🐋 Qwen Image 統合 KSampler
QwenImageIntegratedKSampler
これは統合されたComfyUI Qwen-Image画像生成サンプラーノードで、Z-Imageをサポートします。公式のKSamplerを使用する場合と比較して、配線の煩雑さを排除し、テキストから画像生成および画像から画像生成の両方をサポートし、公式ノードのオフセット問題を解決し、プロンプト入力ボックス、自動画像スケーリング、自動メモリ/VRAMクリーンアップ、バッチ生成、自動保存などの包括的な最適化機能を統合しているため、もう母は私の配線の煩雑さを心配する必要がありません~~~~
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🏆 特徴
🎨 対応生成モード
- Z-Image: Z-Imageモデルをサポート
- テキストから画像生成: テキストプロンプトから画像を生成
- 画像から画像生成: 参照画像に基づく生成、画像編集、最大5枚の画像をサポート
⚡ 高度な最適化
- オフセット問題の最適化: 公式ノードのオフセット問題を解決し、指示により忠実に従う
- 統合サンプリングアルゴリズム（AuraFlow）: サンプリングアルゴリズム（AuraFlow）ノードを統合し、追加の配線不要
- CFGNorm統合: CFGNormノードを統合し、追加の配線不要
🖼️ 画像処理
- 統合プロンプト入力ボックス: プロンプト入力ボックスを統合し、追加の配線不要
- 複数参照画像対応: 条件生成のため最大5枚の参照画像をサポート
- 自動画像スケーリング: 目標サイズにリサイズしつつアスペクト比を維持
- ControlNet制御対応: ポーズや深度などの制御のために[🐋 Qwen ControlNet 統合ローダー]への追加接続をサポート
🔧 生産性向上
- バッチ生成: 一度の操作で複数画像を生成
- 自動VRAMクリーンアップ: GPU/VRAMメモリの自動クリーンアップオプション
- 自動RAMクリーンアップ: RAMメモリの自動クリーンアップオプション
- 自動結果保存: 生成された結果画像を指定フォルダに自動保存
- 完了音通知: 生成完了後に音声リマインダーを再生
🍧 比較表示
🔄 ワークフローの複雑さ比較
- ❌ [Qwen Image Integrated KSampler] を使わないワークフロー（複雑、ノード多すぎ、配線多すぎ）
- ✅ [Qwen Image Integrated KSampler] を使ったワークフロー（非常にシンプル、単一ノードで完了、ほぼ配線なし）
🖼️ 生成画像の効果比較
- ❌ [Qwen Image Integrated KSampler] を使わないワークフロー（明らかなオフセット、スケーリング）
- ✅ [Qwen Image Integrated KSampler] を使ったワークフロー（完全にオフセット、スケーリングなし）
📦 インストール方法
方法1: ComfyUI Manager経由（推奨）
- ComfyUIインターフェースでComfyUI Managerを開く
- 「ComfyUI-Qwen-Image-Integrated-KSampler」を検索する
- インストールをクリックする
方法2: 手動インストール
- ComfyUIのカスタムノードディレクトリに移動する:
bash
cd /path/to/ComfyUI/custom_nodes
`- リポジトリをクローンする:
bash
git clone https://github.com/luguoli/ComfyUI-Qwen-Image-Integrated-KSampler.git
or gitee repository:
git clone https://gitee.com/luguoli/ComfyUI-Qwen-Image-Integrated-KSampler.git
`- 依存関係のインストール:
bash
pip install -r requirements.txt
`
- ComfyUIを再起動する
🚀 使用方法
ワークフロー例
基本的なテキストから画像生成
- ワークフローに「🐋 Qwen Image Integrated KSampler」ノードを追加する
generation_mode を「text-to-image」に設定する
必要な入力を接続する：
モデル (🤖 Model)
CLIP (🟡 Clip)
VAE (🎨 Vae)
ポジティブおよびネガティブプロンプトを入力する
幅と高さを設定する（テキストから画像生成に必須）
サンプリングパラメータを設定する（ステップ数、CFG、サンプラー、スケジューラ）
ワークフローを実行する 画像から画像生成
- ノードをワークフローに追加する
generation_mode` を「image-to-image」に設定する
ControlNet制御
- [🐋 Qwen ControlNet Integrated Loader]ノードを追加し、[📦 ControlNet Data]に接続する
- ポーズ、深度の制御画像を接続する
- ControlNetモデルを選択し、制御タイプと強度を設定する
- ワークフローを実行する
高度な機能
- メモリ管理：GPU/CPUクリーンアップオプションを有効にしてリソース効率を向上
- バッチ処理：複数画像生成のためにbatch_size > 1を設定
- 自動保存：自動保存用の出力フォルダを指定
- AuraFlow調整：auraflow_shiftで速度と品質のバランスを調整
- CFG強化：CFGの安定化機能
⚠️ 注意事項
📝 使用要件
- テキストから画像モード：幅(Width)と高さ(Height)を必ず設定、これらは必須パラメータ
- 画像から画像モード：少なくとも1枚の参照画像(Image1)を提供、最大5枚の参照画像(Image1-Image5)に対応
🎛️ パラメータ設定の推奨
- バッチサイズ：1～10の範囲で選択、GPUメモリに応じて調整、初回は1からテスト推奨
- 解像度(幅/高さ)：8の倍数でなければならず、範囲は0～16384、低解像度(512x512等)からテスト推奨
- サンプリングステップ数：Qwenモデルは4～20ステップ推奨、高すぎると計算時間増加だが品質向上は必ずしも保証されない
- CFG値：範囲0～100、デフォルト1.0、1.0～7.0の範囲を推奨
- ノイズ除去強度：範囲0～1、デフォルト1.0、画像から画像モードでは適宜低減可能
- AuraFlowシフト：範囲0～100、デフォルト3.0、生成速度と品質のバランス調整用
- CFG正規化強度：範囲0～100、デフォルト1.0、CFGの安定化用
🔧 画像処理
- 自動スケーリング：テキストから画像では幅と高さを入力必須、画像から画像では参照画像をアスペクト比を保持して自動スケール、幅または高さを0に設定するとスケーリング無効
- 参照画像の順序：最大5枚の参照画像に対応、Image1-Image5の順に処理、Image1がメイン画像
- 画像フォーマット：標準的な画像入力形式に対応、バッチ次元も自動処理
💾 メモリ管理
- GPUメモリクリーンアップ：enable_clean_gpu_memoryオプションを有効にし、生成前後にVRAMを自動クリア
- CPUメモリクリーンアップ：enable_clean_cpu_memory_after_finishを有効にし、生成完了後にRAM（ファイルキャッシュ、プロセス、動的ライブラリ含む）をクリア
- 大規模連続生成時は、メモリオーバーフロー防止のためクリーンアップオプションを常に有効推奨
💾 自動保存
- 出力フォルダ：auto_save_output_folderを設定して自動保存機能を有効化、空欄で無効、絶対パス・相対パス対応
- ファイル命名：output_filename_prefixでカスタム接頭辞設定、デフォルトは"auto_save"
- 保存形式はPNG、ファイル名にシード値とバッチ番号を含む（例：auto_save_123456_00000.png）
🔊 通知機能
- サウンド通知：Windowsシステムのみ対応
📝 更新履歴
v1.0.6:
- ローカリゼーションスクリプト追加: ComfyUI v0.3.68以降、中国語ファイルが無効になりました。自動ローカリゼーションスクリプトを追加し、[自动汉化节点.bat]をダブルクリックしてComfyUIを再起動してください。ComfyUI-DD-Translationプラグインのインストールが必要です。
📞 特別カスタマイズのお問い合わせ 📞
- 作者: @luguoli（墙上的向日葵）
- 作者メール: luguoli@vip.qq.com
ComfyUIコミュニティのために❤️を込めて作成
--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2026-02-25 ---