ComfyUIを初めて使うなら、公式の基本ワークフローを開き、必要なモデルを用意し、1枚生成するところから始めると流れを理解しやすくなります。
最初から多くのカスタムノードを追加する必要はありません。
この記事は、ローカル環境でComfyUIを起動できる状態から、画像生成と保存を試すためのガイドです。
Desktop版、ポータブル版、手動導入版では、モデルの保存場所やダウンロード操作が異なります。
画面名もバージョンによって変わるため、手元の表示と合わせて進めてください。
ComfyUIは、処理をつないだワークフローで動く
画面に並ぶ箱が「ノード」、箱同士をつなぐ線がデータの受け渡しです。
モデルを読み込む、文章を解析する、画像を生成する、保存する、といった処理をつなぎます。
この一連の構成がワークフローです。
| 基本構成にある処理 | 役割 |
|---|---|
| モデル読み込み | 生成に使うモデルを選ぶ |
| テキストの入力・エンコード | 生成内容の指示をモデルへ渡す |
| 潜在画像の準備 | 幅、高さ、枚数などを指定する |
| サンプリング | モデルと指示を使って生成処理を行う |
| VAEデコード | 処理結果を画像として扱える形にする |
| 画像保存 | 結果を表示し、ファイルに保存する |
モデルの種類によって、必要なノードや接続は変わります。
ここで説明する構成を、すべての新しいモデルへそのまま使えるとは考えないでください。
1.公式の基本ワークフローを開く
ComfyUIのテンプレート一覧、または公式チュートリアルから、テキストから画像を生成する基本例を開きます。
はじめは、対応モデルと必要ファイルが明記されている例を選びましょう。
公式の最初の画像生成ガイドでは、サンプル画像やJSONからワークフローを開く方法と、Stable Diffusion 1.5系のサンプルが案内されています。
テンプレートを探す場合は、ワークフローテンプレートの説明も参考になります。
読み込んだだけでエラー表示があっても、すぐにアプリ全体が壊れたと判断しないでください。
モデルが足りないのか、ノードが足りないのか、入力画像が指定されていないのかを分けて確認します。
2.ワークフローに対応するモデルを用意する
ワークフローのJSONには、モデル本体が含まれているわけではありません。
案内されている配布元で利用条件を確認し、必要なモデルを用意します。
ファイル容量が大きい場合は、保存先の空き容量とダウンロードの完了も確認してください。
モデルは種類ごとに保存先が異なります。
チェックポイント、VAE、LoRA、テキストエンコーダーなどを、すべて同じ場所へ入れるのではなく、使用するワークフローとローダーノードの指定に合わせます。
基本的な区分はComfyUIのモデルと保存フォルダーに説明されています。
配置後に候補へ表示されない場合は、モデル一覧の更新やComfyUIの再起動を試します。
読み込みノードの選択欄で、目的のファイル名が選ばれていることを確認しましょう。
3.最初は設定を大きく変えず、1枚生成する
はじめの確認では、公式例の設定を使い、一度に生成する枚数を1にします。
解像度、追加モデル、サンプラーなどを同時に変えると、失敗した理由が分かりにくくなります。
文章の指示は、確認しやすい単純な内容にします。
たとえば「白い机の上に置かれた赤いマグカップ」のように、被写体と場所を少なくして試す方法があります。
モデルによって得意な言語や指示の形式は異なるため、配布元の例も確認してください。
実行ボタンを押すと、接続されたノードに沿って処理されます。
古い説明では「Queue Prompt」、新しい画面では「Run」などの表記が使われる場合があります。
完了後、保存用ノードに結果の画像が表示されるか確認します。
4.一つの設定だけを変えて結果を比べる
1枚生成できたら、次の項目を一つずつ変えます。
複数の項目をまとめて変更するより、どの設定が結果へ影響したかを理解しやすくなります。
| 変更する項目 | 見比べること |
|---|---|
| プロンプト | 被写体、色、構図がどう変わるか |
| seed | 同じ指示で生成の出発点を変えた結果 |
| 幅と高さ | 縦横比、構図、生成負荷 |
| steps | 処理時間と結果。増やせば必ず良くなるわけではない |
比較時はseedが実行ごとに変わる設定になっていないかも確認します。
ただし、同じseedだけで完全な再現が保証されるわけではありません。
モデル、ワークフロー、バージョン、実行環境なども結果に関係します。
各ノードの役割は、公式のText-to-Image解説で詳しく確認できます。
5.画像とワークフローを両方保存する
気に入った結果ができたら、画像ファイルとワークフローのJSONを保存します。
画像にワークフロー情報が含まれる場合もありますが、別アプリで編集したり、SNSへ投稿したりすると情報が失われることがあります。
JSONも別に残しておくと管理しやすくなります。
ファイル名に内容や版を付け、使ったモデル名と変更した設定も記録します。
ほかの人へ渡す場合は、必要なモデルや追加ノードを別途説明してください。
ワークフローを渡すことと、使用した素材やモデルを再配布できることは同じではありません。
生成できない場合の確認先
- モデル名が空欄なら、保存場所とローダーの選択を確認する。
- Missing Nodesなら、必要なノードと対応バージョンを確認する。
- メモリ不足なら、枚数と解像度を減らして試す。
- 特定ノードで失敗するなら、エラーレポートと起動ログを残す。
まず基本の1枚が安定して生成できる状態を作り、その後に画像から画像への生成、追加モデル、動画などへ進むと、問題が起きたときに元の動く構成へ戻しやすくなります。
