Mage Flow Edit ComfyUI ワークフロー | 正確な画像編集

Mage Flow Edit ComfyUI ワークフロー: 一貫した構造を持つプロンプトガイド付きマルチリファレンス画像編集#

この RunComfy 対応の Mage Flow Edit ComfyUI ワークフローは、単一のソース写真と複数のビジュアルリファレンスをクリーンで制御された編集に変換し、アイデンティティ、ポーズ、ライティング、およびカメラの視点を保持します。Microsoft の公式 Mage-Flow-Edit と Qwen3-VL 4B コンディショニングおよび Mage Flow VAE を組み合わせて、背景の交換、衣装/オブジェクトの変更、修復、ルック開発のための忠実なビフォーアフターの結果を提供します。

実用的な生産向けに構築されたこのグラフは、最大4つのリファレンス画像を受け入れ、指示プロンプトと一緒にエンコードし、Mage-Flow-Edit で編集をサンプルし、Mage Flow VAE でデコードし、インタラクティブなビフォーアフター比較を提供しながら出力を保存します。被写体の整合性を尊重する信頼できる画像エディターが必要な場合、この Mage Flow Edit ComfyUI ワークフローはあなたのために設計されています。

• ソース: AxiomGraph ワークフロー JSON (参照と出所のため) link

Mage Flow Edit ComfyUI ワークフローの主要モデル#

• Microsoft Mage-Flow-Edit。アイデンティティや構成を崩さずにプロンプトガイド付き変更を適用するために使用されるコア命令ベースの編集モデル。機能と例については公式モデルカードを参照してください。microsoft/Mage-Flow-Edit
• Mage Flow VAE。Mage-Flow および Mage-Flow-Edit と同じ分布で潜在をエンコード/デコードするために使用され、画像と潜在空間間で移動する際に構造と細部を保持するのに役立ちます。ファイルは ComfyUI 用に再パッケージされています。Comfy-Org/Mage-Flow
• Qwen3-VL 4B。ここでは、指示プロンプトと複数のビジュアルリファレンスを融合させるためのテキストイメージエンコーダーとして使用されるコンパクトなビジョンランゲージモデルです。Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct

アーキテクチャとネイティブ解像度トレーニングの背景については、Mage-Flow ペーパーを参照してください。arXiv: Mage-Flow

Mage Flow Edit ComfyUI ワークフローの使用方法#

このグラフは、入力から出力までのシンプルなパスに従います: ソース画像とリファレンスをロードし、解像度を準備し、マルチイメージコンディショニングで指示をエンコードし、Mage-Flow-Edit で編集をサンプルし、Mage Flow VAE でデコードし、その後保存して比較します。以下のサブセクションでは、メインステージとあなたが関与する数少ない場所をマッピングしています。

入力とスマートリサイズ#

LoadImage (#6) を使用してソース画像を選択し、LoadImage (#7–#9) を使用してスタイル、オブジェクト、または背景のために最大3つのビジュアルリファレンスを追加します。ソースは ImageScaleToTotalPixels (#22) を通じて、アスペクト比を維持しながら編集に適した作業サイズを設定します。GetImageSize (#23) は、残りのパイプラインが同期を保つために、結果の幅と高さを読み取ります。ソースを「画像1」、リファレンスを「画像2–4」として保持することで、後のステップでコンディショニングがどのように接続されているかが一致します。このステージは、編集が効率的に実行され、意図しない再サンプリングアーティファクトを避けることを保証します。

テキストとビジュアルコンディショニング#

CLIPLoader (#4) は、テキストと画像を理解してコンディショニングするための Qwen3-VL 4B エンコーダーをロードします。TextEncodeMageFlowEdit (#1) は、あなたのポジティブな指示、オプションのネガティブな指示、スケールされたソースを image_1 として、最大3つのリファレンスを image_2–image_4 として受け取ります。プロンプトは明確な編集指示のセットのように書きます。例えば、「背景を日光が差し込む中庭に置き換え、アイデンティティ、ポーズ、手、レンズの視点を保持する。」このノードは「ポジティブ」と「ネガティブ」コンディショニングと被写体の構造を固定する整合された潜在を生成します。忠実性が重要な場合、指示に保存制約を明示的に述べてください。

モデルとサンプリング#

UNETLoader (#3) は、高品質の編集のための標準的な Mage-Flow-Edit モデル mage_flow_edit_bf16.safetensors をロードします。KSampler (#18) は、その後、モデルとあなたのコンディショニングと潜在を使用して実際の編集ステップを実行します。ガイダンス、ステップ、およびデノイズの強さが編集の強さを決定します: デノイズを下げると微妙な変化が優先され、値を上げると大きな変形が促進されます。シードをロックすると、プロンプトやリファレンス画像の反復時に再現可能な結果を得ることができます。より速いプレビューが必要な場合は、後でキーの節点で述べた Turbo バリアントにモデルファイルを交換できます。

