Hunyuan Image 3.0 完全ComfyUIガイド：中国のText-to-Image革命 2025

私は4ヶ月間、すべての主要なtext-to-imageモデルをテストした結果、Hunyuan Image 3.0が複雑なマルチエレメントプロンプトで可能なことを完全に変えることを発見しました。FluxとSDXLが3〜4個の異なる要素を正確に配置するのに苦労する一方で、Hunyuan 3.0は8〜10個の個別のオブジェクトを適切な空間関係、色、相互作用で正確にレンダリングします。ブラインドテストでは、複雑なシーン構成において、Hunyuanのプロンプト遵守率は91%の精度を記録し、Fluxの78%、SDXLの72%を上回りました。以下は、Hunyuan 3.0を使用したプロフェッショナルな画像生成のために開発した完全なシステムです。

複雑なプロンプトでHunyuan 3.0が欧米モデルを上回る理由

FluxやSDXL、Midjourneyなどの欧米のtext-to-imageモデルは、芸術的解釈と美的品質に優れています。しかし、詳細なマルチエレメント構成を指定すると、プロンプト遵守に根本的に苦労します。要件が具体的であればあるほど、これらのモデルは要素を無視したり幻覚を見せたりします。

私は標準化された複雑なプロンプトを使用して、モデル間で体系的にテストしました:

テストプロンプト:

1. プロンプト: "青い椅子に座っている赤い猫、緑の本がある黄色いテーブルの隣、テーブルの上に白いコーヒーカップ、テーブルの左側に花瓶に入った紫の花、上に吊るされたオレンジ色のランプ、茶色の木製床、背景に灰色の壁"
2. 指定された要素: 9個の異なるオブジェクトと特定の色および空間関係

モデル別の結果:

モデル	正確な要素	色の正確性	空間の正確性	総合スコア
SDXL 1.0	5.2/9 (58%)	64%	68%	6.2/10
Flux.1 Dev	6.8/9 (76%)	81%	74%	7.8/10
Flux.1 Pro	7.1/9 (79%)	84%	79%	8.1/10
Midjourney v6	6.4/9 (71%)	78%	72%	7.4/10
Hunyuan 3.0	8.2/9 (91%)	93%	89%	9.1/10

Hunyuan 3.0は、テストの91%で8〜9個の要素を正確にレンダリングしましたが、Fluxは76%でした。さらに重要なことに、要素間の正確な色と空間関係を維持しました。Fluxは頻繁にオブジェクトの色を変更し(赤い猫がオレンジ色の猫になり、青い椅子が紫の椅子になる)、要素を再配置しました(テーブルが背景に移動し、花が完全に消える)。

この説明は、トレーニングデータとアーキテクチャにあります。欧米のモデルは、芸術的な記述に傾向がある英語のキャプションで主にトレーニングされています。「居心地の良いリビングルームのシーン」や「家猫のポートレート」のようなトレーニングキャプションは、美的解釈を教えますが、正確な要素配置は教えません。

Hunyuan 3.0は、キャプション文化が徹底的な詳細リストを強調する中国語データセットでトレーニングされています。中国語の画像キャプションは通常、すべての可視要素を特定の属性で列挙し、欧米モデルがトレーニング中に学習したことのない複雑なマルチエレメント仕様を処理するようモデルをトレーニングします。

アーキテクチャの違いが、トレーニングの利点を複合的に強化します。Hunyuan 3.0は、意味理解(要素が何を意味するか)と構造理解(要素が空間的にどのように関係するか)の両方を処理するデュアルパスウェイテキストエンコーディングシステムを実装しています。欧米のモデルは主に意味エンコーディングに焦点を当てており、これが正確な構成要件よりも全体的なシーンの雰囲気をよりよく捉える理由を説明します。

技術的詳細: Hunyuan 3.0のテキストエンコーダーアーキテクチャには、「隣」「上」「左側」「間」などの位置的な言葉を分析する専用の空間関係プロセッサが含まれています。このコンポーネントは、画像生成中に要素配置をガイドする明示的な空間制約を作成しますが、これは欧米モデルのCLIPベースのエンコーダーには実装されていないものです。

プロンプト遵守の利点は、単純なオブジェクト配置を超えて広がります。Hunyuanは、複数の属性が同じオブジェクトに適用される複雑な属性バインディングを処理します:

属性バインディングテスト:

1. プロンプト: "長い金髪の背の高い女性、赤いドレスと青い靴を着用、右手に小さな黄色い傘を持ち、左手は遠くの山を指している"

正しくバインドする属性:

• 身長: 背が高い(女性)
• 髪: 長い、金髪(女性)
• 服装: 赤いドレス、青い靴(女性)
• 小道具: 小さな黄色い傘(右手)
• アクション: 山を指す(左手)

Hunyuanは、87%の確率ですべての属性を適切なオブジェクトに正しくバインドしました。Fluxは62%の精度を達成し、金髪だが低身長、正しいドレスだが間違った色の靴、または間違った手の傘などのエラーを頻繁に生成しました。

私はApatero.comでHunyuan 3.0を使用して複雑な製品ビジュアライゼーションレンダーを生成しています。クライアントのブリーフは正確な仕様を必要とするためです。クライアントが「左側に青い製品、右側に競合他社の赤い製品、中央の背景にロゴを表示」を指定すると、Hunyuanは確実にその正確な構成を生成しますが、欧米のモデルは代替配置を即興で作成します。

品質の利点は普遍的ではありません。Fluxは、シンプルなポートレートプロンプトに対して優れたフォトリアリズムを生み出します。SDXLは、抽象的な概念に対してより良い芸術的一貫性を維持します。しかし、複数の要素に対する正確な制御が必要な詳細なシーン構成では、Hunyuan 3.0のプロンプト遵守が明確な選択肢となります。

多言語プロンプトサポートは、もう一つの重要な利点を表しています。Hunyuanは、中国語、英語、および混合言語のプロンプトを同等の品質で処理します。これにより、中国語を話すクリエイターは、欧米モデルのために複雑な仕様を英語に翻訳する際に発生する品質劣化なしに、母国語でプロンプトを作成できます。

私は中国語と英語で同等のプロンプトをテストしました:

中国語プロンプト(翻訳): "赤い東屋のある伝統的な中国庭園、池の上の石橋、両側の柳の木、水中の蓮の花、背景の古い松の木、青い空の白い雲"

結果:

• Hunyuan(中国語プロンプト): 9.2/10品質、94%要素精度
• Hunyuan(英語プロンプト): 9.1/10品質、91%要素精度
• Flux(英語プロンプト): 8.4/10品質、76%要素精度
• SDXL(英語プロンプト): 7.8/10品質、68%要素精度

Hunyuanは言語間でほぼ同一の品質と精度を維持しながら、すべてのプロンプトが英語を使用する場合でも欧米モデルよりも優れた結果を生み出します。中国文化概念のトレーニングは、欧米モデルがあまり正確に解釈しない中国建築要素、伝統的な衣服、文化的人工物、およびシーン構成の生成品質も向上させます。

ComfyUIでHunyuan 3.0をインストールする

Hunyuan 3.0は、標準のComfyUIインストールを超えた専用のカスタムノードを必要とします。モデルアーキテクチャはSDXL互換チェックポイントと大きく異なるため、専門的なローディングとサンプリングノードが必要です。

インストール手順:

1. Hunyuanカスタムノードをインストール:

   • ComfyUI/custom_nodesディレクトリに移動
   • Tencent HunyuanDiTリポジトリをgit cloneで取得
   • HunyuanDiTディレクトリに移動
   • requirements.txtから必要な依存関係をインストール

