ComfyUI 올인원 생성 UI 패키지 — Z-Image ONE STUDIO, Flux.2 Klein ONE STUDIO, Qwen Image Edit 2511 ONE STUDIO, Krea 2 ONE STUDIO, SDXL ONE STUDIO, Minimax H3 ONE STUDIO, Anima ONE STUDIO, MusicMaker ONE STUDIO 여덟 가지 노드를 단일 패키지로 제공합니다.
ComfyUI all-in-one generation UI package — Z-Image ONE STUDIO, Flux.2 Klein ONE STUDIO, Qwen Image Edit 2511 ONE STUDIO, Krea 2 ONE STUDIO, SDXL ONE STUDIO, Minimax H3 ONE STUDIO, Anima ONE STUDIO, MusicMaker ONE STUDIO — eight nodes in a single package.

워크플로우 배선 없이 노드 하나에서 T2I · I2I · Inpaint · Outpaint · ControlNet · Edit · Faceswap · ANGLE · Upscale(SeedVR2) 등 다양한 모드를 전환합니다. switch between modes in a single node without workflow wiring T2I · I2I · Inpaint · Outpaint · ControlNet · Edit · Faceswap · ANGLE · Upscale(SeedVR2) etc. switch between various modes.

🆕 Anima ONE STUDIO가 새롭게 추가되었습니다. ComfyUI 네이티브 애니메이션풍 이미지 모델 Anima를 위한 노드로, T2I · Inpainting · Any Control to Image · Depth Control to Image 4가지 모드와 Turbo LoRA 토글, 브러시로 직접 칠하는 인라인 마스크 에디터(반전 포함)를 제공합니다.

🆕 Anima ONE STUDIO has been added. A node for ComfyUI's native anime-style image model Anima, with T2I · Inpainting · Any Control to Image · Depth Control to Image modes, a Turbo LoRA toggle, and an inline brush-paint mask editor (with invert).

미니맥스 H3 노드가 새롭게 추가 되었습니다. FL2VA / REF2VA / Turbo Lora / Cache와 멀티 프롬포트로 동시에 여러개의 클립을 생성하거나 이전 클립의 라스트 프레임을 다음 클립의 퍼스트 프레임으로 받아서 연속적인 영상을 만들수 있습니다. 여러개 클립의 생성시 최종 클립이 완료되면 모든 영상을 스티치하여 하나의 영상으로 생성도 가능합니다.

The MiniMax H3 node has been added. Using FL2VA, REF2VA, Turbo Lora, and Cache, along with multi-port functionality, you can create multiple clips simultaneously or use the last frame of the previous clip as the first frame of the next clip to generate a continuous video. When creating multiple clips, once the final clip is complete, you can stitch all the clips together to create a single video.

🆕 MusicMaker ONE STUDIO가 새롭게 추가되었습니다. 노드 하나에서 두 엔진 — Ace-Step 1.5(48 kHz, 3-스테이지 순차 샘플링, 기본값)과 MiniMax Music 3 — 으로 노래·연주곡을 생성합니다. SUNO식 2-패널 레이아웃(스타일·가사·보컬·BPM/키/박자 / 인라인 플레이어가 붙은 플레이리스트), H3식 대기 큐(카드별 취소), 태그드-MP3 다운로드, Krea2 앨범 커버, 캡션·가사 LLM(로컬 GGUF / OpenRouter / ComfyUI TextGenerate). 노래/연주곡 토글, 저장 폴더 지정.

🆕 MusicMaker ONE STUDIO has been added. One node, two engines — Ace-Step 1.5 (48 kHz, 3-stage progressive sampling, default) and MiniMax Music 3 — for songs and instrumentals. SUNO-style two-pane layout (style · lyrics · vocals · BPM/key/time-sig, and a playlist with an inline player), an H3-style generation queue (per-card cancel), tagged-MP3 download, Krea2 album covers, and a caption + lyrics LLM (Local GGUF / OpenRouter / ComfyUI TextGenerate). Song/Instrumental toggle, configurable save folder.

🆕 이미지 노드 · MiniMax H3의 LLM에 OpenRouter 백엔드가 추가되었습니다. Enhance / Image → Prompt 패널(Krea2 · Z-Image · Flux.2 Klein · Qwen 2511 · SDXL)과 MiniMax H3의 Image → Brief에서 로컬 GGUF 대신 OpenRouter 클라우드 모델을 선택할 수 있습니다. 키는 노드의 .env 하나에 저장되어 세 계열이 공유하며 Settings에서 마스킹 표시됩니다.

🆕 OpenRouter LLM backend for the image nodes and MiniMax H3. The Enhance / Image → Prompt panel (Krea2 · Z-Image · Flux.2 Klein · Qwen 2511 · SDXL) and MiniMax H3's Image → Brief can now use an OpenRouter cloud model instead of a local GGUF. One key in the node's .env, shared by all three, shown masked in Settings.

🆕 갤러리 눈가리기. 모든 노드 갤러리(+ MusicMaker 플레이리스트)의 각 썸네일에 👁 토글이 생겨 가릴 수 있고, 가린 목록은 서버에 한 곳으로 저장되어 노드와 AI ONE STUDIO 웹앱이 동기화됩니다.

🆕 Per-thumbnail blur (눈가리기). Every node gallery (and the MusicMaker playlist) gets a 👁 toggle on each thumbnail; the hidden list is stored server-side in one place and stays in sync between the nodes and the AI ONE STUDIO web app.

🧪 SDXL ONE STUDIO는 현재 테스트 버전입니다. 기능은 동작하지만 일부 옵션이 변경될 수 있습니다.
🧪 SDXL ONE STUDIO is currently a test/beta version. Core features are functional but some options may change.

⚠️ 생성 방식: 모든 노드의 생성은 ComfyUI 상단 RUN이 아닌 노드 내부의 ▶ Generate 버튼으로 실행합니다. RUN 실행 시 마지막으로 생성된 이미지가 OUTPUT image 슬롯으로 출력됩니다. ⚠️ Generation Method: generation for all nodes is executed using at the top of ComfyUI RUNinstead of, use the button inside the node ▶ Generate button. When RUN is executed, the most recently generated image is output through the OUTPUT image slot..

ComfyUI-Manager로 이 패키지를 설치하면 Python 패키지는 자동으로 설치되지만, 이 노드가 의존하는 다른 커스텀 노드 팩은 자동으로 설치되지 않습니다. (Manager의 nightly/git 설치 경로에는 노드 팩을 자동 설치하는 기능이 없습니다.) 설치 직후 아래 스크립트를 한 번 실행한 뒤 ComfyUI를 재시작하세요. 실행하지 않으면 노드는 뜨지만 Face Redraw · Faceswap · ControlNet · RE-BG · Upscale · MiniMax H3 Reference 등 여러 모드가 로드에 실패합니다. 어떤 팩이 빠졌는지는 ComfyUI 시작 시 콘솔에 배너로 표시됩니다.

Windows: 패키지 폴더의 install_requirements.bat 더블클릭 Mac / Linux: bash install_requirements.sh

자세한 목록은 필수 커스텀 노드 섹션 참고.

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When you install this package via ComfyUI-Manager, the Python packages install automatically but the other custom-node packs this node depends on do NOT (Manager's nightly/git install path has no mechanism for auto-installing node packs). Run the script below once right after install, then restart ComfyUI. Without it the node loads but several modes fail — Face Redraw, Faceswap, ControlNet, RE-BG, Upscale, MiniMax H3 Reference. The ComfyUI console prints a banner at startup listing exactly which packs are missing.

Windows: double-click install_requirements.bat in the package folder Mac / Linux: bash install_requirements.sh

See Required Custom Nodes for the full list.

designloves2/AI-ONE-STUDIO — 이 커스텀 노드 패키지의 UI를 그대로 재현한 독립 웹 애플리케이션입니다. ComfyUI를 백엔드로 그대로 사용하며(Manager/노드 설치 불필요, ComfyUI 서버만 켜져 있으면 됨), 브라우저에서 ComfyUI 캔버스 없이 풀스크린 메뉴형 UI로 각 ONE STUDIO 툴을 바로 사용할 수 있습니다.

designloves2/AI-ONE-STUDIO — a standalone web app that reproduces this custom-node package's UI as-is. It runs against a plain ComfyUI server as its backend (no Manager or node install needed on the client side — just keep ComfyUI running), and lets you use every ONE STUDIO tool in a fullscreen, menu-driven UI in the browser, without the ComfyUI graph canvas.

1. 포함 노드
2. Included Nodes
3. 설치 방법
4. Installation
5. 필수 커스텀 노드
6. Required Custom Nodes
7. Z-Image ONE STUDIO — 기능 상세
8. Z-Image ONE STUDIO — Feature Details
9. Flux.2 Klein ONE STUDIO — 기능 상세
10. Flux.2 Klein ONE STUDIO — Feature Details
11. Qwen Image Edit 2511 ONE STUDIO — 기능 상세
12. Qwen Image Edit 2511 ONE STUDIO — Feature Details
13. Krea 2 ONE STUDIO — 기능 상세
14. Krea 2 ONE STUDIO — Feature Details
15. SDXL ONE STUDIO — 기능 상세 🧪
16. SDXL ONE STUDIO — Feature Details 🧪
17. 공통 기능
18. Common Features
19. MiniMax H3 ONE STUDIO — 기능 상세 🧪
20. MiniMax H3 ONE STUDIO — Feature Details 🧪
21. MusicMaker ONE STUDIO — 기능 상세 🧪
22. MusicMaker ONE STUDIO — Feature Details 🧪
23. 버그 수정 이력
24. Bug Fix History
25. 라이선스
26. License

언어 지원: 모든 노드의 Settings에서 한국어 / English 전환 가능 Language Support: Korean / English can be selected in Settings for every node

🔗 PromptDB 파이프 연동 (TJ_NODE): 모든 ONE STUDIO 노드에 pipe 입력이 있어, ComfyUI-TJ_NODE의 PromptDBLoader(TJ) 에서 고른 기록을 소켓 하나로 받아 생성 시점에 적용합니다. 적용 필드: 프롬프트(pos/neg) · seed · steps · cfg · sampler · scheduler. 모델은 파이프에서 적용하지 않고 각 노드가 자기 설정 모델을 사용합니다(노드마다 필요한 모델 계열이 달라서). 파이프에 있는 값만 오버라이드하고 없는 값은 노드 설정을 그대로 쓰며, 노드 UI는 변경되지 않습니다. TJ_NODE 미설치 시 해당 소켓만 비활성이고 노드는 정상 동작합니다. (TJ_NODE v2.10.1+) 🔗 PromptDB pipe (TJ_NODE): every ONE STUDIO node has a pipe input that receives a selected record from PromptDBLoader(TJ) and applies it at generation time — prompt (pos/neg), seed, steps, cfg, sampler, scheduler. The model is NOT taken from the pipe; each node keeps its own configured model (different nodes need different model families). Only fields present in the pipe override the node's settings, the rest keep the node's own values, and the node UI is never changed. No hard dependency: if TJ_NODE isn't installed the socket is simply inactive. (TJ_NODE v2.10.1+)

PromptDBLoader(TJ)의 pipe 출력을 ONE STUDIO 노드의 pipe 입력에 연결한 예시 (Flux.2 Klein) / example pipe connection (Flux.2 Klein)

선택된 기록의 상세 필드(model · seed · steps · cfg · sampler · scheduler · extra_settings · note) — model은 파이프로 전달되지 않음 / selected record's detail fields — model is not carried over the pipe

ComfyUI Manager → Install Custom Nodes → ComfyUI-TJ_NODE_STUDIO_ONE 검색 후 설치 ComfyUI Manager → Install Custom Nodes → ComfyUI-TJ_NODE_STUDIO_ONE search and install

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/designloves2/ComfyUI-TJ_NODE_STUDIO_ONE.git

ComfyUI를 재시작하면 Add Node 메뉴에서 모든 노드를 찾을 수 있습니다. ComfyUI After restarting all nodes will be available in the Add Node menu.

아래 노드들을 수동으로 설치하기 번거롭다면 자동 설치 스크립트를 사용하세요. Use the automatic installation script if installing the nodes below manually is inconvenient..

이 패키지 폴더 안에 포함된 스크립트를 실행하면 필수 노드를 한 번에 설치합니다. Run the script included in this package folder to install all required nodes at once..

Windows:

install_requirements.bat  ← 더블클릭으로 실행

Mac / Linux:

chmod +x install_requirements.sh
./install_requirements.sh

• 이미 설치된 노드는 자동으로 건너뜁니다
• Already installed nodes are skipped automatically
• requirements.txt가 있는 노드는 pip install까지 자동 처리
• requirements.txtNodes with requirements.txt are automatically processed through pip install
• 완료 후 ComfyUI를 재시작하면 모든 노드가 로드됩니다
• Restart ComfyUI after completion to load all nodes

KV Cache: 파일명에 kv가 포함된 모델은 자동으로 FluxKVCache 노드를 활성화합니다. KV Cache: Models whose filenames contain kv automatically FluxKVCache enable the node.

내부 의존 노드: FluxKontextImageScale · TextEncodeQwenImageEditPlus · FluxKontextMultiReferenceLatentMethod — ComfyUI-KJNodes에 포함 Internal Dependency Nodes: FluxKontextImageScale · TextEncodeQwenImageEditPlus · FluxKontextMultiReferenceLatentMethod — ComfyUI-KJNodesincluded in

⚠️ 실험적 기능 · 오류 가능성 있음 (Experimental — may produce errors or unexpected results)
IDENTITY 탭과 ControlNet(depth/canny)은 외부 커스텀 노드 + 별도 LoRA에 의존하는 실험적 기능입니다. 결과 품질이 일정하지 않을 수 있고, 노드/모델 미설치 시 생성이 실패합니다. depth·canny는 LoRA 기반이라 픽셀 단위로 정확하지 않습니다.
The IDENTITY tab and ControlNet (depth/canny) are experimental and depend on external custom nodes + separate LoRAs. Output quality can be inconsistent, and generation fails if the required nodes/models are missing. Because depth/canny are LoRA-based, they are not pixel-accurate.

• Depth = 전체 구도·프레이밍·스케일을 잡음(세밀한 포즈는 느슨) / captures overall composition·framing·scale (loose on fine pose)
• Canny = 윤곽선을 정확히 고정해 포즈·얼굴 방향·실루엣 재현 / locks contours for faithful pose·face-direction·silhouette

필수 커스텀 노드 (Required custom nodes)

필수 LoRA / 모델 (Required LoRAs / models) — models/loras/ 에 배치

Depth 전처리 모델 자동 다운로드: depth 사용 시 depth_anything_v2_vitl.pth(Large, 권장)가 첫 실행에 comfyui_controlnet_aux/ckpts/depth-anything/… 로 자동 다운로드됩니다. (vitb/vits도 선택 가능. vitg(Giant)는 저장소가 비공개라 지원 안 함.)
Depth preprocessor auto-download: on first use, depth_anything_v2_vitl.pth (Large, recommended) is auto-downloaded to comfyui_controlnet_aux/ckpts/depth-anything/…. (vitb/vits selectable too. vitg (Giant) is unsupported — its repo is gated.)

설정 방법 (Setup)

1. 위 커스텀 노드 설치 후 ComfyUI 재시작 / install the nodes above, restart ComfyUI
2. LoRA 파일을 models/loras/ 에 배치 / place the LoRA files in models/loras/
3. ⚙ Settings 에서 IDENTITY LoRA, Depth/Canny Control LoRA 파일만 등록 / register only the LoRA files in Settings
4. 조절값(strength·임계값·depth 모델·해상도 등)은 사이드 메뉴 CONTROLNET 패널에서 직접 조절 / adjust all tuning values in the side-menu CONTROLNET panel

🧪 테스트 버전 (Test / Beta Version)
SDXL ONE STUDIO는 현재 테스트 단계입니다. 핵심 기능은 동작하지만 UI 및 옵션이 향후 변경될 수 있습니다.
SDXL ONE STUDIO is currently in the test stage. Core features are functional, but the UI and options may change in future versions.

