<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>ComfyUI on namaraii.com</title><link>https://namaraii.com/tags/comfyui/</link><description>Recent content in ComfyUI on namaraii.com</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>ja</language><managingEditor>hitoshi@namaraii.com (竹内 仁 (TAKEUCHI Hitoshi))</managingEditor><webMaster>hitoshi@namaraii.com (竹内 仁 (TAKEUCHI Hitoshi))</webMaster><copyright>© 2026 TAKEUCHI Hitoshi, All Rights Reserved.</copyright><lastBuildDate>Tue, 26 Aug 2025 14:31:21 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://namaraii.com/tags/comfyui/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>ControlNet</title><link>https://namaraii.com/posts/controlnet/</link><pubDate>Tue, 26 Aug 2025 14:31:21 +0900</pubDate><author>hitoshi@namaraii.com (竹内 仁 (TAKEUCHI Hitoshi))</author><guid>https://namaraii.com/posts/controlnet/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;ControlNet&lt;/strong&gt;とは、Stable Diffusionなどの画像生成AIに&lt;strong&gt;追加の制御情報&lt;/strong&gt;を与えて、より精密で意図した画像を生成するための拡張技術である。&lt;/p&gt;

&lt;h2 class="relative group"&gt;ControlNetの基本概念
 &lt;div id="controlnetの基本概念" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
 &lt;span
 class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"&gt;
 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#controlnet%e3%81%ae%e5%9f%ba%e6%9c%ac%e6%a6%82%e5%bf%b5" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h2&gt;

&lt;h3 class="relative group"&gt;定義と目的
 &lt;div id="定義と目的" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
 &lt;span
 class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"&gt;
 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%e5%ae%9a%e7%be%a9%e3%81%a8%e7%9b%ae%e7%9a%84" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;ControlNetは&lt;strong&gt;条件付き画像生成&lt;/strong&gt;を実現する技術で、テキストプロンプトだけでは困難な&lt;strong&gt;構図、ポーズ、形状、エッジ&lt;/strong&gt;などの具体的な制御を可能にする。&lt;/p&gt;

&lt;h3 class="relative group"&gt;仕組み
 &lt;div id="仕組み" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
 &lt;span
 class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"&gt;
 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%e4%bb%95%e7%b5%84%e3%81%bf" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;既存のStable Diffusionモデルに&lt;strong&gt;追加のネットワーク&lt;/strong&gt;として接続し、参照画像から抽出した制御情報（エッジ、深度、ポーズなど）を基に画像生成を誘導する。&lt;/p&gt;

&lt;h2 class="relative group"&gt;主要なControlNetモデル
 &lt;div id="主要なcontrolnetモデル" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
 &lt;span
 class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"&gt;
 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%e4%b8%bb%e8%a6%81%e3%81%aacontrolnet%e3%83%a2%e3%83%87%e3%83%ab" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h2&gt;

&lt;h3 class="relative group"&gt;1. &lt;strong&gt;Canny&lt;/strong&gt;
 &lt;div id="1-canny" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
 &lt;span
 class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"&gt;
 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#1-canny" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;特徴:&lt;/strong&gt; エッジ検出による輪郭制御&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;用途:&lt;/strong&gt; 線画やスケッチからの画像生成&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;制御内容:&lt;/strong&gt; オブジェクトの輪郭や境界線&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;適用例:&lt;/strong&gt; 建築物の線画から写実的な建物を生成&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;

&lt;h3 class="relative group"&gt;2. &lt;strong&gt;OpenPose&lt;/strong&gt;
 &lt;div id="2-openpose" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
 &lt;span
 class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"&gt;
 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#2-openpose" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;特徴:&lt;/strong&gt; 人体のポーズ制御&lt;/p&gt;</description></item><item><title>ComfyUI</title><link>https://namaraii.com/posts/comfyui/</link><pubDate>Tue, 26 Aug 2025 14:01:41 +0900</pubDate><author>hitoshi@namaraii.com (竹内 仁 (TAKEUCHI Hitoshi))</author><guid>https://namaraii.com/posts/comfyui/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;ComfyUI&lt;/strong&gt;は、Stable Diffusionなどの拡散モデルを使用した画像生成のための&lt;strong&gt;ノードベースUI&lt;/strong&gt;である。&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;&lt;a href="https://www.comfy.org/" target="_blank" rel="noreferrer"&gt;ComfyUI | Generate video, images, 3D, audio with AI&lt;/a&gt;&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;

