ComfyUIを使ってちちぷいに画像をアップした際、プロンプトが入らないので困った事はありませんか？ え、プロンプトを公開しないから困らない？…まぁそういう方も居ますよね。 私は困ったので色々探した結果、プロンプトをちちぷいにアップできるノードを何種類か見つけたので、紹介します。 ただ、どれも一長一短があります💦 画像１ ・ComfyUI-Lora-Manager URL： https://github.com/willmiao/ComfyUI-Lora-Manager 　Save Image (LoraManager) ComfyUI標準の環境で使うなら、これが一番便利かも知れません。 が、前に紹介↓したBREAKが使えるClipエンコーダーを使用すると、プロンプトが保存できません。 https://membership.chichi-pui.com/posts/images/f4d7145c-c182-4842-b752-63ab83b44925/ ※インストール時にチェックポイントを総なめするので、チェックポイントを大量に持っている場合、インストールに時間が掛かります。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 画像２ ・comfyui-cyberdelia-metadata URL： https://github.com/cyberdeliaAI/comfyui-cyberdelia-metadata 　Save Image With MetaData BREAKが使えるClipエンコーダーを使ってもメタデーターが保存されます。 が、標準のClipエンコーダーを使うと、メタデーター保存モードで使うとエラーになります。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 画像３ ・comfyui-prompt-reader-node URL： https://github.com/receyuki/comfyui-prompt-reader-node 　SD Prompt Saver このノードはノード自体にメタデーターのネタを設定する様になっているので、どのClipエンコーダーを使用しようとプロンプトを含めてメタデーターが保存できます。 また、テキストで出力する機能もありますので、後から調べるのにも役立ちます。 が、チェックポイントや、skips、cfgなど、値を変更した際に一々ノード側も変更しないといけません。 プロンプトだけが目的なら問題はありませんが、後から見た時に情報が間違っているのは困りますよね。 ※各データーは工夫すれば、ある程度引用できます。 私は、このノードを使っています。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 注意） いづれも私の環境での事なので、違う環境では違う動作をする可能性があります。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ ※標準環境でもメタデーターは保存されています。 　プロンプトもワークフローの情報と一緒に格納されているので、ComfyUIのキャンバスに画像をドロップすればワークフローと共に表示されます。 ----------------------------------------------------------------------------------- ここまで色々紹介してきましたが、ちょっとネタ切れなので、ComfyUIに関する情報はお休みします。 今までの情報が、皆さんのお役に立っていれば幸いです。 また何か見つけたら投稿するかも知れません。

ComfyUIでノードの整理・仕分けにGroupを使用すると思います。 Groupの中にGroupを作る事もありますが、その際注意する事があります。 それは、Groupの作成順番です。 画像１の様に、Groupを２つ用意し、先に作った方をGroup1、後に作った方をGroup2とします。 画像２の様に、Group1にGroup2を入れた場合、Group2は選択できます。 しかし、画像４の様に、Group2の中にGroup1を入れるとGroup1が選択できなくなります。 つまり、Group1を移動できなく成ってしまい、位置の調整が出来なくなってしますのです。 と、この様な注意をするつもりで動作確認をして居たのですが、新な動作が分かりました。 画像４の状態で、Group2を少しでも移動すると、Group1が選択できるように成るのです！ そして、今度は、Group1にGroup2を入れるとGroup2が選択できなく成ります。 バグの様な気もしますが、今まで作成順番に気を使っていたのが少し楽になりましたｗ この情報が、お役に立てば幸いです。 ----------------------------------------------------------------------------------- おまけ 内側にノードを含んだGroupの枠だけを移動したい時（ノードを一緒に移動したくない時）には、 Ctrl + Alt キーを押しながらGroupを移動すれば、枠だけ移動できます。 ※ピン止めされたノードは枠と一緒に移動しないので、ノードをピン止めしておくのもありです。