SDXL ONE STUDIO는 Settings에서 두 가지 로딩 방식을 지원합니다.
SDXL ONE STUDIO supports two model loading modes in Settings.

Refiner: CKPT / Separate 방식 모두 별도 Refiner Checkpoint를 항상 설정할 수 있습니다. Refiner는 CheckpointLoaderSimple로 독립 로딩됩니다.
Refiner: In both CKPT and Separate modes, a separate Refiner Checkpoint can always be configured. The Refiner is loaded independently via CheckpointLoaderSimple.

• Diffusion Model / Text Encoder / VAE 드롭다운 선택
• Diffusion Model / Text Encoder / VAE dropdown selection
• ↻ Refresh Models — 모델 폴더 재스캔 (ComfyUI 재시작 없이 새 파일 인식)
• ↻ Refresh Models — rescan model folders (recognize new files without restarting ComfyUI)
• 언어 / Language — 한국어 / English 전환 (페이지 새로고침 적용)
• ** / Language** — Korean / English before (applied after page refresh)
• Negative Prompt — 전체 모드 공통 적용
• Negative Prompt — applied to all modes
• Prompt Suffix — 프롬프트 뒤에 자동 추가
• Prompt Suffix — automatically appended to the prompt
• Save Folder — ComfyUI/output/ 내부 하위 저장 폴더 지정
• Save Folder — ComfyUI/output/ specify a subfolder under ComfyUI/output
• 모델 오버라이드 슬롯 — Primitive(String) 노드 연결로 설정 드롭다운 우선 적용
• Model Override Slots — Primitive(String) connect a Primitive(String) node to override the Settings dropdown

• 최대 3개 LoRA 체인 (Faceswap 모드는 1개)
• up to three LoRA chains (Faceswap one in Faceswap mode)
• .safetensors 헤더에서 트리거 워드 자동 추출 및 표시
• .safetensors automatically extract and display trigger words from the .safetensors header
• LoRA 교체 시 트리거 워드 자동 초기화 후 새 LoRA 트리거 워드 재로드
• when changing LoRA, clear the old trigger word and reload the new LoRA trigger word
• ON/OFF 토글로 개별 활성화
• ON/OFF individually enable with the ON/OFF toggle
• Strength 0~2 조절 (0 값 정상 저장)
• Strength 0~2 adjustment (0 value is saved correctly)

• 저장된 이미지 타일 보기 (무한 스크롤, 정사각형 그리드)
• view saved images as tiles (infinite scrolling, square grid)
• 즐겨찾기(★) / 삭제 / 폴더 열기 / Send to(모드에 이미지 전달)
• favorite(★) / delete / open folder / Send to(send image to a mode)
• ESC 키로 닫기
• ESC close with the ESC key

• 생성 전 원본과 생성 후 결과를 드래그로 나란히 비교
• drag the slider to compare the original and generated result side by side

⚠️ 실험적 기능 · 오류 가능성 있음 (Experimental — may produce errors) 영상+오디오 생성 노드입니다. 외부 커스텀 노드와 별도 모델에 의존하며, 긴 영상은 클립을 이어 붙이는 방식이라 결과가 완벽하지 않을 수 있습니다. Video + audio node. It depends on external custom nodes and separate models, and long videos are assembled from chained clips, so results are not seamless.

MiniMax H3는 프레임 수가 17k+5 격자에만 떨어지고 한 번에 만들 수 있는 길이가 제한적입니다(VRAM). 이 노드는 긴 프롬프트를 클립 단위로 나눠 순차 생성하고, 각 클립을 개별 저장한 뒤 마지막에 하나로 합칩니다. 클립마다 큐를 새로 제출하고, 클립 사이와 실행이 끝날 때 VRAM을 명시적으로 해제합니다(ComfyUI는 프롬프트 사이에 모델을 그대로 들고 있습니다). MiniMax H3 only accepts frame counts on a 17k+5 grid and a single pass is VRAM-limited. This node renders a long prompt as sequential clips, saves each one, then stitches them into one file. Each clip is its own queue submission, and VRAM is freed explicitly between clips and once the run ends — ComfyUI itself keeps models resident between prompts.

⚠️ 이미지 노드의 RUN 큐와는 다른 구조입니다 — 브라우저 탭이 계속 열려 있어야 합니다. 이미지 생성 노드는 ComfyUI 상단 RUN으로 그래프 전체를 서버에 한 번에 제출하므로, 브라우저를 닫아도 서버가 큐에 쌓인 걸 계속 처리합니다(이미지는 느려도 보통 2분 내외로 끝나서 체감이 잘 안 될 뿐입니다). 반면 MiniMax H3의 클립 릴레이(그리고 ⏭ Next Gen 대기 큐)는 다음 클립의 그래프를 "이전 클립의 실제 결과"를 보고 그때그때 만들기 때문에 미리 통째로 제출해둘 수가 없고, 그 판단을 브라우저 쪽 JS가 매 클립마다 내립니다. 그래서 지금 실행 중인 클립 하나는 브라우저를 닫아도 서버에서 끝까지 돌지만, 그다음 클립을 이어서 큐에 넣어줄 코드가 사라져 거기서 멈춥니다. 영상은 클립이 여러 개면 총 소요 시간이 수 분~수 시간까지 갈 수 있으니, 탭을 (백그라운드/최소화는 괜찮지만) 완전히 닫지 마세요. 컴퓨터/모니터가 절전모드(잠자기)로 들어가는 것도 탭을 닫는 것과 같은 문제입니다 — 그 시점의 클립은 서버에서 끝까지 돌지만 다음 클립을 이어서 넣어줄 브라우저 쪽 실행이 멈추므로, 긴 런을 돌릴 때는 절전모드를 꺼두세요. (완화책으로 실행 중에는 거의 무음에 가까운 낮은 볼륨의 오디오를 백그라운드에서 계속 재생해, 브라우저/OS가 탭을 완전히 절전 상태로 넘기지 않도록 유도합니다 — 100% 보장은 아니니 긴 런은 절전모드 자체를 꺼두는 쪽을 권장합니다.) 페이지를 그냥 새로고침한 경우에는 진행 상황이 저장되어 있어 자동으로 이어집니다. This is a different structure from the RUN queue on image nodes — the browser tab has to stay open. Image nodes submit the whole graph to the server in one shot via RUN, so the server keeps processing the queue even with the browser closed (this is easy to miss since an image usually finishes within ~2 minutes regardless). MiniMax H3's clip relay (and the ⏭ Next Gen queue) is different: the next clip's graph depends on the actual result of the previous one, so it can't be submitted upfront — that decision is made by the browser's own JS, clip by clip. The clip currently in flight will finish server-side even if you close the tab, but nothing is left to queue the next one, so the run stops there. A video run with several clips can take anywhere from minutes to hours, so keep the tab open (backgrounded/minimized is fine, just not closed). The computer/monitor going to sleep causes the exact same problem as closing the tab — the clip in flight still finishes server-side, but nothing is left running in the browser to queue the next one, so disable sleep for a long run. (As a mitigation, a near-silent low-volume tone plays in the background for the whole run, nudging the browser/OS away from fully suspending the tab — not a guarantee, so disabling sleep is still the reliable option for a long run.) A plain page refresh is safe — saved progress picks the run back up automatically.

Reference 모드는 전용 UNET을 사용합니다. Settings에서 First/Last용과 Reference용 UNET을 각각 지정하세요. Reference mode uses its own UNET — set the First/Last and Reference UNETs separately in Settings.

MiniMax H3는 한 클립 안에서 텍스트 인코더 로드 → conditioning 계산 → 디퓨즈 모델 로드 → 샘플링 → 디코드가 전부 한 큐 제출 안에서 순서대로 돕니다. 16GB급 카드에서 이 노드를 굴리며 VRAM이 빠듯해서 나온 최적화입니다 — ComfyUI의 스마트 메모리 관리가 필요할 때 알아서 모델을 내려주긴 하지만, 그 판단이 항상 100% 깔끔하게 텍스트 인코더를 전부 내려주는 건 아니라서(일부가 VRAM에 남는 경우가 있음), 샘플링 동안 디퓨즈 모델과 나란히 자리를 차지하며 여유 VRAM을 갉아먹었습니다. 샘플링 중엔 디퓨즈 모델만 올라와 있는 게 가장 효율적이라서, "conditioning이 다 나온 시점"에 명시적으로 강제 언로드 지점을 그래프에 박아뒀습니다.

