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  • [5]ComfyUI カスタムノード徹底解説!機能とメリットを理解しよう

    こんにちわ、AICU media編集部です。
    「ComfyUI マスターガイド」第5回目になります。今回は、「カスタムノード」について、実際にインストールをした後の使い方と合わせて掘り下げていきたいと思います。

    前回はこちら シリーズ初回はこちら

      1. カスタムノードとは?

      カスタムノードとは、使う人が独自に機能を拡張することができる、ComfyUIの「拡張パーツ」のようなものです。まるでレゴブロックのように、様々なカスタムノードを組み合わせることができるので、自分だけのオリジナル作品を創造していくことできます。とても楽しそうですね!

      さて、カスタムノードがなぜあるのか。それは、使う人一人ひとりのニーズや創造性に合わせた柔軟な画像生成環境を提供するためです。標準機能だけでは実現できない、細かな調整や特殊効果、また最新のAI技術の導入などをカスタムノードでは行うことができます!

      初心者にとって、カスタムノードを理解することは、ComfyUIの可能性を最大限に引き出すための非常に重要な一歩となります。最初は難しく感じるかもしれませんが、この記事を通して、ぜひカスタムノードの基本的な知識を理解いただき、さらにComfyUIの世界をより深く探求するきっかけにしてみてください。

      2. カスタムノードの基礎知識

      カスタムノードとは何か

      カスタムノードは、ComfyUIの機能を拡張するためのユーザー定義のモジュールになります。料理で例えると、標準ノードが「基本的なレシピ」だとすれば、カスタムノードは「その人それぞれの独自のレシピ」と言えるでしょう。

      例えば、「野菜炒め」という料理を作る際に、野菜を切る、炒める、味付けをするといった基本的な手順は標準ノードでカバーできます。しかし、「特製ソースを使う」「隠し味を加える」といった独自の工夫は、カスタムノードで実現できます。

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      カスタムノードの基本的な構造は、標準ノードと同様に、入力 → 処理 → 出力の流れで成り立っています。入力として画像やテキストなどのデータを受け取り、内部でPythonコードによって処理を行い、結果を出力します。

      例えば、「色調整ノード」であれば、入力として画像データを受け取り、明るさやコントラストなどを調整し、調整後の画像データを出力します。また、「プロンプト拡張ノード」であれば、入力として短いプロンプトを受け取り、それを詳細なプロンプトに拡張して出力します。

      カスタムノードとPythonの関係

      カスタムノードの内部処理は、Pythonというプログラミング言語で記述されています。Pythonは、その読みやすさと豊富なライブラリ、活発なコミュニティサポートによって、世界中で広く使われているプログラミング言語です。

      Pythonがカスタムノードに使用されている理由は、その柔軟性と拡張性の高さにあります。様々なライブラリを活用することで、画像処理、自然言語処理、機械学習など、多岐にわたる機能を簡単に実装できます。

      Pythonコードの基本構造は、入力の受け取り → 処理 → 出力の生成という流れです。カスタムノードでも、このPythonコードによって入力データを処理し、 望ましい出力を生成します。例えば、以下のようなコードでカスタムノードは作成されています。

      # カスタムノードの基本構造を示すサンプルコード
      
      # 1. 必要なライブラリをインポート
      import numpy as np
      from PIL import Image
      
      # 2. カスタムノードのクラスを定義
      class SimpleImageProcessor:
          # 3. 初期化メソッド
          def __init__(self):
              self.brightness_factor = 1.5
      
          # 4. 入力を受け取り、処理を行い、出力を生成するメソッド
          def process_image(self, input_image):
              # 入力画像をNumPy配列に変換
              img_array = np.array(input_image)
      
              # 画像の明るさを調整
              brightened_array = np.clip(img_array * self.brightness_factor, 0, 255).astype(np.uint8)
      
              # 処理結果を新しい画像として生成
              output_image = Image.fromarray(brightened_array)
      
              return output_image
      
      # 5. カスタムノードの使用例
      if __name__ == "__main__":
          # 入力画像を読み込む(実際のComfyUIでは自動的に提供されます)
          input_img = Image.open("input_image.jpg")
      
          # カスタムノードのインスタンスを作成
          processor = SimpleImageProcessor()
      
          # 画像を処理
          result_img = processor.process_image(input_img)
      
          # 結果を保存(実際のComfyUIでは自動的に次のノードに渡されます)
          result_img.save("output_image.jpg")
      
          print("画像処理が完了しました!")

