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タグ: ワークフロー

  • [ComfyMaster34] 便利LoRA紹介: Detail Tweaker XLで画像の精細さをコントロール

    画像生成AIの世界は、日々進化し続けています。その中で、作品にどれだけ細かなディテールを与えられるかが、仕上がりのクオリティを左右する重要なポイントとなっています。美しい風景や繊細なキャラクター、壮大な建築物など、細部までこだわった表現は、見る者の心を掴み、深い感動を呼び起こします。

    そんな中、注目を集めているのが「Detail Tweaker XL」というLoRAモデルです。このモデルを使うことで、精緻でシャープなディテールを持つ作品が生み出されます。作品の魅力を一段階引き上げたいと考えているすべてのクリエイターにとって、このモデルは強力な味方となるでしょう。

    こんにちわ、AICU media編集部です。
    「ComfyUI マスターガイド」第34回目になります。
    本記事では、この「Detail Tweaker XL」がどのような特徴を持ち、どのように活用できるのかを詳しく見ていきます。

    本連載の初回はこちら。前回はこちら、目次はこちらです。

    [ComfyMaster33] 便利LoRA紹介: Envy Zoom Slider XLで画角を調整しよう！ #ComfyUI

    [ComfyMaster33] 便利LoRA: Envy Zoom Slider XLで画角調整しよう！

      1. 概要

      Detail Tweaker XLは、その名が示す通り、画像の細部を強化することに特化したLoRAモデルです。このモデルを使用すると、生成される画像全体のディテールが著しく向上し、より鮮明で精緻な結果を得ることができます。

      https://civitai.com/models/122359/detail-tweaker-xl

      具体的には、物体の表面テクスチャがより精密に表現され、細かな凹凸や模様が際立つようになります。また、画像全体のシャープネスが増し、輪郭がくっきりと定義されるため、より「解像度が高い」印象を与える画像が生成されます。これは特に、建築物や自然風景、あるいは精密な機械部品などの複雑な構造を持つ被写体を生成する際に顕著な効果を発揮します。

      さらに、Detail Tweaker XLの興味深い特徴として、その汎用性の高さが挙げられます。このLoRAは特定のスタイルや主題に限定されることなく、幅広いプロンプトや設定と組み合わせて使用できます。風景画から人物ポートレート、あるいはSF的な未来世界の描写まで、様々なジャンルの画像生成において、その効果を発揮することができるのです。

      Detail Tweaker XLのページの説明では、強度を±3.0の範囲で使用することが推奨されています。また、使い方として、詳細度を上げる場合は、強度を+1.5から開始し、そこから調整していくことがおすすめされています。

      2. 使用準備

      今回使用するLoRA「Detail Tweaker XL」を以下よりダウンロードし、「ComfyUI/models/loras」フォルダに格納してください。

      https://civitai.com/models/122359/detail-tweaker-xl

      3. ワークフローの構成

      ワークフローは、標準ワークフローにLoad LoRAノードを追加したものになります。モデルにはSDXLのベースモデルを使用しています。

      画像

      ワークフローは以下よりダウンロードしてください。

      https://note.com/api/v2/attachments/download/9fa23fa1821fb0c06031cef55c7e30a0

      プロンプトは以下の通りです。

      • ポジティブプロンプト
      1girl, detailed, beautiful, intricate design, delicate, flowing hair, soft lighting, pastel colors, ornate dress, lace, floral patterns, long hair, glowing, ethereal, serene expression, detailed eyes, highly detailed background, flowers, soft shading, elegant, fantasy setting, fairy tale atmosphere, sparkles, graceful, warm tones
      • ネガティブプロンプト
      bad hands, bad anatomy, ugly, deformed, (face asymmetry, eyes asymmetry, deformed eyes, deformed mouth, open mouth)

      KSamplerノードの各ウィジェットの設定は以下の通りです。

      • seed: 747064347533087
      • control_after_generate: fixed
      • steps: 20
      • cfg: 8.0
      • sampler_name: euler
      • scheduler: normal
      • denoise: 1.0

      4. 生成結果の検証

      まずは、LoRAなしで生成してみます。以下が生成結果です。この状態でも十分に美麗な画像となっています。

      画像

      次にLoRAの強度を+3.0にし、画像生成してみます。

      画像

      以下が生成結果です。LoRAなしよりも明瞭になったのではないでしょうか。例えば、周囲の花や、頭の花飾り、ドレスの柄が細かく描写されています。

      画像

      次は、LoRAの強度を-3.0にし、詳細度を落としてみました。全体的に細かさが減っているように見えます。例えば、頭の花飾りの花が大きくなっていたり、洋服の柄の細かさも少なくなっています。

