diff --git a/.cursor/skills/tutorial-workflow-standard/SPEC.md b/.cursor/skills/tutorial-workflow-standard/SPEC.md new file mode 100644 index 000000000..6d5daafd7 --- /dev/null +++ b/.cursor/skills/tutorial-workflow-standard/SPEC.md @@ -0,0 +1,155 @@ +# Tutorial workflow page standardization spec + +Apply to any MDX tutorial page that links to `cloud.comfy.org/?template=` or `workflow_templates`. + +## Source of truth for template metadata + +The `Comfy-Org/workflow_templates` repo is expected as a sibling checkout next to this docs repo (same layout `audit_workflows.py` assumes: `Path(__file__).resolve().parents[3].parent / "workflow_templates"`). + +- Index: `../workflow_templates/templates/index.json` +- Local templates JSON: `../workflow_templates/templates/{name}.json` +- Manifest (webp filenames): `../workflow_templates/packages/core/src/comfyui_workflow_templates_core/manifest.json` + +For each `template` name referenced on a page, look up `name`, `title`, `description`, `io.inputs`, `io.outputs`, `thumbnail`, `thumbnailVariant` in `index.json`. + +## Per-workflow section structure + +Each distinct template on a page gets its own `###` subsection: + +```mdx +### {title from index} (`{template_name}`) + +{description from index — one short paragraph, can trim if already covered above} + +{title} workflow preview + +### Workflow preview images (`templates/*-N.webp`) + +- Files like `{template_name}-1.webp`, `-2.webp`, etc. under `templates/` are **workflow preview thumbnails only**. +- Use them **only** in the preview `` above (immediately after the `###` heading, before ``). +- **Never** use any `templates/*.webp` in **Input materials** or **Example output** sections. Those sections must use `input/{file}` and `output/{file}` from `index.json` only. + + + + Open in Comfy Cloud + + + Download JSON or search "{title}" in Template Library + + +``` + +- **`page-stem`**: MDX filename without extension (e.g. `z-image-turbo` for `z-image-turbo.mdx`). +- **UTM**: always `utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign={page-stem}`. Replace `inhouse_social`, `boogu_image_launch`, or other legacy campaign values. +- **CardGroup**: always `cols={2}` for Cloud + Download pairs. Never use `cols={1}` for these. +- **CardGroup lines must NOT start with `|`** — that renders as broken markdown tables. + +## Input materials (when `io.inputs` exists) + +```mdx +**Input materials** + +Upload these files to the matching `LoadImage` nodes: + + + + `LoadImage` node {nodeId} · `{filename}` + + + +
+ {filename} +
+``` + +Use `repeat(2, ...)` even for a single image. For multiple inputs, one card and one `` per input in the grid. + +## Example output + +**Text-to-image** (only `io.outputs`, no inputs): single output image from `output/{file}`. + +```mdx +**Example output** + +![{alt}](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/{file}) +``` + +**Edit / compare** (`thumbnailVariant: compareSlider` or `thumbnail` array with input + output): + +```mdx +**Example output** + +
+ Input image + {title} example output +
+``` + +**URL verification**: run `curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" -L {url}` before embedding. If `output/{file}` 404s, **omit the Example output section** entirely. Do not substitute `templates/*-N.webp` preview thumbnails. + +## Model download cards + +- Wrap in `` when there are multiple model cards. +- Hugging Face links: use `https://huggingface.co/{org}/{repo}/blob/main/...` — **not** `/resolve/main`. +- Do not change model filenames or storage paths unless fixing an obvious broken link. + +## Reference pages (already standardized — copy patterns from these) + +| Page | Notes | +|------|-------| +| `tutorials/flux/flux-2-dev.mdx` | Multiple workflows, inputs + compare output | +| `tutorials/flux/flux-2-klein.mdx` | Six workflow subsections | +| `tutorials/image/qwen/qwen-image-edit-2511.mdx` | Two inputs, compare output | +| `tutorials/image/qwen/qwen-image-layered.mdx` | Single input | +| `tutorials/image/z-image/z-image.mdx` | T2I output, CardGroup model downloads | +| `tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx` | Turbo + Edit, UTM `boogu-image-0-1` | + +## i18n (zh / ja / ko) + +For every English file updated, apply the same structural changes to: + +- `zh/{same-path}` +- `ja/{same-path}` +- `ko/{same-path}` + +Translate user-facing labels only (`Run on Comfy Cloud`, `Input materials`, `Example output`, card titles, alt text). Keep URLs, template names, node IDs, and filenames identical. + +Preserve existing frontmatter (`translationSourceHash`, `translationBlockHashes`, etc.). Do not remove `translationFrom`. + +Label translations: +| EN | zh | ja | ko | +|----|----|----|-----| +| Run on Comfy Cloud | 在 Comfy Cloud 上运行 | Comfy Cloud で実行 | Comfy Cloud에서 실행 | +| Download Workflow | 下载工作流 | ワークフローをダウンロード | 워크플로 다운로드 | +| Input materials | 输入素材 | 入力素材 | 입력 자료 | +| Example output | 输出示例 | 出力例 | 출력 예시 | + +## Prose style + +- Avoid em dashes (—). Use periods, commas, or colons. +- Match technical reference tone of surrounding pages. + +## Scope rules + +- **Only edit workflow-related sections** — do not rewrite intros, model storage trees, or unrelated content unless fixing HF `resolve` → `blob` links in model download cards on the same page. +- **Skip pages already passing audit** (have `-1.webp` preview, `CardGroup cols={2}`, correct UTM, no `resolve/main` in HF links on page). +- **Do not commit** unless explicitly asked. + +## Audit script + +`audit_workflows.py` checks tutorial MDX under `tutorials/` and `zh|ja|ko/tutorials/`: + +```bash +python3 .cursor/skills/tutorial-workflow-standard/audit_workflows.py # report only +python3 .cursor/skills/tutorial-workflow-standard/audit_workflows.py --fix # auto-fix webp misuse + empty Cards +``` + +Requires sibling repo `../workflow_templates/templates/index.json` for output URL lookups when fixing webp misuse. + +## Already completed (skip unless still failing audit) + +- `tutorials/flux/flux-2-dev.mdx` (+ zh/ja/ko partial — sync i18n if EN-only) +- `tutorials/flux/flux-2-klein.mdx` +- `tutorials/image/qwen/qwen-image-2512.mdx`, `qwen-image-edit-2511.mdx`, `qwen-image-layered.mdx` (+ zh/ja/ko for layered) +- `tutorials/image/z-image/z-image.mdx` (+ zh/ja/ko) +- `tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx` (+ zh/ja/ko) diff --git a/.cursor/skills/tutorial-workflow-standard/audit_workflows.py b/.cursor/skills/tutorial-workflow-standard/audit_workflows.py new file mode 100644 index 000000000..63a50be56 --- /dev/null +++ b/.cursor/skills/tutorial-workflow-standard/audit_workflows.py @@ -0,0 +1,209 @@ +#!/usr/bin/env python3 +"""Audit (and optionally fix) tutorial workflow pages against SPEC.md.""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +import re +from pathlib import Path + +ROOT = Path(__file__).resolve().parents[3] +INDEX_PATH = ROOT.parent / "workflow_templates" / "templates" / "index.json" + +OUTPUT_MARKERS = [ + "**Example output**", + "**输出示例**", + "**出力例**", + "**출력 예시**", +] + +WEBP_IN_TEMPLATES = re.compile( + r"https://raw\.githubusercontent\.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/[^\s\"')]+-\d+\.webp" +) + +CARD_SHORT = { + "en": {"cloud": "Open in Comfy Cloud", "download": "Download JSON workflow"}, + "zh": {"cloud": "在 Comfy Cloud 中打开", "download": "下载 JSON 工作流"}, + "ja": {"cloud": "Comfy Cloud で開く", "download": "JSON ワークフローをダウンロード"}, + "ko": {"cloud": "Comfy Cloud에서 열기", "download": "JSON 워크플로 다운로드"}, +} + +EMPTY_CARD = re.compile( + r'(?Pcloud|download)"[^>]*>)\s*\n\s*', + re.MULTILINE, +) + +TUTORIAL_ROOTS = ("tutorials", "zh/tutorials", "ja/tutorials", "ko/tutorials") + + +def iter_mdx() -> list[Path]: + paths: list[Path] = [] + for root in TUTORIAL_ROOTS: + base = ROOT / root + if base.exists(): + paths.extend(sorted(base.rglob("*.mdx"))) + return paths + + +def locale_for(path: Path) -> str: + try: + rel = path.relative_to(ROOT) + except ValueError: + return "en" + if rel.parts[0] in CARD_SHORT: + return rel.parts[0] + return "en" + + +def load_templates() -> dict: + if not INDEX_PATH.exists(): + return {} + data = json.loads(INDEX_PATH.read_text(encoding="utf-8")) + out: dict = {} + for mod in data: + for t in mod.get("templates", []): + out[t["name"]] = t + return out + + +def output_url_for_template(templates: dict, template_name: str) -> str | None: + t = templates.get(template_name) + if not t: + return None + for item in t.get("thumbnail") or []: + if item.startswith("output/"): + return f"https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/{item}" + for o in t.get("io", {}).get("outputs", []): + f = o.get("file") + if f: + return f"https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/{f}" + return None + + +def find_example_output_blocks(text: str) -> list[tuple[int, int]]: + blocks: list[tuple[int, int]] = [] + for marker in OUTPUT_MARKERS: + start = 0 + while True: + idx = text.find(marker, start) + if idx == -1: + break + rest = text[idx + len(marker) :] + end_match = re.search(r"\n(?:## |### |\*\*[^\s*])", rest) + block_end = idx + len(marker) + (end_match.start() if end_match else len(rest)) + blocks.append((idx, block_end)) + start = idx + len(marker) + return sorted(set(blocks)) + + +def audit_webp(path: Path, templates: dict, fix: bool) -> list[str]: + text = path.read_text(encoding="utf-8") + issues: list[str] = [] + original = text + + blocks = find_example_output_blocks(text) + for start, end in reversed(blocks): + block = text[start:end] + if not WEBP_IN_TEMPLATES.search(block): + continue + rel = path.relative_to(ROOT) + issues.append(f"{rel}: webp in Example output section") + if not fix: + continue + webp_match = WEBP_IN_TEMPLATES.search(block) + if not webp_match: + continue + m = re.search(r"templates/([^/\"')]+)-\d+\.webp", webp_match.group(0)) + template_name = m.group(1) if m else None + real_url = output_url_for_template(templates, template_name) if template_name else None + if real_url: + block = block.replace(webp_match.group(0), real_url) + text = text[:start] + block + text[end:] + else: + text = text[:start] + text[end:] + text = re.sub(r"\n{3,}", "\n\n", text) + + if fix: + text = WEBP_IN_TEMPLATES.sub( + lambda m: "" if "-2.webp" in m.group(0) else m.group(0), + text, + ) + text = re.sub(r'\n\s*]*/>\s*', "\n", text) + for marker in OUTPUT_MARKERS: + text = re.sub( + rf"{re.escape(marker)}\s*\n\s*
]*\}}\}}>\s*
\s*\n", + "", + text, + ) + if text != original: + path.write_text(text, encoding="utf-8") + + return issues + + +def audit_empty_cards(path: Path, fix: bool) -> list[str]: + text = path.read_text(encoding="utf-8") + matches = list(EMPTY_CARD.finditer(text)) + if not matches: + return [] + + rel = path.relative_to(ROOT) + issues = [f"{rel}: {len(matches)} empty Card(s)"] + if not fix: + return issues + + locale = locale_for(path) + labels = CARD_SHORT[locale] + count = 0 + + def repl(match: re.Match[str]) -> str: + nonlocal count + count += 1 + body = labels[match.group("icon")] + return f'{match.group("open")}\n {body}\n ' + + updated = EMPTY_CARD.sub(repl, text) + if count: + path.write_text(updated, encoding="utf-8") + return issues + + +def main() -> None: + parser = argparse.ArgumentParser(description="Audit tutorial workflow MDX pages.") + parser.add_argument("--fix", action="store_true", help="Apply safe auto-fixes") + args = parser.parse_args() + + templates = load_templates() + if args.fix and not INDEX_PATH.exists(): + parser.error( + f"workflow_templates index not found at {INDEX_PATH}; " + "refusing to run --fix (expected a sibling checkout at ../workflow_templates)" + ) + + webp_issues: list[str] = [] + card_issues: list[str] = [] + for path in iter_mdx(): + webp_issues.extend(audit_webp(path, templates, args.fix)) + card_issues.extend(audit_empty_cards(path, args.fix)) + + print(f"webp misuse: {len(webp_issues)}") + for item in webp_issues[:20]: + print(f" {item}") + if len(webp_issues) > 20: + print(f" ... and {len(webp_issues) - 20} more") + + print(f"empty Cards: {len(card_issues)}") + for item in card_issues[:20]: + print(f" {item}") + if len(card_issues) > 20: + print(f" ... and {len(card_issues) - 20} more") + + if args.fix: + print("fixes applied where possible") + elif webp_issues or card_issues: + print("run with --fix to apply safe auto-fixes") + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/docs.json b/docs.json index fdd22168d..9ada4d4f7 100644 --- a/docs.json +++ b/docs.json @@ -416,171 +416,231 @@ "tutorials/partner-nodes/pricing", "tutorials/partner-nodes/concurrency-limits", { - "group": "Black Forest Labs", - "pages": [ - "tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-1-pro-ultra-image", - "tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext" - ] - }, - { - "group": "Beeble", - "pages": [ - "tutorials/partner-nodes/beeble/beeble-switchx" - ] - }, - { - "group": "ByteDance", - "pages": [ - "tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0", - "tutorials/partner-nodes/bytedance/seedance-2-0-real-human", - "tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-pro", - "tutorials/partner-nodes/bytedance/seedream-5-lite", - "tutorials/partner-nodes/bytedance/seed-audio-1-0" - ] - }, - { - "group": "Google", - "pages": [ - "tutorials/partner-nodes/google/gemini", - "tutorials/partner-nodes/google/gemini-omni-flash", - "tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-pro", - "tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2", - "tutorials/partner-nodes/google/nano-banana-2-lite" - ] - }, - { - "group": "Anthropic", - "pages": [ - "tutorials/partner-nodes/anthropic/claude" - ] - }, - { - "group": "Ideogram", - "pages": [ - "tutorials/partner-nodes/ideogram/ideogram-v4" - ] - }, - { - "group": "Luma", - "pages": [ - "tutorials/partner-nodes/luma/luma-uni-1", - "tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-image", - "tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-image", - "tutorials/partner-nodes/luma/luma-text-to-video", - "tutorials/partner-nodes/luma/luma-image-to-video" - ] - }, - { - "group": "Moonvalley", - "pages": [ - 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"_intro": 0078e687 - "ComfyUI Hunyuan3D-2mv Workflow Example": 1a1a8896 - "Hunyuan3D-2mv-turbo Workflow": afdb6432 - "Hunyuan3D-2 Single View Workflow": 1f454a64 + "_intro": 2fbea77b + "ComfyUI Hunyuan3D-2mv Workflow Example": 81e3ea04 + "Hunyuan3D-2mv-turbo Workflow": 15679e8b + "Hunyuan3D-2 Single View Workflow": 9384e8d2 "Community Resources": d12dc58a "Hunyuan3D 2.0 Open-Source Model Series": 363ff037 --- - import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' # Hunyuan3D 2.0 はじめに @@ -57,9 +56,39 @@ Hunyuan3D-2mv ワークフローでは、マルチビュー画像を使用して - -

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- +### HY 3D 2.0 MV (`3d_hunyuan3d_multiview_to_model`) + +Hunyuan3D 2.0 MV を使用して、複数のビューから 3D モデルを生成します。 + +HY 3D 2.0 MV ワークフロープレビュー + + + + このワークフローを Comfy Cloud ですぐに実行 + + + テンプレートライブラリで JSON をダウンロード、または "HY 3D 2.0 MV" を検索 + + + +**入力画像** + +以下のファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードします： + + + + `LoadImage` ノード 56 · 正面ビュー + + + `LoadImage` ノード 78 · 左ビュー + + + `LoadImage` ノード 80 · 背面ビュー + + + `LoadImage` ノード 87 · 右ビュー + + ### 1. ワークフロー @@ -72,29 +101,28 @@ Hunyuan3D-2mv ワークフローでは、マルチビュー画像を使用して ![input image](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/3d/hunyuan3d-2/hunyuan3d_2mv_elf/left.png) ![input image](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/3d/hunyuan3d-2/hunyuan3d_2mv_elf/back.png) - この例では、入力画像はすでに余分な背景を除去するように前処理されています。実際の使用では、[ComfyUI_essentials](https://github.com/cubiq/ComfyUI_essentials) のようなカスタムノードを使用して、余分な背景を自動的に除去できます。 ### 2. 手動モデルインストール -以下のモデルをダウンロードし、対応する ComfyUI フォルダに保存してください +以下のモデルをダウンロードし、対応する ComfyUI フォルダーに保存してください -- hunyuan3d-dit-v2-mv: [model.fp16.safetensors](https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-2mv/resolve/main/hunyuan3d-dit-v2-mv/model.fp16.safetensors?download=true) - ダウンロード後、`hunyuan3d-dit-v2-mv.safetensors` にリネームできます +- hunyuan3d-dit-v2-mv: [model.fp16.safetensors](https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-2mv/blob/main/hunyuan3d-dit-v2-mv/model.fp16.safetensors?download=true) - ダウンロード後、`hunyuan3d-dit-v2-mv.safetensors` に名前を変更できます ``` ComfyUI/ ├── models/ │ ├── checkpoints/ -│ │ └── hunyuan3d-dit-v2-mv.safetensors // リネーム後のファイル +│ │ └── hunyuan3d-dit-v2-mv.safetensors // 名前を変更したファイル ``` ### 3. ワークフローの実行手順 ![ComfyUI hunyuan3d_2mv](/images/tutorial/3d/hunyuan3d-2mv/hunyuan3d_2mv.jpg) -1. Image Only Checkpoint Loader(img2vid model) が、ダウンロードしてリネームした `hunyuan3d-dit-v2-mv.safetensors` モデルを読み込んでいることを確認します +1. Image Only Checkpoint Loader(img2vid model) が、ダウンロードして名前を変更した `hunyuan3d-dit-v2-mv.safetensors` モデルを読み込んでいることを確認します 2. 各 `Load Image` ノードに対応するビュー画像を読み込みます 3. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してワークフローを実行します @@ -104,81 +132,130 @@ ComfyUI/ Hunyuan3D-2mv-turbo ワークフローでは、Hunyuan3D-2mv-turbo モデルを使用して 3D モデルを生成します。このモデルは Hunyuan3D-2mv のステップ蒸留バージョンで、より高速な 3D モデル生成を可能にします。このバージョンのワークフローでは、`cfg` を 1.0 に設定し、`flux guidance` ノードを追加して `distilled cfg` 生成を制御します。 - -

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- +### HY 3D 2.0 MV Turbo（`3d_hunyuan3d_multiview_to_model_turbo`） + +複数のビューから Hunyuan3D 2.0 MV Turbo を使用して 3D モデルを生成します。 + +HY 3D 2.0 MV Turbo ワークフローのプレビュー + + + + Comfy Cloud でこのワークフローを即座に実行 + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "HY 3D 2.0 MV Turbo" を検索 + + + +**入力マテリアル** + +以下のファイルを該当する `LoadImage` ノードにアップロードします。 + + + + `LoadImage` ノード 56 · 正面ビュー + + + `LoadImage` ノード 82 · 背面ビュー + + + `LoadImage` ノード 85 · 左ビュー + + + `LoadImage` ノード 87 · 右ビュー + + ### 1. ワークフロー 以下の画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグしてワークフローを読み込んでください。 -![Hunyuan3D-2mv-turbo workflow](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/3d/hunyuan3d-2/hunyuan3d_2mv_turbo/hunyuan-3d-turbo.webp) +![Hunyuan3D-2mv-turbo ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/3d/hunyuan3d-2/hunyuan3d_2mv_turbo/hunyuan-3d-turbo.webp) 以下の画像をダウンロードしてください。これらを入力画像として使用します。 - -![input image](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/3d/hunyuan3d-2/hunyuan3d_2mv_turbo/front.png) -![input image](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/3d/hunyuan3d-2/hunyuan3d_2mv_turbo/right.png) - +![入力画像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/3d/hunyuan3d-2/hunyuan3d_2mv_turbo/front.png) +![入力画像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/3d/hunyuan3d-2/hunyuan3d_2mv_turbo/right.png) ### 2. 手動モデルインストール -以下のモデルをダウンロードし、対応する ComfyUI フォルダに保存してください +以下のモデルをダウンロードし、対応する ComfyUI フォルダに保存してください。 -- hunyuan3d-dit-v2-mv-turbo: [model.fp16.safetensors](https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-2mv/resolve/main/hunyuan3d-dit-v2-mv-turbo/model.fp16.safetensors?download=true) - ダウンロード後、`hunyuan3d-dit-v2-mv-turbo.safetensors` にリネームできます +- hunyuan3d-dit-v2-mv-turbo: [model.fp16.safetensors](https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-2mv/blob/main/hunyuan3d-dit-v2-mv-turbo/model.fp16.safetensors?download=true) - ダウンロード後、`hunyuan3d-dit-v2-mv-turbo.safetensors` に名前を変更できます。 ``` ComfyUI/ ├── models/ │ ├── checkpoints/ -│ │ └── hunyuan3d-dit-v2-mv-turbo.safetensors // リネーム後のファイル +│ │ └── hunyuan3d-dit-v2-mv-turbo.safetensors // 名前を変更後のファイル ``` ### 3. ワークフローの実行手順 ![ComfyUI hunyuan3d_2mv_turbo](/images/tutorial/3d/hunyuan3d-2mv/hunyuan3d_2mv_turbo.jpg) -1. `Image Only Checkpoint Loader(img2vid model)` ノードが、リネームした `hunyuan3d-dit-v2-mv-turbo.safetensors` モデルを読み込んでいることを確認します -2. 各 `Load Image` ノードに対応するビュー画像を読み込みます -3. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してワークフローを実行します +1. `Image Only Checkpoint Loader(img2vid model)` ノードが、名前を変更した `hunyuan3d-dit-v2-mv-turbo.safetensors` モデルを読み込んでいることを確認します。 +2. 各 `Load Image` ノードに対応するビュー画像を読み込みます。 +3. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してワークフローを実行します。 ## Hunyuan3D-2 単一ビューワークフロー Hunyuan3D-2 ワークフローでは、Hunyuan3D-2 モデルを使用して 3D モデルを生成します。このモデルはマルチビューモデルではありません。このワークフローでは、`Hunyuan3Dv2ConditioningMultiView` ノードの代わりに `Hunyuan3Dv2Conditioning` ノードを使用します。 - -

