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FLUX.1 Dev 用 ComfyUI ワークフロー - 2段階テキストから画像生成

この高度なComfyUIワークフローは、テキストプロンプトから高品質な画像を生成することに特化したFLUX.1 Dev用に設計されています。このセットアップは、包括的な処理ステップを通じて、詳細で洗練された結果を得ることを目的としています。

主な特徴：

1. 2段階生成：ワークフローは各画像に対して2回の生成プロセスを適用し、現実感と詳細の精度を最大化します。これにより、入力プロンプトに非常に近い、より洗練され一貫性のある結果が得られます。

2. 顔と手の修正：このパイプラインには、AI画像生成において難しい領域である顔の特徴と手の詳細を強化するための修正モジュールが含まれています。

3. アップスケーラー：品質を損なうことなく最終画像の解像度を向上させるアップスケーリングモジュールが統合されており、高解像度ディスプレイや印刷に適した結果を提供します。

4. 精緻化：精緻化ステージでは、より正確で視覚的に魅力的な出力を得るために、さらなる詳細の調整が行われます。

5. Civitai公開モジュール：専用のグループが、以下の必須生成詳細情報を自動的に組み込むことで、Civitaiへの公開を簡素化します：

   • 使用したモデル

   • CFG（誘導）値

   • 選択されたサンプラー

   • プロンプト（肯定的・否定的）

   • シード

   • 解像度

モデル設置手順：

• チェックポイント：path to comfyui/models/checkpoints に配置

• LoRAモデル：path to comfyui/models/loras に配置

• BBoxモデル：path to comfyui/models/ultralytics/bbox に配置

• SAMモデル：path to comfyui/models/sams に配置

• アップスケーラーモデル：path to comfyui/models/upscale_models に配置

カスタマイズ可能な設定

このワークフローは、モデル選択、ステップ数、CFG、サンプラー、スケジューラーなど、各画像生成プロジェクトの要件に合わせて調整可能な設定を提供します。

カスタムノード

• https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes

• https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack

• https://github.com/jags111/efficiency-nodes-comfyui

• https://github.com/WASasquatch/was-node-suite-comfyui

• https://github.com/ssitu/ComfyUI_UltimateSDUpscale

• https://github.com/Suzie1/ComfyUI_Comfyroll_CustomNodes

• https://github.com/wallish77/wlsh_nodes

• https://github.com/rgthree/rgthree-comfy

• https://github.com/giriss/comfy-image-saver

• https://github.com/cubiq/ComfyUI_essentials

• https://github.com/pikenrover/ComfyUI_PRNodes

トラブルシューティング：

LoRA Stackerノードで問題が発生した場合は、各「LoRA Stacker」ノードを右クリックして「ノードを再読み込み」を選択してください。場合によっては、ブラウザを更新したり、ComfyUIを再起動したりすることで問題が解決することがあります。