" - 修复：使用为您的检查点架构设计的 ControlNet 模型 - - SD1.5 检查点需要 SD1.5 ControlNet - - SDXL 检查点需要 SDXL ControlNet + 修复：使用为您的模型架构设计的 ControlNet 模型 + - SD1.5 模型需要 SD1.5 ControlNet + - SDXL 模型需要 SDXL ControlNet ``` 3. **快速诊断：** @@ -62,13 +62,12 @@ translationFrom: troubleshooting/model-issues.mdx 4. **预防策略：** - 将所有工作流模型保持在同一架构系列内 - - 从同一来源/发布下载完整的模型包 - - 使用 ComfyUI 管理器的模型兼容性指示器 - - 在自定义之前使用默认示例测试工作流 + - 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 -**错误消息：** +**报错信息：** ``` Prompt execution failed Prompt outputs failed validation: @@ -83,7 +82,7 @@ CheckpointLoaderSimple: - 验证模型在正确的子文件夹中 2. **检查模型路径：** - - **检查点**：`models/checkpoints/` + - **模型**：`models/checkpoints/` - **VAE**：`models/vae/` - **LoRA**：`models/loras/` - **ControlNet**：`models/controlnet/` @@ -99,7 +98,7 @@ CheckpointLoaderSimple: ## 模型加载错误 -**错误消息：** "Error while deserializing header" +**报错信息：** "Error while deserializing header" ### 解决方案 @@ -115,18 +114,14 @@ CheckpointLoaderSimple: **症状：** 切换模型或开始生成时长时间延迟 **解决方案：** -1. **将模型保持在显存中：** - ```bash - python main.py --highvram - ``` - -2. **使用更快的存储：** +1. **使用更快的存储：** - 如果使用 HDD，将模型移至 SSD - 使用 NVMe SSD 获得最佳性能 -3. **调整缓存设置：** +2. **调整缓存设置：** ```bash python main.py --cache-classic # 使用旧式（积极）缓存 + python main.py --cache-lru 10 # 增加 LRU 缓存大小 ``` ### 大型模型的内存问题 diff --git a/zh/troubleshooting/overview.mdx b/zh/troubleshooting/overview.mdx index 7c57205da..fef5322f0 100644 --- a/zh/troubleshooting/overview.mdx +++ b/zh/troubleshooting/overview.mdx @@ -8,16 +8,16 @@ translationFrom: troubleshooting/overview.mdx --- - 我们日常收到的诸多反馈问题，我们发现绝大部分的问题提交都与自定义节点有关,所以在提交对应的错误反馈之前，请你确保详细阅读了 [自定义节点故障排除](/zh/troubleshooting/custom-node-issues) 部分的指南，来确保对应的问题并不是由 ComfyUI 核心问题导致的。 + 我们日常收到的诸多反馈问题，我们发现绝大部分的问题提交都与自定义节点有关，所以在提交对应的错误反馈之前，请你确保详细阅读了[自定义节点故障排查](/zh/troubleshooting/custom-node-issues)部分的指南，来确保对应的问题并不是由 ComfyUI 核心问题导致的。 - + 查看如何排查自定义节点导致的问题。 ## 常见问题与快速修复 -在深入详细故障排除之前，请尝试这些常见解决方案： +在深入详细故障排查之前，请尝试这些常见解决方案： ### ComfyUI 无法启动 @@ -32,8 +32,8 @@ translationFrom: troubleshooting/overview.mdx **症状：** "Prompt execution failed"（提示执行失败）对话框，带有"Show report"（显示报告）按钮，工作流停止执行 **快速修复：** -1. **点击"Show report"** - 阅读详细错误消息以识别具体问题 -2. **检查是否是自定义节点问题** - [遵循我们的自定义节点故障排除指南](/zh/troubleshooting/custom-node-issues) +1. **点击"Show report"** - 阅读详细的报错信息以识别具体问题 +2. **检查是否是自定义节点问题** - [遵循我们的自定义节点故障排查指南](/zh/troubleshooting/custom-node-issues) 3. **验证模型文件** - 查看[模型文档](/zh/development/core-concepts/models)了解模型设置 4. **检查显存使用情况** - 关闭其他使用 GPU 内存的应用程序 @@ -51,13 +51,10 @@ translationFrom: troubleshooting/overview.mdx 对于低显存系统： ```bash -# 低显存模式（将模型分成多个部分） +# 低显存模式（使用 CPU 处理文本编码器） python main.py --lowvram -# 当 --lowvram 不够用时的更低显存模式 -python main.py --novram - -# CPU 模式（非常慢但适用于任何硬件） +# CPU 模式（非常慢但适用于任何硬件，仅作为最后手段使用） python main.py --cpu ``` @@ -66,12 +63,6 @@ python main.py --cpu # 禁用预览（节省显存和处理） python main.py --preview-method none -# 将模型保持在显存中（更快但使用更多显存） -python main.py --highvram - -# 强制 FP16 精度（更快，使用更少显存） -python main.py --force-fp16 - # 使用优化的注意力机制 python main.py --use-pytorch-cross-attention python main.py --use-flash-attention @@ -89,21 +80,23 @@ python main.py --reserve-vram 2 python main.py --disable-smart-memory # 使用不同的缓存策略 -python main.py --cache-none # 更少的内存使用 -python main.py --cache-lru 10 # 缓存 10 个结果 +python main.py --cache-none # 更少的内存使用，但更慢 +python main.py --cache-lru 10 # 缓存 10 个结果，更快 +python main.py --cache-classic # 使用旧风格（激进）的缓存 ``` ## 安装过程中出现的问题 ### 桌面应用问题 -有关全面的桌面安装故障排除，请参见[桌面安装指南](/zh/installation/desktop/windows)。 +有关全面的桌面安装故障排查，请参见[桌面安装指南](/zh/installation/desktop/windows)。 -- **无法安装**：以管理员身份运行安装程序 -- **缺少依赖项**：安装 [Visual C++ 可再发行组件](https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe) -- **启动时崩溃**：检查 Windows 事件查看器以获取错误详细信息 +- **不支持的设备**：ComfyUI Desktop Windows 仅支持带有 CUDA 的 NVIDIA GPU。