日常の色々な事

開発の考えや映画やアニメなど、ごちゃごちゃしたものを書いてます。「本サイトはアフィリエイトが含まれています」

【初心者向け】ComfyUIで似たようなキャラを生成する(IPAdapterとLoRAの使用)

【初心者向け】ComfyUIの画像生成の設定の手順 - 日常の色々な事の続きです。前回はComfyUIを使ってプロンプトやモデル、VAEを変更して望む画像を生成しました。さらに、手や顔の補正を入れてよりきれいな画像を生成しました。

お気に入りのキャラが生成できても、次にやるときや別パターン生成するたびに別のキャラになっちゃって悲しい人向けにIPAdapterとLoraを使ってみようと思います。

今回も使えることをメインにしますので細かい設定や難しい話は無しでいきます。

 

 

ComfyUIの起動

前回同様ComfyUIを起動します。

解凍した「ComfyUI_windows_portable」内にある「run_nvidia_gpu.bat」をダブルクリックで実行してください。GPUの無いPCの場合は「run_cpu.bat」をダブルクリックしてください。数秒で起動します。

起動が完了するとブラウザが自動的に開いて下の画面で表示されます。前回と一緒ですね。前回のフローができていない場合は下の画像をダウンロードしてComfyUIにドラック&ドロップすればコピーできます。

前回のフロー画像

IPAdapterの使用

IPAdapterは1枚の画像から似たような画像を出すためのプロンプトを自動で判断、画像生成時に適用して似たような画像を出す拡張機能になります。

1. Customノードインストール画面の表示

ComfyUI Managerを使って必要な拡張ノードをインストールします。

下画像の赤の「Manager」を押して表示されたダイアログの「Install Custom Nodes」を選択してください。

Install Custom Nodesの画面

2. ComfyUI_IPAdapter_plusのインストール

右上の検索欄(赤枠)に「ComfyUI_IPAdapter_plus」を入れて、エンターまたは「Search」を選択してください。

そうすると絞り込まれるので「ComfyUI_IPAdapter_plus」の右にある「Install」(緑枠)を押してください。

ComfyUI_IPAdapter_plusのインストール

下の方にこの文言が出ればOKです。「RESTART」ボタンを押してください。数分待っているとComfyUIが再起動されて新しくブラウザが立ち上がります。

ComfyUI_IPAdapter_plusのインストール完了

3. 必要なノードの配置

ComfyUIの画面で必要なノードを出していきます。ComfyUIの黒いところにダブルクリックして「IPAdapter Model Loader」「Load CLIP Vision」「Load Image」「IPAdapterAdvance」をそれぞれ入れて出てきたノードを選択してください。

IPAdapter Model Loaderの配置

Load CLIP Visionの配置

Load Imageの配置

IPAdapterAdvanceの配置

配置後

4. ノードの配線

それぞれIPAdapter Advancedに線を引いていきます。

  • Load Checkpoint:MODEL -> IPAdapter Advanced:model
  • IPAdapter Model Loader:IPADAPTER -> IPAdapter Advanced:ipadapter
  • Load Image:IMAGE -> IPAdapter Advanced:image
  • Load CLIP Vision:CLIP_VISION -> IPAdapter Advanced:clip_vision
  • IPAdapter Advanced:model-> KSampler:model

配線後

5. モデルインストール画面の表示

ComfyUI Managerを使って必要なモデルをインストールします。

下画像の赤の「Manager」を押して表示されたダイアログの「Install Custom Nodes」を選択してください。

モデルインストール画面

6. CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79Kモデルのダウンロード

右上の検索欄(赤枠)に「CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K」を入れて、エンターまたは「Search」を選択してください。

そうすると絞り込まれるので「CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K」の右にある「Install」(緑枠)を押してください。

CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79Kのインストール

下の方にこの文言が出ればOKです。この後のモデルインストール後にリフレッシュします。

インストール完了

7. ip-adapter-plus_sdxl_vit-hモデルのダウンロード

右上の検索欄に「ip-adapter-plus_sdxl_vit-h」を入れて、エンターまたは「Search」を選択してください。

そうすると絞り込まれるので「ip-adapter-plus_sdxl_vit-h」の右にある「Install」を押してください。ちなみに生成モデルの種類によってIPアダプターのモデルも違うので注意してください。前回はSDXLのモデルを使っているのでIPアダプターもSDXLモデルです。

ip-adapter-plus_sdxl_vit-hのインストール

下の方にこの文言が出ればOKです。この後のモデルインストール後にリフレッシュします。

インストール完了

Closeボタンを押してダイアログを消して、下の赤枠の「Refresh」を押してください。

画面に何も出ませんが、リフレッシュされています。

リフレッシュボタン

8. 写真の配置

Load Imageの「choose file to upload」を押して、マネしたい写真を選択します。

写真アップロード

9. 画像の生成

ここまで来たら後は生成するだけです。「Queue Prompt」を押して生成してください。

薄目で四捨五入すればギリギリわかるかも?レベルの一致です。つまりは失敗です。と言うのも今の設定では是が非でも参考画像に寄せるようなパラメータとなっており、無理をしてこんな画像になってしまっています。次の項目で調整します。

左:元画像、右:生成画像

10. 重さの調整

(プログラム的に見て)どれぐらい元画像に寄せるかを設定していきます。IPAdapter Advancedのweight(下の赤枠)を変更して大体0.3~1.3の範囲から適当な値を見つけ出していきます。値を変更したら「Queue Prompt」を押して生成して試してみます。

重さの調整

 

ざっくりと四捨五入すれば普通にわかるかもレベルまでになりました。もう少しパラメータを凝ればもう少し近づくかもしれませんが、微々たるものだと思うのでいったんここで終わります。後はプロンプトに望む姿を入れて好きに生成してみてください。

左:元画像、右:0.6にした生成画像

ちなみにポジティブプロンプトに「masterpiece, 1girl, cat girl, (japanese dress:1.2), (full body:1.2)」と入れると下のような和服っぽい衣装になります。

プロンプト変更後の生成画像

IPAdapterのフロー

Loraの使用

IPAdapterの大体似てる止まりでは物足りないという人はLoraを使用することをおすすめします。こちらは生成した画像に補正をかけてLoraに従った画像に変更されます。

作成は手間なので次回に回して今回は使用だけしていきたいと思います。一旦上で下変更は使わないので追加したノードを削除します。

1. 必要なノードの配置

ComfyUIの画面で必要なノードを出していきます。ComfyUIの黒いところにダブルクリックして「Load Lora」を入れて出てきたノードを選択してください。

Load Loraの配置

2. ノードの配線

それぞれIPAdapter Advancedに線を引いていきます。

  • Load Checkpoint:MODEL -> Load LoRA:model
  • Load Checkpoint:CLIP -> Load LoRA:clip
  • Load LoRA:MODEL -> KSampler:model
  • Load LoRA:CLIP -> CLIP Text Encode(Prompt):clip ポジティブ
  • Load LoRA:CLIP -> CLIP Text Encode(Prompt):clip ネガティブ
  • Load LoRA:MODEL -> FaceDetailer:model
  • Load LoRA:CLIP -> FaceDetailer:clip