      画像

      微妙な違いもあるので、ChatGPTに評価してもらいました。以下がChatGPTの評価結果です。

      【レビュー】
      1. ディテールの精密さ
      ・1枚目 (LoRAなし)
      ディテールは十分に美しく描かれていますが、特に髪やドレスの質感において、少し柔らかくぼやけた印象があります。特に髪の毛の一本一本や、刺繍の細かい部分はやや滑らかで、精細度が少し低いと感じます。
      ・2枚目 (LoRA +3.0適用)
      LoRAが適用されたことで、全体的に細部がよりシャープに、そして明瞭に見えます。特に髪の毛の一本一本の描写が非常に鮮明で、光の反射や髪の質感がリアルに表現されています。また、ドレスの刺繍部分の細かい装飾がより詳細に描かれており、ドレスの素材感もはっきりと感じられるようになっています。
      ・3枚目 (LoRA -3.0適用)
      LoRAがマイナス強度で適用されているため、ディテールはLoRAなしの状態よりも減少しています。特に、髪の毛の一本一本の描写がやや滑らかになり、ドレスの刺繍や質感も控えめになっています。光の反射や細かいテクスチャがややぼやけており、ディテールが抑えられています。

      2. 色の表現
      ・1枚目 (LoRAなし)
      カラーパレットは柔らかく、少し淡いトーンでまとめられており、全体的にやや控えめな印象を与えます。色の深みやコントラストが少し少なく、ふんわりとした雰囲気です。
      ・2枚目 (LoRA +3.0適用)
      LoRAを適用することで、色彩がより豊かに、そして鮮明に表現されています。特にドレスの花の色や背景の光のコントラストがより強調され、色の深みが増しています。全体的に鮮やかで、色が際立って見えます。
      ・3枚目 (LoRA -3.0適用)
      LoRAがマイナス強度で適用されているため、色の表現も抑えられており、少し淡い印象になっています。特にドレスや背景の花々の色がやや薄れており、全体的により控えめで穏やかなトーンになっています。LoRAなしと比べると、少し彩度が低下しているように見えます。

      3. 質感の表現
      ・1枚目 (LoRAなし)
      ドレスの素材や髪の質感が柔らかく描かれており、特に繊細な部分において、質感のリアルさが若干欠けている印象です。
      ・2枚目 (LoRA +3.0適用)
      LoRAにより、ドレスの布の繊維や刺繍部分の立体感が増し、髪の質感もよりリアルに描かれています。光の反射や影のつけ方が繊細で、まるで実物に近い感覚をもたらします。
      ・3枚目 (LoRA -3.0適用)
      LoRAがマイナス強度で適用されることで、質感の描写がLoRAなしの状態よりも抑えられています。ドレスの刺繍部分がより滑らかで、立体感が少し薄れており、布地のテクスチャも控えめです。髪の毛の質感も若干ぼやけており、LoRAなしよりも滑らかな印象です。

      4. 背景の詳細
      ・1枚目 (LoRAなし)
      背景の窓やキャンドルのデザインが少し滑らかで、細部がぼやけているように感じられます。全体的に柔らかい表現がされています。
      ・2枚目 (LoRA +3.0適用)
      LoRAが適用されているため、背景の装飾や窓のステンドグラスの模様がより細かく描かれており、キャンドルの光の反射や炎の描写も非常に細やかになっています。
      ・3枚目 (LoRA -3.0適用)
      LoRAがマイナス強度で適用されているため、背景の細部がよりぼやけた印象です。特に花々や窓のデザインが柔らかくなり、光の反射や細かい装飾が控えめに描写されています。全体的にソフトフォーカスのような効果があり、背景が少し曖昧になっています。

      5. 全体的な印象
      ・1枚目 (LoRAなし)
      全体的にやや柔らかく、ふんわりとした幻想的な雰囲気を持っていますが、細部の描写や質感の表現において少し控えめです。
      ・2枚目 (LoRA +3.0適用)
      LoRAによって細部の精密さが向上し、全体的に高い解像度で描かれています。ディテールが際立ち、特に質感や色の深みが増しているため、よりリアルで華やかな印象を与えます。
      ・3枚目 (LoRA -3.0適用)
      LoRAを-1.5の強度で適用することで、全体がより柔らかく、ぼやけた印象に変わっています。LoRAなしと比較すると、ディテールが減少し、特に質感や色の鮮やかさが控えめで、ソフトな印象が強まっています。幻想的で柔らかい雰囲気が際立つ一方、細部の描写は抑えられており、より優しく控えめな印象を与えます。

