概要
macOS クライアントアプリがあるのでそれを試してみました
画像を生成するところまで紹介します
環境
- macOS 15.5
- Comfyui 0.4.51,2505290u29zbcgf
- Python 3.12.9
インストール
- brew install comfyui
起動
アプリケーションの一覧に ComfyUI があるのでクリックしてインストールします
警告が出るので「開く」で OK です
起動すると設定画面になります
ちゃんと GPU バックエンドに Metal が選択できるようになっていました
各種設定をし起動すると uv で仮想環境を作成し各種ライブラリのインストールが始まります
その後 GUI が起動すれば OK です
Python は 3.12.9 が使われていました
画像を生成してみる
テンプレートがあるのでそれを使ってとりあえず画像を生成してみます
テンプレートの一覧から「画像」を選択します
初回はモデルのダウンロードが必要なのでダウンロードします
ComfyUI に最適化された Stable Diffusion のモデルを使います
モデルのダウンロードが完了すると以下のようなノードが線で繋がれたフローが表示されます
ComfyUI はこんな感じでノードごとを線でつなぎ画像生成までのフローを作成します
プロンプトやサンプラーなど Stable Diffusion WebUI でも定義する値が ComfyUI のノードとして定義されていることが確認できると思います
プロンプトの内容を変更してもいいですがとりあえずこの状態で「実行する」をクリックすると画像が生成できます
生成された画像は最後のノードとしてフローに追加されます
ComfyUI の場合今何を処理しているかがノードの経過として目視することができます
デフォルトのテンプレートはシード値が設定されているので同じような画像が毎回生成されます
ランダムに生成したい場合は「0」を設定しましょう
最後に
とりあえず M2 mac 上で ComfyUI を動作させてみました
基本的には Stable Diffusion WebUI で設定する値と同じ値を ComfyUI でも設定しますが ComfyUI では各項目をノードとして定義できるため管理がしやすくなります
またノードの種類もたくさんあり画像生成後に自動で保存したりフローの途中で外部の API をコールしたり自分でノード自体を定義することもできます
LoRA や ControlNet など画像の生成に関するノードもあらかじめノードライブラリに用意されておりかつカテゴライズもされているので探しやすいのも嬉しい点かなと思います
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