SnapRef v2a: ComfyUIでAnima向けに参照写真ごとの重み付けが可能に

4つの参照、3つのシーンプロンプト。オレンジの枠線が入力です。プロンプトにはキャラクター名も外観タグもありません。

v1a からの変更点

• 参照ごとの重み。 separate レイアウトでは各写真に個別の重みが付き、デフォルトは1.0、0にすると無効になります。2枚目の写真を0.4にすると、見た目を支配するのではなく軽く寄せることができます。
• シンプルノードの2つのモード。 Character & Style は参照の描画表現を引き継ぎ、Character はキャラクターのみを取り込むため、アーティストタグやスタイル指定がルックを決めます。
• 6つのワークフロー（2キャラクターを含む）と、専用のプロンプトとシードが付属する参照重み比較。

各行2つの固定シード: 参照1つ、2つ目の参照を0.4、次に1.0。同じペアでも、1.0が常に良い結果とは限りません。

実行手順

1. Anima base v1.0 をテキストエンコーダーとVAEとともにインストールします。
2. リポジトリの comfyui/snapref/ を ComfyUI/custom_nodes/snapref/ にコピーし、ComfyUIを再起動します。
3. snapref_v2a.safetensors を ComfyUI/models/loras/ に置きます。LoraLoader ではなく SnapRef ノードを使用してください。このファイルは1つのキーの背後に2つのLoRAブランチを持つため、通常のLoRAローダーでは正しく読み込めません。
4. 以下のワークフローを開き、ノード内の画像スロットに写真をドロップし、シーンだけを記述します。

シンプルなグラフは28ステップ、Euler と simple、CFG 4.5、fidelity 1.0、832 x 1216 で実行されます。1人のキャラクターの2つのビューには、2つ目のワークフローで2つ目の重みを0.4に設定します:

FP8ファイルは382 MBではなく195 MBです。行ごとのスケールを持つE4M3FN行列を保存し、ノードがロード時にbf16へ復元するため、画像はフル精度の重みとわずかに異なる場合があります。

期待できること

char モード、各行でシードを揃えたもの: 参照がキャラクターを、プロンプトがスタイルを供給します。

2つ目のビューが衣装とシルエットを追加します。Persica は重み1.0、Mia は0.4。平均スコアではなく、選ばれた事例です。

著者らの固定評価（64ケース、2シード）では、v2a は v1a を上回るのではなく同等です。外観タグの再現率は0.8722から0.8727、head SigLIP は0.8989から0.8903、画像全体のCCIP距離は0.0725から0.0757でした。定性的な評価では参照への追従性が向上しており、カードでは依然として明るい参照顔が顔ディテールの弱点として挙げられています。指標は構図、ポーズ、頭部検出によって変動するため、健全性チェックとして扱ってください。

v1a ですでに望むキャラクターが得られているなら、精度だけを理由に切り替える必要はありません。移行する理由は、参照ごとの重みと v2a 向けに調整されたワークフローです。

入手方法

• 重み、ノード、6つのワークフロー、図: 0ppxnhximxr/snapref-v2a
• トレーニング、データ、評価コード: ArcAnima/SnapRef
• 以前のリリース: snapref-v1a、SnapRef v1a で紹介しています。