Krea 2 マルチイメージリファレンス編集 ComfyUI ワークフロー#
この RunComfy 対応のグラフは、複数のビジュアルリファレンスを1つの一貫したフォトリアルな編集に変換します。Krea 2 マルチイメージリファレンス編集 ComfyUI ワークフローは、アイデンティティ、ワードローブ、製品、環境画像をブレンドし、簡潔なプロンプトでスタイルと意図を導きます。Krea-2 Turbo によって高速で高品質な合成が可能で、Qwen-VL シリーズエンコーダーがテキストと画像の理解を提供し、Qwen Image VAE が高忠実度の潜在変数を処理し、Krea2EditRebalance コンディショナーが各リファレンスが結果にどのように影響するかを正確に制御します。
これを使用して衣装を交換したり、製品を配置したり、ショット全体でキャラクターのアイデンティティを維持したり、照明や環境を転送したり、複数のソースからキャンペーンスタイルのコンポジットを構築したりします。グラフはコンパクトで再現可能で、迅速な反復に調整されているため、一貫性を損なうことなく創造的な方向性を迅速にテストできます。
Krea 2 マルチイメージリファレンス編集 ComfyUI ワークフローの主要モデル#
- Krea-2 Turbo。強力なフォトリアリズムと高速収束で最終画像を合成する拡散バックボーンです。反復編集と高スループット生成のために設計されています。詳細と更新については公式モデルカードを参照してください: krea/Krea-2-Turbo およびコードベースは krea-ai/krea-2 にあります。
- Qwen-VL シリーズテキスト画像エンコーダー (このグラフでは Qwen3-VL 4B バリアント)。プロンプトとビジュアルリファレンスをモデルが従うことができる共有スペースにエンコードし、テキストの意図と画像の手がかりの整合性を向上させます。ファミリーをこちらで探索してください: Qwen on Hugging Face。
- Qwen Image VAE。高知覚品質で潜在空間のエンコード/デコードを処理し、ピクセルと潜在変数の間で変換する際に細部を保存します。ComfyUI にパッケージ化された重みは Krea 2 アセットと共に利用可能です: Comfy-Org/Krea-2。
Krea 2 マルチイメージリファレンス編集 ComfyUI ワークフローの使用方法#
ワークフローはリファレンスの取り込みとプロンプトのエンコードからコンディショニング、サンプリング、デコードへと進みます。ステージは目的別に編成されており、最初に創造的な入力に集中し、その後忠実性とスタイルを反復することができます。
リファレンス画像の取り込み#
LoadImage (#2, #34, #35) を使用して、最大3つのコアリファレンスをロードします: アイデンティティ、衣装/製品、環境。通常、画像1はアイデンティティまたはヒーローの被写体をアンカーし、画像2は衣類または製品の手がかりを運び、画像3は照明またはシーンの雰囲気を設定します。必要に応じて Krea2EditRebalance (#41) を介して4番目のリファレンスを追加することもできます。高品質で正面を向いた、よく照らされた画像はコンディショニングをより安定させ、アーティファクトを減少させます。
プロンプトとネガティブ#
Prompt (#19) に創造的な方向性を書き、Negative Prompt (#36) にガードレールを書きます。プロンプトはショットのタイプ、ムード、必須属性を記述し、リファレンスが正確なルックを導くようにします。ネガティブは不要なスタイルやアーティファクトを避け、結果をフォトリアルに保ちます。CLIPLoader (#38) はプロンプトとビジュアルリファレンスの両方をコンディショナーに埋め込みます。
Krea2EditRebalance によるコンディショニング#
Krea2EditRebalance (#41) はすべてのリファレンス画像とプロンプトテキストを融合させ、最終的なルックにどの画像がどれだけ強く影響するかを再調整できます。imageN_tokens セレクターを使用してアイデンティティ、衣装/製品、または環境を強調し、モデルが優先事項に従うようにします。バランスの取れた設定から始め、アイデンティティが逸脱した場合や衣装や照明が過小評価された場合は強調を調整します。このターゲットを絞った再重み付けがキャンペーンスタイルの一貫性を信頼性のあるものにします。ノードについての詳細はこちらで学べます: nova452/ComfyUI-Conditioning-Rebalance。
解像度と潜在セットアップ#
ResolutionSelector (#40) でアスペクト比とサイズを選択し、EmptyLatentImage (#47) にキャンバスを定義します。シングルサブジェクトフレームには正方形または縦長を使用し、製品や環境が重いコンポジションには広いフォーマットを使用します。選択したサイズはディテール、構図の緊密さ、レンダリング時間に影響します。RandomNoise (#10) は生成をシードし、再現性のあるルックをロックするか、再ランダム化してバリエーションを探ることができます。
サンプリング、スケジューラー、モデル#
UNETLoader (#37) は Krea-2 Turbo をロードし、BasicGuider (#42) はサンプリング中にコンディショナーをモデルに適用します。KSamplerSelect (#43) でサンプラーを選択し、BasicScheduler (#44) でステップの動作を構成します; これらはノイズから最終ピクセルへのイメージの経路を制御します。SamplerCustomAdvanced (#45) はノイズ、ガイダー、サンプラー、スケジューラー、潜在変数を結びつけ、最終的な潜在結果を生成します。クイックな創造的なパスには軽いスケジュールを優先し、磨きをかけるには徐々に洗練度を上げて同じシードを再利用します。
デコード、プレビュー、保存#
