【画像生成AI】 視線を誘導！　Detailerで顔をきれいに描き直す方法

2025.12.14 追記

2025年11月19日に SAM3 モデルが公開され、Detailer の処理は SAM3 モデル単体でで完結できるようになりました。

今後 Detailer を使う際は、今回の記事で紹介している Florence-2 ではなく、 SAM3 モデル単体での利用をお勧めします。

はじめに

こんにちは、きまま / Easygoing です。

今日は、画像生成を行うときの必須の拡張機能、Detailer の使い方をご紹介します。

Detailer は部分的な高解像化

前回は、イラストを高解像度化する AI アップスケラー と Hires.fix について紹介しました。

Hires.fix は、イラスト全体を高解像度化して再描画する機能でしたが、今回紹介する Detailer は イラストの一部 を描き直す機能になります。

どこに視線を惹きつける？

あなたが次のイラストを見たとき、視線はどこに向かうでしょうか？

多くの人は、まずキャラクターを見ると思います。

次に、顔と目を見て存在感を感じるはずです。

私たちは、イラストの 全てを捉えようとするのではなく、要点を絞って 理解しています。

AI は完璧すぎる傾向がある

AI は、とても描き込みの多いイラストを出力することができます。

一方で、完璧すぎるイラストは 情報量が多く、どこに注目したら良いのか分かりにくくなってしまいます。

今回は、イラストの中の 大切な部分 に絞って、高解像度化で描き直す方法を見ていきます。

ワークフロー

今回は利用するワークフローはこちらです。

ノード解説

• Florence-2：画像を認識する AI

• SAM2（Segment Anything Model 2）：領域を検出する AI

• Image Matte：輪郭を調整するノード

• Detailer (SEGS)：再描画を行うノード

使用モデル

• ベースモデル：noob_v_pencil-XL-v3.0.0

• AI upscaler：IllustrationJaNai_V1_ESRGAN_135k

• Florence-2：Florence-2-large-PromptGen v2.0（自動ダウンロード）

• SAM2：sam2.1-hiera-large（自動ダウンロード）

まずは AI アップスケラー

まずは、オリジナルのイラストを AI アップスケラーを使って高解像度化します。

AI アップスケラーを通すことで、解像度の高いクリアーなイラストになりましたが、その反面 顔のパーツ と 瞳 が潰れてしまいました。

今回は、これに対して Detailer を使って修正を行っていきます。

Florence-2 で対象を認識する！

まずは、Florence-2 という AI モデルで、イラストの中の対象物を認識します。

Florence-2 モデルは、Microsoft が公開している画像とテキストの両方を理解できる AI モデル です。

ここでは、Florence-2 に human face を指示して顔を認識させてみます。

拡大してみると、キャラクターの顔が赤い四角で囲まれて正しく認識することができました。

Florence-2 は四角で認識する

Florence-2 は、四角形の画像で学習を行っているので、対象を 四角形で認識 します。

一方で、検出対象のキャラクターは、複雑な曲線 で領域が決まっています。

そこで、次は領域を検出するために別の AI モデルを利用します。

SAM2 は領域を検出する

領域を検出するのに使うのは、SAM2 （Segment Anything Model 2）という AI モデル です。

SAM2 は Meta社 が開発したモデルで、誰でも使えるオープンウェイトで公開されています。

SAM2 モデルの使い方

まず、先ほど Florence-2 で検出した位置情報を、data で出力します。

Florence2 Cordinate ノードは入力された情報から、検出した領域を bboxes、中央の座標を center_coordinates に出力します。

中央の座標には、通常は検出する対象が含まれているので、これを Sam2Segmentation ノードの coordinates_positive に接続すると、対象を認識してその領域を取ることができます。

