【#1】ComfyUI導入方法、Model導入方法、出力方法【ComfyUI講座】【2025年版】
⚠️Nodes 2.0（2025/12）
Node 定義方式の変更
UI との連携仕様変更
Python サンドボックスの統合
uv パッケージ管理の導入
ComfyUI Desktop 固有の Runtime 構造
などが大きく変わり、旧Managerでは互換性が保てなくなったため廃止されました。
今回は2025/5/8で正式版になった「ComfyUI Desktop」を使って簡単にComfyUIを導入する方法、Modelの導入方法、最初の1枚を出力する方法を解説します。
システム要件
GPUはミドルスペック（5万円以上）が最小
GPUはNVIDIA製厳守
VRAMは8GBが最小、12GBで中級、24GBでプロ
CPUは2021年（12世代i5）以降の推奨
メモリはDDR4でも良いが、DDR5で32GB以上推奨
ストレージは500GB以上
OSはWindows
GPUの目安（GPUのみの価格）
ミドルスペック（5万円以上）：入門
SDXLの出力が出来るが快適とは言えない。
img2imgは時間がかかる。
Controlnetはかなりきつい。
LoRA自作は時間がかなりかかる。
ミドルハイが欲しくなったら売って頭金にする方法がある。この価格帯のグラフィックボードはコスパが良く比較的売りやすい。
アーキテクチャは出来れば最新のものが良い。（2025年5月現在であればRT50シリーズ）コスト的に厳しいのであれば1つ前の世代。（RT40後半）
ミドルハイ（10万円前後）：中級（オススメ）
SDXLは快適、複数同時出力に不満。
img2imgが出来る
Controlnetが出来る。
LoRA自作は時間がかかる。
間違って8GBを買わないようにする。
ハイクラス（15万円以上）：プロ
SDXLの複数出力が出来る。
img2imgが快適に出来る
Controlnetが快適に出来る。
LoRA自作が快適に出来る。
毎日のめり込むように生成しないとコスパが悪くなる。消費電力も結構大きい。
NVIDIAとASIC
AI学習にはPythonと呼ばれるプログラミング言語とNVIDIAが主流としているCUDAと呼ばれる計算方法を用いています。
そのためAI生成は「環境を揃える＝NVIDIA前提」となっています。
2025年に入って、2025年はAI処理専用チップが続々登場、NVIDIAの1強体制は終焉へにあるようにAI処理に特化したチップセット「ASIC」が頭角を表しています。
個人ユースとしてAI処理に特化したものは不要ですが、この変化が今後AI生成に何らかの影響を与えるのは間違い有りません。
ComfyUIの導入方法
学習済みModel（CheckPoint）の導入方法
CIVITAIから好きなModelを探すか、NoobAI-XL（NAI-XL）をCIVITAI経由でDLするか、GitHub経由でDLする。有名なイラスト系でSDの後継、SDXL派生のBaseModelは「Illustrious」「Pony」「Animagine」が有名。
出力方法
1girl,masterpiece, best quality, newest, absurdres, highres, safe,nsfw, worst quality, old, early, low quality, lowres, signature, username, logo, bad hands, mutated hands, mammal, anthro, furry, ambiguous form, feral, semi-anthro
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次回：イラスト系・SDXL派生のModelについて
📌 AIイラストの構成設計や生成安定化に興味がある方へ
このnoteでは再現性重視の技術を発信しています。詳細なテンプレートやLoRAは、メンバーシップで限定公開しています。
