ComfyUIは高機能ですが、インストール方法が複数あり、初心者から上級者まで対応しています。
以下では、主なインストール方法を徹底比較します。
情報源は公式GitHub、コミュニティガイド（comfyui-wiki、note、Reddit、YouTubeなど）に基づいています。主にWindowsを基準にしつつ、Linux/Macも触れます。
- Portable（ポータブル）版（スタンドアロン）
GitHubリリースからZIP/7zをダウンロード・解凍するだけ。Python環境が同梱。 - Git版-Manual Install（手動インストール/git clone）
Gitでリポジトリをクローンし、Python/PyTorchを手動セットアップ。 - ComfyUI Desktop（インストーラー/EXE版）
公式のDesktopアプリやインストーラーを使ったGUIインストール。 - Pinokio（1クリックランチャー）
Pinokioアプリ経由で自動ダウンロード・インストール。 - ComfyUI-Managerの自動スクリプト（comfy-cliなど）
Manager付属のbat/shスクリプトやcomfy-cliで一括インストール。 - Docker/Container
Dockerイメージやcomposeでコンテナ構築。 - その他（Stability Matrixなど）
複数UIを管理するツール経由。
インストール自体めんどくさいしさっぱりわからないなぁ
そんな方は、すでにComfyUIがプリインストールされたクラウドで使うのがおすすめです。高額なPCも不要で、いつでも辞められるのでリスク低いです。
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結論・おすすめ
- 初心者・Windows: Portable版 or Pinokio（最速で起動可能）。
- カスタム重視・全OS: Manual Install。
- 環境を汚したくない: Docker。
- 注意: NVIDIA GPU推奨（VRAM 8GB以上）。AMD/Intelは実験的。更新は定期的にGitHubチェックを。
| 方法 | 難易度（初心者向け度） | 所要時間 | カスタマイズ性 | 更新のしやすさ | パフォーマンス | 対応OS/GPU | メリット | デメリット | おすすめユーザー |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Portable版 | ★★★★★（超簡単） | 5-10分 | 中 | 手動（再DL） | 最高 | 主にWindows/NVIDIA（AMD/Intel版あり） | 環境同梱・トラブル最小、RTX 50シリーズ爆速 | 更新手動、モデル共有設定必要 | 初心者・高性能NVIDIAユーザー |
| Git版- Manual Install | ★★（中級） | 20-60分 | 最高 | git pull簡単 | 最高 | 全OS/全GPU | 最新PyTorchフル活用、カスタム自由 | PyTorch/CUDAエラー多発 | 上級者・最新機能追いかけたい人 |
| ComfyUI Desktop | ★★★★（簡単） | 10-20分 | 中 | 自動可能 | 高 | 主にWindows/Mac | GUI直感的、初回モデル自動DL | 引数変更しにくい、稀にカスタムノード破損 | GUI好き・初心者 |
| Pinokio | ★★★★★（最簡単） | 5-15分 | 中 | 自動 | 高（若干劣る報告） | 全OS | 1クリック・複数AIツール管理 | Pinokio依存、RTX 50で微パフォーマンス減報告 | 超初心者・複数ツール試したい人 |
| comfy-cli/ Manager スクリプト | ★★★★（簡単） | 10-30分 | 高 | 自動/git簡単 | 最高 | 全OS | Manager強力・ノード管理楽 | Python前提、初回コマンド必要 | 中級者・Manager中心運用 |
| Docker | ★★（中級） | 30-60分 | 高 | イメージ再構築 | 高 | 主にLinux/WSL | 環境隔離・再現性抜群 | GPUパススルー設定複雑 | Linuxユーザー・クリーン環境好き |
| Stability Matrix | ★★★★★（超簡単） | 10-20分 | 中 | 自動 | 高 | Windows/Mac/Linux | 複数UI（A1111/ComfyUI）一元管理、モデル共有楽 | Matrix依存・重め、稀に起動エラー（2026年報告） | A1111経験者・複数ツール併用 |
導入手順
ComfyUIダウンロード
ComfyUI Githubページ
ComfyUI Managerダウンロード
git公式サイト
Python公式サイト
7zipダウンロード
A1111ダウンロード
（参考）GitHubリリース情報ページ（https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases）
1. Portable（ポータブル）版
おすすめ度：★★★★（BAT実行で即起動。VRAM食うワークフローで最高性能発揮報告多数）
身軽に利用したい方向け
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| GUI | ブラウザ（専用アプリなし） |
| コマンド使用 | No（batダブルクリック） |
| 手動移動 | No（解凍のみ） |
| 難易度 | ★★★★★（超簡単） |
| 操作UI | ブラウザUI |
| 共有しやすさ | ★★★★ |
| 備考 | 初心者向け・Windows最強・トラブル少 |
①ダウンロード
配布元 (GitHub): Comfy-Org/ComfyUI
場所: ページ下の方にある 「Direct link to download」 という青い文字のリンクです。
やり方: ここから .7z という圧縮ファイルを直接ダウンロードします。
中身: プログラムに加えて、専用の 「Python（python_embeded）」 が最初からセットで入っています。
②インストールしたい場所に専用フォルダ作成「ConfyUI_Portable」など
どこにすればいいの？→最速のSSDドライブがおすすめ（読み込み/書き込み5000MB/s以上）。モデルロードが爆速（初回ロード数秒〜数十秒短縮）、動画生成（AnimateDiff/WANなど）で体感差大。
あとから移動できる？→簡単に移動できます。（Portable版は完全に自己完結型（Python/PyTorch/ComfyUI本体がフォルダ内に同梱）なので、フォルダごとコピー/移動するだけでほぼ問題なく動作します。）
シンプルにフォルダごとコピー → 元を削除（一番簡単）
- エクスプローラーで現在のComfyUI_Portableフォルダを丸ごと新しいSSDのドライブ（例: E:\ComfyUI_New）にコピー（Ctrl+C → Ctrl+V）。
- コピー完了後、元のフォルダを削除（またはバックアップ）。
- 新しい場所のrun_nvidia_gpu.batを右クリック→編集（必要ならパス修正は不要、相対パスなので基本そのまま）。
- BATファイルをダブルクリックで起動 → ブラウザUIが開くはず。
- 初回起動時はモデル再ダウンロードやcache再構築で少し時間かかるが、通常数分〜10分。
- 絶対パス依存のcustom nodes（稀）：一部ノードで絶対パスがハードコードされてる場合、エラー出たらextra_model_paths.yamlやconfigファイルを修正（大半は相対パスでOK）。
- Manager/custom_nodes：移動後、Managerで「Update All」か「Reinstall」推奨。
- モデルフォルダ：移動せず別ドライブに置いておき、extra_model_paths.yamlでパス指定（例: base_path: E:\Models）。これで本体移動してもモデル共有継続。
- 成功率：Reddit/YouTubeで「フォルダ丸ごと移動で問題なし」報告が9割以上。失敗例はパス日本語/特殊文字入りくらい。
CPU直結ドライブ vs チップセット経由ドライブの速度差あるか？→実用上、ほとんど差を感じません（特にComfyUIのようなAIワークロードでは）。
- CPU直結：PCIe 5.0 x16（GPU用） + PCIe 5.0 x4（M.2 SSD用、通常1-2スロット） + PCIe 4.0 x4（追加）。
