단순한 COMFYUI 노드로, 커뮤니티 토론https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1p809wt/에서 영감을 받았습니다.

제 결론은 JSON 내용을 직접 입력하면 이미지에 많은 오류 정보가 생성된다는 것입니다.

하지만 이 아이디어는 구조화된 프롬프트를 생성할 수 있습니다.

z_image_json_prompt.py를 IComfyUI\custom_nodes 아래에 두기만 하면 됩니다.

이것은 필요한 파일을 자동으로 생성하는 디렉토리를 생성합니다.

z_image_json_prompt.json은 예제 워크플로입니다

Z-image JSON 프롬프팅 for ComfyUI

Reddit 커뮤니티 토론에서 영감을 받아, JSON 형식으로 구조화되고 상세한 프롬프트를 생성하는 ComfyUI 사용자 정의 노드입니다.

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💡 개념

JSON을 이미지 모델에 직접 입력하면 아티팩트와 오류가 발생합니다(테스트 결과). 그러나 이 노드는 다른 접근 방식을 취합니다:

✅ 구조화된 JSON 프롬프트 생성 – 조직화 및 재사용을 위해
✅ 실제 이미지 생성을 위한 최적화된 텍스트 프롬프트로 변환
✅ 읽기 쉬운 형식으로 상세한 프롬프트 구성 요소 유지

이것을 단순한 JSON-to-이미지 생성이 아니라 프롬프트 구성 프레임워크로 생각하세요.

✨ 기능

📋 삼중 출력 형식

JSON 출력 – 모든 구성 요소를 포함한 완전한 구조화된 프롬프트
텍스트 출력 – 이미지 생성을 위한 최적화된 긍정적 프롬프트
부정적 프롬프트 – 별도의 부정적 지침

🎨 상세 구성 요소 카테고리

전문 사진 및 영화 제작 워크플로우에서 영감을 받았습니다:

CategoryComponentsScene전체 장면 설명Subject유형, 피부 세부사항, 복장, 머리카락, 자세, 표정Action주요 행동, 시각적 효과Environment설정, 배경 요소, 분위기Camera렌즈 사양, 각도, 필름 시뮬레이션Lighting스타일, 주광, 보조광, 대비Style매체, 미학, 품질, 색상 팔레트, 특수 레이어

🎲 스마트 랜덤화

각 매개변수는 random, none, 또는 수동 선택을 지원합니다
선정된 옵션 파일에서 자동 생성
텍스트 파일을 통해 쉽게 사용자 정의 가능

🔄 자동 설정

첫 실행 시 z_image_options 폴더 생성
기본값으로 모든 옵션 파일 자동 생성
수동 설정 불필요

📦 설치

방법 1: 직접 다운로드 (권장)

z_image_json_prompt.py 다운로드
다음 위치에 배치: ComfyUI/custom_nodes/
ComfyUI 재시작
노드가 필요한 모든 파일을 포함한 z_image_options 폴더를 자동으로 생성합니다

방법 2: Git 클론

bash

cd ComfyUI/custom_nodes/
git clone https://github.com/yourusername/z-image-json-prompting
# ComfyUI 재시작

폴더 구조 (자동 생성)

ComfyUI/
└── custom_nodes/
    ├── z_image_json_prompt.py
    └── z_image_options/          # 첫 실행 시 자동 생성
        ├── scene_description.txt
        ├── subject_type.txt
        ├── skin_detail.txt
        ├── attire_detail.txt
        └── ... (22개 추가 옵션 파일)

🚀 사용법

기본 워크플로우

노드 추가: ComfyUI에서 Z-image JSON Prompting 검색
매개변수 구성: 드롭다운에서 선택하거나 "random" 사용
출력 연결:
- json_prompt → 텍스트 표시 또는 저장 노드(문서화용)
- positive_text → 이미지 모델의 긍정적 프롬프트
- negative_prompt → 이미지 모델의 부정적 프롬프트

예제 워크플로우

예제 워크플로우가 포함되어 있습니다: z_image_json_prompt.json

사용 방법:

z_image_json_prompt.json을 ComfyUI에 드래그
워크플로우는 세 가지 출력을 모두 보여줍니다
필요에 따라 매개변수를 사용자 정의

