分割画像構成ワークフロー

こんにちは、これは私の最初のワークフローです。

ComfyUIを使って自分で遊んでいて作成しましたが、誰かにとって役立つ可能性があるため、共有します :)

非常に革新的なものではありませんが、作成过程中でさまざまな興味深いことを学べたため、教育的でした。

動作方法（バージョン注記）

とても簡単です。最初の2つのCLIPテキストエンコーダ（左側）で、ポジティブプロンプトとネガティブプロンプトを入力します（ポジティブは緑、ネガティブは赤）。

ワークフローの初期段階では、提供された2つのプロンプトと左側の最初のKsamplerの影響を受けた基本的な最初の画像を生成します。この初期段階のパラメータを調整することで、初期画像の制御が可能です。

生成された画像は、主要な構造を抽出するControlNetセクションに渡されます。このワークフローではCannyとCannyエッジプロセッサを使用していますが、自由に試してみてください。特に人物を扱う場合は、OpenPoseを試すと良いでしょう。

次の段階では、このControlNetで前処理された画像が、それぞれ独立しており、独自のプロンプトの影響を受ける2つのKsamplerに送られます。

上側のKsamplerは画像の左半分を、下側のKsamplerは右半分を制御します。これらの2つのKsamplerのパラメータを調整し、青色のプロンプト（半分用プロンプト）を弄ることで、左右両半分の画像を制御できます。

ワークフローの最後で、これらの2つの画像が結合されます。

以上です。

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注：**

基本版では、各半分に異なるモデルを選択する機能がありません。一方、半分モデルセレクタ版では、各半分に個別に異なるモデルを選択できます。ただし、半分モデルセレクタ版を使用して、両方の半分に同じモデルを設定することも容易です。そのため、私はいずれにせよ「半分モデルセレクタ版」をダウンロードすることをお勧めします。

例

プロンプトエンジニアリングにあまりこだわらず、このワークフローの動作を理解するための簡単な例を挙げます。

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メインポジティブプロンプト**

A photo of a mountains small town

左半分プロンプト

in a sunny day

右半分プロンプト

in a snowy day

以下が得られる結果：

メイン画像（ControlNetステップで使用されます）

ControlNet Canny前処理画像

左半分画像、左半分Ksamplerと左半分プロンプトで生成

右半分画像、右半分Ksamplerと右半分プロンプトで生成

最終結果

この例ではDreamShaperを使用し、LoRaは使用していませんが、自由に試してみてください。

カスタムノード

このワークフローでは、以下の2つのカスタムノードが必要です：

ComfyUIのControlNet補助前処理 — 最初に生成された画像から構造を抽出するControlNet部分を管理するために必要です。

Comfy_KepListStuff — ワークフローの最終段階で、2つの半分の画像を結合するために使用します（この目的の別の方法があれば、お知らせください。私はまだComfyUIについて学習中です）。

アップデート

[2023.12.03] ZIPに別のワークフローファイルを追加しました。これは最初のワークフローと同じですが、この新しいワークフローでは画像を4つの四半分に分割できます。