- チップセット（Z890など）経由：PCIe 4.0 x8〜x12相当（DMI 4.0 x8でCPUと接続） + 追加M.2スロット複数。
速度差の現実
- 理論値：CPU直結（PCIe 5.0 x4）：最大約14-15GB/s。チップセット経由（PCIe 4.0 x4）：最大約7-8GB/s。
- ComfyUIの実使用：モデルロードはシーケンシャル読み込み中心（数百MB〜数GBのチェックポイント/LoRA読み込み）。ランダムアクセスは少ない。
- ベンチマーク（CrystalDiskMarkなど）でCPU直結 vs チップセット：シーケンシャル読み込みで5-20%差出るが、ComfyUIの体感ロード時間差は1-3秒程度（GPU処理がボトルネックになるため）。
- 動画生成（AnimateDiff/WANなど）やFlux/SD3.5の高解像度バッチでも、SSD I/Oは全体の10-20%しか占めず、GPU/VRAM/CPUが主役。
- 2025-2026年のユーザー報告（Reddit r/comfyui、Puget Systems、HP/TechSpotレビュー）：チップセット経由M.2でも「体感差なし」「問題なく快適」 が大多数。CPU直結をGPU専用に残して、SSDをチップセットに置く構成が一般的。
③ 7-Zipで解凍 → Shift＋右クリックで「７zip＞展開＞展開先フォルダ選択」
所要時間：1分程度
7-Zip配布元：https://7-zip.opensource.jp
④ 専用フォルダにできたファイル内の 「run_nvidia_gpu.bat」バッチファイルをダブルクリックで実行→コマンドプロンプト開く→自動的にブラウザ起動する
所要時間：数分程度
⑤ ConfyUIマネージャーをインストール
ComfyUI-ManagerはComfyUIの拡張機能です。デスクトップ版と違ってConfyUIマネージャーが入っていないので、初回は手動でgit cloneまたは専用スクリプトを使ってインストールする必要があります。
その後、UIに「Manager」ボタンが追加され、そこからノード管理が可能になります。
⑤-1 gitをインストール（これだけ別途必要、5-10分）
gitは「ファイルの変更履歴を記録・管理する道具」です。
写真で言うと、スマホの「写真フォルダのタイムマシン機能」みたいなものです。
- 普通のフォルダ：ファイルを上書き保存すると、古いバージョンが消える
- gitを使うフォルダ：変更するたびに「いつ・誰が・何を変えたか」を自動で記録してくれる → 間違えて消したファイルを「元に戻す」ことが超簡単にできる → 他の人に「この変更だけ見せて」も共有しやすい
ComfyUIでgitが出てくる理由
ComfyUI-Manager（拡張機能）を入れるときに、GitHubというサイトから「最新のコード」をダウンロードする必要があるんです。
- そのダウンロード方法が「git clone」というコマンド
- gitコマンドを使うためには、PCに「git」というソフトを入れておく必要がある
つまり：
- ComfyUI本体（Portable版） → git不要で動く
- Manager（便利な拡張） → GitHubからコードを取ってくるためにgitが必要
- git公式サイト：https://git-scm.com/download/win
- 「64-bit Git for Windows Setup」をクリックしてDL。
- インストールウィザードで全部デフォルト（Next連打） でOK。
→ 特に「Adjusting your PATH environment」で「Git from the command line and also from 3rd-party software」を選ぶ（これでcmdからgitが使える）。 - 完了後、コマンドプロンプト（cmd.exe）を開いて
git --versionと打って"git version 2.43.0" みたいなバージョンが出れば成功。
トラブルシューティング:
- PATH追加忘れ: インストール後cmd再起動。手動追加なら環境変数編集（システムプロパティ→詳細設定→環境変数→PathにC:\Program Files\Git\cmd追加）。
- 管理者権限: cmdを右クリック→管理者として実行でclone。
- Proxy/ネットワークエラー: git config --global http.proxy http://yourproxy:port（必要なら）。
- Portable git: フルインストール嫌ならhttps://github.com/git-for-windows/git/releasesからPortableGit-2.43.0-64-bit.7z.exe DL→解凍→binフォルダをPATH追加。
⑤-2 ComfyUI-Managerインストール方法
先ほどインストールした専用フォルダの
「ComfyUI_windows_portable_nvidia\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes」というフォルダに入ってください。
- コマンドプロンプトを開く：フォルダのバーに「cmdと入力＞Enter」もしくは、コマンドプロンプト（cmd.exe）を管理者権限で開き、custom_nodesフォルダにcd（例:
cd D:\ComfyUI_Portable\custom_nodes）。 - 以下のコマンドを実行：
git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager.gitもしくは、こちらのリンク先のCode（緑色）＞HTTPSリンクをコピーでgit cloneのあとに貼り付け
'git' は、内部コマンドまたは外部コマンド、
操作可能なプログラムまたはバッチ ファイルとして認識されていません。
このエラーはgitがインストールされていない、またはPATH環境変数にgitのパスが追加されていないのが原因です。Windowsではデフォルトでgitが入っていないので、初回にインストールが必要です
無事インストールできていれば、custom_nodesフォルダに「ComfyUI-Manager」フォルダが作成されます。
これでインストール完了です。
起動は「run_nvidia_gpu.bat」をダブルクリックします。
ショートカットなどを設定しておくと起動しやすくなるかと思います。
稀なトラブル：GPUドライバ最新（NVIDIA Studio推奨）確認。日本語コミュニティ（note、Reddit/r/comfyui）豊富です。
ポート8188が既に使われているエラーがでる原因は、。
Managerインストール前は普通に起動できてたのに、インストール後から急にポートエラー（OSError 10048）が出るようになったのは、ComfyUI-Managerのインストールが原因でバックグラウンドにゾンビプロセス（ComfyUIの残骸）が残ってしまったのが一番多いパターンです。
今すぐ直すためのステップ（もうこれで99%解決するはず）
- タスクマネージャーで全部殺す（これ最優先）
- Ctrl + Shift + Esc でタスクマネージャー開く。
- 「プロセス」タブでpython.exe または pythonw.exe を全部探す（複数あるかも）。
- ComfyUI関連っぽいものを右クリック → 「タスクの終了」。
- 全部終了したら、run_nvidia_gpu.bat をもう一度ダブルクリック。
→ これだけで直った報告が圧倒的に多いです。
- それでもダメならポート強制解放（cmdでやるだけ）
- Windows検索で「cmd」→右クリック→管理者として実行。
- 以下のコマンドを1行ずつコピペしてEnter：
netstat -ano | findstr :8188
（結果に「LISTENING」とPID数字が出るはず）taskkill /PID [そのPID数字] /F
（例: taskkill /PID 5678 /F） - cmd閉じて、bat再実行。
- 確実に回避したいならポート変更（永久対策）
run_nvidia_gpu.batを右クリック → 「編集」。- 最後の行（python main.py …）の末尾にスペース空けて
--port 8189を追加。
例:python main.py --port 8189 - 保存 → batダブルクリック → ブラウザで http://127.0.0.1:8189/ にアクセス。
→ これでポート競合を完全に無視できます。後で元に戻せばOK。
めんどくささを根本的に減らす方法（これで毎回殺さなくなる）
以下を試せば、起動→異常終了→再起動 がほぼ自動orワンクリックで済むようになります。順番にやってみてください。
- batファイルを改良して「自動で古いプロセス殺してから起動」にする（一番おすすめ）
run_nvidia_gpu.bat を右クリック→「編集」して、ファイルの一番上（python main.pyの行より前）に以下の行を追加（コピペでOK）：
@echo off
taskkill /f /im python.exe /t >nul 2>&1
taskkill /f /im pythonw.exe /t >nul 2>&1- 保存 → これでbatダブルクリックするたびに自動で残ってるpythonプロセスを全部殺してから起動します。
- 警告が出るかもですが、無視してOK（プロセスがなければ何も起きない）。
これで毎回のタスクマネージャー開く手間がなくなるはず！
- ポートを固定変更して競合回避（恒久対策）
batの最後のpython行に--port 8189を追加（前回言った通り）。
例:python main.py --port 8189
→ 8188を使わないので、他のアプリやゾンビプロセスとぶつかりにくくなる。
ブラウザは毎回 http://127.0.0.1:8189/ で開くだけ。 - ComfyUIを「サービス化」or「自動再起動ラッパー」にする（上級だけど楽）
- NSSM（Non-Sucking Service Manager） という無料ツールを使ってComfyUIをWindowsサービスに登録（起動時に自動でプロセス管理）。
- https://nssm.cc/download からnssm.exe DL（zip解凍）。
- nssm.exeをComfyUIフォルダに置く。
- cmd（管理者）で以下実行：
nssm install ComfyUI
→ ウィザードで「Path」にrun_nvidia_gpu.batのパス指定、「Startup directory」にComfyUIフォルダ指定。 - サービス開始:
nssm start ComfyUI
→ これでPC起動時に自動でComfyUIが立ち上がり、クラッシュしてもサービスが自動再起動（設定で可能）。
停止はnssm stop ComfyUI。
「正常に接続できませんでした」の画面が出て、再接続できないのは、ComfyUIサーバーがクラッシュ/異常終了したかポートが解放されずに残った典型的な症状です。
- 原因の99%: ComfyUIのPythonプロセスが途中で落ちて、ポート8188が「幽霊状態」になる（Windows特有）。
- 以前は起動できていたのにManagerインストール後から急に起きるのは、Managerのキャッシュ更新やcustom nodeロードでリソース食ってクラッシュしやすいから。
- ログの「Cannot connect to comfyregistry」や「cannot schedule new futures after shutdown」がある場合はネットワーク/メモリ関連の警告で、直接の原因ではないけど、全体が不安定になってるサイン。
すぐに試す解決手順（順番にやってください）
- ComfyUIプロセスを強制終了（これで大半解決）
- Ctrl + Shift + Esc でタスクマネージャー開く。
- 「プロセス」タブで「python.exe」「pythonw.exe」を探して全部右クリック → 「タスクの終了」。
- 終わったら
run_nvidia_gpu.batをもう一度ダブルクリックして起動。 - ブラウザで http://127.0.0.1:8188/ を新規タブで開き直す（Ctrl + F5でキャッシュクリア）。
→ これで復活するケースが最も多いです。
- ポート8188を完全に解放（cmdで強制）
- Windows検索で「cmd」→右クリック→管理者として実行。
- コマンドを1行ずつ貼り付けEnter:
netstat -ano | findstr :8188
（結果に「LISTENING」または「TIME_WAIT」が出て、右端にPID数字が出るはず）taskkill /PID [そのPID数字] /F
（例: taskkill /PID 12345 /F） - cmd閉じてbat再実行 → ブラウザ再アクセス。
- ポート変更で競合回避（これで確実に繋がる）
run_nvidia_gpu.batを右クリック → 「メモ帳で編集」。- ファイルの最後の行（python main.py …）の末尾（1行目の最後に）にスペースを空けて
--port 8189を追加。
例:python main.py --port 8189
--port 8189- 保存 → batダブルクリック。
- ブラウザで http://127.0.0.1:8189/ にアクセス。
→ ポートを変えるだけで競合が消えるので、これを恒久的に使ってもOK（後で元に戻せます）。
- ブラウザ側・ネットワーク側のチェック（Firefox特有かも）
- Firefoxで「プライベートウィンドウ」で開いてみる（拡張機能が干渉してる可能性）。
- またはChrome/Edgeに切り替えて http://127.0.0.1:8188/ 試す（Firefoxのプロキシ/セキュリティ設定が厳しい報告あり）。
- ファイアウォール一時オフ：Windows Defenderファイアウォール → 「アプリの許可」→ python.exeを許可（またはオフでテスト）。
- VPN/プロキシ使ってるならオフ。
- ComfyUI再インストール（最終手段）
- 現在のフォルダをバックアップ（コピーして別名）。
- 新しいPortable版を別のフォルダに解凍 → bat実行。
- モデルはextra_model_paths.yamlで共有設定（以前のmodelsフォルダを参照）。
はい、毎回そんな面倒なことしなくちゃいけないのは本当につらいですよね……。
正直に言うと、デフォルトのPortable版batファイルだと、異常終了（クラッシュ）したときにプロセスが残りやすいので、毎回タスクマネージャーやcmdで殺す羽目になる人が多いです。
これ、ComfyUIのWindows版あるあるで、初心者には厳しすぎる仕様です。ごめんなさい、もっと早くこれを伝えるべきでした。
エラーのめんどくささを根本的に減らす方法（これで毎回殺さなくなる）
以下を試せば、起動→異常終了→再起動 がほぼ自動orワンクリックで済むようになります。順番にやってみてください。
- batファイルを改良して「自動で古いプロセス殺してから起動」にする（一番おすすめ）
run_nvidia_gpu.bat を右クリック→「編集」して、ファイルの一番上（python main.pyの行より前）に以下の行を追加（コピペでOK）：
@echo off
taskkill /f /im python.exe /t >nul 2>&1
taskkill /f /im pythonw.exe /t >nul 2>&1- 保存 → これでbatダブルクリックするたびに自動で残ってるpythonプロセスを全部殺してから起動します。
- 警告が出るかもですが、無視してOK（プロセスがなければ何も起きない）。
これで毎回のタスクマネージャー開く手間がなくなるはず！
- ポートを固定変更して競合回避（恒久対策）
batの最後のpython行に--port 8189を追加（前回言った通り）。
例:python main.py --port 8189
→ 8188を使わないので、他のアプリやゾンビプロセスとぶつかりにくくなる。
ブラウザは毎回 http://127.0.0.1:8189/ で開くだけ。 - ComfyUIを「サービス化」or「自動再起動ラッパー」にする（上級だけど楽）
- NSSM（Non-Sucking Service Manager） という無料ツールを使ってComfyUIをWindowsサービスに登録（起動時に自動でプロセス管理）。
- https://nssm.cc/download からnssm.exe DL（zip解凍）。
- nssm.exeをComfyUIフォルダに置く。
- cmd（管理者）で以下実行：
nssm install ComfyUI
→ ウィザードで「Path」にrun_nvidia_gpu.batのパス指定、「Startup directory」にComfyUIフォルダ指定。 - サービス開始:
nssm start ComfyUI
→ これでPC起動時に自動でComfyUIが立ち上がり、クラッシュしてもサービスが自動再起動（設定で可能）。
停止はnssm stop ComfyUI。
- 代替ツールで楽にする（もうPortableにこだわらなくてもいいかも）
- Stability Matrix or Pinokio に移行：これらはプロセス管理が自動で、クラッシュしても「再起動」ボタン1つ。
MatrixはA1111経験者向けにモデル共有も楽。
Pinokioは1クリックでComfyUI再インストール可能（プロセス残り少ない）。 - 移行方法：現在のPortableフォルダをMatrix/Pinokioにインポート（models共有設定）。
⑤ Managerから初期設定
ComfyUIは初回起動時は空のキャンバス（真っ黒）がデフォルトで、何もノードがない状態からスタートするのが正常です。
モデルのダウンロード
A1111ダウンロードリンク
- こちらのCode＞HTTPSのリンクをコピー
- 好きな場所にインストールしたいフォルダを作って「cmd」→git clone 上記リンク貼り付け
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.gitstable-diffusion-webuiフォルダが生成されます。
└── stable-diffusion-webui (git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui で作成されたA1111フォルダ)
├── models ← モデル置き場（ComfyUIと共有推奨）
│ ├── Stable-diffusion ← チェックポイント (.ckpt / .safetensors)
│ ├── VAE ← VAE
│ ├── Lora ← LoRA（ない場合自分で作成）
│ ├── ControlNet ← ControlNet（ない場合自分で作成）
│ ├── embeddings ← Textual Inversion
│ ├── ESRGAN_4x ← Upscaler
│ └── ... (その他)
├── extensions ← 拡張機能（extensions-builtinもここ）
├── outputs ← 生成画像出力先（txt2img, img2imgなど）
├── embeddings ← 別名で使われる場合あり
├── styles.csv ← スタイル設定
├── webui-user.bat ← 起動用BAT（引数編集可能）
├── webui.bat ← 起動スクリプト
├── webui.py ← メインPythonスクリプト
├── modules ← コアモジュール
├── scripts ← スクリプト置き場
├── locales ← 言語ファイル
├── html ← UI関連HTML/JS/CSS
├── javascript ← JSファイル
└── ... (その他Gitリポジトリファイル)- VAEファイル→ComfyUI/models/vae
- エンコーダー→ComfyUI/models/text_encoders
- チェックポイント→ComfyUI/models/diffusion_models
- ワークフロー（.png）→ConfiUIの画面にドラック＆ドロップ
おすすめ最新モデル
- Z Image Turbo ： VRAM8GBでも高精細なフォトリアル画像が生成できるAlibabaが公開した超高速な「画像生成」モデル
- Wan2.2：「Sora 2 / Veo 3」の強力な代替（ジェネリック）として推奨される動画生成モデル。Wan2.2 5B FP8/GGUF版 を導入することで、VRAM 12GBの制限を感じさせない動画生成体験が可能です。
- LTX-2(2026年1月) :VRAM12GBでも動き、sora2 や Veo3 級の動画生成（音声つき）ができるとされるモデル
追加機能のインストール（Manager）
インストールが終わったら初期設定として、必要な追加機能をComfyUI Managerからインストールしておきましょう。
やり方：Managerボタン → 「Install Custom Nodes」タブで検索してInstall（再起動必要）。
- rgthree-comfy
→ ノード整理・効率化神。Reroute, Power Prompt, Fast Groups, Seed Controlなど、ワークフローをクリーンに保つ必須ツール。初心者でも「これ入れるだけで作業が楽になる」報告多数。 - ComfyUI-Custom-Scripts（pythongosssssのもの）
→ UI強化・実験的機能満載。Auto-arrange nodes, Quick Menu, Preview Image improvementsなど、日常使いで超便利。Latest版は2025-2026年でUI/機能アップデート活発。 - ComfyUI-Layerstyle
→画像を「レイヤー」として扱い、重ね合わせや合成できる。VRAMのキャッシュをクリアしてくれる。ワークフローの終盤（Save Imageの直前）で「最後にクリア」として入れる。
- ComfyUI-Impact-Pack
→ FaceDetailer / Detailer / Detectorの自動強化パック。顔・手・服の崩れを自動修正。初心者必須の「クオリティ爆上げ」ノード。 - ComfyUI-IPAdapter_plus
→ Image Prompt / Style Transfer。画像からプロンプト生成・スタイル適用が超簡単。Gemini3風の「画像+テキスト」使い方にぴったり。 - AnimateDiff-Evolved + ComfyUI-VideoHelperSuite
→ 動画生成（AnimateDiff必須）。Image-to-Videoやフレーム管理が楽。あなたの動画生成予定に直撃。
- ComfyUI-Gemini（またはVisionatrix/ComfyUI-Gemini）
→ Gemini APIでプロンプト洗練・画像説明。Gemini3のような使い方を実現。 - WAS Node Suite（WASasquatch）
→ 数百のノード（画像処理/テキスト処理/数学）。多機能すぎて初心者は後回しOKだが、入れると「何でもできる」感が出る。 - ComfyUI-Easy-Use or Efficiency Nodes
→ 簡易ノード（Easy Loader, Previewなど）。ワークフロー短縮に便利。
- ComfyUI-Advanced-ControlNet
→ ControlNet強化。 - ComfyUI-Inspire-Pack
→ Prompt / Wildcard強化。 - ComfyUI-Crystools
→ システム監視（VRAM/CPU使用率表示）。
またSSD容量を圧迫する重たいモデルファイルにも指定保存先が決まっていることに注意が必要です。
- 外付けSSDがOK：（要extra_model_paths.yamlファイル編集 → 画像生成用チェックポイントなどのモデル
- ConfyUIのmodelsフォルダ指定(diffusion_models) ： flux-1やwan2.2などの動画生成用モデル。
A1111とモデル（チェックポイント）を共有する方法
models フォルダ構成がComfyUIと似てるので、共有しやすいです。（extra_model_paths.yamlでComfyUIからA1111のmodelsを参照可能でどちらのフォルダに入ってるモデルも読み込まれます）
- ConfyUIフォルダ直下のextra_model_paths.yaml.exampleをコピペ
- コピペしたyaml.exampleコピーをVSCodeやメモ帳で編集
yaml.example編集方法
- #を消す（comfyui:とa111:のコメント以外すべて）
- 2か所のパスを書き換える（comfyui:→ComfyUIフォルダのパス、a111:→モデルのパス）※"を消して、＼は／に置き換える
- Saveする
- .yaml拡張子にする（「はい」をクリック）
- ConfiUIを起動するとチェックポイントノードにモデルが表示されます
参考にこちらにyamlファイルを保存しました。こちらのファイルをメモ帳やVSCodeで開いてパスの部分をご自身のフォルダに改変して、ConfyUIフォルダ直下に保存してください。
初心者にはPortableは罠多すぎ...
