ComfyUI

概要

• ComfyUIとは、画像生成アプリの一つ。動画生成機能など、生成AIに関する様々な機能を統合したGUI。
• 下記のGitHubで公開されている。
  https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
• できないことは何もないほどに機能が充実している。
  • カスタム性に富み、ユーザーが制作したカスタムノードが、次々に標準搭載されていくスタイルが拍車をかけている
• 2026年7月時点では人気No.1のツール
  • 利用者数の統計データはなく潜在需要は不明だが、GitHubの☆数が圧倒的である
    ComfyUI：122,000、ForgeNeo(比較参考）:1,600 @ 2026/7/25
• 何か新しいことをやりたいときに、拡張やツール探しがやりやすいため、最新トレンドを追うユーザーには必須アプリとなっている。
• 独特のUIについては好みが分かれる。
  詳細

  • 少し慣れてしまえば不自由なく、むしろ自由度が高く快適ですらある。
  • 2026/7月現在、ガチユーザーですらもComfyUIでなくForge Neo愛好家がいたり、あるいは「ComfyUIへの引越しはまとまった休みが取れてから」と言わしめるほど敬遠されがち。比較的食わず嫌いが多く、「ノード」「ワークフロー」というワードが先入観となって強烈なデバフを生んでいる側面もある。（だからこそのForge存続なんだけどね）
• ComfyUI非公式Wiki（日本語版）
  https://comfyui-wiki.com/ja

特徴

ComfyUIで使う用語

ざっくりこんな感じで使用しています。
ComfyUI専用用語ではなく、本来は他業界のツールでも使われている概念

ノード

• 「Load VAE」, 「Image Save」といった１つの機能を持つブロック。

カスタムノード

• ComfyUIにデフォルトで標準搭載されておらず、別途配布されているノードを「カスタムノード」と呼ぶ。

ワークフロー

• ノードを接続して構成された機能集合体。
  「t2i用ワークフロー」「Upscale用ワークフロー」のように、一連の目的を持った機能群

テンプレート

• ワークフローのテンプレート。
  ワークフローをほかのユーザーがつかえるように配布したもの。
• json形式のファイルで配布されている。
  png画像のメタデータとして組み込まれている場合もある。

主な特徴

ワークフロー構造

• ノード接続によるワークフロー形式のGUIが特徴
  • この形式は、処理の流れを可視化しやすい
  • 逆にいえば、生成の行程を知らないＡＩ初心者はノード接続すらままならない（後述する救済措置有り）。
  • ノードが増えるにつれ煩雑な画面になってしまうので自分であれこれ整理する必要がある

• ワークフローはファイルに保存して公開できる
  • ComfyUI公式テンプレートだけでなくCivitai等でもかなりの数公開されているため、初めて使うモデルや機能については人のものを借りて試せば良い
    • ノード接続が苦手なAI初心者は、配布されたワークフローを使えば解決する。
  • 自分が生成した画像にもそのときのワークフローが自動で書きこまれる*1。
    • ComfyUIで生成した画像をComfyUIの画面にドロップするとそのときのワークフローが復元される親切設計*2
  • ワークフロー配布のおかげで、ノード接続は覚えなくてもまったく問題ない

ComfyUIのメリット、デメリット

※先述の内容は除く。

メリット

• コミュニティ規模が大きく、将来性という安心感がある。
• VRAM消費量削減に関する設計が徹底している。
• さまざまな新技術は、他のどのツールよりも最速で導入される傾向にある
  • 仕組み上、カスタムノードで実質別アプリ並みの機能を実装できるので勝手にネイティブ実装する人が出て来やすい
    • たとえ動かなくても、最新技術とはそういうものだと割り切るくらいでちょうどいい。
• カスタムノードによる改造のしやすさ
  • カスタムノード作成は、GeminiやClaude等で誰でも簡単に作れる。しかも、依存関係が少なく閉じた設計が多いため、成功率が高い

デメリット

• 一般感覚でかなりわかりにくいUI（先述のワークフロー関連）
  好みの問題（先述）なので、説明は省略
• 開発速度が速いがゆえの部分的な壊れやすさ
  • 時々標準ノードでもなぜか使えなくなった、とかがそれなりに起きる。
    とはいえ、次のコミットですぐに直ったりする
    →参考：トラブルシューティング／突然使えなくなった

