ComfyUIでEmbeddingを使う方法|Textual InversionとLoRAの違い
ComfyUIのEmbedding(Textual Inversion)はmodels/embeddingsに置き、promptにembedding:ファイル名と書くだけで使えます。LoRAとの違い、Negative Embeddingの副作用、効かないときの確認順を解説します。
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ComfyUIのEmbedding(Textual Inversion)はmodels/embeddingsに置き、promptにembedding:ファイル名と書くだけで使えます。LoRAとの違い、Negative Embeddingの副作用、効かないときの確認順を解説します。
ComfyUIのKSamplerが何をするノードかを解説。Steps・CFG・Sampler・Scheduler・Seed・Denoiseの役割の違いと、Seed固定でStepsとCFGを一変数ずつ比較して時間も記録し、自分の基準値を条件表として残す方法が分かります。
ComfyUIでSeedを固定するにはKSamplerのcontrol_after_generateをfixedにします。Seedが固定するのはノイズの出発点だけで、model・sampler・解像度・ノード差で同じSeedでも画像が変わる条件と、再現のための記録方法を解説します。
ComfyUIで複数のLoRAを重ねる方法を解説。Load LoRAの直列配線、強度を一つずつ動かす比較手順、顔・服・画風が干渉する症状、順序A→B/B→Aを同一Seedで比べる記録表まで分かります。
AI生成画像をWeb・SNS・印刷向けに高解像度化する方法を、pixel・latent・tiled方式の比較、ComfyUI構成、品質チェック付きで解説します。
ComfyUIで参照画像をOpenPose・Canny・Depthの条件へ変換し、ControlNetのstrengthと適用範囲を調整する基本手順を解説します。
ComfyUIでLoRAを配置してLoad LoRAノードへ接続し、同じseedで強度0・0.5・0.8・1.0を比較する方法と、効かない場合の確認点を解説します。
ComfyUIのworkflow JSONや生成画像を読み込み、missing node・モデル不足を確認し、安全に再現・保存・共有する方法を解説します。
ComfyUIのノード・ポート・リンク・Queueの見方、モデル配置、最小text-to-imageワークフロー、再現用設定、代表エラーを解説します。