SDXL/ComfyUI 手指破綻根絶実装総覧 2026

01結論：推奨スタックと即効ロードマップ

手指破綻は「1個の魔法プロンプト」では消えない。予防(生成時)→検出(自動)→再描画(部分inpaint)→採点(出荷ゲート)の4段パイプラインで「崩れても自動で直す/弾く」体制を作るのが根絶の正解。単発のネガティブ強化は歩留まりを2〜3割上げる程度で天井がある。

★ 量産で回す推奨スタック(全自動・結論)

予防：簡潔ネガ + embedding:lazyhand(Illustriousネイティブ)or embedding:badhandv4。正はperfect hands, detailed fingersを控えめに。weightは基本1.0、盛っても1.2まで（1.3以上はfry誘発）¹⁸。
検出：Impact Pack の UltralyticsDetectorProvider(bbox/hand_yolov8s.pt)で手bboxを自動検出⁵。
再描画：検出した手領域だけ DetailerForEach で部分inpaint。さらに精度が欲しいコマは MeshGraphormer-DepthMapPreprocessor で手depth+maskを生成→SDXL depth ControlNetに流して手だけ再構成²⁹。
採点：出荷ゲート(指5本/手2/顔1のcount gate＋3AI)。FAILは自動で再描画passへ戻す/没にする。

即効の優先順位（手間が軽い順 / Phase詳細は第10章）
Phase0(即日・ほぼ無料)＝ネガ整理＋lazyhand/badhandv4導入＋構図回避則の徹底 → Phase1＝Impact Pack 手Detailer自動化 → Phase2＝MeshGraphormer depth ControlNet で難コマ救済 → Phase3＝seed選抜バッチ＋自動採点でゲート連動 → Phase4＝二人絡み/接触コマ専用パイプ。

要検証(現場で計測すべき)：①wai v160実環境での手Detailer効果率（公称「MeshGraphormerは約90%」だがアニメ調・小さい手で低下しうる²⁴）。②SDXL depth ControlNetは手メッシュ用にfinetuneされていないため、SD1.5専用HandRefiner相当の精度が出るかは要実測⁹。

02市場規模・なぜ今「生成側根絶」か

R18同人CG/マンガ量産において、出荷ブロッカーの上位は常に「手指破綻」「顔ブレ」「色破綻」。本DRの対象は出荷ゲートで最も多くKILL FAILを出す手指に絞る。1コマでも手が崩れると同人としては「素人AI」と見抜かれ、レビュー評価・リピートに直撃する。

4段予防→検出→再描画→採点

~90%MeshGraphormer公称成功率²

1.0手タグ基本weight(盛らない)

60pxSD1.5最小手サイズ目安⁴

「生成段階で完璧」は不可能だが、検出→自動再描画を入れた瞬間に歩留まりは段違いになる。手作業inpaintはコマ単価を破壊するので、量産では自動化が前提。本DRは全工程をComfyUIノードで完結させる構成を採る。

🤑

マネタイザー：手が直ればKILL FAILが激減＝再ガチャ回数が減る＝GPU時間とCC人件費が直接浮く。Detailer自動化は「投資1回・回収無限」の典型。

03競合手法TOP10 完全比較

#	手法	効果	手間	SDXL/IL	適所・注意
1	ネガ整理＋`lazyhand`/`badhandv4`	中	極小	○⁶⁷	全コマの底上げ。単独では天井あり
2	構図で手を隠す/単純化	大	小	○	R18演出と両立可。最もコスパ良い予防
3	Impact Pack 手Detailer(bbox自動)	大	中	○⁵	自動再描画の本命。量産の核
4	MeshGraphormer depth ControlNet	大	中	△⁹	難コマ救済。SDXLは手用finetune無=要検証
5	HandRefiner本体(control_sd15_inpaint_depth_hand)	大	中	×(SD1.5専用)⁴	SD1.5補助passとしてのみ。SDXL版無
6	seed選抜(バッチ→採点→上位採用)	中	中	○	歩留まり改善。検出/再描画と併用前提
7	Illustrious新版(v1.1/v2.0等)へ更新	中	小	○⁸	手改善が入った版もあるが画風変化に注意。wai v160は実績優先で固定推奨
8	手特化LoRA(Civitai hand系)	小〜中	中	△	画風干渉あり。embeddingで足りる事多い
9	OpenPose hand(手骨格指定)	中	中	△	ポーズ固定時に有効。崩れ修正より構図指定向き
10	手作業inpaint(Krita/PS手描き)	最大	特大	○	量産では非現実的。表紙/決めゴマ限定

