diff --git a/.cursor/skills/tutorial-workflow-standard/SPEC.md b/.cursor/skills/tutorial-workflow-standard/SPEC.md
new file mode 100644
index 000000000..6d5daafd7
--- /dev/null
+++ b/.cursor/skills/tutorial-workflow-standard/SPEC.md
@@ -0,0 +1,155 @@
+# Tutorial workflow page standardization spec
+
+Apply to any MDX tutorial page that links to `cloud.comfy.org/?template=` or `workflow_templates`.
+
+## Source of truth for template metadata
+
+The `Comfy-Org/workflow_templates` repo is expected as a sibling checkout next to this docs repo (same layout `audit_workflows.py` assumes: `Path(__file__).resolve().parents[3].parent / "workflow_templates"`).
+
+- Index: `../workflow_templates/templates/index.json`
+- Local templates JSON: `../workflow_templates/templates/{name}.json`
+- Manifest (webp filenames): `../workflow_templates/packages/core/src/comfyui_workflow_templates_core/manifest.json`
+
+For each `template` name referenced on a page, look up `name`, `title`, `description`, `io.inputs`, `io.outputs`, `thumbnail`, `thumbnailVariant` in `index.json`.
+
+## Per-workflow section structure
+
+Each distinct template on a page gets its own `###` subsection:
+
+```mdx
+### {title from index} (`{template_name}`)
+
+{description from index — one short paragraph, can trim if already covered above}
+
+`).
+- **Never** use any `templates/*.webp` in **Input materials** or **Example output** sections. Those sections must use `input/{file}` and `output/{file}` from `index.json` only.
+
+
+
+ Open in Comfy Cloud
+
+
+ Download JSON or search "{title}" in Template Library
+
+
+```
+
+- **`page-stem`**: MDX filename without extension (e.g. `z-image-turbo` for `z-image-turbo.mdx`).
+- **UTM**: always `utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign={page-stem}`. Replace `inhouse_social`, `boogu_image_launch`, or other legacy campaign values.
+- **CardGroup**: always `cols={2}` for Cloud + Download pairs. Never use `cols={1}` for these.
+- **CardGroup lines must NOT start with `|`** — that renders as broken markdown tables.
+
+## Input materials (when `io.inputs` exists)
+
+```mdx
+**Input materials**
+
+Upload these files to the matching `LoadImage` nodes:
+
+
+
+ `LoadImage` node {nodeId} · `{filename}`
+
+
+
+
+
+
+
+
+
` when there are multiple model cards.
+- Hugging Face links: use `https://huggingface.co/{org}/{repo}/blob/main/...` — **not** `/resolve/main`.
+- Do not change model filenames or storage paths unless fixing an obvious broken link.
+
+## Reference pages (already standardized — copy patterns from these)
+
+| Page | Notes |
+|------|-------|
+| `tutorials/flux/flux-2-dev.mdx` | Multiple workflows, inputs + compare output |
+| `tutorials/flux/flux-2-klein.mdx` | Six workflow subsections |
+| `tutorials/image/qwen/qwen-image-edit-2511.mdx` | Two inputs, compare output |
+| `tutorials/image/qwen/qwen-image-layered.mdx` | Single input |
+| `tutorials/image/z-image/z-image.mdx` | T2I output, CardGroup model downloads |
+| `tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx` | Turbo + Edit, UTM `boogu-image-0-1` |
+
+## i18n (zh / ja / ko)
+
+For every English file updated, apply the same structural changes to:
+
+- `zh/{same-path}`
+- `ja/{same-path}`
+- `ko/{same-path}`
+
+Translate user-facing labels only (`Run on Comfy Cloud`, `Input materials`, `Example output`, card titles, alt text). Keep URLs, template names, node IDs, and filenames identical.
+
+Preserve existing frontmatter (`translationSourceHash`, `translationBlockHashes`, etc.). Do not remove `translationFrom`.
+
+Label translations:
+| EN | zh | ja | ko |
+|----|----|----|-----|
+| Run on Comfy Cloud | 在 Comfy Cloud 上运行 | Comfy Cloud で実行 | Comfy Cloud에서 실행 |
+| Download Workflow | 下载工作流 | ワークフローをダウンロード | 워크플로 다운로드 |
+| Input materials | 输入素材 | 入力素材 | 입력 자료 |
+| Example output | 输出示例 | 出力例 | 출력 예시 |
+
+## Prose style
+
+- Avoid em dashes (—). Use periods, commas, or colons.
+- Match technical reference tone of surrounding pages.
+
+## Scope rules
+
+- **Only edit workflow-related sections** — do not rewrite intros, model storage trees, or unrelated content unless fixing HF `resolve` → `blob` links in model download cards on the same page.
+- **Skip pages already passing audit** (have `-1.webp` preview, `CardGroup cols={2}`, correct UTM, no `resolve/main` in HF links on page).
+- **Do not commit** unless explicitly asked.
+
+## Audit script
+
+`audit_workflows.py` checks tutorial MDX under `tutorials/` and `zh|ja|ko/tutorials/`:
+
+```bash
+python3 .cursor/skills/tutorial-workflow-standard/audit_workflows.py # report only
+python3 .cursor/skills/tutorial-workflow-standard/audit_workflows.py --fix # auto-fix webp misuse + empty Cards
+```
+
+Requires sibling repo `../workflow_templates/templates/index.json` for output URL lookups when fixing webp misuse.
+
+## Already completed (skip unless still failing audit)
+
+- `tutorials/flux/flux-2-dev.mdx` (+ zh/ja/ko partial — sync i18n if EN-only)
+- `tutorials/flux/flux-2-klein.mdx`
+- `tutorials/image/qwen/qwen-image-2512.mdx`, `qwen-image-edit-2511.mdx`, `qwen-image-layered.mdx` (+ zh/ja/ko for layered)
+- `tutorials/image/z-image/z-image.mdx` (+ zh/ja/ko)
+- `tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx` (+ zh/ja/ko)
diff --git a/.cursor/skills/tutorial-workflow-standard/audit_workflows.py b/.cursor/skills/tutorial-workflow-standard/audit_workflows.py
new file mode 100644
index 000000000..63a50be56
--- /dev/null
+++ b/.cursor/skills/tutorial-workflow-standard/audit_workflows.py
@@ -0,0 +1,209 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""Audit (and optionally fix) tutorial workflow pages against SPEC.md."""
