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# ComfyUI プリプロセッサーワークフロー

> ComfyUI で深度推定、ラインアート変換、ポーズ検出、法線抽出の各プリプロセッサーを活用する方法を学びましょう

## プリプロセッサーとは？

<Note>
  これらのワークフローにはカスタムノードが含まれています。ワークフローを実行する前に、[ComfyUI Manager](/manager/overview) を使用してそれらをインストールする必要があります。
</Note>

プリプロセッサーは、画像から構造情報を抽出するための基盤となるツールです。これらは画像を、深度マップ、ラインアート、ポーズスケルトン、表面法線などの条件信号に変換します。これらの出力は、ControlNet、画像から画像への生成（img2img）、および動画ワークフローにおいて、より高い制御性と一貫性を実現します。

プリプロセッサーを個別のワークフローとして利用することで、以下のメリットが得られます：

* 完全なグラフを再実行することなく、迅速な反復作業が可能
* プリプロセッシングと生成処理の明確な分離
* デバッグやチューニングが容易
* 画像および動画の結果がより予測可能に

## 深度推定

深度推定は、平面画像をシーン内の相対的な距離を表す深度マップへと変換します。この構造的信号は、制御された生成、空間認識型の編集、再ライティング（relighting）ワークフローの基盤となります。

本ワークフローでは以下の点に重点を置いています：

* クリーンで安定した深度抽出
* 後続処理での利用を想定した一貫した正規化
* ControlNet や画像編集パイプラインとの容易な統合

深度出力は複数回の処理パスで再利用可能であるため、高コストな上流ステップを再実行することなく、反復作業が容易になります。

<Card title="深度推定ワークフロー" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=utility-depthAnything-v2-relative-video&utm_source=docs&utm_medium=inhouse_social&utm_campaign=inhouse_feature_launches&utm_content=post&utm_niche=workflow_engineering&utm_creator=purz">
  Comfy Cloud で実行
</Card>

<Card title="ワークフローのダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/utility-depthAnything-v2-relative-video.json">
  JSON をダウンロード
</Card>

## ラインアート変換

ラインアートプリプロセッサーは、画像をその基本的なエッジおよび輪郭にまで簡略化し、テクスチャや色を除去しつつ、構造を保持します。

本ワークフローは以下の目的で設計されています：

* クリーンで高コントラストなラインアートの生成
* 切れたりノイズを含んだエッジの最小化
* スタイライゼーションおよび再描画ワークフロー向けの信頼性の高い構造的ガイドの提供

ラインアートは、特に深度やポーズと組み合わせると非常に効果的であり、スタイルを過剰に制約することなく、強固な構造的制約を提供します。

<Card title="ラインアート変換ワークフロー" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=utility-lineart-video&utm_source=docs&utm_medium=inhouse_social&utm_campaign=inhouse_feature_launches&utm_content=post&utm_niche=workflow_engineering&utm_creator=purz">
  Comfy Cloud で実行
</Card>

<Card title="ワークフローのダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/utility-lineart-video.json">
  JSON をダウンロード
</Card>

## ポーズ検出

ポーズ検出は、画像から人体のキーポイントおよび骨格構造を抽出し、人間の姿勢や動きを精密に制御できるようにします。

本ワークフローでは以下の点に焦点を当てています：

* クリアで読みやすいポーズ出力
* フレーム間で再利用可能な安定したキーポイント検出
* ポーズベースの ControlNet やアニメーションパイプラインとの互換性

ポーズ抽出を専用のワークフローに分離することで、ポーズデータの確認・微調整・再利用が容易になります。

<Card title="ポーズ検出ワークフロー" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=utility-openpose-video&utm_source=docs&utm_medium=inhouse_social&utm_campaign=inhouse_feature_launches&utm_content=post&utm_niche=workflow_engineering&utm_creator=purz">
  Comfy Cloud で実行
</Card>

<Card title="ワークフローのダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/utility-openpose-video.json">
  JSON をダウンロード
</Card>

## 法線抽出

法線推定は、平面画像を表面法線マップ（各ピクセルの向きを表す方向場。通常 RGB で符号化される）へと変換します。この信号は、再ライティング、マテリアル認識型のスタイライゼーション、および高度に構造化された編集に有用です。

本ワークフローでは以下の点に重点を置いています：

* スペックル（斑点ノイズ）を最小限に抑えたクリーンで安定した法線抽出
* 後続処理での信頼性を確保するための一貫した向き・正規化
* 再ライティング、精緻化、構造保持型編集に即時対応可能な ControlNet 対応出力
* 処理パス間での再利用により、初期ステップを再実行せずに反復作業が可能

法線出力は以下のような用途に活用できます：

* 幾何形状を維持したまま、再ライティング／シェーディングの変更を駆動
* スタイライゼーションおよび再描画パイプラインに、より強い 3D 的構造を付与
* アニメーション作業において、ポーズ／深度と併用することでフレーム間の一貫性を向上

<Card title="法線抽出ワークフロー" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=utility-normal_crafter-video&utm_source=docs&utm_medium=inhouse_social&utm_campaign=inhouse_feature_launches&utm_content=post&utm_niche=workflow_engineering&utm_creator=purz">
  Comfy Cloud で実行
</Card>

<Card title="ワークフローのダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/utility-normal_crafter-video.json">
  JSON をダウンロード
</Card>