▶︎動画でも話してるので、文章読むのが面倒な方はこちらをみてもらえればと思います。
今回はComfyUIを使って崩れた手の形を修正する方法について解説します。
これを読めば誰でも簡単にクオリティーの高いAI美女が作れるようになっているので興味がある人は、下のバナーをクリックして購入してみてね🎶
目次
ComfyUIを使って崩れた手の形を修正する方法について
今回はインペイント機能を使わずに服装を変更する方法について解説します。
是非最後までご覧ください。
この動画ではGoogle ColabでComfyUIを使って解説を進めます。
そのため、もしもGoogle ColabやComfyUIというキーワードが分からない場合は、詳細を解説している動画のリンクを概要欄に貼っておきますので、そちらをご確認ください。
Google Colabのサイトにアクセス

ここからの流れは下記に詳細リンクを貼っておきますので、そちらからご参照ください。

これでGoogle Colabでコードを実行するための準備が整いました。
Google Colabでコードを実行
下記に貼ってあるテキストをコピーします。
!apt -y install -qq aria2
!pip install -q torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 torchaudio==2.0.2+cu118 torchtext==0.15.2 torchdata==0.6.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 -U
!pip install -q xformers==0.0.20 triton==2.0.0 gradio_client==0.2.7 -U
!pip install torchsde controlnet-aux==0.0.7 onnxruntime-gpu insightface segment_anything watchdog omegaconf piexif
%cd /content
!git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
%cd /content/ComfyUI
!pip install -r requirements.txt
# ComfyUI Managerのインストール
%cd /content/ComfyUI/custom_nodes
!git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
!git clone https://github.com/pythongosssss/ComfyUI-Custom-Scripts
# ---------------- comfyui_segment_anythingの設定開始 ---------------------
%cd ComfyUI/custom_nodes
!git clone https://github.com/storyicon/comfyui_segment_anything
%cd /content/ComfyUI/custom_nodes/comfyui_segment_anything
!pip install -r requirements.txt
%cd /content/ComfyUI/custom_nodes
# ---------------- comfyui_segment_anythingの設定終了 ---------------------
# Checkpointをダウンロード
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://civitai.com/api/download/models/130090 -d /content/ComfyUI/models/checkpoints -o RealisticVisionV6.0B1.safetensors
# VAEをダウンロード
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/resolve/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors -d /content/ComfyUI/models/vae -o vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors
# Negative Promptをダウンロード
!git clone https://huggingface.co/embed/negative /content/ComfyUI/models/embeddings/negative
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://civitai.com/api/download/models/77169 -d /content/ComfyUI/models/embeddings -o BadDream.pt
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://civitai.com/api/download/models/77173 -d /content/ComfyUI/models/embeddings -o UnrealisticDream.pt
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://civitai.com/api/download/models/25820 -d /content/ComfyUI/models/embeddings -o verybadimagenegative_v1.3.pt
# LoRAダウンロード
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/OedoSoldier/detail-tweaker-lora/resolve/main/add_detail.safetensors -d /content/ComfyUI/models/loras -o add_detail.safetensors
# ControlNetのダウンロード
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11e_sd15_ip2p_fp16.safetensors -d /content/ComfyUI/models/controlnet -o control_v11e_sd15_ip2p_fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11e_sd15_shuffle_fp16.safetensors -d /content/ComfyUI/models/controlnet -o control_v11e_sd15_shuffle_fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_canny_fp16.safetensors -d /content/ComfyUI/models/controlnet -o control_v11p_sd15_canny_fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors -d /content/ComfyUI/models/controlnet -o control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_inpaint_fp16.safetensors -d /content/ComfyUI/models/controlnet -o control_v11p_sd15_inpaint_fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_lineart_fp16.safetensors -d /content/ComfyUI/models/controlnet -o control_v11p_sd15_lineart_fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_mlsd_fp16.safetensors -d /content/ComfyUI/models/controlnet -o control_v11p_sd15_mlsd_fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_normalbae_fp16.safetensors -d /content/ComfyUI/models/controlnet -o control_v11p_sd15_normalbae_fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors -d /content/ComfyUI/models/controlnet -o control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_scribble_fp16.safetensors -d /content/ComfyUI/models/controlnet -o control_v11p_sd15_scribble_fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_seg_fp16.safetensors -d /content/ComfyUI/models/controlnet -o control_v11p_sd15_seg_fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15_softedge_fp16.safetensors -d /content/ComfyUI/models/controlnet -o control_v11p_sd15_softedge_fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11p_sd15s2_lineart_anime_fp16.safetensors -d /content/ComfyUI/models/controlnet -o control_v11p_sd15s2_lineart_anime_fp16.safetensors
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/resolve/main/control_v11u_sd15_tile_fp16.safetensors -d /content/ComfyUI/models/controlnet -o control_v11u_sd15_tile_fp16.safetensors
# UpScalerのダウンロード
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/embed/upscale/resolve/main/4x-UltraSharp.pth -d /content/ComfyUI/models/upscale_models -o 4x-UltraSharp.pth
!wget https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-linux-amd64.deb
!dpkg -i cloudflared-linux-amd64.deb
import subprocess
import threading
import time
import socket
def iframe_thread(port):
while True:
time.sleep(0.5)
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
result = sock.connect_ex(('127.0.0.1', port))
if result == 0:
break
sock.close()
print("\nComfyUI finished loading, trying to launch cloudflared (if it gets stuck here cloudflared is having issues)\n")
p = subprocess.Popen(["cloudflared", "tunnel", "--url", f"http://127.0.0.1:{port}"], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
for line in p.stderr:
l = line.decode()
if "trycloudflare.com " in l:
print("This is the URL to access ComfyUI:", l[l.find("http"):], end='')
%cd /content/ComfyUI
# スレッドの開始
threading.Thread(target=iframe_thread, daemon=True, args=(8188,)).start()
# ComfyUIの実行
!python main.py --dont-print-server
テキストをコピーしたらGoogle Colabの画面に戻り、テキストボックスに先ほどコピーしたテキストを貼り付け、再生ボタンを押します。

