「comfyui」の検索結果

Generate 4-30 second cinematic video with ByteDance Seedance 2.5 through fal.ai, Volcengine Ark, Runway, or ComfyUI Partner Nodes. Use for long single generations, synchronized audio, and large multimodal reference sets (up to 30 images, 10 videos, and 10 audio clips). Also covers the 2.5 prompt contract: section order, multi-shot "Hard cut" breakdown, named locks for continuity across cuts, the asset and character-sheet method, voice conditioning, and iteration discipline.

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Generate images via 9Router /v1/images/generations using OpenAI / Gemini Imagen / DALL-E / FLUX / MiniMax / SDWebUI / ComfyUI / Codex models. Use when the user wants to create, generate, draw, or render an image, picture, or text-to-image (txt2img).

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给任何故事里的角色真出参考图（小说改编、自己原创的故事、单独设计一个角色都行，不需要小说原文）： 一段话描述角色，拆成分层字段、补全后确认， 先出一张正面全身锚点，其余视图（大头照、90° 侧面、背面、细节、45° 大头照）都只参考这张锚点， 按需分档出图。每张图带标识、可单独重出，重出后自动标出哪些图过期。 支持 Qwen Image（ComfyUI）、codex 内置出图、OpenAI Images API（GPT Image 2）和自定义命令，主图与派生图可以使用不同模型。 产出 asset.json + 一组 PNG + 双击就能开的报告。零依赖。 只要提示词、不出图的话使用 novel-characters。 Use when asked to 出角色图、做角色参考图、给我的角色出图、定妆照、真出三视图、character reference images。

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Use when a task involves creating or editing a Scenario workflow graph through MCP: building an app from a brief, adding or rewiring nodes (models, prompts, approval gates, loops), authoring editor_info, publishing, unpublishing or renaming, importing an exported workflow JSON, migrating a graph built in Weavy, ComfyUI, or another node tool, copying a workflow, or turning a prompt chain into an app. Running or pricing a workflow is scenario-workflows. Keywords: node graph, editor_info, CEL.

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SCAIL-2 in-video character replacement on WAN 2.1. WanSCAILToVideo + SCAIL2ColoredMask + SAM3, the reference-image framing→scale rule, and the tuning/compositing pitfalls

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Build Qwen Image Edit workflows covering model loading, conditioning, LoRAs, prompt patterns, and XY plot testing

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Anime/illustration text-to-image (ANIMA 1.0, ~2B Cosmos DiT). Use for anime, manga, illustrated characters; accepts Danbooru tags + natural language; runs/trains on <6GB VRAM; includes anime inpainting via Anima-LLLite ControlNet

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Build WAN 2.2 Text-to-Video workflows. Dual hi-lo models, lightning LoRAs, VACE modules, and KSamplerAdvanced two-pass

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Build Z-Image txt2img workflows. RedCraft checkpoint, Z-Image Turbo/Base LoRAs, ControlNet, and sampler presets

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Build WAN 2.2 First-Last-Frame video workflows. Native dual hi-lo (required), and WanVideoWrapper VACE approaches

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Configure and author rgthree-comfy nodes — Fast Groups Bypasser/Muter (group toggles), Power Lora Loader, Context/Context Big, Seed, Any Switch. Use when a workflow contains rgthree nodes, when asked to add stage/section toggles or an A/B switch, when stacking LoRAs, or when an rgthree node needs configuring. Covers the frontend-only nodes that are absent from /object_info and the properties-not-widgets configuration model.

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Swap an OUTFIT or transfer CLOTHING onto a person LOCALLY, keeping their face, pose and background. Use for "put this jacket on her", "change his shirt", "clothes swap", "try on", "outfit transfer", "virtual try-on", "dress her in", "wear this outfit". Prefer this over API/cloud edit nodes and over generic img2img/inpainting. NOT for identity-preserving edits that are not about clothing (background swaps, relighting, age/expression changes, object removal). Use a general image-edit workflow for those.

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Build Baidu ERNIE-Image / ERNIE-Image-Turbo workflows, primarily TEXT-TO-IMAGE. Pick ERNIE when you need precise multilingual text rendering, posters/signage, manga/anime multi-panel layouts, or strong instruction following for complex multi-object scenes. Also supports denoise-based image-to-image refine (NOT instruction-grounded editing; use Qwen-Image-Edit or Flux Kontext for "change X in this photo" edits).

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Build Qwen Image 2512 text-to-image workflows with QwenImageIntegratedKSampler, separate component loading, lightning LoRAs, and fine-tuned model variants

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Model family compatibility matrix covering loaders, resolutions, samplers, CFG, VAE, ControlNet, and LoRA compatibility for SD 1.5, SDXL, Flux, SD3, and video models

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Build Ideogram 4 (Ideogram Ultra) txt2img and img2img workflows with the local open-weights model, dual conditional/unconditional models with DualModelGuider, Qwen3-VL text encoder, and structured JSON ("compositional deconstruction") prompts for strong text rendering and layout control

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Build WAN MultiTalk audio-driven talking-avatar / lip-sync video workflows. MeiGen-AI MultiTalk on WAN 2.1 14B I2V via kijai WanVideoWrapper (portrait + audio → lip-synced video)

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Train a custom anime LoRA on the ANIMA base model with Citron's local Gradio trainer (kohya sd-scripts), <6GB VRAM, character/style LoRAs; covers setup, dataset prep, training params, and using the result in the anima-base workflow

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Full production pipeline covering story to scenes, Z-Image start frames, Qwen Edit end frames, WAN FLF video clips, ffmpeg concatenation

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Build MiniMax H3 (Hailuo) local video workflows with native T2V/I2V/R2V nodes, Comfy-Org INT8 weights, turbo LoRAs for 8GB VRAM, 15-second stereo-audio clips, and the official MiniMax prompting guides (cite by link, do not copy).

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Build Lightricks LTX-2 / LTX-2.3 video workflows covering text-to-video, image-to-video, GGUF and bundled checkpoints, distilled model, camera control LoRAs, synchronized audio, two-stage upscaling, and swapping alternate/GGUF base models

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Drive the LTX Director (Timeline) node. Its Add Image/Text/Audio buttons are DOM-only and cannot be clicked by an agent; edit the hidden timeline_data JSON widget instead. Load when a workflow contains LTXDirector / LTXDirectorGuide / PromptRelayEncodeTimeline, or when asked to add, move, retime, or remove timeline segments (image / text / audio / motion).

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Build Krea 2 Turbo txt2img workflows with the native krea2 CLIPLoader, Qwen3-VL encoder, Qwen image VAE, 8-step turbo settings, and Ideogram-style JSON prompting

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Use when installing a model family from an installer pack, or when building/deriving a new pack from an upstream installer or a workflow JSON. Explains the manifest-driven packs/ system and tells you to invite the user to contribute new packs back upstream.

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