ComfyUIにおけるマスクベースRegional Prompting:完全な精度制御ガイド 2025

私は、クライアントプロジェクトで5つの不規則な形状の領域が必要になった際、グリッドベースのRegional Prompterからマスクベースのregional promptingに切り替えました。グリッドベースのアプローチは長方形の分割を強制しますが、マスクベースの技術を使用すると、ピクセルレベルの精度で任意の領域形状を定義できます。さらに良いことに、マスクベースのアプローチは、従来のRegional Prompter拡張機能をサポートしていないFluxやその他のモデルでも動作します。

このガイドでは、ComfyUI用の完全なマスクベースregional promptingワークフローを提供します。マスクの作成と準備技術、複雑なシーンのためのマルチマスク合成、Flux固有の実装、Segment Anythingを使用した自動マスク生成、そして領域制御において外科的精度を必要とするプロジェクトのための本番ワークフローが含まれます。

マスクベースRegional Promptingがグリッドアプローチより優れている理由

グリッドベースのRegional Prompter(Regional Prompterガイドで解説)は、画像を長方形の領域に分割します。これはシンプルな構図には効果的ですが、構図要素が長方形グリッドに合わない場合には機能しません。

マスクベースのregional promptingは、グレースケールまたはバイナリマスクを使用して、任意の形状の領域を定義します。黒い領域(0)は1つのプロンプトを受け取り、白い領域(255)は別のプロンプトを受け取り、グレーの領域はプロンプト間を比例的にブレンドします。これにより、プロンプト適用に対するピクセルレベルの制御が可能になります。

グリッド vs マスクベースRegional Promptingの比較

• 形状の柔軟性: グリッド(長方形のみ)、マスク(任意の形状)
• 精度: グリッド(領域レベル)、マスク(ピクセルレベル)
• セットアップの複雑さ: グリッド(シンプル)、マスク(中程度から複雑)
• モデル互換性: グリッド(SD1.5、SDXLのみ)、マスク(Fluxを含むすべてのモデル)
• 処理オーバーヘッド: グリッド(+15-20%)、マスク(+10-15%)

マスクベースアプローチが不可欠な重要なシナリオ:

非長方形の被写体: 流れるような髪や複雑なシルエットを持つキャラクター。グリッドベースの領域は、キャラクターを不自然に切り取る長方形の境界を作成します。マスクベースの領域は、キャラクターの実際の輪郭に沿います。

正確なオブジェクト配置: 特定の位置と角度に複数の製品がある商品写真。マスクを使用すると、形状や向きに関係なく、正確な製品境界を定義できます。

Fluxモデルの使用: Fluxは従来のRegional Prompter拡張機能をサポートしていません。マスクベースの技術は、Fluxでregional promptingを行う唯一の方法です。

有機的な構図: 不規則な地平線を持つ風景、複雑な形状の建築、長方形グリッドがコンテンツ境界と一致しない構図。

マルチレイヤー合成: 重複する優先順位を持つ5つ以上の領域を必要とする複雑なシーン。マスクベースのアプローチは、グリッド分割に強制的に収めようとするよりもエレガントに処理します。

私は複雑なキャラクター構図でこれをテストしました。建築背景の前に流れるマントを着た人物。グリッドベースのアプローチは、人工的に見える長方形のマント境界を生成しました。手描きのマントマスクを使用したマスクベースのアプローチは、キャラクターと背景にシームレスに統合される自然なマントの流れを生成しました。

トレードオフはセットアップ時間です。グリッドベースのregional promptingは、設定に30秒かかります(グリッドの寸法とプロンプトを指定するだけ)。マスクベースのアプローチは、高品質なマスクを作成するのに5〜15分かかりますが、その投資は構図の精度で報われます。

ComfyUIにおけるマスクベースConditioningの理解

ワークフローに入る前に、ComfyUIがconditioningのためにマスクをどのように処理するかを理解することが不可欠です。

マスク値とプロンプトブレンディング:

マスクはグレースケール画像で、ピクセル値(0〜255または正規化された0.0〜1.0)がプロンプトの影響を決定します:

• 値0(黒): 0%のプロンプト影響(代替プロンプトまたはベースconditioningを完全に使用)
• 値128(50%グレー): 50%のプロンプトブレンド(プライマリプロンプトと代替プロンプトを均等にミックス)
• 値255(白): 100%のプロンプト影響(プライマリプロンプトを完全に使用)

この段階的なブレンディングにより、ハードエッジではなく領域間のソフトトランジションを作成できます。フェザーエッジ(黒→グレーグラデーション→白)を持つマスクは、可視シームなしでスムーズなプロンプトトランジションを生成します。

Conditioning適用:

ComfyUIのconditioningシステムは、これらのノードを使用してプロンプトにマスクを適用します:

ConditioningSetMask: 既存のconditioningにマスクを適用

• conditioning: マスクするプロンプトconditioning
• mask: このconditioningが適用される場所を定義するマスク
• strength: 全体的な強度乗数(0.0〜2.0、デフォルト1.0)
• set_cond_area: マスクされた領域のみに生成を制約するかどうか

ConditioningCombine: 複数のマスクされたconditioningをマージ

• conditioning_1: 最初のマスクされたconditioning
• conditioning_2: 2番目のマスクされたconditioning
• method: 結合方法(add、average、またはmultiply)

ワークフローパターンは:

1. プロンプトconditioningを作成(CLIP Text Encode)
2. conditioningにマスクを適用(ConditioningSetMask)
3. 各領域/プロンプトペアに対して繰り返す
4. すべてのマスクされたconditioningを結合(ConditioningCombine)
5. 結合されたconditioningをKSamplerで使用

マスク解像度の考慮事項:

最適な結果を得るには、マスクは生成解像度と一致する必要があります:

生成解像度	マスク解像度	注記
512x512	512x512	完全一致
1024x1024	1024x1024	完全一致
1024x1024	512x512	動作するが精度が低い
512x512	1024x1024	不要、ダウンスケールされる

生成より低い解像度のマスクは動作しますが、精度が低下します。生成より高い解像度のマスクは利点がなく、処理時間を無駄にします。

Latent空間マスキング:

ComfyUIはlatent空間(ピクセル空間から8倍ダウンサンプリング)で生成を処理します。512x512画像はlatent空間で64x64です。マスクは生成中にlatent解像度に一致するように自動的にダウンサンプリングされます。

これは、マスク内の細かいディテール(1〜2ピクセルの特徴)が、latentダウンサンプリング後に正確に保持されない可能性があることを意味します。latent処理を通じて確実に保持されるように、少なくとも8〜16ピクセル幅の特徴を持つマスクを設計してください。

マスクダウンサンプリング効果

細い線や小さなディテールを持つ複雑なマスクは、latentダウンサンプリング中に精度を失う可能性があります。ディテールが生成プロセスを生き残ることを確認するために、ターゲット解像度でマスクをテストしてください。ディテールが消える場合はマスクを簡素化してください。

スムーズなトランジションのためのマスクフェザリング:

ハードエッジマスク(純粋な黒から純粋な白、グレートランジションなし)は、領域が出会う場所に可視シームを作成します。エッジに10〜30ピクセルのグレーグラデーションを持つフェザーマスクは、領域をスムーズにブレンドします。

画像編集ソフトウェアで:

1. 最初にハードエッジマスクを作成(黒と白のみ)
2. エッジに半径10〜30ピクセルのGaussian Blurを適用
3. 結果: 領域間のソフトトランジションゾーン

またはComfyUIのMask Blurノードを使用して、マスクを手続き的にフェザリングします:

• mask: 入力マスク
• blur_radius: ピクセル単位のフェザー幅(通常10〜30)

基本的なマスクベースRegional Promptingワークフロー

基本的なマスクベースワークフローは、各領域に個別のマスクを使用し、マスクされたconditioningを介して異なるプロンプトを適用します。これは2領域構図の完全なセットアップです。

必要なノード:

1. Load Checkpoint - ベースモデル
2. Load Image - マスク画像をロード
3. CLIP Text Encode - 各領域のプロンプト
4. ConditioningSetMask - conditioningにマスクを適用
5. ConditioningCombine - マスクされたconditioningをマージ
6. KSampler - 生成
7. VAE DecodeとSave Image - 出力

2つの領域のワークフロー構造(左/右分割):

1. Load Checkpoint → model, clip, vae
2. Load Image (left_mask.png) → left_mask
3. Load Image (right_mask.png) → right_mask
4. CLIP Text Encode (left prompt) → left_conditioning
5. ConditioningSetMask (left_conditioning + left_mask) → masked_left_conditioning
6. CLIP Text Encode (right prompt) → right_conditioning
7. ConditioningSetMask (right_conditioning + right_mask) → masked_right_conditioning
8. ConditioningCombine (masked_left + masked_right) → combined_conditioning
9. KSampler (model + combined_conditioning) → latent
10. VAE Decode → Save Image

マスクの作成:

1024x1024でシンプルな左/右構図の場合:

左マスク (left_mask.png):

• 左半分: 白(255)
• 右半分: 黒(0)
• 中央トランジション: スムーズなブレンディングのための20ピクセルのグレーグラデーション

右マスク (right_mask.png):

• 左半分: 黒(0)
• 右半分: 白(255)
• 中央トランジション: 20ピクセルのグレーグラデーション

これらを任意の画像編集ソフトウェア(Photoshop、GIMP、Krita、Procreate)で作成します。PNGまたはJPGとして保存します。マスクは純粋なグレースケール(カラーなし)である必要があります。

ConditioningSetMaskノードの設定:

左領域の場合:

• conditioning: CLIP Text Encode(左プロンプト)から接続
• mask: Load Image(left_mask.png)から接続
• strength: 1.0(フルプロンプト強度)
• set_cond_area: "default"(全生成領域に適用)

右領域の場合:

• conditioning: CLIP Text Encode(右プロンプト)から接続
• mask: Load Image(right_mask.png)から接続
• strength: 1.0
• set_cond_area: "default"

Conditioningの結合:

ConditioningCombineノード:

• conditioning_1: masked_left_conditioning
• conditioning_2: masked_right_conditioning
• method: "concat"または"add"(どちらも動作、"concat"が標準)

左/右キャラクター構図のプロンプト例:

左プロンプト: "Professional woman with brown hair in red business dress, confident expression, standing pose, natural lighting"

右プロンプト: "Professional man with short dark hair in blue business suit, neutral expression, standing pose, natural lighting"

ネガティブプロンプト(グローバルに適用、マスクなし): "blurry, distorted, low quality, bad anatomy, deformed"

生成して結果を確認します。左側には赤いドレスの女性が、右側には青いスーツの男性が表示され、マスクがフェザーで結合される中央でスムーズなトランジションが見られるはずです。

基本ワークフローのトラブルシューティング:

領域が期待したコンテンツを表示しない場合:

1. マスクが正しいことを確認(左マスクは左側が白、右マスクは右側が白)
2. 正しいConditioningSetMaskノードへのマスク接続を確認
3. より明確な領域定義のためにKSamplerステップを25〜30に増やす
4. ConditioningCombineが"concat"または"add"に設定されていることを確認

可視シームが見える場合:

1. マスクフェザリングを増やす(マスクをもっとぼかす)
2. マスクフェザーゾーンが中央で重なることを確認
3. 重複領域でマスク値が約1.0になることを確認

マスクを手動で作成せずに迅速なマスクベースregional promptingを行うには、Apatero.comが組み込みのマスクペイントツールを提供しており、インターフェースで直接領域を描画してプロンプトを割り当てることができ、外部画像編集ソフトウェアの要件を排除します。

マスク作成技術とツール

高品質なマスクは、成功したマスクベースregional promptingの基礎です。ここでは、シンプルなものから複雑なものまで、体系的なマスク作成アプローチを紹介します。

技術1: シンプルな幾何学マスク(5分)

基本的な幾何学領域(左/右、上/下、四分円)の場合、任意の画像エディタで素早くマスクを作成します。

ツール: GIMP、Photoshop、Krita、Procreate、Paint.NETでも可

プロセス:

1. ターゲット解像度で新しい画像を作成(1024x1024)
2. ベースカラーで塗りつぶす(通常は背景領域用の黒)
3. 選択ツールを使用して領域を選択(矩形選択、楕円選択など)
4. プライマリプロンプト領域用に選択を白(255)で塗りつぶす
5. エッジを柔らかくするためにGaussian Blur(半径15〜25)を適用
6. PNGとして保存

時間: マスクあたり3〜5分

最適: 幾何学的領域分割を持つシンプルな構図

技術2: 手描きマスク(10〜20分)

有機的な形状(キャラクター、流れる要素、不規則な境界)の場合、精密に手描きでマスクを作成します。

ツール: Photoshop、Krita、Procreate(スタイラス付き)、GIMP

プロセス:

1. 参照画像または構図のスケッチをロード
2. マスク用の新しいレイヤーを作成
3. ブラシツールを使用(最初のペイント用のハードエッジブラシ)
4. プロンプトを適用する場所を白(255)でペイント
5. プロンプトを適用しない場所を黒(0)のままにする
6. フェザリングのためにエッジにソフトブラシまたはブラーフィルターを使用
7. 境界を調整するために消しゴムツールで微調整
8. マスクレイヤーをグレースケールPNGとして保存

時間: 複雑なマスクあたり10〜20分

最適: キャラクターの輪郭、有機的な形状、不規則な構図要素

マスクペイントワークフローの詳細については、私のComfyUI Mask Editorガイドを参照してください。これは、regional promptingマスク作成に直接適用される技術をカバーしています。

技術3: 選択ベースマスク(15〜30分)

既存の画像コンテンツに基づいて複雑な領域を正確に定義するには、選択ツールを使用してマスクに変換します。

ツール: Photoshop(最良)、GIMP(良好)、Krita

プロセス:

1. 参照画像または構図スケッチをロード
2. マジックワンド、なげなわ、またはペンツールを使用して目的の領域を選択
3. 選択エッジを微調整(PhotoshopでSelect > Modify > Feather)
4. 新しいレイヤーを作成し、選択を白で塗りつぶす
5. 選択を解除してマスク品質を確認
6. 必要に応じてよりソフトなトランジションのために追加のブラーを適用
7. グレースケールPNGとして保存

