Fooocus-MREのimg2img（画像から画像）使い方ガイド｜ControlNet・調整パラメータも解説

Fooocus-MREには、圖像を基に再生成するための高機能なImage-to-Imageメニューが備わっています。

ここでは、その各項目をひとつずつ解説し、どの設定がどのような効果を生むのかをわかりやすく解説します。

☑ Revision (prompting with images)

概要

Revisionは、プロンプトのほかに、画像を追加でヒントとして使用する機能。

“Load Image(s) to Revision”で読み込んだ画像に基づいて、描写や絵風を追加するような補完が可能になります。

☑ Revision Strength for Image 1〜4

概要

Revisionに読み込んだ1枚目〜4枚目の画像それぞれに対して、生成結果にどの程度反映させるかを指定。
数値を大きくするほど、その画像の要素が強く反映されます。

直感的な目安

0.2〜0.4：軽く反映
0.5〜0.7：標準
0.8〜1.0：強力なヒント化

☑ Positive Prompt Strength / Negative Prompt Strength

概要

プロンプトの影響力を調整するスライダー。

• Positive：入れたい要素の強さ
• Negative：入れたくない要素を指定する強さ

両方とも0.5〜0.8が使いやすい基準です。

☑ Image-2-Image Start Step

概要

再生成のどの段階から元画像を使い始めるかを指定。

0 = 最初から使われる、1 = 最後まで元画像を使用しない
0.2~0.4で比較自然な変更が期待できます

☑ Image-2-Image Denoise

概要

元画像の情報をどれだけ残すか。値が高いほど変化度が大きくなります。

直感的目安

0.3~0.5 = 原型を残しながら美化
0.6~0.8 = 大きく変えたい場合

ポイント

Denoise値は低めに調整 (0.3〜0.4)

☑ Image-2-Image Scale

概要

元画像を外容的に拡大する際に使用する設定。

• 1.0 = 原型のまま
• 2.0 = 2倍アップスケール

☑ Keep Input Names

概要

アップロードした画像の名前を保持するかどうかの設定。

ONにすると、ログを参照する際に便利です。

☑ Load Image(s) to Input / Load Image(s) to Revision

概要

Input = 元画像（変換の基となる画像）
Revision = 表現のヒントに使う画像（描き加える）

☑ Output to Input / Output to Revision

概要

作成した画像を、次のInputまたはRevisionに復元するボタン

連続生成や、ファインチューンの進化に便利。

【まとめ】

Image-to-Image機能は、危ういラフでも、原型を残したマイナー修正でも自由自在に統制できます。