ComfyUIとは？使い方や導入メリット・商用利用について解説

最終更新日:2025/03/07

ComfyUIとは？

AIを活用した画像生成技術の中でも、ComfyUIは高度なカスタマイズ性と柔軟性で注目を集めています。

本記事では、ComfyUIの基本から応用まで、詳細に解説します。AIイラストやデザインに興味がある方やクリエイターの方々にとって、ComfyUIの活用法を学ぶことで、より自由度の高い画像生成が可能になります。

初心者から上級者まで、ComfyUIの魅力と可能性を探求したい方におすすめの内容です。

ComfyUIとは？

ComfyUIは、Stable Diffusionを操作するためのノードベースGUIツールです。直感的なインターフェースを通じて、複雑な画像生成プロセスを視覚的に構築できます。ノードを接続し、パラメータを調整することで、柔軟かつ高度な画像生成が可能です。

オープンソースで拡張性が高く、カスタマイズも容易です。初心者から上級者まで幅広いユーザーに対応し、Stable Diffusionの可能性を最大限に引き出すツールとして注目されています。

なぜComfyUIが注目されているのか

ComfyUIが注目を集めている理由は、その高度なカスタマイズ性と使いやすさにあります。

無料で利用できるにもかかわらず、プロフェッショナルレベルの画像生成が可能です。特に、ノードベースのグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）により、複雑な画像生成プロセスを視覚的に理解し、操作できる点が魅力です。また、比較的低スペックのPCでも動作するため、多くのユーザーが気軽に試すことができます。

さらに、オープンソースであるため、コミュニティによる継続的な改善や拡張機能の開発が活発に行われています。

これらの特徴により、初心者からプロフェッショナルまで幅広いユーザーにとって魅力的なツールとなっており、AIアート生成の分野で急速に人気を集めています。

ComfyUIの基本的な仕組み

ComfyUIは、ノードベースのユーザーインターフェースを採用しています。

各機能がブロック状のノードとして表現され、これらを視覚的に配置し接続することで、画像生成のプロセスをコントロールします。

ユーザーは、テキスト入力、画像処理、モデル選択などの様々なノードを画面上に配置し、それらを線で繋ぐことで画像生成のワークフローを構築します。

各ノードには調整可能なパラメータがあり、これらを細かく設定することで、生成される画像の品質や特徴を制御できます。この仕組みにより、複雑な画像生成プロセスを直感的に理解し、カスタマイズすることが可能となり、高度な制御と柔軟性を実現しています。

「Stable Diffusion web UI」「DreamStudio」との比較

ComfyUIとStable Diffusion web UI、DreamStudioの主な違いを比較してみましょう。

ComfyUIは柔軟性が高く、ノードベースのインターフェースを採用しています。これにより、複雑なワークフローの構築が可能です。

一方、Stable Diffusion web UIは使いやすさに重点を置いており、初心者でも扱いやすいインターフェースが特徴です。

DreamStudioはクラウドベースで、高性能なハードウェアがなくても利用できますが、有料サービスとなっています。

ComfyUIの利点は、カスタマイズ性の高さと細かな制御が可能な点です。しかし、その分学習曲線が急で、初心者には扱いづらい面があります。

Stable Diffusion web UIは操作が直感的で、多くの機能が標準搭載されていますが、ComfyUIほどの柔軟性はありません。DreamStudioは手軽に利用できますが、カスタマイズ性は低く、継続的な利用にはコストがかかります。

ComfyUIのインストールと初期設定

ComfyUIのインストールと初期設定は、ユーザーが画像生成を始めるための重要なステップです。
まず、必要な環境を整え、適切なスペックのPCを用意します。

その後、OSに応じたインストール手順に従ってComfyUIをセットアップします。初期設定では、各種パラメータの調整や日本語化を行い、使いやすい環境を整えます。これらの手順を丁寧に進めることで、ComfyUIを快適に利用できる準備が整います。

必要環境と推奨スペック：快適な動作のための準備

ComfyUIを快適に使用するためには、適切な環境が必要です。最低限のスペックとしては、NVIDIA製のGPUを搭載したPCが推奨されます。VRAM容量は8GB以上が望ましく、より高度な処理を行う場合は16GB以上があると安定した動作が期待できます。