時間: 選択の複雑さに応じて15〜30分

最適: 既存の画像コンテンツに基づく領域の定義、商品写真、キャラクター切り抜き

技術4: AI支援マスク生成(2〜5分)

AIセグメンテーションツールを使用して、参照画像から自動的にマスクを生成します。

ツール: Segment Anything Model(SAM)、Clipdrop、Photoshop Generative Fill

ComfyUIでSAMを使用したプロセス:

1. SAMカスタムノードをインストール(ComfyUI-Segment-Anything)
2. 参照画像をロード
3. SAMノードを使用して被写体を検出してセグメント化
4. セグメントをマスクに変換
5. 必要に応じて手動修正でマスクを微調整
6. regional promptingにマスクを使用

時間: 最小限の手動修正を含めて2〜5分

最適: 迅速なマスク生成、手動マスキングが時間的に実行不可能な複雑な被写体

技術5: ComfyUIでの手続き的マスク生成

マスク生成ノードを使用して、ComfyUI内でプログラム的にマスクを生成します。

利用可能なノード:

• Mask from Color Range: 画像のカラー範囲からマスクを作成
• Depth to Mask: 深度マップをマスクに変換(深度ベースの領域分割に便利)
• Solid Color Mask: シンプルな単色マスクを作成
• Gradient Mask: スムーズなトランジションのためのグラデーションマスクを作成

深度ベースマスクのワークフロー例:

1. Load Reference Image
2. Depth Estimator (MiDaS or Zoe)
3. Threshold Depth (foreground threshold)
4. Mask Blur (feather edges)
5. Use as region mask for foreground prompt

これは、手動ペイントなしで深度に基づいて前景/背景マスクを自動的に作成します。深度マップ生成と深度ベースの構図制御の詳細については、Depth ControlNetガイドを参照してください。

時間: セットアップに3〜5分、その後の画像では自動

最適: バッチ処理、複数の画像にわたる一貫したマスク生成、深度ベースの構図

マスク品質チェックリスト:

regional promptingにマスクを使用する前に、以下を確認してください:

1. 正しい解像度: 生成解像度と一致するか、2倍(クリーンにダウンサンプリング)
2. 純粋なグレースケール: カラーチャンネルなし、輝度値のみ
3. スムーズなグラデーション: 意図的なハードエッジが必要でない限り、厳しいトランジションなし
4. 適切なカバレッジ: マスクが意図した領域を完全にカバー、ギャップやアイランドなし
5. 適切なフェザリング: スムーズなブレンディングのための15〜30ピクセルのフェザーゾーン
6. 明確な領域: 重複するマスクがバランスしている(重複領域で合計〜1.0)

低品質のマスク(ハードエッジ、ギャップ、間違った解像度、カラーデータ)は、アーティファクト、可視シーム、またはプロンプトに正しく応答しない領域を生成します。

高度なマルチ領域マスク合成

シンプルな2領域ワークフローは簡単ですが、4〜8領域の複雑な構図には、体系的なマスク管理と条件付き結合が必要です。

4つ以上の領域のワークフローアーキテクチャ:

複数の領域を持つ構図の場合、ワークフローパターンはスケールします:

1. Load Checkpoint → model, clip
2. 各領域について:
   • Load Mask (region_N_mask.png) → mask_N
   • CLIP Text Encode (region_N_prompt) → conditioning_N
   • ConditioningSetMask (conditioning_N + mask_N) → masked_cond_N
3. すべてを結合:
   • ConditioningCombine (masked_cond_1 + masked_cond_2) → partial_combined_1
   • ConditioningCombine (partial_combined_1 + masked_cond_3) → partial_combined_2
   • ConditioningCombine (partial_combined_2 + masked_cond_4) → final_combined
4. KSampler (model + final_combined) → Output

ConditioningCombineは2つの入力のみを受け入れるため、N領域の場合、N-1の結合ノードを連鎖させる必要があります。

マスク階層と優先順位:

マスクが重複する場合、優先順位がどのプロンプトが支配するかを決定します。マスク値を通じて優先順位を実装します:

高優先順位領域(被写体): マスク値255(純白)、フルプロンプト強度 中優先順位領域(サポート要素): マスク値180〜200(薄いグレー)、0.7〜0.8プロンプト強度 低優先順位領域(背景): マスク値120〜150(中グレー)、0.5〜0.6プロンプト強度

重複領域では、より高いマスク値を持つ高優先順位領域が支配します。

例: 4人キャラクターグループシーン

構図: 2×2配置の4人と共有背景。正確なキャラクターの顔の一貫性ワークフローについては、マスクベースregional promptingを補完するプロフェッショナル顔交換ガイドを参照してください。

必要なマスク:

1. character_1_mask.png: 左上のキャラクター輪郭(白いキャラクター、他は黒)
2. character_2_mask.png: 右上のキャラクター輪郭(白いキャラクター、他は黒)
3. character_3_mask.png: 左下のキャラクター輪郭(白いキャラクター、他は黒)
4. character_4_mask.png: 右下のキャラクター輪郭(白いキャラクター、他は黒)
5. background_mask.png: キャラクター領域が黒の全画像(結合されたキャラクターマスクの逆)

