ComfyUIが急に動かない原因

本記事では、ローカル勢が知らずにハマりがちな 「本当の原因」 を徹底解説しながら、
最後に Docker などのコンテナ環境や、RunPod などのクラウド環境を使用して一発で直す方法 までをまとめました。

ComfyUIが“突然動かなくなる”本当の理由

ComfyUIが昨日まで動いていたのに、ある日突然エラーを出して動かなくなる──この現象はローカル勢なら誰でも一度は経験します。

しかし多くの人が勘違いしています。

原因は ComfyUI 本体ではありません。

ComfyUI は基本的に壊れません。
突然動かなくなる原因の 95％は周辺環境の破損 です。

特に壊れやすいのは以下の部分です

• Python のバージョン
• PyTorch のバージョン
• CUDA のバージョン
• GPUドライバ
• Windows Update
• 他のAIツールとのバージョン衝突
• pip update による依存関係の破壊
• ComfyUI Manager の自動更新
• 古い拡張やノードの残骸

“どれか1つ”がズレるだけで全体が動かなくなります。

ローカル環境が壊れやすい理由：知られざる落とし穴一覧

Python が複数入りすぎてる問題

Anaconda、Miniconda、Ollama 付属の Python、他ツールの Python…
知らないうちに 3〜5個 入っている場合が多いようです。

そして、これが起きると

• ComfyUI が違う Python で起動
• 必要な Torch が見つからない
• インポートエラーが頻発

Python の多重インストールは ComfyUI トラブルの鉄板原因です。

CUDA と GPUドライバが噛み合っていない

Torch は CUDA バージョンと厳密に一致していないと起動しません。

→ 起動時にクラッシュ
→ ワークフロー途中で突然落ちる

CUDA mismatch はローカル最大の地雷。

他のAIツールが環境を“勝手に上書き”している

SD GUI（NMKD / Fooocus / InvokeAI）
Video AI
LLM（Ollama / KoboldCPP）
Rembg
などなど…

これらは平気で Python と依存関係を上書きします。

特に ComfyUI Manager + 他AIツールの組み合わせ は壊れやすいです。

pip install の連打が依存関係を破壊

pip は依存関係を“最新に揃えよう”とするため、
Python 全体のバージョンが書き換わります。

pip update 地獄 ＝ローカルの宿命。

Windows Update が最強の破壊犯

実はローカル最大の敵。

勝手に GPU ドライバを書き換え
→ CUDA と一致しなくなる
→ 急に ComfyUI が落ちる

ローカル勢の “突然死” のほとんどがこれ。

ComfyUI フォルダの上書きで崩壊

クリーンインストールのつもりで上書きすると・・・

• 古いノードが残る
• 依存関係が混ざる
• ロード順で競合する

結果、何度入れ直しても直らない現象が発生。

ローカルでよく遭遇する“原因不明エラー”の正体

torch not found

→ Python が複数あって Comfy が違う環境で起動している。

CUDA 12.1 じゃないと動かない？

→ ドライバ古い or Torch と CUDA mismatch

なぜ「CUDA 12.1じゃないと動かない」と言われるのか？

多くのユーザーが “CUDA 12.1 用の PyTorch” を入れている

最近の ComfyUI は PyTorch 2.3 / 2.4 を使うことが多い。
そして PyTorch 2.3/2.4 のビルドは 既定 でこうなっている

• CUDA 12.1
• CUDA 12.4（PyTorch 2.4 以降）

これが一般的になっているので
「ComfyUI = CUDA 12.1 必須」と誤解されている。“Torch が要求する CUDA バージョン” は ComfyUI が勝手に入れる

ComfyUI Manager で依存関係を更新すると
内部で Torch が自動でインストールされる。

その Torch が CUDA 12.1 版であれば、
あなたの GPU ドライバが対応していないと動かない。

→ ComfyUI が悪いように見える
→ 実際は Torch のバージョン問題

実際に動くパターン一覧（ローカル環境）

◆ Python 3.10 + Torch 2.1 + CUDA 11.8

→ CUDA 11.8 対応の GPU ドライバで動く
（RTX3000/4000系ほぼOK）

◆ Python 3.10 + Torch 2.3 + CUDA 12.1

→ CUDA 12.1 対応のドライバが必要
→ 最近の ComfyUI はこれが多い

◆ Python 3.10 + Torch 2.4 + CUDA 12.4

→ 最新ドライバが必要
→ 高めの要件

途中まで動くのに落ちる

→ GPUドライバの不整合

あるノードだけ動かない

→ 依存関係の上書き

全部 ComfyUI が悪いわけじゃなく、環境のズレが原因。

実はComfyUIはクラウドが安定する理由

クラウド が安定するのは、

理由①：毎回「完全にクリーンなGPU環境」が提供される

Python、Torch、CUDA がプリセットでズレない。

理由②：ドライバが勝手に更新されない

Windows Update に破壊される心配ゼロ。

理由③：ComfyUI 専用テンプレがある

ユーザーが環境を汚せない設計。

理由④：壊れたらテンプレ再デプロイで一発復旧

ローカルのように3時間格闘する必要がない。

理由⑤：GPU性能が圧倒的（A40 / L40 / 4090）

重いComfyUIワークフローでも余裕。

Dockerを使えばローカルでも最強に安定する

「でもローカルで環境汚したくない」
という人に必要なのは Docker。

Dockerが解決するもの

• PythonやCUDAを汚さない
• バージョン差異の問題ゼロ
• 勝手に更新されない
• ComfyUIごと環境を封じ込められる

実質、ローカルでも Dockerを使用すればRunPod 的な使い方が可能。

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ローカル vs クラウド（RunPod）：比較

ローカル

• 無料
• オフライン
• モデルDLが簡単
• PC スペックによる

クラウド（RunPod）

• 環境の安定
• ハイスペックGPUなら生成が軽い（SDXL/FLUX/動画など）
• 壊れない
• 環境構築が楽

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結論：ローカルは壊れる。

ローカルWindows環境は、

• Python
• CUDA
• Torch
• GPUドライバ
• Windows Update

この5つが常に動的に変わる、
“壊れやすい前提の構造” で動いています。

だから、
ComfyUIが動かなくなってもだれも悪くありません。
むしろそれが普通だったのです。

そして最適解は次のどちらかです。

• RunPod など安定したクラウド環境を使う
• Docker でローカルを汚さず安全に使う

未来

この2つを選ぶだけで、
ComfyUI はほぼ壊れなくなりますよ！