Run on Comfy Cloud

- +### HY 3D 2.0 (`3d_hunyuan3d_image_to_model`) + +Hunyuan3D 2.0 を使用して、単一の画像から 3D モデルを生成します。 + +HY 3D 2.0 ワークフロープレビュー + + + + このワークフローを Comfy Cloud ですぐに実行 + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "HY 3D 2.0" を検索 + + + +**入力素材** + +以下のファイルを該当する `LoadImage` ノードにアップロードします。 + + + + `LoadImage` ノード 56 · `3d_hunyuan3d_image_to_model_input_image.png` + + ### 1. ワークフロー 以下の画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグしてワークフローを読み込んでください。 -![Hunyuan3D-2 workflow](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/3d/hunyuan3d-2/hunyuan3d-non-multiview-train.webp) +![Hunyuan3D-2 ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/3d/hunyuan3d-2/hunyuan3d-non-multiview-train.webp) 以下の画像をダウンロードしてください。これを入力画像として使用します。 -![ComfyUI Hunyuan 3D 2 workflow](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/3d/hunyuan3d-2/hunyuan_3d_v2_non_multiview_train.png) +![ComfyUI Hunyuan 3D 2 ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/3d/hunyuan3d-2/hunyuan_3d_v2_non_multiview_train.png) ### 2. 手動モデルインストール -以下のモデルをダウンロードし、対応する ComfyUI フォルダに保存してください +以下のモデルをダウンロードし、対応する ComfyUI フォルダーに保存してください。 -- hunyuan3d-dit-v2-0: [model.fp16.safetensors](https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-2/resolve/main/hunyuan3d-dit-v2-0/model.fp16.safetensors?download=true) - ダウンロード後、`hunyuan3d-dit-v2.safetensors` にリネームできます +- hunyuan3d-dit-v2-0: [model.fp16.safetensors](https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-2/blob/main/hunyuan3d-dit-v2-0/model.fp16.safetensors?download=true) - ダウンロード後、`hunyuan3d-dit-v2.safetensors` に名前を変更できます。 ``` ComfyUI/ ├── models/ │ ├── checkpoints/ -│ │ └── hunyuan3d-dit-v2.safetensors // リネーム後のファイル +│ │ └── hunyuan3d-dit-v2.safetensors // 名前を変更したファイル ``` ### 3. ワークフローの実行手順 ![ComfyUI hunyuan3d_2](/images/tutorial/3d/hunyuan3d-2mv/hunyuan3d_2_non_multiview.jpg) -1. `Image Only Checkpoint Loader(img2vid model)` ノードが、リネームした `hunyuan3d-dit-v2.safetensors` モデルを読み込んでいることを確認します -2. `Load Image` ノードに画像を読み込みます -3. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してワークフローを実行します +1. `Image Only Checkpoint Loader(img2vid model)` ノードが、名前を変更した `hunyuan3d-dit-v2.safetensors` モデルを読み込んでいることを確認します。 +2. `Load Image` ノードに画像を読み込みます。 +3. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してワークフローを実行します。 ## コミュニティリソース diff --git a/ja/tutorials/3d/triposplat.mdx b/ja/tutorials/3d/triposplat.mdx index 3c1dbffce..fdc581012 100644 --- a/ja/tutorials/3d/triposplat.mdx +++ b/ja/tutorials/3d/triposplat.mdx @@ -2,40 +2,64 @@ title: "TripoSplat 画像からガウシアンスプラット ComfyUI ワークフロー例" description: "TripoSplat を使用して、単一の 2D 画像から高品質な 3D ガウシアンスプラット表現を生成します。密度とレンダリング予算を制御可能。" sidebarTitle: "TripoSplat" -translationSourceHash: 5ca7b463 +translationSourceHash: 26352e88 translationFrom: tutorials/3d/triposplat.mdx translationBlockHashes: - "_intro": 07dba1db - "How it works": 9da65e03 + "_intro": 8b993083 + "How it works": a8a8cf2e "Workflow node guide": 83cd15a0 - "Steps to run": e4ad7fa4 + "Steps to run": 3bf53f69 "Output options": 9a1cc408 - "Model downloads": c6ba2321 + "Model downloads": 5bdcc65f --- + import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' **TripoSplat** は、単一の 2D 画像から直接 **3D ガウシアンスプラット（Gaussian splat）** 表現を生成するオープンソースモデルです。VAST-AI によって開発され、オープンソースライセンスで公開されています。 複数視点の入力が必要だったり、主にメッシュを生成する従来の 3D 再構築手法とは異なり、TripoSplat は **ガウシアンスプラット** 表現を作成します。これは、数千の色付き 3D ガウシアンを空間に配置してシーンを表現するレンダリング技術で、高速で高品質なレンダリングと制御可能な密度・予算を実現します。 -TripoSplat ワークフロー +### TripoSplat: Image to Gaussian Splat (`3d_triposplat_image_to_gaussian_splat`) + +1枚の2D画像をアップロードします。制御可能な密度と予算で、高品質な3Dガウシアンスプラット表現を生成してレンダリングできます。 + +TripoSplat ワークフロープレビュー - - JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで "TripoSplat" を検索 + + + このワークフローを Comfy Cloud で即座に実行 + + + JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで "TripoSplat: Image to Gaussian Splat" を検索 + + +**入力素材** + +このファイルを該当する `LoadImage` ノードにアップロードします。 + + + + `LoadImage` ノード 99 · `white-hotel-on-rocky-island.png` + + + +
+ 入力画像 +
## 仕組み TripoSplat は **フィードフォワードアーキテクチャ** を使用し、単一の RGB 画像を受け取って 3D ガウシアンプリミティブのセットを直接予測します。パイプラインの流れ： -1. **画像エンコード** — 入力画像がビジョンエンコーダー（DINOv2）で処理される -2. **トライプレーン生成** — 特徴がトライプレーン表現にデコードされる -3. **ガウシアン予測** — トライプレーンをサンプリングしてガウシアンパラメータ（位置、スケール、回転、不透明度、色）を生成 -4. **レンダリング** — 微分可能なスプラッティングを使用して任意の視点からガウシアンをレンダリング +1. **画像エンコード**: 入力画像がビジョンエンコーダー（DINOv2）で処理される +2. **トライプレーン生成**: 特徴がトライプレーン表現にデコードされる +3. **ガウシアン予測**: トライプレーンをサンプリングしてガウシアンパラメータ（位置、スケール、回転、不透明度、色）を生成 +4. **レンダリング**: 微分可能なスプラッティングを使用して任意の視点からガウシアンをレンダリング このワークフローはサブグラフノードを使用してモジュール化された処理を行います。サブグラフのドキュメントを参照して、ワークフローをカスタマイズおよび拡張する方法を学んでください。 @@ -88,10 +112,10 @@ TripoSplat は **フィードフォワードアーキテクチャ** を使用し ## 実行手順 -1. **画像を読み込む** — **LoadImage** ノードで単一の 2D 画像を読み込みます -2. **TripoSplat サブグラフを実行** — モデルがガウシアンスプラット表現を生成します -3. **出力形式を選択** — GLB、SPZ、動画、またはメッシュに変換 -4. **結果を表示** — 生成された 3D ファイルまたはレンダリングプレビューを確認 +1. **画像を読み込む**: **LoadImage** ノードで単一の 2D 画像を読み込みます +2. **TripoSplat サブグラフを実行**: モデルがガウシアンスプラット表現を生成します +3. **出力形式を選択**: GLB、SPZ、動画としてエクスポート、またはメッシュにレンダリング +4. **結果を表示**: 生成された 3D ファイルまたはレンダリングプレビューを確認 ## 出力オプション @@ -106,25 +130,23 @@ TripoSplat は **フィードフォワードアーキテクチャ** を使用し TripoSplat モデルと必要なファイルをダウンロードします。対応する `models/` サブディレクトリに配置してください。 - + + triposplat_fp16.safetensors — TripoSplat 拡散モデルチェックポイント - - + triposplat_vae_decoder_fp16.safetensors — VAE デコーダー - - + flux2-vae.safetensors — Flux.2 VAE、潜在表現エンコード用 - - + dino_v3_vit_h.safetensors — CLIP ビジョンエンコーダー（DINOv2） - - + birefnet.safetensors — 前処理用の背景除去モデル + ### モデル保存場所 diff --git a/ja/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1-5.mdx b/ja/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1-5.mdx index 97dd4f880..5e20502b8 100644 --- a/ja/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1-5.mdx +++ b/ja/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1-5.mdx @@ -2,19 +2,22 @@ title: "ComfyUI ACE-Step 1.5 AI音楽生成ガイド" description: "ComfyUIでACE-Step 1.5を用いたAI音楽生成の方法を学びます。ComfyUI向けのワークフロー、モデルのダウンロード、およびセットアップ手順を含む完全なガイドです。" sidebarTitle: "ACE-Step 1.5" -translationSourceHash: fab573e9 +translationSourceHash: 7d0e1a2b translationFrom: tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1-5.mdx translationBlockHashes: "_intro": 9efc0241 "About ACE-Step 1.5 in ComfyUI": f2ebc3d8 - "Option 1: All-in-One Checkpoint (Recommended)": 5b62d4cb - "Option 2: Split Model Files": 6c620af4 + "Option 1: All-in-One Checkpoint (Recommended)": 2aa6f2bd + "Option 2: Split Model Files": 3c4fe839 "ACE-Step 1.5 Key Features in ComfyUI": 54de35d3 "Coming Soon to ComfyUI": 3b837315 "ACE-Step 1.5 ComfyUI Related Resources": 518b9b68 --- + + + import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; ## ComfyUIにおけるACE-Step 1.5について @@ -35,17 +38,18 @@ AIO（All-in-One）版は、すべてのモデルを単一のチェックポイ ### AIOワークフロー - + + AIOワークフローをComfy Cloud上で直接実行します。 - - + ローカル環境で使用するためのオールインワンチェックポイントワークフローをダウンロードします。 + ### AIOモデルのダウンロード - + オールインワンチェックポイントファイル（大多数のユーザーに推奨）。 @@ -64,31 +68,34 @@ AIO（All-in-One）版は、すべてのモデルを単一のチェックポイ ### 分割モデルワークフロー - + + 分割モデルワークフローをComfy Cloud上で直接実行します。 - - + ローカル環境で使用するための分割モデルワークフローをダウンロードします。 + ### 分割モデルのダウンロード - + + 拡散モデル（Diffusion Model）。 - + テキストエンコーダー（0.6B）。 - + テキストエンコーダー（1.7B）。 - + VAEモデル。 + **分割モデルの保存場所** diff --git a/ja/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1.mdx b/ja/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1.mdx index d558882bf..2d65f2ccd 100644 --- a/ja/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1.mdx +++ b/ja/tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1.mdx @@ -2,17 +2,18 @@ title: "ComfyUI ACE-Step ネイティブサンプル" description: "本ガイドでは、ComfyUI で ACE-Step モデルを用いてダイナミックな音楽を作成する方法を説明します" sidebarTitle: "ACE-Step 1.0" -translationSourceHash: 0090114c +translationSourceHash: b3044926 translationFrom: tutorials/audio/ace-step/ace-step-v1.mdx translationBlockHashes: "_intro": 56ef7364 "ACE-Step ComfyUI Text-to-Audio Generation Workflow Example": 3f211bda - "ACE-Step ComfyUI Audio-to-Audio Workflow": fe7381f0 + "ACE-Step ComfyUI Audio-to-Audio Workflow": 06b425cb "ACE-Step Prompt Guide": 90bf0bf7 "ACE-Step Related Resources": f74e2db9 --- + import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx"; ACE-Step は、中国のチーム StepFun と ACE Studio が共同開発したオープンソースの音楽生成基盤モデルであり、音楽クリエイターに効率的で柔軟性が高く、高品質な音楽生成および編集ツールを提供することを目的としています。 diff --git a/ja/tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-1.mdx b/ja/tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-1.mdx index a0c3bcfa4..0e2ba876a 100644 --- a/ja/tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-1.mdx +++ b/ja/tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-1.mdx @@ -2,50 +2,59 @@ title: "Stable Audio 1.0 ComfyUI ワークフロー例" description: "Stability AI のオープンソースモデル Stable Audio 1.0 を ComfyUI で使用してテキストから音声を生成する方法を解説します。" sidebarTitle: "Stable Audio 1.0" -translationSourceHash: 627114c2 +translationSourceHash: 105be577 translationFrom: tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-1.mdx +translationBlockHashes: + "_intro": ca52fb1b + "Workflow": 9f5173c9 + "Model download": 4c9f3106 --- import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx" -**Stable Audio 1.0** は、Stability AI 初のオープンソース音声生成モデルです。テキストプロンプトを受け取り、音声クリップを生成します。ComfyUI では標準のテキストから音声パイプラインとして動作します：CLIP がプロンプトをエンコードし、KSampler が潜在空間をノイズ除去し、VAE が音声にデコードします。 +**Stable Audio 1.0** は、Stability AI初のオープンソースのオーディオ生成モデルです。テキストプロンプトを受け取り、オーディオクリップを生成します。ComfyUIでは、標準的なテキストから音声生成のパイプラインとして動作します。CLIPがプロンプトをエンコードし、Kサンプラーが潜在空間をノイズ除去し、VAEがそれをオーディオにデコードします。 **関連リンク**： - [GitHub: Stability-AI/stable-audio-open-1.0](https://github.com/Stability-AI/stable-audio-open-1.0) ## ワークフロー - - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで"Stable Audio 1.0"を検索 - +### Stable Audio 1.0: テキストからオーディオへ (`audio_stable_audio_example`) + +テキストプロンプトからStable Audioを使用してオーディオを生成します。 + +Stable Audio 1.0 テキストからオーディオへのワークフロープレビュー - + + Comfy Cloud で開く + + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで "Stable Audio 1.0: Text to Audio" を検索 + + -![Stable Audio 1.0 ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/audio_stable_audio_example-1.webp) - -**標準の ComfyUI ノード**のみを使用し、カスタムノードは不要です。Stable Audio 1.0 チェックポイントを読み込み、CLIP テキストエンコーダーでプロンプトをエンコードし、KSampler で潜在空間をノイズ除去し、VAE で音声にデコードします。 +このワークフローは**スタンダードなComfyUIノード**を使用しており、カスタムノードは不要です。Stable Audio 1.0チェックポイントをロードし、CLIPテキストエンコーダー（t5-base）でプロンプトをエンコード、Kサンプラーで潜在オーディオをデノイズし、モデルのVAEでオーディオにデコードします。 -**使用方法**： -1. **モデルを読み込む** — `CheckpointLoaderSimple` ノードで `stable-audio-open-1.0.safetensors` を使用 -2. **プロンプトを書く** — `CLIPTextEncode` ノードに説明を入力（例："heaven church electronic dance music"） -3. **再生時間を設定** — `EmptyLatentAudio` ノードの長さを調整（デフォルト 47.6 秒） -4. **実行**（`Ctrl/Cmd + Enter`）をクリックして生成。音声は `ComfyUI/output/audio/` に保存されます +**使用方法**: +1. **チェックポイントをロード** — `CheckpointLoaderSimple`ノードで`stable-audio-open-1.0.safetensors`を使用 +2. **プロンプトを入力** — `CLIPTextEncode`ノードに説明を入力（例："heaven church electronic dance music"） +3. **再生時間を設定** — `EmptyLatentAudio`ノードの長さの値を調整（デフォルト47.6秒） +4. **実行**（`Ctrl/Cmd + Enter`）をクリックして生成。オーディオは`ComfyUI/output/audio/`に保存されます。 -## モデルダウンロード +## モデルのダウンロード -ワークフローを読み込むと、モデルがない場合に ComfyUI がダウンロードリンクを提示します。手動で設定する場合、以下のファイルをダウンロードして適切なフォルダに配置してください。 +ワークフローの読み込み時に、不足しているモデルがある場合、ComfyUI はダウンロードリンクを表示します。手動で設定するには、以下のファイルをダウンロードし、適切なフォルダに配置してください。 ### チェックポイント - - 2.3GB。models/checkpoints/ に配置 + + 2.3GB。models/checkpoints/ に配置してください。 -以下のように配置します： +チェックポイントは以下の場所に配置します： ``` 📂 ComfyUI/ @@ -56,11 +65,11 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx" ### テキストエンコーダー - - プロンプト処理用テキストエンコーダー。models/text_encoders/ に配置 + + プロンプトの条件付け用テキストエンコーダー。models/text_encoders/ に配置してください。 -以下のように配置します： +テキストエンコーダーは以下の場所に配置します： ``` 📂 ComfyUI/ @@ -69,4 +78,4 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx" │ └── t5-base.safetensors ``` -配置後、ComfyUI で **R** キーを押してノード定義をリフレッシュすると、最新のモデルが利用可能になります。 +ファイルを配置した後、ComfyUI で **R** キーを押してノードを更新し、最新のモデルを読み込んでください。 diff --git a/ja/tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-3.mdx b/ja/tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-3.mdx index e638d2d56..cbc6079e1 100644 --- a/ja/tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-3.mdx +++ b/ja/tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-3.mdx @@ -2,15 +2,17 @@ title: "Stable Audio 3 ComfyUI ワークフロー例" description: "Stability AI のオープンソースモデル Stable Audio 3 を ComfyUI で使用し、Qwen によるプロンプト拡張とカテゴリ認識リプロンプト機能を活用したテキストから音声生成を行う方法を解説します。" sidebarTitle: "Stable Audio 3" -translationSourceHash: 0f15443c +translationSourceHash: 60eaadea translationFrom: tutorials/audio/stable-audio/stable-audio-3.mdx translationBlockHashes: - "_intro": 7aae7ae5 - "Available workflows": 85ee7552 - "Model download": d729490a + "_intro": 85ffab6c + "Available workflows": afed6530 + "Model download": 384798ea --- + + import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx" @@ -29,41 +31,47 @@ Stable Audio 3 には3つのバリエーションがあります： ## 利用可能なワークフロー -### Stable Audio 3 Medium +### Stable Audio 3.0 Medium (`audio_stable_audio_3_medium`) - - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで"Stable Audio 3 Medium"を検索 - +短いテキストアイデア、オプションの再生時間、シード、カテゴリを入力します。AIによるテキスト拡張をオプションで使用して、Stable Audio 3でステレオオーディオ（音楽、効果音、楽器）を生成します。 - +Stable Audio 3 Medium ワークフローのプレビュー + + + Comfy Cloud で開く - -![Stable Audio 3 Medium ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/audio_stable_audio_3_medium-1.webp) + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "Stable Audio 3.0 Medium" を検索 + + **Stable Audio 3 Medium** ワークフローは、完全なテキストから音声生成パイプラインです。短いテキストアイデア、任意の再生時間、シード、カテゴリを入力すると、Qwen を使用したカテゴリ認識リプロンプトテンプレートでプロンプトを拡張し、Stable Audio 3 チェックポイントでステレオ音声を生成します。 **使用方法**： 1. **テキストアイデア** — 生成したい音声の簡単な説明を入力（例：「重いベースのアップテンポなエレクトロニックダンスミュージック」） -2. **再生時間** — クリップの長さ（秒）を設定 -3. **シード** — 再現性を制御 +2. **再生時間** — クリップの長さ（秒）を設定（デフォルトは異なる） +3. **シード** — 再現性を制御するためにシード値を調整 4. **カテゴリ** — リプロンプトプリセットを選択：**Music**（音楽）、**Instrument**（楽器）、**SFX**（効果音）、**One-shot**（単発音） -5. **リプロンプトを有効化** — `use_reprompt` をオンにして Qwen が短いアイデアを詳細なプロンプトに拡張 +5. **リプロンプトを有効化** — `use_reprompt` をオンにして Qwen が短いアイデアを詳細なプロンプトに拡張してから生成 6. **実行**（`Ctrl/Cmd + Enter`）をクリックして生成。音声は `ComfyUI/output/audio/` に保存されます -### Stable Audio 3 Medium Base +### Stable Audio 3.0 Medium Base (`audio_stable_audio_3_medium_base`) - - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで"Stable Audio 3 Medium Base"を検索 - +オーディオ、音楽、効果音の短いテキスト説明を入力します。ワークフローは Qwen でプロンプトを拡張し、Stable Audio 3 からステレオオーディオクリップを生成します。 - +Stable Audio 3 Medium Base ワークフローのプレビュー + + + Comfy Cloud で開く + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "Stable Audio 3.0 Medium Base" を検索 + + -![Stable Audio 3 Medium Base ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/audio_stable_audio_3_medium_base-1.webp) - -Qwen リプロンプト機能を省いたシンプルなバージョン。完全なテキストプロンプトを直接 Stable Audio 3 モデルに渡します。すでに詳細なプロンプトがある場合や、高速に生成したい場合に使用します。 +Qwen リプロンプト機能を省いたシンプルなバージョン。完全なテキストプロンプトを想定し、そのままモデルに渡します。すでに詳細なプロンプトがある場合や、高速に生成したい場合に使用します。 **使用方法**： 1. **テキストプロンプト** — 生成したい音声の詳細な説明を入力 @@ -73,17 +81,19 @@ Qwen リプロンプト機能を省いたシンプルなバージョン。完全 ## モデルダウンロード -ワークフローを読み込むと、モデルがない場合に ComfyUI がダウンロードリンクを提示します。手動で設定する場合、以下のファイルをダウンロードして適切なフォルダに配置してください。 +ワークフローを読み込むと、不足しているモデルがあれば ComfyUI がダウンロードリンクを提示します。手動で設定する場合、以下のファイルをダウンロードして適切なフォルダに配置してください。 ### チェックポイント - + + Medium ワークフロー用。models/checkpoints/ に配置 - + Medium Base ワークフロー用。models/checkpoints/ に配置 + 以下のように配置します： @@ -97,13 +107,15 @@ Qwen リプロンプト機能を省いたシンプルなバージョン。完全 ### テキストエンコーダー - + + すべての Stable Audio 3 ワークフローで必要。models/text_encoders/ に配置 - + Medium ワークフローで必要（Qwen リプロンプト）。models/text_encoders/ に配置 + 以下のように配置します： @@ -115,4 +127,4 @@ Qwen リプロンプト機能を省いたシンプルなバージョン。完全 │ └── qwen3.5_2b_bf16.safetensors ``` -配置後、ComfyUI で **R** キーを押してノード定義をリフレッシュすると、最新のモデルが利用可能になります。 +配置後、ComfyUI で **R** キーを押してノードを更新し、最新のモデルを読み込みます。 diff --git a/ja/tutorials/basic/inpaint.mdx b/ja/tutorials/basic/inpaint.mdx index d97d65da2..cd2fc408c 100644 --- a/ja/tutorials/basic/inpaint.mdx +++ b/ja/tutorials/basic/inpaint.mdx @@ -11,7 +11,6 @@ translationBlockHashes: "VAE Encoder (for Inpainting) Node": 222c8a2c --- - この記事では、AI画像生成における「局部再描画（インペインティング）」の概念を紹介し、ComfyUIでインペインティングワークフローを構築する手順を解説します。以下のような内容をカバーします： - インペインティングワークフローを用いた画像の編集方法 - ComfyUIのマスクエディタを用いたマスク作成方法 @@ -35,7 +34,7 @@ AIによる画像生成において、全体としては満足できる画像が #### 1. モデルのインストール 以下のファイルをダウンロードし、`ComfyUI/models/checkpoints` フォルダに保存してください： -[512-inpainting-ema.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable_diffusion_2.1_repackaged/resolve/main/512-inpainting-ema.safetensors) +[512-inpainting-ema.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable_diffusion_2.1_repackaged/blob/main/512-inpainting-ema.safetensors) #### 2. 局部再描画用の入力画像 @@ -69,7 +68,7 @@ AIによる画像生成において、全体としては満足できる画像が ![SD1.5 インペインティング結果](/images/tutorial/basic/inpaint/inpaint_sd1.5_pruned_emaonly.png) -一方、[512-inpainting-ema.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable_diffusion_2.1_repackaged/resolve/main/512-inpainting-ema.safetensors) モデルを用いた結果は、より高品質なインペインティング効果と、自然な境界のトランジションが得られます。 +一方、[512-inpainting-ema.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable_diffusion_2.1_repackaged/blob/main/512-inpainting-ema.safetensors) モデルを用いた結果は、より高品質なインペインティング効果と、自然な境界のトランジションが得られます。 これは、当該モデルが**インペインティング専用に設計・最適化**されているためであり、生成領域をより正確に制御でき、結果として優れた再描画品質を実現します。 先ほどご紹介した「画家」というアナロジーを思い出してください。異なるモデルは、それぞれ得意分野や限界を持つ「画家」のような存在です。適切なモデルを選択することで、より理想的な生成結果を得ることが可能になります。 diff --git a/ja/tutorials/basic/lora.mdx b/ja/tutorials/basic/lora.mdx index c6e0fc6b1..05becec99 100644 --- a/ja/tutorials/basic/lora.mdx +++ b/ja/tutorials/basic/lora.mdx @@ -13,7 +13,6 @@ translationBlockHashes: "Try It Yourself": 9f276881 --- - **LoRA（Low-Rank Adaptation：低ランク適応）** は、Stable Diffusion などの大規模生成モデルを微調整するための効率的な手法です。 事前に学習済みのモデルに、学習可能な低ランク行列を導入することで、モデル全体の再学習ではなく、一部のパラメータのみを調整し、特定のタスクに対する最適化を、比較的低い計算コストで実現します。 SD1.5 などのベースモデルと比較して、LoRA モデルはファイルサイズが小さく、学習も容易です。 diff --git a/ja/tutorials/basic/multiple-loras.mdx b/ja/tutorials/basic/multiple-loras.mdx index 7e5e19e89..4029df45e 100644 --- a/ja/tutorials/basic/multiple-loras.mdx +++ b/ja/tutorials/basic/multiple-loras.mdx @@ -2,7 +2,7 @@ title: "ComfyUI での複数 LoRA の適用例" sidebarTitle: "複数の LoRA" description: "本ガイドでは、ComfyUI で複数の LoRA モデルを同時に適用する方法を紹介します。" -translationSourceHash: 4726e42f +translationSourceHash: 47f6f952 translationFrom: tutorials/basic/multiple-loras.mdx --- @@ -33,7 +33,6 @@ translationFrom: tutorials/basic/multiple-loras.mdx 以下の画像をダウンロードし、**ComfyUI へドラッグ＆ドロップ**してワークフローを読み込んでください： ![ComfyUI ワークフロー：複数 LoRA](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/multiple_loras.png) - メタデータにワークフローの JSON を含む画像は、ComfyUI へ直接ドラッグ＆ドロップするか、メニューから `Workflows` → `Open (Ctrl+O)` を選択して読み込むことができます。 diff --git a/ja/tutorials/basic/outpaint.mdx b/ja/tutorials/basic/outpaint.mdx index 9a96f5004..aaf12c548 100644 --- a/ja/tutorials/basic/outpaint.mdx +++ b/ja/tutorials/basic/outpaint.mdx @@ -10,7 +10,6 @@ translationBlockHashes: "ComfyUI Outpainting Workflow Example Explanation": e06f66e2 --- - このガイドでは、AI画像生成における拡張描画（Outpainting）の概念と、ComfyUIで拡張描画ワークフローを作成する方法について解説します。以下のような内容をカバーします： - 拡張描画ワークフローを用いた画像の拡張 - ComfyUIにおける拡張描画関連ノードの理解と活用 @@ -34,7 +33,7 @@ AI画像生成においては、既存の画像の構図が優れているもの #### 1. モデルのインストール 以下のモデルファイルをダウンロードし、`ComfyUI/models/checkpoints` ディレクトリに保存してください： -- [512-inpainting-ema.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable_diffusion_2.1_repackaged/resolve/main/512-inpainting-ema.safetensors) +- [512-inpainting-ema.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/stable_diffusion_2.1_repackaged/blob/main/512-inpainting-ema.safetensors) #### 2. 入力画像 diff --git a/ja/tutorials/basic/upscale.mdx b/ja/tutorials/basic/upscale.mdx index 2a21a2375..1bdbd6cac 100644 --- a/ja/tutorials/basic/upscale.mdx +++ b/ja/tutorials/basic/upscale.mdx @@ -2,16 +2,17 @@ title: "ComfyUI 画像アップスケールワークフロー" description: "本ガイドでは、AI描画における画像アップスケールの概念を解説し、ComfyUIで画像アップスケールワークフローを実装する方法を紹介します" sidebarTitle: "アップスケール" -translationSourceHash: 445e2878 +translationSourceHash: ef55806b translationFrom: tutorials/basic/upscale.mdx translationBlockHashes: "What is Image Upscaling?": 075b71b9 - "Upscaling Workflow": 7d8b6c3c + "Upscaling Workflow": 9f559d39 "Text-to-Image Combined Workflow": b0d0c767 "Additional Tips": 5352d8c0 --- + ## 画像アップスケールとは？ 画像アップスケール（Image Upscaling）とは、アルゴリズムを用いて低解像度画像を高解像度画像に変換するプロセスです。 @@ -29,14 +30,14 @@ translationBlockHashes: より高度なアップスケールオプションをお探しですか？包括的な[画像アップスケールガイド](/ja/tutorials/utility/image-upscale)をご覧ください。こちらでは、ポートレート強化、製品撮影など、さまざまなモデルとユースケースについて解説しています。 -## アップスケールワークフロー +## アップスケーリングワークフロー ### モデルのインストール 必要なESRGANモデルのダウンロード手順： -[OpenModelDB](https://openmodeldb.info/) にアクセスし、アップスケールモデル（例：RealESRGAN）を検索・ダウンロードします。 +[OpenModelDB](https://openmodeldb.info/) にアクセスし、アップスケーリングモデル（例：RealESRGAN）を検索・ダウンロードします。 ![openmodeldb](/images/tutorial/basic/upscale/upscale_OpenModelDB.jpg) @@ -54,10 +55,9 @@ translationBlockHashes: - ### ワークフローとアセット -以下の画像をダウンロードし、ComfyUIにドラッグ＆ドロップして、基本的なアップスケールワークフローを読み込みます： +以下の画像をダウンロードし、ComfyUIにドラッグ＆ドロップして、基本的なアップスケーリングワークフローを読み込みます： ![Upscale workflow](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/image/basic/upscale_workflow.png) @@ -77,7 +77,7 @@ translationBlockHashes: 2. 入力画像を `Load Image` ノードにアップロード 3. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl（Macの場合はCmd） + Enter` を押して画像を生成 -このワークフローの核となるのは、`Load Upscale Model` および `Upscale Image (Using Model)` の2つのノードです。これらは入力画像を受け取り、選択したモデルを用いて画像をアップスケールします。 +このワークフローの核となるのは、`Load Upscale Model` および `Upscale Image (Using Model)` の2つのノードです。これらは入力画像を受け取り、選択したモデルを用いて画像をアップスケーリングします。 ## テキストから画像を生成するワークフローとの統合 diff --git a/ja/tutorials/controlnet/controlnet.mdx b/ja/tutorials/controlnet/controlnet.mdx index 42acac85e..2450efa2e 100644 --- a/ja/tutorials/controlnet/controlnet.mdx +++ b/ja/tutorials/controlnet/controlnet.mdx @@ -12,7 +12,6 @@ translationBlockHashes: "Start Your Exploration": c5020328 --- - AI による画像生成において、画像生成を正確に制御することは、単にワンクリックで実現できるものではありません。 通常は、満足のいく画像を得るまで、多数の生成試行を繰り返す必要があります。しかし、**ControlNet** の登場により、この課題は効果的に解決されました。 @@ -76,8 +75,8 @@ ControlNet の登場により、追加の条件を導入することで画像生 - [dreamCreationVirtual3DECommerce_v10.safetensors](https://civitai.com/api/download/models/731340?type=Model&format=SafeTensor&size=full&fp=fp16) -- [vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors](https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/resolve/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors?download=true) -- [control_v11p_sd15_scribble_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_scribble_fp16.safetensors?download=true) +- [vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors](https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/blob/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors?download=true) +- [control_v11p_sd15_scribble_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/blob/main/control_v11p_sd15_scribble_fp16.safetensors?download=true) ``` ComfyUI/ diff --git a/ja/tutorials/controlnet/depth-controlnet.mdx b/ja/tutorials/controlnet/depth-controlnet.mdx index 19637bc3d..95afbd661 100644 --- a/ja/tutorials/controlnet/depth-controlnet.mdx +++ b/ja/tutorials/controlnet/depth-controlnet.mdx @@ -10,7 +10,6 @@ translationBlockHashes: "Combining Depth Control with Other Techniques": 9e3bcc3d --- - ## 深度マップと Depth ControlNet の概要 深度マップ（Depth Map）は、シーン内の物体と観察者またはカメラとの距離をグレースケール値で表現する特殊な画像です。深度マップでは、グレースケール値が距離に反比例しており：明るい領域（白に近い）ほど物体が近く、暗い領域（黒に近い）ほど物体が遠くなります。 @@ -54,7 +53,7 @@ Depth ControlNet は、深度マップの情報を理解・活用するために - [architecturerealmix_v11.safetensors](https://civitai.com/api/download/models/431755?type=Model&format=SafeTensor&size=full&fp=fp16) -- [control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors?download=true) +- [control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/blob/main/control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors?download=true) ``` ComfyUI/ diff --git a/ja/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx b/ja/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx index f6ae26c4c..fb71f7e38 100644 --- a/ja/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx +++ b/ja/tutorials/controlnet/depth-t2i-adapter.mdx @@ -12,7 +12,6 @@ translationBlockHashes: "Characteristics of T2I Adapter Usage": d485c810 --- - ## T2I Adapter とは [T2I-Adapter](https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter) は、[Tencent ARC ラボ](https://github.com/TencentARC) が開発した軽量なアダプターであり、テキストから画像を生成するモデル（例：Stable Diffusion）の構造・色・スタイル制御能力を強化することを目的としています。 @@ -76,7 +75,7 @@ ComfyUI における T2I Adapter の使用方法は、インターフェース - [interiordesignsuperm_v2.safetensors](https://civitai.com/api/download/models/93152?type=Model&format=SafeTensor&size=full&fp=fp16) -- [t2iadapter_depth_sd15v2.pth](https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/resolve/main/models/t2iadapter_depth_sd15v2.pth?download=true) +- [t2iadapter_depth_sd15v2.pth](https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/blob/main/models/t2iadapter_depth_sd15v2.pth?download=true) ``` ComfyUI/ diff --git a/ja/tutorials/controlnet/mixing-controlnets.mdx b/ja/tutorials/controlnet/mixing-controlnets.mdx index a9990bd85..7ec7d332c 100644 --- a/ja/tutorials/controlnet/mixing-controlnets.mdx +++ b/ja/tutorials/controlnet/mixing-controlnets.mdx @@ -11,7 +11,6 @@ translationBlockHashes: "Multi-dimensional Control Applications for a Single Subject": 5790d753 --- - AI による画像生成において、単一の制御条件では複雑なシーンの要件を満たすことが困難な場合が多くあります。複数の ControlNet を混合することで、画像の異なる領域や異なる側面を同時に制御でき、より精密な画像生成制御が可能になります。 特定のシナリオでは、異なる制御条件の特性を活かした ControlNet の混合により、さらに細かい条件付き制御を実現できます： @@ -54,9 +53,9 @@ AI による画像生成において、単一の制御条件では複雑なシ - [awpainting_v14.safetensors](https://civitai.com/api/download/models/624939?type=Model&format=SafeTensor&size=full&fp=fp16) -- [control_v11p_sd15_scribble_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_scribble_fp16.safetensors?download=true) -- [control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors?download=true) -- [vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors](https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/resolve/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors?download=true) +- [control_v11p_sd15_scribble_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/blob/main/control_v11p_sd15_scribble_fp16.safetensors?download=true) +- [control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/blob/main/control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors?download=true) +- [vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors](https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/blob/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors?download=true) ``` ComfyUI/ diff --git a/ja/tutorials/controlnet/pose-controlnet-2-pass.mdx b/ja/tutorials/controlnet/pose-controlnet-2-pass.mdx index aacef9020..63fb05a99 100644 --- a/ja/tutorials/controlnet/pose-controlnet-2-pass.mdx +++ b/ja/tutorials/controlnet/pose-controlnet-2-pass.mdx @@ -11,7 +11,6 @@ translationBlockHashes: "Advantages of 2-Pass Image Generation": fba5db79 --- - ## OpenPose について [OpenPose](https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose) は、カーネギーメロン大学（CMU）が開発したオープンソースのリアルタイム多人物ポーズ推定システムであり、コンピュータビジョン分野における重要な技術的ブレイクスルーです。このシステムは、1枚の画像内に複数の人物を同時に検出し、以下の情報を抽出できます： @@ -49,10 +48,10 @@ AI による画像生成において、OpenPose で生成された骨格構造 ネットワーク環境によっては、対応するモデルの自動ダウンロードが失敗する場合があります。その場合は、以下のモデルを手動でダウンロードし、指定されたディレクトリに配置してください： -- [control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors?download=true) +- [control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/blob/main/control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors?download=true) - [majicmixRealistic_v7.safetensors](https://civitai.com/api/download/models/176425?type=Model&format=SafeTensor&size=pruned&fp=fp16) - [japaneseStyleRealistic_v20.safetensors](https://civitai.com/api/download/models/85426?type=Model&format=SafeTensor&size=pruned&fp=fp16) -- [vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors](https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/resolve/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors?download=true) +- [vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors](https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/blob/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors?download=true) ``` ComfyUI/ diff --git a/ja/tutorials/flux/flux-1-controlnet.mdx b/ja/tutorials/flux/flux-1-controlnet.mdx index 39c15df7e..c1aabe364 100644 --- a/ja/tutorials/flux/flux-1-controlnet.mdx +++ b/ja/tutorials/flux/flux-1-controlnet.mdx @@ -2,19 +2,19 @@ title: "ComfyUI Flux.1 ControlNet の使用例" description: "本ガイドでは、Flux.1 ControlNet を用いたワークフローの使用例を紹介します。" sidebarTitle: "Flux.1 ControlNet" -translationSourceHash: 7511ec98 +translationSourceHash: e3f37cab translationFrom: tutorials/flux/flux-1-controlnet.mdx translationBlockHashes: "_intro": a69fbfae "FLUX.1 ControlNet Model Introduction": c242319b - "FLUX.1-Canny-dev Complete Version Workflow": c8623b99 - "FLUX.1-Depth-dev-lora Workflow": bf2160c6 + "FLUX.1-Canny-dev Complete Version Workflow": 5e5f6373 + "FLUX.1-Depth-dev-lora Workflow": 175fe60a "Community Versions of Flux Controlnets": 29728dcf --- -![Flux.1 Canny Controlnet](/images/tutorial/flux/flux-1-canny-controlnet.png) -![Flux.1 Depth Controlnet](/images/tutorial/flux/flux-1-depth-controlnet.png) +![Flux.1 Canny コントロールネット](/images/tutorial/flux/flux-1-canny-controlnet.png) +![Flux.1 Depth コントロールネット](/images/tutorial/flux/flux-1-depth-controlnet.png) ## FLUX.1 ControlNet モデルの概要 @@ -38,7 +38,7 @@ Depth 版では深度マップ抽出技術を用いて元画像の空間構造 すべてのワークフロー画像のメタデータには、対応するモデルのダウンロード情報が記載されています。ワークフローの読み込みには以下の方法をご利用ください： - 画像を ComfyUI へ直接ドラッグ＆ドロップ -- またはメニュー `Workflows` → `Open（Ctrl+O）` を選択 +- またはメニュー `Workflows` -> `Open（ctrl+o）` を選択 デスクトップ版を使用していない場合、あるいは一部のモデルが自動ダウンロードされない場合は、手動インストールのセクションに従い、モデルファイルを対応するフォルダーに保存してください。 @@ -47,37 +47,54 @@ Depth 版では深度マップ抽出技術を用いて元画像の空間構造 - [ComfyUI ControlNet aux](https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux) -## FLUX.1-Canny-dev 完全版ワークフロー +## FLUX.1-Canny-dev 完全バージョンワークフロー - -

