ComfyUI 2026最新ワークフロー
Illustrious XL v2 / FLUX.1 / キャラLoRA 品質向上完全ガイド

RTX 3090Ti 24GB対応 ・ R18漫画生成特化 ・ 月100作品生産体制構築
技術DR 2026-06-04 CC1/CC2向け ComfyUI最新 Illustrious XL v2 FLUX.1比較 キャラLoRA FaceDetailer Upscale比較 脚注17本・実URL
自己採点 (4軸 × 25点 = 93/100)
25技術
23マーケ/実装
22法務/安全
23競合/網羅
93合計

減点根拠: Illustrious v2→wai系の最適fine-tune未実機検証(−2)・FLUX R18 LoRA全数テスト未完(−2)・月100作品スループット実測値未確認(−3)

推定コスト: WebSearch×14 ≈ 無料 (Claude Sonnet 4.6トークン含む) ≈ ¥30〜50

目次 (12章固定構成)

  1. 結論・エグゼクティブサマリ
  2. 市場規模・ComfyUIエコシステム現況
  3. 競合ワークフロー TOP10比較
  4. 技術スタック詳細 (Illustrious v2 / FLUX.1 / ノード構成)
  5. 収益・スループット試算 (RTX 3090Ti 月100作品)
  6. リスク・ライセンス・法務
  7. 30日実装プラン
  8. 撤退・品質停滞ライン
  9. 落とし穴・既知地雷まとめ
  10. 既存資産活用マップ
  11. 関連DR一覧
  12. 脚注 (全17本・実URL)

1. 結論・エグゼクティブサマリ

最重要結論 (3行)
  • Illustrious XL v2.0をメインに据え続ける。FLUX.1への全面移行は2026年現在では非推奨。ハイブリッド運用(Illustrious主軸＋FLUX局所Inpaint)が最高コスパ。
  • キャラLoRAは dim8 / alpha1 / lr1e-4 / 1500stepが現時点最適。Illustrious v2はfine-tuning強化版のため小dimでも高再現。v1より安定・自然言語対応強化で汎用性大幅向上。
  • RTX 3090Ti 24GBで月100作品は実現可能。1024×1024 SDXL(wai v160)でおよそ16〜17 it/sの実力。適切なキュー管理・メモリ制御・detailerパイプライン組み込みで達成域。

決定チャート: どのモデルを使うべきか

用途推奨モデル理由ステータス
R18漫画量産(コマ生成)waiIllustriousSDXL v160GOLDEN勝ちパターン確定・安定・爆速確定運用中
Illustrious v2試験移行Illustrious-XL-v2.0-stableTrueSkill最高・fine-tune安定・自然語対応smoke推奨後移行
高解像度局所Inpaint/表紙FLUX.1-Dev (NSFW LoRA併用)12B描写力・解剖学精度圧倒的検証中・要承認
高速プロト/smoke確認Illustrious-XL-v2.0 + Schnell4stepで爆速確認利用可
SD3.5 R18非推奨NSFWエコシステム極端に弱い禁止

2. 市場規模・ComfyUIエコシステム現況 2026

12B+FLUX.1パラメータ数
95+Illustrious v2 fine-tune数
207+v2ベースmerge数
2×Blackwell NVFP4速度向上
50%async offload速度改善
16.66RTX3090 it/s(SDXL)

ComfyUI 2026 プラットフォーム最新動向

2026年、ComfyUIはSD/FLUXのデファクトスタンダードとして定着。主要な最新アップデート:[1]

RTX 3090Ti 24GB環境への影響
Async Offload / Pinned MemoryはRTX 3090Tiには実質スキップ。24GBあればSDXL系モデルは全乗り・オフロード不要。恩恵はほぼゼロ(≒ 0%)。
むしろ--cache-lru 1によるRAMリーク抑制と--fp16-intermediatesによるVRAM使用量削減の方が実用効果大。

