ComfyUIの用語集

記事で使う言葉をまとめました。操作に迷ったときは、入門記事や記事一覧もご覧ください。

ControlNet: ポーズや輪郭など、画像からの手がかりを追加して生成を誘導する仕組み。対応するモデルと組み合わせます。
OpenPose: 体の関節の位置などを点と線で表す形式や、その検出方法。この記事では用意済みのポーズ画像を使います。
BiRefNet: 画像から前景を分けるために使うモデル。自動で分けても、輪郭の確認は必要です。
RGBA: 赤・緑・青の色情報に、透明度の情報を加えた画像形式です。
アルファ / alpha: 画素ごとの透明度を表す情報。透明にしても、元の色情報が残る場合があります。
マスク: どの範囲を処理するかを白黒などで指定するデータ。白黒の意味は接続先で確認します。
アウトペイント: 画像の外側に新しく絵を描き足す処理です。
パディング: 画像の上下左右に領域を足す操作です。
feathering: マスクの境界をなだらかにする幅の設定です。
トリミング: 画像の外側を切り取り、必要な範囲を残す操作です。
lanczos: 周囲の画素を使って画像の大きさを変える補間方法。AIが細部を生成する処理ではありません。
fp32: モデル内の数値を32ビットで保存した形式。同じモデルのfp16版より、通常はファイル容量が大きくなります。
fp16: モデル内の数値を16ビットで保存した形式。同じモデルのfp32版より、通常はファイル容量を抑えられます。使う版は各記事のファイル名と条件を確認してください。
SHA256: ファイルの中身から計算する照合用の値。名前が違うファイルでも、中身が一致するかを確かめる手がかりになります。
APIキー: 外部サービスをプログラムから使うための認証情報。パスワードと同じように扱い、公開しないでください。
API: 画面のボタンを使わず、プログラム同士で処理を頼むための窓口です。
Python: ComfyUIや追加機能を動かすために使われるプログラミング言語です。
Portable: 動作に必要なプログラムをまとめた配布形式。展開したフォルダーから起動する方式です。
Refiner: SDXLで画像の細部を仕上げるために追加で使うモデル。常に必要なものではありません。
Trigger words / トリガーワード: 追加した学習データの特徴を呼び出すために、配布元が指定する言葉。必要かどうかは配布元の説明で確認します。
strength_model: 追加した学習データを、画像を作る側へどれくらい強く適用するかの設定です。
strength_clip: 追加した学習データを、文章を読み取る側へどれくらい強く適用するかの設定です。
strength: 追加した学習データの影響の強さ。値を上げても、必ず良い画像になるわけではありません。
Queue / キュー: 順番待ちになっている実行処理。複数回追加すると、その分の生成処理が待ち行列に入ります。
ノイズ: 画像生成の出発点などに使う、ばらばらな模様。生成中に少しずつ画像の形へ整えます。
README: 配布物の使い方や必要な準備を説明する案内文書です。
リポジトリ: プログラムや説明書をまとめて管理・配布する場所です。
依存パッケージ: あるプログラムを動かすために必要となる、別のプログラム部品です。
IMPORT FAILED: 追加機能などの読み込みに失敗したという表示。必要な部品の不足や、版の組み合わせが原因になることがあります。
Checkpoint / チェックポイント: 画像を描く土台となる学習済みデータ。選ぶ種類によって、得意な画風や使える追加データが変わります。
LoRA: 人物・服装・画風などの特徴を追加する小さな学習済みデータ。対応する土台のモデルと組み合わせて使います。
Custom Node / カスタムノード: 標準機能にはない処理を追加する部品。使うには、対応する追加プログラムの導入が必要です。
Missing Node: 必要な処理の部品が見つからない状態。追加の部品が未導入か、部品の名前が合っていない可能性があります。
Workflow / ワークフロー: 画像を作る処理の順番と設定をまとめたもの。ComfyUIでは、部品を線でつないで組み立てます。
Positive / ポジティブプロンプト: 描いてほしい内容を伝える文章。被写体・色・場所などを書きます。
Negative / ネガティブプロンプト: 画像に出したくない内容を伝える文章。指定しても、完全に除けるとは限りません。
Prompt / プロンプト: AIへ描いてほしい内容などを伝える文章。使うモデルによって、言葉の伝わり方が変わります。
Seed / シード: 画像作りの出発点となる乱数の番号。同じ環境・設定で番号を固定すると、変更前後を比べやすくなります。
Steps / ステップ数: 画像を整える処理の回数。増やすと時間がかかり、画質が必ず良くなるわけではありません。
CFG: 入力した文章にどれくらい強く従わせるかの目安。高すぎると色や形が不自然になることがあります。
KSampler: 文章や設定を受け取り、画像の元になるデータを作るComfyUIの処理部品です。
Sampler / サンプラー: ばらばらな模様から画像を整えていく計算方法。選ぶ方法によって仕上がりや必要な回数が変わります。
Scheduler / スケジューラー: 画像を整える各段階で、ノイズをどのような配分で減らすかを決める設定です。
VAE: 計算用に圧縮された画像データと、目で見られる画像を変換する仕組み。Decodeは画像へ戻す処理です。
CLIP: 入力した文章を、画像生成の処理が受け取れる数値へ変える仕組みです。
Latent / 潜在画像: 画像をそのまま扱う代わりに、計算しやすい形へ圧縮したデータ。最後に通常の画像へ戻します。
SDXL: Stable Diffusionの画像生成モデルの系統の一つ。SD1.5とは対応する追加データや必要なメモリ量が異なります。
SD1.5: Stable Diffusionの画像生成モデルの系統の一つ。この記事では、512×512の基本的な画像生成に使います。
VRAM: 画像の計算に使う専用メモリ。足りないと、大きな画像や重いモデルを扱えないことがあります。
GPU: 画像生成などの大量の計算を得意とする部品。グラフィックボードに搭載されています。
JSON: 設定や部品のつながりを文字で保存するファイル形式。画像やモデル本体とは別のものです。
Denoise: 元の画像にどれくらい変更を加えるかに関わる設定。画像を元に生成する場合、小さい値ほど元の形を残しやすくなります。
batch_size / バッチサイズ: 一度の処理で作る画像の枚数。増やすと、必要なメモリも増えます。
ノード: 画像の読み込み・生成・保存など、一つの処理を受け持つ部品。画面では箱として表示されます。
モデル: 画像の描き方などを学習したデータ。目的や組み合わせに合う種類を選んで使います。