ComfyUI4 の履歴(No.12)

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• ComfyUI4 へ行く。
  • 1 (2025-11-03 (月) 16:39:07)
  • 2 (2025-11-03 (月) 19:29:38)
  • 3 (2025-11-04 (火) 19:24:47)
  • 4 (2025-11-06 (木) 16:18:09)
  • 5 (2025-11-07 (金) 14:06:31)
  • 6 (2025-11-12 (水) 12:53:50)
  • 7 (2025-11-12 (水) 16:57:29)
  • 8 (2025-11-13 (木) 11:29:22)
  • 9 (2025-11-14 (金) 14:01:59)
  • 10 (2025-11-17 (月) 13:51:15)
  • 11 (2025-11-18 (火) 16:54:32)
  • 12 (2025-11-18 (火) 20:15:54)
  • 13 (2025-11-28 (金) 11:28:29)

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私的AI研究会 > Diffusion > ComfyUI4

画像生成AI「ComfyUI」４（応用編）　== 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」カスタムノード†

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
              ├─_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
  

カスタムノードのインストール†

1.「Manager」ボタンを押し「ComfyUI Manager」から「Custom Nodes Manager」を選択
2. カスタムノード を検索。インストールするノードの「Install」を押す
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. 前のブラウザ画面で「Confirm」（確認）ボタンを押す
8.「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」を一旦終了する

← インストール完了語の状態

顔を修正する「Face Detailer」『Impact Pack』†

1. カスタムノード２つ『ComfyUI-Impact-Pack』『ComfyUI-Impact-Subpack』をインストールする
   ・GitHub: ComfyUI-Impact-Pack
   ・GitHub: ComfyUI-Impact-Subpack
   （参考）comfyUI-extension-tutorials
   
   
2. 『t2i_face_detailer』（text2ing）基本ワークフロー
   
   
   ①「Run」を押して画像を生成する
   
   
   　※ ワークフロー：t2i_face_detailer.json
   
   
3. 『i2i_face_detailer』（img2img）基本ワークフロー
   
   
   ①「Run」を押して画像を生成する
   
   
   　※ ワークフロー：i2i_face_detailer.json
   

画像からプロンプトを得る「Tagger」『WD14 Tagger』†

1. カスタムノード『ComfyUI WD 1.4 Tagger』をインストールする
   ・GitHub: ComfyUI WD 1.4 Tagger
   
   
2. 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「Load Image」ノードを追加する
   ③「WD14 Tagger」ノードを追加する
   ④「String Function」ノードを追加する
   ⑤「Show Text」ノードを追加する
   ⑥「Load Image」IMAGE を「WD14 Tagger」image に接続
   ⑦「WD14 Tagger」STRING を「String Function」の中央のテキストボックスに接続する※
   ⑧「String Function」の STRING と「CLIP Text Encode (Prompt)」のテキストボックスに接続※
   ⑨「String Function」の STRING と「Show Text」の text を繋ぐ
   ⑩「CLIP Text Encode (Prompt)」のテキストボックスをクリア
   ⑪「String Function」の 上の適するボックスにプロンプト（前半）を入力
   

   masterpiece,best quality,8k,raw photo,photo realistic,

   ⑫「CLIP Text Encode (Prompt)」の ネガティブ・プロンプトを入力
   

   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

   ※ 以前の「Convert Widget to Input」による設定の必要はなくなった
   
   
3. 『t2i_tagger』（text2ing）基本ワークフロー
   
   
   ①「Run」を押して画像を生成する
   
   
   　※ ワークフロー：t2i_tagger.json
   
   ・参考：「WD14 Tagger」の出力プロンプト
   

   1girl, solo, long_hair, looking_at_viewer, brown_hair, brown_eyes, jewelry, upper_body, earrings, outdoors, parted_lips, necklace, mole, blurry, lips, blurry_background, freckles, realistic, nose,

モノクロ画像をカラー画像にする「DDColor」『ComfyUI-DDColor』†

1. カスタムノード『ComfyUI-DDColor』をインストールする
   ・GitHub: ComfyUI-DDColor
   
   
2. ワークフローを実行する
   
   
   ①「Run」を押して画像を生成する
   
   
   　※ ワークフロー：test_DDColor.json
   
   
3. カスタムノード『WAS Node Suite (Revised)』をインストールする
   ・WAS Node Suite (Revised)
   