출력 예시

JSON 출력:

json

{
  "scene_description": "초현실적인 거리 사진과 폭발적인 2D 오래된 힙합 그래피 낙서가 융합된 장면",
  "subject": {
    "type": "멋진 흑인/라틴계 젊은 남성, 20대 초반, 거리 댄서 체형",
    "skin": "자연스러운 피부 질감, 미세한 모공, 가벼운 땀 반짝임",
    "attire": "너무 큰 흰색 그래픽 티셔츠, 올리브색 카고 팬츠 및 주름",
    "hair": "새롭게 정리된 중간 길이의 트위스트 스폰지 컬",
    "position": "역동적인 낮은 자세, 한 무릎을 땅에 대고",
    "expression": "눈을 반쯤 감고, 미소를 짓고, 리듬에 몰입"
  },
  "camera_settings": {
    "lens": "35mm f/1.4 프라임 렌즈, f/2.0에서 촬영",
    "angle": "낮은 각도의 거리 사진 시점"
  },
  ...
}

텍스트 출력 (이미지 생성용):

초현실적인 거리 사진과 폭발적인 2D 오래된 힙합 그래피 낙서가 융합된 장면, 8K 해상도의 엄청나게 선명한, 초세밀한 사진적 사실주의, 주체: 멋진 흑인/라틴계 젊은 남성, 20대 초반, 거리 댄서 체형, 너무 큰 흰색 그래픽 티셔츠와 올리브색 카고 팬츠 착용, 역동적인 낮은 자세, 한 무릎을 땅에 대고, 눈을 반쯤 감고 미소 짓고, 음악에 깊이 몰입하여 베이스 드랍을 느끼는 장면, 설정: 밤의 그림자 진 NYC 스타일 지하철 플랫폼, 낮은 각도의 거리 사진 시점, 강렬한 천장 형광등 조명, 원시적인 도시 에너지, 리듬 있는 시끄러운 젊은 반란

🎨 사용자 정의

옵션 편집

모든 옵션은 z_image_options/ 아래의 일반 텍스트 파일에 저장됩니다:

bash

# 예: 주체 유형 편집
nano z_image_options/subject_type.txt

형식: 한 줄에 하나의 옵션

멋진 흑인/라틴계 젊은 남성, 20대 초반, 거리 댄서 체형
우아한 아시아 여성, 20대 후반, 전문 모델 체형
신비로운 후드 착용 인물, 나이 불명, 날씬한 운동적 체형
# 여기에 직접 추가하세요

새로운 옵션 추가

어떤 .txt 파일에든 새 줄을 추가하기만 하면, 다음 재시작 시 드롭다운에 나타납니다.

🔧 매개변수 참조

장면 수준 (1개 매개변수)

scene_description – 전체 장면 개요 및 스타일 설명

주체 (6개 매개변수)

subject_type – 캐릭터 유형, 나이, 체형
skin_detail – 피부 질감, 모공, 복합 세부사항
attire_detail – 의상 설명 및 섬유/착용 세부사항
hair_style – 머리카락 길이, 스타일, 상태
position – 신체 자세 및 위치
expression – 표정 및 분위기

행동 (2개 매개변수)

primary_action – 주요 행동 또는 활동
visual_effect – 행동과 함께 나타나는 특수 시각적 효과

환경 (3개 매개변수)

setting – 위치 및 환경 설명
background_elements – 특정 배경 세부사항
atmosphere – 전체 분위기 및 대기 조건

카메라 설정 (3개 매개변수)

lens_spec – 렌즈 유형, 초점 거리, 조리개
camera_angle – 카메라 위치 및 시점
film_simulation – 필름 스톡 시뮬레이션 설정

조명 (4개 매개변수)

lighting_style – 전체 조명 접근 방식
key_light – 주요 조명원 설명
fill_light – 보조/채광 세부사항
contrast_level – 그림자 및 하이라이트 대비

스타일 (5개 매개변수)

render_medium – 렌더링 스타일 및 매체
aesthetic – 전체 예술적 방향
quality_setting – 해상도 및 품질 설명
color_palette – 색상 체계 및 톤
special_layer – 특수 효과 또는 오버레이 스타일

🤔 왜 직접 JSON 입력을 사용하지 않나요?

Reddit 스레드에서 논의된 대로 테스트한 결과, Stable Diffusion 모델에 원시 JSON을 직접 입력하면 다음 문제가 발생합니다:

❌ 이미지 내 텍스트 아티팩트
❌ JSON 구문이 시각적 요소로 나타남
❌ 실제 의도된 콘텐츠를 제대로 이해하지 못함

이 노드는 다음 방식으로 이 문제를 해결합니다:

✅ 프롬프트 구조를 JSON으로 저장 (조직화용)
✅ 최적화된 텍스트로 변환 (생성용)
✅ 두 형식 모두 유지 (유연성 확보)

모델 유형	와일드카드
기본 모델	ZImageTurbo
게시일	12/5/2025

Z-image-Prompting-Json

세부 정보

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모델 설명