【ComfyUI】無料かつ無制限で画像を生成できるAIツール！使い方と注意点を徹底解説

2025-01-20

WEELメディア事業部リサーチャーのいつきです。

突然ですが、みなさんは「ComfyUI」というAIツールをご存知でしょうか？ノードベースのUIでStable Diffusionの画像生成機能を利用できるほか、パラメーターを細かく調整して高精度の画像を生成できるのが魅力のAIツールです。

今回の記事では、ComfyUIの概要や使い方、おすすめの拡張機能まで詳しく解説します。最後までご覧いただくと、ComfyUIを使ってハイクオリティな画像を生成できるようになるので、高度な画像生成プロジェクトやプロフェッショナルなデザイン、クリエイティブなアート制作まで、さまざまなタスクで活かせると思います。

ぜひ最後までご覧ください。

ComfyUIとは

ComfyUIとは、画像生成AIのStable Diffusionを使用できるAIツールです。ノードベースのUIでプロンプトから手軽に画像を生成できるので、コーディングの必要はありません。

また、無料かつ無制限で画像を生成できるのが嬉しいポイント。Stable Diffusion XLモデルを使用しているため、高画質な画像を高速生成できる点も魅力です。

さらに、入力したプロンプトがトレーニングに使用されたり、保存されたりすることもないのでセキュリティ面でも安心してお使いいただけます！

なお、Stable Diffusionについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

WEEL

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ComfyUIの特徴

ComfyUIの主な特徴を4つご紹介します。

ノードベースの操作

ノードをドラッグ＆ドロップで配置し、各ステップを視覚的に管理できます。入力（プロンプトやシード値）、モデル選択、生成処理、後処理を細かく設定可能です。

例えば、画像生成フローを可視化したい場合、以下のノードが接続されます。

Text Inputノード：プロンプトを入力（例: “A futuristic city at night, cyberpunk style”）
Samplerノード：生成アルゴリズムを指定（例: Euler A サンプラー）
Outputノード：最終的に生成された画像を出力

各ノードを接続するだけでフロー全体が視覚化され、どこで何が行われているかを簡単に把握することができ、複数のプロンプトをテストしたい場合でも、Text Inputノードを追加し、別のルートを作成することが可能です。

カスタマイズ性

個々のノードでパラメータを調整することで、細かい制御が可能になっています。モデルの切り替え、カスタム LORA（Low-Rank Adaptation）や ControlNet の利用も容易です。

モデルの切り替えについて、例えば、画像生成中に異なるアートスタイルを試したい場合、1つのノードで Stable Diffusion v1.5 や v2.1、カスタムモデルを簡単に切り替えすることができます。

また、ControlNetの利用については、人物ポーズや建物の輪郭を指定したい場合、ControlNet ノードを挿入し、画像や骨格データを入力することで、細かな制御を追加することができます。例として、ポーズ画像をアップロードして「このポーズのキャラクターを生成する」といったカスタマイズも可能です。

視覚的デバッグ

各ステップの出力をプレビューし、画像生成プロセスを細かく確認できます。

ノード間の接続ミスや設定ミスを早期発見可能です。例えば、プロンプトを入力して生成した画像が意図と異なった場合は、以下の通りデバッグをすることができます。

Intermediate Output ノード：各ステップ（例: ラフな下書き段階など）で出力画像をプレビューすることができます。
設定ミスの発見：サンプラーやスケールなどの設定ミスがすぐに分かるため、リアルタイムで修正してくれます。

拡張性

コミュニティが提供するカスタムノードやスクリプトをインポート可能。新しい機能やモデルへも柔軟に対応できます。

カスタムノード：コミュニティが提供するノードをインポートし、独自の画像生成手法を追加できます。例として、テクスチャ生成用ノードや特定のアートスタイルフィルターを使うことで、画像に独特な質感を加えられるようです。
スクリプトの実行：特定の処理を行うための Python スクリプトを組み込むことができます。例えば、LORA（Low-Rank Adaptation）という少ない計算量で追加学習ができるモデルを使って、指定したキャラクターのスタイルで画像を生成するワークフローを構築できます。

パラメーターを細かく調整できて、高精度な画像生成ができるのは非常にポイント高いですね！

ComfyUIのライセンス

ComfyUIのライセンス詳細は以下の通りです。

利用用途	可否
商用利用	⭕️
改変	⭕️
配布	⭕️
特許使用	⭕️
私的利用	⭕️

上記利用用途であれば、基本的に許可されていますが、GPLv3の条件として、改変や再配布を行う際には、以下の要件を満たす必要があるようです。

ソースコードの公開：改変したソフトウェアを配布する場合、ソースコードも公開しなければなりません。
同一ライセンスの適用：再配布時には、元のソフトウェアと同じGPLv3ライセンスを適用しなければなりません。
ライセンス情報の明示：著作権表示やライセンス情報をソフトウェア内に明示する必要があります。

