ComfyUI：ローカルでのインストールと使い始め方 (2026)

#ComfyUIとは何ですか？

ComfyUIは自由ソフトウェア（GPL-3.0ライセンス）です。リポジトリは2023年1月に作成され、現在はComfy Orgという組織が保守しており、GitHubのスター数は130,000を超えています。自分のコンピュータにインストールし、ブラウザでhttp://127.0.0.1:8188にアクセスして開きます。計算はグラフィックカードで行われます。また、READMEには、ユーザーが要求しない限り、ソフトウェアの中核部分は何もダウンロードしないと明記されています。

特徴は、パイプラインを隠さずに見せることです。一般的なインターフェースがテキスト入力欄とボタンを用意するのに対し、ComfyUIは各工程をノードとして表示します。モデルの読み込み、プロンプトのエンコード、ノイズ除去、画像のデコード、保存という工程です。ノード同士を線でつなぐと、全体がワークフローになります。このワークフローは保存、共有でき、まったく同じ形で再実行できます。

README には、メジャーな安定版が約 2 週間ごとにリリースされると記載されています。この詳細はインストール時に重要です。Desktop アプリケーションはデフォルトで安定版をフォローしますが、ポータブル版と Git インストールは最新のコミットをフォローします。README では、これにより多くの拡張機能が壊れる可能性があることが警告されています。

• 全体像：ローカルで画像を生成するあらゆる方法

#必要なハードウェア

LLMと同様に、グラフィックカードのメモリがすべてを左右します。ただし、ComfyUIではこの原則に例外があります。READMEでは、重みを非同期で読み込むことで、最大級のオープンモデルでも4GBのVRAMと8GBのRAMで「比較的速く」動作するとしています。これは公表された主張であり、実測値ではありません。重みがVRAMに収まらなくなるほど、データの往復に時間がかかります。そのため、この表は確認可能な情報、つまりHugging Faceで公開されているファイルのサイズを出発点としています。

メーカー側では、NVIDIA が最も摩擦のない選択肢です。AMD のカードは Linux 上で ROCm を使用して良好に動作し、2026年1月より ComfyUI チームは、対応する Radeon および Ryzen AI プロセッサ向けに、ROCm の公式サポートが「Windows 版 ComfyUI デスクトップアプリの v0.7.0 以降で利用可能になりました」と自ら発表しています。また、ディスク容量にも注意してください。1つのモデルのサイズは 2 GB から 25 GB まであり、すぐに 10個程度が蓄積されます。

• VRAM とは？手元のマシンの VRAM を確認する方法
• ローカルAIに適したGPUの選び方

#インストールの3つの方法

git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI.git
cd ComfyUI
python -m venv venv && source venv/bin/activate

# PyTorch pour NVIDIA (commande du README) ; pour AMD, Intel ou Mac, suivre le README
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130

pip install -r requirements.txt
python main.py

起動時に、ターミナルはブラウザで開くべきローカルアドレスを表示します。ターミナルに「Torch not compiled with CUDA enabled」と表示された場合、READMEに従い、torch（pip uninstall torch）をアンインストールし、上記のコマンドで再インストールしてください。

#メモリ管理：2026年に重要な選択肢

VRAMの管理方法が変わりました。ComfyUIのコードでは、--highvram、--novram、--cpuを指定するか、--disable-dynamic-vramで無効にしない限り、「dynamic VRAM」はデフォルトで有効です。ただし、--enable-dynamic-vramのヘルプからは、一部のシステムではデフォルトで有効になっていないことがうかがえます。--lowvramのヘルプには、動的VRAMが有効な間はこのオプションが何の効果も持たないと明記されています。そのため、6 GBのカードでは--lowvramを追加するという従来の助言は、そのままでは当てはまらなくなっています。

--reserve-vram X

システムと他のソフトウェア用にX GBのVRAMを予約します。同じPCを画面表示やLLMの実行にも使う場合に便利です。

--disable-dynamic-vram

推定に基づく従来の読み込み方式に戻します。メモリ関連のクラッシュが起きる場合に試してください。

--novram および --cpu

最後の手段です。ヘルプでは、--novramは「lowvramでは足りない場合」の選択肢、--cpuは「slow」と説明されています。生成はかなり遅くなると考えてください。

--listen

ComfyUIはデフォルトでは127.0.0.1でのみ待ち受けます。--listenに引数を付けずに指定すると、すべてのネットワークインターフェースで待ち受けます。信頼できるネットワークでのみ使用してください。セキュリティの節も参照してください。

#モデルをどこに保管するか

ComfyUI にはモデルが一切含まれていません。これが、作業が進まなくなる最大の原因です。画面は開いても、「実行」をクリックすると、ファイルが見つからないというエラーが表示されます。ファイルの種類ごとに、models フォルダ内に専用のサブフォルダがあります。

models/checkpoints

SDXLのような「オールインワン」モデル：単一の .safetensors ファイルに拡散モデル、テキストエンコーダー、VAEが含まれます。入門には最もシンプルです。

models/diffusion_models

構成要素ごとに分けて配布される最近のモデルファミリー（Flux、Z-Image、Wan）では、拡散モデル本体のみ。

models/text_encoders

プロンプトをベクトルに変換するエンコーダーです。モデル本体に次いで大きなファイルになることがよくあります。

models/vae

計算結果を可視画像に変換するデコーダー

models/loras

LoRA：ベースモデルにスタイル、キャラクター、またはコンセプトを追加する小さなファイルです。

#他のインターフェースのモデルを再利用

AUTOMATIC1111またはFooocusで既にチェックポイントを保存している場合は、それらをコピーする必要はありません。ComfyUIのルートディレクトリにREADMEに記載されているextra_model_paths.yaml.exampleファイルがあります。このファイルをextra_model_paths.yamlにリネームし、既存のフォルダのパスを指定することで、ComfyUIはそれらを読み込み、重複を防ぎます。Windows用のポータブルアーカイブでは、ComfyUIフォルダ内にこのファイルがあります。

#はじめての画像

1. 01
   オフィシャルなワークフローを読み込む

   ワークフローテンプレートのメニューで、VRAM 容量に合った基本的な画像生成ワークフローを選んでください。SDXL は 8 GB 以上、FP8 の比較的新しいモデルは 12 GB 以上が目安です。
2. 02
   提供されたファイルをダウンロードする

   ダウンロードを承認してください。ターミナルで、エラーなく完了したことを確認してください。ネットワークが切断されると不完全なファイルが残り、後で原因の分かりにくいエラーが発生します。
3. 03
   プロンプトの作成

   「positive」入力に接続されたテキストエンコードノードには、画像の説明が入っています。「negative」入力に接続されたノードには、画像に含めたくないものを列挙します。ほとんどのモデルは英語のほうがよく理解できます。
4. 04
   実行

   「実行」をクリックしてください。ノードが順番に点灯します。最初の生成はモデルをVRAMに読み込む時間がかかるため遅くなりますが、以降の生成ははるかに速くなります。
5. 05
   画像を見つける

   画像は保存ノードに表示され、outputフォルダに保存されます。PNGファイルには、その画像を生成したワークフロー全体が含まれています。

まずはサンプリングノードの3つの設定だけで十分です。シード（seed）は画像を決めます。同じシードと同じ設定なら、同じ画像が生成されます。ステップ数（steps）は計算時間を調整するもので、通常のモデルでは20〜30、「ターボ」モデルでは4〜8です。CFGはプロンプトへの忠実度を調整します。高すぎると、画像の色が飽和し、形が歪みます。

#ワークフローの理解と取得

ワークフローは単なる JSON ファイルで、ComfyUI は保存するすべての画像にこれを埋め込みます。ComfyUI で生成した PNG をウィンドウにドラッグ＆ドロップすると、その画像を生成したグラフ全体が、プロンプト、シード、すべての設定とともに再読み込みされます。公式ドキュメントの最初のチュートリアルでも、2 つある読み込み方法のうちの 1 つとして紹介されています。学ぶには最適な方法です。