先日、ComfyUIにOpen Pose Editorを導入しようと巧く行かないと聞き、いろいろ試した結果、下記のカスタムノードが使えましたので、報告です。 今回使ったカスタムノード（画像１と画像５の茶色のノード） ・ComfyUI-openpose-editor URL： https://github.com/huchenlei/ComfyUI-openpose-editor 　Load Openpose JSON ・comfyui_controlnet_aux URL： https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux 　Render Pose JSON (Human) 　OpenPose Pose ※「Load ControlNet Model」「Apply ControlNet」はConfyUI標準のノードです。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 画像２の様に、「Load Openpose JSON」を右クリックして表示されるメニューから、「Open in Openpose Editer」クリックします。 ※画像では抜けていますが、先に「json str」欄に、Pose KeypointのJSON形式のデーターを書き込む必要があります（重要　JSON形式のデーターの作成方法は「おまけ」で）。 　初めて使う時は注意して下さい。 　一度書き込んで、ワークフローを保存しておけば、次回から問題なく使えます。 　なお、ComfyUIのサーバーを再起動するまでは、情報が保持される様ですので、その間は空欄でも使えます。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 画像３：「SD-WEBUI-OPENPOSE-EDITER 」が起動します。 JSONデーターを基に棒人間が表示されますので、編集します。 編集後、「ControlNetにポーズを送信」クリックすると「SD-WEBUI-OPENPOSE-EDITER」が終了し、ワークフローに戻ります。 ※先にJSONデーターを書き込まないと、「ControlNetにポーズを送信」が表示されず、何もできなく成ってしまいます。 　抜けるには、ComfyUIのブラウザ画面を閉じるしかありません。 ワークフローに戻ったら、「json str」欄に編集後のデーターが書き込まれていますので、一度コピーして上書きして下さい（重要）。 「json str」欄を選択して、Ctrl+a、Ctrl+c、Ctrl+v を順に実行 ※上書きしないと、編集前のデーターで処理されます。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 画像４：実行例です。 そこまで追従してくれませんねｗ Openpose用のモデルを変更すれば変わるかも知れません。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ おまけ Pose KeypointのJSON形式のデーターを作成するために、画像を元に作成する方法があります（画像５） 「OpenPose Pose」ノードを使い、「POSE_KEYPOINT」から出力されたデーターをコピーして、「Load Openpose JSON」に張り付けます。

今回紹介するのは、ワイルドカードを利用するノードです（画像１）。 ・ComfyUI Impact Pack URP： https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack 　ImpactWildcardProcessor おなじみ、Impact Packの中にありますので、既にインストール済の方も多いと思います。 ※私の「○○の女の子」のシリーズもこれを使っています。 これを使用するには、ワイルドカードの定義ファイルが必要です。 yaml形式のテキストファイルを下記フォルダーに置いておきます。※ファイル名は任意 ComfyUIインストールフォルダー\custom_nodes\comfyui-impact-pack\wildcards 画像２の様に、実行する度にワイルドカードの定義ファイルから内容をランダムに読み込んでくれます。 yaml形式ファイルとは、カテゴリー毎に内容をインデントで階層化して記述したファイルです。 下記の様なフォーマットをしています。 -------------------------------------------------------------------------- Wildcard: 　Hair-Color: 　　- white hair 　　- blonde hair 　　- silver hair 　Hair-Style: 　　- straight_hair 　　- very short hair 　　- bob cut -------------------------------------------------------------------------- ちなみに、WebUIのDynamic Promptで使っていたyamlファイルがそのまま使えます。 「Select to add wildcard」をクリックすると、定義ファイルのカテゴリーのリストが表示されるので、必要な物を選んでください（画像３）。 このノードにワイルドカードを登録せずに、外部から入力させたい場合は、画像４の様に下段の入力欄に接続して下さい。 なお、 {A|B|C} 形式のワイルドカードも使用できます。 行頭に # を付けるとその行はコメント行として扱われます。 例. # この行はコメント __wildcars/hair-color__ 必要があれば、カスタムノードのサイトを確認して下さい。

今回紹介するのは、簡単な単語を拡張して文章を作ってくれるノードです。 ※画像１の茶色になっているノードです。 ・ComfyUI-KJNodes URL： https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes 　Superprompt 画像１の例では、 "flying penguin"に対し、 "a group of penguins, each with their own unique features, fyll around a small, icy creature. The penguins, with their feathers a deep brown, flit from branch to branch, swaying gently in the breeze. The scene is set in a snowy Antarctic landscape, with the sun setting in the background. The penguins' eyes are closed, and they seem to be lost in thought as they explore the world around them." （それぞれに個性的な特徴を持つペンギンの群れが、氷でできた小さな生き物の周りに集まっています。濃い茶色の羽毛をまとったペンギンたちは、そよ風に優しく揺られながら、枝から枝へと軽やかに動き回っています。舞台は雪に覆われた南極の風景で、背景には太陽が沈みかけています。ペンギンたちは目を閉じ、周囲の世界を探りながら、物思いにふけっているようです。） と返ってきました。 ネタに困った時に思わぬイラストが生成されるので、便利かもｗ 自然言語型のAIと相性が良いかも知れません。 ※ノード内の言葉を書き換えると違う反応が返るので、試してみてください。