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import json
+import re
+from pathlib import Path
+
+ROOT = Path(__file__).resolve().parents[3]
+INDEX_PATH = ROOT.parent / "workflow_templates" / "templates" / "index.json"
+
+OUTPUT_MARKERS = [
+ "**Example output**",
+ "**输出示例**",
+ "**出力例**",
+ "**출력 예시**",
+]
+
+WEBP_IN_TEMPLATES = re.compile(
+ r"https://raw\.githubusercontent\.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/[^\s\"')]+-\d+\.webp"
+)
+
+CARD_SHORT = {
+ "en": {"cloud": "Open in Comfy Cloud", "download": "Download JSON workflow"},
+ "zh": {"cloud": "在 Comfy Cloud 中打开", "download": "下载 JSON 工作流"},
+ "ja": {"cloud": "Comfy Cloud で開く", "download": "JSON ワークフローをダウンロード"},
+ "ko": {"cloud": "Comfy Cloud에서 열기", "download": "JSON 워크플로 다운로드"},
+}
+
+EMPTY_CARD = re.compile(
+ r'(?Pcloud|download)"[^>]*>)\s*\n\s*',
+ re.MULTILINE,
+)
+
+TUTORIAL_ROOTS = ("tutorials", "zh/tutorials", "ja/tutorials", "ko/tutorials")
+
+
+def iter_mdx() -> list[Path]:
+ paths: list[Path] = []
+ for root in TUTORIAL_ROOTS:
+ base = ROOT / root
+ if base.exists():
+ paths.extend(sorted(base.rglob("*.mdx")))
+ return paths
+
+
+def locale_for(path: Path) -> str:
+ try:
+ rel = path.relative_to(ROOT)
+ except ValueError:
+ return "en"
+ if rel.parts[0] in CARD_SHORT:
+ return rel.parts[0]
+ return "en"
+
+
+def load_templates() -> dict:
+ if not INDEX_PATH.exists():
+ return {}
+ data = json.loads(INDEX_PATH.read_text(encoding="utf-8"))
+ out: dict = {}
+ for mod in data:
+ for t in mod.get("templates", []):
+ out[t["name"]] = t
+ return out
+
+
+def output_url_for_template(templates: dict, template_name: str) -> str | None:
+ t = templates.get(template_name)
+ if not t:
+ return None
+ for item in t.get("thumbnail") or []:
+ if item.startswith("output/"):
+ return f"https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/{item}"
+ for o in t.get("io", {}).get("outputs", []):
+ f = o.get("file")
+ if f:
+ return f"https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/{f}"
+ return None
+
+
+def find_example_output_blocks(text: str) -> list[tuple[int, int]]:
+ blocks: list[tuple[int, int]] = []
+ for marker in OUTPUT_MARKERS:
+ start = 0
+ while True:
+ idx = text.find(marker, start)
+ if idx == -1:
+ break
+ rest = text[idx + len(marker) :]
+ end_match = re.search(r"\n(?:## |### |\*\*[^\s*])", rest)
+ block_end = idx + len(marker) + (end_match.start() if end_match else len(rest))
+ blocks.append((idx, block_end))
+ start = idx + len(marker)
+ return sorted(set(blocks))
+
+
+def audit_webp(path: Path, templates: dict, fix: bool) -> list[str]:
+ text = path.read_text(encoding="utf-8")
+ issues: list[str] = []
+ original = text
+
+ blocks = find_example_output_blocks(text)
+ for start, end in reversed(blocks):
+ block = text[start:end]
+ if not WEBP_IN_TEMPLATES.search(block):
+ continue
+ rel = path.relative_to(ROOT)
+ issues.append(f"{rel}: webp in Example output section")
+ if not fix:
+ continue
+ webp_match = WEBP_IN_TEMPLATES.search(block)
+ if not webp_match:
+ continue
+ m = re.search(r"templates/([^/\"')]+)-\d+\.webp", webp_match.group(0))
+ template_name = m.group(1) if m else None
+ real_url = output_url_for_template(templates, template_name) if template_name else None
+ if real_url:
+ block = block.replace(webp_match.group(0), real_url)
+ text = text[:start] + block + text[end:]
+ else:
+ text = text[:start] + text[end:]
+ text = re.sub(r"\n{3,}", "\n\n", text)
+
+ if fix:
+ text = WEBP_IN_TEMPLATES.sub(
+ lambda m: "" if "-2.webp" in m.group(0) else m.group(0),
+ text,
+ )
+ text = re.sub(r'\n\s*]*\}}\}}>\s*
\s*\n",
+ "",
+ text,
+ )
+ if text != original:
+ path.write_text(text, encoding="utf-8")
+
+ return issues
+
+
+def audit_empty_cards(path: Path, fix: bool) -> list[str]:
+ text = path.read_text(encoding="utf-8")
+ matches = list(EMPTY_CARD.finditer(text))
+ if not matches:
+ return []
+
+ rel = path.relative_to(ROOT)
+ issues = [f"{rel}: {len(matches)} empty Card(s)"]
+ if not fix:
+ return issues
+
+ locale = locale_for(path)
+ labels = CARD_SHORT[locale]
+ count = 0
+
+ def repl(match: re.Match[str]) -> str:
+ nonlocal count
+ count += 1
+ body = labels[match.group("icon")]
+ return f'{match.group("open")}\n {body}\n '
+
+ updated = EMPTY_CARD.sub(repl, text)
+ if count:
+ path.write_text(updated, encoding="utf-8")
+ return issues
+
+
+def main() -> None:
+ parser = argparse.ArgumentParser(description="Audit tutorial workflow MDX pages.")
+ parser.add_argument("--fix", action="store_true", help="Apply safe auto-fixes")
+ args = parser.parse_args()
+
+ templates = load_templates()
+ if args.fix and not INDEX_PATH.exists():
+ parser.error(
+ f"workflow_templates index not found at {INDEX_PATH}; "
+ "refusing to run --fix (expected a sibling checkout at ../workflow_templates)"
+ )
+
+ webp_issues: list[str] = []
+ card_issues: list[str] = []
+ for path in iter_mdx():
+ webp_issues.extend(audit_webp(path, templates, args.fix))
+ card_issues.extend(audit_empty_cards(path, args.fix))
+
+ print(f"webp misuse: {len(webp_issues)}")
+ for item in webp_issues[:20]:
+ print(f" {item}")
+ if len(webp_issues) > 20:
+ print(f" ... and {len(webp_issues) - 20} more")
+
+ print(f"empty Cards: {len(card_issues)}")
+ for item in card_issues[:20]:
+ print(f" {item}")
+ if len(card_issues) > 20:
+ print(f" ... and {len(card_issues) - 20} more")
+
+ if args.fix:
+ print("fixes applied where possible")
+ elif webp_issues or card_issues:
+ print("run with --fix to apply safe auto-fixes")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+ main()
diff --git a/ja/tutorials/3d/hunyuan3D-2.mdx b/ja/tutorials/3d/hunyuan3D-2.mdx
index 203274de6..b0f877016 100644
--- a/ja/tutorials/3d/hunyuan3D-2.mdx
+++ b/ja/tutorials/3d/hunyuan3D-2.mdx
@@ -2,13 +2,13 @@
title: "ComfyUI Hunyuan3D-2 例"
description: "このガイドでは、ComfyUI で Hunyuan3D-2 を使用して 3D アセットを生成する方法を説明します。"
sidebarTitle: "Hunyuan3D-2"
-translationSourceHash: 61db1e41
+translationSourceHash: 10c6c4b2
translationFrom: tutorials/3d/hunyuan3D-2.mdx
translationBlockHashes:
- "_intro": 0078e687
- "ComfyUI Hunyuan3D-2mv Workflow Example": 1a1a8896
- "Hunyuan3D-2mv-turbo Workflow": afdb6432
- "Hunyuan3D-2 Single View Workflow": 1f454a64
