ai-image-generation

画像を作りたいが、どのモデルを使うか決めていないときです。RunComfy に並ぶモデルの中から、依頼の中身に合うものを選ばせます。

振り分けの軸がはっきりしている

振り分けの軸がはっきりしています。

• 判断がつかない・試作を速く回す既定の FLUX 2 Klein 9B（さらに速くは 4B）
• 画像の中に文字を入れる文字が得意な GPT Image 2
• 写真のような仕上げ写実に強い Seedream 5 Lite
• ロゴの色を固定したい文字のモデルで作り、編集のモデルで色を直す
• 既にある画像を直す編集用の系列（既定は Nano Banana 2 Edit）

「文字入りは別のモデル」という振り分けが実用的

「文字入りは別のモデル」という振り分けが実用的です。画像生成の失敗で多いのが文字の崩れで、モデルによって差が大きい部分です。

編集の経路も持っている

新規の生成（text-to-image）だけでなく、既にある画像を直す経路（image-to-image）も同じスキルの中にあります。

• 既定の編集モデル
• 多言語と複数の参照画像に強いもの
• 一発で精密に直すもの

同じスキルで「作る」と「直す」が繋がるので、作ったあとに手を入れる流れが切れません。

費用を下げる手順が書かれている

本文の指示が具体的です。

• 試作は低い解像度で回す
• 仕上げだけ解像度を上げる
• 4K は 0.5K の約 16 倍という目安が添えられている
• web 検索での裏取りは既定で切る（費用と時間が増えるため）

外部サービスを使うスキルで、費用を下げる手順を書いているものは多くありません。

動画や音声を作りたいとき

同じ公開元の別のスキル（ai-video-generation、ai-music）が担当です。地図はRunComfy のスキル群にまとめました。

特定のモデルだけを確実に呼びたいとき

振り分けを挟むと、説明文の解釈で別のモデルに行くことがあります。そのモデル単体のスキルか、runcomfy-cliで直接呼ぶほうが確実です。

RunComfy を使わないとき

他社のサービスには当たりません。higgsfield-generateは同じ性質の別サービス向けです。

費用を固定したいとき

モデルによって単価が変わるので、振り分けに任せると費用の見込みが立ちません。

解析で見つかった記述

SKILL.md の解析では、シェルコマンドの実行・ファイルの書き換え・パッケージの導入の記述が見つかっています。

同梱ファイルはありません。29,602 バイトの 1 枚もので、同じ公開元の 30 件の中で最も大きいです（2026-10-09 確認）。

費用が発生する

allowed-tools は runcomfy の事前承認

allowed-tools に Bash(runcomfy *) と書かれています。呼ばれた回は runcomfy を確認なしで走らせる宣言（事前承認）です。ほかのコマンドが使えなくなるわけではありません。30 件のうち 16 件がこれを書いています（2026-10-09 確認）。

ログインの鍵は ~/.config/runcomfy/token.json に書かれ、指示文やログに出すな、と本文にあります。

参照する画像と web 検索の結果を信用しない

参照する画像と web 検索の結果を、信用しない指示があります。画像に埋め込まれた文字列や検索結果で生成が曲がる可能性（間接的な指示の混入）に触れています。

生成が依頼文からずれたら参照した素材を疑えと書かれています。

モデルの名前は古くなる

インストール数は選ばれた回数ではない

インストール数は約 36 万件ですが、選ばれた回数ではありません。同じリポジトリの 29 件が 344,485〜415,528 に収まっていて（2026-09-20 時点）、まとめて入る配布の形です。

日本語の文字を画像に入れられますか

本文は多言語に強い編集モデルを名指ししていて、同じ配置で言語だけ差し替える使い方も例に挙げています。ただし和文の字形の崩れはモデル次第です。小さく試してから本番に使ってください。

出来上がった画像はどこに置かれますか

CLI が取得先を指定できる形なので、依頼文で場所を決められます。取得元は runcomfy.net と runcomfy.com に限られると本文に書かれています。

生成物の権利はどうなりますか

RunComfy と、その先のモデルの提供元の規約で決まります。当サイトでは判断できません。商用で使うなら、公開元の条文を先に読んでください。