CPUは4コア以上、RAM容量は16GB以上が推奨されます。ストレージは高速なSSDを使用することで、モデルの読み込みや画像生成の速度が向上します。

低スペック環境でも動作は可能ですが、処理時間が長くなったり、生成できる画像サイズに制限がかかる可能性があります。また、GPUがない環境でもCPUモードでの動作は可能ですが、処理速度は大幅に低下します。快適な使用のためには、可能な限り推奨スペックに近い環境を用意することをおすすめします。

Windowsへのインストール手順

ComfyUIのWindowsへのインストール手順は以下の通りです。

１．GitHubの公式リリースページからダウンロード
GitHubにあるComfyUIのリリースページにアクセスし、「Direct link to download」を押してダウンロードします。

２．ファイルを解凍する
ダウンロードしたファイルを7-Zipなどのツールで解凍します。
解凍後、必要に応じてファイルのプロパティを開き、「ブロック解除」にチェックを入れて適用します。

３．Stable Diffusionモデルを配置する
「ComfyUI\models\checkpoint」ディレクトリに、使用したいStable Diffusionのチェックポイント（ckptまたはsafetensors形式の大きなファイル）を配置します。

これでWindowsのインストールは完了です。

Mac/Linuxへのインストール手順

Mac/Linuxへのインストール手順は以下の通りです。

１．ターミナルを開き、以下のコマンドを実行します。
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git

２．クローンしたディレクトリに移動し、「python3 -m venv venv」でPython仮想環境を作成します。

３．「source venv/bin/activate」で仮想環境を有効化し、「pip install -r requirements.txt」で必要なパッケージをインストールします。

４．最後に「python main.py」を実行してComfyUIを起動します。

注意点として、Macの場合はXcodeコマンドラインツールが必要です。Linuxでは、CUDA対応GPUを使用する場合、適切なドライバーとCUDAツールキットのインストールが必要です。また、両OSともPython 3.10以上がインストールされていることを確認してください。

初期設定と日本語化：スムーズな利用開始のために

2024年12月、ConfyUIに公式の多言語化機能が導入され、設定からロケールを選択するだけで、UIが様々な言語で利用可能となりました。もちろん日本語にも対応しており、これは多くの非英語圏ユーザーからの要望に応えたものとなります。

これまではコミュニティ主導での翻訳やカスタム設定で対応していましたが、公式対応により安定性が向上し、新しい言語も迅速にサポート可能となりました。多言語化は、Confy UIのグローバル展開の大きな一歩であり、より多様なユーザーに適応した形での利用が期待されています。

各種設定項目の意味

ConfyUIの設定項目は多岐に渡ります。例えば、以下のような設定項目があります。

細かい設定項目がたくさんありますが、それぞれに日本語で説明が書いているため、よく読んで設定しましょう。

日本語化の方法と注意点

2024年11月以前のバージョンでは公式の多言語機能が付いていなかったため、サードパーティ製の日本語化プラグインを入れる必要がありました。しかし、2024年12月に公式の機能として導入され、現在は最初から日本語で表示されるようになっています。

ComfyUIの基本操作

ComfyUIの基本操作は、ノードの接続とパラメータ調整から始まります。

画像生成のためのワークフローを構築するには、まず必要なノードを選択し、それらを適切に接続します。各ノードには特定の機能があり、パラメータを調整することで出力結果に影響を与えることができます。

テキストから画像を生成するtxt2imgや、既存の画像を元に新しい画像を生成するimg2imgなど、さまざまな操作が可能です。

これらの基本的な操作を組み合わせることで、独自の画像生成プロセスを作り上げることができます。

ノードの接続とパラメータ調整：画像生成の基本ステップ

ComfyUIでの画像生成は、ノードの接続とパラメータ調整が基本となります。まず、必要なノードをキャンバスに追加し、それらを適切に接続していきます。基本的なワークフローは以下のようになります。

