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ChatGPTの旧画像モデルは使える？Codexでの指定方法とImages 2.5の違い
ChatGPTの旧画像モデルGPT Image 2はまだ使える？ChatGPTとCodex、APIの違い、モデル指定方法、Images 2.5のFlare・Sunburstとの比較を解説。Node.jsの画像生成コードと料金・提供終了の注意点も紹介します。
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タグ: image-generation
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ChatGPT Images 2.5とは？画像生成の新機能・使い方・無料枠を解説
ChatGPT Images 2.5の新機能と使い方を解説。Sketch、テンプレート、コメント編集、プロンプト共有に加え、無料枠・回数制限・背景透過・商用利用の注意点、ブログ制作向けのプロンプト例を紹介します。
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Comfy CLIの使い方｜Batch処理・CI・Workflow実行を自動化する
Comfy CLIは公式のコマンドラインツールで、comfy run --workflow file.json --waitが自動化の基本形です。API・MCPとの使い分け、導入、1回実行、jqとループで組むBatch、CIでのSecret・Exit Code・Logの扱い、仕様変更への備えを解説します。
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Open WebUIからComfyUIを呼び出す方法｜チャットに画像生成Toolを追加する
Open WebUIのチャットからComfyUIで画像を作るには、現行のToolsで固定workflowを呼ぶ関数を1つ作り、引数をprompt・size・seedに絞ります。Pipelinesとの違い、最小Toolのコード、引数検証、画像の返し方、第三者Toolの安全性を解説します。
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ComfyUI APIのQueueを制御する｜並列実行・キャンセル・再試行の設計
ComfyUIのQueueは1件ずつ処理する列です。自アプリのJob IDとprompt_idの対応付け、状態遷移、/queueと/interruptで分けるキャンセル、原因別の再試行、ユーザー上限と429によるbackpressureの設計を解説します。
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ComfyUI APIへ画像を送る方法｜img2img・Inpainting入力を自動化する
ComfyUI APIで入力画像を渡すには、POST /upload/imageにmultipartで送り、返ってきたnameをAPI形式JSONのLoad Imageノードのimageに書き込んでから/promptへ投入します。アップロードの仕様、Node書き換え、img2imgとInpaintingのマスク連携、ファイル名の検証を解説します。
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ComfyUIで複数ControlNetを使う方法｜競合・強度・適用範囲を整理
ComfyUIで複数のControlNetを重ねるには、Apply ControlNetを直列につなぎ、単独で成功した条件から順に足します。強度と適用範囲の配分、条件が競合して破綻する典型例、IP-Adapter・LoRAとの併用順、追加ごとのVRAMと時間の記録方法を解説します。
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ComfyUIのLatentとは｜画像になる前のデータを初心者向けに解説
ComfyUIのLatentは、画像になる前の「生成モデルが扱う内部表現」で、KSamplerが書き換えるのはこのLatentです。IMAGE型と分かれている理由、Empty Latent Imageの幅・高さ・batch、VAEでの往復、KSamplerとの関係を配線で示し、型エラーを自力で診断する読み方につなげます。
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ComfyUIのVAEとは｜色・明暗・破綻に影響する理由を図解
ComfyUIのVAEは、画像とLatentを相互に変換する橋渡し役で、色味・明暗・細部の破綻に直接影響します。VAE EncodeとDecodeの位置、内蔵VAEと外部VAEの違い、同じLatentを2つのVAEでDecodeして比較する手順、不一致の症状の切り分けを解説します。
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ComfyUIのNode Docsの読み方｜入力・出力・データ型からノードを理解する
ComfyUIの知らないノードは、Node Docsで「入力・処理・出力」と「何のデータ型が流れるか」を読めば自力で理解できます。MODEL・CLIP・LATENT・IMAGEの意味、required/optional、Widgetと接続の違い、配布Workflowの読み方、Docsが無いCustom Nodeの調べ方を解説します。
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ComfyUIでモデル保存先を共有する｜extra_model_paths.yamlの設定方法
ComfyUIのモデル保存先は、extra_model_paths.yamlにbase_pathと種類ごとのpathを書くだけで外部フォルダや他のUI（Forge・A1111）と共有できます。YAMLの書き方、Checkpoint・LoRA・VAEの分け方、外付けSSD・NASの注意、表示されないときの確認順を解説します。
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ComfyUIを更新前の状態へ戻す方法｜Snapshot・バージョン固定・復元テスト
更新で壊れたComfyUIは、更新前に保存したSnapshotをRestoreして再起動すれば戻せます。本体・Frontend・Manager・Custom Nodeの4層の記録、Snapshotの作成と復元、最小Workflowでの確認、差分を1つずつ戻す手順を解説します。
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ComfyUI Mask Editorの使い方｜マスク作成・修正・保存を初心者向けに解説
ComfyUIのMask Editorは、Load Imageノードの画像に対して塗り・消し・保存でマスクを作る編集画面です。開き方、Mask Penと Eraserの最小手順、Hardnessによる境界の違い、白黒マスクの意味の確認法、Inpainting前のチェック、外部ソフトを使うべき場面を解説します。
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ComfyUIのPartial Executionとは｜必要な分岐だけ実行して検証を速くする
