ComfyUI Base Workflow Text-L, Text-G, Lora & CivitAi Optimized
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このバージョンについて
モデル説明
よく、ComfyUIの初心者向けワークフローを共有できるかと聞かれます。以下にそれをご紹介します。常に完璧な画像をすべてのシナリオで生み出す普遍的なComfyUIワークフローは存在しないので、少し迷いがありますが、このワークフローは多くの場合、さらに進化的なワークフローの基盤となります。私の注目点は以下の3つです：
SDXLプロンプト：Text-L、Text-G、およびネガティブエンコーダー
高い柔軟性を持つサンプラー設定
CivitAI向け出力最適化
最初のポイントでは、プロンプトに関して特に考慮すべき点は多くありません。Text-Lは概ね構図を記述します。Text-Gは、スタイルを説明する短いフレーズと強力な形容詞のカンマ区切りリストです。ネガティブは、出力に含めたくない単語です。
2番目と3番目のポイントは互いに連動しています。画像をCivitAIにアップロードする際に、メタ情報が自動的に認識されるための前提条件は、サンプラー設定を外部化することです。CLIPTextEncodeSDXLを使用する際、私はEmpty Latent Imageの幅と高さの値を1.25〜2倍に拡大しています。これは私の観察におけるノイズに影響を与え、生成される画像の品質にも関係します。
画像出力の前に、以下の設定で逆転スイッチを設置しています：
画像を保存
画像をプレビュー
これはプロンプト作成段階で、すべての試行を保存する手間を省くために実用的です。しかし、Inverse Switch Anyは、アップスケーリングやインペインティングなど、さらに他の機能を自由に追加することも可能にします。
このスイッチの後には、CivitAi Add Model Hashesノードが続きます。これは、LoRAを使用してCivitAIに画像をアップロードする際に特に便利です。使用したLoRAは自動的にCivitAIによって認識され、生成データの下にCivitAIのページとリンクされます。これは良い副次効果であり、画像はチェックポイントだけでなく、使用された各LoRAにもリストされます。
このワークフローに必要な以下のカスタムノード：
ComfyUI-Manager - https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager
ComfyUI Impact Pack - https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack
pythongosssss/ComfyUI-Custom-Scripts - https://github.com/pythongosssss/ComfyUI-Custom-Scripts
rgthree's ComfyUI Nodes - https://github.com/rgthree/rgthree-comfy
rk-comfy-nodes - https://github.com/rklaffehn/rk-comfy-nodes
ComfyUI Essentials - https://github.com/cubiq/ComfyUI_essentials
ComfyUI-Image-Saver - https://github.com/alexopus/ComfyUI-Image-Saver
すでにComfyUI Managerをインストールしている場合、ワークフローを読み込んで、Managerをクリックし、「不足しているノードをインストール」を押してください。