ComfyUI-RecipeMerge

ComfyUI-RecipeMerge

つまみ・スライダー・テキストレシピでUNetをキー単位(要素マージ)でマージするComfyUIカスタムノード集。 A1111拡張の SuperMerger の階層マージ/Elemental Mergeの考え方にインスパイアされた独立実装です(SuperMergerのコードは使用していません。無関係の別プロジェクトであり、本ノードの不具合を先方に問い合わせないでください)。

English: Elemental (per-UNet-key) model-merge nodes for ComfyUI — a synth-style knob matrix (blocks × elements × sub-elements), MBW-style block sliders, and a text recipe format. Merge presets can be saved, exported as JSON, and shared: drop a preset JSON onto the node to apply it instantly. Independent implementation inspired by SuperMerger's block/elemental merge concept (no code shared with it). UI labels are currently Japanese. Note: ratio = "amount of model2" (same direction as SuperMerger's alpha, opposite of ComfyUI's ModelMergeSimple).

要素タブの中ではサブ要素(to_q/to_k/…)を個別に上書きできる:

インストール

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/galigali-san/ComfyUI-RecipeMerge

ComfyUIを再起動するだけ。追加の依存ライブラリは無し(ComfyUI標準機能のみで動く)。 ノードは advanced/model_merging カテゴリに3つ入っている:

| ノード | 向いている使い方 | |---|---| | Elemental Matrix Merge (Knobs) | シンセ風つまみマトリクス(ブロック×要素、タブでサブ要素まで)。直感的にいじりたいとき | | Block Sliders Merge (MBW) | MBW風。BASE/IN/M/OUTのスライダーで階層マージ+elemental欄で要素上書き | | Elemental Merge (Recipe) | 全部テキストレシピで指定。複雑な指定・レシピの保存/使い回しに | | LoRA Elemental Apply (Recipe) | LoRAをキー単位の強度で適用。「質感だけ切る」「attn2だけ効かせる」等のLoRA毒抜きに | | LoRA Elemental Matrix (Knobs) | 上のつまみ版。全つまみ1.0スタートで、切りたい要素を下げていく | | LoRA Merge (Knobs) | LoRA同士をキー単位の比率でマージして新しいLoRAファイルを作る(モデル不要) |

Elemental Matrix Merge (Knobs)

MBW風レイアウトのつまみマトリクス。左列=IN00〜IN11、右列=OUT00〜OUT11、下段=BASE/M00。 比率はmodel2の割合で、全つまみ0=model1のまま。

• タブ切り替え: ALL = 全要素×全ブロックの一覧 / attn1〜other = その要素の親つまみ(大)+サブ要素列を表示。どのタブも同じ値を共有している(表示が変わるだけ)
• サブ要素列: 要素タブの中で下位のキーを個別に上書きできる
  • attn1 / attn2 → to_q / to_k / to_v / to_out
  • ff → net.0 / net.2、norm → norm1 / norm2 / norm3
  • proj → proj_in / proj_out、other → in_layers / out_layers / emb_layers / skip_connection / conv
  • サブつまみ0 = 親要素のつまみに従う(非0にしたときだけ親を上書き)。上書きがある要素タブには • が付く
• ドラッグ(上下) で回す / ダブルクリック で0に戻す / ホイール で±0.05
• 下のパネルに今触っているつまみの値が出る
• other 列は「そのブロックの attn/ff/norm/proj 以外のキー(conv等)」。各つまみは自分の領域だけを支配する
• SET 0 / SET 0.5 / SET 1 ボタンは表示中のタブの親要素つまみだけに効く(attn2タブで押せばattn2だけ一括変更。サブは触らない)
• SUB 0 ボタンは表示中タブのサブ要素の上書きを全部消す(親に従う状態に戻す)
• プリセット(タブバー下のドロップダウン): マトリクス全体を名前を付けて保存/適用できる
  • SAVE = 現在のつまみ全部を保存(同名は上書き) / DEL = 選択中のユーザープリセットを削除
  • 保存先はComfyUIのユーザーデータ(user/)。ワークフローとは独立で、ノードを作り直しても残る
  • ★付きは同梱の定番MBWカーブ: FLAT_25/50/75(全部一定)、GRAD_V(両端強)、GRAD_A(中央強)、COS_IN(IN側強)、COS_OUT(OUT側強)、WRAP08(両端4ブロックだけ1.0)。MBW移植なのでBASEはどれも0
  • 適用でつまみ全部が置き換わる。直後ならドロップダウンの「(適用前に戻す)」で1段だけ戻せる
• プリセットの共有: EXP = 選択中のプリセット(未選択なら現在のつまみ)をJSONファイルに書き出し / IMP = JSONファイルを選んで取り込み+即適用。もらったJSONをノードのパネルに直接ドラッグ&ドロップしても取り込める(複数可、最後の1つが適用される)。同名がある場合は上書きか別名かを選べる
• reportには非0のブロックのルールだけが出る