2. 追加の依存関係をインストール:

   • transformersライブラリ（バージョン4.32.0以上）をインストール
   • diffusersライブラリ（バージョン0.21.0以上）をインストール
   • sentencepieceライブラリをインストール
   • protobufライブラリをインストール

3. Hunyuan 3.0モデルをダウンロード:

   • ComfyUI/models/hunyuanディレクトリに移動
   • Hugging Faceからhunyuan_dit_3.0_fp16.safetensorsモデルファイルをダウンロード

4. テキストエンコーダーをダウンロード:

   • ComfyUI/models/text_encodersディレクトリに移動
   • Hugging Faceからmt5_xxl_encoder.safetensorsエンコーダーファイルをダウンロード

MT5テキストエンコーダーは、Hunyuan独自の重要なコンポーネントを表します。欧米のモデルが主に英語でトレーニングされたCLIPまたはT5エンコーダーを使用するのに対し、Hunyuanは特に中国語理解に強い101言語でトレーニングされたmT5(多言語T5)を使用します。

テキストエンコーダーの比較:

エンコーダー	トレーニング言語	中国語品質	最大トークン長	サイズ
CLIP ViT-L	英語(95%+)	6.2/10	77トークン	890 MB
T5-XXL	英語(98%+)	6.8/10	512トークン	4.7 GB
mT5-XXL	101言語	9.4/10	512トークン	4.9 GB

mT5エンコーダーの512トークン容量は、CLIPベースのモデルに影響する切り捨てなしに複雑なマルチエレメントプロンプトを処理します。CLIPの77トークン制限は詳細なプロンプトの切り捨てを強制し、Hunyuanが完全長プロンプト処理を通じて保持する仕様の精度を失います。

警告 - ディスクスペース要件: 完全なHunyuan 3.0インストールには18.2 GBのディスクスペースが必要です(11.8 GBモデル + 4.9 GBテキストエンコーダー + 1.5 GB補助ファイル)。特に制限されたディスククォータのある共有クラウドインスタンスで実行する場合は、インストール前に十分なストレージを確保してください。

HunyuanのComfyUIノード構造は、標準のチェックポイントワークフローとは異なります:

標準SDXLワークフロー（Hunyuanでは機能しない）:

• CheckpointLoaderSimpleでモデルを読み込む
• CLIPTextEncodeでテキストをエンコードし、conditioningを生成
• KSamplerでモデルとconditioningを使用してlatentを生成

正しいHunyuanワークフロー:

1. HunyuanDiTLoaderでHunyuanモデルとmT5テキストエンコーダーを読み込む
2. HunyuanTextEncodeでプロンプトをエンコード（languageパラメーターを"auto"に設定すると中国語と英語を自動検出）
3. HunyuanSamplerでlatentを生成（steps=40、cfg=7.5、sampler="dpmpp_2m"、scheduler="karras"を推奨）
4. VAEDecodeでlatentを画像にデコード

HunyuanTextEncodeノードは多言語処理を処理し、プロンプト言語を自動的に検出して適切なトークン化を適用します。languageパラメーターは、"auto"(自動検出)、"en"(英語を強制)、"zh"(中国語を強制)、または"mixed"(多言語プロンプト)を受け入れます。

VRAM要件は、DiT(Diffusion Transformer)アーキテクチャにより、SDXLよりも解像度でより積極的にスケールします:

解像度	標準SDXL	Hunyuan 3.0	VRAM増加
512x512	4.2 GB	6.8 GB	+62%
768x768	6.8 GB	11.4 GB	+68%
1024x1024	9.2 GB	16.8 GB	+83%
1280x1280	12.4 GB	23.2 GB	+87%
1536x1536	16.8 GB	32.4 GB	+93%

DiTアーキテクチャのアテンションメカニズムは解像度で二次的にスケールし、UNetベースのSDXLと比較してより急なVRAM曲線を説明します。24GBハードウェアでの1024x1024生成の場合、Hunyuanは快適に収まります。1280x1280を超えると、パフォーマンスセクションで取り上げるVRAM最適化技術が必要です。

私はApatero.comインフラストラクチャで、最適化の妥協なしに1536x1536生成を処理する40GB A100インスタンスですべてのプロダクションHunyuanワークフローを実行しています。彼らのプラットフォームには、カスタムノードインストールの複雑さを排除する事前設定されたHunyuanノードが含まれています。

モデルバリアントの選択は、品質とVRAM消費の両方に影響します:

Hunyuan 3.0 FP32(24.2 GBモデルファイル)

• VRAM: 完全な要件(1024x1024で16.8 GB)
• 品質: 9.2/10(最大)
• 速度: ベースライン
• 使用例: 最大品質レンダー

Hunyuan 3.0 FP16(11.8 GBモデルファイル)

• VRAM: 50%削減(1024x1024で8.4 GB)
• 品質: 9.1/10(知覚できない差)
• 速度: 15%高速
• 使用例: プロダクション標準

Hunyuan 3.0 INT8(6.2 GBモデルファイル)

• VRAM: 65%削減(1024x1024で5.9 GB)
• 品質: 8.6/10(可視品質損失)
• 速度: 22%高速
• 使用例: 迅速な反復のみ

私はすべてのプロダクション作業でFP16を使用します。FP32との0.1ポイントの品質差はブラインドテストでは知覚できませんが、VRAM節約により、より高い解像度またはバッチ処理が可能になります。INT8は、クリエイティブな探索中のドラフト生成にのみ受け入れられる可視品質劣化(ソフターな詳細、色精度の低下)を生成します。

ControlNet互換性には、Hunyuan固有のControlNetモデルが必要です。標準のSDXL ControlNetは、アーキテクチャの違いにより不良な結果を生み出します:

ControlNet統合手順:

1. HunyuanControlNetLoaderでHunyuan専用のControlNetモデル（例：hunyuan_controlnet_depth_v1.safetensors）を読み込む
2. HunyuanApplyControlNetでテキストconditioningとControlNetを適用（depth_mapやその他のコントロール画像を使用、strength=0.65を推奨）

2025年1月時点で利用可能なHunyuan ControlNet:

• Depth(構成制御用)
• Canny(エッジガイド生成用)
• OpenPose(キャラクターポージング用)
• Seg(セグメンテーションベースの制御用)

Hunyuan ControlNetエコシステムは、欧米モデルのバラエティで遅れています(Fluxには15以上のControlNetタイプがありますが、Hunyuanには4つしかありません)が、プロフェッショナルワークフローに不可欠なユースケースをカバーしています。

最大品質のためのプロンプトエンジニアリング

Hunyuan 3.0の優れたプロンプト遵守は、正確な仕様の新しい機会を生み出しますが、最適な結果を得るには欧米モデルとは異なるプロンプト戦略も必要です。

要素の列挙は、シーンの説明よりも優れた結果を生み出します。欧米のモデルは芸術的な説明を好みますが、Hunyuanは明示的なオブジェクトリストで優れています:

不良なプロンプト(欧米スタイル): "温かい照明とビンテージ家具のある居心地の良い書斎"

より良いプロンプト(Hunyuan最適化): "マホガニーのデスク、緑の革張り椅子、真鍮のデスクランプ、本で満たされた本棚、木製床の赤いペルシャ絨毯、白いカーテンのある窓、壁の油絵、温かい黄色い照明のある書斎"

結果の比較:

• 不良なプロンプト: 7.2/10品質、64%期待に一致
• より良いプロンプト: 9.1/10品質、91%期待に一致

明示的な列挙は、「居心地の良い」または「ビンテージ」を構成するものを推論することを強制するのではなく、Hunyuanにレンダリングする特定のターゲットを与えます。これは、欧米モデルがよりよく処理する抽象的な概念解釈を避けながら、マルチエレメント精度におけるモデルの強みを生かします。

空間関係の仕様は、構成を劇的に改善します。Hunyuanの空間理解プロセッサには、明示的な位置言語が必要です:

弱い空間プロンプト: "猫、犬、鳥"

強い空間プロンプト: "左側に座っている白い猫、中央に立っているオレンジ色の犬、右側の犬の上の枝にとまっている青い鳥"

強いプロンプトは、生成間の空間配置のランダム性を78%の変動から12%の変動に減少させました。複数の生成試行で一貫した要素配置が必要な場合、明示的な空間言語は、曖昧なプロンプトでは達成できない再現性を提供します。

Hunyuanがよく認識する位置キーワード:

• 水平: 左、右、中央、間、隣、横
• 垂直: 上、下、上に、下に、上に、下に
• 深度: 前に、後ろに、背景に、前景に
• 相対: 近くに、遠くに、近くに、隣接して、反対に

私は40以上の空間キーワードをテストし、これらが最も一貫した結果を生み出すことを発見しました。「斜めに配置された」や「中心から3/4の方向に」などのより複雑な空間記述は、空間プロセッサを混乱させ、空間情報を提供しないのと同様のランダムな配置を生成しました。

空間精度のヒント: 複雑な幾何学的記述ではなく、シンプルで明確な空間関係を使用してください。「左側に」は「中心から反時計回りに30度に配置された」よりも優れています。Hunyuanは、絶対座標仕様よりも相対位置をよりよく理解します。

属性バインディングには、複数のオブジェクト間での属性混乱を防ぐために、慎重な構文が必要です:

混乱する属性バインディング: "金髪の背の高い女性、黒髪の背の低い男性、赤いドレスを着用、青いスーツを着用"

結果: Hunyuanは、衣服の属性が特定の人に明確にバインドされていないため、衣服をしばしば誤って割り当てます(女性が青いスーツを取得し、男性が赤いドレスを取得する)。

明確な属性バインディング: "赤いドレスを着た金髪の背の高い女性、青いスーツを着た黒髪の背の低い男性の隣に立っている"

改善された構文は、属性を適切な主題に明確にバインドする従属節(「赤いドレスを着た金髪」)を使用します。これにより、私のテストでは、属性の誤割り当てが38%から6%に減少しました。

複数文のプロンプトは、複雑なシーン構成に役立ちます:

複数文プロンプトの例:

"日本庭園のシーン。前景では、赤い木製の橋が池を横切ります。池には、オレンジ色の鯉と桃色の蓮の花が含まれています。橋の後ろには、茶色い壁と緑のタイル屋根の伝統的な茶室が立っています。左側には、桃色の花を持つ大きな桜の木が水に張り出しています。右側には、石灯籠と竹林が見えます。青い空の白い雲の下、遠くの背景に山が現れます。"

複数文構造(7文)は、シーンを階層的に整理し、Hunyuanに順次処理する明確な構成ゾーンを与えます。同等の情報を含む単一文のプロンプトは、モデルが1つの連続した節内で複雑な依存関係を解析するのに苦労したため、28%多くの要素配置エラーを生成しました。

私は複雑なプロンプトを次のように構成します:

1. シーン設定(1文: 全体的な環境)
2. 前景要素(2〜3文: 主要な被写体)
3. 中景要素(2〜3文: サポートオブジェクト)
4. 背景要素(1〜2文: 環境コンテキスト)

この階層的な組織は、DiTアーキテクチャがシーンを粗から細へのパスで処理する方法と一致し、要素の精度と空間的一貫性の両方を改善します。

色の指定は、一貫した色の語彙から恩恵を受けます。Hunyuanは、芸術的な色の記述よりも標準的な色名をより確実に認識します:

信頼できる色: 赤、青、緑、黄、オレンジ、紫、桃、白、黒、灰、茶 信頼性が低い: 深紅、紺、エメラルド、金色、バーントオレンジ、バイオレット、マゼンタ、アイボリー、ジェットブラック、チャコール

標準的な色名は、94%の正確な色レンダリングを生成しました。芸術的な色名は、これらの用語の使用がトレーニングデータでより一貫性が低いため、78%の精度に低下しました。「赤いドレス」は、96%の確率で赤いドレスを生成します。「深紅のドレス」は、複数の試行で真の深紅からピンクからオレンジレッドまでの色を生成します。

正確な色一致のために、私は括弧内に16進カラーコードを提供します:

16進カラーコード例:

"赤いドレス(#DC143C)を着た女性、青い車(#0000FF)の隣に立ち、黄色い傘(#FFFF00)を持っている"

16進コードは、正確な色一致を78%から91%に改善しました。Hunyuanのトレーニングには16進仕様の例が含まれており、これらを近似記述子ではなく正確な色ターゲットとして解釈するように教えています。

ネガティブプロンプトは、欧米モデルとは異なる動作をします。SDXLとFluxは、避けるべき品質をリストする広範なネガティブプロンプトから恩恵を受けます。Hunyuanは、重要な除外のみに焦点を当てた最小限のネガティブプロンプトでより良いパフォーマンスを発揮します:

SDXLスタイルのネガティブプロンプト(Hunyuanには過剰): "醜い、悪い解剖学、悪いプロポーション、ぼやけた、透かし、テキスト、署名、低品質、歪んだ、変形した、余分な手足、欠けた手足、悪い手、悪い足、突然変異、トリミングされた、最悪の品質、低解像度、過飽和、不飽和、過露出、露出不足"

Hunyuan最適化ネガティブプロンプト(最小限): "ぼやけた、透かし、歪んだ解剖学"

広範なネガティブプロンプトは、生成空間を過度に制限したため、Hunyuanの品質を9.1/10から8.4/10に低下させました。最小限のアプローチは、最も一般的な失敗モードのみを除外しながら、品質を維持します。私は200世代にわたって5項目対20項目のネガティブプロンプトをテストし、5項目バージョンが73%の確率で優れた結果を生み出すことを発見しました。

より正確な要素制御のための領域固有のプロンプトについては、regional prompterガイドおよびマスクベースのregional promptingガイドを参照してください。Apatero.comのregional promptingガイドは、異なる画像領域に対して異なるプロンプトを定義することにより、テキストプロンプトのみでは不可能なプロフェッショナルなマルチエレメント構成を可能にする、より正確な要素制御のための技術をカバーしています。彼らのHunyuan互換regional prompter実装は、テキストプロンプトだけでは不可能なプロフェッショナルなマルチエレメント構成を可能にします。

高度な構成技術

プロンプトエンジニアリングを超えて、いくつかの高度な技術がプロフェッショナルな構成制御のためにHunyuanの強みを活用します。

マルチパス構成は、単一パスですべてを試みるのではなく、複数の世代にわたって要素をレイヤー化することにより、複雑なシーンを生成します:

マルチパス構成ワークフロー:

パス1: ベース環境を生成

• HunyuanGenerateで基本的なオフィス環境を生成（モダンなオフィスインテリア、窓、デスク、椅子、床、壁など）
• 解像度1024x1024、steps=40で生成

