ComfyUIのConditioningCombineで女性キャラの条件をまとめる｜文章連結との違い
確認日：2026-10-13 ／ 検証ラベルは本文記載の条件・範囲に限ります。
この記事の内容
用語のリンクを押すと、用語集の説明を開きます。
ConditioningCombineは、2つのCONDITIONINGを1本の出力へまとめる標準ノードです。文章の文字列をつなぐ箱ではありません。別々にCLIPで処理した条件のリストを、まとめて次へ渡します。
女性キャラの条件と背景条件を枝で分けたい方向けの記事です。標準7ノードで1枚を作れることが前提になります。最初の配線まで通して読み、後半は「思った効果にならない」ときの参照に使ってください。
2つのCLIP Text Encodeから、条件を受け取る
今回の人物は、25歳と指定した架空の成人女性です。人物側のPositiveは基準文章からsoft window lightを外したものです。光・背景は別のCLIP Text Encodeへ入力します。両方の全文と接続先を、下の表で確認してください。
人物側をconditioning_1、光・背景側をconditioning_2へつなぎ、CombineのCONDITIONINGをKSamplerのpositiveへ渡します。Negativeは別の元の箱から、KSamplerのnegativeへ渡したままです。
配布JSONの入力全文と接続先
以下は通常形式のCombine JSONに保存されている文章です。番号はこのファイル内のノードIDで、すべてのWorkflowに共通する番号ではありません。
人物側のPositive（ノード2）：
portrait of a fictional adult woman, age 25, short brown hair, blue blouse, upper body, neutral expression, plain gray studio background, detailed face, photograph
光・背景側のPositive（ノード8）：
soft window light, plain gray studio background
Negative（ノード3）：
child, teenager, nude, nsfw, text, watermark, blurry, deformed, extra limbs
Negativeは避けたい内容の指定です。Positiveの2本と同じCombineへ入れず、KSamplerのnegativeへ直接渡します。
| 出発点 | 接続先 | 渡すもの |
|---|---|---|
| Checkpoint Loader（ノード1）のCLIP | Text Encode 2・8・3のclip | 文章を処理する共通のCLIP |
| 人物側Text Encode（ノード2） | Combine（ノード9）のconditioning_1 | 人物側のCONDITIONING |
| 光・背景側Text Encode（ノード8） | Combine（ノード9）のconditioning_2 | 光・背景側のCONDITIONING |
| Combine（ノード9）の出力 | KSampler（ノード5）のpositive | まとめた2本の条件 |
| Negative側Text Encode（ノード3） | KSampler（ノード5）のnegative | 避けたい内容の条件 |
文章を貼る場所はText Encodeです。Combineへ文章を直接貼るのではなく、それぞれのCONDITIONING出力をつなぎます。MODEL・LATENT・VAEの配線も必要なので、まず配布JSON全体を開いて確認してください。
この構成では、plain gray studio backgroundが人物側と光・背景側の両方に残っています。背景条件を完全に独立させた証明ではなく、2本の条件をまとめて実行する機能確認です。同じ語が2回あるから背景への効き方が2倍になる、とも判断できません。
比較用の基準JSONは、人物とsoft window lightを1つのPositiveに含み、Combineを通しません。保存名も基準はbatch20/woman-base、Combine側はbatch20/conditioning-combineと分かれています。条件と結果を取り違えないよう、JSONとPNGを組にして残します。
Combineは、単一プロンプトの代わりに同じ結果を作るとは限らない
文章を1つのCLIP Text Encodeへまとめる場合、その全体が1つの入力として処理されます。Combineでは別々に処理した条件を合わせます。同じ語が含まれるからといって、同じ出力になるとは限りません。
| 方法 | まとめるもの | 今回の確認 |
|---|---|---|
| 1つのCLIP Text Encode | 1つの文章 | 基準の7ノードで実行 |
| ConditioningCombine | 処理済みの条件リスト | 2つの条件で実行 |
| ConditioningAverage | 条件を指定の割合で混ぜる別ノード | 今回は未実行 |
Combineに、0.7対0.3のような比率指定はありません。片方を強くしたい場合も、単に入力の順番を替えればその割合になるという意味ではありません。重みや別ノードの役割を区別しましょう。
実行できたことと、狙った絵になったことを分ける
2026年10月7日に、SD1.5系Realistic Vision、Seed 2026100701、512×512、Steps 16、CFG 7、euler、normal、denoise 1、1枚で実行しました。以下が条件をまとめた実生成結果です。
ノードがエラーなく動いても、背景の指定が正確に出るとは限りません。服、髪、顔、背景に予想外の差があれば、そのまま記録します。今回の基準とCombineの例は、条件の分け方が違うため、重みだけの厳密な比較ではありません。
今回のCombine結果は、窓と室内が大きく描かれ、人物らしい形が中央に小さく出ました。基準の上半身の女性キャラを維持できていません。背景側の条件を別にまとめた配線は動きましたが、主題を保つ目的ではこの出力は不採用です。
まずは2つの条件から始める
通常形式のCombine JSONを開き、対応Checkpointを選び直してください。入力の2本がCONDITIONINGで、出力がKSamplerのpositiveへ届いていることを確認します。
光、背景、衣服、人物などを最初から多数の枝に分けると、どこで矛盾したかを追いにくくなります。まず2本で動作を確認し、元の1本の条件へ戻れるJSONも残します。
PositiveとNegativeを同じCombineへまとめる今回の手順ではありません。何を描く条件か、何を避ける条件かを分けて渡します。線の色だけに頼らず、KSamplerのpositiveとnegativeの入力名を確認してください。
場所も分けたいなら、Areaを別に追加する
Combineだけでは、1本目を左、2本目を右へ配置する範囲指定は付きません。場所を分けたい場合はConditioningSetAreaの例へ進みます。Areaで範囲を付けた条件も、最後にCombineで全体条件とまとめられます。
ただし、領域に分けても色や内容の混ざりを完全に防ぐ手段ではありません。特定の衣服の語を少し強くしたいだけなら、括弧と重みのほうが変更点を少なく試せます。
根拠と検証範囲
Windows、ComfyUI 0.33.4、フロントエンド1.48.7、CPU、標準ノード。確認したのは2つのPositive条件をまとめる1例です。全モデル、条件の数、Averageとの生成比較を検証したものではありません。
2026年10月13日に公式ConditioningCombine資料と実行時と同じ版の標準実装を再確認しました。公式資料にはAI生成の注記があるため、Combineが条件リストを連結する点は実装とも照合しています。
今回の更新は、配布JSON・保存済み実行記録・文章の読み取り照合です。実行と画面撮影は2026年10月7日のもので、新しい画像生成やComfyUIでの再実行は行っていません。条件をまとめる目的と、実際の画像に出た差を分けて保存しましょう。