ComfyUI2 の履歴(No.10)

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• ComfyUI2 へ行く。
  • 1 (2025-11-03 (月) 04:44:18)
  • 2 (2025-11-03 (月) 16:34:31)
  • 3 (2025-11-04 (火) 05:31:04)
  • 4 (2025-11-07 (金) 17:04:13)
  • 5 (2025-11-07 (金) 17:07:43)
  • 6 (2025-11-12 (水) 09:38:43)
  • 7 (2025-11-12 (水) 15:25:22)
  • 8 (2025-11-24 (月) 16:32:02)
  • 9 (2025-11-27 (木) 17:12:11)
  • 10 (2025-11-28 (金) 11:25:01)
  • 11 (2025-11-29 (土) 08:49:34)
  • 12 (2025-12-04 (木) 11:46:30)

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私的AI研究会 > Diffusion > ComfyUI2

画像生成AI「ComfyUI」２（基本編）　== 編集中 ==†

　「ComfyUI」を使ってローカル環境でのAI画像生成を検証する

「ComfyUI」基本操作と『text-to-image』†

プロジェクトで作成するワークフロー†

• ComfyUI_proj.zip をダウンロード
  ・解凍してできるフォルダ
  

  ComfyUI
  ├─input　　　　　　　　　　　　　　← ワークフローに含まれる入力画像
  └─user
      └─default
          └─workflows　　　　　　　　← ワークフローの保存場所
              ├─_base
              ├─_base_i2i
              ├─_base_t2i
              ├─_prompt
              ├─_utility
              └─test

  ・解凍してできる「ComfyUI/」フォルダを「StabilityMatrix/Data/Packages/ComfyUI」へ上書きコピーする
  

「StableDiffusion WebUI」の生成画像から生成†

• reForge / Forge-classic / AUTOMATIC1111 の生成画像（SD_01_10000-2623281671.png） を使ってみる
  

  WebUI 生成画像	Checkpoint (Model)	Seed	Sampler	Steps	Clip skip
  	beautifulRealistic _brav5	2623281671	DPM++ 2M	20	1
  Prompt	(masterpiece,best quality:1.4),(8k,raw photo,photo realistic:1.2),shiny skin,detailed skin,detailed face,detailed eyes,1girl,Japanese idol,beautiful face,
  	(傑作、最高品質: 1.4)、(8k、生写真、フォトリアル: 1.2)、光沢のある肌、詳細な肌、詳細な顔、詳細な目、1人の女の子、日本のアイドル、美しい顔、
  Negative prompt	(worst quality,low quality:2),(painting,sketch,flat color),monochrome,grayscale,ugly face,bad face,bad anatomy,deformed eyes,missing fingers,acnes,skin blemishes,nsfw,nude,nipples
  	(最悪の品質、低品質:2)、(絵画、スケッチ、フラットカラー)、モノクロ、グレースケール、醜い顔、悪い顔、悪い解剖学、変形した目、欠けている指、ニキビ、皮膚の傷、nsfw、ヌード、乳首

1. 画像をキャンバスにドラッグ＆ドロップする
   ・生成情報が埋め込まれた画像は情報を引き継ぐことができるようだ
   
   
2. ワークフローが表示されるので手を加える
   ・「Save Image」ノードの「filename_prefix」が　ComfyUI となっているのを変更する（日付ディレクトリに「ComfyUI_YYYY-MM-DD_連番_.png」）
   

   %date:yyyy%-%date:MM%-%date:dd%/ComfyUI_%date:yyyy%-%date:MM%-%date:dd%

   ・「Load Checkpoint」のモデルを再設定（これをしないとエラーで実行不可となる）
   ・「CLIP Set Last Layer」ノードを削除（とりあえず不要）
   ・「KSampler」schedular で kerras を指定
   ・きれいな画像が生成できるよう、パラメータをいじってみる
   
3. プロンプト/ネガティブ・プロンプトを修正（ComfyUI の書式に準じる）すると、近いイメージの画像が生成できる
   

   Prompt	masterpiece,best quality,8k,raw photo,photo realistic,shiny skin,detailed skin,detailed face,detailed eyes,1girl,Japanese idol,beautiful face,
   	傑作、最高品質、8k、生写真、フォトリアル、光沢のある肌、詳細な肌、詳細な顔、詳細な目、1人の女の子、日本のアイドル、美しい顔、
   Negative prompt	worst quality,low quality,painting,sketch,flat color,monochrome,grayscale,ugly face,bad face,bad anatomy,deformed eyes,missing fingers,acnes,skin blemishes,nsfw,nude,nipples
   	最悪の品質、低品質、絵画、スケッチ、フラットカラー、モノクロ、グレースケール、醜い顔、悪い顔、悪い解剖学、変形した目、欠けている指、ニキビ、皮膚の傷、nsfw、ヌード、乳首