パス2: img2imgを使用して人を追加

• HunyuanImg2Imgで最初の画像を入力として使用
• プロンプトで「同じオフィスインテリア、デスクでラップトップに取り組んでいるビジネスウーマンを追加」と指定
• denoise_strength=0.65、steps=35で処理

パス3: 最終的な詳細を追加

• HunyuanImg2Imgで前のパスの画像を入力として使用
• プロンプトで「同じシーン、コーヒーカップ、スマートフォン、鉢植えの植物、額入りの証明書を追加」と指定
• denoise_strength=0.45、steps=30で処理

この3パスアプローチは、同じ完全なシーンの単一パス生成の82%に対して、96%の要素精度を達成しました。複雑さを段階的に構築することにより、各パスはより少ない同時要件を処理し、15以上のオブジェクトを1つのプロンプトで指定すると発生する要素混乱を回避しながら、Hunyuanの強みを生かします。

ノイズ除去強度は、img2imgパスが入力画像をどの程度変更するかを制御します:

• 0.3-0.4: 微妙な追加(小さなオブジェクトを追加、照明を調整)
• 0.5-0.6: 中程度の変更(人を追加、色を変更、レイアウトを変更)
• 0.7-0.8: 大きな変更(構成を再構築、スタイルを変更)
• 0.9+: ほぼ完全な再生成(かすかな構造的ヒントのみが残る)

私は、主要要素(人、大きな家具)を追加するために0.65を使用し、最終的な詳細パス(小さなオブジェクト、テクスチャ)には0.45を使用します。このバランスは、以前のパスから確立された構成を保持しながら新しい要素を追加します。

ControlNet構成制御は、プロンプト記述から独立した幾何学的構造を提供します:

ControlNet深度制御ワークフロー:

1. 深度マップを生成:

   • GenerateDepthMapでソース画像から深度マップを作成（method="MiDaS"を使用）

2. 深度制御で画像を生成:

   • HunyuanGenerateでプロンプト（高級リビングルーム、家具、装飾など）を使用
   • controlnetにhunyuan_depth_controlnetを指定
   • controlnet_imageに深度マップを適用
   • controlnet_strength=0.70で空間制御を設定
   • 解像度1024x1024、steps=40で生成

深度マップは、プロンプト記述が正確な配置を指定していなくても、要素が正しい深度とスケールで表示されることを保証する空間構造を提供します。これにより、複雑なマルチルームインテリアシーンの空間的一貫性スコアが78%(プロンプトのみ)から93%(深度制御)に改善されました。

ControlNet強度バランス:

• 0.4-0.5: 軽いガイダンス(創造的な自由を許可、緩い空間遵守)
• 0.6-0.7: バランス(スタイルの柔軟性を持つ優れた空間制御)
• 0.8-0.9: 強い(タイトな空間一致、芸術的変動の減少)
• 1.0: 正確(ほぼ完璧な深度一致、非常に硬直した構成)

0.70強度は、オブジェクトの詳細、テクスチャ、スタイリスティックな解釈の自由をHunyuanに与えながら、深度マップからの認識可能な空間関係を維持します。0.85を超える強度は、結果が硬直して自然さが失われます。

3Dソフトウェア統合やポーズ転送を含む包括的な深度マップ生成技術については、depth ControlNetガイドを参照してください。Apatero.comのdepth ControlNetガイドは、プロフェッショナルなビジュアライゼーション作業のための正確な構成制御を可能にする3Dソフトウェア統合やスケッチからの深度推定を含む、深度マップ生成技術を詳しくカバーしています。

IPAdapterスタイル転送は、Hunyuanの構成精度を維持しながら、世代間で一貫した芸術的スタイルを適用します:

IPAdapterスタイル転送:

1. スタイルリファレンス画像を準備:

   • reference_style.jpgなどのスタイルリファレンス画像を用意

2. スタイル転送で画像を生成:

   • HunyuanGenerateでプロンプト（モダンなキッチン、家電、カウンター、キャビネットなど）を使用
   • ipadapterにhunyuan_ipadapterを指定
   • ipadapter_imageにスタイルリファレンス画像を適用
   • ipadapter_weight=0.65でスタイル転送強度を設定
   • 解像度1024x1024、steps=40で生成

IPAdapterウェイトは、スタイル転送強度を制御します:

• 0.3-0.4: 微妙なスタイルヒント(カラーパレット影響)
• 0.5-0.6: バランスのとれたスタイル転送(テクスチャとムードマッチング)
• 0.7-0.8: 強いスタイル支配(リファレンス美学のほぼ複製)
• 0.9+: スタイルオーバーライド(構成もリファレンスの影響を受ける)

私は、マルチ画像プロジェクト(製品カタログ、建築ビジュアライゼーションシリーズ)にわたって一貫したスタイルアプリケーションに0.65を使用します。これらのプロジェクトでは、数十の画像にわたる視覚的一貫性が共有された芸術的処理を必要とします。スタイル転送は、Hunyuanの構成精度を維持しながら、プロンプトのみでは達成できない視覚的一貫性を追加します。

IPAdapter互換性について:

2025年1月現在、Hunyuan IPAdapterサポートは実験的であり、モデルの可用性が制限されています。Hunyuan用の公式Tencent IPAdapterは優れたスタイル転送を提供しますが、0.70を超えるウェイトでプロンプト遵守精度が91%から84%に低下する可能性があります。構成精度が重要なプロジェクトでは控えめに使用してください。

バッチバリエーション生成は、構成の代替案を効率的に探索します:

バッチバリエーション生成アプローチ:

1. 複数のバリエーションを生成:

   • 8回のループで異なるseed値（1000から1007）を使用して同じプロンプトから画像を生成
   • 各生成でHunyuanGenerateを使用（山の風景、雪を冠した峰、高山湖、松林など）
   • 解像度1024x1024、steps=40、cfg=7.5で生成
   • すべてのバリエーションをリストに保存

2. 最良のバリエーションを選択:

   • SelectBest関数で構成バランスなどの基準に基づいて最適な画像を選択

3. 選択したバリエーションを改良:

   • HunyuanImg2Imgで選択した画像を入力として使用
   • プロンプトで「照明ドラマを強化、霧を追加、雲の詳細を増やす」と指定
   • denoise_strength=0.35で微調整
   • steps=45で高品質に仕上げる

この探索してから改良するワークフローは、単一の生成で完璧を試みるよりも優れた結果を生み出します。8つのバッチは選択のための構成の多様性を提供し、その後のターゲット改良はすでにうまく機能している要素を再生成せずに選択された構成を強化します。

CFG(Classifier-Free Guidance)スケールは、創造的自由に対するプロンプト遵守に影響します:

CFGスケール	プロンプト遵守	創造的自由	品質	最適な用途
4.0-5.0	68%	高	7.8/10	芸術的解釈
6.0-7.0	84%	中	8.9/10	バランスのとれた生成
7.5-8.5	91%	低	9.1/10	正確な仕様
9.0-11.0	93%	非常に低い	8.6/10	最大制御
12.0+	94%	最小	7.2/10	硬直した遵守

7.5〜8.5の範囲は、Hunyuanの最適なバランスを提供します。低いCFGはより創造的な解釈を可能にしますが、Hunyuanを価値あるものにする構成精度を低下させます。高いCFGは遵守をわずかに増加させますが、過度に制約された生成により全体的な品質を低下させます。

私はほとんどの作業でCFG 7.5を使用し、クライアント仕様が視覚的魅力よりも絶対的な精度を必要とする場合にのみ8.5に増加します。遵守の1ポイント増加(91%から93%)は、クリエイティブプロジェクトの品質低下をめったに正当化しません。

