플러그인

DSH Web GUI용 AI 이미지·동영상 생성입니다. 채널별 모델 목록과 계열별 요청 형식(gpt-image, Grok Imagine, Nano Banana, Seedream, GLM-Image, Qwen-Image, MiniMax image-01, DALL-E 3), 사이드바 생성 스튜디오, 노드 워크플로 캔버스, 파일 미리보기, 캔버스 스킬, 프롬프트 템플릿을 제공합니다. 동영상은 텍스트/이미지 생성, 시작·끝 키프레임, 다중 참조를 지원하며 비동기 제출·폴링·다운로드, 호스트 동영상 도구, 캔버스 동영상 노드와 로컬 ffmpeg로 두 개 이상의 노드를 하나의 MP4로 이어 붙이기를 제공합니다.

DSH용 Qwen Image 2.1 작업 공간: Apple Silicon MLX 또는 자체 NVIDIA 서버를 사용합니다. 네이티브 참조 이미지 편집, LoRA, ControlNet, 인페인팅, 공유 프리셋, 갤러리, 실시간 에이전트 진행 상황을 제공하며 검증된 업데이트와 에이전트 설정 안내를 포함합니다.

사용자 GPU에서 이미지를 만들도록 로컬 ComfyUI 설치의 HTTP API에 워크플로를 대기열로 등록합니다. 빠른 초안에는 Z-Image-Turbo, 최종 에셋과 읽기 쉬운 이미지 텍스트에는 Qwen-Image-2.1을 사용합니다. comfyui_generate와 comfyui_status를 등록하고 모델 선택 및 프롬프트 작성 Skill을 제공합니다. 런타임 의존성이 없으며 수신 중인 서버가 없으면 ComfyUI를 헤드리스로 시작합니다.

DeepSeek Harness용 이미지 이해·생성·편집 기능입니다. Qwen/OpenAI/Anthropic/Gemini로 이미지를 읽고 Qwen-Image로 생성·편집합니다. MIT 라이선스 liustack/modlens를 재작업했습니다. 먼저 @liustack/modlens를 제거해야 합니다. 두 플러그인이 같은 vision provider와 이미지 interception hook을 등록하므로 함께 설치하면 이미지 읽기가 깨집니다.

ui_mockup 도구 Consumer: 검토 단계에서 UI 와이어프레임/하이파이 스케치를 생성하고, 디자인 시안을 디스크에 저장한 뒤 확인을 요청하며, 승인 후 디자인 사양을 잠급니다. 클라이언트 카드, 이미지 라우팅, i18n을 포함합니다.

DeepSeek Harness에서 UI 와이어프레임 및 고해상도 모형을 생성합니다. DashScope 및 Volcengine 이미지 공급자 선택 가능.

DeepSeek Harness 플러그인 번들: 텍스트 전용 모델을 위한 qwen_vision(Qwen-VL 이미지 이해)과 qwen_generate(Qwen-Image 텍스트-이미지 변환) 도구

Adds seven `art_*` agent tools plus a right-sidebar drawing workbench (series, pages, revisions, regions, camera blockout) that submits ComfyUI graphs to a ComfyUI instance you host, for MOSS/K2 text-to-image, inpaint, character references, region editing and Qwen-Image edits, with up to four caller LoRAs stacked per request. Requires a local checkout and one adapter step: after a marketplace install, run `install/adapt.mjs` (or use `install/install.ps1` on Windows) to replace the `__MOSS_*__` placeholders with an absolute `workspaceRoot` and a ComfyUI origin; until then the Host refuses to load the preset with `MOSS_CONFIG_*`.

TokenRhythm을 통한 이미지 생성입니다. npm 의존성 없는 Python stdio MCP server를 `mcp__tokenrhythm_image__generate_image`로 마운트해 qwen-image-2.0 또는 wan2.7-image로 생성하고 사용자가 고른 디렉터리에 저장합니다. PATH에 Python 3.8+와 `TOKENRHYTHM_API_KEY`가 필요합니다.