詳細については、ComfyUI公式ライセンスをご確認ください。

ComfyUIの使い方

ここでは、ComfyUIの使い方を解説していきます。インストール方法から基本操作まで解説しているので、ぜひ参考にしてみてください。

ComfyUIのインストール方法

ComfyUIのインストール方法は、使用しているOSによって異なります。

まず、Windowsを使用している方は、GitHubのComfyUI 専用ページにアクセスして「Direct link to download」をクリックしてください。

その後は、ダウンロードしたフォルダをテキストエディタで開き、モデルやVAEの準備をしていきます。「base_path」にフォルダパスを指定し、「checkpoints」や「vae」「loras」の調整を行えば完了です。

次はSDXL用のComfyUIワークフローを読み込みます。

以下のページから、1枚目の画像をダウンロードして、ComfyUIの画面にドラッグ＆ドロップしてください。

SDXL Examples | ComfyUI_examples

あとは「Save」をクリックして保存すれば一連の設定は完了です。今回設定したワークフローを使用する場合は、「Load」をクリックして読み込んでください。

なお、MACでComfyUIをダウンロードする場合は、「ターミナル」でコードを入力しながらダウンロードしていきます。

主な手順をまとめました。

Minicondaをインストール
仮想環境「comfy」を構築
Xcodeをインストール
PyTorchをインストール
GitHubからComfyUIをダウンロードしてインストール
Symbolic Linkの作成
ComfyUIを起動

ちょっと難しいかもしれませんが、詳しい手順が載っているので、参考にしながら進めてみてください。

MacでのComfyUI環境構築方法

MacでのComfyUIインストール方法をご説明します。

筆者は何かと環境構築に苦労するM1 Macを使用していますが、下記フローで問題なくインストールできたので、M2以降のApple Siliconをお使いの方にも参考になるかもしれません。

別のPCスペックの方は読み飛ばしていただいて構いません。

①Homebrewのインストール（※インストール済みの方は不要です）

ターミナルを開き、以下のコマンドを実行してHomebrewをインストールします。

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

②必要なツールをインストール（※インストール済みの方は不要です）

Homebrewを使ってGitやPythonをインストールします。

brew install git python3

③Pythonバージョンの確認

Pythonが正しくインストールされているか確認します。（※推奨バージョン3.10以降）

python3 --version

④仮想環境を作成

プロジェクト用のディレクトリを作成し、その中で仮想環境を作成します。

mkdir comfyui_project
cd comfyui_project
python3 -m venv venv

⑤仮想環境を有効化

以下のコマンドで仮想環境を有効にします。

source venv/bin/activate

⑥ComfyUIのリポジトリをクローン

GitHubからComfyUIのソースコードを取得します。

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI

⑦必要なPythonパッケージをインストール

requirements.txtを用いて依存ライブラリをインストールします。

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

⑧M1 Mac向けに追加パッケージをインストール

M1 MacはMetalバックエンドを活用できるため、以下をインストールします。

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

MetalバックエンドについてはAppleの公式サイトを参考にしてみてください。

⑨ComfyUIの起動

以下のコマンドでComfyUIを起動します。

python main.py

以下のような出力が返ってきたらOKです！

上記の赤枠リンク（http://127.0.0.1:8188）Webブラウザで叩いて、ComfyUIを開きましょう。

以下のような画面が表示されればComfyUIのインストールは完了です！

なお、ComfyUI Webを使用すれば、ブラウザ上でも画像生成ができます。自分のPCで環境を構築するのが面倒な方は試してみてください。

ComfyUIの基本操作

ComfyUIの基本操作を一覧にしてまとめました。

枠の移動：マウスのドラッグ
画面のズームイン・ズームアウト：マウスホイールの回転
新しいノードの追加：ダブルクリック

画像を生成する際は、「CLIP Text Encode（Prompt）」に生成する画像の特徴を入力します。日本語には現状対応していないので、翻訳しながら英語で入力してください。

プロンプトを入力し終えたあとは、「Queue Prompt」をクリックすると画像を生成できます。

ComfyUIの日本語化

ComfyUIはデフォルトが英語表記ですが、プラグインをインストールすることで日本語化に対応できます。以下で、日本語化プラグインに関する情報や日本語化の設定方法を紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。

ComfyUI日本語情報の入手方法

前述のとおり、ComfyUIはプラグインをインストールすることで日本語化に対応できます。デフォルトの英語表記のままだと作業しづらいと感じる方も多いと思うので、これは助かりますよね！

肝心のプラグインですが、「AIGODLIKE-ComfyUI-Translation」をGitHubからインストールすることで実装できます。ただ、拡張機能のすべてに対応しているわけではないので、今後開発チームによって翻訳が進むのを待ちましょう。