搭載機能

基本的になんでもできる。

• 少なくともこのWikiで説明している操作全般は可能
  • 有料サービスへの接続や、LoRA学習、Fine tuning、画像生成以外までできる幅広さ
  • 3Dモデル取り込みや、Webカメラ入力なども可能

対応モデル

画像、動画問わずすべてのオープンウェイトモデルに対応可能。
下記は一例。

• SD1
• SDXL
• Anima
• Krea2

非オープンウェイトモデルも利用可能。下記は一例

• FLUX Proシリーズ
• Gemini / GPT-4o　主に画像生成用キャプションの自動生成用途

導入方法

Windowsネイティブ環境の場合

下記の手段からどれか１つを選ぶ

ComfyUIをGitHubから手動インストール

• あらかじめ、PythonとGitをインストールしておく。
  • Pythonの要求バージョンは次のインストール手順のサイトでチェック。
• インストール手順
  下記リンク先の指示に従って、GitとPythonのコマンドを実行してインストールする。
  意味が分からない場合は別のインストール手段を推奨。
  https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI#manual-install-windows-linux

ComfyUI Portable版（公式zipアーカイブ版）をインストール

• インストール手順
  下記リンク先の指示に従って自分のGPUに合ったzipファイルをダウンロードし、任意のフォルダに展開する。
  https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI#windows-portable

Comfy Desktop（公式デスクトップ版）をインストール

• インストール手順
  下記リンク先の「DOWNLOAD DESKTOP」をクリックしてインストーラをダウンロードし、実行してインストールする。
  インストーラにはWindows版とmacOS版があるが、リンク先のページが自動的にプラットフォームを検出するようになっている。
  https://comfy.org/download

Stability Matrixからインストール

→Stability Matrix

左カラム「パッケージ」選択で右カラム「+パッケージの追加」からComfyUIを選択すると起動に必要な物が一通り揃う

• リリースページを見る限りComfyUI-Zludaにも対応しているようだが…

SwarmUIからインストール（非推奨）

• SwarmUIはComfyUIのUIを変更するためのツールで、ComfyUIがセットでインストールされる。
  代替UIを使いたい場合に使用する。
  • UI操作が当wikiの説明の対象外となるため、この方法でのインストールは非推奨

• SwarmUIを記載されている手順に従ってインストールする(最低限gitと.netをインストール出来る知識は必要、gitを使える必要はあまりない)
  https://github.com/mcmonkeyprojects/SwarmUI
  • 通常インストールの場合、実体としては"SwarmUI\dlbackend"以下に上記のPortable版ComfyUIをインストールしているので何か困ったときにはPortable版ComfyUIの情報を探すと解決しやすいかもしれない。

Windows + WSL環境の場合

WSLでComfyUIを動かす

推論高速化ライブラリの対応状況

任意で導入する高速化ライブラリに関する情報

Sage Attention

Flash Attention

xFormers

2026年7月現在、基本的には導入する必要はありません。
基盤的なライブラリであるPyTorchにも類似の最適化が実装されており大幅な効果は得られません。
またxFormersを使用してもxFormers経由でFlash AttentionやTritonを使用するだけの場合が多いですが、Flash AttentionはComfyUIから直接使用可能ですし、TritonはSage Attentionで使用するほうが一般的です。
xFormers自体の不具合が複数バージョンに跨って放置されていたり、PyTorchおよびCUDAとのバージョンが整合していないとComfyUIが起動しなくなったり、不用意に導入してもトラブルの元になるだけです。

更新方法

ツールによって大きく違うので各自調べてね。
頻発に更新されるので、次項以降の操作をする前にできる限り更新しておいてください。
ここでは基本的な概要のみを説明します。詳細はComfy-Org公式ドキュメントサイトを参照してください。
https://docs.comfy.org/ja/installation/update_comfyui

基本事項

更新対象は以下に分けられます。

• ComfyUI本体: Gitコマンドで更新（git pull等）
  • GitHubのcomfy-org/comfyuiリポジトリで管理されているComfyUI Coreのみが対象
• Pythonライブラリ: Pythonコマンドで更新（pip install等）
  • ComfyUI Coreと別リポジトリで管理されているcomfyui-frontend, workflow-templates, comfy-kitchen, comfy-aimdoや、PyTorchなどの依存ライブラリが対象
• カスタムノード: ComfyUI ManagerやGitコマンドで更新
  • ユーザーが任意でインストールしたもの、カスタムノードによっては細かい手順が必要なものもあるので本項目では説明の対象外とします

