Fix issues

Author: comfyui-wiki

ko/development/comfyui-server/api-examples.mdx

@@ -103,7 +103,7 @@ if __name__ == "__main__":
 WebSocket을 사용해 실행이 완료될 때까지 기다린 후, `/history` 엔드포인트를 통해 출력물을 가져옵니다. 대부분의 사용 사례에 권장되는 방식입니다.
 
 ```python
-"""websockets_api_example.py — WebSocket을 통해 실행 상태를 모니터링하고, /history를 통해 다운로드합니다."""
+"""websockets_api_example.py: WebSocket을 통해 실행 상태를 모니터링하고, /history를 통해 다운로드합니다."""
 
 import websocket  # pip install websocket-client
 import uuid
@@ -212,7 +212,7 @@ WebSocket 이진 프레임에는 생성 중인 미리보기 이미지가 포함
 이미지를 디스크에 저장하지 않고 싶은 경우, `SaveImageWebsocket` 노드를 사용하세요. 이미지는 WebSocket 이진 프레임을 통해 바로 전송됩니다.
 
 ```python
-"""websockets_api_example_ws_images.py — WebSocket을 통해 직접 이미지를 수신합니다."""
+"""websockets_api_example_ws_images.py: WebSocket을 통해 직접 이미지를 수신합니다."""
 
 import websocket  # pip install websocket-client
 import uuid
@@ -249,7 +249,7 @@ def get_images(ws, prompt):
                         break  # 실행 완료
                     current_node = data["node"]
         else:
-            # 이진 프레임 — SaveImageWebsocket에서 온 이미지 데이터
+            # 이진 프레임; SaveImageWebsocket에서 온 이미지 데이터
             if current_node == "save_image_websocket_node":
                 images_output = output_images.get(current_node, [])
                 # 처음 8바이트는 타입/메타데이터, 나머지는 이미지 데이터

ko/development/comfyui-server/comms_messages.mdx

@@ -86,4 +86,5 @@ from server import PromptServer
 
     def my_main_function(self, required_inputs, node_id):
         # 몇 가지 작업 수행
-        PromptServer.instance.send_sync("my.custom.message", {"node": node_id, "other_things": etc})
+        PromptServer.instance.send_sync("my.custom.message", {"node": node_id, "other_things": etc})
+```

ko/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1.mdx

@@ -52,7 +52,7 @@ ACE-Step은 중국 팀 StepFun과 ACE Studio가 공동 개발한 오픈소스 
 
 ## ACE-Step ComfyUI 오디오 기반 오디오 생성 워크플로우
 
-이미지 기반 이미지 생성 워크플로우와 비슷하게, 한 곡의 음악을 입력해 아래 워크플로우를 사용해 리샘플링하고 음악을 생성할 수 있습니다. 또한 `Ksampler`의 `denoise` 파라미터를 조정해 원본 오디오와의 차이를 조절할 수 있습니다.
+텍스트 기반 오디오 생성 워크플로우와 비슷하게, 한 곡의 음악을 입력해 아래 워크플로우를 사용해 리샘플링하고 음악을 생성할 수 있습니다. 또한 `Ksampler`의 `denoise` 파라미터를 조정해 원본 오디오와의 차이를 조절할 수 있습니다.
 
 ### 1. 워크플로우 파일 다운로드
 

ko/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx

@@ -47,7 +47,7 @@ ComfyUI에서 T2I 어댑터를 사용하는 방법은 [ControlNet](/ko/tutorials
 
 ## ComfyUI 깊이 T2I 어댑터 작업 흐름 예시 설명
 
-### 1. 깊이 T2I 어댑터 작업 흐름 에셋
+### 1. 깊이 T2I 어댑터 작업 흐름 자산
 
 아래 작업 흐름 이미지를 다운로드해 ComfyUI로 드래그하여 작업 흐름을 로드해주세요:
 

ko/tutorials/flux/flux-2-klein.mdx

@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 title: "ComfyUI Flux.2 Klein 4B 가이드"
-description: "FLUX.2 [klein] 4B에 대한 간략한 소개와 ComfyUI에서 텍스트 기반 이미지 생성 및 이미지 편집 워크플로를 실행하는 방법을 안내합니다."
+description: "FLUX.2 [klein] 4B에 대한 간략한 소개와 ComfyUI에서 텍스트 기반 이미지 생성 및 이미지 편집 워크플로우를 실행하는 방법을 안내합니다."
 sidebarTitle: "Flux.2 Klein"
 translationSourceHash: e790eb10
 translationFrom: tutorials/flux/flux-2-klein.mdx
@@ -12,7 +12,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"
 
 ## FLUX.2 [klein] 소개
 
-FLUX.2 [Klein]은 Flux 제품군 중 가장 빠른 모델로, 텍스트 기반 이미지 생성과 이미지 편집을 하나의 컴팩트한 아키텍처로 통합했습니다. 이 모델은 인터랙티브 워크플로, 즉각적인 미리보기 및 지연 시간이 중요한 애플리케이션을 위해 설계되었으며, 정제된 변형을 사용하면 단일 및 다중 참조 편집에서도 강력한 품질을 유지하면서 엔드투엔드 추론 시간을 약 1초로 줄일 수 있습니다.
+FLUX.2 [Klein]은 Flux 제품군 중 가장 빠른 모델로, 텍스트 기반 이미지 생성과 이미지 편집을 하나의 컴팩트한 아키텍처로 통합했습니다. 이 모델은 인터랙티브 워크플로우, 즉각적인 미리보기 및 지연 시간이 중요한 애플리케이션을 위해 설계되었으며, 정제된 변형을 사용하면 단일 및 다중 참조 편집에서도 강력한 품질을 유지하면서 엔드투엔드 추론 시간을 약 1초로 줄일 수 있습니다.
 
 **모델 주요 특징:**
 - 두 가지 4B 유형: 최대한의 유연성과 미세 조정을 위한 베이스(비정제); 속도 우선 배포를 위한 정제(4단계)
@@ -21,18 +21,18 @@ FLUX.2 [Klein]은 Flux 제품군 중 가장 빠른 모델로, 텍스트 기반 
 
 <UpdateReminder/>
 
-## Flux.2 Klein 4B 워크플로
+## Flux.2 Klein 4B 워크플로우
 
-<Card title="4B 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로" icon="download" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/image_flux2_klein_text_to_image.json">
-    Flux.2 Klein 4B용 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 다운로드하세요.
+<Card title="4B 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우" icon="download" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/image_flux2_klein_text_to_image.json">
+    Flux.2 Klein 4B용 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우를 다운로드하세요.
   </Card>
 
 <Card title="4B 이미지 편집 베이스" icon="download" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/image_flux2_klein_image_edit_4b_base.json">
-    4B 베이스 모델을 사용한 이미지 편집 워크플로를 다운로드하세요.
+    4B 베이스 모델을 사용한 이미지 편집 워크플로우를 다운로드하세요.
   </Card>
 
 <Card title="4B 이미지 편집 정제" icon="download" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/image_flux2_klein_image_edit_4b_distilled.json">
-    빠른 정제된 4B 이미지 편집 워크플로를 다운로드하세요.
+    빠른 정제된 4B 이미지 편집 워크플로우를 다운로드하세요.
   </Card>
 
 ## Flux.2 Klein 4B 모델 다운로드
@@ -42,11 +42,11 @@ FLUX.2 [Klein]은 Flux 제품군 중 가장 빠른 모델로, 텍스트 기반 
   </Card>
 
 <Card title="flux-2-klein-base-4b-fp8.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-klein-base-4b-fp8/resolve/main/flux-2-klein-base-4b-fp8.safetensors">
-    디퓨전 모델(4B 베이스).
+    확산 모델(4B 베이스).
   </Card>
 
 <Card title="flux-2-klein-4b-fp8.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-klein-4b-fp8/resolve/main/flux-2-klein-4b-fp8.safetensors">
-    디퓨전 모델(4B 정제).
+    확산 모델(4B 정제).
   </Card>
 
