指示に基づく画像編集: Boogu Image Edit ComfyUI ワークフロー#
Boogu Image Edit ComfyUI ワークフローは、単一のソース画像と明確なポジティブおよびネガティブ編集プロンプトを現実的な指示に基づく編集に変換し、被写体とカメラのフレーミングを保持します。ワードローブ、素材、色、シーンの微調整が必要なクリエイター向けに設計されており、全体の画像を再構築することなく微調整が可能です。ワークフローはFlux VAEパスを使用して詳細と構造を保持し、エディトリアルポートレートをファッション編集に変換することで検証されており、説得力のあるビフォーアフターの結果に最適です。
RunComfy用に構築されたBoogu Image Edit ComfyUI ワークフローは、Boogu-Image-0.1-EditモデルをQwen3-VLテキストエンコード設定でロードし、元の構成を尊重する編集をサンプリングします。サイドバイサイドの比較とスライダービューアがすぐに利用でき、違いを簡単に確認し、迅速に反復できます。
Comfyui Boogu Image Edit ComfyUI ワークフローの主要モデル#
- Boogu-Image-0.1-Edit。被写体のアイデンティティとレイアウトを保持しながら外観をリライトする、コア指示に基づく編集モデルです。プロンプトの指示を全体のシーンの再生成ではなく、局所的な変更にマッピングします。 Model card
- Qwen3-VL テキストエンコーダー。このマルチモーダル調整されたテキストエンコーダーは、編集の意図と制約を強化するために使用されます。このワークフローではBoogu ComfyUIウエイトパッケージの一部として提供されます。 Weights collection
- Flux VAE。Fluxファミリーで使用されるオートエンコーダーで、高忠実度で画像を圧縮および再構築し、編集中に構成とテクスチャを保持するのに役立ちます。 Reference repository
Comfyui Boogu Image Edit ComfyUI ワークフローの使用方法#
このパイプラインは、入力から比較までのシンプルなパスに従います: ソース画像をロードし、サイズを調整し、指示をエンコードし、編集をサンプリングし、デコードした後に比較または保存します。Boogu Image Edit ComfyUI ワークフローは、入力寸法に一致する潜在キャンバスをマッチングさせることで、元のフレーミングを保持します。
入力とサイズ調整#
参照写真をロードすることから始めます。LoadImage (#62)ノードは画像をグラフに取り込み、LayerUtility: ImageScaleByAspectRatio V2 (#64)はアスペクト比を保持しながらスケーリングします。このステージはクリーンでモデルフレンドリーな解像度を準備し、歪みを避けるためにオプションでレターボックスを使用します。GetImageSize (#65)はスケーリングされた画像の幅と高さを読み取り、下流のステップが潜在キャンバスに正確に一致するようにします。Boogu Image Edit ComfyUI ワークフローは、入力のプロポーションを保持しているため、安定した現実的な結果を得るために重要です。
モデルとエンコーダー#
サンプリングが始まる前にモデルとエンコーダーが初期化されます。UNETLoader (#70)はBoogu-Image-0.1-Editネットワークをロードし、CLIPLoader (#69)はQwen3-VLテキストエンコーディングバックボーンを提供し、VAELoader (#71)はFlux VAEパスを設定します。この組み合わせは、テキスト指示を視覚コンテンツと一致させながら空間構造を保持します。正しいモデルファイルが環境にあることを確認すること以外にユーザー入力は必要ありません。
指示のエンコーディング#
あなたのプロンプトはTextEncodeBooguEdit (#63)で編集ガイダンスに変換されます。変更したい内容を説明する明確なポジティブプロンプトと、避けたい内容をリストしたネガティブプロンプトをオプションで提供します。このノードは、被写体のアイデンティティ、ポーズ、照明、フレーミングをアンカーとして取り込むため、編集が元の写真を尊重します。結果は、生成を意図に向かわせながら不要なドリフトを防ぐ条件付けストリームのペアです。
潜在キャンバスと再現性#
構成を保持するために、EmptyLatentImage (#66)はGetImageSize (#65)からの寸法を使用してスケーリングされた入力に合わせた潜在キャンバスを作成します。再現可能なシードはSeed (rgthree) (#61)から得られ、正確な編集を再実行するか、意図的にバリエーションをランダム化できます。入力に合わせた潜在を維持することで、Boogu Image Edit ComfyUI ワークフローは被写体のジオメトリと背景の連続性を維持します。また、小さくターゲットを絞った調整が反復を通じて予測可能になります。
サンプリング#
サンプリングは編集が形を成す場所です。ModelSamplingAuraFlow (#60)はモデルのサンプリング動作を設定し、KSampler (#67)は潜在キャンバスにポジティブおよびネガティブ条件付けを適用します。サンプラーのコアアイデアは、指示とソース画像の特徴によってガイドされた反復的な洗練です。微妙で局所的な変更を望む場合は、プロンプトで保存を強調し、編集の強さを控えめに保ちます。より大胆な素材やパレットの交換の場合は、編集の強さを増し、新しい属性を明確にします。Boogu Image Edit ComfyUI ワークフローは制御された編集に調整されているため、通常はプロンプトの明確さが重要です。
デコード、比較、保存#