今回紹介するのは、背景を削除してくれるノードです（画像１） ・ComfyUI_BiRefNet_ll URL： https://github.com/lldacing/ComfyUI_BiRefNet_ll 　AutoDownloadBiRefNetModel 　RembgByBiRefNet 画像１の茶色になっているノードです。 画像１では、人物を検出するSEGMモデルとの比較をしています。 マスクの表示を比較すると、下の方が細かい所まで検出しているのが分かります。 AutoDownloadBiRefNetModelノードの「model_name」を切り替えると、検出精度が変わります。 色々試してちょうど良いモデルを探して下さい。 ※今選択している「Matting」でも、私の環境では少し効きすぎの感じがありますが、現状で一番バランスが良いモデルです。 画像２：使用例です。 別の画像との合成が可能になります。 ※マスクを見ると、スカートのレースまで検出していますが、足が透けているのが分かります。 合成結果を画像３に置いておきます。

今回紹介するカスタムノードは、画像からプロンプトを生成してくれるノードです（画像１） ・ComfyUI-WD14-Tagger URL： https://github.com/pythongosssss/ComfyUI-WD14-Tagger 　WD14 Tagger 画像読み込みのノードと合わせて実行すると、画像のプロンプトを作成してくれます。 これを利用して、別のキャラクターにイラストと（ほぼ）同じ格好をさせる事ができます。 画像２：品質プロンプトとキャラクター定義のプロンプトは、前に紹介したLoad CSV のカスタムノードを使用しています。 画像３：WD14 Taggerのプロンプトと、品質定義のプロンプトとキャラクター定義のプロンプトを合わせて画像生成するワークフローです。 ここではノードの紹介の為、フローの詳細を説明しませんが、簡単に説明すると。 シアン色のノードがプロンプトを作成する為のノードです。 髪型や髪色、目の色などが生成させるキャラとぶつからない様に簡単に処理した後で、各プロンプトを合成しています。 緑色のノードはポジティブプロンプト、黄色のノードはネガティブプロンプトのノードです。 上の茶色のノードは、画像生成に関するノードです。 画像４：生成された画像例です。 髪型のポニーテールが生きてましたねｗ ですが、衣装やポーズは元のイラストの通りに成っているのが分かります。 このノードを使って色々遊んでみては如何でしょう。

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、メインのフローを変更する必要はありません。 ※メインフローの脇にこのフローを置いておくだけです。

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２：Switch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。 ・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単位でノードを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や処理結果を出力す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。 ブロックサイズを基に縮小する際の width と height を計算します。 「画像を拡大」を２段階で縮小と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

今回紹介するのは、フォルダー（ディレクトリー）を選択できるノードです（画像１）。 ・ComfyUI-JNodes URL： https://github.com/JaredTherriault/ComfyUI-JNodes 　Subdirectory Selector 「root_directory」に検索したい上位フォルダーのフルパスを入力します。 「refresh」ボタンをクリックすると、サブフォルダーを検出してくれます。 「subd_0」から順にサブフォルダーを選択できます（画像２）。 出力は選択したフォルダーのフルパスです（画像３）。 これ↓などと合わせると使い勝手が上がるかも知れません。 https://membership.chichi-pui.com/posts/images/9c4c3535-f4a4-4c14-8f1e-3025aa90f081/

画像１ ・ComfyUI-QaisHelper URL： https://github.com/QaisMalkawi/ComfyUI-QaisHelper 　Size Swapper 画像サイズ設定の width と height を入れ替え（スワップ）できるノードです。 画像を横長、縦長を切り替える際に一々入力する手間を減らせます。 画像１の様に「width x height」「height x width」「width x width」「height x height」の４種類の設定が可能です（画像２、画像３）。 ※私の環境では、前に紹介したCSV-Loaderと併用して使っています（画像４）。 画像５ ・SetNode／GetNode ComfyUI標準のノードです。 ノード間を無線で繋ぐ事が出来ます。 離れたノードを繋ぐのは大変ですし、他のフローを跨ぐ線が邪魔な場合もあります。 そんな時はこのノードが役に立ちます。 先に SetNodeをつなぎ、信号名を指定します。 GetNodeではSetNodeで設定した信号名を選んで設定します。 SetNodeには出力が有りますので、近くのノードに繋ぐ事ができます（画像６）。 通常使う際は折りたたんで面積を小さくしておくと邪魔になりません（画像７）。

