ComfyUIに参入してみたけど、どんなワークフローを使えばいいかわからない！とっととあんな画像やこんな画像を作りたい！そんな悩みはありませんか？
この記事ではComfyUIに読み込んですぐにエロ画像を生成できるワークフローを紹介します。
この記事はこんな人におすすめ
- ComfyUIに興味はあるけど、難しそうで手が出せない初心者の方
- 最小限のノードで、簡単にエロ画像を生成してみたい方
- プロンプト入力だけでAI画像生成の経験がある方
シンプルなワークフロー2種
ComfyUIにドラッグアンドドロップして使えるシンプルなワークフローです。
WAI-NSFW-illustrious-SDXL型
SDXLのモデルとして高い人気を誇っているillustrious系のモデル、WAI-NSFW-illustriousを使ったワークフローです。プロンプトの効きが良く、エロありのアニメ系画像を作りたい時はこれを使っておけば間違いありません。
- Positive
- Negative
masterpiece, best quality, amazing quality, 1girl, sex, cum
bad quality, worst quality, worst detail, sketch, censor, text
基本は作者のサンプルに忠実です。masterpiece, best quality, amazing qualityからなる品質向上指定は無くても一定のクオリティは保証されてます。
このモデルですが、最近のバージョンだと透かしが出やすいため、ネガティブプロンプトにtextを追加してあります。
モデルは以前のバージョンのほうが質が良いケースも珍しくありませんから、気になるようならV10やV9あたりを試してみましょう。
WAI-ANI-NSFW-PONYXL型
マイリトルポニーを学習しているPony Diffusion V6 XLから派生した、Pony系モデルです。
爆発力はありますがPony系独自の表現など制御が難しく、今無理して使う必要はないかなと。結局は好みですが。
- Positive
- Negative
score_9, score_8_up, score_7_up,source_anime, 1girl, sex, cum
worst quality, bad quality, jpeg artifacts, source_cartoon,
3d, (censor), monochrome,blurry, lowres, watermark
ワークフローの構成の解説
二つのワークフローは以下のノードで構成されています。
- Load Checkpoint: 使用するStable Diffusionモデルを選択します。
- Prompt (Positive): 生成したい画像の要素を入力します。
- Prompt (Negative): 生成したくない要素を入力します。
- KSampler: 画像生成の計算を行います。
- VAE Decode: 画像データに変換します。
- Save Image: 生成された画像を保存します。
- Load LoRA: 使用するLoRAモデルを選択します。
- Load Upscale Model: アップスケールのモデルを選択します。
- Upscale Image By (UsingModel): 倍率が決められるアップスケールです。
この3つは任意のノードなのでいらない場合は削除するか、ノードをBypassすると素通りさせるができます。（例えばLoad LoRAに適用した場合、Load CheckpointからPositiveとNegative、KSamperにピンが繋がる)
ワークフローの流れ
ワークフローはレシピのように、各工程をノードと呼ばれる部品で表現し、それらを線で繋ぎ合わせて左から右にかけて調理が行われていきます。そうしてできあがるのが画像という料理です。
Load CheckPointからスタートし、MODEL,CLIP,VAEのピンからLoad LoRAのmodel,clipへつながっています。これらはアウトプット⇄インプットの関係になっていますね。
CLIPやVAEは生成に必要なものなんだな～くらいの認識でOKです。cpkt_nameとlora_nameはどのモデルを使うか選択しているので、クリックしてお好みで変えちゃってください。
プロンプト群
ここにあなたの思いをカンマ区切りでぶつけます。欲しい要素はPositive、いらないものはNegativeへ。
Empty Latent Imageは解像度、同時生成数を決めます。
解像度1024×1360はWAI-ANI-NSFW-PONYXLでのオススメに準拠していますが、これはillustriousで使用しても遜色ありませんでした。
他の解像度としては768×1344や832X1216などでしょうか。前提がSDXLモデルなので、1024×1024前後なら悪い結果にならないでしょう。
その後VAE Decodeで前処理し、4x-AnimeSharpによる2倍アップスケールを経て画像が保存されます。
ワークフロー改造案
アップスケールからVAE Encode, KSampler, VAE Decodeを追加して、アップスケールした画像からdenoiseを0.3くらいで加工させると良くなったり良くならなかったりします。i2iの真似事です。
ノードの追加方法は……
- 何もないところからダブルクリックして探す
- ピンを引っ張って候補のノードを選ぶ
- ピンを引っ張って候補のノードを検索する
- ノードをコピー（Ctrl+C)して貼り付ける（Ctrl+V)
など。どれが一番楽かは試してみて判断してください。
ワークフローを試すなら
ワークフローを試すにはComfyUIが必要ですが、スペックやインストールなどハードルの高さを感じていませんか？
そこでおすすめしたいのがSeaArtです！SeaArtは3つのメリットがあります。
- クラウド実行で低スペックPCでも快適！
- インストール不要で手軽にスタート！
- 基本無料で利用可能！
他にも動画や背景削除などのツールが盛りだくさん。アカウント登録は簡単3ステップ。今すぐSeaArtに登録して、あなただけの画像を作ってみましょう！
まとめ
この記事では、R18画像を生成するためのシンプルなワークフローを2種類紹介しました。これらのワークフローを使えば初心者の方でも簡単に高品質なR18画像を生成できます。
ワークフローはネット上で探すのもいいですが、複雑なものだとどこをいじったらいいか分からないこともしばしば。本記事のようなシンプルなワークフローは、カスタマイズの知見を得るにもぴったりですので、ぜひご活用ください！