配線後

3. LoRAモデルのダウンロード&配置

Civitai | Share your modelsを使ってLoRAをダウンロードします。版権的にグレーのものもあると思いますが、個人で使う分には問題ないため好きなものをダウンロードしてください。

ダウンロードの方法は前回のモデルのダウンロードと一緒です。

ダウンロードが完了したらComfyUIを解凍したフォルダの中の「ComfyUI/models/loras」にダウンロードしたものを置いて、ComfyUIの「Refresh」を押してください。

4. トリガープロンプトの指定

LoRAのページの右側に詳細があります。そこのTrigger Wordsをポジティブプロンプトに入れてください。

Civitai画面

下のGallaryにLoraを使った画像があるのでそちらのページには全てのプロンプトや元モデルが書いてありますので参考になります。

5. LoRAモデルの指定&画像生成

Load LoRAにダウンロードしたLoRAモデルを指定して、Queue Promptを押すと似たような画像が生成されます。

LoRAモデルの指定

 

LoRAをダウンロードしたサンプルと生成した画像を見比べると、かなり似ている画像が生成されました。後はシッポや手の色など細かいところはプロンプトで調整する感じです。

左:Civitaiのサンプル、右:LoRAを使った生成画像

サンプルに似せるためにメイド服にしましたが、プロンプトを変えると下みたいな別衣装への着せ替えもできます。それがアニメのキャラとかで出来るんですからビックリです。

着せ替え

 

LoRAのフロー



【初心者向け】ComfyUIの画像生成の設定の手順

【初心者向け】ComfyUIのインストールから画像生成までの手順 の続きです。前回はComfyUIのインストールとサンプルの画像生成を行いました。

今回は、画像生成の設定について色々説明していきたいと思います。使えることをメインにしますので細かい設定や難しい話は無しでいきます。

次は【初心者向け】ComfyUIで似たようなキャラを生成する(IPAdapterとLoRAの使用) - 日常の色々な事です

 

ComfyUIの起動

解凍した「ComfyUI_windows_portable」内にある「run_nvidia_gpu.bat」をダブルクリックで実行してください。GPUの無いPCの場合は「run_cpu.bat」をダブルクリックしてください。数秒で起動します。

起動が完了するとブラウザが自動的に開いて下の画面で表示されます。前回と一緒ですね。

ComfyUIの起動画面

プロンプトの変更

プロンプトによって生成する画像をStable Diffusion に指示できます。

下画像の黄色のノードが「どのような画像が欲しいか指示をする」言葉です。下画像の赤色のノードが「どのような画像になってほしくないのか指示をする」言葉です。

ノードとしては同じなのですが、右のKSamplerにつなぐところがpositiveな方が欲しい指示、negativeの方が欲しくない指示のノードに分かれてます。

プロンプトの画面

ポジティブプロンプトの変更

試しに上の枠内を選択して「masterpiece, 1girl, cat girl, looking at viewer, upper body」を入れて、右の「Queue Prompt」を押してください。言葉の意味は「良い品質で一人の猫娘がこっちを見ている上半身」の写真を指示しています。

ちなみに()と:1.Xとすると強さが変わります。なので「masterpiece, 1girl, cat girl, looking at viewer, (upper body:1.2)」にすると多めに上半身の絵が出てきます。

こちらでは下のような画像が生成されました。特に出力内容を固定していないので何度かやると別の画像になります。なんか思っていたのと違うかと思いますが、この後直していきます。

ポジティブプロンプトの生成画像

ネガティブプロンプトの変更

上の画像では「猫娘」が「猫と娘」になっています。猫を出したいわけじゃないため、下の赤枠内のプロンプトに「,cat」を入れて右の「Queue Prompt」を押してください。
この時文字と文字の間は「,」で区切るので「cat」の前の「,」を忘れないようにしてください。

何度か生成してみると猫の出現率が激減しているかと思います。でも猫娘じゃないので、この後直していきます。

ネガティブプロンプトの生成画像

 

モデルの変更

Stable Diffusion は元となるモデルによって生成される絵柄や生成できる精度が変わってきます。上で使っていたモデルはおそらく絵画を中心に学習したものですので、アニメ系のモデルを使っていこうと思います。

1. モデルのダウンロード

モデルは「Civitai」や「Hugging Face」の2つのサイトにたくさんあります。ただ、使いにくいのでモデル名を検索して直接モデルのページに行った方が楽です。

今回は良く使う Anything XL モデルを使用します。

万象熔炉 | Anything XL - XL | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai にアクセスして下の赤枠を押すと会員登録画面になり、登録して再度ボタンを押すとダウンロードが始まります。

Civitaiの画面

ちなみにBase ModelがSDXL 1.0 となっていますが、SD 1.Xよりも新しく互換性がないので注意してください。

※この後に出る色々をSDXLに合わせればOKです

2. モデルの配置&読み込み

数分後ダウンロードが完了したらComfyUIを解凍したフォルダの中の「ComfyUI/models/checkpoints」にダウンロードしたものを置いてください。

コピーが終わったら、ComfyUIの右のRefresh(下画面の赤枠)を押してください。画面上は変わりませんが数秒ぐらいでリフレッシュできます。

読み込みボタン画面

3. モデルの変更&画像生成

正常にモデルが配置できると「Load Checkpoint」の枠を押すと選択できるモデルが出てきます。出てこない場合は配置場所があっているかリフレッシュをしたかを確認してください。最悪ComfyUIを再起動してください。

モデル変更画面

モデルを「AnythingXL_xl.safetensors」に変更したら右の「Queue Prompt」を押してください。

モデルを変えてからの最初の実行時にモデルを読み込むので「Load Checkpoint」が緑の枠に囲まれたまま数分時間が必要になります。

生成した画像は下になります。前のモデルと比べて生成した画像はどうでしょうか?ちゃんと猫娘になりました。全然違いますね。他にも実写系に強いモデルや風景に強いモデルなど色々ありますので自分の好きなモデルを選んでください。

モデル変更後の生成画像

ex. ComfyUI Manager を使ったモデルのダウンロード&配置

右下の「Manager」を押した後に「Install Models」を押して出てくるダイアログから必要なモデルを選択して右の「Install」を押すとダウンロードから配置までやってくれます。モデルによってはないのでない場合は上の方法でダウンロード&配置してください。

ComfyUI Managerを使ったモデル

VAEの変更

VAEは生成した画像にフィルターをかけることによって、鮮やかにしたり、逆にぼやかして幻想的にしたりと色々できます。

1. VAEのダウンロード

VAEも「Civitai」や「Hugging Face」の2つのサイトにたくさんあります。ただ、使いにくいのでモデル名を検索して直接モデルのページに行った方が楽です。

