公式ドキュメント当サイトでは未実測
公式ワークフローで画像A/B比較
ワークフローとモデルファイルを学び、変数を一つずつ変えてプロンプトを比較します。
用語の基本
モデルは生成と推論を行います。エージェントはツールで作業します。Harness は実行環境を管理し、MCP はツールとデータを接続します。Skill は再利用できる作業ガイドです。
今回の目的
A/B画像2枚、再読込可能なJSON1件、モデル・許諾・設定表と品質所見3項目を提出します。同じシードでも版を越えた画素一致は保証されません。
前提条件
基本的なファイル操作、公式ComfyUI、機器に合う画像モデル、許諾済み参照素材を用意します。取得前に許諾・容量・機器条件を記録します。
所要時間の目安
30〜60分の練習を3〜5回想定します。ダウンロード・生成時間は別で、実測ではありません。
検証方法
公式資料に基づく独自の演習です。モデル・実機・地域別の動作は未検証です。
検証方法
A/B画像2枚、再読込可能なJSON1件、モデル・許諾・設定表と品質所見3項目を提出します。同じシードでも版を越えた画素一致は保証されません。
制限と境界
モデル保存先・エンコーダー/VAEの不一致、シード未固定、VRAM不足に注意。まず寸法とバッチを下げ、GPU名だけで速度を保証しません。
代替案
comfyui
費用
要確認
金額は未確認です。既存機器でローカルソフトを利用できますが、モデル許諾・VRAM・保存容量・電力・作業費は別です。クラウド・API・購読は有料の場合があります。
実装手順
- 01公式の文から画像のテンプレートを読み込み、パスとノードを確認します。モデルID・許諾URL・JSONを保存し、不明な追加ノードは入れません。
- 02モデル・寸法・シード・サンプラーを固定し、自作の静物描写で照明だけを変えたA/B画像を作成します。待機・生成時間と失敗を記録します。
- 03JSONを再読込して設定の復元を確認し、構図や文字崩れを点検します。共有前に私的パスやプロンプトを除いた副本を作ります。
制限と境界
- 公式資料に基づく独自の演習です。モデル・実機・地域別の動作は未検証です。
- 入力とモデルの許諾を個別に確認します。生成画像の商用権利は自動取得されません。PNG/JSONのプロンプトやパスを共有前に除去します。
権限とリスク
- 入力とモデルの許諾を個別に確認します。生成画像の商用権利は自動取得されません。PNG/JSONのプロンプトやパスを共有前に除去します。
元の出典
- ComfyUI 初画像の公式チュートリアル ↗
docs.comfy.org · 2026-10-16 · 公式ドキュメント