【初心者向け】ComfyUIのインストール方法|Windows版完全ガイド

AI画像生成

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要約

ComfyUI は、ポータブル版なら Python・Git なしでインストールできます。

7z ファイルをダウンロードして展開するだけで、ノードベースの AI 画像生成環境がすぐに使えます。
この記事では、Windows 環境でのインストールから日本語化、画像生成、カスタムノード導入まで一通りの手順を解説します。


はじめに

「ComfyUI って難しそう」「ノードベースって何?」と思っている方も多いのではないでしょうか。

実は ComfyUI にはポータブル版があり、ZIP を展開するだけですぐに使い始められます
Python や Git のインストールは不要です。

この記事では、Windows 環境に ComfyUI をインストールする方法を、初心者向けにわかりやすく解説します。

モチベル
ComfyUI ってノードを繋いで使うやつだよね?難しくない?
クーラット
インストール自体は簡単だよ。使い方は慣れていけば大丈夫!

ComfyUI とは?

ComfyUI は、ノードベースの Stable Diffusion 用インターフェースです。

処理の流れを「ノード」と呼ばれるブロックを繋いで構築するため、複雑な画像生成ワークフローを視覚的に組み立てることができます。

ComfyUI の特徴

項目内容
価格無料(オープンソース)
操作方法ノードを接続してワークフロー構築
カスタマイズ性非常に高い(カスタムノードで機能拡張可能)
処理の透明性各ステップが可視化され、細かい調整が可能
VRAM 効率最適化されており、低 VRAM でも動作可能

Stable Diffusion WebUI(A1111)との比較

比較項目ComfyUIStable Diffusion WebUI
操作方法ノードを接続フォームに値を入力
学習難易度やや難しい簡単
カスタマイズ非常に柔軟拡張機能で対応
処理の可視化◎(全工程が見える)△(結果のみ)
ワークフロー共有◎(画像に埋め込み可能)○(設定値で再現)
向いている人細かい制御をしたい人手軽に始めたい人

どちらが優れているということではなく、用途や好みで使い分けるのがおすすめです。

モチベル
どっちを使えばいいの?
クーラット
手軽に始めたいなら A1111、ワークフローを細かくカスタマイズしたいなら ComfyUI がおすすめだよ

📖 関連記事: Stable Diffusion WebUI(A1111)のインストール方法
WebUI で始めたい方はこちらの記事をご覧ください。


必要な環境

インストール前に、以下の環境を確認してください。

動作環境

項目最低要件推奨環境
OSWindows 10 64bitWindows 10 / 11 64bit
GPUNVIDIA GPU(VRAM 4GB 以上)NVIDIA GPU(VRAM 8GB 以上)
メモリ8GB 以上16GB 以上
ストレージ20GB 以上の空きSSD 50GB 以上の空き
注意

NVIDIA 以外の GPU(AMD / Intel)でも動作しますが、設定が複雑になります。この記事では NVIDIA GPU を前提に解説します。

GPU の確認方法

自分の PC にどの GPU が搭載されているか確認するには:

  1. Windows キー + R で「ファイル名を指定して実行」を開く
  2. dxdiag と入力して Enter
  3. 「ディスプレイ」タブで GPU 名を確認

「NVIDIA GeForce RTX xxxx」や「NVIDIA GeForce GTX xxxx」と表示されていれば OK です。


インストール手順

ポータブル版を使った、最もシンプルなインストール方法を解説します。


1
7z ファイルをダウンロード

GitHub のリリースページから ComfyUI_windows_portable_nvidia.7z をダウンロードします。

ダウンロード先: ComfyUI Releases

最新のリリースから ComfyUI_windows_portable_nvidia.7z(約 1.7GB)をダウンロードしてください。

GitHub からのダウンロード画面

2
7z ファイルを展開

ダウンロードした 7z ファイルを任意のフォルダに展開します。

7z ファイルの展開

Windows 標準では 7z 形式を展開できません。
7-Zip などの展開ソフトをインストールしてください。

展開先の例:

  • D:\ComfyUI_windows_portable
  • C:\Users\ユーザー名\ComfyUI_windows_portable

展開先のポイント

  • パスに日本語や空白を含まないフォルダを推奨
  • SSD に展開すると起動・生成が速くなります

展開後のフォルダ構造

展開後のフォルダ構造:

ComfyUI_windows_portable/
├── ComfyUI/           # 本体
├── python_embeded/    # 内蔵 Python 環境
├── run_nvidia_gpu.bat # 起動スクリプト
└── update/            # 更新用スクリプト

3
run_nvidia_gpu.bat を実行

run_nvidia_gpu.bat をダブルクリックして起動します。

初回起動時は時間がかかります(数分程度)。
必要なファイルが自動でダウンロードされます。

以下のメッセージが表示されたら準備完了です:

To see the GUI go to: http://127.0.0.1:8188

初回起動時のコンソール画面

4
ブラウザでアクセス

ブラウザで以下の URL にアクセスします:

http://127.0.0.1:8188

ComfyUI の画面が表示されれば、インストール完了です。

ComfyUI のトップ画面


モチベル
思ったより簡単だった!
クーラット
ポータブル版なら本当にこれだけ。Python や Git のインストールは全部スキップできるんだ
コンソールを閉じない

起動中はコンソール(黒い画面)を閉じないでください。閉じると ComfyUI も終了します。使用中は最小化しておきましょう。

手動インストール版(ポータブル版でエラーが出る場合)

環境によってはポータブル版が正常に動作しないことがあります。
その場合は、Python と Git を個別にインストールする方法を試してください。

前提条件のインストール


1
Python 3.10〜3.12 をインストール

以下のページから Python をダウンロードしてインストールします。

ダウンロード先: Python Downloads

推奨バージョン: Python 3.10.x〜3.12.x(※2026年1月時点)

重要:インストール時の設定

インストール時に 「Add Python to PATH」にチェックを入れてください
これを忘れると、コマンドプロンプトから Python を実行できません。

Python インストール画面

2
Git をインストール

以下のページから Git for Windows をダウンロードしてインストールします。

ダウンロード先: Git for Windows

インストールはデフォルト設定のまま「Next」を押し続ければ OK です。

Git インストール画面


ComfyUI のインストール


1
コマンドプロンプトを開く

Windows キー + R で「ファイル名を指定して実行」を開き、cmd と入力して Enter。

2
インストール先に移動

ComfyUI をインストールしたいフォルダに移動します。

cd /d D:\

D:\ の部分は任意のドライブ・フォルダに変更可能

3
リポジトリをクローン

以下のコマンドを実行して、ComfyUI をダウンロードします。

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

完了すると ComfyUI フォルダが作成されます。

4
ComfyUI フォルダに移動

cd ComfyUI

5
必要なパッケージをインストール

pip install -r requirements.txt

6
PyTorch をインストール(NVIDIA GPU 用)

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

※2026年1月時点のコマンドです。最新の対応CUDAバージョンはPyTorch公式サイトで確認してください。

“`batch
(参考:上記コマンドはCUDA 12.1用です)
“`

7
ComfyUI を起動

python main.py

To see the GUI go to: http://127.0.0.1:8188 と表示されたら、ブラウザでアクセスしてください。


モチベル
ポータブル版より手順が多いね
クーラット
その分トラブルが少ないよ。Python と Git を自分で管理できるから、エラーの原因も特定しやすいんだ

モデルファイルの配置

ComfyUI で画像を生成するには、Stable Diffusion のモデルファイル(チェックポイント)が必要です。

モデルの配置場所

モデルファイルは以下の場所に配置します:

ComfyUI_windows_portable/
└── ComfyUI/
    └── models/
        └── checkpoints/  ← ここにモデルを配置

モデルの入手先

モデルは以下のサイトからダウンロードできます:

  • Civitai – 最も多くのモデルが公開されています
  • Hugging Face – 公式モデルや研究用モデル

おすすめモデル(初心者向け)

モデル名特徴形式
SD 1.5 系軽量で扱いやすい.safetensors
SDXL 1.0高品質・高解像度.safetensors
Pony Diffusionアニメ・イラスト向け.safetensors
ヒント