+ "_intro": 2fbea77b
+ "ComfyUI Hunyuan3D-2mv Workflow Example": 81e3ea04
+ "Hunyuan3D-2mv-turbo Workflow": 15679e8b
+ "Hunyuan3D-2 Single View Workflow": 9384e8d2
"Community Resources": d12dc58a
"Hunyuan3D 2.0 Open-Source Model Series": 363ff037
---
@@ -56,9 +56,39 @@ Hunyuan3D-2mv ワークフローでは、マルチビュー画像を使用して
- Run on Comfy Cloud
-
+### HY 3D 2.0 MV (`3d_hunyuan3d_multiview_to_model`)
+
+Hunyuan3D 2.0 MV を使用して、複数のビューから 3D モデルを生成します。
+
+
+
+ このワークフローを Comfy Cloud ですぐに実行
+
+
+ テンプレートライブラリで JSON をダウンロード、または "HY 3D 2.0 MV" を検索
+
+
+
+**入力画像**
+
+以下のファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードします：
+
+
+
+ `LoadImage` ノード 56 · 正面ビュー
+
+
+ `LoadImage` ノード 78 · 左ビュー
+
+
+ `LoadImage` ノード 80 · 背面ビュー
+
+
+ `LoadImage` ノード 87 · 右ビュー
+
+
### 1. ワークフロー
@@ -71,29 +101,28 @@ Hunyuan3D-2mv ワークフローでは、マルチビュー画像を使用して
-
この例では、入力画像はすでに余分な背景を除去するように前処理されています。実際の使用では、[ComfyUI_essentials](https://github.com/cubiq/ComfyUI_essentials) のようなカスタムノードを使用して、余分な背景を自動的に除去できます。
### 2. 手動モデルインストール
-以下のモデルをダウンロードし、対応する ComfyUI フォルダに保存してください
+以下のモデルをダウンロードし、対応する ComfyUI フォルダーに保存してください
-- hunyuan3d-dit-v2-mv: [model.fp16.safetensors](https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-2mv/resolve/main/hunyuan3d-dit-v2-mv/model.fp16.safetensors?download=true) - ダウンロード後、`hunyuan3d-dit-v2-mv.safetensors` にリネームできます
+- hunyuan3d-dit-v2-mv: [model.fp16.safetensors](https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-2mv/blob/main/hunyuan3d-dit-v2-mv/model.fp16.safetensors?download=true) - ダウンロード後、`hunyuan3d-dit-v2-mv.safetensors` に名前を変更できます
```
ComfyUI/
├── models/
│ ├── checkpoints/
-│ │ └── hunyuan3d-dit-v2-mv.safetensors // リネーム後のファイル
+│ │ └── hunyuan3d-dit-v2-mv.safetensors // 名前を変更したファイル
```
### 3. ワークフローの実行手順
-1. Image Only Checkpoint Loader(img2vid model) が、ダウンロードしてリネームした `hunyuan3d-dit-v2-mv.safetensors` モデルを読み込んでいることを確認します
+1. Image Only Checkpoint Loader(img2vid model) が、ダウンロードして名前を変更した `hunyuan3d-dit-v2-mv.safetensors` モデルを読み込んでいることを確認します
2. 各 `Load Image` ノードに対応するビュー画像を読み込みます
3. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してワークフローを実行します
@@ -103,81 +132,130 @@ ComfyUI/
Hunyuan3D-2mv-turbo ワークフローでは、Hunyuan3D-2mv-turbo モデルを使用して 3D モデルを生成します。このモデルは Hunyuan3D-2mv のステップ蒸留バージョンで、より高速な 3D モデル生成を可能にします。このバージョンのワークフローでは、`cfg` を 1.0 に設定し、`flux guidance` ノードを追加して `distilled cfg` 生成を制御します。
-
- Run on Comfy Cloud
-
+### HY 3D 2.0 MV Turbo（`3d_hunyuan3d_multiview_to_model_turbo`）
+
+複数のビューから Hunyuan3D 2.0 MV Turbo を使用して 3D モデルを生成します。
+
+
+
+ Comfy Cloud でこのワークフローを即座に実行
+
+
+ JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "HY 3D 2.0 MV Turbo" を検索
+
+
+
+**入力マテリアル**
+
+以下のファイルを該当する `LoadImage` ノードにアップロードします。
+
+
+
+ `LoadImage` ノード 56 · 正面ビュー
+
+
+ `LoadImage` ノード 82 · 背面ビュー
+
+
+ `LoadImage` ノード 85 · 左ビュー
+
+
+ `LoadImage` ノード 87 · 右ビュー
+
+
### 1. ワークフロー
以下の画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグしてワークフローを読み込んでください。
-
+
以下の画像をダウンロードしてください。これらを入力画像として使用します。
-
-
-
-
+
+
### 2. 手動モデルインストール
-以下のモデルをダウンロードし、対応する ComfyUI フォルダに保存してください
+以下のモデルをダウンロードし、対応する ComfyUI フォルダに保存してください。
-- hunyuan3d-dit-v2-mv-turbo: [model.fp16.safetensors](https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-2mv/resolve/main/hunyuan3d-dit-v2-mv-turbo/model.fp16.safetensors?download=true) - ダウンロード後、`hunyuan3d-dit-v2-mv-turbo.safetensors` にリネームできます
+- hunyuan3d-dit-v2-mv-turbo: [model.fp16.safetensors](https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-2mv/blob/main/hunyuan3d-dit-v2-mv-turbo/model.fp16.safetensors?download=true) - ダウンロード後、`hunyuan3d-dit-v2-mv-turbo.safetensors` に名前を変更できます。
```
ComfyUI/
├── models/
│ ├── checkpoints/
-│ │ └── hunyuan3d-dit-v2-mv-turbo.safetensors // リネーム後のファイル
+│ │ └── hunyuan3d-dit-v2-mv-turbo.safetensors // 名前を変更後のファイル
```
### 3. ワークフローの実行手順
-1. `Image Only Checkpoint Loader(img2vid model)` ノードが、リネームした `hunyuan3d-dit-v2-mv-turbo.safetensors` モデルを読み込んでいることを確認します
-2. 各 `Load Image` ノードに対応するビュー画像を読み込みます
-3. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してワークフローを実行します
+1. `Image Only Checkpoint Loader(img2vid model)` ノードが、名前を変更した `hunyuan3d-dit-v2-mv-turbo.safetensors` モデルを読み込んでいることを確認します。
+2. 各 `Load Image` ノードに対応するビュー画像を読み込みます。
+3. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してワークフローを実行します。
## Hunyuan3D-2 単一ビューワークフロー
Hunyuan3D-2 ワークフローでは、Hunyuan3D-2 モデルを使用して 3D モデルを生成します。このモデルはマルチビューモデルではありません。このワークフローでは、`Hunyuan3Dv2ConditioningMultiView` ノードの代わりに `Hunyuan3Dv2Conditioning` ノードを使用します。
-
- Run on Comfy Cloud
-
+### HY 3D 2.0 (`3d_hunyuan3d_image_to_model`)
+
+Hunyuan3D 2.0 を使用して、単一の画像から 3D モデルを生成します。
+
+
+
+ このワークフローを Comfy Cloud ですぐに実行
+
+
+ JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "HY 3D 2.0" を検索
+
+
+
+**入力素材**
+
+以下のファイルを該当する `LoadImage` ノードにアップロードします。
+
+
+
+ `LoadImage` ノード 56 · `3d_hunyuan3d_image_to_model_input_image.png`
+
+
### 1. ワークフロー
以下の画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグしてワークフローを読み込んでください。
-
+
以下の画像をダウンロードしてください。これを入力画像として使用します。
-
+
### 2. 手動モデルインストール
-以下のモデルをダウンロードし、対応する ComfyUI フォルダに保存してください
+以下のモデルをダウンロードし、対応する ComfyUI フォルダーに保存してください。
-- hunyuan3d-dit-v2-0: [model.fp16.safetensors](https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-2/resolve/main/hunyuan3d-dit-v2-0/model.fp16.safetensors?download=true) - ダウンロード後、`hunyuan3d-dit-v2.safetensors` にリネームできます
+- hunyuan3d-dit-v2-0: [model.fp16.safetensors](https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-2/blob/main/hunyuan3d-dit-v2-0/model.fp16.safetensors?download=true) - ダウンロード後、`hunyuan3d-dit-v2.safetensors` に名前を変更できます。
```
ComfyUI/
├── models/
│ ├── checkpoints/
-│ │ └── hunyuan3d-dit-v2.safetensors // リネーム後のファイル
+│ │ └── hunyuan3d-dit-v2.safetensors // 名前を変更したファイル
```
### 3. ワークフローの実行手順
-1. `Image Only Checkpoint Loader(img2vid model)` ノードが、リネームした `hunyuan3d-dit-v2.safetensors` モデルを読み込んでいることを確認します
-2. `Load Image` ノードに画像を読み込みます
-3. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してワークフローを実行します
+1. `Image Only Checkpoint Loader(img2vid model)` ノードが、名前を変更した `hunyuan3d-dit-v2.safetensors` モデルを読み込んでいることを確認します。
+2. `Load Image` ノードに画像を読み込みます。
+3. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してワークフローを実行します。
## コミュニティリソース
diff --git a/ja/tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-1.mdx b/ja/tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-1.mdx
