Sexiam - Txt2Img with Upscaler
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モデル説明
🔥 SexiamのSDXL Txt2Imgワークフロー（ComfyUI）
清潔なディテール、強力な構造、そしてCivitaiのメタデータ自動検出を目的に構築されたシンプルで信頼性の高いワークフローです。
「そのまま使える」ワークフローが欲しい——きれいな生成結果、シャープなディテール、すべてのLoRAとプロンプトがCivitaiによって正しく検出される——そんな設定のやり方をこちらで完全に解説します。
1️⃣ チェックポイント（必要に応じてVAEも）を読み込む
SDXLチェックポイントを読み込みます。
別のVAEをお使いの場合は、ここで読み込んでください。スイッチで、チェックポイントに付属するVAEと手動で指定したVAEを切り替えられます。
これにより、色、明瞭さ、コントラストの調整を最初から完全に制御できます。
2️⃣ LoRAを追加する
Add LoRA をクリック → 必要なLoRAを選択してください。
プロの技：
LoRAを右クリック → ComfyUIが即座にそのLoRAのトリガーワードを表示します。
それをプロンプトにコピーすれば、90％のユーザーにすでに差をつけています。
3️⃣ 画像サイズ（潜在空間）を選ぶ
Latent Size Picker を使って、標準的なSDXL 1MP解像度を選択してください。
ベース生成のディテールをさらに向上させたい場合：
Upscale Latent By を追加
値を 1.5× に設定
1.5×が最適なポイントです。
それ以上にすると、SDXLが大規模な潜在サイズで学習されていないため、エラーが増え、プロポーションが歪んだり、平坦な結果になったりします。
4️⃣ プロンプトを記述（ポジティブ + ネガティブ）
緑色のTextEncodeノードでポジティブプロンプト、赤色のノードでネガティブプロンプトを入力してください。
Civitaiに投稿する予定なら：
👉 ImpactWildcardEncode を使用
これにより、LoRAファイル名が自動でメタデータに埋め込まれ、Civitaiがモデル、LoRA、サンプラー、ステップ、シード、プロンプトなどすべてを正しく認識します。
手動でのクリーンアップは一切不要です。
5️⃣ 2段階KSamplerシステム（ワークフローの中心）
これが設定の核：クリーンで制御された生成フェーズに、リファインメントフェーズを続けます。
KSampler #1 — 完全生成
- Denoise: 1.00
これはノイズから完全な画像を生成します。
「全体像」を描くフェーズと考えてください。
KSampler #2 — リファインメント
- Denoise: 0.45
これはエッジを引き締め、素材の質感を向上させ、照明をシャープにし、元の構造を壊さずに明確さを加えます。
この2段階の組み合わせにより、画像が過剰に処理されることなく、一貫性と明瞭さを両立できます。
6️⃣ オプション：3段階目 + モデルによるアップスケール
プリント対応、または超クリアな最終結果が欲しい場合？
このワークフローには、フルのUpscale By Modelシステムに接続された3段階目のKSamplerが含まれています：
3段階目のサンプラーがリファインされた潜在空間を再処理
Image Upscale With Model でお気に入りのアップスケールモデル（4xRemacri、UltraSharpなど）を適用
Upscale Image % で最終的なサイズ倍率を設定
顔や手、微細なテクスチャーが歪むことなく、高解像度でクリーンな結果を得られます。
7️⃣ 最終出力（Civitai互換メタデータ）
最後のノードがすべてを自動で処理します。
以下を記録します：
チェックポイント名
使用したLoRA
ポジティブプロンプト
ネガティブプロンプト
ステップ数
CFG値
サンプラー + スケジューラ
幅 / 高さ
シード
アップスケールモデル
その他多数
Civitaiにアップロードすれば、すべてのメタデータが完璧に表示されます——タグの不足なし、推測不要、手動編集不要です。