と思われた方はデスクトップ版やStability Matrixへの移行がよいかもしれません。
アンインストール方法
Portable版はインストールプログラムではなくフォルダベースなので、アンインストールという概念はなく、単にフォルダを削除するだけです。
- ComfyUIのPortableフォルダ全体（例: D:\ComfyUI_Portable や C:\Users\YourName\ComfyUI_windows_portable など）を右クリック → 削除。
- 削除確認ダイアログで「はい」を押す。
- 念のため残骸をチェック
- デスクトップやドキュメントにショートカットがあれば削除。
- AppDataフォルダ（C:\Users\YourName\AppData\Roaming\ComfyUI など）に残っている場合も削除（通常は残らない）。
- モデルファイル（modelsフォルダ内）は別フォルダに移動していたら残しておく。
ゴミ箱を空にする（任意）。
所要時間: 数秒〜数分（フォルダサイズ次第）。
注意: 削除前にmodelsフォルダやcustom_nodesフォルダ、ワークフローJSONをバックアップしておくと後で移行しやすい。
ほかのインストール方法に移行する場合
ほかのインストール方法に移行する場合は、Portableフォルダ削除不要（モデル共有で済む）で、時間は10-30分程度（モデル共有設定）です。
時間目安
- Matrixインストール＋ComfyUI追加：10分。
- モデル共有（コピー/リンク）：容量次第で5-30分（リンクなら即）。
- ワークフロー/ノード再設定：5-15分。
合計：30分以内でほぼ移行完了。
モデルが数百GBある場合でも、リンクを使えばコピー不要で即共有。
Portable版の設定・ワークフロー・モデルはほぼ全部移行できる
- 移行できるもの（ほぼ100%）
- モデルファイル（checkpoints, LoRA, ControlNet, VAEなど）：フォルダごと共有可能。
- カスタムノード（Manager経由で入れたもの）：Stability MatrixのComfyUIパッケージにインポート/再インストールで復元。
- ワークフロー（JSONファイル）：ComfyUIで保存したJSONをStability MatrixのUIでロード可能。
- extra_model_paths.yamlなどの設定ファイル：コピーして再利用。
移行できない/再設定が必要なもの（少ない）
- 一部のcustom nodeの個別設定（稀にパス依存で再調整）。
- batファイルのカスタム引数（--portなど）：MatrixではUIから設定変更。
- Stability Matrixをインストール
- https://lykos.ai/stablematrix から最新版DL（Windows EXE）。
- インストール時に「Portable mode」を選べば、Dataフォルダを好きな場所に置ける（例: D:\StabilityMatrix）。
- 起動後、初回セットアップ（GPU検出など）でRTX 5070が自動認識されるはず。
- ComfyUIパッケージを追加
- Matrixアプリ起動 → Packagesタブ → 「ComfyUI」検索 → Install。
- 自動で新しいComfyUI環境が作られる（Portable相当）。
- インストール中は「Use existing installation」みたいなオプションが出る場合があるが、出なくてもOK（後でインポート）。
- 既存Portableのモデルを共有（時間かかるのはここだけ）
- Matrixの設定（Settingsタブ）→「Models」または「Shared Models」フォルダを開く（通常 C:\Users\YourName\StabilityMatrix\Data\Models や指定場所）。
- 古いPortableの
modelsフォルダ（checkpoints, lorasなど）をコピー or シンボリックリンク（mklink /J）でここに貼り付け。- 例: cmd（管理者）で
mklink /J "C:\StabilityMatrix\Data\Models\checkpoints" "D:\ComfyUI_Portable\ComfyUI\models\checkpoints"
- 例: cmd（管理者）で
- または、MatrixのComfyUIパッケージ設定 → extra_model_paths.yamlを編集してPortableのmodelsパスを追加（テキストエディタで開いてbase_path指定）。
- ワークフローの移行
- Portableで保存したワークフローJSONファイル（ブラウザUIの「Save」→ダウンロードしたもの）を探す（通常Downloadsフォルダや指定場所）。
- Stability MatrixのComfyUI起動 → UIで「Load」ボタン → JSONファイル選択でインポート。
- 複数ある場合、MatrixのComfyUIフォルダ（Packages\ComfyUI\ComfyUI\user\workflows など）にコピーしてロード。
- custom nodes / Managerの移行
- MatrixのComfyUI起動後、Managerボタン → 「Install Custom Nodes」 → 以前入れたものを検索して再インストール（1クリック）。
- または、Portableのcustom_nodesフォルダを丸ごとMatrixのComfyUI\custom_nodesにコピー → Matrix再起動で認識。
- Portable版の削除（任意・クリーンアップしたい場合）
- 移行完了後、Portableフォルダを丸ごと削除（アンインストーラー不要、フォルダ削除で終わり）。
- 残骸（pythonプロセスなど）はタスクマネージャーで殺せばOK。
- 完全に消したいなら、AppDataやTempのComfyUI関連フォルダも手動削除（不要なら放置）。
2. Git版-Manual Install（手動インストール/git clone）
カスタマイズ、自由度を最優先
おすすめ度：★★★★（カスタム最高だがセットアップに時間かかる）
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| GUI | ブラウザ |
| コマンド使用 | Yes |
| 手動移動 | Yes |
| 難易度 | ★★（中〜上級） |
| 操作UI | ブラウザUI |
| 共有しやすさ | ★★★ |
| 備考 | 上級者向け・自由度高 |
手順（Windows基準）
- Gitをインストール（公式サイトから）し、コマンドプロンプトを開く。
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUIでリポジトリをクローン（任意フォルダに）。- フォルダに移動：
cd ComfyUI。 - Python 3.13（推奨）をインストール（公式サイトから、PATH追加チェック）。
- PyTorchインストール（RTX 50シリーズ向け最新CUDA 13.0対応）：
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130
（Nightly版で最新機能欲しい場合：pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu130） - 依存関係インストール：
pip install -r requirements.txt。 - 起動：
python main.py（オプション：--use-pytorch-cross-attentionで高速化）。 - 初回起動後、ブラウザUIでComfyUI-Managerインストール（右クリック→Manager→Install Manager）。
- ManagerからGeminiノード（ComfyUI-Geminiなど）・動画ノード（AnimateDiff、VideoHelperSuite）追加。モデルは
models/配下に手動配置。
メリット：最新PyTorchでRTX 50XXのBlackwell最適化フル活用。更新はgit pullで簡単。
注意：エラー多発（Torch CUDA未対応など）ならPortableに切り替え推奨。
3 ComfyUI Desktop（インストーラー/GUIアプリ版）
完全初心者向け
おすすめ度：★★★（GUI簡単だが柔軟性低め）
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| GUI | 専用アプリ |
| コマンド使用 | No |
| 手動移動 | No |
| 難易度 | ★★★★★ |
| 操作UI | 専用アプリ＋ブラウザUI |
| 共有しやすさ | ★★★★ |
| 備考 | GUI派・自動更新あり |
手順
- 公式サイト（https://www.comfy.org/download）からComfyUI Desktopインストーラー（Windows/Mac対応EXE/MSI）をダウンロード。
- インストーラー実行→GPU選択（NVIDIA自動検出）→インストール場所指定。
- 初回起動でセットアップウィザード：モデル自動ダウンロードオプション、Managerプリインストール済み。
- アプリ起動→ブラウザUI開く。
- Manager（デフォルト有効）からGeminiノード・動画ノード検索/インストール。