Portable版とデスクトップ版には、GitコマンドやPythonコマンドを実行しなくても更新できるようにそれぞれ専用の手段が提供されており、それらを使用する場合はComfyUI本体とPythonライブラリの別を意識する必要はありません。
なおComfyUI ManagerによるComfyUI本体とPythonライブラリの更新は、Comfy-Org公式からはLegacyな更新手順とされているため本項目では説明しません。

手動インストール版

GitコマンドとPythonコマンドを使用して更新します。
以下は最新コミットに更新するコマンドの例です。

git pull
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

環境によってはこのコマンドでは更新できない場合があります。
また、最新コミットではなくリリースバージョン（安定バージョン）に更新する場合は異なるgitコマンド（git checkout等）が必要です。

Portable版

updateフォルダーのbatスクリプトで更新します。

update
├── update.py
├── update_comfyui.bat                           // 最新開発バージョンに更新
├── update_comfyui_stable.bat                    // 最新安定バージョンに更新
└── update_comfyui_and_python_dependencies.bat   // 危険：依存関係を再インストール - 競合を引き起こす可能性あり

デスクトップ版

デスクトップ版はデスクトップアプリ本体の更新も必要です。

• デスクトップアプリ本体（パッケージマネージャー）
• 各ComfyUIインスタンス（エンジン）
  • ComfyUI本体
  • Pythonライブラリ

一般的なデスクトップアプリと同様の感覚で、それぞれGUIから自然に更新できるはずです。

使用方法

起動方法

ComfyUI_windows_portable フォルダにある run_nvidia_gpu.bat を起動

初期設定（任意）

Settings⚙項目から下記を設定して下さい、お好みで。
＊ComfyUIのバージョンによって設定場所が変わります。

• Comfy - Locale - Language : English → 日本語（任意）

起動

1.最初に表示される画面

正しく起動できれば、ブラウザ画面にこのように表示される。
ブラウザのズームは100%でない場合、正しく動かないことがあるので注意！

2.機能説明

初心者だけど少し説明するよ
手短に言うと
③-Ⅰに出したい画像のprompt、Ⅱに出したくない内容のpromptを入れて
①-Ⅳを押せば画像が生成される

• ①部分
  画面の大半を占めるワークフロー（③の配線がごちゃごちゃしてるやつ）を保存したり、生成実行をしたりする部分
  • Ⅰ
    workflow（ワークフロー） クリックで現在表示中のワークフローを保存したり、すでにあるワークフローを読み込んだりできる
    ワークフローの読み込みは情報が残っているなら生成画像を③にドロップしても可能だったり、
    ②-Ⅳで既に保存したことのあるものの履歴があったりするのであまり出番はない
  • Ⅱ
    現在読み込み済みのワークフローが表示される
    起動、再読み込み後は前回最後に表示していたワークフローのみが表示されるので要注意
  • Ⅲ
    この画面は ComfyUI Manager 導入済みの画面なのでそれが表示されてる
    掃除機マークでキャッシュの削除などできるように見えるけど自分は使ったことがないよ
    △マークは今朝見つけたので全く分からない
  • Ⅳ
    キューボタン
    生成を実行するボタン。プロンプトをボタン右側の数字だけ送り、画像を生成する。
    生成待ち、生成実行中は②-Ⅰに表示される
    ×を押すと生成実行中のプロンプトを取り消し、
    □を押すと生成待ちのプロンプトを取り消せる
    プロンプトを「送ること」自体はキャンセルできないので、数が多い時は何度か押す必要がある
  • Ⅴ
    左のボタンで実行ログを表示する。
    三で①部分の表示を最小化できる。
• ②部分
  • Ⅰ
    生成待ちのプロンプト数が表示される
    クリックすると生成した画像と生成待ちの予約表示が表示される
  • Ⅱ
    ノードライブラリ
    ノードの検索とプレビューができる。
  • Ⅲ
    モデルライブラリ
    各種モデルのプレビューができる
  • Ⅳ
    ワークフローの読み込みや作成ができる
    一度保存済みのワークフローは履歴で確認、ロードできるので便利
  • (Ⅴ)
    現在のバージョンではワークフローのさらに下に「テンプレート」ボタンがある
    初めて行う処理はまずこのテンプレートを開くか、なければCivitai等でワークフローを拾ってきて読み込むと良い
    基本的な使い方については一通り網羅されており、また英語だが説明書きも付いている
  • 下の方に設定ボタンがある。
    ノードをつなぐ線の表示の変更とか、スペルミスっぽいのを指摘するかなどの設定などもできる
• ③部分
  ここはワークフローやノードによって色々変わるので、デフォルトのワークフローでは一旦
  ⅠがLoad checkpointのCLIPから繋げられてて、Ksamplerの「positive」に繋がってるポジティブプロンプト
  ⅡがLoad checkpointのCLIPから繋げられてて、Ksamplerの「negative」に繋がってるネガティブプロンプト
  ってだけ覚えていてくれればいいです。

ワークフロー

繰り返しになりますがComfyUIには豊富なテンプレートがあるので、初めて行う処理はまずテンプレートから探してそのNoteを読みながらやってみると良いです。

t2i（画像生成/text2img）

テンプレートから開いてもいいですが、全てのワークフローを閉じたときも「画像生成」のテンプレートが自動で読み込まれます。

プロンプトを書き換える前に「空の潜在画像」のサイズを画像生成モデルに合わせて変更したほうがいいです。
生成結果は画像サイズにもかなりの影響を受けます。SDXLであれば1344x768など、ベースモデルごとに推奨サイズがあります。
デフォルトではSD1.5推奨の512x512になっています。

なお、「SDXL～」というテンプレートもありますが、SDXLモデルでもテンプレートは「画像生成」でいいです。
「SDXLシンプル」はその名前と異なり、refinerを使う複雑なワークフローです。refinerを使った画像生成は現在主流ではありません。 → SDXLモデル

※自分は詳しくないので、生成メインの視点で記述しています
いくつかの必須入力①をサンプラー②に渡し、最終的に出来上がったものを保存する③が画像生成機能としての基本的な動き
動作テストとして画像プレビューを表示させて保存せず終えたり、目的によっては画像に埋め込まれた情報を読み込んでテキストなどで表示して終わる、ということもある
また、設定がなんであれ、outputフォルダには自動で保存される

繋ぎ先がわからない場合、とりあえず入力/出力ポートをドラッグして何もない所で離すとメニューが開いて接続先が提案される

何もない所でダブルクリックするとノード検索が開く

入力の型があっていれば、入力ポートが無くても入力ソースにすることができる
(元に戻すときは ノードを選択して右クリック>Convert Input to Widget で戻したい項目を選ぶ)

ノードを選択してctrl+Ｂで動いてほしくないノードをバイパスできる
接続は維持され、バイパス中の工程は無視されて次の工程に進む
(が、basic_pipeなんかはエラーになってしまったので止まっちゃう情報やカスタムノードとかもあるのかも)
作業途中で生成したくなったとか、いつもと違うものの生成で不必要になった工程を一時的に使用しないようにするなどの際に便利

完全なカスタムノードはどう繋ぐかわからないので、
カスタムノードのgit上でサンプルワークフローをダウンロードしてインポートし、繋ぎ方の参考にしてみよう
もちろんそのまま出力をしてもOKだ

i2i（画像から画像へ/img2img）

テンプレート「画像から画像へ」でできます。
t2iのワークフローを転用したいときは、"空の潜在画像”ノードを置換してください。

変更元："空の潜在画像"
変更後：”画像を読み込む" → ”VAEエンコード"

はじめに言葉だけがあるのではなく、ベースとなる画像も与えて生成させるイメージです。

• ある程度描き換えたい構図が決まっている場合は、すべて文章プロンプトで指示するよりも先に画像上に手描きで色を付けてしまったほうが成功しやすいです。
  • 「画像を読み込む」ノードの右クリックメニューにある「Open in MaskEditor|Image Canvas」でごく簡単な落描きができます。この落描きは元の画像とは別のレイヤーとして扱われるので元に戻せなくなったりもしません。
• おおむね希望通りの画像の一部分だけニュアンスを変えたり、ほぼ期待通りの画像の「清書」だけさせたい場合には向いています。
  • 「キャラは同じで構図だけ変えたい」とか「構図だけ借りて別のキャラにしたい」というときは、現在はi2iよりも特化された画像処理モデルが色々と開発されています。
    ControlNet、Flux KontextやQwen-Image-Editのほうが向いているかもしれません。
• サンプラーノードの「ノイズ除去」値によって元の画像からどれだけ離れた画像になるか変わります。大きいほど元画像からの変化が激しくなります*3。
  • 1.0（Kサンプラーノード初期値）だと元画像は無視されそうに思えますが、モデルによっては特に元画像の色使いや構図にけっこう引っ張られます。
    • シード値は付加ノイズ（＋サンプラーによってはステップ毎の追加ノイズ）の種なので、拡散モデル系画像生成AIではt2iであろうと原理的に元画像を100%ノイズとして扱うことができません。
      もし初期ノイズを100%無視するモデルがあるとすれば、そのモデルではシード値はほとんど効かなくなります。
  • 0.5ぐらいから少しずつ調整していくと良いです。
• （ランダム生成したいのではなく）i2iで完成形のイメージが定まっている場合は、「シード値」0「生成後の制御」fixedに固定し、プロンプトの他はノイズ除去の強さ、サンプラーアルゴリズムやスケジュールをいじって調整するのがセオリーといわれています。