구조: ComfyUI-TJ_NODE의 TJ_FreeTextEncoderVRAM 노드가 이 역할을 합니다. clip(내릴 텍스트 인코더)과 trigger(CONDITIONING 등 아무 타입이나)를 입력받아 trigger를 그대로 통과시키기만 하면서, 그 시점에 comfy.model_management.unload_model_and_clones(clip.patcher, unload_additional_models=True)를 호출합니다. 핵심은 unload_all_models()처럼 전부 내리는 게 아니라 그 CLIP 모델 하나만 콕 집어 내린다는 것 — 그래야 이미 로드해둔 디퓨즈 모델까지 같이 내려가서 최적화 의미가 없어지는 걸 피할 수 있습니다. 이 저장소에서는 MiniMaxH3ImageToVideo/MiniMaxH3ReferenceToVideo(conditioning 계산)와 BasicGuider (샘플러 직전) 사이에 이 노드를 끼워 넣는 식으로 그래프를 구성합니다 (web/minimax/graph_builder_minimax.js). 노드가 설치돼 있지 않으면 조용히 건너뛰고 평소대로 동작합니다.

남들도 쓰거나 만들 수 있게 공개합니다. 어떤 워크플로우든 "텍스트 인코더로 conditioning을 다 뽑고 → 그 다음 디퓨즈 모델을 로드/샘플링"하는 순서라면 똑같이 적용 가능한 범용 기법입니다 — TJ_FreeTextEncoderVRAM을 conditioning 출력 바로 뒤에 끼워 넣기만 하면 됩니다(CLIPTextEncode 등 어떤 노드 조합이든 무방). 직접 만들고 싶다면 핵심은 이 세 줄뿐입니다:

import comfy.model_management as mm
mm.unload_model_and_clones(clip.patcher, unload_additional_models=True)
mm.soft_empty_cache()

주의할 점: negative conditioning을 별도로 인코딩하는 모델(SD1.5/SDXL류, CFGGuider 사용)은 positive만 트리거로 걸면 negative 인코딩이 이 노드보다 늦게 끝날 위험이 있어, 그런 모델을 지원하려면 트리거를 두 개(positive/negative) 받게 확장하는 게 안전합니다. MiniMax H3처럼 BasicGuider(positive만 있음)만 쓰는 모델은 이 문제가 없습니다.

MiniMax H3 runs text-encoder load → conditioning → diffusion-model load → sampling → decode all inside one queue submission per clip. This optimization came out of running this node on a 16GB card and needing to squeeze out every bit of headroom — ComfyUI's smart memory management unloads models when needed, but that judgment doesn't always fully clean out the text encoder (a piece can linger in VRAM), quietly eating into the headroom sampling needs. The diffusion model alone is the most efficient thing to have resident during sampling, so an explicit forced-unload checkpoint is placed right at "conditioning is done."

How it works: ComfyUI-TJ_NODE's TJ_FreeTextEncoderVRAM node does this. It takes clip (the text encoder to unload) and trigger (any type — CONDITIONING, etc.), passes trigger straight through, and as a side effect calls comfy.model_management.unload_model_and_clones(clip.patcher, unload_additional_models=True) at that point. The key is that this targets only that one CLIP model — not unload_all_models(), which would also drop the already-loaded diffusion model and defeat the point. Here it's inserted between conditioning (MiniMaxH3ImageToVideo/MiniMaxH3ReferenceToVideo) and the sampler's BasicGuider (web/minimax/graph_builder_minimax.js), skipped silently if the node isn't installed.

Published so others can use or build it too — this is a general technique for any workflow shaped "text encoder produces conditioning, then a diffusion model loads and samples": drop TJ_FreeTextEncoderVRAM right after the conditioning output (works with any node combination, not just CLIPTextEncode). To build your own, the core is just those three lines above. Caveat: models that encode negative conditioning separately (SD1.5/SDXL-style, CFGGuider) risk the negative encode finishing after this node if only positive is wired as the trigger — supporting those safely needs two triggers (positive/negative). Models using only BasicGuider (positive-only), like MiniMax H3, don't have this problem.

다운로드 / Download: Comfy-Org/MiniMax-H3

선택 노드는 설치 안 돼 있으면 해당 기능만 꺼지고 나머지는 정상 동작합니다 (설정 화면에 상태 표시). Optional packs degrade gracefully — the matching feature switches off and everything else still runs (status is shown in Settings).

🧪 실험적 — 음악(노래·연주곡) 생성 노드. 노드 하나에서 두 엔진을 전환합니다. 🧪 Experimental — a music (song / instrumental) node. One node switches between two engines.

엔진 / Engines

작곡 패널 / Compose panel

• Style — 스타일 캡션(짧게 쓰면 ✨로 확장) + 스타일 칩. Reroll로 다른 표현 재작성.
• Lyrics — [Verse]/[Chorus] 태그 가사. 비어 있으면 제목·브리프에서 ✨로 작성. Song / Instrumental 토글 — Instrumental이면 가사·보컬 섹션이 숨겨지고 가사 없이 렌더.
• Vocals — gender / delivery / tone. auto가 아니면 캡션에 반영(✨나 Reroll 안 눌러도 그래프 빌드 시 적용).
• BPM · key · time signature · Length — Ace-Step은 구조화 입력, MiniMax는 캡션 힌트. 브리프에 3:00 / 3분이 있으면 슬라이더보다 우선.
• Advanced — MiniMax: steps · sampler cfg · guidance (cfg_scale, 텍스트 인코더 별도 노브) · top_k · tiled decode. Ace-Step: cfg_scale · temperature · top_p / min_p / top_k · shift · 샘플링 스테이지(1 항시, 2·3 체크박스 — 3은 2가 켜져야 활성, 끄면 이후 캐스케이드).
• LoRA — 최대 3개 (LoraLoaderModelOnly 체인, 두 엔진 공용).

대기 큐 / Generation queue

• ▶ Generate → 패널 전체를 스냅샷하고 플레이리스트 상단에 잡 카드 추가. 워커 1개가 FIFO로 소진(ComfyUI가 실제 실행을 직렬화).
• 카드별 ✕ — 대기 중이면 큐에서 제거, 실행 중이면 /interrupt 후 다음 잡으로. Stop은 큐 전체 비움.
• 클릭 후 패널을 수정해도 이미 스냅샷된 잡에는 반영되지 않음.

LLM (캡션 · 가사) / LLM

• 백엔드 3종: Local GGUF(ComfyUI-TJ_NODE), OpenRouter(클라우드), ComfyUI TextGenerate. Settings에서 선택.
• 가사 작성 시 실제 곡 길이를 전달하고, 프롬프트에 길이별 구조표가 들어 있어 3분 곡이 20초짜리 가사로 나오지 않음.
• OpenRouter는 reasoning 모델이 finish_reason=length로 빈 응답을 주면 토큰 2배 + reasoning 포함으로 1회 재시도 후 답을 추출. reasoning 모델이 계속 실패하면 non-reasoning 모델 추천 메시지.

플레이리스트 / Playlist

• 인라인 플레이어(재생/일시정지, 다음/이전, single/continuous 토글), 즐겨찾기, 트랙별 Info(엔진·길이·시드·사용 LLM·파라미터) / Reuse.
• ↓ Download — /music_one/download가 ffmpeg로 MP3 트랜스코드 + ID3(커버 아트, 제목·아티스트·앨범, 스타일 캡션, 전체 가사, 시드)를 심어 .export/에 캐시.
• 커버 — Auto-generate album cover (Krea2) 기본 ON. ⋯ → Regenerate cover로 Auto(제목+가사) / Prompt(직접 설명 → LLM → Krea2 프롬프트) 선택.
• 저장 폴더 — Settings에서 지정, 저장 위치와 플레이리스트 스캔 둘 다에 반영.
• 눈가리기 — 각 커버에 👁 토글(서버 공유 목록).
• iOS Safari — 탭 시 동기 재생(제스처 스코프), FLAC은 브라우저가 못 읽으면 /music_one/download MP3로 대체.