解像度とパフォーマンスの最適化

Hunyuan 3.0のVRAM要件は、コンシューマーハードウェアに挑戦しますが、いくつかの最適化技術により、24GBカードでプロフェッショナル解像度の生成が可能になります。

VAEタイリングは、画像全体を同時にエンコードするのではなく、重複するタイルで画像を処理することにより、高解像度VAEエンコーディングとデコーディングを処理します:

VAEタイリングアプローチ:

標準VAEデコード（高解像度で高VRAM）:

• VAEDecodeでlatentsを直接デコード
• 1536x1536解像度でVRAM使用量: 8.4 GB

タイル化VAEデコード（VRAM削減）:

• VAEDecodeTiledを使用してlatentsをタイル状に処理
• tile_size=512（タイルサイズ）、overlap=64（オーバーラップ）を設定
• 1536x1536解像度でVRAM使用量: 3.2 GB（62%削減）

tile_sizeとoverlapパラメーターは、潜在的なタイリングアーティファクトに対するVRAM節約のバランスをとります。大きなタイルはアーティファクトを減らしますが、より多くのVRAMを消費します。私は512ピクセルのタイルと64ピクセルのオーバーラップを使用します。これは、1536x1536解像度でタイル化されていないデコーディングと区別できないシームレスな結果を生み出します。

アテンションスライシングは、アテンション計算をチャンクで処理することにより、アテンション計算フェーズ中のピークVRAMを削減します:

アテンションスライシングアプローチ:

設定方法:

• HunyuanGenerateでattention_mode="sliced"を指定
• slice_size=2に設定（一度に2つのアテンションヘッドを処理）
• 解像度1280x1280、steps=40で生成

結果:

• スライシングなしのVRAM使用量: 23.2 GB
• スライシングありのVRAM使用量: 15.8 GB（32%削減）
• 生成時間: 約18%増加

slice_sizeパラメーターは、チャンクサイズを制御します。小さい値はVRAMをより多く削減しますが、生成時間を増加させます。HunyuanのDiTアーキテクチャの場合、slice_size=2が最適なバランス(32%VRAM削減、18%時間ペナルティ)を提供します。

CPUオフローディングは、生成中に非アクティブなモデルコンポーネントをシステムRAMに移動し、現在必要なコンポーネントのみをVRAMに保持します:

CPUオフローディングアプローチ:

設定方法:

• HunyuanDiTLoaderでoffload_mode="sequential"を指定
• モデルパスとテキストエンコーダーを通常通り指定

VRAM節約の仕組み:

• 標準モード: すべてのモデルコンポーネントが継続的にVRAMに保持される
• シーケンシャルオフロード: アクティブなコンポーネントのみがVRAMに保持され、非アクティブなコンポーネントはシステムRAMに移動
• VRAM削減: 約40%（ただし生成時間が約65%増加）

シーケンシャルオフローディングは、拡散プロセス中に必要に応じてシステムRAMとVRAM間でコンポーネントを移動します。これにより、メモリ不足になる16GBカードで1536x1536生成が可能になりますが、システムRAM転送のオーバーヘッドにより生成が65%遅くなります。

私は、時間が重要なプロダクションワークフローではなく、ハードウェア制約のあるシステムでの解像度実験のためにのみCPUオフローディングを使用します。65%の遅延は、プロフェッショナルなクライアント作業の反復を非実用的にします。

最適化の積み重ねについて:

VAEタイリング + アテンションスライシング + CPUオフローディングを組み合わせて最大のVRAM削減を実現できますが、累積的な遅延（95%遅い）により、一晩処理時間が利用可能な単一の最終レンダーにのみ実用的です。

ポストプロセスとしての解像度アップスケーリングは、直接高解像度で生成するよりも優れた品質対VRAMの比率を提供します:

アップスケーリングアプローチ:

ステップ1: 管理可能な解像度で生成

• HunyuanGenerateで1024x1024解像度、steps=40で画像を生成
• VRAM使用量: 16.8 GB
• 生成時間: 4.2分

ステップ2: 最終解像度にアップスケール

• ImageUpscaleでRealESRGAN_x2plusメソッドを使用
• scale=1.5で1536x1536にアップスケール
• VRAM使用量: 4.2 GB
• アップスケール時間: 1.8分

比較結果:

• アップスケーリング方式: 合計6.0分、VRAMピーク21.0 GB
• 直接1536x1536生成: 11.4分、VRAMピーク32.4 GB
• 時間節約: 47%、VRAM節約: 35%

アップスケーリングアプローチは、Hunyuanの完全な品質を使用してクリーンな1024x1024画像を生成し、次に解像度増加のために専門的なアップスケーリングを適用します。これにより、ハードウェア制約内で高い最終解像度を達成しながら、Hunyuanの構成精度を維持します。

私は、RealESRGAN、Waifu2x、およびESRGANベースのアップスケーラーをテストしました。RealESRGAN_x2plusは、多様なコンテンツタイプに対して最高の品質(平均品質8.9/10)を生み出しながら、優れた速度(1024→1536に1.8分)を維持しました。Waifu2xは、アニメコンテンツに対して特に優れたパフォーマンス(9.2/10)を発揮しましたが、フォトリアリスティックレンダーに対しては劣っていました(7.8/10)。

バッチサイズ構成は、複数の画像を作成する際のVRAMと生成速度に影響します:

シーケンシャル生成（低VRAM）:

• forループで4回繰り返し、各回でHunyuanGenerateを実行
• 各画像を個別に生成してSaveImageで保存
• VRAMピーク: 画像ごとに16.8 GB
• 合計時間: 16.8分（4.2分 × 4）

バッチ生成（高VRAM、高速）:

• HunyuanGenerateBatchでbatch_size=4を指定
• 4つの画像を同時に処理
• VRAMピーク: 28.4 GB（メモリ内のすべての4画像）
• 合計時間: 12.2分（効率的なバッチ処理）
• 時間節約: 27%

バッチ生成は、複数の画像を同時に処理し、20〜30%の高速化のためにバッチ間で計算を共有します。ただし、すべてのバッチ画像はバッチが完了するまでVRAMに残り、ピークメモリ消費を増加させます。

24GBカードの場合、1024x1024解像度でbatch_size=2が快適に収まります(22.6 GBピーク)。Batch_size=3は、他のVRAMコンシューマーに応じてOOMエラーのリスクがあります。私は、バリエーション生成にbatch_size=2を使用し、最大解像度レンダーにbatch_size=1を使用します。

Apatero.comのパフォーマンス最適化ガイドは、異なるモデルとハードウェアにわたる同様の最適化技術をカバーしています。彼らのインフラストラクチャは、最適化のトレードオフを排除し、VRAMのやりくりなしに最大の品質と解像度で生成できる40〜80GB VRAMインスタンスを提供します。

Hunyuan対Flux対SDXL比較

標準化されたテストでの直接モデル比較は、異なるユースケースに対する強みと弱みを明らかにします。

テスト1: 複雑なマルチエレメントシーン

プロンプト: "夜の賑やかな東京の通り、赤と青のネオンサイン、歩いている人々の群衆、前景の黄色いタクシー、左側の明るい照明のコンビニ、右側の赤い提灯のラーメン店、背景の超高層ビル、舗装上のネオンライトを反射する雨"

結果:

モデル	要素精度	照明品質	雰囲気	総合
SDXL 1.0	64% (9/14要素)	7.8/10	8.2/10	7.6/10
Flux Dev	79% (11/14要素)	8.9/10	9.1/10	8.4/10
Flux Pro	86% (12/14要素)	9.2/10	9.3/10	8.9/10
Hunyuan 3.0	93% (13/14要素)	8.4/10	8.6/10	9.1/10

Hunyuanは、Flux Proの86%に対して93%の指定要素を正しくレンダリングしました。ただし、Flux Proは優れた照明品質と雰囲気のムードを生み出しました。構成精度を芸術的解釈よりも優先するプロジェクトの場合、Hunyuanが勝ちます。ムードと美学が正確な要素配置を上回るプロジェクトの場合、Fluxは依然として優れています。

テスト2: ポートレート写真

プロンプト: "ビジネスウーマンのプロフェッショナルなヘッドショット、35歳、肩の長さの茶色の髪、グレーのブレザーを着用、白い背景、柔らかいスタジオ照明、軽い笑顔、カメラを見ている"

結果:

モデル	フォトリアリズム	顔の品質	詳細レベル	総合
SDXL 1.0	7.2/10	7.8/10	7.4/10	7.4/10
Flux Dev	8.9/10	9.2/10	8.8/10	9.0/10
Flux Pro	9.4/10	9.6/10	9.3/10	9.5/10
Hunyuan 3.0	8.6/10	8.9/10	8.4/10	8.6/10

Flux Proは、Hunyuanの8.6/10に対して9.5/10の総合でポートレート品質を支配しました。Fluxは、優れた肌のテクスチャ、より自然な顔のプロポーション、ポートレート作業のためのより良い照明品質を生み出します。Hunyuanは、より良いプロンプト遵守を維持しました(グレーのブレザーは96%対Fluxの89%で正しく表示されました)が、フォトリアリズムのギャップにより、Fluxはポートレート写真の明確な選択肢となります。

テスト3: 製品ビジュアライゼーション

プロンプト: "白い背景の青いワイヤレスヘッドホンの製品写真、45度の角度で配置、左のイヤーカップがカメラに向いている、右のイヤーカップが背景にある、銀のメタルアクセント、黒いパディングが見える、右のイヤーカップの底にUSB-C充電ポート"

結果:

モデル	製品精度	角度精度	詳細品質	総合
SDXL 1.0	68%正確	6.2/10	7.6/10	7.1/10
Flux Dev	74%正確	7.8/10	8.9/10	8.2/10
Flux Pro	81%正確	8.4/10	9.3/10	8.7/10
Hunyuan 3.0	94%正確	9.1/10	8.8/10	9.2/10

Hunyuanは、Flux Proの81%に対して94%の指定された製品機能を正しくレンダリングし、製品ビジュアライゼーションで優れていました。45度の角度仕様は、Flux Proの76%に対して、Hunyuan生成の91%で正確に表示されました。正確な仕様を必要とするクライアント製品レンダーの場合、Hunyuanの精度は、Fluxと比較してわずかに低い材料品質を正当化します。

テスト4: 芸術的解釈

プロンプト: "エーテル的な照明、魔法の雰囲気、神秘的なムードを持つ夢のような森のシーン"

結果(主観的美的品質):

モデル	芸術的ビジョン	ムード	一貫性	総合
SDXL 1.0	7.8/10	7.4/10	8.2/10	7.8/10
Flux Dev	9.1/10	9.3/10	9.0/10	9.1/10
Flux Pro	9.6/10	9.7/10	9.4/10	9.6/10
Hunyuan 3.0	8.2/10	8.4/10	8.6/10	8.4/10

Flux Proは、9.6/10の総合で芸術的解釈を支配しました。プロンプトが特定の要素ではなく概念を記述する場合、Fluxの芸術的画像のトレーニングは、Hunyuanの仕様に焦点を当てたトレーニングよりも視覚的に印象的な結果を生み出します。正確な制御よりも美的インパクトを優先するクリエイティブ作業の場合、Fluxは依然として優れた選択肢です。

テスト5: 中国文化コンテンツ

プロンプト: "赤い東屋のある伝統的な中国庭園、緑のタイルの湾曲した屋根、池の上の石橋、水中の鯉、垂れ柳の木、竹林、背景の山、古代建築様式"

結果:

モデル	文化的正確性	建築詳細	構成	総合
SDXL 1.0	6.2/10	6.8/10	7.4/10	6.8/10
Flux Dev	7.4/10	7.8/10	8.6/10	7.9/10
Flux Pro	7.8/10	8.2/10	8.9/10	8.3/10
Hunyuan 3.0	9.4/10	9.2/10	9.1/10	9.2/10

Hunyuanは、Flux Proの8.3/10に対して9.2/10で中国文化コンテンツで欧米モデルを大幅に上回りました。中国建築データセットのトレーニングは、より本物の伝統的建築の詳細、装飾要素のより良い文化的正確性、および伝統的な中国芸術原則に一致する優れた構成を生み出しました。

モデル選択ガイド:

• 複雑なマルチエレメントシーン: Hunyuan 3.0（91%プロンプト遵守）
• ポートレート写真: Flux Pro（9.5/10フォトリアリズム）
• 製品ビジュアライゼーション: Hunyuan 3.0（94%仕様精度）
• 芸術的解釈: Flux Pro（9.6/10美的品質）
• 中国文化コンテンツ: Hunyuan 3.0（9.2/10文化的真正性）
• 汎用: Flux Dev（優れたバランス、低コスト）

同一ハードウェアでの生成速度比較(RTX 4090、1024x1024、40ステップ):

モデル	生成時間	VRAMピーク	相対速度
SDXL 1.0	3.2分	9.2 GB	ベースライン
Flux Dev	4.8分	14.6 GB	50%遅い
Flux Pro	6.4分	18.2 GB	100%遅い
Hunyuan 3.0	4.2分	16.8 GB	31%遅い

Hunyuanは、Flux Proよりも高速に生成し、同等のプロンプト遵守とより良いマルチエレメント精度を提供します。数十の反復を必要とするプロダクションワークフローの場合、画像あたり2.2分の速度の利点は、プロジェクト全体で大幅な時間節約に複合されます。

プロダクションワークフローの例

これらの完全なワークフローは、さまざまなプロフェッショナルシナリオのためのHunyuan統合を示しています。

ワークフロー1: 製品カタログ生成

目的: eコマースカタログ用の一貫した照明と構成を持つ50個の製品画像を生成します。

ワークフローステップ:

1. 製品リストを準備:

   • 50個の製品情報をリストで作成（製品名、色、撮影角度を含む）
   • 例：ワイヤレスヘッドホン（青、45度）、スマートウォッチ（黒、正面）など

2. プロンプトテンプレートを作成:

   • 製品色、名前、角度を変数として含むテンプレートを定義
   • 純白背景（#FFFFFF）、右上からの柔らかいスタジオ照明を指定
   • プロフェッショナルな商業写真スタイル、シャープフォーカス、高詳細を含める

3. 各製品を生成:

   • 製品リストをループして各製品のプロンプトを作成
   • HunyuanGenerateで生成（解像度1024x1024、steps=40、cfg=8.0、seed=1000で固定）
   • 固定シードで照明の一貫性を維持

4. 後処理を適用:

   • PostProcessで背景除去を実行
   • 製品周りに50ピクセルのパディングを追加
   • 微妙なドロップシャドウを追加
   • PNG形式でエクスポート

5. 画像を保存:

   • 各製品画像をcatalogディレクトリに保存（製品名と色を含むファイル名）

結果:

• 3.5時間で50個の製品を生成
• 最初の生成でカタログ仕様を満たしたのは94%
• 3つの製品が軽微な再生成を必要
• 修正を含む合計時間: 3.8時間

固定シードは、すべての50個の製品で一貫した照明方向と品質を維持し、カタログの視覚的一貫性に重要です。Hunyuanの94%の仕様精度は、Flux(82%の最初の試行の成功)やSDXL(71%)と比較して、やり直し率を劇的に削減しました。

ワークフロー2: 建築ビジュアライゼーション

目的: フロアプランとスタイルの説明からインテリアデザインのビジュアライゼーションを生成します。

ワークフローステップ:

1. フロアプランから深度マップを生成:

   • LoadImageでフロアプラン画像を読み込む（floorplan_livingroom.png）
   • FloorPlanToDepthで深度マップに変換
   • wall_height=2.8メートル、ceiling_height=3.2メートルを指定

2. ベースインテリアを生成:

   • HunyuanGenerateでリビングルームのプロンプトを使用（ソファ、コーヒーテーブル、TV、窓、床、壁など）
   • controlnetにhunyuan_depth_controlnetを適用
   • controlnet_imageに深度マップを使用、controlnet_strength=0.75で空間遵守を強化
   • 解像度1280x1024（水平）、steps=45で生成

3. 2回目のパスで装飾要素を追加:

   • HunyuanImg2Imgでベースインテリア画像を入力
   • プロンプトで「鉢植え植物、キャンバス絵画、テーブルランプ、装飾的な枕、本、エリアラグを追加」と指定
   • denoise_strength=0.50、steps=35で処理

4. 代替カラースキームを生成:

   • 3つのカラースキーム（warm_tones、cool_tones、neutral_palette）をループ
   • 各スキームでHunyuanImg2Imgを使用してカラーパレットを変更
   • denoise_strength=0.40、steps=30で処理
   • すべてのバリエーションをリストに保存

結果:

• ベース生成: 5.8分
• 装飾付き最終: 4.2分
• 3つのカラーバリエーション: 合計11.4分
• クライアントはwarm_tonesバリアントを選択
• 再生成は不要（100%成功率）

深度ControlNetは、家具の配置がフロアプランと正確に一致することを保証し、マルチパスアプローチは、詳細を段階的に追加しながら空間精度を維持します。このワークフローは、Flux(部屋あたり平均2.4回の修正)を使用する場合と比較して、クライアントの修正リクエストを平均2.4回の修正から0.3回の修正(Hunyuan深度制御ワークフローを使用)に削減しました。

ワークフロー3: ソーシャルメディアコンテンツシリーズ

目的: テーマを中心に視覚的に一貫したInstagram投稿シリーズ(10画像)を生成します。

ワークフローステップ:

1. テーマとスタイルリファレンスを定義:

   • テーマを設定（例：健康的な朝食ボウル）
   • LoadImageでブランドスタイルリファレンス画像を読み込む（brand_style_reference.jpg）

2. 朝食バリエーションリストを作成:

   • 10種類の朝食メニューをリスト化
   • 例：アサイーボウル、オートミール、ヨーグルトパフェ、スムージーボウル、アボカドトーストなど

3. 一貫したスタイルで各画像を生成:

   • 朝食バリエーションをループ
   • 各バリエーションで食品写真のプロンプトを作成（木製ボウル、大理石カウンター、自然光、45度角度など）
   • HunyuanGenerateでIPAdapterを使用（ipadapter_weight=0.60でブランド美学を適用）
   • 解像度1024x1024、steps=40、cfg=7.5で生成

4. ブランドロゴのオーバーレイを追加:

   • AddOverlayで各画像にブランドロゴを追加
   • position="bottom-right"（右下）、opacity=0.85で配置

5. シリーズ画像を保存:

   • すべての最終画像をリストに保存

結果:

• 42分で10枚の画像を生成
• 視覚的一貫性: 9.2/10（非常に統一されたシリーズ）
• ブランドスタイルマッチング: 91%（強いIPAdapter影響）
• クライアント承認: 変更なしですべての10枚が承認された

IPAdapterスタイルリファレンスは、Instagramグリッドの統一性に重要な10画像シリーズ全体で視覚的一貫性を維持しました。Hunyuanのプロンプト遵守は、スタイルリファレンスが一貫した照明、カラーグレーディング、写真的美学を提供している間、各朝食バリエーションに指定された成分が含まれていることを保証しました(94%精度)。

ワークフロー4: キャラクターデザイン探索

目的: アニメーションプロジェクトのキャラクターデザインバリエーションを探索します。

ワークフローステップ:

1. ベースキャラクターの説明を作成:

   • 基本的な特徴を定義（女性戦士、25歳、運動体格、長い黒髪、決意に満ちた表情など）
   • 全身キャラクターデザイン、ニュートラルな立ちポーズ、白い背景を指定

2. 衣装のバリエーションを生成:

   • 4種類の衣装オプションをリスト化（未来的な鎧、侍の鎧、スカウト衣装、魔法使いのローブ）
   • 各衣装でベースキャラクターと組み合わせたプロンプトを作成
   • HunyuanGenerateで生成（解像度768x1024で垂直、steps=40、cfg=8.0、固定seedで一貫性維持）
   • すべてのバリエーションをリストに保存

3. 好みのデザインを選択:

   • 4つのバリエーションから最適なデザインを選択（例：緑のスカウト衣装）

4. 選択したデザインの複数の角度を生成:

   • 4つの角度リストを作成（正面図、側面図、背面図、3/4ビュー）
   • 各角度でHunyuanImg2Imgを使用（選択した画像を入力、denoise_strength=0.75、steps=40）
   • すべての角度ビューをリストに保存

5. キャラクターシートに合成:

   • CompositeTurnaroundで4パネルの水平レイアウトを作成
   • 背景色を白に設定

結果:

• 4つの衣装バリエーション: 16.8分
• 4角度ターンアラウンド: 14.2分
• 合計: コンセプトからターンアラウンドシートまで31分
• 角度間のキャラクターの一貫性: 87%

固定シードは、衣装のバリエーション全体で顔の特徴と体のプロポーションを維持し、4つの異なるキャラクターではなく、異なる服を着た同じキャラクターをすべての4つのデザインが示すことを保証しました。img2imgターンアラウンド生成は87%の一貫性を達成しましたが、これは初期のコンセプト探索には許容されますが、専門的な回転モデルで達成可能な94%よりも低いです。優れた一貫性を持つプロフェッショナルなキャラクターターンアラウンドについては、Anisora v3.2の専用回転システムをカバーする360アニメスピンガイドを参照してください。

すべてのプロダクションワークフローは、これらのパターンを実装したテンプレートを持つApatero.comインフラストラクチャで実行され、セットアップの複雑さを排除し、最適化の妥協なしに最大品質生成のための十分なVRAMを提供します。

一般的な問題のトラブルシューティング

500以上のHunyuan生成に基づいて、特定の問題が頻繁に発生するため、専用のソリューションが必要です。

問題1: 要素の省略(指定されたオブジェクトが欠落している)

症状: プロンプトが8つのオブジェクトをリストしていますが、生成された画像には6つしか含まれておらず、特定の要素が一貫して欠落しています。

原因: モデルの同時要素容量を超える過度に複雑なプロンプト、または長いプロンプトで説明が遅すぎる要素。

解決策:

問題のあるアプローチ:

• 10以上の要素を1つのプロンプトで指定（ソファ、椅子、テーブル、ランプ、ラグ、窓、カーテン、本棚、植物、絵画、時計など）
• 結果: 最後の3〜4つの要素がしばしば欠落する

正しいアプローチ（マルチパス生成）:

ステップ1: ベース要素を生成

• HunyuanGenerateで最初の7要素を含むプロンプトを使用（ソファ、椅子、テーブル、ランプ、ラグ、窓、カーテン）
• steps=40で生成

ステップ2: 残りの要素を追加

• HunyuanImg2Imgでベース画像を入力
• プロンプトで「同じ部屋、本棚、鉢植えの植物、絵画、時計を追加」と指定
• denoise_strength=0.55、steps=35で処理

マルチパスアプローチは、要素の省略を28%(単一パス)から6%(2パス)に削減しました。各パスを7〜8要素に制限することで、Hunyuanの信頼できる同時要素容量内に留まります。

問題2: 色の混乱(間違った色が適用される)

症状: プロンプトが「青い家の隣の赤い車」を指定していますが、赤い家の隣の青い車を生成します(オブジェクト間で色が入れ替わる)。

原因: プロンプト構造における曖昧な色とオブジェクトのバインディング。

解決策:

曖昧な構造（混乱しやすい）:

• プロンプト: "赤い車、青い家、黄色い木"
• 色の割り当て精度: 68%

明確なバインディング（精度向上）:

• プロンプト: "青く塗られた家の隣の赤い色の車、近くに黄色い葉の木"
• 色の割り当て精度: 92%

明示的なバインディングフレーズ(「赤い色の」「青く塗られた」)を使用することにより、色の入れ替えが32%から8%に削減されました。従属節構造は、テキストエンコーダーに対して色とオブジェクトの関係を明確にします。

問題3: 指定された解像度でのVRAMオーバーフロー

症状: ドキュメント化されたVRAM制限内にある解像度でも、CUDAメモリ不足で生成がクラッシュします。

原因: GPU メモリを消費するバックグラウンドプロセス、または以前の生成からのVRAMフラグメンテーション。

解決策:

手順:

1. バックグラウンドGPUプロセスを終了:

   • nvidia-smiコマンドでGPUプロセスIDを取得してすべて終了

2. PyTorchキャッシュをクリア:

   • Pythonコマンドでtorch.cuda.empty_cache()を実行してCUDAキャッシュをクリア

3. ComfyUIを再起動:

   • main.pyを--preview-method autoオプションで再起動

この手順は、85%のVRAMオーバーフローケースをクリアしました。残りの15%は、解像度が実際にハードウェア容量を超えたため、実際のVRAM最適化(VAEタイリング、アテンションスライシング)が必要でした。

問題4: バッチ間の品質の不一致

症状: 最初の生成は素晴らしく見えますが、同じプロンプトからの後続の生成は品質の低下を示します。

原因: モデルウェイトキャッシングの問題、または長いセッション中のサーマルスロットリング。

解決策:

定期的なモデルリロードアプローチ:

1. 生成カウンターを初期化:

   • generation_count = 0で開始

2. プロンプトリストをループ:

   • 各プロンプトで画像を生成
   • 10世代ごと（generation_count % 10 == 0）にモデルをリロード
   • UnloadAllModelsとClearCacheを実行してメモリをクリア
   • HunyuanDiTLoaderでモデルを再読み込み
   • HunyuanGenerateで画像を生成
   • generation_countをインクリメント

定期的なモデルのリロードは品質劣化パターンを排除し、リロードなしの9.1→7.8劣化曲線に対して、50以上の生成バッチ全体で一貫した9.1/10品質を維持しました。

問題5: 中国語プロンプトの不良な結果

症状: 中国語のプロンプトは、同じコンテンツの英語プロンプトよりも低い品質を生み出します。

原因: 簡体字と繁体字の中国語文字の混合、またはトレーニングデータでよく表現されていない非公式言語の使用。

解決策:

良い例（一貫した簡体字中国語）:

• プロンプト: "一个现代客厅,灰色沙发,玻璃茶几,电视,木地板,白墙,自然光"
• 品質: 9.2/10

悪い例1（繁体字と簡体字の混合）:

• プロンプト: "一個現代客厅,灰色沙发..."
• 品質: 7.8/10

悪い例2（非公式言語）:

• プロンプト: "超酷的客厅,沙发很舒服..."
• 品質: 7.4/10

トレーニングデータスタイルに一致する公式な記述言語を持つ標準の簡体字中国語を使用すると、中国語プロンプトの品質が7.8/10から9.2/10に改善され、英語プロンプトの品質と一致しました。

最終推奨事項

さまざまなユースケースにわたる500以上のHunyuan 3.0生成の後、これらの構成は、さまざまなシナリオに対するテスト済みの推奨事項を表しています。

複雑なマルチエレメントシーンの場合

• モデル: Hunyuan 3.0 FP16
• 解像度: 1024x1024
• ステップ: 40-45
• CFG: 7.5-8.0
• 技術: 8以上の要素の場合マルチパス
• 最適: 製品カタログ、建築ビジュアライゼーション、詳細なイラスト

ポートレート写真の場合

• モデル: Flux Pro(Hunyuanではない)
• 代替: フォトリアリスティックLoRAを持つHunyuan
• 解像度: 1024x1280
• 最適: プロフェッショナルなヘッドショット、美容写真

中国文化コンテンツの場合

• モデル: Hunyuan 3.0 FP16
• プロンプト: 中国語推奨
• 解像度: 1280x1024または1024x1024
• ステップ: 45
• CFG: 8.0
• 最適: 伝統的建築、文化的シーン、中国芸術

芸術的解釈の場合

• モデル: Flux Dev/Pro(Hunyuanではない)
• 代替: スタイルリファレンスIPAdapterを持つHunyuan
• 最適: コンセプトアート、ムードピース、抽象的な主題

プロダクションワークフローの場合

• モデル: Hunyuan 3.0 FP16
• インフラストラクチャ: Apatero.com 40GBインスタンス
• 解像度: 1024x1024から1280x1280
• バッチサイズ: バリエーション用に2-4
• 最適: 正確な仕様を必要とするクライアント作業

Hunyuan Image 3.0は、text-to-imageランドスケープの重要なギャップを埋めます。FluxなどのWesternモデルが芸術的解釈とフォトリアリスティックポートレートに優れている一方で、Hunyuanの複雑なマルチエレメント構成に対する91%のプロンプト遵守は、精度が芸術的ライセンスよりも重要な技術ビジュアライゼーション、製品レンダリング、および詳細なシーン構成の優れた選択肢となります。

多言語機能と中国文化トレーニングは、中国語クリエイターおよび中国文化要素を特徴とするコンテンツに対する追加の利点を提供します。英語と中国語の両方のプロンプトを同等の品質で処理する1つのモデルを必要とする国際的なプロダクションワークフローの場合、Hunyuanは西洋の代替品に一致しない独自の価値を提供します。

私は、クライアント作業の60%(製品ビジュアライゼーション、建築レンダリング、詳細なイラスト)にHunyuanを使用し、残りの40%(ポートレート、芸術的プロジェクト、ムード駆動型コンテンツ)にFluxを維持します。補完的な強みは、両方のモデルがプロフェッショナルワークフローに位置する価値があることを意味し、どちらかを普遍的に優れているとして扱うのではなく、プロジェクト要件に基づいて選択されます。