index a0c3bcfa4..0e2ba876a 100644
--- a/ja/tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-1.mdx
+++ b/ja/tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-1.mdx
@@ -2,50 +2,59 @@
title: "Stable Audio 1.0 ComfyUI ワークフロー例"
description: "Stability AI のオープンソースモデル Stable Audio 1.0 を ComfyUI で使用してテキストから音声を生成する方法を解説します。"
sidebarTitle: "Stable Audio 1.0"
-translationSourceHash: 627114c2
+translationSourceHash: 105be577
translationFrom: tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-1.mdx
+translationBlockHashes:
+ "_intro": ca52fb1b
+ "Workflow": 9f5173c9
+ "Model download": 4c9f3106
---
import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"
- JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで"Stable Audio 1.0"を検索
-
+### Stable Audio 1.0: テキストからオーディオへ (`audio_stable_audio_example`)
+
+テキストプロンプトからStable Audioを使用してオーディオを生成します。
+
+
+
+
Comfy Cloud で開く
+
+ JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで "Stable Audio 1.0: Text to Audio" を検索
+
+
-
-
-**標準の ComfyUI ノード**のみを使用し、カスタムノードは不要です。Stable Audio 1.0 チェックポイントを読み込み、CLIP テキストエンコーダーでプロンプトをエンコードし、KSampler で潜在空間をノイズ除去し、VAE で音声にデコードします。
+このワークフローは**スタンダードなComfyUIノード**を使用しており、カスタムノードは不要です。Stable Audio 1.0チェックポイントをロードし、CLIPテキストエンコーダー（t5-base）でプロンプトをエンコード、Kサンプラーで潜在オーディオをデノイズし、モデルのVAEでオーディオにデコードします。
-**使用方法**：
-1. **モデルを読み込む** — `CheckpointLoaderSimple` ノードで `stable-audio-open-1.0.safetensors` を使用
-2. **プロンプトを書く** — `CLIPTextEncode` ノードに説明を入力（例："heaven church electronic dance music"）
-3. **再生時間を設定** — `EmptyLatentAudio` ノードの長さを調整（デフォルト 47.6 秒）
-4. **実行**（`Ctrl/Cmd + Enter`）をクリックして生成。音声は `ComfyUI/output/audio/` に保存されます
+**使用方法**:
+1. **チェックポイントをロード** — `CheckpointLoaderSimple`ノードで`stable-audio-open-1.0.safetensors`を使用
+2. **プロンプトを入力** — `CLIPTextEncode`ノードに説明を入力（例："heaven church electronic dance music"）
+3. **再生時間を設定** — `EmptyLatentAudio`ノードの長さの値を調整（デフォルト47.6秒）
+4. **実行**（`Ctrl/Cmd + Enter`）をクリックして生成。オーディオは`ComfyUI/output/audio/`に保存されます。
-## モデルダウンロード
+## モデルのダウンロード
-ワークフローを読み込むと、モデルがない場合に ComfyUI がダウンロードリンクを提示します。手動で設定する場合、以下のファイルをダウンロードして適切なフォルダに配置してください。
+ワークフローの読み込み時に、不足しているモデルがある場合、ComfyUI はダウンロードリンクを表示します。手動で設定するには、以下のファイルをダウンロードし、適切なフォルダに配置してください。
### チェックポイント
-
- 2.3GB。models/checkpoints/ に配置
+
+ 2.3GB。models/checkpoints/ に配置してください。
-以下のように配置します：
+チェックポイントは以下の場所に配置します：
```
📂 ComfyUI/
@@ -56,11 +65,11 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"
### テキストエンコーダー
-
- プロンプト処理用テキストエンコーダー。models/text_encoders/ に配置
+
+ プロンプトの条件付け用テキストエンコーダー。models/text_encoders/ に配置してください。
-以下のように配置します：
+テキストエンコーダーは以下の場所に配置します：
```
📂 ComfyUI/
@@ -69,4 +78,4 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"
│ └── t5-base.safetensors
```
-配置後、ComfyUI で **R** キーを押してノード定義をリフレッシュすると、最新のモデルが利用可能になります。
+ファイルを配置した後、ComfyUI で **R** キーを押してノードを更新し、最新のモデルを読み込んでください。
diff --git a/ja/tutorials/basic/inpaint.mdx b/ja/tutorials/basic/inpaint.mdx
index 96dc17058..cd2fc408c 100644
--- a/ja/tutorials/basic/inpaint.mdx
+++ b/ja/tutorials/basic/inpaint.mdx
@@ -34,7 +34,7 @@ AIによる画像生成において、全体としては満足できる画像が
#### 1. モデルのインストール
以下のファイルをダウンロードし、`ComfyUI/models/checkpoints` フォルダに保存してください：
-[512-inpainting-ema.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable_diffusion_2.1_repackaged/resolve/main/512-inpainting-ema.safetensors)
+[512-inpainting-ema.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable_diffusion_2.1_repackaged/blob/main/512-inpainting-ema.safetensors)
#### 2. 局部再描画用の入力画像
@@ -68,7 +68,7 @@ AIによる画像生成において、全体としては満足できる画像が
-一方、[512-inpainting-ema.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable_diffusion_2.1_repackaged/resolve/main/512-inpainting-ema.safetensors) モデルを用いた結果は、より高品質なインペインティング効果と、自然な境界のトランジションが得られます。
+一方、[512-inpainting-ema.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable_diffusion_2.1_repackaged/blob/main/512-inpainting-ema.safetensors) モデルを用いた結果は、より高品質なインペインティング効果と、自然な境界のトランジションが得られます。
これは、当該モデルが**インペインティング専用に設計・最適化**されているためであり、生成領域をより正確に制御でき、結果として優れた再描画品質を実現します。
先ほどご紹介した「画家」というアナロジーを思い出してください。異なるモデルは、それぞれ得意分野や限界を持つ「画家」のような存在です。適切なモデルを選択することで、より理想的な生成結果を得ることが可能になります。
diff --git a/ja/tutorials/basic/multiple-loras.mdx b/ja/tutorials/basic/multiple-loras.mdx
index 7e5e19e89..4029df45e 100644
--- a/ja/tutorials/basic/multiple-loras.mdx
+++ b/ja/tutorials/basic/multiple-loras.mdx
@@ -2,7 +2,7 @@
title: "ComfyUI での複数 LoRA の適用例"
sidebarTitle: "複数の LoRA"
description: "本ガイドでは、ComfyUI で複数の LoRA モデルを同時に適用する方法を紹介します。"
-translationSourceHash: 4726e42f
+translationSourceHash: 47f6f952
translationFrom: tutorials/basic/multiple-loras.mdx
---
@@ -33,7 +33,6 @@ translationFrom: tutorials/basic/multiple-loras.mdx
以下の画像をダウンロードし、**ComfyUI へドラッグ＆ドロップ**してワークフローを読み込んでください：
-
メタデータにワークフローの JSON を含む画像は、ComfyUI へ直接ドラッグ＆ドロップするか、メニューから `Workflows` → `Open (Ctrl+O)` を選択して読み込むことができます。
diff --git a/ja/tutorials/basic/outpaint.mdx b/ja/tutorials/basic/outpaint.mdx
index 741becf54..aaf12c548 100644
--- a/ja/tutorials/basic/outpaint.mdx
+++ b/ja/tutorials/basic/outpaint.mdx
@@ -33,7 +33,7 @@ AI画像生成においては、既存の画像の構図が優れているもの
#### 1. モデルのインストール
以下のモデルファイルをダウンロードし、`ComfyUI/models/checkpoints` ディレクトリに保存してください：
-- [512-inpainting-ema.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable_diffusion_2.1_repackaged/resolve/main/512-inpainting-ema.safetensors)
+- [512-inpainting-ema.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable_diffusion_2.1_repackaged/blob/main/512-inpainting-ema.safetensors)
#### 2. 入力画像
diff --git a/ja/tutorials/controlnet/controlnet.mdx b/ja/tutorials/controlnet/controlnet.mdx
index 351c5b68a..2450efa2e 100644
--- a/ja/tutorials/controlnet/controlnet.mdx
+++ b/ja/tutorials/controlnet/controlnet.mdx
@@ -75,8 +75,8 @@ ControlNet の登場により、追加の条件を導入することで画像生
- [dreamCreationVirtual3DECommerce_v10.safetensors](https://civitai.com/api/download/models/731340?type=Model&format=SafeTensor&size=full&fp=fp16)
-- [vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors](https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/resolve/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors?download=true)
-- [control_v11p_sd15_scribble_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_scribble_fp16.safetensors?download=true)
+- [vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors](https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/blob/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors?download=true)
+- [control_v11p_sd15_scribble_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/blob/main/control_v11p_sd15_scribble_fp16.safetensors?download=true)
```
ComfyUI/
diff --git a/ja/tutorials/controlnet/depth-controlnet.mdx b/ja/tutorials/controlnet/depth-controlnet.mdx
index af7dff1de..95afbd661 100644
--- a/ja/tutorials/controlnet/depth-controlnet.mdx
+++ b/ja/tutorials/controlnet/depth-controlnet.mdx
@@ -53,7 +53,7 @@ Depth ControlNet は、深度マップの情報を理解・活用するために
- [architecturerealmix_v11.safetensors](https://civitai.com/api/download/models/431755?type=Model&format=SafeTensor&size=full&fp=fp16)
-- [control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors?download=true)
+- [control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/blob/main/control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors?download=true)
```
ComfyUI/
diff --git a/ja/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx b/ja/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx
index 483b43c5e..fb71f7e38 100644
--- a/ja/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx
+++ b/ja/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx
@@ -75,7 +75,7 @@ ComfyUI における T2I Adapter の使用方法は、インターフェース
- [interiordesignsuperm_v2.safetensors](https://civitai.com/api/download/models/93152?type=Model&format=SafeTensor&size=full&fp=fp16)
-- [t2iadapter_depth_sd15v2.pth](https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/resolve/main/models/t2iadapter_depth_sd15v2.pth?download=true)
+- [t2iadapter_depth_sd15v2.pth](https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/blob/main/models/t2iadapter_depth_sd15v2.pth?download=true)
```
ComfyUI/
diff --git a/ja/tutorials/controlnet/mixing-controlnets.mdx b/ja/tutorials/controlnet/mixing-controlnets.mdx
index d2b669703..7ec7d332c 100644
--- a/ja/tutorials/controlnet/mixing-controlnets.mdx
+++ b/ja/tutorials/controlnet/mixing-controlnets.mdx
@@ -53,9 +53,9 @@ AI による画像生成において、単一の制御条件では複雑なシ
- [awpainting_v14.safetensors](https://civitai.com/api/download/models/624939?type=Model&format=SafeTensor&size=full&fp=fp16)
-- [control_v11p_sd15_scribble_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_scribble_fp16.safetensors?download=true)
-- [control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors?download=true)
-- [vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors](https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/resolve/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors?download=true)
+- [control_v11p_sd15_scribble_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/blob/main/control_v11p_sd15_scribble_fp16.safetensors?download=true)
+- [control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/blob/main/control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors?download=true)
+- [vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors](https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/blob/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors?download=true)
```
ComfyUI/
diff --git a/ja/tutorials/controlnet/pose-controlnet-2-pass.mdx b/ja/tutorials/controlnet/pose-controlnet-2-pass.mdx
index 9a032927a..63fb05a99 100644
--- a/ja/tutorials/controlnet/pose-controlnet-2-pass.mdx
+++ b/ja/tutorials/controlnet/pose-controlnet-2-pass.mdx
@@ -48,10 +48,10 @@ AI による画像生成において、OpenPose で生成された骨格構造
ネットワーク環境によっては、対応するモデルの自動ダウンロードが失敗する場合があります。その場合は、以下のモデルを手動でダウンロードし、指定されたディレクトリに配置してください：
-- [control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors?download=true)
+- [control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/blob/main/control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors?download=true)
- [majicmixRealistic_v7.safetensors](https://civitai.com/api/download/models/176425?type=Model&format=SafeTensor&size=pruned&fp=fp16)
- [japaneseStyleRealistic_v20.safetensors](https://civitai.com/api/download/models/85426?type=Model&format=SafeTensor&size=pruned&fp=fp16)
-- [vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors](https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/resolve/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors?download=true)
+- [vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors](https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/blob/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors?download=true)
```
ComfyUI/
diff --git a/ja/tutorials/flux/flux-1-kontext-dev.mdx b/ja/tutorials/flux/flux-1-kontext-dev.mdx
index 0c87e5450..8892c26fc 100644
--- a/ja/tutorials/flux/flux-1-kontext-dev.mdx
+++ b/ja/tutorials/flux/flux-1-kontext-dev.mdx
@@ -2,13 +2,13 @@
title: "ComfyUI Flux Kontext Dev ネイティブワークフローの例"
description: "ComfyUI Flux Kontext Dev ネイティブワークフローの例。"
sidebarTitle: "Flux.1 Kontext Dev"
-translationSourceHash: f8c2bc9d
+translationSourceHash: 0d9735ce
translationFrom: tutorials/flux/flux-1-kontext-dev.mdx
translationBlockHashes:
"_intro": 51c48128
- "About FLUX.1 Kontext Dev": 8f5451fd
- "Model Download": 172ad3bc
- "Flux.1 Kontext Dev Workflow": 7e22a0d2
+ "About FLUX.1 Kontext Dev": bb2f00f7
+ "Model Download": e6b40970
+ "Flux.1 Kontext Dev Workflow": 6b98e95d
---
import PromptTechniques from "/snippets/ja/tutorials/flux/prompt-techniques.mdx";
@@ -17,53 +17,53 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
VIDEO
## FLUX.1 Kontext Dev について
-FLUX.1 Kontext は、Black Forest Labs が開発した画期的なマルチモーダル画像編集モデルであり、テキストと画像を同時に入力可能で、画像の文脈を知的に理解し、高精度な編集を実行します。その開発版（Dev）は、120億パラメータを持つオープンソースの拡散トランスフォーマーモデルで、優れた文脈理解能力およびキャラクターの一貫性維持能力を備えています。そのため、複数回にわたる反復編集後でも、人物の特徴や構図レイアウトなどの重要な要素を安定して保持できます。
+FLUX.1 Kontextは、Black Forest Labsの画期的なマルチモーダル画像編集モデルで、テキストと画像の同時入力をサポートし、画像のコンテキストをインテリジェントに理解して精密な編集を行います。その開発バージョンは120億パラメータのオープンソースdiffusion transformerモデルで、優れたコンテキスト理解とキャラクターの一貫性維持を特徴とし、複数回の反復編集を行ってもキャラクターの特徴や構図レイアウトなどの重要な要素が安定して保たれることを保証します。
-FLUX.1 Kontext シリーズ全体と同様のコア機能を提供します：
-- **キャラクターの一貫性**：複数のシーンや環境においても、画像内の参照キャラクターやオブジェクトといった固有の要素を維持します。
-- **局所編集**：画像内の特定要素に対して的確な変更を加え、他の部分には一切影響を与えません。
-- **スタイル参照**：テキストプロンプトに基づき、参照画像の独自スタイルを保持したまま、新しいシーンを生成します。
-- **インタラクティブな速度**：画像生成および編集における遅延が極めて小さいです。