4. プロンプト/ネガティブ・プロンプト以外のパラメータはそのままでも品質は維持できそう
   
5. ワークフローを「txt2img_webui_test」という名前で保存（Save）する
   　※ ワークフロー：txt2img_webui_test.json
   

『text-to-image』ワークフローを作る†

1. チェックポイントを読み込む
   
   
   ① キャンバス上でダブルクリックして「Load Checkpoint」を検索して選択する
   ② 使用するモデルを指定する
   
   
   
2. プロンプト入力欄を作る
   
   
   ① キャンバス上でダブルクリックして「CLIP Text Encode」ノード選択２つ貼り付ける
   ②「Load Checkpoint」の CLIP と接続する
   ③ プロンプト/ネガティブ・プロンプトをそれぞれ入力する（前節の例をコピー＆ペースト）
   
   
   
3. 画像生成用のノードを追加する
   
   
   ① キャンバス上でダブルクリックして「KSampler」ノード選択する
   ②「CLIP Text Encode」の CONDITIONING と positive/negative をそれぞれ接続する
   ③「Load Checkpoint」の MODEL と model を接続する
   
   
   
4. キャンバス（空の潜在空間 Latent Image）を用意する
   
   
   ①「Empty Latent Image」ノードを追加する
   
   ② LATENT と「KSampler」の latent_image を接続する
   ③ 生成画像サイズを指定する
   
   
   
5. 画像を人間が見える形にして出力する
   
   
   ① 潜在空間画像を復元する「VAE Decode」ノードを配置する
   ② 生成画像を表示し保存する「Save Image」ノードを追加する
   ③ 「VAE Decode」の IMAGE と「Save Image」を接続する
   ④「KSampler」の LATENT と「VAE Decode」sample を接続する
   ⑤「Load Checkpoint」の VAE と「VAE Decode」vae を繋ぐ
   ⑥「Save Image」ノードの「filename_prefix」が　ComfyUI となっているのを下記に変更する
   

   %date:yyyy%-%date:MM%-%date:dd%/ComfyUI_%date:yyyy%-%date:MM%-%date:dd%

   ⑦「Save As」メニューからワークフローを「bs_text2img」という名前で保存する
   
   
   
6. 『text-to-image』基本ワークフローの完成
   
   
   ①「Run」を押して画像を生成する
   
   
   　※ ワークフロー：bs_text2img.json
   

『Hires. Fix』（高画質化）ワークフローを作る†

1. bs_text2img.json『text-to-image』基本ワークフローを読み出す
   ①「Upscale Latent」ノードを追加する
   ②「VAER Decode」の samples を外し、 最初の「KSampler」の LATENT を「Upscale Latent」sampling に接続
   ③「Upscale Latent」で、最終的に出力したい画像の幅（width）と高さ（height）を指定する
   ④「KSampler」ノードを追加する
   ⑤「Upscale Latent」の LATENT を 2つ目の「KSampler」の latent_image に接続する
   ⑥ 2つ目の「KSampler」の LATENT を「Upscale Latent」の samples に接続
   ⑦ 2つ目の「KSampler」の denoise パラメータを 0.5～0.8 程度の値に設定する
   　 これにより、元の画像の構図を保ちつつ、高解像度化に伴うディテールを維持できる
   
   
2. 『Hires. Fix』ワークフローの完成
   
   
   ①「Run」を押して画像を生成する
   
   
   　※ ワークフロー：bs_text2img_hires.json
   

「Stable Diffusion」生成演習１『LoRA』†

• StableDiffusion SD1.5　Model / LoRA を ComfyUI で実行する
  

  text2img 生成画像	Checkpoint (Model)	Seed	Sampler	Steps	Clip skip
  	beautifulRealistic _brav5	521324548438919	DPM++ 2M Karras	20	1
  		2623281671
  Prompt	masterpiece,best quality,8k,raw photo,photo realistic,shiny skin,detailed skin,detailed face,detailed eyes,1girl,Japanese idol,beautiful face,
  	傑作、最高品質、8k、生写真、フォトリアル、光沢のある肌、詳細な肌、詳細な顔、詳細な目、1人の女の子、日本のアイドル、美しい顔、
  Negative prompt	worst quality,low quality,painting,sketch,flat color,monochrome,grayscale,ugly face,bad face,bad anatomy,deformed eyes,missing fingers,acnes,skin blemishes,nsfw,nude,nipples,logo
  	最悪の品質、低品質、絵画、スケッチ、フラットカラー、モノクロ、グレースケール、醜い顔、悪い顔、悪い解剖学、変形した目、欠けている指、ニキビ、皮膚の傷、nsfw、ヌード、乳首、ロゴ