１．CLIPテキストエンコードノードを配置し、プロンプトを入力します。

２．Kサンプラーノードを追加し、サンプリング方法や反復回数を設定します。

３．VAEデコードノードを接続し、画像の品質を調整します。

４．最後に「画像を保存」ノードを配置します。

これらのノードを順番に接続し、各ノードのパラメータを調整することで、望みの画像を生成できます。

ノード間の接続は、出力ポートから入力ポートへドラッグ＆ドロップで行います。不要なノードは右クリックで削除できます。パラメータ調整は各ノードの設定パネルで行い、リアルタイムで結果を確認しながら最適な値を見つけていきます。

主要なノードの種類と機能

ComfyUIの主要なノードには、画像生成の各段階で重要な役割を果たすものがあります。各ノードの役割と使い方は以下の通りです。

パラメータ調整による画像生成への影響

パラメータ調整は、ComfyUIで生成される画像の品質や特徴に大きな影響を与えます。例えば、シードの変更は全く異なる画像を生成し、ステップ数の増加は細部の精緻化につながります。CFG Scaleを上げると、プロンプトに忠実な画像が生成されますが、高すぎると不自然な結果になることがあります。

サンプラーの選択も重要で、Euler aは速度と品質のバランスが良く、DDIMは安定性に優れています。解像度の調整は画像の細かさと生成時間に影響し、高解像度ほど詳細な画像が得られますが、処理時間も長くなります。ネガティブプロンプトの活用で、不要な要素を排除することも可能です。これらのパラメータを適切に調整することで、目的に合った高品質な画像生成が可能になります。

txt2imgとimg2img：テキストと画像を使った画像生成

ComfyUIでは、テキストから画像を生成するtxt2imgと、既存の画像を元に新しい画像を生成するimg2imgという2つの主要な機能があります。txt2imgでは、ユーザーが入力したテキストプロンプトに基づいて、AIが新しい画像を一から生成します。例えば「夕日の海辺」というプロンプトから、美しい夕焼けの海岸の風景を作り出すことができます。

一方、img2imgは既存の画像を基に、新しい要素を追加したり、スタイルを変更したりすることができます。例えば、風景写真にキャラクターを追加したり、写真をアニメ調に変換したりすることが可能です。両機能とも、プロンプトの調整やパラメータの設定により、生成される画像をコントロールできます。これらの機能を使いこなすことで、ComfyUIを用いた多様な画像生成が可能になります。

txt2imgの使い方と活用例

txt2imgの使い方は、以下の通りです。

まず、テキストプロンプトを入力し、画像サイズや生成ステップ数などのパラメータを設定します。このときポジティブプロンプトには望む要素を詳細に記述し、ネガティブプロンプトには避けたい要素を指定します。次に下部の実行ボタンをクリックして画像を生成します。

例えば、「美しい夕日の海岸」というポジティブプロンプトと「曇り、雨」というネガティブプロンプトを組み合わせることで、晴れた夕暮れの海岸風景を生成できます。活用例としては、商品イメージの作成やアートワークの制作、ストーリーボードの作成などがあります。プロンプトを工夫することで、より意図した画像を生成できるようになります。

img2imgの使い方と活用例

img2imgは既存の画像を基に新しい画像を生成する機能です。基本的な使い方は以下の手順です。

１．必要なノードを接続します。例えば、以下のような接続例があります。
画像を読み込む⇒②VAEエンコード⇒③Kサンプラー⇒④VAEデコード⇒⑤画像を保存⇒⑥チェックポイントを読み込む⇒⑦CLIPテキストエンコード⇒②VAEエンコード

２．「画像を読み込む」のアップロードボタンを押して、入力画像をアップロードします。

３．CLIPテキストエンコードにプロンプトを入力し、生成したい画像の特徴を指定します。

４．実行ボタンを押して画像を作成します。

活用例としては、写真のスタイル変更や背景の変更、キャラクターのポーズ変更などがあります。パラメータ調整のポイントは、「ノイズ除去」を0.7-0.8程度に設定すると、元画像の特徴を残しつつ新しい要素を加えられます。また、CFG Scaleを高めに設定すると、プロンプトの影響が強くなります。