サンプリングが終了すると、VAEDecode (#57)がFlux VAEを使用して編集された画像を再構築します。評価のために、ImageConcanate (#58)はオリジナルと編集済みの画像を並べて配置し、Image Comparer (rgthree) (#73)はスライダースタイルのビジュアル差分を提供します。SaveImage (#72)で単一の編集結果を保存し、別のSaveImage (#68)で並べた比較を保存できます。これらの出力により、Boogu Image Edit ComfyUI ワークフローがあなたの要件を満たしているかどうかを簡単に確認し、必要に応じてプロンプトを反復することができます。
Comfyui Boogu Image Edit ComfyUI ワークフローの主要ノード#
TextEncodeBooguEdit (#63)#
このノードは、ポジティブおよびネガティブプロンプトを参照画像と共に編集を誘導する条件付けに変換します。望ましい変更のために簡潔で記述的な言語を使用し、必要に応じて保護する要素を明示的にリストします。モデルが過剰に編集する場合は、プロンプトで保存の用語を強化するか、ネガティブプロンプトに追加します。望ましい属性を明確にすることで、ノードはアイデンティティ、ポーズ、照明をロックするのに役立ちます。
KSampler (#67)#
KSamplerは編集を実現する反復的なノイズ除去ステップを実行します。最も影響力のあるコントロールは、編集強度、ステップ、ガイダンススケール、サンプラー、スケジューラーです。強度が低いほどソースを多く保持し、強度が高いほどワードローブ、素材、または色の大きな変化を可能にします。プロンプトの遵守が弱いと感じる場合は、ガイダンスを少し上げるか、別のサンプラーファミリーを試してください。結果が過剰に処理されているように見える場合は、ガイダンスまたはステップを下げてください。サンプラーの動作に関する追加の背景情報については、GitHub上のk-diffusionリファレンス実装を参照してください。 Repository
ModelSamplingAuraFlow (#60)#
このノードは、ノイズ除去が始まる前にモデルのサンプリング特性を調整します。ここでの小さな変更は、コヒーレンス、コントラスト、およびモデルがプロンプトをどれだけ強くフォローするかに影響を与えます。より穏やかな編集を望む場合は、効果を減らし、よりスタイリッシュな変更を望む場合は、少し増やしてください。それをサンプラーの独自の設定を補完するグローバルトーンコントロールと見なしてください。
LayerUtility: ImageScaleByAspectRatio V2 (#64)#
適切なサイズ調整は、歪みを防ぎ、被写体をその場に留めます。このノードは、アスペクト比を保持しながらソースをスケーリングし、フレンドリーな寸法に到達するためにレターボックスを使用できます。画像のプロポーションを安定させることで、アイデンティティの保持が改善され、編集が背景にクリーンに転送されます。入力がサイズまたは向きで大きく異なる場合にこれを使用してください。
オプションの追加機能#
- プロンプトを指示として書く: 何を変更し、何を保持し、どこで行うか、その順序で。
- ポジティブプロンプトで保護された属性を明示的にリストして保存を強化。
- 一貫して嫌いなアーティファクト（テキスト、ロゴ、過度に処理された肌など）をネガティブプロンプトに使用。
- 固定シードで再現性をロックし、良いベースを見つけた後にランダム化してバリエーションを探索。
- 微調整の場合は、サンプラーやステップを変更する前に編集強度を最初に減少。
- 結果を比較する際は、スライダービューアを使用して色調、布のテクスチャ、エッジの忠実度を確認。
- ワークフロー外でアップスケールまたはクロップする場合は、フレーミングと一貫性を維持するためにBoogu Image Edit ComfyUI ワークフローを再実行。
謝辞#
このワークフローは、以下の作品とリソースを実装し、それに基づいて構築されたものです。Booguに対してBoogu-Image-0.1-Editモデルに感謝し、Comfy-OrgとComfyUIに対してComfyUI再パッケージ化されたBoogu-Imageウエイトと公式Booguチュートリアルに感謝し、RunComfyとRunningHubに対して共有クラウドワークフローとワークフローレファレンスの提供とメンテナンスに感謝します。詳細については、以下にリンクされているオリジナルのドキュメントとリポジトリを参照してください。
リソース#
- RunningHub/Boogu Image Edit ComfyUI Workflow Reference
- Docs / Release Notes: RunningHub post
- RunComfy/Cloud Save ComfyUI Workflow
- Docs / Release Notes: RunComfy workflow
- Boogu/Boogu-Image-0.1-Edit
- GitHub: boogu-project/Boogu-Image
- Hugging Face: Boogu/Boogu-Image-0.1-Edit
- Docs / Release Notes: Model card
- Comfy-Org/Boogu-Image
- Hugging Face: Comfy-Org/Boogu-Image
- Docs / Release Notes: Model files for ComfyUI
- ComfyUI/Boogu-Image-0.1 ComfyUI Workflow Example
- GitHub: boogu-project/Boogu-Image
- Hugging Face: Comfy-Org/Boogu-Image
- Docs / Release Notes: ComfyUI tutorial
注: 参照されたモデル、データセット、およびコードの使用は、それぞれの著者とメンテナーによって提供されたライセンスおよび条件に従います。