• maskをかける方法
  • 「画像を読み込む」ノード右クリックで、マスクエディターで範囲指定
  • 「VAEエンコード」ノードと「Kサンプラー」ノードの間に「潜在ノイズマスクを設定」ノードを挿し込む。
  • 「画像を読み込む」ノードのmaskを「潜在ノイズマスクを設定」ノードへつなぐ
  • 以降は通常のi2iと同じ。
  • なお、作業性を改善させたいなら、「マスクを反転」などを適宜適用
  • 特定の部位を自動でマスクしたい場合については、Detailerのページに詳しく書いてあります。

• 画像指図の指定
  • アスペクト比を維持しつつ拡縮するなら、
    「画像を拡大（指定サイズ）」ノードあたりが便利

ノード概要（comfy core）

• 詳しいこと知りたい場合は、標準ノードについては非公式wikiがあるのでそっちを参照
  https://comfyui-wiki.com/ja/comfyui-nodes

以下は標準でよく使うと思われるノードについて

ノードが扱うデータ形式

ComfyUI上の各ノード間でやりとりされるデータについてのざっくりした説明

テンプレート入手

ワークフローのテンプレートを入手する。
入手方法と適用方法をいくつかを紹介。

• 探すファイル
  • .json形式のデータ（一般的）
  • ワークフロー内蔵のpng画像を入手する

ComfyUI起動中にテンプレート検索

• 左メニュー*4から呼べる「テンプレート」機能でカバーされています。
  使いたいテンプレートを選択すると、そのテンプレートが開きます

「モデルが足りない！」と怒られた場合

• 指定されたモデルをダウンロードして、指定された場所に置けばいいです。
• あとは適当にプロンプト入れてQueue Promptを押してしばらく待てば生成されます。
  右下側にある紫なやつは無効化してる機能で、使いたい場合はクリックしてCtrl+Bを押せばOK。

「ノードが足りない！」と怒られた場合

• 足りないノードの一覧に、バツ印が付きます。
• まず、ComfyUI Manager（カスタムノード項を参照）をインストールするとこまでは自力でなんとかする。して。
• そうすると、出来合えのワークフローが出てくる（ノードが真っ赤だと思う）。
• 足りないノードのインストール作業をするために、
  メニューからManager->Install Missing Custom Nodesを押して、出てきたやつを全部Installする。
• Install後は再起動しろと言われるので、ComfyUIを再起動して開き直せばワークフローが使えるはず。

Web上でワークフローを探す

ウェブサイトでは、ワークフローを公開している場合があります。

1. .json形式のファイルを入手
2. 起動中のUI上へドラッグ＆ドロップ

代替手段としては、

1. jsonを保存

   ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\user\default\workflows

2. 左メニュー「Workflow」から入手したjsonを探す
   または、「file」から「open」してjsonを開く

出力画像から起動する

• 以前自分が生成した画像を、UI上へドラッグ＆ドロップ
• そのときのワークフローが再現されます。

モデルの管理方法

モデルをどこに保存するかについて。

デフォルトの保存先

• アプリフォルダ内の下記の位置。

  ComfyUI\models

• 「diffusion_models」「text_encoders」「vae」など、フォルダ名に対応するモデルをここへ配置する
  • 具体的にどのモデルをどこに置くかは、当Wikiのモデルに関する各ページを参照のこと*5

モデルデータの参照フォルダを追加（任意）

デフォルトの保存先に加えて、さらに保存先を追加することができる

1. extra_model_paths.yaml.exampleファイルを探す

   ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\extra_model_paths.yaml.example