これで貼り付けたテキストの内容が実行されます。
この処理には5分以上かかると思います。
しばらく待っていると、このようなリンクが表示されます。

このリンクをクリックします。
するとComfyUIの画面が表示されます。

設定ファイルを読み込み
この解説では、あらかじめComfyUIの設定ファイルを用意していますので、そちらをご利用ください。
以下に貼ってあるページを表示します。
このページを表示したら、利用ファイルと書かれているタイトルの下にあるZIPファイルをクリックします。

そうするとZIPファイルがダウンロードされるので、解凍します。
ダウンロードしたファイルを解凍したら、このようなファイルが表示されると思います。

この中にあるworkflow.JSONと書かれているファイルをComfyUIの画面にドラッグ&ドロップします。

ファイルは何も表示されていない場所にドラッグ&ドロップするようにしてください。

これでworkflow.JSONの設定ファイルが読み込まれます。

設定ファイルが読み込まれたら、服装を変更させたい画像をアップロードします。
画像ファイルをアップロード
具体的には「ロードイメージ」というタイトルの中にあるアップロードボタンをクリックします。

ダイアログボックスが表示されるので、画像ファイルを選択します。

今回はこのような画像を選択しておきました。

ファイルをアップロードしたら、早速画像を生成していきましょう。
画像を生成
「Queue Prompt」と書かれているボタンをクリックします。

これで画像の生成処理が開始されます。
生成処理の状況はブロックの表示で確認できます。
緑色で囲まれているブロックが現在実行されている処理です。

処理が完了すると囲んでいる緑色の表示が移動します。

画像の生成には数分程度かかります。
しばらく待っていると、このような画像が生成されました。

生成された画像を保存するには、画像の部分を右クリックします。

そして、表示されたメニューの中から「セーブイメージ」を選択します。
これで生成された画像がパソコンにダウンロードされます。
今回の解説は以上です。
是非お試しください。