VAELoader (#39) と VAEDecode (#46) は Qwen Image VAE を使用して最終潜在変数を画像に変換します。PreviewImage (#18) で出力を確認し、SaveImage (#68) で結果をクリアなファイル名プレフィックスでキャプチャします。各探索スレッドを一貫性を持たせるために、シードと使用したリファレンスおよび強調設定の短いメモを保存します。
Krea 2 マルチイメージリファレンス編集 ComfyUI ワークフローの主要ノード#
Krea2EditRebalance (#41)#
プロンプトと複数のリファレンスの影響をバランスします。image1_tokens、image2_tokens、image3_tokens、およびオプションの image4_tokens を調整して、アイデンティティ、ワードローブ/製品、または環境を優先します。アイデンティティの忠実性が低下した場合は、最初の画像の強調を増やします。衣装や照明が劣る場合は、それらのトークンを上げます。このノードは Conditioning Rebalance カスタムパッケージの一部です: nova452/ComfyUI-Conditioning-Rebalance。
UNETLoader (#37)#
合成バックボーンである Krea-2 Turbo をロードし、基準となるスタイルと能力を決定します。キャンペーン全体で一貫性を保つために固定し、異なるレンダリングキャラクターを意図する場合にのみ変更します。公式の重みとメモ: krea/Krea-2-Turbo および krea-ai/krea-2。
KSamplerSelect (#43)#
テクスチャとエッジの動作を形作るサンプリングアルゴリズムを選択します。被写体に応じてスピードをシャープさまたはソフトなグラデーションと交換します。ここでの選択をスケジューラーの調整と組み合わせて、予測可能で再現可能な改善を行い、全面的なリセットを避けます。
BasicScheduler (#44)#
ステップのスケジューリングと全体のデノイズ強度を制御します。総洗練度を下げるとリファレンスの外観をより多く保持できます; 洗練度を上げるとモデルがコンテンツをより強く再解釈します。サンプラーの選択とコンディショニングの強調と合わせて調整し、忠実性と創造性のバランスを達成します。シグマスケジューリングの概念に関する一般的なガイダンスについては、Karras らの arXiv における拡散スケジューリング研究を参照してください。
ResolutionSelector (#40)#
被写体のスケールと出力用途（ポートレート、製品ヒーロー、またはシーン）に合わせて解像度を設定します。大きなサイズはより多くのテクスチャを解決できますが、詳細を安定させるためには洗練度の増加が必要になる場合があります。
RandomNoise (#10)#
再現性または探索のための生成をシードします。シードをロックして同じ構図で照明、ワードローブ、またはプロンプトの調整を繰り返すか、シードを変更して他の設定に触れずに新しいフレーミングとマイクロテクスチャを試すことができます。
VAELoader (#39)#
デコードに使用される Qwen Image VAE をロードします。モデルファミリーと一致させて VAE の選択を一貫させ、色やシャープネスのシフトを避けます。パッケージ化されたアセットはこちらで利用可能です: Comfy-Org/Krea-2。
オプションのエクストラ#
- リファレンスを一貫してマップします: アイデンティティ用の画像1、衣装または製品用の画像2、環境または照明用の画像3。
- プロンプトを簡潔で説明的に保ちます; リファレンスが正確なテクスチャ、ロゴ、パレットを運ぶようにします。
- 顔が逸脱する場合は、ステップを上げる前にまず画像1の強調を増やします; スタイルを過剰に調理することなくルックを保存します。
- 製品配置のためには、画像2としてクリーンなパックショットを使用し、プロンプトでそのコンテキストを呼び出します。
- 幾何学的な衝突を減らすためにリファレンス間で同様のカメラアングルを維持します。
- テキストとトークンの強調を繰り返す間、シードをロックします; 新しい構図を探索する場合にのみシードを変更します。
- 各バリエーションごとに少量のバッチを保存し、どのリファレンスとトークンがキャンペーンに一貫した結果をもたらしたかをメモします。
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、構築しています。我々は Krea (krea-ai) に対し、Krea-2-Turbo モデルと krea-2 リポジトリ、Comfy-Org に対し Krea-2 ComfyUI 重み、RunningHub および nova452 に対しワークフローレファレンスおよび ComfyUI Conditioning Rebalance カスタムノードの提供と保守に感謝します。権威ある詳細については、以下のリンク先のオリジナルドキュメントおよびリポジトリを参照してください。
リソース#
- RunningHub/Workflow reference
- Docs / Release Notes: RunningHub workflow reference
- krea/Krea-2-Turbo
- Hugging Face: krea/Krea-2-Turbo
- krea-ai/krea-2
- GitHub: krea-ai/krea-2
- Comfy-Org/Krea-2
- Hugging Face: Comfy-Org/Krea-2
- nova452/ComfyUI-Conditioning-Rebalance
Note: Use of the referenced models, datasets, and code is subject to the respective licenses and terms provided by their authors and maintainers.
