ComfyUIのプロンプトと重み｜CLIP Text Encode・語の強さ

＊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「CLIP Text Encode」「CLIP Set Last Layer」）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 では、プロンプト（作りたい画像を説明する文）を CLIP Text Encode のノードに書きます。ノードは、CLIP（文章をモデルが扱える形に変えるテキストエンコーダ）でプロンプトを条件付け（モデルに作りたいものを伝えるデータ）にし、KSampler（ノイズを取り除いて画像を作るノード）に渡します。作りたいものはポジティブ、入れたくないものはネガティブのプロンプトに書きます。括弧と数で語の強さを変えられ、CLIP Set Last Layer で、CLIP のどの層まで使うかも変えられます。

CLIP Text Encodeでプロンプトを入れる

CLIP Text Encode（画面の名前は「CLIPテキストエンコード（プロンプト）」）は、プロンプトの文を、画像を作るモデルが使える条件付け（CONDITIONING）に変えるノードです。公式ドキュメントは、このノードを翻訳者の役割にたとえています。

公式ドキュメントによると、「クリップ」に CLIP が入っていないと、このノードはエラーになります。SDXL・Flux・SD3 など、モデルによっては専用のテキストエンコードのノード（CLIPTextEncodeSDXL など）もあります。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。

ポジティブとネガティブのプロンプト

文章から画像を作るワークフローでは、CLIP Text Encode を2つ置き、1つを KSampler の「ポジティブ」に、もう1つを「ネガティブ」につなぎます。公式ドキュメントの手引きでは、ポジティブは画像に入れたい要素、ネガティブは画像に入れたくない要素を表します。

この記事の画像は、SD1.5 のモデルで、ポジティブ「a modern living room interior, large windows, natural light, wooden floor, sofa」、ネガティブ「text, watermark」を基本にし、シード 42・ステップ 20・CFG 7.0・euler・normal・512×512 で作りました。

語の強さを変える

公式ドキュメントによると、プロンプトの中の語は、括弧と数で強さ（重み）を変えられます。

公式ドキュメントによると、キーボードの Ctrl＋上下の矢印のキーで、重みをすばやく変えられます。1回で変わる量は、画面の左下の「設定」の「トークンの重みを編集」の「Ctrl+上/下の精度」で変えられます。

編集部の試しでは、重み 0.5 は、重みを付けない 1.0 のときとほとんど同じ画像でした。1.5 は光が強く明るい画像になり、天井やソファの色も変わりました。

ランダムに選ぶ書き方

公式ドキュメントによると、波括弧 {} の中を縦棒 | で区切ると、プロンプトを使うたびに、その中の1つがランダムに選ばれます。たとえば {day|night|morning} と書くと、day・night・morning のどれか1つになります。波括弧の文字をそのまま書きたいときは、\{word\} のようにバックスラッシュ（\）を付けます。

CLIPの層を飛ばす：CLIP Set Last Layer

CLIP Set Last Layer（画面の名前は「CLIPの最終層を設定」）は、CLIP がプロンプトを変えるときに、どの層（CLIP の中で順に処理を重ねる段）で止めるかを決めるノードです。「チェックポイントを読み込む」の「CLIP」と CLIP Text Encode の間につなぎます。

「クリップ_レイヤーで停止」の値は -1〜-24 で、初めの値は -1 です。公式ドキュメントによると、値は後ろから数えた層で、-1 はすべての層を使い、数を小さくするほど浅い層で止めます。公式ドキュメントは、層を変える理由に、速さ、絵柄を変えること、モデルによって合う層が違うことを挙げています。

編集部の試しでは、-1・-2・-6 で、構図と家具がそれぞれ変わりました。

プロンプトの中で Embedding（語の代わりに使う学習済みのデータ）を呼び出す方法は、「ComfyUIのEmbeddingの使い方｜テキスト反転」の記事で解説しています。複数のプロンプトを組み合わせる方法は、「ComfyUIの条件付けの組み合わせ｜Combine・Concat・Average・ステップの範囲」の記事で解説しています。文字列のノードでプロンプトを組み立てる方法は、「ComfyUIの文字列のノード｜プロンプトの組み立て」の記事で解説します。プロンプトが数値になる仕組みの考え方は、「テキストエンコーダとプロンプト｜文章を数値にして絵に伝える仕組み」の記事で解説します。