SAM2 の領域はハッキリしている

SAM2 モデルで検出した領域は大まかな特徴は捉えているものの、境界がハッキリとした塗りつぶしになっています。

一方で、キャラクターの髪の部分などは、実際は濃淡が入り混じった複雑な境界になります。

Image Matting で境界を調節する

そこで、より正確に境界を検出するために、ComfyUI-Image-Filers の Image Matting ノードを利用します。

Image Matting ノードは、選択された領域ともとの画像を比較して境界を正確にトレースします。

• Image Matting ノードの入力

  • images：元画像

  • trimap：SAM2 で検出した領域

Image Matting ノードを使うことで、境界を先ほどより正確に捉えることができました。

Detailer で描き直す

それでは、検出した領域を実際に Detailer を使って描き直します。

Mask to SEGS ノード

まず先ほど検出した領域を、Mask to Segs ノードに通して再描画する範囲を決めます。

Mask to Segs ノードには、次の設定値があります。

• combined（通常 Flase）

  • すべての領域を 1 つに統合する

• crop_factor

  • 切り取り領域を広げて周囲に余裕を持たせる

  • 例：crop_factor = 3.0 の場合、領域の縦横3倍の範囲を描き直す

• drop_size

  • 長辺が drop_size 以下の領域を描き直しの対象から除外

次に、この情報を Detailer (SEGS) ノードに渡します。

Detailer (SEGS) ノード

Detailer (SEGS) ノードには、次の設定があります。

• guide_size

  • 領域をこのサイズに拡大して描画

• max_size

  • 領域がこのサイズより大きい場合、縮小して処理

• cycle

  • 再描画の繰り返し回数

• noise_mask_feather（0～100）

  • 再描画の境界のぼかし量

  • 境界を滑らかにし、再描画の違和感を軽減する

guide_size を モデルの推奨解像度 に設定することで、小さな対象も正確に描き直すことができます。

参考までに、筆者の設定値は次のとおりです。

• combined: False

• crop_factor: 1.2

• drop_size: 100

• guide_size: 1024

• max_size: 1024

• cycle: 1

• noise_mask_feather: 20

実際のイラスト！

それでは、Detailer を使って実際に描き直したイラストがこちらです。

Detailer の処理によって、人物が浮き出して見えるようになり、顔と瞳がきれいに仕上がりました。

Hires.fix との比較

それでは、今回生成したイラストを、Tile を利用した Hires.fix と比較してみます。

Detailer は背景を手を抜き、その代わり キャラクターが浮き出て 見えるイラストになっています。

Detailer は描き直す対象を中央に捉えた構図のため、AI に迷いが少なくクリアーなイラスト に仕上がります。

一方で、全体の描き込みと調和 は Hires.fix が勝っています。

いずれも一長一短がありますが、どちらを使うかイラストの目的に応じて決めるのが良いでしょう。

ADetailer で一部の機能が使える

Stable Diffusion webUI（Forge, reForge, A1111）には、After Detailer という名前で今回紹介した機能の一部が実装されています。

After Detailer は、使用できるモデルが前世代の YOLO モデル に限られていて、検出する部位ごとに個別のモデルを準備する必要があります。

また、ComfyUI のように輪郭の調整も行うこともできないので、詳しく観察すると境界部分に質感の違いを感じることがあります。

詳細な画像処理を行う場合、ComfyUI の方が自由度が高いと言えるでしょう。

使用したカスタムノード

今回使用したカスタムノードと、ComfyUI Manager の検索画面は次の通りです。

ComfyUI-Impact-Pack

ComfyUI-Florence2

ComfyUI-segment-anything-2

ComfyUI-Image-Filers

まとめ：Detailer を使ってみよう！

• Florence-2 で物体検知

• SAM2 で領域を抽出

• Image Matting で正確にトレース

AI イラストは、高解像度化するとキレイになりますが、AI 特有の完璧さが出てくるのが悩みでした。

今回紹介した Detailer を使うことで、イラストの 重要な部分を描き込んで、その他の部分を手を抜く 処理ができるようになりました。

AI イラストのクオリティーを上げ、自然な表現を追求する試みはこれからも続きます。

最後までお読みいただきありがとうございます！

モデル紹介

noob_v_pencil-XL-v2.0.1（2025.4.7 リリース）

今回利用したモデルは、2025.4.7 にリリースされた noob_v_pencil-XL-v2.0.1 モデルです。

noob_v_pencil-XL-v2.0.1 モデルは、鮮やかな色彩の NoobAI-XL v-pred をマージしながら、クオリティプロンプト・ネガティブプロンプトを無しに自然言語入力 で利用できるのが大きな特徴です。

簡単に使えるようになった v-pred モデルを是非一度お試しください！

参考：noob_v_pencil-XL-v2.0.1 の sampler の比較

v-pred モデルは sampler の選択がシビアですが、noob_v_pencil-XL-v2.0.1 の sampler を比較してみました。

検証によると、eueler, heun, heunpp2 が比較的色の変化が少なく使いやすい結果でした。

更新履歴

2026.4.25

Segmentation の日本語訳を 輪郭 から 領域 に変更しました。

2025.7.26

ComfyUI-Image-Filters の更新に伴い、ワークフローを更新しました

2025.5.1

ComfyUI のアップデートに伴いワークフローを更新しました

2025.4.21

ワークフローを更新しました

English Article