ComfyUIの条件付けの組み合わせ｜Combine・Concat・Average・ステップの範囲

＊2026年9月29日に確認した内容です。ComfyUI の公式ドキュメントの組み込みのノードの説明（ConditioningCombine・ConditioningConcat・ConditioningAverage・ConditioningSetTimestepRange・ConditioningZeroOut・ConditioningMultiply・CreateHookLora・SetClipHooks・CreateHookKeyframe・SetHookKeyframes・ConditioningSetProperties ほか）によります。これらのページの説明は、AI で作られたものです。画面と画像は、編集部の PC（Windows 11・NVIDIA GeForce RTX 4060）のポータブル版（Python ごと1つのフォルダに入った Windows 向けの ComfyUI。ComfyUI v0.37.0・フロントエンド 1.52.7・画面の表示は日本語）で作りました。

ComfyUI では、プロンプトを CLIP Text Encode（プロンプトの文を条件付けに変えるノード）で変えた条件付け（CONDITIONING。モデルに作りたいものを伝えるデータ）を、ノードで組み合わせられます。まとめる（Combine）・つなぐ（Concat）・平均する（Average）の3つのノードがあります。ConditioningSetTimestepRange では、条件付けが効くステップ（KSampler がノイズを取り除く1回ごと）の範囲を決められます。フックのノードを使うと、LoRA や条件付けを、画像を作る途中から効かせることもできます。

複数のプロンプトの条件付けを組み合わせる

条件付けを組み合わせるノードは、ノードライブラリ（画面の左のサイドバーの「ノード」）の「モデル」→「条件付け」→「変換」の分類にあります。どのノードも、2つの条件付けを受け取り、1つの条件付けを出します。出力は、KSampler（ノイズを取り除いて画像を作るノード）の「ポジティブ」などにつなぎます。

この記事では、2つのプロンプトを組み合わせて比べました。1つは「a modern living room interior, large windows, natural light, wooden floor, sofa」（室内）、もう1つは「japanese tatami room interior, shoji screens, low table」（和室）です。モデルは SD1.5、ほかの設定はシード 42・ステップ 20・CFG 7.0・euler・normal・512×512 です。

3つのノードとも、室内のプロンプトを1つ目の入力（「条件付け_1」「条件付け先」）に、和室のプロンプトを2つ目の入力（「条件付け_2」「条件付け元」）につなぎました。編集部の試しでは、Combine と Concat は和室に寄り、Average は床と天井が室内と和室の中間のような画像になりました。

混ぜる：Conditioning (Combine)

Conditioning (Combine)（画面の名前は「条件付け（組み合わせ）」）は、「条件付け_1」と「条件付け_2」の2つの条件付けを、1つにまとめるノードです。公式ドキュメントによると、2つはリストとしてつなげて結合され、同じ重みで扱われます。

つなぐ：Conditioning (Concat)

Conditioning (Concat)（画面の名前は「条件付け（連結）」）は、「条件付け元」の条件付けを、「条件付け先」の条件付けの後ろにつなげるノードです。公式ドキュメントによると、「条件付け先」が土台になり、そこに「条件付け元」の情報を足します。

平均する：Conditioning (Average)

Conditioning (Average)（画面の名前は「条件付け平均」）は、2つの条件付けを、決めた割合で混ぜるノードです。公式ドキュメントによると、「条件付け先の強度」（0.0〜1.0・初めの値 1.0）が「条件付け先」の割合で、値を変えると2つの中間の結果になります。公式ドキュメントは、2つのプロンプトの間をなめらかに移ることと、絵柄を混ぜることを使い方に挙げています。

効くステップの範囲を決める：ConditioningSetTimestepRange

ConditioningSetTimestepRange（画面の名前は「条件付けタイムステップ範囲」）は、条件付けが効くステップの範囲を、ステップ全体に対する割合（0.000〜1.000）の「開始」と「終了」で決めるノードです。

編集部は、和室のプロンプトを 0.000〜0.500、室内のプロンプトを 0.500〜1.000 にしました。2つを Conditioning (Combine) でまとめ、KSampler の「ポジティブ」につなぎました。

できた画像は、和室のプロンプトだけの画像とほとんど同じになりました。この組み合わせでは、前半に効かせたプロンプトで構図が決まり、後半の室内のプロンプトはほとんど表に出ませんでした。

条件付けを0にする・強さを変える

条件付けを加工するノードは、ほかに次の2つがあります。

画像の決まった範囲やマスク（白黒で範囲を示す画像）の中だけに条件付けを効かせるノード（ConditioningSetArea・ConditioningSetMask など）もあります。使い方は、「ComfyUIの範囲を指定した構図｜Area Composition・GLIGEN」の記事で解説します。

フックでLoRAと条件付けを切り替える

フックは、LoRA（モデルに絵柄などを足す軽いファイル）や条件付けの設定を、画像を作る途中の決まった時点から効かせたり、強さを変えたりするための仕組みです。フックのノードは、ノードライブラリの「高度な機能」→「フック」の分類にあり、画面では [BETA] の札が付いていました。

編集部は、LoRA を、ステップの後半だけ効かせるワークフローを組みました。

1. 「フックLoRAを作成」（CreateHookLora）を置き、LoRA のファイルと強さ（strength_model 1.00・strength_clip 1.00）を決める
2. 「フックキーフレームを作成」（CreateHookKeyframe）を2つ置き、1つめの「フックKF」を2つめの「前のフックキーフレーム」につなぐ。1つめは強度倍数 0.00・開始パーセント 0.000、2つめは強度倍数 1.00・開始パーセント 0.500 にする
3. 「フックキーフレームを設定」（SetHookKeyframes）を置き、「フック」に手順1の「フック」を、「フック_kf」に手順2の2つめの「フックKF」をつなぐ
4. 「CLIPフックを設定」（SetClipHooks）を置き、「クリップ」に「チェックポイントを読み込む」の「CLIP」を、「フック」に手順3の「フック」をつなぐ
5. 「CLIPフックを設定」の「CLIP」を、ポジティブとネガティブの両方の「CLIPテキストエンコード（プロンプト）」の「クリップ」につなぐ
6. 画面の右上の「実行する」を押す

同じシードで、LoRA を付けない画像・後半だけ効かせた画像・はじめから効かせた画像を比べました。

後半だけ効かせた画像は、LoRA を付けない画像とほとんど同じでした。はじめから効かせた画像は、窓の割付けが変わり、手前に家具が増えました。

編集部の試しでは、ポジティブだけにフックを付けた CLIP を使い、ネガティブには付けなかったとき、画像が色の粒だらけに崩れました。ポジティブとネガティブの両方に、フックを付けた同じ CLIP を使うと、崩れませんでした。

フックのノードには、次のものがあります。

プロンプトの書き方は、「ComfyUIのプロンプトと重み｜CLIP Text Encode・語の強さ」の記事で解説しています。LoRA を普通に読み込む方法は、「ComfyUIのLoRAの読み込み｜Load LoRA・強さ」の記事で解説しています。