ComfyUIポータブル版（Windows）最短セットアップ完全ガイド
はじめに：いまは“ComfyUI時代”
AI画像は「オンラインでお任せ生成（例：Midjourney）」から、「自分のPCで工程を積み木のように組む」時代へ。ComfyUIは、テキスト、ノイズ除去、アップスケール、修正…といった工程を**ノード（ブロック）**でつなぐビジュアルGUIです。
だから——
どんな設定で作ったかが見える／残る／再現できる
よく使う流れをテンプレ化して次回は1クリック
必要な工程だけ差し替えて改良（効率よく試行錯誤）
まずは比較：オンライン生成ツール（Midjourney等）との違い
実行場所
ComfyUI（ローカル）：自分のPCで実行（オフライン可）
オンライン（Midjourney等）：クラウドで実行（常時ネット前提）
始めやすさ
ComfyUI：セットアップが必要（最初だけ少し手間）
オンライン：アカウント作成＆課金ですぐ開始
表現の自由度
ComfyUI：工程（ノード）を自由に組める → 自由度が高い
オンライン：高品質だが工程は非公開／固定的
再現性・共有
ComfyUI：ワークフローを保存・配布でき、後から完全再現しやすい
オンライン：画像は再現しづらい（ブラックボックス）
コスト感
ComfyUI：月額は基本不要（電気代＋必要に応じてモデル入手）
オンライン：月額課金ベースで手軽
プライバシー
ComfyUI：ローカル完結で安心（商材や個人写真に向く）
オンライン：アップロード前提（規約や取り扱いに注意）
カスタム性
ComfyUI：LoRA/ControlNet/拡張ノードなど自由に追加
オンライン：基本は提供機能の範囲内
学習コスト
ComfyUI：やや高め（慣れると強力）
オンライン：低め（お任せで綺麗に出る）
まとめ：手軽さ＝オンライン、自由度と再現性＝ComfyUI。最初はテンプレを使い、慣れたら工程を足していくのが近道。
可能になること（初心者向け）
文字から画像（Text-to-Image）：短い文章でもOK。「青空の街並み」「商品写真風」など。
画像の直し（Inpaint/Outpaint）：一部の塗り直し／周囲の描き足し。
手がかり画像で誘導（Control系）：ポーズ・輪郭・深度などから狙い通りに。
テイスト合わせ（参照画像）：雰囲気や顔立ちを似せて出す。
テンプレ運用：一度組んだ流れを保存→次回読み込みだけで再利用。
メリット
やり直しが速い：変えた所だけ再計算され、試行回数を回しやすい。
手元で完結：ネットが不安定でも動く。商材や個人写真も安心。
コスト最適化：月額が増えにくい。モデルや拡張も自分で選んで足すだけ。
原因を追いやすい：結果が悪い時、“どの工程が原因か”を目で追える。
デメリット／注意点
最初の壁：インストール＆“ノードをつなぐ”考え方に少し慣れが必要。
PCスペック依存：高解像度や複雑な流れは**VRAM（GPUメモリ）**が要る。
ストレージ肥大：モデルや拡張を集めると容量が増えるため整理が必須。
拡張の相性：カスタムノードの更新差で動かないことがある（逐次アップデート推奨）。
ここから実践：Windowsポータブル版（推奨）セットアップ
対象：Windows 11／NVIDIA GPU（CPUでも可）
特徴：埋め込みPython同梱の完全ポータブル。解凍→バッチ実行で起動。
1. ダウンロード＆解凍
**ComfyUI Portable（Windows版）**のZIPを公式配布先からダウンロード。https://docs.comfy.org/installation/comfyui_portable_windows (直リンク) https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases/latest/download/ComfyUI_windows_portable_nvidia.7z
任意のフォルダに解凍（例：D:\Apps\ComfyUI_windows_portable\）。
フォルダ例：ComfyUI_windows_portable ├─ ComfyUI ├─ python_embeded ├─ update ├─ run_cpu.bat └─ run_nvidia_gpu.bat
2. 起動
NVIDIA GPUがある場合：run_nvidia_gpu.bat をダブルクリック
CPUのみで試す場合：run_cpu.bat をダブルクリック
起動後にブラウザで http://127.0.0.1:8188 が開けば成功。ウィンドウを閉じるとComfyUIも停止します。
3. モデルを置く（最初の準備）
多くの配布形態ではベースモデルは同梱されません。以下に配置します：
既定のモデルルート：ComfyUI_windows_portable/ComfyUI/models/
checkpoints（本体 .safetensors など）
vae
loras
controlnet ほか
→ 例：チェックポイントは .../models/checkpoints/ に入れる。
4. モデルを共用したい（任意）
A1111 等とモデル共用をしたい場合：
ルートにある extra_model_paths.yaml.example を extra_model_paths.yaml にリネーム
外部フォルダを追記して保存（例）：
my_models: base_path: D:/AI/models checkpoints: checkpoints vae: vae loras: loras controlnet: controlnet
ComfyUIを再起動（新しいモデルパスを読み込みます）
最初の1枚：テンプレから即出力
ComfyUIを起動 → 右側サイドバーの Workflow Templates から Text-to-Image を読み込み
Load Checkpoint ノードで、配置したモデル（例：v1-5-*.safetensors など）を選択
プロンプトに短い文章を入れ、右上の Queue（または Ctrl+Enter）
Save Image ノードの出力を保存
目安（8GB VRAM想定）：最初は 解像度 768×768／ステップ 20／バッチ1。足りなければ解像度を下げる、余裕があれば後段でアップスケール。
便利ワザ・発展
ComfyUI-Manager（拡張ノードの導入をGUIで）
一度ComfyUIを起動→終了
ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes フォルダを開く
下記のいずれかで導入（例：Gitを使う場合）
cd ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager comfyui-manager
ComfyUIを再起動 → メニューに Manager が出現。そこから拡張の検索／導入／更新が可能
まずは Control系の前処理（Canny/Depth/Lineart/OpenPose など）、アップスケール系、参照画像を活かすノードを入れておくと便利。
LANアクセス（同一ネットワークで共有）
run_nvidia_gpu.bat をメモ帳で開き、起動行に --listen を追記
再起動後、ipconfig で調べたローカルIP（例：http://192.168.1.xx:8188）から他端末でもアクセス可能
トラブルシュート（よくある例）
モデルが選べない／見えない：置き場所（models/checkpoints 等）を確認 → ComfyUI再起動。extra_model_paths.yaml の綴りやパスも再確認。
VRAM不足で止まる（Out of Memory）：解像度を下げる／バッチサイズを1にする／他のGPUアプリを閉じる。
出力が安定しない：SamplerとStepsを変えすぎない、1項目ずつ調整→再試行。
拡張で不具合：拡張ノードを一時的に外す or 更新する。必要最小限から再構築。
全体が重い：生成は一度に1つにして負荷を下げる。保存先ドライブの空き容量も確認。
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