&lt;h2 class="relative group"&gt;ComfyUIの基本概念
 &lt;div id="comfyuiの基本概念" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
 &lt;span
 class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"&gt;
 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#comfyui%e3%81%ae%e5%9f%ba%e6%9c%ac%e6%a6%82%e5%bf%b5" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h2&gt;

&lt;h3 class="relative group"&gt;ノードベースワークフロー
 &lt;div id="ノードベースワークフロー" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
 &lt;span
 class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"&gt;
 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%e3%83%8e%e3%83%bc%e3%83%89%e3%83%99%e3%83%bc%e3%82%b9%e3%83%af%e3%83%bc%e3%82%af%e3%83%95%e3%83%ad%e3%83%bc" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;ComfyUIは従来のテキストボックス形式ではなく、&lt;strong&gt;ノード（節点）を線で繋ぐ&lt;/strong&gt;方式でワークフローを構築する。各ノードが特定の機能を持ち、それらを組み合わせて複雑な画像生成プロセスを作成できる。&lt;/p&gt;

&lt;h2 class="relative group"&gt;基本的なノード構成
 &lt;div id="基本的なノード構成" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
 &lt;span
 class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"&gt;
 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%e5%9f%ba%e6%9c%ac%e7%9a%84%e3%81%aa%e3%83%8e%e3%83%bc%e3%83%89%e6%a7%8b%e6%88%90" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h2&gt;

&lt;h3 class="relative group"&gt;入力系ノード
 &lt;div id="入力系ノード" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
 &lt;span
 class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"&gt;
 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%e5%85%a5%e5%8a%9b%e7%b3%bb%e3%83%8e%e3%83%bc%e3%83%89" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h3&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;Checkpoint Loader&lt;/strong&gt;: モデル（チェックポイント）を読み込む&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;CLIP Text Encode&lt;/strong&gt;: プロンプトをテキストエンコーディングする&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;Empty Latent Image&lt;/strong&gt;: 生成する画像のサイズを指定&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;

&lt;h3 class="relative group"&gt;処理系ノード
 &lt;div id="処理系ノード" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
 &lt;span
 class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"&gt;
 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%e5%87%a6%e7%90%86%e7%b3%bb%e3%83%8e%e3%83%bc%e3%83%89" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h3&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;KSampler&lt;/strong&gt;: 実際の画像生成（サンプリング）を行う&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;VAE Decode&lt;/strong&gt;: 潜在空間から画像に変換&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;LoRA Loader&lt;/strong&gt;: LoRAモデルを適用&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;

&lt;h3 class="relative group"&gt;出力系ノード
 &lt;div id="出力系ノード" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
 &lt;span
 class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"&gt;
 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%e5%87%ba%e5%8a%9b%e7%b3%bb%e3%83%8e%e3%83%bc%e3%83%89" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h3&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;Save Image&lt;/strong&gt;: 生成された画像を保存&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;Preview Image&lt;/strong&gt;: 画像をプレビュー表示&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;

&lt;h2 class="relative group"&gt;ワークフローの例
 &lt;div id="ワークフローの例" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
 &lt;span
 class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"&gt;
 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%e3%83%af%e3%83%bc%e3%82%af%e3%83%95%e3%83%ad%e3%83%bc%e3%81%ae%e4%be%8b" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;基本的な画像生成ワークフローは以下のような流れになる：&lt;/p&gt;</description></item><item><title>FLUX.1 [dev]をComfyUIで試してみる</title><link>https://namaraii.com/posts/flux-dev-comfyui/</link><pubDate>Tue, 13 Aug 2024 00:00:00 +0900</pubDate><author>hitoshi@namaraii.com (竹内 仁 (TAKEUCHI Hitoshi))</author><guid>https://namaraii.com/posts/flux-dev-comfyui/</guid><description>&lt;p&gt;Stable Diffusionの共同開発者たちによって設立されたベンチャー企業Black Forest Labsが発表した画像生成AIモデルであるFLUX.1を&lt;a href="https://namaraii.com/posts/comfyui/" &gt;ComfyUI&lt;/a&gt;から使えるようにローカル環境へインストールする。&lt;/p&gt;

