ComfyUIで「思い通り」に近づける調整手順

画像生成は一度の長い依頼より、固定する条件と変える条件を分ける方が結果を評価しやすくなります。ComfyUIのtxt2imgでは、プロンプト、ネガティブプロンプト、seed、サンプラー、ステップ、CFG、解像度、モデルが結果へ影響します。 Text to Image公式例

依頼を分解する

一度に全部を変えず、比較できる条件を残します。

1. 1基準を保存モデル・seed・プロンプト・設定と元画像を残す。
2. 2一つだけ変更まず文言など一つの条件を変えて試す。
3. 3並べて比べる主題・構図・色など、狙った違いを確認する。
4. 4採用理由を残す良かった点と失敗を記録して次の調整へ。

seedの固定だけで完全な再現を保証するものではありません。環境や後加工も比較の記録へ含めます。

現在のworkflow.jsonを変更せず読み、人物、構図、光、色、除外要素を表にして。
次に、seedとモデルを固定したまま、プロンプトだけを3案出して。
期待差、確認するノード、未確定な要素も書いて。生成実行はしない。

まず同じseedで文言だけを変え、次に構図や解像度を変えます。出力を比較するときは、何を変更したかをファイル名とメタデータに残します。結果が近づかない場合、AIに「もっと良く」と頼むのではなく、主題、位置、画角、色、禁止要素を一つずつ指定します。

複雑な構成

ControlNetやLoRA、アップスケール、カスタムノードを追加する場合は、必要モデル・ノード・依存関係を一覧にしてから少数で試します。カスタムノードは第三者コードで、公式は信頼できる作者、README、依存関係の確認を勧めています。 カスタムノード

Claude CodeにはJSONのバックアップ、差分、ノードの役割説明、エラーの整理を任せられます。UIでノードが欠けていないか、ログにimportエラーがないか、生成物が意図したワークフローから出たかを人が確認します。

最初の1枚はモデル導入、構造の作成はワークフロー作成、整理はワークフロー整理を参照してください。

限界

「思い通り」は主観で、seedを固定しても完全な再現や品質は保証されません。学習データ・モデルの利用条件、人物や商標の扱い、生成物の公開可否を別途確認します。

比較表を残す

出力ファイル名へ日時、seed、変更した変数を含め、元画像と並べて保存します。良い結果だけを残すと改善理由が分からないため、失敗例と「何が違ったか」も短く記録します。生成後の加工や選別を行った場合は、生成結果と完成素材を別ファイルとして管理します。