ComfyUI-PH3-Mangaの使い方|P-H3-Imageで漫画を描いて日本語を縦書きで写植(1ページ16秒)

ComfyUI

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使ったソフトとモデルは、すべて無料で入手できます。試した環境の一覧は検証の記録にあります。

ComfyUI-PH3-Manga は、P-H3-Image で漫画のページを描き、セリフを日本語の縦書きで写植するノードです。参照画像の2人で3コマのページを作ると、2人の見た目がそろい、ルビ付きの縦書きのセリフが吹き出しに収まりました。 RTX 5090 で1ページ(1664×2496)約16秒でした(モデルを読み込んだあと)。

セリフは、生成した絵の文字ではなく、フォントで描くので、誤字や崩れがありません。所要時間は30分ほど、難しさは初心者〜中級です。

先に結論(今回のテスト条件で)

試したこと結果
3コマ・2人のページ(同梱の例)1ページ約16〜18秒(1回目は読み込み込みで347秒)。1664×2496
人物の見た目コートとマフラーの人物、眼鏡とボブの人物とも、参照どおり
日本語の写植縦書き、ルビ(雨・傘・駅・一緒・帰)、句読点、?! が崩れず吹き出しに収まった
シードを変える構図は変わるが、セリフと吹き出しの位置はそのまま
左から埋める癖の補正(オン・オフ)1段1コマのコマ割りでは同じ結果(補正の対象がない)

迷ったら

まず同梱の 01_generate_and_letter.json の参照画像だけを差し替えて動かします。セリフだけ直すときは、保存された文字なしの PNG を 02_letter_existing_page.json で写植し直します。

ComfyUI-PH3-Manga とは?

sepiablue-ai/ComfyUI-PH3-Manga は、日本の作者による、P-H3-Image で漫画を作るためのノード集です(コードと同梱のコマ割りは MIT)。2026年11月6日に公開されたばかりで、11月7日時点のスターは数個です。

同じ作者の MossPanelDataset の196種類のコマ割りを使い、コマ割りの選択、最大3人の参照、コマごとの場面、吹き出し・話者・尻尾の編集、縦書きの写植までをワークフローの中で行います。

試した素材

参照に使った2人。左が人物1(コートとマフラー)、右が人物2(眼鏡とボブ)
参照に使った2人。左が人物1(コートとマフラー)、右が人物2(眼鏡とボブ)

同梱の例(雨の学校の玄関で、傘を貸す3コマ)の参照画像を、当サイトの記事で作った2人の画像に差し替えました。場面の文とセリフは例のままです。

できたページ

できたページ(シード 42)。1コマ目は人物1、2コマ目は窓の外の雨、3コマ目で2人が傘を渡している
できたページ(シード 42)。1コマ目は人物1、2コマ目は窓の外の雨、3コマ目で2人が傘を渡している

白黒の漫画の絵柄で、人物1のコートとマフラー、人物2の眼鏡と黒い服が、参照どおりに描かれました。3コマ目では、場面の文のとおり、人物1が左、人物2が右に立っています。

左が文字なしの生成画像、右が写植後。吹き出しの形は生成、セリフはフォントで縦書きに入る
左が文字なしの生成画像、右が写植後。吹き出しの形は生成、セリフはフォントで縦書きに入る

吹き出しは、ノードが描いた空の吹き出しのガイドをもとに P-H3 が描き、セリフは後から游明朝で縦書きに入ります。「雨」「傘」「駅」「一緒」「帰」にはルビが付き、「?」「!」も縦書きのまま正しく入りました。

シードを変えると、人物の立ち位置や背景は変わりますが、吹き出しの位置とセリフは同じでした。

シード 7 のページ。構図は変わるが、セリフと吹き出しはそのまま
シード 7 のページ。構図は変わるが、セリフと吹き出しはそのまま

導入

cd ComfyUI\custom_nodes
git clone https://github.com/sepiablue-ai/ComfyUI-PH3-Manga
..\..\python_embeded\python.exe -m pip install -r ComfyUI-PH3-Manga\requirements.txt