同梱のサンプルプリセット

presets/ にサンプルの共有プリセットが入っている。ファイルをノードのパネルにドラッグ&ドロップするだけで取り込み+即適用される。

| ファイル | 内容 | |---|---| | body2_face1_SDXL.json | 「体つき=model2、顔=model1」の出発点。深いブロック(IN07/08・M00・OUT00/01)だけmodel2に振る | | body2_face1_faceguard_SDXL.json | 上と同じブロック配分でattn1/attn2だけ0。顔がmodel2に引っ張られるときの強ガード版 |

プリセット共有ファイルの形式

自作プリセットを配布するときはEXPボタンで書き出したJSONをそのまま配ればいい。形式:

{
  "type": "recipe_merge_matrix_preset",
  "version": 1,
  "name": "体2顔1 (SDXL)",
  "matrix": {
    "IN07": { "attn1": 0.8, "attn2": 0.8, "ff": 0.8, "norm": 0.8, "proj": 0.8, "other": 0.8 },
    "M00":  { "other": 0.8 }
  }
}

matrix の中身は「ブロック名 → 要素名(サブ要素名も可) → 比率0〜1」。 ラッパー無しの素の { "IN07": {...} } 形式でも取り込める。 ブロック名は IN00〜IN11 / M00 / OUT00〜OUT11 / BASE のみ有効で、それ以外のキーと数値でない値は取り込み時に無視される(単なる数値データなので、コードが実行される余地はない)。

Block Sliders Merge (MBW)

• BASE / IN00〜IN11 / M00 / OUT00〜OUT11 の27本のスライダー(MBWの定番の並び。ComfyUIの仕様で縦一列)
• SDXLでは IN09〜IN11 / OUT09〜OUT11 は該当キーがないので動かしても無効(reportで0 keysと出る)
• elemental欄(テキスト)に attn2:0.8 や IN04:attn2:0.9 を書くとスライダーを上書きできる。文法は下記レシピと同じ(デフォルト行は無意味なので不要)
• __VAL__ と sweep_value も使える

LoRA Elemental Apply (Recipe)

LoRAをUNetのキー単位の強度で適用する(要素マージのLoRA版)。既存のLoRA Block Weight系がブロック止まりなのに対し、要素・サブ要素(attn2.to_q等)まで刻める。

• レシピの文法はマージと共通(下記)。ただし数値の意味は「適用強度」: 0 = そのキーにLoRAを適用しない、1 = 普通に適用。マイナスや1超えもOK
• デフォルト行(数値だけの行)が全体の基本強度。レシピを空にすると全キー1.0で普通のLoRA適用になる。デフォルト行を書かずにルールだけ書くと、ルールに当たらないキーは0(=LoRA無効)
• clip は任意入力。繋ぐとテキストエンコーダ部分に strength_clip で一律適用(トリガーワードを効かせたいキャラLoRA等は繋ぐの推奨)
• 使いどころの例:
  • ff:0.0 — 画風LoRAの質感汚染だけ切る
  • 1.0 + OUT04,OUT05:0.0 — 顔付近のディテールだけLoRAを切る
  • attn2:1.2 + NOT attn2:0.3 — プロンプト反応だけ強調
  • attn2:__VAL__ + XYプロット — 「このLoRAはどの要素に効いているか」の効能マップ作りに
• 注意: LoRAが持っている要素しか効かない。普通のLoRAは attn1/attn2/ff (のto_q〜to_out/net) だけを学習していて、normやprojのキーは持っていないことが多い(LoCon等は conv も持つ)。持っていない要素を指定するとreportに「★一致キーなし」と出る(=書式ミスではなくLoRA側に無い)

LoRA Elemental Matrix (Knobs)

上のつまみ版。UIはマージ版マトリクスと共通(タブ・サブ要素・プリセット・共有もそのまま使える)だが、意味が1つ違う:

• 新規作成時は全つまみ1.0(=普通のLoRA適用)。そこから切りたい要素を下げていく
• つまみ0 = そのキーにLoRAを適用しない。全部0にするとLoRA無効
• つまみは0〜1のみ。1超えやマイナスが要るときはRecipe版を使う

LoRA Merge (Knobs)

