تطور المحتوى المُولَد بواسطة الذكاء الاصطناعي من النماذج الأحادية إلى سير عمل مُجزأ، خاصة على منصات مثل ComfyUI، مما يمكّن التخصيص في خطوط الإنتاج الإبداعية. ومع ذلك، فإن إنشاء سير عمل فعالة يتطلب خبرة كبيرة لتنسيق العديد من المكونات المتخصصة، مما يشكل منحنى تعلم حادًا للمستخدمين. لمواجهة هذا التحدي، نقدم ComfyUI-R1، أول نموذج كبير للمنطق لتكوين سير العمل تلقائيًا. بدءًا من قاعدة بياناتنا المُعدة بعناية والتي تحتوي على 4000 سير عمل، نقوم ببناء بيانات منطقية طويلة السلسلة (CoT)، تشمل اختيار العقد (nodes)، تخطيط سير العمل، وتمثيل سير العمل على مستوى الكود. يتم تدريب ComfyUI-R1 عبر إطار عمل ذو مرحلتين: (1) تعديل الدقة للبدء البارد (cold start)، لتكييف النماذج مع مجال ComfyUI؛ (2) التعلم التعزيزي لتحفيز قدرة المنطق، والذي يتم توجيهه بواسطة مكافأة هجينة دقيقة تتكون من قواعد ومقياس، مما يضمن صحة التنسيق، سلامة الهيكل، ودقة العقد على المستوى الفردي. أظهرت التجارب أن نموذجنا الذي يحتوي على 7 مليارات معلمة يحقق معدل صحة التنسيق بنسبة 97٪، بالإضافة إلى معدل مرور عالٍ ودرجات F1 عالية على مستوى العقد والرسم البياني، مما يتجاوز بشكل كبير الأساليب الرائدة السابقة التي تستخدم نماذج ذات مصدر مغلق مثل GPT-4o وسلسلة Claude. تؤكد التحليلات الإضافية الدور الحاسم لعملية المنطق والميزة التي توفرها تحويل سير العمل إلى كود. كما كشفت المقارنة النوعية عن قوتنا في تركيب سير عمل معقدة تتضمن عقد متنوعة، مما يؤكد إمكانات المنطق الطويل السلس في إنشاء الفن باستخدام الذكاء الاصطناعي.