このチュートリアルは、これまでに学習した内容をすべて統合したものです。総合的なケーススタディとして、復習や理解を深めるのに最適です。
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このワークフローでは、ComfyUIを使用して写真をレトロアニメスタイルの画像に変換します。以下は、このワークフローの各ノードとその機能の詳細な説明です。
ノード解説
1.画像の読み込みと前処理：
LoadImage (id: 13)：指定されたURLから入力画像を読み込みます。
DF_Get_image_size (id: 15)：読み込んだ画像の幅と高さを取得します。
EmptyLatentImage (id: 5)：抽出された次元の空の潜在画像を作成します。
2.ControlNetローダーと前処理：
ControlNetLoader (id: 28)：線画用のControlNetモデル (control_v11p_sd15_lineart.pth) を読み込みます。
ControlNetLoader (id: 30)：ポーズ検出用のControlNetモデル (control_v11p_sd15_openpose.pth) を読み込みます。
ControlNetLoader (id: 27)：深度検出用のControlNetモデル (control_v11f1p_sd15_depth.pth) を読み込みます。
Zoe_DepthAnythingPreprocessor (id: 40)：深度情報を生成するために画像を処理します。
Inference_Core_LineArtPreprocessor (id: 42)：線画情報を生成するために画像を処理します。
OpenposePreprocessor (id: 39)：ポーズのキーポイントを生成するために画像を処理します。
3.条件の適用と組み合わせ：
ControlNetApply (id: 26、29、31)：深度、線画、ポーズ情報を組み合わせて、ControlNet条件を画像に適用します。
ConditioningCombine (id: 37)：異なる条件情報を組み合わせます。
4.テキストエンコーディング：
CLIPTextEncode (id: 6)：肯定的な記述テキストをエンコードします（例：「beautiful scenery nature glass bottle landscape， purple galaxy bottle」）。
CLIPTextEncode (id: 7)：否定的な記述テキストをエンコードします（例：「Easy Negative， worst quality， low quality」など）。
CLIPTextEncode (id: 34)：追加の記述テキストをエンコードします（例：「official art， context art， retro anime， complex background， blurry background， depth of field」）。
5.モデルの読み込みとサンプリング：
CheckpointLoaderSimple (id: 4)：メインの生成モデル (AWPainting(1.4)) を読み込みます。
LoraLoader (id: 10、16)：特定のスタイル調整のためのLoraモデルを読み込みます（例：「80'sFusion(V2.0)」と「Retro Anime(1.0)」）。
KSampler (id: 3)：KSamplerを使用して、モデル、肯定的および否定的な条件、潜在画像を組み合わせて潜在画像をサンプリングします。
VAEDecode (id: 8)：サンプリングされた潜在画像を最終的な画像にデコードします。
6.画像の保存：
SaveImage (id: 9)：生成された画像を保存します。
使用方法
ComfyUIのワークフローは複製が容易なため、ここではワークフローを直接提供し、重要な点を説明することでロジックを整理するお手伝いをします。このワークフローが必要な方は、下のQRコードをスキャンしてグループに参加して入手してください。不明な点があれば、グループで質問することもできます。
初めてワークフローを使用する際に、欠落しているノードのインストールを促すエラーが表示される場合があります。マネージャーで欠落しているノードをインストールすれば問題ありません。
Loraの読み込み
大規模モデルに2つのLoraを接続します。
逆引きタグ
WD14逆引きプロンプトがない方は、マネージャーでWDを検索してインストールしてください。CLIPテキストエンコーディングは、テキスト入力に変更してWDから逆引きされたキーワードと接続する必要があります。
ControlNet制御
ここでは、深度マップ、線画、ポーズ制御の3つのControlNetを接続して使用します。
画像の幅と高さの取得
プロンプトの結合
Loraモデルにはいくつかのトリガーワードが必要ですが、以前のテキストエンコーダーはすでにWDに接続されているため、テキストエンコーダーを複製し、WDプロンプトのテキストエンコーダーと結合するしかありません。最後に、結合された条件を最初のControlNetアプリケーションに接続します。
ワークフローの効果
このワークフローの主な手順は、画像を読み込んで前処理し、さまざまなControlNetモデルを使用して補助情報（深度、線画、ポーズなど）を生成し、これらの情報とテキストの説明を組み合わせて画像を生成し、最終的にレトロアニメスタイルの画像をデコードして保存することです。このワークフローが必要な方は、下のQRコードをスキャンしてグループに参加して入手してください。
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