初めての方へ: まずは SD 1.5 系の軽量なモデルから始めるのがおすすめです。VRAM 使用量が少なく、生成速度も速いです。

最初の画像生成

モデルを配置したら、実際に画像を生成してみましょう。

デフォルトワークフローで生成

ComfyUI を起動すると、デフォルトでサンプルワークフローが読み込まれています。


1
モデルを選択

左上の Load Checkpoint ノードでモデルを選択します。
ドロップダウンから配置したモデルを選択してください。

モデル選択画面

2
プロンプトを入力

CLIP Text Encode (Prompt) ノードでプロンプトを入力します。

  • ポジティブプロンプト: 生成したい画像の説明
  • ネガティブプロンプト: 避けたい要素

プロンプトの例

a cat sitting on a wooden chair, soft lighting, high quality

ネガティブプロンプトの例

low quality, blurry, deformed

3
実行する をクリック

画面右側の 実行する ボタンをクリックして生成を開始します。

実行する ボタン

4
画像を確認

生成が完了すると、Save Image ノード(画像を保存)に画像が表示されます。

初めての画像生成結果


モチベル
プロンプトって英語じゃないとダメ?
クーラット
基本は英語だね。モデルが英語で学習されているから、英語のほうが精度が高いよ
情報

生成にかかる時間: 初回生成は数十秒〜数分かかることがあります。2 回目以降はモデルがメモリにロードされているため速くなります。

日本語化の設定

最新バージョンの ComfyUI は、デフォルトで日本語が設定されています。 特別な設定は必要ありません。

情報

ポータブル版・手動インストール版どちらも、初回起動時から日本語 UI で使用できます。

言語を変更したい場合

英語や他の言語に切り替えたい場合は、以下の手順で変更できます。


1
設定を開く

画面左下の ⚙(歯車アイコン) をクリックします。

2
Comfy セクションを選択

左側のメニューから Comfy を選択します。

3
言語を変更

ロケール セクションの 言語 ドロップダウンから希望の言語を選択します。


モチベル
最初から日本語なんだ!設定いらないね!
クーラット
最新バージョンで日本語がデフォルトになったんだ。翻訳パックのインストールも不要だよ

トラブルシューティング

よくあるエラーと対処法をまとめました。

CUDA out of memory エラー

原因: VRAM 不足

対処法:

  1. 他の GPU を使用するアプリケーションを終了
  2. 生成解像度を下げる(512×512 など)
  3. --lowvram オプションを追加して起動

lowvram オプションの追加方法(ポータブル版):

  1. run_nvidia_gpu.bat を右クリック → メモ帳で開く
  2. 起動コマンドの末尾に --lowvram を追加
.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build --lowvram

黒い画像が生成される

原因: VAE 関連の問題の可能性

対処法:

  1. 別の VAE を試す
  2. --disable-xformers オプションを追加

モデルが認識されない

対処法:

  • ファイルが models/checkpoints/ に正しく配置されているか確認
  • ComfyUI を再起動
  • ファイル名に特殊文字が含まれていないか確認

ブラウザに接続できない

対処法:

  • http://127.0.0.1:8188 を確認(https ではなく http
  • ファイアウォールでポート 8188 がブロックされていないか確認
  • 別のブラウザを試す

No module named pip / 別の Python が使われる

原因: 他の Python(msys64、Anaconda など)が PATH で優先されている

対処法: 起動スクリプトに Python のパスを明示指定

手動インストール版の場合:

set PYTHON=C:\Users\ユーザー名\Python310\python.exe
python main.py

よくある質問


QComfyUI と Stable Diffusion WebUI どちらを使うべき?
A

初心者の方には Stable Diffusion WebUI がおすすめです。フォーム入力で直感的に操作できます。

細かい制御をしたい方ワークフローを共有・再利用したい方には ComfyUI がおすすめです。慣れれば非常に柔軟な画像生成が可能になります。

QGPU なしでも使える?
A

CPU でも動作しますが、非常に遅いです(1 枚の生成に数分〜数十分)。実用的に使うには NVIDIA GPU を強く推奨します。

Qポータブル版と手動インストールどちらがいい?
A

ポータブル版がおすすめです。環境構築の手間がなく、トラブルも少ないです。手動インストールは、Python 環境をすでに使いこなしている方や、最新機能をすぐに試したい方向けです。

Qモデルファイルはどこで入手できる?
A

Civitai(https://civitai.com/)が最も多くのモデルが公開されています。利用規約を確認の上、ダウンロードしてください。

Qワークフローを保存・共有するには?
A

ComfyUI では、画像にワークフローが埋め込まれます。生成した画像を ComfyUI にドラッグ&ドロップするだけで、同じワークフローを再現できます。また、メニューから Save で JSON ファイルとしても保存可能です。


まとめ

ComfyUI は、ポータブル版を使えば Python・Git 不要で簡単にインストールできます

この記事で解説した内容

  1. ダウンロード: GitHub から ComfyUI_windows_portable_nvidia.7z を取得
  2. 展開: 任意のフォルダに 7z を展開
  3. 起動: run_nvidia_gpu.bat で起動 → ブラウザでアクセス
  4. モデル配置: models/checkpoints/ にモデルを配置
  5. 画像生成: デフォルトワークフローで初めての生成

次のステップ

インストールが完了したら、以下を試してみましょう:

  • ワークフローの学習: デフォルトワークフローを理解する
  • モデルの追加: Civitai などからお気に入りのモデルをダウンロード
  • プロンプトの研究: より良い画像を生成するためのプロンプトを学ぶ
クーラット
まずはデフォルトワークフローで色々試してみて。慣れてきたら自分でワークフローを組んでみよう!

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