LoRA同士をキー単位の比率でマージする。モデル(チェックポイント)は不要。

• つまみ = そのキーにおけるlora2の割合(0=lora1のみ / 1=lora2のみ / 0.5=半々)。新規作成時は全部0=lora1のまま
• テキストエンコーダ部分はブロック分けできないので te_ratio で一律指定
• 生成しながら試すモード: model(とclip)を繋ぐと、マージ結果がその場でモデルに適用されてKSamplerに流せる(ファイルは作られない)。seedを固定して、つまみを回す→Queue Prompt→絵で確認、を回して調整する
• 納得したら save_file をONにして1回実行すると models/loras に保存される(同名は連番)。プレビューと保存は同じマージ計算なので結果は一致する。どのLoRAローダーでもそのまま使え、メタデータにマージレシピが埋まる(再現用。消したい場合はメタデータ編集ツールで)
• 方式はconcat(連結): ΔW = (1-t)·ΔW1 + t·ΔW2 をランク方向の連結で表現するので劣化ゼロ。代わりにdimは2つの合計まで増える(dim32+dim64→96。ファイルも太る)。気になる場合はkohyaの resize_lora.py 等で後からSVD圧縮できる
• 対応形式はkohya形式のキー名(lora_unet_input_blocks_...)のLoRA/LoCon。diffusers形式のキー名はエラーで弾く。LoHa/LoKr/DoRA・tucker付きconvは非対応(reportにスキップ数が出る)
• 片方にしかないキーは、その側の比率で残る(比率0なら消える)

入出力

| ピン | 型 | 説明 | |---|---|---| | model1 | MODEL | ベースモデル(比率0.0 = これのまま) | | model2 | MODEL | 混ぜるモデル | | recipe | STRING | マージレシピ(下記文法) | | sweep_value | FLOAT | レシピ内の __VAL__ を置換する値(XYプロット用) | | → model | MODEL | マージ結果 | | → report | STRING | 各ルールが何キーに適用されたかのレポート |

比率は「model2を混ぜる割合」(SuperMergerのalphaと同じ向き)。 0.0 = model1のまま、1.0 = model2に置き換え。 ComfyUI標準の ModelMergeSimple の ratio とは向きが逆なので注意。

レシピ文法

1行1ルール。# 以降はコメント。

# 数値だけの行 = デフォルト比率(どのルールにも当たらないキー全部)
0.5

# 要素の横断指定: 全ブロックのattn2を0.8
attn2:0.8

# NOT除外: attn2以外の全キーを0.3
NOT attn2:0.3

# ブロック+要素の狙い撃ち: IN04のattn2だけ0.9
IN04:attn2:0.9

# ブロック指定のみ(全要素): ワイルドカード可
IN*:0.4
M00:0.7

# カンマ区切りで複数指定
IN00,IN01,OUT*:ff:0.2

# 深い階層も指定可(ドット区切りで連続一致)
attn2.to_q:0.9

# 要素名は前方一致
# attn → attn1とattn2両方 / norm → norm1〜norm3
attn:0.6

# XYプロット用プレースホルダー(sweep_value入力の値が入る)
attn2:__VAL__

• ブロック名: IN00〜 / M00 / OUT00〜 / BASE(time_embed, label_emb, out など)。大文字で書く
• 要素名: UNetキーのセグメント名。attn1(自己注意) attn2(クロス注意=プロンプト反応) ff(質感) norm proj_in proj_out など
• 優先度: ブロック+要素 > 片方だけ > デフォルト。同点なら後の行が勝つ
• デフォルト行を書かなければ未指定キーは 0.0(model1のまま)
• タイポ等で1キーにも当たらなかったルールは report に ★警告 が出る

XYプロット(比率スイープ)のやり方

1. レシピに attn2:__VAL__ のように書く
2. ノードの sweep_value ウィジェットを右クリック →「入力に変換」
3. XYプロット系ノード(efficiency-nodes等)や Float リストから値を流し込む

これで「attn2の比率だけ 0.0→1.0 でスイープした比較画像」が量産できる。

注意

• マージしたモデルを配布する場合は、元モデルのライセンスを必ず確認すること(マージや再配布を禁止・制限しているモデルがある)。本ノードはツールであり、生成・配布物のライセンス確認は利用者の責任
• マージ対象は UNet(diffusion_model)のみ。テキストエンコーダは model1 のものが使われる。CLIPも混ぜたい場合は標準の CLIPMergeSimple を併用
• 保存は標準の CheckpointSave。ワークフロー(=マージレシピ)がメタデータに埋まるので、消したい場合は --disable-metadata で起動するか後からヘッダを消す
• SD1.5 / SDXL 系(input/middle/output blocks 構造)を想定。Flux等のDiT系はブロックが全部 BASE 扱いになる(要素の横断指定とデフォルトは効く)

テスト

python_embeded\python.exe custom_nodes\ComfyUI-RecipeMerge\test_parser.py

クレジット / ライセンス

• MIT License — Copyright (c) 2026 galigali(LICENSE)
• インスパイア元: SuperMerger (hako-mikan氏) の階層マージ/Elemental Mergeの考え方。本リポジトリはコードを共有しない独立実装で、先方とは無関係
• 定番カーブ名(GRAD_V, FLAT_25等)は Merge Block Weighted GUI 発のコミュニティ慣用名(値は数式から生成)