PNGの山から抜け出す：ComfyUI・Stable Diffusion向けのモジュール式プロンプト管理ワークフロー

ComfyUIやStable Diffusionを本格的に使う人なら、いつか同じ問題にぶつかります。output フォルダにPNGが4,000枚以上たまっているのです。

数週間前に、肌の質感やシネマティックな逆光、レトロな線画の雰囲気がうまくいったのは覚えています。ところが、その生成結果を開いてプロンプトを見ると、こんな文字の塊しか出てきません。

別の被写体に使い回すのは大変です。少女、ドレス、路地は消しつつ、画像を支えていた照明やレンズの用語は消さないように、ひとつずつ慎重に切り出さなければなりません。

一枚岩のプロンプトから、自分のPCで検索でき、再利用できるトークンの仕組みへ移る方法を紹介します。

1. 一枚岩のプロンプトが扱いきれない理由

多くのクリエイターは、プロンプトのレシピをNotion、Obsidian、ただの .txt ファイルに保存しています。文字列全体を保存するやり方には、3つの問題があります。

1. 1絡み合ったパラメータ： 被写体、照明、カメラ、スタイルが1つの文字列に貼り付いているので、気に入った部分だけを取り出せません。
2. 2何も見せてくれない検索： メモで volumetric lighting を検索すると何百件もヒットしますが、実際にどう見えたのかはどこにも載っていません。
3. 3繰り返しの定型文： 同じ品質タグとネガティブプロンプトがすべてのメモに繰り返され、画像ごとに違う肝心の言葉が埋もれます。

2. 原子トークンで考える

プロンプトを1つの文章ではなく、名前の付いた小さな部品の集まりとして扱いましょう。mysnipboxはすべてのタグを6つの固定カテゴリに分類していて、この構造が考え方の良い手本になります。

部品が分かれていれば、新しい画像は、効くと分かっている照明・スタイル・構図のトークンに、新しい被写体をはめ込むだけで作れます。

3. mysnipboxでライブラリを作る

昔のプロンプト500個を手作業でスプレッドシートに分けると、何日もかかります。mysnipboxはその分解を、自分のPCで代わりにやってくれます。

• 画像そのものから分解： 生成結果をVaultに追加すると、AIビジョンモデル（自分のクラウドキー、またはOllamaのローカルモデル）が画像を読み取り、6つのカテゴリのタグに整理します。絵そのものを読むので、ファイルにメタデータが残っている必要はなく、再アップロードやスクリーンショットでメタデータが消えた画像でも大丈夫です。
• 見た目で検索： Vaultをタグで絞り込み、Tag Insightsでどのタグが一緒に使われているか、各タグが自分の画像で実際にどう見えるかをサムネイルで確認できます。
• プロジェクトを分ける： キャラクター、クライアント、スタイルごとにPersonaを作れば、画像、タグフィルター、Tag Insightsが別々に保たれます。
• 組み立てて再利用： タグをプロンプトバスケットに入れ、{subject} のような変数スロットを加えてテンプレートとして保存し、結果をComma・Underscore・Hyphen形式でコピーして、ComfyUIやAutomatic1111にそのまま貼り付けられます。
• 軽くてローカル： Tauriベースのデスクトップアプリ（待機時のメモリは約120MB）で、ライブラリは自分のディスク上のローカルSQLiteに保存されます。プロンプトテンプレートはJSONで、Tag InsightsのデータはCSVでエクスポートできます。

10分で始めるワークフロー

1. 1いちばんうまくいった生成結果を20枚選び、Vaultに追加します。
2. 2Tag Insightsを開き、何度も出てくる照明とスタイルのタグを探します。
3. 3繰り返したいルックのためのPersonaを作ります。
4. 4お気に入りの照明・スタイル・構図のタグをプロンプトバスケットに入れ、{subject} 変数を追加します。
5. 5テンプレートとして保存します。これからは、テンプレートを読み込み、被写体を入力してコピーするだけです。

まず試してみたい方は、サンプル画像で同じ流れを体験できるブラウザデモをどうぞ。