+FLUX.1 Kontextスイートと同じ中核機能を備えています：
+- キャラクターの一貫性：参照キャラクターや画像内のオブジェクトなど、複数のシーンや環境をまたいで画像内の固有の要素を保持します。
+- 編集：他の部分に影響を与えることなく、画像内の特定の要素に的を絞った変更を加えます。
+- スタイル参照：テキストプロンプトに従い、参照画像の固有のスタイルを保ちながら新しいシーンを生成します。
+- インタラクティブな速度：画像生成と編集のレイテンシーが最小限です。
-以前にリリースされた API 版は、最高レベルの忠実度と処理速度を実現していますが、FLUX.1 Kontext [Dev] は完全にローカルマシン上で動作するため、実験を希望する開発者、研究者、上級ユーザーにとって比類ない柔軟性を提供します。
+以前リリースされたAPIバージョンが最高の忠実度と速度を提供する一方、FLUX.1 Kontext [Dev]は完全にローカルマシン上で動作し、実験を望む開発者、研究者、上級ユーザーに比類のない柔軟性を提供します。
### バージョン情報
-- **[FLUX.1 Kontext [pro]** — 商用版。高速な反復編集に特化
-- **FLUX.1 Kontext [max]** — 実験版。プロンプトへの適合性がさらに強化されています
-- **FLUX.1 Kontext [dev]** — オープンソース版（本チュートリアルで使用）。12B（120億）パラメータ。主に研究用途向け
+- **[FLUX.1 Kontext [pro]**：商用バージョン。高速な反復編集に重点
+- **FLUX.1 Kontext [max]**：より強力なプロンプト遵守性を持つ実験バージョン
+- **FLUX.1 Kontext [dev]**：オープンソースバージョン（このチュートリアルで使用）。12Bパラメータ、主に研究用
-現在、ComfyUI では上記すべてのバージョンが利用可能です。[Pro および Max 版](/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext) は API ノード経由で呼び出せますが、Dev 版（オープンソース版）については、本ガイドの手順をご参照ください。
+現在ComfyUIでは、これらすべてのバージョンを使用できます。[Pro版とMax版](/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext)はパートナーノードを通じて呼び出すことができ、Devオープンソース版についてはこのガイドの手順を参照してください。
-オリジナルの重み（weights）を使用したい場合は、Black Forest Labs の関連リポジトリからオリジナルモデルの重みを取得・利用できます。
+オリジナルのウェイトを使用したい場合は、Black Forest Labsの関連リポジトリからオリジナルのモデルウェイトを入手して使用できます。
**VAE**
- [ae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Lumina_Image_2.0_Repackaged/blob/main/split_files/vae/ae.safetensors)
-**Text Encoder（テキストエンコーダー）**
+**Text Encoder**
- [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/clip_l.safetensors)
-- [t5xxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp16.safetensors) または [t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors)
+- [t5xxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp16.safetensors) または [t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors)
-モデルの保存先
+モデルの保存場所
```
📂 ComfyUI/
@@ -71,40 +71,64 @@ FLUX.1 Kontext シリーズ全体と同様のコア機能を提供します：
│ ├── 📂 diffusion_models/
│ │ └── flux1-dev-kontext_fp8_scaled.safetensors
│ ├── 📂 vae/
-│ │ └── ae.safetensors
+│ │ └── ae.safetensor
│ └── 📂 text_encoders/
│ ├── clip_l.safetensors
-│ └── t5xxl_fp16.safetensors または t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
+│ └── t5xxl_fp16.safetensors or t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
```
## Flux.1 Kontext Dev ワークフロー
-
- Comfy Cloud で実行
-
+### Flux Kontext Dev 画像編集 (`flux_kontext_dev_basic`)
-このワークフローでは、編集対象の画像を読み込むために `Load Image(from output)` ノードを採用しており、編集後の画像を容易に取得・再利用できるため、複数回の反復編集がよりスムーズに行えます。
+キャラクターの一貫性を保ち、他の部分に影響を与えずに特定の部分を編集し、元のスタイルを維持するスマートな画像編集です。
-### 1. ワークフローおよび入力画像のダウンロード
+
+
+ Comfy Cloudで開く
+
+
+ JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで"Flux Kontext Dev"を検索
+
+
-
+**入力素材**
-**入力画像**
+このファイルを対応する`LoadImage`ノードにアップロードしてください：
-
+
+
+ `LoadImage`ノード 190 · `flux_kontext_dev_basic_input_image.jpg`
+
+
-### 2. ワークフローをステップごとに実行
+
+
+
+
+
+
+
+ Comfy Cloud でこのワークフローを実行
+
+
+ ワークフローのJSONをダウンロードし、ComfyUIにドラッグ＆ドロップしてください
+
+
-以下の画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップして、対応するワークフローを読み込みます。
+**入力素材**
-
+対応する `LoadImage` ノードにこのファイルをアップロード：
-
- JSON ワークフローをダウンロード
-
+
+
+ `LoadImage` node 47 · `flux1_dev_uso_reference_image_gen_input_image.png`
+
+
-
- Comfy Cloud で実行
-
+
+
+
+
+
+
- JSON ワークフローをダウンロード
-
+
- Comfy Cloud で実行
-
+
+
+ Comfy Cloud でこのワークフローを実行
+
+
+ JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで「Flux.1 Krea Dev」を検索
+
+
-#### 2. 手動によるモデルのインストール
+**出力例**
-以下のモデルファイルをダウンロードしてください：
+
-**Diffusion モデル**
-以下のいずれか 1 つのバージョンを選択してください：
+#### 1. ワークフローファイル
+
+#### 2. 手動でのモデルインストール
+
+以下のモデルファイルをダウンロードしてください。
+**拡散モデル**
- [flux1-krea-dev_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/FLUX.1-Krea-dev_ComfyUI/blob/main/split_files/diffusion_models/flux1-krea-dev_fp8_scaled.safetensors)
-より高品質な出力を求め、かつ十分な VRAM をお持ちの場合、オリジナルの重みファイルも試すことができます：
+より高品質を追求し、十分な VRAM がある場合は、オリジナルのモデル重みも試せます。
-- [flux1-krea-dev.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev/resolve/main/flux1-krea-dev.safetensors)
+- [flux1-krea-dev.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev/blob/main/flux1-krea-dev.safetensors)
-`flux1-dev.safetensors` ファイルは、ブラウザからダウンロードする前に、[black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev/) の利用規約に同意する必要があります。
+`flux1-dev.safetensors` ファイルをブラウザからダウンロードするには、[black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev/) の利用規約に同意する必要があります。
-以前に Flux 関連のワークフローをご利用済みの場合、以下のモデルは既に存在するため、再ダウンロードの必要はありません。
+以前に Flux 関連のワークフローを使用したことがある場合、以下のモデルは共通しており、再度ダウンロードする必要はありません。
-**テキストエンコーダー**
-- [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/clip_l.safetensors?download=true)
-- [t5xxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp16.safetensors?download=true) — VRAM が 32GB を超える環境で推奨
-- [t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors) — 低 VRAM 環境向け
+**テキストエンコーダー**
+- [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/clip_l.safetensors?download=true)
+- [t5xxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp16.safetensors?download=true) VRAM が 32GB を超える場合に推奨
+- [t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors) 低 VRAM 向け
-**VAE**
-- [ae.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/resolve/main/ae.safetensors?download=true)
+**VAE**
+- [ae.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/blob/main/ae.safetensors?download=true)
-ファイルの保存先：
+ファイルの保存先:
```
ComfyUI/
├── models/
@@ -77,23 +83,24 @@ ComfyUI/
│ │ └── t5xxl_fp16.safetensors または t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors
│ ├── vae/
│ │ └── ae.safetensors
+
```
-#### 3. ワークフローが正しく動作することを確認する手順
+#### 3. ワークフローが正しく動作することを確認するための段階的な検証
-低 VRAM 環境では、このモデルがスムーズに動作しない可能性があります。FP8 や GGUF 形式のバージョンがコミュニティから提供されるのをお待ちください。
+ 低 VRAM のユーザーの場合、このモデルはお使いのデバイスではスムーズに動作しない可能性があります。コミュニティが FP8 または GGUF バージョンを提供するまでお待ちください。
-以下の画像を参考に、すべてのモデルファイルが正しく読み込まれていることをご確認ください。
+以下の画像を参考に、すべてのモデルファイルが正しく読み込まれていることを確認してください。
-1. `Load Diffusion Model` ノードに `flux1-krea-dev_fp8_scaled.safetensors` または `flux1-krea-dev.safetensors` のいずれかが読み込まれていることを確認してください。
- - 低 VRAM 環境には `flux1-krea-dev_fp8_scaled.safetensors` の使用を推奨します。
- - `flux1-krea-dev.safetensors` はオリジナルの重みであり、24GB などの十分な VRAM をお持ちの場合は、より高品質な結果を得るためにご利用いただけます。
