RunPodでComfyUIが動かないときの対処法｜起動・接続エラーまとめ

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要約

RunPodでComfyUIを使っていると、Podが起動しない、ComfyUIに接続できない、Waiting for connection data のまま進まない、モデルやLoRAが表示されない、VRAM不足になる、といったトラブルに当たることがあります。

この記事では、RunPodでComfyUIを使うときによくある症状を、どこを見るかと何を試すかの順番でまとめます。

この記事について

RunPodの登録、クレジット追加、ComfyUIテンプレートの起動手順は、RunPodの始め方ガイドで解説しています。ComfyUIの基本操作は、RunPodでComfyUIを使う方法を先に読むと流れがつかみやすいです。

はじめに

RunPodは便利ですが、ローカルPCでComfyUIを動かす場合とは違って、Pod、コンテナ、ポート、ストレージ、テンプレート、GPUの相性も関係します。

そのため、エラーが出たときはComfyUI側だけでなく、Pod状態、ログ、ポート、モデル配置の順番で切り分けるのが大事です。

モチベル

エラーが出たとき、どこから確認すればいい？

クーラット

まずPod状態とログを見ると、原因を分けやすいよ。

この記事では、RunPod上のComfyUIでよくあるトラブルを、症状別に整理します。

まず確認すること

RunPodでComfyUIがうまく動かないときは、最初に以下を確認します。

Podの状態が Running または Ready になっているか
Podのログにエラーが出ていないか
ComfyUI用のポート 8188/http が開いているか
ComfyUIが 0.0.0.0 で起動しているか
モデル配置、空き容量、VRAMに問題がないか

特に大事なのは、Pod状態とログを先に見ることです。

ComfyUIの画面が開かない場合でも、Podの起動に失敗しているのか、ComfyUIの起動に失敗しているのか、ポートだけ間違っているのかで対処が変わります。

PodがInitializingのまま進まない

RunPodでPodを作ったあと、Initializing や Starting のまま長く止まることがあります。

原因は、GPUやリージョンの空き不足、イメージ取得待ち、起動スクリプトの失敗、モデルダウンロード待ち、CUDA相性、クレジット残高などです。

まず数分待ってから、Podのログを確認します。ログが流れていればセットアップ中の可能性があります。Wan2.2やACE-Step 1.5 XLのような大きいモデルは初回起動に時間がかかります。

ログが止まっている、または明らかなエラーがある場合は、以下を試します。

別のGPUを選んで作り直す
別リージョンを選ぶ
CUDA 12.8版など互換性重視のテンプレートを試す
クレジット残高を確認する
いったんTerminateして新しいPodで作り直す

RunPodのPodログで起動エラーを確認する画面 — Podが進まないときはログで止まっている箇所を確認する

Podを作り直す前に

StopでもTerminateでも、Container Disk上のデータは削除されます。必要な画像、音声、動画、ワークフローJSONはStopやTerminateの前に保存しておきましょう。

Waiting for connection dataで止まる

Waiting for connection data が出る場合、RunPodの接続情報取得やサービス起動待ちの段階で止まっている可能性があります。

確認すること

Podのログが動いているか
ComfyUIの起動ログが出ているか
ポート 8188/http が設定されているか
テンプレートのStart Commandが正しいか
コンテナ内でComfyUIが落ちていないか

ComfyUIのログに以下のような起動情報が出ていれば、ComfyUI自体は起動している可能性があります。

To see the GUI go to: http://0.0.0.0:8188

この場合は、ComfyUI本体ではなく、RunPod側のポート設定やproxy経由の接続を疑います。

対処法

公開テンプレートを使っている場合は、テンプレートの説明にある接続ボタンやHTTP Serviceを開き直します。自作テンプレートの場合は、以下を見直します。

8188/http

ComfyUIの起動コマンドも、外部から接続できるように 0.0.0.0 で待ち受ける必要があります。

python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188

RunPod proxy経由で403になる場合は、ComfyUI側の保護機能に当たることがあります。自作テンプレートでは、必要に応じて以下のような起動オプションを検討します。

python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188 --enable-cors-header "*"

ComfyUIの画面が開かない

Podは起動しているのにComfyUIの画面が開かない場合は、次の順番で確認します。

1. Podが本当に起動完了しているか

RunPodの画面で、Podが起動中なのか、準備完了なのかを確認します。まだセットアップ中の場合、接続ボタンが見えていてもComfyUIが開けないことがあります。

2. ログにComfyUIの起動エラーがないか

ログにPythonエラー、依存関係エラー、モデル読み込みエラーが出ている場合、ComfyUIが起動途中で落ちている可能性があります。

この場合は、ログの最後のエラー行を確認します。

よくあるのは以下です。

Python packageが足りない
custom nodeの依存関係が足りない
モデルファイルが存在しない
CUDAやPyTorchの組み合わせが合わない
ディスク容量不足で起動に失敗している

3. ポート設定を確認する

ComfyUIの標準ポートは 8188 です。

RunPodのPod設定で、HTTP Serviceとして以下が設定されているか確認します。

8188/http

RunPodのHTTP Serviceで8188ポートを確認する画面 — ComfyUIを開けないときは8188/httpの設定を確認する

ポートが違う場合、ComfyUIは起動していてもブラウザから開けません。

モデルやLoRAが表示されない

ComfyUIが開いているのに、追加したモデルやLoRAが選択肢に出ないことがあります。

主な原因は、保存場所違い、拡張子違い、アップロード失敗、ComfyUIの再起動漏れ、ワークフロー側のモデル名違い、VolumeとContainer Diskの勘違いです。

モデルの基本的な置き場所

ComfyUIでは、モデルの種類ごとに置き場所が違います。

ComfyUI/models/checkpoints/
ComfyUI/models/loras/
ComfyUI/models/vae/
ComfyUI/models/controlnet/
ComfyUI/models/clip/
ComfyUI/models/unet/

RunPodテンプレートによって、ComfyUI本体の場所は /workspace/ComfyUI や /opt/ComfyUI などに分かれます。まずテンプレートの説明やファイルブラウザで、実際のComfyUIディレクトリを確認してください。

対処法

正しい models フォルダに入れる
.safetensors などファイル拡張子を確認する
アップロード後にComfyUIをRefreshまたは再起動する
ワークフロー内のモデル名と実ファイル名を合わせる
Volumeを使っている場合はsymlink先も確認する

LoRAの基本的な使い方は、ComfyUIでLoRAを使う方法も参考になります。

Missing nodesや赤いノードが出る

ワークフローJSONを読み込んだときに、赤いノードや Missing nodes が出ることがあります。

これは、ワークフローで使っているcustom nodeが、現在のComfyUI環境に入っていないときに起きます。

対処法

ComfyUI Managerが入っている場合は、Install Missing Custom Nodes を使うのが早いです。

手順は以下です。

ComfyUI Managerを開く
Install Missing Custom Nodes を選ぶ
足りないノードをインストールする
ComfyUIを再起動する
ワークフローを読み込み直す

ComfyUI Managerが入っていないテンプレートの場合は、該当custom nodeをGitHubから入れる必要があります。

ただし、RunPod上で手作業インストールを増やすほど、再現性は下がります。よく使うワークフローが決まっている場合は、必要なcustom nodeを入れたテンプレートを使うほうが安定します。

Missing modelやモデル不足が出る

ワークフローを読み込めても、実行時にモデル不足で止まることがあります。

checkpoint、LoRA、VAE、CLIP、UNET、動画生成用の分割モデルなどが足りないと、実行時に止まります。ComfyUIのエラーには足りないファイル名が出ることが多いので、まずファイル名を確認し、対応するフォルダへ配置します。

Wan2.2やACE-Step 1.5 XLのように必要ファイルが多いワークフローでは、手作業で全部そろえるのが大変です。僕が作ったRunPodテンプレートでは、モデルダウンロードや配置をなるべく自動化しています。Wan2.2用とACE-Step 1.5 XL用の各テンプレートも公開しています。