2. ファイルリネームする（exampleを外す）

   変更元：extra_model_paths.yaml.example
   変更後：extra_model_paths.yaml

3. extra_model_paths.yaml をメモ帳等で開いて編集。

   diffusion_models: |
       C:\AI_illust\models\diffusion_models
       Y:\AI画像生成\models\diffusion_models_XXX

   詳しい書式については、yaml形式についてWeb検索してみてください

Embeddingを使いたい

ComfyUIでのEmbeddingモデルの使用方法(ComfyUI wiki)

• 「models/embeddings」フォルダに、embeddingを保存
• プロンプトに「embedding:～」と書けば適用される。

同じ名前のEmbeddingモデルを複数使い分けたい場合、それぞれのファイル名を変更し「embedding:(リネーム後のファイル名)」と書けばよい。

出力先の設定

デフォルトの保存先は" /output"に保存される。
これを変更する方法（任意の操作）

画像の出力先

outputフォルダ変更

• 起動オプションに「--output-directory "D:\hogehoge"」みたいに書き足すことで変更可能。
  補足

  (2024/7/30)
  ・ComfyUI Revision: 2417 [c75b5060] | Released on '2024-07-29'
  ・Stability Matrix 2.11.5
  の組み合わせにて確認

フォルダ分け、ファイル名変更

• /output以下にフォルダ分けをするには普通にフォルダをファイル名として書いてやれば良い。

  例：Save Imageノードなどに
  folder_1/ComfyUI_gazou
  と書くと、folder_1へ、ComfyUI_gazou_00001.pngが出力される

  • パスの処理などは厳密には画像保存するノード依存なのでノードが対応する書き方が必要になる、以下は基本的にはデフォルトの画像保存ノード、Save Imageを前提とする。
• 例えば
  sfw/fileと書けばsfwフォルダ以下にfile-0001.png、
  nsfw/eroと書けばnsfwフォルダ以下にero-0001.png、
  が生成される。
  • ファイル名末尾の数字は基本的には生成した順番に付く（上書き回避のための自動採番処理）。
  • わかる人向けだが、フォルダ指定を応用してoutputの下にシンボリックリンク(ジャンクション)で別のディレクトリに保存するファイルを誘導してやることも可能

ファイル名に日付等を含める

• 日付などもファイル名に含めるように指定できる、下記のリンク参照
  Save File Formatting - ComfyUI Community Manual
  • 例：

    folder_1/ComfyUI_%date:yyMMdd_hhmm_ss%
    と書くと、folder_1へ、ComfyUI_260725_2252_32_00001_.pngが出力される

ノードの整理

任意の作業。
ノードが増えて散らからないようにするための整理術

複数のノードをまとめたい

ノードを複数選択して右クリックすれば結合できるよ！

LoRA読み込みノードがとっ散らかってつらい

rgthreeパッケージのPower Lora Loaderほか1ノードで複数のLoRAを読み込めるカスタムノードがいくつかある。
LoRA適用強度についても各LoRAごとに設定可能なものが多い。

ノードのコネクタ位置を整理したい

• Reroute（Utilカテゴリのノード）

カスタムノード

ComfyUI Manager v4（推奨）

カスタムノードを使う人は最初にインストールしておくと便利です。
いまだにv3を使用しているユーザーも多いですが、Comfy-Org公式はセキュリティ等の理由からv4の利用を推奨しています。
https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager/tree/manager-v4

v3との違いについてはComfy-Org公式ブログで紹介されています。
https://blog.comfy.org/p/meet-the-new-comfyui-manager

できること

• Managerメニューから
  • カスタムノードのダウンロード、インストール等が可能
  • ComfyUIの更新も可能（Legacy UIのみ）

インストール方法

ComfyUI本体の導入方法によって手順が異なるため、詳細は公式のドキュメントサイトを参照すること。
v3のようなcomfyui/custom_nodesでのgit cloneによるインストールは不可。
https://docs.comfy.org/ja/manager/install

• 手動インストール版

  venv\Scripts\activate
  pip install -r manager_requirements.txt

• Portable版

  .\python_embeded\python.exe -m pip install -r ComfyUI\manager_requirements.txt

• Desktop版、Stability Matrix
  ComfyUI本体（インスタンス、パッケージ）を新規インストールする際に自動でインストールされる

有効化方法

コマンドラインオプションに以下を付けて起動する。

• New UI

  --enable-manager

• Legacy UI

  --enable-manager --enable-manager-legacy-ui

ComfyUI Manager v3 (Legacy)