ほかには、CivitaiでComfyUI SDXL 日本語バージョンをダウンロードする方法もあります。

ComfyUIの日本語化設定

まずは、GitHubから「AIGODLIKE-ComfyUI-Translation」をインストールします。インストールは、以下のコードをPCで実行するだけです。

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/AIGODLIKE/AIGODLIKE-COMFYUI-TRANSLATION.git

実際に日本語に翻訳する際は、ComfyUIを起動してメニューを開きます。言語オプションをクリックして、日本語に設定してください。

言語を追加する際は、プラグインディレクトリ（サンプルフォルダーなど）に新しい「言語名」フォルダーを作成します。その後、LocaleMap.js ファイルを見つけて、その中の最初のステップフォルダーと同じ名前の言語コードを追加します。

最後に、ComfyUI サービスを再起動して、「AGLTranslation 言語」設定バーで「exampleDisplayName」言語タイプを探してください。

ComfyUIの注意点

ComfyUIを使用する際は、以下2つの注意点があります。

分かりにくいUI
同じ画風が再現できない

上記2つのことから、Stable Diffusionを利用できるほかのツールと比べても、操作性はあまりよくありません。

以下で、それぞれの注意点を解説していくので、ぜひ参考にしてみてください。

分かりにくいUI

ComfyUIはUIが分かりにくく、操作性があまりよくありません。たとえば、Automatic1111ならLoRAや大量のAIモデルを楽に管理する機能を搭載していますが、ComfyUIはモデル名がただ羅列されているだけです。

また、表記が英語表示なので、一見どのボタンで何ができるかがわかりません。

ただし、拡張機能を利用すればComfyUIでもUIを改善できます。フォルダ分けをしたり、マウスオーバーした際に画像が表示されたりする機能もあるので、色々試してみてください。

同じ画風が再現できない

ComfyUIでは、同じ画風を再現できません。これは、企業がマスコットキャラクターを作成していくつかのイラストを作成したり、漫画を描いたりする際に不便です。

同じStable Diffusionを使用するLoRAなら同じ画風を再現できるので、どうしてもComfyUIの性能が劣って見えてしまいますよね。

ただし、ComfyUIでも拡張機能を利用することで同じ画風を再現できるようになります。「smZNodes」を追加することでAutomatic1111と同じような感覚で画像を生成できるようになるので、ぜひ試してみてください。

なお、LoRAについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

WEEL

【LoRA】画像生成がさらに進化！Stable Diffusionへの導入方法や活用事例、注意点を解説 | WEEL WEELメディア事業部リサーチャーのいつきです。突然ですが、みなさんは「LoRA」というAIの学習モデルをご存知でしょうか？「LoRA」を導入すれば、より自分好みのイラスト…

ComfyUIの活用事例

ComfyUIの具体的な企業や個人での活用事例に関する公開情報は限られていますが、以下のようなシーンでの活用がなされています。

アパレル業界におけるCG技術

アパレル業界におけるAI技術を持ち入りCG特有の硬さの改善や顔入れ替えの方法を試しているそう。#ControlNet や #ComfyUI がCG技術の高度化に活用されているようです。

オリジナルキャラクター生成

ComfyUIはオリジナルキャラクター生成に活用することができ、キャラクター作画および背景作成における実際の事例がありました。（※1）

拡張ノードのインストール
モデルのダウンロード
ファイルをComfyUIにアップロード
テキストプロンプトの入力
ControlNet調整
生成
微修正

以上のようなフローでComfyUIが活用されています。

企業における活用可能性

広告制作の効率化：例えば、マーケティング部門がComfyUIを使用して、製品やサービスの広告画像を迅速に生成し、キャンペーンのスピードアップとコスト削減を図ることができます。

コンテンツ制作の多様化：メディア企業が多様なビジュアルコンテンツを生成し、読者や視聴者の関心を引きつける新しい方法を模索する際に役立てることが可能です。

個人クリエイターによる活用可能性

アート制作：個人で活動しているアーティストがComfyUIを活用して、独自のスタイルやコンセプトのアート作品を生成し、創作活動の幅を広げることができます。

ポートフォリオの強化：デザイナーやイラストレーターが多様な作品を短時間で制作し、ポートフォリオを充実させることで、クライアントへの提案力向上につなげることが可能です。

ComfyUIで画像を使ってみた

ComfyUIを使用すれば、細かな指示を与えて高精度な画像を生成できるようになります。無料かつ無制限で画像を生成できるのも魅力です。

ComfyUIを使用する際は、以下の手順に従ってください。

GitHubでComfyUIをダウンロード
モデルやVAEの準備
SDXL用のComfyUIワークフローを読み込み

ダウンロード完了後は、「CLIP Text Encode（Prompt）」に生成画像の特徴を入力し、「Queue Prompt」をクリックすると画像を生成できます。