对于其他 GPU，请使用 [ComfyUI 便携版](/zh/installation/comfyui_portable_windows)或[手动安装](/zh/installation/manual_install) +- **安装失败**：以管理员身份运行安装程序，确保至少 15GB 磁盘空间 +- **维护页面**：如果下载失败，请检查[镜像设置](/zh/installation/desktop/windows#mirror-settings) +- **缺少模型**：迁移时模型不会被复制，仅链接。请验证模型路径 - **"应用程序已损坏"**：在安全性与隐私设置中允许应用程序 @@ -152,7 +145,7 @@ pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.or **LD_LIBRARY_PATH 错误：** -常见错误： +常见症状： - "libcuda.so.1: cannot open shared object file" - "libnccl.so: cannot open shared object file" - "ImportError: libnvinfer.so.X: cannot open shared object file" @@ -220,11 +213,11 @@ python -c "import torch; print('CUDA available:', torch.cuda.is_available()); pr ## 模型相关问题 -有关综合模型故障排除，包括架构不匹配、缺少模型和加载错误，请参见专门的[模型问题](/zh/troubleshooting/model-issues)页面。 +有关综合模型故障排查，包括架构不匹配、缺少模型和加载错误，请参见专门的[模型问题](/zh/troubleshooting/model-issues)页面。 ## 网络和 API 问题 -### API 节点不工作 +### 合作节点不工作 **症状：** API 调用失败、超时错误、配额超出 @@ -244,41 +237,125 @@ python -c "import torch; print('CUDA available:', torch.cuda.is_available()); pr 3. **临时禁用 VPN** - VPN 可能阻止连接 4. **检查代理设置** - 如果不需要，禁用代理 +### 前端问题 + +**"Frontend or Templates Package Not Updated"（前端或模板包未更新）：** +```bash +# 通过 Git 更新 ComfyUI 后，更新前端依赖 +pip install -r requirements.txt +``` + +**"Can't Find Custom Node"（找不到自定义节点）：** +- 在 ComfyUI 设置中禁用节点验证 + +**"Error Toast About Workflow Failing Validation"（工作流验证失败的错误提示）：** +- 暂时在设置中禁用工作流验证 +- 向 ComfyUI 团队报告问题 + +**非 Localhost 访问时的登录问题：** +- 普通登录仅在从 localhost 访问时有效 +- 对于局域网/远程访问：在 [platform.comfy.org/login](https://platform.comfy.org/login) 生成 API 密钥 +- 在登录对话框中使用 API 密钥，或使用 `--api-key` 命令行参数 + ## 硬件特定问题 ### NVIDIA GPU 问题 -**CUDA 错误、GPU 未检测到：** +**"Torch not compiled with CUDA enabled" 错误：** ```bash -# 检查 CUDA 安装 -nvidia-smi +# 先卸载 torch +pip uninstall torch + +# 安装带 CUDA 13.0 的稳定版 PyTorch +pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130 + +# 对于 nightly 版本（可能有性能改进） +pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu132 -# 验证 PyTorch CUDA 支持 +# 验证 CUDA 支持 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" +``` -# 重新安装带 CUDA 的 PyTorch -pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130 +**GPU 未被检测到：** +```bash +# 检查 GPU 是否可见 +nvidia-smi + +# 检查驱动版本和 CUDA 兼容性 +nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv ``` ### AMD GPU 问题 -**ROCm 支持、性能问题：** +**ROCm 支持（仅限 Linux）：** ```bash -# 安装 ROCm 版本的 PyTorch +# 安装稳定的 ROCm PyTorch（撰写时为 7.2） pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm7.2 + +# 对于 nightly 版本（撰写时为 ROCm 7.2，可能有性能改进） +pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/rocm7.2 +``` + +**不支持的 AMD GPU：** +```bash +# 对于 RDNA2 或更老型号（6700、6600） +HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 python main.py + +# 对于 RDNA3 显卡（7600） +HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 python main.py ``` +**性能优化：** +```bash +# 启用实验性内存高效注意力（PyTorch 2.4 后不再需要） +TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTAL=1 python main.py --use-pytorch-cross-attention + +# 启用可调优操作（首次运行慢，后续运行更快） +PYTORCH_TUNABLEOP_ENABLED=1 python main.py +``` + + ### Apple Silicon (M1/M2/M3) 问题 -**MPS 后端错误：** +**MPS 后端设置：** ```bash +# 安装 Apple Silicon 的 PyTorch nightly +# 请遵循 Apple 指南：https://developer.apple.com/metal/pytorch/ + # 检查 MPS 可用性 python -c "import torch; print(torch.backends.mps.is_available())" -# 如果 MPS 导致问题，强制使用 CPU +# 启动 ComfyUI +python main.py +``` + +**如果 MPS 导致问题：** +```bash +# 强制 CPU 模式 +python main.py --cpu + +# 带内存优化 python main.py --force-fp16 --cpu ``` +### Intel GPU 问题 + +**方式一：原生 PyTorch XPU 支持（Windows/Linux）：** +```bash +# 安装带 XPU 支持的 PyTorch nightly +pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/xpu + +# 启动 ComfyUI +python main.py +``` + +**方式二：Intel Extension for PyTorch（IPEX）：** +```bash +# 对于 Intel Arc A 系列显卡 +conda install libuv +pip install torch==2.3.1.post0+cxx11.abi torchvision==0.18.1.post0+cxx11.abi torchaudio==2.3.1.post0+cxx11.abi intel-extension-for-pytorch==2.3.110.post0+xpu --extra-index-url https://pytorch-extension.intel.com/release-whl/stable/xpu/us/ +``` + ## 获取帮助和报告错误 ### 报告错误之前 @@ -288,93 +365,105 @@ python main.py --force-fp16 --cpu - 检查 [ComfyUI 论坛](https://forum.comfy.org/) - 查看 [Discord 讨论](https://discord.com/invite/comfyorg) -2. **尝试基本故障排除：** +2. **尝试基本故障排查：** - 使用[默认工作流](/zh/get_started/first_generation)进行测试 - - 禁用所有自定义节点（参见[自定义节点故障排除](/zh/troubleshooting/custom-node-issues)） - - 检查控制台/终端中的错误消息 + - 禁用所有自定义节点（参见[自定义节点故障排查](/zh/troubleshooting/custom-node-issues)） + - 检查控制台/终端中的报错信息 + - 如果使用 comfy-cli，尝试更新：`comfy node update all` ### 如何有效报告错误 #### 对于 ComfyUI 核心问题 -**问题提交：** [GitHub Issues](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/issues) +**提交位置：** [GitHub Issues](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/issues) #### 对于桌面应用问题 -**问题提交：** [桌面 GitHub Issues](https://github.com/Comfy-Org/desktop/issues) +**提交位置：** [桌面 GitHub Issues](https://github.com/Comfy-Org/desktop/issues) #### 对于前端问题 -**问题提交：** [前端 GitHub Issues](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI_frontend/issues) +**提交位置：** [前端 GitHub Issues](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI_frontend/issues) #### 对于自定义节点问题 -**问题提交：** 请到对应的自定义节点仓库中提交问题 +**提交位置：** 请到对应的自定义节点仓库中提交问题 -### 在 issue 中你需要提供的信息 +### 需要提供的信息 报告任何问题时，请包括以下内容： - + + + +**系统信息（可在设置的关于页面找到）：** +- 操作系统（Windows 11、macOS 14.1、Ubuntu 22.04 等） +- ComfyUI 版本（检查设置中的关于页面） +- Python 版本：`python --version` +- PyTorch 版本：`python -c "import torch; print(torch.__version__)"` +- GPU 型号和驱动程序版本 +- 安装方式（桌面版、便携版、手动安装、comfy-cli） + +![设置菜单-关于页面](/images/troubleshooting/menu-about.jpg) + + - - - 操作系统（Windows 11、macOS 14.1、Ubuntu 22.04 等） - - ComfyUI 版本（检查设置中的关于页面） - - Python 版本：`python --version` - - PyTorch 版本：`python -c "import torch; print(torch.__version__)"` - - GPU 型号和驱动程序版本 - - ![设置菜单-关于页面](/images/troubleshooting/menu-about.jpg) - - - - - ```bash - # 系统信息 - systeminfo | findstr /C:"OS Name" /C:"OS Version" - - # GPU 信息 - wmic path win32_VideoController get name - - # Python 和 PyTorch 信息 - python --version - python -c "import torch; print(f'PyTorch: {torch.__version__}')" - python -c "import torch; print(f'CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}')" - ``` - - - ```bash - # 系统信息 - uname -a - - # GPU 信息（Linux） - lspci | grep VGA - - # Python 和 PyTorch 信息 - python --version - python -c "import torch; print(f'PyTorch: {torch.__version__}')" - python -c "import torch; print(f'CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}')" - ``` - - - + + ```bash + # 系统信息 + systeminfo | findstr /C:"OS Name" /C:"OS Version" + + # GPU 信息 + wmic path win32_VideoController get name + + # Python 和 PyTorch 信息 + python --version + python -c "import torch; print(f'PyTorch: {torch.__version__}')" + python -c "import torch; print(f'CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}')" + ``` + + + ```bash + # 系统信息 + uname -a + + # GPU 信息（Linux） + lspci | grep VGA + + # Python 和 PyTorch 信息 + python --version + python -c "import torch; print(f'PyTorch: {torch.