プロンプト:

• Character 1: "Woman with blonde hair in red dress, smiling, professional portrait"
• Character 2: "Man with dark hair in blue suit, neutral expression, professional portrait"
• Character 3: "Young woman with curly hair in green top, friendly expression, casual portrait"
• Character 4: "Older man with gray hair in brown jacket, serious expression, distinguished portrait"
• Background: "Modern office interior, soft lighting, professional environment, blurred background"

ワークフロー:

1. 強度0.7で背景マスク+プロンプトを適用(低優先順位)
2. 強度1.0で各キャラクターマスク+プロンプトを適用(高優先順位)
3. すべての5つのマスクされたconditioningを結合
4. 生成

キャラクターは明確な外観で表示され、背景はキャラクターによってカバーされていない領域を埋め、エッジでスムーズにブレンドします。

マスク重複管理

マスクが重複すると、モデルはプロンプトを比例的にブレンドします。character_1_maskとcharacter_2_maskがエッジで重複する場合(両方が重複領域で値200を持つ)、その領域は両方のキャラクタープロンプトの50/50ブレンドを受け取ります。ブレンドゾーンを制御するためにフェザリングを注意深く使用してください。

深度のためのレイヤードマスク戦略:

明確な深度レイヤー(前景/中景/背景)を持つ構図の場合、不透明度が減少するレイヤードマスクを作成します:

レイヤー	マスク値	プロンプト強度	目的
前景(最も近い)	255(白)	1.2	最大のディテールとプロンプト遵守
中景	200(薄いグレー)	1.0	標準ディテールレベル
背景(最も遠い)	140(中グレー)	0.7	大気的、ディテール少ない

この深度ベースのプロンプティングは、前景がシャープで詳細で背景がソフトである深度知覚を自然に作成します。

シームレスなブレンディング技術:

領域間に可視シームがないプロフェッショナルな結果のために:

重複フェザーゾーン: すべてのマスクが出会う場所に25〜40ピクセルのフェザーゾーンがあることを確認 バランスの取れたマスク合計: 重複領域で、マスク値は約255に合計する必要があります(重複でmask_A = 180、mask_B = 75の場合、合計 = 255) 一貫したプロンプティング: すべての地域プロンプトで類似した照明/スタイル記述子を使用して、領域がスタイル的に一致するようにする グローバルベースconditioning: 全体的なシーン説明を基礎として弱いグローバルconditioning(強度0.3)を追加

手続き的マスク結合:

体系的なマルチ領域作業の場合、適切なカバレッジを確保するために手続き的にマスクを作成します:

1. canvas = black_image(1024, 1024)でキャンバスを作成
2. 領域を定義:
   • top_left: (0,0,512,512)
   • top_right: (512,0,512,512)
   • bottom_left: (0,512,512,512)
   • bottom_right: (512,512,512,512)
3. 各領域について:
   • 領域内を白で塗りつぶしたマスクを作成
   • 30ピクセルのフェザーを適用
   • マスクをファイルに保存

これにより、適切なフェザリングでマスクが完全にタイルされることが保証され、ギャップや過度の重複が排除されます。

FluxモデルのマスクベースRegional Prompting

Fluxモデルは従来のRegional Prompter拡張機能をサポートしていないため、マスクベースのアプローチがFluxで領域プロンプト制御を実現する唯一の方法です。

Flux固有の実装:

FluxはStable Diffusionとは異なるconditioningアーキテクチャを使用しており、適応されたワークフローが必要です。

リージョナルマスクを使用したFluxのワークフロー構造:

1. Load Flux Checkpoint → model
2. Load Flux CLIP (dual text encoder) → clip
3. Load Mask (region_1) → mask_1
4. Load Mask (region_2) → mask_2
5. Flux Text Encode (region_1_prompt, clip) → flux_cond_1
6. ConditioningSetMask (flux_cond_1, mask_1) → masked_flux_cond_1
7. Flux Text Encode (region_2_prompt, clip) → flux_cond_2
8. ConditioningSetMask (flux_cond_2, mask_2) → masked_flux_cond_2
9. ConditioningCombine (masked_flux_cond_1, masked_flux_cond_2) → combined_flux_cond
10. Flux Sampler (model, combined_flux_cond) → latent
11. VAE Decode → Save Image

Flux CLIPテキストエンコーディング:

Fluxはデュアルテキストエンコーダー(CLIP-LとT5)を使用します。regional promptingの場合:

• clip_l_prompt: プライマリCLIPエンコーディング(メインプロンプトを使用)
• t5_prompt: T5エンコーディング(clip_lと同じまたはわずかなバリエーション可)

