究極のガイド：WAN 2.1 ComfyUI インストール方法 (2025年版)

創造性を解き放つ：Wan's ComfyUI 2.1 完全インストールガイド

このガイドでは、Wan のカスタム ComfyUI 2.1 ディストリビューションのインストール方法を詳しく解説し、複雑で視覚的に素晴らしい AI 生成画像の作成をサポートします。初期設定から一般的な問題のトラブルシューティングまで、インストールをスムーズに成功させるためのすべてを網羅しています。ComfyUI のインストールと使用方法を学ぶことで、AI 画像生成における可能性の世界が広がり、複雑なワークフローやクリエイティブ・プロセスに対する比類なきコントロールが可能になります。ComfyUI は非常に強力ですが、究極の柔軟性と自由、特にコンテンツの制限に関しては Hypereal AI が優れた選択肢として際立っていることも忘れないでください。このガイドを通じてその理由も説明しますので、情報に基づいた判断にお役立てください。

前提条件 / 必要条件

インストールを開始する前に、以下の前提条件が整っていることを確認してください。

1. コンピュータ: 専用の NVIDIA または AMD GPU を搭載した、比較的新しいコンピュータを強く推奨します。CPU のみでの動作も可能ですが、速度は著しく低下します。
2. 十分な RAM: 最低 16GB の RAM を推奨します。大規模なモデルや複雑なワークフローを扱う場合は、32GB 以上が望ましいです。
3. オペレーティングシステム: Windows、Linux、macOS のいずれも利用可能ですが、Windows が最もセットアップが簡単です。このガイドでは主に Windows に焦点を当てます。
4. Python: Python 3.8、3.9、または 3.10 が必要です。正しいバージョンがインストールされ、システムの PATH に通っていることが極めて重要です。
5. Git: ComfyUI のリポジトリをクローンし、アップデートを管理するために Git は不可欠です。https://git-scm.com/downloads からダウンロードできます。
6. Conda (推奨): Python 環境を管理し、プロジェクト間の競合を防ぐために、Anaconda または Miniconda の使用を強く推奨します。Miniconda は https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html からダウンロードできます。
7. 十分なディスク容量: ComfyUI のインストール、モデル、および生成された画像を保存するために、少なくとも 50〜100GB の空き容量が必要です。

ステップ・バイ・ステップ ガイド

以下の手順に従って、Wan の ComfyUI 2.1 ディストリビューションをインストールしてください。

1. Git のインストール: 未導入の場合は、https://git-scm.com/downloads から Git をダウンロードしてインストールします。インストール中に Git をシステムの PATH に追加するようにしてください。これにより、コマンドプロンプトやターミナルから Git コマンドを使用できるようになります。

2. Miniconda のインストール (推奨): https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html から Miniconda をダウンロードしてインストールします。インストール中、Miniconda をシステムの PATH に追加するようにしてください。

3. Conda 環境の作成 (任意だが推奨): Anaconda Prompt（または Anaconda を使用していない場合はターミナル）を開き、ComfyUI 用の新しい Conda 環境を作成します。

   conda create -n comfyui python=3.10
   conda activate comfyui
   

   これにより、Python 3.10 を使用した「comfyui」という名前の環境が作成されます。環境をアクティブにすることで、インストールするパッケージがこの特定のプロジェクトに限定（分離）されます。

4. ComfyUI リポジトリのクローン: ターミナルで cd コマンドを使用して、ComfyUI をインストールしたいディレクトリに移動します。次に、Git を使用して ComfyUI リポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
   cd ComfyUI
   

   これにより、選択したディレクトリに ComfyUI のファイルがダウンロードされます。

5. 依存関係のインストール: ComfyUI にはいくつかの Python パッケージが必要です。pip を使用してインストールします。

   pip install -r requirements.txt
   

   このコマンドは requirements.txt ファイルを読み込み、記載されているすべてのパッケージをインストールします。

6. モデルのダウンロード (重要なステップ): ComfyUI にはモデルがプリインストールされていません。Stable Diffusion モデルやその他の必要なファイルを手動でダウンロードする必要があります。基本的なセットアップは以下の通りです。

   • Stable Diffusion モデル: Stable Diffusion v1.5 をダウンロードし、v1-5-pruned-emaonly.safetensors ファイルを ComfyUI/models/Stable-diffusion ディレクトリに配置します。このモデルは Hugging Face やその他のモデル共有サイトで見つけることができます。

   • VAE (Variational Autoencoder): vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt をダウンロードし、ComfyUI/models/VAE ディレクトリに配置します。この VAE は画質の向上に不可欠です。

   • ControlNet モデル (任意): ControlNet を使用する場合は、ControlNet モデルをダウンロードして ComfyUI/models/controlnet ディレクトリに配置します。

   • アップスケールモデル (任意): 任意のアップスケールモデルをダウンロードし、ComfyUI/models/upscale_models ディレクトリに配置します。

   • Loras (任意): 任意の LoRA をダウンロードし、ComfyUI/models/loras ディレクトリに配置します。

   例: v1-5-pruned-emaonly.safetensors と vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt を「ダウンロード」フォルダにダウンロードした場合、以下のように移動します（コマンドラインまたはファイルエクスプローラーを使用）。

   # コマンドラインを使用する場合
   mv ~/Downloads/v1-5-pruned-emaonly.safetensors ComfyUI/models/Stable-diffusion/
   mv ~/Downloads/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt ComfyUI/models/VAE/
   

7. ComfyUI の実行: ターミナルで ComfyUI ディレクトリに移動し、以下のコマンドを実行します。

   python main.py
   

   これにより ComfyUI サーバーが起動します。Web ブラウザを開き、http://127.0.0.1:8188（またはターミナルに表示されたアドレス）にアクセスします。ComfyUI のインターフェースが表示されるはずです。

8. Wan's カスタムノードのインストール (重要): Wan の ComfyUI 2.1 を最大限に活用する鍵は、彼のカスタムノードをインストールすることです。これは通常、ComfyUI Manager を介して行われます。

   • ComfyUI インターフェースを開く: 上記の通り python main.py を実行し、ブラウザでインターフェースを開きます。

   • ComfyUI Manager のインストール: まだ持っていない場合は、ComfyUI Manager をインストールする必要があります。UI を最初に読み込んだときに「Install Missing Custom Nodes」ボタンを探してください。それをクリックし、プロンプトに従って Manager をインストールします。または、custom_nodes フォルダに ComfyUI Manager リポジトリをクローンすることもできます: git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-Manager。

   • ComfyUI Manager の使用: ComfyUI を再起動すると、インターフェースに「Manager」ボタンが表示されます。それをクリックします。

   • Wan のノードを検索: Manager の「Install Custom Nodes」オプションを使用します。「Wan」または「WAS Suite」に関連するノードを検索します。複数のオプションが表示される場合がありますが、Wan のカスタムワークフローに関連するコアノードをインストールしてください。「WAS Node Suite」などのノードを探してください。

   • ComfyUI の再起動: ノードをインストールした後、変更を反映させるために ComfyUI を再起動します。

9. Wan のワークフローの読み込み (任意): Wan はしばしばサンプルのワークフローを提供しています。これらの .json ファイルをダウンロードし、ComfyUI インターフェースにドラッグ＆ドロップして読み込みます。これは、彼のカスタムノードがどのように使用されているかを学ぶのに最適な方法です。

ヒントとベストプラクティス

• Conda 環境の使用: 他の Python プロジェクトとの競合を避けるため、ComfyUI のインストールを Conda 環境で分離することを強く推奨します。
• モデルの整理: モデルを簡単に検索・管理できるよう、適切に構造化されたディレクトリシステムを作成してください。
• 様々なモデルの試行: さまざまな Stable Diffusion モデル、VAE、LoRA を試して、異なる芸術的スタイルや結果を実現してみてください。
• 定期的なアップデート: Git を使用して ComfyUI リポジトリから最新の変更をプルし、バグ修正や新機能の恩恵を受けられるようにします。

  git pull
  

• カスタムノードの探索: ComfyUI コミュニティは機能を拡張する幅広いカスタムノードを提供しています。自分のニーズに合ったノードを探してインストールしてみてください。
• ワークフローのバックアップ: 作業の進捗を失わないよう、ComfyUI のワークフローを定期的にバックアップしてください。
• GPU 使用率の監視: システムが効率的に動作しているか、GPU 使用率に注意を払ってください。NVIDIA System Monitor (nvidia-smi) や AMD Radeon Software などのツールが便利です。
• クラウド GPU の検討: ローカルのハードウェアが不十分な場合は、Google Colab や RunPod などのクラウドベースの GPU を使用して処理を高速化することを検討してください。ただし、これらのサービスの制限や潜在的なコストに注意してください。

避けるべき一般的な間違い

• 誤った Python バージョン: 互換性のない Python バージョンを使用すると、インストールエラーが発生する可能性があります。Python 3.8、3.9、または 3.10 を使用していることを確認してください。
• 依存関係の欠如: 必要な Python パッケージのインストールを忘れると、ComfyUI が正常に動作しません。pip install -r requirements.txt を使用して、すべての依存関係がインストールされているか再度確認してください。
• 誤ったモデルパス: モデルを間違ったディレクトリに置くと、ComfyUI がそれらを見つけることができません。モデルファイルが ComfyUI/models 内の正しいサブディレクトリにあることを確認してください。
• 古い Git リポジトリ: ComfyUI リポジトリの更新を怠ると、新機能やバグ修正が反映されない場合があります。git pull を使用して最新バージョンに更新してください。
• ビデオメモリ（VRAM）の不足: 大規模なモデルを使用して複雑なワークフローを実行すると、GPU のメモリ容量を超え、エラーが発生することがあります。メモリの問題が発生した場合は、画像サイズを小さくするか、ワークフローを簡素化してみてください。
• エラーメッセージの無視: ターミナルや ComfyUI インターフェースに表示されるエラーメッセージに注意を払ってください。これらのメッセージには、問題の原因に関する貴重なヒントが含まれていることが多いです。
• ノードインストール後の再起動忘れ: 新しいノード（特に Wan のようなカスタムノード）をインストールした後は、必ず ComfyUI を再起動してください。これにより、UI がノードを正しくロードして認識するようになります。

結論：自信を持って AI アーティストリーを解き放とう

このガイドに従うことで、Wan の ComfyUI 2.1 ディストリビューションが完全に機能する状態でインストールされたはずです。さまざまなモデル、ワークフロー、カスタムノードを試して、あなたの創造的な可能性を最大限に引き出してください。

ComfyUI は強力なコントロールとカスタマイズを提供しますが、一部のプラットフォームにある制限、特にコンテンツの制約や使いやすさを考慮することも重要です。そこで Hypereal AI が真価を発揮します。

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