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ComfyUI

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快適なUI

最も強力なモジュール式の拡散モデル GUI とバックエンド。

この UI を使用すると、グラフ/ノード/フローチャートベースのインターフェイスを使用して、高度な安定した拡散パイプラインを設計および実行できます。いくつかのワークフローの例と ComfyUI で何ができるかを確認するには、以下をチェックしてください。

ComfyUI の例

ComfyUI のインストール

特徴

コーディングを必要とせずに、複雑な安定拡散ワークフローを実験および作成するためのノード/グラフ/フローチャートインターフェイス。
SD1.x、SD2.x、SDXL、安定したビデオ拡散、安定したカスケード、SD3、安定したオーディオを完全にサポート
フラックス
非同期キューシステム
多くの最適化: 実行間で変更されるワークフローの部分のみを再実行します。
スマートなメモリ管理: わずか 1 GB の vram を備えた GPU でモデルを自動的に実行できます。
--cpu (低速) を使用すると、GPU がない場合でも動作します。
ckpt、セーフテンサー、ディフューザーのモデル/チェックポイントをロードできます。スタンドアロン VAE および CLIP モデル。
埋め込み/テキスト反転
ロラス（レギュラー、ロコン、ロハ）
ハイパーネットワーク
生成された PNG、WebP、および FLAC ファイルから完全なワークフロー (シードを含む) を読み込みます。
ワークフローを Json ファイルとして保存/ロードします。
ノードインターフェイスを使用すると、Hires 修正やより高度なワークフローなどの複雑なワークフローを作成できます。
エリア構成
通常モデルと修復モデルの両方で修復。
ControlNet と T2I アダプター
上位モデル (ESRGAN、ESRGAN バリアント、SwinIR、Swin2SR など)
unCLIPモデル
グライゲン
モデルの結合
LCM モデルと Loras
SDXLターボ
オーラフロー
フンユアンディット
TAESD による潜在プレビュー
起動が非常に速い。
完全にオフラインで動作します。何もダウンロードされません。
モデルの検索パスを設定するための構成ファイル。

ワークフローの例は「例」ページにあります。

ショートカット

キーバインド	説明
Ctrl + Enter	現在のグラフを生成するためにキューに入れる
Ctrl + Shift + Enter	現在のグラフを世代の最初としてキューに入れる
Ctrl + Alt + Enter	現在の世代をキャンセルします
Ctrl + Z/Ctrl + Y	元に戻す/やり直す
Ctrl + S	ワークフローの保存
Ctrl + O	ロードワークフロー
Ctrl + A	すべてのノードを選択します
Alt + C	選択したノードを折りたたむ/折りたたまない
Ctrl + M	選択したノードをミュート/ミュート解除する
Ctrl + B	選択したノードをバイパスします (ノードがグラフから削除され、ワイヤが再接続されたように動作します)
削除/バックスペース	選択したノードを削除します
Ctrl + Backspace	現在のグラフを削除します
空間	カーソルを押しながら移動するとキャンバスが移動します
Ctrl/Shift + クリック	クリックしたノードを選択範囲に追加
Ctrl + C/Ctrl + V	選択したノードをコピーして貼り付けます (選択されていないノードの出力への接続は維持しません)
Ctrl + C/Ctrl + Shift + V	選択したノードをコピーして貼り付けます (選択されていないノードの出力から貼り付けたノードの入力への接続を維持します)
Shift + ドラッグ	選択した複数のノードを同時に移動します
Ctrl + D	デフォルトのグラフをロードする
Alt + `+`	キャンバスのズームイン
Alt + `-`	キャンバスをズームアウトする
Ctrl + Shift + LMB + 垂直ドラッグ	キャンバスの拡大/縮小
P	選択したノードの固定/固定解除
Ctrl + G	選択したノードをグループ化する
Q	キューの表示を切り替えます
H	履歴の表示を切り替えます
R	グラフを更新する
LMBをダブルクリック	ノードのクイック検索パレットを開く
Shift + ドラッグ	複数のワイヤを一度に移動する
Ctrl + Alt + LMB	クリックしたスロットからすべてのワイヤを取り外します

macOS ユーザーの場合は、Ctrl を Cmd に置き換えることもできます

インストール中

窓

リリースページには、Nvidia GPU で実行するか、CPU でのみ実行する場合に動作する Windows 用のポータブルスタンドアロンビルドがあります。

ダウンロードへの直接リンク

ダウンロードし、7-Zip で解凍して実行するだけです。 Stable Diffusion チェックポイント/モデル (巨大な ckpt/safetensors ファイル) を ComfyUImodelscheckpoints に配置していることを確認してください。

解凍できない場合は、ファイルを右クリック→プロパティ→ブロックを解除してください。

別の UI と ComfyUI の間でモデルを共有するにはどうすればよいですか?

