Skip to content
チュートリアルComfyUI 上級チュートリアル1.1 SD1.5 Canny ControlNet

ComfyUIでCanny ControlNet SD1.5モデルを使用する方法 - 完全ガイド

SD1.5 Canny ControlNetの概要

SD1.5 Canny ControlNet Canny ControlNetは、最も一般的に使用されているControlNetモデルの1つです。Cannyエッジ検出アルゴリズムを使用して画像からエッジ情報を抽出し、その情報をAI画像生成のガイドとして使用します。

このチュートリアルでは、SD1.5でのCanny ControlNetモデルの使用方法に焦点を当てています。

関連コンテンツ： ControlNetモデルのインストールと使用ガイド ControlNetモデルのダウンロードリンク

Canny ControlNetの主な特徴

  • 構造の保持：元画像の基本構造とアウトラインを効果的に維持
  • 高い柔軟性：エッジ検出パラメータの調整によるガイダンス強度の制御
  • 幅広い応用：スケッチ、線画、建築デザインなど、様々なシーンに適用可能
  • 安定した結果：他のControlNetモデルと比較して、より安定した予測可能なガイダンスを提供

チュートリアルの準備

1. ComfyUIの更新と必要なモデルのインストール

一部のノードが新しいComfyUIノードを使用するため、まずComfyUIを最新バージョンに更新する必要があります。

まず、以下のモデルをインストールする必要があります：

モデルの種類モデルファイルダウンロードリンク
SD1.5ベースモデルdreamshaper_8.safetensorsCivitai
Canny ControlNetモデルcontrol_v11p_sd15_canny.pthHugging Face
VAEモデル（オプション）vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensorsHugging Face

2. モデルファイルの配置

以下の構造に従ってモデルファイルを配置してください：

📁ComfyUI
├── 📁models
│   ├── 📁checkpoints
│   │   └── 📁SD1.5
│   │       └── dreamshaper_8.safetensors
│   ├── 📁controlnet
│   │   └── 📁SD1.5
│   │       └── control_v11p_sd15_canny.pth
│   └── 📁vae
│       └── vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors

3. SD1.5 Canny ControlNetワークフローファイルのダウンロード

以下の画像をローカルに保存し、ワークフローをインポートした後にLoadImageノードに読み込んでください SD1.5 Canny ControlNetワークフロー

ワークフローの概要

このワークフローは以下の主要部分で構成されています：

  1. モデルの読み込み：SDモデル、VAEモデル、ControlNetモデルの読み込み
  2. プロンプトのエンコード：ポジティブとネガティブプロンプトの処理
  3. 画像処理：画像の読み込みとCannyエッジ検出を含む
  4. ControlNetコントロール：エッジ情報を生成プロセスに適用
  5. サンプリングと保存：最終画像の生成と保存

主要ノードの説明

  1. LoadImage：入力画像を読み込むために使用

  2. Canny：2つの重要なパラメータでエッジ検出を実行：

    • low_threshold：下限閾値、エッジ検出の感度を制御
    • high_threshold：上限閾値、エッジの連続性を制御

  3. ControlNetLoader：ControlNetモデルを読み込む

  4. ControlNetApplyAdvanced：ControlNetの適用方法を制御、以下のパラメータを含む：

    • strength：制御強度
    • start_percent：影響が始まるタイミング
    • end_percent：影響が終わるタイミング

使用手順

  1. ワークフローのインポート

    • このチュートリアルからワークフローファイルをダウンロード
    • ComfyUIで「Load」をクリックするか、ダウンロードしたJSONファイルをドラッグ＆ドロップ

  2. 入力画像の準備

    • 処理したい画像を準備
    • LoadImageノードを使用して画像を読み込む

  3. Cannyパラメータの調整

    • 推奨low_threshold範囲：0.2-0.5
    • 推奨high_threshold範囲：0.5-0.8
    • PreviewImageノードでエッジ検出結果をプレビュー

  4. 生成パラメータの設定

    • KSamplerノードで：
      • steps：推奨20-30
      • cfg：推奨7-8
      • sampler_name：推奨”dpmpp_2m”
      • scheduler：推奨”karras”

  5. ControlNet強度の調整

    • strength：1.0はエッジ情報を完全に追従
    • 必要に応じてstrength値を下げて制御を弱める

ヒントと推奨事項

  1. エッジ検出パラメータの調整

    • エッジが多すぎる場合：閾値を上げる
    • エッジが少なすぎる場合：閾値を下げる
    • まずPreviewImageノードで効果をプレビュー

  2. プロンプトの作成

    • ポジティブプロンプトは希望するスタイルと詳細を記述
    • ネガティブプロンプトは避けたい要素を含める
    • プロンプトは元画像の内容に関連させる

  3. 一般的な問題の解決策

    • 生成画像がぼやける場合：cfg値を上げる
    • エッジの追従が不十分な場合：strength値を上げる
    • 詳細が不足している場合：steps値を上げる

実践例

以下に一般的な使用例とそのパラメータ設定を示します：

  1. 線画の着色

    • low_threshold：0.2
    • high_threshold：0.5
    • strength：1.0
    • steps：25

  2. 構造の再描画

    • low_threshold：0.4
    • high_threshold：0.7
    • strength：0.8
    • steps：30

関連リソース

ControlNet モデルダウンロード ControlNet チュートリアル