追加のパッケージは、日本語の文節で折り返すための BudouX だけです。フォントは同梱されておらず、Windows では游明朝・游ゴシックを自動で使います。

P-H3-Image のネイティブ対応(PH3ImageConditioning)がある ComfyUI が必要で、今回は 0.44.0 で試しました(0.43.2 にはこのノードがありませんでした)。モデルは P-H3-Image の int8 の3つで、入手先はP-H3-Image の記事と同じです。

セリフだけ直したいとき

01 のワークフローは、文字なしの PNG(PH3_Manga/raw)と写植後の PNG を両方保存します。セリフだけ直すなら、02_letter_existing_page.json に文字なしの PNG を読み込み、文字の枠と本文を直して実行します。P-H3 のモデルを使わないので、絵は変わりません(今回は試していません)。

商用で使える?

ノードのコードと同梱のコマ割りは MIT です。描いた漫画の扱いは、P-H3-Image のもとの MiniMax H3 Community License に従います(地域の制限と「Powered by MiniMax H3」の表示。H3 の導入編で説明しています)。フォントや参照画像の権利も確かめてください。

よくある質問(FAQ)

Q. ComfyUI-PH3-Manga とは?

P-H3-Image で漫画のページを描き、セリフを日本語の縦書きでフォント写植する ComfyUI のノード集です。コマ割り、参照人物、吹き出しの編集までできます。

Q. 1ページを作る時間は?

RTX 5090 で、1664×2496 の3コマのページが約16〜18秒でした(モデルを読み込んだあと)。

Q. セリフの文字が崩れない?

セリフは生成した絵ではなくフォントで描くので、誤字や崩れはありません。ルビや縦中横の?!にも対応しています。

まとめ

ComfyUI-PH3-Manga は、参照の人物で漫画を描き、日本語のセリフをきれいに写植するところまで、1つのワークフローで済みました。AI に文字を描かせない設計なので、日本語の漫画との相性がよいノードです。

同梱の例の参照画像を差し替えて1ページ。セリフの直しは文字なしの PNG で。

この記事の検証環境

RTX 5090(32GB)/ Ryzen 9 9950X3D / 128GB / Windows 11 / ComfyUI 0.44.0 / ComfyUI-PH3-Manga 594f3c4(2026年11月7日)/ P-H3-Image int8(本体・テキストエンコーダー・VAE)/ BudouX 0.10.3 / 2026年11月7日
これまでの検証の一覧はこちら

検証メモ

  • 設定:同梱の 01_generate_and_letter.json のまま(3コマ・通常01・1/1/1段組、8ステップの公式シグマ、euler、shift 1)。参照画像だけを差し替え、シード 42 と 7 で試しました。
  • 実行:ワークフローを ComfyUI の画面に読み込み、API の形に変換して実行しました。
  • コードの確認:導入前に Python のコードを読み、外への通信、外部コマンドの実行、ファイルの書き込みがないことを確かめました。
  • 試していないこと:1段に複数のコマがあるコマ割り(左から埋める癖の補正が効く場面)、3人の参照、02 の写植のやり直し、吹き出しの編集画面、白黒での着色対策。

参考リンク

この記事を書いた人
こまたろ

画像生成 AI に興味を持ったのがきっかけで、3年ほど前から ComfyUI を触っています。始めたころは今ほど情報がそろっておらず、何時間もかけて整えた環境が翌日のアップデートで動かなくなったこともありました。

KOBO Lab は、自分の学び直しと、これから ComfyUI を始める人が同じところでつまずかないようにと思って始めたサイトです。初心者も中級者も、迷ったときに開くサイトを目指しています。

検証は、RTX 5090 を積んだ自作 PC 1台で、実際に動かして確かめています。作業を楽にするための自作ツールも作っています。

記事は、運営者自身の経験と検証をもとに、Claudeで下書きを作り、GrokボットとMuseでも添削や確認をして仕上げています。

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