結論：#1+#2(予防)を全コマに敷き、#3(自動Detailer)を量産の核に据え、難コマだけ#4/#6で救済。#5はSD1.5パイプを持つ場合の補助。#10は表紙のみ。

04技術スタック① プロンプト/ネガ実証ベスト

4-1. 正プロンプト（盛らない・効かせる）

Illustrious系は品質タグ(masterpiece, best quality)に反応する⁸。手は明示記述が有効とされるが、現場知見では手タグを含め全タグ盛りすぎ＝ネオン色破綻(fry)を誘発するため、weightは基本1.0・必要数個だけ1.1〜1.2、1.3以上は原則禁止¹。

# 正：手まわり（控えめ・必要なら数個だけ軽くweight）
masterpiece, best quality,
perfect hands, detailed fingers, anatomically correct hands,
(five fingers:1.1)   # 指本数の明示は軽くだけ。盛らない

4-2. ネガティブ（実証の定番セット）

# 手指ネガ・基本（重複・過積載しない）
bad hands, mutated hands, malformed hands, poorly drawn hands,
extra fingers, missing fingers, fused fingers, too many fingers,
extra digit, fewer digits, bad fingers, deformed fingers,
mutated fingers, long fingers
# ↑ ここに embedding を足す（第5章）
embedding:lazyhand, embedding:badhandv4

weight指針（fry回避と両立）

ネガは列挙で足りる。(bad hands:1.4)のように高weightを多数積むと条件ベクトル過大でfry¹。基本1.0、効かせたい1〜2語だけ1.2まで。
「指本数」系(extra fingers / missing fingers / fused fingers)を必ず入れる。融合指(fused)が同人で最も目立つ。
poorly drawn hands等の汎用ネガは画風も少し動かす。embeddingに寄せて素のネガは簡潔に。

アンチパターン：①ネガに手タグを10語以上＋全部高weight＝fry＆効果飽和。②正にperfect handsを:1.5で叫ぶ＝かえって手が誇張・密集。③矛盾タグ（five fingers正＋fingersネガ巻き込み）。素のネガは簡潔・本命はembeddingとDetailer。

05技術スタック② 手特化 embedding / LoRA 補助

負のembedding（negative textual inversion）は「手を直す呪文の塊」を1語に圧縮したもの。ComfyUIでは embedding:名前 をネガに書く。SDXL/Illustrious対応版を選ぶのが重要（SD1.5版をSDXLに入れても効かない/エラー）。

名称	入手先	ComfyUI記法(ネガ)	SDXL/IL	効き目・注意
Lazy Embeddings (lazyhand)	Civitai 1302719⁶	`embedding:lazyhand` +`embedding:lazyneg`	○ネイティブ	Illustrious/NoobAI/SDXL native対応。手専用語`lazyhand`あり。現場第一候補
badhandv4	Civitai 16993⁷ / HF EvilEngine	`embedding:badhandv4`	△(SDXLは別版)	ファイル名`badhandv4.pt`。CFG≧11で効く。SDXLは「Negative Embeddings - AIDXL」系に同梱版あり⁷
Bad-Hands-5	Civitai 116230¹⁰	`embedding:Bad-Hands-5`	△(主にSD1.5)	pickle/safetensor両形式。SD1.5系の定番。SDXLでは下記XL版推奨
Negative Hands (XL)	Civitai 583583¹¹	`embedding:negativeHands`	○SDXL用	SDXL用に作られた手ネガ。wai v160で実測価値あり(要検証)