前回↓でサブグラフを使ってノードを整理しました（画像１ 少しノードを移動してますｗ） https://membership.chichi-pui.com/posts/images/97f3459b-9333-4cca-9915-492f4c51f109/ 今回は、画像サイズのアップスケールで高解像度化してみましょう。 基本的にComfyUIの標準ノードでできます。 ※今回、画像を拡大するには、アップスケールモデルを使用します。 　アップスケールモデルはComfyUI ManagerのModel ManegerやGoogleなどで検索してみて下さい。 　WebUIで使っていたものも使えるはずです。 　モデルのインストール先はComfyUIのインストールフォルダーの 　models\upscale_models 　です。 １．画像２は、単純に拡大するだけのフローです 　　使用するノードは、次の６種類（画像２で茶色に成っているノード） 　　　・拡大モデルを読み込む 　　　・浮動小数点数 　　　・画像サイズ取得 　　　・数式 　　　・モデルを使用して画像を拡大 　　　・画像を拡大 　　アップスケールモデルを使用して拡大した後、目的のサイズに変更します。 　　左上の「浮動小数点」で画像の倍率を指定し、元画像のwidthとheightと掛けて指定サイズにします。 　　画像３～５は生成結果の画像。 　　※生成後、デティールアップ後、拡大後の順 ２．画像６は、上の１．に追加して拡大後に画像の Hires.Fix を行うフローです。 　　追加で使用するノードは、次の５種類（画像６で緑色に成っているノード） 　　※サブグラフ化を意識して構成しています。 　　　・VAEエンコーダー 　　　・VAEデコーダー 　　　・Kサンプラー 　　　・FromBasicPipe（Impact Pack） 　　　・Reroute 　　拡大された画像を、VAEエンコーダーで潜在画像に変換しKサンプラーで再度画像生成させます。 　　再生成する事で高精細化できるそうですが、どうでしょうｗ 　　なお、一度生成した画像を元にしているので、「ノイズ除去」と「cfg」は低めにします。 　　ここらへんは試して調整してみてください。 　　画像７～９は生成結果の画像。 　　※生成後、デティールアップ後、拡大後の順 　　画像１０は、これをサブグラフ化して纏めたものです。 　　画像１１～１３は生成結果の画像。 　　※生成後、デティールアップ後、拡大後の順 　　画像９、画像１３で背景が書き換わっているのが分かりますね。 -------------------------------------------------------------------------------------------------- おまけ ついでなので、LoRAとClipスキップのノードを追加してみましょう。 LoRAを読み込むノードも何種類かあります、お好きな物をお使い下さい（画像１４）。 今回はComfyUI標準の「LoRAを読み込む」を使います。 Clipスキップの指定にも、ComfyUI標準の「CLIPの最終層を設定」を使います。 「LoRAを読み込む」は、「チェックポイントを読み込む」と「Kサンプラー」の間に接続します（画像１５）。 「CLIPの最終層を設定」は、「チェックポイントを読み込む」と「LoRAを読み込む」の間に接続します。 ・設定値はマイナスで指定します。例．-2 でClipスキップ 2 の設定 ※2026/7/21追記 　ClipエンコーダーへのClipの接続が間違ってますね💦 　正しくは「CLIPの最終層を設定」からの出力を接続します。 LoRAを複数使う場合は、「LoRAを読み込む」を必要な分直列に繋ぎますので、多くなると大変ですｗ 因みに画像１１の一番下の「Power Lora Loader (rgthree)」は一つのノードで複数のLoRAを指定する事ができるので、沢山使う場合は便利です。