      何が書いてあるかわからない?安心してください!Pythonコードを理解していなくても、カスタムノードを利用できます!ComfyUIは、ユーザーフレンドリーなインターフェースを提供しており、コードを直接操作することなく、カスタムノードの機能を活用できるのです。

      標準ノードとカスタムノードの違い

      標準ノードは、ComfyUIにデフォルトで搭載されている基本的な機能を提供するノードです。例えば、画像を読み込む「Load Image」や、プロンプトを入力する「CLIP Text Encode (Prompt)」などが挙げられます。これらのノードは、ComfyUIの基本的な操作を行うために必要不可欠です。

      しかし、標準ノードだけでは実現できない機能や、より高度な処理が必要になる場合もあります。そこで登場するのがカスタムノードです。カスタムノードでは、標準ノードではカバーできない機能を補完し、ComfyUIの機能を拡張することができます。

      例えば、複数の標準ノードを組み合わせて行っていた複雑な処理を、1つのカスタムノードにまとめることで、ワークフローを大幅に簡略化することもできます。また、最新のAIモデルを統合したカスタムノードを使用することで、より高品質な画像生成が可能となります。

      3. カスタムノードの重要性

      ComfyUIの柔軟性向上

      カスタムノードは、ComfyUIの柔軟性を飛躍的に向上させます。使う人は自分のニーズや好みに合わせて、様々な機能を追加し、ComfyUIを自分だけのツールへとカスタマイズすることができます。例えば、特定の画風や効果を簡単に適用できるカスタムノードを作成することで、自分だけのオリジナル作品を効率的に制作することも可能です。

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      ユーザー体験の改善

      カスタムノードは、複雑な操作を簡略化しより直感的にComfyUIを使用できるようになります。また、視覚的にわかりやすいアイコンや名称を使用することで、ノードの機能を容易に理解し、スムーズなワークフローを実現できます。

      例えば、「efficiency-nodes-comfyui」というカスタムノードでは、モデルのロード(Load Checkpoint)、プロンプトの入力(CLIP Text Encode (Prompt))、空の潜在空間の作成(Empty Latent Image)などを1つのノードにまとめ、簡略化を実現しています。
      実際にインストールをしてみてみましょう。

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      ワークエリア上でカチカチッとダブルクリックをして『efficient』と入力したら…出てきました!早速クリックをしてみます。

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      補足です。空の潜在空間の作成(Empty Latent Image)とはいつもの text to imageな空の潜在空間では、画像のサイズや生成回数を記入しているノードのことです。

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      通常の「Empty Latent Image」ノード
      ここではempty_latent_width, empty_latent_height, は 512, 512(SD1.5系)もしくは、1024, 1024 (SDXL系)、batch_size(生成回数) 1→15 など、用途に合わせて記入しましょう。

      画像生成プロセスの最適化

      カスタムノードは、画像生成プロセスの最適化にも貢献します。最適化されたアルゴリズムを使用することで、処理速度を向上させ、より短時間で高品質な画像を生成できます。また、高度なノイズ除去や詳細強化機能を追加することで、画像の品質をさらに向上させることができます。
      例えば、「ComfyUI_IPAdapter_plus」というカスタムノードでは、IP-Adapterという参照画像を基に画像生成を行える技術を簡単に使用することができるノードです。標準ノードでは実現が難しい技術をカスタムノードでサポートしています。

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      コミュニティ駆動の革新

      カスタムノードは、ComfyUIコミュニティの活発な活動を促進し、革新的なアイデアを生み出す原動力となっています。使う人々が自由にアイデアを共有し、カスタムノードとして実装することで、多様なニーズに対応した機能が次々と誕生しています。特定の業界や用途に特化したカスタムノードも開発されており、ComfyUIの可能性は無限に広がっています。

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      プログラミングの知識がなくても活用できる利点

      カスタムノードは、プログラミングの知識がなくても活用できるという大きな利点があります。ユーザーフレンドリーなインターフェース、コミュニティによるサポート、豊富な情報源など、初心者でも安心してカスタムノードを利用できる環境が整っています。最初は既存のカスタムノードを使用し、徐々に使い方を学び、最終的には自分でカスタムノードを開発する、といった段階的な学習も可能になってきます。

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      4. まとめ

      カスタムノードは、ComfyUIの機能を拡張することで、ユーザー体験は格段と向上します。Pythonで記述されたこれらのモジュールは、ワークフローの効率化、高度な機能の追加、コミュニティ駆動の革新など、様々なメリットをもたらすことができます。

      Pythonとカスタムノードの関係を理解することで、ComfyUIの無限の可能性を最大限に引き出すことができます。初心者の方は、まずは既存のカスタムノードを試してみて、その機能や使い方を学んでみましょう!コミュニティのサポートや豊富な情報源を活用することで、徐々にカスタムノードに慣れていくことができます。

      今回は以上になります。
      どんどんComfyUIについて学ぶことが出来ているのではないでしょうか?この後のボーナストラックではお得なTipsを公開しております。次回も楽しくComfyUIを学べるような内容をご用意しておりますので是非楽しみにしていてください!

      画像生成AI「ComfyUI」マスターPlan

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      Originally published at https://note.com on Aug 12, 2024.

    1. [4]ComfyUIカスタムノード導入ガイド! 初心者でも安心のステップバイステップ解説

      こんにちわ、AICU media編集部です。
      「ComfyUI マスターガイド」第4回目になります。今回は、ComfyUI Managerの基本的な使い方についてお届けしたいと思います。
      この先のComfyUIの使いこなしを学ぶ上で、必須となる「カスタムノード」と「モデル」の導入にあたり必須の知識を解説します!

      前回はこちら シリーズ初回はこちら

      ComfyUIを最大限に活用するための第一歩!

      ComfyUIの拡張機能は、画像生成の幅を広げるために必須なツールです!様々な効果や機能を追加することで、あなたのアイデアを形が更に広がっていきます。この記事では、基本となるカスタムノードモデルのインストール方法をステップバイステップで解説していきます。

      ComfyUI Managerへのアクセス

      • メニューバー下部の「Manager」ボタンをクリックします。
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      • ComfyUI Managerのインターフェースが新しいウィンドウで開きます。
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      カスタムノードのインストール

      • Manager画面の「Custom Nodes Manager」ボタンをクリックします。
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      • 利用可能なカスタムノードのリストが表示されます。
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      • インストールしたいノードの横にある「Install」ボタンをクリックします。

        ★このあとアンインストールまで試しますので何を選んでも構いません。
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      • インストールが完了すると、ComfyUIの再起動を求められるので、下部の「Restart」ボタンを押下します。
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      • 再起動が完了するまで待機します。再起動中は、”Reconnecting…”というメッセージが中央に表示され、完了すると、このメッセージが消えます。
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      • 再度「Custom Nodes Manager」を開き、以下の画像のように表示が変わっていると、インストールが完了しています。
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      このとき、『Restart Required』の表示から変わらないようでしたら、
      ブラウザから更新をしてみると解決するかもしれません。

      「使いたいけど、まだ入れてないノードがある!」そんな時は

      例えば、他の人が作成したワークフローを自身のComfyUI環境に読み込ませて使用する際に、自身の環境にインストールされていないカスタムノードが使用されている場合、以下の画像のようにノードにエラーが発生することがあります。これを解消するために、インストールされていないノードのみを表示し、インストールしてくれる機能がComfyUI Managerにはあります。