2026年7月時点ではv4と並行で更新が継続されており利用に支障はないが、2025年12月のv4リリース以降はLegacy扱いとなっている。
https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager

できること

• Managerメニューから
  • カスタムノードのダウンロード、インストール等が可能
  • ComfyUIの更新も可能

インストール方法

• comfyui/custom_nodesフォルダで下記を実行

  git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager.git

• v4はpipでインストールするよう仕組みが変更されておりcustom_nodesフォルダにはインストールされないため、v4とv3を二重インストールしないよう注意。
  • 二重インストールしても不具合は発生しないはずだがストレージ容量が無駄。

ComfyUI-Custom-Scripts

タグのオートコンプリート、グラフの自動配置やグリッドスナップ等々便利な機能をひとまとめにインストールできるスクリプト。
上のManagerが入っていれば、Managerボタンを開いたメニューのCustom Nodes Managerから検索して出てくるのでInstallボタンを押せばOK。

インストール後にオートコンプリートを有効にするには、歯車を押してText AutocompleteメニューのManage Custom Wordsボタンをクリック。
その後のメニューでそのままLoadボタンを押してSave!を押せばdanbooru語で補完されるようになる。

2025/01/13時点で、Manage Custom Wordsボタンのjsが正しく作動せずメニューを開けないことがある。その場合は
https://gist.githubusercontent.com/pythongosssss/1d3efa6050356a08cea975183088159a/raw/a18fb2f94f9156cf4476b0c24a09544d6c0baec6/danbooru-tags.txt
をダウンロードして
ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes\comfyui-custom-scripts\user\autocomplete.txt
に保存してから画面をリロードすればOK。

WAS Node Suite

中級者向け。数値や文字列の演算や、画像の簡単な加工などができる。かゆいところに手が届くパッケージ。

ComfyUI_rotate_image

任意の角度で画像を回転できる。標準の「Rotate Image」ノードは90度単位でしか回転できない。
So what? って思うじゃん？
立ち絵を持ってきて15度ぐらい回転させて対角線に収まるように切り抜き、MaskEditor|ImageCanvasで顔とかアカン所にマスクをかけて必要に応じ構図を落書きしてからアレなプロンプトでi2iすると、雑コラを量産できる。それだけ。

トラブルシューティング

突然使えなくなった。

起動したり、更新したら使えなくなる件について

発生状況と解決方法

• SwarmUIのアップグレードは比較的慎重にやってくれるので標準ノードが突然動かない、までは起きづらい、そういった安定リリースを利用するのも手
• Stability Matrixで更新のたびにアプデするとこれに引っかかりやすい。
  幸いStability Matrix版は過去コミットにロールバックも楽なので何がおかしければ一旦数個前のバージョンに戻すと良い
  ただしComfyUIをロールバックしてもカスタムノードやPythonのpipパッケージはロールバックしないため、それらの破損は復旧できない
• 公式デスクトップ版(Comfy Desktop)にはスナップショット機能があり、ComfyUIバージョン・カスタムノード・pipパッケージの3つをスナップショット記録（バックアップではない）するため、ローカルで作成したカスタムノードや修正したファイル等以外は復旧できる

• 特定のバージョンでは、UI起動時にComfyUIが更新され、使えなくなったという報告がとしあきからあった。

TIPS

プロンプト入力欄の文字を見やすくしたい

ComfyUI\web\user.cssに次の文字列を書き込んで、ComfyUI上でスーパーリロード（Ctrl+Shift+R）をすると反映される。
フォントサイズを大きくすれば、文字サイズも大きくなるがノートノードの文字なども大きくなるので注意。

.comfy-multiline-input {
  font-family: "Segoe UI";
  font-size: 12px;
}

ランダムでいろいろな画像を生成したい

プロンプト中「{みかん|りんご|バナナ}」のように波括弧で囲み縦棒で区切ると、ComfyUIではワークフロー実行のたびにその中からランダムで一つが選ばれる。（NovelAIと違って強調構文ではないので注意）

