ComfyUI UNOワークフローは、ByteDanceのUniversal aNd cOntrollable (UNO)モデルをComfyUI環境に統合します。ByteDanceのIntelligent Creation Teamが開発したUNOは、革新的な"Less-to-More"一般化パラダイムに基づくサブジェクト駆動の画像生成技術における重要な進歩を表しています。ComfyUI UNOワークフローは、様々なコンテキストとシナリオで優れた一貫性を持って参照サブジェクトのアイデンティティ特徴を保持しながら、柔軟で高忠実度の画像生成を可能にします。
ComfyUI UNOワークフローには主に2つの構成があります:
上部グループ - サブジェクトオブジェクト生成:
下部グループ - シングルサブジェクト生成:
基本設定:
Width/Height
: 出力解像度を決定する(推奨768×1024または1024×1024)Guidance
: ComfyUI UNO生成がテキストプロンプトにどれだけ従うかを制御する(推奨3.5-4.0)Num_steps
: 高い値(20以上)は、特に人間の顔に対してComfyUI UNOでより一貫した結果を生み出すSeed
: 再現性のために特定のシードを設定するか、ComfyUI UNO出力にバリエーションをもたらすためにランダム化UNO Loadmodelノード:
model_type
: 使用するComfyUI UNOモデルのバリアントを決定する
flux-dev
: 品質とパフォーマンスのバランスが良い標準のComfyUI UNOモデルflux-schnell
: やや低品質で高速なComfyUI UNOモデルバリアントComfyUI UNOのためのサブジェクト選択:
ComfyUI UNOのためのプロンプトエンジニアリング:
ComfyUI UNO技術はFLUXモデルに基づいており、いくつかの重要な強化を伴うDiT (Diffusion Transformer)アーキテクチャを活用しています:
このComfyUIワークフローは、ByteDanceのIntelligent Creation Team(Shaojin Wu、Mengqi Huang、Wenxu Wu、Yufeng Cheng、Fei Ding、Qian He)によって開発されたUNOによって実現されています。ByteDanceのUNOのComfyUI統合は、画期的な研究をアクセス可能なワークフローに適応させたコミュニティ貢献者によって提供されています。
UNOに関する追加情報は、をご覧ください。
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