      【結論】
      LoRAを通常の強度で適用すると、画像のディテールが大幅に向上し、質感や色彩、細部がよりシャープでリアルに表現されます。詳細な描写を求める場合、LoRAは効果的です。一方、LoRAをマイナス強度で適用すると、逆にディテールが減少し、全体的に柔らかく、ぼんやりとした印象になります。質感や色彩も控えめになり、幻想的で穏やかな雰囲気が強まるため、LoRAなしよりもシャープさが失われる結果となります。

      ChatGPT

      結論、プラスの強度でDetail Tweaker XLを適用すると、全体的に詳細に描かれて明瞭な画像となり、マイナスの強度で適用すると、詳細さが失われていくことになります。

      5. おまけ: XY Plotで画角の変化を一括で確認

      以前の記事で「XY Plot」で生成結果を一括で確認する方法を解説しました。今回もXY Plotを使用して、画角の変化を一括で確認してみます。XY Plotの解説記事は以下になります。

      [ComfyMaster19]「XY Plot」で実験結果を比較! 

      ワークフローの全体像は以下になります。X軸にLoRAの強度、Y軸にSeedを設定しています。

      画像

      ワークフローは、文末のリンクよりダウンロードしてください。

      以下が生成結果です。一括でLoRAの強度の変化を確認できます。Detail Tweaker XLに関しては、遠目では詳細度の違いが分かりづらいので、アップにして確認が必要ですね。

      画像

      6. まとめ

      Detail Tweaker XLは、画像生成においてディテールを強化する優れたLoRAモデルです。特に、複雑な構造やテクスチャの描写において、その効果が顕著に表れます。建築物や自然風景、人物、さらにはSF的なシーンに至るまで、幅広いジャンルで活用でき、ユーザーの創造力を最大限に引き出すツールとなっています。

      LoRAの強度をプラスに調整すると、画像は鮮明で精緻な仕上がりとなり、視覚的なインパクトが増します。一方で、強度をマイナスに調整することで、より柔らかく、幻想的な表現を得ることも可能です。これにより、シーンの雰囲気やテーマに合わせた柔軟なアプローチが可能となります。

      Detail Tweaker XLは、さまざまなシーンで使用することができ、その汎用性と効果の高さから、クリエイティブな作品づくりに欠かせないツールとなるでしょう。

      次回からいよいよComfyUIによる動画編が始まります。乞うご期待！

      ここから始める動画編！SDXL＋AnimateDiffでテキストから動画を生成しよう！

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      [新連載] ここからはじめる「ComfyUIマスターガイド」

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      Detail Tweaker XL に XY-plotを追加したワークフローはこちらです

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      この記事の続きはこちらから https://note.com/aicu/n/na628f140e954

      Originally published at https://note.com on Nov 18, 2024.

    1. [ComfyMaster33] 便利LoRA: Envy Zoom Slider XLで画角調整しよう！

      プロンプトで画角を指定しても、思ったような画角にならないといった体験をしたことはありませんか？もっと直感的に画角を調整したいですよね。
      そんな画角調整を可能にするのが「Envy Zoom Slider XL 01」です。「Envy Zoom Slider XL 01」は、画角調整の自由度を飛躍的に向上させる革新的なLoRAとして注目を集めています。

      この記事の続きはこちらから https://note.com/aicu/n/n3b1ef1cc3fac

      Originally published at https://note.com on Nov 8, 2024.

    2. [ComfyMaster17] アウトペインティングで、画像の枠を超える！

      画像サイズの [枠]ワクにとらわれず、さらに広大な世界を描きたいと思ったことはありませんか？
      ComfyUIのOutpainting(アウトペインティング)機能を使えば、既存の画像をキャンバスのように拡張し、周囲の景色や状況をAIが自動的に生成してくれるのです。画像の境界線を越えて、新たなストーリーを紡ぎ出すことができます。漫画やバナー画像をつくるときにとても便利です。

      こんにちわ、AICU media編集部です。
      「ComfyUI マスターガイド」第17回目になります。
      本記事では、ComfyUIのOutpaintingの基本的な使い方から、具体的なワークフロー、そしてその無限の可能性についてご紹介します。