1. ワークフロー bs_text2img.json を読み出す
   
   
   ・「Negative Prompt」を変更する
   ・キャンバス上でダブルクリックして「Load LoRA」というノードを選択する
   ・LoRA のモデルは、「lora_name」をクリックして指定する
   ・LoRA の強度は、「strength_model」と「strength_clip」で設定（同じ値にする)
   ・「CLIP Text Encode」ノードの黄色の●をドラッグして「Load LoRA」ノードの clip 入力に接続
   　（２か所とも同様にする）
   ・「Load LoRA」ノードから２つの「CLIP Text Encode」ノードの clip 入力に接続する
   ・「KSampler」ノードの model 入力の接続を「Load LoRA」ノードの入力に接続しなおす
   ・「Load LoRA」ノードの MODEL 出力を「KSampler」ノードの model 入力に接続する
   
   
   
2. 「Run」を押して生成を開始する
   
   
   
   
3. 生成画像１
   

   521324548438919			2623281671
   flat2:1.0	lora:siitake-eye:1.0	eye-nolight_03:0.0	flat2:1.0	lora:siitake-eye:1.0	eye-nolight_03:0.0

   　※ ワークフロー：bs_text2img_lola.json
   

「Stable Diffusion」生成演習２『Negative Prompt』『embedding』†

• プロンプト/ネガティブ・プロンプト の影響を ComfyUI で試す
  

  プロンプト　Prompt
  P1	best quality,masterpiece,ultra high res,photorealistic,RAW photo,a beautiful japanese woman,20yo,portrait,standing,looking at viewer,smile,t-shirt,in garden
  	最高品質、傑作、超高解像度、フォトリアリスティック、RAW写真、美しい日本人女性、20歳、ポートレート、立っている、見る者を見て、笑顔、Tシャツ、庭で
  P2	best quality, masterpiece, ultra high resolution, Photorealistic, RAW photo, beautiful Japanese woman, 20yo, portrait, standing against the sunset, looking at the viewer, smiling, t-shirt, on the beach
  	最高品質、傑作、超高解像度、フォトリアリスティック、RAW写真、美しい日本女性、20歳、ポートレート、夕日を背景に立つ、視聴者を見つめる、笑顔、Tシャツ、ビーチにて

  ネガティブ・プロンプト　Negative prompt
  N1	embedding:ng_deepnegative_v1_75t, embedding:badhandv4, worst quality, low quality, normal quality, lowres, bad anatomy, bad hands, monochrome, grayscale, watermark,
  	ng_deepnegative_v1_75t、embedding:badhandv4、最悪の品質、低品質、通常の品質、低解像度、悪い解剖学、悪い手、モノクロ、グレースケール、透かし、
  	Download: embedding:ng_deepnegative_v1_75t　badhandv4 Folder: stable-diffusion-webui/embeddings/

  Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7, Seed: 3955280644, Size: 512x768

1. ワークフロー bs_text2img.json を読み出す
   ・「Prompt」「Negative Prompt」を変更する
   
   
2. ComfyUI特有のプロンプトの書き方
   ConfyUIのプロンプトの書き方はA1111 SD WebUIとほとんどおなじだがいくつか相違点がある
   
   ・ウェイト
   　ウェイトはA1111 SD WebUIと同様の記述方法で使えるが数値の効き具合が違うので注意が必要
   　ウエイトの記述方法は (prompt:waight) となる
   　「a girl standing with red dress」 のドレスの赤いを強調したい場合は「a girl standing with (red:1.2) dress」と記述する
   
   ・ネガティブエンベディング
   　ネガティブエンベディングの記述方法は embedding:name となり name にはエンベディングスのファイル名が入る
   　「EasyNegative.safetensors」を使用したい場合は embedding:EasyNegative と記述する
   　ウェイトで調節する場合は (embedding:EasyNegative:1.2) の様に記述する
   
   ・ランダムチョイス
   　ランダムチョイスは A1111 SD WebUI のエクステンション「Dynamic Prompts」のように複数のプロンプトから1つをランダムに選択できる
   　{smile|angry|cry}, 1girl とプロンプトに入力すると 3つの中からランダムに1つを使ってくれ、笑顔・怒り・悲しみの表情の女の子がランダムで生成される
   
   
3. 生成画像２
   

   3955280644
   beautifulRealistic_brav5		beautifulRealistic_v7		OpenBra
   P1
   なし	N1	なし	N1	なし	N1
   P2
   なし	N1	なし	N1	なし	N1