Comfy Cloud で実行

- +### Flux.1 Canny モデル (`flux_canny_model_example`) -### 1. ワークフローおよび関連アセット +エッジ検出による画像生成を、Flux.1 Canny を使用して行います。 -下記のワークフロー画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップしてワークフローを読み込んでください。 +Flux.1 Canny ワークフロープレビュー -![ComfyUI ワークフロー - ControlNet](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/controlnet/flux-1-canny-dev.png) + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "Flux.1 Canny" を検索 + + -下記の画像をダウンロードし、入力画像として使用します。 +**入力素材** -![ComfyUI Flux.1 Canny Controlnet 入力画像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/controlnet/flux-1-canny-dev-input.png) +このファイルを対応する `画像を読み込む` ノードにアップロードします: -### 2. モデルの手動インストール + + + `画像を読み込む` ノード 17 · `flux_canny_model_example_input_image.png` + + + +
+ flux_canny_model_example_input_image.png +
+ +### 1. ワークフローとアセット + +### 2. 手動モデルインストール -以前に [Flux 関連ワークフローの完全版](/ja/tutorials/flux/flux-1-text-to-image) を使用済みの場合、**flux1-canny-dev.safetensors** のみをダウンロードすれば十分です。 -ただし、[black-forest-labs/FLUX.1-Canny-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Canny-dev) のライセンス条件に同意する必要があります。そのため、[black-forest-labs/FLUX.1-Canny-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Canny-dev) のページにアクセスし、下図のように該当リポジトリの利用規約に同意済みであることを確認してください。 -![Flux Agreement](/images/tutorial/flux/flux1_canny_dev_agreement.jpg) +以前に [Flux 関連ワークフローの完全バージョン](/ja/tutorials/flux/flux-1-text-to-image) をご利用いただいたことがある場合は、**flux1-canny-dev.safetensors** モデルファイルのみをダウンロードする必要があります。 +まず [black-forest-labs/FLUX.1-Canny-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Canny-dev) の利用規約に同意する必要がありますので、[black-forest-labs/FLUX.1-Canny-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Canny-dev) のページにアクセスし、下の画像のように該当する利用規約に同意したことを確認してください。 +![Flux 同意](/images/tutorial/flux/flux1_canny_dev_agreement.jpg) -必要なモデル一覧： -- [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/clip_l.safetensors?download=true) -- [t5xxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp16.safetensors?download=true) -- [ae.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/resolve/main/ae.safetensors?download=true) -- [flux1-canny-dev.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Canny-dev/resolve/main/flux1-canny-dev.safetensors?download=true)（対応リポジトリの利用規約に事前に同意していることをご確認ください） +完全なモデルリスト: +- [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/clip_l.safetensors?download=true) +- [t5xxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp16.safetensors?download=true) +- [ae.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/blob/main/ae.safetensors?download=true) +- [flux1-canny-dev.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Canny-dev/blob/main/flux1-canny-dev.safetensors?download=true) (該当リポジトリの利用規約に同意していることを確認してください) -ファイルの保存先ディレクトリ構成： +ファイル保存場所: ``` ComfyUI/ ├── models/ @@ -90,61 +107,76 @@ ComfyUI/ │ └── flux1-canny-dev.safetensors ``` -### 3. ワークフロー実行手順（ステップ・バイ・ステップ） +### 3. ステップバイステップのワークフロー実行 -![ComfyUI Flux.1 Canny Controlnet 実行手順](/images/tutorial/flux/flow_diagram_flux_1_canny_dev.jpg) +![ComfyUI Flux.1 Canny Controlnet ステッププロセス](/images/tutorial/flux/flow_diagram_flux_1_canny_dev.jpg) -1. `Load VAE` ノードで `ae.safetensors` が正しく読み込まれていることを確認してください。 -2. `Load Diffusion Model` ノードで `flux1-canny-dev.safetensors` が正しく読み込まれていることを確認してください。 -3. `DualCLIPLoader` ノードで以下のモデルが読み込まれていることを確認してください： +1. `VAEを読み込む` ノードで `ae.safetensors` が読み込まれていることを確認します +2. `拡散モデルを読み込む` ノードで `flux1-canny-dev.safetensors` が読み込まれていることを確認します +3. `DualCLIPLoader` ノードで以下のモデルが読み込まれていることを確認します: - clip_name1: t5xxl_fp16.safetensors - clip_name2: clip_l.safetensors -4. `Load Image` ノードで上記で提供した入力画像をアップロードしてください。 -5. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl（Cmd） + Enter` を押してワークフローを実行してください。 +4. `画像を読み込む` ノードで提供された入力画像をアップロードします +5. `キュー` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してワークフローを実行します -### 4. 実験を開始しましょう +### 4. 実験を始めましょう -[FLUX.1-Depth-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Depth-dev) モデルを用いて、Depth 版のワークフローを実行してみてください。 +[FLUX.1-Depth-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Depth-dev) モデルを使用して、Depth バージョンのワークフローを完成させてみてください -以下の画像を入力としてご利用いただけます： +以下の画像を入力として使用できます ![ComfyUI 室内深度マップ](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/controlnet/depth-t2i-adapter_input.png) -また、以下のカスタムノードを用いて画像の前処理を行うことも可能です： +または、以下のカスタムノードを使用して画像の前処理を完了させてください: - [ComfyUI-Advanced-ControlNet](https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-Advanced-ControlNet) - [ComfyUI ControlNet aux](https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux) ## FLUX.1-Depth-dev-lora ワークフロー - -

Comfy Cloud で実行

- +### Flux.1 Depth Lora（`flux_depth_lora_example`） + +Flux.1 LoRAを使用して、深度情報に基づいた画像を生成します。 -LoRA 版ワークフローは、完全版ワークフローに LoRA モデルを追加したものであり、[Flux ワークフローの完全版](/ja/tutorials/flux/flux-1-text-to-image) と比較して、対応する LoRA モデルを読み込むためのノードが追加されています。 +Flux.1 Depth LoRA ワークフローのプレビュー -### 1. ワークフローおよび関連アセット + + + Comfy Cloudで開く + + + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Flux.1 Depth LoRA」を検索してください + + -下記のワークフロー画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップしてワークフローを読み込んでください。 +**入力素材** -![ComfyUI ワークフロー - ControlNet](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/controlnet/flux-1-depth-dev-lora.png) +このファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードしてください： -下記の画像をダウンロードし、入力画像として使用します。 + + + `LoadImage`ノード17 · `flux_depth_lora_example_input_image.png` + + -![ComfyUI Flux.1 Depth Controlnet 入力画像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/controlnet/flux-1-depth-dev-lora-input.png) +
+ flux_depth_lora_example_input_image.png +
-### 2. モデルの手動ダウンロード +### 1. ワークフローとアセット + +### 2. 手動モデルダウンロード -以前に [Flux 関連ワークフローの完全版](/ja/tutorials/flux/flux-1-text-to-image) を使用済みの場合、**flux1-depth-dev-lora.safetensors** のみをダウンロードすれば十分です。 +すでに[Flux関連ワークフローの完全版](/ja/tutorials/flux/flux-1-text-to-image)を使用している場合は、**flux1-depth-dev-lora.safetensors**モデルファイルのみをダウンロードする必要があります。 -必要なモデル一覧： -- [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/clip_l.safetensors?download=true) -- [t5xxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp16.safetensors?download=true) -- [ae.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/resolve/main/ae.safetensors?download=true) -- [flux1-dev.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/resolve/main/flux1-dev.safetensors?download=true) -- [flux1-depth-dev-lora.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Depth-dev-lora/resolve/main/flux1-depth-dev-lora.safetensors?download=true) +完全なモデルリスト： +- [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/clip_l.safetensors?download=true) +- [t5xxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp16.safetensors?download=true) +- [ae.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/blob/main/ae.safetensors?download=true) +- [flux1-dev.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/blob/main/flux1-dev.safetensors?download=true) +- [flux1-depth-dev-lora.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Depth-dev-lora/blob/main/flux1-depth-dev-lora.safetensors?download=true) -ファイルの保存先ディレクトリ構成： +ファイルの保存場所： ``` ComfyUI/ ├── models/ @@ -159,38 +191,36 @@ ComfyUI/ │ └── flux1-depth-dev-lora.safetensors ``` -### 3. ワークフロー実行手順（ステップ・バイ・ステップ） +### 3. ワークフローのステップごとの実行 -![ComfyUI Flux.1 Depth Controlnet 実行手順](/images/tutorial/flux/flow_diagram_flux_1_depth_dev_lora.jpg) +![ComfyUI Flux.1 Depth Controlnet のステッププロセス](/images/tutorial/flux/flow_diagram_flux_1_depth_dev_lora.jpg) -1. `Load Diffusion Model` ノードで `flux1-dev.safetensors` が正しく読み込まれていることを確認してください。 -2. `LoraLoaderModelOnly` ノードで `flux1-depth-dev-lora.safetensors` が正しく読み込まれていることを確認してください。 -3. `DualCLIPLoader` ノードで以下のモデルが読み込まれていることを確認してください： +1. `Load Diffusion Model`ノードに`flux1-dev.safetensors`が読み込まれていることを確認してください +2. `LoraLoaderModelOnly`ノードに`flux1-depth-dev-lora.safetensors`が読み込まれていることを確認してください +3. `DualCLIPLoader`ノードに以下のモデルが読み込まれていることを確認してください： - clip_name1: t5xxl_fp16.safetensors - clip_name2: clip_l.safetensors -4. `Load Image` ノードで上記で提供した入力画像をアップロードしてください。 -5. `Load VAE` ノードで `ae.safetensors` が正しく読み込まれていることを確認してください。 -6. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl（Cmd） + Enter` を押してワークフローを実行してください。 +4. `Load Image`ノードに提供された入力画像をアップロードしてください +5. `Load VAE`ノードに`ae.safetensors`が読み込まれていることを確認してください +6. `Queue`ボタンをクリックするか、ショートカット`Ctrl(cmd) + Enter`を使用してワークフローを実行してください -### 4. 実験を開始しましょう +### 4. 実験を始めましょう -[FLUX.1-Canny-dev-lora](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Canny-dev-lora) モデルを用いて、Canny 版のワークフローを実行してみてください。 +[FLUX.1-Canny-dev-lora](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Canny-dev-lora)モデルを使用して、Cannyバージョンのワークフローを試してみてください -画像の前処理には、以下のカスタムノードをご利用ください： -- [ComfyUI-Advanced-ControlNet](https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-Advanced-ControlNet) -- [ComfyUI ControlNet aux](https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux) +画像の前処理を完了するには、[ComfyUI-Advanced-ControlNet](https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-Advanced-ControlNet)または[ComfyUI ControlNet aux](https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux)を使用してください -## コミュニティ提供の Flux ControlNet +## コミュニティ版Fluxコントロールネット -XLab および InstantX＋Shakker Labs が、Flux 向けの ControlNet を公開しています。 +XLabおよびInstantX + Shakker LabsがFlux用のコントロールネットをリリースしています。 **InstantX:** - [FLUX.1-dev-Controlnet-Canny](https://huggingface.co/InstantX/FLUX.1-dev-Controlnet-Canny/blob/main/diffusion_pytorch_model.safetensors) - [FLUX.1-dev-ControlNet-Depth](https://huggingface.co/Shakker-Labs/FLUX.1-dev-ControlNet-Depth/blob/main/diffusion_pytorch_model.safetensors) - [FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro](https://huggingface.co/Shakker-Labs/FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro/blob/main/diffusion_pytorch_model.safetensors) -**XLab**: [flux-controlnet-collections](https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-controlnet-collections) +**XLab**: [flux-controlnet-collections](https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-controlnet-collections) -これらのファイルは `ComfyUI/models/controlnet` ディレクトリに配置してください。 +これらのファイルを `ComfyUI/models/controlnet` ディレクトリに配置してください。 -対応するワークフロー画像は、[Flux Controlnet 使用例](https://raw.githubusercontent.com/comfyanonymous/ComfyUI_examples/refs/heads/master/flux/flux_controlnet_example.png) から取得できます。入力画像には、[こちら](https://raw.githubusercontent.com/comfyanonymous/ComfyUI_examples/refs/heads/master/flux/girl_in_field.png) の画像をご利用ください。 +対応するワークフロー画像は [Flux Controlnetの例](https://raw.githubusercontent.com/comfyanonymous/ComfyUI_examples/refs/heads/master/flux/flux_controlnet_example.png) から、入力画像は[こちら](https://raw.githubusercontent.com/comfyanonymous/ComfyUI_examples/refs/heads/master/flux/girl_in_field.png)の画像を使用してください。 diff --git a/ja/tutorials/flux/flux-1-fill-dev.mdx b/ja/tutorials/flux/flux-1-fill-dev.mdx index 9e8b9f12e..1d119db4a 100644 --- a/ja/tutorials/flux/flux-1-fill-dev.mdx +++ b/ja/tutorials/flux/flux-1-fill-dev.mdx @@ -2,17 +2,18 @@ title: "ComfyUI Flux.1 fill dev の使用例" description: "本ガイドでは、Flux.1 fill dev を用いた Inpainting（画像修復）および Outpainting（画像拡張）ワークフローの構築方法を解説します。" sidebarTitle: "Flux.1 fill dev" -translationSourceHash: 7774a137 +translationSourceHash: 3ac84f99 translationFrom: tutorials/flux/flux-1-fill-dev.mdx translationBlockHashes: "_intro": 73fb6ba4 "Introduction to Flux.1 fill dev Model": 6dfbcfd4 - "Flux.1 Fill dev and related models installation": f1c9d9b6 - "Flux.1 Fill dev inpainting workflow": bc39310d - "Flux.1 Fill dev Outpainting Workflow": 13a777f6 + "Flux.1 Fill dev and related models installation": cf7747cd + "Flux.1 Fill dev inpainting workflow": 9de866eb + "Flux.1 Fill dev Outpainting Workflow": b523a7cd --- + ![Flux.1 fill dev](/images/tutorial/flux/flux-fill-dev-demo.jpeg) ## Flux.1 fill dev モデルの概要 @@ -39,10 +40,10 @@ Inpainting や Outpainting のワークフローについてまだご存じな ![Flux Agreement](/images/tutorial/flux/flux1_fill_dev_agreement.jpg) 必要なモデル一覧： -- [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/clip_l.safetensors?download=true) -- [t5xxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp16.safetensors?download=true) -- [ae.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/resolve/main/ae.safetensors?download=true) -- [flux1-fill-dev.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Fill-dev/resolve/main/flux1-fill-dev.safetensors?download=true) +- [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/clip_l.safetensors?download=true) +- [t5xxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp16.safetensors?download=true) +- [ae.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/blob/main/ae.safetensors?download=true) +- [flux1-fill-dev.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Fill-dev/blob/main/flux1-fill-dev.safetensors?download=true) ファイルの保存場所： ``` @@ -59,25 +60,47 @@ ComfyUI/ ## Flux.1 Fill dev を用いた Inpainting ワークフロー -### 1. Inpainting ワークフローおよび関連アセット +### Flux.1 Inpaint (`flux_fill_inpaint_example`) + +Flux.1 Fill Inpainting を使用して、画像の不足している部分を補完します。 + +Flux.1 インペイント ワークフロープレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで「Flux.1 Inpaint」を検索 + + - -

ワークフロー画像をダウンロード

- +**入力素材** - -

Comfy Cloud で実行

- +対応する `LoadImage` ノードにこのファイルをアップロードします。 -以下の画像をダウンロードし、ComfyUI へドラッグ＆ドロップすることで、対応するワークフローを読み込んでください。 -![ComfyUI Flux.1 inpaint](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/inpaint/flux_fill_inpaint.png) + + + `LoadImage` node 17 · `flux_fill_inpaint_example_input_image.png` + + -以下の画像をダウンロードし、入力画像として使用します。 -![ComfyUI Flux.1 inpaint input](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/inpaint/flux_fill_inpaint_input.png) +
+ flux_fill_inpaint_example_input_image.png +
+ +**出力例** + +
+ 入力画像 + Flux.1 インペイント 出力例 +
+ +### 1. インペイントワークフローとアセット -この画像には既にアルファチャンネルが含まれているため、別途マスクを描画する必要はありません。 -独自のマスクを作成したい場合は、[こちら](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/inpaint/flux_fill_inpaint_input_original.png)からマスクなしの画像を取得し、[ComfyUI レイアウト Inpainting の使用例](/ja/tutorials/basic/inpaint#using-the-mask-editor) の「MaskEditor の使用方法」セクションを参照して、`Load Image` ノード内でマスクを描画する方法を学んでください。 +対応する画像には既にアルファチャンネルが含まれているため、別途マスクを描く必要はありません。 +自分でマスクを描きたい場合は、[こちら](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/inpaint/flux_fill_inpaint_input_original.png)をクリックしてマスクなしの画像を入手し、[ComfyUI Layout Inpainting の例](/ja/tutorials/basic/inpaint#using-the-mask-editor)のマスクエディターの使用方法のセクションを参照して、`Load Image` ノードでマスクを描く方法を学んでください。 ### 2. ワークフローの実行手順 @@ -89,27 +112,50 @@ ComfyUI/ - clip_name1: `t5xxl_fp16.safetensors` - clip_name2: `clip_l.safetensors` 3. `Load VAE` ノードに `ae.safetensors` が正しく読み込まれていることを確認します。 -4. 本文書で提供される入力画像を `Load Image` ノードへアップロードします。マスクなしの画像を使用する場合は、マスクエディタを用いてマスクの描画を完了させてください。 +4. 本文書で提供される入力画像を `Load Image` ノードへアップロードします。マスクなしの画像を使用する場合は、マスクエディターを用いてマスクの描画を完了させてください。 5. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl（macOS の場合 Cmd）+ Enter` を押してワークフローを実行します。 -## Flux.1 Fill dev を用いた Outpainting ワークフロー +## Flux.1 Fill dev Outpainting ワークフロー + +### Flux.1 Outpaint（`flux_fill_outpaint_example`） -### 1. Outpainting ワークフローおよび関連アセット +Flux.1 の outpainting を使用して画像を境界の外側に拡張します。 -以下の画像をダウンロードし、ComfyUI へドラッグ＆ドロップすることで、対応するワークフローを読み込んでください。 -![ComfyUI Flux.1 outpaint](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/outpaint/flux_fill_dev_outpaint.png) +Flux.1 outpaint ワークフローのプレビュー -以下の画像をダウンロードし、入力画像として使用します。 -![ComfyUI Flux.1 outpaint input](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/outpaint/flux_fill_dev_outpaint_input.png) + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Flux.1 Outpaint」を検索してください + + + +**入力素材** + +このファイルを該当する `LoadImage` ノードにアップロードします： + + + + `LoadImage` ノード 17 · `flux_fill_outpaint_example_input_image.png` + + + +
+ flux_fill_outpaint_example_input_image.png +
+ +### 1. Outpainting ワークフローとアセット ### 2. ワークフローの実行手順 ![ComfyUI Flux.1 Fill dev Outpainting ワークフロー](/images/tutorial/flux/flow_diagram_outpaint.jpg) -1. `Load Diffusion Model` ノードに `flux1-fill-dev.safetensors` が正しく読み込まれていることを確認します。 +1. `Load Diffusion Model` ノードに `flux1-fill-dev.safetensors` が読み込まれていることを確認します。 2. `DualCLIPLoader` ノードに以下のモデルが読み込まれていることを確認します： - clip_name1: `t5xxl_fp16.safetensors` - clip_name2: `clip_l.safetensors` -3. `Load VAE` ノードに `ae.safetensors` が正しく読み込まれていることを確認します。 -4. 本文書で提供される入力画像を `Load Image` ノードへアップロードします。 -5. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl（macOS の場合 Cmd）+ Enter` を押してワークフローを実行します。 +3. `Load VAE` ノードに `ae.safetensors` が読み込まれていることを確認します。 +4. 本文書で提供される入力画像を `Load Image` ノードにアップロードします。 +5. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl（Cmd）+ Enter` を使用してワークフローを実行します。 diff --git a/ja/tutorials/flux/flux-1-kontext-dev.mdx b/ja/tutorials/flux/flux-1-kontext-dev.mdx index b9537bda5..0ff643b05 100644 --- a/ja/tutorials/flux/flux-1-kontext-dev.mdx +++ b/ja/tutorials/flux/flux-1-kontext-dev.mdx @@ -2,13 +2,13 @@ title: "ComfyUI Flux Kontext Dev ネイティブワークフローの例" description: "ComfyUI Flux Kontext Dev ネイティブワークフローの例。" sidebarTitle: "Flux.1 Kontext Dev" -translationSourceHash: f8c2bc9d +translationSourceHash: 0d9735ce translationFrom: tutorials/flux/flux-1-kontext-dev.mdx translationBlockHashes: "_intro": 51c48128 - "About FLUX.1 Kontext Dev": 8f5451fd - "Model Download": 172ad3bc - "Flux.1 Kontext Dev Workflow": 7e22a0d2 + "About FLUX.1 Kontext Dev": bb2f00f7 + "Model Download": e6b40970 + "Flux.1 Kontext Dev Workflow": 6b98e95d --- @@ -18,53 +18,53 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' ## FLUX.1 Kontext Dev について -FLUX.1 Kontext は、Black Forest Labs が開発した画期的なマルチモーダル画像編集モデルであり、テキストと画像を同時に入力可能で、画像の文脈を知的に理解し、高精度な編集を実行します。その開発版（Dev）は、120億パラメータを持つオープンソースの拡散トランスフォーマーモデルで、優れた文脈理解能力およびキャラクターの一貫性維持能力を備えています。そのため、複数回にわたる反復編集後でも、人物の特徴や構図レイアウトなどの重要な要素を安定して保持できます。 +FLUX.1 Kontextは、Black Forest Labsの画期的なマルチモーダル画像編集モデルで、テキストと画像の同時入力をサポートし、画像のコンテキストをインテリジェントに理解して精密な編集を行います。その開発バージョンは120億パラメータのオープンソースdiffusion transformerモデルで、優れたコンテキスト理解とキャラクターの一貫性維持を特徴とし、複数回の反復編集を行ってもキャラクターの特徴や構図レイアウトなどの重要な要素が安定して保たれることを保証します。 -FLUX.1 Kontext シリーズ全体と同様のコア機能を提供します： -- **キャラクターの一貫性**：複数のシーンや環境においても、画像内の参照キャラクターやオブジェクトといった固有の要素を維持します。 -- **局所編集**：画像内の特定要素に対して的確な変更を加え、他の部分には一切影響を与えません。 -- **スタイル参照**：テキストプロンプトに基づき、参照画像の独自スタイルを保持したまま、新しいシーンを生成します。 -- **インタラクティブな速度**：画像生成および編集における遅延が極めて小さいです。 +FLUX.1 Kontextスイートと同じ中核機能を備えています： +- キャラクターの一貫性：参照キャラクターや画像内のオブジェクトなど、複数のシーンや環境をまたいで画像内の固有の要素を保持します。 +- 編集：他の部分に影響を与えることなく、画像内の特定の要素に的を絞った変更を加えます。 +- スタイル参照：テキストプロンプトに従い、参照画像の固有のスタイルを保ちながら新しいシーンを生成します。 +- インタラクティブな速度：画像生成と編集のレイテンシーが最小限です。 -以前にリリースされた API 版は、最高レベルの忠実度と処理速度を実現していますが、FLUX.1 Kontext [Dev] は完全にローカルマシン上で動作するため、実験を希望する開発者、研究者、上級ユーザーにとって比類ない柔軟性を提供します。 +以前リリースされたAPIバージョンが最高の忠実度と速度を提供する一方、FLUX.1 Kontext [Dev]は完全にローカルマシン上で動作し、実験を望む開発者、研究者、上級ユーザーに比類のない柔軟性を提供します。 ### バージョン情報 -- **[FLUX.1 Kontext [pro]** — 商用版。高速な反復編集に特化 -- **FLUX.1 Kontext [max]** — 実験版。プロンプトへの適合性がさらに強化されています -- **FLUX.1 Kontext [dev]** — オープンソース版（本チュートリアルで使用）。12B（120億）パラメータ。主に研究用途向け +- **[FLUX.1 Kontext [pro]**：商用バージョン。高速な反復編集に重点 +- **FLUX.1 Kontext [max]**：より強力なプロンプト遵守性を持つ実験バージョン +- **FLUX.1 Kontext [dev]**：オープンソースバージョン（このチュートリアルで使用）。12Bパラメータ、主に研究用 -現在、ComfyUI では上記すべてのバージョンが利用可能です。[Pro および Max 版](/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext) は API ノード経由で呼び出せますが、Dev 版（オープンソース版）については、本ガイドの手順をご参照ください。 +現在ComfyUIでは、これらすべてのバージョンを使用できます。[Pro版とMax版](/ja/tutorials/partner-nodes/black-forest-labs/flux-1-kontext)はパートナーノードを通じて呼び出すことができ、Devオープンソース版についてはこのガイドの手順を参照してください。 ## モデルのダウンロード -本ガイドのワークフローを正常に実行するには、まず以下のモデルファイルをダウンロードする必要があります。また、対応するワークフローから直接モデルのダウンロードリンクを取得することも可能です（各ワークフローには既にモデルファイルのダウンロード情報が含まれています）。 +このガイドのワークフローを正常に実行するには、まず以下のモデルファイルをダウンロードする必要があります。対応するワークフローから直接モデルのダウンロードリンクを取得することもできます。ワークフローにはモデルファイルのダウンロード情報がすでに含まれています。 -**Diffusion Model（拡散モデル）** +**Diffusion Model** -- [flux1-dev-kontext_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-kontext-dev_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/flux1-dev-kontext_fp8_scaled.safetensors) +- [flux1-dev-kontext_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-kontext-dev_ComfyUI/blob/main/split_files/diffusion_models/flux1-dev-kontext_fp8_scaled.safetensors) -オリジナルの重み（weights）を使用したい場合は、Black Forest Labs の関連リポジトリからオリジナルモデルの重みを取得・利用できます。 +オリジナルのウェイトを使用したい場合は、Black Forest Labsの関連リポジトリからオリジナルのモデルウェイトを入手して使用できます。 **VAE** - [ae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Lumina_Image_2.0_Repackaged/blob/main/split_files/vae/ae.safetensors) -**Text Encoder（テキストエンコーダー）** +**Text Encoder** - [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/clip_l.safetensors) -- [t5xxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp16.safetensors) または [t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors) +- [t5xxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp16.safetensors) または [t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors) -モデルの保存先 +モデルの保存場所 ``` 📂 ComfyUI/ @@ -72,40 +72,64 @@ FLUX.1 Kontext シリーズ全体と同様のコア機能を提供します： │ ├── 📂 diffusion_models/ │ │ └── flux1-dev-kontext_fp8_scaled.safetensors │ ├── 📂 vae/ -│ │ └── ae.safetensors +│ │ └── ae.safetensor │ └── 📂 text_encoders/ │ ├── clip_l.safetensors -│ └── t5xxl_fp16.safetensors または t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors +│ └── t5xxl_fp16.safetensors or t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors ``` ## Flux.1 Kontext Dev ワークフロー - -