      前回はこちら

      [ComfyMaster16] ComfyUIでImage-to-Image(i2i)を始めよう

        1. Outpaintingとは

        Outpainting(アウトペインティング)は、既存の画像の境界を超えて拡張し、新しい視覚的要素を生成する画像処理技術です。これは、元の画像のコンテキストを維持しながら、画像の外側に新しい内容を追加することができます。

        ▼[参考]Automatic1111での利用例

        https://note.com/aicu/n/n8e03ec356736

        例えば、上下左右に50pxの拡張をする場合、以下のようになります。拡張部は、元画像のコンテキストに従った内容になっています。

        画像

        2. Outpaintingワークフロー

        それでは、Outpaintingのワークフローを作成していきます。
        ✨️便利なGoogle Colabノートブックとサンプルjsonファイルは文末にて✨️
        ここでは、以下の画像を縦に拡張してみます。

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        最終的なワークフローは以下になります。

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        さて、自分でアウトペインティングのワークフローを作ってみましょう！

        • メニューの「Load Default」をクリックし、標準のワークフローをロードした状態にします。モデルは「stable-diffusion-xl-base-1.0」を使用します。
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        • 次に「Load Image」ノードを追加し、「choose file to upload」から対象の画像をアップロードします。
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        • 次に空白をダブルクリックして「Pad Image for Outpainting」を追加し、「Load Image」の出力「IMAGE」と、「Pad Image for Outpainting」の入力「image」を接続します。
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        • 「Pad Image for Outpainting」では、left、top、right、bottomにピクセル単位で拡張するサイズを指定できます。また、feathering(フェザリング)は、画像の端をぼかして滑らかに周囲と馴染ませる技術です。outpaintingでは、元の画像と新しく生成した部分の境界をなめらかにつなぐために使用されます。今回は、topに200px、featheringに100pxを指定しました。
        • 拡張部分にあまり大きな値を設定しすぎないことがコツです！
        • とはいえ小さすぎると描画できない要素（この場合は雲）もあるので調整しながら何回か生成するのがオススメです。
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        • 次に「VAE Encode (for Inpainting)」ノードを追加し、「Pad Image for Outpainting」ノードの出力「IMAGE」と「MASK」を、それぞれ「VAE Encode (for Inpainting)」ノードの入力「pixels」と「mask」に接続、「Load Checkpoint」ノードの出力「VAE」を「VAE Encode (for Inpainting)」ノードの入力「vae」に接続します。
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        • 次に「VAE Encode (for Inpainting)」ノードの出力「LATENT」を「KSampler」ノードの入力「latent_image」に接続します。
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        • これで生成する準備が完了しました。
        • 上のCLIP(ポジティブプロンプト)に拡張したい画像のプロンプトとして「blue sky, cloud」を設定します。
        • 「Queue Prompt」をクリックし、生成を実行します。以下が生成結果です。しっかり上部に拡張されていることがわかります。
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        • 次は「Pad Image for Outpainting」ノードの「left」に512pxを設定し、横長に画像を拡張してみました。
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        • 拡張した画像に対して、さらに繰り返し拡張を加えていくことも可能です。以下の画像は、上側の拡張を数回行ったものになります。
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        3. まとめ

        ComfyUIのOutpainting機能は、画像編集の可能性を大きく広げる画期的なツールです。シンプルな操作で、画像の境界線を越えて世界を拡張し、想像力豊かな表現を実現することができます。風景写真の拡張、イラストのストーリー展開、漫画制作、バナー画像制作、あるいは全く新しい画像の創造など、その用途は多岐に渡ります。ぜひ、ComfyUIのOutpaintingを試して、あなたのクリエイティビティを解き放ち、新たな表現の世界を切り開いてください。

        次回は、image-to-imageの方法を紹介します。乞うご期待！

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        この記事の続きはこちらから https://note.com/aicu/n/nd89f01669ee6

        Originally published at https://note.com on Sept 17, 2024.