デフォルトでは機能が限られていますが、以下のような拡張機能を利用すると、さらに操作性が向上しますよ！

ComfyUI Custom Scripts
ComfyUI Impact Pack
ComfyUI’s ControlNet Auxiliary Preprocessors
Efficiency Nodes for ComfyUI
AnimateDiff Evolved

また、専用のプラグインをインストールすれば、UIの日本語化も可能です。UIがわかりにくい、同じ画風を再現できないといったデメリットも拡張機能で解決できるケースが多いので、ぜひ利用してみてください。

ComfyUIで画像生成してみた

例として、ComfyUIで画像生成してみます！今回はStable Diffusion XL（SDXL）モデルを使っていきます。

SDXLモデルダウンロード：推奨サイト: Hugging FaceまたはCivitai
SDXLモデルファイル（.safetensorsや.ckpt形式）を取得
モデルをComfyUI/models/checkpointsフォルダに保存

また、今回のパラメータは以下のように設定しました。

画像解像度：1024×1024（SDXLは高解像度に強い）
ステップ数：30
CFG Scale：8（プロンプトの忠実度を調整）

始球式をするデコピン（大谷翔平選手の犬）

Positive Prompt

A Shiba Inu dog styled as Shohei Ohtani, performing a ceremonial first pitch in a baseball stadium, wearing a baseball cap and jersey, realistic, dramatic lighting, cheering crowd in the background, cinematic shot

日本語訳

大谷翔平選手の柴犬が、野球場でセレモニアル・ファーストピッチを投げるシーン。野球のキャップとユニフォームを着ており、リアルでドラマチックなライティングが施されている。背景には応援する観客が見え、シネマティックなショット。

Negative Prompt

blurry, extra limbs, low detail, overexposed, bad proportions

日本語訳

ぼやけている、余分な手足、低い詳細、露出過多、不良な比率

プロンプトからもお分かりいただける通り柴犬で作成してしまったので、大谷翔平選手の飼っている犬種（コーイケルホンディエ）に変更し、ユニフォームもロサンゼルス・ドジャース仕様に修正します。

また、実行時間が少し長くかかったので、パラメーターを調整します。

画像解像度：1024×1024 → 512×512
ステップ数：30 → 20

Positive Prompt

A Kooikerhondje dog styled as Shohei Ohtani, performing a ceremonial first pitch in a baseball stadium, wearing a Los Angeles Dodgers baseball cap and jersey, standing on a pitcher’s mound, highly detailed fur, realistic, dramatic lighting, cheering crowd in the background, cinematic shot, sunny day

日本語訳

大谷翔平選手の犬が、野球場でセレモニアル・ファーストピッチを投げるシーン。ロサンゼルス・ドジャースの野球キャップとユニフォームを着て、ピッチャーズマウンドに立っている。毛が非常に詳細で、リアルな描写、ドラマチックなライティングが施され、背景には応援する観客が見える。シネマティックなショット、晴れた日。

Negative Prompt

blurry, extra limbs, distorted anatomy, bad proportions, low detail, overexposed, unrealistic textures, duplicate elements, wrong uniform, off-brand logo

日本語訳

ぼやけている、余分な手足、歪んだ解剖学、不良な比率、低い詳細、露出過多、不自然なテクスチャ、重複した要素、間違ったユニフォーム、ブランド外のロゴ

少しだけ本物に近づいた気もします。ちなみに本物のデコピンは以下です。

参考：https://full-count.jp/2024/09/03/post1609807/

PCスペックによっては実行完了までに時間を要するかもしれませんが、好きなモデルでパラメーターを細かく調整しながら画像生成ができました。

また、プロンプトを工夫すれば意図した画像に近づけられると思います。

もし、生成速度が遅い場合は、解像度やステップ数の値を下げたり、GPUがMetalバックエンドに最適化されているか確認したりすると良いかもしれません。

まとめ

最後にComfyUIのポイントをまとめます。

ノードベースのUIでStable Diffusionの画像生成機能を利用可能
パラメーターを細かく調整して高精度の画像生成が可能
専用のプラグインをインストールすることで日本語対応可能
モデルの切り替えやカスタム LORA（Low-Rank Adaptation）、ControlNet の利用も容易
拡張機能が豊富

興味のある方はぜひ試してみてください！

参考記事

※1: 3分越えの戦闘アニメ作画を生成AIで制作する方法 (ComfyUI)

最後に

いかがだったでしょうか？

画像生成AIを活用することで、迅速で高品質なビジュアルコンテンツを低コストで作成でき、マーケティングや広告制作の効率化が図れます。

また、デザインやプロモーション素材のカスタマイズが簡単に行え、ブランドイメージにぴったりのビジュアルを手軽に作成可能です。

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