 <Card title="flux2-vae.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-dev/resolve/main/split_files/vae/flux2-vae.safetensors">
@@ -67,32 +67,32 @@ FLUX.2 [Klein]은 Flux 제품군 중 가장 빠른 모델로, 텍스트 기반 
 │          └── flux2-vae.safetensors
 ```
 
-## Flux.2 Klein 9B 워크플로
+## Flux.2 Klein 9B 워크플로우
 
-<Card title="9B 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로" icon="download" href="http://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/image_flux2_text_to_image_9b.json">
-    Flux.2 Klein 9B용 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로를 다운로드하세요.
+<Card title="9B 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우" icon="download" href="http://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/image_flux2_text_to_image_9b.json">
+    Flux.2 Klein 9B용 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우를 다운로드하세요.
   </Card>
 
 <Card title="9B 이미지 편집 베이스" icon="download" href="http://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/image_flux2_klein_image_edit_9b_base.json">
-    9B 베이스 모델을 사용한 이미지 편집 워크플로를 다운로드하세요.
+    9B 베이스 모델을 사용한 이미지 편집 워크플로우를 다운로드하세요.
   </Card>
 
 <Card title="9B 이미지 편집 정제" icon="download" href="http://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/image_flux2_klein_image_edit_9b_distilled.json">
-    빠른 정제된 9B 이미지 편집 워크플로를 다운로드하세요.
+    빠른 정제된 9B 이미지 편집 워크플로우를 다운로드하세요.
   </Card>
 
 ## Flux.2 Klein 9B 모델 다운로드
 
 <Note>
-디퓨전 모델의 경우 BFL의 리포지토리를 방문해 계약을 수락한 후 모델을 다운로드하세요.
+확산 모델의 경우 BFL의 리포지토리를 방문해 계약을 수락한 후 모델을 다운로드하세요.
 </Note>
 
 <Card title="flux-2-klein-base-9b-fp8.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-klein-base-9b-fp8">
-    디퓨전 모델(9B 베이스).
+    확산 모델(9B 베이스).
   </Card>
 
 <Card title="flux-2-klein-9b-fp8.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-klein-9b-fp8">
-    디퓨전 모델(9B 정제).
+    확산 모델(9B 정제).
   </Card>
 
 <Card title="qwen_3_8b_fp8mixed.safetensors" icon="download" href="https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-klein-9B/resolve/main/split_files/text_encoders/qwen_3_8b_fp8mixed.safetensors">
@@ -114,4 +114,5 @@ FLUX.2 [Klein]은 Flux 제품군 중 가장 빠른 모델로, 텍스트 기반 
 │   ├── 📂 text_encoders/
 │   │      └── qwen_3_8b_fp8mixed.safetensors
 │   └── 📂 vae/
-│          └── flux2-vae.safetensors
+│          └── flux2-vae.safetensors
+```

ko/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx

@@ -80,6 +80,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"
 │   │   └── ernie-image-prompt-enhancer.safetensors
 │   └── 📂 vae/
 │       └── flux2-vae.safetensors
+```
 
 ## ERNIE-Image-Turbo
 
@@ -123,6 +124,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx"
 │   │   └── ernie-image-prompt-enhancer.safetensors
 │   └── 📂 vae/
 │       └── flux2-vae.safetensors
+```
 
 ## 이용 가능한 모델
 

ko/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx

@@ -91,7 +91,7 @@ OmniGen2는 풍부한 이미지 편집 기능을 갖추고 있으며, 이미지
     <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>Comfy Cloud에서 실행</p>
 </a>
 
-![텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/image/omnigen2/image_omnigen2_image_edit.png)
+![이미지 편집 워크플로우](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/image/omnigen2/image_omnigen2_image_edit.png)
 
 아래 이미지를 다운로드하세요. 이 이미지를 입력 이미지로 사용하겠습니다.
 ![입력 이미지](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/image/omnigen2/input_fairy.png)

ko/tutorials/image/pixeldit/pixeldit.mdx

@@ -73,4 +73,5 @@ PixelDiT는 두 개의 모델 파일을 사용합니다: 텍스트 인코더와
 │   ├── 📂 text_encoders/
 │   │      └── gemma_2_2b_it_elm_bf16.safetensors
 │   └── 📂 diffusion_models/
-│          └── pixeldit_1300m_1024px_bf16.safetensors
+│          └── pixeldit_1300m_1024px_bf16.safetensors
+```

ko/tutorials/image/z-image/z-image.mdx

@@ -59,4 +59,5 @@ Z-Image (Base)는 커뮤니티 주도의 미세조정 및 맞춤형 개발을 
 │   ├── 📂 diffusion_models/
 │   │      └── z_image_bf16.safetensors
 │   └── 📂 vae/
-│          └── ae.safetensors
+│          └── ae.safetensors
+```

ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/hunyuan3d-3-0.mdx

@@ -16,7 +16,7 @@ ComfyUI는 현재 해당 Hunyuan 3D API를 기본적으로 통합하여, ComfyUI
 현재 ComfyUI의 파트너 노드는 다음과 같은 Hunyuan 3D 모델 생성 기능을 지원합니다:
 - 텍스트 기반 3D 생성
 - 이미지 기반 3D 생성
-- 멀티뷰 기반 3D 생성
+- 멀티뷰 기반 3D 모델 생성
 
 <ReqHint/>
 <UpdateReminder/>
@@ -60,7 +60,7 @@ ComfyUI는 현재 해당 Hunyuan 3D API를 기본적으로 통합하여, ComfyUI
   Comfy Cloud에서 실행
 </Card>
 
-## 멀티뷰 기반 3D 생성 워크플로우
+## 멀티뷰 기반 3D 모델 생성 워크플로우
 
 앞면, 뒷면, 옆면 등 여러 각도의 이미지를 제공해 더욱 정확하고 세부적인 3D 모델을 생성합니다. 이는 이미지 기반 3D 생성과 동일한 워크플로우로, 서로 다른 각도의 이미지 2~4장을 업로드하기만 하면 됩니다.