ComfyUIでimg2imgを始める方法｜denoiseの決め方

ComfyUIのimg2img（image-to-image）は、元画像を条件として使いながら新しい画像を生成する方法だ。

元画像をどこまで残し、どこから描き直すかを大きく左右するのが、KSamplerにあるdenoiseの設定だ。

ComfyUI公式の解説では、denoiseを小さくすると元画像との差が小さくなりやすく、大きくすると変化も大きくなると説明されている。つまり、高いほど高品質になる設定ではなく、元画像をどこまで変えるかを調整する値として考える。

img2imgでは元画像を潜在表現へ変換して使う

基本的な流れは次のようになる。

入力画像
  ↓
VAE Encode
  ↓
潜在表現
  ↓
KSampler + プロンプト + ノイズ
  ↓
VAE Decode
  ↓
出力画像

テキストから画像を生成する場合との大きな違いは、空の潜在表現から始めるのではなく、入力画像をVAEで変換した状態を出発点にすることだ。

最初の比較ではControlNetやLoRAなどを追加せず、この違いだけを確認するとdenoiseの影響が分かりやすい。

入力画像とほかの条件を先に固定する

比較に使う画像を1枚決める。構図や被写体が分かりやすい画像の方が変化を判断しやすい。

次に、次の条件を固定する。

入力画像:
モデル:
プロンプト:
ネガティブプロンプト:
シード:
幅 / 高さ:
ステップ数:
サンプラー:

特にシードが毎回変わる設定のままだと、denoiseを変えた影響とノイズの違いが混ざりやすい。比較中は同じ値を使う。

denoiseだけを低・中・高で比べる

最初は一つの細かい数値を探し続けるより、「低め・中間・高め」の3段階で差を見ると分かりやすい。

低め: 元画像を強く残したい
中間: 構図を残しつつ変化も出したい
高め: 元画像から大きく変えたい

具体的な最適値は、使うモデル、元画像、プロンプト、目的によって変わる。

ComfyUI公式の解説では、denoise = 1では元画像由来の特徴を失うほどノイズが強くなり、テキストから画像を生成する際のランダムな潜在表現に近い状態になると説明されている。

画質ではなく「どれだけ変わったか」を見る

比較では単純に良い・悪いだけでなく、何が変わったかを見る。

見るところ	確認する内容
構図	元画像の位置関係がどこまで残ったか
輪郭	顔や物体の形がどこまで変わったか
絵柄	プロンプト側の表現がどこまで反映されたか
細部	元画像の細部が保持されたか、描き直されたか

線画へ色や質感を付けたい場合と、写真を別の絵柄へ大きく変えたい場合では、適した変化量は違う。

気に入った条件はワークフローごと保存する

良い結果が出たら、画像だけでなく条件も残す。

モデル:
プロンプト:
シード:
幅 / 高さ:
ステップ数:
サンプラー / スケジューラー:
denoise:
入力画像:

同じdenoiseでも、モデルや解像度、ほかの条件が変われば結果は変わり得る。数値だけを別のワークフローへ持ち込めば同じ結果になるとは考えない。

ComfyUI自体の導入がまだなら、Windows版ComfyUI Desktopのインストールから始める。まず標準の生成が安定してからimg2imgへ進むと、問題が起きたときも原因を切り分けやすい。