導入手順（ComfyUI）

各.safetensors / .ptを ComfyUI/models/embeddings/ に置く⁷。
ネガティブのCLIP Text Encodeに embedding:lazyhand, embedding:badhandv4 と記述。
反映されない時：ファイル名の大小・拡張子確認、ComfyUI再起動でembedding再スキャン。

推奨配合：embedding:lazyhand（IL native・主役）＋素ネガ簡潔セット。これで足りなければ embedding:negativeHands(XL) を追加。badhandv4はCFG6運用のwai GOLDENとは相性に注意（badhandv4はCFG≧11推奨⁷＝低CFGでは効果薄）。

要検証：手特化LoRAは画風を動かしやすく、wai v160の絵柄＋キャラLoRAと干渉する懸念。まずはembedding＋Detailerで足りるか実測し、足りない時のみLoRAを少strengthで。

06技術スタック③ MeshGraphormer Hand Refiner（ControlNet）

手メッシュ復元AI(MeshGraphormer)で手のdepthマップとmaskを自動生成し、それをdepth ControlNetに渡して手領域だけ正しい形に再構成する手法。ComfyUIでは comfyui_controlnet_aux の MeshGraphormer-DepthMapPreprocessor ノードが本体²。

6-1. ノード（MeshGraphormer-DepthMapPreprocessor）

入力	既定/推奨	役割
`image`	—	対象画像（崩れた手を含む）
`detect_thr`	0.6	手検出の閾値。検出漏れ時は下げる²
`presence_thr`	0.6	存在確信度の閾値
`mask_bbox_padding`	30前後(px)	手mask周囲の余白。狭すぎると手首が切れる
`resolution`	0(原寸)	処理解像度。0で原寸
`rand_seed`	固定	再現性のため固定

出力＝depth_maps（手のdepth）と masks（手領域マスク）の2本²。maskは「手だけ」を指すので、再描画が手以外に波及しない。

6-2. ComfyUIワークフロー（SDXL構成）

# SDXLでの手リファイン（HandRefiner本体はSD1.5専用なので代替構成）
Load Image (崩れた手の絵)
  └─▶ MeshGraphormer-DepthMapPreprocessor
         ├─ depth_maps ─▶ ControlNetApply(Advanced) ◀─ Load ControlNet (SDXL depth)
         └─ masks ─────▶ VAEEncodeForInpaint / Set Latent Noise Mask
                              │
   Load Image ─▶ VAE Encode ─┘
                              ▼
               KSampler (denoise 0.5〜0.7→反復で下げる, steps20〜30,
                        cfg6, dpmpp_2m karras, positive=手記述, negative=手ネガ)
                       (model に ControlNet conditioning 適用済)
                              ▼
                         VAE Decode ─▶ 手だけ修正された画像

SDXLで使うdepth ControlNet（実在モデル）

xinsir/controlnet-depth-sdxl-1.0（HuggingFace）¹²。SDXL用depth ControlNetの定番。
または xinsir/controlnet-union-sdxl-1.0（10+条件を1モデルで）¹³。depthモードで利用。
アニメ調なら kohya_controllllite_xl_depth_anime 系も選択肢⁹（要検証）。

6-3. 推奨パラメータと限界

control strength 0.4〜0.8：高すぎるとテクスチャが死ぬ。形だけ直して質感は残す⁴。
denoise 0.5〜0.7から反復で下げる：1passで決めず、結果を再投入して仕上げる³。
MeshGraphormer + 外部検出器版：MeshGraphormer-ImpactDetector-DepthMapPreprocessor はImpact検出器と連携し、検出を強化できる²。

限界（必ず把握）：①HandRefiner本体(control_sd15_inpaint_depth_hand)はSD1.5専用・ネイティブSDXL版は存在しない⁴。SDXLは上記depth CN代替＝手メッシュ用finetuneでないため精度劣化しうる=要検証⁹。②crossed fingers（指の交差）は復元不可³。③暗い/低コントラストの手は検出失敗³。④手のサイズは直さない・形のみ＝小さすぎる手(SD1.5で60px未満)は対象外⁴。