もっと長い選択肢リストを使いたい場合は、ComfyUI-Impact-Packに入っているImpactWildcardProcessorを使うと改行区切りのテキストファイルを選択肢リストとして使うことができる。
選択肢リストは「custom_nodes\comfyui-impact-pack\custom_wildcards」以下に置く。
ImpactWildcardProcessorは選択肢リスト内にもランダム選択構文（__hoge__）を書くこともでき、もちろんそれもまたランダムで抽出される。

画面の明るさに影響するプロンプトが効かない

SD系モデル（非v-predモデル）には明度の平均値が固定されやすいという問題があり*6、通常t2iでは極端に明るい画像や極端に暗い画像を作ることができない。
i2iで黒や白の下絵を渡すことでもっと暗い絵や明るい絵を描かせることができる。
適切なノイズ除去値は出したい絵やモデル、サンプラー設定による。1.0でも効く。スイートスポットは結構狭い。
なおノイズ除去値が大きくても下絵の影響が大きいのは明度で、プロンプトがなければ色相などはあまり反映されない。

単色の下絵はカスタムノードWAS Node SuiteのImage Blankで生成できる。
Image BlankはRGB値で指定するが、面倒であればそちらは灰色で固定し、同じくWAS Node SuiteのImage Filter Adjustmentsでbrightness（-1.0～+1.0）を調節するようにもできる。

下は夕日の逆光（sunset, backlight）での例。

サンプラーはDPM++ 2M SDE Karras

コントラストを弄って眠たいイラストをパキっとさせたり逆に印象派みたいにボカしたりしたい

コントラストというか周波数成分（ピクセル間の色の変化の激しさ）だが、プロンプト以外でもComyfyUIコアノードのFreScaで画風を弄れる。
ControlNet同様に画像生成処理中ステップごとに適用されるので、FreScaを通すと色彩だけでなく構図も変わるがその分馴染む。
ただし、実写には向かない。

FreSca（RunComfy Comfyノードリファレンス）

• scale_lowは1.0を基準として、上げると全体的に鮮やかな画面になる。下げるとコントラストの低い落ち着いた画面になる。
• scale_highは1.0を基準として、上げると細部の描き込みが増えてにぎやかな画面になる。下げるとディティールが削られるがノイズが減る。
  • 下の例だとscale_high=3.0のものはツインテールに衣装の色が色移りしてツートンカラーになってしまっている。
• 両方下げると印象派チックな抽象的な絵画になるが、極端に下げると溶けて得体のしれないものになる。
• 両方上げるとパキっとした絵になりやすいが、scale_lowを上げすぎると目に痛く、scale_highを上げると変なものも生えてきやすくなる。
  

• freq_cutoffはどのくらい大きな構造（主線とか顔とか服の陰影とか）を低周波数域とし、それより小さい構造を高周波数域とするかのしきい値を決める。
• freq_cutoffを上げるとより大きな構造が低周波数域とみなされてscale_lowで処理されるようになる。
• freq_cutoffを下げるとより大きな構造が高周波数域とみなされてscale_highで処理されるようになる。
• 下の例だとfreq_cutoff=10の時点で各部の主線が高周波数域に入ってscale_high=2.5と強調されているが、ディティールが詳細な分ノイズも増えており指の生え際が少しおかしい。
  freq_cutoff=1だと衣装の陰影や背景などほぼすべてが高周波数域とみなされてscale_high=2.5で過度に明暗を強調された結果目に痛いだけで滲んだ画面になってしまっている。
  

多段生成ワークフローのパラメータ手動調整に時間がかかる件の改善

HiresFixなど、1回実行する間にサンプラーを何度も走らせるような長大なワークフローを組んでいる場合。
調整が面倒になるので、2つ目以降の乱数生成ノードはi2i等と同様にシード「0」生成後の制御「fixed」に固定してしまった方が良い。

ComfyUIは2回目以降のワークフロー実行の際、前回から変更がないノードについては処理を省略し、前回の結果をそのまま流用する。
乱数が使えるノードで生成後の制御が「randomize」になっていると毎回シード値が更新されるので、省略されずワークフロー実行のたびに計算されなおすことになる。
2つめ以降のノードを「fixed」にすることで、後ろのほうの処理のパラメータをチューニングしたいときでも、再計算のトリガーとなる最初の乱数生成ノードを「fixed」にしてしまえばパラメータをいじったノード以降からしか再計算されなくなる。

サンプラーなど乱数を使えるノードでは生成後の制御の初期値が「randomize」になっている。

リリース直後のとしあき達の反応