ComfyUIとは？Stable Diffusion WebUIとの違いを比較
「ComfyUI（コンフィ・ユーアイ）」は、「Stable Diffusion WebUI（ステーブル・ディフュージョン・ウェブユーアイ）」と並び、Stable Diffusionなどの画像生成AIを自分のPCで動かすときに使われるソフトウェアです。
自分のPC内で処理するローカル画像生成では、画像を作るAIモデルとは別に、生成条件を入力して処理を実行するためのソフトウェアを用意します。ComfyUIとStable Diffusion WebUIは、どちらも画像生成AIモデルを操作できますが、画像を作るまでの組み立て方が異なります。
ComfyUIの特徴は、モデルの読み込みや画像生成などの処理をノードと呼ばれる箱でつなぐことです。一方、Stable Diffusion WebUIは、画面に並ぶ入力欄や選択項目を設定して画像を生成します。
この記事では、ComfyUIとStable Diffusion WebUIの違いや向いている使い方を比較します。さらに、ComfyUIの導入方法、画像を生成するまでの基本操作、使用する画像生成AIモデルに合わせたPCスペックの選び方も解説します。
この記事でわかること
- ComfyUIとStable Diffusion WebUIでは、画像生成の進め方が異なる。ComfyUIは複数の処理を組み合わせて保存・再利用でき、Stable Diffusion WebUIは画面上の項目を設定して画像を生成する。
- ComfyUIを導入するときは、公式サイトからComfy Desktopを入手し、テンプレートの選択、モデルの準備、生成条件の設定、実行、保存の順に進める。
- 画像の基本生成はVRAM 8GB以上、高解像度化や複数処理は12GB以上、容量の大きいモデルや複雑な構成は16GB以上を目安にする。
目次
ComfyUIとは
ComfyUIは、Stable DiffusionやFLUXなどの画像生成AIモデルを自分のPCに読み込み、生成条件と処理の順番を設定するソフトウェアです。ComfyUIを使うと、対応する画像生成AIモデルを読み込み、自分のPC上で生成条件や処理の流れを設定して画像を生成できます。
ComfyUIの強みは、画像生成の各処理を目に見える形で並べ、そのまま保存・再利用できることにあります。まずは、この仕組みの基本単位である「ノード」の意味を確認しましょう。ノードとは、一つの処理を担当する箱です。
ノードは一つの処理を担当する箱
ノードとは、モデルを読み込む、プロンプトを受け取る、画像を生成する、生成結果を保存するといった、一つの処理を担当する箱です。各ノードの入力と出力を線でつなぐと、データが次の処理へ渡ります。
例えば、「モデルを読み込む→文章で生成内容を指定する→画像を生成する→保存する」という順番でノードをつなぎます。この一連の構成がワークフローです。生成後に画像を拡大する場合は、保存前にアップスケール用のノードを追加します。
画面を見ると、どの処理がどこへつながっているかを確認できます。完成したワークフローは保存できるため、次回は同じ構成を開き、プロンプトなど必要な項目だけを変更して再実行できます。
ComfyUIは操作するソフトウェア、Stable Diffusionは画像生成モデル
ComfyUIは、画像生成の条件と処理順を設定するためのソフトウェアです。一方、Stable DiffusionやFLUXは、入力された文章などをもとに画像を生成するモデルです。ComfyUIに対応する画像生成モデルを読み込んで使用します。
名前が似ているため混同しやすいのですが、Stable DiffusionとStable Diffusion WebUIは同じものではありません。Stable Diffusionは、入力された文章などをもとに画像を生成するモデル群です。一方、Stable Diffusion WebUIは、そのモデルを操作するためのソフトウェアです。
Stable Diffusionの仕組みや基本的な使い方から確認したい場合は、下記の記事もあわせてご覧ください。
ComfyUI本体とモデル・追加ファイルの関係
ComfyUI本体は、ソースコードが公開されたオープンソースのソフトウェアです。ComfyUIだけでは画像を生成できません。
画像を生成するには、Stable DiffusionやFLUXなどの画像生成AIモデルを別に用意し、ComfyUIへ読み込みます。
