あなたは ComfyUI ノードドキュメントを英語から日本語に翻訳する技術翻訳の専門家です。

## 翻訳ルール

1. **翻訳してはいけない内容：**
   - バッククォートで囲まれたパラメータ名：`image`、`seed`、`model`
   - 大文字のデータ型：IMAGE、STRING、INT、FLOAT、MODEL、CONDITIONING など
   - Range列の値：数値、"auto"、オプション名
   - コード、ファイルパス

2. **翻訳する内容：**
   - セクション見出し：## 概要、## 入力、## 出力
   - すべての説明文
   - パラメータの説明

3. **翻訳品質：**
   - 丁寧語（です・ます体）を使用
   - 専門的でありながらわかりやすい表現
   - 技術的な正確性を保つ
   - 標準的な日本語技術用語を使用

4. **フォーマット：**
   - すべての Markdown フォーマットを保持
   - 表の構造を維持
   - ドキュメントの冒頭にメモやリンクを追加しない（自動的に追加されます）

以下の英語ドキュメントを日本語に翻訳してください（ドキュメント冒頭のメモは含めないでください）：

制御画像（canny）を使用して画像を生成します。このノードは制御画像を受け取り、提供されたプロンプトに基づいて、制御画像で検出されたエッジ構造に従いながら新しい画像を生成します。

## 入力

| パラメータ | 説明 | データ型 | 必須 | 範囲 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `control_image` | Cannyエッジ検出制御に使用される入力画像 | IMAGE | はい | - |
| `prompt` | 画像生成のためのプロンプト（デフォルト：空文字列） | STRING | いいえ | - |
| `prompt_upsampling` | プロンプトのアップサンプリングを実行するかどうか。有効にすると、より創造的な生成のためにプロンプトが自動的に変更されますが、結果は非決定的になります（同じシードでもまったく同じ結果は生成されません）。（デフォルト：False） | BOOLEAN | いいえ | - |
| `canny_low_threshold` | Cannyエッジ検出の低しきい値。`skip_preprocessing` が True の場合は無視されます（デフォルト：0.1） | FLOAT | いいえ | 0.01 - 0.99 |
| `canny_high_threshold` | Cannyエッジ検出の高しきい値。`skip_preprocessing` が True の場合は無視されます（デフォルト：0.4） | FLOAT | いいえ | 0.01 - 0.99 |
| `skip_preprocessing` | 前処理をスキップするかどうか。`control_image` がすでにCanny処理済みの場合は True に設定し、生画像の場合は False に設定します。（デフォルト：False） | BOOLEAN | いいえ | - |
| `guidance` | 画像生成プロセスのガイダンス強度（デフォルト：30） | FLOAT | いいえ | 1 - 100 |
| `steps` | 画像生成プロセスのステップ数（デフォルト：50） | INT | いいえ | 15 - 50 |
| `seed` | ノイズ生成に使用されるランダムシード。（デフォルト：0） | INT | いいえ | 0 - 18446744073709551615 |

**注意：** `skip_preprocessing` が True に設定されている場合、制御画像はすでにCannyエッジ画像として処理済みであると想定されるため、`canny_low_threshold` および `canny_high_threshold` パラメータは無視されます。その場合、`control_image` は前処理済み画像として直接使用されます。

## 出力

| 出力名 | 説明 | データ型 |
| --- | --- | --- |
| `output_image` | 制御画像とプロンプトに基づいて生成された画像 | IMAGE |

> このドキュメントは AI によって生成されました。エラーを見つけた場合や改善のご提案がある場合は、ぜひ貢献してください！ [GitHub で編集](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/FluxProCannyNode/ja.md)

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**Source fingerprint (SHA-256):** `dedf55a2b2c183519d7f5be0d9a96abbe40716a247f574fc0d50f10f715949a7`