- モデル共有は設定画面からextra_model_paths.yaml編集。
メリット：初心者向けGUI、自動更新あり。
注意：起動引数（fp16など）変更しにくい。2026年時点で人気だがPortable派多数。
4 Pinokio（1クリックランチャー）
超簡単だが、RTX 50XXでパフォーマンス微減報告あり
おすすめ度：★★★★（超簡単、複数ツール管理）
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| GUI | 専用アプリ |
| コマンド使用 | No |
| 手動移動 | No |
| 難易度 | ★★★★★（最簡単） |
| 操作UI | Pinokio＋ブラウザUI |
| 共有しやすさ | ★★★★ |
| 備考 | 超初心者向け・複数AI管理可 |
手順
- Pinokio公式サイト（https://pinokio.computer/）からアプリダウンロード・インストール。
- Pinokio起動→Discoverタブで「ComfyUI」検索。
- Installボタンクリック→自動ダウンロード（Portableベース+NVIDIA対応ビルド）。
- インストール完了後、Startボタンで起動。
- 初回でManager自動インストール可能（設定から有効化）。
- Manager経由でGeminiノード・動画ノード追加。モデルはPinokio内共有フォルダに配置。
メリット：2026年もサポート継続、自動更新完璧。RTX 50XXで安定。
注意：Pinokio依存で稀にパフォーマンス微減報告。
5 comfy-cli（自動スクリプト）
ROCm/AMD強い。サーバー運用向き
おすすめ度：★★★★（ComfyUI-Manager中心運用）
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| GUI | ブラウザ |
| コマンド使用 | Yes |
| 手動移動 | Yes |
| 難易度 | ★★★★ |
| 操作UI | ブラウザUI |
| 共有しやすさ | ★★★★ |
| 備考 | 中級者向け・自動化向き |
手順（comfy-cli使用、既存環境前提なし）
- Pythonインストール（3.13推奨）。
- comfy-cliインストール：
pip install comfy-cli。 - インストール実行：
comfy install（自動でComfyUIクローン+PyTorch+依存関係セットアップ、NVIDIA CUDA自動選択）。 - 起動：
comfy launch。 - Managerはデフォルト込み。Gemini/動画ノード即追加。
- 代替（Portable向けbat）：Portable解凍後、update_comfyui_and_manager.bat実行（コミュニティ配布）。
メリット：Managerが強力でノード管理楽。あなたのスペックで最新環境自動構築。
注意：初回Python必要。
6 Docker（コンテナ版）
不要。環境クリーン重視でない限り。
おすすめ度：★★★（環境隔離重視）
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| GUI | ブラウザ |
| コマンド使用 | Yes |
| 手動移動 | Yes |
| 難易度 | ★★（中〜上級） |
| 操作UI | ブラウザUI |
| 共有しやすさ | ★★★ |
| 備考 | サーバー運用・環境分離向き |
手順（Windows/Linux）
- Docker Desktopインストール（公式サイト、WSL2有効化Windowsの場合）。
- コミュニティイメージ使用（例: ai-dock/comfyui or 公式関連）：
docker pull cuddlyunicorn/comfyui（またはcomposeファイル使用）。 - docker-compose.yml作成（GPUパススルー設定：
--gpus all）。 docker-compose up -dで起動。- ブラウザでlocalhost:8188アクセス。
- Manager手動インストール（コンテナ内custom_nodesにgit clone）。
- モデルはボリュームマウントでホスト共有。Gemini/動画ノードはManager経由。
メリット：環境クリーン、再現性高。RTX 5070のGPUフル活用。
注意：GPUパススルー設定ミスでエラー多め。
7 Stability Matrix（複数UI管理ツール経由）
複数のSDツールを効率的に利用したい方向け
※SD＝Stable Deffusion、ツール＝A1111やForgeなどのこと
おすすめ度：★★★★（A1111など複数SDツール併用時に便利）
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| インストール方法 | Stability Matrix |
| GUI | 専用アプリ |
| コマンド使用 | No |
| 手動移動 | No |
| 難易度 | ★★★★★ |
| 操作UI | Matrix＋ブラウザUI |
| 共有しやすさ | ★★★★★ |
| 備考 | 複数UI管理最強・A1111経験者向け |
手順：
- Stability Matrix公式（https://lykos.ai/）からダウンロード・インストール。
- 起動→PackagesタブでComfyUI検索→Install（自動Portableベースセットアップ）。
- GPU検出後、Launchボタン。
- Managerプリインストール済み多数。Gemini/動画ノード追加簡単。
- モデル共有はMatrix内Dataフォルダで一元管理。
メリット：A1111経験者向け、複数ツール切り替え楽。2026年も更新活発。
注意：Matrix依存で重め。
PCスペック別おすすめインストール方法（OS、GPU、CPU、メモリ）
ComfyUIはNVIDIA最強（CUDA成熟）、AMD/Intelは進化中だが不安定。
動画生成（WAN2.2などVRAM食い）・高解像度でVRAM/RAM重要。
モデル保存でSSD 500GB+推奨です。
スペック別おすすめ表
| スペック条件 | 最おすすめ方法 | 次点 | 理由・注意点 |
|---|---|---|---|
| NVIDIA高性能 (RTX 40/50シリーズ, VRAM 12GB+) | Portable版 | Git版-Manual Install / Pinokio | Blackwell最適化で爆速。Portableでトラブル最小、動画生成快適。※低VRAM版なし注意。 |
| NVIDIA中低スペック (RTX 30/20シリーズ, VRAM 8-12GB) | Portable版 | ComfyUI Desktop | CUDA安定。VRAM不足時は--lowvram引数や軽量モデル（Flux Dev）。 |
| NVIDIA低スペック (VRAM 6GB以下, 旧カード) | Portable (cu126版) | Manual (CPUフォールバック) | 10シリーズ対応ビルド使用。高解像度/動画困難、CPUモード推奨。 |
| AMD GPU (RX 7000/9000シリーズ, ROCm対応) | Manual (ROCm nightly) | Portable AMD実験版 | Windows実験的、Linux推奨。RDNA4で改善だがNVIDIAに劣る（速度70-400%差報告）。 |
| Intel Arc / Integrated GPU | Manual (XPU nightly) | Docker | 進化中だが遅め。動画生成厳しい。CPUフォールバック多用。 |
| CPU only (GPUなし) | Manual (CPU torch) | Pinokio / Stability Matrix | 生成遅い（数分/枚）。軽量モデル限定、Gemini-likeテキスト中心運用。 |
| RAM 32GB+ / SSD 1TB+ | Portable / Manual | どれでも | 大量モデル/動画バッチ快適。RAM不足でスワップ発生注意。 |
| RAM 16GB以下 / SSD 256GB以下 | Portable / Desktop | Pinokio | モデル厳選（SD1.5/Flux Schnell）。外部ストレージ活用。 |
| OS: Windows | Portable / Desktop / Pinokio | Stability Matrix | 初心者向け豊富。RTX 5070でPortable最速。 |
| OS: Linux | Manual / Docker | comfy-cli | ROCm/AMD強い。サーバー運用向き。 |
| OS: Mac (Apple Silicon) | Manual (MPS nightly) | ComfyUI Desktop | Metal加速進化中だがNVIDIAに劣る。動画生成中程度。 |
| スペック条件 | 最おすすめ方法 | 次点 | 理由・注意点 |
|---|---|---|---|
| NVIDIA高性能 (RTX 40/50シリーズ, VRAM 12GB+) | Portable版 | Manual Install / Pinokio | Blackwell最適化で爆速。Portableでトラブル最小、動画生成快適。低VRAM版なし注意。 |
| NVIDIA中低スペック (RTX 30/20シリーズ, VRAM 8-12GB) | Portable版 | ComfyUI Desktop | CUDA安定。VRAM不足時は--lowvram引数や軽量モデル（Flux Dev）。 |
| NVIDIA低スペック (VRAM 6GB以下, 旧カード) | Portable (cu126版) | Manual (CPUフォールバック) | 10シリーズ対応ビルド使用。高解像度/動画困難、CPUモード推奨。 |
| AMD GPU (RX 7000/9000シリーズ, ROCm対応) | Manual (ROCm nightly) | Portable AMD実験版 | Windows実験的、Linux推奨。RDNA4で改善だがNVIDIAに劣る（速度70-400%差報告）。 |
| Intel Arc / Integrated GPU | Manual (XPU nightly) | Docker | 進化中だが遅め。動画生成厳しい。CPUフォールバック多用。 |
| CPU only (GPUなし) | Manual (CPU torch) | Pinokio / Stability Matrix | 生成遅い（数分/枚）。軽量モデル限定、テキスト中心運用。 |
| RAM 32GB+ / SSD 1TB+ | Portable / Manual | どれでも | 大量モデル/動画バッチ快適。RAM不足でスワップ発生注意。 |
| RAM 16GB以下 / SSD 256GB以下 | Portable / Desktop | Pinokio | モデル厳選（SD1.5/Flux Schnell）。外部ストレージ活用。 |
| OS: Windows | Portable / Desktop / Pinokio | Stability Matrix | 初心者向け豊富。RTX 5070でPortable最速。 |
| OS: Linux | Manual / Docker | comfy-cli | ROCm/AMD強い。サーバー運用向き。 |
| OS: Mac (Apple Silicon) | Manual (MPS nightly) | ComfyUI Desktop | Metal加速進化中だがNVIDIAに劣る。動画生成中程度。 |
※低VRAMでPortable版を使う場合の実際の対応策（Portable版でも可能）
Portable版でも低VRAM GPUで無理やり動かす方法はあります。
低VRAM GPU＝「VRAM 6-8GB以下の古いGPU」
専用ビルドがないだけで、起動オプションで調整できます。
run_nvidia_gpu.batを右クリック → 編集。- 末尾に起動引数を追加：
--lowvram：VRAMを最小限に抑え、モデルを部分的にロード（生成速度↓、品質やや↓）。--normalvram：標準バランス（デフォルトに近い）。--novram：さらに厳しい低VRAMモード（ほとんど使わない）。- 組み合わせ例：
python main.py --lowvram --disable-smart-memory（スマートメモリオフでさらに節約）。
- 保存してBAT実行。
- 動画生成（AnimateDiff/WAN2.2）では、--lowvram 必須で、8GB以下だとGGUF量子化モデルやTileサイズ小さめワークフロー推奨。
低VRAMのGPUで動画を生成する場合のインストール方法ランキング
WAN 2.2（および類似のAnimateDiff系動画生成モデル）をVRAM 8GBまたは12GBで実用的に動かす場合、ComfyUIのインストール方法ランキングを2026年現在の実情に基づいてまとめます。
主な情報源：
- WAN 2.2はGGUF量子化モデル（5B/14Bなど） + Lightx2v LoRA + Native offloading（ComfyUIのメモリ最適化）で8GBでも動作報告多数。
- 12GBなら標準FP16 or Q5_K_M GGUFで快適（解像度512-720p、ステップ20-30、フレーム数16-32程度）。
- 低VRAM対策の鍵：--lowvram / --normalvram引数、Tileオフ、SageAttention / Nunchaku（高速化パッチ）、GGUF版モデル必須。
おすすめインストール方法ランキング（低VRAM動画生成特化）
| 順位 | 方法 | VRAM 8GB適合度 | VRAM 12GB適合度 | 難易度（初心者向け） | 理由・最適化ポイント | おすすめユーザー |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1位 | Portable版 (cu130ビルド) | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★★★★ | 同梱PyTorch最適化で--lowvram / --normalvramが即効。GGUFモデルロードが安定。RTX 30/40/50シリーズで低VRAM最適化報告最多。 | 低VRAMでも速度重視の人（あなたのようなRTXユーザー）。 |
| 2位 | Stability Matrix (Portableベース) | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★★★★ | GUIでプロセス管理自動。モデル共有簡単。--lowvram引数UI設定可。クラッシュ時再起動楽。 | 複数UI併用・モデル管理重視。 |
| 3位 | Pinokio (1クリック) | ★★★★☆ | ★★★★☆ | ★★★★★ | 自動インストール。低VRAMワークフロー対応。オーバーヘッド微小。 | 超初心者・コマンド嫌い。 |
| 4位 | comfy-cli (自動スクリプト) | ★★★★☆ | ★★★★☆ | ★★★★ | venvでPyTorch nightly選択可。--lowvram自動適用。Manager込みでGGUF対応早い。 | 中級者・最新最適化欲しい人。 |
| 5位 | Manual Install (git clone) | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | ★★ | PyTorch nightly + SageAttention手動導入で最高最適化可能。ただしセットアップでVRAMエラー多発。 | 上級者・カスタム極めたい人。 |
| 6位 | Docker | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | ★★ | コンテナでVRAMパススルー調整可。低VRAMイメージ（GGUF対応）あり。Windowsでパススルー複雑。 | Linux/クリーン環境派。 |
| 7位 | ComfyUI Desktop (GUIインストーラー) | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | ★★★★ | Portableベースだが引数変更しにくい。低VRAMオプション制限。 | GUIだけ欲しい人（低VRAM微妙）。 |
低VRAM（8GB/12GB）でWAN 2.2を動かすための共通Tips
モデル選択:
8GB: WAN 2.2 5B GGUF (Q4_K_M or Q5_K_M) + Lightx2v LoRA（6-8GBで動作報告多数）。
12GB: 14B GGUF or Hybrid FP16（720p動画で快適）。
起動引数（bat編集で追加）:
--lowvram or --normalvram（必須）。
--disable-smart-memory（メモリ節約）。
--highvramは避ける。
最適化ノード:
SageAttention 2 or ComfyUI-Nunchaku（生成速度2-5倍、VRAM節約）。
ComfyUI-Impact-Pack（Detailerで品質向上）。
AnimateDiff-Evolved + VideoHelperSuite（フレーム管理）。
ワークフロー:
公式Native WAN 2.2ワークフロー（docs.comfy.org）からスタート。
低VRAM版: GGUF + Tileオフ + ステップ低め + CFG 1-2。
VRAM節約テク:
解像度512x512スタート → アップスケール。
フレーム数8-16（長動画はバッチ分割）。
TAESD VAE approx使用。
結論（NVIDIA VRAM 8/12GB想定）
- 最優先: Portable版（低VRAM最適化が最も安定・速い）。
- 次点: Stability Matrix（プロセス管理楽、モデル共有簡単）。
- 低VRAMで動画生成したいなら、GGUFモデル + --lowvram が鍵。Portableで試してダメならMatrixへ移行がおすすめ。
7種類のうち「似たもの」をグループ化して徹底比較（選択の悩み払用）
7種類はそれぞれ特徴がありますが、重複する部分が多いです。似たものを4グループに分け、徹底比較します。
これで「どれを選べばいいか」の悩みを解消します！
グループ1: 「超簡単1クリック/マネージャー系」（Pinokio vs Stability Matrix vs ComfyUI Desktop）
共通点：インストール超簡単（アプリDL→クリック）、自動更新、Managerプリインストール多数、モデル/ノード管理GUIあり。A1111経験者にとって「すぐ始められる」感覚。
