ComfyUI

ComfyUIは、Stable Diffusionなどの拡散モデルを使用した画像生成のためのノードベースUIである。

• ComfyUI | Generate video, images, 3D, audio with AI

ComfyUIの基本概念

ノードベースワークフロー

ComfyUIは従来のテキストボックス形式ではなく、ノード（節点）を線で繋ぐ方式でワークフローを構築する。各ノードが特定の機能を持ち、それらを組み合わせて複雑な画像生成プロセスを作成できる。

基本的なノード構成

入力系ノード

• Checkpoint Loader: モデル（チェックポイント）を読み込む
• CLIP Text Encode: プロンプトをテキストエンコーディングする
• Empty Latent Image: 生成する画像のサイズを指定

処理系ノード

• KSampler: 実際の画像生成（サンプリング）を行う
• VAE Decode: 潜在空間から画像に変換
• LoRA Loader: LoRAモデルを適用

出力系ノード

• Save Image: 生成された画像を保存
• Preview Image: 画像をプレビュー表示

ワークフローの例

基本的な画像生成ワークフローは以下のような流れになる：

Checkpoint Loader → KSampler → VAE Decode → Save Image
       ↓              ↑
CLIP Text Encode → [正プロンプト]
CLIP Text Encode → [負プロンプト]
       ↑
Empty Latent Image

AUTOMATIC1111との比較

項目	ComfyUI	AUTOMATIC1111
UI形式	ノードベース	従来型フォーム
学習コスト	高い	低い
柔軟性	非常に高い	標準的
カスタマイズ	高度	限定的
メモリ効率	良い	普通
処理速度	最適化可能	標準

主要な利点

高度な制御

• 精密なパラメータ調整: 各段階で細かい設定が可能
• 条件分岐: 条件に応じて処理を分岐させられる
• バッチ処理: 効率的な大量生成が可能

メモリ効率

• 部分読み込み: 必要な部分のみメモリに展開
• 最適化: 不要な処理をスキップして高速化

拡張性

• カスタムノード: コミュニティが開発した豊富な追加機能
• API連携: 外部ツールとの連携が容易

代表的なカスタムノード

制御系

• ControlNet: 画像の構図や線画を制御
• IP-Adapter: 参照画像のスタイルを適用
• AnimateDiff: 動画生成機能

画質向上

• Upscaler: 高解像度化
• Face Restore: 顔の修復・改善
• Detailer: 細部の品質向上