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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。
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 | ComfyUI | Stable 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。
📖 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 |
|---|---|---|
| OS | Windows 10 64bit | Windows 10 / 11 64bit |
| GPU | NVIDIA 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 |
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:
- Windows キー + R で「ファイル名を指定して実行」を開く
dxdiagと入力して Enter- 「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。
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。

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。
展開先の例:
D:\ComfyUI_windows_portableC:\Users\ユーザー名\ComfyUI_windows_portable
- 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:
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
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

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。

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
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)
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。

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。

ComfyUI のインストール
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。
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
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。
cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt
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)
“`
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 |
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。
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。

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
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。

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。

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。
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。
画面左下の ⚙(歯車アイコン) をクリックします。
左側のメニューから Comfy を選択します。
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。
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:
- 他の GPU を使用するアプリケーションを終了
- 生成解像度を下げる(512×512 など)
--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):
run_nvidia_gpu.batを右クリック → メモ帳で開く- 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:
- 別の VAE を試す
--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
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。
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。
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。
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。
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
- ダウンロード: GitHub から
ComfyUI_windows_portable_nvidia.7zを取得 - 展開: 任意のフォルダに 7z を展開
- 起動:
run_nvidia_gpu.batで起動 → ブラウザでアクセス - モデル配置:
models/checkpoints/にモデルを配置 - 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
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