VAE（ブイエーイー）は、画像生成AIモデルが処理したデータを、表示・保存できる画像へ変換するために使います。画像生成AIモデルに含まれる場合と、別のファイルとして用意する場合があります。
LoRA（ローラ）は、特定の人物や画風などの傾向を画像生成AIモデルへ追加するときに使う学習データです。画像生成に常に必要なものではなく、対応する画像生成AIモデルと組み合わせて使用します。
カスタムノードは、ComfyUIへ新しい処理や外部サービスとの連携機能を追加する拡張プログラムです。ComfyUI本体、画像生成AIモデル、VAE、LoRA、カスタムノードは別々に配布されることがあります。それぞれの配布元、ライセンス、対応バージョンを確認してください。
ComfyUIとStable Diffusion WebUIの違い
ComfyUIの基本的な仕組みに続いて、ここからはStable Diffusion WebUIとの違いを確認します。
なお、本記事で比較するStable Diffusion WebUIは、AUTOMATIC1111版です。「Stable Diffusion WebUI」という名称で案内されるソフトウェアは複数あるため、導入時は配布元の名称まで確認してください。
最大の違いは画像生成の組み立て方
ComfyUIでは、必要な処理をノードでつなぎます。どのモデルと設定が次の処理へ渡るかを線で確認でき、処理の追加、分岐、入れ替えができます。最初はノードの役割を覚える必要がありますが、複数の処理を組み合わせるほど構成を管理しやすくなります。
AUTOMATIC1111版Stable Diffusion WebUIでは、txt2img（テキストから画像を生成）やimg2img（画像をもとに別の画像を生成）など、目的別の画面にプロンプト、画像サイズ、サンプリング方法を設定します。基本的な画像生成を始める場合は、操作する項目を見つけやすい構成です。
| 比較項目 | ComfyUI | Stable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111） |
|---|---|---|
| 操作方法 | ノードを接続して処理を構築 | 画面上の項目へ生成条件を入力 |
| 始めやすさ | ノードと接続関係の理解が必要 | 画像の基本生成に使う項目を見つけやすい |
| 複雑な処理 | 分岐や複数の処理を画面上で構成 | タブと拡張機能を中心に設定 |
| 設定の再利用 | ワークフロー全体を保存 | 生成情報やプリセットを保存 |
| 共有方法 | JSONやワークフロー情報を含む画像 | プロンプトや生成条件 |
| 向く使い方 | 反復制作、複数工程、自動化 | 画像の基本生成、既存の画面に沿った操作 |
ComfyUIが候補になる人
- 同じ生成手順を繰り返し使いたい
- ControlNetやアップスケールなどを組み合わせたい
- 処理の途中結果を分岐させたい
- ワークフロー全体を保存・共有したい
Stable Diffusion WebUIが候補になる人
- まず基本的な画像生成を試したい
- ノードを組まずに項目を設定したい
- 既存のAUTOMATIC1111向け手順を使いたい
- 現在の環境をそのまま継続したい
Stable Diffusion WebUIで必要な画像を作れている場合、ComfyUIへ必ず移行する必要はありません。処理の再利用や分岐に手間がかかり始めた段階で、ComfyUIを試す方法もあります。
ComfyUIでできること
画像生成の流れをワークフローとして保存できる
モデル、プロンプト、生成サイズ、サンプリング、画像保存までの接続を、ひとつのワークフローとして保存できます。同じ構成を開いてプロンプトやシード値だけを変更すれば、条件をそろえた比較画像を作れます。
必要な処理だけを再実行できる
ComfyUIは、変更のない処理結果を再利用し、変更が影響する部分を中心に実行します。例えば、後段のアップスケール設定だけを変更した場合、構成によってはモデル読み込みや前段の処理を最初からすべてやり直さずに済みます。ただし、どの範囲が再実行されるかは、変更したノードと接続関係によって変わります。
処理を分岐して生成結果を比較できる
ひとつの途中結果から処理を分岐し、異なる設定で生成できます。複数のサンプラーやアップスケール方法を比較するときも、共通部分と異なる部分を画面上で区別できます。