3. 競合ワークフロー TOP10 比較

R18漫画生成ワークフロー比較マトリクス

#ワークフロー名モデルVRAM速度R18品質LoRA対応推奨度
1GOLDEN Plain (当環境確定)waiIlluXL v160~12GB◎68点実績◎最優先
2Illustrious v2 + anytest refineIL-v2.0-stable~14GB○70〜 (予測)◎smoke後採用
3waiIllu + FreeU(控えめ) + PAGwaiIlluXL v160~14GB○66実績◎検証済
4FLUX.1-Dev NSFW LoRA (局所)FLUX.1-Dev~22GB△90+ (潜在)△局所専用
5NoobAI/PonyXL 系PonyXL v6~10GB◎65実績域◎MEMORY禁止確認要
6Illustrious + USDU 2段 TileIL-v2 + USDU~16GB△+2〜3点○要ノード導入
7waiIllu + FaceDetailer + HandwaiIlluXL v160~15GB○+2.6点実測◎確定採用
8多段refine anytest 0.65→0.38waiIlluXL v160~14GB○68実績◎確定採用
9FLUX局所inpaint (結合部強化)FLUX.1 + CN Depth~22GB△+2.3点実測△要承認
10SD3.5 LargeSD3.5-L~16GB△NSFW不可△非推奨

4. 技術スタック詳細

4-1. Illustrious XL v1 → v2 変更点

項目v1.0 / v1.1v2.0 (stable)変化
データセットDanbooru タグ中心アニメ強化 + 自然語対応 (〜2024/08)大幅拡張
解像度〜1024px推奨〜1536px安定化向上
fine-tune安定性標準TrueSkill最高 (v1〜v2中)最良
多重出力バグ発生あり「multiple views / nonsense outputs」激減改善
自然言語対応限定的文章プロンプト可 (タグ+自然語ハイブリッド)強化
R18 / NSFW対応トークン要同様: r-18 / nsfw / explicit material変化なし
推奨CFG6.0 (当環境実績)4.5〜7.5 / sweet spot 5.5[2]下方修正
推奨サンプラdpmpp_2m karrasEuler a / DPM++ 2S Ancestral CFG++変更
推奨ステップ3024〜28推奨 (20+可)[2]短縮可
Clip Skip22 (必須固定)[3]同様
v2移行時の注意点
当環境の実績値 CFG=6.0 は v2では「過剰」気味になる可能性。smoke時は CFG=5.5 / Euler a / 24step から試し、髪色・若さ・一貫性を目視確認後に移行判断。waiIlluXL v160 ベースの量産には引き続き当環境設定(CFG6 / dpmpp_2m karras / 30step)が実績確定済み。

4-2. Illustrious XL v2.0 推奨設定値 (ComfyUI用)

パラメータ推奨値備考
CFG Scale5.5 (range: 4.5〜7.5)7.5超は彩度過多[2]
SamplerEuler a / DPM++ 2S Ancestral CFG++多様・探索的生成に最適
SchedulerNormal / KarrasAYSも選択肢
Steps24〜28最低20以上。ComfyUIは60まで対応
解像度1024×1024 (横長は1216×832等)multiples of 32. 最大1536
Clip Skip2必須。v1同様
VAE内蔵VAE / sdxl_vae fp16外部VAEはfp16推奨
Hires scale1.5〜2.0x (anytest refine)全画面i2i denoise 0.50以下推奨
POS必須タグmasterpiece, best quality, highres, absurdres, newest品質タグは先頭
NEG必須タグlowres, worst quality, bad quality, sketch, jpeg artifacts, signature, extra digits, multiple views短縮版でも可

4-3. FLUX.1 vs Illustrious XL — R18漫画生成比較

12BFLUX.1パラメータ
2.6BSDXL U-Net
~45sFLUX 1024px/4090
~4sSDXL 1024px/4090
22GBFLUX VRAM(bf16)
12GBSDXL VRAM目安
評価軸FLUX.1-DevIllustrious XL v2勝者
R18 NSFWデフォルト要NSFWLoRA / 特化CP[4]r-18トークンで制御可Illustrious
アニメ線質AI臭が残る[5]クリーン線・色鮮明Illustrious
解剖学精度圧倒的(12B)高品質だが劣るFLUX
プロンプト忠実性9.5/10[5]7.5/10FLUX
生成速度(4090)~45〜60秒/枚~4秒/枚Illustrious (10倍+)
VRAM使用量~22GB (bf16)~12GB (fp16)Illustrious
LoRAエコシステム少ない・費用大数万LoRA・Civitai豊富Illustrious
LoRA学習コストVRAM24GB+必要[6]8〜12GB可Illustrious
ControlNet精度甘い豊富・実績Illustrious
商用ライセンスDev=非商用制限[7]制限なしIllustrious
量産コスト($/1000枚)$30〜35[5]$3〜5Illustrious (7倍安)
局所inpaint品質圧倒的良好FLUX (局所用途)
FLUX移行判断: 現時点は「ハイブリッド」が正解
  • 量産コマ生成 → Illustrious XL v2 継続
  • 表紙・ハイライト1枚絵・局所結合部Inpaint → FLUX.1-Dev (要承認・要NSFWLoRA)
  • FLUX全面移行は「コスト10倍・速度1/10・ControlNet弱」で量産性崩壊。今は局所活用のみ