モデルの検索パスを設定するには、構成ファイルを参照してください。スタンドアロン Windows ビルドでは、このファイルは ComfyUI ディレクトリにあります。このファイルの名前を extra_model_paths.yaml に変更し、お気に入りのテキストエディターで編集します。

ジュピターノートブック

Paperspace、kaggle、colab などのサービスで実行するには、私の Jupyter Notebook を使用できます

手動インストール (Windows、Linux)

一部の依存関係はまだ Python 3.13 をサポートしていないため、3.12 の使用が推奨されることに注意してください。

このリポジトリを Git クローンします。

SD チェックポイント (巨大な ckpt/safetensors ファイル) を models/checkpoints に配置します。

VAE を models/vae に入力します。

AMD GPU (Linux のみ)

AMD ユーザーは、まだインストールしていない場合は、pip を使用して rocm と pytorch をインストールできます。安定バージョンをインストールするコマンドは次のとおりです。

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.1

これは、ROCm 6.2 で夜間にインストールするコマンドであり、パフォーマンスが向上する可能性があります。

pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/rocm6.2

エヌビディア

Nvidia ユーザーは、次のコマンドを使用して安定した pytorch をインストールする必要があります。

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

これは、代わりに pytorch を夜間にインストールするコマンドであり、パフォーマンスが向上する可能性があります。

pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu124

トラブルシューティング

「Torch が CUDA を有効にしてコンパイルされていません」というエラーが表示された場合は、次のコマンドを使用して Torch をアンインストールします。

pip uninstall torch

そして、上記のコマンドで再度インストールしてください。

依存関係

ComfyUI フォルダー内でターミナルを開いて依存関係をインストールし、次の操作を行います。

pip install -r requirements.txt

この後、すべてがインストールされ、ComfyUI の実行に進むことができます。

その他:

インテル GPU

Intel GPU サポートは、Intel の Pytorch 拡張機能 (IPEX) によってサポートされるすべての Intel GPU で利用できます。サポート要件は、インストールページに記載されています。プラットフォームとインストール方法を選択し、指示に従ってください。手順は次のとおりです。

必要に応じて、上にリンクされている Windows および Linux 用の IPEX のインストールページにリストされているドライバーまたはカーネル、またはそれ以降のドライバーまたはカーネルをインストールすることから始めます。
指示に従って、プラットフォームにインテルの oneAPI Basekit をインストールします。
ご使用のプラットフォームのインストールページに記載されている手順に従って、IPEX のパッケージをインストールします。
Windows および Linux の ComfyUI の手動インストール手順に従い、すべてがインストールされた後、上記のように ComfyUI を通常どおり実行します。

追加のディスカッションとヘルプはここにあります。

Apple Macシリコン

ComfyUI は、最新の macOS バージョンを備えた Apple Mac シリコン (M1 または M2) にインストールできます。

pytorch を毎晩インストールします。手順については、Mac Apple 開発者ガイドでの Accelerated PyTorch トレーニングを参照してください (最新の pytorch を毎晩インストールしてください)。
Windows および Linux の場合は、ComfyUI の手動インストール手順に従ってください。
ComfyUI の依存関係をインストールします。別の Stable Diffusion UI がある場合は、依存関係を再利用できる可能性があります。
python main.py実行して ComfyUI を起動します

注: ComfyUI の手動インストールで説明したように、モデル、VAE、LoRA などを対応する Comfy フォルダーに忘れずに追加してください。

DirectML (Windows 上の AMD カード)

pip install torch-directml次に、 python main.py --directmlを使用して ComfyUI を起動できます。

ランニング

python main.py

ROCm で正式にサポートされていない AMD カードの場合

問題がある場合は、次のコマンドで実行してみてください。

6700、6600、およびその他の RDNA2 以前の場合: HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 python main.py

AMD 7600 およびおそらく他の RDNA3 カードの場合: HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 python main.py

