ComfyUI VNCCS クローン 既存キャラクター: Qwen によるビジュアルノベル キャラクターシートメーカー
この ComfyUI VNCCS ワークフローは、単一のリファレンス画像を一貫したビジュアルノベル キャラクターシートと顔セットに変換し、スプライトや下流での使用に対応します。VNCCS カスタムノードを Qwen Image コンポーネントと組み合わせてアイデンティティを維持し、RMBG のクリーンアップでエッジを整え、オプションの SeedVR2 アップスケーリングでシートスケールで鮮明な出力を提供します。
アーティスト、VN チーム、およびツールスミス向けに設計された ComfyUI VNCCS パイプラインは、既存のキャラクターをクローンし、体のポーズや顔の表情を生成し、衣服のバリエーションを作成し、アルファ付きのスプライト対応 PNG をエクスポートします。プロンプト、シード、シートレイアウトを制御しながら、ワークフローはポーズガイダンス、顔の洗練、背景の削除を処理します。
箱から出して得られるもの
- 一貫した体のキャラクターシートとタイル状の顔セット
- 既存のキャラクター用のオプションの「リファレンスからのクローン」パス
- 衣服の転送とバリアントの生成
- VNCCS スタイルの顔用の表情パック
- スプライトカット、透明背景付きのデータセットエクスポート、LoRA トレーニング用
Comfyui ComfyUI VNCCS ワークフローの主要モデル
- Qwen Image for ComfyUI。ここで使用されるパッケージ化された拡散コンポーネントには、ビジョンランゲージエンコーダーと Qwen Image VAE が含まれており、アイデンティティを維持する編集と画像生成をガイドします。彼らは視覚的リファレンスを尊重しながら、テキストからの強力な指示を提供します。Comfy‑Org/Qwen‑Image_ComfyUI
- Stable Diffusion XL (base)。スタイルの足場とポーズ条件の合成に関するヘルパーステージで堅牢なプライヤーとして使用され、SDXL は高忠実度の詳細と ControlNet 条件との互換性を提供します。stabilityai/stable‑diffusion‑xl‑base‑1.0
- ControlNet OpenPose。OpenPose ブランチは、ポーズ全体で解剖学を固定するキーポイントガイダンスを提供し、ComfyUI VNCCS シートがフレームごとに一貫して整列するようにします。ControlNet (official repo)
- Ultralytics YOLOv8 Face。顔の精緻化パスによって使用される高速で正確な検出器で、顔を局在化して強化する前に、ComfyUI VNCCS 顔セットでアイデンティティの保持を改善します。ultralytics/ultralytics
- VNCCS LoRA バンドル。VN キャラクターシート用に調整された専用 LoRA (ポーズヘルパー、衣服の転送、感情コアなど)。これらはステップ全体でプロポーション、服装のロジック、表情の構造を安定させます。MIUProject/VNCCS
- VNCCS カスタムノード。ワークフローは、エンコーダー、シートマネージャー、マスクツール、およびプロダクショングレードのパイプラインにピースを接続するユーティリティのために公式の VNCCS ComfyUI 拡張に依存しています。AHEKOT/ComfyUI_VNCCS
Comfyui ComfyUI VNCCS ワークフローの使用方法
全体的な流れ
- グラフには、独立してまたは連続して実行できるラベル付きの5つのステップがあります。ステップ1はキャラクターシートを構築します。ステップ1.1はリファレンスからクローンを作成します。ステップ2は衣服のバリエーションを生成します。ステップ3は表情を生成します。ステップ4はスプライトをカットします。ステップ5は LoRA トレーニング用のデータセットの足場を書き込みます。各ステップは、集中した入力をいくつか提供し、残りは再現性のために事前に配線されています。
ステップ 1.1 — 既存のキャラクターをクローン
1つ以上のリファレンス画像がある場合に使用します。LoadImage (#808) に画像をドロップし、必要に応じてポーズやフレーミングなどの短い指示を提供します。コアフューザー VNCCS_QWEN_Encoder (#724) は、リファレンスとプロンプトをブレンドし、アイデンティティを保ちながらポーズに応じた条件付けを行います。VNCCS_RMBG2 (#700) は背景を削除し、VNCCSSheetManager (#702) はクリーンなシートを構成します。Face Detailer は顔を精緻化して一貫性を保ちます。グループを実行して、キャラクターシートと顔セットをプレフィックス付きフォルダーに保存します。
