ComfyUIとは？Stable Diffusionをノードで操る高機能UIを解説

Stable Diffusionを使った画像生成といえば、最も有名なのは「AUTOMATIC1111 WebUI」。でも最近じわじわ注目を集めているのが、もう一つの強力なツール ComfyUI（コンフィーUI） です。

Sakasa AI

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ComfyUIってなに？

ComfyUIは、Stable Diffusionをノードベースで操作するためのインターフェースです。

BlenderやAfter Effectsのような「ノード型エディタ」をイメージしてもらうと分かりやすいかもしれません。プロンプト、モデル読み込み、サンプラー、アップスケーラーなどの処理がすべて“ノード”として並び、線でつないで処理の流れを組んでいきます。

一見、難しそうに感じるかもしれませんが、慣れると「自由度」と「再現性」が抜群。
例えば、「SDXLでLoRAを適用して、ControlNetでポーズを指定し、画像を動画に変換」なんて複雑な処理も、1つの画面でまとめて操作できます。

ComfyUIの主な特徴

• ノードベースの自由な構成
  生成の流れを細かく制御できる。失敗した箇所だけ再実行できる効率の良さも魅力。
• 高い拡張性
  ControlNet、LoRA、Tiled Diffusion、動画生成、アップスケーラーなどの機能を追加可能。フォルダに置くだけで導入できる拡張も豊富です。
• モデル学習にも対応
  LoRAのトレーニングや出力調整、画像分岐などもノードで管理できるため、AI画像の研究にも向いています。
• 軽量・マルチプラットフォーム
  Windows／Mac／Linuxに対応し、Colab上でも動作可能。初回セットアップも比較的かんたんです。

このツールは、“ノード”をつないで自由に画像生成ワークフローを組めるのが最大の特徴。パラメータや処理の流れを視覚的に操作できるので、「生成の仕組みを理解しながら使いたい」という人にはとてもおすすめです。

ComfyUIと他ツールの違いは？

ComfyUIは「慣れると何でもできる」ツール。一方で、見た目の複雑さや操作に戸惑う人も多いため、まずはシンプルな構成から始めるのがおすすめです。

ComfyUIのインストール方法（Windows向け）

事前に必要なもの

• Windows 10 以上
• NVIDIA GPU（GeForce RTXなど）※VRAM 4GB以上推奨
• PythonやAnacondaは不要！（自動で準備されます）

ステップ1：ComfyUIをダウンロード

1. 以下の公式GitHubにアクセス：
     https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
2. 緑色の「Code」ボタン →「Download ZIP」をクリックして保存。
3. ダウンロードしたZIPファイルを右クリック → 「すべて展開」で解凍します。
   　※解凍先は「ドキュメント」など分かりやすい場所に。

ステップ2：ComfyUIを起動する

1. 解凍したフォルダを開きます。
2. run_nvidia_gpu.bat というファイルをダブルクリック。
3. 初回起動時、自動で必要なライブラリがインストールされます（数分かかることがあります）。
4. ブラウザが自動で開き、ComfyUIが起動します
     http://127.0.0.1:8188

python main.py --listen --port 8899

起動したらどうなる？

ComfyUIの画面が表示され、空っぽのキャンバスにノードを追加できる状態になります。
右クリックで「Load Checkpoint」などを選んで、少しずつ画像生成ワークフローを組み立てていきましょう。

モデル（Stable Diffusion）を入れるには？

モデルをダウンロード

Stable Diffusionのモデルファイル（.safetensorsなど）を以下などから入手します

• Hugging Face（例：SDXL → stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0）
    商用利用にはライセンスに注意！

1. ComfyUI\models\checkpoints フォルダを開く
2. Hugging Faceなどからダウンロードした .safetensors や .ckpt ファイルをそこに入れる
3. ComfyUIを再起動すると、ノードからモデルが選べるようになります

画像を生成する

1. Prompt ノードに任意のプロンプトを入力（例：a cute cat in watercolor）
2. 画面左で「Load」→ ComfyUI/examples/workflows にあるプリセットを選択
   　例：simple.txt
3. 右上の ▶ ボタンをクリック
4. 画像が生成されて表示されます！

【LoRA導入】ComfyUI編

Step 1：LoRAファイルのダウンロード

1. Hugging Face、Civitaiなどのサイトから .safetensors 形式のLoRAファイルをダウンロードします
   　例：anime_style_lora.safetensors
2. ファイルを次の場所に移動

ComfyUI\models\lora\

Step 2：ComfyUIでLoRAノードを使う

1. ComfyUIを起動して、ワークスペースを開く
2. ノード追加 → 検索窓で「LoRA」と入力
   　→ Load LoRA を追加
3. Load LoRA ノードでファイルを選択（プルダウンメニューに出てきます）
4. 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」に適用されるので、2箇所に接続が必要です。

【ControlNet導入】ComfyUI編 Step 1：拡張モデルのダウンロード

ControlNetモデル（例：control_sd15_canny.pth など）を以下から入手：

• Hugging Faceの lllyasviel/ControlNet リポジトリなど

ファイルを次のフォルダに入れます

ComfyUI\models\controlnet\

Step 2：ControlNetノードを使う

1. ノード追加 → ControlNet Loader を追加
2. ControlNet Apply ノードも追加し、適用対象を設定（UNetなど）
3. Image ノードや Canny Detector ノードなどと接続して、元画像から条件を抽出します

例えば「ポーズ」や「線画」などから、ベース画像の構図を維持したまま画像生成ができます。

補足

• ControlNetモデルは種類が多いので、やりたいこと（ポーズ／線画／深度など）に応じてモデルを選びましょう
• LoRAとControlNetは併用可能。どちらも使うと、精度の高い、意図したスタイルの画像が作れます

よくある用途の例

よくあるエラー対策

• 画面が真っ白のまま動かない： GPUドライバが古い、またはPython環境が壊れている可能性あり。ドライバ更新か、別PCで試してみましょう。
• モデルが選べない： モデルファイルの拡張子（.ckptや.safetensors）が正しいか、格納先が checkpoints フォルダか確認。

ノードで出来る事

• LoRAやVAEを簡単に切り替え
• ControlNetでポーズや構図を指定
• 複数の画像を並列生成
• SDXL＋Refinerの高品質連携
• スライドや動画生成まで1画面で構成

処理を視覚的に理解しながら構築できるので、初心者の学習用にもぴったりです。

注意点とコツ

• エラーが出たら、ノード設定の見直しを。多くは「未接続」「形式不一致」など単純ミスです。
• モデルやスクリプトごとにライセンスが異なるので、商用利用の場合は必ずチェックしましょう。
• ノード構成は .json で保存・共有可能。GitHubやCivitaiで公開された「レシピ」も使えます。

まとめ

ComfyUIは、Stable Diffusionの持つ機能を**最大限に引き出せる“ノード式UI”**です。慣れるまではとっつきにくいかもしれませんが、一度使い始めれば「もっと早く使えばよかった」と感じるはず。

画像生成を“黒魔術”ではなく“理解可能な構造”として扱いたい人に、ComfyUIはぴったりの選択肢です。