__version__}')" + python -c "import torch; print(f'CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}')" + ``` + - - - - - 问题的清晰描述 - - 重现问题的步骤 - - 预期行为与实际行为 - - 如果可以，提供截图或复现过程的屏幕录制 - - - - 控制台/终端的完整错误文本 - - 浏览器控制台错误（F12 → 控制台选项卡） - - 任何崩溃日志或错误对话框 - - - - 已安装的自定义节点列表 - - 重现问题的工作流文件（.json） - - 最近的更改（新安装、更新等） - + + + + + +**对于桌面应用问题，还需提供：** +- 日志文件来自：`C:\Users\<用户名>\AppData\Roaming\ComfyUI\logs`（Windows） +- 配置文件来自：`C:\Users\<用户名>\AppData\Roaming\ComfyUI`（Windows） + + + +**问题的详细信息：** +- 问题的清晰描述 +- 重现问题的步骤 +- 预期行为与实际行为 +- 如果可以，提供截图或复现过程的屏幕录制 + +**报错信息：** +- 控制台/终端的完整错误文本 +- 浏览器控制台错误（F12 → 控制台选项卡） +- 任何崩溃日志或错误对话框 + + + +**其他上下文：** +- 已安装的自定义节点列表 +- 重现问题的工作流文件（.json） +- 最近的更改（新安装、更新等） + ## 社区资源 @@ -383,7 +472,3 @@ python main.py --force-fp16 --cpu - **Discord：** [ComfyUI Discord 服务器](https://discord.com/invite/comfyorg) - **Reddit：** [r/comfyui](https://reddit.com/r/comfyui) - **YouTube：** [ComfyUI 教程](https://www.youtube.com/@comfyorg) - - -对于影响许多用户的紧急问题，请查看我们的[状态页面](https://status.comfy.org)和[官方 Twitter](https://x.com/ComfyUI)以获取公告。 - \ No newline at end of file diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/faq.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/faq.mdx index cdf274e7f..093a64710 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/faq.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/faq.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- -title: "Partner Nodes 场景问题" -description: "在使用 Partner Nodes 时你可能遇到的常见问题。" +title: "合作节点常见问题" +description: "在使用合作节点时你可能遇到的常见问题。" sidebarTitle: "常见问题" translationSourceHash: 9533cb6b translationFrom: tutorials/partner-nodes/faq.mdx @@ -8,6 +8,6 @@ translationFrom: tutorials/partner-nodes/faq.mdx import Faq from "/snippets/zh/tutorials/partner-nodes/faq.mdx"; -本文是关于 合作伙伴节点使用的常见问题， +本文是关于合作节点使用的常见问题。 diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/overview.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/overview.mdx index f6fc6145d..940d5cc27 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/overview.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/overview.mdx @@ -28,43 +28,40 @@ Partner Nodes 是一组特殊的节点，它们能够连接到外部 API 服务 ![Select Comfy API Key Login](/images/interface/setting/user/user-login-api-1.jpg) -## 使用 ComfyUI 账户 API Key 集成来调用付费模型 合作伙伴节点 +## 使用 ComfyUI 账户 API Key 集成来调用付费合作节点 -目前我们支持通过 ComfyUI 账户 API Key 集成来访问我们的服务来调用付费模型 合作伙伴节点，请参考 API Key 集成章节了解如何使用 API Key 集成来调用付费模型 合作伙伴节点 +目前我们支持通过 ComfyUI 账户 API Key 集成来访问我们的服务来调用付费合作节点，请参考 API Key 集成章节了解如何使用 API Key 集成来调用付费合作节点。 - **重要提示:** 此处讨论的 API 密钥是您的 **ComfyUI 账户 API Key**(用于在工作流中访问付费 合作伙伴节点)。这与开发者用于将自定义节点发布到注册表的 **注册表发布 API Key** **不同**。如果您想发布自定义节点,请参阅[发布节点](/zh/registry/publishing)。 + **重要提示:** 此处讨论的 API 密钥是您的 **ComfyUI 账户 API Key**（用于在工作流中访问付费合作节点）。这与开发者用于将自定义节点发布到注册表的 **注册表发布 API Key** **不同**。如果您想发布自定义节点，请参阅[发布节点](/zh/registry/publishing)。 -请参考 API Key 集成章节了解如何使用 API Key 集成来调用付费模型 合作伙伴节点 +请参考 API Key 集成章节了解如何使用 API Key 集成来调用付费合作节点 -## Partner Nodes 的优势 +## 合作节点的优势 -Partner Nodes 为 ComfyUI 用户提供了几个重要优势： +合作节点为 ComfyUI 用户提供了几个重要优势： - **访问闭源模型**：使用最先进的 AI 模型，无需自行部署 -- **无缝集成**：合作伙伴节点与其他 ComfyUI 节点完全兼容，可以组合创建复杂工作流 +- **无缝集成**：合作节点与其他 ComfyUI 节点完全兼容，可以组合创建复杂工作流 - **简化的体验**：无需管理 API 密钥或处理复杂的 API 请求 - **可控的成本**：预付费系统确保您完全控制支出，没有意外费用 -## 计费方式 +## 定价 - -请参考定价页面了解对应的 API 定价 + +请参考定价页面了解对应的合作节点定价 - -![选择 Comfy API Key 登录](/images/zh/interface/setting/user/user-login-api-1.jpg) - ## 关于开源和选择加入 -重要的是要注意，**Partner Nodes 是完全可选的**。ComfyUI 将始终保持完全开源，并对本地用户免费。合作伙伴节点设计为"选择加入"功能，为那些想要访问外部 SOTA（最先进）模型的用户提供便利。 +重要的是要注意，**合作节点是完全可选的**。ComfyUI 将始终保持完全开源，并对本地用户免费。合作节点设计为"选择加入"功能，为那些想要访问外部 SOTA（最先进）模型的用户提供便利。 -## 如何完全禁用合作伙伴节点 +## 如何完全禁用合作节点 -您可以添加 `--disable-api-nodes` 启动参数来禁用 ComfyUI 中的所有合作伙伴节点。此参数还将阻止前端与互联网通信。 +您可以添加 `--disable-api-nodes` 启动参数来禁用 ComfyUI 中的所有合作节点。此参数还将阻止前端与互联网通信。 **手动安装用户：** @@ -81,16 +78,15 @@ python main.py --disable-api-nodes pause ``` -## 如何使用 Partner Nodes +## 使用场景 -Partner Nodes 的一个强大应用是将外部模型的输出与本地节点结合。例如： +合作节点的一个强大应用是将外部模型的输出与本地节点结合。