UNO | 一貫性のある主題とオブジェクト生成
ComfyUIのためのUNOワークフローは、RunComfyに高度な画像生成技術をもたらします。この強力なモデルは、参照主題が提供された場合に非常に一貫性のある画像を生成することに優れています。単一主題生成（異なるシーンのキャラクター）または主題-オブジェクトのコンポジション（特定のオブジェクトと主題を1つの画像で組み合わせる）のいずれが必要であっても、ComfyUI UNOは卓越した忠実度と品質を提供します。このモデルは小規模なクラウドマシンでも効果的に動作し、ComfyUI UNOの画像カスタマイズを誰にでも利用可能にします。製品の視覚化、キャラクターイラスト、クリエイティブなコンポジションなどに最適です。ComfyUI UNO Subject-Object Generation ワークフロー
このワークフローを実行しますか？
- 完全に動作するワークフロー
- 欠落したノードやモデルはありません
- 手動セットアップは不要
- 魅力的なビジュアルを特徴としています
ComfyUI UNO Subject-Object Generation 例
ComfyUI UNO Subject-Object Generation 説明
ComfyUI UNOの説明
1. ComfyUI UNOとは？
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の知的創造チームによって開発されたUNOは、革新的な"Less-to-More"一般化パラダイムに基づく主題駆動型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、さまざまなコンテキストやシナリオで参照主題のアイデンティティ機能を保持しながら、柔軟で高忠実度の画像生成を可能にします。
2. ComfyUI UNOの利点:
- 優れた主題の一貫性: ComfyUI UNOは、異なるコンテキストでの卓越した主題の類似性を維持します。
- 主題-オブジェクト制御: 多くの代替案とは異なり、ComfyUI UNOはアイデンティティの混乱なしに主題参照とオブジェクト参照の両方を同時に処理することに優れています。
- 普遍的な互換性: ComfyUI UNOは、多様なタイプの主題（人、オブジェクト、玩具、ロゴなど）に対応します。
- リソース効率: ComfyUI UNOは、限られたVRAMリソース（24GBで良好に動作）でもプロフェッショナル品質の結果を提供します。
- 柔軟な実装: ComfyUI UNOには、単一主題生成と主題-オブジェクト生成の両方のワークフローが含まれています。
3. ComfyUI UNOの使用方法
3.1 ワークフロー設定
ComfyUI UNOワークフローには2つの主要な設定があります:
上部グループ - 主題-オブジェクト生成:
- この設定では、参照主題画像と参照オブジェクト画像を入力し、テキストプロンプトに従って生成されたシーンで組み合わせます。
下部グループ - 単一主題生成:
- この設定では、単一の参照画像を使用し、その主題の新しい画像を異なるコンテキストで生成します。
3.2 ComfyUI UNOでの生成プロセス
基本設定:
- 参照画像のロード:
- 主題-オブジェクトワークフロー（上部グループ）: 1つの主題参照画像と1つのオブジェクト参照画像をアップロード
- 単一主題ワークフロー（下部グループ）: 1つの参照画像をアップロード
- ComfyUI UNO用テキストプロンプトの設定:
- 参照主題/オブジェクトの出現方法を含む、希望するシーンの記述的なプロンプトを書く
- ComfyUI UNOパラメータの調整:
Width/Height: 出力解像度を決定（768×1024または1024×1024を推奨）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（3.5-4.0を推奨）Num_steps: ComfyUI UNOの一貫性を高めるために高い値（20以上）を設定、特に人間の顔に有効Seed: 再現性のために特定のシードを設定するか、多様性を求めてランダム化
- ComfyUI UNOで画像を生成:
- "Queue Prompt"をクリックしてComfyUI UNOワークフローを実行
- "Save Image"ノードで結果を確認
3.3 ComfyUI UNOのパラメータ参照
UNO Loadmodel Node:
model_type: 使用するComfyUI UNOモデルのバリアントを決定flux-dev: 品質とパフォーマンスのバランスが良い標準的なComfyUI UNOモデルflux-schnell: わずかに低品質だが高速なComfyUI UNOモデルバリアント
3.4 ComfyUI UNOでの最良の結果を得るためのヒント
ComfyUI UNOのための主題選択:
- 主題が目立つ、明るくクリアな参照画像を選ぶ
- 顔や人の場合、ComfyUI UNOでは中立的な表情の正面向きの画像が最適です
- オブジェクトの場合、背景の妨げが少ないクリアな画像がComfyUI UNO処理に理想的です
ComfyUI UNOのためのプロンプトエンジニアリング:
- 参照画像と一致する主題の詳細な説明を書く
- ComfyUI UNOが生成する希望するシーン、照明、コンポジションを記述する
- 特定の主題への言及を含める（例: "若い男性", "ビンテージバイク"）
- ComfyUI UNOの最適な結果のためにプロンプトを簡潔で詳細に保つ
4. ComfyUI UNOの技術情報
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施したDiT (Diffusion Transformer)アーキテクチャを活用しています:
- Universal Rotary Position Embedding (UnoPE): ComfyUI UNOにおける参照主題とオブジェクトを区別するための専門的なメカニズムで、属性の混乱を大幅に減少させます。
- Progressive Cross-Modal Alignment: ComfyUI UNOがますます複雑なマルチコンディション制御を処理できるようにするためのトレーニング手法。
- Universal Customization: ComfyUI UNOは、特別なトレーニングなしで多様な主題タイプを処理することができます。
5. 謝辞
このComfyUIワークフローは、ByteDanceのUNOによって開発されたもので、ByteDanceの知的創造チーム（Shaojin Wu, Mengqi Huang, Wenxu Wu, Yufeng Cheng, Fei Ding, and Qian He）によって提供されています。ByteDanceのUNOのComfyUI統合は、コミュニティの貢献者によって提供され、画期的な研究を利用可能なワークフローに適応しています。
UNOに関する追加情報については、をご覧ください。