※2026/07/24 追記 　ComfyUIのv0.28.0-33-gfeca51a8 (2026-07-23)による変更を追記しました。 前回↓までで、Detalerを組み込み込んだ（画像１）事で、ノードが増えて煩雑になりました。 https://membership.chichi-pui.com/posts/images/a23135f8-68c4-42e0-93b5-8ca579eba927/ 合わせて、seedとsampler・schedulerを外出しにしたため、接続する線が増えてしまいました。 そこで今回は、サブグラフ機能を使ってノードと接続線を整理します。 ※サブグラフ機能とは、複数のノードを纏めてしてしまう機能です。 　纏める事で元のフローが簡潔になり、見やすく整理もできます。 　また、纏めたノードはコピーペーストが可能で、別のフローに流用し易くなります。 １．先にseedとsampler・schedulerの線を簡単に整理します。 　　RerouteノードでKSampler、FaceDetailer、Detalerへの接続を芋づる式に繋げておきます（画像２）。 ２．纏めるノードを選択して、任意のノードを右クリックします。 　　表示されたコンテキストメニューから「サブグラフに変換」をクリックします。 　　もしくはノード選択後、選択メニュー（ノードを選択した際に上に表示されるメニュー）から、「選択範囲をサブグラフに変換（四隅から矢印が内に向かっている）」アイコンをクリックします。（画像３）。 ３．選択した複数のノードが一つのノードに纏まります（画像4）。 　　※ここのままでも使えなくは無いですが、見栄えが悪いですし接続線が整理できませんので、サブグラフの内容を編集します。 ４．サブグラフ化されたノードをダブルクリックするか、タイトル右にある編集（四角に斜めの矢印の付いた）アイコンをクリックすると、サブグラフの編集モードになります（画像５） 　　※元のフローに戻る時は、キャンパス左上の「グラフ」の左側にある「戻る（曲がった矢印）」アイコンをクリックするか、「Esc」キーを押して下さい（画僧６）。 ５．入力・出力の端子（スロット）を編集します（画像７～１１）。 　　入力・出力のスロットの順番は合わせる様にして下さい（並び順はお好みで）。 　　スロットを右クリックするとメニューが出ます（画像７）。 　　・Disconnect Links・接続を外す 　　・Rename Slot：スロットの名前変更（ダブルクリックでも可）（画像９） 　　・Remove Slot：スロットを削除 　　　※各スロットは、接続していた線のデータ形式が保存されています。 　　　　元のデータ形式と異なるデータ線は接続できませんので、一度削除してから繋ぎ直して下さい。 　　スロットの編集が終わると、画像１２の様になります。 　　※入力スロットから出力スロットへ直接繋ぐ事は出来ません、何らかのノード（Rerouteなど）を経由して下さい。 ６．次に設定項目（良く変更する可能性のある項目）を選んで、表に表示させる設定をします（画像１３）。 　　※Detailerなら、モデル、steps、cfg、denoiseなど 　　設定項目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「ウィジットを昇格」をクリックします。 　　全て設定し終わったら、編集モードを抜けてフローに戻ります。 　　端子名と設定項目が表示されたノードが出来上がります（画像１４）。 　　※2026/07/24 追記 　　　「ウィジットを昇格」を行った入力項目は全て入力スロットに強制的に接続されるようになりました。 ７．他にサブグラフ化したノードを全て同様に行います（画像１５）。 　　必要な接続も全て行って下さい。 ８．このままでも使えますが、画像生成中のプレビューが表示されないので、表示されるようにします。 　　そのためには一度生成を行い、ノード上にプレビューが表示されている状態にします（画像１６）。 　　※サブグラフ機能が搭載された当初は、何もしなくても表示されていましたが、アップデートで表示されなくなりました💦 　　※2026/07/24 追記 　　　プレビューの表示自体出来なく成りました💦 　　　もしかしたら、入力スロットに繋ぐ口が無いからかも知れません。 　　　今は、画像出力からプレビューを繋ぐかKサンプラーを外出しにするしかありません。 ９．サブグラフの編集状態にします。 　　ノードのプレビュー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「ウィジットを昇格」をクリックします（画像１７）。 １０．全てのサブグラフで設定が終われば、サブグラフ化と線の整理は完了です（画像１８）。 　　　ノードの位置やサイズを調整して使いやすくしましょう。 入力・出力の端子の順番を合わせた事で接続線が綺麗に揃っています。 サブグラフのノードは普通のノード同様、コピーペーストで増やす事が出来ます。 増やしたDetailerは検出モデルを変更する事で、違う部位のDetailerになります。 接続線も揃った状態なので、簡単に増設可能です（画像１９）。 サブグラフは便利な機能ですので、色々触って研究してみてください。 -------------------------------------------------------------------------------------------------------- おまけ１ 設定項目の表示順番を変更したい場合。 ※ウィジット項目は昇格を行った順に表示されますが、後から順番を変更する事もできます。 ・サブグラフの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「サブグラフウィジットを編集」をクリックします（画像２０）。 ・キャンパスの左側にウィジットの一覧が表示されます（画像２１）。 ・順番を変更したい項目の左端の（点が６個並んだ）アイコンをドラッグして上下に移動できます。 　目的の位置でマウスのボタンを離して下さい。 　※この画面を開くと、サブグラフのノードのサイズが小さくなりますｗ -------------------------------------------------------------------------------------------------------- おまけ２ 右クリックしても「ウィジットの昇格」が表示されない項目欄を表示したい場合。 ２通りあります。 １．入力欄をサブグラフの入力端子と繋ぎます。 　　※入力端子と接続した入力欄は表示されるようになります。 　　　なお、前のノードからの入力は必要だが表示させたくない場合は、Rerouteノード経由で接続します。 　　　上の作業でseed、sampler、schedulerの入力欄が表示されないのはこの為。 ２．「サブグラフウィジットを編集」画面から、目的の項目左端の「表示（目に斜め線が入った）」アイコンをクリックして表示状態にします。 　　入力端子が無い又は、入力させたくない場合などに使います。 　　※表示されていない項目は「非表示／ネストされたパラメータ」にあります。 　　　表示状態にした項目は「ノード上で表示」に移動されます。 -------------------------------------------------------------------------------------------------------- おまけ３ 設定項目の表示名を変更したい場合。 複数のノードを使うと設定項目名が同じ場合が出てきます。 両方表示させる場合、同じ名前では区別が付きません。 その場合は、設定項目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「ウィジット名を変更」で変更可能です（画像１２）。 ※2026/07/24 追記 　入力スロットに表示されている表示名が使用される様になりました。 　「ウィジット名を変更」で変更した後に「ウィジットを昇格」を行うと入力スロットに表示はされますが、サブグラフ上に即時反映はされません（一度開き直せば表示される）。 　スロットの名称を変更した場合は即時反映されます。 　スロットの名称を変更した後で「ウィジット名を変更」で変更しても反映されません。 　スロット名が優先されます。