      1. [9]ComfyUIでワークフロー大公開！あなたの作品を世界へ発信

        こんにちわ、AICU media編集部です。
        「ComfyUI マスターガイド」第9回目になります！

        今回は、ComfyUIで作成したワークフローをプラットフォーム上に公開・共有する方法をご紹介します。これらのプラットフォームを活用することで、自身のワークフローを世界中のユーザーに公開し、フィードバックを得たり、他のユーザーの優れたワークフローを参考にしたりすることができます。ComfyUIの可能性を最大限に引き出すためにも、ぜひこれらのプラットフォームを活用してみてください！

        前回はこちら

        [8]画像化も可能！ComfyUIワークフロー管理の基礎

        シリーズ初回はこちら

        1. ワークフローを公開できるプラットフォーム

        ComfyUI Managerでは、ワークフローを公開する主要なプラットフォームに対し、ComfyUI Manager上から自身のワークフローをアップロードする機能があります。ComfyUI Managerが対応しているプラットフォームは以下になります。

        OpenArt

        OpenArtは、AIを活用してデジタルアートを作成・探索するための多機能プラットフォームです。ComfyUIワークフローを共有・発見・実行するためのプラットフォームとしても機能しています。OpenArtは、ComfyUIのエコシステムを拡張し、ユーザー間の協力を促進しています。主に以下のような特徴があります。

        • ワークフロー共有: ユーザーは自作のComfyUIワークフローをOpenArtにアップロードし、他のユーザーと共有できます。
        • 発見機能: 新しい注目のワークフローや、週間トップクリエイターなどを紹介するセクションがあります。
        • 実行環境: アップロードされたワークフローを直接プラットフォーム上で実行できる機能を提供しています。
        • コミュニティ機能: ワークフローに対するレビューや議論ができるディスカッションセクションがあります。
        • 教育リソース: ComfyUI Academyセクションでは、ComfyUIの使用方法に関するレッスンを提供しています。

        https://openart.ai/workflows/home

        YouML

        YouMLは、ComfyUIのワークフローを共有し、活用するためのプラットフォームです。以下にYouMLの主な特徴を説明します。

        • ワークフローの共有と実行: YouMLを使用すると、ComfyUIで作成したワークフローを公開し、他のユーザーが無料で実行できるようになります。これにより、GPUを持っていないユーザーでもComfyUIのワークフローを利用することが可能になります。
        • クラウドベースのエディタ: YouMLは、クラウドベースのComfyUIエディタを提供しています。このエディタを使用することで、ComfyUIワークフローの作成、編集、共有のプロセスが大幅に簡素化されます。
        • 多様なレシピ: YouMLには、様々な目的に特化したComfyUIワークフローのレシピが用意されています。例えば、AIステッカーメーカー、写真をレゴミニフィギュア化、顔のスワップなど、多岐にわたるレシピが公開されています。

        https://youml.org

        Matrix Server

        ComfyUIの開発者や熱心なユーザーが集まる公式のチャットルームがMatrix上に存在します。このルームは”ComfyUI dev”と呼ばれ、6,000人以上のメンバーが参加しています。このMatrix Serverは以下の特徴を持っています。

        • 公式コミュニティ: ComfyUIのGitHubページにもこのMatrix Serverへのリンクが掲載されており、公式のコミュニケーションチャンネルとして認識されています。
        • 最新情報: ComfyUIの最新情報や開発状況をリアルタイムで知ることができます。
        • サポート: 開発者や経験豊富なユーザーから直接サポートを受けられる可能性があります。
        • 情報共有: ComfyUIに関する議論や情報交換の中心地となっています。コミュニティメンバー同士でアイデアや作品を共有する場にもなっています。

        ComfyUIのMatrix Server上のコミュニティはこちら

        ComfyWorkflows

        ComfyWorkflowsは、ComfyUIのワークフローを共有、発見、実行するためのプラットフォームです。このサイトは、ComfyUIコミュニティによって作成された数千のワークフローを探索できる場所として機能しています。主な特徴は、以下の通りです。

        • ワークフロー共有: ユーザーは自作のComfyUIワークフローを共有できます。
        • ワークフロー探索: 他のユーザーが作成したワークフローを閲覧し、利用することができます。
        • 画像・動画ワークフロー: 画像生成や動画作成のためのワークフローが含まれています。
        • ComfyUI Launcher: 新機能として、セットアップ不要でComfyUIワークフローを実行できるツールが提供されています。

        https://comfyworkflows.com

        eSheep

        eSheepは、現状アクセス不可となっており、情報を得ることができませんでした。Webサイトには、「プラットフォームは現在アップグレードとメンテナンス中です」と表示されています。

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        Copus

        Copus.ioは、クリエイティブコンテンツの共同制作と収益化を目的としたプラットフォームです。このプラットフォームは、クリエイター同士がインスピレーションを共有し、互いに協力してプロジェクトを進めることができる環境を提供します。ComfyUIユーザーがワークフローや生成した画像を簡単に共有できるようにすることもできます。主な特徴は、以下の通りです。