例如： - 使用 [GPT-Image-1](/zh/tutorials/partner-nodes/openai/gpt-image-1) 生成基础图像，然后通过本地 `WanImageToVideo` 节点转换为视频 - 结合外部生成的图像与本地的上采样或风格转换节点 - 创建混合工作流，充分利用闭源和开源模型的优势 -这种灵活性使 ComfyUI 成为真正的通用生成式 AI 入口，将各种不同的 AI 功能整合到一个统一的工作流中，带来了更多可能性 - +这种灵活性使 ComfyUI 成为真正的通用生成式 AI 入口，将各种不同的 AI 功能整合到一个统一的工作流中，带来了更多可能性。 ## 常见问题 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 61a0b4794..1d6dc7d9d 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-text-to-image.mdx @@ -22,24 +22,24 @@ import UpdateReminder from "/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx"; 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。 -![Recraft 文本到图像工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/recraft/t2i/recraft_t2i.png) +![Recraft 文本转图像工作流](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/recraft/t2i/recraft_t2i.png) ### 2. 按步骤完成工作流的运行 -![Recraft 文本到图像工作流步骤图](/images/tutorial/api_nodes/recraft/recraft_t2v_step_guide.jpg) +![Recraft 文本转图像工作流步骤图](/images/tutorial/api_nodes/recraft/recraft_t2v_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) 修改 `Color` 的 `Recraft Color RGB` 的颜色为你想要的颜色 2. (可选) 修改 `Recraft Style` 节点来控制图像的视觉风格，如数字插画、真实照片或Logo设计等，这个分组同时提供了其它的风格节点，你可以按需启用 3. (可选) 修改 `Recraft Text to Image` 节点中的 `prompt` 参数，你也可以通过修改`size`参数来改变 4. 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 -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 +5. 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 > (可选) 我们在工作流中提供了 **Convert to SVG** 的分组，由于该分组中的 `Recraft Vectorize Image` 节点也会额外消耗积分，你可按需启用，将生成的图像转换成 SVG 格式 ### 3. 补充说明 -- **Recraft Style**：提供多种预设风格，如真实照片、数字插画、Logo栅格等 +- **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，但实际生成结果与种子值无关 ## 相关节点详解 diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2.mdx index 30f38fa50..15826ca94 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2.mdx @@ -1,6 +1,6 @@ --- title: "Astra 2 - 创意扩散视频放大" -description: "Astra 2 模型的用途与特点，以及在 ComfyUI 中通过 Topaz Video Enhance 使用的要点。" +description: "Astra 2 模型在 ComfyUI 中的用途，以及对细节和风格的可控创意放大。" sidebarTitle: "Astra 2" translationSourceHash: 2840b2ae translationFrom: tutorials/partner-nodes/topaz/astra-2.mdx @@ -9,23 +9,27 @@ 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"; -Astra 2 是 Topaz 提供的 **创意扩散类视频放大模型**，主要服务于 **生成式 AI 产出或明显风格化** 的镜头：在保持时间与语义连贯的前提下，对画面中原本稀疏、平滑或缺乏微观结构的区域 **推断并补充合理的纹理与细节**，并可输出至 **FullHD（1080p）或 4K**。与传统偏重尺寸拉伸与锐化的放大相比，它更侧重「补信息与质感」，并可通过 **创意强度**、**锐化** 以及可选的 **描述性提示词**（概括画面氛围或质感，而非操作指令）在一定程度上收敛成片风格——适用于希望在可控偏移内提升信息量与观感层次的剪辑与成片流程。 +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**，使片段看起来更丰富——不仅仅是放大。 ## 模型概述 -相较 Astra 1，对细节合成与风格化过程的 **可调维度更多**。适用于 GenAI / 风格化素材、广角与人群等大场面、以及观感偏「塑料感」或偏平滑但 **需要可信纹理** 的镜头。 +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——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。 ## 主要能力 -- **补质感与细节** — 不仅是锐化。 -- **可调观感** — 创意、锐化、可选提示词引导。 -- **风格化 / 广角** — 适合需要推断补全信息的画面。 +- **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)** **没有** Astra 2。将放大模型设为 **Astra 2**，输出 **1080p** 或 **4K**，输入须为 **MP4**。 +使用 **Topaz Video Enhance**。**Topaz Video Enhance (Legacy)** **没有** Astra 2。将放大模型设为 **Astra 2**，分辨率设为 **FullHD** 或 **4K**；输入须为 **MP4**。 -填写 **Prompt** 时最多 **450** 帧（30fps 约 15 秒）；留空最多 **9000** 帧。**Sharp**、**Realism** 在高级选项里。 +可选 **Prompt**：最多 **450** 帧（30fps 约 15 秒）。留空最多 **9000** 帧。在高级选项中展开 **Sharp** 和 **Realism**。 