ComfyUI FaceSwap・ReActor・IPAdapter Face
活用完全ガイド 2026年版

オリジナルキャラの画像を20〜30枚収集（正面・斜め・横顔・表情違い・照明違い）。1024px以上の高解像度が必須。キャプション形式：chara_name, [pose], [expression], [clothing], [background]。パラメータ: network_dim=128、learning_rate=8e-5、steps=2000〜3000。

LoRAをLoad LoRAノードで読み込み、強度0.7〜1.0に設定。トリガーワードをCLIP Text Encodeに含める。シーン（背景・服装・ポーズ）をプロンプトで指定し、まず全シーンのベース画像を一括生成。顔精度よりシーン品質を優先するフェーズ。

ベース画像にFaceDetailerノードを適用。設定: denoise=0.40〜0.45、face_margin=1.6、face_crop_factor=3.0、feather=16〜32。LoRAをFaceDetailer内でも同じ設定で適用することで顔の一致度を最大化。

Pass1: denoise=0.45でアイデンティティ確立 → Pass2: denoise=0.25で品質向上 → Pass3: denoise=0.15で最終仕上げ。単一パスに比べてクオリティが大幅向上するが処理時間は3倍になる。

FaceDetailer後の画像にさらにReActorを適用することで顔の細部を上書き補正できる。ReActorBuildFaceModelノードで複数参照画像から顔モデルを構築（Meanメソッド推奨）し、.safetensorsとして保存・使い回し。

ComfyUI-ReActor + ComfyUI-KJNodes（バッチフォルダ処理）+ ComfyUI-Image-Saver（出力管理）

ReActorBuildFaceModelノードで複数参照画像（正面・斜め・側面など角度違い5〜10枚）をMeanブレンド。1回だけ作成すれば.safetensorsとして保存・使い回し可能。

入力フォルダパスを指定 → 顔モデルをロード → 実行。95〜96%の画像は自動処理可能。推奨解像度: 1024×1024（正方形）、1024×1536（縦）、1536×1024（横）。

GPEN-BFR-1024 または CodeFormer をface_restorerとして選択。高解像度出力にはGPEN-BFR-2048が最良。ReActorFaceBoostノードを追加すると品質がさらに向上。

デフォルトの(640,640)で顔検出が失敗する場合は(320,320)に変更。小さい顔や低解像度入力での検出精度が向上する。

retinaface_resnet50（推奨・最高精度）、mobile0.25（高速・低VRAM）、YOLOv5l・YOLOv5n（特定シーン向け）から選択。基本はresnet50で問題なし。

動画・高解像度画像の場合は、顔部分のみをクロップしてフェイススワップ実行 → GPEN-BFR-2048で復元 → 元画像に貼り戻すワークフローが最高品質を実現。

まず背景とシルエット（顔なし・または汎用顔）のシーンを生成。ControlNet Depthを使って構図・奥行きを固定。2キャラの場合は「2 people, [ポーズ指示]」でベースを作成。DepthMapで空間配置を先に確定させるのが自然合成のコツ。

ReActorノードのinput_faces_indexパラメータで対象顔を指定（0=最初の顔、1=2番目の顔）。キャラAの顔モデルでindex=0をスワップ → キャラBの顔モデルでindex=1をスワップ。複数回ノードを通過させる直列接続パターンが最も確実。

各キャラの顔を個別にFaceDetailerで最終調整。denoise=0.3〜0.4で輪郭を保ちつつ品質向上。それぞれ対応するLoRAを適用することで、スワップ後でもキャラ固有の顔特徴をさらに強化できる。

FLUX PuLID + Compositor3ノードで照明マッチング。各顔の肌トーンが背景照明と乖離している場合はcolor correctionパスを追加。feather=32〜48で境界のエッジをなめらかにする。

IPAdapter FaceID + SDXL（Pony Diffusion or Illustrious）でキャラ顔の候補を大量生成（50〜100枚）。最も気に入った顔を「マスター顔」として選定。顔が中央・正面・高解像度になるよう調整して保存。

マスター顔から多角度バリエーション20〜30枚を生成（FaceDetailerで表情差分も作成）。Flux LoRA Trainer または KohyaGUIで network_dim=128、steps=2000〜3000でトレーニング。トリガーワードを設定し保存。

多角度顔画像5〜10枚からReActorBuildFaceModelでMeanブレンド。chara_name.safetensorsとして保存。これが全シーンで使い回す顔モデルになる。

DLsite向けCG集の構成（シーン数×バリエーション数）を設計。各シーンのプロンプトをCSVまたはJSONで管理。固定要素（キャラ設定語）と可変要素（背景・服装・ポーズ・表情）を分けて管理。

ComfyUI API または Queue機能を使ってシーンプロンプトを順次投入。LoRA強度0.7〜0.8、解像度1024×1536（縦向き）。顔品質は後工程で担保するため、このフェーズはシーン・構図品質に集中。

特定ポーズを再現したい場合はOpenPose ControlNetを使用。ポーズライブラリから選択してControlNet強度0.6〜0.75で適用。キャラの動きを固定した上でシーンを量産できる。

Phase 1で生成した全画像フォルダを指定。chara_name.safetensors顔モデルをロードして一括スワップ。推奨解像度1024px系。処理後に顔復元（GPEN-BFR-1024）を自動適用。

ReActor後の画像にFaceDetailer適用（denoise=0.40〜0.45、face_margin=1.6）。顔LoRAを再適用して特徴を最大化。問題画像のみ手動確認・再処理。全体の4〜5%程度が要手動調整の想定。

最終画像をRealESRGAN×4でアップスケール（1024→4096px）。DLsiteのCG集は高解像度が評価される。ファイルサイズとのバランスを見てJPEG品質90〜95%で書き出し。

全画像を目視確認。顔の歪み・顔認識失敗・照明不一致を除外。必要に応じてimg2imgで部分修正。最終的にシーン構成（表紙・本編・差分）を整えてZIP化。

AI生成を明記した上で申請。タイトル・サムネイル・説明文・サンプル画像を準備。月2作品の上限に注意。写実的過ぎる表現はNG判定を受ける場合があるため、イラスト調〜セミリアルの範囲で調整。

ComfyUI-ReActor（必須）、ComfyUI-Impact-Pack（FaceDetailer）、ComfyUI_IPAdapter_plus、ComfyUI-KJNodes、ComfyUI-Image-Saver の5本。

inswapper_128.onnx（ReActor）、retinaface_resnet50（検出）、GPEN-BFR-1024（復元）、ip-adapter-faceid-plusv2_sdxl.bin（IPAdapter）をそれぞれ指定フォルダに配置。

マスター顔の生成・選定 → 20〜30枚の学習データ作成 → Flux LoRA Trainer or KohyaGUIでトレーニング（RTX 3090で2〜4時間）。

ReActorBuildFaceModelで多角度参照からMeanブレンド顔モデルを作成。.safetensorsとして保存し全作品で使い回す。

シーンプロンプトCSV → ComfyUI API自動投入 → ReActorバッチ処理 → FaceDetailer強化 → RealESRGANアップスケール の完全自動パイプラインを構築。夜間放置で翌朝に完成品が揃う体制を目指す。