   　※ ワークフロー：test_text2img_nprompt.json
   

「Stable Diffusion」生成演習３『Prompt』†

• グラビアアイドルの生成 を ComfyUI で試す
  

  プロンプト　Prompt
  P1	A stunning Japanese woman with smooth, fair skin and long, silky black hair, wearing an elegant one-piece dress in a soft pastel color, standing gracefully in a serene traditional Japanese garden; the garden features stone lanterns, a koi pond, and vibrant green foliage. She has a calm and confident expression, with gentle natural makeup that enhances her beauty. The dress flows gently with a light breeze, showcasing intricate patterns and delicate details. The scene is illuminated by warm, soft sunlight filtered through the leaves, creating a tranquil and harmonious atmosphere, ultra-realistic, highly detailed, 4k resolution.
  	滑らかで透明感のある肌と、長く艶やかな黒髪を持つ美しい日本人女性が、柔らかなパステルカラーの上品なワンピースを身にまとい、静かな日本庭園に立っている。庭には石灯籠や鯉が泳ぐ池、鮮やかな緑の草木が広がっている。彼女は穏やかで自信に満ちた表情をしており、ナチュラルメイクがその美しさを引き立てている。ドレスは軽い風に揺れ、繊細な模様や細かなディテールが際立つ。葉の間から差し込む柔らかな暖かい日差しがシーンを照らし、静かで調和のとれた雰囲気を作り出している。超リアルで、非常に細部まで描かれた4K解像度のイメージ。
  P2	A captivating Japanese woman in a stylish one-piece dress. Her skin shines beautifully and smoothly like moonlight, highlighting her delicate and refined features. Her eyes are deep and mysterious, radiating an enchanting glow. Her lustrous black hair, cut in a contemporary style, gracefully frames her face, and a soft, pleasant smile adorns her lips, adding warmth to her captivating charm. The dress she wears is a fine piece of contemporary fashion, its design graceful and striking, flattering her figure and adding to her overall elegance.The fabric boasts vibrant hues, including deep blues and deep burgundies, complementing her radiant skin. The background is purposefully blurred, making her the undeniable focus of the image and a symbol of elegance in contemporary fashion.
  	スタイリッシュなワンピースを着た魅惑的な日本人女性。彼女の肌は月の光のように美しく滑らかに輝き、繊細で洗練された顔立ちを際立たせています。彼女の目は深く神秘的で、魅惑的な輝きを放っています。現代的なスタイルにカットされた光沢のある黒髪が彼女の顔を優雅に縁取り、柔らかく心地よい笑顔が彼女の唇を飾り、彼女の魅惑的な魅力に温かみを加えています。彼女が着ているドレスは現代ファッションの素晴らしい作品で、そのデザインは優雅で印象的で、彼女の体型を引き立て、全体的な優雅さを増しています。生地は深い青や深いバーガンディなど鮮やかな色合いを誇り、彼女の輝く肌を引き立てています。背景は意図的にぼかされており、彼女が画像の紛れもない焦点となり、現代ファッションの優雅さの象徴となっています。
  P3	a woman with a short haircut and a white shirt is posing for a picture with a white background, perfect face, a character portrait, precisionism
  	短い髪と白いシャツを着た女性が白い背景で写真のためにポーズをとっている、完璧な顔、キャラクターポートレート、精密主義
  P4	1girl, Tokyo street,night, cityscape,city lights, upper body,close-up, 8k, RAW photo, best quality, masterpiece,realistic, photo-realistic
  	女の子1人、東京ストリート、夜、街並み、街の明かり、上半身、クローズアップ、8k、RAW写真、最高品質、傑作、リアル、フォトリアリスティック

  ネガティブ・プロンプト　Negative prompt
  N1	worst quality,low quality,painting,sketch,flat color,monochrome,grayscale,ugly face,bad face,bad anatomy,deformed eyes,missing fingers,acnes,skin blemishes,nsfw,nude,nipples
  	最悪の品質、低品質、絵画、スケッチ、フラットカラー、モノクロ、グレースケール、醜い顔、悪い顔、悪い解剖学、変形した目、欠けている指、ニキビ、皮膚の傷、nsfw、ヌード、乳首

  Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M, CFG scale: 7, Seed: 3672254809, Size: 512x768

1. ワークフロー bs_text2img.json を読み出す
   ・「Prompt」「Negative Prompt」を変更する
   
   
2. 生成画像３
   

   P1
   913559669083337	832887919842012	261402233137575	356309103399082	1059402399349352	99874597180971
   P2
   333901649834521	28067039418161	761547889718682	214379252079311	1080424332037322	604815860609048
   P3
   41081680556186	468080537285777	946359863995928	976725813585280	1108251993051534	427785283160074
   P4
   998774246245572	1033988615213225	580225426555743	309616154968213	314964941560066	609007044556325

   　※ ワークフロー：test_text2img_nprompt2.json
   

「ComfyUI Manager」を使ったカスタムノードの導入†

　インストール　　「ComfyUI」にカスタムノード「ComfyUI Custom Scripts」 を導入

1. 「Manager」ボタンを押し「ComfyUI Manager」から「Custom Nodes Manager」を選択
   
2. 希望するノードが表示されていない場合は「Custom Scripts」を検索。インストールするノードの「Install」を押す
   Title: ComfyUI-Custom-Scripts
   
3. バージョン番号を選択（基本「latest」を選択）
   
   
   
   
   
