KJNodes の「ラテント・ノイズ・サンプリング・座標」に分類されているノード 29 個を1つずつ実行した結果は、動いた 28 個、エラー 1 個（DrawInstanceDiffusionTracking）でした。
KJNodes 以外のカスタムノードを止めた ComfyUI で、ComfyUI に最初から入っているノードと組み合わせて試しています。ノードごとに、実際に動かしたときの画面を載せました。
試した環境と条件は末尾の「検証メモ」へ。KJNodes の入れ方は ComfyUI のカスタムノードの入れ方を見てください。
全260個を7本に分けて紹介している
ComfyUI-KJNodes（KJNodes）は、ComfyUI の公式の登録所でいちばんダウンロードされているカスタムノードで、入れると 260 個のノードが増えます。この記事はシリーズの④回目です。
全260ノードを、やりたいこと・ノード名から探すには KJNodes 完全ガイド（総合索引）へ。
| 回 | 分類 | 記事 |
|---|---|---|
| ① | 画像 | KJNodesの使い方① |
| ② | マスク | KJNodesの使い方② |
| ③ | テキスト・数値・その他・ループ | KJNodesの使い方③ |
| ④ | ラテント・ノイズ・サンプリング・座標 | この記事 |
| ⑤ | モデル・LoRA・メモリ・高速化 | KJNodesの使い方⑤ |
| ⑥ | 動画モデル用 | KJNodesの使い方⑥ |
| ⑦ | 音声・非推奨 | KJNodesの使い方⑦ |
ノード名は、画面に出る英語の名前（または中身の名前）で書いています。ノードライブラリで名前を入れると見つかります。スクリーンショットの「プレビュー任意」は、数値や文字を表示するための ComfyUI の標準のノードです。
空の潜在画像を作る
EmptyLatentImagePresets
決まった大きさの一覧から選んで、空の潜在画像（生成のスタートになる白紙）を作ります。幅と高さの数値も出します。
試したこと：「768 x 512 (1.5:1)」を選び、幅 768・高さ 512 が出ました。
EmptyLatentImageCustomPresets
自分で決めた大きさの一覧から選んで、空の潜在画像を作ります。一覧は KJNodes のフォルダの custom_dimensions.json から読み込まれます。
試したこと：最初は一覧が空で、選べませんでした。KJNodes のフォルダには見本の custom_dimensions_example.json しかなかったためです。見本を custom_dimensions.json という名前でコピーすると、「SD – 512×512」などが選べるようになりました。
潜在画像のバッチを扱う
GetLatentRangeFromBatch
潜在画像のバッチから、指定した番号から何枚かを取り出します。
試したこと：4枚の画像を潜在画像にしたバッチから、1番から2枚を取り出し、画像に戻して確かめました。
GetLatentsFromBatchIndexed
潜在画像のバッチから、指定した番号のものだけを取り出します。
試したこと：「0, 3」を指定し、1枚目と4枚目を取り出しました。
InsertLatentToIndexed
潜在画像を、別の潜在画像のバッチの指定した位置に入れます。
試したこと：色を反転した画像の潜在画像を、4枚のバッチの 1番の位置に入れました。最初は source と destination を逆につないで「Index 1 out of bounds」のエラー。今回の組み方では、source に4枚のバッチ、destination に入れたい1枚をつないで動きました。
PreviewLatentNoiseMask
潜在画像に付いている「描き直す範囲のマスク（ノイズマスク）」を取り出して表示します。
試したこと：標準の「潜在ノイズマスクを設定」で顔のマスクを付けた潜在画像から、そのマスクを取り出せました。
ノイズとシグマ
GenerateNoise
ノイズ（ランダムな値）の潜在画像を作ります。作者の説明では、ノイズを足すときや、ノイズを足さない設定のサンプラーの空の潜在画像に使います。
試したこと：512×512 のノイズを作り、VAE で画像に戻すと、ざらざらした灰色の画像になりました。
InjectNoiseToLatent
潜在画像にノイズを混ぜます。マスクで範囲を決めることもできます。
試したこと：画像の潜在画像に、同じ大きさのノイズを強さ 0.5 で混ぜて画像に戻しました。この強さでは、見た目の変化は小さめでした（筆者の見立て）。
CustomSigmas
シグマ（各ステップのノイズの量）の並びを、数値を書いて自分で決めます。作者の説明には、NVIDIA の AYS などの例が載っています。
試したこと：作者の説明にある SD 1.5 用の AYS 10ステップの値を入れ、VisualizeSigmasKJ でグラフにしました。
FlipSigmasAdjusted
シグマの並びを逆さまにします（小さい順にします）。
試したこと：10ステップのシグマを逆にし、小さい値から大きい値へ並ぶことを確かめました。
SigmasToFloat
シグマを小数のリストに変えます。
試したこと：5ステップのシグマから、14.61…、3.86… のような小数のリストが出ました。
FloatToSigmas
小数のリストをシグマに変えます。
試したこと：「10.0, 5.0, 2.0, 0.5, 0.0」をシグマにして、グラフにしました。
サンプリング（生成の進め方）
ScheduledCFGGuidance
CFG（プロンプトに従う強さ）を、生成の途中の決めた区間だけ効かせるガイダー（SamplerCustomAdvanced 用）です。
試したこと：CFG 6 を 0〜50% の区間だけ効かせ、標準の SamplerCustomAdvanced で 768×768 を作りました。
CFGZeroStarAndInit
CFG-Zero* という方法でモデルを調整します（実験的なノード）。
試したこと：Illustrious XL v2.0 のモデルにかけて、ふつうに画像を作れることを確かめました。
SamplerSelfRefineVideo
動画向けの self-refine-video という方法を試したサンプラーです（実験的なノード）。作者の説明では、テスト用で、思ったとおりに動かないかもしれない、とされています。
試したこと：動画ではなく Illustrious XL v2.0 の画像で、標準の SamplerCustom につないで実行できることを確かめました。
ModelPreviewOverrideKJ
生成中のプレビューを、このノードの中に大きめに表示します（実験的なノード）。作者の説明では、標準のプレビューは 512px までですが、大きさを変えられます。
試したこと：モデルとVAEをつないで、生成中のプレビューがノードに出ることを確かめました。
GetPreviewOverrideFramesKJ
上のノードがとらえたプレビューのフレームを、生成のあとで取り出します。
試したこと：KSampler の結果とつなぐと、生成中にとらえたプレビューの画像が、ステップの数だけ（今回は20ステップで、約20枚）並んで出ました。preview_frames を 4 にしていましたが、取り出した枚数はステップ数に近いものでした。
プレビューを速く表示する
FastPreview
画像を速く表示するプレビューです（実験的なノード）。作者の説明では、データの送り方を変えて、ふつうより軽くしています。
試したこと：1枚の画像を最大 512px で表示しました。
FastPreviewBatch
バッチを、動画の形（H.264）にまとめて、格子状に表示します（実験的なノード）。
試したこと：4枚のバッチを表示しました。最初は max_thumb_size を 256 にして「512 より小さい」というエラーになりました。最小は 512 でした。
数値の並び（ウェイト）
MaskOrImageToWeight
マスクや画像のバッチの、1枚ずつの明るさの平均を、数値のリストにします。
試したこと：4フレームのグラデーションのマスクから、数値のリストと文字列が出ました。
WeightScheduleConvert
数値のリストを、別の形（リスト・pandas・tensor）や別のフレーム数に変えます。
試したこと：「0.0, 0.5, 1.0」を6フレームに引きのばしました。
WeightScheduleExtend
2つの数値のリストをつなげます。
試したこと：「0.1, 0.2」と「0.8, 0.9」をつなげ、4つのリストになりました。
SplineEditor
画面の上で曲線を描いて、数値の並びやマスクを作ります。作者の説明では、まだ作りかけの機能とされています。
試したこと：最初は点の情報が空のままで「Expecting value」のエラーになりました。点の情報（points_store と coordinates）を書き込むと、マスクと数値が出ました。ふだんは画面の上で点をドラッグして使うノードです。
座標
PointsEditor
画面の上で点や四角を置いて、座標やマスクを作ります（作りかけの機能）。
試したこと：SplineEditor と同じく、点の情報を書き込むと座標とマスクが出ました。
PlotCoordinates
座標の並びを、Matplotlib でグラフの画像にします。
試したこと：3つの座標を、線でつないだグラフの画像にしました。
InterpolateCoords
数値のカーブに合わせて、座標の間をおぎないます。