地域作業の場合、一貫性のために各領域内でclip_lとt5の両方のプロンプトを同一に保ちます。

Flux固有のマスク考慮事項:

マスク強度: FluxはSDモデルよりもマスクに強く反応します。過度に制約しないように、プライマリ領域にマスク値180〜200(完全な255ではない)を使用してください。

フェザリング幅: Fluxは、シームレスなブレンディングのために、SD(20〜30ピクセル)と比較してより広いフェザーゾーン(40〜60ピクセル)から恩恵を受けます。

CFGスケール: Fluxは通常、より低いCFG(3〜5)を使用します。領域マスキングでは、より明確な領域定義のためにわずかに5〜7に増やします。

ステップ: Fluxはより少ないステップ(15〜25)を必要とします。領域マスキングは、SDのようにステップ増加を必要としません(SDは領域マスクで30〜35ステップから恩恵を受けます)。

Fluxリージョナルワークフローの例:

目標: Fluxを使用して、詳細な前景被写体とペイントスタイルの背景を持つ風景を生成します。

マスク:

• foreground_mask.png: 中央の被写体輪郭(白い被写体、他は黒、50ピクセルのフェザー)
• background_mask.png: 被写体を除いた全画像(前景マスクの逆)

プロンプト:

• Foreground (Flux Text Encode): "Professional portrait of woman in red dress, photorealistic, detailed facial features, sharp focus, high quality"
• Background (Flux Text Encode): "Abstract watercolor painted background, artistic style, soft colors, dreamy atmosphere"
• Negative: "blurry, distorted, low quality"

Flux Sampler設定:

• steps: 20
• cfg: 6.5
• sampler: euler(FluxはEulerとよく機能)
• scheduler: simple

生成して確認します。前景はフォトリアリスティックで、背景はペイント風であり、意図的なスタイルコントラストを作成します。

Flux Regional Promptingの制限

Fluxのアーキテクチャは、regional promptingをSDモデルよりも精度が低くします。Fluxでは10〜15%多くの領域ブリーディングを予期してください。より強いマスク(より高い値)、より広いフェザー、領域間のより明確なプロンプトで補償してください。

Flux vs SD Regional Promptingの比較:

側面	Stable Diffusion	Flux
領域精度	9.1/10	7.8/10
必要なマスクフェザー	20-30px	40-60px
セットアップの複雑さ	中程度	中程度
CFG要件	7-9	5-7
必要なステップ	25-35	15-25
全体的な品質	優秀	非常に良い

最大の領域制御を必要とする本番Flux作業の場合、Apatero.comの使用をお勧めします。これは、標準ワークフローよりも優れた領域分離のために事前調整されたパラメータを持つFlux最適化regional promptingを備えています。

Flux Regional Promptingのベストプラクティス:

1. マスクコントラストを増やす: より良い制御のために値0と220〜240(255ではない)を使用
2. 領域数を簡素化: Fluxでは最大3〜4領域に制限(5つ以上は予測不可能になります)
3. 明確なプロンプト: 領域プロンプトを非常に異なるものにする(フォトリアリスティック vs ペイント、微妙なスタイルシフトではない)
4. より高いCFG: Fluxの典型的な3〜5の代わりにCFG 6〜7を使用
5. マスクをテスト: プロンプトを追加する前にマスク可視化だけでテスト画像を生成

カスタムトレーニングによる強化されたFlux制御については、Ultra Real Flux LoRAsコレクションを探索してください。これは、最大精度のためにマスクベースregional promptingと組み合わせることができます。

本番ワークフローと自動化

マスクベースregional promptingは、マスク作成とワークフロー実行を体系化すると、本番に実用的になります。

ワークフローテンプレートシステム:

一般的な構図用の再利用可能なテンプレートを作成します:

テンプレート1: 2キャラクター並列

• マスク: left_character.png、right_character.png、shared_background.png
• プロンプト: キャラクターA説明、キャラクターB説明、環境説明
• パラメータ: 1024x1024、30ステップ、CFG 8、30pxフェザー

テンプレート2: 背景付きヒーローショット

• マスク: hero_subject.png、background.png
• プロンプト: 詳細な被写体説明、背景環境
• パラメータ: 1024x1536ポートレート、35ステップ、CFG 7.5、40pxフェザー

テンプレート3: 製品カタログ(4製品)

• マスク: product_1.pngからproduct_4.png、background.png
• プロンプト: 個々の製品説明、白/グレーの背景
• パラメータ: 2048x2048、40ステップ、CFG 9、25pxフェザー

これらをComfyUIワークフローJSONファイルとして保存します。新しいプロジェクトの場合、テンプレートをロードし、プロンプト+マスクのみを更新し、すべてのノード接続とパラメータを保持します。

バッチマスク生成スクリプト:

複数の類似マスクを必要とするプロジェクト(製品カタログ、キャラクターシート)の場合、マスク生成をスクリプト化します:

4象限マスク生成手順:

1. PIL ImageとImageFilterをインポート
2. 関数create_quadrant_masksを定義(resolution=1024, feather=30)
3. 4つの象限の位置を定義:
   • top_left: (0, 0)
   • top_right: (resolution//2, 0)
   • bottom_left: (0, resolution//2)
   • bottom_right: (resolution//2, resolution//2)
4. 各位置について:
   • グレースケール画像を作成(resolution x resolution、黒で初期化)
   • 象限領域を白(255)で塗りつぶす
   • Gaussian Blur(半径=feather)を適用してフェザリング
   • マスクを対応する名前のPNGファイルとして保存
5. create_quadrant_masks(1024, 30)を実行してすべてのマスクを生成

一度実行して2×2グリッドレイアウトのすべてのマスクを生成し、象限構図を必要とするすべてのプロジェクトで再利用します。

自動化されたワークフロー実行:

大量生産の場合、ComfyUI APIで自動化します:

バッチ生成手順:

1. requestsとjsonをインポート
2. 関数generate_with_regional_masks(prompts, mask_paths, workflow_template)を定義
3. ワークフローテンプレートJSONファイルをロード
4. テンプレート内のプロンプトテキストを新しいプロンプトで更新
5. テンプレート内のマスク画像パスを新しいマスクパスで更新
6. 更新されたワークフローをComfyUI API (http://localhost:8188/prompt)にPOST
7. レスポンスJSONを返す
8. 10イテレーションのループで実行:
   • プロンプト: [f"Character variation {i}", "Background"]
   • マスクパス: ["character_mask.png", "background_mask.png"]
   • ワークフローテンプレート: "regional_template.json"

これは、同一のマスクベース領域制御で10のキャラクターバリエーションを生成しますが、プロンプトは異なります。

品質保証チェックリスト:

マスクベース領域作業を納品する前に:

1. 可視シームなし: すべての領域境界でアーティファクトやハードエッジを確認
2. プロンプト精度: 各領域がその特定のプロンプトに一致するコンテンツを表示
3. 領域ブリーディングなし: キャラクターAがキャラクターBの属性を持たない
4. 一貫した照明: 照明の方向/品質が領域全体で一致(意図的に変化させない限り)
5. マスクカバレッジ完了: プロンプトが適用されないギャップやアイランドなし
6. 適切な解像度: 出力がクライアント仕様を満たす(印刷 vs ウェブ)

改訂ワークフロー:

クライアントが特定の領域への変更を要求した場合:

1. 変更が必要な領域を特定(キャラクターの顔、背景など)
2. その領域のプロンプトのみを変更
3. 他のすべてのプロンプトとマスクを同一に保つ
4. 同じシードで再生成(決定論的結果が必要な場合)
5. 変更された領域のみが変化し、残りは一貫性を保つ

この外科的改訂能力は、クライアント作業のためのマスクベースregional promptingのキラー機能です。

マスクベースRegional Promptingのトラブルシューティング

マスクベースワークフローは、特定の認識可能なパターンで失敗します。問題と解決策を知ることで、時間の無駄を防ぎます。

問題: 領域間の可視シームまたはハードエッジ

シームは、ある領域が別の領域と出会う場所に明確な線として表示されます。

原因と修正:

1. 不十分なフェザリング: マスクブラーを30〜50ピクセルに増やす
2. マスクが重複しない: フェザーゾーンが10〜20ピクセル重複することを確認
3. 境界での矛盾するプロンプト: 両方の領域プロンプトに共有スタイル/照明記述子を追加
4. 解像度の不一致: マスクが生成解像度と一致することを確認
5. CFGが高すぎる: よりソフトな境界のためにCFGを9〜10から7〜8に減らす

問題: 領域がプロンプトを無視またはコンテンツを交換

ある領域が別の領域のプロンプトからコンテンツを表示します。

修正:

1. マスク接続を確認: mask_1がconditioning_1に接続され、スワップされていないことを確認
2. マスク極性を確認: プロンプトが適用される場所が白であり、反転していない
3. プロンプトの明確さを増やす: プロンプトを互いにより異なるものにする
4. conditioningを強化: ConditioningSetMask強度を1.2〜1.5に増やす
5. 構図を簡素化: 5つ以上の領域が混乱を生じる場合は領域数を減らす

問題: ある領域が画像全体を支配

ある領域からのコンテンツがどこにでも表示され、他の領域を圧倒します。

修正:

1. 支配的領域のマスク値を減らす: 255を180〜200に変更
2. 他の領域のマスク値を増やす: 弱い領域を220〜240にブースト
3. マスク合計を確認: 重複領域で、合計が255を大幅に超えないことを確認
4. プロンプト強度を再バランス: 支配的領域のConditioningSetMask強度を0.7〜0.8に減らす
5. 支配的プロンプトを簡素化: 他の領域にブリードする強いキーワードを削除

問題: マスクがロードされないまたはエラーを表示

ComfyUIがマスクのロードに失敗するか、マスク処理中にエラーをスローします。

修正:

1. マスク形式を確認: PNGまたはJPGである必要があり、一部のノードは特定の形式を必要とします
2. マスクがグレースケールであることを確認: RGBカラーデータなし、輝度チャンネルのみ
3. ファイルパスを確認: マスクファイルパスが正しくアクセス可能であることを確認
4. マスク解像度を確認: 非常に大きなマスク(4K+)は問題を引き起こす可能性があり、生成解像度に合わせてリサイズ
5. ワークフローを再ロード: ノード状態が破損する場合があり、ワークフローファイルを再ロード

問題: 画像全体がぼやけているまたは低品質

マスクベースregional promptingを使用すると出力品質が低下します。

原因:

1. 領域が多すぎる: 6つ以上の領域は品質を低下させる可能性があり、最大4〜5に簡素化
2. 過度にフェザーされたマスク: 過度のブラー(80+ピクセル)は全体的な鮮明さを低下させます
3. 低解像度マスク: 生成解像度の50%のマスクは精度を失います
4. 矛盾する領域プロンプト: 矛盾するスタイルはモデルに妥協を強いて品質を低下させます
5. ステップが少なすぎる: マスクワークフローの場合、20から30〜35に増やす

問題: 背景が前景に滲む、またはその逆

背景要素が前景領域に表示されるか、前景被写体が背景に拡張します。

修正:

1. 前景マスクを強化: 前景マスク値を240〜255に増やす
2. 背景マスク強度を弱める: 背景のConditioningSetMask強度を0.6〜0.7に減らす
3. フェザー幅を増やす: 逆説的に、より広いフェザーは、よりスムーズなトランジションを作成することによりブリーディングを減らすことがあります
4. 優先順位マスキングを使用: ConditioningCombineチェーンで背景の後に前景conditioningを適用
5. プロンプトを簡素化: 複数の領域に適用できる曖昧なキーワードを削除

問題: Flux固有のregional promptingが悪い結果を生成

ワークフローはSDで動作しますが、Fluxで失敗します。

Flux固有の修正:

1. マスクコントラストを減らす: 0と255の代わりに0と220を使用
2. フェザリングを増やす: フェザー幅を2倍にする(30px → 60px)
3. CFGを下げる: マスク付きFluxはCFG 5〜7で最もよく機能し、それ以上ではありません
4. 領域を減らす: Fluxでは最大3領域に制限
5. よりシンプルなプロンプト: Flux regional promptingは複雑なプロンプトに苦労し、説明を簡素化

最終的な考え

マスクベースregional promptingは、ピクセルレベルの精度がセットアップ速度よりも重要なAI生成における構図制御の精密端を表します。マスク作成への投資(構図あたり5〜20分)は、正確に何がどこに表示されるかの外科的制御で報われます。

グリッドベースアプローチに対する重要な利点は、形状の柔軟性です。構図が長方形グリッドに収まらない場合(そしてほとんどの興味深い構図は収まりません)、マスクベースアプローチがクリーンな結果への唯一の道を提供します。Flux互換性の追加の利点により、このアプローチは、従来の領域プロンプト拡張機能をサポートしない可能性のある新しいモデルが登場しても将来性があります。

一貫した複雑な構図を必要とする本番作業(製品カタログ、キャラクター中心のコンテンツ、混合スタイルのイラスト、正確な要素配置を持つ建築視覚化)の場合、マスクベースregional promptingは「高度な技術」から「不可欠な能力」に移行します。マスク作成とワークフローセットアップが第二の性質になると、3〜5プロジェクト後にワークフローがルーチンになります。

シンプルな2領域構図(前景/背景、左/右キャラクター分割)から始めて、マスクがプロンプト適用にどのように影響するかを内面化します。快適さが増すにつれて3〜4領域構図に進みます。絶対に必要な場合にのみ5つ以上の領域構図を予約します。複雑さは4〜5領域を超えると指数関数的に増加します。

このガイドの技術は、基本的なマスク作成から高度なマルチ領域合成とFlux固有の実装まですべてをカバーしています。外部ソフトウェアでマスクを作成してインポートするか、ComfyUIのマスク生成ノードを使用するかにかかわらず、コアの原則は同じです - マスクは、ピクセルレベルの精度でプロンプトが適用される場所を定義します。

ローカルでマスクベースワークフローを構築するか、Apatero.comを使用するか(外部ソフトウェアなしで単一のインターフェースで統合されたマスクペイントとregional promptingを提供)にかかわらず、マスクベースregional promptingをマスターすることで、構図制御を「近似」から「正確」に高めます。その精度は、AI生成アプリケーションが創造的探索から、構図が仕様に正確に一致する必要がある商業生産に移行するにつれて、ますます不可欠になっています。