徹底比較：
Pinokio：最速1クリック、複数AIツール（ComfyUI以外も）自動管理。2026年も安定だが、RTX 50シリーズで「パフォーマンス微減」（オーバーヘッド報告）あり。
Stability Matrix：A1111/Forge/ComfyUIを1アプリで切り替え可能、モデル共有抜群。2026年更新活発（v2.15.5）、動画生成ワークフローも快適。デメリットはアプリ自体が少し重い（起動遅め報告）。
ComfyUI Desktop：ComfyUI専用GUI、初回セットアップ最楽（モデル自動DL）。ただしComfyUIしか管理できない。
結論・悩み払拭：A1111経験ありで「ComfyUIだけ集中」ならComfyUI Desktop、複数UI試したいならStability Matrix、とにかく楽さ優先ならPinokio。ただRTX 5070性能レベルでは、これらの「管理オーバーヘッド」で速度が少し落ちる報告あり → Portableの方が純粋に速いのでサブ候補。
グループ2: 「ポータブル解凍だけ系」（Portable版）
単独グループだが、上記簡単系と似て「環境同梱・トラブル少」。
他との違い：マネージャーアプリ不要、純粋にComfyUIだけ爆速起動。RTX 50シリーズ（Blackwell）で最高パフォーマンス（CUDA 13.0同梱、Triton/SageAttention最適）。
結論・悩み払拭：簡単系と迷ったらPortable一択。2026年コミュニティで「RTX 50シリーズ最速・安定」はPortableが圧倒的多数意見。動画生成（VRAM食い）もフルパワー発揮。
グループ3: 「手動カスタム系」（Git版-Manual Install vs comfy-cli/Managerスクリプト）
- 共通点：コマンドライン中心、最高カスタマイズ（最新PyTorch nightly、引数自由）。
徹底比較：
Manual Install：git cloneから完全手動。自由度MAXだがRTX 50でCUDAエラー多発（Torchバージョン調整必要）。
comfy-cli：comfy install一コマンドでManual相当自動化、Managerデフォルト込み。2026年公式推奨ツール化進む。
結論・悩み払拭：カスタムしたい上級者向け。ある程度の高性能PCでもエラーリスク高い → 初心者移行期は避け、慣れたらcomfy-cliを試す程度でOK。
グループ4: 「環境隔離系」（Docker vs Portable）
- 単独：コンテナで完全に独立。他と全く違う（再現性重視）。
- 結論・悩み払拭：Windowsユーザーで環境汚したくない場合のみ。通常の用とでは不要（Portableで十分クリーン）。
実際はRTX 50シリーズでパフォーマンス/安定性がPortableに劣る報告が目立つため、高性能シングルGPU Windowsユーザーにはおすすめしにくいのが実情です
Portableからスタート → 後で「もっとクリーンにしたい」と思ったらDockerに乗り換え がベスト。
Pythonバージョンの違い豆知識
PythonはConfiUIを使うのに必須のアプリケーションです。そのため、Pythonバージョンが原因でcustom nodeが動かないトラブルはよくあることです。
2025年以前はPyton3.10が主に使われてきました。2026年時点では3.14が最新で3.15がアルファ版がリリースされているように、流動的です。
また、ComfyUIの7つの主なインストール方法で使われるPythonバージョンは、完全に同じではありません。
Pythonバージョン比較表（2026年基準）
| 方法 | Pythonバージョン（主なもの） | 固定？ / 変更可能？ | 詳細・理由・注意点 |
|---|---|---|---|
| Portable版 | Python 3.11.x（例: 3.11.8） | 固定（同梱） | 公式Portableビルドはembedded Python 3.11をバンドル。変更不可（再ビルドが必要）。一部custom nodesで3.11必須のものが多いため安定。RTX 50シリーズ対応ビルドでも3.11ベース。 |
| Manual Install | 3.10〜3.13（推奨3.11〜3.12） | 自由選択 | 公式推奨は3.10-3.11だが、2026年現在PyTorch 2.5+ / CUDA 13.x対応で3.12も動作報告多数。3.13は一部custom nodes未対応で非推奨。venvで好きなバージョンを選べる。 |
| ComfyUI Desktop | Python 3.11.x（同梱） | 固定（ほぼ） | Portableベースのインストーラー版なので、Portableと同じく3.11固定。変更は実質不可。 |
| Pinokio | Python 3.11.x（同梱） | 固定（同梱） | Pinokio経由のComfyUIインストールはPortableビルドをベースにしているため、3.11固定。内部でembedded Python使用。 |
| comfy-cli / Managerスクリプト | 3.9以上（推奨3.11〜3.12） | 自由選択 | comfy-cli自体はPython 3.9+で動作。インストール時にユーザーのPython環境を使うので、venvで3.11/3.12を選択可能。comfy installコマンドで自動セットアップ時もベースPythonに依存。 |
| Docker | 3.11 or 3.12（イメージによる） | イメージ依存・選択可 | 人気イメージ（ai-dock/comfyui、ashleykleynhans/comfyui-dockerなど）でPython 3.11版と3.12版が別途提供。3.11が安定推奨だが、custom nodes次第で3.12選択可。 |
| Stability Matrix | Python 3.11.x（同梱） | 固定（同梱） | Matrix経由のComfyUIパッケージはPortableベースなので、3.11固定。複数UI管理ツールとしてPythonバージョンを統一。 |
- 同じものか？ → No、同じではない。多くはPython 3.11固定で統一感がある。一方、Manual / comfy-cli / 一部Dockerはユーザーが3.10〜3.13を選択可能（ただし3.11が最も互換性高い）。
- なぜ3.11が多い？ → ComfyUIコア + 人気custom nodes（ComfyUI-Manager、AnimateDiff、Geminiノードなど）の依存関係が3.11で最も安定。3.12/3.13はPyTorch nightly対応が進んでいるが、2026年現在も一部ノードでエラー報告あり。
- Portable版（3.11固定） が最適。custom nodesの互換性が高く、エラー少なく爆速。もしManual/comfy-cliで3.12試したい場合も可能ですが、初回は3.11推奨（Portableと同じ環境でテストしやすい）。
Pythonバージョン移行の対応方法
全体の現実的な対応方針（Python進化への備え方）として、
- 短期（今〜半年以内）：安定優先で3.11〜3.12をキープ
- 中長期（Python 3.13〜3.14移行時）→ 公式/アプリの新リリースを待つ（これらが3.13 embedded版を出したら移行）
- → 待てないならPortableを諦めてManual or comfy-cliへ移行。
- Manual / comfy-cli / Docker → venv/イメージ新規作成で即対応可能。
→ 例: Python 3.13公式サイトからDL → venv作成 →pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130→pip install -r requirements.txt→ custom nodesインストールテスト。 - 並行運用推奨：古いバージョン（3.11）のフォルダ/venvを残して、新バージョンでテスト。問題なければ移行。
トラブル回避の鉄則
- custom nodesインストール前にComfyUI-ManagerのUpdate Checker で互換性確認。
- エラー出たらGitHub Issues / Reddit r/comfyui で「Python 3.13 [node名]」検索（パッチ/代替nodeが出るまで待つ）。
- PyTorchは常にCUDA対応最新版（cu130など）を入れる。RTX 50シリーズはBlackwell最適化が進むので、Python新版でもパフォーマンス向上期待。
最終結論（選択悩み完全払拭最強おすすめ）
これで悩み解消できたはず！ 実際にPortableから始めて、物足りなければStability Matrixに乗り換えが鉄板パターンです。
最強おすすめがPortable版の理由→ パフォーマンス/安定/移行しやすさのバランス最強。2026年RTX 50シリーズ報告でも「Portableがトラブルゼロ・最速」。
Portableスタートで快適に使い続け、Python 3.13がcustom nodes全体で安定したら（おそらく2026年後半〜2027年）、Manual/comfy-cli/Dockerへ移行 が最もストレス少ないルートです。
迷ったら次点：Stability Matrix（A1111併用したい場合）or Pinokio（とにかくクリックだけ）。
