All-in-One. Z-Image, WAN, Flux, Flux Kontext, Txt2Img, Img2Img, inpaint, LLM

このワークフローは以下の機能をサポートします：

• Z-Image、Flux、Flux Kontext、Lumina-Image 2.0

• txt2img、img2img、インペイント機能

• safetensor、gguf、svdq（Nunchaku）チェックポイント

• 強力なマルチLoRAローダー（LoRAマネージャー）

• LLMによる画像の説明、プロンプトの強化など

• フェイスデテイラー

• （手動）Kontext用の複数画像読み込み

Z-ImageにはLinear\Euler Normal、12ステップを使用してください

ワークフローの中央にある赤いスイッチで、ブロックのオン／オフを切り替えられます。

img2imgおよびインペイントのノイズ削減設定は、img2imgグループ内にあります。

Kontextのサポートは、サンプラーノードのスイッチで有効／無効にできます。

TODO：

• wan t2iおよびi2iのサポート

• Qwen画像のサポート

• Qwen画像編集のサポート

また、組み込みのLLMノードが含まれています（使用予定がない場合は、LLMグループを削除できます）。

https://github.com/AlexYez/comfyui-timesaver

TS_Qwen3_Nodeノードは、画像の説明、プロンプトの翻訳、プロンプトの強化が可能です。

お使いのOSがWindowsで、Qwen3_Nodeの依存関係をインストールできない場合（コンパイラがインストールされていない）、以下のリンクから.whlファイルをダウンロードしてください。

https://github.com/boneylizard/llama-cpp-python-cu128-gemma3/releases

その後、ComfyUIを終了し、python_embededフォルダを開いてアドレスバーにcmdと入力し、以下のコマンドを実行してください。

.\python.exe -I -m pip install "ダウンロードした.whlファイルのパス"

インストール後、通常の方法でComfyUIを起動し、不足しているカスタムノードをインストールできます。

編集：.whlのインストールに失敗した場合、使用しているPythonのバージョンを確認し、.whlファイルがそのバージョン用にビルドされていることを確認してください。それでも失敗する場合は、.whlファイルをアーカイブとして開き、アーカイブ内のすべてのフォルダをpython_embeded\Lib\site-packagesフォルダに直接展開してください。