テンプレートから対応モデルの構成を読み込める
ComfyUIにはワークフローテンプレートが用意されており、対応するモデルの基本構成を読み込めます。初めて使うモデルでは、独自にノードを組む前に公式テンプレートや公式ドキュメントの作例を確認すると、必要なモデルファイルと保存先を把握できます。
ComfyUIを使う前に覚えたい用語
| 用語 | 意味 | 最初に確認すること |
|---|---|---|
| ノード | モデル読み込みや画像保存など、一つの処理を表す箱 | 入力と出力の種類 |
| リンク | ノードの出力を別のノードの入力へ渡す線 | 同じ色・種類の端子を接続 |
| ワークフロー | ノード、リンク、各設定を含む処理全体 | 必要なモデルとカスタムノード |
| チェックポイント | 画像の特徴を学習したモデルファイル | 対応形式、保存先、ライセンス |
| VAE（ブイエーイー） | 潜在空間のデータと画像を相互に変換する仕組み | モデルに内蔵か、別ファイルが必要か |
| サンプラー | ノイズから画像へ近づける計算方法 | ステップ数やスケジューラーとの組み合わせ |
| シード値 | 生成時の初期ノイズを決める数値 | 比較時は固定、別案作成時は変更 |
| LoRA（ローラ） | 人物や画風などの傾向を追加する学習データ | 対応するベースモデルと利用条件 |
ComfyUIの導入方法
Windows PCへ初めてComfyUIを導入する場合は、公式アプリのComfy Desktopを使用する方法があります。インストーラーの案内に沿って導入でき、ComfyUIの実行に必要なPython環境や関連ファイルもまとめて管理できます。
公式ドキュメントでは、Comfy DesktopはWindows 10以降、Apple Silicon搭載のmacOS 13以降、Linuxに対応し、8GBのメモリを最低条件、16GBを推奨としています。画像生成に必要なGPUやVRAMは、使用するモデルや生成条件によって異なります。具体的な目安は「ComfyUIに必要なPCスペック」で説明します。
- 公式ページで対応環境を確認する
使用しているOS、GPU、SSDの空き容量が公式要件を満たしているか確認します。 - Comfy Desktopを入手する
ComfyUI公式サイトを開き、Windows、macOS、Linuxから使用しているOSに対応するインストーラーを選びます。非公式サイトから取得した実行ファイルには、改変されたプログラムや不要なソフトウェアが含まれるリスクがあるため、公式サイトから入手します。 - 画面の案内に沿ってインストールする
保存先を指定し、ComfyUIを動かすための個別の実行環境（インスタンス）を作成します。モデルを複数保存するため、空き容量に余裕のあるSSDを選びます。 - 公式テンプレートを開く
使用したいモデルに対応する公式テンプレートを開きます。テンプレートを読み込むと、実行に必要なモデルや追加ファイルを確認できます。 - モデルの配布条件を確認して用意する
不足しているファイルは、配布元でライセンス、商用利用の可否、必要な同意、保存先を確認してから用意します。
本記事は2026年9月時点の情報をもとにしています。ComfyUIの導入方法や対応環境は更新されるため、インストール時はComfyUI公式のシステム要件とOS別手順も確認してください。
ComfyUIで画像を生成する基本的な使い方
最初からノードを追加して組み立てる必要はありません。基本のテキスト画像生成テンプレートを開き、下記の順番で設定すると、各ノードの役割を確認しながら画像を生成できます。
- チェックポイントを選択する
モデル読み込みノードで、使用するチェックポイントを選びます。テンプレートとモデルの種類が一致しているか確認します。 - プロンプトを入力する
CLIP Text Encodeなどのテキスト入力ノードへ、生成したい内容を入力します。ネガティブプロンプトに対応する構成では、避けたい要素を別の入力欄へ指定します。 - 画像サイズと生成枚数を設定する
Empty Latent Imageなどのノードで幅、高さ、バッチ数を設定します。最初はテンプレートの初期値で一枚生成します。その後、タスクマネージャーなどで専用GPUメモリの使用量を確認し、上限に近い場合は画像サイズやバッチ数を増やさないようにします。 - サンプリング設定を確認する