ステップ 1 — スライダーとプロンプトからキャラクターシートを生成
パラメータ駆動の開始を好む場合は、CharacterCreator (#499) ウィジェットが年齢、体、目、髪、およびネガティブプロンプトのコントロールを提供し、再現性のある固定シードを提供します。VNCCS_PoseGenerator (#585) はプロポーションを固定する OpenPose グリッドを生成します。パイプラインはこのガイダンスを VNCCS_QWEN_Encoder (#570) を通じてエンコードし、背景を削除し、シートを構成し、フルシートとタイル状の顔セットを保存します。このパスを使用して、残りの ComfyUI VNCCS ステップが従う基本的なルックを確立します。
ステップ 2 — 衣服の生成と転送
CharacterAssetSelectorQWEN (#865) を衣服を着せたいシートにポイントし、簡単な衣装テキストを定義します（例：「冬のコート、スカーフ、ブーツ」）。ワークフローは VNCCS_MaskExtractor (#869/#870) でクリーンなマスクを抽出し、衣服の指示を以前のシートと VNCCS_QWEN_Encoder (#620) でブレンドし、VNCCSChromaKey (#874) でクロマキーのクリーンアップを適用します。VNCCSSheetManager はドレスアップした結果を一貫したシートに構成します。出力は元のものの隣に簡単に並べ替えられるようにプレフィックスが付けられています。
ステップ 3 — 表情スタジオ
EmotionGeneratorV2 (#960) は表情のバンクを構築し、顔のクロップと感情ごとの出力パスの両方を出力します。顔は YOLOv8 パスで局在化され、Face Detailer ノード 803a797b‑… (#821) を介して強化され、ComfyUI VNCCS シートにアイデンティティとスタイルが一致することを保証します。結果は VNCCSSheetManager (#820) に流れ込み、洗練された顔シートを構成し、スプライトやデータセット用のアルファ付きの感情ごとの PNG をエクスポートする2番目のセーバーに流れ込みます。感情リストを使用して、ターゲットを追加、削除、または名前を変更してから実行します。
ステップ 4 — スプライトクリエーター
完成したシートを SpriteGenerator (#962) に投入して、均一なクロップサイズでスプライトフレームを構築します。CharacterSheetCropper (#961) は体と顔のタイルを透明な PNG に自動セグメントします。セーブノード（SaveImage、#963）は、タイムスタンプ付きフォルダーにスプライトセットを書き込み、バージョンと比較を行えるようにします。
ステップ 5 — データセットとノート
微調整やアーカイブが必要な場合、DatasetGenerator (#965) はラベル付きフォルダ構造を作成し、Save Text File (#964) はコンパニオンノートやプロンプトファイルを書き込みます。これにより、ComfyUI VNCCS の実行がプロジェクト間で再現可能でポータブルになります。
Comfyui ComfyUI VNCCS ワークフローの主要ノード
VNCCS_QWEN_Encoder (#570)
リファレンス画像とテキストの意図を融合させるアイデンティティの要。最大3つの画像とプロンプトを受け取り、正/負の条件付けと下流のサンプラーがプロポーションと顔の特徴を維持するために使用する潜在を返します。スタイルやポーズを誘導するためにpromptを調整し、タイルがステップ間で一貫するように、正方形のヘッドショットと背の高いフルボディシートの間で切り替えるときにtarget_sizeを調整します。
EmotionGeneratorV2 (#960)
表情バッチのハイレベルコントローラー。感情のリスト、候補顔のグリッド、および一致する出力パスを出力し、セーブノードが正しくファイルにタグを付けることができます。VN のニーズに合わせて感情リストを変更し、A/B テストのためにシードを安定させ、顔の精緻化パスと組み合わせて、強い表情の下でアイデンティティを強制します。
CharacterAssetSelectorQWEN (#865)