        • インスピレーションの共有: ユーザーは、自分のアイデアやコンセプトをプラットフォーム上で共有し、他のユーザーからのフィードバックや追加アイデアを得ることができます。
        • 共同制作: 複数のユーザーが協力して、ひとつのプロジェクトを共同で制作する機能です。各ユーザーは自分のスキルを活かし、他のユーザーのアイデアと組み合わせて新しい作品を生み出します。
        • 収益化ツール: 完成した作品やプロジェクトをプラットフォーム上で販売したり、ライセンス契約を結んで収益を得ることができます。収益は、貢献度に応じて公平に分配されます。

        https://www.copus.io

        2. OpenArt AIへのワークフローの公開方法

        ここからは、OpenArtへのワークフローの公開手順を説明します。流れとしては、OpenArtでアカウントを作成した後、ComfyUIに展開されているワークフローをComfyUI Manager経由でOpenArtにアップロードします。

        • まずは、公開するワークフローをComfyUIに読み込んだ状態にします。今回は、標準のワークフローを使用します。
        • 次に、メニューの「Share」をクリックします。
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        • 公開するプラットフォームを選択する画面が表示されます。
        • 「OpenArt AI」の右にある「Website」をクリックします。
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        • OpenArtのウェブサイトが開きます。
        • 左下にある「Sign Up」をクリックします。
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        • Sign inの画面に遷移します。
        • 画面を下にスクロールし、下部にある「Sign Up」をクリックします。
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        • アカウント作成画面に遷移します。
        • 表示名 (Display Name)、メールアドレス (Email Address)、パスワード (Password)、パスワードの確認 (Confirm password)を入力し、「Sign Up」をクリックしてください。
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        • 認証コード入力画面に遷移します。
        • アカウント作成画面で入力したメールアドレスに認証コードが送信されるので、メールを確認し、メールに書かれている認証コードを「Verification Code」に入力します。
        • 認証コードを入力したら、「Verify Code」をクリックします。
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        • アカウント登録が完了し、OpenArtのトップページに遷移します。
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        • ComfyUIの画面に戻ってください。
        • 次に、「OpenArt AI」をクリックします。
        • ワークフローの共有画面に遷移します。
        • 「Get your API key here」をクリックします。
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        • OpenArtのウェブサイトが開きます。
        • 中央にAPIキーが表示されています。右側の「Copy」をクリックし、APIキーをコピーします。
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        • ComfyUIの画面に戻ります。
        • 「① OpenArt API Key」に先ほどコピーしたAPIキーを貼り付けます(*1)。

        *1 APIキーは、ComfyUI Manager経由でOpenArtにアクセスするために必要になります。

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        • 次にサムネイルの設定をします。「② Image/Thumbnail (Required)」にある「ファイルを選択」をクリックします。
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        • ファイル選択ダイアログが表示されるので、サムネイルにしたい画像を選択します。
        • 画面に選択したサムネイル画像が表示され、サムネイル画像の設定が完了します。
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        • 次に、ワークフローのタイトルと説明を入力します。今回は、タイトルと説明に以下を設定しました。また、OpenArtは海外のサービスのため、英語で入力することをおすすめします。
          • タイトル: ComfyUI Test Workflow
          • 説明: This workflow is a standard workflow and is for trial sharing.
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        • 最後に「Share」をクリックします。
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        • OpenArtへのアップロードが実行されます。
        • アップロードが完了すると、下部に「Workflow has been shared successfully」と赤字で表示されます。これでOpenArtでのワークフローの公開が完了しました。
        • 公開されているワークフローを確認するために、その表示の横のメッセージ「Click here to view it」をクリックします。
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        • アップロードされたワークフローのページが表示されます。
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        3. まとめ

        本記事では、ComfyUIワークフローを公開できるプラットフォームの紹介と、OpenArtへのワークフロー公開方法について解説しました。各プラットフォームはそれぞれ独自の機能や特徴を持っており、自身のニーズや目的に合わせて最適なプラットフォームを選択することが重要です。

        これらのプラットフォームを活用することで、ComfyUIユーザーは自身のワークフローを世界中に公開し、他のユーザーと共有することができます。これは、ComfyUIコミュニティ全体の活性化に繋がり、より革新的なワークフローの開発を促進するでしょう。ComfyUIの更なる発展のためにも、積極的にこれらのプラットフォームを活用し、自身の創造性を世界に発信していくことを推奨します。

        次回は、高解像度化をするワークフロー「Hires.fix」を説明します。乞うご期待！

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        Originally published at https://note.com on Aug 27, 2024.