前回の投稿「ComfyUIでデティールアップしよう」 https://membership.chichi-pui.com/posts/images/d47ba55c-1bfc-4e4f-9651-4b49e84914fc/ こちら↑でデティラーの話をしましたが、その中でSamplerとSchedulerをKSamplerと統一した方が良いと書きました。 Detailerを使わない環境であれば、画像１の様なノードが使えます。 しかし、Impact PackのDetailer（FaceDetailer、Ksamplerも）には使えません。 正確にはSchedulerでエラーがでます。 ※Samplerは問題ありません。 少し前までは、画像２の様にすれば動いたのですが、ComfyUIのアップデートでこれも動かなくなりました💦 いろいろ試した結果、画像３の様にすれば動く事が分かりました。 ※あくまで私の環境での事です。 使用したカスタムノードは、 ・CTR-nodes URL： https://github.com/PGCRT/CRT-Nodes 　SamplerSchedulerCrawler になります。 元々はSamplerとSchedulerを切り替えてながら実行してテストするためのノードの様ですが、使えます。 使用するには、sampler_seedとscheduler_seedに数字を入れてやればOKです…で、入力する数字は、list_infoからの出力にあります。 ※画像４の様に、下の方にSchedulerのリストも載っています。 この出力を見ないと目的のSamplerとSchedulerの番号が分かりませんｗ なので、一度 "0"と"0"で実行してリストを出力し、Noteノードなどに保存しておく必要があります（画像５）。 一度決めて変えないのであればこの限りではありません。 私の場合は、実行時にリストを取れるようにフローを組んでいます（画像６）。 ※どうしても名前で設定したい人は、一度出力したリストから検索するフローを組めば出来るので、頑張ってみてください。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------- SEEDの一括設定 SEEDもSEED生成用ノードが複数存在します（画像７）。 詳細は書きませんがお好きな物をお使い下さい。 ※右上の「整数」と成っているのは、ComfyUI標準の整数を扱うノードです。 　マイナスの値を生成する事がありますが、これでも使えます。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 全部組み込むと画像８の様になります。 また線が増えましたねｗ ---------------------------------------------------------------------------------------------------- おまけ Impact Packに Seed Loggerなるノードがあります（画像９）。 その名の通り、seed値を記録してくれるノードです。 limitに指定した回数分記録してくれます。 前回だけで無く、前々回、前々々回などのseedも再利用可能です。

最近知ったのですが、ComfyUIではプロンプトのBREAKが効かないらしいです。 そこで、画像４のワークフローを使い、モデル・プロンプト・シード（画像５）と サンプラー・スケジューラー・ステップ・cfg を揃えて、 上：基本のClipエンコーダー…① 　　フローは画像６ 中：BREAK対応のClipエンコーダー…② 　　フローは画像７ 下：BREAK毎に分割してそれぞれを基本のClipエンコーダーを通して、条件付けを結合…③ 　　フローは画像８ の３種類で試しました。 結果は ①：画像１ ②：画像２ ③：画像３ です。 違いが分かりますか？ 同じ条件なら同じ絵になるはずですが、画像１だけポーズが違います。 やはり何らかのプロンプトの解釈違いがある様ですねｗ ※画質面では余り違いを感じられないのは、審美眼が無いからでしょうね💦 対応として簡単なのは、BREAK対応のClipエンコーダーを使用する方法でしょう。 BREAKで分割するのは、分割する分のClipエンコーダーを用意しないといけないので、大変ですｗ ※プロンプトが空の状態でもエラーには成らないので、Clipエンコーダーを多めに用意して置くという手もあります。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ おまけ 画像保存に使ったノードは、Save Image (LoraManager) で、プロンプトをメタデーターとして、ちちぷいで認識できる形式で保存できるものです。 しかし、BREAK対応したフローではプロンプト情報を残せませんでした。 どうしても残したい場合は別の方法を探す必要があります。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 今回使用したカスタムノード BREAK対応のClipエンコーダー ・ComfyUI-ppm URL： https://github.com/pamparamm/ComfyUI-ppm 　CLIP Text Encode (BREAK) プロンプト分割 ・CTR-nodes URL： https://github.com/PGCRT/CRT-Nodes 　String Splitter (CRT) 条件付け結合 ・ComfyUI Impact Pack URL： https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack 　Concat Conditionings シード生成 ・RES4LYF URL： https://github.com/ClownsharkBatwing/RES4LYF 　SeedGenerator 画像保存 ・ComfyUI-Lora-Manager URL： https://github.com/willmiao/ComfyUI-Lora-Manager Save Image (LoraManager)

