ComfyUI：プロンプトで画像を自動選択するノード

AI/ML
ComfyUI：プロンプトで画像を自動選択するノード

ComfyUI：プロンプトで画像を自動選択するノード

ComfyUI用のカスタムノード「Image Selector by Prompt」は、プロンプト内のキーワードを解析して複数の参照画像（最大15枚）から自動で最適な画像を選択するツールです。バッチ処理やショットごとに異なるキャラクター／背景を割り当てたい場合に有効で、出力枚数（1〜5枚）や画像名のカスタマイズが可能。コンパクトなPython実装でComfyUIワークフローへシンプルに組み込め、作業の自動化と効率化を狙ったクリエイティブ向けのユーティリティです。

https://github.com/colorAi/comfyui-ImageSelectorbyPrompt

概要

comfyui-ImageSelectorbyPromptは、ComfyUI上で動作する小さなPython製カスタムノードで、プロンプト（テキスト指示）に含まれるキーワードをもとに、あらかじめ接続しておいた複数の参照画像の中から出力に使う画像を自動で選択する機能を提供します。用途は、同一ワークフローで異なるキャラクターやシーンをショット別に切り替えたい場合や、複数バリエーションをバッチ生成する際の参照画像の自動割当てなど。最大15枚の参照画像入力と、生成時の出力枚数（1〜5枚）に対応しており、プロンプト中の特定トークン（例: {@A} 等）や複合キーワードに基づくマッチングで選択を行います。ComfyUIの既存ワークフロー（例：Qwen Edit 2509）に簡単に組み込み、作業時間の短縮と制作効率の向上を図れます。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 10
  • フォーク数: 1
  • ウォッチャー数: 10
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 5
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • プロンプト内のキーワード／トークンを解析して最も関連する参照画像を自動選択
  • 最大15枚の参照画像を接続可能、バッチ生成での柔軟な運用に対応
  • 出力枚数を1〜5枚で制御、複数バリエーションの生成に便利
  • 画像名のカスタマイズや直感的なパラメータ設定で管理しやすい

技術的なポイント

このプロジェクトはComfyUIの「ノード」拡張という形で実装されており、主要な技術的ポイントは以下のとおりです。

  1. プロンプト解析とキーワードマッチング
  • ノードはプロンプト文字列を受け取り、トークン化やキーワード抽出を行います。READMEの例にある {@A} といったプレースホルダ形式や、複数キーワードの同時認識に対応していることが明記されており、単一ワードだけでなく複合語や複数候補の優先度を扱える設計になっています。これにより、曖昧な指示でも最も関連性の高い参照画像を選びやすくなっています。
  1. マルチ入力と優先順位
  • ノードは最大15入力をサポートします。各入力に名前（ラベル）を割り当て、プロンプト中のキーワードと照合して一致した画像を選択します。入力の順序や名前付けがそのままマッチングルールに影響する可能性があり、ラベル管理によって挙動を安定させる設計です。複数の候補が一致した場合の優先順位やフォールバック（該当なし時のデフォルト選択）をどう扱うかが実装上の重要点です。
  1. 出力制御とバッチ処理
  • 単一実行で1〜5枚の出力を作る設定を備えており、これを利用して同一プロンプトから複数バリエーションを効率的に生成できます。バッチワークフローに組み込むことで、各ショットやフレームごとに異なる参照画像を自動で割り振る運用が可能です。バッチ処理時の並列性や順序保証、メモリ管理（大量の画像を接続した際の負荷）は運用上の考慮点です。
  1. ComfyUIとの統合と配布
  • リポジトリにはimage_selector_node.pyと__init__.pyがあり、ComfyUIのカスタムノードとして登録される構成になっています。pyproject.tomlが存在するため、Pythonパッケージとしてのインストールや依存管理が容易です。コードベースが小さく（ファイル数5、コミット数3）とても軽量で、既存のワークフローへ取り込む際の影響範囲が限定的なのも利点です。
  1. 運用上の注意点と拡張性
  • キーワードマッチングは強力ですが、プロンプトの書き方に依存するため明確な命名規則（参照画像ラベル命名ポリシー）を整えると安定します。また、多言語や同義語対応、正規表現／部分一致の導入、メタデータ（タグ付け）を使ったマッチングの拡張などが今後の改善候補です。さらに、選択ロジックに重み付けやスコアリングを導入すれば、より柔軟な選択が可能になります。

技術的には「プロンプト→トークン解析→ラベル照合→画像選択→出力」というシンプルなパイプラインで動作するため、ComfyUI内の既存ノード群と組み合わせたときの可読性・デバッグ性が高い点も魅力です。小規模でありながら実用的なユーティリティとして、制作フローの自動化に寄与します。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • LICENSE.txt: file
  • README.md: file
  • init.py: file
  • image_selector_node.py: file
  • pyproject.toml: file

README抜粋によれば、Qwen Edit 2509のワークフローに組み込む例が示されており、具体的には最大15枚の参照画像を接続し、プロンプトに{@A}のような記法で参照を指定する流れが紹介されています。

まとめ

ComfyUIワークフローに手軽に導入できる、プロンプト駆動の画像選択ノード。バッチ生成やショット単位の参照切替で作業効率が上がる実用的なツールです。

リポジトリ情報：