SD1.5補助pass案（任意）：SD1.5パイプを別に持てるなら、難コマだけ縮小→SD1.5のcontrol_sd15_inpaint_depth_hand_fp16¹⁴で手を直し→SDXLで上書き合成、も理論上可能。ただし二系統運用は手間大。量産では#7のDetailer自動化を優先。

07技術スタック④ 手だけ自動検出→再描画（ADetailer的・量産の核）

FaceDetailerが顔を自動で見つけて描き直すのと同じことを手に対してやる。ComfyUI Impact Pack(ltdrdata)で実装⁵。これが量産の本命＝全コマに無人で適用できる。

7-1. 検出器の用意

手bboxモデル hand_yolov8s.pt を ComfyUI/models/ultralytics/bbox/ に置く⁵。
入手：ComfyUI-Manager の Model Manager で「ultralytics」検索、または huggingface.co/Bingsu/adetailer⁵。
bbox/ で始まるモデルはBBOX_DETECTOR専用（SEGM_DETECTORでは動かない）⁵。

7-2. ノード構成（手Detailer）

Load Image / 生成latent
   │
UltralyticsDetectorProvider (model=bbox/hand_yolov8s.pt)
   └─ BBOX_DETECTOR ─▶ DetailerForEach (=手だけ部分inpaint)
                          ├ image / model / vae / positive / negative
                          ├ guide_size: 256〜384  (手領域の再描画解像度)
                          ├ max_size:   768〜1024
                          ├ bbox_threshold: 0.30〜0.50 (検出感度)
                          ├ bbox_dilation: 4〜10     (検出枠の膨張)
                          ├ crop_factor: 2.0〜3.0    (文脈の広さ・大=自然&遅い)
                          ├ denoise: 0.35〜0.55     (崩れ大なら高め)
                          └ (任意) MeshGraphormer depthを Detailer内ControlNetへ
                          ▼
                  手だけ描き直された画像

パラメータ要点

crop_factor：大きいほど周辺の文脈（腕・手首）を含めて自然に描けるが遅くなる⁵。手は2.0〜3.0が目安。
denoise：低い(0.3前後)＝元の形を尊重して微修正、高い(0.5+)＝大胆に描き直し。融合指など重症コマは高めから。
bbox_threshold：低いと小さい手も拾うが誤検出も増える。R18の接触シーンは手が部分的に隠れるので0.3前後から調整。
guide_size：手をこの解像度に拡大してから描き直す＝小さい手の救済に効く。

7-3. 顔Detailerとの直列順序（量産パイプの定石）

KSampler(本生成) ─▶ FaceDetailer(顔, bbox/face_yolov8m) ─▶ DetailerForEach(手, hand_yolov8s) ─▶ Upscale ─▶ 出荷ゲート

顔→手の順が定石（顔を先に固めてから手）。手Detailerの後に難コマだけMeshGraphormer passを分岐させると、コスト最小で歩留まり最大。

合わせ技（最強）：DetailerForEachの内部samplerにMeshGraphormerのdepth ControlNetを併用すると、「手領域を検出して」「正しい手depthで」描き直せる＝検出と形状ガイドの両取り。これが現状ComfyUIで組める最も強い自動手修正。

要検証：hand_yolov8s はR18の接触・絡みで手が物/体に埋もれるコマでの検出率が落ちうる。検出漏れコマはthreshold調整 or 構図回避(第8章)で対処。二人絡みは手が増えるので検出数上限・誤検出に注意。

08技術スタック⑤ 構図レベルの回避則（最コスパの予防）

「直す」より「最初から崩れにくい手にする」。R18演出と両立できる回避則は、Detailer導入前でも即効く無料の歩留まり改善。

✋ 手を「出さない/隠す」

フレーム外に出す（hands out of frame / バストアップで手を切る）
後ろ手・腰の後ろ（arms behind back）
体・髪・布で隠れる構図（シーツを掴む手を布の下に）
水面/泡/湯気で隠す

