ComfyUIの使い方

Stable Diffusionの代表的WebUI「AUTOMATIC1111」に続き、InvokeAIやForgeも人気が急上昇。
しかし、最も高機能なツールとして注目されるのは、自由自在にカスタマイズできるComfyUIです。

セレナ

このツールは、“ノード”をつないで自由にワークフローを組めるのが最大の特徴よ。

ComfyUIの主な特徴

ComfyUIはStable Diffusion モデルを「どう動かすか」をノードベースで組み立てられるツールです。

2024年10月から、2025年8月にかけて大幅アップデートが次々に行われUIデザインも一新され、とても使いやすくなりました。

起動時に用途別のテンプレートを選択するだけで、必要なモデルは自動でダウンロードを促してくれるため、初心者でもすぐに画像生成を始められます。

これまでComfyUIは柔軟性が高い反面、初心者には敷居が高いという印象でしたが、
現在ではノードベースの柔軟性を維持しつつ、初心者でも簡単に扱えるツールへと進化しています。

最初は、ややこしく感じるかもしれませんが、慣れると「自由度」と「再現性」が抜群です。
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。

• 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、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。

未来

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」という人におすすめです！

ComfyUIとAUTOMATIC1111 WebUIの違い

AUTOMATIC1111 WebUIと比較すると、ComfyUIはUIがコンパクトにまとまっている為、見やすくモデルやワークフローの管理が直感的です。

特に環境構築の面では、テンプレートベースのセットアップにより、AUTOMATIC1111よりも圧倒的にスムーズに始められるようになりました。
ワークフローの再利用性も高く、一度作成した設定を簡単に保存・共有できるため、効率的な作業が可能です。

処理の流れが視覚化されているため、トラブルも対応もしやすく、現在では初心者から上級者まで幅広くおすすめできるツールとなっています。

※最近特におすすめなのが、”WAN”などの動画生成ツールです。

未来

現在、当サイトのトップページでもWANで作成した動画を使用していますよ！

ComfyUIの使用方法

必要条件

ComfyUI公式ページ  システム要件

ComfyUI自体はGPUがなくてもCPUだけで動く設計であり、ComfyUIの公式の「システム要件」ページには、細かいVRAMやメモリの目安が書かれていませんが、
必要なVRAMやメモリは使用するモデル次第で変わりますので以下は基本的な目安です。

目安：

• 公式では、最低4GBのVRAM、NVIDIA製グラフィックスカードを推奨、RTX3060以上が望ましい
  との記載があります。
  実際は、GPUメモリ（VRAM）6GB以上 → Stable Diffusion 1.5 系が普通に動作可能
• VRAM 12GB以上 → SDXL や Flux などの大型モデルが快適という印象です。
• 最低8GBのシステムメモリがあるとある程度動く。
  

画像生成の為のGPU解説

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クラウドで使う場合（レンタルGPU）

• GPU性能がクラウド側にあるため、自分のPCが重くならない
• 大容量モデル（SDXL、Fluxなど）も快適に動作（ハイクラスGPUを選択すれば爆速で生成出来る。）
• 必要なときだけ利用できるため、料金は使った分だけ

  最初はクラウドGPUで試してみて、
慣れてきたらローカル環境に入れて、自分のペースで使うのもおすすめです。

おすすめクラウドGPU

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ローカルPCで使う場合

• 自分のPCにComfyUIをインストールして利用する方法です
• 一度セットアップすれば、以降は無料で使える
• ネットに接続せずに作業できるため、データを外に出さずに完結可能
• ただし GPU性能が低いと重い／モデルが動かない こともある

  長く使いたい場合や、ネットに依存せず作業したい場合はローカルがおすすめです。
最新バージョンを体験したい場合は、ポータブルバージョンまたは手動インストール推奨です。

※インストール方法は、公式HPで三通り記載されています。

• 快適なUIデスクトップ（ComfyUI Desktop）
• ポータブル版（Windows）
• 手動（GitHub版）

  快適なUIデスクトップ（ComfyUI Desktop）のインストール方法

Windows または macOS (Apple Silicon) 向け。
インストーラー形式で提供され、Pythonや依存ライブラリが内蔵されている。

特徴：
アプリケーションなので、コマンド操作なしで起動できる。

• インストーラー付き
• 手軽に使える
• カスタムノードの依存関係で問題が起きやすいので、**ノードを沢山追加したい方**には不向き。

STEP

ダウンロードしたアプリをインストールする

ダウンロードしたインストールパッケージファイルをダブルクリックすると、
デスクトップにComfyUIデスクトップのショートカットが作成されます。

STEP

GPUを選択➡Next

STEP

Install

STEP

インストール先を選択➡Next

---

  ComfyUIのポータブル（Windows）のインストール方法

最新CUDA版で、Windowsの場合は最も簡単で確実な方法です。

• 独自の組み込みPython環境が同梱。
• 特徴：
  • zipを解凍するだけ
  • 最新のコミット（開発版）も利用可能。
  • 移動や他のPCでの利用も簡単（フォルダごとコピーして実行可能）。
  • コマンド操作やPythonインストール不要。

ダウンロードしたzipを解凍すると以下のファイルが入っています。

➡ run_nvidia_gpu.bat 場合によっては、run_cpu_bat で起動します。

  ComfyUIの手動（GitHub版）インストール方法

手動インストールで、
ComfyUIコードリポジトリをクローンする方法は、 こちらの公式ページ内で詳しく解説されています。

【ローカル環境・クラウド環境共通】ComfyUIを起動する

ComfyUIのV1アップデート以降、起動時に左上の「ワークフロー」メニューから様々なテンプレートを選択できるようになりました。テンプレートリストから使用したいテンプレートをクリックすると、システムが自動的に対応するワークフローを読み込み、必要なモデルファイルがインストールされているか確認してくれます。

主なテンプレート一覧

初心者向け表記: ◎=最適 / ○=おすすめ / △=中級者以上

初心者におすすめのテンプレート

1. Image Generation（画像生成） – 最もシンプルで理解しやすい
2. Flux Schnell – 高速に結果が得られるため、動作確認に最適
3. Simple SDXL – 高品質な画像を手軽に生成できる

これらのテンプレートは、必要なモデルファイルが不足している場合、システムが自動的にダウンロードを促してくれるため、環境構築に悩むことなくすぐに始められます。

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形式のファイルとして保存できます。
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共有されており、自由にダウンロードして使用できます。

モデルを入れる

起動時にテンプレートを選択するだけで、すぐに画像生成を始められるようになり、必要なモデルがない場合は自動でダウンロードを促してくれます。

Model Managerに入っていないモデルは、HuggingFaceやCivitaiから直接ダウンロードします。

あわせて読みたい

【2025年版】Civitaiの使い方完全ガイド｜Stable Diffusionで使えるLoRA・Checkpointモデルの選び方 本記事では、”AI画像生成用のモデル共有・配布プラットフォーム”「Civitai（シビタイ）」の使い方を、画像生成の目的に合わせて解説します。 引用元：Civitai公式サイト…

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。

SAKASA AI

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SAKASA AI

Stable Diffusion 各モデルの特徴・用途・対応ツール【最新版】 | SAKASA AI Stable Diffusion 各モデルの特徴・用途・対応ツール・実行方法と商用利用OKな組み合わせ、商用利用OKのモデルライセンスと注意点などをまとめました。

1. ComfyUIを立ち上げると、ノードテンプレートが選択できる画面が開く。
2. 促されたダウンロードが必要なモデルをチェックする
3. ComfyUI画面の上部にある<strong>Manager（マネージャー）</strong>を開く
4. 必要なモデルを選択してダウンロードボタンをクリック！
5. UI画面を再起動させる
6. 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

代表的なチェックポイントモデルのサイズ

チェックポイントモデルとは、画像生成をする際に、必ず必要となる”元となるモデル”です。
代表的なモデルのサイズの目安です。

• Flux.1-Schnell → 約 4 GB
• SDXL 1.0 Base → 約 6.6 GB
• SDXL 1.0 Refiner → 約 6.6 GB
• Stable Diffusion 1.5 (pruned-emaonly) → 約 4 GB
• Stable Diffusion 2.1 (768-ema-pruned) → 約 5.2 GB

合計： 4.0 + 6.6 + 6.6 + 4.0 + 5.2 = 26.4 GB

 26GB前後になるので、SSDの空き容量は最低30GB以上必要になります。さらに VAE や LoRA を入れると追加で数GB〜数十GB必要になります。

※LoRAモデルなどを使用する場合には、上記のチェックポイントモデルに更に追加して使用します。

ノードの追加方法（ComfyUI）

1. UI画面の空いているところで右クリック
   → メニューが出てきます。

1. その中に「Add Node」という項目があります。
   • search…（検索窓）が開くので、そこに clip と入力すると
     • CLIPTextEncode (Prompt)
     • CLIPTextEncode (Negative Prompt)
       が候補に出ます。

設定

解像度を上げる方法

• 生成サイズ が小さいと、細部や顔の描写が荒くなりがちです。
• ComfyUIでの設定例：
  • Width: 512 → 1024
  • Height: 512 → 1024
• 注意点：VRAM使用量が増えるので、GPUに余裕があるか確認。

ステップ数

• Sampling Steps（ステップ数） が少ないと画像が荒くなることがあります。
• 例：
  • 20〜25ステップ → 粗め
  • 30〜50ステップ → 高精細

サンプリング方法の変更

• Samplerによって結果のシャープさやディテールが変わります。
• 推奨：
  • Euler a（標準的で安定）
  • DDIM（滑らかで自然）
  • DPM++ SDE Karras（高画質向き）

CFG Scaleで調整

  cfg = 1.5-2.0: 画像の影響が非常に強い
    → ほぼ元画像に近い
  
  cfg = 2.5-3.5: バランス（推奨）
    → 画像とテキストのバランス
  
  cfg = 4.0-6.0: テキスト影響が強い
    → 画像は参考程度

Denoiseで調整

 denoise = 0.5-0.7: 元画像の特徴を強く維持
    → ControlNet strength 0.9-1.0 相当
  
  denoise = 0.7-0.85: バランス
    → ControlNet strength 0.7-0.8 相当
  
  denoise = 0.85-1.0: 大きく変化
    → ControlNet strength 0.5-0.6 相当

高解像度修正（High-Res Fix / Upscale）

• ComfyUIには HiRes Fix ノード や ESRGANノード がある場合があります。
• 流れ：
  1. 通常解像度で生成
  2. HiRes Fixで2倍アップスケール
  3. ディテールを補完

LoRA・モデルの品質も影響

• ベースモデルが荒いと画質改善だけでは限界があります。
• 高精細向けのモデルや、SDXL系モデルを使うと全体の描写がきれいになります。

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. ▶ ボタンをクリック
4. 画像が生成されて表示されます！

ComfyUI でよく使うノード早見表

基本ノードセット（最小構成）

最小限のノードで 画像生成をする場合
Stable Diffusionを初めて触る人は、まずこの構成を理解すればOKです。

応用ノードセット（LoRA・ControlNetなど）

応用機能を追加したいときに使うノード。
キャラクターの一貫性やポーズ指定、アップスケールなどが可能になります。

基本構成にこれらを組み合わせることで、

• LoRAで絵柄指定
• ControlNetでポーズ指定
• アップスケールで高画質化
  が可能になり、実用レベルの生成環境が完成します。

【LoRA導入】ComfyUI編

個別にモデルをダウンロードして使用する場合のLoRAモデルの配置場所。

StableDiffusion Automatic1111では、Stable-Diffusion-webui/Loraとなっていますが、
ComfyUIでは、ComfyUI/models/lorasがLoRAモデルの配置場所になっています

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。

便利な拡張ノードとプラグイン

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Stable Diffusion 拡張機能まとめ｜ComfyUI・A1111・Invoke対応の完全ガイド2025 | SAKASA AI Stable Diffusionの拡張機能（Extension） 本記事では、StableDiffusionの拡張機能が使用できるツールと拡張性、そして現在、使用できる拡張機能についてまとめました。 St…

• ComfyUI Manager（拡張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）

【ControlNet導入】ComfyUI編

ControlNetは、Stable Diffusion系モデルに追加できる 条件付けモジュールです。外部画像を入力して、生成画像に「線画」「ポーズ」「マスク」などの形状を反映させる事が出来ます。現在では、使いやすいテンプレートも沢山あるので便利でお薦めです。

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）は、

ComfyUI画面の上部にある<strong>Manager（マネージャー</strong>を検索してみて、無い場合は、HuggingFaceなどから入手します。
※ControlNetモデルは、目的（ポーズ／線画／深度など）に応じて選びます。

用途例

 Hugging Faceのリポジトリ

SAKASA AI

【ControlNetの使い方】完全ガイド｜線画・ポーズ・輪郭で思い通りに画像生成する方法 | SAKASA AI ControlNetの使い方を初心者向けに徹底解説！線画・ポーズ・輪郭を使って、思い通りの画像を生成する方法を具体的に紹介します。おすすめのプリプロセッサやLoRAとの組み合…

 ファイルはcontrolnetフォルダに入れると反映されます。

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、適用対象を設定する
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する

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。

• LoRAとControlNetは併用可能です。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

ノードで出来る事

• LoRAやVAEを切り替え
• 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。

 画像生成を“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。

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2025年8月 v0.3.51のアップデートでさらに使いやすくなったComfyUI

• 2025年8月20日にComfyUI v0.3.51がリリースされました。
• [C]キーで開く「Comfyメニュー」から「設定」と「拡張機能の管理」にアクセス可能に。
• 全体を見渡せるミニマップが追加（クリックでジャンプ）
• Manager機能の進化
• 追加された新規ノード（v0.3.51以降）

• WANノードのV3スキーマ変換：将来の拡張性を高める内部改善
• ImageScaleToMaxDimension（v0.3.57）：画像を指定した最大寸法にスケーリング
• WanSoundImageToVideoExtend（v0.3.55）：音声から生成された動画を手動で延長
• LatentCut（v0.3.55）：潜在表現の一部を切り出し
• LatentConcat（v0.3.53）：複数の潜在表現を連結

Comfyのエラー

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【保存版】ComfyUIが急に動かない原因はこれだった！ローカル環境の落とし穴と、クラウドで一発解決できる… ComfyUIが急に動かない？起動エラーの本当の原因を、ローカル環境の依存関係・CUDA衝突まで徹底解説。DockerやRunPodで一発解決する方法も詳しくまとめています。