ComfyUIの高度な活用法

ComfyUIの高度な活用法では、拡張機能の導入やカスタムノードの作成により、より複雑な画像生成が可能になります。ワークフローのカスタマイズを通じて、独自の画像生成プロセスを構築できます。

また、複数のノードを組み合わせることで、より細かな調整や独創的な表現が実現できます。これらの手法を駆使することで、ComfyUIの可能性を最大限に引き出し、プロフェッショナルレベルの画像生成を行うことができます。

拡張機能の導入

ComfyUIの拡張機能は、基本機能を拡張し、より高度な画像生成や効率的なワークフローを実現するためのツールです。これらの拡張機能を導入することで、新しいノードの追加、既存の機能の強化、ユーザーインターフェースの改善などが可能になります。

拡張機能の導入は通常、GitHubなどのリポジトリからファイルをダウンロードし、ComfyUIの特定のフォルダに配置するだけで完了します。

ただし、拡張機能によっては追加の設定や依存関係のインストールが必要な場合もあります。導入後は、ComfyUIを再起動することで新しい機能が利用可能になります。拡張機能を活用することで、ComfyUIの可能性が大きく広がり、より創造的で効率的な画像生成が実現できます。

おすすめの拡張機能と導入方法

ComfyUI Managerは、ComfyUIの拡張機能を簡単に管理できる便利なツールです。

１．GitHubからComfyUI Managerをダウンロードし、ComfyUIのcustom_nodesフォルダに配置します。

２．ComfyUIを再起動すると、メニューバーに「Manager」タブが追加されます。

３．このタブから、様々な拡張機能を検索し、ワンクリックでインストールできます。

おすすめの拡張機能には、画像生成の幅を広げる「ControlNet」や、高解像度画像を生成する「Ultimate SD Upscale」などがあります。これらの拡張機能は、Manager内で「Popular」タグが付いているものから選ぶと良いでしょう。インストール後は、ComfyUIを再起動することで新しい機能が使えるようになります。拡張機能の更新や削除も、Manager内で簡単に行えます。

カスタムノードの作成方法

カスタムノードの作成は、ComfyUIの機能を拡張する強力な方法です。

１．custom_nodesディレクトリにファイルを作成
ComfyUIフォルダ内のcustom_nodesディレクトリに新しいPythonファイルを作成します。

２．ノードのクラスを定義
適切なベースクラスを継承して、新しいノードのクラスを定義します。

３．入力と出力を定義
ノードの入力（input）と出力（output）を設定します。

４．ノードのロジックを実装
executeメソッドでノードの処理内容を記述します。

５．UIやパラメータを設定（必要に応じて）
ノードに必要なUIパラメータや設定項目を追加します。

６．ComfyUIを再起動
作成したカスタムノードを反映させるために、ComfyUIを再起動します。

ワークフローのカスタマイズ

ComfyUIでは、ワークフローのカスタマイズが可能で、これにより効率的な画像生成プロセスを構築できます。ユーザーは自分のニーズに合わせて、ノードの配置や接続を自由に変更できます。例えば、特定の画風を再現するためのノードの組み合わせや、複数の画像を合成するためのワークフローなどを作成できます。

また、よく使うワークフローを保存しておくことで、次回以降の作業を迅速に開始することができます。カスタマイズしたワークフローは、他のユーザーと共有することも可能で、コミュニティ内での知識共有にも役立ちます。

このように、ワークフローのカスタマイズは、ComfyUIの柔軟性を最大限に活かす重要な機能となっています。

ワークフローの保存と読み込み

ComfyUIでは、作成したワークフローを保存し、後で再利用することができます。

１．ワークフローの保存
左上の「ワークフロー」から「保存」または「名前を付けて保存」ボタンをクリックすると、現在のワークフローを保存できます。
保存形式はJSONファイルで、指定したフォルダに保存されます。

２．ワークフローの読み込み
「開く」ボタンをクリックし、保存したJSONファイルを選択することで、以前のワークフローを再現できます。
読み込んだ後、必要に応じて修正や調整が可能です。

複数ノードの組み合わせによる高度な画像生成

ComfyUIの真の力は、複数のノードを組み合わせることで発揮されます。例えば、VAEノードとKSamplerノードを組み合わせることで、高品質な画像生成が可能になります。