WebUIには拡張機能の ADetailer が有りましたが、ComfyUIにもカスタムノードがあります。 使用するのは、下記の２つのカスタムノード １．ComfyUI Impact Pack URL： https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack ２．ComfyUI Impact Subpack URL： https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Subpack Impact Subpackからは、 　UltralyticsDetectorProvider を使います。 Impact Packは、組み方によって使うノードが異なります。 共通 　SEGM Detector (SEGS) パターン１ 　FaceDetailer 　Detailer (SEGS) パターン２ 　FaceDetailer (pipe) ／ FaceDetailer（どちらか） 　Detailer (SEGS/pipe) 　ToBasicPipe 　BasicPipeToDetailerPipe & AnyPIPEToBasic ／ FromBasicPipe_v2（どちらか） 　KSampler (pipe)（使わなくても可） を使います。 画像１は、パターン１の組み方です。 茶色になっているノードがImpact Packのノードです。 Impact Packのノード部分を拡大したのが、画像２です。 接続自体は対応する接続点どうしを繋ぐだけなので、簡単ですねｗ パターン１の接続の場合、線の数が多くなります。 この後Detailerを追加しようとすると接続が大変です。 この問題を解決するのが、画像３のパターン２の組み方です。 ※上（画像４）と下（画像５）は使っているノードが違うだけで、同じ動作をします。 パターン２では、pipe という機能を使用します。 pipeには複数の情報線を一つに纏めて送る機能があり、パターン１で煩雑だった接続を簡単にしてくれます。 なお、Impact Packに含まれる KSampler (pipe) もpipe機能に対応しているため、標準のKSamplerも差し替えると効果的です（画像４） お好みで使いやすい方をお使いください。 ここでもう一つ大切な物があります。 それは、デティールアップさせる場所を検出させるためのモデルです。 UltralyticsDetectorProvider で読み込むのですが、Impact Packをインストールした際に一緒にインストールされるかどうか忘れてしまいましたｗ なお、インストール先は、ComfyUIのインストールフォルダーの下記フォルダーに成ります。 \models\ultralytics\bbox \models\ultralytics\segm ※bbox：正方形の範囲で検出します（主にFaceDetailerで使用） 　segm：対象の部位で検出します。（hand など特定の部位のみ検出） モデルが必要な場合は、ComfyUI ManagerのModel Manegerから"yolo"や"face"、"hand"などで検索するか↓で探してしてみてください。 https://huggingface.co/Anzhc/Anzhcs_YOLOs/tree/main ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 簡単に調整方法（詳しい内容を知っている訳では無いので、経験則です） Detalerは範囲を指定して描き直しを行う作業です。 デフォルト値でも問題は少ないですが、画像が荒くなる、変なノイズが乗るなどの場合は、 　cfg や denoise を低めに調整してみてください。 　※一度描かれた画像データーなので、stepsもそれほど上げ無くても大丈夫です。 検出範囲が狭い場合は、 　dilation を上げて下さい。 部位が検出されにくい場合は、 　threshold を下げて下さい。 guide_size を大きくすると高精細に成る様です。 ※max_size までの値にしておきます。 また、sampler、scheduler は、KSamplerと合わせた方が良いとの書き込みを見かけました。 ※私も実践しています。 これ、一括で設定しようとすると、KSamplerからは出力できないので、別ノードから引っ張るんですが、落とし穴があります、対応するのに苦労しましたｗ ※最初は使えていたノードがComfyUIのアップデートで急に使えなくなったので、試行錯誤しました。 　seed も統一した方が元の絵から離れるリスクが低いのでは無いかと思ってますが、どうなんでしょうね？ ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- おまけ１ 画像１の最後にあるノードについて。 ・rgthree-comfy URL： https://github.com/rgthree/rgthree-comfy 　Image Comparer (rgthree) image_a、image_b の２つの入力を持ち、それぞれの画像を比較する事ができるノードです。 マウスをノードの上を移動させると、マウスの位置を境にimage_a、image_bの画像が左右に表示されます。 デティールアップ前後の画像を比較して、違いが確認しやすく成ります。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- おまけ２ ワークフローの画面を移動する際に、ドラッグしようとしてノードを動かしてしまう事ってありませんか？ 私も最近知ったのですが、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の「ピン」を使うとノードがピン止めされて動かなくなります。 範囲指定で一括で指定もできます。 なお、範囲指定する際、ピン設定されているノードと設定されていないノードが混じっていると、ピン設定が反転するので、ご注意下さい。