diff --git a/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx b/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx index 61d94601d..bc1e10d1c 100644 --- a/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx +++ b/zh/tutorials/partner-nodes/tripo/model-generation.mdx @@ -17,7 +17,7 @@ Tripo AI 是一家专注于生成式 AI 3D 建模的公司，它提供用户友 - 图生模型 - 多视图模型生成 - 骨骼绑定 -- 骨骼动画 +- 重定向骨骼模型 @@ -36,7 +36,7 @@ Tripo AI 是一家专注于生成式 AI 3D 建模的公司，它提供用户友 ![ComfyUI Tripo Text to Model Step Guide](/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图工作流运行： +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` 中输入提示词 - model： 可以选择不同的模型，目前仅 v1.4 模型支持 `Tripo: Refine Draft model` 的后续优化 - style: 中可以设置不同的风格 @@ -63,7 +63,7 @@ Tripo AI 是一家专注于生成式 AI 3D 建模的公司，它提供用户友 ![ComfyUI Tripo Text to Model Step Guide](/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文生图工作流运行： +你可参考图片中的序号来完成最基础的图生模型工作流执行： 1. 在 `Load Image` 节点中加载提供的输入图片 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，目前仅 v1.4 模型支持 `Tripo: Refine Draft model` 的后续优化 @@ -93,7 +93,7 @@ Tripo AI 是一家专注于生成式 AI 3D 建模的公司，它提供用户友 ![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文生图工作流运行： +你可参考图片中的序号来完成最基础的多视图模型生成工作流执行： 1. 在 `Load Image` 节点中分别加载提供的输入图片 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，目前仅 v1.4 模型支持 `Tripo: Refine Draft model` 的后续优化 diff --git a/zh/tutorials/video/ltxv.mdx b/zh/tutorials/video/ltxv.mdx index 93520d5a3..a777f7cdd 100644 --- a/zh/tutorials/video/ltxv.mdx +++ b/zh/tutorials/video/ltxv.mdx @@ -8,38 +8,52 @@ translationFrom: tutorials/video/ltxv.mdx import UpdateReminder from '/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx' - -将任意视频直接拖入 ComfyUI 即可开始使用 - - -## 快速入门 - -[LTX-Video](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-Video) 是 Lightricks 开发的高效视频生成模型。 - -使用该模型的关键是提供详细的长描述提示词。 - -请下载 [ltx-video-2b-v0.9.5.safetensors](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-Video/resolve/main/ltx-video-2b-v0.9.5.safetensors?download=true) 文件并放入 `ComfyUI/models/checkpoints` 目录。 - -若尚未下载 [t5xxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/mochi_preview_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/t5xxl_fp16.safetensors?download=true) 文件，请将其放入 `ComfyUI/models/text_encoders` 目录。 +[LTX-Video](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-Video) 是 Lightricks 开发的高效视频生成模型。使用该模型的关键是提供详细的长描述提示词。 ## 多帧控制 -通过系列图像控制视频生成。可下载输入图像：[起始帧](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/ltxv/multi-frame/house1.png) 和 [结束帧](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/ltxv/multi-frame/house2.png)。 +通过一系列图像控制视频生成。可下载输入图像：[起始帧](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/ltxv/multi-frame/house1.png) 和 [结束帧](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/ltxv/multi-frame/house2.png)。 + +LTX-Video 多帧控制 -LTX-Video 多帧控制工作流 + +将任意视频直接拖入 ComfyUI 即可运行工作流。 + ## 图生视频 通过首帧图像控制视频生成：[示例首帧](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/ltxv/i2v/girl1.png)。 -

Run on Comfy Cloud

+

在 Comfy 云上运行

 -LTX-Video 图生视频工作流 +LTX-Video 图生视频 + + +将任意视频直接拖入 ComfyUI 即可运行工作流。 + ## 文生视频 -LTX-Video 文生视频工作流 +LTX-Video 文生视频 + + +将任意视频直接拖入 ComfyUI 即可运行工作流。 + + +## 前提条件 + +将以下模型下载并放到指定位置： + +- [ltx-video-2b-v0.9.5.safetensors](https://huggingface.co/Lightricks/LTX-Video/resolve/main/ltx-video-2b-v0.9.5.safetensors?download=true) +- [t5xxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/mochi_preview_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/t5xxl_fp16.safetensors?download=true)（如尚未下载） + +``` +├── checkpoints/ +│ └── ltx-video-2b-v0.9.5.safetensors +└── text_encoders/ + └── t5xxl_fp16.safetensors +``` diff --git a/zh/tutorials/video/wan/fun-inp.mdx b/zh/tutorials/video/wan/fun-inp.mdx index 4f29d3091..384a46ba6 100644 --- a/zh/tutorials/video/wan/fun-inp.mdx +++ b/zh/tutorials/video/wan/fun-inp.mdx @@ -33,7 +33,7 @@ Wan-Fun InP 是阿里巴巴推出的开源视频生成模型，属于 ​​Wan2 目前 ComfyUI 已原生支持了 Wan2.1 Fun InP 模型，在开始本篇教程前，请更新你的 ComfyUI 保证你的版本在[这个提交](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/commit/0a1f8869c9998bbfcfeb2e97aa96a6d3e0a2b5df)版本之后 -## Wan2.1 Fun Control 工作流 +## Wan2.1 Fun InP 工作流 下载下面的图片，并拖入 ComfyUI 中以加载对应的工作流 @@ -77,14 +77,14 @@ Wan-Fun InP 是阿里巴巴推出的开源视频生成模型，属于 ​​Wan2 ### 3. 