English instructions are below the Japanese ones.
私が普段から愛用しているAnimaモデル用の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、Hand Detailerによる手の修正、そしてアップスケール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。
もし、ワークフローの「UNet loader with Name (Image Saver)」にデフォルトで設定されているモデルを使用したい場合は Hugging Face(noginowa-alpha-mix-anima-01_v0.1.safetensors) からダウンロードできます。
✏️前提条件
ComfyUI と ComfyUI-Manager がインストールされている。
📘カスタムノード
以下のカスタムノードを使用しています。
ComfyUI-Anima-LLLite
ComfyUI-Crystools
ComfyUI Image Saver
ComfyUI Impact Pack
ComfyUI Impact Subpack
ComfyUI_UltimateSDUpscale
ComfyUI Ultimate SD Upscale FLS LLLite
efficiency-nodes-comfyui
Deno Custom Nodes
rgthree-comfy
📗動作確認をしたバージョン
ComfyUI: 0.23.0
ComfyUI-Manager: 3.0.1
ComfyUI-Anima-LLLite: unknown
ComfyUI-Crystools: 1.27.4
ComfyUI Image Saver: 1.23.0
ComfyUI Impact Pack: 8.28.3
ComfyUI Impact Subpack: 1.3.5
ComfyUI_UltimateSDUpscale: 1.7.2
ComfyUI Ultimate SD Upscale FLS LLLite: unknown
Deno Custom Nodes: 0.7.54
efficiency-nodes-comfyui: 1.0.9
rgthree-comfy: 1.0.2606200020
🛠️このワークフローの使い方
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。「->」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。
グループごとの設定方法
Settingsグループ
このグループでは、以下の項目を設定します。
Diffusion Model (UNet loader with Name (Image Saver)ノード)
Text Encoder (Load CLIPノード)
VAE
Steps
CFG
Sampler
Scheduler
画像サイズ
Promptsグループ
プロンプトを入力します。
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。
(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。
上側のノード: 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。
下側のノード: 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。
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。
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。
Hand Detailerグループ
t2i画像をHand Detailerで再処理してからアップスケーラー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出力が直接アップスケーラーへ接続されます。
このグループは複数のステップに分かれています。
ステップ1: 「UltralyticsDetectorProvider」ノードに手の検出用モデルを設定します。モデルをお持ちでない場合は、ComfyUI Managerの「Model Manager」から「hand_yolov」で検索し、「hand_yolov8s (bbox)」をインストールしてください。
ステップ2: 手を修正するためのプロンプトを「CLIP Text Encode (Positive)」ノードと「CLIP Text Encode (Negative)」ノードに入力します。
※特に問題がなければ、デフォルトのままで構いません。
ステップ3: 「Seed (rgthree)」ノードでSeed値を設定します。
ステップ4: 「FaceDetailer」ノードのSteps、CFG、Sampler、Scheduler、Denoiseを設定します。
ステップ5: 「FaceDetailer」ノードのその他のパラメーターを調整します。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。
アップスケール処理
※お使いの環境や目的に合わせて、どちらか片方のみを有効にしてください。
アニメ調のディテールを向上し、シャープな仕上がりしたい場合:
「Upscale Anima Tile & Repair」グループを有効にしてください。このグループも複数のステップに分かれています。
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 ( Real-ESRGAN GitHub Releases )をよく使います。
ステップ2: 「Seed (rgthree)」ノードでSeed値を設定します。
ステップ3: 「Ultimate SD Upscale (FLS + LLLite Tile Repair)」ノードのlllite_model_nameにLLLiteモデルを設定します。Anima Tile/Repair LLLiteモデルをお持ちでない場合は、以下のサイトからいずれかをダウンロードして「models/controlnet」に保存してください。
animaTileRepair_v20.safetensors
anima_tiled_lllite_v1.safetensors
ステップ4: 「Ultimate SD Upscale (FLS + LLLite Tile Repair)」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、0.22を使用しています。
ステップ5: 「Ultimate SD Upscale (FLS + LLLite Tile Repair)」ノードのその他の設定を調整します。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。
ふわっとした仕上がりにしたい場合
「Upscale」グループを有効にしてください。このグループも複数のステップに分かれています。
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 ( Real-ESRGAN GitHub Releases )をよく使います。
ステップ2: 「Seed (rgthree)」ノードでSeed値を設定します。
ステップ3: 「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、0.22を使用しています。
ステップ4: 「Ultimate SD Upscale」ノードのその他の設定を調整します。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。
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。
上側のノード: 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。
下側のノード: 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。
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。
最終ステップ
最後に、ワークフローを実行して画像を生成します。
ポイント
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。
This is the ComfyUI workflow I regularly use for Anime models. Please feel free to customize and use it as you like.
Based on text-to-image generation (t2i), this workflow combines hand correction using Hand Detailer and upscaling to generate high-definition images from the original generation.
If you prefer a cleaner and easier-to-read interface, you can "hide" the graph via the Lite Graph settings.
If you wish to use the model configured by default in the workflow's "UNet loader with Name (Image Saver)", you can download it from Hugging Face(noginowa-alpha-mix-anima-01_v0.1.safetensors) .
✏️Prerequisites
ComfyUI and ComfyUI-Manager must be installed.