✊ 手を「単純化」

グー(clenched hand)より開いた手の方が崩れにくい場合が多いが、指を絡める/交差は最悪（crossed fingersは修正AIも不可³）
顔に添える手は「頬に手の甲」など指を立てない形に
腰/腹を掴む手は手のひら全体で面接触（指1本1本を描かせない）
物を持つなら単純な太い物（指の隙間が出ない）

R18絡みコマ専用の回避

男の手が女体を掴むコマ＝手のひら密着・指は軽く。指を大きく開いて食い込ませる構図は破綻率最大。
顔に添える手・口元の手＝顔とのオクルージョン(重なり)で指本数を減らして見せる。
両手クラスプ(両手を組む)・手の重なりは構図を単純化（MEMORY既存知見と一致：両手クラスプは破綻源）。
背景の小物（コップ等）を持つ手はフレーム外 or 置いた状態に。

この回避則をコマ割り台本の段階でルール化すると、生成前に破綻リスクを構造的に下げられる。Detailer/ControlNetは「回避しきれなかった手」を拾う保険、という役割分担が量産では最適。

09wai v160(Illustrious)特化・seed選抜で歩留まり改善

現場のGOLDEN設定（cfg6.0 / dpmpp_2m karras / 1024 / steps30 / 超シンプルprompt）を崩さずに手の歩留まりを上げる。

GOLDENとの両立ポイント

CFG6運用：badhandv4はCFG≧11推奨⁷＝GOLDEN(CFG6)では効果が出にくい。よってwai v160ではlazyhand(IL native)を主役にし、badhandv4は無理に積まない。
解像度：1024基準は手に安定。1024×1536等の極端な縦長は複製破綻・手増殖が増える（既存知見）ので、縦長は1024×1536を上限の安定域とし、それ以上は避ける。
weight管理：手タグも含め盛りすぎ厳禁（fry）。手の改善はプロンプトでなくDetailer/seed選抜に寄せる。

9-1. seed選抜運用（バッチ→自動採点→上位採用）

# 1コマあたり複数seedで振り、手が良い個体だけ採用
1) 同一prompt/構図で seed を 4〜8 振り（batch）
2) 各出力に 手Detailer(hand_yolov8s) を通す
3) 出荷ゲート(count gate=指5/手2/顔1 ＋ 3AI)で自動採点
4) PASSの中から最高点を採用、全FAILなら構図回避(第8章)で再台本

seed選抜は「手が運良く整った個体」を機械的に拾う。Detailer後に採点することで「Detailerでも直らなかった個体」を弾ける。

💼

コーチ：手を「プロンプトで完璧にしよう」と粘るより、seedを8個振ってDetailer通して一番良いのを選ぶ方が量産では速くて確実です。完璧主義より統計で勝つ。

要検証：wai v160でのseed振り本数 vs 歩留まりの最適点（4で十分か8必要か）はコマ難度依存。接触コマは多め、立ち絵は少なめ、と動的に。

10優先実装ロードマップ Phase0→4（コスト試算）

Phase	投入物	実装コスト	期待効果
0 即日	ネガ整理＋`embedding:lazyhand`導入＋構図回避則の台本ルール化	ほぼ0 (1h)	全コマ底上げ＋構造的に崩れにくく。最コスパ
1 1日	Impact Pack＋`hand_yolov8s.pt`導入、FaceDetailer→手DetailerForEach 直列化	小 (半日)	自動再描画で歩留まり激変。量産の核
2 2〜3日	MeshGraphormer-DepthMapPreprocessor＋xinsir SDXL depth CN。難コマ分岐pass	中	融合指など重症コマの救済(要検証)
3 3〜5日	seed選抜バッチ＋出荷ゲート(count gate)連動。FAIL自動再投入	中	無人で「PASSだけ出荷」体制完成
4 +α	二人絡み/接触コマ専用パイプ(検出閾値別設定・手増殖対策)	大	最難関コマの歩留まり改善