既存のアセットにグラフを指す便利なパネル。シートパス、顔パス、およびオプションの衣装テキストを設定し、それらを衣服生成とバリアントブランチに配線します。ここでのseedを、反復しているステップと同期させ、フォルダを整理してセレクターが ComfyUI VNCCS の最新の出力を手動で再配線せずに見つけられるようにします。
VNCCSSheetManager (#820)
いくつかのステップで使用されるシートコンポジター。「分割」モードでは、処理のために顔や体のタイルにシートをカットし、「構成」モードでは、クリーンな画像を一貫したグリッドに再構成します。ターゲットエンジンやスプライトパイプラインに合わせてモードとタイルの寸法を調整し、RMBG/顔の改良後に適用して、ComfyUI VNCCS プロジェクト全体で正方形ピクセルの整列を保証します。
Face Detailer (#821)
顔を検出し（YOLOv8）、クロップし、現在の条件付けの下で再生成する精緻化パス。ステップ間でアイデンティティがドリフトするときや、強い表情がアーティファクトを導入するときに使用します。「感情」ワイルドカードをレンダリングしている表情と一致させ、アップスケーリングや背景の変更後にこのノードを再実行して、シャープで一貫した顔の特徴を復元します。
オプションのエクストラ
- リファレンス準備。クローン作成には、単一の均一な背景の良好な照明の画像を使用します。緑は
VNCCSChromaKeyで最もよく機能しますが、均一な色であれば問題ありません。 - シードを安定させる。各ステップは
seed入力を公開します。実行中に再利用して、衣服や表情の変更を決定論的に比較します。 - シートスケール。より大きなシートが必要な場合は、クロマキーを行う前に SeedVR2 アップスケーラーブランチを有効にし、
VNCCSSheetManagerで構成してシャープなエッジを保持します。 - ファイルの衛生。ワークフローは明確に名前付けされたプレフィックスに書き込みます（例：VN_Character/Body_Refined、VN_Character/faces）。これらをプロジェクトごとに保持して、アセットの混合を避けます。
- 各パスを使用するタイミング。ステップ1.1は「画像からのクローン」、ステップ1はパラメータ優先の作成、ステップ2は服装、ステップ3は表情、ステップ4はスプライトカット、ステップ5はデータセットの足場です。
リソース
- VNCCS カスタムノードと例: AHEKOT/ComfyUI_VNCCS
- VNCCS LoRA バンドル: MIUProject/VNCCS
- Qwen Image コンポーネント for ComfyUI: Comfy‑Org/Qwen‑Image_ComfyUI
- ControlNet OpenPose: ControlNet
- Ultralytics YOLOv8: ultralytics/ultralytics
- SDXL ベース チェックポイント: stabilityai/sdxl‑base‑1.0
謝辞
このワークフローは、次の作品およびリソースを実装および構築しています。ComfyUI_VNCCS リポジトリとワークフロー JSON のために AHEKOT に、VNCCjson S モデルバンドルのために MIUProject に、Qwen-Image_ComfyUI コンポーネント（CLIP エンコーダーと VAE）のために Comfy-Org に感謝します。権威ある詳細については、以下にリンクされた元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
- AHEKOT/ComfyUI_VNCCS
- GitHub: AHEKOT/ComfyUI_VNCCS
- AHEKOT/VN_Step1.1_QWEN_Clone_Existing_Character_v1.json
- MIUProject/VNCCS
- Hugging Face: MIUProject/VNCCS/tree/main
- Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI (CLIP encoder)
- Hugging Face: qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors
- Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI (VAE)
- Hugging Face: qwen_image_vae.safetensors
注意: 参照されたモデル、データセット、およびコードの使用は、それぞれの著者および管理者が提供するライセンスおよび条件の対象となります。
