このComfyUIワークフローは、テキストプロンプトからアニメキャラクターやアニメ風シーンを生成するクラシックなStable Diffusionパイプラインです。ステップ1（モデルの読み込み）では、UNETLoader、CLIPLoader、VAELoaderが選択したアニメ調整済みチェックポイント、テキストエンコーダ、VAEを読み込みます。ステップ2（画像サイズ（1MP））ではResolutionSelectorで効率的な1メガピクセルキャンバスを設定し、EmptyLatentImageで選択したサイズの潜在ノイズテンソルを作成します。ステップ3（プロンプト）では、CLIPTextEncodeでポジティブ・ネガティブプロンプトを処理し、KSamplerがUNetを使ってプロンプトとサンプラー設定に従い潜在画像を反復的にノイズ除去します。最後に、VAEDecodeがノイズ除去後の潜在画像をフル解像度画像に変換し、SaveImageで出力を保存します。
技術的には、生成のコアはKSamplerで行われ、UNetの重み（UNETLoader）、テキスト埋め込み（CLIPTextEncode）、初期ノイズ潜在（EmptyLatentImage）を受け取ります。ResolutionSelectorは速度と品質のバランスを保つため、潜在サイズを1MP付近に維持します（アニメ線画やクリーンな塗りに最適）。読み込むVAEは色や細部のエンコード/デコード方法を決定するため重要です。CLIPTextEncodeはポジティブ・ネガティブ両方のプロンプトをサポートしており、「masterpiece, anime, dramatic lighting」などの品質タグやスタイルヒントを含めたり、「worst quality, blurry, jpeg artifacts」などの欠点を除外できます。この組み合わせにより、構図・ディテール・スタイルを一貫してコントロールしたシャープなアニメアートが得られます。
API
このワークフローをコードから利用
すべてのComfyワークフローはJSONグラフです。以下のペイロードは、このワークフローそのものであり、ComfyUIが実行する内容と同じです — このURLから取得し、バージョン管理に保存したり、ComfyUIで読み込んでノードごとに実行できます。
Comfy SDKを使ってTypeScriptまたはPythonから実行できます。同じコードでComfy Cloudや自身でホストしたComfyUIのどちらにも対応 — ベースURLだけが異なります。
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run this workflow (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
const wf = await client.workflows.fromFile("workflow_api.json");
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("<output-node-id>")[0].toFile("output.png");SDKはAPI形式のワークフローを受け取ります：このワークフローをComfyUIで開き、「ファイル → ワークフローをエクスポート（API）」を使用してください。
FAQ