필수 · 선택 노드 / Required & Optional Custom Nodes

필수 모델 / Required Models

Ace-Step 1.5 / MiniMax Music 3 모델은 각자 배포처에서 받아 models/ 아래에 놓고 Settings에서 지정합니다 (Diffusion / Text Encoder(들) / Audio VAE). 어떤 엔진을 쓰느냐에 따라 필요한 파일이 다릅니다. Download the Ace-Step 1.5 / MiniMax Music 3 model files from their own distributions, place them under models/, and pick them in Settings (Diffusion / Text Encoder(s) / Audio VAE). Which files you need depends on the engine.

• 추가 클립별 레퍼런스 오버라이드 — 헤더·사운드 꼬리말까지 함께 따라갑니다

• 추가 레퍼런스 비디오/오디오 입력을 미리보기·재생 가능한 썸네일 타일로 교체 (왼쪽 패널과 Prompt Edit 공용). 갤러리에서 레퍼런스 비디오 고르기

• 추가 프롬프트 세트가 첨부 파일까지 저장/복원. 사라진 파일은 고스트 썸네일로 표시

• 추가 파이프라인 프리셋 저장·이름변경·순서변경·삭제 · 노드 전체화면 · 노드 폭 +25%

• 추가 갤러리 이미지 피커에 INPUT 폴더 탭(기본 선택)

• 변경 디블러가 업스케일과 독립된 단계로 분리 — 업스케일 없이 단독 실행

• 삭제 Image → Brief의 외부 Ollama 백엔드. 네이티브 CLIP 경로만 남습니다

• 수정 Reuse가 이미지를 복원하지 못하던 문제(메타데이터에 이미지가 없었음). 업스케일·디블러·스티치 결과가 원본 메타를 가져가고, 스티치본 Reuse는 프롬프트를 분리 복원

• 수정 프롬프트 세트의 Save/Delete 버튼이 눌리지 않던 문제(ComfyUI가 브라우저 기본 다이얼로그를 억제), 저장 라우트가 첨부 파일 필드를 버리던 문제

• added per-clip reference override, carrying the header and sound tail with it

• added reference video/audio inputs rebuilt as previewable thumbnail tiles, shared by the left panel and Prompt Edit; reference video can be picked from the gallery

• added prompt sets now save and restore their attachments; a file that has since been deleted shows as a named ghost tile

• added savable pipeline presets, node fullscreen, +25% node width, INPUT folder tab

• changed deblur is its own stage, independent of upscale

• removed the external Ollama backend for Image → Brief — native CLIP only

• fixed Reuse could not restore images (metadata never stored them); upscale/deblur/ stitch outputs now carry their source metadata

• fixed prompt-set Save/Delete did nothing (ComfyUI suppresses browser dialogs), and the save route dropped every attachment field

• 사용자 템플릿을 Klein config에서 완전히 독립 — nl 풀(Klein·Krea2·Z-Image·Qwen2511· Anima 공유) / tag 풀(SDXL 전용) 두 개로 분리. 기존 템플릿은 중복 제거 후 자동 병합
• decoupled custom templates from Klein's config — split into an nl pool (shared by Klein/Krea2/Z-Image/Qwen2511/Anima) and a tag pool (SDXL only); existing templates auto-merged (deduped) on first boot

• [신규] Anima ONE STUDIO — T2I · Inpainting · Any Control to Image · Depth Control to Image, Turbo LoRA 토글, 인라인 마스크 페인터(반전 포함), 다른 노드와 동일한 Settings/ Gallery(Send to)/템플릿/LLM 강화 패널 구조
• [new] Anima ONE STUDIO — T2I · Inpainting · Any Control to Image · Depth Control to Image, a Turbo LoRA toggle, an inline mask painter (with invert), and the same Settings/Gallery(Send to)/template/LLM-enhance structure as every other node
• 마스크 에디터를 web/shared/mask_paint.js로 통합 — Z-Image INPAINT 모드의 인라인 브러시/지우개/줌팬 에디터를 모든 노드가 공유
• shared mask editor — Z-Image's INPAINT inline brush/eraser/zoom-pan editor is now one module every node reuses
• 마스크 재로드 버그 수정 — 저장된 마스크를 다시 불러올 때 알파 채널 변환이 첫 픽셀에만 적용되어 이미지 전체가 마스크로 덮여 보이던 문제 (Klein/Qwen2511/SDXL/공용 모듈 4곳)
• fixed mask-reload bug — reloading a saved mask only rebuilt alpha on pixel 0, so the whole image read as masked (fixed in Klein/Qwen2511/SDXL/the shared module — 4 spots)
• 브러시 커서를 실제 반경 원으로 표시, Invert 버튼 추가
• brush cursor now shows the true-radius ring, added an Invert button

• [MiniMax H3] One-Take (latent continuation) 신규 — TJ_NODE에 TJ_H3_LatentContinuation / TJ_H3_SaveLatentCheckpoint / TJ_H3_LoadLatentCheckpoint 3개 노드 신설. 클립의 샘플링된 latent 꼬리를 다음 클립의 머리에 그대로 이어붙여 VAE 왕복 없이, 원래 모드(Reference 포함)를 유지한 채 연속성을 만듭니다. Continuity 메뉴 신규 항목이자 기본값. 실기기 2·3·4클립 체인을 FL2VA·REF2VA 양쪽에서 실행해 겹침 구간 latent가 float32 오차 수준(≤4.77e-7)으로 보존됨을 직접 대조 확인
• [MiniMax H3] One-Take new (latent continuation)** — three new TJ_NODE nodes (TJ_H3_LatentContinuation / TJ_H3_SaveLatentCheckpoint / TJ_H3_LoadLatentCheckpoint). Feeds a clip's sampled latent tail straight into the next clip's head — no VAE round trip, and the run's own mode (Reference included) keeps going. New Continuity menu entry and now the default. Live-verified 2/3/4-clip chains on both FL2VA and REF2VA, diffing the raw latent checkpoints directly — overlap region matches to float32 noise (≤4.77e-7)
• [MiniMax H3] 갤러리 스티치에 One-Take 겹침 트림 옵션 — 🔗 스티치에서 고른 클립이 전부 One-Take 클립이면 자동 체크. 실행 완료 시에도 자동으로 겹침을 잘라내고 합쳐서 갤러리에 등록 (끌 수 있음)
• [MiniMax H3] gallery stitch gained a One-Take overlap-trim toggle — auto-checks when every picked clip is from a One-Take run. A finished One-Take run also auto-stitches with the overlap trimmed and registers the result in the Gallery (toggle-able)
• [MiniMax H3] 프롬프트 워크벤치 — 프롬프트별 켜기/끄기(원래 번호로 재개), 클립별 첫 프레임 오버라이드, 초기화 버튼, 서버에 저장하는 이름 붙인 프롬프트 세트
• [MiniMax H3] prompt workbench — per-prompt on/off (resume by original number), per-clip first-frame override, reset button, named prompt sets saved server-side
• [MiniMax H3] 갤러리 개선 — 실제 첫 프레임 썸네일(video 태그 대신 서버 추출 이미지라 클립이 많아도 크래시 없음), 카드마다 길이 표시, 삭제 버튼(중앙 팝업, Enter/Esc 단축키)
• [MiniMax H3] gallery improvements — real first-frame thumbnails (server-extracted images instead of a <video> per card, so large galleries no longer crash the tab), per-card duration, delete button (centered confirm, Enter/Esc shortcuts)
• [MiniMax H3] Image → Brief 네이티브 비전 경로 추가 — Ollama 외에 ComfyUI 자체 CLIP (TextGenerate)으로 이미지 전체를 한 번에 배치 분석하는 경로 선택 가능. 실기기 검증 완료
• [MiniMax H3] Image → Brief gained a native vision path — alongside Ollama, ComfyUI's own CLIP (TextGenerate) can batch-analyze every image in one call. Live-verified
• [MiniMax H3] Turbo + H3 Cache 상호배제 — Turbo 켜면 H3 Cache 자동으로 꺼짐(체크박스도 비활성화) — 4스텝 스케줄에서는 캐시가 아무 역할도 못 하면서 결과만 왜곡시킴
• [MiniMax H3] Turbo/H3 Cache mutual exclusion — Turbo now forces H3 Cache off (checkbox disabled too) — the cache never reuses anything on a 4-step schedule, just skews results
• [MiniMax H3] Canvas Aspect 5:4/2:3/3:2 추가, 비율순 정렬
• [MiniMax H3] added 5:4/2:3/3:2 aspect ratios, sorted by ratio
• [MiniMax H3] 프리뷰 영상 백그라운드 재생 버그 수정 — 재생 중인 클립을 숨기기만 하고 멈추지 않아서 다음 클립 넘어가도 뒤에서 계속 재생되던 문제 3곳 수정
• [MiniMax H3] fixed preview videos playing in the background — three spots hid a playing <video> without pausing it, so a clip kept playing behind whatever came next

