ComfyUI_omost
C
Comfyui Omost
紹介 :
ComfyUI_omostは、ComfyUIフレームワーク上に構築されたOmostモデルです。ユーザーは、大規模言語モデル(LLM)と対話して、JSON形式の構造化されたレイアウトプロンプトを取得できます。このモデルは現在開発段階にあり、ノード構造は変更される可能性があります。LLM ChatとRegion Conditionの2つの部分から構成され、JSON条件をComfyUIの領域フォーマットに変換して、画像生成と編集に使用します。
ターゲットユーザー :
画像生成と編集分野の開発者や研究者を対象としています。ComfyUI_omostモデルを利用することで、高品質な画像を迅速に生成および編集できます。特に、複雑な画像レイアウト設計が必要なユーザーにとって適しており、構造化されたJSONレイアウトプロンプトを提供することで、画像生成プロセスをより制御しやすく、正確なものにします。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 102.9K
使用シナリオ
LLM Chatを使用して簡単な画像生成を行う。
複数回のLLM Chatを通じて、複雑なレイアウトを持つ画像を生成する。
ControlNet/IPAdapterと組み合わせることで、特定の領域を制御し、特定の特徴を持つ画像を生成する。
製品特徴
LLM Chatにより、ユーザーはLLMと対話してJSONレイアウトプロンプトを取得できます。
Region Conditionは、JSON条件をComfyUIの領域フォーマットに変換します。
2種類の重なり方(オーバーレイと平均)をサポートしています。
ControlNet/IPAdapterなどの他の制御方法と組み合わせて使用できます。
シンプルなLLM Chatと複数回のLLM Chatの実施方法を示すサンプルコードを提供しています。
Omostの領域面積条件(DenseDiffusion)の実装を予定しています。
チャットノードのプログレスバーと領域条件エディターを追加する予定です。
使用チュートリアル
ステップ1:ComfyUI_omostのGitHubページにアクセスします。
ステップ2:READMEファイルを読み、モデルの基本構造と使用方法を理解します。
ステップ3:コードリポジトリをローカル環境にダウンロードまたはクローンします。
ステップ4:サンプルコードに従ってLLM ChatとRegion Conditionを設定します。
ステップ5:コードを実行し、LLMと対話してJSONレイアウトプロンプトを取得します。
ステップ6:Region Conditionを使用してJSONをComfyUIの領域フォーマットに変換します。
ステップ7:必要に応じて、モデルを他の制御方法と組み合わせて使用し、特定の画像を生成します。
ステップ8:フィードバックに基づいてパラメーターを調整し、画像生成結果を最適化します。
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase