画像生成(SDXL)と動画生成(Wan 2.2)を実際に動かしながら学んだことを全部まとめました
ComfyUI は「本体」と「操作画面」が分かれています。車で例えると bat ファイルがエンジン始動、ブラウザがハンドルとメーターです。
127.0.0.1 は「自分自身のPC」を指す特別なアドレスです| 操作 | やり方 |
|---|---|
| 画面を動かす | 何もない場所をドラッグ |
| 拡大・縮小 | マウスホイール(縮小しすぎると文字が消える。編集するときはズームイン) |
| ノードを動かす | ノードのタイトル部分をドラッグ |
| 生成スタート | 青い「実行する」ボタン、または Ctrl + Enter |
| ノードの有効/無効切替 | ノードを選択して Ctrl + B(バイパス。紫のもやがかかる=無効) |
| ワークフロー保存 | Ctrl + S(次回からサイドバー「ワークフロー」で呼び出せる) |
| 実行のキャンセル | 右上の赤い ✕ ボタン |
左端メニュー「テンプレート」→ 検索欄に「SDXL」と入力すると4つ出てきます。選ぶのは1つだけ:
| テンプレート | 内容 | 使える? |
|---|---|---|
| SDXLシンプル | base + refiner の標準構成で高品質画像を生成 | ✅ これを使う |
| SDXLターボ | 別モデル「SDXL Turbo」で1ステップ高速生成 | ❌ 別モデルが必要 |
| SDXLリビジョン | 参照画像から雰囲気を転写する応用技 | ❌ 別部品が必要 |
| SDXL Refiner プロンプト | refiner の実験的バリエーション | △ 動くが不要 |
ComfyUI\output フォルダへ連番で自動保存されています(セクション6)。続けて生成するならプロンプトを変えてもう一度「実行する」を押すだけ。検索欄に「wan2.2 5B」と入力。「Wan 2.2 5Bビデオ生成」だけが正解です:
| 名前に含まれる語 | 判定 |
|---|---|
| Wan 2.2 5Bビデオ生成 | ✅ これを使う(導入済みモデル3点で動く) |
| Wan 2.1 〇〇 | ❌ 旧バージョン用の別モデルが必要 |
| Wan 2.2 14B 〇〇 | ❌ 大型版モデル(数十GB)が別途必要 |
| Fun コントロール / Fun インペインティング | ❌ 追加の Fun 系モデルが必要 |
| S2V(音声駆動型) | ❌ 音声用の別モデルが必要 |
| モード | 設定方法 | 向いている用途 |
|---|---|---|
| 文章から動画 (t2v) |
そのまま実行。「画像を読み込む」ノードは最初から無効(紫のもや=バイパス状態)になっている | ゼロから映像を作りたいとき |
| 画像から動画 (i2v) |
「画像を読み込む」ノードを選択して Ctrl + B で有効化 → 画像をアップロード。その画像が動画の1コマ目(ファーストフレーム)になる | SDXLで作った画像や写真を動かしたいとき。失敗しにくいのでおすすめ |
ComfyUI\output の中)。文章だけから作る場合はこの手順を丸ごとスキップしてOK。ComfyUI\output\video に自動保存。うまくいったら長さを121(約5秒)に戻して本番生成へ。動画はパラパラ漫画。「長さ」は何コマ描くかで、24fps(1秒24コマ)で再生されます:
| 長さ | 動画の尺 | 生成時間の目安(RTX 3090) | 用途 |
|---|---|---|---|
| 49 | 約2秒 | 数分 | テスト用。まずこれ |
| 81 | 約3.4秒 | 数分〜10分 | 中間確認 |
| 121(初期値) | 約5秒 | 十数分 | 本番生成 |
幅1280 × 高さ704(横長)。正方形の画像(SDXLの1024×1024など)を使うなら 幅704 × 高さ704 に変更。合っていないと被写体が引き伸ばされて歪みます。SDXL のプロンプトを解釈する部品(CLIP)は主に英語で学習されているため、日本語はほぼ通じません。DeepL や Google 翻訳で日本語→英語にしてコピペすれば十分。文法が完璧である必要はなく、単語をカンマで並べるだけでもOKです。
仕上げに「画質を上げる系」の定番ワードを足すのがコツ: masterpiece, best quality, highly detailed, 8k
「画調 → 被写体と動作 → 場所 → カメラ → 仕上げ」の順で、1カットの映像を撮影監督に発注するつもりで書くと安定します:
| 得意 💪 | 苦手 ⚠️ |
|---|---|
| 実写風・映画風の1カット映像/カメラワーク指示(パン・ズーム・追従)/ゆったりした自然な動き(歩行、揺れる髪や布、湯気、水)/夕暮れ・ネオン・雨上がりなどの雰囲気表現 | 速く複雑な動き(格闘・ダンス)/文字(看板などは崩れる)/手や指のアップ/場面転換(1カット=1動画)/5秒超の長尺の一貫性 |