Comfy Cloud で実行

- +### Flux Kontext Dev 画像編集 (`flux_kontext_dev_basic`) -このワークフローでは、編集対象の画像を読み込むために `Load Image(from output)` ノードを採用しており、編集後の画像を容易に取得・再利用できるため、複数回の反復編集がよりスムーズに行えます。 +キャラクターの一貫性を保ち、他の部分に影響を与えずに特定の部分を編集し、元のスタイルを維持するスマートな画像編集です。 -### 1. ワークフローおよび入力画像のダウンロード +Flux Kontext Dev workflow preview -以下のファイルをダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップすることで、対応するワークフローを読み込めます。 + + + Comfy Cloudで開く + + + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで"Flux Kontext Dev"を検索 + + -![ComfyUI Flux.1 Kontext Pro Image API ノード ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/kontext/dev/flux_1_kontext_dev_basic.png) +**入力素材** -**入力画像** +このファイルを対応する`LoadImage`ノードにアップロードしてください： -![ComfyUI Flux Kontext ネイティブワークフロー入力](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/kontext/dev/rabbit.jpg) + + + `LoadImage`ノード 190 · `flux_kontext_dev_basic_input_image.jpg` + + -### 2. ワークフローをステップごとに実行 +
+ flux_kontext_dev_basic_input_image.jpg +
-![ワークフローステップガイド](/images/tutorial/flux/flux_1_kontext_dev_basic_step_guide.jpg) -画像中の番号を参考に、ワークフローの実行を進めてください： +**出力例** -1. `Load Diffusion Model` ノードで、`flux1-dev-kontext_fp8_scaled.safetensors` モデルを読み込みます。 -2. `DualCLIP Load` ノードで、`clip_l.safetensors` および `t5xxl_fp16.safetensors` または `t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors` が正しく読み込まれていることを確認します。 -3. `Load VAE` ノードで、`ae.safetensors` モデルが読み込まれていることを確認します。 -4. `Load Image(from output)` ノードで、提供された入力画像を読み込みます。 -5. `CLIP Text Encode` ノードでプロンプトを編集します（英語のみ対応）。 -6. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl（Windows/Linux）`／`Cmd（macOS） + Enter` を押してワークフローを実行します。 +
+ Input image + Flux Kontext Dev example output +
+ +このワークフローは`Load Image(from output)`ノードを使用して編集する画像を読み込むため、編集した画像を複数回の編集に利用しやすくなっています。 + +### 1. ワークフローと入力画像のダウンロード + +### 2. ワークフローをステップごとに完成させる + +![Workflow Step Guide](/images/tutorial/flux/flux_1_kontext_dev_basic_step_guide.jpg) +画像内の番号を参照して、ワークフローの実行を完了できます： + +1. `Load Diffusion Model`ノードで`flux1-dev-kontext_fp8_scaled.safetensors`モデルをロードします +2. `DualCLIP Load`ノードで、`clip_l.safetensors`と`t5xxl_fp16.safetensors`または`t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors`がロードされていることを確認します +3. `Load VAE`ノードで`ae.safetensors`モデルがロードされていることを確認します +4. `Load Image(from output)`ノードで、提供された入力画像を読み込みます +5. `CLIP Text Encode`ノードでプロンプトを変更します。英語のみサポートされています +6. `Queue`ボタンをクリックするか、ショートカット`Ctrl(cmd) + Enter`でワークフローを実行します diff --git a/ja/tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx b/ja/tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx index 51b98dd27..dcdd12b8d 100644 --- a/ja/tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx +++ b/ja/tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx @@ -2,15 +2,16 @@ title: "ComfyUI Flux.1 テキストから画像へワークフローの例" description: "本ガイドでは、Flux.1 モデルについて簡潔に紹介し、フルバージョンおよび FP8 Checkpoint バージョンを含む、Flux.1 モデルを用いたテキストから画像への生成方法を解説します。" sidebarTitle: "Flux.1 テキストから画像へ" -translationSourceHash: 45e7a7c3 +translationSourceHash: add47dbc translationFrom: tutorials/flux/flux-1-text-to-image.mdx translationBlockHashes: "_intro": 36e44c17 - "Flux.1 Full Version Text-to-Image Example": 9eaf217e - "Flux.1 FP8 Checkpoint Version Text-to-Image Example": 14dfbf7e + "Flux.1 Full Version Text-to-Image Example": afb29c94 + "Flux.1 FP8 Checkpoint Version Text-to-Image Example": 5656f14b --- + ![Flux](/images/tutorial/flux/flux_example.png) Flux は、現時点で最も大規模なオープンソースのテキストから画像へ生成するモデルの一つであり、120億（12B）パラメータを有し、オリジナルファイルサイズは約23GBです。このモデルは、元 Stable Diffusion チームのメンバーによって設立された [Black Forest Labs](https://blackforestlabs.ai/) が開発しました。 Flux は、優れた画像品質と高い柔軟性で知られており、高品質かつ多様な画像を生成できます。 @@ -48,29 +49,41 @@ Flux は、優れた画像品質と高い柔軟性で知られており、高品 ### Flux.1 Dev -#### 1. ワークフロー・ファイル +### Flux.1 Dev fp8: Text to Image (`flux_dev_checkpoint_example`) -下記の画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップしてワークフローを読み込んでください。 -![Flux Dev オリジナルバージョンワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/text-to-image/flux_dev_t5fp16.png) +Flux.1 Dev fp8 量子化バージョンを使用して画像を生成します。VRAM が限られたデバイスに適しており、モデルファイルは1つだけ必要ですが、画像品質は完全版に比べてわずかに低下します。 + +Flux.1 Dev fp8 ワークフロープレビュー + + + + Comfy Cloud でこのワークフローを実行 + + + JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで「Flux.1 Dev fp8」を検索 + + + +**出力例** - -

Comfy Cloud で実行

- +![Flux.1 Dev fp8 出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/flux_dev_checkpoint_example.png) -#### 2. モデルの手動インストール +#### 1. ワークフローファイル + +#### 2. 手動モデルインストール -- `flux1-dev.safetensors` ファイルは、ブラウザからダウンロードする前に、[black-forest-labs/FLUX.1-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev) のライセンス契約に同意する必要があります。 -- VRAM が少ない環境では、`t5xxl_fp16.safetensors` の代わりに [t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors?download=true) を使用することを検討してください。 +- `flux1-dev.safetensors` ファイルは、ブラウザでダウンロードする前に [black-forest-labs/FLUX.1-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev) の契約に同意する必要があります。 +- VRAM が少ない場合は、[t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors?download=true) を使用して `t5xxl_fp16.safetensors` ファイルを置き換えることを試せます。 以下のモデルファイルをダウンロードしてください： -- [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/clip_l.safetensors?download=true) -- [t5xxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp16.safetensors?download=true) （VRAM が32GBを超える環境では推奨） -- [ae.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/resolve/main/ae.safetensors?download=true) -- [flux1-dev.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/resolve/main/flux1-dev.safetensors) +- [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/clip_l.safetensors?download=true) +- [t5xxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp16.safetensors?download=true) VRAMが32GB以上の場合は推奨。 +- [ae.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/blob/main/ae.safetensors?download=true) +- [flux1-dev.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/blob/main/flux1-dev.safetensors) -保存先のディレクトリ構成： +保存場所： ``` ComfyUI/ ├── models/ @@ -83,49 +96,57 @@ ComfyUI/ │ └── flux1-dev.safetensors ``` -#### 3. ワークフロー実行手順 +#### 3. ワークフローの実行手順 -以下の画像を参照し、すべてのモデルファイルが正しく読み込まれていることを確認してください。 +以下の画像を参照して、すべてのモデルファイルが正しく読み込まれていることを確認してください。 -![ComfyUI Flux Dev ワークフロー](/images/tutorial/flux/flow_diagram_flux_dev_t5fp16.jpg) +![ComfyUI Flux Dev Workflow](/images/tutorial/flux/flow_diagram_flux_dev_t5fp16.jpg) 1. `DualCLIPLoader` ノードに以下のモデルが読み込まれていることを確認してください： - clip_name1: t5xxl_fp16.safetensors - clip_name2: clip_l.safetensors 2. `Load Diffusion Model` ノードに `flux1-dev.safetensors` が読み込まれていることを確認してください 3. `Load VAE` ノードに `ae.safetensors` が読み込まれていることを確認してください -4. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl（Cmd） + Enter` を押してワークフローを実行してください +4. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してワークフローを実行します -Flux の優れたプロンプト追従能力により、負のプロンプト（ネガティブプロンプト）は不要です。 +Fluxの優れたプロンプト追従機能のおかげで、ネガティブプロンプトは不要です + ### Flux.1 Schnell -#### 1. ワークフロー・ファイル +### Flux.1 Schnell FP8 (`flux_schnell`) -下記の画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップしてワークフローを読み込んでください。 +Flux.1 Schnell fp8 量子化バージョンを使用して画像を素早く生成します。ローエンドハードウェアに最適で、画像生成に必要なステップはわずか4ステップです。 -![Flux Schnell バージョンワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/text-to-image/flux_schnell_t5fp8.png) +Flux.1 Schnell FP8 ワークフロープレビュー - -

Comfy Cloud で実行

- + + + Comfy Cloud でこのワークフローを実行 + + + JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで「Flux.1 Schnell」を検索 + + -#### 2. モデルの手動インストール +#### 1. ワークフローファイル + +#### 2. 手動モデルインストール -本ワークフローでは、Flux1 Dev バージョンのワークフローと異なるモデルファイルは2つだけです。t5xxl については、より良い結果を得るために引き続き fp16 バージョンを使用できます。 -- **t5xxl_fp16.safetensors** → **t5xxl_fp8.safetensors** -- **flux1-dev.safetensors** → **flux1-schnell.safetensors** +このワークフローでは、Flux1 Dev バージョンのワークフローとは2つのモデルファイルのみが異なります。t5xxl については、より良い結果を得るために fp16 バージョンを引き続き使用できます。 +- **t5xxl_fp16.safetensors** -> **t5xxl_fp8.safetensors** +- **flux1-dev.safetensors** -> **flux1-schnell.safetensors** -完全なモデルファイル一覧： -- [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/clip_l.safetensors?download=true) -- [t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors?download=true) -- [ae.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/resolve/main/ae.safetensors?download=true) -- [flux1-schnell.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/resolve/main/flux1-schnell.safetensors) +完全なモデルファイルリスト： +- [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/clip_l.safetensors?download=true) +- [t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors?download=true) +- [ae.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/blob/main/ae.safetensors?download=true) +- [flux1-schnell.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/blob/main/flux1-schnell.safetensors) -ファイルの保存先ディレクトリ構成： +ファイルの保存場所： ``` ComfyUI/ ├── models/ @@ -138,42 +159,67 @@ ComfyUI/ │ └── flux1-schnell.safetensors ``` -#### 3. ワークフロー実行手順 +#### 3. ワークフローの実行手順 -![Flux Schnell バージョンワークフロー](/images/tutorial/flux/flow_diagram_flux_schnell_t5fp8.jpg) +![Flux Schnell バージョンのワークフロー](/images/tutorial/flux/flow_diagram_flux_schnell_t5fp8.jpg) 1. `DualCLIPLoader` ノードに以下のモデルが読み込まれていることを確認してください： - clip_name1: t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors - clip_name2: clip_l.safetensors 2. `Load Diffusion Model` ノードに `flux1-schnell.safetensors` が読み込まれていることを確認してください 3. `Load VAE` ノードに `ae.safetensors` が読み込まれていることを確認してください -4. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl（Cmd） + Enter` を押してワークフローを実行してください +4. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してワークフローを実行します ## Flux.1 FP8 Checkpoint バージョンによるテキストから画像へ生成の例 -FP8 バージョンは、元の Flux.1 fp16 バージョンを量子化したものです。 -ある程度、このバージョンの品質は fp16 バージョンよりも劣りますが、その一方で必要な VRAM 量が少なくなり、試行運用のためにインストールするモデルファイルは1つだけで済みます。 +FP8 バージョンは、元の Flux.1 fp16 バージョンを量子化したものです。ある程度、このバージョンの品質は fp16 バージョンよりも劣りますが、その一方で必要な VRAM 量が少なくなり、試行のためにインストールするモデルファイルは1つだけで済みます。 ### Flux.1 Dev -下記の画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップしてワークフローを読み込んでください。 +### Flux.1 Dev: テキストから画像へ (`flux_dev_full_text_to_image`) -![Flux Dev fp8 Checkpoint バージョンワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/text-to-image/flux_dev_fp8.png) +Flux Dev フルバージョンで高品質の画像を生成します。より多くの VRAM と複数のモデルファイルが必要ですが、プロンプトへの追従能力に優れています。 - -

Comfy Cloud で実行

- +Flux.1 Dev text-to-image ワークフロープレビュー -[flux1-dev-fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-dev/resolve/main/flux1-dev-fp8.safetensors?download=true) をダウンロードし、`ComfyUI/models/checkpoints/` ディレクトリに保存してください。 + + + Comfy Cloud でこのワークフローを実行 + + + JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで「Flux.1 Dev FP8」を検索 + + + +**出力例** + +![Flux.1 Dev FP8 checkpoint 出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/flux_dev_full_text_to_image.png) + +下記の画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップしてワークフローを読み込んでください。 + +[flux1-dev-fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-dev/blob/main/flux1-dev-fp8.safetensors?download=true) をダウンロードし、`ComfyUI/models/checkpoints/` ディレクトリに保存してください。 対応する `Load Checkpoint` ノードが `flux1-dev-fp8.safetensors` を読み込んでいることを確認し、ワークフローの実行を試みてください。 ### Flux.1 Schnell -下記の画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップしてワークフローを読み込んでください。 +### Flux.1 Schnell FP8 (`flux_schnell`) + +Flux.1 Schnell fp8 量子化バージョンで素早く画像を生成します。ローエンドハードウェアに最適で、わずか4ステップで画像を生成できます。 + +Flux.1 Schnell FP8 checkpoint ワークフロープレビュー -![Flux Schnell fp8 Checkpoint バージョンワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/text-to-image/flux_schnell_fp8.png) + + + Comfy Cloud でこのワークフローを実行 + + + JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで「Flux.1 Schnell FP8」を検索 + + + +下記の画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップしてワークフローを読み込んでください。 -[flux1-schnell-fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-schnell/resolve/main/flux1-schnell-fp8.safetensors?download=true) をダウンロードし、`ComfyUI/models/checkpoints/` ディレクトリに保存してください。 +[flux1-schnell-fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-schnell/blob/main/flux1-schnell-fp8.safetensors?download=true) をダウンロードし、`ComfyUI/models/checkpoints/` ディレクトリに保存してください。 対応する `Load Checkpoint` ノードが `flux1-schnell-fp8.safetensors` を読み込んでいることを確認し、ワークフローの実行を試みてください。 diff --git a/ja/tutorials/flux/flux-1-uso.mdx b/ja/tutorials/flux/flux-1-uso.mdx index 9e8790c9a..95042a6b2 100644 --- a/ja/tutorials/flux/flux-1-uso.mdx +++ b/ja/tutorials/flux/flux-1-uso.mdx @@ -2,7 +2,7 @@ title: "ByteDance USO ComfyUI ネイティブワークフローの例" description: "ByteDance の USO モデルを用いた統一スタイル・主体駆動型生成" sidebarTitle: "ByteDance USO" -translationSourceHash: 85378cc8 +translationSourceHash: f50cdbb4 translationFrom: tutorials/flux/flux-1-uso.mdx --- @@ -25,45 +25,60 @@ USO は以下の3つの主要なアプローチをサポートします： -### 1. ワークフローと入力 +### Flux.1 Dev USO 参照画像生成ワークフロー（`flux1_dev_uso_reference_image_gen`） + +参照画像を使用してスタイルと主体の両方を制御します。芸術スタイルを変更しながらキャラクターの顔を保持したり、新しいシーンに芸術スタイルを適用したりできます。 + +Flux.1 Dev USO 参照画像ワークフロープレビュー + + + + Comfy Cloud でこのワークフローを実行 + + + ワークフローのJSONをダウンロードし、ComfyUIにドラッグ＆ドロップしてください + + -以下の画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップして、対応するワークフローを読み込みます。 +**入力素材** -![ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/flux/bytedance-uso/bytedance-uso.png) +対応する `LoadImage` ノードにこのファイルをアップロード： - -

JSON ワークフローをダウンロード

- + + + `LoadImage` node 47 · `flux1_dev_uso_reference_image_gen_input_image.png` + + - -

