DreamBridge 🌉 — bridging anime creativity to photo realism
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このバージョンについて
モデル説明
✨ モジュール式マルチパス精錬ワークフロー
このワークフローは明確さ、柔軟性、反復を目的として構築されています。全体のグラフはすべての線が明瞭に配置され、色分けされており、複雑な接続が発生しないように設計されています。各所に説明的な注釈を配置し、5つのホットキーで主要なパネルに素早くアクセスできます：1 = コントロールパネル、2 = ギャラリー、3 = ポジティブプロンプト、4 = ポスト処理、5 = ドキュメント。軽量なPass 1のテストから、フェイススワップ、ディテール調整、表情編集、ラベリングを含むフルマルチパス精錬まで、すべてのステージを単一のコントロールパネルグループでオン／オフできます。
🎯 なぜ2つのパスなのか？
アニメトレーニングされたモデルは、写真トレーニングされたモデルに比べてプロンプトへの反応がはるかに優れています。
より幅広い画像のバリエーションを生成し、タグをより確実に従い、創造的な制御力を高めますが、真のリアリズムを実現することはできません。
写真トレーニングされたモデルは忠実さとリアリズムに優れていますが、プロンプトで操作しづらく、生成範囲が狭くなりがちです。
⚡ 2パスワークフローはこのギャップを橋渡しします：
Pass 1 → 創造性、多様性、プロンプト応答性のためにアニメスタイルモデルを使用。
Pass 2 → Pass 1の結果を写実的モデルで再レンダリング。
IPAdapter + 低ノイズ減算でアイデンティティと構成を保持。
フェイスディテール、アップスケーラー、スワップでリアリズムを引き出す。
✨ 追加の柔軟性：
高品質なリアリズムモデルから始める場合、Pass 1だけを実行できます。
Adds、FreSca、フェイスツールは安定性、照明、ディテールを改善します。
Pass 2はオプション — リアリズムモデルが十分に強ければスキップできます。
⚡ ワークフローコントロールパネル概要
このワークフローは、すべての主要な決定を一元化した単一のコントロールパネルグループで駆動されます。目的は、アイデアを探索し、レンダリングを反復し、再配線やノードの検索なしにマルチパス精錬へスケールアップすることを容易にすることです。
このパネルは単にグループのオン／オフを超えて、モデル、サンプラー、LoRA、プロンプト、リファレンス画像、ポスト処理の完全な制御を提供します。
🎛️ モデルとサンプラー制御
Pass 1とPass 2の両方で、次を設定できます：
モデルチェックポイント（各パスごとに別々に）
サンプラー（例：DPM++、Euler など）
スケジューラ（Karras、Simple など）
ステップ数（各レンダリングの反復回数）
CFG（ガイドance強度）
ノイズ減算強度（条件付けにどの程度従うか）
➕ Adds強度制御
Addsセクションは、同じモデル上で低ノイズ減算の追加パスを実行し、構造と多様性を精錬します。
強度 = 1のとき、0.16および0.8のノイズ減算で2つのパスを実行。
数値を増やすと、両方のノイズ減算値が比例してスケール。
ベースのPass 1レンダリング後に、どの程度の追加シェイピングと多様性を注入するかを微調整できます。
🖼️ リファレンス画像
コントロールパネルに単一のリファレンス画像セレクターがあります。
ControlNetとRemBG機能を有効にするために必須。
InPaint Fixトグルと連動して動作します。
🎨 LoRA統合
EasyLoraStackを使用し、LoRAの管理を簡略化。
- デフォルトでは3つのスロットですが、拡張可能。
また、非接続のEasy Load LoRAノードも存在。
- 右クリック → LoRA情報の表示 → LoRAが認識するすべてのトリガータグを表示。
✍️ プロンプトとシード管理
ポジティブプロンプトは直接コントロールパネル内に配置。
シードはここで設定され、ワークフロー全体に一貫して伝達されます。
デフォルトで固定されるよう設計。
シードノードには「手動ランダムシード」ボタンがあり、多様性が必要な場合に使用。
固定シードであれば、段階的にパスを追加できます — Pass 1のベース画像が満足できるまで反復し、その後Pass 2とディテール調整ツールを有効化して強化。
👤 フェイス関連制御
アイデンティティソースモデルを選択するフェイスモデルセレクター。
実際のリファレンス画像からスワップを制御するためのフェイス画像入力。
フェイスディテールが、生のPass 2画像に対して働くか、Pass 2フェイススワップ画像に対して働くかを決定するトグル（より精密な補正用）。
🖼️ ギャラリーの追加機能
ギャラリーは迅速な確認・制御を目的としています：
シード → 再現または反復のために明示的に表示。
フェイスインデックス → スワップに使用する検出されたフェイスを選択。
0 = 最大のフェイス数値が大きくなるほど、フレーム内のフェイスが徐々に小さくなります。
🌀 FreSca（予定追加）
FreSca周波数スケーリング用のコントロールが近日追加予定。
これによりグローバル構造とテクスチャディテールを別々に微調整でき、プロンプトを書き換えることなく、スタイル制御の新たな層を実現。
🎭 ポスト処理（ホットキー 4）
ワークフローの最終段階で、ポスト処理ブロックがアクティブなパス（Pass 1またはPass 2）に仕上げの処理を適用：
表情エディター → フェイスの表情を微調整。
キャプション／ラベル → カスタムテキストを含む黒帯で画像を拡張。注釈、データセット準備、反復履歴の管理に有効。
📋 完全ワークフロー（すべてON）
リファレンス画像入力
- ControlNetとRemBG（InPaint Fix付き）にフィード。
ControlNet条件付け（リファレンスから）。
RemBG処理（背景除去／インペイント）。
Pass 1 — ベースレンダリング（選択したサンプラー／スケジューラ／ステップ／CFG／ノイズ減算でモデルレンダリング）。
Pass 1 Adds（2つの低ノイズ減算精錬）。
Pass 1 フェイスシェイプ（InsightFace / Face Shaper）。
Pass 1 フェイススワップ（フェイス画像またはフェイスモデル）。
Pass 1 アップスケール／ダウンスケール精錬。
Pass 1 フェイススワップ + アップスケール／ダウンスケール。
Pass 2 — モデルレンダリング（IPAdapter FaceID、低ノイズ減算）。
Pass 2 フェイススワップ。
Pass 2 フェイスディテール。
Pass 2 アップスケール／ダウンスケール精錬。
Pass 2 フェイススワップ + アップスケール／ダウンスケール。
Pass 2 フェイスディテール + アップスケール／ダウンスケール。
表情エディター（フェイス調整、最終段階で適用）。
キャプション／ラベル（オプションのテキストオーバーレイバー）。
Pass 2 ギャラリー（最終出力、シードとフェイスインデックス付き）。
🏁 クイックスタート
ワークフローを読み込み、コントロールパネル（ホットキー 1） を確認。
Pass 1モデルを選択し、サンプラー、スケジューラ、ステップ、CFG、ノイズ減算を設定。
ポジティブプロンプトを入力（ホットキー 3） し、シードを固定。
Addsあり／なしでPass 1を実行 → クリーンなベースレンダリングを取得。
反復：
ベースが気に入ったら → Pass 2をオンして高度な精錬を実行。
必要に応じて、フェイススワップ、ディテール、アップスケール、表情エディター、キャプション／ラベルを追加。
ギャラリー（ホットキー 2） で出力を確認 — シードとフェイスインデックスはすぐに表示。
📦 依存関係
このワークフローは12の広くサポートされているノードパックを使用しており、その多くはGitHubで1500以上のスターを獲得し、2025年9月現在もアクティブにメンテナンスされています：
ComfyUI_IPAdapter_plus
ComfyUI Impact Pack
ComfyUI Impact Subpack
ComfyUI-Custom-Scripts
ComfyUI-AdvancedLivePortrait
rgthree-comfy
ComfyUI-Easy-Use
ComfyUI-KJNodes
ComfyUI_FaceShaper
WAS Node Suite (Revised)
ComfyUI-RvTools
ComfyUIのControlNet補助プリプロセッサ
✅ すべての依存関係は主流で最新であり、レガシーまたはマイナーなノードパックは不要です。