今回は良く使う CounterfeitXL を使用します。

CounterfeitXL - v2.5 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitaiにアクセスしてダウンロードしてください。結構重いのでゆっくりダウンロードを待ってください。

2. VAEの配置&読み込み

ダウンロードが完了したらComfyUIを解凍したフォルダの中の「ComfyUI/models/vae」にダウンロードしたものを置いてください。

コピーが終わったら、ComfyUIの右のRefresh(下画面の赤枠)を押してください。画面上は変わりませんが数秒ぐらいでリフレッシュできます。

3. Load VAEノードを配置、配線してモデル指定

ComfyUIの画面で必要なノードを出していきます。ComfyUIの黒いところにダブルクリックして「Load VAE」を入れて出てきたノードを選択してください。

出てきたノードのモデルをダウンロードしたものに変更してVae Decodeにつなぎ画像生成をします。

手の補正

Stable Diffusion は手と顔が崩れやすい欠点があります。その欠点を防ぐために生成した画像に対して新たに手や顔を再生成することでなるべく崩れないようにしていきます。

1. Customノードインストール画面の表示

ComfyUI Managerを使って必要な拡張ノードをインストールします。

下画像の赤の「Manager」を押して表示されたダイアログの「Install Custom Nodes」を選択してください。

Install Custom Nodesの画面

2. ComfyUI-Impact-Packのインストール

右上の検索欄(赤枠)に「ComfyUI-Impact-Pack」を入れて、エンターまたは「Search」を選択してください。

そうすると絞り込まれるので「ComfyUI Impact Pack」の右にある「Install」(緑枠)を押してください。

ComfyUI-Impact-Packのインストール

下の方にこの文言が出ればOKです。「RESTART」ボタンを押してください。数分待っているとComfyUIが再起動されて新しくブラウザが立ち上がります。

ComfyUI-Impact-Packのインストール完了

3. 必要なノードの配置

ComfyUIの画面で必要なノードを出していきます。ComfyUIの黒いところにダブルクリックして「FaceDetailer」「UltralyticsDetectorProvider」をそれぞれ入れて出てきたノードを選択してください。

FaceDetailerの配置

UltralyticsDetectorProviderの配置

配置後

4. ノードの配線

それぞれFaceDetailerに線を引いていきます。

  • VAE Decode:IMAGE -> FaceDetailer:image
  • Load Checkpoint:MODEL -> FaceDetailer:model
  • Load Checkpoint:CLIP-> FaceDetailer:clip
  • Load Checkpoint:VAE-> FaceDetailer:vae
  • CLIP Text Encode:CONDITIONING -> FaceDetailer:positive
  • CLIP Text Encode:CONDITIONING -> FaceDetailer:negative
  • UltralyticsDetectorProvider:BBOX_DETECTOR -> FaceDetailer:bbox_detector
  • FaceDetailer:image -> Save Image:images

5. 手の生成モデル選択

UltralyticsDetectorProviderのモデルをbbox/hand_yolov8s.ptに変更してください。

これをface_XXXX.ptに変えると顔の補正になります。

6. 画像生成

「Queue Prompt」で実行してください。今までの生成に比べてちょっと時間が掛かりますが、補正された絵が出てきます。

左:生成前、右:生成後

 

【初心者向け】ComfyUIのインストールから画像生成までの手順

前回からの続きです。超初心者向けに1からComfyUIのインストールから画像生成までの手順を説明していきます。

手順が終わった時の画面なども載せているのでわかりやすいかと思います。

次は【初心者向け】ComfyUIの画像生成の設定の手順 - 日常の色々な事です。

 

環境

自分の環境を記載します。正直WindowsOSとGPU以外はそこまで重要ではありませんが、PCスペックと処理時間の参考になるかと思います。

 

OS                     :Windows 11 Pro (HomeでもOK)

プロセッサ        :AMD Ryzen 9 5900X 12-Core Processor  3.70 GHz
実装 RAM          : 32.0 GB
システムの種類 :64 ビット オペレーティング システム、x64 ベース プロセッサ
GPU      :NVIDIA GeForce RTX 3080

手順一覧

  1. Python 3.10のインストール
  2. ComfyUIのダウンロード&インストール
  3. ComfyUIの起動&画像生成

手順詳細

1. Python 3.10のインストール

Pythonのインストール方法は「Microsoft Store経由」「Pythonサイト経由」の2通りありますが、簡単な「Microsoft Store経由」をおすすめします。

Pythonのバージョンを3.10にしているのはWebUIに合わせています。

1.1. Microsoft StoreでPython 3.10のページを開いてインストーラーをダウンロードする

Microsoft StoreのPython 3.10ページへ左のリンクからMicrosoft StoreのPythonを開きます。

下画像の赤枠のダウンロードを押してください。そうすると「Python 3.10 Installer.exe」がダウンロードできます。ネットワーク環境にもよりますが、数秒でダウンロードできます。

ダウンロードできない場合はローカルPCのMicrosoft StoreアプリでPython 3.10を検索して直接インストールしてください。

Microsoft StoreのPython画面

1.2. ダウンロードしたPython 3.10のインストーラーを実行してインストールする

ダウンロードした「Python 3.10 Installer.exe」をダブルクリックしてください。そうすると下画像のようなインストールダイアログが開くのでインストールを待ちます。

3分ほど経つとダウンロードのステータスメッセージに代わります。

Pythonインストールダイアログ

インストールが完了すると下の黒い画面になります。
> import sys
> sys.version

と入れて下のような文字がでればOKです。

インストール後画面

2. ComfyUIのダウンロード

Pythonのインストール方法は「Microsoft Store経由」「Pythonサイト経由」の2通りありますが、簡単な「Microsoft Store経由」をおすすめします。

Pythonのバージョンを3.10にしているのはWebUIに合わせています。

2.1. GitでComfyUIのインストールページを開いてソフトをダウンロードする

ComfyUIのインストールページへ行く左のURLを開いてComfyUIのインストールページ開きます。

下画像の「Direct link to download」を押してダウンロードします。数秒でダウンロードできるので待ちます。

ダウンロードボタン

 

2.2. ダウンロードしたComfyUIを解凍してインストールフォルダに配置する

ダウンロードした「new_ComfyUI_windows_portable_nvidia_cu121_or_cpu.7z」を解凍してインストールしたい場所に配置してください。ファイルパスが長くなると別個の設定が必要なのでC直下あたりがおすすめです。

 

3. ComfyUIの起動&画像生成

3.1. ComfyUIの起動

解凍した「ComfyUI_windows_portable」内にある「run_nvidia_gpu.bat」をダブルクリックで実行してください。GPUの無いPCの場合は「run_cpu.bat」をダブルクリックしてください。数秒で起動します。

起動が完了するとブラウザが自動的に開いて下の画面で表示されます。

ComfyUIの起動画面

3.2. ComfyUIの実行失敗とモデルのダウンロードと配置

まずはここまで出来ているか試すために下画像の右下赤枠の「Queue Prompt」を押して、画像通りのエラーが出ていることを確認してください。

エラー画面

画像をよく見ると一番左のノードが赤くなっており、エラーの場所がわかりやすくなっています。真ん中のエラーメッセージを見ると「v1-5-pruned-emaonly.ckpt」が無いとなっています。

v1-5-pruned-emaonly.ckptのダウンロードページへ行く左のURLからダウンロードページに行って下画像の赤枠のダウンロードを押してください。

数分後ダウンロードが完了したら先ほど解凍したフォルダの中の「ComfyUI/models/checkpoints」にダウンロードしたものを置いてください。

3.3. ComfyUIの実行

置くのが完了したらもう一度「Queue Prompt」を押してください。そうすると先ほどの赤枠が緑枠になって処理ができていることがわかります。

最後まで出来たら右のほうに絵が生成されます。

生成完了画面

この絵は、先ほど解凍したフォルダの中の「ComfyUI/output」に出力されています。

 

ex. 便利なソフトのインストール

gitのインストール

ComfyUIの拡張機能をダウンロードするためにGitと言うソフトをインストールします。

Git for Windows左のURLからDownloadを押してインストーラーをダウンロード、ダウンロードが完了したらダブルクリックしてインストールします。

色々聞かれますが、すべてデフォルト値でネクストを押してインストールしてください。

インストールが完了したらブラウザでgitのページが表示されます

gitのページ
ComfyUI Managerのインストール

ComfyUI ManagerはComfyUIの拡張機能やモデルのインストール等をやりやすくしてくれる拡張機能になります。例えば上の方で「URLを開く」「モデルをダウンロード」「配置」と3アクション必要でしたが、ComfyUI Managerを使うと「モデルを選択してダウンロード」で終わります。

解凍したフォルダの中の「ComfyUI/custom_nodes」を開いて空白部分に Shift + 右クリックを押してターミナルで開くを選択します。

右クリックのメニュー画面

ターミナル画面

開いたターミナル画面に「git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git」を入れてエンターを押します。

インストール完了

ComfyUIを再起動します。上の「run_nvidia_gpu.bat」を押したときに出てきたターミナル上でCtr + C を押して終了したうえでもう一度 「run_nvidia_gpu.bat」を押してください。

インストールが完了していると右下にManagerのボタンが出てきます。

ComfyUI Managerインストール後画面

 

初心者から初心者向けたstable diffsion の勉強手順

今話題のstablediffsionを触ってみました。

色々な事ができるので何から手を付ければ良いのか最初分かりませんでしたので自分が勉強した経験からおすすめの手順をまとめようと思います。

まだ勉強中の身なので初心者からガチ初心者や「話題になってるから触ってみたい」や「徐々にステップアップしていきたい」のような人に参考になれば嬉しいです

まだ勉強中なので随時更新していきます。

インストールについては【初心者向け】ComfyUIのインストールから画像生成までの手順 - 日常の色々な事を確認してください。

プロンプトの指定やモデルの変更、FaceDetailer(顔・手補正)については【初心者向け】ComfyUIの画像生成の設定の手順 - 日常の色々な事にまとめました。

IPAdapterやLoRAについては【初心者向け】ComfyUIで似たようなキャラを生成する(IPAdapterとLoRAの使用) - 日常の色々な事にまとめました。

他手順の詳細については色々なサイトで説明されているので書くかどうかは未定です

作成したキャラ

目次

stable diffusionを使うおすすめの方法はComfyUI

stable diffusionを使う方法として有名なのはWebUI(AUTOMATIC1111やForge)、ComfyUI、Pythonがありますが、一番おすすめなのはComfyUIです。

ComfyUIがおすすめな理由

ComfyUIの方が起動や生成が早い

初心者にとっては、正常に動作したうえで処理に時間が掛かっているのかと異常な動作で処理に時間が掛かっているのかがわかり難いです。そのため、少しでも動作の早いComfyUIをおすすめします。

難しい操作がいらない

初心者にとっては、動いたところを見てテンションや満足感を上げたいです。

WebUIでも簡単にサンプルは動かせますが、ComfyUIも簡単に動くのでどちらもオススメになります。pythonスクリプトを作るのは論外です

パラメータが少なくて取っつきやすい

初心者にとっては画面がシンプルでかつ、設定項目が少ない方が取っつきやすいです。

二つの画面を見比べるとWebUIよりもComfyUIの方が設定するパラメーターが少なく見えるのでComfyUIの方がおすすめです。

もちろん、WebUIは初期値でもそれなりのものを出すので全てのパラメーターを変更する必要はないですが、数字と文字ばかりの画面を見ると圧倒されてしまいます。

 

左:ComfyUIの初期画面 右:WebUIの初期画面
ノードを繋ぐのとか処理の流れが見て楽しい

ComfyUIはノードを線でつなげることでフローを作ってます。一方、WebUIはパラメーターを指定して作成します。論理的に考えるとノードをつなぐ手間がないWebUIの方が簡単で便利に使えそうな気もしますが、中上級者向けかと思います。

初心者にとっては自分の作業で進んでいる感が大事なのでノードをつなぐ作業の結果として画像が生成されるのはうれしいかと思います。さらに、処理中のノードがハイライトされるため動いている感が満たされて継続的に試行錯誤できます

処理中のアクティブなノード
フンワリと処理の流れを理解しやすい

ComfyUIはノードをつないで作業の流れを作るため、ノード一つ一つの意味を勉強すれば全体の処理の流れの概要がわかります。ノードの中の詳細については経験値を溜めて中上級者になってからで良く、初心者にとっては概要や概念を理解する方が大事なのでComfyUIがおすすめです。

Stable Diffusionの学習順番一覧

  1. サンプルの画像生成を動かそう
  2. 画像生成でオリジナルの画像を作ろう(プロンプトの学習)
  3. 画像と似たようなキャラの画像を作ろう(IPAdapterとlora使用の学習)
  4. 好きなキャラの画像を作ろう(lora作成の学習)
  5. 好きなポーズの画像を作ろう(controlnetの学習)
  6. 1から2秒の動画を作ろう(AnimateDiffの学習)

Stable Diffusionの学習順の概要

1. サンプルの画像生成を動かそう

何は無くとも動く環境がなければ話になりません。まずはGitHubの手順通りにインストールとサンプルの実行をしてください。

 

2. 画像生成でオリジナルの画像を作ろう(プロンプトの学習)

1で作った環境を使って、CLIP Text Encode(Prompt)内の文字を色々いじって色々な画像の生成して楽しんでください。たったそれだけで色々な画像が出来ることに感動するとともに、思ってたのと微妙に違う歯がゆさを感じることが出来ると思います。

オリジナルの画像

上の画像のプロンプトは「*1,1girl, (blunt bangs:1.4), Black hair color, short hair, colored inner hair, (straight hair:1.4),:3, (big eyes:1.1), round eyes, blue eyes, (glowing eyes:1.2), troubled eyebrows,(Thick eyebrows:1.0),upper body, middle breasts, no background,」です

困り眉と猫口、黒髪、前髪ぱっつんが推しポイントです

 

3. 画像と似たようなキャラの画像を作ろう(IPAdapterとlora使用の学習)

GitHubの手順通りにIPAdapterのインストールとフローの作成をして、自分で用意した画像を使って似たような画像を生成して楽しんでください。

今回は勉強用で公開もしない、商用利用もしないので好きなアニメとかゲームのキャラを使うとテンションが上がっておすすめです。

これでもなんかちょっと違う感があるのでキャラLoraを使って生成して見てください。有名なアニメやゲームのLoraはネット上で誰かが作って後悔してくれているので適用してIPAdapterとの違いを感じて見てください。

IPAdapterの画像

上の画像のプロンプトは「*2,1girl, dress」です

困り眉は再現できていますが、黒髪、前髪ぱっつんが物足りない上に猫口が消滅しました。衣装の変更も重みを付けないとできませんでした。

 

4. 好きなキャラの画像を作ろう(lora作成の学習)

Loraの凄さを感じることが出来たので、今度は自分で作って見てください。Loraの作成はComfyUIではできないので、Kohya_ssを使用します。

ここからは用意する画像の枚数・質によりパラメータが変わってくるので試行錯誤が必要になります。ちなみにPCのスペックにもよりますが、1時間~2時間ほどかかります。こちらも勉強用で公開もしない、商用利用もしないので好きなアニメとかゲームのキャラを使うとテンションが上がっておすすめです。

Loraが作成できたら好きなキャラに好きな衣装やポーズを取らせた画像を作成して楽しみましょう。

Loraで作った画像

上の画像のプロンプトは「*3,1girl, patunchan, dress」と「*4,1girl, patunchan, kimono」です

困り眉、黒髪、前髪ぱっつん、猫口が返ってきました。しかも入れたプロンプトに従って衣装やポーズも自由自在です。目の様子だけちょっと違いますが、押しポイントじゃないのでスルーです

 

5. 好きなポーズの画像を作ろう(ControlNetの学習)

プロンプトでポーズを指定すると細かい点が違ったり想定と違ったりとランダム要素が大きくなり面倒です。そういう面倒を解決するためにControlNetを使用してこちらからポーズの指定をしてあげます。

左:openposeの画像(ポーズの画像) 右:controlnetで作った画像

プロンプトは2と同じです。重みを付けるとハチャメチャになったので重みは消しました。
困り眉とか猫口が消え去ってなんか違う感が凄いです。ControlNetを通すと色々画像が崩れるのが課題です。

 

6. 1から2秒の動画を作ろう(AnimateDiffの学習)

画像生成については結構出来るようになってきたため、次はアニメーションを作ってみましょう。GitHubの手順通りにインストールとサンプルを動かして短い動画を作りましょう。

気を付けること

ブログで紹介されている内容が100%成功するとは限らない

ブログで紹介されている環境とあなたの環境が違ったり、使用しているライブラリのバージョンが違うなど細かいところが原因で成功しない可能性があります。

それを意識したうえで自分の環境にそって設定していくことが重要になります。

悩むより試す方が良い

生成AIについてはトライ&エラーを繰り返すことで自分の理想に近づける方法をおすすめします。一応計算でパラメータを出すこともできそうですが、そのためにはStable Diffusionやディープラーニングについての知識が必須なうえに最終的に勘で微調整が必要なので最終的に試す方が早いし、やりやすいかと思います。

サンプルを動かした後に改造して理解を深める方が良い

1から自分で作るのではなく、サンプルをローカルで動作するように環境を作り、それを改造して動かすことで理解を進めるのが良いかと思います。

その後、自分のフローに組み込んで充実をさせて行けば効率的にフローを作ることができるかと思います。

小まめにバックアップを取って、今の環境が壊れることを恐れない

ComfyUIはフローの状態をバックアップとして保存する機能があるので細かくバックアップを取ることで壊れることを心配せずに自由にいじることができます。

気になったノードなどがあれば怖がらずに試せます。

困ったときにすること

Web画面またはコンソール上のエラーメッセージを確認する

モジュールが足りない、線がつながっていないなど定番のエラーはComfyUIのWeb画面にわかりやすく表示されるのでメッセージ通りに直せば問題ないはずです。

それ以外の想定されていないエラーなどはコンソール上にエラーメッセージが表示されているはずです。こちらはPythonのエラーがそのまま出ているのでちょっと知識が必要になります。

エラーメッセージやうまくできない現象を検索する

エラーメッセージが表示されている時は、そのままコピーして検索します。英語のサイトが多く表示されるので翻訳しながらやってみます。エラーはしないが想定した結果が出ない時は操作とうまくできなかった現象を検索条件に検索します。

ソフトウェアの更新・再インストールをする

ComfyUIなど使用しているソフトウェア自体も日々更新されているものになります。最新版の方がきれいに便利になっていることが多いので、どうしてもうまくいかないなら更新するのも一つの手です。

また、エラーが消えない時などは思い切って再インストールするの手です。

Xやサイトの問い合わせで聞く

ここまでやっても良くわからない時は人に聞いちゃいます。聞く対象としては対象の機能の説明をしているXやHPの管理人に聞いちゃえばいいかと思います。

インターネット上に苦労して獲得した自分の知識を公開する人は親切な人 or ビジネスにつなげたい人がほとんどなので、低姿勢で聞くと親切に教えてくれるかと思います。仮に不安な場合はブログのコメントやXのリプライなどオープンな場で個人情報を書かずに必要な知識だけ記載すれば大丈夫かと思います。

逆にLineや変なサイト(GitならOK)や費用を請求・誘導されたときはお話を終わらせちゃっていいかと思います。もちろん初心者で良ければ自分に聞いてもらってもOKです

各手順の設定画像

添付した画像をComfyUIの画面上にドラック&ドロップするとComfyUIの機能でフローが作成されます。

2. 画像生成でオリジナルの画像を作ろう(プロンプトの学習)

画像生成フロー

 

3. 画像と似たようなキャラの画像を作ろう(IPAdapterとlora使用の学習)

IPAdapterの画像生成フロー

4. 好きなキャラの画像を作ろう(lora作成の学習)

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【ネタバレなし】怪獣映画 ゴジラxコング 新たなる帝国 を見た感想

ゴジラxコング 新たなる帝国を4DXで見てきました。モンスター・ヴァースの5作目と言うことで前作のゴジラvsコングのより迫力あるバトルが見れるかと期待して行ったら、さらにパワーアップした怪獣映画で面白かったです。

一方でコングに焦点を当てすぎていて、ゴジラと言うよりコングの大冒険と言った方がシックリくる出来てストーリーや中盤までは不満も多かったです。
ちなみに前作の感想は【ネタバレあり】怪獣映画 ゴジラVSコングの感想に記載しています。

今までのシリーズを見た方が良いのか、どこが良くてどこが悪かったのかを含めてネタバレ少な目で感想を書いていきます。

ネタバレありは後日書こうかと思います。

本作の立ち位置

シリーズでつながりはあるの?

ハリウッド版ゴジラのモンスターヴァースシリーズの一つで前作と強く関係があります。

見るべき優先度は下です。ゴジラvsコングだけ見ていけば最低限の話は分かります。

  1. ゴジラvsコング
  2. キングコング:髑髏島の巨神
  3. ゴジラ キング・オブ・モンスターズ
  4. GODZILLA ゴジラ

調べて行くと楽しめること

何も調べなくても楽しめます

事前知識も何もいらずに楽しく見ることが出来ます。

良かったところ

ゴジラとコングの強さとパワーアップがワクワクする

ゴジラとコングが他の怪獣に対して圧倒的な強さを見せつけることで王者としての貫禄を出しつつも見ていて強さに圧倒されました。

他にもゴジラvsコングやゴジラ キング・オブ・モンスターズでも、そうでしたが今作でもゴジラとコングがパワーアップします。

それぞれのパワーアップ方法が違う上に単純な出力上昇以上のパワーアップなので、キャラクターの立ち位置を表しつつもバトルの手段の幅が広がりワクワクしながら戦いを待ち、戦いが始まったら派手な画面に目が釘付けでした。

機械がカッコよさとポップさが同居しているベストデザイン

モナークの使う乗り物のデザインが個人的にはツボでした。すごくメカメカしくてカッコいいのにも関わらず遠くから全体像を見てみると、どこどこなくポップで可愛い姿でした。

最後の方で、ある怪獣をモデルにデザインされているかと思いつき「なるほどなぁ」と納得してしまいました。他にも共存するためのギミックなども良かったです。

ゴジラが猫っぽくて癒された

戦い時以外のゴジラが変に猫っぽくて癒されました

バーニーとトラッパーのキャラクターが癖になる

バーニーは前作で陰謀を暴いたが、他の人に信じてもらえずに見返すことに躍起になっていたが、トラッパーと関わることで変わっていくのが面白かったです。

基本的にはシリアスなシーンが多い本作で多くのコメディ要素をこの2人が担っているので映画を見る際の清涼剤になっています。

あと一歩なところ

モンスターが人レベルまで矮小化されてガッカリ

今回、モンスターのコミュニティが出てきますが、人レベルの文化形態や判断基準で生活をしていてガッカリしました。良く映画で描かれる古代エジプトとかとほぼ一緒でモンスターである意味がありませんでした。

常識やルールが全く異なるモンスターが種族の違いを超えて、人のために戦うのが尊いのにモンスターが人と同じ常識やルールを持った存在だと人種の違い以下に問題が矮小化されてしまいます。

コング編は全てが大きい地下での出来事だから迫力不足

コング編は地下世界を旅するお話になりますが、地下世界は周りの植物も自然もすべて大きいのでコングの大きさが際立たず、ただのサルのお話に見えてしまってちょっとつまらないです。

勇気を出して一矢報いたモンスターとか解釈違いで残念

今までモンスター=人よりも凄いものと言う描写をしておきながら、人っぽい成長をしていることに残念な気持ちを抱きました。しかも、その成長や納得感を出すために映画のテンポが悪くなっているので余計に残念でした。

スリードする気満々の事前情報の割に驚きが少ない

ネタバレになるので書けないですが、色々ミスリードさせようと言う雰囲気を感じています。それが映画でうまく生かせればよかったのですが、淡々と事実を出されるだけでビックリにつながらなくて微妙でした。

AIに聞いてみました

geminiにゴジラxコング 新たなる帝国の感想を聞いてみました。

良くわからない少女・マヤナなる人物が出てきましたが、映画には出てこないので注意です。

2024年4月26日に公開された映画「ゴジラxコング 新たなる帝国」を、先日鑑賞しました。

以下、ネタバレなしの感想です。

圧倒的なスケールと迫力

前作「ゴジラvsコング」を超えるスケールと迫力満点の映像で、怪獣たちが繰り広げる壮大なバトルシーンは圧巻の一言です。特に、ゴジラとコングが激突するシーンは、まさに怪獣映画の醍醐味を味わえます。

新たな脅威の登場

ゴジラとコング以外にも、本作には新たな脅威が登場します。その正体はまだ明かされていませんが、これまで以上に強力な敵であることは間違いありません。

人間ドラマ

怪獣バトルだけでなく、人間ドラマも描かれています。特に、ゴジラとコングの関係に深く関わることになる少女・マヤナの成長は、見どころの一つです。

ゴジラとコングの共闘

前作では敵対していたゴジラとコングですが、本作では共闘することになります。二大怪獣が力を合わせるシーンは、ファンにはたまらないでしょう。

気になる結末

壮大なスケールの怪獣バトル、新たな脅威の登場、人間ドラマなど、見どころ満載の映画「ゴジラxコング 新たなる帝国」。気になる結末は、ぜひ劇場でご覧ください。

以下、ネタバレなしで楽しめるポイント

  • 圧倒的なスケールと迫力満点の映像
  • 新たな脅威の登場
  • 人間ドラマ
  • ゴジラとコングの共闘
  • 気になる結末

この映画が好きな人におすすめ

  • 怪獣映画が好きな人
  • アクション映画が好きな人
  • SF映画が好きな人
  • 壮大なスケールの映画が好きな人
  • 気になる結末の映画が好きな人

総合評価

4つ星

全体的な感想

モンスター・ヴァースを通して、人とモンスターの関係性を丁寧に描いてきましたが、本作ではほとんど人とモンスターの関係を描かずコングを描いていました。人によって評価が分かれるかもしれませんが、個人的には元の人とモンスターの映画に戻ってほしいなと思いました。

一方で、怪獣バトルはゴジラとコングのパワーアップによって戦い方が進化していたり、建物が吹っ飛んだりして映像美と迫力だけで言うと楽しく見ることが出来ました。

こしあんと粒あん:和菓子の代表的な種類【AI補助執筆】

今週のお題「あんこ」と言うことで、日本の和菓子には欠かせないあんこ。そのなかでも、こしあん粒あんは、あんこの代表的な種類として知られています。

こしあんはその滑らかな食感から、多くの人々に愛されており、特に薄く巻かれた団子に合わせることで、その魅力が最大限に引き出されると言われています。一方、粒あんはその独特の触感に魅力があり、団子の中にたっぷりと詰め込まれることで、食べ応えのある一品になると評されています。

この二つのあんこの食べ方に対する愛情やこだわりは、和菓子を楽しむなかで、どのような影響をもたらしているのでしょうか。

そして、この独自の食べ方が、和菓子の魅力をさらに引き立てる理由は何なのでしょうか。続きは本文で深掘りしていきます。

つぶあんこしあんの作り方の違い

つぶあんこしあんは、和菓子に頻繁に使用される代表的な餡の2タイプです。しかし、その作り方にはいくつかの明確な違いがあります。これらの違いを知ることで、和菓子作りの理解が深まります。

