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# ComfyUI Bernini-R 公式サンプル

> ComfyUI で Bernini-R を使用した画像・動画編集（再照明、スタイル転送、被写体挿入など）を学びましょう。

# ComfyUI Bernini-R 概要

[Bernini-R](https://github.com/bytedance/Bernini) は、ByteDance の **レンダラーのみ** の Wan 2.2 モデルで、コンテキスト内における画像・動画コンディショニング用に設計されています。条件ストリーム（ソース動画、参照画像、参照動画）を使用して生成をガイドするため、LoRA 訓練やファインチューニングは不要です。

主な機能：

* **複数タスクを1つに統合**：画像/動画生成、編集、再照明、スタイル転送、被写体挿入
* **コンテキスト内条件制御**：参照画像/動画を視覚的プロンプトとしてトークン注入
* **軽量設計**：レンダラーのみ — 拡散ベースの text-to-video バックボーンは不要
* **柔軟な入力対応**：単一または複数の参照画像、動画から動画へ、参照誘導編集

Bernini-R がサポートする6つのタスクタイプ：

| タスク       | 入力           | 説明                  |
| --------- | ------------ | ------------------- |
| **t2v**   | テキストプロンプト    | テキストから動画生成          |
| **v2v**   | ソース動画        | 動画から動画へのスタイル転送      |
| **rv2v**  | ソース動画 + 参照画像 | 参照誘導動画編集（再照明、被写体挿入） |
| **r2v**   | 参照画像         | 参照から動画生成            |
| **ads2v** | ソース動画 + 参照動画 | 画像/動画コンテンツをソース動画に挿入 |
| **img**   | ソース画像        | 画像編集                |

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="ポータブル版または自宅サーバーで実行しているユーザー">
      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。（デスクトップ版の更新は若干遅れることがあります）

      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主な原因：

      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
    </Tab>

    <Tab title="デスクトップ版またはクラウド版ユーザー">
      * デスクトップ版は ComfyUI の安定版（Stable Release）をベースとしており、新しいデスクトップ安定版がリリースされると自動的に更新されます。
      * [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記載されているコアノードのうち、一部が利用できない場合は、そのノード機能がまだ最新の安定版に含まれていないためです。次回の安定版リリースをお待ちください。
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

<Tip>
  ComfyUI は Bernini-R ノードをネイティブサポートしています。始める前に [ComfyUI](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI) を最新バージョンに更新してください。
</Tip>

## モデルインストール

必要なモデルウェイトをダウンロードし、対応する ComfyUI フォルダに保存します：

**text\_encoders:**

* [umt5\_xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors?download=true)

**vae:**

* [Wan2\_1\_VAE\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/resolve/main/Wan2_1_VAE_bf16.safetensors?download=true)

**loras:**

* [lightx2v\_T2V\_14B\_cfg\_step\_distill\_v2\_lora\_rank64\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/resolve/main/lightx2v_T2V_14B_cfg_step_distill_v2_lora_rank64_bf16.safetensors?download=true)

**diffusion\_models:**

* [wan2.2\_bernini\_r\_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Bernini-R/resolve/main/wan2.2_bernini_r_fp16.safetensors)

```
ComfyUI/
├── models/
│   ├── text_encoders/
│   │   └── umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│   ├── vae/
│   │   └── Wan2_1_VAE_bf16.safetensors
│   ├── loras/
│   │   └── lightx2v_T2V_14B_cfg_step_distill_v2_lora_rank64_bf16.safetensors
│   ├── diffusion_models/
│   │   └── wan2.2_bernini_r_fp16.safetensors
```

## サンプルワークフロー

***

## 1. 画像編集

**機能説明：** 照明が一致した編集画像を生成し、前後の比較を並べて表示します。ポートレートやプロダクトの再照明、写真コレクションの一貫した照明、E コマースカタログ撮影に最適です。

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="ワークフローをダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/video_bernini_r_image_editing.json">
    JSON をダウンロード または テンプレートライブラリで "Bernini-R" を検索
  </Card>

  <Card title="Comfy Cloud で実行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=video_bernini_r_image_editing&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=bernini-r">
    Comfy Cloud で開く
  </Card>
</CardGroup>

<div style={{display: 'flex', gap: '1rem', flexWrap: 'wrap'}}>
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/video_bernini_r_image_editing-1.webp" alt="Bernini-R 画像編集出力" style={{maxWidth: '48%', height: 'auto'}} />

  <img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/video_bernini_r_image_editing-2.webp" alt="Bernini-R 画像編集比較" style={{maxWidth: '48%', height: 'auto'}} />
</div>

### 実行手順

1. **タスクタイプを選択** — タスクを選択（Image Editing、Subject to Image など）
2. **入力を接続** — ソース画像とオプションの参照画像を読み込む
3. **プロンプトを作成** — 必要な編集内容を記述
4. **実行** — Queue をクリックするか `Cmd+Enter` を押す

**参照画像入力：** 1枚以上の参照画像が必要な場合に使用（被写体、服、シーン、小道具）。プロンプト内で `image0`、`image1` などを使って各画像を参照します。**Image Editing** タスクでは不要です。代わりに `source_image` を使用します。

<Card title="サブグラフについて" icon="book-open" href="/ja/interface/features/subgraph">
  このワークフローはモジュール処理にサブグラフノードを使用しています。サブグラフのカスタマイズと拡張についてはサブグラフのドキュメントをご覧ください。
</Card>

***

## 2. 動画編集

**機能説明：** Bernini-R で一貫した再照明の編集動画を生成します。ソース動画、オプションの参照画像や参照動画を接続し、タスクタイプを選択し、プロンプトを作成して実行します。

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="ワークフローをダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/video_bernini_r_video_editing.json">
    JSON をダウンロード または テンプレートライブラリで "Bernini-R" を検索
  </Card>

  <Card title="Comfy Cloud で実行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=video_bernini_r_video_editing&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=bernini-r">
    Comfy Cloud で開く
  </Card>
</CardGroup>

![Bernini-R 動画編集プレビュー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/video_bernini_r_video_editing-1.webp)

### 実行手順

1. **ソース動画を読み込む** — 入力動画を接続
2. **（オプション）参照を読み込む** — 参照画像または参照動画
3. **タスクタイプを選択** — v2v、rv2v、r2v、または ads2v
4. **プロンプトを作成** — 必要な編集内容を記述
5. **実行** — Queue をクリックするか `Cmd+Enter` を押す

**参照画像入力：** 1枚以上の参照画像が必要な場合に使用（rv2v、r2v、複数衣装）。バッチ処理された各画像が独自のコンテキスト内トークンになります。参照物が異なる役割を持つ場合は、プロンプト内で `image0`、`image1` などを使用します。

<Card title="サブグラフについて" icon="book-open" href="/ja/interface/features/subgraph">
  このワークフローはモジュール処理にサブグラフノードを使用しています。サブグラフのカスタマイズと拡張についてはサブグラフのドキュメントをご覧ください。
</Card>

## コミュニティリソース

* [Bernini GitHub (bytedance/Bernini)](https://github.com/bytedance/Bernini) — 研究論文とタスクドキュメント
* [Comfy-Org/Bernini-R](https://huggingface.co/Comfy-Org/Bernini-R) — 公式 ComfyUI モデル重み
* [Bernini: Latent Semantic Planning for Video Diffusion](https://arxiv.org/abs/2605.22344) — 研究論文