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      • エラーのあるワークフローを表示している状態で、Manager画面の「Install Missing Custom Nodes」ボタンをクリックします。
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      • インストールされていないカスタムノードの一覧が表示されます。ここから前項で解説したカスタムノードのインストールを実行することで、現在のワークフローに必要なカスタムノードのみをインストールできます。
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      モデルのインストール

      カスタムノードのインストールについては以上となります。
      次は、モデルのインストールについて説明をしてまいります。
      モデルとは、Stable Diffusionでオリジナルの画像を生成するために必要な学習済みファイルのことを指しております。公開されている様々なモデルを利用することで、イラスト風や実写風など様々なテイストで画像を生成することができます。

      ここでは練習として「TAESD」をインストールしてみます。
      ★このあとアンインストールまで試しますので何を選んでも構いません。

      早速試してみましょう!

      • 「Models Manager」ボタンをクリックします。
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      • 利用可能なモデルのリストが表示されます。
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      • インストールしたいモデルの横にある「Install」ボタンをクリックします。
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      • インストールが完了すると、Refreshを求められます。
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      • メインメニューで「Refresh」ボタンをクリックします。
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      • 再度「Models Manager」を開くと、「Install」にチェックが入っており、インストールができていることが確認できます。
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      • インストールされたモデルは、「Save Path」で指定されているフォルダに格納されます。今回の例だと、”ComfyUI/models/vae_approx“フォルダに格納されます。
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      不要なモデルはディスク節約のために削除しておきましょう。

      アップデートの実行

      • Manager画面には、3種類のアップデート方法が用意されています。それぞれのボタンを押下することで、アップデートが実行されます。
        • Update All: ComfyUI本体およびカスタムノードを最新の状態に更新します。
        • Update ComfyUI: ComfyUI本体のみを更新します。
        • Fetch Updates: カスタムノードのみを最新の状態に更新します。
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      注意点

      • カスタムノードやモデルをインストールする前に、それらの機能や使用方法をよく理解することが重要です。
      • 大量のカスタムノードをインストールすると、ComfyUIの起動時間が長くなる可能性があります。
      • モデルのダウンロードには時間がかかる場合があります。特に大きなモデルの場合は注意が必要です。

      ComfyUI Managerを効果的に使用することで、ComfyUIの機能を大幅に拡張し、より創造的な画像生成が可能になります。初心者の方でも、このツールを使いこなすことで、高度な機能を簡単に利用できるようになるでしょう。

      【最新】
      こちらの記事もどうぞ。最先端のFLUX.1[dev]のComfyUIでの利用例です。

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      https://note.com/aicu/m/md2f2e57c0f3c

      今回の有料特典は、インストールをしたモデルを使用して、AICUで公開しているキャラクター『全力肯定彼氏君 LuC4』くんを生成したいと思います。是非皆さんも、こちらを参考に様々なモデル・カスタムノードを試してみて、是非Xなどで公開をしてみていただけると編集部一同喜びます!(その際は、  #AICU_LuC4  のハッシュタグを是非ご利用ください!)


      この記事の続きはこちらから https://note.com/aicu/n/n4295d336677e

      Originally published at https://note.com on Aug 9, 2024.

    2. 【AICU1周年祭】全力肯定彼氏くん[LuC4]の新機能「画像生成」を実験中 – 夏のアートコンテストへの応募も可能に!

      AICU Inc. は7月24日が創立記念日です。
      おかげさまで、無事にこの日を迎えることができました。
      「つくる人をつくる」というビジョンで走り続けた
      あっという間の一年でした。

      この記事では【AICU1周年祭】として現在開催中のクリエイティブAIイベントを紹介します。

      創立1周年特別企画(1)

      【全力肯定彼氏くん】アップデート

      LuC4が v.1.1にアップデートいたしました

      https://speakerdeck.com/player/44f464a459284563a49b4e8b7098388d

      ・応答速度が高速に!!

      ユーザからのアンケート調査の中でも特に全力肯定彼氏くんが愛されている要素は「応答が速い」という点。
      最新のGPT-4o mini(gpt-4o-mini-2024-07-18)を活用し、更に応答速度(最短で4秒以下を目標)を高速化のための工夫をこらして快適なUXを維持する研究を続けています。

      ・画像生成&X(Twitter)ポスト機能を試験的にリリース

      最新の Stability AI 提供の APIを使用して、キーワード「~~」をポストしてをトリガーに、LuC4(ルカ)くんの美麗なスタンプ風画像が生成されます。

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      ✨️本機能は期間限定の実験的機能です。機能・表現・仕様については今後予告なく変更される可能性があります。

      全力肯定彼氏くんについての詳細はこちら
      https://corp.aicu.ai/luc4
      同技術のIP・ブランディングへの活用案件も歓迎です。

      創立1周年特別企画(2)「AICU Summer Art Contest 2024」中間報告!!

      「AICU Summer Art Contest 2024」を開催中です。
      おかげさまで多くの作品が集まり始めております
      作品応募はX投稿+エントリーフォームにて7月28日23:59まで。

      【PRTIMESでのプレスリリース】
      https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000019.000133647.html

      すでに多くの作品がタイムラインを賑わせています。

      優秀作品は「AICUマガジン」へ掲載されます。奮ってご応募ください!
      <リンクをクリックすると現在の応募状況が観測できます>

      ・キャラクターイラスト部門 #AICU_art


      ✨️当初「AICUキャラクター部門」としてリリースいたしましたが名称変更しております。キャラクターを題材にしたイラスト作品、漫画作品を募集しています。ツールはNijiJourneyをはじめとして特に制限はありません。

      #SD黄色本 部門


      書籍「画像生成AI Stable Diffusionスタートガイド」で扱っている分野、つまり AUTOMATIC1111 や Fooocus、SDXLやCivitaiを使った画像生成をGoogle Colabや Stability Matrixで探求されている方におすすめのフリースタイル部門です。書籍で学んだテクニックを駆使して作品を制作してください!制限なく自由な表現を探求しましょう。現状、応募が手薄です!

      #StableDiffusionAPI 部門


      次世代の画像生成技術、世界最高峰・最上位の画像生成AI「Stable Diffusion 3」をはじめとする以下のAPIを使った作品を募集しています。

      • Stable Image Ultra
      • Stable Image Core
      • Stable Diffusion 3 Large
      • Stable Diffusion 3 Large Turbo
      • Stable Diffusion 3 Medium

      「API?難しそう、お金かかるの?」とお考えのあなた!他の応募者さんがレポートを書いてくれましたのでご参考まで!

      https://note.com/runos_log/n/n09b309649fb9

      そして! #StableDiffusionAPI 部門 は、上記の全力肯定彼氏くん経由の応募も可能です。LINEチャットから気軽な生成で出来上がったラッキーショットをタイトルとともにエントリーいただくことも可能ですし、生成された画像を素材として使ってタイトル等を付けたり、APIの背景削除機能を使って合成したり…様々な加工も使うなど、様々なアイディアで探求いただけますと幸いです。

      エントリーフォームの提出をお忘れなく!

      エントリーフォームのURL → https://j.aicu.ai/SAC24

      ✨️画像生成AIが生成した画像に著作権はあるの?

      先日開催されたワークショップで共有された話題ですが…

      https://techplay.jp/event/946209

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      法律上は問題はありません。
      法律上は問題はありませんが、クリエイターはどう振る舞うべきか?
      画像生成AIクリエイター仕草(v.1.0)を読みながら考えてみてください

      詳しくは次号の「AICUマガジン Vol.3」にて解説します

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      ✨️応募に関する詳細・フォーマットなどはこちらの記事をご参照ください

      https://ja.aicu.ai/contest20240719/

      これからもより多くの方々にクリエイティブなAI、「つくる人をつくる」話題をお届けしていいきます。AICUをよろしくお願いいたします。

      Originally published at https://note.com on July 24, 2024.