エリア構成の例

これらはConditioningSetAreaノードを示す例です。ComfyUIでこれらの画像をロードして、完全なワークフローを取得できます。

Anything-V3とAbyssOrangeMix2_hardの2回目のパスを使用したエリア構成

この画像には、夜、夕方、昼、朝の4つの異なるエリアが含まれています。

これはComfyUIでのワークフローの様子です：

この画像は、前のものと同じエリアを含んでいますが、順序が逆です。

画像の下部中央に別のエリアプロンプトを追加して、被写体を追加します。

エリア構成による画像の一貫性の向上

Stable Diffusionは、512x512に近い解像度の正方形の画像を生成する際に最も一貫性のある画像を作成します。しかし、16:9のアスペクト比の画像を生成したい場合はどうでしょうか？ 座っている被写体の16:9画像を生成してみましょう。通常の生成では、手足が不自然に画像全体に広がるなどの一貫性の問題が発生し、成功率が低くなります。

被写体のために正方形のエリアを使用するエリア構成を使用することで、一貫性が向上し、画像全体の一貫性も優れたものになります。

このワークフローはAnything-V3を使用し、画像の左側に被写体のためのエリア構成を使用した2回のパスのワークフローです。2回目のパスの理由は解像度を上げるためだけです。1280x704の画像で問題ない場合は、2回目のパスをスキップできます。

画像の右側にエリアプロンプトを使用して赤毛の被写体を追加します。

最初のパスの出力 (1280x704):

2回目のパスの出力 (1920x1088):

この2回目のパスの出力画像は、Stable Diffusionの動作の1つを示しています。2回目のパスにはエリアプロンプトがありません。被写体1の髪は金髪でピンクのハイライトがあり、被写体2の髪は赤ではなくピンクになっています。これは、Stable Diffusionが全体の画像を一貫性のあるものにしようとするためで、その副作用の1つが髪の色を統合することです。