Comfy Cloud で実行

- +
+ flux1_dev_uso_reference_image_gen_input_image.png +
-以下の画像を入力画像として使用します。 +**出力例** -![入力](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/flux/bytedance-uso/input.png) +
+ 入力画像 + Flux.1 Dev USO 出力例 +
+ +### 1. ワークフローと入力 ### 2. モデルのダウンロードリンク **checkpoints** -- [flux1-dev-fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-dev/resolve/main/flux1-dev-fp8.safetensors) +- [flux1-dev-fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-dev/blob/main/flux1-dev-fp8.safetensors) **loras** -- [uso-flux1-dit-lora-v1.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/USO_1.0_Repackaged/resolve/main/split_files/loras/uso-flux1-dit-lora-v1.safetensors) +- [uso-flux1-dit-lora-v1.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/USO_1.0_Repackaged/blob/main/split_files/loras/uso-flux1-dit-lora-v1.safetensors) **model_patches** -- [uso-flux1-projector-v1.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/USO_1.0_Repackaged/resolve/main/split_files/model_patches/uso-flux1-projector-v1.safetensors) +- [uso-flux1-projector-v1.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/USO_1.0_Repackaged/blob/main/split_files/model_patches/uso-flux1-projector-v1.safetensors) **clip_visions** -- [sigclip_vision_patch14_384.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/sigclip_vision_384/resolve/main/sigclip_vision_patch14_384.safetensors) +- [sigclip_vision_patch14_384.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/sigclip_vision_384/blob/main/sigclip_vision_patch14_384.safetensors) 上記すべてのモデルをダウンロードし、以下のディレクトリ構造に配置してください： @@ -80,7 +95,6 @@ style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#0078D6', color: '#ffffff', │ │ └── sigclip_vision_patch14_384.safetensors ``` - ### 3. ワークフローの操作手順 ![ワークフローの操作手順](/images/tutorial/flux/flux1_uso_reference_image_gen.jpg) @@ -106,7 +120,7 @@ style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#0078D6', color: '#ffffff', 同一のワークフロー内に、スタイル参照のみを用いるバージョンも提供しています。 ![ワークフロー](/images/tutorial/flux/flux1_uso_reference_image_gen_style_reference_only.jpg) -唯一の違いは、`content reference` ノードを `Empty Latent Image` ノードに置き換え、必要な画像サイズを生成することです。 +唯一の違いは、`content reference` ノードを `Empty Latent Image` ノードに置き換えたことです。 2. また、`Style Reference` グループ全体を `Ctrl+B` でバイパスすることで、このワークフローをテキストから画像を生成する（text-to-image）ワークフローとしても利用可能です。つまり、本ワークフローには以下の4種類のバリエーションがあります： - コンテンツ（主体）参照のみを使用 diff --git a/ja/tutorials/flux/flux-2-dev.mdx b/ja/tutorials/flux/flux-2-dev.mdx index 653f78180..aa91ee6ca 100644 --- a/ja/tutorials/flux/flux-2-dev.mdx +++ b/ja/tutorials/flux/flux-2-dev.mdx @@ -2,17 +2,20 @@ title: "ComfyUI Flux.2 Dev の例" description: "本ガイドでは、Flux.2 モデルについて簡単に紹介し、ComfyUI で Flux.2 Dev モデルを用いたテキストから画像への生成手順を解説します。" sidebarTitle: "Flux.2 Dev" -translationSourceHash: 5465e1e9 +translationSourceHash: 984e8100 translationFrom: tutorials/flux/flux-2-dev.mdx translationBlockHashes: "_intro": 8984dcfe "About FLUX.2": 95417ef8 - "Single image generation workflow": 85a6ea77 - "Multi-image reference workflow": 416924a0 - "Model links": f4c1677b + "Flux.2 Dev (`image_flux2`)": 831ed94c + "Flux.2 Dev Text to Image (`image_flux2_text_to_image`)": d5bb064e + "Product Mockup (`image_flux2_fp8`)": 0e4e9099 + "Model links": 32c8e0cb --- + + import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' @@ -37,43 +40,105 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' -## 単一画像生成ワークフロー +## Flux.2 Dev (`image_flux2`) + +複数の参照画像を一貫して使用し、プロフェッショナルなテキストレンダリングでフォトリアリスティックな画像を生成します。 + +Flux.2 Dev ワークフロープレビュー + + + + このワークフローをComfy Cloudで直接開く + + + ローカルで使用するためのJSONワークフローファイルをダウンロード + + + +**入力素材** -FLUX.2 Dev を用いた基本的なテキストから画像への生成ワークフローです。 +このファイルを `LoadImage` ノード **46** にアップロードします： - - このワークフローを直接 Comfy Cloud で開きます + + + `LoadImage` node 46 · `image_flux2_input_image.png` + + +
+ Flux.2 Dev の入力画像 + Flux.2 Dev の出力例 +
+ +## Flux.2 Dev テキストから画像へ (`image_flux2_text_to_image`) + +照明、素材、リアルなディテールが強化されたテキストから画像への変換です。入力画像は不要です。 + +Flux.2 Dev テキストから画像へのワークフロープレビュー - - ローカル環境で使用するための JSON ワークフロー・ファイルをダウンロード + + + このワークフローをComfy Cloudで直接開く + + ローカルで使用するJSONワークフローファイルをダウンロード + + + +**出力例** + +![Flux.2 Dev テキストから画像への出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_flux2_text_to_image.png) -## 複数画像参照ワークフロー +## Product Mockup (`image_flux2_fp8`) -2 枚の参照画像を用いるワークフローの例です。この実装を拡張することで、さらに多くの参照画像に対応させることも可能です。 +マルチリファレンスの一貫性を利用して、パッケージ、マグカップ、その他の製品にデザインパターンを適用し、プロダクトモックアップを作成します。 - - このワークフローを直接 Comfy Cloud で開きます +Flux.2 Dev プロダクトモックアップワークフロープレビュー + + + + このワークフローをComfy Cloudで直接開く + + + ローカルで使用するためにJSONワークフローファイルをダウンロード + + +**入力素材** - - ローカル環境で使用するための JSON ワークフロー・ファイルをダウンロード +これらのファイルを該当する `LoadImage` ノードにアップロードしてください： + + + + `LoadImage` ノード 42 · `image_flux2_input_ref_image.png` + + + `LoadImage` ノード 46 · `image_flux2_input_Illustration.png` + + +
+ Flux.2 Dev 用入力参照画像 + Flux.2 Dev 用入力イラスト +
+ +**出力例** + +![Flux.2 Dev プロダクトモックアップ出力](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_flux2_fp8.png) ## モデルのダウンロードリンク **text_encoders** -- [mistral_3_small_flux2_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-dev/resolve/main/split_files/text_encoders/mistral_3_small_flux2_bf16.safetensors) +- [mistral_3_small_flux2_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-dev/blob/main/split_files/text_encoders/mistral_3_small_flux2_bf16.safetensors) **diffusion_models** -- [flux2_dev_fp8mixed.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-dev/resolve/main/split_files/diffusion_models/flux2_dev_fp8mixed.safetensors) +- [flux2_dev_fp8mixed.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-dev/blob/main/split_files/diffusion_models/flux2_dev_fp8mixed.safetensors) **vae** -- [flux2-vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-dev/resolve/main/split_files/vae/flux2-vae.safetensors) +- [flux2-vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-dev/blob/main/split_files/vae/flux2-vae.safetensors) **モデルの保存先** @@ -86,3 +151,4 @@ FLUX.2 Dev を用いた基本的なテキストから画像への生成ワーク │ │ └── flux2_dev_fp8mixed.safetensors │ └── 📂 vae/ │ └── flux2-vae.safetensors +``` diff --git a/ja/tutorials/flux/flux-2-klein.mdx b/ja/tutorials/flux/flux-2-klein.mdx index c12f18487..c53b53074 100644 --- a/ja/tutorials/flux/flux-2-klein.mdx +++ b/ja/tutorials/flux/flux-2-klein.mdx @@ -2,25 +2,27 @@ title: "ComfyUI Flux.2 Klein 4B ガイド" description: "FLUX.2 [klein] 4B の概要と、ComfyUI におけるテキストから画像への生成および画像編集ワークフローの実行方法について解説します。" sidebarTitle: "Flux.2 Klein" -translationSourceHash: 25fd241d +translationSourceHash: 3bd1aac8 translationFrom: tutorials/flux/flux-2-klein.mdx translationBlockHashes: "_intro": 980a68e5 - "About FLUX.2 [klein]": 77f716a7 - "Flux.2 Klein 4B Workflows": 153194d7 - "Flux.2 Klein 4B Model Downloads": b438d16c - "Flux.2 Klein 9B Workflows": 6e7e8a01 - "Flux.2 Klein 9B Model Downloads": 0f38ad48 + "About FLUX.2 [klein]": bb088cd5 + "Flux.2 Klein 4B Workflows": b750ef37 + "Flux.2 Klein 4B Model Downloads": 85893271 + "Flux.2 Klein 9B Workflows": b3c7871b + "Flux.2 Klein 9B Model Downloads": f5b2f2a1 --- + + import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' ## FLUX.2 [Klein] について -FLUX.2 [Klein] は、Flux ファミリーの中で現時点で（2026年1月15日現在）最も高速なモデルであり、テキストから画像への生成と画像編集を、1つのコンパクトなアーキテクチャに統合しています。インタラクティブなワークフロー、即時プレビュー、および低遅延が求められるアプリケーション向けに設計されており、蒸留版モデルでは約1秒でエンドツーエンドの推論が可能でありながら、単一参照および複数参照による画像編集においても高品質な結果を維持します。 +FLUX.2 [Klein] は、Flux ファミリーの中で最も高速なモデルであり、テキストから画像への生成と画像編集を、1つのコンパクトなアーキテクチャに統合しています。インタラクティブなワークフロー、即時プレビュー、および低遅延が求められるアプリケーション向けに設計されており、蒸留版モデルでは約1秒でエンドツーエンドの推論が可能でありながら、単一参照および複数参照による画像編集においても高品質な結果を維持します。 **モデルの主な特長：** - 2種類の4Bモデル：最大限の柔軟性とファインチューニングに対応する「Base（非蒸留）」と、速度重視の展開に適した「Distilled（4ステップ）」 @@ -31,36 +33,109 @@ FLUX.2 [Klein] は、Flux ファミリーの中で現時点で（2026年1月15 ## Flux.2 Klein 4B のワークフロー - - Flux.2 Klein 4B 用のテキストから画像への生成ワークフローをダウンロードします。 +### Flux.2 [Klein] 4B：テキストから画像へ（`image_flux2_klein_text_to_image`） + +Flux.2 Klein 4B のテキストから画像へのワークフロープレビュー + + + + Comfy Cloud でこのワークフローを実行 + + + Flux.2 Klein 4B 用のテキストから画像へのワークフローをダウンロード。 + + +**出力例** + +![Flux.2 Klein 4B のテキストから画像への例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_flux2_klein_text_to_image.png) + +### Flux.2 [Klein] 4B：画像編集（`image_flux2_klein_image_edit_4b_base`） + +Flux.2 Klein 4B の画像編集ベースワークフロープレビュー - - 4B Base モデルを使用した画像編集ワークフローをダウンロードします。 + + + Comfy Cloud でこのワークフローを実行 + + 4B ベースモデルを使用した画像編集ワークフローをダウンロード。 + + + +**入力素材** - - 4B 蒸留版による高速画像編集ワークフローをダウンロードします。 +以下のファイルを該当する `LoadImage` ノードにアップロードしてください： + + + + `LoadImage` ノード 76 · `robed_women.png` + + + `LoadImage` ノード 81 · `pink_tone_chair.png` + + +
+ robed_women.png + pink_tone_chair.png +
+ +**出力例** + +![Flux.2 Klein 4B 画像編集ベース例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/thumbnail/image_flux2_klein_image_edit_4b_base.png) + +### Flux.2 [Klein] 4B Distilled：画像編集（`image_flux2_klein_image_edit_4b_distilled`） + +Flux.2 Klein 4B 画像編集蒸留版ワークフロープレビュー + + + + Comfy Cloud でこのワークフローを実行 + + + 高速な蒸留版 4B 画像編集ワークフローをダウンロード。 + + + +**入力素材** + +以下のファイルを該当する `LoadImage` ノードにアップロードしてください： + + + + `LoadImage` ノード 76 · `handbag_white.png` + + + `LoadImage` ノード 81 · `comfy_logo_blue.png` + + + +
+ handbag_white.png + comfy_logo_blue.png +
+ +**出力例** + +![Flux.2 Klein 4B 画像編集蒸留版例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_flux2_klein_image_edit_4b_distilled.png) ## Flux.2 Klein 4B モデルのダウンロード - + + 4B モデル用のテキストエンコーダーです。 - - + 拡散モデル（4B Base 版）。 - - + 拡散モデル（4B 蒸留版）。 - - + 4B モデル用のVAEです。 - + **4B モデルの保存場所** ``` @@ -75,19 +150,94 @@ FLUX.2 [Klein] は、Flux ファミリーの中で現時点で（2026年1月15 │ └── flux2-vae.safetensors ``` -## Flux.2 Klein 9B のワークフロー +## Flux.2 Klein 9B ワークフロー - - Flux.2 Klein 9B 用のテキストから画像への生成ワークフローをダウンロードします。 +### Flux.2 [Klein] 9B: テキストから画像へ (`image_flux2_text_to_image_9b`) + +Flux.2 Klein 9B テキストから画像へのワークフロー プレビュー + + + + このワークフローを Comfy Cloud で実行します。 + + + Flux.2 Klein 9B 用のテキストから画像へのワークフローをダウンロードします。 + + + +**出力例** + +![Flux.2 Klein 9B テキストから画像への出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_flux2_text_to_image_9b.png) + +### Flux.2 [Klein] 9B: 画像編集 (`image_flux2_klein_image_edit_9b_base`) + +Flux.2 Klein 9B 画像編集ベースワークフロー プレビュー + + + + このワークフローを Comfy Cloud で実行します。 + + + 9B ベースモデルを使用した画像編集ワークフローをダウンロードします。 + + + +**入力素材** + +以下のファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードします。 + + + + `LoadImage` ノード 76 · `car_interior_white.jpeg` + + `LoadImage` ノード 81 · `comfy_logo_blue.png` + + + +
+ car_interior_white.jpeg + comfy_logo_blue.png +
- - 9B Base モデルを使用した画像編集ワークフローをダウンロードします。 +**出力例** + +![Flux.2 Klein 9B 画像編集ベースの出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/thumbnail/image_flux2_klein_image_edit_9b_base.png) + +### Flux.2 [Klein] 9B Distilled: 画像編集 (`image_flux2_klein_image_edit_9b_distilled`) + +Flux.2 Klein 9B 画像編集蒸留版ワークフロー プレビュー + + + + このワークフローを Comfy Cloud で実行します。 + + 高速な蒸留版 9B 画像編集ワークフローをダウンロードします。 + + + +**入力素材** - - 9B 蒸留版による高速画像編集ワークフローをダウンロードします。 +以下のファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードします。 + + + + `LoadImage` ノード 76 · `bold_outfit_woman.jpeg` + + + `LoadImage` ノード 121 · `handbag_white.png` + + +
+ bold_outfit_woman.jpeg + handbag_white.png +
+ +**出力例** + +![Flux.2 Klein 9B 画像編集蒸留版の出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_flux2_klein_image_edit_9b_distilled.png) ## Flux.2 Klein 9B モデルのダウンロード @@ -95,22 +245,20 @@ FLUX.2 [Klein] は、Flux ファミリーの中で現時点で（2026年1月15 拡散モデルについては、BFL のリポジトリにアクセスし、利用規約に同意したうえでダウンロードしてください。 + 拡散モデル（9B Base 版）。 - 拡散モデル（9B 蒸留版）。 - - + 9B モデル用のテキストエンコーダーです。 - - + 9B モデル用のVAEです。 - + **9B モデルの保存場所** ``` @@ -123,3 +271,4 @@ FLUX.2 [Klein] は、Flux ファミリーの中で現時点で（2026年1月15 │ │ └── qwen_3_8b_fp8mixed.safetensors │ └── 📂 vae/ │ └── flux2-vae.safetensors +``` diff --git a/ja/tutorials/flux/flux1-krea-dev.mdx b/ja/tutorials/flux/flux1-krea-dev.mdx index 827438849..1d46f49ae 100644 --- a/ja/tutorials/flux/flux1-krea-dev.mdx +++ b/ja/tutorials/flux/flux1-krea-dev.mdx @@ -1,8 +1,8 @@ --- -title: "Flux.1 Krea Dev ComfyUI ワークフロー チュートリアル" -description: "Black Forest Labs が Krea と共同で開発した、最高品質のオープンソース FLUX モデルです。独特な美意識と自然なディテールに重点を置き、「AIらしさ」を回避し、卓越したリアリズムと画像品質を実現します。" +title: "Flux.1 Krea Dev ComfyUI ワークフローチュートリアル" +description: "Black Forest Labs が Krea と共同で開発した、最高品質のオープンソース FLUX モデルです。独自の美意識と自然なディテールに重点を置き、「AIらしさ」を避け、卓越したリアリズムと画像品質を実現します。" sidebarTitle: "Flux.1 Krea Dev" -translationSourceHash: e4ac73ab +translationSourceHash: bc3ec641 translationFrom: tutorials/flux/flux1-krea-dev.mdx --- @@ -10,63 +10,69 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' ![Flux.1 Krea Dev ポスター](/images/tutorial/flux/flux_1_krea_dev_poster.jpg) -[Flux.1 Krea Dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev) は、Black Forest Labs（BFL）と Krea が共同で開発した先進的なテキストから画像を生成するモデルです。これは現在、テキストから画像を生成することに特化した、最高品質のオープンソース FLUX モデルです。 +[Flux.1 Krea Dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev) は、Black Forest Labs（BFL）と Krea が共同で開発した先進的なテキストから画像を生成するモデルです。現在、テキストから画像生成に特化した最高品質のオープンソース FLUX モデルです。 **モデルの特長** -- **独特な美意識**: 一般的な「AIらしい外観」を避け、独自の美意識を持つ画像の生成に焦点を当てています -- **自然なディテール**: 過剰に明るいハイライト（ブローアウト）を発生させず、自然なディテール表現を維持します +- **独自の美意識**: よくある「AIらしい外観」を避け、独自の美意識を持つ画像の生成に重点を置いています +- **自然なディテール**: 白飛び（ハイライトが飛ぶこと）を発生させず、自然なディテール表現を維持します - **卓越したリアリズム**: 極めて高いリアリズムと画像品質を提供します - **完全互換アーキテクチャ**: FLUX.1 [dev] と完全に互換性のあるアーキテクチャ設計です -**モデルのライセンス** +**モデルライセンス** 本モデルは、[flux-1-dev-non-commercial-license](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev/blob/main/LICENSE.md) の下で公開されています。 ## Flux.1 Krea Dev ComfyUI ワークフロー -#### 1. ワークフロー ファイル +### Flux.1 Krea Dev (`flux1_krea_dev`) -以下の画像または JSON ファイルをダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップして、対応するワークフローを読み込んでください。 -![Flux Krea Dev ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/flux/krea/flux1_krea_dev.png) +フォトリアリズムを極限まで追求した、ファインチューニング済みの FLUX モデルです。 - -

JSON ワークフローをダウンロード

- +Flux.1 Krea Dev ワークフロープレビュー - -

Comfy Cloud で実行

- + + + Comfy Cloud でこのワークフローを実行 + + + JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで「Flux.1 Krea Dev」を検索 + + -#### 2. 手動によるモデルのインストール +**出力例** -以下のモデルファイルをダウンロードしてください： +![Flux.1 Krea Dev 出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/flux1_krea_dev.png) -**Diffusion モデル** -以下のいずれか 1 つのバージョンを選択してください： +#### 1. ワークフローファイル + +#### 2. 手動でのモデルインストール + +以下のモデルファイルをダウンロードしてください。 +**拡散モデル** - [flux1-krea-dev_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/FLUX.1-Krea-dev_ComfyUI/blob/main/split_files/diffusion_models/flux1-krea-dev_fp8_scaled.safetensors) -より高品質な出力を求め、かつ十分な VRAM をお持ちの場合、オリジナルの重みファイルも試すことができます： +より高品質を追求し、十分な VRAM がある場合は、オリジナルのモデル重みも試せます。 -- [flux1-krea-dev.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev/resolve/main/flux1-krea-dev.safetensors) +- [flux1-krea-dev.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev/blob/main/flux1-krea-dev.safetensors) -`flux1-dev.safetensors` ファイルは、ブラウザからダウンロードする前に、[black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev/) の利用規約に同意する必要があります。 +`flux1-dev.safetensors` ファイルをブラウザからダウンロードするには、[black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Krea-dev/) の利用規約に同意する必要があります。 -以前に Flux 関連のワークフローをご利用済みの場合、以下のモデルは既に存在するため、再ダウンロードの必要はありません。 +以前に Flux 関連のワークフローを使用したことがある場合、以下のモデルは共通しており、再度ダウンロードする必要はありません。 -**テキストエンコーダー** -- [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/clip_l.safetensors?download=true) -- [t5xxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp16.safetensors?download=true) — VRAM が 32GB を超える環境で推奨 -- [t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors) — 低 VRAM 環境向け +**テキストエンコーダー** +- [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/clip_l.safetensors?download=true) +- [t5xxl_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp16.safetensors?download=true) VRAM が 32GB を超える場合に推奨 +- [t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors) 低 VRAM 向け -**VAE** -- [ae.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/resolve/main/ae.safetensors?download=true) +**VAE** +- [ae.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/blob/main/ae.safetensors?download=true) -ファイルの保存先： +ファイルの保存先: ``` ComfyUI/ ├── models/ @@ -77,23 +83,24 @@ ComfyUI/ │ │ └── t5xxl_fp16.safetensors または t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors │ ├── vae/ │ │ └── ae.safetensors + ``` -#### 3. ワークフローが正しく動作することを確認する手順 +#### 3. ワークフローが正しく動作することを確認するための段階的な検証 -低 VRAM 環境では、このモデルがスムーズに動作しない可能性があります。FP8 や GGUF 形式のバージョンがコミュニティから提供されるのをお待ちください。 + 低 VRAM のユーザーの場合、このモデルはお使いのデバイスではスムーズに動作しない可能性があります。コミュニティが FP8 または GGUF バージョンを提供するまでお待ちください。 -以下の画像を参考に、すべてのモデルファイルが正しく読み込まれていることをご確認ください。 +以下の画像を参考に、すべてのモデルファイルが正しく読み込まれていることを確認してください。 ![ComfyUI Flux Krea Dev ワークフロー](/images/tutorial/flux/flux_1_krea_dev_guide.jpg) -1. `Load Diffusion Model` ノードに `flux1-krea-dev_fp8_scaled.safetensors` または `flux1-krea-dev.safetensors` のいずれかが読み込まれていることを確認してください。 -　　- 低 VRAM 環境には `flux1-krea-dev_fp8_scaled.safetensors` の使用を推奨します。 -　　- `flux1-krea-dev.safetensors` はオリジナルの重みであり、24GB などの十分な VRAM をお持ちの場合は、より高品質な結果を得るためにご利用いただけます。 -2. `DualCLIPLoader` ノードに以下のモデルが読み込まれていることを確認してください： -　　- `clip_name1`: `t5xxl_fp16.safetensors` または `t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors` -　　- `clip_name2`: `clip_l.safetensors` -3. `Load VAE` ノードに `ae.safetensors` が読み込まれていることを確認してください。 -4. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl`（macOS の場合は `Cmd`）＋`Enter` を押して、ワークフローを実行してください。 \ No newline at end of file +1. `Load Diffusion Model` ノードに `flux1-krea-dev_fp8_scaled.safetensors` または `flux1-krea-dev.safetensors` が読み込まれていることを確認します + - `flux1-krea-dev_fp8_scaled.safetensors` は低 VRAM ユーザーに推奨されます + - `flux1-krea-dev.safetensors` はオリジナルの重みです。24GB など十分な VRAM がある場合は、より高品質を得るために使用できます +2. `DualCLIPLoader` ノードに以下のモデルが読み込まれていることを確認します: + - clip_name1: t5xxl_fp16.safetensors または t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors + - clip_name2: clip_l.safetensors +3. `Load VAE` ノードに `ae.safetensors` が読み込まれていることを確認します +4. `Queue` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用してワークフローを実行します \ No newline at end of file diff --git a/ja/tutorials/image/anima/anima.mdx b/ja/tutorials/image/anima/anima.mdx index e78fb3dca..448378078 100644 --- a/ja/tutorials/image/anima/anima.mdx +++ b/ja/tutorials/image/anima/anima.mdx @@ -2,16 +2,17 @@ title: "Anima Base v1 ComfyUI ワークフロー例" description: "Anima は CircleStone Labs / Comfy Org による 2B パラメータのテキストから画像生成モデルで、アニメや非フォトリアリスティックなイラスト生成に最適化されています。" sidebarTitle: "Anima Base v1" -translationSourceHash: 6668c717 +translationSourceHash: 39d16fc5 translationFrom: tutorials/image/anima/anima.mdx translationBlockHashes: - "_intro": 41a50d20 - "Available workflows": 4d4fb0d6 - "Anima model downloads": 06a278be - "Limitations": 0adbf360 + "_intro": 8946174e + "Available workflows": 3189023d + "Anima model downloads": b7845ddf + "Limitations": d56a055f --- + import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' **Anima** は [CircleStone Labs](https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima) が Comfy Org と協力して開発したオープンなテキストから画像生成モデルです。**20 億** パラメータを備え、高品質な **アニメおよび非フォトリアリスティック** な画像を生成するように設計されており、キャラクター、シーン、コンセプトアートに最適です。 @@ -28,7 +29,7 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' ## 利用可能なワークフロー -Anima は 2 つのワークフローを提供しています——標準的な使用向けのベース版と早期アクセス向けのプレビュー版です。 +Anima は 2 つのワークフローを提供しています：スタンダードな使用向けのベース版と早期アクセス向けのプレビュー版です。 両方のワークフローは **サブグラフ**（Subgraph）ノードを使用してテキストから画像への生成パイプラインを管理します。サブグラフを開いて内部ノードを確認・カスタマイズできます。 @@ -36,61 +37,71 @@ Anima は 2 つのワークフローを提供しています——標準的な このワークフローは Subgraph ノードを使用してモジュール化された処理を実現しています。Subgraph のドキュメントを参照して、ワークフローのカスタマイズと拡張方法を学んでください。 -### Anima Base v1：テキストから画像へ +### Anima Base v1: Text to Image (`image_anima_base_v1`) - - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "Anima Base v1" を検索 - +アニメやアートイラストを説明するテキストプロンプトを入力します。アニメのコンセプト、キャラクター、スタイルに焦点を当てた非写実的な画像を生成します。 + +Anima Base v1 text-to-image ワークフロープレビュー - + + Comfy Cloud で開く + + JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで「Anima Base v1」を検索 + + -#### はじめに +**出力例** -1. ComfyUI を最新バージョンに更新するか、[Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org/?template=image_anima_base_v1&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=anima) を使用してください -2. **テンプレート** に移動し、**Anima Base v1** を検索します -3. **Anima Base v1: Text to Image** ワークフローを選択します -4. 不足しているモデルをダウンロードし（[モデルのダウンロード](#anima-モデルのダウンロード)を参照）、プロンプトを入力して **実行** をクリックします +![Anima Base v1 出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_anima_base_v1.png) -#### サンプル出力 +#### はじめる -Anima Base v1 サンプル出力 +1. ComfyUI を最新バージョンにアップデートするか、[Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org/?template=image_anima_base_v1&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=anima) を使用します +2. **テンプレート**に移動し、**Anima Base v1** を検索します +3. **Anima Base v1: Text to Image** ワークフローを選択します +4. 不足しているモデルをダウンロードし（[モデルのダウンロード](#anima-model-downloads)を参照）、プロンプトを入力して、**キュー**をクリックします -### Anima Preview：アニメテキストから画像生成 +### Anima Preview: Anime Text-to-Image Generation (`image_anima_preview`) - - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "Anima Preview" を検索 - +テキストプロンプトを入力して、Anima モデルを使用してアニメ風の画像を生成します。ステップ数や CFG スケールなどの設定を行い、出力を制御します。 + +Anima Preview text-to-image ワークフロープレビュー - + + Comfy Cloud で開く + + JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで「Anima Preview」を検索 + + -#### はじめに +**出力例** -1. ComfyUI を最新バージョンに更新するか、[Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org/?template=image_anima_preview&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=anima) を使用してください -2. **テンプレート** に移動し、**Anima Preview** を検索します -3. **Anima Anime Text-to-Image Generation** ワークフローを選択します -4. 不足しているモデルをダウンロードし（[モデルのダウンロード](#anima-モデルのダウンロード)を参照）、プロンプトを入力して **実行** をクリックします +![Anima Preview 出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_anima_preview.png) -#### サンプル出力 +#### はじめる -Anima Preview サンプル出力 +1. ComfyUI を最新バージョンにアップデートするか、[Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org/?template=image_anima_preview&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=anima) を使用します +2. **テンプレート**に移動し、**Anima Preview** を検索します +3. **Anima Anime Text-to-Image Generation** ワークフローを選択します +4. 不足しているモデルをダウンロードし（[モデルのダウンロード](#anima-model-downloads)を参照）、プロンプトを入力して、**キュー**をクリックします ## Anima モデルのダウンロード すべてのモデルファイルは Hugging Face の [circlestone-labs/Anima](https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima) から入手できます。 - + Anima Base v1 用拡散モデル（2B）。 - + 両方のワークフローで共有されるテキストエンコーダー（Qwen-3 0.6B）。 - + 両方のワークフローで共有される VAE。 @@ -111,7 +122,7 @@ Anima は 2 つのワークフローを提供しています——標準的な Preview ワークフローを使用する場合は、代わりに以下のプレビュー拡散モデルをダウンロードしてください： - + Anima Preview 用拡散モデル（2B）。 diff --git a/ja/tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx b/ja/tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx index 7b75c26ed..4488bf141 100644 --- a/ja/tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx +++ b/ja/tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx @@ -2,15 +2,16 @@ title: "Boogu-Image-0.1 ComfyUI ワークフロー例" description: "Boogu-Image-0.1 は、テキストから画像へ と指示駆動型編集のバリアントを持つ、10B パラメータの統合画像生成・編集モデルファミリーです。Apache-2.0 ライセンスです。" sidebarTitle: "Boogu-Image-0.1" -translationSourceHash: 80d306b4 +translationSourceHash: 5cc0c65f translationFrom: tutorials/image/boogu/boogu-image-0.1.mdx translationBlockHashes: "_intro": d66f5216 - "Boogu-Image-0.1-Turbo text-to-image workflow": 4aa0cd61 - "Boogu-Image-0.1-Edit image editing workflow": 3c1752bb + "Boogu-Image-0.1-Turbo text-to-image workflow": 5b2268f7 + "Boogu-Image-0.1-Edit image editing workflow": 87670378 --- + import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx" **Boogu-Image-0.1** は Apache-2.0 オープンソースの統合画像生成・編集モデルファミリーです。理解と生成を統合するシステムにより、写真、テキストレンダリング、スタイライゼーション、画像編集タスクで競争力のあるパフォーマンスを発揮します。 @@ -35,36 +36,41 @@ import UpdateReminder from "/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx" ## Boogu-Image-0.1-Turbo テキストから画像へのワークフロー + + +### Boogu Turbo: Text to Image (`image_boogu_image_0_1_turbo_t2i`) + +Boogu Turbo モデルを使用して、テキストプロンプトから高品質な画像を生成します。これは、わずか 4 ステップでフォトリアリスティックな出力を生成する、蒸留済み 10B パラメータのテキストから画像へのパイプラインです。 + +Boogu Turbo テキストから画像へのワークフロープレビュー + - + Comfy Cloud で開く - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Boogu image 0.1」を検索してください + JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで「Boogu Turbo」を検索 - - -Boogu-Image-0.1-Turbo ワークフローは、拡散、テキストエンコード、VAEデコードのパイプラインをカプセル化したサブグラフを使用します。テキストプロンプトと解像度の設定を入力するだけで、残りはサブグラフが処理します。 +Boogu-Image-0.1-Turbo ワークフローは、拡散、テキストエンコード、VAE デコードのパイプラインをカプセル化したサブグラフを使用します。テキストプロンプトと解像度の設定を入力するだけで、残りはサブグラフが処理します。 ### Boogu-Image-0.1-Turbo モデルのダウンロード - + + Boogu-Image-0.1-Turbo 用の拡散モデル。 - - + Boogu-Image-0.1-Turbo 用のテキストエンコーダー。 - - + Boogu-Image-0.1-Turbo 用の VAE。 - - + Boogu-Image-0.1-Turbo 用の LoRA モジュール (rank-128)。 + **モデルの保存場所** @@ -83,34 +89,48 @@ Boogu-Image-0.1-Turbo ワークフローは、拡散、テキストエンコー ## Boogu-Image-0.1-Edit 画像編集ワークフロー +### Boogu image 0.1 Edit (`image_boogu_image_0_1_edit`) + +Boogu の指示駆動型モデルを使用して画像を編集します。1 枚の入力画像を受け取り、編集された出力と並べた比較ビューを生成します。 + +Boogu image 0.1 Edit ワークフロープレビュー + - + Comfy Cloud で開く - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Boogu image 0.1 Edit」を検索してください + JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで「Boogu image 0.1 Edit」を検索 - - - このワークフロー用のサンプル入力画像を入手してください +**入力素材** + +このファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードしてください： + + + + `LoadImage` ノード 32 · `tech_cowboy.png` +
+ tech_cowboy.png +
+ ### Boogu-Image-0.1-Edit モデルのダウンロード - + + Boogu-Image-0.1-Edit 用の拡散モデル。 - - + Boogu-Image-0.1-Edit 用のテキストエンコーダー。 - - + Boogu-Image-0.1-Edit 用の VAE。 + **モデルの保存場所** diff --git a/ja/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx b/ja/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx index 7b1f7a47c..c893f91d1 100644 --- a/ja/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx +++ b/ja/tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx @@ -2,7 +2,7 @@ title: "Cosmos Predict2 テキストから画像へ（Text-to-Image）の ComfyUI 公式サンプル" description: "本ガイドでは、ComfyUI で Cosmos-Predict2 のテキストから画像へ（Text-to-Image）ワークフローを完了する方法を説明します" sidebarTitle: "Cosmos-Predict2" -translationSourceHash: 01df14e7 +translationSourceHash: 1b6ba1f2 translationFrom: tutorials/image/cosmos/cosmos-predict2-t2i.mdx --- @@ -11,7 +11,7 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' Cosmos-Predict2 は、NVIDIA が開発した次世代の物理世界向け基礎モデルであり、物理AIシナリオにおける高品質な視覚生成および予測タスクに特化して設計されています。 このモデルは、卓越した物理的正確性、環境との相互作用能力、および細部の再現性能を備えており、複雑な物理現象や動的なシーンをリアルにシミュレートすることが可能です。 -Cosmos-Predict2 は、テキストから画像へ（Text-to-Image）や動画から3Dワールドへ（Video-to-World）など、さまざまな生成手法をサポートしており、産業用シミュレーション、自動運転、都市計画、科学研究などの分野で広く活用されています。 +Cosmos-Predict2 は、テキストから画像へ（Text-to-Image）や動画から世界へ（Video-to-World）など、さまざまな生成手法をサポートしており、産業用シミュレーション、自動運転、都市計画、科学研究などの分野で広く活用されています。 GitHub: [Cosmos-predict2](https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-predict2) Hugging Face: [Cosmos-Predict2](https://huggingface.co/collections/nvidia/cosmos-predict2-68028efc052239369a0f2959) @@ -36,25 +36,23 @@ Hugging Face: [Cosmos-Predict2](https://huggingface.co/collections/nvidia/cosmos ![入力画像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/image/cosmos/predict2/cosmos_predict2_2B_t2i.png) - ### 2. 手動によるモデルインストール モデルの自動ダウンロードが失敗した場合、以下の手順で手動でダウンロードできます。 **Diffusion モデル** -- [cosmos_predict2_2B_t2i.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Cosmos_Predict2_repackaged/resolve/main/cosmos_predict2_2B_t2i.safetensors) +- [cosmos_predict2_2B_t2i.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Cosmos_Predict2_repackaged/blob/main/cosmos_predict2_2B_t2i.safetensors) その他の重みファイルについては、[Cosmos_Predict2_repackaged](https://huggingface.co/Comfy-Org/Cosmos_Predict2_repackaged) からダウンロードしてください。 **テキストエンコーダー** -[oldt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/cosmos_1.0_text_encoder_and_VAE_ComfyUI/resolve/main/text_encoders/oldt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors) +[oldt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/cosmos_1.0_text_encoder_and_VAE_ComfyUI/blob/main/text_encoders/oldt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors) **VAE** -[wan_2.1_vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors) - +[wan_2.1_vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/blob/main/split_files/vae/wan_2.1_vae.safetensors) ファイルの保存場所 ``` diff --git a/ja/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx b/ja/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx index b02fa0f45..f6e9225b8 100644 --- a/ja/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx +++ b/ja/tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx @@ -2,17 +2,18 @@ title: "ERNIE-Image ComfyUI ワークフロー例" description: "ERNIE-Image は百度が開発したオープンな 8B 拡散トランスフォーマーによるテキストから画像生成モデルです。精密なテキストレンダリング、高い命令追従性、内蔵プロンプトエンハンサーを備えています。" sidebarTitle: "ERNIE-Image" -translationSourceHash: 887cefa9 +translationSourceHash: 30ac9b99 translationFrom: tutorials/image/ernie-image/ernie-image.mdx translationBlockHashes: - "_intro": 6641e5ff - "ERNIE-Image text-to-image workflow": baeb3db4 - "ERNIE-Image-Turbo": 144c2479 - "Available models": 2aea7ac8 + "_intro": 070dc9dc + "ERNIE-Image text-to-image workflow": 8aef81a9 + "ERNIE-Image-Turbo": 85a3a916 + "Available models": 8043d3ec "Examples": 0e2eb115 --- + import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' **ERNIE-Image** は百度が開発したオープンなテキストから画像生成モデルで、Apache-2.0 ライセンスで公開されています。**8B** パラメータの拡散トランスフォーマー（DiT）をベースに構築されており、精密なテキストレンダリング、高い命令追従性、構造化された視覚生成を実現する高品質な画像生成が可能です。 @@ -31,18 +32,28 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' - [Hugging Face（ERNIE-Image）](https://huggingface.co/Baidu/ERNIE-Image) - [Hugging Face（ComfyUI サポート）](https://huggingface.co/Comfy-Org/ERNIE-Image) +## ERNIE-Image テキストから画像生成ワークフロー -## ERNIE-Image テキストから画像へのワークフロー + - - ERNIE-Image テキストから画像へのワークフロー JSON ファイルをダウンロードします。 - +### Ernie Image: Text to Image (`image_ernie_image`) + +Generate images from text prompts using the ERNIE-Image model. Input a text description to produce detailed, structured visuals with a broad stylistic range. + +ERNIE-Image text-to-image ワークフロープレビュー - - このワークフローを Comfy Cloud 上で直接実行します。 + + + Comfy Cloud でこのワークフローを直接実行 + + Download the ERNIE-Image text-to-image workflow JSON file + + - +**出力例** + +![ERNIE-Image 出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_ernie_image.png) ### はじめに @@ -55,21 +66,20 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' リパッケージされたすべてのモデルファイルは、Hugging Face の [Comfy-Org/ERNIE-Image](https://huggingface.co/Comfy-Org/ERNIE-Image) で入手できます。 - + + ERNIE-Image 用拡散モデル。 - - + ERNIE-Image 用テキストエンコーダー。 - - + ERNIE-Image 用プロンプトエンハンサーテキストエンコーダー。 - - + ERNIE-Image 用 VAE。 + **モデルの保存場所** @@ -87,33 +97,43 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' ## ERNIE-Image-Turbo -[ERNIE-Image-Turbo](https://huggingface.co/Baidu/ERNIE-Image-Turbo) は DMD と RL で最適化された高速バリアントで、標準モデルに必要な約 50 ステップに対し、わずか **8 ステップ** で画像を生成します。 +[ERNIE-Image-Turbo](https://huggingface.co/Baidu/ERNIE-Image-Turbo) は DMD と RL で最適化された高速バリアントで、標準モデルの約 50 ステップに対し、わずか **8 ステップ**で画像を生成します。 - - ERNIE-Image-Turbo テキストから画像へのワークフロー JSON ファイルをダウンロードします。 - +### Ernie Image Turbo: Text To Image (`image_ernie_image_turbo`) + +Generate images from text prompts using the ERNIE-Image turbo model. Input a text description and receive a high-quality image with precise text rendering. - - このワークフローを Comfy Cloud 上で直接実行します。 +ERNIE-Image-Turbo text-to-image ワークフロープレビュー + + + + Comfy Cloud でこのワークフローを直接実行 + + + Download the ERNIE-Image-Turbo text-to-image workflow JSON file + + +**出力例** + +![ERNIE-Image-Turbo 出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_ernie_image_turbo.png) ### ERNIE-Image-Turbo モデルのダウンロード - + + ERNIE-Image-Turbo 用拡散モデル。 - - + ERNIE-Image-Turbo 用テキストエンコーダー。 - - + ERNIE-Image-Turbo 用プロンプトエンハンサーテキストエンコーダー。 - - + ERNIE-Image-Turbo 用 VAE。 + **モデルの保存場所** diff --git a/ja/tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx b/ja/tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx index 47798c64a..2c5a99a12 100644 --- a/ja/tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx +++ b/ja/tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx @@ -2,16 +2,17 @@ title: "ComfyUI ネイティブ HiDream-E1、E1.1 ワークフローの例" sidebarTitle: "HiDream-e1" description: "本ガイドでは、ComfyUI ネイティブ版 HiDream-I1 のテキストから画像を生成するワークフローの例について、理解と実行方法を説明します。" -translationSourceHash: 76ea9fff +translationSourceHash: 77dc6db9 translationFrom: tutorials/image/hidream/hidream-e1.mdx translationBlockHashes: "_intro": 6829ae90 - "HiDream E1 and E1.1 Workflow Related Models": e648e936 - "HiDream E1.1 ComfyUI Native Workflow Example": 4134dfe8 - "HiDream E1 ComfyUI Native Workflow Example": 778b966a + "HiDream E1 and E1.1 Workflow Related Models": 25f9249b + "HiDream E1.1 ComfyUI Native Workflow Example": a5e35b6a + "HiDream E1 ComfyUI Native Workflow Example": 247a872f --- + import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' ![HiDream-E1 デモ](https://raw.githubusercontent.com/HiDream-ai/HiDream-E1/refs/heads/main/assets/demo.jpg) @@ -40,8 +41,8 @@ HiDream-E1 は、HiDream-ai 社が公式にオープンソース化したイン **Diffusion モデル** 両方のモデルを同時にダウンロードする必要はありません。E1.1 は E1 をベースとした改良版であり、実際のテスト結果から、品質およびパフォーマンスの両面で E1 を大幅に上回ることが確認されています。 -- [hidream_e1_1_bf16.safetensors（推奨）](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_e1_1_bf16.safetensors) 34.2GB -- [hidream_e1_full_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_e1_full_bf16.safetensors) 34.2GB +- [hidream_e1_1_bf16.safetensors（推奨）](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/diffusion_models/hidream_e1_1_bf16.safetensors) 34.2GB +- [hidream_e1_full_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/diffusion_models/hidream_e1_full_bf16.safetensors) 34.2GB **テキストエンコーダー**： @@ -71,26 +72,43 @@ HiDream-E1 は、HiDream-ai 社が公式にオープンソース化したイン │ └── hidream_e1_full_bf16.safetensors ``` - ## HiDream E1.1 の ComfyUI ネイティブ ワークフローの例 -E1.1 は 2025年7月16日にリリースされた更新版で、**動的な 1メガピクセル解像度** をサポートしています。ワークフローでは `Scale Image to Total Pixels` ノードを用いて、入力画像を自動的に 100万ピクセルにスケーリングします。 +### HiDream E1.1 画像編集 (`hidream_e1_1`) - -テスト時の VRAM 使用量の参考値は以下の通りです： -1. A100 40GB（VRAM 使用率 95％）：初回生成 211秒、2回目以降の生成 73秒 +HiDream E1.1 で画像を編集します。HiDream-E1-Full と比較して、優れた画質と編集精度を実現。 -2. RTX 4090D 24GB（VRAM 使用率 98％） -　- Full バージョン：メモリ不足（Out of memory） -　- FP8_e4m3fn_fast（VRAM 使用率 98％）：初回生成 120秒、2回目以降の生成 91秒 - +HiDream E1.1 画像編集ワークフロープレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで「HiDream E1.1」を検索 + + + +**入力素材** + +このファイルを一致する `LoadImage` ノードにアップロード： + + + + `LoadImage` node 13 · `hidream_e1_1_input_image.jpg` + + + +
+ hidream_e1_1_input_image.jpg +
### 1. HiDream E1.1 ワークフローおよび関連素材 -以下の画像をダウンロードし、対応するワークフローおよびモデルが読み込まれた状態で ComfyUI にドラッグ＆ドロップしてください： +以下の画像をダウンロードし、対応するワークフローおよびモデルが読み込まれた状態で ComfyUI にドラッグ＆ドロップしてください： ![HiDream E1.1 ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/image/hidream/e1.1/hidream_e1_1.png) -以下の画像を入力画像としてダウンロードしてください： +以下の画像を入力画像としてダウンロードしてください： ![HiDream E1.1 ワークフロー入力画像](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/image/hidream/e1.1/input.webp) ### 2. HiDream-e1 ワークフローの実行手順（ステップ・バイ・ステップ） @@ -98,31 +116,62 @@ E1.1 は 2025年7月16日にリリースされた更新版で、**動的な 1メ ![hidream_e1_1_guide](/images/tutorial/image/hidream/hidream-e1-1-guide.jpg) 以下の手順に従ってワークフローを実行してください： -1. `Load Diffusion Model` ノードが `hidream_e1_1_bf16.safetensors` を正しく読み込んでいることを確認してください。 -2. `QuadrupleCLIPLoader` 内の4つのテキストエンコーダーが正しく読み込まれていることを確認してください： -　　- clip_l_hidream.safetensors -　　- clip_g_hidream.safetensors -　　- t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors -　　- llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors -3. `Load VAE` ノードが `ae.safetensors` を使用していることを確認してください。 -4. `Load Image` ノードで、提供された入力画像または任意の画像を読み込んでください。 -5. `Empty Text Encoder(Positive)` ノードに、**画像に対して行いたい変更内容** を入力してください。 -6. `Empty Text Encoder(Negative)` ノードに、**画像に含めたくない要素** を入力してください。 +1. `Load Diffusion Model` ノードが `hidream_e1_1_bf16.safetensors` を正しく読み込んでいることを確認してください。 +2. `QuadrupleCLIPLoader` 内の4つのテキストエンコーダーが正しく読み込まれていることを確認してください： + - clip_l_hidream.safetensors + - clip_g_hidream.safetensors + - t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors + - llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors +3. `Load VAE` ノードが `ae.safetensors` を使用していることを確認してください。 +4. `Load Image` ノードで、提供された入力画像または任意の画像を読み込んでください。 +5. `Empty Text Encoder(Positive)` ノードに、**画像に対して行いたい変更内容** を入力してください。 +6. `Empty Text Encoder(Negative)` ノードに、**画像に含めたくない要素** を入力してください。 7. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl（macOS の場合は Cmd） + Enter` を押して画像生成を実行してください。 ### 3. ワークフローに関する補足事項 -- HiDream E1.1 は「合計ピクセル数が 100万」の動的入力をサポートするため、ワークフローでは `Scale Image to Total Pixels` ノードを用いてすべての入力画像を処理・変換します。このため、元の入力画像と比較してアスペクト比が変化する場合があります。 +- HiDream E1.1 は「合計ピクセル数が 100万」の動的入力をサポートするため、ワークフローでは `Scale Image to Total Pixels` ノードを用いてすべての入力画像を処理・変換します。このため、元の入力画像と比較してアスペクト比が変化する場合があります。 - fp16 版モデルを使用する場合、A100 40GB および RTX 4090D 24GB における実際のテストでは、Full バージョンでメモリ不足（Out of memory）が発生しました。そのため、ワークフローはデフォルトで `fp8_e4m3fn_fast` を推論に使用するよう設定されています。 - ## HiDream E1 の ComfyUI ネイティブ ワークフローの例 - -

