fix: address CodeRabbit review comments on PR Comfy-Org#1195

- Fix Korean grammar particles (와→과, 를→을)
- Fix CLIPTextEncode casing (CLipTextEncode→CLIPTextEncode)
- Remove duplicate '생성 생성' → '생성'
- Unify '다중뷰' → '멀티뷰'
- Add explicit heading anchors for in-page links
- Replace em dashes with colons/semicolons
- Close unclosed code fences in startup-flags
- Normalize wan2_2 menu paths to unified Korean
- Replace hyphenated terms (텍스트-이미지→텍스트 기반 이미지 생성)
- Restore Korean frontmatter in recraft-v4

Author: lin-bot23

ko/custom-nodes/v3_migration.mdx

@@ -233,7 +233,7 @@ def validate_inputs(cls, **kwargs) -> bool | str:
     return True
 ```
 
-#### 지연 평가 (V1 → V3)
+#### 지연 평가 (V1 → V3) {#lazy-evaluation-v1--v3}
 
 ```check_lazy_status``` 함수는 클래스 메서드이며, 그 외에는 동일하게 유지됩니다.
 
@@ -421,7 +421,7 @@ io.Combo.Input("mode", options=["option1", "option2", "option3"])
 
 ## 고급 기능
 
-### 히든 입력
+### 히든 입력 {#hidden-inputs}
 
 히든 입력은 프롬프트 메타데이터, 노드 ID 및 기타 내부 값과 같은 실행 컨텍스트에 대한 접근을 제공합니다. 이들은 UI에 표시되지 않습니다.
 

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

@@ -106,7 +106,7 @@ 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 — Monitor execution via WebSocket, download via /history."""
+"""websockets_api_example.py: Monitor execution via WebSocket, download via /history."""
 
 import websocket  # pip install websocket-client
 import uuid
@@ -158,7 +158,7 @@ def get_images(ws, prompt):
                 data = message["data"]
                 if data["node"] is None and data["prompt_id"] == prompt_id:
                     break  # Execution done
-        # Binary frames are preview images — skip them here
+        # Binary frames are preview images; skip them here
         continue
 
     history = get_history(prompt_id)[prompt_id]

ko/development/comfyui-server/startup-flags.mdx

@@ -32,6 +32,7 @@ ComfyUI 디렉토리에서 `python main.py --help`를 실행하면 기본 제공
 
 ```bash
 python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8288 --disable-auto-launch --lowvram
+```
 
 ## 네트워크 및 서버
 
@@ -84,6 +85,7 @@ python main.py --port 8443 --tls-keyfile key.pem --tls-certfile cert.pem
 ```bash
 # Run server without opening browser
 python main.py --disable-auto-launch
+```
 
 ## 장치 및 CUDA
 
@@ -225,6 +227,7 @@ python main.py --fast
 
 # 특정 최적화만 활성화
 python main.py --fast fp16_accumulation cublas_ops
+```
 
 ## ComfyUI 매니저
 
@@ -251,6 +254,7 @@ python main.py --disable-all-custom-nodes
 
 # 특정 커스텀 노드만 허용
 python main.py --disable-all-custom-nodes --whitelist-custom-nodes ComfyUI-Manager
+```
 
 ## 프론트엔드 & API
 
@@ -270,6 +274,7 @@ python main.py --list-feature-flags
 
 # Set feature flags
 python main.py --feature-flag show_signin_button=true
+```
 
 ## 로깅 & 기타
 

ko/tutorials/image/anima/anima.mdx

@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 title: "Anima Base v1 ComfyUI 워크플로 예시"
-description: "Anima는 CircleStone Labs / Comfy Org의 20억 파라미터 오픈 텍스트-이미지 모델로, 애니메이션 및 비사실적 일러스트레이션 생성에 최적화되었습니다."
+description: "Anima는 CircleStone Labs / Comfy Org의 20억 파라미터 오픈 텍스트 기반 이미지 생성 모델로, 애니메이션 및 비사실적 일러스트레이션 생성에 최적화되었습니다."
 sidebarTitle: "Anima Base v1"
 translationSourceHash: a24422ae
 translationFrom: tutorials/image/anima/anima.mdx
@@ -10,13 +10,13 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx'
 
 <UpdateReminder />
 
-**Anima**는 [CircleStone Labs](https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima)와 Comfy Org의 협력으로 제공되는 오픈 텍스트-이미지 모델입니다. **20억** 개의 파라미터를 갖춘 이 모델은 고품질의 **애니메이션 및 비사실적** 이미지를 생성하도록 설계되었으며, 캐릭터, 장면, 컨셉 아트 등에 적합합니다.
+**Anima**는 [CircleStone Labs](https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima)와 Comfy Org의 협력으로 제공되는 오픈 텍스트 기반 이미지 생성 모델입니다. **20억** 개의 파라미터를 갖춘 이 모델은 고품질의 **애니메이션 및 비사실적** 이미지를 생성하도록 설계되었으며, 캐릭터, 장면, 컨셉 아트 등에 적합합니다.
 
 **모델 주요 특징**:
 - **애니메이션 및 예술적 일러스트레이션 중심** — 비사실적 아트 스타일에 맞춰 조정됨
 - **ComfyUI 네이티브 지원** — 표준 UNETLoader, CLIPLoader, VAELoader 노드로 로드
 - **Qwen-3 0.6B 텍스트 인코더** — 강력한 언어 이해력과 프롬프트 준수 제공
-- **입력 이미지 필요 없음** — 순수 텍스트-이미지 생성
+- **입력 이미지 필요 없음** — 순수 텍스트 기반 이미지 생성
 - **작은 메모리 사용량** — 20억 확산 모델로, 소비자용 GPU에서도 원활히 작동함
 
 **관련 링크**:
@@ -26,13 +26,13 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx'
 
 Anima는 두 가지 워크플로를 제공합니다. 일반 사용을 위한 베이스 버전과 미리보기 버전(조기 액세스)입니다.
 
-두 워크플로 모두 **Subgraph** 노드를 사용해 텍스트-이미지 생성 파이프라인을 관리합니다. Subgraph를 열어 내부 노드를 확인하거나 사용자 정의할 수 있습니다.
+두 워크플로 모두 **Subgraph** 노드를 사용해 텍스트 기반 이미지 생성 파이프라인을 관리합니다. Subgraph를 열어 내부 노드를 확인하거나 사용자 정의할 수 있습니다.
 
 <Card title="Subgraph 알아보기" icon="book-open" href="/ko/interface/features/subgraph">
   이 워크플로는 모듈식 처리를 위해 Subgraph 노드를 사용합니다. Subgraph 문서를 확인해 워크플로를 사용자 정의하고 확장하는 방법을 알아보세요.
 </Card>
 
-### Anima Base v1: 텍스트 → 이미지
+### Anima Base v1: 텍스트 기반 이미지 생성
 
 <Card title="워크플로 다운로드" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/image_anima_base_v1.json">
     JSON 파일 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Anima Base v1" 검색
@@ -46,14 +46,14 @@ Anima는 두 가지 워크플로를 제공합니다. 일반 사용을 위한 베
 
 1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하거나 [Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org/?template=image_anima_base_v1&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=anima)를 사용하세요
 2. **템플릿**으로 이동해 **Anima Base v1**을 검색하세요
-3. **Anima Base v1: 텍스트 → 이미지** 워크플로를 선택하세요
+3. **Anima Base v1: 텍스트 기반 이미지 생성** 워크플로를 선택하세요
 4. 누락된 모델을 다운로드하고([모델 다운로드](#anima-model-downloads) 참조), 프롬프트를 입력한 후 **큐**를 클릭하세요
 
 #### 예시 출력
 
 <img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_anima_base_v1.png" alt="Anima Base v1 예시 출력" />
 
-### Anima 미리보기: 애니메이션 텍스트-이미지 생성
+### Anima 미리보기: 애니메이션 텍스트 기반 이미지 생성
 
 <Card title="워크플로 다운로드" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/image_anima_preview.json">
     JSON 파일 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Anima Preview" 검색
@@ -67,7 +67,7 @@ Anima는 두 가지 워크플로를 제공합니다. 일반 사용을 위한 베
 
 1. ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하거나 [Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org/?template=image_anima_preview&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=anima)를 사용하세요
 2. **템플릿**으로 이동해 **Anima Preview**를 검색하세요
-3. **Anima 애니메이션 텍스트-이미지 생성** 워크플로를 선택하세요
+3. **Anima 애니메이션 텍스트 기반 이미지 생성** 워크플로를 선택하세요
 4. 누락된 모델을 다운로드하고([모델 다운로드](#anima-model-downloads) 참조), 프롬프트를 입력한 후 **큐**를 클릭하세요
 
 #### 예시 출력

ko/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx

@@ -11,7 +11,7 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx'
 Cosmos-Predict2는 NVIDIA의 차세대 물리 세계 기반 모델로, 물리적 AI 시나리오에서 고품질 시각 생성 및 예측 작업을 위해 특별히 설계되었습니다.  
 이 모델은 뛰어난 물리적 정확성, 환경 상호작용성, 세부 사항 재현 능력을 갖추고 있어 복잡한 물리 현상과 동적 장면을 사실적으로 시뮬레이션할 수 있습니다.
 
