ComfyUI基本アウトペインティングワークフローとチュートリアル
アウトペインティングとは、元の画像の端の領域にコンテンツを継続させ、画像のサイズを拡張することを指します。この技術により、以下が可能になります:
- 画像の視野を拡大する
- 画像の欠けている部分を補完する
- 画像のアスペクト比を調整する
アウトペインティングの原理は、Stable Diffusionのインペインティング技術に基づいており、画像の端の領域に空白を追加し、その空白をインペインティングモデルで埋めることで画像を拡張します。
ComfyUIアウトペインティングチュートリアル関連ファイルのダウンロード
ComfyUIワークフローファイル
ダウンロード後、ComfyUIにワークフローファイルをドラッグして使用します
Stable Diffusionモデルファイル
このワークフローでは2つのモデルを使用しますが、他のモデルも使用可能です:
モデル名 | 使用用途 | リポジトリアドレス | ダウンロードアドレス |
---|---|---|---|
v1-5-pruned-emaonly.safetensors | 初期画像の生成 | リポジトリアドレス | ダウンロードアドレス |
sd-v1-5-inpainting.ckpt | アウトペインティング | リポジトリアドレス | ダウンロードアドレス |
ダウンロード後、これらのモデルファイルを以下のディレクトリに配置してください:
Path-to-your-ComfyUI/models/checkpoints
詳細を知りたい場合:チェックポイントモデルのインストール方法 他のモデルを見つけて使用したい場合:Stable Diffusionモデルリソース
ComfyUI基本アウトペインティングワークフローの使用法
モデルのインストール場所が異なる場合があるため、ワークフロー内のLoad Checkpoint
を見つけ、ダウンロードしたモデルファイルをモデルドロップダウンメニューから選択します。
- 最初のノードには
v1-5-pruned-emaonly.safetensors
を選択 - 2番目のノードには
sd-v1-5-inpainting.ckpt
を選択
2番目のノードはアウトペインティング専用のモデルであるため、インペインティングに使用することでより良い効果が得られます。異なる設定を自分でテストしてみてください。
ComfyUI基本アウトペインティングワークフローの簡単な説明
このワークフローは3つの主要な部分に分かれています:
1. Text2Img部分
まず、初期画像を生成します:
EmptyLatentImage
を使用して512x512のキャンバスを設定CLIPTextEncode
を通じてポジティブおよびネガティブプロンプトを設定KSampler
を使用して初期画像を生成
2. アウトペインティング用の潜在画像を作成
ImagePadForOutpaint
ノードを使用して元の画像の周りに空白を追加- ノードのパラメータが画像がどの方向に拡張されるかを決定
- 同時に、後続のアウトペインティング用の対応するマスクが生成されます
3. アウトペインティング生成
- アウトペインティング専用のインペインティングモデルを使用
- 元の画像と同じプロンプトを保持して一貫したスタイルを確保
KSampler
を使用して拡張領域を生成
使用手順
-
拡張領域の調整:
ImagePadForOutpaint
ノードで4方向の拡張ピクセル値を設定- 数値はその方向に拡張されるピクセル数を表します
-
プロンプト設定:
- ポジティブプロンプトは希望するシーンとスタイルを記述
- ネガティブプロンプトは不要な要素を避けるのに役立ちます
-
モデル選択:
- 最初の段階では通常のSDモデルを使用
- アウトペインティング段階では専用のインペインティングモデルを使用することをお勧めします
ComfyUI基本アウトペインティングワークフローの注意点
-
アウトペインティング時にはプロンプトの一貫性を保つようにし、拡張領域と元の画像がより良く統合されるようにします
-
アウトペインティングの効果が理想的でない場合は、以下を試してください:
- サンプリングステップとCFGスケールを調整
- 異なるサンプラーを試す
- プロンプトを微調整
-
推奨されるアウトペインティングモデル:
- sd-v1-5-inpainting.ckpt
- その他の専用インペインティングモデル
ComfyUI基本アウトペインティングワークフローの構造
ワークフローには主に以下のノードが含まれます:
- CheckpointLoaderSimple: モデルをロード
- CLIPTextEncode: プロンプトを処理
- EmptyLatentImage: キャンバスを作成
- KSampler: 画像生成
- ImagePadForOutpaint: アウトペインティング領域を作成
- VAEEncode/VAEDecode: 画像をエンコードおよびデコード