注意事項

すべての正しい入力を含む出力を持つグラフの部分のみが実行されます。

各実行で変更されるグラフの部分のみが実行されます。同じグラフを 2 回送信した場合は、最初のグラフのみが実行されます。グラフの最後の部分を変更すると、変更した部分とそれに依存する部分のみが実行されます。

生成された PNG を Web ページにドラッグするか、ロードすると、その作成に使用されたシードを含む完全なワークフローが表示されます。

() を使用すると、(良いコード:1.2) または (悪いコード:0.8) のように、単語またはフレーズの強調を変更できます。 () のデフォルトの強調は 1.1 です。実際のプロンプトで () 文字を使用するには、( または ) のようにエスケープします。

ワイルドカード/動的プロンプトには、{day|night} を使用できます。この構文では、プロンプトをキューに入れるたびに、フロントエンドによって「{wild|card|test}」が「wild」、「card」、「test」のいずれかにランダムに置き換えられます。実際のプロンプトで {} 文字を使用するには、{ または } のようにエスケープします。

動的プロンプトは、 // commentや/* comment */などの C スタイルのコメントもサポートします。

テキストプロンプトでテキスト反転概念/埋め込みを使用するには、それらを models/embeddings ディレクトリに置き、次のように CLIPTextEncode ノードで使用します (拡張子 .pt は省略できます)。

embedding:embedding_filename.pt

高品質のプレビューを表示するにはどうすればよいですか?

プレビューを有効にするには、 --preview-method autoを使用します。

デフォルトのインストールには、低解像度の高速潜在プレビュー方法が含まれています。 TAESD で高品質のプレビューを有効にするには、taesd_decoder.pth、taesdxl_decoder.pth、taesd3_decoder.pth、および taef1_decoder.pth をダウンロードして、 models/vae_approxフォルダーに配置します。インストールしたら、ComfyUI を再起動し、 --preview-method taesdで起動して高品質のプレビューを有効にします。

TLS/SSLを使用するにはどうすればよいですか?

次のコマンドを実行して、自己署名証明書 (共有/運用環境での使用には適していません) とキーを生成します: openssl req -x509 -newkey rsa:4096 -keyout key.pem -out cert.pem -sha256 -days 3650 -nodes -subj "/C=XX/ST=StateName/L=CityName/O=CompanyName/OU=CompanySectionName/CN=CommonNameOrHostname"

--tls-keyfile key.pem --tls-certfile cert.pemを使用して TLS/SSL を有効にすると、アプリはhttps://...ではなくhttp://...でアクセスできるようになります。

注: Windows ユーザーは、alexisrolland/docker-openssl またはサードパーティのバイナリディストリビューションの 1 つを使用して、上記のコマンド例を実行できます。

コンテナーを使用する場合、ボリュームマウント-v相対パスにすることができることに注意してください。そのため、 ... -v ".:/openssl-certs" ...コマンドの現在のディレクトリにキーファイルと証明書ファイルを作成します。プロンプトまたは PowerShell ターミナル。

サポートと開発チャネル

マトリックススペース: #comfyui_space:matrix.org (discord に似ていますが、オープンソースです)。

こちらもご覧ください: https://www.comfy.org/

フロントエンド開発

2024 年 8 月 15 日の時点で、新しいフロントエンドに移行し、現在は別のリポジトリでホストされています: ComfyUI フロントエンド。このリポジトリは、(TS/Vue からの) コンパイルされた JS をweb/ディレクトリにホストします。

問題の報告と機能のリクエスト

フロントエンドに関連するバグ、問題、機能リクエストについては、ComfyUI フロントエンドリポジトリを使用してください。これにより、フロントエンド固有の問題をより効率的に管理し、対処できるようになります。

レガシーフロントエンドへのアクセス

何らかの理由で従来のフロントエンドを使用する必要がある場合は、次のコマンドライン引数を使用してアクセスできます。

--front-end-version Comfy-Org/ComfyUI_legacy_frontend@latest

これには、ComfyUI レガシーフロントエンドリポジトリに保存されているレガシーフロントエンドのスナップショットが使用されます。

QA

これにはどの GPU を購入すればよいですか?

いくつかの推奨事項については、このページを参照してください

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追加情報

バージョン 0.2.6
タイプその他のソースコード
更新時間 2024-11-01
サイズ 50MB
から Github

ComfyUI