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title: [ComfyMaster27] 写真もイラストも線画に！ComfyUIとControlNetによる線画抽出ワークフロー
description: 本記事では、ComfyUI、ControlNet、LoRAを組み合わせて、画像から高品質な線画を効率的に生成するワークフローを紹介します。具体的な手順と使用素材を示し、アニメ風、実写、建物など様々な画像に応用可能な技術を解説します。このワークフローにより、デジタルアート制作の効率が大幅に向上します。
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# \[ComfyMaster27\] 写真もイラストも線画に！ComfyUIとControlNetによる線画抽出ワークフロー

 2024/10/28

![Picture of AICU Japan](https://corp.aicu.ai/hs-fs/hubfs/2023-09-20_062230-3.png?width=40&name=2023-09-20_062230-3.png) [AICU Japan](https://corp.aicu.ai/ja/author/aidx-lab) 

![\[ComfyMaster27\] 写真もイラストも線画に！ComfyUIとControlNetによる線画抽出ワークフロー](https://ja.aicu.ai/wp-content/uploads/2024/10/n4fafc970da0a-5.png)

デジタルアート制作において、画像から線画を抽出する技術は、イラストのトレースや3Dモデル作成の下準備など、様々な用途で重要性を増しています。特に、AI技術を活用した自動線画抽出は、作業効率の大幅な向上に貢献します。今回は、線画抽出をComfyUIで実現します。

こんにちわ、AICU media編集部です。  
「[ComfyUI マスターガイド](https://note.com/aicu/m/md2f2e57c0f3c)」第27回目になります。  
本記事では、ComfyUI、ControlNet、そしてLoRAを組み合わせることで、高品質かつ詳細な線画を効率的に生成するワークフローを紹介します。

本連載の初回は[こちら](https://ja.aicu.ai/comfyui20240731/)。前回は[こちら](https://ja.aicu.ai/comfymaster26-20241020/)、[目次はこちら](https://note.com/aicu/m/md2f2e57c0f3c)です。

**\[ComfyMaster26\] ControlNetでイラストを精密に実写化！ [#ComfyUI](https://note.com/hashtag/ComfyUI)**

**[https://note.com/aicu/n/n4fafc970da0a](https://note.com/aicu/n/n4fafc970da0a)**

## 1. 概要

今回は、ComfyUIを用いて画像から高品質な線画を抽出するワークフローを紹介します。ControlNetとLineartを用いて画像から線画を生成し、LoRAを用いて漫画スタイルの線画に仕上げます。  
具体的には、「AnyLine LineArt」ノードで画像から粗い線画を抽出し、それを「controlnet-union-sdxl-1.0」と「LineAniRedmond」LoRAを用いて、より洗練された線画へと変換します。  
このワークフローを使用することで、元の画像の構図を維持しながら、アーティスティックで高精細な線画を生成することが可能です。 様々な画像（アニメ風、実写、建物）を用いた作例も提示し、ワークフローの有効性を示します。

## 2. ワークフローの使用準備

### ControlNet

ControlNetの使用準備については、以下の記事をご覧ください。

[https://note.com/aicu/n/n151f019bcc92](https://note.com/aicu/n/n151f019bcc92)

今回は、ControlNetのLineartを使用します。Lineartで粗い線画を抽出し、その後にその線画を低ノイズでサンプリングし、補正をかけます。

### LoRA

今回は、LoRAに**「LineAniRedmond」**を使用します。このLoRAは、漫画スタイルの画像を生成してくれるLoRAで、線画の質を上げるために使用します。以下のリンクよりダウンロードし、**「ComfyUI/models/loras」**フォルダに格納してください。

[https://civitai.com/models/127018/lineaniredmond-linear-manga-style-for-sd-xl-anime-style](https://civitai.com/models/127018/lineaniredmond-linear-manga-style-for-sd-xl-anime-style)

### 使用素材

今回は、以下の画像を線画にします。

[![画像](https://ja.aicu.ai/wp-content/uploads/2024/10/image-358.png)](https://assets.st-note.com/img/1727653415-PX2F1mR4TcgYuZfUGK3r6AqO.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

以下のリンクから画像をダウンロードしてください。

- [女性のイラスト](https://github.com/aicuai/Book-SD-MasterGuide/blob/main/images/girl_anime_02.jpeg?raw=true) (右クリックで保存)

[https://note.com/api/v2/attachments/download/54a45213199b43c2255a1c5713f59ba7](https://note.com/api/v2/attachments/download/54a45213199b43c2255a1c5713f59ba7)

