猫の足跡の破綻対策

2026/06/23

使用したAI ChatGPT

Yukiさんの「猫の足跡🐾」の画像をお借りして、破綻の軽減に挑戦してみました

Yukiさんの作品リンク↓
https://www.chichi-pui.com/posts/0066049e-1ed7-4936-8df8-3f87764aaac0/

元画像をチャットGPTに添付して、プロンプト欄に記載した指示で出力したのがこのイラストです

違和感を完全になくすことはできませんでしたが、一応足跡を２列にすることはできました
このプロンプトをブラッシュアップすれば、もっといい感じのイラストに修正できる可能性はあるかもしれません

元画像からの修正だとどうしても不自然さが残ってしまいやすい気もするので、このプロンプトを流用したり改良したりして、１からイラストを出力し直すのもアリだと思います

とても素敵なイラストなので、破綻問題の解決のために少しでも役立てていただけたら嬉しいです

呪文

呪文を見るにはログイン・会員登録が必須です。

イラストの呪文（プロンプト）

jacket partially removed, heart in eye, burnt clothes, holding fishing rod, kanji, doujin cover, pentagram, tape gag, adjusting headwear, red socks, friends, cloud print, coke-bottle glasses, oral invitation, competition school swimsuit, barbell piercing, gradient legwear, prisoner, blood on breasts, wind chime, carrying over shoulder, tape measure, flaming weapon

イラストの呪文（ネガティブプロンプト）

入力なし

尾藤みそぎさんの他の作品

すべてを見る

祈りのポーズ破綻対策

尾藤みそぎ

「作画破綻を撲滅せよ！」企画サムネイル

尾藤みそぎ

和風喫茶で一休み

尾藤みそぎ

任務完了３秒前

尾藤みそぎ

お嬢様の晴れ姿

尾藤みそぎ

祈りのポーズ破綻対策

尾藤みそぎ

「作画破綻を撲滅せよ！」企画サムネイル

尾藤みそぎ

和風喫茶で一休み

尾藤みそぎ

任務完了３秒前

尾藤みそぎ

お嬢様の晴れ姿

尾藤みそぎ

修行中のサムライ少女

尾藤みそぎ

すべてを見る

メンバーシップ

砕けた剣をもつ悪魔の少女

580コイン/月以上支援すると見ることができます

弁天様

100コイン/月以上支援すると見ることができます

2026.6.18

100コイン/月以上支援すると見ることができます

リボンの怪盗アイドルコーデ

580コイン/月以上支援すると見ることができます

スク水マスター

300コイン/月以上支援すると見ることができます

リコリス風

100コイン/月以上支援すると見ることができます

ウェディング

100コイン/月以上支援すると見ることができます

ComfyUIでデティールアップしよう

全体公開

WebUIには拡張機能の ADetailer が有りましたが、ComfyUIにもカスタムノードがあります。使用するのは、下記の２つのカスタムノード１．ComfyUI Impact Pack URL： https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack ２．ComfyUI Impact Subpack URL： https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Subpack Impact Subpackからは、　UltralyticsDetectorProvider を使います。 Impact Packは、組み方によって使うノードが異なります。共通　SEGM Detector (SEGS) パターン１　FaceDetailer 　Detailer (SEGS) パターン２　FaceDetailer (pipe) ／ FaceDetailer（どちらか）　Detailer (SEGS/pipe) 　ToBasicPipe 　BasicPipeToDetailerPipe & AnyPIPEToBasic ／ FromBasicPipe_v2（どちらか）　KSampler (pipe)（使わなくても可）を使います。 1枚目の画像は、パターン１の組み方です。茶色になっているノードがImpact Packのノードです。 Impact Packのノード部分を拡大したのが、２枚目の画像です。接続自体は対応する接続点どうしを繋ぐだけなので、簡単ですねｗパターン１の接続の場合、線の数が多くなります。この後Detailerを追加しようとすると接続が大変です。この問題を解決するのが、３枚目の画像のパターン２の組み方です。 ※上（画像４枚目）と下（画像５枚目）は使っているノードが違うだけで、同じ動作をします。パターン２では、pipe という機能を使用します。 pipeには複数の情報線を一つに纏めて送る機能があり、パターン１で煩雑だった接続を簡単にしてくれます。なお、Impact Packに含まれる KSampler (pipe) もpipe機能に対応しているため、標準のKSamplerも差し替えると効果的です（画像４枚目）お好みで使いやすい方をお使いください。ここでもう一つ大切な物があります。それは、デティールアップさせる場所を検出させるためのモデルです。 UltralyticsDetectorProvider で読み込むのですが、Impact Packをインストールした際に一緒にインストールされるかどうか忘れてしまいましたｗなお、インストール先は、ComfyUIのインストールフォルダーの下記フォルダーに成ります。 \models\ultralytics\bbox \models\ultralytics\segm ※bbox：正方形の範囲で検出します（主にFaceDetailerで使用）　segm：対象の部位で検出します。（hand など特定の部位のみ検出）モデルが必要な場合は、ComfyUI ManagerのModel Manegerから"yolo"や"face"、"hand"などで検索するか↓で探してしてみてください。 https://huggingface.co/Anzhc/Anzhcs_YOLOs/tree/main ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 簡単に調整方法（詳しい内容を知っている訳では無いので、経験則です） Detalerは範囲を指定して描き直しを行う作業です。デフォルト値でも問題は少ないですが、画像が荒くなる、変なノイズが乗るなどの場合は、　cfg や denoise を低めに調整してみてください。　※一度描かれた画像データーなので、stepsもそれほど上げ無くても大丈夫です。検出範囲が狭い場合は、　dilation を上げて下さい。部位が検出されにくい場合は、　threshold を下げて下さい。 guide_size を大きくすると高精細に成る様です。 ※max_size までの値にしておきます。また、sampler、scheduler は、KSamplerと合わせた方が良いとの書き込みを見かけました。 ※私も実践しています。これ、一括で設定しようとすると、KSamplerからは出力できないので、別ノードから引っ張るんですが、落とし穴があります、対応するのに苦労しましたｗ ※最初は使えていたノードがComfyUIのアップデートで急に使えなくなったので、試行錯誤しました。　seed も統一した方が元の絵から離れるリスクが低いのでは無いかと思ってますが、どうなんでしょうね？ ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- おまけ１１枚目の画像の最後にあるノードについて。カスタムノード名：rgthree-comfy URL： https://github.com/rgthree/rgthree-comfy ノード名：Image Comparer (rgthree) image_a、image_b の画像を比較する事ができるノードです。デティールアップ前後の画像を比較して、違いが確認できます。おまけ２ワークフローの画面を移動する際に、ドラッグしようとしてノードを動かしてしまう事ってありませんか？私も最近知ったのですが、ノードを右クリックして表示されるコンテキストメニューの「ピン」を使うとノードがピン止めされて動かなくなります。範囲指定で一括で指定もできます。なお、範囲指定する際、ピン設定されているノードと設定されていないノードが混じっていると、ピン設定が反転するので、ご注意下さい。