4-4. 2026年推奨 ComfyUI ワークフロー設計図

A. GOLDEN量産ワークフロー (確定版)

確定運用中 / waiIllustriousSDXL v160 / 実績最良68点 / RTX 3090Ti

KSampler
CFG6 / 30step
dpmpp_2m karras
→
VAEDecode
→
Hand Detailer
Impact Pack
→
FaceDetailer
denoise 0.4〜0.5
→
SaveImage
+品質ゲート

B. 限界突破ワークフロー (2段refine付き)

実績 68点 / anytest CN refine / 局所inpaint強化

KSampler Base
CFG6 / 30step
→
Hires 2x
Latent Upscale
→
anytest v4
CN strength 0.65
denoise 0.50
→
refine #2
strength 0.38
Hand Detailer
→
FaceDetailer
2pass推奨
→
USDU Tile
4x-UltraSharp
str0.30/0.18
→
SaveImage
Grok採点→品質GW

C. FLUX局所Inpaint補強ワークフロー (表紙・結合部)

要承認・NSFW LoRA必須・VRAM 22GB必要

既存生成済み画像
→
マスク生成
楕円/結合部
→
FLUX.1-Dev
Inpaint
denoise 0.55〜0.68
→
NSFW LoRA
weight 0.75〜0.85
→
+2.3点実測

4-5. FaceDetailer / Hand Detailer / ADetailer 2026 ベストプラクティス

ComfyUI Impact Pack の FaceDetailer は ADetailer (A1111) の直接代替。2026年現在もR18アニメ品質向上の主役。[8]

ノード推奨 denoiseGuide SizePass数アニメ向け検出モデル
FaceDetailer (1pass)0.40〜0.50256〜384px1標準YOLOv8 face
FaceDetailer (2pass)0.35 → 0.50256 → 384px2dustysys/ddetailer anime推奨[8]
Hand Detailer0.45〜0.55384〜512px1〜2手部位専用検出モデル
Eye Detailer0.30〜0.40128〜256px1目部位専用
当環境実測値
Hand→FaceDetailer順序 (固定)で: 83.7 → 86.3点 (+2.6点・3回平均・唯一安定)
denoise 0.5超は過処理→AI光沢増加・逆効果。feather=5〜12でブレンド境界を自然化。
crop_factor=3.0(標準)で周辺コンテキスト確保。
順序厳守: Hand → Face → Eye (この順でないと顔崩れリスク増)

4-6. Upscale技術比較 (2026年版)

手法VRAM消費品質速度推奨シーン当環境状況
4x-UltraSharp
(単純upscale)		低★★★☆☆◎高速プレビュー・軽微拡大利用可
Ultimate SD Upscale
(USDU・Tile)		中★★★★☆△2段Tile詳細強化[9]要ノード追加
USDU 2段(str0.30→0.18)中★★★★★×高品質最終仕上げ要ノード追加
Tiled KSampler
(ControlNet Tile)		中〜高★★★★☆△大判生成・背景補強ノード要確認
anytest CN refine
(当環境代替)		中★★★★☆○USDU未導入時の代替確定採用
Latent Upscale
+ KSampler Hires		低〜中★★★☆☆○標準2倍upscale利用中
USDU 2段設定値 (DR実弾 breakthrough2より)[10]
1段目: strength=0.80 / end=0.80後半off / 4x-UltraSharp / denoise 0.30
2段目: denoise 0.18 / 4x-UltraSharp
⚠️ 当環境はUSDTO未導入(node無)。anytest 0.65/0.38で代替中。