つぶあんの作り方

つぶあんの作り方は、基本的には小豆を水であらかじめ浸水してから、それを煮ることから始まります。ここで重要なのは、小豆を柔らかく煮ることと同時に、形を残すことです。小豆が十分に柔らかくなったら、砂糖を加えて甘味をつけます。この時、砂糖の量はお好みで調整できます。ただし、つぶあんの特徴であるほどよい甘さと小豆の風味を大切にするために、過度に甘くしないことが推奨されます。最後に、あんが十分に煮詰まったと感じたら火から下ろし、冷まして完成です。この方法により、小豆の粒感を楽しむことができるつぶあんが作られます。

こしあんの作り方

こしあんを作る過程はつぶあんのそれと何点か異なります。最初の小豆の煮方はほぼ同じですが、小豆が柔らかくなった後、砂糖を加えるところまでは一緒です。しかし、こしあんの特徴的なプロセスは、ここから小豆を裏ごしして、皮と中身を分離する作業が加わります。この工程により、非常に滑らかな質感のあんが作られます。裏ごししたあんこを再び鍋に戻し、煮詰めます。この時、水分をしっかり飛ばし、滑らかで均一な質感を実現することが重要です。こしあんは、その滑らかさを楽しむために作られるため、裏ごしの工程が非常に重要となります。

つぶあんこしあんの味の違い

つぶあんこしあんは和菓子において欠かせない要素であり、それぞれ独特の風味と食感が楽しめます。その違いを知ることは、和菓子選びにおいても大いに役立ちます。

つぶあんの味の特徴

つぶあんは、小豆の粒感を感じられるのが特徴です。甘さは控えめで、小豆本来の風味やほのかな甘さが楽しめます。つぶあんには、小豆の皮ごと煮たものが使用されているため、食感に少し歯ごたえがあります。和菓子の中でも特に、このつぶつぶ感を重要視する際に選ばれることが多く、個々の小豆の存在を感じさせる仕上がりになっています。こうした特徴のため、つぶあんは食感を楽しみたい人に特に好まれます。

こしあんの味の特徴

こしあんの最大の特徴は、その非常に滑らかで優しい口当たりです。煮た小豆を裏ごしすることで、小豆の皮を取り除き、とろりとした質感が生まれます。こしあんの甘さはつぶあんよりも少し強めに感じられることが多いでしょう。豊かな甘みとなめらかな質感が一体となって、しっとりとした甘い和菓子に仕上がります。

つぶあんこしあんで好きな人

各人の好みはさまざまですが、つぶあんこしあんを好む人には、ある傾向が見られます。その傾向を知ることで、自分の好みや新しい和菓子の選び方につなげることができます。

つぶあんが好きな人の傾向

つぶあんを好む人は、和菓子や食材の本来の食感を重視する傾向にあります。特に、小豆の粒感やほのかな甘さを楽しむことを好み、食材そのものの味を大切にする方が多いです。また、つぶあんの独特の食感は、和菓子を食べる際の小さな楽しみとなっており、食事に対する細やかな感覚を持つ人に支持されやすいです。

こしあんが好きな人の傾向

こしあんを好む人は、滑らかで洗練された口当たりを好む傾向にあります。このタイプの人々は、甘みが均一に広がる滑らかな食感を求めることが多く、和菓子に限らず、洋菓子などでもクリームやムースなどの滑らかな食材を好むことが分かります。また、きめ細かい味わいや、上品な甘さを求める方が好むことが多いです。

つぶあんこしあんのおすすめ料理

つぶあんこしあんを使用した料理は、それぞれの特性を活かし、多様な和菓子やデザートに応用できます。おすすめの料理を紹介します。

つぶあんにおすすめの料理

つぶあんは、その粒感を活かした料理に最適です。たい焼きやおはぎ、あんぱんなど、つぶあんの食感が楽しめる和菓子がおすすめです。特に、たい焼きの皮のもちもち感とつぶあんの粒々感の組み合わせは、多くの人に愛されています。また、おはぎにつぶあんを使用することで、もち米の柔らかさと小豆の食感が絶妙なバランスで楽しめます。

こしあんにおすすめの料理

こしあんは、その滑らかさが特徴の和菓子に適しています。最も代表的なものは、抹茶との相性が抜群のおしるこや、和菓子の定番であるようかんです。おしるこの場合、こしあんは口溶けの良さを提供し、抹茶の苦味と絶妙にマッチします。ようかんにおいては、こしあんの滑らかさがより一層引き立てられ、上品で深みのある甘さを楽しむことができます。

粒あんこしあんを楽しむためのすべて

粒あんこしあんは、和菓子の世界に異なる魅力をもたらす代表的なあんこです。

製法から生み出される風味と食感の違いから、それぞれを好む人々の嗜好の傾向に至るまで、二つのあんこは独自の個性を放っています。

粒あんは小豆の形を残した食感が特徴で、豆本来の素朴で豊かな風味を楽しめます。一方のこしあんは、なめらかな舌触りと上品な甘さが魅力で、繊細な味わいを堪能できます。どちらが好きかは人それぞれで、嗜好は多様に分かれています。

それぞれのあんこに合った代表的な料理も多数あり、粒あんならおはぎやあんぱん、こしあんなら白玉やおしるこなどがおすすめです。あんこの魅力を最大限に堪能できる料理を選んで、小豆の風味を存分に味わってみてはいかがでしょうか。

本記事が、皆さんのあんこ理解を深め、より一層和菓子を楽しむ手助けになれば幸いです。日本の伝統的な素材の魅力を再発見する良い機会になることを願っています。

【ネタバレあり】映画 機動戦士ガンダムSEED FREEDOM のストーリーのザックリまとめと見た感想

機動戦士ガンダムSEED FREEDOMを見てきました。SEEDとDESTINYはリアルタイムで見ていた世代です。でも若干DESTINY時は微妙かと思っていたのですが、今回の映画は面白かったです。

SEEDやDESTINYのセルフオマージュやBGMで懐かしさを感じつつ、戦争の流動性や笑いポイントの多さにあっという間に終わるぐらい楽しめました。

こちらではネタバレありで書いていきますので、ネタバレなしは【ネタバレなし】映画 機動戦士ガンダムSEED FREEDOM を見た感想と見る前の注意 - 日常の色々な事 (hatenablog.com)を見てください。

目次

 