KSamplerなどのノードでシード値、ステップ数、サンプラー、スケジューラーを確認します。これらの項目はKSamplerノード内に表示されるため、別の設定画面を探す必要はありません。比較するときはシード値を固定し、他の設定を一つずつ変更します。 - Queueを実行する
Queueボタンを押してワークフローを実行します。エラーが出た場合は、不足モデル、未接続の端子、カスタムノードの不足をエラー表示から確認します。 - 生成画像とワークフローを保存する
画像の保存先を確認し、再利用するワークフローは名前を付けて保存します。共有前に、使用モデルと必要なカスタムノードも記録します。
公式ドキュメントで配布されるワークフロー画像には、ワークフロー情報が含まれるものがあります。その画像をComfyUIへドラッグするか、Workflowsメニューから開くと構成を読み込めます。ただし、画像に含まれるのはモデル本体ではありません。不足するモデルは、配布元の条件を確認して別途用意します。
ComfyUIを使うときの注意点
配布ワークフローだけでは同じ結果を再現できない場合がある
配布されたワークフローには、ノードの接続や設定値は含まれますが、モデル、LoRA、VAEなどのファイル本体は含まれないことがあります。また、作成者が追加したカスタムノードが自分の環境に入っていない場合も、そのままでは実行できません。
ワークフローを開いたときにエラーが表示された場合は、不足しているファイル名やノード名を確認します。配布ページに記載されたモデル名、バージョン、保存先と照合し、同じ環境をそろえてから再実行します。
カスタムノードは配布元と更新状況を確認する
カスタムノードはComfyUIへ機能を追加できますが、第三者が作成したプログラムです。導入前に配布元、最終更新、必要な依存関係、報告されている問題を確認します。出所が不明なファイルや、不要な権限を求める手順は実行しないでください。
モデルごとのライセンスを確認する
ComfyUIを利用できるからといって、読み込むモデルやLoRAを商用利用できるわけではありません。生成画像を広告、商品、動画、素材販売などに使う場合は、モデルごとの利用規約を確認し、必要に応じて使用したファイルと規約の確認日を記録します。
更新前にワークフローと環境を保存する
ComfyUI本体やカスタムノードの更新により、既存ワークフローが動かなくなることがあります。制作中の環境を更新する前に、ワークフロー、使用モデル、カスタムノードの一覧を保存し、復元できる状態を用意します。
ComfyUIに必要なPCスペック
ComfyUIに必要なPC性能は、使用する画像生成モデル、モデルの精度や量子化、画像サイズ、同時に生成する枚数、追加するControlNetやアップスケール処理によって変わります。
下表は、用途ごとに必要なVRAM・メモリ・SSD容量を整理した目安です。特定のモデルが推奨条件を公開している場合は、そちらを優先してください。
| 用途 | VRAM | メモリ | SSD |
|---|---|---|---|
| 画像の基本生成を試す | 8GB以上を目安 | 16GB以上 | 空き100GB以上を確保 |
| 高解像度化や複数処理 | 12GB以上を目安 | 32GB以上を推奨 | 1TB以上を検討 |
| 容量の大きいモデルや複雑な構成 | 16GB以上を検討 | 32～64GBを検討 | 2TB以上も候補 |
VRAM 8GBですべてのStable Diffusion系モデルが動く、16GBならすべてのFLUXワークフローが動くわけではありません。モデルの版、読み込み方法、生成条件ごとに必要量を確認してください。
グラフィックボードとVRAM
画像生成の主な計算を担当します。VRAMが不足すると、生成できない、処理が極端に遅くなる、解像度やバッチ数を下げる必要があるといった影響が出ます。まず使いたいモデルの公式ページまたは公式ワークフローで必要量を調べ、そのうえで追加処理に使う余裕を加えます。
現在のPCで試せる場合は、実際に使うワークフローを実行し、タスクマネージャーなどで専用GPUメモリの使用量を確認します。上限付近で推移する場合は、画像サイズやバッチ数を下げるか、より大きなVRAMを搭載したグラフィックボードを検討します。
メモリ
