テキストから画像へのワークフロー

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。