English instructions are below the Japanese ones.私が普段から愛用しているComfyUIのワークフローです。ご自由にカスタマイズしてお使いください。このワークフローは、テキストからの画像生成（t2i）をベースに、ControlNet Cannyによるディテールアップ、アップスケール、そしてHires. fixを組み合わせることで、元画像から高精細な画像を生成します。お好みで、設定のLite Graphで、グラフを「隠す」にするとすっきりとして見やすいです。<h2>前提条件</h2><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/Comfy-Org">ComfyUI</a>と<a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager">ComfyUI-Manager</a>がインストールされている。<h2>カスタムノード</h2>以下のカスタムノードを使用しています。<ul><li><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux">comfyui_controlnet_aux</a></li><li><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/crystian/ComfyUI-Crystools">ComfyUI-Crystools</a></li><li><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/pythongosssss/ComfyUI-Custom-Scripts">ComfyUI-Custom-Scripts</a></li><li><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/alexopus/ComfyUI-Image-Saver">ComfyUI Image Saver</a></li><li><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/ssitu/ComfyUI_UltimateSDUpscale">ComfyUI_UltimateSDUpscale</a></li><li><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/Deno2026/comfyui-deno-custom-nodes">Deno Custom Nodes</a></li><li><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/jags111/efficiency-nodes-comfyui">efficiency-nodes-comfyui</a></li><li><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/rgthree/rgthree-comfy">rgthree-comfy</a></li></ul><h2>動作確認をしたバージョン</h2><ul><li>ComfyUI 0.23.0</li><li>ComfyUI-Manager 3.0.1</li><li>comfyui_controlnet_aux 1.1.5</li><li>ComfyUI-Crystools 1.27.4</li><li>ComfyUI Image Saver 1.23.0</li><li>ComfyUI_UltimateSDUpscale 1.7.2</li><li>Deno Custom Nodes 0.7.54</li><li>efficiency-nodes-comfyui 1.0.9</li><li>rgthree-comfy 1.0.2606200020</li></ul><h2>このワークフローの使い方</h2>上部にある「Fast Groups Muter (rgthree)」ノードは、各グループの有効/無効を切り替えるのに便利です。例えば、リトライする場合などに活用してください。「-&gt;」ボタンをクリックすると、そのグループにジャンプできます。<h3>グループごとの設定方法</h3><ol><li>Settingsグループ このグループでは、以下の項目を設定します。<ul><li>Checkpoint</li><li>CLIP Set Last Layer(CLIP Skip)</li><li>Sampler</li><li>Scheduler</li><li>Steps</li><li>CFG</li><li>画像サイズ</li></ul></li><li>Promptsグループ プロンプトを入力します。プロンプトが複数に分かれているのは、SDWebUIのBREAK構文と同様に、75トークン制限を回避し、プロンプトの効果を高めるためです。</li><li>Generateグループ ここでは、「Seed (rgthree)」ノードでSeed値を設定します。「KSampler (Efficient)」ノードのSeedは使用されません。</li><li>(任意)Save t2i Imageグループ 生成されたt2i画像の保存設定を行います。「Image Saver」ノードが2つあります。<ul><li>左側のノード: プロンプトが埋め込まれたPNG形式と、ワークフローがJSON形式で切り離されたファイルを保存します。</li><li>右側のノード: プロンプトやワークフローが埋め込まれていないJPEG形式で画像を保存します。 t2i画像の生成が目的の場合、以降のステップの実行は必要ありません。</li></ul></li><li>ControlNetグループ t2i画像をControlNetで再処理してからHires.fixへ送る場合に有効にします。※このグループが無効な場合、t2i出力が直接Hires.fixへ接続されます。 このグループは複数のステップに分かれています。<ul><li>ステップ1: 「Load ControlNet Model」ノードにCannyモデルを設定します。モデルをお持ちでない場合は、<a target="_blank" rel="ugc" href="https://huggingface.co/diffusers/controlnet-canny-sdxl-1.0">Hugging Face</a>からdiffusion_pytorch_model.fp16.safetensorsをダウンロードしてください。ファイル名をCannyモデルだと分かるようにリネームしておくと管理が楽になります。 ※Cannyモデル以外のモデル（Soft Edgeなど）を使用したい場合は、ワークフローを組み替えてください。</li><li>ステップ2: ディテールアップを行うためのプロンプトを入力します。</li><li>ステップ3: 「Canny Edge」ノードのパラメーターを調整してください。設定が分からない場合は、デフォルトのままで問題ありません。</li><li>ステップ4: 「Apply ControlNet (Advanced)」ノードのstrengthを調整します。数値が大きいほどControlNetの効きが強くなります。これも設定が分からない場合は、デフォルトのままで構いません。</li><li>ステップ5: 「KSampler (Efficient)」ノードでSteps、CFG、Sampler、Scheduler、Denoiseを設定します。Denoiseが大きいほど、元画像（t2i）からの変化が大きくなります。筆者は通常、0.35を使用しています。</li></ul></li><li>Hires. fixグループ このグループも複数のステップに分かれています。<ul><li>ステップ1: 「Load Upscale Model」ノードに使用するアップスケーラーを設定します。筆者はイラスト生成が多いため、RealESRGAN_x4plus_anime_6B (<a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases">Real-ESRGAN GitHub Releases</a>)をよく使います。</li><li>ステップ2: 「Ultimate SD Upscale」ノードにSteps、CFG、Sampler、Scheduler、Denoiseを設定します。Denoiseが大きいと、元画像からの変化が大きくなります。筆者は通常、0.10を使用しています。 ※Seedは固定・ランダムどちらでも構いません。ただし、Seedを固定しておくと、Hires. fixのリトライ時にアップスケールが再度実行されないため、時間を節約できます。</li><li>ステップ3: 「KSampler (Efficient)」ノードでSteps、CFG、Sampler、Scheduler、Denoiseを設定します。Denoiseが大きいと元画像（Ultimate SD Upscaleで生成された画像）からの変化も大きくなります。