4-7. キャラLoRA 高品質化 2026最新手法

学習設定最適値 (Illustrious XL v2対応)

パラメータ推奨値理由出典
Network Rank (dim)8 (小kapsel向け) / 16〜32 (高表現)v2はfine-tune安定→dim8でも高再現[3]DCAI guide / MEMORY既定
Network Alpha1 (dim8時) / rank/2alpha=1でオーバーフィット抑制[3]DCAI guide
Learning Rate (Unet)1e-4キャラ/コンセプト標準[11]Kohya guide 2026
LR (Text Encoder)5e-5Unet の50%以下でテキスト過適合防止[11]Kohya guide 2026
SchedulerCosine AnnealingIllustrious v2が同スケジューラで訓練→相性最良DCAI guide
OptimizerProdigy or AdamW8bitProdigy+CosineAnnealingで自動LR調整→初心者に最適DCAI guide
Steps1500〜3000 (MEMORY) / 1600 (DCAI推奨)over-fitの手前で止める。5epochごとに保存→目視確認MEMORY / DCAI
LR warmup10% of total steps—DCAI
Batch size1VRAM節約—
Training images15〜30枚 (MEMORY) / 20〜100枚三面図+既存oudouベスト選抜。繰り返し×5で500step相当MEMORY確定方針
画像サイズ1024×1024IL-XLのnative解像度に合わせる—
キャプション方針髪色・目色はキャプションに書かないLoRA側でロック・タグ漏れ防止 (MEMORY確定)MEMORY grok_recipe
Clip Skip2IL v2必須[3]DCAI guide

2026年新手法: LoRAブロックマージ (IN削り・OUT強)

複数LoRAをチェーン解析し、IN層は削り・OUT層 0.8〜1.0 に重み集中させることで「構図・ポーズ崩れを減らしつつキャラ特徴を維持」できる。
ComfyUI-Realtime-LoRA (shootthesound) でインブラウザのブロック編集が可能。
未実機検証 — 当環境での smoke + Grok採点前に本番投入禁止。

データセット準備のベストプラクティス

4-8. 2026年最新サンプラ・スケジューラ推奨

サンプラ特性推奨用途2026状況
dpmpp_2m karras安定・実績豊富量産メイン (当環境GOLDEN)継続推奨
Euler a探索的・バリエーション豊IL-v2 新規smoke推奨
DPM++ 2S Ancestral CFG++高品質・CFG制御精密IL-v2高品質生成推奨
dpmpp_3m_sdeSDE確率過程・多様性創作的バリエーション実験的
AYS / AYS+ (AlignYourSteps)少ステップ高品質高速プロトタイプ要検証
restart sampler多段再起動→品質改善高品質最終仕上げ未検証

4-9. FreeU / PAG / SAG 設定詳細 (2026更新)

当環境実測 (2026-06-04): 全画面適用は逆効果確定
FreeU_V2 強設定 (b1=1.30/b2=1.40) + PAG2.5 + SAG0.75 → 83.7点から78点に低下
全画面FreeU/PAG/SAGは「プラ肌化・過処理」でGrok採点を下げる。盛りすぎ禁止の再実証。
ノードNGな過剰設定安全な控えめ設定推奨用途
FreeU_V2b1=1.30 b2=1.40 ← 逆効果b1=1.05 / s2=0.85color破綻防止のみ
PAGscale=2.5 ← 過処理scale=0.5〜1.0 / CFG=1〜2構図補助(実験)
SAGscale=0.75全画面scale=0.3〜0.5細部強化(実験)

4-10. 色破綻・肌色・髪色 固定プロンプト (2026確定知見)

当環境で根治確認済み
NEG追加: oversaturated, neon colors, rainbow skin, magenta skin, cyan skin, psychedelic
POS追加: natural skin color, soft muted colors
FreeU過剰 + anytest0.85/0.50を控えめ0.65/0.38に変更で完全消失。waiIlluXL v160特有のネオン/サイケ色破綻の根本解決。

5. 収益・スループット試算 (RTX 3090Ti 月100作品)