• [Krea2] I2I ControlNet 추가 — comfyui-krea2-controlnet 통합. I2I 탭 하단에 ControlNet 패널 추가. Control LoRA 선택 + 강도 + Channel Mode(RGB/Grayscale) + Normalize + Invert + 컨트롤 이미지 업로드. ON/OFF 토글로 기존 I2I와 동일하게 사용 가능. Depth Control LoRA: Patil/Krea-2-depth-controlnet

• [전체] LoRA 트리거 워드 초기화 버그 수정: loraSelect 검색 필터 입력 시 표시값(s.value)이 아닌 내부 currentValue 기준으로 복원하도록 수정 — availableLoras 로드 전 UI가 "none"으로 표시된 상태에서 검색 타이핑 시 currentValue가 오염되던 문제 해결
• [All] LoRA fixed the LoRA trigger-word reset bug: loraSelect when typing in the search filter display value(s.value)instead of the internal currentValue restored based on — availableLoras before availableLoras was loaded, the UI "none"fixed an issue where typing in search while displayed as "none" corrupted currentValue
• [전체] LoRA 교체 시 트리거 워드 재로드: 다른 LoRA로 교체하면 이전 트리거 워드를 초기화하고 새 트리거 워드를 자동 fetch. 같은 LoRA 재선택 시에는 기존 트리거 워드 유지
• [All] reload trigger words when changing LoRA: when switching to another LoRA, clear the previous trigger word and automatically fetch the new one. reselecting the same LoRA preserves the existing trigger word
• [전체] strength 0 저장 버그 수정: parseFloat(v) || 1 연산으로 strength=0 설정 시 항상 1로 리셋되던 문제 수정 → isNaN(v) ? 1 : v로 변경
• [All] strength 0 fixed the save bug: parseFloat(v) || 1 fixed an issue where setting strength=0 always reset it to 1 because of the operation → isNaN(v) ? 1 : vchanged to

• [전체] 언어 지원 추가: QE2511 · Krea2 Settings에 한국어/English 언어 선택기 추가
• [All] added language support: QE2511 · Krea2 Settings Korean/English added a Korean/English language selector
• [전체] 도움말 개선: QE2511 · Krea2 도움말을 Z-Image 스타일로 전면 재작성 (모델 다운로드 URL 포함, 클릭 가능 링크)
• [All] improved Help: QE2511 · Krea2 completely rewrote QE2511 and Krea2 Help in the Z-Image style (including model download URLs, clickable links)
• [Klein · QE2511] Outpaint 색상 버그 수정: ImagePadKJ의 color 파라미터를 [R,G,B] 배열(ComfyUI가 노드 링크로 오해 → "Bad linked input" 오류)에서 "R, G, B" 문자열 형식으로 수정
• [Klein · QE2511] Outpaint fixed the Outpaint color bug: ImagePadKJchanged the ImagePadKJ color parameter from [R,G,B] array(which ComfyUI misinterpreted as a node link → "Bad linked input" error)to "R, G, B" string format
• [Klein] Outpaint 레퍼런스 불인식 버그 수정: GetImageSize가 패딩 전 원본 이미지를 읽어 EmptyFlux2LatentImage와 VAEEncode의 해상도가 불일치 → 모델이 레퍼런스 컨디셔닝을 무시하고 완전히 새 이미지를 생성하던 문제 수정. GetImageSize가 ImageScaleToTotalPixels 출력(스케일된 패딩 이미지)을 읽도록 변경
• [Klein] Outpaint fixed the Outpaint reference recognition bug: GetImageSizeGetImageSize read the original image before padding, causing EmptyFlux2LatentImageand VAEEncodeto have mismatched resolutions → fixed an issue where the model ignored reference conditioning and generated a completely new image. GetImageSize ImageScaleToTotalPixels output(scaled padded image)now reads

• [QE2511] FluxKontextMakeReferenceLatent 노드 제거 (미설치 오류 수정) → FluxKontextMultiReferenceLatentMethod에 vaeEnc 직접 연결
• [QE2511] FluxKontextMakeReferenceLatent removed the node (fixed missing-node errors) → FluxKontextMultiReferenceLatentMethodconnected vaeEnc directly to FluxKontextMultiReferenceLatentMethod
• [QE2511] Camera Angle LoRA를 ⚙ Settings 패널로 이동 (영구 저장)
• [QE2511] Camera Angle LoRA ⚙ Settings moved to the Settings panel (persistent storage)
• [QE2511] ANGLE 모드 카메라 바디 핑크 블롭 → 작은 점으로 교체
• [QE2511] ANGLE ANGLE mode camera-body pink blob → replaced with a small dot
• [QE2511] ANGLE 모드 Send To 대상 추가 (→ Edit, → I2I, → Paint, → Upscale)
• [QE2511] ANGLE Mode Send To added Send To targets (→ Edit, → I2I, → Paint, → Upscale)
• [QE2511] Send To Edit 모드 필드명 버그 수정 (editImage → editImage1)
• [QE2511] Send To Edit fixed the Send To Edit field-name bug (editImage → editImage1)
• [QE2511] FACESWAP 모드 진입 시 기본 프롬프트 자동 설정
• [QE2511] FACESWAP automatically sets the default prompt when entering FACESWAP mode
• [QE2511 · Krea2] 갤러리 그리드 gridAutoRows: 120px 추가로 정사각형 타일 수정
• [QE2511 · Krea2] Gallery gridAutoRows: 120px added to fix square Gallery tiles

ComfyUI-TJ_NODE — Wireless Workflow Architecture Toolkit

TJ_NODE가 설치되어 있으면 4개 노드 모두의 프롬프트 확대창(🔍 버튼)에서 LLM 기능이 자동 활성화됩니다. TJ_NODEWhen TJ_NODE is installed all four nodesprompt expansion window(🔍 button)automatically enables LLM features.

v1.25+: Enhance / Image→Prompt 패널에 Backend 선택이 생겼습니다 — Local GGUF(TJ_NODE) 또는 OpenRouter(클라우드). OpenRouter를 고르면 OR 모델 선택 + 마스킹된 키 필드가 나오고, 키는 노드의 .env 하나에 저장되어 MusicMaker·MiniMax H3와 공유됩니다. TJ_NODE 미설치 시 자동으로 OpenRouter로 폴백합니다. v1.25+: the Enhance / Image→Prompt panels gained a Backend selector — Local GGUF (TJ_NODE) or OpenRouter (cloud). Under OpenRouter you get an OR model picker + a masked key field; the key lives in the node's .env, shared with MusicMaker and MiniMax H3. If TJ_NODE isn't installed the panel falls back to OpenRouter automatically.