筆者は通常、0.20を使用しますが、画像が破綻する場合は0.10に下げます。</li></ul></li><li>Save Imageグループ 生成された画像の保存設定を行います。「Image Saver」ノードが2つあります。<ul><li>左側のノード: プロンプトが埋め込まれたPNG形式と、ワークフローがJSON形式で切り離されたファイルを保存します。</li><li>右側のノード: プロンプトやワークフローが埋め込まれていないJPEG形式で画像を保存します。</li><li>筆者は、PNGはCivitaiや画像公開サイトに、JPEGはSNS投稿に使い分けています。</li></ul></li></ol><h3>最終ステップ</h3>最後に、ワークフローを実行して画像を生成します。<h2>ポイント</h2>ワークフローは最初から最後まで一気に実行しても構いませんが、「Fast Groups Muter (rgthree)」ノードでグループの有効/無効を切り替えながら、一つずつ試すことをお勧めします。良い結果が得られた段階でシードを固定する方法を取ると、リトライがしやすくなります。<h2>サンプル画像について</h2>サンプル画像では、以下の方法で元の画像（t2i）に手を加えています。<ul><li>「ControlNetグループ」のプロンプトに「Realistic lighting, Realistic texture」を追加し、リアルな質感を少しだけ加えています。</li></ul><hr />This is my daily driver ComfyUI workflow that I use regularly. Feel free to customize it to your liking.This workflow generates high-resolution images from a base image by combining text-to-image (t2i) generation with ControlNet Canny for detail enhancement, upscaling, and Hires. fix.If you prefer a cleaner look, you can set the Graph to "Hidden" under Lite Graph in the Settings.<h2 id="prerequisites">Prerequisites</h2><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/Comfy-Org">ComfyUI</a> and <a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager">ComfyUI-Manager</a> are installed.<h2 id="custom-nodes">Custom nodes</h2>The following custom nodes are used.<ul><li><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux">comfyui_controlnet_aux</a></li><li><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/crystian/ComfyUI-Crystools">ComfyUI-Crystools</a></li><li><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/pythongosssss/ComfyUI-Custom-Scripts">ComfyUI-Custom-Scripts</a></li><li><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/alexopus/ComfyUI-Image-Saver">ComfyUI Image Saver</a></li><li><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/ssitu/ComfyUI_UltimateSDUpscale">ComfyUI_UltimateSDUpscale</a></li><li><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/Deno2026/comfyui-deno-custom-nodes">Deno Custom Nodes</a></li><li><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/jags111/efficiency-nodes-comfyui">efficiency-nodes-comfyui</a></li><li><a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/rgthree/rgthree-comfy">rgthree-comfy</a></li></ul><h2 id="confirmed-working-versions">Confirmed Working Versions</h2><ul><li>ComfyUI 0.23.0</li><li>ComfyUI-Manager 3.0.1</li><li>comfyui_controlnet_aux 1.1.5</li><li>ComfyUI-Crystools 1.27.4</li><li>ComfyUI Image Saver 1.23.0</li><li>ComfyUI_UltimateSDUpscale 1.7.2</li><li>Deno Custom Nodes 0.7.54</li><li>efficiency-nodes-comfyui 1.0.9</li><li>rgthree-comfy 1.0.2606200020</li></ul><h2 id="how-to-use-the-comfyui-workflow">How to Use the ComfyUI Workflow</h2>The "Fast Groups Muter (rgthree)" node at the top is useful for enabling and disabling each group. For example, you can use it when you need to retry a generation. Click the "-&gt;" button to jump to that specific group.<h3 id="settings-for-each-group">Settings for Each Group</h3><ol><li>Settings Group In this group, you'll set the following items:<ul><li>Checkpoint</li><li>CLIP Set Last Layer(CLIP Skip)</li><li>Sampler</li><li>Scheduler</li><li>Steps</li><li>CFG</li><li>Image size</li></ul></li><li>Prompts Group Enter your prompts here. The prompts are divided into multiple sections to avoid the 75-token limit and enhance the effect of the prompts, similar to the BREAK syntax in SDWebUI.</li><li>Generate Group Set the Seed value using the "Seed (rgthree)" node. The seed in the "KSampler (Efficient)" node is not used.</li><li>(Optional) Save t2i Image Group Configure the settings for saving the generated images. There are two "Image Saver" nodes.<ul><li>The left node: Saves the workflow as a JSON file and the image as a PNG with the prompts embedded.</li><li>The right node: Saves the image as a JPEG without any embedded prompts or workflow data. If your goal is only to generate T2I images, you do not need to proceed with the subsequent steps.