ComfyUIのPartial Executionは、選んだ出力ノードに必要な依存ノードだけを実行する機能です。選択ツールボックスの青い三角形からの使い方、途中Previewを置く検証設計、2分岐で片方だけ実行する例、キャッシュと再計算の観察、LoRA強度やDenoiseの一変数比較への応用、GPU高速化ではない点を解説します。
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ComfyUIのSubgraphの使い方｜大きなワークフローを部品化する方法
ComfyUIのSubgraphは、複数ノードを入力と出力を持つ1つの処理単位にまとめ、再利用できる仕組みです。Groupとの違い、VAE Decodeなど最小単位での作成手順、入出力の境界の決め方、役割単位の設計、命名と依存の記録、細分化しすぎる失敗を解説します。
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ComfyUI Nodes 2.0とは｜旧UIとの違い・切り替え方・互換性を解説
ComfyUI Nodes 2.0は生成モデルではなく、ノード描画をLiteGraphのCanvasからVueに置き換えたUI基盤の変更です。旧UIとの違い、ロゴメニューからの切り替えと戻し方、Custom Node互換性の確認、大型ワークフローでの比較手順、3タイプ別の導入判断をまとめます。
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ComfyUI App Modeの使い方｜複雑なワークフローを初心者向け画面に変える
ComfyUIのApp Modeは、ノードグラフを消さずに、利用者が触る入力と出力だけを絞って表示する仕組みです。App Builderの4ステップ、入出力の選び方、既定表示、保存と共有リンクの制約、向くワークフローと向かないワークフローを解説します。
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OllamaとComfyUIを連携する方法｜日本語の指示から画像生成まで
OllamaとComfyUIの連携は、Ollamaに日本語の依頼をJSON Schema付きで構造化させ、検証済みの値だけを固定workflowに差し込んでPOST /promptへ送る形が最小構成です。役割分担、データフロー、Schema設計、安全な受け渡し、検証記録の取り方まで解説します。
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ComfyUI APIの使い方｜API v2・Cloud API・Server APIの違いから理解する
ComfyUIを画面以外から動かす経路は、ローカルのServer API、SDK付きのComfy API v2、Cloud APIの三つ。役割・認証・URLの違いを表で比べ、API形式JSONを/promptへ送ってPromptだけ差し替えて1枚生成する最小サンプルを示します。
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ComfyUIのVRAM不足を直す｜モデル・解像度・Batch・Offloadの切り分け
ComfyUIのVRAM不足は、CUDA OOM・共有メモリ退避・遅さを区別し、nvidia-smiでPeakを記録してから、Batch・解像度・Model・Control系・Offloadを一つずつ切り分けると直せる範囲が分かります。記録表つき。
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ComfyUI Manager新UIの使い方｜Registry・更新・Missing Node管理を整理
ComfyUI Managerは現在ComfyUI本体に組み込まれ、Custom NodeはRegistryのversion単位で導入・更新します。新UIでの検索・導入・Missing Node特定・更新前確認・切り戻しの入口・安全なnodeの選び方を、2026年8月時点の名称で整理します。
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ComfyUIでIP-Adapterを使う方法｜構図・人物・画風を参照画像から制御する
IP-Adapterは参照画像をCLIP特徴量に変えてmodelに渡す「画像で書いたprompt」です。ComfyUI_IPAdapter_plusの最小接続、同じseedでweightを4段階比較する手順、ControlNet・LoRAとの役割分担、参照画像の権利確認まで整理します。
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ComfyUIでインペイントする方法｜マスク・Denoise・境界の直し方
ComfyUIのインペイントはLoad ImageのMASK出力をVAE Encode (for Inpainting)かSet Latent Noise Maskに渡すだけで組めます。マスク範囲とDenoiseを別々に調整する手順、境界が目立つ原因の切り分け、修正履歴の残し方を解説します。
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ComfyUIでimg2imgを使う方法｜Denoiseで元画像をどこまで残すか検証
ComfyUIのimg2imgはLoad Image→VAE Encode→KSampler→VAE Decodeの4ノードで組め、元画像をどれだけ残すかはKSamplerのDenoiseだけで決まります。同一Seedで0.2〜0.8を比較する手順と判断基準を解説します。
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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KSamplerを理解する｜Steps・CFG・Sampler・Schedulerの役割
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。
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ComfyUIでSeedを固定する方法｜同じ画像を再現できない原因も解説
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。
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ComfyUIで複数LoRAを使う方法｜順序・強度・干渉を同一Seedで比較
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。
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AI画像をアップスケールする方法｜高解像度化の比較と失敗対策
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。
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ComfyUIでControlNetを使う方法｜OpenPose・Canny・Depthの基本
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。