> ## Documentation Index
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# ComfyUI MoGe 使用例

> このガイドでは、ComfyUI で MoGe を使用して単眼幾何推定を行う方法を説明します：メートルスケールのポイントマップ、深度マップ、法線マップ、メッシュ生成。

# ComfyUI MoGe の紹介

[MoGe](https://github.com/microsoft/MoGe)（CVPR 2025、Microsoft Research）は、オープンドメインの単一画像から3Dジオメトリを復元する強力な単眼ジオメトリモデルです。メートルスケールのポイントマップ、深度マップ、ノーマルマップ、カメラFOVを1回のフォワードパスで推定します。

主な機能：

* **正確な3Dジオメトリ推定**：単一画像からポイントマップ、深度マップ、ノーマルマップを同時出力
* **メートルスケール**（MoGe-2）：実世界スケールのポイントマップと深度マップ
* **柔軟な解像度**：様々な解像度とアスペクト比（2:1〜1:2）に対応
* **高速推論**：A100 / RTX 3090 で約60ms/枚（FP16、ViT-L）
* **パースペクティブ画像およびパノラマ画像からのメッシュ生成**

MoGe は2つのバージョンを提供：

| ファイル                      | バージョン      | メートルスケール | 法線マップ | パラメータ数 |
| ------------------------- | ---------- | :------: | :---: | :----: |
| `moge_1_vitl_fp16`        | **MoGe-1** |     -    |   -   |  314M  |
| `moge_2_vitl_normal_fp16` | **MoGe-2** |     ✅    |   ✅   |  331M  |

> MoGe-2 はメートルスケールと高品質な法線マップ推定を追加、よりシャープなビジュアル詳細と低レイテンシを実現。**MoGe-2 with normal（`moge_2_vitl_normal_fp16`）を推奨します。**

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="ローカルユーザー">
      ComfyUI が最新版に更新されていることを確認してください。

      * [ComfyUI のダウンロード](https://www.comfy.org/download)
      * [更新手順](/ja/installation/update_comfyui)

      このガイドで紹介するワークフローは、[ワークフローテンプレート](/ja/interface/features/template)から入手できます。
      テンプレート内に該当のワークフローが見つからない場合、ComfyUI のバージョンが古くなっている可能性があります。

      ワークフローを読み込んだ際にノードが欠落している場合の考えられる原因：

      1. 最新の ComfyUI（Nightly 版）を使用していない
      2. 起動時に一部のノードのインポートに失敗している
    </Tab>

    <Tab title="クラウドユーザー">
      * [Cloud](https://cloud.comfy.org) は、ComfyUI の安定版リリース後に更新されます。

      したがって、このドキュメントでコアノードが見つからない場合、それは新しいコアノードがまだ最新の安定版にリリースされていない可能性があります。次回の安定版リリースをお待ちください。
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

<Tip>
  ComfyUI は MoGe ノードをネイティブサポートしています。始める前に [ComfyUI](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI) を最新バージョンに更新してください。

  生成済みの `.glb` 形式モデルは `ComfyUI/output/mesh` フォルダーに出力されます。
</Tip>

## モデルのインストール

MoGe チェックポイントをダウンロードし、ComfyUI の該当フォルダに保存します：

* **MoGe-2（推奨）**：[moge\_2\_vitl\_normal\_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/MoGe/blob/main/moge_2_vitl_normal_fp16.safetensors)
* **MoGe-1（ベースライン）**：[moge\_1\_vitl\_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/MoGe/blob/main/moge_1_vitl_fp16.safetensors)

```
ComfyUI/
├── models/
│   ├── geometry_estimation/
│   │   ├── moge_2_vitl_normal_fp16.safetensors
│   │   └── moge_1_vitl_fp16.safetensors
```

## ワークフロー例

<h3 id="utility_moge_depth_estimation">
  MoGe: 深度推定
</h3>

1枚のRGB画像をアップロードし、カラー深度プレビューと生の深度マップを生成します。

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/utility_moge_depth_estimation-1.webp" alt="MoGe深度推定ワークフローのプレビュー" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Comfy Cloudで実行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=utility_moge_depth_estimation&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=moge">
    Comfy Cloudで開く
  </Card>

  <Card title="ワークフローをダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/utility_moge_depth_estimation.json">
    JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「MoGe: Depth Estimation」を検索
  </Card>
</CardGroup>

**入力素材**

対応する`LoadImage`ノードに以下のファイルをアップロードします：

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="alien_world.png" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/alien_world.png">
    `LoadImage`ノード9 · `alien_world.png`
  </Card>
</CardGroup>

### 1.1 実行手順

1. `LoadMoGeModel`ノードにMoGeチェックポイントが読み込まれていることを確認します
2. `Load Image`ノードに画像を読み込みます
3. `Queue`をクリックするか、`Ctrl(⌘)+Enter`を押して実行します
4. ワークフローはカラー深度プレビュー、生の深度プレビュー、マスクを出力します

<h3 id="3d_moge_perspective_to_mesh">
  MoGe: パースペクティブジオメトリ推定
</h3>

画像をアップロードしてパースペクティブジオメトリを推定します。入力から3D深度マップとサーフェスノーマルを生成し、テクスチャ付きGLBメッシュに変換します。

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/3d_moge_perspective_to_mesh-1.webp" alt="MoGeパースペクティブ→メッシュワークフローのプレビュー" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Comfy Cloudで実行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=3d_moge_perspective_to_mesh&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=moge">
    Comfy Cloudで開く
  </Card>

  <Card title="ワークフローをダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/3d_moge_perspective_to_mesh.json">
    JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「MoGe: Perspective Geometry Estimation」を検索
  </Card>
</CardGroup>

**入力素材**

対応する`LoadImage`ノードに以下のファイルをアップロードします：

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="modern_living_room.png" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/modern_living_room.png">
    `LoadImage`ノード9 · `modern_living_room.png`
  </Card>
</CardGroup>

<div style={{display: 'grid', gridTemplateColumns: 'repeat(2, minmax(0, 1fr))', gap: '1rem', alignItems: 'start'}}>
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/modern_living_room.png" alt="入力画像" style={{width: '100%', height: 'auto', objectFit: 'contain'}} />
</div>

これは**単眼ジオメトリ推定**です。遮蔽された領域やオブジェクトの背面は欠落または断片化します。クイックシーンプロトタイピング、参照ジオメトリ、深度やノーマルをメッシュとして可視化するのに有用ですが、マルチビュー3D再構成の代替にはなりません。

### 2.1 実行手順

1. `LoadMoGeModel`ノードにMoGeチェックポイントが読み込まれていることを確認します
2. `Load Image`ノードにパースペクティブ写真を読み込みます
3. （オプション）OpenGLおよびDirectXのノーマルプレビューを確認します
4. `Queue`をクリックするか、`Ctrl(⌘)+Enter`を押して実行します

<h3 id="3d_moge_panorama_to_mesh">
  Moge: パノラマ→メッシュ
</h3>

正距円筒図法の360°パノラマ画像をアップロードし、頂点カラー付きテクスチャGLBメッシュを生成します。

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/3d_moge_panorama_to_mesh-1.webp" alt="MoGeパノラマ→メッシュワークフローのプレビュー" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Comfy Cloudで実行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=3d_moge_panorama_to_mesh&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=moge">
    Comfy Cloudで開く
  </Card>

  <Card title="ワークフローをダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/3d_moge_panorama_to_mesh.json">
    JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「Moge: Panorama to Mesh」を検索
  </Card>
</CardGroup>

**入力素材**

対応する`LoadImage`ノードに以下のファイルをアップロードします：

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="lego_street_panorama.png" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/lego_street_panorama.png">
    `LoadImage`ノード28 · `lego_street_panorama.png`
  </Card>
</CardGroup>

<div style={{display: 'grid', gridTemplateColumns: 'repeat(2, minmax(0, 1fr))', gap: '1rem', alignItems: 'start'}}>
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/lego_street_panorama.png" alt="入力パノラマ" style={{width: '100%', height: 'auto', objectFit: 'contain'}} />
</div>

このワークフローは`MoGePanoramaInference`を使用してパノラマを12枚のパースペクティブビューに分割し、各ビューに対して独立して単眼ジオメトリ推定を実行し、その後1つのメッシュに統合します。

### 3.1 実行手順

1. `LoadMoGeModel`ノードにいずれかのMoGeチェックポイントが読み込まれていることを確認します
2. `Load Image`ノードに正距円筒図法のパノラマ画像を読み込みます
3. `Queue`をクリックするか、`Ctrl(⌘)+Enter`を押して実行します

***

## コミュニティリソース

* [MoGe GitHub (microsoft/MoGe)](https://github.com/microsoft/MoGe): 研究論文とコード
* [Comfy-Org/MoGe](https://huggingface.co/Comfy-Org/MoGe): 公式 ComfyUI モデルウェイト