T2I & I2V ComfyUI Scenario + Subject Auto LoRA Workflow
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このバージョンについて
モデル説明
ComfyUI シナリオ＋サブジェクト自動LoRAワークフロー
playtime_ai が作成した基本のText2Imageワークフロー。
他のものを拝借しました。クレジットをほしい場合はお知らせください。
カスタムLoRAは主にChatGippityが作成しました。
この投稿の大部分もChatGippityが書きました。
選択可能なサブジェクトとシナリオを追加し、正しいLoRAとプロンプトをワークフローに自動挿入するように変更しました。
このワークフローでは、単一のプロンプトを書くだけで、キャラクターLoRAとシーン／アクションLoRAを動的に組み合わせ、さまざまなシナリオで一貫した生成が可能になります。
ドロップダウンセレクターを使用すると、選択したサブジェクトに作成したシナリオLoRAとプロンプトを即座に適用できます。
例：
playtime_ai の最新LoRAには素晴らしいプロンプトとモデルが含まれていました。LoRAファイルをダウンロードし、埋め込まれたワークフローからプロンプトを抽出してください（再び、ChatGippityは、埋め込まれたワークフローを含む動画からプロンプトを約5秒で自動抽出し、ランダムなプロンプトに統合して、新しいファイルをシーンプロンプトフォルダに追加するPythonスクリプトを作成できます）。キャラクターLoRAを選択すれば、あとは完了です。
目的
私は怠惰です。
このワークフローは、繰り返しのプロンプト作成と手動のLoRA交換を排除するために設計されました。キャラクターLoRAの特性を、シナリオファイルから取得したシーン／シナリオLoRAと自動的に統合します。統合されたテキストはWAN 2.2プロンプトを経由し、LoRAは動画生成用ワークフローに読み込まれ、すべてのシーンで視覚的・スタイル的な一貫性を維持します。
これは、キャラクターLoRAに2.1を、アクション／シーンLoRAに2.2を使用することを前提としています。
使用したカスタムノード
これらのノードは、すでにComfyUIに公開されています。
私が望む機能を実現する既存のノードが見つからなかったため、自作しました。
各セレクターノードは、.txtファイルが格納されたローカルフォルダから読み取ります。
これらのファイルには、LoRAモデル名、プロンプト、トリガーが定義されており、ワークフローに自動的に読み込まれます。
例：テキストファイルの設定（デフォルトの区切り文字は#）
サブジェクトファイルの例
ファイル場所：custom_nodes/ComfyUI_subjectselector/SubjectFiles/
例のパスは、ComfyUI/models/loras/フォルダ名の下にカスタムモデルが配置されていることを前提としています。
例えば：person\wan_2.1_exampleperson.safetensors は ComfyUI/models/loras/person\wan_2.1_exampleperson.safetensors にあります。
person\wan_2.1_exampleperson.safetensors
#
bodytype\wan_2.1_examplebody.safetensors
#
A confident woman with short hair wearing a leather jacket, standing in studio lighting.
シナリオファイルの例
ファイル場所：custom_nodes/ComfyUI_ScenarioSelector/ScenarioFiles/
position\wan_2.2_outdoor_high.safetensors
#
position\wan_2.1_outdoor_low.safetensors
#
The subject is walking down a city street at sunset with warm light reflecting off the windows.
ワークフローは両方のファイルを読み取り、LoRAモデルを統合してモデルフローに挿入します。記述的なプロンプトは単一のプロンプトブロックに統合され、このプロンプトはWAN 2.2のテキスト-to-ビデオテキストエンコーダーに送信されます。
主な特徴
- 選択可能なリストを通じたキャラクターとシーンの自動ペアリング
- カスタムノードロジックによる動的プロンプト統合
- キャラクターLoRAにはwan 2.1、アクション／シナリオLoRAには2.2を併用
Dynamic Prompts統合によるプロンプトのランダム化処理- モデル、プロンプト、ビデオ出力の読み込みをステップごとに整理したクリーンなレイアウト
フォルダ構成のまとめ
ComfyUI/
├── custom_nodes/
│ ├── ComfyUI_subjectselector/
│ │ └── SubjectFiles/
│ │ ├── character1.txt
│ │ └── character2.txt
│ └── ComfyUI_ScenarioSelector/
│ └── ScenarioFiles/
│ ├── scene1.txt
│ └── scene2.txt
インストールコマンドは不要です。リポジトリをクローンするか、ファイルをダウンロードしてフォルダを配置し、ComfyUIを再起動するだけです。
注意点
このワークフローには、playtimeの標準モデルリンクがすでに含まれています。私はそれを4ステップLoRAを使用するように変更しました。ご自身の選択肢を使っても構いません。
各生成は、選択したテキストファイルからLoRAと記述的なプロンプトを動的に取得します。
複数のシーンでキャラクターの一貫性を保つ場合や、一貫したビジュアルアイデンティティが必要なプロジェクトに有用です。