IdeogramPImage - ComfyUI Built-in Node Documentation

Ideogram P-Image는 Ideogram의 빠른 텍스트-이미지 모델을 사용하여 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성합니다. 이 모델은 뛰어난 타이포그래피와 사실적인 이미지 생성으로 잘 알려져 있습니다. 또한 Ideogram 4.0 구조화된 JSON 캡션을 지원하여 텍스트 문자열, 색상 및 레이아웃을 정확하게 제어할 수 있습니다. 이 노드는 생성된 이미지와 함께 이미지가 실제로 생성된 최종 프롬프트를 반환합니다.

입력

Parameter	Description	Data Type	Required	Range
`prompt`	텍스트 프롬프트. Ideogram 4.0 구조화된 JSON 캡션(정확한 색상은 #RRGGBB 16진수, 정확한 텍스트 문자열, 경계 상자 레이아웃)도 허용됩니다. 해당 캡션을 그대로 사용하려면 prompt_upsampling을 OFF로 설정하세요. 비어 있지 않아야 합니다. (기본값: "")	STRING	예	모든 텍스트
`quality`	속도/가격/품질 등급입니다. MEDIUM은 일상적인 기본값이며, HIGH는 복잡한 프롬프트, 미세한 디테일, 어려운 텍스트에 적합합니다. VERY_LOW/LOW는 대량 초안 제작용입니다. 어려운 텍스트는 MEDIUM 미만에서는 제대로 렌더링되지 않습니다. (기본값: “MEDIUM”)	STRING	예	”VERY_LOW" "LOW" "MEDIUM" "HIGH”
`resolution`	출력 크기 등급입니다. (정확한 픽셀 수는 종횡비를 따릅니다. 예: 16:9는 1K에서 1280x720, 2K에서 2560x1440을 제공합니다.) 선명한 타이포그래피를 위해서는 HIGH + 2K를 권장합니다. (기본값: “1K”)	STRING	예	”1K" "2K”
`aspect_ratio`	이미지 생성의 종횡비입니다. (기본값: “1:1”)	STRING	예	”1:3" "3:1" "1:2" "2:1" "9:16" "16:9" "10:16" "16:10" "2:3" "3:2" "3:4" "4:3" "4:5" "5:4" "1:1”
`prompt_upsampling`	생성 전에 짧은 프롬프트를 상세한 구조화된 캡션으로 확장합니다. (재작성된 프롬프트는 final_prompt로 반환됩니다.) 자체 JSON 캡션이나 정확한 문구를 제공하는 경우에는 OFF로 설정하세요. (기본값: “AUTO”)	STRING	예	”AUTO" "ON" "OFF”
`seed`	재현 가능한 생성을 위한 시드입니다. prompt_upsampling이 OFF이면 동일한 시드와 설정으로 동일한 이미지가 반환됩니다. ON/AUTO이면 프롬프트 재작성이 실행마다 달라지므로, 결과를 재현하려면 해당 final_prompt 출력을 prompt_upsampling OFF 및 동일한 시드와 함께 재사용하세요. (기본값: 42)	INT	아니요	0 ~ 2147483647

제약 조건 참고 사항: 프롬프트에는 공백이 아닌 문자가 하나 이상 포함되어야 합니다. 그렇지 않으면 노드가 실패합니다. 자체 구조화된 JSON 캡션이나 정확한 문구를 제공하는 경우 prompt_upsampling을 OFF로 설정하세요. prompt_upsampling이 ON 또는 AUTO인 경우 생성 전에 프롬프트가 재작성되므로 동일한 시드를 사용하더라도 동일한 이미지가 재현되지 않을 수 있습니다. 이미지를 재현하려면 해당 final_prompt 출력을 prompt_upsampling OFF 및 동일한 시드와 함께 재사용하세요.

출력

Output Name	Description	Data Type
`image`	생성된 이미지로, 이미지 배치 형태로 반환됩니다. Ideogram의 콘텐츠 안전 필터가 생성을 차단하면 대신 오류가 발생합니다.	IMAGE
`final_prompt`	이미지가 실제로 생성된 프롬프트입니다. (prompt_upsampling이 실행된 경우 재작성된 구조화된 캡션이고, 그렇지 않은 경우 사용자의 프롬프트입니다.) 이 값을 prompt_upsampling OFF 및 동일한 시드와 함께 다시 입력하면 이 이미지를 재현할 수 있습니다.	STRING

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Source fingerprint (SHA-256): 7bd20aae508fee111ded32e87119ed6fc01c5ad5ba7d595e24391830a0f20bb7

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