-2. `DualCLIPLoader` ノードに以下のモデルが読み込まれていることを確認してください：
- - `clip_name1`: `t5xxl_fp16.safetensors` または `t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors`
- - `clip_name2`: `clip_l.safetensors`
-3. `Load VAE` ノードに `ae.safetensors` が読み込まれていることを確認してください。
-4. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl`（macOS の場合は `Cmd`）＋`Enter` を押して、ワークフローを実行してください。
\ No newline at end of file
+1. `Load Diffusion Model` ノードに `flux1-krea-dev_fp8_scaled.safetensors` または `flux1-krea-dev.safetensors` が読み込まれていることを確認します
+ - `flux1-krea-dev_fp8_scaled.safetensors` は低 VRAM ユーザーに推奨されます
+ - `flux1-krea-dev.safetensors` はオリジナルの重みです。24GB など十分な VRAM がある場合は、より高品質を得るために使用できます
+2. `DualCLIPLoader` ノードに以下のモデルが読み込まれていることを確認します:
+ - clip_name1: t5xxl_fp16.safetensors または t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors
+ - clip_name2: clip_l.safetensors
+3. `Load VAE` ノードに `ae.safetensors` が読み込まれていることを確認します
+4. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してワークフローを実行します
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx b/ja/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx
index 7b1f7a47c..c893f91d1 100644
--- a/ja/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx
@@ -2,7 +2,7 @@
title: "Cosmos Predict2 テキストから画像へ（Text-to-Image）の ComfyUI 公式サンプル"
description: "本ガイドでは、ComfyUI で Cosmos-Predict2 のテキストから画像へ（Text-to-Image）ワークフローを完了する方法を説明します"
sidebarTitle: "Cosmos-Predict2"
-translationSourceHash: 01df14e7
+translationSourceHash: 1b6ba1f2
translationFrom: tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx
---
@@ -11,7 +11,7 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
Cosmos-Predict2 は、NVIDIA が開発した次世代の物理世界向け基礎モデルであり、物理AIシナリオにおける高品質な視覚生成および予測タスクに特化して設計されています。
このモデルは、卓越した物理的正確性、環境との相互作用能力、および細部の再現性能を備えており、複雑な物理現象や動的なシーンをリアルにシミュレートすることが可能です。
-Cosmos-Predict2 は、テキストから画像へ（Text-to-Image）や動画から3Dワールドへ（Video-to-World）など、さまざまな生成手法をサポートしており、産業用シミュレーション、自動運転、都市計画、科学研究などの分野で広く活用されています。
+Cosmos-Predict2 は、テキストから画像へ（Text-to-Image）や動画から世界へ（Video-to-World）など、さまざまな生成手法をサポートしており、産業用シミュレーション、自動運転、都市計画、科学研究などの分野で広く活用されています。
GitHub: [Cosmos-predict2](https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-predict2)
Hugging Face: [Cosmos-Predict2](https://huggingface.co/collections/nvidia/cosmos-predict2-68028efc052239369a0f2959)
@@ -36,25 +36,23 @@ Hugging Face: [Cosmos-Predict2](https://huggingface.co/collections/nvidia/cosmos
-
### 2. 手動によるモデルインストール
モデルの自動ダウンロードが失敗した場合、以下の手順で手動でダウンロードできます。
**Diffusion モデル**
-- [cosmos_predict2_2B_t2i.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Cosmos_Predict2_repackaged/resolve/main/cosmos_predict2_2B_t2i.safetensors)
+- [cosmos_predict2_2B_t2i.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Cosmos_Predict2_repackaged/blob/main/cosmos_predict2_2B_t2i.safetensors)
その他の重みファイルについては、[Cosmos_Predict2_repackaged](https://huggingface.co/Comfy-Org/Cosmos_Predict2_repackaged) からダウンロードしてください。
**テキストエンコーダー**
-[oldt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/cosmos_1.0_text_encoder_and_VAE_ComfyUI/resolve/main/text_encoders/oldt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors)
+[oldt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/cosmos_1.0_text_encoder_and_VAE_ComfyUI/blob/main/text_encoders/oldt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors)
**VAE**
-[wan_2.1_vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors)
-
+[wan_2.1_vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors)
ファイルの保存場所
```
diff --git a/ja/tutorials/image/ideogram/ideogram-v4.mdx b/ja/tutorials/image/ideogram/ideogram-v4.mdx
index 590a12592..6f1ec8e69 100644
--- a/ja/tutorials/image/ideogram/ideogram-v4.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/ideogram/ideogram-v4.mdx
@@ -2,11 +2,11 @@
title: "ComfyUI Ideogram 4.0 オープンソースモデルチュートリアル"
description: "ComfyUI で Ideogram 4.0 オープンソースモデルを使用する方法"
sidebarTitle: "Ideogram 4.0"
-translationSourceHash: de26d2f5
+translationSourceHash: c52eb1a1
translationFrom: tutorials/image/ideogram/ideogram-v4.mdx
translationBlockHashes:
"_intro": e87a6658
- "Ideogram 4.0 Text-to-Image Workflow": 191bc145
+ "Ideogram 4.0 Text-to-Image Workflow": 0a590bd6
"Live Conversation with Ideogram & ComfyOrg": 9f3809e0
---
@@ -18,52 +18,58 @@ Ideogram 4.0 は、Ideogram がオープンソースモデルとして公開し
## Ideogram 4.0 テキストから画像へのワークフロー
-
+### Ideogram v4：テキストから画像へ（`image_ideogram4_t2i`）
+
+テキストプロンプトまたは構造化JSONの説明を入力します。Ideogram 4.0を使用して、レイアウト、色、スタイルを正確に制御しながら画像を生成します。
+
+
+
Comfy Cloud で開く
-
-
- JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで"Ideogram v4: Text to Image"を検索
+
+ JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Ideogram v4：テキストから画像へ」を検索
+
+
+**出力例**
-*Ideogram 4.0 オープンソースモデルの出力例*
-### プロンプト形式
+### プロンプトの形式
-オープンソースワークフローは2つのプロンプトモードをサポート：
+このオープンソースワークフローは、2つのプロンプトモードをサポートしています。
-1. **自然言語** — 素早く簡単、シンプルなアイデアに最適
-2. **構造化 JSON** — レイアウト、色、スタイルを精密に制御
+1. **自然言語** — 迅速かつ簡単で、シンプルなアイデアに最適
+2. **構造化JSON** — レイアウト、色、スタイルを正確に制御するため
-ワークフローにはプロンプト構築テンプレートが含まれており、任意の LLM と組み合わせて JSON プロンプトを生成できます。
+このワークフローには、任意のLLMを使用して一致するJSONプロンプトを生成できるプロンプト構築テンプレートが含まれています。
-ワークフロー内のノートより：
-> このモデルは構造化 JSON キャプションでトレーニングされています（シーン要約、スタイルブロック、背景、およびオプションでバウンディングボックスと16進数カラーパレットを含むオブジェクトごとの説明）。公式推論はこのスキーマに対してプロンプトを検証します。
+ワークフロー内の注釈には次のように説明されています：
+> モデルは構造化JSONキャプション（シーンの概要、スタイルブロック、背景、および境界ボックスと16進数のカラーパレットを含むオプションのオブジェクトごとの説明）でトレーニングされています。公式の推論では、そのスキーマに対してプロンプトを検証します。
### Ideogram 4.0 モデルのダウンロード
-Hugging Face の [Comfy-Org/Ideogram-4](https://huggingface.co/Comfy-Org/Ideogram-4) ですべての再パッケージ化されたモデルファイルを見つけることができます。
+再パッケージ化されたすべてのモデルファイルは、Hugging Faceの[Comfy-Org/Ideogram-4](https://huggingface.co/Comfy-Org/Ideogram-4)にあります。
-
- Ideogram 4.0 拡散モデル（~13.8 GB）。models/diffusion_models/ に配置
+
+
+ Ideogram 4.0 の拡散モデル（約13.8 GB）。models/diffusion_models/ に配置します。
-
-
- Ideogram 4.0 条件なし拡散モデル（~13.8 GB）。models/diffusion_models/ に配置
+
+ Ideogram 4.0 の無条件拡散モデル（約13.8 GB）。models/diffusion_models/ に配置します。
-
-
- Ideogram 4.0 テキストエンコーダー（~8 GB）。models/text_encoders/ に配置
+
+ Ideogram 4.0 のテキストエンコーダ（約8 GB）。models/text_encoders/ に配置します。
-
-
- Ideogram 4.0 テキストエンコーダー（~2 GB）。models/text_encoders/ に配置
+
+ Ideogram 4.0 のテキストエンコーダ（約2 GB）。models/text_encoders/ に配置します。
-
-
- Ideogram 4.0 VAE（~335 MB）。models/vae/ に配置
+
+ Ideogram 4.0 のVAE（約335 MB）。models/vae/ に配置します。
+