ComfyUI本体、モデルの読み込み、ブラウザ、ほかの制作ソフトを同時に動かすために使います。画像の基本生成では16GB以上を入口にできますが、モデル容量や同時作業を考えると32GB以上が候補です。大きなモデルをCPU側へ退避する構成や動画生成では、64GB以上が必要になる場合があります。
SSD
ComfyUI本体に加え、チェックポイント、テキストエンコーダー、VAE、LoRA、ControlNet用モデル、生成画像を保存します。モデルを追加すると使用量が増えやすいため、現在使うファイルの合計に、今後追加するモデルと生成画像の容量を加えて選びます。読み込み時間を考慮し、NVMe SSDが候補です。
CPU
画像生成の中心はグラフィックボードですが、ComfyUIの起動、ファイル処理、前処理、ほかのソフトとの同時利用にCPUを使います。グラフィックボードとVRAMを優先しつつ、画像編集ソフトや動画編集ソフトも併用する場合は、それらの推奨CPUを満たす製品を選びましょう。
現在のPCを確認する方法
現在のPCを使う場合は、先に公式テンプレートで画像の基本生成を試し、タスクマネージャーやストレージ設定でVRAM、メモリ、SSD空き容量のどこが不足しているかを確認します。パーツを交換できるデスクトップパソコンでは、不足するパーツの増設も検討できます。
新しいPCを選ぶ場合は、使いたい画像生成AIモデルと追加する処理から必要なVRAMを決め、その後にメモリとSSD容量を選びます。
ComfyUIのまとめ
ComfyUIは、画像生成の処理をノードでつなぎ、ワークフローとして保存・再利用できるソフトウェアです。単純な画像生成では覚える項目が増えますが、ControlNet、アップスケール、処理の分岐などを組み合わせる場合は、処理全体を画面上で確認しやすくなります。
まずはComfy Desktopを導入し、使いたいモデルに対応する公式テンプレートで一枚生成します。その後、画像サイズや追加処理を一つずつ増やし、VRAM使用量を確認してください。PCを選ぶ場合は、ComfyUIというソフト名だけで決めず、使うモデルとワークフローに必要なVRAMを基準にグラフィックボードを絞り込みます。
ComfyUIに関するよくあるご質問（FAQ）
-
Q1ComfyUIは無料で使えますか？
ComfyUI本体はオープンソースで公開されています。ただし、使用するモデル、LoRA、カスタムノードには個別のライセンスがあります。また、クラウドサービスやAPIを組み込む場合は、そのサービスの料金が発生することがあります。 -
Q2ComfyUIは日本語で使えますか？
プロンプトへ日本語を入力することはできますが、日本語の理解度は使用するモデルによって異なります。また、画面やノード名には英語表記が含まれます。モデルの公式例で推奨される入力方法も確認してください。 -
Q3ComfyUIとStable Diffusion WebUIはどちらが初心者向けですか？
画面上の項目へ設定を入力して画像の基本生成を始めたい場合は、AUTOMATIC1111版Stable Diffusion WebUIが理解しやすいことがあります。公式テンプレートを使い、処理のつながりも覚えたい場合は、初心者でもComfyUIから始められます。 -
Q4ComfyUIとStable Diffusion WebUIを同じPCで使えますか？
別々のフォルダや環境へ導入して使用できます。モデルファイルの保存先を共有する設定もありますが、対応形式とフォルダ設定を確認し、変更前に設定ファイルを保存してください。 -
Q5生成画像からComfyUIのワークフローを読み込めますか？
ComfyUIでワークフロー情報を含めて保存されたPNGなどは、画面へドラッグして構成を読み込める場合があります。SNSや画像編集ソフトを経由するとメタデータが削除される場合があり、すべての生成画像から読み込めるわけではありません。 -
Q6ComfyUIなら少ないVRAMでFLUXを動かせますか？
ComfyUIを使うだけで、すべてのFLUXモデルが少ないVRAMで動くわけではありません。モデルの種類、精度、量子化、テキストエンコーダー、生成解像度によって必要量が変わります。公式ワークフローごとの必要ファイルと条件を確認してください。 -
Q7ComfyUIには高性能なグラフィックボードが必要ですか？
必要な性能は使用するモデルと生成条件で変わります。画像の基本生成はVRAM 8GB以上を入口にできますが、高解像度化、複数処理、容量の大きいモデルでは12GBや16GB以上が必要になる場合があります。
