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

＊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「KSampler」「KSamplerAdvanced」「BasicScheduler」）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。

KSampler は、ノイズの入った潜在（画像になる前の、画像を縮めた数の並び）から、決めた回数だけノイズを取り除いて画像を作るノードです。どんな画像になるかは、シード・ステップ数・CFG・サンプラー・スケジューラ・デノイズの6つの設定で変わります。KSampler (Advanced) では、途中のステップから始めたり、途中で止めたりもできます。

KSamplerはノイズを取り除いて画像を作るノード

公式ドキュメントによると、KSampler は、受け取った潜在に、シードとデノイズの値に合わせてノイズを足します。そのうえで、モデルとポジティブ・ネガティブのプロンプトの条件（条件付け）を使い、ノイズを取り除きながら画像を作ります。ノイズを取り除くのは、画像を作るモデル（チェックポイントなど）です。

KSampler の入力と出力は、次のとおりです。

この記事の画像は、どれも SD1.5（Stable Diffusion 1.5。公式ドキュメントの手引きが使うモデル）で、プロンプト「a modern living room interior, large windows, natural light, wooden floor, sofa」、ネガティブ「text, watermark」、512×512 で作りました。基本の設定はシード 42・ステップ 20・CFG 7.0・euler・normal・デノイズ 1.00 で、並べた画像は1つの値だけを変えています。

シードと生成後の制御

シードは、ノイズを作るもとになる数です。公式ドキュメントによると、同じシードを使うと、同じ画像ができます。シードの初めの値は 0 です。シードを変えると、構図から変わります。

「生成後の制御」は、実行するたびにシードをどう変えるかを決める欄です。編集部の画面の選択肢は、次の4つでした。

同じ画像をもう一度作りたいときや、ほかの値だけを変えて比べたいときは、「生成後の制御」を fixed にし、「シード」の欄に数を入れておきます。

ステップ数

ステップ数は、ノイズを取り除く回数です。公式ドキュメントによると、ステップ数が多いほど正確な結果になり、初めの値は 20 です。

編集部の試しでは、ステップ 5 は全体がぼやけ、10 は窓の枠やソファの形などの細部が 20 と少し違い、20 と 40 はほとんど同じ画像になりました。ステップ数を増やすと、作るのにかかる時間も延びます（編集部の PC では、ステップ 5 が約1秒、40 が約4秒）。

CFG

CFG は、画像をプロンプトにどれだけ沿わせるかの強さです。公式ドキュメントでは、生成画像が入力条件にどの程度一致するかを決める値で、6〜8 を勧め、初めの値は 8.0 としています。ComfyUI のプログラムの KSampler の入力の説明（画面で欄に重ねて出る説明）では、値を上げるほどプロンプトに沿いますが、上げすぎると画質が落ちます。

編集部の試しでは、CFG 1.0・4.0・15.0 は、7.0 と構図が変わりました。1.0 は色が薄く、物の多い部屋になり、15.0 は色が濃く、はっきりした画像になりました。

サンプラーとスケジューラ

サンプラーは、ノイズを取り除くときの計算の方法です。公式ドキュメントでは、生成の速さと絵柄に影響するとしています。v0.37.0 の選ぶ欄には、euler・euler_ancestral・dpmpp_2m・dpmpp_2m_sde・uni_pc など、45 の方法が並びました。

編集部の試しでは、euler と dpmpp_2m はほぼ同じ構図に、euler_ancestral と uni_pc は構図が変わりました。

スケジューラは、ステップごとにノイズをどれだけ減らすか（ノイズの量の並び）を決めます。v0.37.0 の選ぶ欄には、次の9つがありました。説明は、公式ドキュメントの BasicScheduler のページによります。

編集部の試しでは、ステップ 20 では、4つのスケジューラでほとんど同じ画像になりました。公式の例のワークフローの KSampler は normal ですが、新しく置いた KSampler の初めの値は simple でした。

デノイズ

デノイズは、受け取った潜在にどれだけノイズを足して描き直すかの割合です。初めの値は 1.00 で、0.00〜1.00 の間で決めます。ComfyUI のプログラムの KSampler の入力の説明では、値を下げるほど元の画像の形が残り、img2img（元の画像から新しい画像を作ること）に使えます。

文章から画像を作るときは、空の潜在から作るので、1.00 のまま使います。公式ドキュメントの img2img の手引きも、値が小さいほど元の画像に近いとしています。公式ドキュメントの KSampler のページには、値が低いほど入力画像との関連性が低くなると書かれていて、手引きとプログラムの説明とは逆の向きです。img2img でのデノイズの使い方は、「ComfyUIのimg2img｜Load Image・VAE Encode・デノイズ」の記事で解説しています。

KSampler (Advanced)

KSampler (Advanced)（画面の名前は「Kサンプラー（高度）」）は、KSampler の設定に、ノイズを足すかどうかと、どのステップからどのステップまで動かすかを足したノードです。

KSampler に無い欄は、次のとおりです。

サンプリングをノイズ・ガイダー・サンプラー・シグマのノードに分けて組む方法は、「ComfyUIのカスタムサンプリング｜SamplerCustom・ガイダー・ノイズ・シグマ」の記事で解説しています。シード・CFG・サンプラーとステップ数の考え方は、「シード｜同じ画像をもう一度作るための数」「CFG｜プロンプトにどれだけ従わせるかの度合い」「サンプラーとステップ数｜ノイズの取り方と回数」の記事で解説します。画像の大きさと、まとめて何枚も作るときのシードの扱いは、「ComfyUIの画像の大きさとバッチ｜Empty Latent Image・バッチでの生成」の記事で解説しています。