ComfyUIの使い方|テンプレートのおすすめ・画像生成・基本操作を解説【2026年版】

ComfyUIの基本操作とテンプレートの選び方
この記事では、ComfyUIの基本操作、テンプレートの選び方から基本的な画像生成でのUI画面の使い方を解説しています。
SAKASAComfyUIで何が出来るのか知りたいという方は、この下のリンク記事からご覧ください。
ComfyUIの概要はこちらの記事で解説しています。

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未来まだComfyUIを開く環境が無い方は、先にこちらの記事をご覧ください。
ComfyUIのクラウドGPUでの使用はこちらの記事をご覧ください。

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ComfyUIのローカルPCへのインストール方法はこちらの記事で解説しています。

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目次
ComfyUI画面の起動方法
最初のComfyUI画面の起動方法のみ、ローカルPCとクラウドGPUで異なります。
ローカルPCの起動方法
クラウドGPU(Runpod)での起動方法(Runpodについては、こちらをご覧ください)
順に解説していきます。
【ローカルPC】 ComfyUI画面の起動
ダウンロードしたzipを解凍後、ComfyUI_フォルダ内の、run_nvidia_gpu.batを実行します。

run_nvidia_gpu.batを、ダブルクリックすると、ターミナル画面が開き、

数秒するとブラウザ
http://127.0.0.1:8188が開きます。
【Runpodの場合】 ComfyUI画面の起動
Runpodの使い方はこちらの記事をご覧ください

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Podが立ち上がりPort8188がReadyになったら、クリックするとブラウザが開きます。

port8188をクリックすると、
https://xxxxx-8188.proxy.runpod.netが開きます。※(開かない場合は)Logsも確認してください。

Readyが出ない事もあります。Logs画面で、All startup tasks have been completed.で起動完了の場合も。
起動後初期画面(ローカル/Runpod共通)
※UI画面はバージョンや環境により多少の違いがあります。

テンプレートを選ぶ(ローカル/Runpod共通)
ComfyUIの画面左端のテンプレートをクリックすると、テンプレート画面が開きます。

テンプレートの種類と使い方
最近では、FLUX・WAN・Qwen系の画像/動画生成や、LLM連携、外部APIを組み合わせた高度なワークフローも増えています。
以下は、ほんの一部の例ですが、テンプレートページ上部の**モデルフィルターを使用して、ジャンルごとに絞り込み検索をするか、使用したいジャンルで絞り込み検索をして使用します。
※モデルフィルターで検索できるモデルの種類に関しては、こちらの記事でまとめています。
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| カテゴリ | テンプレート名 | 用途・特徴 |
|---|---|---|
| 基本生成 | Image Generation | テキストから画像を生成する最もシンプルな構成 |
| 基本生成 | Simple txt2img | 最小構成のテキスト→画像生成 |
| モデル別 | Flux Dev | FLUX.2モデル用・高品質画像生成に特化 |
| モデル別 | Flux Schnell | FLUX.2モデル用・高速生成・動作確認に最適 |
| モデル別 | SDXL | SDXLベースモデル向け・高品質で汎用性が高い |
| モデル別 | SD1.5 | Stable Diffusion 1.5向けの軽量テンプレート |
| 高度な機能 | Image-to-Image | 既存画像をベースに新画像を生成 |
| 高度な機能 | Upscale | 画像の高解像度化(アップスケール) |
| 高度な機能 | ControlNet系 | ポーズ指定・線画からの生成など構図をコントロール |
| 高度な機能 | LoRA適用 | スタイルやキャラクター再現用 |
| 動画生成 | Hunyuan系 | テキスト・画像から動画を生成 |
| 動画生成 | WAN系 | クラウド環境向けの動画生成ワークフロー |
おすすめテンプレート
Qwen Image Edit系
Qwen Image Editは、画像編集 img2img 高精度修正におすすめです。
詳しくは、こちらの記事で書いています。
FLUX系
高品質イラスト 写実系におすすめです。
WAN系
動画生成したい方におすすめです。
SDXL系
- 軽量
- 汎用
テンプレートのカスタマイズと保存
一度作成したノードの組み合わせは、選択した状態で右クリック →「Save Selected as Template」から.json形式で保存できます。
よく使う設定をテンプレート化しておくと作業効率が大幅に向上します。また、OpenArtなどのオンラインプラットフォームでは、コミュニティが作成した多数のワークフローテンプレートが無料で公開されており、ダウンロードして使用する事が出来ます。
モデルを入れる
STEP
テンプレートを選択
テンプレートを選択すると、必要なモデルが不足している場合にシステムが自動で案内してくれます。

これらのモデルは、Model Managerからダウンロード出来るモデルと出来ないモデルがあります。
そのため、一旦、ダウンロードボタンを押してダウンロードするか、URLをコピーでメモしておいて、Model Managerを検索します。
※ダウンロードボタンを押してダウンロードした場合は、自分で所定のフォルダに配置する必要があります。
詳しくは、テンプレート内に記載がある場合も多いのでテンプレートのUI画面内を見て下さい。
ComfyUI/models/checkpoints/ ← Checkpointモデル
ComfyUI/models/loras/ ← LoRAモデル
ComfyUI/models/controlnet/ ← ControlNetモデル
ComfyUI/models/vae/ ← VAEモデルSTEP
「Model Manager」からモデルを検索
ComfyUI Manager(Model Manager)から

STEP
ダウンロードボタンをクリック

STEP
UIを再起動
ComfyUIを起動すると、ノードからモデルが選べるようになります
Model Managerに無いモデル
Model Manager無いモデルは外部サイトから入手します。
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モデルを配置する
HuggingFace / Civitaiから直接ダウンロード Model Managerにモデルは無いモデルは外部サイトから入手し、以下のフォルダに配置します。
ComfyUI/models/checkpoints/ ← Checkpointモデル
ComfyUI/models/loras/ ← LoRAモデル
ComfyUI/models/controlnet/ ← ControlNetモデル
ComfyUI/models/vae/ ← VAEモデルFluxや一部のSDXL系は、Hugging Face の「認証が必要なモデル」です。認証モデルのダウンロード方法に関しては以下の記事の中で書いています。
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再起動する
モデルを各フォルダに配置した後は、再起動する事でモデルライブラリに反映されます。

※フォルダに配置しても、ライブラリに反映されないモデルもあります。
生成する
基本操作はこれだけです。
- 画像を読み込む
- プロンプトを入力する
- 生成する

ノードの基本
基本ノードセット(最小構成)
| ノード名 | 役割 |
|---|---|
| Load Checkpoint | モデル(SD1.5・SDXLなど)を読み込む |
| CLIP Text Encode (Prompt) | ポジティブプロンプトをエンコード |
| CLIP Text Encode (Negative Prompt) | ネガティブプロンプトをエンコード |
| KSampler | 実際の画像生成を実行(サンプラー・ステップ・シードを設定) |
| VAE Decode | 潜在画像→通常画像に変換 |
| Image Save | 生成画像を保存 |
応用ノードセット(LoRA・ControlNetなど)
| ノード名 | 役割 |
|---|---|
| Load LoRA / Apply LoRA | LoRAを読み込み・適用(セットで使用) |
| ControlNet Loader / Apply | ControlNetの読み込みと適用 |
| Preprocessor系(Canny・OpenPose等) | 線画・骨格・奥行きを抽出(ControlNetの前処理) |
| Upscaleノード(ESRGAN等) | 高解像度化(512px→1024pxなど) |
画質を上げる設定のコツ
| 設定項目 | 推奨値 | 備考 |
|---|---|---|
| 解像度 | Width/Height: 1024×1024 | VRAM使用量が増えるので注意 |
| ステップ数 | 30〜50 | 20〜25だと粗くなりやすい |
| サンプラー | Euler a / DPM++ SDE Karras | 用途に応じて選択 |
| CFG Scale | 2.5〜3.5 | バランスが取れた推奨範囲 |
| Denoise | 0.7〜0.85 | 元画像維持とテキスト反映のバランス |
LoRAの導入方法
Step 1:LoRAファイルの配置
HuggingFace・Civitaiなどから.safetensors形式のLoRAファイルをダウンロードし、以下のフォルダに置きます。
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【ローカルPC】でのフォルダ配置

(A1111ではStable-Diffusion-webui/Loraですが、ComfyUIではmodels/lorasです)
Step 2:LoRAノードの接続
- ワークスペースを開き、ノード追加 → 検索窓で「LoRA」と入力
Load LoRAを追加してファイルを選択Apply LoRAノードをCLIP Text EncodeとCLIPに接続
LoRAは「テキストエンコードとUNet」の2箇所に接続が必要です。
ControlNetの導入方法
SAKASA AI

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ControlNetは、外部画像を入力して「線画」「ポーズ」「マスク」などの形状を生成画像に反映できる条件付けモジュールです。
よく使うControlNetの用途
| 目的 | 使うノード |
|---|---|
| ポーズを再現したい | ControlNet + OpenPoseノード |
| 線画から着色したい | ControlNet + Cannyノード |
| アニメ風にしたい | LoRA(anime style) |
Step 1:ControlNetモデルの配置
Manager(マネージャー)で検索し、なければHuggingFaceから入手して以下に配置します。
ComfyUI/models/controlnet/Step 2:ControlNetノードの接続
- ノード追加 →
ControlNet Loaderを追加 ControlNet Applyノードも追加して適用対象を設定- ImageノードやCannyノードなどと接続して元画像から条件を抽出
LoRAとControlNetは同時併用が可能です。組み合わせることで、スタイルとポーズの両方を指定した高精度な生成ができます。
便利な拡張ノード・プラグイン
SAKASA AI

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- ComfyUI Manager — カスタムノードの追加・管理が楽になるアドオン
- Impact Pack — 便利なノード集
- WAS Node Suite — 高機能な画像処理ノード集
- Efficiency Nodes — 軽量化・効率化用
- ControlNet Preprocessors — Canny・Depth・OpenPoseなど










