CNXL Compact

これはSDXLに焦点を当てたControlNetワークフローで、視覚的にコンパクトかつ簡素化されており、使いやすさを重視しています。

このワークフローはCLIP LとCLIP Gを使用しており、ほとんどのユーザーはこれがSDXLを本来使用すべき方法であることに気づいていません。これはデュアルポジティブプロンプトシステムです。技術的には各CLIPに異なるプロンプトを設定するのが理想ですが、多くのユーザーは両方のCLIPモデルに同じプロンプトを使用しています。CLIP Lはキーワードの処理に優れ、CLIP Gは自然言語の処理に優れており、両者で異なるプロンプトを設定することで、より良い結果を得られる可能性があります。

このワークフローはKohya Deep Shrink High Res Fix、無限LoRAローダーを採用し、初期設定としてDMD2アクセラレーションとLCMサンプリング設定に対応しています。Kohya High Res Fixはblock_numberを16-32の範囲で使用することを推奨します。その他の設定はそのままにしてください。1024x1024でも利用可能ですが、通常はそれ以上の解像度で使用することを想定しています。1500x1500で使用すると、画像品質が大きく向上し、一貫性も保たれます。望ましい結果が得られない場合は、KohyaまたはCLIPモデルノードの有効/無効を切り替えて実験してください。ノードを選択してCtrl+Bを押すことで切り替えられます。

デフォルトではネガティブプロンプトが最小化されています。これはスペースを節約する優れた方法だと考えます。ほとんどのユーザーはネガティブプロンプトを使用しないか、すべての生成で同じネガティブプロンプトを使用しており、CFG 1ではネガティブプロンプトは無視されるためです。「Negative Prompt」横のボックスをクリックすると、ノードが拡大され、必要に応じて使用可能になります。

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必要なモデル：

CLIP L: https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/clip_l.safetensors?download=true

CLIP G: https://huggingface.co/second-state/stable-diffusion-3.5-large-GGUF/resolve/main/clip_g.safetensors?download=true

DMD2 LoRAs:

FP32: https://huggingface.co/tianweiy/DMD2/resolve/main/dmd2_sdxl_4step_lora.safetensors?download=true

FP16: https://huggingface.co/tianweiy/DMD2/resolve/main/dmd2_sdxl_4step_lora_fp16.safetensors?download=true

SDXL ControlNetモデル:

/model/136070/controlnetxl-cnxl

推奨ControlNetモデル：

ControlNet Union: /model/136070?modelVersionId=655749

ControlNet Union ProMax: /model/136070?modelVersionId=655836