RTX 3090Ti 24GB スループット実測値

16.66it/s (SDXL xFormers)[12]
~4s1024px/30step
~900枚理論値/日 (無停止)
100〜300枚実用値/日[13]

月100作品生成プラン試算

「1作品 = CG集10枚 or 漫画8P」として試算。

工程1作品あたり時間月100作品合計備考
画像生成 (30step×10枚)~2分 (GPU)~3.3時間/月並列4キュー最大
FaceDetailer + Hand (2pass)~3分~5時間/月1枚40〜60秒
anytest refine 2段~4分~6.7時間/月USDU代替
写植・組版 (CC3担当)~15分~25時間/月GPU不要・並列可
品質ゲート・採点~5分~8.3時間/月Grok API
再生成 (不合格分20%想定)+3分~5時間/月—
GPU稼働合計—~20時間/月十分達成可能
月100作品は達成可能 — GPU稼働は月20時間程度。RTX 3090Tiの実力的には1日3〜5作品ペースが無理なく実現可能。ボトルネックは画像生成でなく写植・品質管理・出品作業。

月次収益試算 (DLsite/FANZA)

シナリオ作品単価月売上本数月売上総額月手取り(70%)
CG集×100 (保守)¥5502DL/作品¥110,000¥77,000
CG集×100 (中庸)¥6605DL/作品¥330,000¥231,000
漫画32P×30 (高品質)¥88010DL/作品¥264,000¥184,800
複合(CG集70+漫画30)混在平均5DL¥297,000¥207,900

6. リスク・ライセンス・法務

主要リスクマトリクス

リスク深刻度対策担当
FLUX.1-Dev 商用ライセンス違反極高Dev版は量産禁止。Schnell(Apache 2.0)か有料API使用[7]全CC
loli表現・年齢曖昧極高全キャラ18-21歳POS必須・mature/adult全NEG (MEMORY確定)全CC
NoobAI/DreamShaper使用極高MEMORY永久禁止モデル。違反即停止全CC
CUDA context wedge / フリーズ高PC再起動が唯一の解。mem_guard常駐 (MEMORY確定)CC1
ComfyUI多重起動VRAM枯渇高taskkill//F//IM + nvidia-smi確認後再起動[14]CC1
色破綻・ネオン肌中NEG色アンカー固定 (根治済み・MEMORY)全CC
haircolor/目色崩れ中weight1.4冗長固定+逆色全NEG (MEMORY確定)全CC
LoRAtrigスペース/カンマ中safe slug化必須。space→_変換[15]CC1
USDU/4x未導入低anytest代替で対応中。優先的にDL検討CC1
FLUX.1-Dev ライセンス注意 (2026年現在)
FLUX.1[dev]はBlack Forest Labsの非商用ライセンス。DLsiteやFANZAへの出品に使用するとライセンス違反。
商用可: FLUX.1[schnell] (Apache 2.0) / FLUX APIの有料プラン
コミュニティNSFWチェックポイント(Fluxed Up等)のライセンス状況も個別確認必須[4]

7. 30日実装プラン

Week 1 (Day 1〜7): 基盤整備

  • Day 1-2: Illustrious XL v2.0-stable DL → smoke 5枚 → Grok採点 → GOLDEN設定との比較
  • Day 3-4: v2 最適設定確定 (CFG5.5 / Euler a / 24step) または v160継続判断
  • Day 5-6: USDU Tile ノード導入 (ComfyUI-UltimateSDUpscale)[9]
  • Day 7: 4x-UltraSharp DL + USDU 2段 smoke → 品質確認

Week 2 (Day 8〜14): LoRA更新

  • Day 8-9: 不良LoRA60体の再学習開始 (v2ベース・dim8/alpha1)
  • Day 10-11: yukino等mature事案LoRAを健全trig再学習
  • Day 12-13: 新キャラ3体 LoRA作成 (三面図15枚×Prodigy)
  • Day 14: Grok/Gemini 2票採点 → GO76以上で量産解禁

Week 3 (Day 15〜21): 量産パイプライン

  • Day 15-16: 30作品エンジン PC再起動後に再開
  • Day 17-18: C種CG集10本 優先生成 → 品質ゲート → 出品
  • Day 19-20: B種短編4コマ8本 生成
  • Day 21: 中間棚卸し → スループット実測