ストーリーのざっくりまとめ

劇中では戦況や状況がコロコロ変わるのに、説明が全然なく分かりにくいのでザックリとまとめてみました。

ぜひ、映画を見た後に読んで状況を整理後にもう一度映画を見て見てください。下では書いていない裏工作やキラの心情がより理解できてもっと映画が楽しくなるはずです。

基礎知識

コーディネーター:遺伝子を操作して生まれた人

ナチュラル:遺伝子を操作しないで生まれた人

ブルーコスモス:反コーディネーターの過激派

オーストリア連邦:ナチュラルが多く在籍している地球軍の一部

ファウンデーション王国:オーストリア連邦から独立して復興した国

コンパス:オーブが手動して設立した平和を目指す独立機関

全体の流れ

最初の戦いの流れ

オーストリア連邦での戦いの流れ

最後の戦いの流れ

良かったところ

キラのメンタルが揺さぶられる様が色んなシーンでジックリ描かれてよかった

守ったはずの人が優勢になった途端ブルーコスモスを倒しだしてストレスをためたり、ラクスに見合う人になれてないのに恋敵が出来たことに焦ったりと良くも悪くも一般人の感覚で揺さぶられているのが良かったです。

他にもシンとルナマリアの隊長になったけど、自分がやらないとと言う気持ちが強すぎて攻めるのはキラ、他は防衛に回して2人から反感を買っていたりと色々とうまくいっていない感じを徐々に出していたのも良かったです。

パーティで主要メンバーが言い寄られているのに料理を堪能しているシンに癒やされる

ラクスとキラは両想いなのにラクスがオルフェに、キラがアグネスに言い寄られるパーティでシンはお皿に料理を山盛りにしてモリモリ食べているところでは笑いました。

ラクスとオルフェの関係がこの映画の肝になって気が気じゃないのに、よりにもよって画面の中央で料理を食べているのがズルかったです。しかも多分お代わりしてたのもズルさのレベルが違います。

アスランがキラを説得するシーンが色々と面白い

悩んでいるキラとアスランが殴り合うシーンで、お互いに殴り合いながら文句を言い解決するのかと思いましたが、実際はアスランが全ての攻撃をよけて一方的にキラを殴っていて笑っちゃいました。よく考えるとキラは一般人、アスランは軍属なので当然な気もしますが、あまりにも一方的でした。

シンがキラの援護に割って入ったはずなのに、アスランとキラの両方から拳を受けて一瞬で場外に追い出されて面白かったです。その後もアスランとキラの間に割って入ろうとしてヒルダに抑えられるのもシンはヒルダより弱いのが発覚してて面白かったです。

他にもアスランラクスの性格について言及した時に他のメンバーが困惑してたのも面白かったです。SEEDの時はアスランラクスが婚約関係にもかかわらず事務的な関係で、キラとラクスが出会って変わっていったのにアスランがそれについて言及してたら困惑していたのも当然な気もします。

ブラックナイトスコートの対策が面白すぎた

ブラックナイトスコートの読心と洗脳の対策がめちゃくちゃで面白かったです。シンの心を読もうとした敵が「こいつ!何も考えていない!!」には吹き出しました。洗脳した時に心の中のステラが守るまでは良かったのですが、DESTINYでも存在しない謎の怪物化をして敵の精神を逆に攻撃するのは乾いた笑いが出ました。

アスランアスランで心が読まれるのなら読まれる情報をコントロールできると考えて、戦闘中なのにカガリの裸をイメージするという謎の対策で敵のスキを生み出して勝利するのもビックリしました。

シンの最後の戦いがロボットの戦いを超えてヤバい

シンのロボットはイモータルジャスティスー>ディスティニーとなっています。新型のイモータルジャスティス時にはブラックナイトスコートに手も足も出てなかったのに、旧型のディスティニーの時はまとめて圧倒してたのがビックリしました。

ディスティニーもちょっとバージョンアップしているとは言え、機体性能的には弱いのにシンの慣れとテンションだけで相手を圧倒出来ているのは凄いと思いました。

相手の機体の残像攻撃に対してダメ出しをしながら、真の分身を見せてやると言ってディスティニーが分身して戦っているのはテンション高かったんだなと変に納得しました。

デュエルやバスターなどSEEDの機体が出てうれしかった

最新版にバージョンアップしたSEEDの機体が活躍して、当時テレビで見ていたので懐かしい思いになりました。しかもミーティア装備をして敵を圧倒するのがカッコよかったです。

他にもアカツキやインパルスなどDESTINYの期待も活躍していてよかったです。

もちろん最新のマイティーストライクフリーダムガンダムは別格レベルでカッコいいし、強いしでとんでもなかったです。障害物をよけて相手に絶対当たるビームとか広範囲の電撃攻撃とかマイティーストライクフリーダムは単体で十二分に戦略兵器になっててビックリでした。

最後のキラとの話にならなさにオルフェに同情した

戦闘中にキラとオルフェがお互いの主張を叫びながら戦いますが、キラの話のならなさにオルフェに同情してしまいました。

何を問いかけてもキラからは全て愛が答えなのがひどかったです。オルフェが優勢な中、「逆転の手はあるか?」と言う問いかけにも愛で回答したのは面白かったです。

そのせいで他アニメの「何故そこで愛ッ!?」と言う突っ込みがフラッシュバックしました。

悪かったところ

ファウンデーション王国の暗躍が明らかにされてないのでミケール関連が放置されている印象になる

ミケール関連の出来事に決着をつける前にファウンデーション王国が敵になったので色々放置気味な印象を受けました。おそらく、ミケール関連もファウンデーション王国の暗躍の結果だと思いますが作中で明言していないので当初のコンパスの目的が達成されてなくてモヤモヤです。

ミレニアムを囮にしてジェネシスからオーブを守ったことが分かり難い

オーブからミレニアムが旅立つまでの流れが状況から読み取ることしかできなくて分かりずらかったです。せっかく直前に作戦会議をしてたのにボカして表現していてもったいないと感じました。

こんな感じで色々な思惑が絡み合ってました。

コンパスメンバーがオーブに助けられるー>オーブはファウンデーション王国から脅されていて身動きが取れないー>コンパスメンバーがオーブを襲ってミレニアムを盗む(茶番)ー>ファウンデーション王国が茶番に怒ってオーブにジェネシスを打つ準備をするー>キラがミレニアムに乗っていることをファウンデーション王国に伝えるー>ラクスが希望を持つのでオーブよりキラの方が優先順位が高いー>ジェネシスの狙いをミレニアムに変更ー>ミレニアムは回避と同時にワープー>ジェネシスのクールタイムが終わるまで打てない

SEEDのフリーダム初戦闘やミーティア初戦闘を超える盛り上がりはなかった

比較対象が高すぎる気もしますが、テレビから映画になったのでSEEDのフリーダムやミーティアを超える盛り上がりをしてほしかったです。

全体的に淡々と話を進めていて、唯一ある程度盛り上がったのは最後の戦闘ぐらいでした。それでもフリーダムやミーティアを超えるものではありませんでした。

最後に

SEEDの正統進化のような映画でした。考察しながら見れば見るほど作品の奥深さがわかって何度見ても面白い映画です。

BDやサブスクで出たら細かいシーンをコマ送りやゆっくり再生して小ネタまで拾い上げるのもとても楽しそうです。