復元されたワークフローが赤色のノードを表示する場合、使用している拡張機能がご登録されていないためです。ComfyUI-Managerはそのリストを表示し、インストールします。メインリポジトリに統合されていますが、オプションとして有効化可能です。manager_requirements.txtのインストール後、--enable-managerオプションで起動できます。ただし、注意が必要です。五十の拡張機能は、最初のアップデート時にインストールを破壊する場合があります。

#悪意あるノードおよび公開されたインスタンス：実際のリスク

コードが実行されることへの警告は、机上の話ではありません。2026年1月10日、公式リポジトリに「Malicious Distribution of Akira Stealer via 'Upscaler_4K' Custom Nodes in Comfy Registry」というタイトルのissueが投稿され、Comfy Registryで「Upscaler_4K」を装って公開された一連のノードが報告されました。レジストリのスキャナーを逃れるためにスクリプトのフォルダー内に隠された悪意ある処理は、Windows上のブラウザデータ、暗号資産ウォレット、Discordトークンを標的としていました。このissueでは、インストールされた可能性のある件数が779件とされています。

第二のリスクは、レジストリの拡張機能とは独立したものであり、インターネットへの露出です。2026年4月、The Hacker News は Censys のレポートに基づき、パブリックにアクセス可能な ComfyUI インスタンスを対象としたキャンペーンを報じました。該当するインスタンスは 1,000 件以上確認されています。このスキャナーは、認証なしでコードを実行するカスタムノードを悪用し、ComfyUI-Manager が存在する場合は、再試行する前に脆弱なノードを自らインストールします。侵害されたマシンでは Monero と Conflux のマイニングが行われ、ボットネットに組み込まれていました。

拡張機能をインストールする前に

フォーラムで見つけたリンクではなくComfyUI-Managerを利用し、インストール数と最終更新日を確認してください。また、「魔法のアップスケーラー」や商用モデルの「制限解除」など、うますぎる近道をうたうノードはすべて避けてください。

--listen を使用する場合

ComfyUI をインターネットに公開する場合は、必ずその手前に認証を設けてください。パスワード認証付きのリバースプロキシ、あるいはさらに望ましい方法として VPN を使います。これらの対策がなければ、手元のマシンは自動スキャンの標的になります。

オンラインサービスの切断

--disable-api-nodes オプションは Comfy の有料 API ノードを無効にし、インターフェースがインターネットと通信できないようにします。これはコマンドラインヘルプに基づいています。

• 出典：Akira Stealerの攻撃キャンペーンに関する公式報告
• 出典：乗っ取られたComfyUIインスタンスに関するThe Hacker Newsの記事
• 出典：WindowsでのROCmの公式サポート発表

#使い始めの数日間に起きるエラー

メモリエラー（CUDA out of memory）

モデルまたは解像度に必要なメモリが、VRAM容量を超えています。画像サイズを小さくする、FP8版または量子化版を使う、--reserve-vramでVRAMに余裕を確保する、または--disable-dynamic-vramを試してください。

黒い画像またはカラーノイズ

ほとんどの場合、原因はモデルに対応していないVAEまたはテキストエンコーダーです。該当するモデルファミリーの公式ワークフローを使ってやり直してください。

生成がいつまでも終わらない

起動時にGPUが検出されていることをターミナルで確認してください。ComfyUIがCPUで動作していると表示する場合、インストールされているPyTorchのバージョンがお使いのGPUに対応していません。

Torch not compiled with CUDA enabled

torchをアンインストール（pip uninstall torch）してから、READMEに記載されている、お使いのグラフィックカードに対応したコマンドで再インストールしてください。

ワークフローを開くとノードが赤く表示される

拡張機能が不足しています。拡張管理ツールを通じてインストールし、その後ComfyUIを再起動してください。

#ライセンス：許可されていること

ComfyUIは自由ソフトウェアですが、各モデルにはそれぞれ独自のライセンスがあります。よくある混同は、モデルのライセンスと、そのモデルが生成する画像のライセンスを同一視することです。顧客向けの仕事、製品、広告に画像を使う前に、その画像を生成したモデルのモデルカードを読んでください。

• AI画像キット：すぐに使えるワークフローとグラフィックカード別の設定
• ComfyUIの公式ドキュメント
• GitHub上のComfyUIリポジトリ

#FAQ