   
4. 濃淡の調整を追加したワークフローを実行する
   
   
   ①「Run」を押して画像を生成する
   
   
   　※ ワークフロー：test_DDColor+blend.json
   

画像の一部を別の画像に入れ替える「paint by example」『paint-by-example_comfyUI』†

1. カスタムノード『paint-by-example_comfyUI』をインストールする
   ・GitHub: paint-by-example_comfyui
   ・ワークフロー phyblas/ironna_comfyui_workflow
   
   
2. マスク画像を作成するワークフローを実行する
   
   
   
   ①「Run」を押して画像を生成する
   
   
   　※ ワークフロー：paint-by-example_maskedit.json
   
   
3. マスク画像を個別入力するワークフローを実行する
   
   
   ①「Run」を押して画像を生成する
   
   
   　※ ワークフロー：paint-by-example_mask.json
   
   
4. 実行結果の例
   
   

プロンプトを日本語入力する「AlekPet」『ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet』†

1. カスタムノード『ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet』をインストールする
   ・GitHub: ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet
   
   
2. プロンプト/ネガティブ・プロンプトを日本語入力にする（使い方１）
   
   
   
   ①「Deep Transfer Text Node」の text を「CLIP Text Encode」ノードに注入する
   ②「Preview Textn Node」を翻訳後の確認のため接続しておく（任意）
   
   　※ ワークフロー：txt2img_ipn_input.json
   
   
3. プロンプト/ネガティブ・プロンプトを日本語入力にする（使い方２）
   
   
   
   ①「Deep Transfer Text Node」を「CLIP Text Encode」ノードと入れ替える
   ②「Preview Textn Node」を翻訳後の確認のため接続しておく（任意）
   
   　※ ワークフロー：txt2img_ipn_input2.json
   
   

• ノードをまとめてテンプレートとして保存する（例：日本語翻訳と確認）
  
  
  
  ①「Ctrl」キーを押しながらテンプレートとして保存したいノードをドラッグで指定
  ② 囲まれた領域の上で右クリックする
  ③ 表示されたメニューから「Save Selected as Template」を選択
  ④ 名前を付ける（例：「prompy_jpn」「neg_prompt_jpn」）
  
  テンプレートの保存場所（ファイル）：
  　「ComfUI/user/default/comfy.templates.json」
  
  
  
• 保存したテンプレートを使う（例：日本語翻訳と確認）
  
  
  
  ① キャンバス上の何もないところで右クリック
  ② メニューから「Node Template」→「テンプレート名」を選択する
  
  
  
• 日本語翻訳テンプレート
  
  
  
  ・プロンプト テキスト翻訳：「prompy_jpn」
  ・ネガティブ・プロンプトテキスト翻訳：「neg_prompt_jpn」
  ・プロンプト テキスト翻訳 + CLIP：「prompy_clip_jpn」
  ・ネガティブ・プロンプトテキスト翻訳 + CLIP：「neg_prompt_clip_jpn」
  

ComfyUIでLLMを使用する「Ollama」『ComfyUI Ollama』†

1. 以下のコマンドで画像を扱うことのできる「llava-phi3」LLM モデルをインストールする
   

   ollama run llava-phi3:latest

   ▼「llava-phi3」インストール・ログ
   ▲「llava-phi3」インストール・ログ

   (base) PS D:\anaconda_win> ollama run llava-phi3:latest
   pulling manifest
   pulling 377876be20ba: 100% ▕█████████████████████████████████████▏ 2.3 GB
   pulling 004fc0969720: 100% ▕█████████████████████████████████████▏ 607 MB
   pulling c608dc615584: 100% ▕█████████████████████████████████████▏  149 B
   pulling cadf483f03b5: 100% ▕█████████████████████████████████████▏  155 B
   pulling 3921dac664c1: 100% ▕█████████████████████████████████████▏  492 B
   verifying sha256 digest
   writing manifest
   success
   >>> What kind of LLM model are you?
   I am a large language model based on the transformer architecture. I have been trained using machine learning
   techniques to process and generate natural language text, allowing me to understand and respond to various types
   of questions and prompts. Some examples of other transformer-based models include BERT, GPT-3, and T5.
   