また、ControlNetノードを追加することで、ポーズや構図を制御しながら画像を生成できます。さらに、UpscaleノードやFaceRestoreノードを組み合わせることで、生成した画像の解像度を上げたり、顔の細部を改善したりすることができます。

これらのノードを適切に組み合わせることで、単一のノードでは実現できない複雑な画像生成や編集が可能になります。ノードの組み合わせ方を工夫することで、オリジナルののユニークな画像生成ワークフローを構築できる点がComfyUIの魅力です。

ComfyUIの商用利用：ビジネスにおける活用事例と注意点

ComfyUIの商用利用は、多くの企業や個人事業主にとって魅力的な選択肢となっています。画像生成の柔軟性と高度なカスタマイズ性を活かし、広告制作やコンテンツ作成など幅広い分野で活用されています。

しかし、商用利用に際しては、ライセンスや利用規約を十分に理解し、著作権に関する注意点を把握することが重要です。また、生成された画像の品質管理や、AIによる制作物であることの明示など、倫理的な配慮も必要となります。

ここからは商用利用の注意点について詳しく解説します。

商用利用の可否：ライセンスと利用規約

ComfyUIは、オープンソースソフトウェアとして公開されており、その利用にはMITライセンスが適用されています。このライセンスは比較的緩やかで、商用利用も含めて幅広い用途での使用が許可されています。ただし、ComfyUI自体の利用だけでなく、生成された画像の商用利用に関しては、使用するモデルやデータセットのライセンスにも注意が必要です。

多くの事前学習モデルは非商用ライセンスで提供されているため、商用利用の際はモデルの選択に十分な注意を払う必要があります。また、生成された画像の著作権や法的責任については、利用者自身が負うことになります。ComfyUIの商用利用を検討する際は、これらの点を十分に理解し、適切なライセンスのモデルを選択することが重要です。

ビジネスシーンでの活用事例

ComfyUIは、ビジネスシーンでも幅広く活用されています。ソーシャルメディア向けのコンテンツ制作では、短時間で多様な画像を生成できるため、効率的な運用が可能です。

例えば、商品プロモーションやイベント告知の画像を、テキストプロンプトから素早く作成できます。マーケティング素材の制作においても、顧客セグメントごとにカスタマイズされた画像を大量に生成することで、個別化されたアプローチが実現できます。

また、ワークフローの自動化機能を活用することで、デザイナーやマーケターの作業効率が大幅に向上します。複雑な画像生成プロセスを事前に設定しておくことで、チーム内での統一されたスタイルの維持や、迅速な素材提供が可能になります。これにより、クリエイティブ業務の生産性が向上し、より戦略的な業務に時間を割くことができるようになります。

著作権と商用利用に関する注意点

ComfyUIを商用利用する際は、著作権と法的責任に十分注意を払う必要があります。まず、使用するAIモデルのライセンスを確認し、商用利用が許可されているか確認しましょう。

生成された画像の著作権については、一般的にAIが生成した画像に著作権は発生しないとされていますが、国や地域によって解釈が異なる可能性があります。また、他者の著作物を学習データとして使用している可能性があるため、生成された画像が既存の著作物に類似していないか確認することが重要です。

さらに、個人情報や商標、プライバシーに関する配慮も重要です。生成された画像に実在の人物や企業のロゴが含まれていないか注意深くチェックする必要があります。倫理的な観点からも、不適切な内容や差別的な表現がないか確認することが求められます。商用利用の際は、これらの点に留意し、必要に応じて法律の専門家に相談することをおすすめします。

AIsmiley編集部

株式会社アイスマイリーが運営するAIポータルメディア「AIsmiley」は、AIの専門家によるコンテンツ配信とプロダクト紹介を行うWebメディアです。AI資格を保有した編集部がDX推進の事例や人工知能ソリューションの活用方法、ニュース、トレンド情報を発信しています。

・Facebookでも発信しています
@AIsmiley.inc
・Xもフォローください
@AIsmiley_inc
・Youtubeのチャンネル登録もお願いいたします@aiaismiley1345

メルマガに登録する