   
4. インストールが完了すると、ComfyUI の再起動を求められるので、下部の「Restart」ボタンを押す
   
5. 「Confirm」（確認）ボタンを押すとインストール開始する
   
6. インストール完了すると再度確認ウインドウが開く（別のウインドウがオープンするので閉じる）
   
7. 「ComfyUI Manager」でインストール完了となっていることを確認してブラウザと「Stability Matrix」を終了する
   

　※「StabilityMatrix」環境の場合、リスタート後の挙動に注意（2025/11/01 現在）
　※ 次節「Git clone」によるインストール ①～⑦ でも導入可能

　動作確認　
　・「ComfyUI Custom Scripts」の機能の一つである接続線を直線にしてみる

　① 画面の左上隅をクリックして ②「Setting」を選択する
　③「Settings」ダイアログで「pysssss」を選択
　④「Link Render Mode」の項目を「Straight」に設定する
　※ この設定は保存できない（理由は不明）

「Git clone」を使ったカスタムノードの導入†

　インストール　　「Stability Matrix」上の「ComfyUI」にカスタムノード「ComfyUI_Local_Media_Manager」 を導入

1. 「Anaconda PowerShell」を起動し一時的に PATH を変更（例：D:\StabilityMatrix に設置の場合）
   

   ①	python -V	Python のバージョン確認
   ②	$env:Path = "D:\StabilityMatrix\Data\Assets\Python310;" + $env:Path	一時的なPATHの変更
   ③	python -V	パッケージ実行時のPython のバージョン確認

   (base) PS D:\anaconda_win> python -V
   Python 3.11.8
   (base) PS D:\anaconda_win> $env:Path = "D:\StabilityMatrix\Data\Assets\Python310;" + $env:Path
   (base) PS D:\anaconda_win> python -V
   Python 3.10.11

2. パッケージ・ディレクトリに移動してパッケージ内の仮想環境を起動する

   ④	cd "D:/StabilityMatrix/Data/Packages/ComfyUI"	パッケージのディレクトリに移動
   ⑤	./venv/Scripts/activate	仮想環境を起動

   (base) PS D:\anaconda_win> cd "D:/StabilityMatrix/Data/Packages/ComfyUI"
   (base) PS D:\StabilityMatrix\Data\Packages\ComfyUI> ./venv/Scripts/activate
   (base) (venv)

3. 「custom_nodes」フォルダへ階層変更し、git clone を実行
   

   ⑥	cd custom_nodes	custom_nodes フォルダへ移動
   ⑦	git clone https://github.com/Firetheft/ComfyUI_Local_Media_Manager	git clone を実行

   (base) (venv) PS D:\StabilityMatrix\Data\Packages\ComfyUI> cd .\custom_nodes\
   (base) (venv) PS D:\StabilityMatrix\Data\Packages\ComfyUI\custom_nodes> git clone https://github.com/Firetheft/ComfyUI_Local_Media_Manager
       :

4. 「ComfyUI_Local_Media_Manager」階層に移動して必要なパッケージ類を導入する（パッケージの導入が必要なノードの場合）
   

   ⑧	cd ComfyUI_Local_Media_Manager	ComfyUI_Local_Media_Manager フォルダへ移動
   ⑨	pip install -r requirements.txt	必要なパッケージ類を導入

   (base) (venv) PS D:\StabilityMatrix\Data\Packages\ComfyUI\custom_nodes> cd ComfyUI_Local_Media_Manager
   (base) (venv) PS D:\StabilityMatrix\Data\Packages\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI_Local_Media_Manager> pip install -r requirements.txt
       :