   >>> /bye
   (base) PS D:\anaconda_win> ollama ls
   NAME                                                                     ID              SIZE      MODIFIED
   llava-phi3:latest                                                        c7edd7b87593    2.9 GB    2 minutes ago
   gemma3:12b                                                               f4031aab637d    8.1 GB    6 weeks ago
   hf.co/tatsuyaaaaaaa/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Japanese-gguf:latest    64961a571e20    6.9 GB    4 months ago
   deepseek-r1:latest                                                       0a8c26691023    4.7 GB    6 months ago
   llama3.2:latest                                                          a80c4f17acd5    2.0 GB    6 months ago
   gemma3:latest                                                            a2af6cc3eb7f    3.3 GB    6 months ago
   (base) PS D:\anaconda_win>

   
   
2. カスタムノード『ComfyUI Ollama』をインストールする
   ・GitHub: ComfyUI Ollama
   
   
3. 『ComfyUI Ollama』の使い方
   
   
   
   ①「OllamaConnectivity」ノードを配置しモデルを設定する
   ②「OllamaGenerate」ノードでシステムプロンプトとテキスト入力
   ③「Load Image」ノードで画像入力（必要であれば）
   ④「Preview Text Node」ノードで生成テキストを確認
   ⑤「Deep Transrator Text Node」「Preview Text Node」ノードで日本語訳を見ることができる
   
   　※ ワークフロー：ollama.json
   
   
4. 「txt2img」ワークフローに追加して生成してみる
   
   
   ①「Run」を押して画像を生成する
   
   
   　※ ワークフロー：ollama_test.json
   
   

更新履歴†

• 2025/11/03 初版
  
• 2025/11/17「AlekPet」追加
  
• 2025/11/18「ComfyUI Ollama」追加
  

参考資料†

• ComfyUI
  
  • GitHub: comfyanonymous/ComfyUI
    

• ComfyUI Custom Node
  
  • ComfyUIにCustom Nodes（拡張機能）をインストールする方法
    
  • comfyuiのノードtips自分用まとめ　2024.8.5　更新
    

• ComfyUI Custom Node 「Impact-Pack」
  
  • 【Stable Diffusion】ComfyUIを使って画像生成AIで遊んでみよう【Face Detailer編】
    
  • 【Impact Pack #2】顔を再描画！Face Detailerの使い方【ComfyUI】
    
  • 【Impact Pack #3】部分的に修正！Detailer系いろいろ紹介【ComfyUI】
    
  • 最新のアップデートでUltralyticsDetectorProviderが「削除」された後、FaceDetailerをどうやって使うんだっけ？
    
  • GitHub: ComfyUI-Impact-Pack
    
  • GitHub: ComfyUI-Impact-Subpack
    
  • GitHub: comfyUI-extension-tutorials
    

• ComfyUI Custom Node 「WD14 Tagger」
  
  • ComfyUIの基本的な使い方 Image-to-image編
    
  • Convert Widget を Input オプションに
    
  • GitHub: ComfyUI WD 1.4 Tagger
    

• ComfyUI Custom Node 「ComfyUI IPAdapter plus」
  
  • 【Stable Diffusion】ComfyUIを使って画像生成AIで遊んでみよう【IPAdapter編】
    
  • ComfyUI で IPAdapter + ControlNet を試す
    
  • GitHub: ComfyUI IPAdapter plus
    

• ComfyUI Custom Node 「ComfyUI_experiments」
  
  • 【ComfyUI】Reference_Onlyを適用して同じ顔を生成する方法！
    
  • GitHub: ComfyUI_experiments
    

• ComfyUI Custom Node 「DDColor」
  
  • 古い白黒写真をリアルにカラー化🎨DDColorを試す
    
  • ComfyUI-DDColor
    
  • GitHub: ComfyUI-DDColor
    
  • GitHub: WAS Node Suite (Revised)
    

• ComfyUI Custom Node 「paint by example」
  
  • ComfyUIでpaint by exampleを実行するカスタムノードを自作して公開しました
    
  • GitHub: paint-by-example_comfyui
    
  • GitHub: phyblas/ironna_comfyui_workflow
    

• ComfyUI Custom Node 「AlekPet」
  
  • ComfyUI でプロンプトを日本語入力する
    
  • テンプレートの保存場所？
    
  • GitHub: ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet
    

• ComfyUI Custom Node 「Ollama」
  
  • ComfyUIでLLMを使用する方法
    
  • 【Ollama】ComfyUIでLLMを使う方法
    
  • llava-phi3
    
  • ComfyUI Ollama