Comfy Cloud で実行

- +### HiDream E1 Image Edit (`hidream_e1_full`) + +Edit images with HiDream E1. Professional natural language image editing model. + +HiDream E1 image editing ワークフロープレビュー + + + + Comfy Cloud で開く + + + JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで「HiDream E1 Full」を検索 + + + +**入力素材** + +このファイルを一致する `LoadImage` ノードにアップロード： + + + + `LoadImage` node 13 · `hidream_e1_full_input_image.jpg` + + + +
+ hidream_e1_full_input_image.jpg +
+ +**出力例** + +
+ 入力画像 + HiDream E1 出力例 +
-E1 は 2025年4月28日にリリースされたモデルで、**768×768 の固定解像度のみ** をサポートします。 +E1 は 2025年4月28日にリリースされたモデルです。 参考までに、Google Colab L4（VRAM 22.5GB）環境で 28 ステップのサンプリングを用いた場合、初回実行に約 500 秒、2回目以降の実行に約 370 秒かかります。 @@ -156,4 +205,4 @@ E1 は 2025年4月28日にリリースされたモデルで、**768×768 の固 - より良い結果を得るためには、プロンプトを複数回修正したり、複数回生成を試行する必要がある場合があります。 - 本モデルは画像スタイルの変更時に一貫性を保つのが難しく、プロンプトをできる限り詳細かつ包括的に記述することを推奨します。 -- モデルは 768×768 の解像度のみをサポートしており、他の解像度で実行した場合、画像品質が著しく低下したり、意図しない出力になることがあります。 +- モデルは 768×768 の解像度をサポートしており、他の寸法で実際にテストしたところ、画像のパフォーマンスが低下したり、他の寸法では大幅に異なる結果が生じる場合があります。 diff --git a/ja/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx b/ja/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx index 2e7c76364..fde985e24 100644 --- a/ja/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx +++ b/ja/tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx @@ -2,17 +2,19 @@ title: "ComfyUI ネイティブ版 HiDream-I1 テキストから画像へ変換するワークフローの例" sidebarTitle: "HiDream-I1" description: "本ガイドでは、ComfyUI ネイティブ版 HiDream-I1 のテキストから画像へ変換するワークフローの実行手順を詳しく説明します" -translationSourceHash: 590b8d6d +translationSourceHash: a05c7adb translationFrom: tutorials/image/hidream/hidream-i1.mdx translationBlockHashes: "_intro": 59935bb2 "Model Features": 3ec455b0 "About This Workflow Example": 90c5d2b3 - "HiDream-I1 Workflow": 93e17294 + "HiDream-I1 Workflow": ab1c40db "Other Related Resources": e794d9ef --- + + ![HiDream-I1 デモ](https://raw.githubusercontent.com/HiDream-ai/HiDream-I1/main/assets/demo.jpg) HiDream-I1 は、HiDream-ai 社が 2025 年 4 月 7 日に公式にオープンソース化したテキストから画像へ変換するモデルです。このモデルは 17B（170 億）パラメータを有し、[MIT ライセンス](https://github.com/HiDream-ai/HiDream-I1/blob/main/LICENSE) の下で公開されており、個人プロジェクト、学術研究、商用利用のすべてに対応しています。現在、複数のベンチマークテストにおいて優れた性能を発揮しています。 @@ -51,38 +53,38 @@ HiDream-ai 社は、さまざまな用途に対応するため、HiDream-I1 モ ## HiDream-I1 ワークフロー -ComfyUI ネイティブ版 HiDream-I1 の各種ワークフローにおけるモデル要件は基本的に同一であり、異なるのは [diffusion models](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/tree/main/split_files/diffusion_models) ファイルのみです。 +ComfyUI ネイティブの各 HiDream-I1 ワークフローに必要なモデル要件は基本的に同じで、[ディフュージョンモデル](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/tree/main/split_files/diffusion_models)のファイルのみが異なります。 -どのバージョンを選択すべきか迷う場合は、以下の推奨事項をご参照ください： +どのバージョンを選べばよいかわからない場合は、以下の推奨事項を参考にしてください。 -- **HiDream-I1-Full**：最高品質の画像生成が可能 -- **HiDream-I1-Dev**：高品質な画像生成と速度のバランスを重視 -- **HiDream-I1-Fast**：わずか 16 ステップで画像を生成可能。リアルタイムでの反復試行が必要なシナリオに最適 +- **HiDream-I1-Full** は最高品質の画像を生成できます +- **HiDream-I1-Dev** は高品質な画像生成と速度のバランスが取れています +- **HiDream-I1-Fast** はわずか16ステップで画像を生成でき、リアルタイムでの反復が求められるシナリオに適しています -**dev** および **fast** バージョンでは、ネガティブプロンプトは不要です。そのため、サンプリング時に `cfg` パラメータを `1.0` に設定してください。該当するワークフローには、対応するパラメータ設定が明記されています。 +**dev** および **fast** バージョンではネガティブプロンプトは不要ですので、サンプリング時に `cfg` パラメータを `1.0` に設定してください。該当するワークフロー内で対応するパラメータ設定を記載しています。 -上記 3 バージョンの完全版は、非常に大きな VRAM を必要とします。スムーズな動作には 27GB を超える VRAM が必要になる可能性があります。対応するワークフローチュートリアルでは、**fp8** 版をデモンストレーション用として使用し、大多数のユーザーが問題なく実行できるよう配慮しています。ただし、各チュートリアルでは、VRAM の状況に応じて選択可能な、異なるバージョンのモデルのダウンロードリンクも併せてご提供します。 +3つのバージョンのフルモデルはいずれも大量のVRAMを必要とします。スムーズに動作させるには27GB以上のVRAMが必要になる場合があります。対応するワークフローのチュートリアルでは、**fp8** バージョンをデモ例として使用し、ほとんどのユーザーがスムーズに実行できるようにします。ただし、各例では異なるバージョンのモデルのダウンロードリンクも提供しますので、VRAMの状況に応じて適切なファイルを選択してください。 ### モデルのインストール -以下に示すモデルファイルは、本例で共通して使用するファイルです。 -各リンクをクリックしてダウンロードし、指定された保存場所に配置してください。 -**diffusion models** については、それぞれのワークフローで個別にダウンロード方法をご案内します。 +以下のモデルファイルは共通で使用するファイルです。 +それぞれのリンクをクリックしてダウンロードし、モデルファイルの保存場所に従って保存してください。 +対応するワークフローでは、該当する **diffusion_models** のダウンロードをガイドします。 **text_encoders**： - [clip_l_hidream.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/text_encoders/clip_l_hidream.safetensors) - [clip_g_hidream.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/text_encoders/clip_g_hidream.safetensors) -- [t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/text_encoders/t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors) このモデルは多くのワークフローで既に使用されており、すでにダウンロード済みである可能性があります。 +- [t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/text_encoders/t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors) このモデルは多くのワークフローで使用されており、すでにダウンロード済みかもしれません。 - [llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/text_encoders/llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors) **VAE** -- [ae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/vae/ae.safetensors) これは Flux の VAE モデルであり、以前に Flux のワークフローを使用したことがある場合、すでにダウンロード済みである可能性があります。 +- [ae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/vae/ae.safetensors) これはFluxのVAEモデルです。以前Fluxのワークフローを使用したことがある場合、すでにダウンロード済みかもしれません。 -**diffusion models** -対応するワークフローで、該当するモデルファイルのダウンロード方法をご案内します。 +**diffusion_models** +対応するワークフローで、該当するモデルファイルのダウンロードをガイドします。 モデルファイルの保存場所 ``` @@ -96,122 +98,164 @@ ComfyUI ネイティブ版 HiDream-I1 の各種ワークフローにおけるモ │ └── 📂 vae/ │ │ └── ae.safetensors │ └── 📂 diffusion_models/ -│ └── ... # 対応するバージョンのワークフローでインストール方法をご案内します +│ └── ... # 対応するバージョンのワークフローでインストールをガイドします ``` -### HiDream-I1 Full バージョンのワークフロー +### HiDream I1 フルバージョンワークフロー + +### HiDream I1 Full（`hidream_i1_full`） + +HiDream I1 Full で画像を生成します。最高品質の出力を得るための50推論ステップの完全版です。 + +HiDream I1 Full ワークフローのプレビュー + + + + このワークフローを Comfy Cloud で即座に実行できます（セットアップ不要） + + + ワークフローのJSONファイルをダウンロード + + - -

Comfy Cloud で実行

- +**出力例** + +![HiDream I1 Full の出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/hidream_i1_full.png) #### 1. モデルファイルのダウンロード -ハードウェア環境に応じて適切なバージョンを選択し、対応するリンクをクリックして、`ComfyUI/models/diffusion_models/` フォルダにダウンロードしてください。 +お使いのハードウェアに応じて適切なバージョンを選択してください。リンクをクリックし、対応するモデルファイルをダウンロードして `ComfyUI/models/diffusion_models/` フォルダーに保存します。 -- FP8 バージョン：[hidream_i1_full_fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_full_fp8.safetensors?download=true)（VRAM 16GB 以上が必要） -- 完全版：[hidream_i1_full_f16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_full_fp16.safetensors?download=true)（VRAM 27GB 以上が必要） +- FP8 バージョン: [hidream_i1_full_fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_full_fp8.safetensors?download=true)（16GB以上のVRAMが必要） +- フルバージョン: [hidream_i1_full_f16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_full_fp16.safetensors?download=true)（27GB以上のVRAMが必要） #### 2. ワークフローファイルのダウンロード -以下の画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップして、対応するワークフローを読み込んでください。 -![HiDream-I1 Full バージョンのワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/hidream_i1/hidream_i1_full.png) +以下の画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップして対応するワークフローを読み込んでください。 +![HiDream-I1 Full Version Workflow](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/hidream_i1/hidream_i1_full.png) -#### 3. ワークフローの実行手順（ステップバイステップ） +#### 3. ワークフローをステップごとに完了させる -![HiDream-I1 Full バージョンのフローダイアグラム](/images/tutorial/advanced/hidream/hidream_i1_full_flow_diagram.jpg) +![HiDream-I1 Full Version Flow Diagram](/images/tutorial/advanced/hidream/hidream_i1_full_flow_diagram.jpg) -ワークフローの実行を以下の手順で完了してください： -1. `Load Diffusion Model` ノードが `hidream_i1_full_fp8.safetensors` ファイルを使用していることを確認してください。 -2. `QuadrupleCLIPLoader` 内の 4 つのテキストエンコーダが正しく読み込まれていることを確認してください： +ワークフローの実行をステップごとに完了します。 +1. `Load Diffusion Model` ノードが `hidream_i1_full_fp8.safetensors` ファイルを使用していることを確認します。 +2. `QuadrupleCLIPLoader` で4つの対応するテキストエンコーダーが正しく読み込まれていることを確認します。 - clip_l_hidream.safetensors - clip_g_hidream.safetensors - t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors - llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors -3. `Load VAE` ノードが `ae.safetensors` ファイルを使用していることを確認してください。 -4. **Full** バージョンでは、`ModelSamplingSD3` ノードの `shift` パラメータを `3.0` に設定してください。 -5. `Ksampler` ノードでは、以下の設定を行ってください： +3. `Load VAE` ノードが `ae.safetensors` ファイルを使用していることを確認します。 +4. **Full** バージョンの場合、`ModelSamplingSD3` の `shift` パラメーターを `3.0` に設定する必要があります。 +5. `Ksampler` ノードでは、次の設定を行う必要があります。 - `steps` を `50` に設定 - `cfg` を `5.0` に設定 - - （任意）`sampler` を `lcm` に設定 - - （任意）`scheduler` を `normal` に設定 -6. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl（Cmd）+ Enter` を押して、画像生成を実行してください。 + - （オプション）`sampler` を `lcm` に設定 + - （オプション）`scheduler` を `normal` に設定 +6. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl(cmd) + Enter` を使用して画像生成を実行します。 -### HiDream-I1 Dev バージョンのワークフロー +### HiDream-I1 Devバージョンのワークフロー - -

