ComfyUIでControlNetを使う方法｜OpenPose・Canny・Depthの基本

ControlNetは、テキストpromptに加えて、参照画像から得たポーズ、輪郭、奥行きなどの条件を画像生成へ加える仕組みです。ComfyUIでは、参照画像、前処理結果、対応ControlNet modelをconditioningへ接続し、strengthと適用開始・終了範囲を調整します。

この記事では、OpenPose・Canny・Depthの使い分け、必要modelとnode、workflow接続、同条件比較、崩れた場合の見直し方を解説します。

情報確認日：2026年7月18日（日本時間）

結論：前処理画像をpreviewし、1種類ずつ弱めから適用する

固定したい要素からOpenPose・Canny・Depthを選ぶ
baseに対応するControlNet modelを用意する
参照画像を前処理し、検出結果をpreviewする
conditioningへ適用し、strengthを弱めから上げる
同じseedでpromptのみの画像と比較する

ControlNetで固定できる要素

方式	主に使う情報	向く用途	失いやすい情報
OpenPose	関節・骨格	人物の姿勢	服・背景・細部
Canny	edge・輪郭	構図、物体の形	色・材質・奥行き
Depth	奥行き推定	空間配置、立体感	細い輪郭・正確なpose

どれが最良かではなく、固定したい情報で選びます。人物の腕の位置ならOpenPose、建物の外形ならCanny、前景と背景の距離ならDepthが比較候補です。

必要なmodelとnodeを準備する

base modelとの互換性を確認する

ControlNet modelには対応するbase model系統があります。file名だけで判断せず、Model Cardでbase、用途、license、推奨preprocessorを確認します。

control_type:
source_url:
author:
base_model:
controlnet_file:
sha256:
license:
preprocessor:
comfyui_version:
checked_at:

preprocessorとControlNet modelを分ける

preprocessorは参照画像からpose、edge、depth mapなどを作る処理です。ControlNet modelはその条件を生成へ反映します。前処理nodeは利用環境によりcustom nodeが必要な場合があるため、公式tutorialとrepositoryを確認してください。

安全確認：custom nodeはcodeを実行します。自動で一括installせず、repository、maintainer、依存、権限、versionを確認します。

参照画像をworkflowへ接続する

Load Image
  ↓
Preprocessor（OpenPose / Canny / Depth）
  ├─ Preview Image
  └─ Apply ControlNet ← Load ControlNet Model
          ↑
Positive Conditioning
          ↓
KSampler

まず前処理結果をPreview Imageで見ます。元画像が正しくても、骨格の未検出、不要なedge、奥行きの逆転があれば、生成結果も不安定になります。

positive conditioningへ適用する

公式workflowと利用nodeのport名を確認し、Text Encodeのconditioning、ControlNet model、前処理画像をApply ControlNet系nodeへ接続します。negative側の扱いはnodeとworkflowの公式例に従います。

strengthと適用範囲を調整する

最初は同じseed・promptで、ControlNetなし、弱、中、強を比較します。

設定	目的	確認点
なし	promptだけの基準	元の構図と自由度
弱	自然さを残す	条件が見えるか
中	構図と自然さのbalance	主要部分の一致
強	固定力の上限確認	歪み・硬さ・artifact

start・end percentの意味

対応nodeにstart・end percentがある場合、denoisingのどの範囲で条件を効かせるかを指定します。早い段階は全体構図へ、遅い段階までの適用は細部へ影響しやすい傾向がありますが、model・sampler・nodeで結果が異なるため実画像で比較します。

case,type,strength,start,end,pose_or_shape,naturalness,artifact,decision
A,none,0,0,0,1,5,5,base
B,OpenPose,0.5,0,0.8,4,5,5,candidate
C,OpenPose,0.8,0,1.0,5,3,3,too_strong

OpenPose・Canny・Depthを同条件で比較する

同じ参照画像を使う
checkpoint、prompt、seed、size、stepsを固定する
preprocessorのresolutionを記録する
各control typeは1つずつ適用する
構図一致、自然さ、artifactを5段階で採点する

前処理map自体も保存すると、生成の失敗が検出ミスかControlNet設定かを切り分けられます。

ポーズや輪郭が崩れるときの確認順

参照画像が暗すぎる・小さすぎる・遮蔽されていないか
前処理previewで必要な情報を検出できているか
ControlNet modelとbase modelが対応しているか
strengthが強すぎないか
start・endの範囲が長すぎないか
promptが参照条件と矛盾していないか
LoRAや他ControlNetを外しても再現するか

複数ControlNetやLoRAを追加する前に、1つのcontrolだけで成功させます。ComfyUIのnode接続が初めてならComfyUIの使い方を参照してください。

参照画像を使う際の注意

自分が利用できる画像か確認する
実在人物では本人の同意と用途を確認する
なりすまし、誤認、嫌がらせへ使わない
参照画像、model、生成結果の保存先を管理する
公開前に人物・logo・character・類似性を確認する

よくある質問

OpenPose・Canny・Depthを同時に使えますか？

対応workflowはありますが、まず個別に効果を確認します。同時適用では条件の矛盾と強度配分が増え、原因を切り分けにくくなります。

参照画像と完全に同じ構図になりますか？

保証されません。preprocessorの検出、ControlNet model、strength、prompt、seedなどが影響します。必要な要素を採点して許容範囲を決めます。

人物写真を使ってもよいですか？

権利、プライバシー、本人同意、利用目的を確認します。技術的に可能でも利用可能とは限りません。安全な利用はAIを安全に使う方法を参照してください。

まとめ

ComfyUIでControlNetを使うときは、固定したい情報からOpenPose、Canny、Depthを選び、対応modelとpreprocessorを用意します。生成前に前処理mapをpreviewしてください。

同じseedでControlNetなし・弱・中・強を比較し、構図一致だけでなく自然さとartifactも採点します。手軽な画像生成手段との比較は画像生成AIツール比較も参考になります。