**モデルの保存場所**
@@ -81,34 +87,34 @@ Hugging Face の [Comfy-Org/Ideogram-4](https://huggingface.co/Comfy-Org/Ideogra
```
-
- このワークフローは Subgraph ノードを使用しています。Subgraph ドキュメントでカスタマイズ方法を確認してください。
+
+ このワークフローは、モジュール処理にサブグラフノードを使用しています。サブグラフのドキュメントを参照して、カスタマイズと拡張方法を学んでください。
### ワークフローの手順
-1. モデルをダウンロードし、正しいディレクトリに配置（上表参照）
-2. ワークフローファイルをダウンロードして ComfyUI にドラッグ
-3. Ideogram4 サブグラフノードにプロンプトを入力（自然言語または構造化 JSON）
-4. （オプション）`ResolutionSelector` ノードで解像度を調整
-5. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` で画像を生成
-6. `Save Image` ノードで結果を確認 — 出力ファイルは `ComfyUI/output/` に保存
+1. モデルをダウンロードし、正しいディレクトリに配置します（上記の表を参照）
+2. ワークフローファイルをダウンロードし、ComfyUI にドラッグします
+3. Ideogram4 サブグラフノードにプロンプト（自然言語または構造化JSON）を入力します
+4. （オプション）`ResolutionSelector` ノードを使用して解像度を調整します
+5. `Run` をクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用して画像を生成します
+6. `Save Image` ノードで結果を表示します。出力ファイルは `ComfyUI/output/` に保存されます
-### 安全フィルターに関する注意
+### セーフティフィルタに関する注意
-「Image blocked by safety filter」と表示された場合、それは Ideogram 4.0 の組み込み安全フィルターです。JSON 以外（プレーンテキスト）のプロンプトは誤検出率が高くなります。構造化 JSON プロンプトを使用すると、プロンプトがブロックされる可能性が低減します。
+「イメージがセーフティフィルタによってブロックされました」というメッセージが表示された場合、これはIdeogram 4.0の組み込みセーフティフィルタです。JSON以外（プレーンテキスト）のプロンプトは偽陽性率が高くなります。構造化JSONプロンプトを使用すると、プロンプトがブロックされる可能性が低くなります。
-詳細については、[Ideogram 4 の公式プロンプトガイド](https://github.com/ideogram-oss/ideogram4/blob/main/docs/prompting.md#safety-filter)をご覧ください。
+詳細については、[Ideogram 4の公式プロンプトガイド](https://github.com/ideogram-oss/ideogram4/blob/main/docs/prompting.md#safety-filter)を参照してください。
-## Ideogram & ComfyOrg 創業者対談
+## Ideogram & ComfyOrg によるライブ対談
-Mohammad Norouzi（Ideogram CEO）と Yoland Yan（ComfyOrg CEO）をゲストに迎えた特別なライブ対談。司会は Purz と Rob。
+Mohammad Norouzi（Ideogram CEO）と Yoland Yan（ComfyOrg CEO）による特別ライブ対談。ホストは Purz & Rob です。
VIDEO
diff --git a/ja/tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx b/ja/tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx
index ddb7c1e63..dc6af9ae8 100644
--- a/ja/tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx
+++ b/ja/tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx
@@ -2,57 +2,68 @@
title: "ComfyUI NewBie-image-Exp0.1 ワークフロー例"
description: "NewBie-image-Exp0.1 は、Next-DiT アーキテクチャを基盤とする 35 億パラメータのアニメスタイル文生成画像（text-to-image）モデルであり、XML 構造化プロンプトに対応し、高品質なアニメ画像生成に最適化されています。"
sidebarTitle: "NewBie-image-Exp0.1"
-translationSourceHash: f56facc0
+translationSourceHash: 9c4d819b
translationFrom: tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx
translationBlockHashes:
"_intro": 7f6f1284
- "NewBie-image text-to-image workflow": af50f161
- "Model links": cd75bb7e
+ "NewBie-image text-to-image workflow": 8828eb35
+ "Model links": 9660896d
"Prompt format": 5b819c6c
---
import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx'
-**NewBie-image-Exp0.1** は、NewBieAI Lab が開発した 35 億パラメータの DiT（Diffusion Transformer）モデルで、アニメスタイルの文生成画像タスク専用に設計されています。Next-DiT アーキテクチャを採用しており、非常に詳細で視覚的に印象的なアニメ画像を生成できます。
+**NewBie-image-Exp0.1**は、NewBieAI Labが開発したアニメスタイルのテキストから画像への生成に特化した35億パラメータのDiTモデルです。Next-DiTアーキテクチャを基盤としており、驚くほど詳細で視覚的に印象的なアニメ画像を生成します。
**主な特徴**：
-- **35 億パラメータモデル**：高品質なアニメ画像生成に十分な性能を備えながらも効率的なモデルサイズ
-- **Next-DiT アーキテクチャ**：Lumina アーキテクチャの研究に基づき、新たに設計された NewBie 固有のアーキテクチャを採用
-- **二重テキストエンコーダー**：メインエンコーダーとして Gemma3-4B-it を使用し、Jina CLIP v2 を補助エンコーダーとして活用することで、プロンプトの理解精度を向上
-- **FLUX VAE**：FLUX.1-dev の 16 チャネル VAE を採用し、より豊かな色表現と精細なテクスチャディテールを実現
-- **XML 構造化プロンプト**：注意機構の正確なバインディングおよび属性の分離（disentanglement）を可能にする XML 形式をサポート
+- **35億パラメータモデル**：高品質なアニメ生成のための効率的かつ強力なモデルサイズ
+- **Next-DiTアーキテクチャ**：Luminaアーキテクチャの研究に基づき、新たに設計されたNewBieアーキテクチャを採用
+- **デュアルテキストエンコーダー**：Gemma3-4B-itをメインエンコーダーとして使用し、Jina CLIP v2でプロンプト理解を向上
+- **FLUX VAE**：FLUX.1-devの16チャンネルVAEを採用し、より豊かな色彩と細かいテクスチャディテールを実現
+- **XML構造化プロンプト**：より良いアテンションバインディングと属性の分離のためにXML形式をサポート
**関連リンク**：
- [GitHub](https://github.com/NewBieAI-Lab/NewBie-image-Exp0.1)
- [Hugging Face](https://huggingface.co/NewBie-AI/NewBie-image-Exp0.1)
- [はじめにガイド](https://ai.feishu.cn/wiki/NZl9wm7V1iuNzmkRKCUcb1USnsh)
-## NewBie-image 文生成画像ワークフロー
+## NewBie-image テキストから画像へのワークフロー
-
- JSON ワークフローファイルをダウンロード
-
+### NewBie Exp0.1: アニメ生成 (`image_newbieimage_exp0_1-t2i`)
-
- ComfyUI Cloud で実行
-
+NewBie Exp0.1のNext-DiTアーキテクチャで、詳細なアニメスタイルの画像を生成します。XML構造化プロンプトに対応し、複数キャラクターのシーンや属性バインディングを改善します。
+
+
+
+ Comfy Cloudで開く
+
+
+ JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで"NewBie-image"を検索
+
+
+
+**出力例**
+
+
`、``）を定義し、`` で閉じられます。タグ内の内容は標準の Danbooru タグです。この構造により、複数キャラクターを含むシーンにおいて、属性の正確なバインディングを実現できます。
+NewBie-imageは、キャラクター生成に最適化されたアニメ画像生成モデルです。学習にはXML構造化プロンプトを使用しており、各`<>`タグがカテゴリ（``や``など）を定義し、``で閉じます。タグの内部は標準的なDanbooruタグです。この構造により、より良い属性バインディングで複数キャラクターのシーンを精密に制御できます。
-完全なプロンプト作成ガイドについては、[公式ドキュメント](https://ai.feishu.cn/wiki/NZl9wm7V1iuNzmkRKCUcb1USnsh)をご参照ください。
+完全なプロンプト作成ガイドについては、[公式ドキュメント](https://ai.feishu.cn/wiki/NZl9wm7V1iuNzmkRKCUcb1USnsh)を参照してください。
-NewBie-image-Exp0.1 は以下の 3 種類のプロンプト形式をサポートします：
-- **自然言語**：標準的なテキストによる記述
-- **タグ形式**：Danbooru スタイルのタグ
-- **XML 構造化形式**：複数キャラクターを含むシーンに推奨
+NewBie-image-Exp0.1は3つのプロンプト形式をサポートしています：
+- **自然言語**：標準的なテキストによる説明
+- **タグ**：Danbooruスタイルのタグ
+- **XML構造化形式**：複数キャラクターのシーンに推奨
-### XML 構造化プロンプト
+### XML構造化プロンプト
-複数キャラクターを含むシーンでは、XML 構造化プロンプトを用いることで、より正確な画像生成結果が得られ、注意機構のバインディングや属性の分離（disentanglement）が向上します。
+複数キャラクターのシーンでは、XML構造化プロンプトを使用することで、より良いアテンションバインディングと属性の分離により、より正確な画像生成結果が得られるのが一般的です。
```xml
@@ -115,21 +126,21 @@ NewBie-image-Exp0.1 は以下の 3 種類のプロンプト形式をサポート
```
-### XML タグ一覧
+### XMLタグリファレンス
| タグ | 説明 |
|-----|-------------|
-| `` | キャラクター名または識別子 |
-| `` | キャラクターの性別（例：`1girl`、`1boy` など） |
-| `` | 外見的特徴（髪型、目の色、体型など） |
-| `` | 服装およびアクセサリー |
-| `` | 顔の表情 |
-| `` | 姿勢および動作 |
-| `` | 画像内における位置 |
+| `` | キャラクター名/識別子 |
+| `` | キャラクターの性別（1girl、1boyなど） |
+| `` | 身体的特徴（髪、目、体型） |
+| `` | 衣装とアクセサリー |
+| `` | 表情 |
+| `` | ポーズとアクション |
+| `` | 画像内の位置 |
| `` | キャラクターの人数 |
| ` 
+
+### Workflow preview images (`templates/*-N.webp`)
+
+- Files like `{template_name}-1.webp`, `-2.webp`, etc. under `templates/` are **workflow preview thumbnails only**.
+- Use them **only** in the preview `
+
+ 
+
+
+
+
+
+
+
-
-以下のファイルをダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップすることで、対応するワークフローを読み込めます。
+
+
+
+
+
+
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-
- 
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