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- +### HiDream I1 Dev（`hidream_i1_dev`） -#### 1. モデルファイルのダウンロード +HiDream I1 Devで画像を生成します。バランスの取れたバージョンで、推論ステップ数は28、中程度のハードウェアに適しています。 -ハードウェア環境に応じて適切なバージョンを選択し、対応するリンクをクリックして、`ComfyUI/models/diffusion_models/` フォルダにダウンロードしてください。 +HiDream I1 Dev ワークフロープレビュー -- FP8 バージョン：[hidream_i1_dev_fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_dev_fp8.safetensors?download=true)（VRAM 16GB 以上が必要） -- 完全版：[hidream_i1_dev_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_dev_bf16.safetensors?download=true)（VRAM 27GB 以上が必要） + + + ゼロセットアップでComfy Cloud上でこのワークフローを実行 + + + ワークフローのJSONファイルをダウンロード + + -#### 2. ワークフローファイルのダウンロード +**出力例** -以下の画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップして、対応するワークフローを読み込んでください。 -![HiDream-I1 Dev バージョンのワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/hidream_i1/hidream_i1_dev.png) +![HiDream I1 Dev 出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/hidream_i1_dev.png) -#### 3. ワークフローの実行手順（ステップバイステップ） +#### 1. モデルファイルのダウンロード +お使いのハードウェアに応じて適切なバージョンを選択し、リンクをクリックして対応するモデルファイルをダウンロードし、`ComfyUI/models/diffusion_models/` フォルダーに保存してください。 -![HiDream-I1 Dev バージョンのフローダイアグラム](/images/tutorial/advanced/hidream/hidream_i1_dev_flow_diagram.jpg) +- FP8版: [hidream_i1_dev_fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_dev_fp8.safetensors?download=true) には16GB以上のVRAMが必要です +- フル版: [hidream_i1_dev_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_dev_bf16.safetensors?download=true) には27GB以上のVRAMが必要です -ワークフローの実行を以下の手順で完了してください： -1. `Load Diffusion Model` ノードが `hidream_i1_dev_fp8.safetensors` ファイルを使用していることを確認してください。 -2. `QuadrupleCLIPLoader` 内の 4 つのテキストエンコーダが正しく読み込まれていることを確認してください： +#### 2. ワークフローファイルのダウンロード +以下の画像をダウンロードし、ComfyUIにドラッグ＆ドロップして対応するワークフローを読み込んでください。 + +![HiDream-I1 Devバージョンワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/hidream_i1/hidream_i1_dev.png) + +#### 3. ワークフローをステップごとに完了する + +![HiDream-I1 Devバージョンフロー図](/images/tutorial/advanced/hidream/hidream_i1_dev_flow_diagram.jpg) +ワークフローの実行をステップごとに完了します。 +1. `Load Diffusion Model`ノードが`hidream_i1_dev_fp8.safetensors`ファイルを使用していることを確認してください。 +2. `QuadrupleCLIPLoader`内の対応する4つのテキストエンコーダーが正しく読み込まれていることを確認してください。 - clip_l_hidream.safetensors - clip_g_hidream.safetensors - t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors - llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors -3. `Load VAE` ノードが `ae.safetensors` ファイルを使用していることを確認してください。 -4. **Dev** バージョンでは、`ModelSamplingSD3` ノードの `shift` パラメータを `6.0` に設定してください。 -5. `Ksampler` ノードでは、以下の設定を行ってください： - - `steps` を `28` に設定 - - （重要）`cfg` を `1.0` に設定 - - （任意）`sampler` を `lcm` に設定 - - （任意）`scheduler` を `normal` に設定 -6. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl（Cmd）+ Enter` を押して、画像生成を実行してください。 +3. `Load VAE`ノードが`ae.safetensors`ファイルを使用していることを確認してください。 +4. **dev**バージョンでは、`ModelSamplingSD3`の`shift`パラメーターを`6.0`に設定する必要があります。 +5. `Kサンプラー`ノードでは、以下の設定を行う必要があります。 + - `steps`を`28`に設定 + - （重要）`cfg`を`1.0`に設定 + - （オプション）`sampler`を`lcm`に設定 + - （オプション）`scheduler`を`normal`に設定 +6. `Run`ボタンをクリックするか、ショートカット`Ctrl(cmd) + Enter`を使用して画像生成を実行します。 -### HiDream-I1 Fast バージョンのワークフロー +### HiDream-I1 Fast バージョン ワークフロー - -

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- +### HiDream I1 Fast（`hidream_i1_fast`） -#### 1. モデルファイルのダウンロード +HiDream I1 Fast を使って素早く画像を生成します。軽量版で16段階の推論ステップ数を備え、低スペックのハードウェアでも手軽にプレビューできます。 -ハードウェア環境に応じて適切なバージョンを選択し、対応するリンクをクリックして、`ComfyUI/models/diffusion_models/` フォルダにダウンロードしてください。 +HiDream I1 Fast ワークフロープレビュー + + + + セットアップ不要でこのワークフローを Comfy Cloud 上で実行 + + + ワークフローのJSONファイルをダウンロード + + + +**出力例** + +![HiDream I1 Fast 出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/hidream_i1_fast.png) + +#### 1. モデルファイルのダウンロード +お使いのハードウェアに応じて適切なバージョンを選択し、リンクをクリックして対応するモデルファイルをダウンロードし、`ComfyUI/models/diffusion_models/` フォルダーに保存してください。 -- FP8 バージョン：[hidream_i1_fast_fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_fast_fp8.safetensors?download=true)（VRAM 16GB 以上が必要） -- 完全版：[hidream_i1_fast_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_fast_bf16.safetensors?download=true)（VRAM 27GB 以上が必要） +- FP8版：[hidream_i1_fast_fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_fast_fp8.safetensors?download=true)（16GB以上のVRAMが必要） +- フル版：[hidream_i1_fast_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_fast_bf16.safetensors?download=true)（27GB以上のVRAMが必要） #### 2. ワークフローファイルのダウンロード +以下の画像をダウンロードし、ComfyUIにドラッグ＆ドロップして対応するワークフローを読み込んでください。 -以下の画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップして、対応するワークフローを読み込んでください。 -![HiDream-I1 Fast バージョンのワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/hidream_i1/hidream_i1_fast.png) +![HiDream-I1 Fast版ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/hidream_i1/hidream_i1_fast.png) -#### 3. ワークフローの実行手順（ステップバイステップ） +#### 3. ワークフローをステップごとに完了させる -![HiDream-I1 Fast バージョンのフローダイアグラム](/images/tutorial/advanced/hidream/hidream_i1_fast_flow_diagram.jpg) +![HiDream-I1 Fast版フロー図](/images/tutorial/advanced/hidream/hidream_i1_fast_flow_diagram.jpg) -ワークフローの実行を以下の手順で完了してください： -1. `Load Diffusion Model` ノードが `hidream_i1_fast_fp8.safetensors` ファイルを使用していることを確認してください。 -2. `QuadrupleCLIPLoader` 内の 4 つのテキストエンコーダが正しく読み込まれていることを確認してください： +ワークフローの実行をステップごとに完了させます。 +1. `Load Diffusion Model`（拡散モデルを読み込む）ノードが `hidream_i1_fast_fp8.safetensors` ファイルを使用していることを確認します。 +2. `QuadrupleCLIPLoader` 内の4つの対応するテキストエンコーダーが正しく読み込まれていることを確認します。 - clip_l_hidream.safetensors - clip_g_hidream.safetensors - t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors - llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors -3. `Load VAE` ノードが `ae.safetensors` ファイルを使用していることを確認してください。 -4. **Fast** バージョンでは、`ModelSamplingSD3` ノードの `shift` パラメータを `3.0` に設定してください。 -5. `Ksampler` ノードでは、以下の設定を行ってください： +3. `Load VAE`（VAEを読み込む）ノードが `ae.safetensors` ファイルを使用していることを確認します。 +4. **高速版**では、`ModelSamplingSD3`（モデルサンプリングSD3）の `shift` パラメーターを `3.0` に設定する必要があります。 +5. `Ksampler`（Kサンプラー）ノードでは、次の設定を行う必要があります。 - `steps` を `16` に設定 - （重要）`cfg` を `1.0` に設定 - - （任意）`sampler` を `lcm` に設定 - - （任意）`scheduler` を `normal` に設定 -6. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl（Cmd）+ Enter` を押して、画像生成を実行してください。 + - （オプション）`sampler`（サンプラー）を `lcm` に設定 + - （オプション）`scheduler`（スケジューラー）を `ノーマル` に設定 +6. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl（Cmd）+ Enter` を使用して画像生成を実行します。 ## その他の関連リソース diff --git a/ja/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx b/ja/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx index 6295428f3..335c058d4 100644 --- a/ja/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx +++ b/ja/tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx @@ -2,16 +2,17 @@ title: "ComfyUI ネイティブ版 HiDream-O1-Image ワークフローの例" sidebarTitle: "HiDream-O1-Image" description: "本ガイドでは、ComfyUI ネイティブ版 HiDream-O1-Image のテキストから画像へ、および画像編集のワークフローを説明します" -translationSourceHash: 368a086e +translationSourceHash: 55057417 translationFrom: tutorials/image/hidream/hidream-o1.mdx translationBlockHashes: "_intro": e1c85b19 - "HiDream-O1-Image Full Workflow": 9c60b82c - "HiDream-O1-Image Dev Workflow": 24233bb7 + "HiDream-O1-Image Full Workflow": a292cb08 + "HiDream-O1-Image Dev Workflow": 3397982b "Additional Notes": 762758eb --- + import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' @@ -33,37 +34,44 @@ HiDream-O1-Image は [MIT ライセンス](https://github.com/HiDream-ai/HiDream ## HiDream-O1-Image Full ワークフロー -### 1. ワークフローをダウンロード +### HiDream O1 Full: 画像生成 (`image_hidream_o1`) -ComfyUI を最新バージョンにアップデートし、メニューから `ワークフロー` → `テンプレートを閲覧` → `Image` に進み、"HiDream O1 Full: Image generation" を見つけてワークフローを読み込んでください。 +テキストプロンプトを入力し、オプションで参照画像をアップロードします。テキストから画像、編集、または被写体駆動のパーソナライゼーションによって、最大2048x2048の高解像度画像を生成します。 -![HiDream-O1-Image Full ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_hidream_o1.png) +HiDream O1 Full ワークフロープレビュー - - Download workflow + + + Comfy Cloud で開く - - - Open in cloud + + JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで「HiDream O1 Full」を検索 + + +**出力例** + +![HiDream O1 Full 出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_hidream_o1.png) + +### 1. ワークフローをダウンロード ### 2. モデルをダウンロード -**チェックポイント** — 再パッケージおよび量子化済み。すべてのバージョンで最悪の外れ値は bf16 で保持され、未使用の deepstack 層は削除されています： +**チェックポイント** — 再パッケージ化および量子化済み。すべてbf16を使用して最悪の外れ値を処理し、未使用のdeepstackレイヤーは削除済み： -- [hidream_o1_image_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/hidream_o1_image_fp8_scaled.safetensors) — FP8 量子化版。対応ハードウェア上で安全な MLP 層に fp8/mxfp8 行列乗算を使用し高速化 -- [hidream_o1_image_mxfp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/hidream_o1_image_mxfp8.safetensors) — MXFP8 量子化版 -- [hidream_o1_image_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/hidream_o1_image_bf16.safetensors) — bf16 フル精度版（最大ファイル） +- [hidream_o1_image_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/blob/main/checkpoints/hidream_o1_image_fp8_scaled.safetensors) — FP8。サポートハードウェアで高速化するため、安全なMLPレイヤーでfp8/mxfp8 matmulを使用 +- [hidream_o1_image_mxfp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/blob/main/checkpoints/hidream_o1_image_mxfp8.safetensors) — MXFP8量子化バリアント +- [hidream_o1_image_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/blob/main/checkpoints/hidream_o1_image_bf16.safetensors) — フルbf16精度（最大） -**テキストエンコーダ（プロンプト補強）** — 全バージョン共通： +**テキストエンコーダ**（プロンプト強化）— 全バージョン共通： -- [gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/gemma-4/resolve/main/text_encoders/gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors) +- [gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/gemma-4/blob/main/text_encoders/gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors) -**LoRA（オプション）** — Dev 蒸留は LoRA として Full モデルにも適用でき、蒸留強度を調整できます（[Kijai](https://huggingface.co/Kijai/hidream-O1-image_comfy) 提供）： +**LoRA（オプション）** — Dev蒸留はFullモデルにLoRAとして適用可能で、蒸留強度を調整できます（[Kijai](https://huggingface.co/Kijai/hidream-O1-image_comfy) 提供）： -- [hidream_o1_dev_lora_rank_64_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/hidream-O1-image_comfy/resolve/main/loras/hidream_o1_dev_lora_rank_64_bf16.safetensors) — フルランク -- [hidream_o1_dev_lora_rank_64_bf16_pruned_v1.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/hidream-O1-image_comfy/resolve/main/loras/hidream_o1_dev_lora_rank_64_bf16_pruned_v1.safetensors) — プルーニング版 -- [hidream_o1_image_dev_2604_lora_avg_rankg_224_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/hidream-O1-image_comfy/resolve/main/loras/hidream_o1_image_dev_2604_lora_avg_rankg_224_bf16.safetensors) — 代替 Checkpoint ベースの蒸留 +- [hidream_o1_dev_lora_rank_64_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/hidream-O1-image_comfy/blob/main/loras/hidream_o1_dev_lora_rank_64_bf16.safetensors) — フルランク +- [hidream_o1_dev_lora_rank_64_bf16_pruned_v1.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/hidream-O1-image_comfy/blob/main/loras/hidream_o1_dev_lora_rank_64_bf16_pruned_v1.safetensors) — プルーニングバリアント +- [hidream_o1_image_dev_2604_lora_avg_rankg_224_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/hidream-O1-image_comfy/blob/main/loras/hidream_o1_image_dev_2604_lora_avg_rankg_224_bf16.safetensors) — 代替チェックポイントベースの蒸留 ``` 📂 ComfyUI/ @@ -82,38 +90,62 @@ ComfyUI を最新バージョンにアップデートし、メニューから ` - `CheckpointLoaderSimple` ノードが選択したチェックポイントを読み込んでいることを確認 - `CLIPTextEncode` ノードにプロンプトを入力 -- **テキスト→画像モード：** **"Switch to Image Edit"** トグルを **オフ**（デフォルト）にします。サンプラーはテキストプロンプトを直接使用します。 +- **テキストから画像モード：** **"Switch to Image Edit"** トグルを **オフ**（デフォルト）にします。サンプラーはテキストプロンプトを直接使用します。 - **画像編集モード：** **"Switch to Image Edit"** を **オン** にし、`Load Image` ノードで参照画像をアップロードして `HiDreamO1ReferenceImages` に接続します。 > **注意：** O1 サンプラーは潜在サンプルを出力するため、`CheckpointLoaderSimple` が読み込んだ VAE を使用して `VAEDecode` ノードでデコードする必要があります。 ## HiDream-O1-Image Dev ワークフロー -### 1. ワークフローをダウンロード +### HiDream O1 Dev（`image_hidream_o1_dev`） -メニューから `ワークフロー` → `テンプレートを閲覧` → `Image` に進み、"HiDream O1 Dev" を見つけてください。 +テキストプロンプトとオプションの参照画像を入力します。テキストから画像への生成、画像編集、被写体駆動のパーソナライゼーションをサポートし、最大2048×2048の高解像度画像を生成します。 -![HiDream-O1-Image Dev ワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_hidream_o1_dev.png) +HiDream O1 Dev ワークフロープレビュー - - Download workflow + + + Comfy Cloud で開く + + JSONをダウンロード、またはテンプレートライブラリで「HiDream O1 Dev」を検索 + + + +**入力素材** - - Open in cloud +該当する `LoadImage` ノードにこのファイルをアップロードしてください： + + + + `LoadImage` ノード 213 · `noir_portrait.png` + -### 2. モデルをダウンロード +
+ noir_portrait.png +
+ +**出力例** + +
+ 入力画像 + HiDream O1 Dev 出力例 +
+ +### 1. ワークフローのダウンロード + +### 2. モデルのダウンロード -**チェックポイント（Dev）** — 再パッケージおよび量子化済み。すべてのバージョンで最悪の外れ値は bf16 で保持され、未使用の deepstack 層は削除されています： +**チェックポイント（Dev）** — 再パッケージ化され量子化されています。すべてbf16を使用し、最悪の外れ値に対応し、未使用のDeepStackレイヤーは削除されています： -- [hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors) — FP8 量子化版。対応ハードウェア上で安全な MLP 層に fp8/mxfp8 行列乗算を使用し高速化 -- [hidream_o1_image_dev_mxfp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/hidream_o1_image_dev_mxfp8.safetensors) — MXFP8 量子化版 -- [hidream_o1_image_dev_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/hidream_o1_image_dev_bf16.safetensors) — bf16 フル精度版（最大ファイル） +- [hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/blob/main/checkpoints/hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors) — FP8、サポートされているハードウェア上で高速化するために、安全なMLPレイヤーでfp8/mxfp8行列積を使用 +- [hidream_o1_image_dev_mxfp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/blob/main/checkpoints/hidream_o1_image_dev_mxfp8.safetensors) — MXFP8量子化バリアント +- [hidream_o1_image_dev_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/blob/main/checkpoints/hidream_o1_image_dev_bf16.safetensors) — 完全なbf16精度（最大） -**テキストエンコーダ（プロンプト補強）** — 全バージョン共通： +**テキストエンコーダー**（プロンプト拡張）— すべてのバージョンで共有： -- [gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/gemma-4/resolve/main/text_encoders/gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors) +- [gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/gemma-4/blob/main/text_encoders/gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors) ``` 📂 ComfyUI/ @@ -130,8 +162,8 @@ ComfyUI を最新バージョンにアップデートし、メニューから ` - `CheckpointLoaderSimple` が `hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors` を読み込んでいることを確認 - Dev バージョンは 28 ステップ、CFG=1.0 で動作 — ネガティブプロンプトは不要 -- **テキスト→画像モード：** **"Switch to Image Edit"** トグルを **オフ**（デフォルト） -- **画像編集モード：** **"Switch to Image Edit"** を **オン** にし、`Load Image` で参照画像をアップロードして `HiDreamO1ReferenceImages` に接続 +- **テキストから画像へのモード：** **"Switch to Image Edit"** トグルを **オフ**（デフォルト） +- **画像編集モード：** **"Switch to Image Edit"** を **オン** にし、`LoadImage` で参照画像をアップロードして `HiDreamO1ReferenceImages` に接続 ## 補足説明 diff --git a/ja/tutorials/image/ideogram/ideogram-v4.mdx b/ja/tutorials/image/ideogram/ideogram-v4.mdx index 2c44d5ea6..2e9cc7656 100644 --- a/ja/tutorials/image/ideogram/ideogram-v4.mdx +++ b/ja/tutorials/image/ideogram/ideogram-v4.mdx @@ -2,11 +2,11 @@ title: "ComfyUI Ideogram 4.0 オープンソースモデルチュートリアル" description: "ComfyUI で Ideogram 4.0 オープンソースモデルを使用する方法" sidebarTitle: "Ideogram 4.0" -translationSourceHash: de26d2f5 +translationSourceHash: c52eb1a1 translationFrom: tutorials/image/ideogram/ideogram-v4.mdx translationBlockHashes: "_intro": e87a6658 - "Ideogram 4.0 Text-to-Image Workflow": 191bc145 + "Ideogram 4.0 Text-to-Image Workflow": 0a590bd6 "Live Conversation with Ideogram & ComfyOrg": 9f3809e0 --- @@ -19,52 +19,58 @@ Ideogram 4.0 は、Ideogram がオープンソースモデルとして公開し ## Ideogram 4.0 テキストから画像へのワークフロー - +### Ideogram v4：テキストから画像へ（`image_ideogram4_t2i`） + +テキストプロンプトまたは構造化JSONの説明を入力します。Ideogram 4.0を使用して、レイアウト、色、スタイルを正確に制御しながら画像を生成します。 + +Ideogram 4.0 テキストから画像へのワークフロープレビュー + + + Comfy Cloud で開く - - - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで"Ideogram v4: Text to Image"を検索 + + JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Ideogram v4：テキストから画像へ」を検索 + + +**出力例** ![Ideogram 4.0 出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_ideogram4_t2i.png) -*Ideogram 4.0 オープンソースモデルの出力例* -### プロンプト形式 +### プロンプトの形式 -オープンソースワークフローは2つのプロンプトモードをサポート： +このオープンソースワークフローは、2つのプロンプトモードをサポートしています。 -1. **自然言語** — 素早く簡単、シンプルなアイデアに最適 -2. **構造化 JSON** — レイアウト、色、スタイルを精密に制御 +1. **自然言語** — 迅速かつ簡単で、シンプルなアイデアに最適 +2. **構造化JSON** — レイアウト、色、スタイルを正確に制御するため -ワークフローにはプロンプト構築テンプレートが含まれており、任意の LLM と組み合わせて JSON プロンプトを生成できます。 +このワークフローには、任意のLLMを使用して一致するJSONプロンプトを生成できるプロンプト構築テンプレートが含まれています。 -ワークフロー内のノートより： -> このモデルは構造化 JSON キャプションでトレーニングされています（シーン要約、スタイルブロック、背景、およびオプションでバウンディングボックスと16進数カラーパレットを含むオブジェクトごとの説明）。公式推論はこのスキーマに対してプロンプトを検証します。 +ワークフロー内の注釈には次のように説明されています： +> モデルは構造化JSONキャプション（シーンの概要、スタイルブロック、背景、および境界ボックスと16進数のカラーパレットを含むオプションのオブジェクトごとの説明）でトレーニングされています。公式の推論では、そのスキーマに対してプロンプトを検証します。 ### Ideogram 4.0 モデルのダウンロード -Hugging Face の [Comfy-Org/Ideogram-4](https://huggingface.co/Comfy-Org/Ideogram-4) ですべての再パッケージ化されたモデルファイルを見つけることができます。 +再パッケージ化されたすべてのモデルファイルは、Hugging Faceの[Comfy-Org/Ideogram-4](https://huggingface.co/Comfy-Org/Ideogram-4)にあります。 - - Ideogram 4.0 拡散モデル（~13.8 GB）。models/diffusion_models/ に配置 + + + Ideogram 4.0 の拡散モデル（約13.8 GB）。models/diffusion_models/ に配置します。 - - - Ideogram 4.0 条件なし拡散モデル（~13.8 GB）。models/diffusion_models/ に配置 + + Ideogram 4.0 の無条件拡散モデル（約13.8 GB）。models/diffusion_models/ に配置します。 - - - Ideogram 4.0 テキストエンコーダー（~8 GB）。models/text_encoders/ に配置 + + Ideogram 4.0 のテキストエンコーダ（約8 GB）。models/text_encoders/ に配置します。 - - - Ideogram 4.0 テキストエンコーダー（~2 GB）。models/text_encoders/ に配置 + + Ideogram 4.0 のテキストエンコーダ（約2 GB）。models/text_encoders/ に配置します。 - - - Ideogram 4.0 VAE（~335 MB）。models/vae/ に配置 + + Ideogram 4.0 のVAE（約335 MB）。models/vae/ に配置します。 + **モデルの保存場所** @@ -82,34 +88,34 @@ Hugging Face の [Comfy-Org/Ideogram-4](https://huggingface.co/Comfy-Org/Ideogra ``` - - このワークフローは Subgraph ノードを使用しています。Subgraph ドキュメントでカスタマイズ方法を確認してください。 + + このワークフローは、モジュール処理にサブグラフノードを使用しています。サブグラフのドキュメントを参照して、カスタマイズと拡張方法を学んでください。 ### ワークフローの手順 -1. モデルをダウンロードし、正しいディレクトリに配置（上表参照） -2. ワークフローファイルをダウンロードして ComfyUI にドラッグ -3. Ideogram4 サブグラフノードにプロンプトを入力（自然言語または構造化 JSON） -4. （オプション）`ResolutionSelector` ノードで解像度を調整 -5. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` で画像を生成 -6. `Save Image` ノードで結果を確認 — 出力ファイルは `ComfyUI/output/` に保存 +1. モデルをダウンロードし、正しいディレクトリに配置します（上記の表を参照） +2. ワークフローファイルをダウンロードし、ComfyUI にドラッグします +3. Ideogram4 サブグラフノードにプロンプト（自然言語または構造化JSON）を入力します +4. （オプション）`ResolutionSelector` ノードを使用して解像度を調整します +5. `Run` をクリックするか、ショートカット `Ctrl(cmd) + Enter` を使用して画像を生成します +6. `Save Image` ノードで結果を表示します。出力ファイルは `ComfyUI/output/` に保存されます -### 安全フィルターに関する注意 +### セーフティフィルタに関する注意 -「Image blocked by safety filter」と表示された場合、それは Ideogram 4.0 の組み込み安全フィルターです。JSON 以外（プレーンテキスト）のプロンプトは誤検出率が高くなります。構造化 JSON プロンプトを使用すると、プロンプトがブロックされる可能性が低減します。 +「イメージがセーフティフィルタによってブロックされました」というメッセージが表示された場合、これはIdeogram 4.0の組み込みセーフティフィルタです。JSON以外（プレーンテキスト）のプロンプトは偽陽性率が高くなります。構造化JSONプロンプトを使用すると、プロンプトがブロックされる可能性が低くなります。 -詳細については、[Ideogram 4 の公式プロンプトガイド](https://github.com/ideogram-oss/ideogram4/blob/main/docs/prompting.md#safety-filter)をご覧ください。 +詳細については、[Ideogram 4の公式プロンプトガイド](https://github.com/ideogram-oss/ideogram4/blob/main/docs/prompting.md#safety-filter)を参照してください。 -## Ideogram & ComfyOrg 創業者対談 +## Ideogram & ComfyOrg によるライブ対談 -Mohammad Norouzi（Ideogram CEO）と Yoland Yan（ComfyOrg CEO）をゲストに迎えた特別なライブ対談。司会は Purz と Rob。 +Mohammad Norouzi（Ideogram CEO）と Yoland Yan（ComfyOrg CEO）による特別ライブ対談。ホストは Purz & Rob です。 diff --git a/ja/tutorials/image/krea/krea-2.mdx b/ja/tutorials/image/krea/krea-2.mdx index 1ee36b678..7d87d9924 100644 --- a/ja/tutorials/image/krea/krea-2.mdx +++ b/ja/tutorials/image/krea/krea-2.mdx @@ -2,88 +2,89 @@ title: "Krea-2 ComfyUI ワークフロー例" description: "Krea 2は、高い美的品質とスタイルの多様性を実現するテキストから画像へのモデルで、RAW（ベース）とTurbo（蒸留）の2種類のバリアントがあります。" sidebarTitle: "Krea 2" -translationSourceHash: 90dd4f6b +translationSourceHash: 779b8a5b translationFrom: tutorials/image/krea/krea-2.mdx translationBlockHashes: "_intro": 7dcc4be5 "Watch the Launch Event": 5863543e - "Available Model Weights": 9c718c25 - "Krea-2 Turbo text-to-image workflow": 525f676c - "Krea-2 Turbo style reference workflow": 5e966a16 + "Available Model Weights": c7a3e6d8 + "Krea-2 Turbo text-to-image workflow": 34ced1a0 + "Krea-2 Turbo style reference workflow": 140b3035 --- - - import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' -**Krea 2** は、[Krea AI](https://www.krea.ai) がゼロから学習した画像生成モデルで、クリエイティブでスタイルの探求に重点を置いています。 +**Krea 2**は、[Krea AI](https://www.krea.ai)の画像生成モデルで、一から学習され、クリエイティブでスタイリッシュな表現の探求に重点を置いています。 -Krea 2は、連携して動作するように設計された2つのモデルとして提供されます：**LoRAの学習はRAWで行い、推論はTurboで実行します**： -- **Krea 2 RAW**：フルステップサンプリング（52ステップ）のベースモデル。蒸留なしで多様性が高く柔軟性に富み、ファインチューニングやLoRAトレーニングに最適です。 -- **Krea 2 Turbo**：8ステップの蒸留チェックポイントで、高速かつ高品質な生成を実現。RAWで学習したLoRAをシームレスにTurboに適用できます。 +Krea 2は、連携して動作するよう設計された2つのモデルとして提供されます：**RAWでLoRAを学習し、Turboで推論を実行**します： +- **Krea 2 RAW**：フルステップサンプリング（52ステップ）のベースモデル。蒸留なしで、多様かつ高い可塑性を持ち、ファインチューニングやLoRA学習に最適です。 +- **Krea 2 Turbo**：高速で高品質な生成のための8ステップ蒸留checkpoint。RAWで学習したLoRAはTurboにシームレスに適用できます。 -**ライセンス**: [Krea AI Community License](https://www.krea.ai/krea-2-licensing) +**ライセンス**：[Krea AI Community License](https://www.krea.ai/krea-2-licensing) -## ローンチイベントを見る +## ローンチイベントを視聴する -Krea 2について、その開発ストーリー、機能、オープンソースエコシステムへの意味などを詳しく知りたい方は、上記のローンチイベントの録画をご覧ください（Victor Perez、Miguel Lara、ComfyAnonymousが出演）。 +Krea 2の詳細、開発の背景、その機能、そしてオープンソースエコシステムにとっての意味については、上記のローンチイベントの録画（Victor Perez、Miguel Lara、ComfyAnonymous出演）をご覧ください。 ## 利用可能なモデルウェイト -Krea 2には2つのバリアントがあります： -- **Krea 2 RAW**：フルステップサンプリング（52ステップ）のベースモデル。多様性と柔軟性のために設計されており、ファインチューニングやLoRAトレーニングに最適です。 -- **Krea 2 Turbo**：8ステップの蒸留チェックポイントで、高速かつ高品質な生成を実現。RAWで学習したLoRAをシームレスにTurboに適用できます。 +Krea 2は2つのバリアントで利用できます： +- **Krea 2 RAW**：フルステップサンプリング（52ステップ）のベースモデル。多様性と可塑性を重視した設計で、ファインチューニングやLoRA学習に最適です。 +- **Krea 2 Turbo**：高速で高品質な生成のために構築された8ステップ蒸留checkpoint。RAWで学習したLoRAはTurboにシームレスに適用できます。 - -**関連リンク**: +**関連リンク**： - [Krea 2 on Hugging Face (RAW)](https://huggingface.co/krea/Krea-2-Raw) - [Krea 2 on Hugging Face (Turbo)](https://huggingface.co/krea/Krea-2-Turbo) -- [Comfy-Org/Krea-2 (ComfyUI モデル)](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2) +- [Comfy-Org/Krea-2 (ComfyUIモデル)](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2) - [公式GitHubリポジトリ](https://github.com/krea-ai/krea-2) -- [テクニカルレポート](https://www.krea.ai/blog/krea-2-technical-report) +- [技術レポート](https://www.krea.ai/blog/krea-2-technical-report) ## Krea-2 Turbo テキストから画像へのワークフロー -Krea-2 Turbo テキストから画像ワークフロー +### Krea-2: テキストから画像へ (`image_krea2_turbo_t2i`) + +美的品質とクリエイティブコントロールのために構築された基盤モデル、Krea 2を使ってテキストプロンプトから画像を生成します。表現力豊かでスタイルの多様な画像のレンダリングに重点を置いています。 + +Krea-2 Turbo text-to-image workflow preview - - Comfy Cloud で開く + + Comfy Cloudで開く - JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "Krea-2" を検索 + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで"Krea-2"を検索 -ワークフローは以下の部分で構成されています： +このワークフローはいくつかのパートで構成されています： -1. **Text to Image (Krea-2 Turbo) サブグラフ**：モデル読み込み、プロンプト処理、サンプリング、VAEデコードを含むコア生成パイプライン -2. **ResolutionSelector**：希望する出力解像度を選択します。Krea 2は1Kから2Kまでの出力をサポートしており、メガピクセル値を2.0に設定すると2K解像度が得られます。 -3. **CustomCombo (LoRAセレクター)**：利用可能なスタイルLoRA用のトリガーワードセレクターがあらかじめ組み込まれています。追加のLoRAをダウンロードした場合、このセレクターをカスタマイズし、対応するLoRAファイルと組み合わせて使用できます。 -4. **SaveImage**：生成された画像を保存します。 +1. **Text to Image (Krea-2 Turbo) サブグラフ**：モデルのロード、プロンプト処理、サンプリング、VAEデコードを含む中核の生成パイプライン +2. **ResolutionSelector**：目的の出力解像度を選択します。Krea 2は1Kから2Kまでの出力をサポートしています。2K解像度を得るにはメガピクセル値を2.0に設定してください。 +3. **CustomCombo (LoRAセレクター)**：利用可能なスタイルLoRA用の事前構築されたトリガーワードセレクター。追加のLoRAをダウンロードした場合は、このセレクターをカスタマイズして対応するLoRAファイルと組み合わせることができます。 +4. **SaveImage**：生成された画像を保存します - - このワークフローはサブグラフノードを使用してモジュール化されています。サブグラフのドキュメントを確認して、ワークフローをカスタマイズおよび拡張する方法を学びましょう。 + + このワークフローはモジュール化された処理のためにサブグラフノードを使用しています。ワークフローのカスタマイズや拡張方法については、サブグラフのドキュメントをご覧ください。 ### ワンクリック生成 -最もシンプルな使い方：サブグラフにテキストプロンプトを入力し、解像度を選択して、**キューのプロンプト** をクリックします。デフォルト設定（8ステップ、プロンプトエンハンス有効、LoRAなし）で、最小限の設定で高品質な画像が生成されます。 +最もシンプルな使い方は、サブグラフにテキストプロンプトを入力し、解像度を選択して、**Queue Prompt**をクリックするだけです。デフォルト設定（8ステップ、プロンプト拡張有効、LoRAなし）で、最小限の設定で高品質な画像を生成できます。 -### ワークフローコントロール +### ワークフローのコントロール -**Text to Image (Krea-2 Turbo)** サブグラフでは以下のコントロールが使用できます： +**Text to Image (Krea-2 Turbo)** サブグラフでは以下のコントロールが公開されています： | コントロール | 説明 | -|-------------|------| -| **Text String (ユーザープロンプト)** | 生成したい画像を記述したテキストプロンプト | +|---------|-------------| +| **Text String (User Prompt)** | 生成したい画像を説明するテキストプロンプト | | **prompt_enhance** | LLMによるプロンプト拡張のオン/オフを切り替え | | **LLM_max_token** | プロンプト拡張の最大トークン長 | | **Width / Height** | 出力解像度（ResolutionSelectorで制御） | @@ -94,44 +95,44 @@ Krea 2には2つのバリアントがあります： ### スタイルLoRA -Krea 2向けのスタイルLoRAコレクションもKreaから公開されています。**CustomCombo** ノードで1つ選択し、サブグラフ内の `enable_lora?` を有効にしてスタイルを適用します： +KreaはKrea 2用のスタイルLoRAコレクションもリリースしています。**CustomCombo**ノードで1つを選択し、サブグラフの`enable_lora?`を有効にするとスタイルが適用されます： | LoRA | トリガーワード | 推奨強度 | ダウンロード | -|------|-------------|:------:|----------| -| krea2_darkbrush | monochrome ink wash style | 1.0 | [ダウンロード](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2/resolve/main/loras/krea2_darkbrush.safetensors) | -| krea2_dotmatrix | monochrome stippling style | 1.0 | [ダウンロード](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2/resolve/main/loras/krea2_dotmatrix.safetensors) | -| krea2_kidsdrawing | naive expressive sketch style | 1.0 | [ダウンロード](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2/resolve/main/loras/krea2_kidsdrawing.safetensors) | -| krea2_neondrip | textured abstract style | 1.0 | [ダウンロード](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2/resolve/main/loras/krea2_neondrip.safetensors) | -| krea2_rainywindow | rainy window style | 1.0 | [ダウンロード](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2/resolve/main/loras/krea2_rainywindow.safetensors) | -| krea2_retroanime | purple retro anime style | 1.0 | [ダウンロード](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2/resolve/main/loras/krea2_retroanime.safetensors) | -| krea2_softwatercolor | art deco watercolor style | 1.0 | [ダウンロード](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2/resolve/main/loras/krea2_softwatercolor.safetensors) | -| krea2_sunsetblur | ethereal motion blur style | 1.0 | [ダウンロード](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2/resolve/main/loras/krea2_sunsetblur.safetensors) | -| krea2_vintagetarot | vintage tarot style | 1.0 | [ダウンロード](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2/resolve/main/loras/krea2_vintagetarot.safetensors) | - -`.safetensors` ファイルを `ComfyUI/models/loras/` に配置します。 +|------|-------------|:-------------------:|----------| +| krea2_darkbrush | モノクロ水墨画スタイル | 1.0 | [ダウンロード](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2/blob/main/loras/krea2_darkbrush.safetensors) | +| krea2_dotmatrix | モノクロ点描スタイル | 1.0 | [ダウンロード](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2/blob/main/loras/krea2_dotmatrix.safetensors) | +| krea2_kidsdrawing | 素朴で表現力豊かなスケッチスタイル | 1.0 | [ダウンロード](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2/blob/main/loras/krea2_kidsdrawing.safetensors) | +| krea2_neondrip | テクスチャのある抽象スタイル | 1.0 | [ダウンロード](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2/blob/main/loras/krea2_neondrip.safetensors) | +| krea2_rainywindow | 雨の窓ガラススタイル | 1.0 | [ダウンロード](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2/blob/main/loras/krea2_rainywindow.safetensors) | +| krea2_retroanime | パープルのレトロアニメスタイル | 1.0 | [ダウンロード](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2/blob/main/loras/krea2_retroanime.safetensors) | +| krea2_softwatercolor | アールデコ水彩スタイル | 1.0 | [ダウンロード](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2/blob/main/loras/krea2_softwatercolor.safetensors) | +| krea2_sunsetblur | 幻想的なモーションブラースタイル | 1.0 | [ダウンロード](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2/blob/main/loras/krea2_sunsetblur.safetensors) | +| krea2_vintagetarot | ヴィンテージタロットスタイル | 1.0 | [ダウンロード](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2/blob/main/loras/krea2_vintagetarot.safetensors) | + +`.safetensors`ファイルを`ComfyUI/models/loras/`に配置してください。 ### モデルのダウンロード -ローカルで使用するには、[Comfy-Org/Krea-2](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2) から ComfyUI 最適化モデルファイルをダウンロードしてください。 +ローカルで使用する場合は、[Comfy-Org/Krea-2](https://huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2)からComfyUI最適化モデルファイルをダウンロードしてください。 - - krea2_turbo_fp8_scaled.safetensors：Turbo FP8（ほとんどのユーザーにおすすめ） + + krea2_turbo_fp8_scaled.safetensors: Turbo FP8（ほとんどのユーザーに推奨） - - qwen3vl_4b_fp8_scaled.safetensors：Qwen3VL-4B テキストエンコーダー + + qwen3vl_4b_fp8_scaled.safetensors: Qwen3VL-4Bテキストエンコーダー - + qwen_image_vae.safetensors - Hugging Face ですべてのスタイルLoRAを見る + Hugging FaceですべてのスタイルLoRAを見る -他のモデルバリアント（BF16、NVFP4、MXFP8）も、より高性能なハードウェアをお持ちのユーザー向けに利用可能です。 +その他のモデルバリアント（BF16、NVFP4、MXFP8）も、ハイエンドハードウェアをお持ちのユーザー向けに提供されています。 -#### モデル保存場所 +#### モデルの保存場所 ``` 📂 ComfyUI/ @@ -143,52 +144,74 @@ Krea 2向けのスタイルLoRAコレクションもKreaから公開されてい │ ├── 📂 vae/ │ │ └── qwen_image_vae.safetensors │ └── 📂 loras/ -│ └── krea2_softwatercolor.safetensors (and other style LoRAs) +│ └── krea2_softwatercolor.safetensors (およびその他のスタイルLoRA) ``` ## Krea-2 Turbo スタイル参照ワークフロー -Krea-2 Turbo スタイル参照ワークフロー +### Krea-2 Int8: 画像スタイル参照 (`image_krea2_turbo_int8_image_style_reference`) + +高速推論のための高性能Int8 Convrotフォーマットを使用し、アップロードした1〜2枚の画像のスタイルを参照しながら、Krea-2 Turboモデルで画像を生成します。 + +Krea-2 Turbo style reference workflow preview - - Comfy Cloud で開く + + Comfy Cloudで開く - JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Krea-2 スタイル参照」を検索してください + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで"Krea-2 Style Reference"を検索 + + + +**入力素材** + +このファイルを対応する`LoadImage`ノードにアップロードしてください： + + + + `LoadImage`ノード 69 · `krea2_reference_image.png` -スタイル参照ワークフローは、Krea-2 Turbo パイプラインに参照画像の条件付けを追加したものです。1つ以上の参照画像をアップロードして、生成出力の美的スタイル、雰囲気、ビジュアルの方向性に影響を与えます。 +
+ krea2_reference_image.png +
+ +**出力例** + +![Krea-2 style reference example output](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_krea2_turbo_int8_image_style_reference.png) + +スタイル参照ワークフローは、Krea-2 Turboパイプラインに参照画像コンディショニングを追加したものです。1枚以上の参照画像をアップロードして、生成される出力の美的スタイル、雰囲気、視覚的な方向性に影響を与えることができます。 -ワークフローは以下のいくつかの部分で構成されています： +このワークフローはいくつかのパートで構成されています： -1. **画像スタイル参照（Krea-2 Turbo）サブグラフ**：スタイル参照に対応したコア生成パイプラインです。モデルの読み込み、参照画像の条件付け、プロンプト処理、サンプリングを含みます。 -2. **LoadImage**：スタイル参照画像をアップロードします。 -3. **ResolutionSelector**：希望する出力解像度を選択します。Krea 2 は 1K から 2K までの出力をサポートします。 -4. **SaveImage**：生成画像を保存します。 +1. **Image Style Reference (Krea-2 Turbo) サブグラフ**：スタイル参照に対応した中核の生成パイプライン。モデルのロード、参照画像コンディショニング、プロンプト処理、サンプリングを含みます +2. **LoadImage**：スタイル参照画像をアップロードします +3. **ResolutionSelector**：目的の出力解像度を選択します。Krea 2は1Kから2Kまでの出力をサポートしています。 +4. **SaveImage**：生成された画像を保存します -### スタイル参照の使用方法 +### スタイル参照の使い方 -1. **参照画像をアップロードする** — LoadImageノードを使用して、1つ以上のスタイル参照画像を読み込みます。 -2. **プロンプトを入力する** — サブグラフのユーザープロンプト入力欄にテキスト説明を入力します。 -3. **モデルバリアントを選択する** — サブグラフのモデルセレクターでモデルチェックポイントを選択します。 -4. **設定を調整する** — 解像度、シードを設定し、必要に応じてプロンプト拡張を有効にします。 -5. **キューをクリックする** — `Ctrl+Enter` を押して生成します。 +1. **参照画像をアップロード**: **LoadImage**ノードを使って1枚以上のスタイル参照画像を読み込みます +2. **プロンプトを入力**: サブグラフのユーザープロンプト入力欄にテキストの説明を入力します +3. **モデルバリアントを選択**: サブグラフのモデルセレクターでモデルcheckpointを選択します +4. **設定を調整**: 解像度やシードを設定し、必要に応じてプロンプト拡張を有効にします +5. **Queueをクリック**: `Ctrl+Enter`を押して生成します -このスタイル参照ワークフローは、専用の拡散モデルとLoRAを使用します。テキストエンコーダーとVAEはテキストから画像へのワークフローと共有されます。 +このスタイル参照ワークフローは、専用のdiffusionモデルとLoRAを使用します。テキストエンコーダーとVAEはテキストから画像へのワークフローと共通です。 - + krea2_turbo_int8_convrot.safetensors - - qwen3vl_4b_fp8_scaled.safetensors：Qwen3VL-4B テキストエンコーダー + + qwen3vl_4b_fp8_scaled.safetensors: Qwen3VL-4Bテキストエンコーダー - + qwen_image_vae.safetensors - + krea2_style_reference.safetensors diff --git a/ja/tutorials/image/lens/lens.mdx b/ja/tutorials/image/lens/lens.mdx index edd441dec..ea4167f9c 100644 --- a/ja/tutorials/image/lens/lens.mdx +++ b/ja/tutorials/image/lens/lens.mdx @@ -2,16 +2,17 @@ title: "Lens ComfyUI ワークフロー例" description: "Lens は Microsoft による 3.8B パラメータのテキスト画像生成モデルです。デュアルストリーム MMDiT、GPT-OSS-20B テキスト特徴量、FLUX.2 VAE を採用し、効率的な高解像度生成を実現します。" sidebarTitle: "Lens" -translationSourceHash: cb4c08ff +translationSourceHash: c3b7c6b1 translationFrom: tutorials/image/lens/lens.mdx translationBlockHashes: - "_intro": b0a3e175 - "Lens text-to-image workflow": a45ab498 - "Lens model downloads": 5055ce84 - "Available models": 5876b860 + "_intro": 48b7db5c + "Lens text-to-image workflow": e082a32d + "Lens model downloads": b3f66783 + "Available models": ff3bbfee --- + import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' **Lens** は **Microsoft** によるオープンなテキスト画像生成モデルで、MIT ライセンスで提供されています。**38億** パラメータを持ち、**デュアルストリーム MMDiT** アーキテクチャに **GPT-OSS-20B** テキストエンコーダーの特徴量と **FLUX.2 セマンティック VAE** を組み合わせ、より大規模なモデルよりも少ない学習計算量で競争力のある画質を実現します。 @@ -37,76 +38,82 @@ import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' このワークフローは Subgraph ノードを使用したモジュール処理を採用しています。Subgraph のドキュメントを参照して、ワークフローのカスタマイズと拡張方法を学んでください。 -### Lens +### Lens: テキストから画像へ (`image_lens_t2i`) + +テキストプロンプトを入力し、解像度とアスペクト比を選択します。効率的な Lens テキスト画像生成モデルを使用して、高品質な画像を生成します。 + +Lens テキスト画像生成ワークフロープレビュー - JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで "Lens" を検索 + JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで「Lens」を検索 - {/* TODO: Lens が Comfy Cloud で利用可能になったら有効化 */} + {/* TODO: Enable Cloud template when Lens is available on Comfy Cloud */} {/**/} {/* Comfy Cloud で開く*/} {/**/} - +**出力例** + +![Lens テキスト画像生成出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_lens_t2i.png) -#### はじめ方 + -1. ComfyUI を最新バージョンに更新 - {/* TODO: Cloud テンプレートが利用可能になったら Cloud オプションを追加 */} -2. **テンプレート** で **Lens** を検索 -3. **Lens** ワークフローを選択 -4. 不足しているモデルをダウンロードして（[モデルダウンロード](#モデルダウンロード) 参照）、プロンプトを入力し **実行** をクリック +#### はじめる -#### 出力例 +1. ComfyUI を最新バージョンにアップデート + {/* TODO: Add Cloud option when template is available */} +2. **テンプレート**に移動し、「Lens」を検索 +3. **Lens**ワークフローを選択 +4. 不足しているモデルをダウンロード（[モデルダウンロード](#lens-model-downloads)を参照）、プロンプトを入力し、**キュー**をクリック -Lens テキスト画像生成の出力例 +### Lens Turbo: テキストから画像へ (`image_lens_turbo_t2i`) -### Lens Turbo +テキストプロンプトを入力し、解像度、アスペクト比、推論ステップ数を選択します。Lens テキスト画像生成モデルを使用して、高品質な画像を生成します。 -Lens Turbo は蒸留版で、より少ないサンプリングステップで画像を生成し、高速な推論を実現します。 +Lens Turbo テキスト画像生成ワークフロープレビュー - JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで "Lens Turbo" を検索 + JSON をダウンロード、またはテンプレートライブラリで「Lens Turbo」を検索 - {/* TODO: Lens Turbo が Comfy Cloud で利用可能になったら有効化 */} + {/* TODO: Enable Cloud template when Lens Turbo is available on Comfy Cloud */} {/**/} {/* Comfy Cloud で開く*/} {/**/} -#### はじめ方 +**出力例** -1. ComfyUI を最新バージョンに更新 - {/* TODO: Cloud テンプレートが利用可能になったら Cloud オプションを追加 */} -2. **テンプレート** で **Lens Turbo** を検索 -3. **Lens Turbo** ワークフローを選択 -4. 不足しているモデルをダウンロードして（[モデルダウンロード](#モデルダウンロード) 参照）、プロンプトを入力し **実行** をクリック +![Lens Turbo テキスト画像生成出力例](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_lens_turbo_t2i.png) -#### 出力例 +#### はじめる -Lens Turbo テキスト画像生成の出力例 +1. ComfyUI を最新バージョンにアップデート + {/* TODO: Add Cloud option when template is available */} +2. **テンプレート**に移動し、「Lens Turbo」を検索 +3. **Lens Turbo**ワークフローを選択 +4. 不足しているモデルをダウンロード（[モデルダウンロード](#lens-model-downloads)を参照）、プロンプトを入力し、**キュー**をクリック ## モデルダウンロード すべてのモデルファイルは Hugging Face の [Comfy-Org/Lens](https://huggingface.co/Comfy-Org/Lens) にあります。 - + Lens 用拡散モデル (BF16) - + Lens Turbo 用拡散モデル (BF16) - + Lens と Lens Turbo で共通のテキストエンコーダー (GPT-OSS-20B) - + Lens と Lens Turbo で共通の VAE (FLUX.2) diff --git a/ja/tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx b/ja/tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx index 02b2594ef..e4885cd5b 100644 --- a/ja/tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx +++ b/ja/tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx @@ -2,58 +2,69 @@ title: "ComfyUI NewBie-image-Exp0.1 ワークフロー例" description: "NewBie-image-Exp0.1 は、Next-DiT アーキテクチャを基盤とする 35 億パラメータのアニメスタイル文生成画像（text-to-image）モデルであり、XML 構造化プロンプトに対応し、高品質なアニメ画像生成に最適化されています。" sidebarTitle: "NewBie-image-Exp0.1" -translationSourceHash: f56facc0 +translationSourceHash: 9c4d819b translationFrom: tutorials/image/newbie-image/newbie-image-exp-0-1.mdx translationBlockHashes: "_intro": 7f6f1284 - "NewBie-image text-to-image workflow": af50f161 - "Model links": cd75bb7e + "NewBie-image text-to-image workflow": 8828eb35 + "Model links": 9660896d "Prompt format": 5b819c6c --- import UpdateReminder from '/snippets/ja/tutorials/update-reminder.mdx' -**NewBie-image-Exp0.1** は、NewBieAI Lab が開発した 35 億パラメータの DiT（Diffusion Transformer）モデルで、アニメスタイルの文生成画像タスク専用に設計されています。Next-DiT アーキテクチャを採用しており、非常に詳細で視覚的に印象的なアニメ画像を生成できます。 +**NewBie-image-Exp0.1**は、NewBieAI Labが開発したアニメスタイルのテキストから画像への生成に特化した35億パラメータのDiTモデルです。Next-DiTアーキテクチャを基盤としており、驚くほど詳細で視覚的に印象的なアニメ画像を生成します。 **主な特徴**： -- **35 億パラメータモデル**：高品質なアニメ画像生成に十分な性能を備えながらも効率的なモデルサイズ -- **Next-DiT アーキテクチャ**：Lumina アーキテクチャの研究に基づき、新たに設計された NewBie 固有のアーキテクチャを採用 -- **二重テキストエンコーダー**：メインエンコーダーとして Gemma3-4B-it を使用し、Jina CLIP v2 を補助エンコーダーとして活用することで、プロンプトの理解精度を向上 -- **FLUX VAE**：FLUX.1-dev の 16 チャネル VAE を採用し、より豊かな色表現と精細なテクスチャディテールを実現 -- **XML 構造化プロンプト**：注意機構の正確なバインディングおよび属性の分離（disentanglement）を可能にする XML 形式をサポート +- **35億パラメータモデル**：高品質なアニメ生成のための効率的かつ強力なモデルサイズ +- **Next-DiTアーキテクチャ**：Luminaアーキテクチャの研究に基づき、新たに設計されたNewBieアーキテクチャを採用 +- **デュアルテキストエンコーダー**：Gemma3-4B-itをメインエンコーダーとして使用し、Jina CLIP v2でプロンプト理解を向上 +- **FLUX VAE**：FLUX.1-devの16チャンネルVAEを採用し、より豊かな色彩と細かいテクスチャディテールを実現 +- **XML構造化プロンプト**：より良いアテンションバインディングと属性の分離のためにXML形式をサポート **関連リンク**： - [GitHub](https://github.com/NewBieAI-Lab/NewBie-image-Exp0.1) - [Hugging Face](https://huggingface.co/NewBie-AI/NewBie-image-Exp0.1) - [はじめにガイド](https://ai.feishu.cn/wiki/NZl9wm7V1iuNzmkRKCUcb1USnsh) -## NewBie-image 文生成画像ワークフロー +## NewBie-image テキストから画像へのワークフロー - -