5. カスタムノードの導入は完了。「Anaconda PowerShell」を終了する
   
   ▼　インストール・ログ
   ▲　インストール・ログ

   (base) PS D:\anaconda_win> python -V
   Python 3.11.8
   (base) PS D:\anaconda_win> $env:Path = "D:\StabilityMatrix\Data\Assets\Python310;" + $env:Path
   (base) PS D:\anaconda_win> python -V
   Python 3.10.11
   (base) PS D:\anaconda_win> cd "D:/StabilityMatrix/Data/Packages/ComfyUI"
   (base) PS D:\StabilityMatrix\Data\Packages\ComfyUI> ./venv/Scripts/activate
   (base) (venv) PS D:\StabilityMatrix\Data\Packages\ComfyUI> cd .\custom_nodes\
   (base) (venv) PS D:\StabilityMatrix\Data\Packages\ComfyUI\custom_nodes> git clone https://github.com/Firetheft/ComfyUI_Local_Media_Manager
   Cloning into 'ComfyUI_Local_Media_Manager'...
   remote: Enumerating objects: 162, done.
   remote: Counting objects: 100% (162/162), done.
   remote: Compressing objects: 100% (108/108), done.
   remote: Total 162 (delta 84), reused 115 (delta 46), pack-reused 0 (from 0)
   Receiving objects: 100% (162/162), 126.06 KiB | 6.30 MiB/s, done.
   Resolving deltas: 100% (84/84), done.
   (base) (venv) PS D:\StabilityMatrix\Data\Packages\ComfyUI\custom_nodes> cd ComfyUI_Local_Media_Manager
   (base) (venv) PS D:\StabilityMatrix\Data\Packages\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI_Local_Media_Manager> pip install -r requirements.txt
   Requirement already satisfied: send2trash in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from -r requirements.txt (line 1)) (1.8.3)
   Requirement already satisfied: moviepy in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from -r requirements.txt (line 2)) (2.2.1)
   Requirement already satisfied: opencv-python-headless in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from -r requirements.txt (line 3)) (4.12.0.88)
   Requirement already satisfied: torchaudio in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from -r requirements.txt (line 4)) (2.9.0+cu128)
   Requirement already satisfied: decorator<6.0,>=4.0.2 in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from moviepy->-r requirements.txt (line 2)) (5.2.1)
   Requirement already satisfied: imageio<3.0,>=2.5 in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from moviepy->-r requirements.txt (line 2)) (2.37.0)
   Requirement already satisfied: imageio_ffmpeg>=0.2.0 in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from moviepy->-r requirements.txt (line 2)) (0.6.0)
   Requirement already satisfied: numpy>=1.25.0 in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from moviepy->-r requirements.txt (line 2)) (1.26.4)
   Requirement already satisfied: proglog<=1.0.0 in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from moviepy->-r requirements.txt (line 2)) (0.1.12)
   Requirement already satisfied: python-dotenv>=0.10 in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from moviepy->-r requirements.txt (line 2)) (1.2.1)
   Requirement already satisfied: pillow<12.0,>=9.2.0 in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from moviepy->-r requirements.txt (line 2)) (11.3.0)
   Requirement already satisfied: tqdm in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from proglog<=1.0.0->moviepy->-r requirements.txt (line 2)) (4.67.1)
   Collecting numpy>=1.25.0 (from moviepy->-r requirements.txt (line 2))
     Using cached numpy-2.2.6-cp310-cp310-win_amd64.whl.metadata (60 kB)
   Requirement already satisfied: torch==2.9.0 in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from torchaudio->-r requirements.txt (line 4)) (2.9.0+cu128)
   Requirement already satisfied: filelock in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from torch==2.9.0->torchaudio->-r requirements.txt (line 4)) (3.19.1)
   Requirement already satisfied: typing-extensions>=4.10.0 in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from torch==2.9.0->torchaudio->-r requirements.txt (line 4)) (4.15.0)
   Requirement already satisfied: sympy>=1.13.3 in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from torch==2.9.0->torchaudio->-r requirements.txt (line 4)) (1.14.0)
   Requirement already satisfied: networkx>=2.5.1 in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from torch==2.9.0->torchaudio->-r requirements.txt (line 4)) (3.3)
   Requirement already satisfied: jinja2 in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from torch==2.9.0->torchaudio->-r requirements.txt (line 4)) (3.1.6)
   Requirement already satisfied: fsspec>=0.8.5 in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from torch==2.9.0->torchaudio->-r requirements.txt (line 4)) (2025.9.0)
   Requirement already satisfied: mpmath<1.4,>=1.1.0 in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from sympy>=1.13.3->torch==2.9.0->torchaudio->-r requirements.txt (line 4)) (1.3.0)
   Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.0 in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from jinja2->torch==2.9.0->torchaudio->-r requirements.txt (line 4)) (2.1.5)
   Requirement already satisfied: colorama in e:\stabilitymatrix\data\packages\comfyui\venv\lib\site-packages (from tqdm->proglog<=1.0.0->moviepy->-r requirements.txt (line 2)) (0.4.6)
   Using cached numpy-2.2.6-cp310-cp310-win_amd64.whl (12.9 MB)
   Installing collected packages: numpy
     Attempting uninstall: numpy
       Found existing installation: numpy 1.26.4
       Uninstalling numpy-1.26.4:
         Successfully uninstalled numpy-1.26.4
   Successfully installed numpy-2.2.6
   (base) (venv) PS D:\StabilityMatrix\Data\Packages\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI_Local_Media_Manager>

   
   

　動作確認　

1. 「Stability Matrix」から「ComfyUI」を起動する
   
2. キャンバス上でダブルクリックして「 Local Media Manager 」というノードを検索する
   
3. 「Local Media Manager」選択し表示されたノードの Path: に「output」（出力画像フォルダ）と入力する
4. 生成画像の一覧が表示される
   

「ComfyUI」『image-to-image』†

「img2img」の基本ワークフロー†

1. bs_text2img.json『text-to-image』基本ワークフローを読み出す
   
   
   
   ①「test_text2img.json」ワークフローをキャンバス上にドラッグ＆ドロップする
   ②「Empty Latent Image」ノードを削除する
   
   
   