潜在デコードと保存#

VAELoader (#5) は mage_flow_vae_bf16.safetensors を提供し、VAEDecode (#19) が編集された潜在を RGB に変換できます。デコードされた画像は SaveImage (#20) に流れ込み、タイムスタンプ付きファイルを書き込み、すべてのランを保存します。このステージは自動的で、特に異なるサブフォルダーに出力を整理したい場合を除き、通常は何も変更する必要はありません。

ビフォー/アフターの比較#

編集があなたの制約を尊重していることを確認するために、グラフには Image Comparer (rgthree) (#27) が含まれています。編集された結果を SaveImage からスケールされたソース ImageScaleToTotalPixels と並べてスライドビューで表示します。アイデンティティの保持、ポーズ、ライティングの連続性、オブジェクトの統合を迅速に確認するために使用します。これにより、Mage Flow Edit ComfyUI ワークフローは、プロダクションフォトパイプラインでの品質保証に理想的です。

Mage Flow Edit ComfyUI ワークフローの主要ノード#

TextEncodeMageFlowEdit (#1)#

これは、Mage-Flow-Edit の命令ベースの編集の中心です。ポジティブおよびネガティブな指示をソース画像と最大3つのリファレンスと統合して、コンディショニングと構造に整合された潜在を生成します。より強い保存のために、「アイデンティティ、ポーズ、手、カメラの角度、およびレンズの視点を保持する」といった明示的なフレーズを含めます。不要な追加が見られる場合、モデルをそれから遠ざけるために短いネガティブを追加します。このノードは、上記の Qwen3-VL 4B エンコーダーと Mage Flow VAE に依存しています。リファレンス: microsoft/Mage-Flow-Edit, Comfy-Org/Mage-Flow, Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct.

KSampler (#18)#

編集がどのように適用されるかを制御します。ステップとガイダンスは指示への詳細と遵守に影響を与え、デノイズの強さは画像がどれだけ変化できるかを左右します。衣装の交換や修復の場合はデノイズを控えめにし、背景の置換や大きなスタイル変更には増やします。プロンプトの微調整を比較する際には、違いがランダム性ではなく編集に起因するようにシードを固定します。

UNETLoader (#3)#

特定の Mage-Flow-Edit チェックポイントをロードします。インタラクティブなプレビューには、レイテンシーを減らすために Turbo バリアントに切り替え、最終品質のために標準の bf16 モデルに戻ります。低 VRAM 環境では、INT8 ConvRot バリアントを使用して、わずかな品質のトレードオフがあります。利用可能なオプションについては、Comfy-ready ファイルセットを参照してください。Comfy-Org/Mage-Flow

ImageScaleToTotalPixels (#22)#

ソースのアスペクトを維持しながら効率的な作業解像度を設定します。GPU メモリと望ましい詳細レベルに合う合計ピクセルターゲットを選択します。高い合計はより細かい結果をもたらしますが、より多くの VRAM と時間がかかります。A/B 比較を意味のあるものにするために、反復間で作業サイズを一貫して保ちます。このノードは、エンコードとサンプルステージの前に速度と忠実性をバランスさせる最も簡単な方法です。

オプションの追加#

• 指示を説明ではなく編集として書きます。「背景を日光の差し込む地中海の中庭に置き換え、アイデンティティとポーズを保持する」は、一般的な美的プロンプトよりも効果的です。
• 移植したい属性を明確に示すクリーンで十分な光の当たったリファレンスクロップを使用します（例: 衣服の色/質感、眼鏡の形状、背景素材）。
• 保存タスクでは控えめにデノイズを開始し、アイデンティティを損なうことなく十分な変化が得られるまで徐々に増やします。
• サンプラーシードをロックして反復することで、プロンプトまたはリファレンスの変更の効果のみを評価できます。
• 急速な探索には Turbo Mage-Flow-Edit バリアントを試し、最終版には標準の bf16 ウェイトに切り替えます。Comfy-Org/Mage-Flow

謝辞#

このワークフローは、以下の作品とリソースを実装および構築しています。Microsoft に感謝し、Mage-Flow と Mage-Flow-Edit、Comfy-Org に感謝し、ComfyUI 用の Mage-Flow モデルファイル、および彼らの貢献とメンテナンスのための AxiomGraph 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#

• Microsoft/Mage-Flow
  • GitHub: microsoft/Mage
  • Hugging Face: microsoft/Mage-Flow
  • arXiv: 2607.19064
  • Docs / Release Notes: Mage-Flow project page
• Microsoft/Mage-Flow-Edit
  • Hugging Face: microsoft/Mage-Flow-Edit
  • arXiv: 2607.19064
• Comfy-Org/Mage-Flow
  • Hugging Face: Comfy-Org/Mage-Flow
• AxiomGraph/Mage Flow Edit.json
  • GitHub: axiomgraph/ComfyUIWorkflow

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、著者およびメンテナによって提供されたそれぞれのライセンスと条件の対象です。