試したこと：3つの座標を、5つの数値のカーブでおぎないました。
InstanceDiffusion 用
CreateInstanceDiffusionTracking
InstanceDiffusion（ものごとに位置を決めて描かせる拡張）で使う、追いかける位置のデータを作ります。
試したこと：3つの座標と「a black cat」から、位置のデータとプロンプトの文字列が出ました。
AppendInstanceDiffusionTracking
2つの位置のデータをまとめます。
試したこと：猫と犬の2つのデータをまとめ、プロンプトもつながりました。
DrawInstanceDiffusionTracking
位置のデータを、画像の上に四角と文字で描きます。
試したこと：実行すると「module ‘matplotlib.cm’ has no attribute ‘get_cmap’」というエラーで止まりました。試験用の環境に入っている Matplotlib の新しい版では、この書き方が使えなくなっているためと考えられます（筆者の環境で起きたことで、直し方は試していません）。
止まった原因は、つなぎ方・空の入力・部品の版
EmptyLatentImageCustomPresets は、custom_dimensions.json を自分で用意しないと一覧が空。見本（custom_dimensions_example.json）をコピーすると使えました。
InsertLatentToIndexed は、source と destination のつなぎ方を逆にするとエラーになりました。SplineEditor・PointsEditor も、点の情報が空だとエラーになります。ふだんは画面の上で点を置いて使うノードです。
DrawInstanceDiffusionTracking は、試験用の環境の Matplotlib 3.11.2 で get_cmap のエラーになりました。
FastPreviewBatch の max_thumb_size は 512 より小さくできません。
よくある質問（FAQ）
Q. KJNodes で空の潜在画像の大きさを一覧から選ぶには？
EmptyLatentImagePresets を使うと、決まった大きさの一覧から選べます。自分で一覧を作りたいときは EmptyLatentImageCustomPresets を使い、KJNodes のフォルダに custom_dimensions.json を置きます（見本の custom_dimensions_example.json をコピーすると始めやすいです）。
Q. KJNodes でシグマを自分で決めるには？
CustomSigmas に、カンマで区切った数値を書きます（作者の説明に、NVIDIA の AYS の値の例があります）。VisualizeSigmasKJ をつなぐと、グラフで確かめられます。
Q. CFG を生成の途中だけ効かせるには？
ScheduledCFGGuidance を使います。start_percent と end_percent で区間を決め、標準の SamplerCustomAdvanced の guider につなぎます。
Q. DrawInstanceDiffusionTracking でエラーが出ます
筆者の試験用の環境（Matplotlib 3.11.2）では「module ‘matplotlib.cm’ has no attribute ‘get_cmap’」と出て動きませんでした。Matplotlib の新しい版で使えなくなった書き方を使っているためと考えられます。
Q. SplineEditor で「Expecting value」と出ます
点の情報が空のときに出ます。ふだんは、ノードの画面の上で点をドラッグして曲線を描いてから使います。
まとめ
- KJNodes の「ラテント・ノイズ・サンプリング・座標」に関わるノードは 29 個
- 空の潜在画像のプリセット、シグマの作成・変換、CFG の区間指定、プレビューの拡大など、生成の細かい調整に使うノードが中心
- 28 個は実行して確かめた。1個は試験用の環境の Matplotlib 3.11.2 でエラーになった
検証メモ
- 「動いた」は、この環境で実行して結果が出たという意味です。ほかの版や設定での動きは確かめていません。
- DrawInstanceDiffusionTracking のエラーの原因（Matplotlib の新しい版で使えなくなった書き方）は筆者の推定で、直し方は試していません。
- 「いちばんダウンロードされている」は、公式の登録所の2026年10月27日のデータです。
参考にした資料
- ComfyUI-KJNodes（GitHub・作者のリポジトリ）
- 各ノードの説明は、ComfyUI の画面に表示される作者の説明（ノードの DESCRIPTION）をもとにしました