2. 画像を読み込む
   
   
   ①「Load Image」ノードを追加する
   ② 画像のサイズを変更できるように「Upscale Image」ノードを追加する
   ③「VAE Encode」ノードを追加する
   ④「Load Image」の IMAGE と「Upscale Image」の image を接続する
   ⑤「Upscale Image」の IMAGE と「VAE Encode」の pixels を接続する
   ⑥「VAE Encode」の LATANT を「KSampler」の latent_image に接続する
   ⑦「Save As」メニューからワークフローを「test_text2img」という名前で保存する
   
   ※「KSampler」の denoise 値が、変更の度合いを決定する
   　 1.0に近づくほど元の画像は無視され、プロンプトの影響が強くなる
   　 0に近づくほど元の画像が維持される（一般的には 0.6～0.9 の範囲で調整）
   
   
   
3. 画像の読み込みを追加して『image-to-image』ワークフローの完成
   
   
   ①「Run」を押して画像を生成する
   
   
   　※ ワークフロー：bs_img2img.json
   

「img2img」インペインティングによる画像の部分修正†

1. bs_text2img.json『text-to-image』基本ワークフローを読み出す
   
   
   
   ①「Load Image」ノードに入力画像をドラッグ＆ドロップする
   
   
   
2. マスクを作成する
   
   
   
   ①「Load Image」ノード上でミグクリック「Open in MaskEditor」を選択
   ② 画像の修正部分を黒で塗りつぶす
   ③「Save」を押してマスク画像を作成する
   ④「VAE Encode (for inpainting)」ノードを追加する
   ⑤「Load Image」の IMAGE と MASK を「VAE Encode (for inpainting)」の pixels と に接続
   ⑥「Load Checkpoint」の VAE を「VAE Encode (for inpainting)」の vae に接続
   ⑥「Empty Latent Image」ノードを削除する
   ⑦「VAE Encode (for inpainting)」の LATENT を「KSampler」の latent_image に接続する
   
   
   
3. 『i2i_inpaint』基本ワークフローの完成
   
   
   ①「Run」を押して画像を生成する
   
   
   　※ ワークフロー：i2i_inpaint.json
   
   
4. マスク周辺の違和感を「denoise」パラメータで調整する
   

   denoise	1.0	0.8	0.7	0.6	0.5
   生成画像

「img2img」画像のスタイル変換†

1. bs_text2img.json『text-to-image』基本ワークフローを読み出す
   ①「test_img2img.json」ワークフローをキャンバス上にドラッグ＆ドロップする
   ②「Load Checkpoint」のモデルをイラスト系「disneyPixarCartoon_v10」に変更する
   ③「VAE」が必要なので「Load VAE」ノードを追加する
   ④「Load VAE」の VAE を「VAE Decode」の vae に接続する
   ⑤「Load VAE」で「YOZORA」VAE を選択する
   
   
2. 『i2i_Stylechange』ワークフローの完成
   
   
   ①「Run」を押して画像を生成する
   
   
   　※ ワークフロー：i2i_stylechange.json
   

「ComfyUI」Tips 操作のヒント†

ワークフローの保存・管理†

• ワークフローの保存フォルダ
  

  ComfyUI
  ├─input　　　　　　　　　　　　　　← ワークフローに含まれる入力画像
  └─user
      └─default
          └─workflows　　　　　　　　← ワークフローの保存場所
              ├─_base_1st
              ├─_base_i2i
              ├─_base_t2i
              ├─_prompt
              └─_utility

  

  ComfyUI のワークフロー管理は合理的だが 若干ほかのアプリケーションと操作方法（考え方）が異なっている 入力したファイル（ドキュメント）がアプリケーションとつながっている一般的なアプリケーションの操作に慣れている人には戸惑いがあるのかもしれない 「Workspace Manager」なるカスタムノードが使われていたようだが 最近システムに統合、廃止された

  ● ワークフローは「Load」メニューまたはキャンバスへのドラッグ＆ドロップで読み込むことができる
  ● 新しく読み込んだワークフローは内部的には「Unsaved Window」となり元ファイルとは関係がなくなる
  ●「Save」「Save As」で保存されるワークフローは「ComfyUI/user/default/workflows」に保存される
  ● ワークフローが変更（更新）されるのは「Save」「Save As」を実行した場合に限られる
  ● 外部からワークフローを読み出した場合の保存は「Unsaved Window」の保存と解釈される
  　 ・「Save」「Save As」いずれのコマンドでも名前を付けて上記フォルダに保存される
  　 ・ 元の外部ファイルが変更されることはない（外部にファイルを作成・変更する場合は「Export」を実行する）
  　 ・ 混乱を避けるためにはインポートしたファイルは元の外部ファイルと異なる名前を付けることを推奨する
  