slowly を付けると破綻しにくくなります。Wan は中国製で日本語もある程度通じますが、安定度は英語が上です。「保存」系ノードを通った生成物は、実行するたびに自動で連番保存されます。何もしなくても消えません。
右上の「◯件のアクティブ」をクリックすると実行履歴が開き、過去の生成画像をその場で確認できます。画像をクリックすれば当時のワークフロー(プロンプト含む)を呼び戻せるので、「さっきの設定に戻りたい」ときに便利です。
| 方法 | 操作 |
|---|---|
| フォトアプリ | ダブルクリックで開く → 矢印キー(← →)で前後の画像に切替 |
| プレビューウィンドウ(おすすめ) | エクスプローラーで Alt + P → ファイルをクリックするだけで右側に大きく表示 |
| PowerToys Peek | Microsoft公式無料ツールを入れるとファイル選択 + Ctrl + Space で Mac と同じ操作感に |
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| プロンプト | AIへの指示文。「何を描いてほしいか」を英語で書く。詳しいほど狙い通りになりやすい |
| ネガティブプロンプト | 「描いてほしくないもの」の指定。blurry(ぼやけ)、low quality(低品質)など |
| チェックポイント | 学習済みAIモデル本体。SDXLもこの一種。モデルを変えると絵柄が変わる |
| base / refiner | SDXLの2段構成。baseが大枠を描き、refinerが細部を仕上げる |
| ステップ(steps) | 絵を仕上げる反復回数。多いほど丁寧だが時間がかかる。20〜30が一般的 |
| CFG | プロンプトへの忠実度。高いほど指示に忠実だが硬くなる。5〜8が目安 |
| シード(seed) | 乱数の種。同じシード+同じ設定なら同じ結果を再現できる。「randomize」で毎回変化 |
| KSampler | 実際に生成を実行するノード。ステップ・CFG・シードはここで設定 |
| VAE | AIの内部データを人間が見られる画像・映像に変換する部品 |
| フレーム / fps | 動画の1コマ / 1秒あたりのコマ数。24fpsで121フレーム=約5秒 |
| バイパス | ノードを一時的に無効化すること(Ctrl + B)。紫のもやがかかった見た目になる |
| t2v / i2v | text-to-video(文章から動画)/ image-to-video(画像から動画)の略 |
| ワークフロー | ノードのつながり全体。JSONファイルとして保存・共有できる |
| 症状 | 対処法 |
|---|---|
| 画面が真っ白/つながらない | サーバー(黒いウィンドウ)が起動しているか確認。なければ run_nvidia_gpu.bat をダブルクリック |
| 「ポートが使用中」エラー | bat の二重起動。後から開いた方を閉じるだけでOK(壊れません) |
| メモリ不足(OOM)エラー | 解像度を下げる/動画は「長さ」を49に減らす/他の重いアプリを閉じる |
| モデルが見つからないと言われる | ノードのモデル名プルダウンから入っているモデルを選び直す。モデル追加直後はブラウザを F5 |
| 生成が始まらない | 「◯件のアクティブ」で待ち行列を確認。前のジョブが実行中なら順番待ち。✕でキャンセル可 |
| i2vで被写体が歪む | 出力の幅・高さを元画像の縦横比に合わせる(正方形画像なら704×704) |
| 動画がグチャグチャに崩れる | 動作を1〜2個に減らす/slowlyを付ける/フレーム数を減らす/i2vに切り替える |
| 動作が不安定になった | 黒いウィンドウを閉じて終了 → bat から再起動(ワークフローは Ctrl+S で保存を忘れずに) |
Claude Code や Codex などの AI コーディングエージェントに下のプロンプトを丸ごと貼り付けるだけで、このガイドと全く同じ環境(ComfyUI + 画像生成SDXL + 動画生成Wan 2.2 5B)を自動構築させられます。モデルのURLやフォルダ配置など、今回実際に使った値をすべて埋め込み済みです。
Windows PC に ComfyUI 環境をゼロから構築してください。ゴールは「画像生成(SDXL)と動画生成(Wan 2.2 5B)がテンプレートからそのまま動く状態」です。以下の手順に忠実に従ってください。 ## 前提チェック(最初に実行) 1. `nvidia-smi` で NVIDIA GPU とドライバが認識されているか確認(VRAM 12GB以上推奨、動画生成には16GB以上推奨) 2. インストール先ドライブの空き容量が 60GB 以上あるか確認 3. Python や Git のインストールは不要(ポータブル版を使うため)。既存環境も汚さないこと ## Step 1: ComfyUI ポータブル版の導入 1. インストール先フォルダを決める(ユーザー指定がなければ適当な場所に。OneDrive 同期対象のフォルダは避ける) 2. 以下をダウンロード: - ComfyUI 本体: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases/latest/download/ComfyUI_windows_portable_nvidia.7z (約2GB) - 展開ツール: https://www.7-zip.org/a/7zr.exe 3. `7zr.exe x ComfyUI_windows_portable_nvidia.7z -o(インストール先) -y` で展開 4. 展開後、`ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\` 以下に checkpoints / diffusion_models / vae / text_encoders フォルダがあることを確認 ## Step 2: モデルの導入(合計約31GB) 以下5ファイルを Hugging Face からダウンロードし、それぞれ指定フォルダに配置する。 ダウンロードは curl -L -C - などレジューム(途中再開)可能な方法で行い、並行ダウンロードで時間を短縮すること。完了後は必ずファイルサイズを検証すること。 【models\checkpoints\ に配置】 - sd_xl_base_1.0.safetensors (約6.9GB) https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors - sd_xl_refiner_1.0.safetensors (約6.1GB) https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0.safetensors 【models\diffusion_models\ に配置】 - wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors (約10GB) https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors 【models\vae\ に配置】 - wan2.2_vae.safetensors (約1.4GB) https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/vae/wan2.2_vae.safetensors 【models\text_encoders\ に配置】 - umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors (約6.7GB) https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.1_ComfyUI_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors ※ファイル名は一字も変えないこと。ComfyUI 公式テンプレート(「SDXLシンプル」「Wan 2.2 5Bビデオ生成」)がこのファイル名を前提にしているため、一致していればテンプレートが警告なしでそのまま動く。 ## Step 3: 起動確認 1. `ComfyUI_windows_portable` フォルダで `python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build --listen 127.0.0.1 --port 8188` をバックグラウンド実行(通常利用時は run_nvidia_gpu.bat のダブルクリックと案内する) 2. http://127.0.0.1:8188/system_stats に HTTP リクエストを送り、以下を確認: - サーバーが応答すること - devices に CUDA デバイス(GPU名)が表示されること 3. 動作確認として、API 経由で SDXL の text-to-image を1枚生成し、ComfyUI\output に画像が保存されることを確認できればなお良い ## Step 4: 完了報告 以下をユーザーに報告すること: - ComfyUI のバージョン、PyTorch のバージョン、認識された GPU 名と VRAM - 配置した5モデルのファイル名・サイズ・配置先の一覧 - 次回からの起動方法(run_nvidia_gpu.bat → ブラウザで http://127.0.0.1:8188) - 最初の使い方:テンプレート検索で「SDXLシンプル」(画像)、「Wan 2.2 5Bビデオ生成」(動画)を開けばそのまま動くこと ## 注意事項 - 大容量ダウンロード中は進捗をユーザーに報告すること - 同じファイルを二重にダウンロードしないこと - ダウンロードが途中で切れた場合はレジュームで再開すること - 破壊的な操作(既存ファイルの削除・上書き)を行う前はユーザーに確認すること