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

이 워크플로우는 다음을 지원합니다:

• Z-Image, Flux, Flux Kontext 및 Lumina-Image 2.0

• txt2img, img2img, Inpaint 기능

• safetensor, gguf 및 svdq(Nunchaku) 체크포인트

• 강력한 다중 LoRA 로더(LoRA 관리자)

• LLM을 사용한 이미지 설명, 프롬프트 강화 등

• 얼굴 디테일러

• (수동) Kontext용 다중 이미지 로딩

Z-Image에는 Linear\Euler Normal 12단계를 사용하세요

워크플로우 중앙의 빨간 스위처를 사용하여 블록의 사용 여부를 켜거나 끌 수 있습니다.

Img2Img 및 인페인팅 노이즈 설정은 Img2Img 그룹 내에 있습니다.

Kontext 지원은 샘플러 노드의 스위처로 활성화/비활성화할 수 있습니다.

TODO:

• wan t2i 및 i2i 지원

• qwen 이미지 지원

• qwen 이미지 편집 지원

또한 내장된 LLM 노드가 있습니다(사용 계획이 없다면 LLM 그룹을 삭제할 수 있습니다).

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

TS_Qwen3_Node 노드는 이미지를 설명하고, 프롬프트를 번역하며, 프롬프트를 강화할 수 있습니다.

운영 체제가 Windows이고 Qwen3_Node 의존성 설치에 실패하는 경우(컴파일러가 설치되지 않음), 다음 링크에서 .whl 파일을 다운로드해 보세요:

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

그 후 ComfyUI를 종료하고 python_embeded 폴더를 열고, 주소 표시줄에 cmd를 입력한 후 다음 명령을 실행하세요:

.\python.exe -I -m pip install "다운로드한 .whl 파일 경로"

설치가 완료되면 ComfyUI를 다시 실행하고, 필요한 사용자 정의 노드를 일반적인 방법으로 설치할 수 있습니다.

수정: .whl 설치가 실패하면 Python 버전을 확인하고, 다운로드한 .whl 파일이 해당 버전용으로 빌드되었는지 확인하세요. 여전히 실패한다면, .whl 파일을 압축 해제 도구로 열고, 모든 폴더를 python_embeded\Lib\site-packages 폴더로 직접 추출해 보세요.