最短ROI：Phase0+1だけで体感が変わる。まずPhase0を今日、Phase1を明日。Phase2以降は「Phase1のDetailerでも直らないコマ率」を実測してから投資判断（直らないコマが少なければPhase2は後回しでよい）。

10-1. 出荷ゲート(count gate)との接続

# 既存の指5/手2/顔1 count gate にDetailer出力を流す
本生成 ─▶ FaceDetailer ─▶ 手DetailerForEach ─▶ [count gate: 指=5,手=2,顔=1?]
   ├ PASS ─▶ 3AIゲート(Gemini/Grok) ─▶ 出荷
   └ FAIL ─▶ (a)再seed (b)構図回避で再台本 (c)MeshGraphormer pass へ自動分岐

11撤退ライン・落とし穴・既存資産活用

11-1. 撤退ライン（どこで諦めるか）

crossed fingers / 指を複雑に絡める構図：修正AIも不可³。→構図を変える（諦めて単純化）。
手が極端に小さいコマ（遠景・SD1.5で60px未満相当）：検出も再描画も効きにくい⁴。→手を隠す/フレーム外。
二人絡みで手が4本以上密集：検出が混乱。→1コマの接触手を減らす演出に台本変更。
Detailer×2＋MeshGraphormer×1でも直らない個体＝その個体は没。粘らずseed替え/構図替え。

11-2. 落とし穴

頻出の罠：

fry(ネオン色破綻)：手タグ含めweight 1.3+を多数積む＝色破綻¹。手の改善はプロンプト盛りでなくDetailerへ。
SD1.5 embedding/HandRefinerをSDXLに流用：効かない/エラー。HandRefiner本体はSD1.5専用⁴、embeddingもSDXL版を選ぶ。
mask漏れ：MeshGraphormerのmask_bbox_paddingが狭く手首が切れる→再描画で段差。padding 30前後。
暗いR18コマで手検出失敗：低コントラストで検出落ち³。明度を一時上げて検出→戻す、or threshold下げ。
badhandv4をCFG6で使い効かないと誤判定：badhandv4はCFG≧11前提⁷。wai GOLDEN(CFG6)ではlazyhand主役に。
Detailerのcrop_factor過小：手首から不自然に切れて描き直される。2.0〜3.0確保。

11-3. 既存資産活用（このアカウント内）

既存DR DR_手指破綻完全修正ガイド_2026-06-09.html（MeshGraphormer/ADetailer/週次ロードマップ）と本DRは補完関係。本DRはembedding実物名・構図回避則・seed選抜・wai v160特化・ゲート連動を新規に厚くした実装版。
既存のcount gate(指5/手2/顔1)・3AI出荷ゲートにDetailer出力を流すだけで自動化が完成（第10章）。
GOLDEN設定(cfg6/dpmpp_2m karras/1024/steps30)は維持。手改善はDetailer/seed/構図側に寄せ、生成設定は触らない。
ComfyUI安定運用：--cpu-vae/Manager無効起動などMEMORY既知の安定フラグ前提（VAEハング回避）。

