着ぐるみ着せ替えの別イラスト

ComfyUIで複数のワークフローを使っていて、特定のフロー毎の実行回数を決めている方は居ませんか？ 別のワークフローを実行しようとして、前の実行回数のまま実行して焦った事はありませんか？ 私は一部のフローで回数を決めて実行するのですが、いちいちバッチ回数を書き換えるのが面倒でした。 ※バッチ回数の矢印をクリックすると、１，２，４，８ と倍々に増えるのも嫌でしたｗ １回だけ実行したいのに前のバッチ回数を変更し忘れて焦った事が何回も… そこで考えたのがこのフローです。 ※前に紹介したノードしか使っていませんので、細かい説明は省きます。 画像１：定数とスイッチの組み合わせ＆Queue Triggerです。 「実行回数指定」の部分で、テスト実行用の１回と実際に実行したい回数を切り替えられるようになっています。 実行回数にそのフローで実行させたい回数を設定しておけば、フローを読み込んで直ぐに必要回数実行できます。 「緊急停止スイッチ」の部分は、連続生成中にプロンプトのミスや不測の事態で止めたい時のスイッチです。 緊急停止をtrueにするとQueue Triggerのtotalを0にします。 と言っても、即停止する訳では有りません…ComfyUIのバッチ実行キューには２件ほど溜まっていますので、緊急停止スイッチをtrueにしても、実行中の物を含め３回程実行されます。 少しでも早く止めたい場合は、ComfyUIのバッチ停止ボタン（×ボタン）を何度かクリックして下さい。 緊急停止スイッチが不要な場合は、「実行回数指定」の出力を直接 Queue Triggerのtotalに繋いで下さい。 画像２：ノードをサブグラフで纏めると小さく成って場所も取りませんｗ 必要な項目を表示させておけば使いやすくなります。 これだけで完結しているので、メインのフローの変更は必要ありません。

ComfyUIのフローで処理を切り替える際に使用するノードにSwitchがあります。 複数の入力の内、１つを選択して次のノードへ送ります。 これにも色々な種類がありますので、使用目的に合わせて合ったものを使って下さい。 画像１にSwitchの例を揚げておきます。 画像２Switchの使い方の前に知っておいて頂きたいノードがあります（画像３）。 ・rgthree-comfy URL： https://github.com/rgthree/rgthree-comfy 　Fast Groups Bypasser (rgthree) ノードを纏めるのにGroupと呼ばれる枠を使用しますが、そのGroup単位でバイパスさせるノードです。 バイパス状態になるとそのノードは機能せず、データがスルーされます。 また、定数など固定型のデータを持っているノードの場合は何も出さなくなります。 フローの中で処理をパスしたい際に良く使いますので、知っておいて下さい。 詳細は最後で。 １．画像３～画像６は下記Switchを使った例です。 ・rgthree-comfy URL： https://github.com/rgthree/rgthree-comfy 　Any Switch (rgthree) 入力に対し、any_01から順に有効なデータがある入力が優先されます。 画像４、画像５の様に３番目のデーターが有効でも１番目や２番目が優先されます。 出力のデーター型は、入力に合わせられます。 ２．画像７～画像９は下記Switchを使った例です。 ・ComfyUI Impact Pack URL： https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack 　Switch (Any) 入力の切り替えを「select」に指定する番号で行うタイプのノードです。 入力端子は自動的に増える様になっています。 このノードは一度接続したノードを別のデータ型の接続に使用しないで下さい。 出力端子のデーター型がINTに固定されてINT型以外では使えなく成る場合があります。 使用したノードをコピーペーストしない様にして下さい。 ペーストした時点で何も接続していないのに入力端子が増えていきます。 おそらくバグです。 便利ですが癖が強いので、使用時には注意して下さい。 画像１０～画僧１３は、１と２を使った応用です。 特定のGroupをバイパスした時に、特定のデーターを使うイメージです。 ３．画像１４～画像１５は下記スイッチを使った例です。 ・ComfyUI標準ノード 　スイッチ 入力の切り替えを「スイッチ」の「true（真）／false（偽）」で行うタイプのノードです。 切り替え値が２つしか無いので、入力は２つです。 画像１６～画像１７は、１と３を使った応用です。 ４．画像１８～画像２０は下記Switchを使った例です。 ・JPS Custom Nodes for ComfyUI URL： https://github.com/JPS-GER/ComfyUI_JPS-Nodes 　Image Switch (JPS) 画像用のSwitchです。 入力の切り替えを「select」に指定する番号で行うタイプのノードです。 画像２１～画像２３は、１と４を使った応用です。 Switchの機能について簡単に説明しましたが、色々なタイプのSwitchが有りますので、それそれ確認して使って下さい。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- おまけ Fast Groups Bypasser (rgthree) ノードについて。 このノードは配置した時点で、キャンバス上に存在する全てのGroupをチェックし、一覧で表示します。 しかし、実際に制御したいGroupは特定のGroupに限られますので、対象を絞る必要があります。 その際使用するのが、プロパティです（画像２４） ノードを右クリックして表示されるコンテキストメニューから「プロパティ」をクリックすると設定メニューが表示されます。 指定に良く使う物だけ記述します。 matchColors：Groupに設定した色（画像２５）を指定します、同じ色のGroupのみノードに表示されます。 matchTitle：Groupに設定したタイトルの部分一致でノードに表示されます。 　※matchColorsとmatchTitleをセットで使うと更に絞り込めます。 sort：ノード上のGroupの表示順を簡易的に指定できます（画像２６） 　　　position：Groupのキャンバス上の位置で順番が決まります。 　　　alphanumeric：Groupタイトルの文字コード順で決まります。 　　　custam alphbet：ComfyUIの「設定」内の「rgthree」の設定で設定した値に基づきソートされますが、設定のしかたが分かっていませんｗ toggleRestiction：有効に出来るGroupの最大値を設定できます（画像２７） 　　　default：基本の設定、全て有効にできます。 　　　max one：最大で１つを有効にできます（全て無効にできます）。 　　　always one：どれか１つを常に有効にできるハズですが…max oneと同様の動きをしています。 　　　　　　　　　バグなのか、私の環境の影響なのかは分かりません。 　　　複数のGroupの内１つだけ有効にしたい場合は、max one か always one に設定して下さい。

今回は、Impact Pack（Subpack含む）とComfyUI標準ノードを使ってモザイクを掛けるツールを作ってみます。 ※検索すればモザイクを掛けてくれるカスタムノードは見つかりますが、敢えて自作する所にComfyUIを使う醍醐味？があると思いますｗ 最初に書いておきますが、このツールは 100%の検出は出来ません。 ツールを使用した後は、必ず自分の目で確認して必要な場合は手修正を行うなど、自己責任でお使い下さい。 なお、このツールを作成するにあたり、下記サイトを参考にさせて頂きました。 ありがとうございます。 hira1875様「ComfyUI自動モザイクのワークフロー２」 https://note.com/hira_1875/n/ncb00656a496a ※記事中のフローでは多くのカスタムノードが使われていましたが、標準ノードで代替できる物は標準ノードに変更しています。 　また、モザイクのブロックサイズは、ちちぷいのガイドラインに沿う様に自動計算する様にしました。 　合わせて、フローが出来るだけ簡潔に成るように心がけました。 今回作るのは、一つのファイルのみ処理できるツールです。 画像１：ツールの全体像です（分る人はこれだけで作れると思います）。 画像２：動作の例です、流石にあの手の画像は出せないので、顔を検出する様に設定してますｗ 　　　　画像８～９に元絵とモザイク画像を載せておきます。 ----------------------------------------------------------------- 以降で各部の説明をしていきます。 画像３：画像読み込みと、モザイクサイズを指定する部分です。 「画像を読み込む」と「整数」はComfyUI標準のノードです。 「整数」には画像の長辺の何分の１にするかを入力します。 ちちぷいのガイドライン↓では、長辺の1/100pix以上にする様に指定されていますので、100を設定しています。 https://www.chichi-pui.com/R18-guideline/ ※この値を小さくするとブロックサイズが大きくなります。 ----------------------------------------------------------------- 画像４：モザイク画像を生成する部分です。 「ImpactMinMax」は Impact Pack 「画像サイズ取得」「数式」「画像を拡大」「画像プレビュー」はComfyUI標準のノードです。 ※モザイク画像の作成原理 　画像を一度縮小し、元のサイズに戻すと画像がブロック化してモザイク状態になります。 「画像を読み込む」の画像から画像のサイズと長辺の値を取得しブロックサイズを計算します。 ※この際、端数を切り捨てると1/100以上に成らないので、切り上げる必要があります。 　例．1536pixの場合、15.36pixに成りますが、端数を切り上げて 16pixにします。 　切り上げるための計算式：ceil(a / b)　*a：長辺のpix、b：分割数(100) ※ブロックサイズの下限（4pix）のチェックは行っていませんが、追加する事は可能です。 ブロックサイズを元に縮小する際の width と height を計算します。 「画像を拡大」を２段階で縮小、元のサイズに戻す作業を行っています。 「画像をプレビュー」で結果を表示させています。 ----------------------------------------------------------------- 画僧５：モザイクを掛る部分を検出する部分です。 「UltralyticsDetectorProvider」は Impact Subpack 「SEGM Detector (SEGS)」「SEGS to MASK (combined)」は Impact Pack 「MaskPreview」はComfyUI標準のノードです。 「UltralyticsDetectorProvider」「SEGM Detector (SEGS)」はDetailerで使ったので、大丈夫ですねｗ ※「SEGM Detector (SEGS)」の入力項目について 　「labels」には、認識させる場所を指定します。 　　nipples, pussy, anus, penis, testicles, x-ray, cross-section が指定できます。 　「dilation」には検出サイスを広げるpix数を指定をします。 　このツールでは、ブロックサイスを入力して、１ブロック分広げています。 Detailerでは「SEGM Detector (SEGS)」の出力をDetailerノードに渡しましたが、今回はマスクに変換します。 ※使用するモデルはGoogleや↓から探してみて下さい。 Anime NSFW Detection / ADetailer All-in-One https://civitai.com/models/1313556/anime-nsfw-detection-adetailer-all-in-one インストール先はDetailerの時と同じです。 ----------------------------------------------------------------- 画像６：元画像とマスク・モザイク画像を合成する部分です。 「Gaussian Blur Mask」は Impact Subpack 「マスクされた画像合成」「MaskPreview」はComfyUI標準のノードです。 「Gaussian Blur Mask」ではマスクの周辺をぼかす指定ですので、無くても問題ありません。 「マスクされた画像合成」で最終的に画像を作成します。 　　宛先：元画像（画像３からの出力） 　　ソース：モザイク画像（画像４からの出力） 　　マスク：検出箇所のマスク（画像５からの出力） ----------------------------------------------------------------- 画像７：最終画像のプレビューと保存部分です。 「画像プレビュー」「画像ほ保存」はComfyUI標準のノードです。 これは特に説明は要らないですねｗ ----------------------------------------------------------------- ここまでで、ツールのメイン部分が出来ましたので、後は自分なりに機能を拡張してみてください。 拡張のポイント 　・検出率を上げる（今の状態よりは多少良く成る程度は上がりますｗ） 　・複数ファイルを処理する…私は複数ファイルと１ファイルの処理を切り替えて使える様にしています。 等

投稿数が先月よりも 40ほど減っていますね。 その影響か、いいねが先月より1400ほど減りました💦 先月のいいね祭りが終わったので、いいねした数も減りましたｗ