ComfyUIでKolorsを試す(中英(+日)に対応、VRAM 8GB)
※ Last update 12-30-2024
※ 日本語プロンプトは「一応使える」程度のものなので、英語または中国語を推奨します。中国語の方がより得意に見えます。
■ 0. 概要
▼ 0-0. はじめに
本記事ではComfyUIで画像生成AIの「Kolors」を利用してみます。Kolorsはショートビデオ配信サービスを行っている中国のKuaishou Technology(快手)が開発し、2024年の夏頃にリリースされました。
KolorsはText EncoderにChatGLM3を利用していて、ChatGLM3は英語と中国語に対応しています。ところが、実際には日本語も通用するようです。VAEはSDXLと共通です。
下記ポストに掲載した画像のプロンプトは「田舎の丘の上で、ピンクのワンピースを着た女の子が犬と歩いています。周囲に花が咲き、遠くに青い海が見えます。」です。裸足が気になりますが、周囲にだけ花が咲くなど、プロンプトの理解度が見て取れます。
確かにKolors日本語プロンプトが通りますね…https://t.co/bsKyGrgHCp pic.twitter.com/BopjsMI2DE
— まゆひらa (@riddi0908) December 9, 2024
その他の情報は下記のリンク先を参照してください。
▼ 0-1. 関連リンク
Kolors (HuggingFace)
https://huggingface.co/Kwai-Kolors/KolorsKolors (GitHub) ※最新情報を含む
https://github.com/Kwai-Kolors/KolorsComfyUI-KwaiKolorsWrapper
https://github.com/kijai/ComfyUI-KwaiKolorsWrapperComfyUI-Kolors-MZ ※本記事ではこちらを利用
https://github.com/MinusZoneAI/ComfyUI-Kolors-MZfal (paid)
https://fal.ai/models/fal-ai/kolors
■ 1. 利用の準備
▼ 1-1. 概要
先ほどリンクを示したComfyUI-Kolors-MZを利用します。導入の手順が書いてあり、IPAdapterやControlNetの情報もあります。詳細はリンク先を確認してください。本記事では単純に生成するところまでです。
なお、モデルの種類が混乱しないよう、デフォルトの場所にディレクトリを作成して、その下に設置する方針をとっています。
▼ 1-2. カスタムノードのインストール
コマンドプロンプトを開いてから「ComfyUI\custom_nodes」へ移動して、下記のコマンドを実行します(Gitが必要)。もちろん、ComfyUI-Managerを用いてComfyUI上からインストールしても構いません。
git clone https://github.com/MinusZoneAI/ComfyUI-Kolors-MZ▼ 1-3. モデル等の設置
モデルは公式のオリジナルと、Civitaiで見つけたアニメモデルを利用します。お好みで、いずれかまたは両方をダウンロードしてください。
オリジナルのモデル
(※本記事のワークフローはこちらを利用)
https://huggingface.co/Kwai-Kolors/Kolors
unet/diffusion_pytorch_model.fp16.safetensors
→ ComfyUI\models\unet\kolors へ移動アニメモデル
(※ 生成した画像は4.を参照)
Kolors|youkengi anime base V1.0 (unet only)
https://civitai.com/models/684372?modelVersionId=834067
kolorsYoukengiAnime_v10UnetOnly.safetensors
→ ComfyUI\models\unet\kolors へ移動
Text EncoderのChatGLM3は8bitを選び、リソース不足が気になる場合は4bitと比べてみるのが良いでしょう
ChatGLM3 (Text Encoder)
https://huggingface.co/Kijai/ChatGLM3-safetensors/tree/main
chatglm3-4bit.safetensors
chatglm3-8bit.safetensors
→ ComfyUI\models\LLM\kolors へ移動
VAEはSDXLと共通です。未設置であればダウンロードしてください。
VAE (SDXL)
https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-vae
sdxl_vae.safetensors
→ ComfyUI\models\vae\sdxl へ移動
■ 2. ワークフローを用いて生成
▼ 2-1. 概要
出力の品質を考慮して、本記事のワークフローはt2iを行った後でアップスケールとi2iを行っています。Tiled VAE利用の有無で2種類を用意しました 。いずれも簡素なオリジナルなので、自由に改造、再公開していただいて構いません。
▼ 2-2. 補足
もう一度書いておくと、Kolorsのプロンプトは英語と中国語に対応していますが、日本語も通じるようです。言語によってプロンプトの効き方が変わるようです(体感で「中>英>>日」)。
▼ 2-3. ワークフロー(Tiled無し)
単純にt2i、アップスケール、i2iの順番で処理を行います。リソースが十分にある場合はこちらを選び、VRAMが不足する場合などはTiled有りの方を試してみてください。
ワークフローをダウンロードして、ComfyUIの画面にドラッグ&ドロップしてください。一段目の画像も保存したい場合は、右上のノードを選択してCtrl+Mを押すとミュートが解除されます。


stepsの値は低めで、1回目は15、2回目は12に設定しています。通常は25~30程度のようです。cfgも低めにしています。出力したいスタイルや要求する品質に応じて、調整してみてください。
▼ 2-4. ワークフロー(Tiled有り)
基本的には2-3.と同じです。アップスケール後のVAE EncodeとDecodeにTiled(処理を分割して行う、ComfyUI標準のノードで現在はbeta版)を利用し、高解像度での生成に対応できます。ただし、生成にかかる時間も増えます。アップスケールの倍率を1.5から2.5に引き上げているので、お好みで変更してください。
使い方は同様です。解像度が高めなので、筆者の環境では45秒(モデルの読み込みを含めると60秒)かかります。


■ 3. おまけ1
▼ 3-1. 概要
2-3.のワークフローを用いて、プロンプトの言語を英、日、中それぞれで試してみます。翻訳の仕方によっても出力内容が変わると思いますので、あくまで参考としてください。プロンプトの作成にChatGPTを利用しています。
▼ 3-2. アニメ調(遊園地と魔法少女)
まずは英語です。

次は日本語です。プロンプトがうまく解釈できていないようです。工夫次第で改善する可能性はあります(未検証)。

最後に中国語(簡体)です。Kolorsの設計上、プロンプトは中国語が最も適しているかもしれません。

▼ 3-3. 実写風(ショッピングモールと少女)
まずは英語です。

次は日本語です。評価はお任せします。なお、なぜかアニメ調で出力される場合があります。

最後に中国語(簡体)です。体感で、英語よりも中国語の方がプロンプトの忠実度が高いように見えます。

窮屈そうにポーズを取っていたので、縦横のサイズを入れ替えてみました。

■ 4. おまけ2
▼ 4-1. 概要
1-3.にて紹介のみ行ったモデルを利用して、今までのプロンプトで生成を行ってみました。やはり、中国語プロンプトが最も適しているようにみえます。興味があれば、1枚目のプロンプトを中国語に翻訳したプロンプトで生成してみてください。
Kolors|youkengi anime base V1.0 (unet only)
https://civitai.com/models/684372?modelVersionId=834067
▼ 4-2. おまけ画像



横長で生成される構図に難があるので、正方形にしています。

■ 5. その他
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記事に関することで何かありましたら、Xの@riddi0908までお願いします。