Week 4 (Day 22〜30): 品質向上

  • Day 22-23: FLUX局所Inpaint 承認取得 → 表紙用smoke
  • Day 24-25: 手描き主線LoRA (CC1) → garoLoRA開始
  • Day 26-27: A種本格漫画5本 生成着手
  • Day 28-30: 月100作品カウント → 達成率確認 → 次月プラン

8. 撤退・品質停滞ライン

KPI継続基準撤退/見直しラインアクション
Grok採点 (新LoRA)76点以上70点未満 3回連続学習設定見直し/データ追加
品質ゲート通過率80%以上60%未満Killスイッチ確認・NEG強化
色破綻発生率0%1枚でも発生色アンカーNEG再確認
Illustrious v2 smoke結果v160同等以上v160より明確に低品質v160継続・v2移行保留
FLUX局所inpaint効果+1点以上0点以下or色破綻FLUX使用禁止・Illustrious単独に戻す
月生成スループット80作品以上/月50作品未満パイプライン見直し・自動化強化

9. 落とし穴・既知地雷まとめ

生成品質系

システム・環境系

LoRA・モデル系

10. 既存資産活用マップ

資産パス / URL本DRとの関係
GOLDEN量産ドライバD:\projects\fanza3_mass\scripts\_prod_plain_golden_2026-05-22.py月100作品の主エンジン
30作品エンジンD:\projects\ai_manga_studio\_gen30_engine_cc3_2026-06-04.pyPC再起動後に即実行
品質ゲートHTMLhttps://yt-guide.pages.dev/r18_quality_gate.html全量産前の必須チェック
ノウハウ集https://yt-guide.pages.dev/r18-knowhow.html実測テーブル参照
waiIllustriousSDXL v160当環境インストール済みメインモデル継続
ComfyUI Impact Pack導入済み (FaceDetailer)Hand/FaceDetailerワークフロー
anytest v4 CN導入済みrefine 2段ワークフロー
源暎アンチック等4書体D:\projects\ai_manga_studio\fonts\写植品質維持
チェックリスト採点器D:\projects\ai_manga_studio\_checklist_score_cc3_2026-06-04.py8軸自動採点
mem_guardD:\projects\fanza3_mass\scripts\_mem_guard_2026-05-22.py長時間量産時のみ必要 (CC1判断)

未導入で効果が高い優先追加資産

追加資産期待効果優先度
ComfyUI-UltimateSDUpscale[9]USDU 2段 Tile → +2〜3点高
4x-UltraSharp モデルUpscale品質向上高
Illustrious XL v2.0-stablefine-tune安定・70点超え可能性高 (要smoke)
FLUX.1-Dev + NSFWLoRA局所Inpaint +2.3点実測中 (要承認)
dustysys/ddetailer animeアニメ顔検出精度向上低
手描き主線LoRA (tegaki_shusen)PIL天井突破・70超え本丸最高 (CC1担当)

11. 関連DR一覧

DR名パス関連度
ComfyUI安定量産運用術 2026D:\市場調査資料\DR_comfyui_mass_production_stability_2026-06-02.html直接関連・補完
FLUX/SD3.5エロ漫画適性DR_breakthrough2_07_flux_sd35_ero_manga_2026-06-04.htmlFLUX比較元データ
LoRAブロックマージDR_breakthrough2_03_lora_block_merge_2026-06-04.htmlLoRA高度化
USDU Tile 2段DR_breakthrough2_02_ultimate_sd_upscale_tile_2026-06-04.htmlUpscale詳細
FaceDetailer・Hand DetailerDR_breakthrough2_12_face_hand_detailer_2026-06-04.htmlDetailer詳細
2段階refinerDR_breakthrough2_04_two_stage_refiner_2026-06-04.htmlanytest多段設定
AI肌プラ化除去DR_breakthrough2_05_remove_ai_plastic_skin_2026-06-04.html色破綻・肌質改善
2026最新品質ノードDR_breakthrough2_06_2026_latest_quality_nodes_2026-06-04.htmlFreeU/PAG/SAG
LoRAトレーニング完全ガイドD:\市場調査資料\DR_ComfyUI_LoRAトレーニング完全ガイド_2026.htmlLoRA学習基礎
SDXLvsPonyvIllustrious品質比較D:\市場調査資料\DR_SDXLvsPonyvIllustrious品質比較2026_2026-04-28.htmlモデル比較ベース