按步骤完成工作流 -![ComfyUI Wan2.1 Fun Control 视频生成工作流步骤图](/images/tutorial/video/wan/fun_inp_flow_diagram.png) +![ComfyUI Wan2.1 Fun InP 视频生成工作流步骤图](/images/tutorial/video/wan/fun_inp_flow_diagram.png) 1. 确保 `Load Diffusion Model` 节点加载了 `wan2.1_fun_inp_1.3B_bf16.safetensors` 2. 确保 `Load CLIP` 节点加载了 `umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors` 3. 确保 `Load VAE` 节点加载了 `wan_2.1_vae.safetensors` 4. 确保 `Load CLIP Vision` 节点加载了 `clip_vision_h.safetensors ` 5. 在 `Load Image` 节点（已被重命名为`Start_image`） 上传起始帧 -6. 在第二个 `Load Image` 节点上传用于控制视频。注意： 目前这个节点还不支持 mp4 只能使用 Webp 视频 +6. 在第二个 `Load Image` 节点上传结束帧 7. （可选）修改 Prompt 使用中英文都可以 8. （可选）在 `WanFunInpaintToVideo` 修改对应视频的尺寸，不要使用过大的尺寸 9. 点击 `Run` 按钮，或者使用快捷键 `Ctrl(cmd) + Enter(回车)` 来执行视频生成 diff --git a/zh/tutorials/video/wan/wan2-2-animate.mdx b/zh/tutorials/video/wan/wan2-2-animate.mdx index 58b0f21e2..4c24c7890 100644 --- a/zh/tutorials/video/wan/wan2-2-animate.mdx +++ b/zh/tutorials/video/wan/wan2-2-animate.mdx @@ -15,7 +15,7 @@ Wan-Animate 是由 WAN 团队开发的一个统一的人物动画和替换框架 ## 模型亮点 -- 双模式功能：单一架构支持动画和角色替换功能 +- 双模式功能：单一架构支持动画和角色替换功能，可轻松切换操作模式。 - 高级身体运动控制：使用空间对齐的骨架信号来精确复制身体动作。 - 精确的运动和表情：准确重现参考视频中的动作和面部表情。 - 自然的环境集成：将替换的角色与原始视频环境无缝融合。 @@ -34,7 +34,14 @@ Wan-Animate 是由 WAN 团队开发的一个统一的人物动画和替换框架 -## Wan2.2 Animate ComfyUI 原生工作流 +## 关于 Wan2.2 Animate 工作流 + +在本文中，我们将提供两个工作流： + +1. 仅使用核心节点的工作流（不完整；你需要自行预处理图像） +2. 包含一些自定义节点的工作流（完整；可直接使用，但新用户可能不知道如何安装自定义节点） + +## Wan2.2 Animate ComfyUI 原生工作流（不含自定义节点） ### 1. 下载工作流文件 @@ -45,7 +52,7 @@ Wan-Animate 是由 WAN 团队开发的一个统一的人物动画和替换框架 -

在 Comfy Cloud 上运行

+

在 Comfy 云上运行

 下载以下素材作为输入： @@ -71,7 +78,6 @@ Wan-Animate 是由 WAN 团队开发的一个统一的人物动画和替换框架 **loras** - [lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank64_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/resolve/main/Lightx2v/lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank64_bf16.safetensors) 这是一个 4 步的加速 lora -- [] **vae** - [wan_2.1_vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors) diff --git a/zh/tutorials/video/wan/wan2-2-fun-inp.mdx b/zh/tutorials/video/wan/wan2-2-fun-inp.mdx index 838a0972c..38b3bdf01 100644 --- a/zh/tutorials/video/wan/wan2-2-fun-inp.mdx +++ b/zh/tutorials/video/wan/wan2-2-fun-inp.mdx @@ -25,11 +25,9 @@ import UpdateReminder from '/snippets/zh/tutorials/update-reminder.mdx' ## ComfyOrg Wan2.2 Fun InP & Control Youtube 直播回放 -对于 ComfyUI Wan2.2 的使用，我们有进行了直播，你可以查看这些回放了解如何使用 - 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' ![Flux.1 Krea Dev ポスター](/images/tutorial/flux/flux_1_krea_dev_poster.jpg) 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 デモ](https://raw.githubusercontent.com/HiDream-ai/HiDream-E1/refs/heads/main/assets/demo.jpg) 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ワークフロー](/images/tutorial/image/qwen/image_qwen_image_controlnet_patch-inpaint.jpg) -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： ![Ideogram 3.0 ComfyUI ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/ideogram/v3/ideogram_v3_t2i.png) -### 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 -![Ideogram 3.0 ワークフロー実行手順](/images/tutorial/api_nodes/ideogram/ideogram_v3_t2i.jpg) +![Ideogram 3.0 ワークフロー手順](/images/tutorial/api_nodes/ideogram/ideogram_v3_t2i.jpg) -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 ![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 @@ -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。 -![Luma Text to Video ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/luma/t2v/luma_t2v.mp4) +![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 ワークフローの手順](/images/tutorial/api_nodes/luma/luma_t2v_step_guide.jpg) +![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 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。 ![Recraft Text to Image ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/recraft/t2i/recraft_t2i.png) -### 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 -![Recraft Text to Image ワークフロー実行ステップ](/images/tutorial/api_nodes/recraft/recraft_t2v_step_guide.jpg) +![Recraft Text to Image ワークフロー手順](/images/tutorial/api_nodes/recraft/recraft_t2v_step_guide.jpg) -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。 -![Stability AI Stable Diffusion 3.5 テキストから画像へ（文生図）ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/stability_ai/stable_diffusion_3-5-t2i.png) +![Stability AI Stable Diffusion 3.5 テキストから画像生成ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/stability_ai/stable_diffusion_3-5-t2i.png) ### 2. ステップごとにワークフローを完了させる -![Stability AI Stable Diffusion 3.5 テキストから画像へ（文生図）ステップガイド](/images/tutorial/api_nodes/stability_ai/stable_diffusion_3_5_image_t2i_step_guide.jpg) +![Stability AI Stable Diffusion 3.5 テキストから画像生成ステップガイド](/images/tutorial/api_nodes/stability_ai/stable_diffusion_3_5_image_t2i_step_guide.jpg) -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。 -![Stability AI Stable Diffusion 3.5 画像から画像へ（図生図）ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/stability_ai/sd3-5-i2i/stable_diffusion_3_5-i2i.png) +![Stability AI Stable Diffusion 3.5 画像から画像生成ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/stability_ai/sd3-5-i2i/stable_diffusion_3_5-i2i.png) -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 -![Stability AI Stable Diffusion 3.5 画像から画像へ（図生図）ワークフロー入力画像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/stability_ai/sd3-5-i2i/input.jpg) +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 +![Stability AI Stable Diffusion 3.5 画像から画像生成ワークフロー入力画像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/api_nodes/stability_ai/sd3-5-i2i/input.jpg) ### 2. ステップごとにワークフローを完了させる -![Stability AI Stable Diffusion 3.5 画像から画像へ（図生図）ステップガイド](/images/tutorial/api_nodes/stability_ai/stable_diffusion_3_5_image_i2i_step_guide.jpg) +![Stability AI Stable Diffusion 3.5 画像から画像生成ステップガイド](/images/tutorial/api_nodes/stability_ai/stable_diffusion_3_5_image_i2i_step_guide.jpg) -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： - -![Stability AI Stable Diffusion 3.5 入力画像あり／なしの比較](/images/tutorial/api_nodes/stability_ai/stable_diffusion_3_5_compare.jpg) - -**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： - -![Stability AI Stable Diffusion 3.5 画像から画像へ（図生図）デノイズ強度の説明](/images/tutorial/api_nodes/stability_ai/stable_diffusion_3_5_image_i2i_image_denoise.jpg) - -- **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"; ![Stability Stable Image Ultra 画像から画像への生成デノイズ解説](/images/tutorial/api_nodes/stability_ai/i2i_image_denoise.jpg) - **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： - -![vace-i2v-input](https://github.com/Comfy-Org/example_workflows/raw/refs/heads/main/video/wan/vace/i2v/input.jpg) - -### 2. ステップ・バイ・ステップでワークフローを完了する - -![Workflow Steps](/images/tutorial/video/wan/wan-vace-i2v-step-guide.jpg) - -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 -![v2v-input](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/video/wan/vace/v2v/input.jpg) - -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 - -![Workflow Steps](/images/tutorial/video/wan/wan-vace-v2v-step-guide.jpg) - -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： ![Subgraph](/images/tutorial/video/wan/wan2_2/wan2.2_animate_subgraph.jpg) 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'