Nicholas Quail - Text Engine (NQ - Text Engine)
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モデル説明
これは私の個人的な NQ - Text Engine ワークフローです。このワークフローを使えば、ランダムで基本的な生成結果から、オンラインでよく見かける美しい傑作レベルまで簡単に到達できます。簡単で初心者にも優しく、ボタンをクリックするだけで魔法が起こります。
このワークフローは、完成度の高い Text2Img 生成を目的としています。Img2Img 版が必要な場合は、私の他のワークフロー「NQ - Image Engine」をご確認ください： NQ - Image Engine
全体のワークフローを経由せずに、画像を簡単にプレビューし、再生成できます
私のワークフローは、GitHub - Smirnov75/ComfyUI-mxToolkit: ComfyUI カスタムノードキット の優れた停止チェックポイントに基づいて構築されています。これにより、低解像度でプレビュー画像を複数回生成・再生成し、その後、アップスケールされた詳細バージョンを生成・再生成して、すべてを比較し、必要なものだけを保存できます。ベース画像が壊れている状況で、詳細化ノードや他のプロセス全体を走らせることは意味がありません。このアプローチにより、すべてが非常に簡単になります。私はいつも、なぜ人々が停止ノードを使わず、無駄に全体のワークフローを実行して時間とハードウェアを消費してしまうのか不思議に思っていました。ここでは、あなたのすべてのニーズに完全対応したセットアップが提供されています。
すべてを支配する1つの詳細化ノード
現在、私は ComfyUI Impact Pack と
ComfyUI Impact Subpack のキャラクター/人物詳細化ノードを guide_size=1024 で使用しています。これはメモリを大量に消費しますが、驚異的な結果を生み出します。値を下げるとボディの詳細化品質が低下しますが、GPUが処理できない場合は、他のアップスケーラーと同じように 512 や 384 に下げてください。私のアプローチの論理は、これにより顔の詳細化やその他の追加処理をほとんど必要としないことです。すでに非常に高品質です。余分な指や足趾が発生した場合は、単に再生成するか、足や手の詳細化ノードを適用するだけで十分です。これらは非常に効果的で、プレビュー画像すべてで結果と比較を見ることができます。
ベース潜在変数詳細化（基本的な詳細化のみ）
さらにキャラクター詳細化（guide_size=1024 の場合、RTX5090 で約1分かかります）
まだ足が不自然なので、足専用の詳細化ノードを再度適用して修正します
修正完了
ワークフロー内にカスタム Danbooru タグリストを組み込み
便利さを重視し、すべて Illustrious モデル向けにテスト済みで即座に使用可能です。私は Danbooru タグリストを開き、最も人気があり、最も役立つタグを手動で選択し、すべての有名な Illustrious モデルと非常に良く連動する独自のプロンプト形式を作成しました。これは Illustrious の論文構造を一部取り入れ、論理に基づいています。
アーティスト: (NAME:1.6),
キャラクター: 名前、シリーズ,
顔: DANBOORU 顔タグ,
ボディ: DANBOORU ボディタグ,
衣装: DANBOORU 衣装タグ,
ポーズ: DANBOORU ポーズタグ,
構図: フルボディ/アップボディ、観察者を見つめる/DANBOORU パースタグ,
背景: DANBOORU 背景タグ,
天候、照明など,
品質タグ,
もちろん、自然言語で詳細を説明することでさらに結果を強化できます。ワークフローには、Danbooru から取得した事前作成された有用なタグのノートフィールドが含まれています。Illustrious モデルはこれらのタグで学習されているため、これらを使用すると生成結果が非常に良くなるのは当然です。ワークフロー内のこれらのノートのおかげで、外部を確認する必要はなく、自分が欲しいものを考え、タグを確認し、独自の詳細を追加して生成するだけです :-)
必須要件
このワークフローは現在、Illustrious モデルと LoRA 用に最適化されていますが、心配しないでください。これは完全に汎用的なワークフローであり、ご自身が使用したいあらゆるモデルに適応可能です。メインと詳細化用のサンプラー（K サンプラー）を、モデル/チューン作成者が推奨する値に変更するだけで、問題なく動作します。カスタム VAE/CLIP ローダーは既にワークフローに組み込まれており、簡単に切り替え可能なノードが用意されています。
もちろん、いくつかの拡張機能をダウンロードする必要がありますが、それほど多くありません。たった2〜3つの基本的なパックだけで十分です。おそらく既に所有しているでしょう。それらは上記でリストアップされておりリンクも付いていますが、手動でダウンロードする必要はありません。Comfy_UI Manager を使用してください。まず GitHub からインストールし、その後、私のワークフローを開くと、不足しているノードを自動的にダウンロードするように提案されます。その通りに実行し、再起動すれば完了です。さらに、詳細化ノードが必要であれば、別途ダウンロードしてください。
モデルと詳細化ノード
いくつかのモデル/検出器/詳細化ノードを推奨しますが、ご自身の好みに合わせて自由に入れ替えてください：
モデル:
WAI-NSFW-illustrious-SDXL - v14.0 | Illustrious Checkpoint | Civitai
– Illustrious の素晴らしいチューンです。その動作の良さと汎用性に驚きました。
足:
ADetailer foot_yolov8x.pt - v2.0 | Other Other | Civitai
– 古い形式ですが、安心してご利用ください。今でも最高峰の足詳細化ノードです。
目:
Eyes detection (Adetailer) - v1.0 | Stable Diffusion Detection | Civitai
– 目の詳細化に優れたノードです。画像構成によって設定を微調整する必要がある場合があります。正直なところ、私は強力なAIOキャラクター詳細化アプローチを使用しているため、ほとんど必要ありませんが、時々これに上乗せして使用しています。
女性器:
Better detailed pussy and anus - v3.0 | Illustrious LoRA | Civitai
– 女性器の詳細化に優れたセットです。強いAIOキャラクター詳細化アプローチを使用しても、NSFW生成には必要になる場合があります。
男性器:
Cock and Ball Detection 2D edition (ADetailer) - v2.0 | Other Detection | Civitai
– 上記と同じく、男性向けの優れたNSFW結果を得るために必要です。
GGUF 互換性
個人的には、画像生成には GGUF を使用していません。テキストLLMでも、私は EXL2/3 や生の .safetensors を好みます。ただし、GGUF を使用している場合、GGUF 拡張機能をダウンロードして、標準のモデルローダーの横に配置するだけで問題ありません。私はインストールしていないので、この設定は行っていません。実際、GGUF ノードは一度もインストールしていません。Manager を使えば非常に簡単なので、きっとすぐに設定できます。