&lt;h1 class="relative group"&gt;インストール
 &lt;div id="インストール" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
 &lt;span
 class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"&gt;
 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%e3%82%a4%e3%83%b3%e3%82%b9%e3%83%88%e3%83%bc%e3%83%ab" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h1&gt;

&lt;h2 class="relative group"&gt;FLUX.1 \[dev\]のインストール
 &lt;div id="flux1-のインストール" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
 &lt;span
 class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"&gt;
 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#flux1-%e3%81%ae%e3%82%a4%e3%83%b3%e3%82%b9%e3%83%88%e3%83%bc%e3%83%ab" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;基本的に&lt;a href="https://qiita.com/Maki-HamarukiLab/items/baae9f70445a534357ea" target="_blank" rel="noreferrer"&gt;ComfyUIでFlux AIを使う方法：詳細ガイド&lt;/a&gt;を参考にしてインストールしたが、現時点（2024/8/1 2）でいくつかの相違点があった。&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;flux1-dev.sftがflux1-dev.safetensorsにファイル名変更されている&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;VAEは&lt;a href="https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/blob/main/ae.safetensors" target="_blank" rel="noreferrer"&gt;ae.safetensors · black-forest-labs/FLUX.1-schnell at main&lt;/a&gt;からダウンロードする&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;それ以外は問題なくインストールできた。&lt;/p&gt;

&lt;h2 class="relative group"&gt;FLUX.1 \[schnel\]のインストール
 &lt;div id="flux1-のインストール-1" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
 &lt;span
 class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"&gt;
 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#flux1-%e3%81%ae%e3%82%a4%e3%83%b3%e3%82%b9%e3%83%88%e3%83%bc%e3%83%ab-1" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;最軽量のモデルFLUX.1 &lt;/p&gt;
\[schnel\]&lt;p&gt;もインストールする。 &lt;a href="https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/tree/main" target="_blank" rel="noreferrer"&gt;black-forest-labs/FLUX.1-schnell at main&lt;/a&gt;からflux1-schnell.safetensorsをダウンロードし&lt;code&gt;ComfyUI/models/unet&lt;/code&gt;へ置く。&lt;/p&gt;

&lt;h2 class="relative group"&gt;(オプション)FP8 CLIP用のチェックポイント
 &lt;div id="オプションfp8-clip用のチェックポイント" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
 &lt;span
 class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"&gt;
 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%e3%82%aa%e3%83%97%e3%82%b7%e3%83%a7%e3%83%b3fp8-clip%e7%94%a8%e3%81%ae%e3%83%81%e3%82%a7%e3%83%83%e3%82%af%e3%83%9d%e3%82%a4%e3%83%b3%e3%83%88" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h2&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;&lt;a href="https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-schnell/blob/main/flux1-schnell-fp8.safetensors" target="_blank" rel="noreferrer"&gt;flux1-schnell-fp8.safetensors · Comfy-Org/flux1-schnell at main&lt;/a&gt;からflux1-dev-fp8.safetensorsをダウンロードし&lt;code&gt;ComfyUI/models/checkpoints/&lt;/code&gt;へ置く&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;a href="https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-schnell/blob/main/flux1-schnell-fp8.safetensors" target="_blank" rel="noreferrer"&gt;flux1-schnell-fp8.safetensors · Comfy-Org/flux1-schnell at main&lt;/a&gt;からflux1-schnell-fp8.safetensorsをダウンロードし&lt;code&gt;ComfyUI/models/checkpoints/&lt;/code&gt;へ置く&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;

&lt;h1 class="relative group"&gt;画像の作例
 &lt;div id="画像の作例" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
 &lt;span
 class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"&gt;
 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%e7%94%bb%e5%83%8f%e3%81%ae%e4%bd%9c%e4%be%8b" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h1&gt;

&lt;h2 class="relative group"&gt;ComfyUI
 &lt;div id="comfyui" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
 &lt;span
 class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"&gt;
 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#comfyui" aria-label="アンカー"&gt;#&lt;/a&gt;
 &lt;/span&gt;
 
&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;ComfyUIへ&lt;a href="https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/" target="_blank" rel="noreferrer"&gt;Flux Examples | ComfyUI_examples&lt;/a&gt;にある画像をDrag&amp;amp;Dropすると、こんな感じのワークフローが表示される。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>