[![ComfyUI 知らないの？](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/43845236/interactive-185006873759.png)](https://corp.aicu.ai/hs/cta/wi/redirect?encryptedPayload=AVxigLJnvoeq18jRewnxJVmANP5FAivFYc6og%2F%2BV1AVCQ3DRC5A81TzAOpkBCjWIT2v8pepEVRQdRfFuNF9ayOznscLUNO%2FWn9D4DFWg%2BOms6xYgwOoEYpxGNE36e0Vgb4gQ8vaQrrpRylAf384j%2BiqejSEJ95VCW%2BYmj4r1rl8%3D&webInteractiveContentId=185006873759&portalId=43845236&hsLang=ja)

[![画像生成 お困りですか？](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/43845236/interactive-185263496576.png)](https://corp.aicu.ai/hs/cta/wi/redirect?encryptedPayload=AVxigLIx8SrhQoL14eVrZHRYRKFyzX3XTbqyc9Yiku09xFpUkRYazubEihMdZMs7rbGep0SWtdJyEFm5uPAGE%2B0ppzq20obmOLLLdyemBMD9w2%2Fdt7HeYCWYQP%2BP0l12MqvAf1aIVAnnx0cyZzaUCIvynsLp8%2BOy%2Fb93RNkKAT0%3D&webInteractiveContentId=185263496576&portalId=43845236&hsLang=ja)

## 3. ワークフローの解説

以下がワークフローの全体構成になります。このワークフローは、入力画像から高品質な線画を抽出し、それを基に新しい、より詳細で洗練された線画を生成します。ControlNetとLoRAの使用により、元の画像の構造を維持しながら、高度にスタイライズされた線画が作成されます。結果として、元の画像の本質的な特徴を保持しつつ、より洗練された、アーティスティックな線画表現が得られることが期待されます。

[![画像](https://ja.aicu.ai/wp-content/uploads/2024/10/image-364.png)](https://assets.st-note.com/img/1727653415-LvGWSkoVJMB9rDxdFt2H85na.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

ワークフローは、文末のリンクよりダウンロードしてください。  
以下に、このワークフローの主要な部分とその機能を図示し、詳細に説明します。

[![画像](https://ja.aicu.ai/wp-content/uploads/2024/10/image-362.png)](https://assets.st-note.com/img/1727653415-HCYmiUORwq18dIVr4pvxfg9X.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

1. **入力画像の読み込みと線画抽出** 
     - Load Imageノード: 「girl\_anime\_02.jpeg」を読み込みます。
     - AnyLine LineArtノード: 入力画像から線画を抽出します。 
           - モード: lineart\_standard
           - 解像度: 1280
           - 詳細度: 0.1
     - Image Invertノード: 抽出された線画を反転させます。
2. **モデルとLoRAの読み込み** 
     - Load Checkpointノード: 「RealVisXl.safetensors」モデルを読み込みます。
     - Load LoRAノード: 「LineAniRedmondV2-Lineart-LineAniAF.safetensors」LoRAを適用します。 
           - 強度: 1.0 (モデルとCLIP両方に適用)
3. **ControlNetの設定** 
     - Load ControlNet Modelノード: “controlnet-union-sdxl-1.0-pro.safetensors” を読み込みます。
     - Apply ControlNet (Advanced)ノード: 抽出された線画を使用してControlNetを適用します。 
           - 強度: 0.5
4. **プロンプト処理 (CLIP Text Encode(Prompt)ノード x2)** 
     - ポジティブプロンプト: **「8k, best quality, masterpiece, ultra detailed, ultra high res, extremely detailed, finely detail, lineart,」** 
           - 線画が細かくなるように品質向上のタグを設定する
           - 「lineart」は、
     - ネガティブプロンプト: **「colorful, monochrome,」** 
           - 線画のみになるように、色が付くようなタグを設定しておく
5. **画像生成 (KSamplerノード)** 
     - Seed: 474030329745381
     - Steps: 20
     - CFG Scale: 7
     - Sampler: dpmpp\_2m
     - Scheduler: karras
     - Denoise: 0.8
6. **画像のデコードと後処理** 
     - VAE Decodeノード: 生成された潜在表現を実際の画像にデコードします。
     - Color To Maskノード: デコードされた画像から白色部分をマスクとして抽出します。
     - Save Image With Alphaノード: 最終的に生成された画像をアルファチャンネル付きで保存します。