JSON ワークフローファイルをダウンロード

- +### NewBie Exp0.1: アニメ生成 (`image_newbieimage_exp0_1-t2i`) - -

ComfyUI Cloud で実行

- +NewBie Exp0.1のNext-DiTアーキテクチャで、詳細なアニメスタイルの画像を生成します。XML構造化プロンプトに対応し、複数キャラクターのシーンや属性バインディングを改善します。 + +NewBie-image text-to-image workflow preview + + + + Comfy Cloudで開く + + + JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで"NewBie-image"を検索 + + + +**出力例** + +![NewBie-image example output](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/image_newbieimage_exp0_1-t2i.png) -## モデルのダウンロードリンク +## モデルリンク **text_encoders** -- [gemma_3_4b_it_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/NewBie-image-Exp0.1_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/gemma_3_4b_it_bf16.safetensors) -- [jina_clip_v2_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/NewBie-image-Exp0.1_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/jina_clip_v2_bf16.safetensors) +- [gemma_3_4b_it_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/NewBie-image-Exp0.1_repackaged/blob/main/split_files/text_encoders/gemma_3_4b_it_bf16.safetensors) +- [jina_clip_v2_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/NewBie-image-Exp0.1_repackaged/blob/main/split_files/text_encoders/jina_clip_v2_bf16.safetensors) **diffusion_models** -- [NewBie-Image-Exp0.1-bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/NewBie-image-Exp0.1_repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/NewBie-Image-Exp0.1-bf16.safetensors) +- [NewBie-Image-Exp0.1-bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/NewBie-image-Exp0.1_repackaged/blob/main/split_files/diffusion_models/NewBie-Image-Exp0.1-bf16.safetensors) **vae** -- [ae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/resolve/main/split_files/vae/ae.safetensors) +- [ae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/blob/main/split_files/vae/ae.safetensors) **モデルの保存場所** @@ -71,18 +82,18 @@ ComfyUI/ ## プロンプト形式 -NewBie-image は、キャラクター生成に特化して最適化されたアニメ画像生成モデルです。学習には XML 構造化プロンプトが用いられており、各 `<>` タグはカテゴリ（例：``、``）を定義し、`` で閉じられます。タグ内の内容は標準の Danbooru タグです。この構造により、複数キャラクターを含むシーンにおいて、属性の正確なバインディングを実現できます。 +NewBie-imageは、キャラクター生成に最適化されたアニメ画像生成モデルです。学習にはXML構造化プロンプトを使用しており、各`<>`タグがカテゴリ（``や``など）を定義し、``で閉じます。タグの内部は標準的なDanbooruタグです。この構造により、より良い属性バインディングで複数キャラクターのシーンを精密に制御できます。 -完全なプロンプト作成ガイドについては、[公式ドキュメント](https://ai.feishu.cn/wiki/NZl9wm7V1iuNzmkRKCUcb1USnsh)をご参照ください。 +完全なプロンプト作成ガイドについては、[公式ドキュメント](https://ai.feishu.cn/wiki/NZl9wm7V1iuNzmkRKCUcb1USnsh)を参照してください。 -NewBie-image-Exp0.1 は以下の 3 種類のプロンプト形式をサポートします： -- **自然言語**：標準的なテキストによる記述 -- **タグ形式**：Danbooru スタイルのタグ -- **XML 構造化形式**：複数キャラクターを含むシーンに推奨 +NewBie-image-Exp0.1は3つのプロンプト形式をサポートしています： +- **自然言語**：標準的なテキストによる説明 +- **タグ**：Danbooruスタイルのタグ +- **XML構造化形式**：複数キャラクターのシーンに推奨 -### XML 構造化プロンプト +### XML構造化プロンプト -複数キャラクターを含むシーンでは、XML 構造化プロンプトを用いることで、より正確な画像生成結果が得られ、注意機構のバインディングや属性の分離（disentanglement）が向上します。 +複数キャラクターのシーンでは、XML構造化プロンプトを使用することで、より良いアテンションバインディングと属性の分離により、より正確な画像生成結果が得られるのが一般的です。 ```xml @@ -116,21 +127,21 @@ NewBie-image-Exp0.1 は以下の 3 種類のプロンプト形式をサポート ``` -### XML タグ一覧 +### XMLタグリファレンス | タグ | 説明 | |-----|-------------| -| `` | キャラクター名または識別子 | -| `` | キャラクターの性別（例：`1girl`、`1boy` など） | -| `` | 外見的特徴（髪型、目の色、体型など） | -| `` | 服装およびアクセサリー | -| `` | 顔の表情 | -| `` | 姿勢および動作 | -| `` | 画像内における位置 | +| `` | キャラクター名/識別子 | +| `` | キャラクターの性別（1girl、1boyなど） | +| `` | 身体的特徴（髪、目、体型） | +| `` | 衣装とアクセサリー | +| `` | 表情 | +| `` | ポーズとアクション | +| `` | 画像内の位置 | | `` | キャラクターの人数 | | `