Meta Muse Image が得意なこと
- エージェント型レンダリング：モデルは描画する前に計画を立て、内蔵のウェブ検索、画像検索、コード実行を使用します（3つのトグルはすべてノードの高度なオプションでデフォルトでオンになっています）
- 正確な数量とレイアウト：テキスト量の多いポスター、チャート、ダイアグラム、レイアウトは、コード実行パスを利用することで精度が向上します。コード実行をオフにすると、近似での生成になります
- マルチリファレンス編集：Editノードは1〜10枚のリファレンス画像を受け付けます。プロンプト内では、入力順に
@Image1、@Image2のように番号を付けて参照します - 柔軟なフレーミング：1:1から21:9、9:21までの14種類のアスペクト比に加えて、
autoも選択できます。autoでは、生成時にはモデルがプロンプトから比率を選択し、編集時には入力画像の比率を維持します - 推論（reasoning）の制御：画像に必要な計画の度合いに応じて、推論強度を
highまたはlowから選択します
出力例
単一のプロンプトからのテキストから画像への生成：Meta Muse Image テキストから画像へのワークフロー
Meta の Muse Image 1.0 モデルを使用して、テキストの説明から画像を生成します。テキストプロンプトを 1 つ受け取り、画像を 1 つ出力します。Comfy Cloud で実行
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ワークフローのダウンロード
JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Muse Image」を検索してください
Meta Muse Image Edit ワークフロー
テキストプロンプトに従って、最大10枚の参照画像を編集または結合できます。参照画像はimage_1 から image_10 の入力に接続され、プロンプトでは入力順に番号付けされた @Image1、@Image2 などとして各画像を参照します。バッチ入力の場合は、画像ごとに1つとしてカウントされます。
Comfy Cloud で実行
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ワークフローをダウンロード
JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Muse Image」を検索
入力ファイル
クジラのフィギュア
deep_blue_whale_swim_scene.png
モダンな家
desert_red_modern_house.png
はじめる
- ComfyUIを最新バージョンにアップデートします。
- テンプレートライブラリに移動し、
Muse Imageを検索します。
プロンプトのヒント
- 正確に保つべき項目を明確に指定します。Muse Imageは指示に忠実に従うため、数量、位置、ラベルはプロンプトに直接記述します。
- ポスターや図解では、数量と配置が近似ではなく計算されるよう、コード実行トグルをオン（高度なオプション）のままにします。
- Editワークフローでは、接続するすべての参照に名前を付けます。接続された入力のない
@Imageタグがあると、実行は失敗します。 - モデルにプロンプトから構図を決めさせたい場合は、
autoのアスペクト比を使用します。一貫したシリーズ出力には固定比率を使用します。