# 인터페이스에서 워크플로 재구성하기

이 계획은 원본 v1 그래프를 설명합니다. ComfyUI에서 기술 식별자를 검색하여 노드를 만드세요. 번역된 라벨은 다를 수 있습니다. 괄호 안의 숫자는 제공된 JSON의 식별자로, 링크를 읽는 데 유용합니다. 수동 재구성 중에는 인터페이스가 다른 숫자를 부여할 수 있습니다.

## 공통 노드

| 식별자 | 코어 유형 | 설정 | 사용된 출력 |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | CheckpointLoaderSimple | sd_xl_base_1.0.safetensors | MODEL, CLIP, VAE |
| 2 | EmptyLatentImage | width 1024, height 1024, batch_size 1 | LATENT |
| 3 | CLIPTextEncode | 매니페스트의 `negative_prompt` | CONDITIONING |

로더의 CLIP(1, 슬롯 1)을 부정 텍스트의 clip 입력(3, 슬롯 0)에 연결하세요.

## 만들어야 할 세 개의 분기

| 변형 | 긍정 텍스트 | KSampler | VAEDecode | SaveImage |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| A, 정면 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| B, 측면 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| C, 역광 | 12 | 13 | 14 | 15 |

각 변형의 전체 `prompt`를 해당 긍정 CLIPTextEncode에 복사하세요. 세 텍스트는 `common_positive_prompt` 접두사와 `light` 문장을 공유합니다. 공통 부정 텍스트는 변경되지 않습니다.

**각** 분기마다 다음 여덟 개의 연결을 수행하세요.

1. 로더의 CLIP → 긍정 텍스트의 clip.
2. 로더의 MODEL → KSampler의 model.
3. 긍정 텍스트의 CONDITIONING → KSampler의 positive.
4. 공통 부정 텍스트의 CONDITIONING → KSampler의 negative.
5. 공통 빈 latent의 LATENT → KSampler의 latent_image.
6. KSampler의 LATENT → VAEDecode의 samples.
7. 로더의 VAE → VAEDecode의 vae.
8. VAEDecode의 IMAGE → SaveImage의 images.

합계: 공통 연결 1개 + 3 × 8 = **25개 연결**. 0.37.0 SaveImage 노드에도 IMAGE 출력이 있습니다. 연결하지 않은 채로 두세요. 외부 노드나 입력 이미지 캡처는 필요하지 않습니다.

## 세 KSampler의 매개변수

| 위젯 | 값 |
| --- | --- |
| seed | 24092026 |
| control_after_generate | fixed |
| steps | 24 |
| cfg | 6.5 |
| sampler_name | euler |
| scheduler | normal |
| denoise | 1.0 |

JSON UI 0.4에서 `widgets_values`는 이 순서를 따릅니다: `[24092026, "fixed", 24, 6.5, "euler", "normal", 1.0]`. `fixed` 컨트롤은 seed에 추가된 인터페이스 위젯이며, Python `sample` 함수의 추가 인수가 아닙니다.

KSampler의 연결된 입력은 `model`, `positive`, `negative`, `latent_image` 순서를 따릅니다. 로더의 출력은 `MODEL`, `CLIP`, `VAE` 순서를 따릅니다. 위젯과 포트의 이 구분은 손으로 작성한 JSON에서 값이 밀리는 것을 방지합니다.

## 출력 이름과 검증

각 SaveImage에 매니페스트의 `output_prefix`를 입력하세요. 출력이 익명 시리즈가 되지 않도록 접두사는 서로 다릅니다. 최종 번호 매기기는 ComfyUI가 관리합니다.

재구성 결과를 새 JSON으로 저장하세요. 식별자와 위치는 폴더의 것과 다를 수 있습니다. 제공된 검증기는 의도적으로 엄격하여 v1 레시피의 식별자만 허용합니다. 그런 다음 체인과 매개변수를 시각적으로 비교하고, 사용 환경에서 생성을 검증하세요. UI 스키마만으로는 모델의 존재나 계산의 성공을 증명할 수 없습니다.

출처: [0.37.0 노드 정의](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/blob/73c9bad4d21e7addbe1d13bc92eee0f1431b017d/nodes.py), [프론트엔드 1.52.7 값 제어](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI_frontend/blob/1a7a6b82514874545dc5e8203d0bd2188c2d9b18/src/scripts/widgets.ts), [UI 스키마 0.4](https://docs.comfy.org/specs/workflow_json_0.4).