📘Custom Nodes
The following custom nodes are used in this workflow:
ComfyUI-Anima-LLLite
ComfyUI-Crystools
ComfyUI Image Saver
ComfyUI Impact Pack
ComfyUI Impact Subpack
ComfyUI_UltimateSDUpscale
ComfyUI Ultimate SD Upscale FLS LLLite
efficiency-nodes-comfyui
Deno Custom Nodes
rgthree-comfy
📗 Confirmed Working Versions
ComfyUI: 0.23.0
ComfyUI-Manager: 3.0.1
ComfyUI-Anima-LLLite: unknown
ComfyUI-Crystools: 1.27.4
ComfyUI Image Saver: 1.23.0
ComfyUI Impact Pack: 8.28.3
ComfyUI Impact Subpack: 1.3.5
ComfyUI_UltimateSDUpscale: 1.7.2
ComfyUI Ultimate SD Upscale FLS LLLite: unknown
Deno Custom Nodes: 0.7.54
efficiency-nodes-comfyui: 1.0.9
rgthree-comfy: 1.0.2606200020
🛠️ How to Use This Workflow
The "Fast Groups Muter (rgthree)" node at the top is very convenient for toggling each group on or off. Use this when you want to retry specific parts of the generation. You can click the "->" button to jump directly to that group.
Group Configuration Guide
Settings Group
Configure the following items in this group:
Diffusion Model (UNet loader with Name (Image Saver) node)
Text Encoder (Load CLIP node)
VAE
Steps
CFG
Sampler
Scheduler
Image Size
Prompts Group
Enter your prompts here.
Generate Group
Set your seed value using the "Seed (rgthree)" node. Note that the seed in the "KSampler (Efficient)" node is not used.
(Optional) Save t2i Image Group
Configure the save settings for the generated t2i images. There are two "Image Saver" nodes:
Upper node: Saves a PNG file with embedded prompts, along with a separate JSON file containing the workflow.
Lower node: Saves a JPEG file without any embedded prompts or workflow metadata.
I personally use the PNGs for Civitai and other image-sharing sites, and the JPEGs for posting on social media.
If your goal is only to generate t2i images, you do not need to run the subsequent steps.
Hand Detailer Group
Enable this group if you want to process the t2i image through the Hand Detailer before sending it to the upscaler.
*If this group is disabled, the t2i output will connect directly to the upscaler.
This group is divided into several steps:
Step 1: Set the hand detection model in the "UltralyticsDetectorProvider" node. If you don't have the model, search for "hand_yolov" in the ComfyUI Manager's "Model Manager" and install "hand_yolov8s (bbox)".
Step 2: Enter the prompts for fixing hands into the "CLIP Text Encode (Positive)" and "CLIP Text Encode (Negative)" nodes.
*You can leave these at their defaults if you don't have any specific issues.
Step 3: Set the seed value in the "Seed (rgthree)" node.
Step 4: Configure Steps, CFG, Sampler, Scheduler, and Denoise in the "FaceDetailer" node.
Step 5: Adjust the other parameters of the "FaceDetailer" node. If you are unsure, leaving them at their default values is perfectly fine.
Upscale Process
*Choose and enable only ONE of the following options based on your preference and environment.
For a sharp finish with enhanced anime-style details:
Enable the "Upscale Anima Tile & Repair" group. This group consists of multiple steps.
Step 1: Set the upscaler model you want to use in the "Load Upscale Model" node. Since I mostly generate illustrations, I frequently use RealESRGAN_x4plus_anime_6B (available on Real-ESRGAN GitHub Releases ).
Step 2: Set the seed value in the "Seed (rgthree)" node.
Step 3: Set the LLLite model in lllite_model_name of the "Ultimate SD Upscale (FLS + LLLite Tile Repair)" node. If you do not have the Anima Tile/Repair LLLite model, please download one of them from the links below and save it to "models/controlnet".
animaTileRepair_v20.safetensors
anima_tiled_lllite_v1.safetensors
Step 4: Configure Steps, CFG, Sampler, Scheduler, and Denoise in the "Ultimate SD Upscale (FLS + LLLite Tile Repair)" node. A higher Denoise value will cause greater changes from the original image. I typically use 0.22.
Step 5: Adjust the other settings of the "Ultimate SD Upscale (FLS + LLLite Tile Repair)" node. If you are unsure, leaving them at their default values is perfectly fine.
For a soft, fluffy finish:
Enable the "Upscale" group. This group consists of multiple steps.
Step 1: Set your preferred upscaler in the "Load Upscale Model" node. Since I mainly generate illustrations, I frequently use RealESRGAN_x4plus_anime_6B (available on Real-ESRGAN GitHub Releases ).
Step 2: Set the seed value in the "Seed (rgthree)" node.
Step 3: Configure the Steps, CFG, Sampler, Scheduler, and Denoise in the "Ultimate SD Upscale" node. Higher Denoise values will cause more significant changes from the original image. I typically use 0.22.
Step 4: Adjust other settings in the "Ultimate SD Upscale" node. If you are unsure, leaving them at their default values is perfectly fine.
Save Image Group
Configure the save settings for the final generated images. There are two "Image Saver" nodes:
Upper node: Saves a PNG file with embedded prompts, along with a separate JSON file containing the workflow.
Lower node: Saves a JPEG file without any embedded prompts or workflow metadata.
Just like with the t2i images, I use the PNGs for Civitai/image sites and the JPEGs for social media.
Final Step
Lastly, run the workflow to generate your image.
Tips & Points
While you can run the entire workflow from start to finish all at once, I highly recommend testing each section one by one by toggling the groups on and off using the "Fast Groups Muter (rgthree)" node.
Locking the seed once you get a good result makes it much easier to retry and fine-tune subsequent steps.
The English translation of this workflow description was created with the help of Gemini.