  ● 一旦内部に保存されたワークフローは「Browse」メニューからクリックするだけで入力できる
  ● ユーザーフォルダ内で完結するので考え方は合理的。必要であればバックアップを取っておく
  ● フォルダ内に手動でフォルダを作成すれば種類別に分類することも可能（自動的に認識してくれる）
  

生成画像の保存場所†

• フォルダ名/ファイル名を指定する（推奨設定）
  「Save Image」ノードの「filename_prefix」が　ComfyUI となっているのを変更する
  
  ・出力フォルダ内の「YYYY-MM-DD/」日付ディレクトリに「ComfyUI_YYYY-MM-DD_連番_.png」
  

  %date:yyyy%-%date:MM%-%date:dd%/ComfyUI_%date:yyyy%-%date:MM%-%date:dd%

  ・出力フォルダ内の「YYYY-MM-DD/」日付ディレクトリに「ComfyUI_シード値_連番_.png」
  

  %date:yyyy%-%date:MM%-%date:dd%/ComfyUI_%KSampler.seed%

生成途中画像の表示†

• 生成途中の画像を表示する
  ①「Maneger」を押す
  ②「ComfyUI Maneger」ダイアログから「Preview method」を指定する
  　・TAESD (slow) を選択すると下記のように生成途中画像を表示するようになる
  
  
  
  

ComfyUI Workspace Manager - Comfyspace†

• 本体に統合されて動かなくなったみたい
  

  [2025-4-16] 📣Hi since ComfyUI frontend has built-in workspace management feature now, this plugin becomes obsolte and will not be maintained anymore. Thanks everyone for supporting comfyui-workspace-manager! Sorry that this cannot continue anymore.

  [2025-4-16] 📣こんにちは、ComfyUIフロントエンドにワークスペース管理機能が組み込まれているため、このプラグインは廃止され、メンテナンスされなくなります。comfyui-workspace-managerを応援してくださった皆様、ありがとうございました!これ以上続けることができなくて申し訳ありません。

更新履歴†

• 2025/10/24 初版
  
• 2025/10/31 ページ構成変更
  

参考資料†

• ComfyUI
  
  • GitHub: comfyanonymous/ComfyUI
    
  • ComfyUIユーザーインターフェース?
    
  • ComfyUI 基礎入門チュートリアル
    
  • ComfyUIインストールパッケージフォルダの説明
    

• ComfyUIの基本的な使い方（新GUI対応）Text-to-image編
  
• 【手トリ】ComfyUI の導入と基本解説【足トリ】
  
• 今から始めても遅くない！ComfyUI初心者ガイド - ①環境構築と基本操作
  
• ComfyUI 解説
  

• 【ComfyUI】０８：フォルダを分けて画像を保存しよう
  

• 【画像生成AI】Stable Diffusion webUI と ComfyUI どちらを使う？　登場から比較してみよう！
  
• ComfyUIで日本語プロンプトを入力して画像生成してみよう
  
• 【2025年最新版】ComfyUIとは？使い方を初心者向けに徹底解説！インストールからHires. Fix・ControlNetまで
  
• ComfyUIの基本的な使い方（新GUI対応）Text-to-image編
  
• ComfyUIとは？Stable Diffusion 各モデルの特徴・用途・対応ツールのインストールと解説
  

• 【Stable Diffusion】Comfy UIはじめてガイド
  
• 【初心者】ComfyUIでLoRAの使い方を初心者向けに解説！
  
• ComfyUIの「Tips」を可能な限り紹介しまくる！
  
• ComfyUI初心者向けWorkflows構築術
  

• ComfyUI textimg
  
  • ComfyUIの基本的な使い方（新GUI対応）Text-to-image編
    
  • 【ComfyUI基礎シリーズ#1】初めてのComfyUI！画像を1枚生成するまで！
    

• ComfyUI img2img
  
  • 【ComfyUI基礎シリーズ#2】ComfyUIでimg2imgどうやる？
    
  • 【ComfyUI基礎シリーズ#6】ControlNetノードの組み方
    
  • 【初心者】画像の立体感をそのままに思い通りの絵が作れる！ControlNet Depthの使い方！【ComfyUI】
    
  • 【初心者】思い通りのポーズで画像生成！ControlNetのOpenposeで構図を完全再現！【ComfyUI】
    
  • [ComfyMaster16] ComfyUIでImage-to-Image(i2i)を始めよう #ComfyUI
    
  • ComfyUIの基本的な使い方 Image-to-image編
    

• ComfyUI Custom Node
  
  • 生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第53回：ちょっと面白くて便利なComfyUI Workflow（西川和久）
    
  • GitHub: ComfyUI Local Media Manager
    
  • GitHub: D2-nodes-ComfyUI
    
  • GitHub: ComfyUI-Custom-Scripts
    
  • GitHub: ComfyUI's ControlNet Auxiliary Preprocessors
    

• JSON file
  
  • Python Tips: JSON を整形して表示したい