ComfyUIレビュー(2026):Stable DiffusionとFluxを動かす無料ノードベースUI

ComfyUI単体では画像を生成できない——Stable Diffusion、SDXL、SD 3.5、Fluxなどの拡散モデルを読み込む必要がある。ComfyUIの役割は、そのモデルの重みを読み込み、自分のGPU上で推論を実行し、プロセスの各段階(チェックポイントの読み込み、テキストプロンプトのエンコード、サンプリング、VAEデコード、アップスケーリング)を、個別に接続可能なノードとして公開することである。

これにより、ComfyUIはAUTOMATIC1111のStable Diffusion WebUI、InvokeAI、Fooocusと同じカテゴリーに位置づけられる——この4つはいずれも同じ基盤拡散モデルのフロントエンドインターフェースであり、競合するモデル自体ではない。違いは操作パラダイムにある——AUTOMATIC1111とFooocusは従来型のタブ、ボタン、スライダーを使うが、ComfyUIはノードグラフを使う。

ComfyUIは、公にはcomfyanonymousとして知られる開発者によって作られた。その本名——Yannik Marek——は、後のインタビューやポッドキャスト出演を通じて公になった。プロジェクトは2023年1月にGitHubで初公開された。Marekは2023年6月にStability AIに雇用され、この直接的な雇用関係は2024年6月頃に終了。2024年6月21日、Marekを共同創業者としてComfyUIの他のコア開発者とともに専門組織Comfy Orgが設立され、プロジェクトの主要GitHubリポジトリは、Marekの個人アカウントではなくComfy-Org組織の下に置かれるようになった。Comfy Orgは2024年8月、Linux FoundationのOpen Model Initiativeに参加した。

ComfyUIのエコシステムはStable Diffusionをはるかに超えて成長している。2026年9月時点で、プロジェクトとそのカスタムノード・エコシステムは、画像モデル(Stable Diffusion、SDXL、SD 3.5、Flux.1・Flux.2、Qwen-Image)、動画モデル(Wan、LTX-Video、HunyuanVideo)、そして音声・3D生成用のノードをサポートしている——具体的なワークフローを計画する前に、公式ComfyUI GitHubリポジトリで最新のサポートモデル一覧を確認してほしい。新しいモデルサポートは頻繁に追加される。

すべてのComfyUIワークフローは技術的には有向非巡回グラフ(DAG)である:データはループなしで一方向にノードからノードへ流れる。基本的なテキストから画像へのワークフローは通常、チェックポイントローダー、正・負プロンプト用のテキスト(CLIP)エンコーダー、実際の拡散ステップを実行するサンプラー(KSampler)、結果を閲覧可能な画像に変換するVAEデコーダーを連鎖させる——最もシンプルな場合で4〜6個のノードだが、アップスケーリング、ControlNetによるガイダンス、複数モデルを追加すると、実際のワークフローは数十個のノードに膨れ上がることも珍しくない。

この透明性こそが、パワーユーザーがAUTOMATIC1111やFooocusよりもComfyUIを選ぶ主な理由である。各ステップが可視化されたノードであるため、サンプリングと出力の間に顔修復パスを挿入したり、パイプラインの途中で別のサンプラーに切り替えたり、同じプロンプトを2つの異なるアップスケーラーに分岐させて結果を比較したりできる——これらはいずれも、固定された上位レベルの設定しか公開しないUIでは不可能なことだ。

ワークフローは、すべてのノードと接続を完全に記述する単純なJSONファイルとして保存・共有される。だからこそComfyUIコミュニティは、特定の効果について(プロンプトだけでなく)完全で再現可能なパイプラインを共有する——読者は他人がエクスポートしたワークフローファイルを読み込み、自分のプロンプトや入力画像だけを差し替えて、その人の正確なパイプラインを再現できる。

そのトレードオフは現実的だ:ワークフローをゼロから構築するには、各ノードが何をするのか、拡散サンプリングが実際にどう機能するのかを理解する必要があり、これは1つのテキストボックスにプロンプトを入力するのに比べて、明らかに学習の出発点が高い。ほとんどのComfyUIユーザーは、空のキャンバスからノードを1つずつ組み立てるのではなく、共有された、あるいは組み込みのテンプレートワークフローから始めて修正する。

ComfyUIは、プラットフォームやコマンドラインへの習熟度に応じて、いくつかのインストール手順を用意している。

ComfyUIはGNU General Public License version 3.0(GPL-3.0)の下で公開されている、コピーレフト型のオープンソースライセンスだ。これは、ソフトウェアをダウンロード、実行、改変、再配布(商用目的を含む)することが、収益しきい値や登録手続きなしに無料であることを意味する——新しいバージョンのStable Diffusionをカバーする、Stability AI Community Licenseとはこの点で異なる(その違いについては当サイトのStable Diffusionレビューを参照)。

GPL-3.0のコピーレフト条件は、単に画像を生成したいだけの読者ではなく、主に開発者にとって重要である:ComfyUIのコアコードを改変し、その改変版を配布する場合、GPL-3.0は同じライセンスの下で変更を公開することを要求する。公式リポジトリでのメンテナーの議論によれば、プラグインインターフェース経由でComfyUIを拡張するカスタムノード(custom_nodesフォルダ内にあるもの)は、一般的に独自のライセンスを持てる別個の著作物として扱われる——一方、ComfyUIのコアコード自体をフォークしたり直接改変したりするのは二次的著作物にあたり、GPL-3.0のままである必要がある。インストールする個々のカスタムノードのライセンスは確認すること。コミュニティ製のノードはComfyUI自体のライセンスの対象外であり、条件はさまざまである。

ComfyUIのGPL-3.0ライセンスは、生成した画像で何ができるかについては何も規定していない——それは完全に、読み込んだ拡散モデルのライセンスによって決まる。 Stable Diffusion 1.5、SD 2.1、SDXLはCreativeML Open RAIL-M/RAIL++-Mライセンスを使用しており、商用収益の上限はない。SD 3とSD 3.5はStability AI Community Licenseを使用しており、年間収益100万USD未満でのみ無料である。FLUX.1 schnellはApache 2.0(無制限)である一方、FLUX.1 devは商用利用にBlack Forest Labsからの別個の商用ライセンスを必要とする。これらのモデルをComfyUI内で実行しても、そのライセンス条件が変更または上書きされることはない。

ComfyUIのセルフホストは無料——自分のハードウェアと電気代のみを負担する。 GPL-3.0ライセンスの下、ソフトウェア自体にサブスクリプション、収益上限、ローカル/オフライン利用のための登録要件はない。

Comfy Orgは、自分のハードウェアを使いたくない読者向けに、有料のホスト型GPUサービスであるComfy Cloudを別途販売している。comfy.orgで公開されている料金によれば、Comfy Cloudはクレジットカード不要で限られた回数のGPU実行ができる無料階層を提供し、その先に有料月額プランがある:Standard(月額20USD、月4,200クレジット、カスタムモデルのインポート不可)、Creator(月額35USD、月7,400クレジット、カスタムモデルのインポート込み)、Pro(月額100USD、月21,100クレジット、最大1時間のワークフロー実行時間)、Team(月額700USD、月147,700クレジット、チームでの共有アクセス)。年間契約はどの階層でも割引が提供される。Comfy Cloudは96 GBのVRAMを持つホスト型Blackwell RTX PRO 6000 GPU上で動作し、GPU時間は生成回数ではなく、実処理秒数に応じて課金される。

Comfy Cloudは、無料でセルフホストのオープンソースプロジェクトであるComfyUIとは別個の商用製品である——自分のGPUでComfyUIを使うために必要になることは一切なく、GPL-3.0ライセンスの中に支払いを義務付ける条項は何もない。

ComfyUIとAUTOMATIC1111のStable Diffusion WebUIは、いずれも同じ拡散モデルを自分のGPU上で実行し、いずれも無料かつオープンソースだが、根本的に異なる操作モデルによって異なるユーザー層をターゲットにしている。

ComfyUIは、ローカルの拡散モデル生成におけるパワーユーザー向けインターフェースとしての地位を確立している。そのノードグラフは、パイプラインの各ステップ——モデルの読み込み、プロンプトのエンコード、サンプリング、アップスケーリング——を、接続可能で検証可能かつ再現可能な単位として公開する。これはどんなタブ型UIも完全には及ばない特徴だ。その透明性は同時に主なコストでもある:プロンプトを入力して最小限の設定で画像を得たいだけの読者には、AUTOMATIC1111やFooocusの方が学習が早い。ComfyUI自体はGPL-3.0ライセンスの下、収益上限なしで無料でセルフホストでき、そのVRAM要件は完全に読み込むモデルによって決まる——控えめなハードウェアでのStable Diffusion 1.5から、ハイエンドGPUでのフル精度Fluxまで。Comfy OrgのComfy Cloudは、GPUを所有せずに同じノードグラフ・ワークフローを使いたい読者にとって正当な選択肢だが、それは要件ではなく別の有料製品である。シンプルなテキストから画像へのボックスでは物足りなくなり、本当のパイプライン制御を求める読者にとって、ComfyUIは妥当な次のステップだ。まだそこまで到達していない読者は、まずシンプルなUIから始めるべきである。