Bria FIBO 2.0：ComfyUI でのテキストからの画像生成と画像編集

FIBO 2.0 は、1 組の重みで画像の生成と編集の両方をこなす Bria の 8B モデルで、ComfyUI ではパートナーノードとして利用できます。FIBO シリーズの土台である構造化キャプションの学習も引き継いでいます。プロンプトは Visual GenAI Language (VGL) のキャプションに展開され、ライティング、構図、色、カメラ、被写界深度が個別のフィールドとして扱われます。両ノードはそのキャプションを structured_prompt の JSON 文字列として返します。 この JSON があるからこそ FIBO の結果は予測できます。同じ seed と一緒に戻せば画像を再現でき、1 つのフィールドを変えれば微調整になり、プログラムから組み立てることもできます。FIBO 2.0 は同じモデルに指示ベースの編集を加えました。変更内容を自然言語で伝えるか、構造化プロンプトをそのまま渡せば、指定していない部分はそのまま残ります。 どちらのノードもクラウド API ノードです。クレジットのある Comfy アカウントが必要で、モデルのダウンロードはなく、実行ごとに課金されます。料金はパートナーノードの料金を参照してください。このページでは、Bria Expand Image ノードを使うアウトペインティングのテンプレートも扱います。

​

Bria FIBO 2.0 が得意なこと

• 1 つのモデルで両方向: 同じ FIBO 2.0 の重みで、新しい画像の生成も既存画像の編集もできます
• 構造化された制御: ライティング、構図、カメラ、スタイルは推測ではなく明示的な JSON フィールドです
• 崩れない編集: 変更を依頼していない領域では、被写体の同一性、レイアウト、ライティング、細部が保たれます
• 文字と質感: 画像内の文字が読みやすく、素材の表面が説明的で、人体の描写も従来の FIBO より安定しています
• ライセンス済みデータ: ライセンス済みデータのみで学習しており、商用利用に必要な来歴を備えています

FIBO 2.0 がよく対応する編集:

• 時間帯とライティングの変更: 場面を作り直さずに時刻や光源を変えられます
• 素材と質感の差し替え: 布地、金属、表面加工、衣類
• マスク領域の編集: 変更を描いた領域に限定し、それ以外はピクセル単位で維持します
• テキストの調整: 画像内の文字を書き換える、または別の見た目にします
• スタイル変換: 写真を別のアートディレクションで描き直します
• ポスターと表紙: 見出しを文字どおりに描画する必要がある、文字主体のレイアウト

​

出力例

FIBO 2.0 の画像編集ワークフローで指示編集を行い、屋上の場面を保ったまま光だけを変えた例:

​

Bria: FIBO 2.0 テキストから画像

画像を説明し、比率を選んで実行するだけです。FIBO 2.0 はプロンプトを構造化キャプションに展開し、1MP または 4MP で生成して、そのキャプションを画像と一緒に返します。後から再現したり微調整したりできます。 使い方

1. プロンプトを書く: prompt に画像を説明します。FIBO 2.0 は長く具体的な指示に忠実で、画像内に入れたい文言もそのまま反映します。
2. 比率を選ぶ: aspect_ratio の既定値は 1:1 で、プリセットには 16:9、9:16、4:3、3:2 のほか、より横長な 2:1、21:9、3:1、5:1 があります。
3. 解像度を選ぶ: resolution は 1MP または 4MP です。
4. 任意の参照画像: 写真を image につなぐとスタイルや内容を誘導できます。結果は選んだ比率の新しい構図で、その写真の編集ではなく、structured_prompt との併用はできません。
5. 実行と反復: seed で結果を再現できます。structured_prompt 出力には JSON キャプションが入るので、別の FIBO 2.0 ノードに渡して 1 つのフィールドだけ変えたり、後で同じ画像を再生成したりできます。

​

Bria: FIBO 2.0 画像編集

変更内容を伝えて編集します。マスクを使えば変更を 1 つの領域に限定できます。FIBO 2.0 は編集領域の外側の同一性、レイアウト、細部を保ち、その編集の構造化プロンプトを返すので、JSON から再現や微調整ができます。 入力素材 このファイルを該当する LoadImage ノードにアップロードしてください: 使い方

1. 画像を読み込む: LoadImage にアップロードし、BriaImageEditNode につなぎます。
2. 変更を伝える: prompt に変更内容を書きます。例: Modern architectural photography at night, blue hour。不要な要素は negative_prompt で除外します。
3. JSON を使う場合: 以前の FIBO 2.0 の結果に含まれる structured_prompt を貼り付けると、正確で再現性のある制御ができます。prompt と structured_prompt はどちらか一方のみで、同時には指定できません。
4. 任意のマスク: 再生成したい領域を描いて mask につなぎます。マスクを付けない場合は画像全体が編集対象になり、画像とサイズが一致しないマスクは拒否されます。
5. 調整して実行: guidance_scale は 3 から 5（高いほどプロンプトに忠実）、steps は 20 から 50 です。seed で結果を再現できます。

​

Bria: 画像アウトペインティング

シームレスな画像拡張とエッジを考慮したシーン拡張のために設計された、プロ仕様の Bria 搭載 outpainting テンプレートです。 入力素材 このファイルを該当する LoadImage ノードにアップロードしてください: