ComfyUI ユーザーガイド (Windows)

基礎知識

ComfyUI とは

ComfyUI は、AI 画像生成のためのノードベースワークフローエディタである。ノード（処理単位）を接続することで、画像生成プロセスを構築する。テキスト入力のみの生成ツールと異なり、各処理段階を個別に制御できるため、再現性の高い結果を得られる。

ComfyUI では、各機能を独立したブロック（ノード）として表現し、それらを線で接続して処理の流れを作る。例えば、「テキスト入力ノード」→「画像生成ノード」→「保存ノード」のように視覚的に処理手順を組み立てる。

AI 画像生成の基本概念

• プロンプト: AI に与える文章指示。具体的な描写により意図した結果に近づく
• モデル（Checkpoint）: 学習済みの AI。画風や品質を決定する
• ワークフロー: プロンプトから最終画像までの処理手順。ノードの組み合わせで構成される
• VAE（Variational Auto-Encoder）: 潜在空間と画像との間の変換を行うモデル。画像の色彩や品質に影響する

前提条件

本ガイドを実行する前に、以下の要件を確認する。

• Windows 11
• NVIDIA GPU 推奨（CPU のみでも動作するが、生成速度が低下する）
• 15GB 以上の空き容量（モデル追加時はさらに必要）

インストール手順

Step 1: ComfyUI Desktop のダウンロード

公式サイトから ComfyUI Desktop for Windows をダウンロードする。

https://docs.comfy.org/installation/desktop/windows

前準備: Python のインストール（任意）

ComfyUI Desktop は独自の Python 環境を自動構築するため、この手順は通常不要である。システム全体で Python を使用する場合や、他の Python ツールとの連携が必要な場合のみ実行する。

以下のコマンドを管理者権限のコマンドプロンプトで実行する（手順：Windows キーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。管理者権限は、winget の --scope machine オプションでシステム全体にソフトウェアをインストールするために必要である。

winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\""
powershell -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $m=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if($m -notlike \"*$s*\") { [Environment]::SetEnvironmentVariable('Path', \"$p;$s;$m\", 'Machine') }"

python --version

ComfyUI のインストール

1. インストール先に 15GB 以上の空き容量があることを確認する
2. 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
3. セットアップウィザードの終了画面が表示されたら「完了」をクリックする

   

4. 「Get Started」と表示されたら「Get Started」をクリックする

   

5. GPU 選択画面が表示される。NVIDIA のグラフィックスボードがある場合は「NVIDIA CUDA」を、ない場合は「CPU」を選択し、「Next」をクリックする。NVIDIA CUDA を選択すると、GPU による画像生成の高速化が可能となる。

   

6. インストール先はデフォルトのままで「Next」をクリックする

   

7. 設定はデフォルトのままで「Install」をクリックする

   

8. インストール中に Python 環境の設定が自動で行われる

   

9. インストール完了後、ComfyUI Desktop のサーバーが自動起動する

   

注意: 起動が途中で停止する場合は、ウイルス対策ソフトが干渉している可能性がある。ComfyUI フォルダを除外設定に追加する。

モデルの配置

モデルは画像生成の品質と画風を決定する。初回はダウンロードが必要である。

1. ComfyUI Desktop のワークフローテンプレート画面を確認する。インストール完了後、自動的にこの画面が表示される。

   

   この画面が表示されていない場合は、左側のメニューから表示する。

   

2. モデルを選択する

   

3. 初回利用時はモデルがダウンロードされていないため、「ダウンロード」をクリックする。ダウンロード完了まで待機する

   注意: モデルは容量が大きい（数 GB〜十数 GB）ため、ディスクの空き容量を確認する。モデルが複数表示された場合は、すべてダウンロードする。

   モデルサイズの見方: 「8B」「14B」などの表記はパラメータ数（B は billion ＝ 10 億）を示す。数値が大きいほど高品質であるが、必要な GPU メモリも増加する。8B を超えるモデルは、GPU メモリ 8GB 未満の環境では動作しない場合がある。

   

   モデルは ComfyUI/models/checkpoints フォルダに配置される。

4. 動作確認のため「実行する」を 1 回クリックし、結果を待つ

   

5. 実行状況はマウスカーソルを合わせて確認できる

   

6. 生成結果を確認する

   

7. プロンプトを書き換えて再実行できる

   

注意: テンプレートによっては入力画像が必要なものがある。その場合は画像を設定してから実行する。

ComfyUI Manager

ComfyUI Manager は、カスタムノードやモデルの管理を行うツールである。新しい機能を追加する際に使用する。

基本操作

最初に試す操作: インストール完了後、デフォルトワークフローでプロンプトを変更し「実行する」をクリックする。これにより基本的な画像生成の流れを確認できる。

基本ワークフロー構造

ワークフローは、プロンプトから画像生成までの処理の流れを定義する。以下に標準的な構造を示す。

[テキスト入力] → [CLIP] → [プロンプト処理]
      ↓
[チェックポイント読み込み] → [モデル] → [ノイズ除去処理]
      ↓                              ↓
[Empty Latent] → [潜在空間] → [KSampler] → [生成処理]
      ↓
[VAE] → [デコード] → [最終画像] → [保存]

各処理の役割:

1. テキスト入力 → CLIP: 文章を数値ベクトルに変換する
2. Empty Latent: 生成する画像サイズの空白領域を準備する
3. KSampler: ノイズから段階的に画像を生成する（標準的に 20〜50 ステップ）
4. VAE: 数値データを画像に変換する

UI 要素

ComfyUI インターフェース:
1. [キュー(Queue)] ボタン(右上) - 生成実行
2. [ワークフロー(Workflows)] - ワークフロー管理
3. [Manager] ボタン - ノード管理
4. ワークフロー表示エリア - ノード配置場所

生成実行

「実行する」ボタンで画像生成を開始する。

操作手順:

1. テキストプロンプトノードに生成したい内容を入力する
2. 「実行する」ボタンをクリックする
3. 進行状況が表示される。完了まで待機する（標準的に 1〜5 分）

プロンプト入力

ワークフロー内のテキストノードにプロンプトを入力する。多くのモデルは英語の学習データを基に訓練されているため、英語で入力すると意図に近い結果が得られやすい。

パラメータ設定

生成結果を調整するための主要パラメータを以下に示す。

• Steps（ステップ数）: 20〜30 が標準。多いほど詳細になるが、過度に増やすと画像が不自然になる場合がある
• CFG Scale: プロンプトへの忠実度を制御する。値はモデルにより異なる
• Seed 値: 同じ値で同じ結果を再現できる。-1 でランダム生成

ワークフロー読み込み

「Workflows」ボタン →「Open」で読み込むか、画像や JSON ファイルを直接ドラッグ & ドロップする。

注意: ワークフローが読み込めない場合は、必要なカスタムノードが不足している可能性がある。エラーメッセージで不足ノードを確認し、Manager からインストールする。

ワークフロー保存

メニューから保存またはエクスポートを行う。保存したワークフローは、同じ設定で再度画像を生成する際に使用できる。

実践応用

ワークフローテンプレートのアクセス方法

「Workflows」メニューから「テンプレートを参照」を選択する。テンプレートを使用すると、ワークフローを一から作成する必要がなくなる。

標準搭載のワークフローテンプレート

基本的な画像生成:

• Text-to-Image: テキストから画像を生成する
• Image-to-Image: 既存画像を基に新しい画像を生成する
• Upscaling: 画像解像度を向上させる

画像編集:

• Inpainting: 画像の一部分を修正・再生成する
• Outpainting: 画像の外側を拡張する
• ControlNet: 構図やポーズを制御して画像を生成する

動画生成:

• Text-to-Video: テキストから動画を生成する
• Image-to-Video: 静止画から動画を生成する

3D 生成:

• 3D Generation: 画像から 3D モデルを生成する

各テンプレートに必要なモデルは、Manager の「Install Models」から確認およびインストールできる。

高度な活用

技術的基盤

システム構成: ComfyUI はローカル Web サーバーとして動作する。Desktop 版は 8000 番ポート、Portable 版は 8188 番ポートで Web インターフェースを提供し、処理はバックグラウンドの Python プロセスで実行される。

依存環境: ComfyUI は Python 環境と PyTorch（AI 計算ライブラリ）に依存する。初回インストール時にこれらは自動構築される。AI ライブラリとモデルファイルのため、大容量のディスク空間が必要となる。

モデルファイル: モデルファイルは数十億のパラメータを含む。safetensors 形式は AI モデルの重みデータを格納する形式である。「pruned-emaonly」は画像生成専用に最適化された軽量版である。

拡張機能: カスタムノードは既存機能を拡張する追加モジュールである。コミュニティが開発した処理（顔交換、3D 生成など）を追加できる。ComfyUI Manager は依存関係を解決し、インストールを行う。

メモリ管理: AI 画像生成は GPU メモリを消費する。8GB 未満の GPU では、モデルを部分的に RAM に退避させる低 VRAM モードが必要となる。処理速度は低下するが、限られたハードウェアでも動作可能となる。

ディレクトリ構造

ComfyUI のファイル構成を理解すると、モデルの手動追加やトラブルシューティングに役立つ。Desktop 版では、インストール時に選択したフォルダ（basePath）の下に以下の構造が作成される。

<インストール先フォルダ>\
└── ComfyUI\                 # ComfyUI 本体
    ├── main.py
    ├── custom_nodes\        # カスタムノード
    │   ├── ComfyUI-3D-Pack\
    │   └── ...
    ├── models\              # AI モデル
    │   ├── checkpoints\     # Stable Diffusion モデル
    │   ├── loras\
    │   └── embeddings\
    └── output\              # 生成結果

インストール先フォルダの設定は %APPDATA%\ComfyUI\config.json の basePath で確認・変更できる。

ComfyUI 3D Pack のインストール

3D 生成機能を利用するには、ComfyUI 3D Pack をインストールする。このパックにより、画像から 3D モデルを生成する機能が追加される。

1. ComfyUI Desktop の「Manager」ボタンをクリックする

   

2. 「Custom Node Manager」ボタンをクリックする

   

3. 「3D」で検索し、「ComfyUI-3D-Pack」を選択する

   

4. 内容を確認し、「install」をクリックする

   

5. 画面の指示に従い、「restart」をクリックする

ComfyUI 3D Pack の主なノード

• ComfyUI-3D-Pack（MrForExample 製）: 3D 生成の総合パッケージ
• ComfyUI_3d_pose_editor: 3D ポーズ編集
• ComfyUI-Flowty-TripoSR: 単一画像からの 3D 再構築（ローカル実行、無料）

注意: Tripo AI 社のクラウド API（Tripo 3D）を利用する場合は API キーの取得が必要であり、有償となる。ComfyUI-Flowty-TripoSR はオープンソースモデルをローカルで実行するため、無料で使用できる。

コミュニティワークフローの入手方法

コミュニティが作成したワークフローを利用すると、画像生成を試すことができる。

主要プラットフォーム:

1. ComfyWorkflows - https://comfyworkflows.com
2. GitHub 公式例 - https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_examples

トラブルシューティング

メモリ不足エラー

GPU メモリが不足すると、生成が失敗またはエラーで停止する。以下の対処法を試す。

1. ComfyUI 起動時に「--lowvram」オプションを追加する
2. 生成解像度を 512x512 に下げる
3. バッチサイズを 1 に設定する

ノードが表示されない場合

ComfyUI Desktop を再起動し、custom_nodes 内のフォルダ構造および __init__.py ファイルの存在を確認する。

• カスタムノードのインストール失敗: Manager で「Install Missing Custom Nodes」を実行する
• Python 依存関係エラー: 該当ノードをアンインストールし、再インストールする

用語集

本ガイドで使用する専門用語を以下にまとめる。

• safetensors: AI モデルの保存形式。pickle 形式と異なり、任意コード実行のリスクがない
• LoRA（Low-Rank Adaptation）: 既存モデルに追加する軽量な調整ファイル。特定のスタイルや対象を強化する
• ControlNet: 画像の構造や構図を制御する追加ネットワーク。エッジ検出や深度情報を入力として使用する
• Inpainting: 画像の一部分のみを修正・再生成する技術
• Upscaling: 画像解像度を向上させる処理
• CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）: テキストと画像の関係を学習したモデル。プロンプトを数値ベクトルに変換する
• KSampler: 拡散モデルにおけるサンプリングアルゴリズム。ノイズから段階的に画像を生成する
• 潜在空間（Latent Space）: AI が画像を圧縮された数値表現として処理する空間
• 低 VRAM モード: GPU メモリ不足時にシステムメモリを代用する動作モード
• パラメータ数（B）: モデルの規模を示す数値。B は billion（10 億）の略