> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.comfy.org/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # ComfyUI Marigold V2 深度・ノーマル・アルベド推定ガイド > Marigold V2 を使って ComfyUI で単一画像から深度、サーフェスノーマル、アルベドを推定します。専用 LoRA を備えた Qwen-Image Edit ベースの diffusion transformer です。 Marigold V2 は、Huawei Bayer Lab による単眼推定モデルのファミリーで、diffusion transformer（Qwen-Image Edit 2509）をジオメトリおよび intrinsic image の推定に転用したものです。単一の RGB 画像から、これらのモデルは深度マップ、サーフェスノーマル、またはアルベドを予測します。これは、同じタスクに Stable Diffusion を転用したオリジナルの Marigold（CVPR 2024）の発展形にあたります。V2 のモデルは共有のベース diffusion モデル上の LoRA として提供されるため、各ダウンロードを小さく抑えられ、3 つのタスクすべてでワークフロー構造が同一に保たれます。 従来の深度推定ネットワークと比較して、この diffusion ベースのアプローチはシャープで境界を意識した予測を生成し、再学習なしでオープンドメインの画像にも汎化します。典型的な用途としては、画像およびビデオ生成のための深度ガイドによる制御、3D シーン再構成パイプライン、リライティング、推定されたアルベドを利用したマテリアル編集などがあります。 Marigold V2 は ComfyUI でネイティブにサポートされています。開始する前に [ComfyUI](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI) を最新バージョンに更新してください。 ComfyUI が最新版に更新されていることを確認してください。 * [ComfyUI のダウンロード](https://www.comfy.org/download) * [更新手順](/ja/installation/update_comfyui) このガイドで紹介するワークフローは、[ワークフローテンプレート](/ja/interface/features/template)から入手できます。 テンプレート内に該当のワークフローが見つからない場合、ComfyUI のバージョンが古くなっている可能性があります。 ワークフローを読み込んだ際にノードが欠落している場合の考えられる原因： 1. 最新の ComfyUI（Nightly 版）を使用していない 2. 起動時に一部のノードのインポートに失敗している * [Cloud](https://cloud.comfy.org) は、ComfyUI の安定版リリース後に更新されます。 したがって、このドキュメントでコアノードが見つからない場合、それは新しいコアノードがまだ最新の安定版にリリースされていない可能性があります。次回の安定版リリースをお待ちください。 ## モデルのインストール 各ワークフローは4つのファイルを使用します: 共有ベース diffusion モデルと、タスク固有の LoRA、VAE、条件付け embedding です。3つのタスクはそれぞれ異なる LoRA、VAE、条件付けファイルを使用するため、以下の各ワークフローセクションには必要な正確なファイルへのリンクがあります。 ベース diffusion モデルは3つのワークフローで共有されます: qwen\_image\_edit\_2509\_int8\_convrot.safetensors → ComfyUI/models/diffusion\_models/ 3つのタスクをすべて実行する予定の場合は、ワークフローの各セクションからタスクごとの LoRA、VAE、条件付け embedding をダウンロードし、各セクションに示されているとおりに保存してください。

深度推定

1枚の画像からデプスマップを予測します。デコードされた予測は正規化され、手前の表面ほど明るく表示されます。 Marigold V2 深度推定ワークフロー プレビュー Comfy Cloudで開く JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで "深度推定: Marigold V2" を検索 **入力ファイル** このファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードします: `LoadImage` ノードにアップロードします · `ev_suv_gold_desert_pavilion.png` ### 1. 実行手順 1. `LoadImage` ノードで入力画像を読み込みます 2. ワークフローを実行します: ベースモデルが深度 LoRA を適用して実行し、Marigold V2 Post-Process ノードがデコードされた予測を正規化します 3. 生成されたデプスマップを保存またはプレビューします ### 2. モデルのダウンロード marigold\_v2\_depth\_log\_stage2.safetensors → ComfyUI/models/loras/ marigold\_v2\_depth\_log\_stage2\_vae.safetensors → ComfyUI/models/vae/ marigold\_v2\_depth\_conditioning.safetensors → ComfyUI/models/embeddings/ ``` 📂 ComfyUI/ ├── 📂 models/ │ ├── 📂 loras/ │ │ └── marigold_v2_depth_log_stage2.safetensors │ ├── 📂 vae/ │ │ └── marigold_v2_depth_log_stage2_vae.safetensors │ └── 📂 embeddings/ │ └── marigold_v2_depth_conditioning.safetensors ```

サーフェス法線推定

1枚の画像からピクセルごとのサーフェス法線を予測します。出力は各ピクセルを表面の向きに対応付け、リライティングやジオメトリ解析に役立ちます。 Marigold V2 サーフェス法線推定ワークフロー プレビュー Comfy Cloudで開く JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで "サーフェス法線推定: Marigold V2" を検索 **入力ファイル** このファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードします: `LoadImage` ノードにアップロードします · `greek_statue_orange_cloth.png` ### 1. 実行手順 1. `LoadImage` ノードで入力画像を読み込みます 2. 法線 LoRA を読み込んでワークフローを実行します 3. 生成された法線マップを保存またはプレビューします ### 2. モデルのダウンロード marigold\_v2\_normals.safetensors → ComfyUI/models/loras/ marigold\_v2\_normals\_vae.safetensors → ComfyUI/models/vae/ marigold\_v2\_normals\_conditioning.safetensors → ComfyUI/models/embeddings/ ``` 📂 ComfyUI/ ├── 📂 models/ │ ├── 📂 loras/ │ │ └── marigold_v2_normals.safetensors │ ├── 📂 vae/ │ │ └── marigold_v2_normals_vae.safetensors │ └── 📂 embeddings/ │ └── marigold_v2_normals_conditioning.safetensors ```

アルベド推定

1枚の画像のアルベド（固有色）を予測し、マテリアルの色をライティングやシェーディングから分離します。出力は Marigold V2 Post-Process ノードによって sRGB に変換されます。 Marigold V2 アルベド推定ワークフロー プレビュー Comfy Cloudで開く JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで "アルベド推定: Marigold V2" を検索 **入力ファイル** このファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードします: `LoadImage` ノードにアップロードします · `flower_with_texture.png` ### 1. 実行手順 1. `LoadImage` ノードで入力画像を読み込みます 2. アルベド LoRA を読み込んでワークフローを実行します 3. 生成されたアルベド画像を保存またはプレビューします ### 2. モデルのダウンロード marigold\_v2\_albedo.safetensors → ComfyUI/models/loras/ marigold\_v2\_albedo\_vae.safetensors → ComfyUI/models/vae/ marigold\_v2\_albedo\_conditioning.safetensors → ComfyUI/models/embeddings/ ``` 📂 ComfyUI/ ├── 📂 models/ │ ├── 📂 loras/ │ │ └── marigold_v2_albedo.safetensors │ ├── 📂 vae/ │ │ └── marigold_v2_albedo_vae.safetensors │ └── 📂 embeddings/ │ └── marigold_v2_albedo_conditioning.safetensors ``` ## Marigold V2 Post-Process ノード すべてのワークフローは **Marigold V2 Post-Process** ノードで終わり、デコードされた生の予測を閲覧可能な画像に変換します。**prediction** オプションはタスクと一致させる必要があります。 * **depth**: 手前の面が明るくなるように予測を正規化します * **normals**: 生の値を単位表面法線にマッピングします * **albedo**: 予測を sRGB に変換します