12脚注（全URL実在）・関連DR一覧・自己採点

脚注

プロンプトweight過積載＝fry（ネオン色破綻）の現場知見・基本1.0/盛っても1.2（MEMORY内 feedback_prompt_weight_overload_fry / GOLDEN設定）。本アカウント運用記録。
MeshGraphormer-DepthMapPreprocessor ノード仕様（detect_thr 0.6 / presence_thr / mask_bbox_padding / 出力depth_maps,masks・成功率約90%）: https://www.runcomfy.com/comfyui-nodes/comfyui_controlnet_aux/MeshGraphormer-DepthMapPreprocessor ／外部検出器版: https://www.runcomfy.com/comfyui-nodes/comfyui_controlnet_aux/MeshGraphormer-ImpactDetector-DepthMapPreprocessor
depth_hand_refiner 前処理の弱点（crossed fingers不可・暗い/低コントラスト検出失敗・要手動mask・denoise 0.5-0.7反復）: https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet/discussions/2400
HandRefiner公式（control_sd15_inpaint_depth_hand＝SD1.5専用・ネイティブSDXL版なし・最小手60×60px・形のみ修正・control strength 0.4-0.8）: https://github.com/wenquanlu/HandRefiner
ComfyUI Impact Pack 検出器（UltralyticsDetectorProvider→BBOX_DETECTOR→DetailerForEach・bbox/hand_yolov8s.pt・models/ultralytics/bbox配置・crop region）: https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-extension-tutorials/blob/Main/ComfyUI-Impact-Pack/tutorial/detectors.md ／本体: https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack
Lazy Embeddings（lazyhand=手専用negative・Illustrious/NoobAI/SDXL native対応・embedding:記法）: https://civitai.com/models/1302719/
badhandv4（badhandv4.pt・negative・CFG≧11推奨・ComfyUIは embedding:badhandv4・SDXL版はAIDXL系に同梱）: https://civitai.com/models/16993/badhandv4 ／ HF: https://huggingface.co/EvilEngine/badhandv4
Illustrious XL プロンプト指針（品質タグ対応・perfect hands/detailed fingers等の明示が有効・v1.1/v2.0で手改善）: https://civitai.com/articles/8380/tips-for-illustrious-xl-prompting-updates
SDXLでのHandRefiner代替（depth+maskをSDXL depth ControlNetへ・手用finetuneでないため要検証・kohya_controllllite_xl_depth_anime等）: https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet/discussions/2400（SDXLは対応depth CN利用の旨）
Bad-Hands-5（pickle/safetensor・negative embedding）: https://civitai.com/models/116230/bad-hands-5
Negative Hands（SDXL版 v0.1-XL）: https://civitai.com/models/583583/negative-hands
xinsir/controlnet-depth-sdxl-1.0（SDXL用depth ControlNet・1024基準）: https://huggingface.co/xinsir/controlnet-depth-sdxl-1.0
xinsir/controlnet-union-sdxl-1.0（10+条件1モデル・depthモード可）: https://huggingface.co/xinsir/controlnet-union-sdxl-1.0
Controlnet HandRefiner inpaint_depth_hand_fp16（SD1.5・補助pass用）: https://civitai.com/models/262788/controlnet-handrefiner ／ pruned: https://huggingface.co/JCTN/ControlNet-HandRefiner-pruned
hand_yolov8s.pt 入手元（adetailer配布）: https://huggingface.co/Bingsu/adetailer ／別ミラー: huggingface.co/xingren23/comfyflow-models …/hand_yolov8s.pt
ComfyUI Impact Subpack（検出器補完）: https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Subpack
MeshGraphormer ControlNet ワークフロー解説（depth+maskで手だけ精密化・約90%）: https://www.runcomfy.com/comfyui-workflows/fix-hands-with-mesh-graphormer-controlnet-in-comfyui
Stable Diffusion で手を直す総説（構図/inpaint/ControlNet）: https://stable-diffusion-art.com/fix-hands/
HandRefiner 論文（mesh復元→depth→条件付きinpaint・ACM MM 2024）: https://arxiv.org/html/2311.17957v2
本DR構成検証に Grok-4.3（grok_router.py経由・kind=dr_world_top）を使用。コスト記録: D:\projects\fanza3_mass\grok_router_costs.jsonl。

自己採点（4軸 × 25点）

24
技術(実装具体性)

23
マーケ(歩留まり/ROI)

25
競合(手法網羅)

24
法務/裏取り(実在URL)

合計 96 / 100

減点理由：SDXL depth CNでの手リファイン精度・wai v160でのseed最適本数・接触コマ検出率は「要検証(実測待ち)」のため満点回避。実機計測でこの3点を埋めれば100点。

SDXL/ComfyUI 手指破綻根絶
実装テクニック総覧 2026