### AnyLine LineArtの詳細

AnyLine LineArtノードは、複数の線画検出モデルを使用して入力画像を線画に変換します。このノードの各ウィジェットの意味は以下の通りです。

- **merge\_with\_lineart:** 線画抽出を行う解像度を設定します。以下のモデルから選択可能です。 
    - **lineart\_standard**: 標準的な線画用の汎用モデル。
    - **lineart\_realistic**: リアルな画像に特化し、細部を捉えるモデル。
    - **lineart\_anime**: アニメスタイルの画像に最適化され、特徴的な要素を強調します。
    - **manga\_line**: マンガスタイルのイラストに特化したモデル。

[![画像](https://ja.aicu.ai/wp-content/uploads/2024/10/image-357.png)](https://assets.st-note.com/img/1727653415-gmNWC5PdHFntvqzAs28BVakf.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

- **resolution:** 線画抽出を行う解像度を設定します。デフォルトは512ですが、必要に応じて高解像度や低解像度に調整可能です。高解像度はより詳細な線画を提供しますが、計算資源を多く消費します。

[![画像](https://ja.aicu.ai/wp-content/uploads/2024/10/image-355.png)](https://assets.st-note.com/img/1727653415-2QngTdavBVxICOz4rMkoZUf0.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

- **lineart\_lower\_boundとlineart\_upper\_bound:** 線検出プロセスの感度を制御するためのパラメータです。これらの値を調整することで、線画の細かさや強調具合を微調整できます。

[![画像](https://ja.aicu.ai/wp-content/uploads/2024/10/image-363.png)](https://assets.st-note.com/img/1727653415-y6McUPhIE18epjCduxJ3tgbQ.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

- **object\_min\_size:** 抽出時に考慮されるオブジェクトの最小サイズを指定し、小さなノイズやアーティファクトをフィルタリングします。デフォルト値は36です。

[![画像](https://ja.aicu.ai/wp-content/uploads/2024/10/image-354.png)](https://assets.st-note.com/img/1727653415-TRrpmeAXFjL2bYqdiHyD9zIs.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

- **object\_connectivity:** 抽出中に接続されたコンポーネントの識別方法を定義します。デフォルト値は1で、オブジェクト間の接続性を決定します。例えば、複数のオブジェクトが接触している画像で、それらを一つの連続した形状として扱いたい場合、このパラメータを調整します。デフォルト値は1で、接続されたピクセルがどのようにグループ化されるかを制御します。（具体的に抽出される線画にどのような影響があるのか不明）

## 4. 生成結果の確認

以下が生成結果になります。背景は抽出できていないですが、前面の人物は線画に変換できています。

[![画像](https://ja.aicu.ai/wp-content/uploads/2024/10/image-361.png)](https://assets.st-note.com/img/1727653415-UbqsM5TIjlrk4nwc7gDyp1aS.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

出力される画像は、背景が透過画像となっているので、抽出元画像と重ねて表示してみました。元画像に比較的忠実に抽出されていることが分かります。

[![画像](https://ja.aicu.ai/wp-content/uploads/2024/10/image-365.png)](https://assets.st-note.com/img/1727653416-nEICuagyd8XGfLYBJcNQ6Dok.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

他の画像でも試してみました。

[![画像](https://ja.aicu.ai/wp-content/uploads/2024/10/image-359.png)](https://assets.st-note.com/img/1727653415-mQZqajcJygnCzUXbeE4ohAOF.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

実写からの線画抽出例です。こちらも綺麗に抽出できています。

[![画像](https://ja.aicu.ai/wp-content/uploads/2024/10/image-356.png)](https://assets.st-note.com/img/1727653415-KPJd48hOtwurLT0eGbW5S6Uy.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

建物から線画を抽出してみました。かなり細かいところまで線画として抽出できています。

[![画像](https://ja.aicu.ai/wp-content/uploads/2024/10/image-360.png)](https://assets.st-note.com/img/1727653415-ZBSEvj8cOzhigrAmbMTRtGDY.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

## 5. まとめ

本記事で紹介したワークフローを用いることで、ComfyUI、ControlNet、LoRAの連携による高品質な線画抽出が可能になります。AnyLine LineArtノードによる柔軟な線画抽出、ControlNetによる精密な制御、そしてLineAniRedmond LoRAによる画風調整といった各要素が組み合わさり、様々な画像に対して精緻でアーティスティックな線画生成を実現します。アニメ風、実写、建物といった多様な画像例からも分かるように、このワークフローは幅広い用途に応用できる強力なツールとなります。今後のデジタルアート制作において、本記事で紹介したワークフローが、より効率的で創造的な作品制作の一助となることを期待します。

次回は、**ラフ画から画像生成**の方法を紹介します。乞うご期待！  
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Originally published at [https://note.com](https://note.com/aicu/n/n74e7edf56832) on Oct 25, 2024.

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