ComfyUIの潜在の加工｜拡大・合成・切り抜き・演算

＊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（LatentUpscale・LatentUpscaleBy・LatentComposite・LatentCrop・LatentRotate・LatentFlip・LatentAdd・LatentSubtract・LatentMultiply・LatentInterpolate・SaveLatent・LoadLatent 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）で作りました。

潜在は、画像になる前のデータです。ComfyUI には、潜在のまま大きくする・2つを重ねる・切り抜く・回す・足し引きするノードがあり、KSampler（ノイズを取り除いて画像を作るノード）の前後につないで使います。加工した潜在は、「VAEデコード」（VAE Decode）で画像に戻すか、もう一度 KSampler で描き直します。潜在はファイルに保存して、あとで読み込むこともできます。

潜在は画像になる前のデータ

潜在は、画像を縮めた数の並びです。ComfyUI の文章から画像を作るワークフローでは、「空の潜在画像」で作った潜在から、KSampler がノイズを取り除いて描き、「VAEデコード」で画像に戻します。この記事のノードは、その途中の潜在を受け取り、加工した潜在を出します。

潜在を加工するノードは、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」→「潜在」の分類と、その下の「変換」「高度な機能」の分類にあります。

この記事の画像は、SD1.5 のモデルで、2つのプロンプトの潜在を使いました。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、どちらもシード 42・ステップ 20・CFG 7.0・euler・normal・512×512 です。

潜在のまま大きくする

潜在を大きくするノードは、次の2つです。

拡大方法は、nearest-exact・bilinear・area・bicubic・bislerp の5つです。

潜在を大きくしてすぐ画像に戻すと、構図は同じまま、ブロック状に粗くなり、細部が崩れました。大きくした潜在をもう一度 KSampler で描き直す組み方（2パス）は、「ComfyUIの2パスとHires fix｜段階的に大きくした描き直し」の記事で解説しています。

潜在を合成する・切り抜く

LatentComposite（潜在合成）は、「samples_to」の潜在の上に、「samples_from」の潜在を、決めた位置（x・y）に重ねるノードです。x と y は、画像の画素数で決めます（8 ずつ）。「フェザー」（初めは 0）は、ComfyUI のプログラム（nodes.py）では、重ねる潜在の縁を少しずつ薄くする幅です。

編集部は、室内の潜在の右半分（x 256）に和室の潜在を重ねました。

重ねたまま画像にすると、境目がはっきり分かれました。重ねた潜在を KSampler でデノイズ 0.5 にして描き直すと、境目がなじんだ1枚の部屋になりました。

ほかに、次の2つがあります。

マスクの作り方と使い方は、「ComfyUIの画像の編集とは｜マスクでの部分の修正と指示文での修正」の記事で解説します。

回す・裏返す

編集部が室内の潜在を 90度回して画像に戻すと、部屋は横倒しになり、色が乱れた画像になりました。

潜在を足す・引く・かける・混ぜる

潜在どうしの演算のノードは、「潜在」→「高度な機能」の分類にあります。

編集部の試しでは、比率 0.5 で混ぜた潜在をそのまま画像に戻すと、2つの部屋が重なって透けたような画像になりました。

潜在に操作を適用するノードもあります。操作は、LatentOperationSharpen（潜在操作シャープ化）と LatentOperationTonemapReinhard（潜在操作トーンマップライナード。明るさの幅を整える処理）で作ります。作った操作は、LatentApplyOperation（潜在操作を適用）で潜在に適用するか、LatentApplyOperationCFG（潜在操作CFGを適用）でサンプリングの途中に適用します。公式ドキュメントでは、LatentApplyOperationCFG と LatentOperationSharpen を実験的なノードとしています。

潜在を保存して読み込む

SaveLatent（潜在を保存）は、潜在を .latent のファイルに保存するノードです。公式ドキュメントによると、ファイルは ComfyUI の output のフォルダに、ファイル名の頭（初めは latents/ComfyUI）と5けたの番号を付けて保存されます。ワークフローの情報も、ファイルの中に記録されます。

LoadLatent（潜在を読み込む）は、ComfyUI の input のフォルダにある .latent のファイルを選んで読み込むノードです。公式ドキュメントによると、選ぶ欄には、input のフォルダの .latent で終わるファイルだけが並びます。保存したファイルを読み込むときは、output から input のフォルダに移します。

潜在と画像を行き来させる VAE の使い方は、「ComfyUIのVAEデコードとエンコード｜VAEの差し替え・タイル処理」の記事で解説しています。マスクで範囲を決めてノイズを足す SetLatentNoiseMask（潜在ノイズマスクを設定）は、「ComfyUIのインペイント｜マスクした部分の作り直し」の記事で解説します。潜在の考え方は、「潜在空間とVAE｜画像を小さく縮めた計算」の記事で解説します。