ComfyUIでプロンプト入力を楽にしてくれるカスタムノードを３種紹介します。 私がComfyUIに移行する際、困ったのがプロンプト入力です。 色々検索して見つけたカスタムノードですので、皆さんのお役に立てば嬉しいです。 画像１は、３種のノードを並べた状態です。 上から順に、 １．ComfyUI-CSV-Loader 　　URL：https://github.com/Philip-Combs/ComfyUI-CSV-Loader 　　ノード：Load ****** CSV　（******はCSVファイル名） １０個のCSVファイルがあり、それぞれに対応したノードがあります。 WebUIでスタイル機能を使っていた方は移行が可能です。 ※WebUIのスタイル編集では改行（\n）が入れられましたが、CSV Loaderでは使えません。 　移行する際は注意して下さい。 画像２の様に、CSV項目がリストとして表示されるので、選べばOKです。 なお、CSVファイルを編集（行の追加・削除など）した場合は、ComfyUIの再起動が必要です。 個人的には任意のファイルが使えた方が有難かったのですが、見つかりませんでした。 ２．ComfyUI-PromptPalette 　　URL：https://github.com/kambara/ComfyUI-PromptPalette 　　ノード：Prompt Palette プロンプトをチェックボックスで選択できるようになります。 画像３の様に「Edit」ボタンを押して、プロンプトの情報を自分で入力します。 「line-break」はデフォルトで「true」に成っていますが、「false」にした方が使いやすいと思います。 ※trueの場合、項目毎に改行が入ります。 複数のノードを芋づる式に繋げるチェイン接続が可能です。 プロンプトの項目毎に分けて作っておくと管理がしやすいです。 ※多分裏技だと思うのですが、単語の後ろに"//"を付けて関係ない単語を入れておけます。 英単語だけでは心配な場合は日本語訳を入れておけば助かりますｗ 画像４の様に出力結果に影響しません。 正しい使い方では無いと思うので自己責任でお願いします。 ３．ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet 　　URL：https://github.com/AlekPet/ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet 　　ノード：GoogleTranslateTextNode 画像５・６、ここではGoogleの翻訳ノードを使っていますが、翻訳サイト毎に数ノードあります。 「manual_translate」を「false」にしておくと実行時に自動翻訳してくれますが、事前に確認したい場合は、「true」にしてから「Manual Trasnlate」（綴りが間違ってますねｗ）ボタンを押して下さい。 ※「to_translate」で英語以外にも翻訳可能です。 　なので、日本語（ja）にも戻せます（多少意味合いが変わる事が多いですｗ）。 画像７は、各ノードからの出力を一つのプロンプトとしてまとめる例です。 結局文字列なので、テキスト結合ノードで結合してしまえばＯＫですｗ お好きな物をお使いください。

１．File Count カスタムノード名：comfyui-dream-project URL：https://github.com/alt-key-project/comfyui-dream-project フォルダー内のファイル数を数えます。 ２．Queue Trigger カスタムノード名：ComfyUI Impact Pack URL：https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack ファイル数を「total」としてキューを実行します。 実行回数をCountに出力します（0からスタート）。 ３．Load Image with Metadata カスタムノード名：Image with Metadata URL：https://github.com/shin131002/ComfyUI-ImageWithMetadata Countをインデックスとしてファイルを順に読み込みます。 ※ファイルを順に読み込むノードには、 ４．Load Image Batch カスタムノード名：WAS Node Suite URL：https://github.com/ltdrdata/was-node-suite-comfyui なども使えます。

ゼロから始める生成生活、無料セミナーを開設します。 動画編集と、ファイルなどを置く場所を決めるのでもう少しお時間ください。 おさーんの声でよかったら、さっさと説明動画youtubeに作ることができるかと思います。 生成ツールのトレンドNO1のComfyUIとgoogleのクラウドを使い、 「僕が知りうる限りで最も自由度が高く」「最もコスパの良い」生成方法をお伝えします。 ---無料セミナーのリンク 第１回：ComfyUIの基礎設定　Google Chrome , Google Drive , G-mail,クラウド利用料1200円必要 https://membership.chichi-pui.com/posts/images/c820ebda-c92d-4298-b342-e2a7a0ef1c42/ 第２回：18歳未満アクセス禁止　モザイクの向こう側　デイリー２位の作品をそのまま作ろう。 https://membership.chichi-pui.com/posts/images/43d817ed-4062-4bc4-b0aa-bec25d40c210/ 第３回：loraを入れて、チェンソーマンのレゼ　コスプレイヤーを作ろう https://membership.chichi-pui.com/posts/images/f4acdc0f-da36-4ba0-9083-2ecf8a68aedf/