-Cosmos-Predict2는 텍스트 기반 이미지 생성(Text2Image)와 비디오 기반 월드 생성(Video2World)를 포함한 다양한 생성 방식을 지원하며, 산업 시뮬레이션, 자율주행, 도시 계획, 과학 연구 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다.
+Cosmos-Predict2는 텍스트 기반 이미지 생성(Text2Image)과 비디오 기반 월드 생성(Video2World)을 포함한 다양한 생성 방식을 지원하며, 산업 시뮬레이션, 자율주행, 도시 계획, 과학 연구 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다.
 
 GitHub: [Cosmos-predict2](https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-predict2)
 huggingface: [Cosmos-Predict2](https://huggingface.co/collections/nvidia/cosmos-predict2-68028efc052239369a0f2959)

ko/tutorials/image/omnigen/omnigen2.mdx

@@ -76,8 +76,8 @@ OmniGen2는 약 **7B**의 총 파라미터(텍스트 모델 3B + 이미지 생
 3. **VAE 로드**: `Load VAE` 노드가 `ae.safetensors`를 로드하는지 확인하세요.
 4. **이미지 크기 설정**: `EmptySD3LatentImage` 노드에서 생성할 이미지 크기를 설정하세요(권장 크기 1024x1024).
 5. **입력 프롬프트**:
-    - 첫 번째 `CLipTextEncode` 노드에 긍정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나길 원하는 내용).
-    - 두 번째 `CLipTextEncode` 노드에 부정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나지 않길 원하는 내용).
+    - 첫 번째 `CLIPTextEncode` 노드에 긍정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나길 원하는 내용).
+    - 두 번째 `CLIPTextEncode` 노드에 부정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나지 않길 원하는 내용).
 6. **생성 시작**: `Queue Prompt` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 텍스트 기반 이미지 생성을 실행하세요.
 7. **결과 확인**: 생성이 완료되면 해당 이미지들이 자동으로 `ComfyUI/output/` 디렉터리에 저장되며, `SaveImage` 노드에서 미리보기할 수 있습니다.
 
@@ -105,8 +105,8 @@ OmniGen2는 풍부한 이미지 편집 기능을 갖추고 있으며, 이미지
 3. **VAE 로드**: `Load VAE` 노드가 `ae.safetensors`를 로드하는지 확인하세요.
 4. **이미지 업로드**: 제공된 이미지를 `Load Image` 노드에서 업로드하세요.
 5. **입력 프롬프트**:
-    - 첫 번째 `CLipTextEncode` 노드에 긍정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나길 원하는 내용).
-    - 두 번째 `CLipTextEncode` 노드에 부정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나지 않길 원하는 내용).
+    - 첫 번째 `CLIPTextEncode` 노드에 긍정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나길 원하는 내용).
+    - 두 번째 `CLIPTextEncode` 노드에 부정적 프롬프트를 입력하세요(이미지에 나타나지 않길 원하는 내용).
 6. **생성 시작**: `Queue Prompt` 버튼을 클릭하거나, 단축키 `Ctrl(cmd) + Enter`를 사용해 텍스트 기반 이미지 생성을 실행하세요.
 7. **결과 확인**: 생성이 완료되면 해당 이미지들이 자동으로 `ComfyUI/output/` 디렉터리에 저장되며, `SaveImage` 노드에서 미리보기할 수 있습니다.
 

ko/tutorials/partner-nodes/hunyuan3d/model-generation.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
-- 다중뷰 기반 3D 생성
+- 멀티뷰 기반 3D 생성
 
 <ReqHint/>
 <UpdateReminder/>
@@ -54,13 +54,13 @@ ComfyUI는 현재 해당 Hunyuan 3D API를 기본적으로 통합하여, ComfyUI
 
 ## 이미지 기반 3D 생성 워크플로우
 
-하나 이상의 이미지를 업로드해 고품질 3D 모델을 생성하세요. 2~4개의 다중뷰 이미지 지원으로 지오메트리와 재질의 정밀도가 향상됩니다.
+하나 이상의 이미지를 업로드해 고품질 3D 모델을 생성하세요. 2~4개의 멀티뷰 이미지 지원으로 지오메트리와 재질의 정밀도가 향상됩니다.
 
 <Card title="Hunyuan 3D 이미지 기반 3D 생성 워크플로우" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=api_hunyuan3d_image_to_model&utm_source=docs&utm_medium=inhouse_social&utm_campaign=inhouse_feature_launches&utm_content=post&utm_niche=workflow_engineering&utm_creator=purz">
   Comfy Cloud에서 실행
 </Card>
 
-## 다중뷰 기반 3D 생성 워크플로우
+## 멀티뷰 기반 3D 생성 워크플로우
 
 앞면, 뒷면, 옆면 등 여러 각도의 이미지를 제공해 더욱 정확하고 상세한 3D 모델을 생성하세요. 이 작업은 이미지 기반 3D 생성과 동일한 워크플로우를 사용하며, 서로 다른 각도에서 2~4장의 이미지를 업로드하기만 하면 됩니다.
 

ko/tutorials/partner-nodes/openai/dall-e-2.mdx

@@ -16,7 +16,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
 OpenAI DALL·E 2는 ComfyUI 파트너 노드 시리즈의 일부로, 사용자가 OpenAI의 **DALL·E 2** 모델을 통해 이미지를 생성할 수 있도록 합니다.
 
 이 노드는 다음을 지원합니다:
-- 텍스트 기반 이미지 생성 생성
+- 텍스트 기반 이미지 생성
 - 이미지 편집 기능 (마스크를 통한 인페인팅)
 
 ## 노드 개요

ko/tutorials/partner-nodes/openrouter/llm.mdx

@@ -74,7 +74,7 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ko/tutorials/update-reminder.mdx";
 </Card>
 
 <Note>
-이 샘플에서는 워크플로우가 참조 이미지를 분석하고 하위 이미지 노드를 위한 텍스트-이미지 프롬프트를 반환합니다. **이미지 로드**를 생략하거나, 프롬프트를 변경하거나, 그래프를 완전히 다시 구성해 자신만의 사용 사례에 맞게 조정할 수 있습니다.
+이 샘플에서는 워크플로우가 참조 이미지를 분석하고 하위 이미지 노드를 위한 텍스트 기반 이미지 생성 프롬프트를 반환합니다. **이미지 로드**를 생략하거나, 프롬프트를 변경하거나, 그래프를 완전히 다시 구성해 자신만의 사용 사례에 맞게 조정할 수 있습니다.
 </Note>
 
 템플릿을 참고로 사용한다면 일반적인 실행 과정은 다음과 같습니다:

ko/tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4.mdx

@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
-title: "Recraft V4 Image & Vector Generation in ComfyUI"
-description: "Generate professional images and production-ready vectors with Recraft V4 in ComfyUI"
+title: "ComfyUI에서 Recraft V4 이미지 및 벡터 생성"
+description: "ComfyUI에서 Recraft V4로 전문적인 이미지와 제작 준비가 완료된 벡터 생성하기"
 sidebarTitle: "Recraft V4"
 translationSourceHash: 39d1f8cb
 translationFrom: tutorials/partner-nodes/recraft/recraft-v4.mdx
@@ -24,14 +24,14 @@ Recraft V4는 전문 디자인 작업을 위해 개발된 새로운 이미지 
 - **프롬프트 정확성** — 공간 관계, 재질, 반사 등 세부적인 창작 방향을 정확히 따릅니다
 - **V4 Pro** — 동일한 모델이지만 더 높은 해상도. 인쇄 및 대형 작업용으로 2048×2048 해상도로 출력됩니다
 
-## Recraft V4 텍스트-이미지 워크플로우
+## Recraft V4 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로우
 
 <Card title="Run in Comfy Cloud" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=api_recraft_v4_t2i&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=recraft_v4">
     Comfy Cloud에서 열기
   </Card>
 
 <Card title="Download Workflow" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/api_recraft_v4_t2i.json">
-    JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Recraft V4 텍스트-이미지" 검색
+    JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Recraft V4 텍스트 기반 이미지 생성" 검색
   </Card>
 
 ### 워크플로우 실행 단계
@@ -53,7 +53,7 @@ Recraft V4는 전문 디자인 작업을 위해 개발된 새로운 이미지 
 ![액션 샷](https://substack-post-media.s3.amazonaws.com/public/images/a8643f80-8cc4-4246-a95a-bed1f9ee10f1_2560x1664.png)
 *어안 렌즈로 빈 콘크리트 수영장 안에서 촬영—쉐어링 보머와 투명 PVC 쉘을 입은 남자가 카메라 바로 위 수영장 가장자리에서 킥플립 중이며, 보드가 발에서 떨어져나가고, 레이어드된 옷이 공중에 떠서 퍼지며 그 아래의 하키 저지가 드러납니다.*
 
-## Recraft V4 텍스트-벡터 워크플로우
+## Recraft V4 텍스트 기반 벡터 생성 워크플로우
 
 Recraft V4는 직접 제작 준비가 완료된 SVG 벡터 출력을 생성할 수 있습니다. 이는 로고, 아이콘, 브랜드 자산 등 확장성이 필요한 경우 유용합니다. SVG 출력은 일러스트레이터, 피그마, 스케치와 호환됩니다.
 
@@ -62,7 +62,7 @@ Recraft V4는 직접 제작 준비가 완료된 SVG 벡터 출력을 생성할 
   </Card>
 
 <Card title="Download Workflow" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/api_recraft_v4_text_to_vector.json">
-    JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Recraft V4 텍스트-벡터" 검색
+    JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 "Recraft V4 텍스트 기반 벡터 생성" 검색
   </Card>
 
 ### 벡터 쇼케이스