【2026年版】ComfyUI インストール＆使い方完全ガイド！初心者も安心
ヨミアゲAI編集部
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ComfyUIとは？2026年におけるその魅力
2026年6月時点において、ComfyUIはStable Diffusionをはじめとする画像生成AIの分野で、その高い柔軟性と効率性から、初心者から上級者まで幅広いユーザーに支持されています。従来のWeb UI（例: Automatic1111など）がメニュー形式で機能を提供するのに対し、ComfyUIはノード（ブロック）をつなぎ合わせてワークフローを視覚的に構築するスタイルが特徴です。これにより、画像生成のプロセスを細かく制御し、独自の複雑なパイプラインを簡単に実現できます。
ComfyUIの最大の利点は、GPUメモリの効率的な利用と、生成速度の速さです。特に、VRAMが限られた環境（例えば8GB VRAMのGPU）でも、Stable Diffusion XLのような大規模モデルを比較的スムーズに動作させることが可能です。また、生成プロセスがワークフローとして可視化されるため、AIが画像をどのように生成しているかを直感的に理解しやすく、学習にも適しています。
ComfyUIのインストール手順（2026年6月時点）
ComfyUIのインストールは、いくつかのステップを踏むことで比較的簡単に行えます。ここではWindows環境を例に説明しますが、基本的な流れはmacOSやLinuxでも同様です。
ステップ1：前提ソフトウェアの準備
まず、以下のソフトウェアがPCにインストールされていることを確認してください。
- Git: GitHubからComfyUIのソースコードをダウンロードするために必要です。
- Git公式サイトからインストーラーをダウンロードし、デフォルト設定でインストールしてください。
- Python: ComfyUIはPythonで動作します。
- Python公式サイトからPython 3.10.x以降（例えば3.11.xや3.12.x）の最新安定版をダウンロードし、インストールしてください。インストール時に「Add Python to PATH」にチェックを入れるのを忘れないでください。
⚠️ 注意: 2026年6月時点では、Python 3.10.x以前のバージョンでは一部のライブラリで問題が発生する可能性があります。必ず推奨バージョン以降を使用してください。
ステップ2：ComfyUIのダウンロード
任意の場所にComfyUIをインストールするフォルダを作成し、そのフォルダ内でGit Bashまたはコマンドプロンプトを開きます。
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
このコマンドでComfyUIの最新バージョンがダウンロードされます。ダウンロードにはネットワーク環境にもよりますが、通常約1分程度で完了します。
ステップ3：依存関係のインストール
ComfyUIフォルダ内で以下のコマンドを実行し、必要なPythonライブラリをインストールします。
pip install -r requirements.txt
このプロセスは環境によって異なりますが、約5分〜10分程度かかる場合があります。
ステップ4：Stable Diffusionモデルの配置
ComfyUIで画像を生成するには、Stable Diffusionのモデルファイル（例: checkpointファイル）が必要です。ダウンロードしたモデルファイル（.ckptまたは.safetensors形式）を以下のパスに配置してください。
ComfyUI/models/checkpoints/
💡 ポイント: Stable Diffusion XL (SDXL) モデルを使用する場合は、ベースモデルとリファイナーモデルの両方が必要になります。また、VAEモデル (
.vae.safetensors) も通常はComfyUI/models/vae/フォルダに配置します。
ステップ5：ComfyUIの起動
ComfyUIフォルダ内で以下のコマンドを実行して起動します。
python main.py
GPUが複数ある場合は、特定のGPUを指定して起動することも可能です。例えば、0番目のGPUを使用する場合：
python main.py --gpu-id 0
起動に成功すると、ローカル環境のWebブラウザでComfyUIのUIが自動的に開きます（例: http://127.0.0.1:8188）。
ComfyUIの基本的な使い方：ノードベースのワークフローを理解する
ComfyUIのインターフェースは、ノードと呼ばれるブロックを線でつなぎ合わせて画像生成の「ワークフロー」を構築する形式です。
- ノードの追加: 画面の何もない場所を右クリックし、「Add Node」から必要なノードを選択します。または、ダブルクリックで検索窓を出し、ノード名を入力して追加することもできます。
- ノードの接続: 各ノードには入力（左側）と出力（右側）のポートがあります。ポートをクリックしてドラッグし、別のノードの対応するポートに接続します。色や形状が同じポート同士が接続可能です。
- ワークフローの実行: ワークフローを構築したら、画面右側の「Queue Prompt」ボタンをクリックして実行します。画像生成の進行状況は、右下のPreviewノードやSave Imageノードで確認できます。
基本的な画像生成ワークフローの例:
| ノード名 | 役割 |
|---|---|
Load Checkpoint |
使用するStable Diffusionモデルを読み込む |
CLIP Text Encode |
プロンプト（テキスト）をAIが理解できる形式に変換する |
KSampler |
ノイズから画像を生成する（サンプラー、ステップ数、シード値などを設定） |
VAE Decode |
生成された潜在空間の画像を、人間が見える画像にデコードする |
Save Image |
生成された画像を保存する |
これらのノードを順番に接続し、プロンプトやパラメータを設定することで、最初の画像生成ワークフローが完成します。多くのワークフローはこれらの基本ノードに、LoRAやControlNetといった追加機能を組み込む形で発展していきます。
ComfyUIをさらに活用するためのポイントと注意点
ComfyUIの真価は、その拡張性とカスタマイズ性にあります。
カスタムノードの導入
ComfyUIの強力な機能の一つが、コミュニティによって開発されたカスタムノードです。これらを導入することで、機能が大幅に拡張されます。
💡 ポイント: 2026年6月時点でも、最も普及しているカスタムノード管理ツールはComfy Managerです。これを導入することで、カスタムノードのインストールや更新が非常に簡単になります。
- ComfyUIのルートフォルダで以下のコマンドを実行します。
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git custom_nodes/ComfyUI-Manager- ComfyUIを再起動すると、右側に「Manager」ボタンが表示されます。
- Managerから「Install Custom Nodes」を選択し、必要なノードを検索・インストールできます。
既存ワークフローの活用
ComfyUIのワークフローはJSONファイルとして保存・読み込みが可能です。インターネット上には、様々な目的のために作成されたワークフローが多数公開されています。
- 特定の画像をComfyUIにドラッグ＆ドロップすると、その画像を生成したワークフロー（情報が埋め込まれている場合）を自動的に読み込むことができます。
- GitHubやComfyUIのコミュニティサイトで公開されているJSONファイルをダウンロードし、画面右側の「Load」ボタンから読み込むこともできます。
推奨スペックとGPUメモリに関する注意点
ComfyUIは効率的ですが、やはり高性能な画像生成には相応のハードウェアが必要です。
| コンポーネント | 最低限の動作 | 快適な利用（SDXL含む） |
|---|---|---|
| GPU VRAM | 8GB | 12GB以上 |
| GPUモデル | RTX 2060 | RTX 3060 (12GB) 以上 |
| CPU | Intel Core i5 / AMD Ryzen 5 | Intel Core i7 / AMD Ryzen 7 |
| RAM | 16GB | 32GB |
⚠️ 注意: 特にStable Diffusion XLの高解像度生成や複雑なワークフローでは、12GB以上のVRAMが強く推奨されます。VRAMが不足すると、エラーが発生したり、生成速度が極端に遅くなったりする可能性があります。
ComfyUIは、一度その概念を理解すれば、画像生成AIの可能性を大きく広げてくれる強力なツールです。本記事を参考に、ぜひComfyUIの世界に飛び込んでみてください。