• GGUF 모델·설정이 자동 기억되어 매번 다시 선택할 필요 없음 (4개 노드 공유)
• GGUF models and settings are remembered automaticallyso they do not need to be selected every time (shared by all four nodes)
• 이미지 전송 전 1MP 이하 자동 리사이즈 — Context Overflow 방지
• before sending an image 1MP automatically resize to 1 MP or less — Context Overflow prevention
• AI 처리 중 링 스피너 오버레이로 진행 상태 시각 표시
• AI during AI processing ring spinner overlayvisually displays progress
• TJ_NODE 미설치 시 확대창 안 ⬇ 설치 버튼 한 번으로 자동 설치 (git clone + pip)
• TJ_NODE if TJ_NODE is not installed, use the ⬇ install button to install automatically with one click (git clone + pip)
• ComfyUI Manager 미등록 상태이므로 수동 설치: git clone https://github.com/designloves2/ComfyUI-TJ_NODE
• ComfyUI Manager is not registered in ComfyUI Manager, so install it manually: git clone https://github.com/designloves2/ComfyUI-TJ_NODE

→ github.com/designloves2/ComfyUI-TJ_NODE

Z-Image ONE STUDIO · Flux.2 Klein ONE STUDIO · Qwen Image Edit 2511 ONE STUDIO · Krea 2 ONE STUDIO
ComfyUI 올인원 이미지 생성 UI — 워크플로우 배선 없이 노드 하나에서 T2I · I2I · Inpaint · Outpaint · Edit · Faceswap · Upscale 등 모든 모드를 전환합니다. ComfyUI image generation UI — switch between modes in a single node without workflow wiring T2I · I2I · Inpaint · Outpaint · Edit · Faceswap · Upscale etc. Mode before.

1. TJ NODE 패키지
2. TJ NODE Package
3. 필수 커스텀 노드
4. Required Custom Nodes
5. 모델 다운로드
6. Model Downloads
7. 초기 설정
8. Initial Setup
9. 모드별 간략 설명
10. Mode Overview
11. 문제 해결
12. Troubleshooting

설치: ComfyUI Manager → Install Custom Nodes → ComfyUI-TJ_NODE_STUDIO_ONE 검색
Installation: ComfyUI Manager → Install Custom Nodes → ComfyUI-TJ_NODE_STUDIO_ONE 또는 수동: cd ComfyUI/custom_nodes && git clone https://github.com/designloves2/ComfyUI-TJ_NODE_STUDIO_ONE.git or manually: cd ComfyUI/custom_nodes && git clone https://github.com/designloves2/ComfyUI-TJ_NODE_STUDIO_ONE.git

이 패키지 폴더(ComfyUI-TJ_NODE_STUDIO_ONE/) 안에 설치 스크립트가 포함되어 있습니다.
This Package (ComfyUI-TJ_NODE_STUDIO_ONE/) Installation included . 필수 노드 8개를 한 번에 설치하고 pip requirements까지 처리합니다. required Node **8 ** Installation pip requirements .

Windows — 파일 탐색기에서 더블클릭: Windows — double-click in File Explorer:

install_requirements.bat

Mac / Linux — 터미널에서 실행: Mac / Linux — run in Terminal:

chmod +x install_requirements.sh
./install_requirements.sh

이미 설치된 노드는 자동으로 건너뜁니다. 완료 후 ComfyUI를 재시작하세요. Already installed nodes are skipped automatically. Restart ComfyUI when installation is complete.

MiniMax H3용 노드는 모두 선택 사항입니다. 없으면 해당 기능만 꺼지고 나머지는 정상 동작하며, 노드 설정 화면에 상태가 표시됩니다. Every MiniMax H3 pack is optional — a missing one only switches its own feature off, and Settings shows the status.

전체 모델 목록: https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo Full model list: https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo

⚠ 9B 모델은 HuggingFace 로그인 후 Non-Commercial License 동의 필요 ⚠ 9B model is HuggingFace requires Hugging Face login and acceptance of the Non-Commercial License

전체 모델 목록: https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-Edit_ComfyUI/tree/main/split_files Full model list: https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-Edit_ComfyUI/tree/main/split_files

전체 모델 목록: https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea2 Full model list: https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea2

🧪 테스트 버전 — SDXL 계열 모델을 그대로 사용합니다.
🧪 Test Version — uses standard SDXL-family models as-is.

GGUF 또는 FP8 경량 SDXL UNET 파일 사용 가능.
GGUF or FP8 lightweight SDXL UNET files are supported.

Refiner는 CKPT / Separate 방식 모두에서 항상 선택 가능합니다.
The Refiner can always be configured regardless of CKPT or Separate loading mode.

영상+오디오 노드입니다. UNET 2종 · 텍스트 인코더 · VAE 2종이 모두 필요합니다. Video + audio node. It needs two UNETs, a text encoder and both VAEs.

전부 한 저장소에 있습니다 / All from one repo: Comfy-Org/MiniMax-H3

두 모드를 다 쓰려면 둘 다 받아야 합니다. Settings에서 각각 지정하며, 지정되지 않은 모드는 노드에서 진입이 막히고 상단에 경고가 뜹니다. Download both if you want both modes. They are set separately in Settings; a mode whose UNET is unset cannot be entered and the node's top bar says so.

둘 다 필수입니다. 그리고 오디오 슬롯에는 반드시 minimax_h3_audio_vae_* 를 넣으세요 — 다른 오디오 VAE(예: LTX)를 넣으면 디코딩 단계에서 size of tensor a … must match … b (128) 같은 크기 불일치 오류가 납니다. Both are required, and the audio slot must hold a minimax_h3_audio_vae_* file — pointing it at another audio VAE (LTX's, for example) fails at decode with a tensor-size mismatch.

모든 노드의 UPSCALE 모드에서 동일한 폴더를 사용합니다. Node UPSCALE Modeto use.

DiT 모델과 VAE 모델 둘 다 필요합니다.
DiT model VAE model both are required. Upscale 모드 → ↻ Refresh 버튼으로 모델 목록을 새로 고칩니다. Upscale Mode → ↻ Refresh button refreshes the model list.

ComfyUI 캔버스에서 노드 우상단 ⚙ 버튼을 눌러 Settings를 엽니다. ComfyUI on the ComfyUI canvas, click the ⚙ button at the top-right of the node to open Settings.

MiniMax H3는 항목이 조금 다릅니다 — UNET을 First/Last용과 Reference용 두 개 지정하고, VAE도 영상용·오디오용 두 개를 지정합니다. 지정되지 않은 모델이 있으면 노드 상단에 ⚠ 경고가 뜨고, 그 모델이 필요한 모드와 연속성 옵션은 선택할 수 없습니다. MiniMax H3 differs: it takes two UNETs (First/Last and Reference) and two VAEs (video and audio). Anything unset raises a ⚠ in the node's top bar, and the modes and continuity options needing it are disabled.

설정이 저장되는 곳 / Where settings live (v1.10.0~)

• 워크플로우 파일 — 노드 설정이 워크플로우와 함께 저장됩니다. 다른 PC에서 열거나 파일을 남에게 넘겨도 그대로 재현되고, 한 그래프에 같은 노드를 여러 개 둬도 각자 값을 유지합니다

• 브라우저 — 마지막에 쓰던 설정이 별도로 기억되어, 새로 꺼낸 노드가 그 값을 물려받습니다. 남의 워크플로우를 여는 것만으로는 이 값이 바뀌지 않습니다

• v1.10.0 이전에 저장한 워크플로우는 설정이 파일에 담겨 있지 않습니다 — 다시 설정하고 저장하면 이후로는 유지됩니다

• Workflow file — settings are stored in the workflow, so it reproduces elsewhere and multiple nodes keep separate values.

• Browser — the settings you last used are remembered separately and seed any newly added node; opening someone else's workflow does not overwrite them.

• Workflows saved before v1.10.0 carry no settings — set them once more and save.

Settings → Model Override 체크박스를 켜면 노드에 입력 슬롯이 노출됩니다.
Settings → Model Override enable the checkbox to expose input slots on the node. Primitive (String) 노드를 연결해 파일명을 입력하면 드롭다운보다 우선 적용됩니다.
Primitive (String) connect a Primitive (String) node and enter a filename to override the dropdown. .gguf 파일명 입력 시 자동으로 GGUF 로더를 사용합니다. .gguf entering a .gguf filename automatically uses the GGUF loader.

🧪 테스트 버전 — 기능 동작 중이나 일부 옵션이 변경될 수 있습니다.
🧪 Test Version — functional but some options may change.

🧪 실험적 — 영상+오디오 노드. 긴 영상은 클립을 이어 붙여 만들므로 결과가 완벽하지 않을 수 있습니다. 🧪 Experimental — video + audio. Long videos are assembled from chained clips, so results are not seamless.

