WAN2.2 IMAGE InPainting - ComfyUI Workflow
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モデル説明
WAN 2.2用のインペイントワークフローを作成しました。WAN 2.1でも動作しますが、WAN 2.2の方が画像生成に優れています。
このワークフローには、誰でも簡単に使用できるよう、わかりやすい注釈と手順が組み込まれています。
WAN 2.2のLoRAを使用する際、最適なスタート画像が必要になることがあります。WAN内でインペイントを行い、画像の特定の領域を編集することで、動画用に必要なスタート画像を簡単に作成できます。インペイントにより、希望する任意のLoRAを使用しながらも、キャラクターの特徴（顔・頭部など）を保持することが可能です。これらの部分を元の画像に再インペイントすることで、キャラクターの識別性を保ちながら変更を加えられます。
ワークフローの使い方
インペイントしたいスタート画像を読み込みます。
インペイント生成に影響を与えるために、使用したいLoRA（キャラクター、解剖学的特徴、衣装、動作など）を読み込みます。
スタート画像にマスクを設定します：読み込んだ画像を右クリックし、「MaskEditorで開く」を選択します。ブラシサイズを適切に調整し、インペイントしたい部分を塗りつぶします。完了したら「保存」をクリックします。
マスク領域に表示させたい内容のプロンプトを記述します。「彼女は白いショルダーレスのカーディガンを着ている」など、通常の画像プロンプト言語を使用してください。マスクが変更したくない部分も含んでいる場合は、それらの内容も記述します。例えば、髪型を変更するが、髪が下がって衣装を覆っている場合、変更したい髪型と保持したい衣装の両方を記述してください。
適切なノイズ除去強度を設定します：これは状況により異なり、試行錯誤が必要です。軽微な変更の場合は、0.4～0.6が通常最適です。黒いレギンスをミニスカート＋裸の太ももに変更するような大幅な変更の場合は、最大0.8までノイズ除去強度を上げる必要があるかもしれません。強いノイズ除去は画像に大きな影響を与えるため、目的の結果を得るまでに複数回生成を繰り返すことが必要になることがあります。マスクの位置に注意し、必要に応じて修正してください。たとえば、シャツの変更により二頭筋が肩から離れてしまう場合は、肩と二頭筋を同時にマスクし、一緒に生成させることで解決できます。練習を重ねれば、感覚がつかめるでしょう。
ワークフロー全体に、画像リサイズ、サンプラーとスケジューラ、ノイズグレインとシャープニング（特定の画像の外観に合わせるのに役立ちます）などの追加の注釈と手順が含まれています。
私は通常、4枚の画像を連続してキューに登録し、その中から最も良いものを選びます。
このワークフローの機能と機能しない点
このワークフローは、潜在層でマスクを作成し、インペイント用にマスク領域にのみノイズを追加し、元の画像の他の部分には影響を与えません。協調的な変更に最適です。
このワークフローは、Flux KontextやGoogleのNano Bananaなどで馴染みのあるコンテキスト参照画像をパイプラインに投入しません。特定のキャラクターの衣装を画像に適用したい場合は、その衣装を認識しているキャラクターLoRAが必要です。