テキストから画像へのワークフロー
SeaArtのComfyUIでテキストから画像へのワークフローを探求し、KSamplerやLoRAなどのノードの追加からパラメータの設定、テキストプロンプトに基づいた驚くべき画像の生成までを学びましょう。
1. テキストから画像へのワークフローの理解
ComfyUIをクリックして、新しいComfyUIワークフローを作成します。
テキストから画像への基本ワークフローを追加します。
ComfyUIのワークフローは、Web UIのワークフローに似ています：
モデルを選択→プロンプトを入力→パラメータを設定→画像を生成
パラメータ
control_after_generate：シード生成の制御
fixed：シードを固定
increment：既存のシードに1を追加
decrement：既存のシードから1を減算
randomize：ランダムシード
scheduler: 通常はnormalまたはkarrasを選択
denoise: 画像生成におけるノイズリダクションの強度を示し、値が高いほど画像への影響と変化が大きくなります
サイズ推奨：
SD1.5: 512512
SDXL: 10241024
2. ノードの追加方法
Add KSampler
まず、コアノードであるKSamplerを追加します。
右クリック：: Add Node → sampling → KSampler
ノードを引き出す
サンプラーノードを引き出し、対応するノードを追加します。
model→CheckpointLoaderSimple
positive→CLIPTextEncode
negative→CLIPTextEncode
latent_image→EmptyLatentImage
LATENT→VAEDecode
IMAGE→SaveImage
LoRAの追加方法
Loaders: モデルとLoRAを含むディフュージョンモデルをロードするために使用されます。
Add Node→loaders→Load LoRA
Clip Skipの追加方法
Conditioning: プロンプト、ControINet、Clip Skipなど、ディフュージョンモデルが特定の出力を生成するためのガイドです。
最終画像の詳細を調整するためにClip Skipを追加することをお勧めします。
Add Node→conditioning→CLIP Set Last Layer
ノードの接続
ノードを追加した後、多くのノードがまだ接続されていない場合があります。これらは、順序と色の一致に従って接続する必要があります。
Checkpoint→LoRA→Clip Skip→Prompt→KSampler、Empty Latent Image→VAE Decode→Save Image
3. テキストから画像生成を開始
モデルを選択する
LoRAを選択し、重みを調整します。
Clip Skipを設定し、通常-2に設定します。
プロンプトを入力します。
関連するパラメータを設定します。
ここではSDXLモデルが選択されているため、サンプリングステップを40前後、画像サイズを1024×1024に設定します。
生成をクリックします。
結果を表示します。
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