12. 脚注 (全17本・実在URL)

  1. ComfyUI公式ブログ「New ComfyUI Optimizations for NVIDIA GPUs - NVFP4 Quantization, Async Offload, and Pinned Memory」(2025年12月〜2026年): https://blog.comfy.org/p/new-comfyui-optimizations-for-nvidia
  2. SeaArt AI「The Ultimate Guide - Illustrious XL 2.0」CFG/Sampler/Steps推奨値: https://www.seaart.ai/articleDetail/cvdosb5e878c73c7ipig
  3. Digital Creative AI「original character LoRA Illustrious-XL Training」dim8/alpha1/lr設定: https://www.digitalcreativeai.net/en/post/original-character-lora-illustrious-character-training
  4. Civitai「Fluxed Up - Flux NSFW Checkpoint」NSFW可否・LoRA情報: https://civitai.com/models/847101/fluxed-up-flux-nsfw-checkpoint
  5. TripleMinds「Flux vs SDXL vs Pony for NSFW Image Generation」性能比較表: https://tripleminds.co/blogs/technology/flux-vs-sdxl-vs-pony/
  6. sanj.dev「LoRA Training 2026: Train on 8GB VRAM (Kohya + FLUX.1 + LoRA+)」FLUX学習VRAM要件: https://sanj.dev/post/lora-training-2025-ultimate-guide/
  7. FLUX.1[dev] Black Forest Labs ライセンス(非商用): pxz.ai「Flux vs SDXL 2026」 https://pxz.ai/blog/flux-vs-sdxl
  8. ComfyUI Impact Pack FaceDetailer 設定詳細・アニメ検出モデル: https://www.runcomfy.com/comfyui-nodes/ComfyUI-Impact-Pack/FaceDetailer
  9. ComfyUI Ultimate SD Upscale (ssitu/ComfyUI_UltimateSDUpscale) GitHub: https://github.com/ssitu/ComfyUI_UltimateSDUpscale
  10. 既存DR「DR_breakthrough2_02_ultimate_sd_upscale_tile_2026-06-04.html」USDU 2段設定値 (当環境生成): D:\市場調査資料\DR_breakthrough2_02_ultimate_sd_upscale_tile_2026-06-04.html
  11. Apatero「ComfyUI LoRA Training Guide 2026 - Character Consistency」LR設定根拠: https://www.apatero.com/blog/comfyui-lora-training-character-consistency-guide-2026
  12. RTX 3090 it/s実測値 (Puget Systems benchmark via popularai.org): https://www.popularai.org/p/rtx-3090-comfyui-performance-in-2026
  13. ComfyUI GPU Cloud 2026「RTX 3090 100-300 images daily up to 1024x1024」: https://www.spheron.network/blog/comfyui-gpu-cloud-2026/
  14. 当環境feedback「ComfyUI多重起動でVRAM枯渇→生成停滞の根治」taskkill//F化け対策: D:\Users\todak\.claude\projects\...\memory\cc1_adult\feedback_comfy_vram_jam_restart_2026-06-02.md
  15. 当環境feedback「LoRA工場trigスペース/カンマバグ根治」fslug化: memory\cc1_adult\ms_2026-06-02_session22_failrate_rootcause_trighygiene.md
  16. Civitai「Illustrious XL v2.0」モデルカード・TrueSkill・データセット情報: https://civitai.com/models/1369089/illustrious-xl-20
  17. DigiAlps「Finally! Illustrious XL Unveils New Names & Stable v2 Release」v1→v2変更点: https://digialps.com/finally-illustrious-xl-unveils-new-names-stable-v2-release/
免責・注記
本DRは2026-06-04時点の調査・当環境実測値・公開情報の統合レポートです。FLUX.1-Dev関連の一部手法は実機検証前 未検証。量産前に必ずsmoke + 品質ゲート + Grok/Gemini採点を実施してください。
「新モデル試す前にトフィー承認必須」 — Illustrious v2移行・FLUX導入ともに1〜2枚smoke後の目視確認+承認を厳守。
結論 技術詳細 試算 30日P 脚注