VRAM不足で止まる

RunPodでComfyUIを使っていても、選んだGPUによってはVRAM不足になります。

CUDA out of memory、生成途中停止、ComfyUIのクラッシュ、動画生成だけ落ちる、batchを増やすと失敗する、といった症状はVRAM不足の可能性があります。まずは設定を軽くします。

解像度を下げる
batch sizeを1にする
step数を下げる
同時に使うLoRAやControlNetを減らす
fp8や軽量版モデルがある場合は試す
不要なワークフロー部品を外す
VRAMの多いGPUに変える

画像生成ならRTX 3090やRTX 4090でも試しやすいですが、動画生成や大きいモデルではVRAM 24GBでも厳しい場面があります。

生成に使うGPU料金も変わるため、重い処理に進む前にRunPodの料金体系を理解しておくと安心です。

ディスク容量不足になる

RunPodでは、GPUだけでなくディスク容量も重要です。

ComfyUIのモデル、LoRA、動画生成モデル、出力画像、出力動画を置いていくと、Container DiskやVolumeがすぐ埋まることがあります。

モデルダウンロード停止、No space left on device、ComfyUI起動失敗、生成物が保存されない、custom nodeのインストール失敗は容量不足の可能性があります。まず不要な出力ファイルを削除します。特に動画生成では、1回の出力ファイルが大きくなりやすいです。

次に、Pod作成時のContainer DiskサイズやVolumeの使い方を見直します。

短時間の検証だけなら、生成物をローカルに保存してからStopまたはTerminateする運用でも構いません。継続的に同じモデルを使うなら、Volume DiskやNetwork Volumeを使ってモデルを残す設計も検討します。

ストレージ料金に注意

Volumeを残すと、GPUを止めてもストレージ費用が残る場合があります。GPU料金だけでなく、保存しているデータの料金も確認してください。

画像や動画が消えた

RunPodで作った画像や動画が消えた場合、StopまたはTerminateしたPodのContainer Disk上に保存していた可能性があります。

StopとTerminateの違い

操作	意味	注意点
Stop	Podを停止する	GPU料金は止まる。Container Diskのデータは消える。Volume Diskは残るがストレージ料金は継続する
Terminate	Podを削除する	Pod自体を完全削除。Container DiskとVolume Diskのデータも消える。Network Volumeは残る

Container DiskはStopでも消えます。生成した画像、動画、音声、ワークフローJSON、学習済みLoRAは、StopまたはTerminateの前にローカルへ保存するか、Network Volumeに移しておきましょう。

基本操作の流れは、RunPodでComfyUIを使う方法でも説明しています。

モデルダウンロードが失敗する・生成が遅い

モデルダウンロード失敗は、配布元の一時不調、ネットワーク、ファイルサイズ、Hugging Faceの利用規約同意、HF_TOKEN 不足、保存先の容量不足で起きます。

まずログに出ているURLやファイル名を確認します。認証が必要なモデルなら、Hugging Face側で利用条件に同意し、RunPodの環境変数に HF_TOKEN を設定します。公開モデルならトークンなしで落とせる場合もあります。

生成が遅い場合は、初回モデルロード、画像サイズ、動画尺、step数、batch size、GPU性能を確認します。初回だけ遅く2回目以降が速いなら、モデルロードやキャッシュの影響かもしれません。

CUDAやドライバ相性で起動しない

RunPodでは、コンテナ側のCUDA、PyTorch、ホスト側ドライバ、選んだGPUの組み合わせによって起動できないことがあります。

特に新しいGPUでは、古いCUDAベースのイメージが合わない場合があります。

また、CUDA 12.4 / PyTorch 2.4 の構成では、起動時に以下のような警告が出ることがあります。

WARNING: You need pytorch with cu130 or higher to use optimized CUDA operations.
DynamicVRAM requires Pytorch version 2.8 or later. Falling back to legacy ModelPatcher.

これらはエラーではなく警告です。動作はしますが、CUDA 12.8 版テンプレートを使うと解消されます。