ComfyUIの画像の大きさとバッチ｜Empty Latent Image・バッチでの生成
＊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（「テキストから画像へ」・組み込みのノードの「EmptyLatentImage」「LatentFromBatch」「RepeatLatentBatch」「LatentBatchSeedBehavior」「RebatchLatents」「BatchLatentsNode」）によります。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 で文章から画像を作るときは、Empty Latent Image（画面の名前は「空の潜在画像」）で、作る画像の幅・高さ・枚数を決めます。「バッチサイズ」を増やすと、1回の実行で何枚もまとめて作れます。まとめて作った中から1枚を取り出したり、同じものをくり返したりするノードもあります。
Empty Latent Imageで画像の大きさと枚数を決める
Empty Latent Image は、何も描かれていない潜在（画像になる前の、画像を縮めた数の並び）を作るノードです。公式ドキュメントの手引きでは、純粋なノイズを含む潜在を作って KSampler（ノイズを取り除いて画像を作るノード）に渡すノードとしています。キャンバスの大きさ、つまりできる画像の解像度を決めます。
| 画面の名前 | 初めの値 | 選べる範囲 | すること |
|---|---|---|---|
| 幅 | 1024 | 16〜16384（8 ずつ） | できる画像の横の画素数 |
| 高さ | 1024 | 16〜16384（8 ずつ） | できる画像の縦の画素数 |
| バッチサイズ | 1 | 1〜4096 | 1回の実行で作る枚数 |
| 潜在（出力） | なし | なし | 空の潜在。KSampler の「潜在画像」につなぐ |
画像の大きさ
「幅」と「高さ」が、そのままできる画像の画素数になります。公式の例のワークフロー（SD1.5）は 512×512 です。新しく置いた Empty Latent Image の大きさは、公式の例と違います。
モデルには、学習した大きさがあります。公式ドキュメントの手引きでは、SD1.5 は 512×512 の画像で学習されていて、1024×1024 を直接作ると質が落ちるとしています。編集部が SD1.5 で 1024×1024 を1回で作ると、同じ部屋がくり返されたような画像になりました（「ComfyUIの2パスとHires fix｜段階的に大きくした描き直し」の記事に並べています）。大きい画像を作る方法は、その記事で解説しています。
Empty Latent Image は、SD1.5・SDXL などで使う空の潜在を作ります。SD3・Flux.2・Hunyuan Image などには、それぞれ専用の空の潜在のノード（EmptySD3LatentImage・EmptyFlux2LatentImage・EmptyHunyuanImageLatent など）があります。使い方は「ComfyUIの画像モデルとは｜系統ごとのワークフロー」の記事で解説します。
まとめて何枚も作る：バッチ
「バッチサイズ」を 2 以上にすると、1回の実行でその枚数の画像ができます。公式ドキュメントでは、複数の潜在を同時に作り、まとめて処理するための値としています。
編集部の PC では、実行を送ってから画像ができるまで、1枚だと約3秒、4枚まとめてだと約8秒でした。4枚のうち1枚目は、同じシード 42 でバッチサイズ 1 のときの画像とほぼ同じでした（1画素あたりの差の平均は、0〜255 の中で 0.48）。2枚目は、シード 43 で1枚だけ作った画像とは違う画像でした。バッチの2枚目以降は、シードを1つずつ増やして1枚ずつ作った画像とは別の画像になります。
バッチから取り出す・くり返す
バッチを扱うノードは、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」→「潜在」→「バッチ」の分類にあります。
| ノード（画面の名前） | 受け取るもの | 公式ドキュメントの説明 |
|---|---|---|
| LatentFromBatch（バッチから潜在を取得） | 潜在・バッチインデックス（初めは 0）・長さ（初めは 1） | バッチの中の、決めた位置から決めた数の潜在を取り出す |
| RepeatLatentBatch（潜在バッチを繰り返す） | 潜在・量（初めは 1） | 潜在のバッチを、決めた回数だけ複製する |
| RebatchLatents（潜在を再バッチ） | 潜在・バッチサイズ | 潜在を、決めたバッチサイズごとに組み直す |
| BatchLatentsNode（latentをバッチ処理） | 潜在（つなぐと入力が増え、50 個まで） | 複数の潜在を1つのバッチにまとめる |
バッチインデックスは 0 から数えます。編集部は、バッチサイズ 4 で作った潜在から、「バッチから潜在を取得」（バッチインデックス 2・長さ 1）で3枚目だけを取り出し、画像に戻しました。
シードとバッチ
KSampler の「シード」と「生成後の制御」は、実行ごとのシードを決めます。「生成後の制御」を fixed にすると、同じシードで同じ画像をもう一度作れます。設定の意味は、「ComfyUIのKSamplerの設定｜シード・ステップ・CFG・サンプラー・スケジューラ・デノイズ」の記事で解説しています。
LatentBatchSeedBehavior（潜在バッチシード動作）は、バッチの中の潜在のシードの扱いを決めるノードです。公式ドキュメントでは、「シード行動」で、バッチ全体のシードをランダムにする（random）か、固定する（fixed・初めの値）かを選ぶとしています。
潜在を大きくする・合成するなど、潜在のまま加工する方法は、「ComfyUIの潜在の加工｜拡大・合成・切り抜き・演算」の記事で解説しています。画像の大きさの考え方は、「画像生成AIの解像度と縦横比｜モデルが学習した大きさ」の記事で解説します。
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この記事について
PERSC編集部が、建築の制作に関わる知識を実務目線で整理しています。内容は公開・更新日時点の情報にもとづきます。誤りや古い情報にお気づきの場合はお問い合わせよりご連絡ください。