클립과 길이 / Clips and length

프롬프트 1개 = 클립 1개입니다. 총 길이는 입력하는 값이 아니라 클립 수 × 클립 길이로 따라옵니다. 길게 만들려면 프롬프트를 추가하거나, 긴 브리프를 ✂ Split into clips 로 샷 단위 분리하세요. 분리하면 스타일 머리말과 사운드 꼬리말이 공통 영역으로 올라가 모든 클립에 함께 전달되므로 길이를 늘려도 룩이 유지됩니다. One prompt is one clip; total length follows from clips × clip length rather than being typed in. Split a long brief into shots to make a longer piece — the shared style and sound text is lifted into the common header/footer so every clip carries it.

그 밖에 / Also

• 라이브 프리뷰 — 샘플링 중 디코딩 프레임이 노드에 실시간 표시 (KJNodes 필요)
• 갤러리 — 클립·합본을 한 곳에서. 카드마다 생성에 쓰인 프롬프트가 저장되어 ↩ Reuse / ⧉ Copy 가능. 전체화면 플레이어(Space 재생, ←→ 이동, [/] 이전·다음, Esc 닫기)
• Prompt Edit / COMMON Prompt — 클립별 프롬프트 편집 팝업, 공통 머리말·꼬리말 분리 편집, Ollama LLM으로 브리프 확장(결과는 팝업으로 먼저 검토)
• 스티치 On/Off — 합본 여부를 왼쪽 패널에서 선택. 개별 클립은 항상 저장됩니다
• VRAM — 클립 사이(선택)와 실행 종료 시(항상) 자동 해제

🧪 실험적 — 음악(노래·연주곡) 생성. 노드 하나에 Ace-Step 1.5 / MiniMax Music 3 두 엔진. 🧪 Experimental — music (song / instrumental). One node, two engines: Ace-Step 1.5 / MiniMax Music 3.

자세한 내용은 MusicMaker ONE STUDIO — 기능 상세 참고. See MusicMaker ONE STUDIO — Feature Details for the full breakdown.

LLM 기능은 GGUF 형식 모델만 지원합니다. 일부 모델은 호환되지 않을 수 있으므로 동작하지 않으면 다른 모델로 교체해 보세요. LLM The feature **GGUF ** model supports. Some models may be incompatible; try another model if it does not work..

✨ Enhance — 텍스트 LLM GGUF 사용: ✨ Enhance — uses a text LLM GGUF:

🖼 Image→Prompt — 비전 LLM(VLM) GGUF + mmproj 파일 필요. Qwen3-VL 계열 권장: 🖼 Image→Prompt — vision LLM(VLM) GGUF + mmproj file required. Qwen3-VL family recommended:

모델 파일(.gguf)과 mmproj 파일을 함께 다운로드한 뒤 TJ_NODE GGUF 모델 폴더에 넣고, LLM 설정 패널에서 각각 선택하세요. model file(.gguf) mmproj File download together, then TJ_NODE GGUF place them in the TJ_NODE GGUF model folder and, LLM select each file in the LLM settings panel.

ComfyUI/
├── custom_nodes/
│   └── ComfyUI-TJ_NODE_STUDIO_ONE/     ← 이 패키지
│
└── models/
    ├── diffusion_models/         ← UNet / DiT 메인 모델 (전체 노드)
    ├── text_encoders/            ← CLIP / Qwen / Gemma / Krea2 인코더
    ├── vae/                      ← VAE (전체 노드)
    ├── loras/                    ← LoRA (Faceswap BFS, Lightning, Angle 포함)
    ├── controlnet/               ← ControlNet Union (Z-Image)
    ├── ultralytics/
    │   └── bbox/                 ← face_yolov8m.pt 등 (Z-Image Face Redraw)
    ├── background_removal/       ← BiRefNet 모델 (Z-Image RE-BG)
    ├── upscale_models/           ← ESRGAN 계열 (SDXL Upscale · MiniMax H3 Upscale)
    └── SEEDVR2/                  ← SeedVR2 DiT + VAE (전체 노드 Upscale)

MiniMax H3는 위 폴더들을 그대로 씁니다 — UNET 2종은 diffusion_models/, 텍스트 인코더는 text_encoders/, 영상 VAE와 오디오 VAE 두 개 모두 vae/, Turbo LoRA(선택)는 loras/. 결과물은 output/one_minimax_h3/ 아래에 모입니다:

output/
└── one_minimax_h3/
    ├── MMH3_clip001_*.mp4        ← 클립별 결과 (항상 저장)
    ├── MMH3_full_*.mp4           ← 합본 (스티치를 켠 경우)
    ├── frames/                   ← 각 클립의 마지막 프레임 PNG (체인·노드 IMAGE 출력용)
    └── metadata/                 ← 클립별 사이드카 JSON (생성에 쓰인 프롬프트 등)

이 패키지의 핵심 아이디어와 기본 구조는 yanokusnir-ai 님의 오픈소스 프로젝트에서 영감을 받아 탄생했습니다. The core idea and basic structure of this package were inspired by yanokusnir-ai open-source project..

one-node-flux-2-klein
— 단일 노드에서 Flux.2 Klein을 올인원으로 다루는 핵심 아이디어의 원작 — the original project behind the core idea of handling Flux.2 Klein as an all-in-one solution within a single node

TJ NODE STUDIO ONE 패밀리(Z-Image · Klein · QE2511 · Krea2)는 이 아이디어를 기반으로 다중 모델·다중 모드로 확장한 파생 작업입니다.
TJ NODE STUDIO ONE family(Z-Image · Klein · QE2511 · Krea2) is a derivative work that expands this idea to multiple models and multiple modes. 원작자의 기여와 오픈소스 정신에 진심으로 감사드립니다. 🙏 We sincerely thank the original author for their contribution and open-source spirit.. 🙏

Some TJ_NODE systems were rebuilt and extended based on concepts inspired by:

• TooBusy Nodes - 너무바쁜베짱이

• TooBusy Nodes - TooBusy Grasshopper https://github.com/designloves2/toobusy
  https://www.youtube.com/@%EB%84%88%EB%AC%B4%EB%B0%94%EC%81%9C%EB%B2%A0%EC%A7%B1%EC%9D%B4
  

• comfyui-deno-custom-nodes https://github.com/Deno2026/comfyui-deno-custom-nodes
  https://www.youtube.com/@Denoise-AI
  

• RebelsPromptEnhancer node https://github.com/designloves2/RebelsPromptEnhancer
  https://www.youtube.com/@realrebelai
  

Several nodes were heavily reworked and integrated into the TJ wireless workflow architecture.

• Comfy-Org/MiniMax-H3 — 모델 / models
• lihaoyun6/ComfyUI-MiniMaxH3-Cache — 스텝 재사용 캐시 / step-reuse cache
• duckyshell/ComfyUI-MiniMaxH3-FirstBlockCache — 스텝 재사용 캐시 (대안) / step-reuse cache (alt)
• PlagueKind/ComfyUI-PlagueKind-Nodes — H3 SLA Attention (블록-스파스) / H3 SLA Attention (block-sparse)
• Saganaki22/ComfyUI-sol-attn — H3 Sol 어텐션 · Fused Modulation / H3 Sol attention + AdaLN fusion
• Larryvrh/ComfyUI-MiniMax-H3-Turbo — Turbo LoRA · 샘플러 / turbo LoRA + sampler
• kijai/ComfyUI-SolAttn_triton — SolAttn 가속 / acceleration
• xmarre/ComfyUI-Spectrum-MiniMax-H3 — Spectrum 가속 / acceleration
• kijai/ComfyUI-KJNodes — 라이브 프리뷰 / live preview
• Kosinkadink/ComfyUI-VideoHelperSuite — 레퍼런스 비디오 입력 / reference video inputs
• Comfy-Org/Nvidia_RTX_Nodes_ComfyUI — RTX Video Super Resolution

• Krea-2-controlnet — Thanks to Tanmaypatil123 for documenting the reference Krea2 control-LoRA inference pipeline.
• Patil/Krea-2-depth-controlnet — Thanks for providing the public depth Control LoRA weights.
• facok/comfyui-krea2-controlnet — Thanks for the ComfyUI Krea2 Control LoRA node implementation used in this project.

MIT License · TJ NODE STUDIO ONE