Simple 4in1 Prompt Modes For ZImageTurbo Workflow

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モデル説明

このワークフローでは、4つの異なる方法でプロンプトを取得できます:

  1. 生成された画像から。
  2. 手動で入力する。
  3. QwenVLを使用した自動プロンプト生成:a) QwenVLに画像を渡す、b) QwenVLにテキストでアイデアを説明する。

::重要(「SD Prompt Reader」ノードのインストール手順:「Comfy Manager」を使用してインストールしないでください。私はマネージャーを使用した際に問題が発生しましたが、試すことはできます。失敗した場合は、カスタムノードフォルダ内の「comfyui-prompt-reader-node」を削除し、以下の手順に従ってください。)::

  1. ファイルエクスプローラーを開き、以下に移動します:ComfyUI\custom_nodes\

カスタムノードでコマンドプロンプトを開く:同じcustom_nodesフォルダのウィンドウで、上部のアドレスバーをクリックします。cmdと入力してEnterキーを押します。黒いターミナルウィンドウが開きます。

  1. 再帰的クローンコマンドを実行します:

以下のコマンドをコピーしてターミナルに貼り付け、Enterキーを押してください:

git clone --recursive https://github.com/receyuki/comfyui-prompt-reader-node.git

なぜこれが機能するのか:--recursiveフラグは、標準のマネージャーインストールでしばしばスキップされる「サブモジュール」(欠けているフォルダ)を自動的にダウンロードするようにGitに指示します。

  1. 必要なパッケージをインストールします:

ダウンロードが完了したら、同じターミナルで以下のコマンドを1つずつ実行してください:

cd comfyui-prompt-reader-node

..\..\..\python_embeded\python.exe -m pip install -r requirements.txt

注意:pythonのパスが見つからないというエラーが発生した場合は、単に次のコマンドを試してください:pip install -r requirements.txt

ComfyUIを再起動します:

ターミナルを閉じてComfyUIを再起動してください。これでノードが正しく読み込まれ、インポートエラーが解消されます。

検証:再起動後、comfyui-prompt-reader-nodeフォルダを確認すると、空でない「stable_diffusion_prompt_reader」というサブフォルダが表示され、その中にPythonファイルが含まれているはずです。もし存在すれば、修正は成功しています。

使い方:

「Switch Prompt Modes」からオプションを選択してください。

「Picture Prompt」を選択した場合:「Choose a file to upload」をクリックするか、生成された画像を「SD Prompt Reader」ノードにドラッグ&ドロップしてください。画像からプロンプトが読み込まれ、その後ComfyUIで「Run」をクリックしてそのプロンプトに基づいて画像を生成します。

「Manual Prompt」を選択した場合:「Manual Prompt TextBox」ノードをクリックして、ポジティブプロンプトを入力し、その後「Run」をクリックしてこのプロンプトに基づいて画像を生成します。

「Auto Prompt」を選択した場合:QwenVLにプロンプトを生成させるための2つの方法があります。まず、「Switch Prompt Input」ノードから、画像またはテキストの指示のどちらでQwenVLに指示するか選択してください。

a) 「Image」を有効にした場合:「choose file to upload」をクリックするか、画像ファイルを「Load Image」ノードにドラッグ&ドロップし、その後「Run」をクリックしてください。QwenVLは、あなたが与えた画像と、「Instructions to QwenVL」ノード(必要に応じて編集可能)に記述された指示に基づいてプロンプトを生成し、そのプロンプトに基づいて画像が生成されます。

b) 「Text」を有効にした場合:QwenVLにプロンプトを生成してほしい内容を簡潔に記述してください。たとえば「車のプロンプトがほしい」という場合は、その入力ボックスに「Car」とだけ入力し、「Run」を押してください。QwenVLは車のプロンプトを生成し、そのプロンプトに基づいて画像が生成されます。

ネガティブプロンプトは、「Negative Prompt」ノードに記入してください。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。