</li></ul></li><li>ControlNet Group Enable this to process the t2i image through ControlNet before Hires.fix.Note: If this group is disabled, the t2i output will be connected directly to Hires.fix. This group is divided into multiple steps.<ul><li>Step 1: Set the Canny model in the "Load ControlNet Model" node. If you don't have the model, you can download diffusion_pytorch_model.fp16.safetensors from <a target="_blank" rel="ugc" href="https://huggingface.co/diffusers/controlnet-canny-sdxl-1.0">Hugging Face</a>. It's a good idea to rename the file to make it easily identifiable as a Canny model. Note: You don't have to use a Canny model. If you want to use a different model like Soft Edge, you can modify the workflow.</li><li>Step 2: Enter the prompts for adding detail.</li><li>Step 3: Adjust the parameters of the "Canny Edge" node to your liking. If you're not sure, the default settings are fine.</li><li>Step 4: Adjust the strength of the "Apply ControlNet (Advanced)" node. A higher value increases the effect of ControlNet. The default setting is okay if you're unsure.</li><li>Step 5: Set the Steps, cfg, Sampler, Scheduler, and Denoise in the "KSampler (Efficient)" node. A higher Denoise value results in a greater change from the original image (t2i). I typically use 0.35.</li></ul></li><li>Hires. fix Group This group is also divided into multiple steps.<ul><li>Step 1: Set the upscaler model in the "Load Upscale Model" node. The choice depends on the purpose of your image, but since I often generate illustrations, I frequently use RealESRGAN_x4plus_anime_6B (<a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases">Real-ESRGAN GitHub Releases</a>).</li><li>Step 2: Set the Steps, CFG, Sampler, Scheduler, and Denoise in the "Ultimate SD Upscale" node. A higher Denoise value will result in a greater change from the original image. I typically use 0.10. Note: You can set the seed to be either fixed or random. However, fixing the seed saves time, as the upscaling process won't be re-executed when you retry the Hires. fix step.</li><li>Step 3: Set the Steps, CFG, Sampler, Scheduler, and Denoise in the "KSampler (Efficient)" node. A higher Denoise value also results in a greater change from the original image (Generated by the Ultimate SD Upscale node). I typically use 0.20, but I lower it to 0.10 if the image starts to look distorted.</li></ul></li><li>Save Image Group Configure the settings for saving the generated images. There are two "Image Saver" nodes.<ul><li>The left node: Saves the workflow as a JSON file and the image as a PNG with the prompts embedded.</li><li>The right node: Saves the image as a JPEG without any embedded prompts or workflow data.</li><li>I use the PNG format for platforms like Civitai and other image-sharing sites, and the JPEG format for social media posts.</li></ul></li></ol><h2 id="final-step">Final Step</h2>Finally, execute the workflow to generate your image.<h2 id="point">Point</h2>You can run the entire workflow from start to finish, but I recommend testing it step by step by enabling and disabling groups using the "Fast Groups Muter (rgthree)" node.If you get a good result, you can lock the seed at that point, which makes it easier to retry and make further adjustments.<h2 id="about-the-sample-image">About the Sample Image</h2>This sample image was modified from the original (t2i) using the following methods:<ul><li>The prompts "Realistic lighting, Realistic texture" were added to the "ControlNet group" to give it a slightly more realistic texture.</li></ul><hr />The English translation of this workflow description was created with the help of Gemini.

いつも使っているワークフロー / MyDailyDriverWorkflow

t2i画像の保存でワークフローが保存されない問題の修正と、ノードの接続を整理しました。カスタムノードのエラーが発生する場合は、バージョンを確認してください。Fixed an issue where the workflow failed to save as a separate JSON file alongside the t2i images. I've also cleaned up the node connections. If you get any custom node errors, please verify your versions.

Files with SHA256: 5b00e8890ffea8dc27639fdbc18493ae22a8bde868fd7510a0938cabaa8d3517