ComfyUIをMacに導入する手順｜画像生成AI入門

「画像生成AIを使ってみたいけど、クラウドサービスは月額が高い…」
そう感じている方、Macがあればローカルで無料で始められます。

この記事では、ノードベースの画像生成ツール「ComfyUI」をMacに導入する手順を解説します。

結論、Apple Silicon搭載のMacなら、ComfyUIでStable Diffusionをローカル実行できます。
クラウド不要、月額0円で画像生成AIが使い放題です。

初めての方は基本編でインストールから最初の1枚まで。
すでに画像生成に慣れている方は、応用編のカスタマイズへどうぞ。

ComfyUIとは？（画像生成AIをノードで操作するツール）
Macで動かすために必要なもの
1. ハードウェア
2. ソフトウェア
【基本編】ComfyUIをMacにインストールする手順
【基本編】最初の1枚を生成してみる
1. デフォルトワークフローで生成する
【応用編】ワークフローのカスタマイズと拡張ノード
よくあるエラーと対処法
まとめと次のステップ

ComfyUIとは？（画像生成AIをノードで操作するツール）

ComfyUIは、Stable Diffusionをノードベースで操作できるGUIツールです。

通常の画像生成ツールは「テキストを入れてボタンを押す」だけですが、ComfyUIでは処理の流れを「ノード」というブロックで組み立てます。

Stable Diffusion系モデルに対応（SD 1.5、SDXL、Fluxなど）
ノードをつなぐだけで、複雑な生成パイプラインが組める
ローカルで動くので、生成回数に制限なし
ブラウザで操作する（localhost:8188）
Apple Silicon（M1〜M4）のMPSバックエンドに対応

Midjourneyのように毎月課金する必要がありません。
一度環境を作れば、あとは好きなだけ画像を生成できます。

Macで動かすために必要なもの

ハードウェア

Apple Silicon Mac（M1 / M2 / M3 / M4）：必須
メモリ16GB以上：推奨。8GBでも動くが生成が遅い
ストレージ20GB以上の空き：モデルファイルが大きいため

Intel Macでは実用的な速度で動かないため、Apple Silicon搭載機を使ってください。

これから画像生成用にMacを用意するなら、メモリ24GB以上のMac miniがコスパの良い選択肢です。
Mac mini M4シリーズ（Amazon）で現在の価格を確認できます。

ソフトウェア

Python 3.10〜3.12：3.13はまだ非対応の場合あり
Git：ソースコードの取得に使う
Homebrew：Pythonやgitの管理に便利

HomebrewはMacのパッケージ管理ツールです。
未導入の方は以下でインストールできます。

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

【基本編】ComfyUIをMacにインストールする手順

ステップ1：Pythonとgitを準備する

brew install python@3.11 git

インストール後、バージョンを確認しましょう。

python3 --version
git --version

ステップ2：ComfyUIをダウンロードする

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

ステップ3：仮想環境を作って依存パッケージを入れる

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

インストールには5〜10分ほどかかります。
PyTorch（Mac向けMPSバックエンド版）が自動で入ります。

ステップ4：モデルファイルをダウンロードする

画像生成にはチェックポイントモデルが必要です。
初心者には「SD 1.5」か「SDXL」がおすすめです。

モデルの保存先：

ComfyUI/models/checkpoints/

Hugging FaceやCivitaiからダウンロードしたモデルファイル（.safetensors）をこのフォルダに置きます。

SDXL系なら1ファイル約6GB。
SD 1.5系なら約2〜4GBです。

ステップ5：ComfyUIを起動する

python main.py --force-fp16

--force-fp16 はMacでメモリ使用量を抑えるオプションです。

起動したら、ブラウザで http://localhost:8188 を開いてください。
ComfyUIの操作画面が表示されます。

【基本編】最初の1枚を生成してみる

ComfyUIを開くと、デフォルトのワークフローが表示されています。

デフォルトワークフローで生成する

「Load Checkpoint」ノードで、ダウンロードしたモデルを選択
「CLIP Text Encode（Prompt）」ノードにプロンプトを入力
例：a cat sitting on a desk, digital art, high quality
「Queue Prompt」ボタンをクリック

M2 MacBook Airの場合、512×512の画像で20〜40秒ほどかかります。
1024×1024（SDXL）なら1〜2分です。

生成された画像は「Save Image」ノードで保存されます。
保存先は ComfyUI/output/ フォルダです。

ここまでが基本編です。インストールから最初の1枚まで完了しました。
ここからは、ワークフローのカスタマイズや拡張ノードの導入を紹介します。

【応用編】ワークフローのカスタマイズと拡張ノード

ComfyUI Managerを導入する

ComfyUI Managerは、カスタムノードの管理ツールです。
これを入れると、拡張機能のインストールがワンクリックになります。

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git

ComfyUIを再起動すると、画面に「Manager」ボタンが追加されます。

よく使うカスタムノード

ControlNet：ポーズや構図を指定して画像を生成
IPAdapter：参考画像のスタイルを反映させる
Upscaler：生成画像の解像度を上げる
LoRA Loader：追加学習モデルで特定のスタイルを適用

ComfyUI Managerから検索してインストールするだけです。
ノードを追加したら、ワークフロー上でつなぐだけで機能が使えます。

ワークフローの保存と共有

作ったワークフローはJSON形式で保存できます。
「Save」ボタンからエクスポートすれば、別のPCでもそのまま使えます。

ネット上で共有されているワークフローを読み込むことも可能です。
「Load」ボタンからJSONファイルを読み込むだけです。

💡 実際にやってみた

Mac mini M4 Pro（メモリ24GB）にComfyUIを導入しました。
venv環境で管理しており、起動コマンドは cd ~/AI/ComfyUI && source venv/bin/activate && python main.py です。

基本的な画像生成（SDXL系モデル）は問題なく動作しています。
ただし、話題のFLUX.1モデルを試したところ、プロンプトの内容を無視して人物画像しか生成されない問題が発生中です。
Apple Siliconだとモデルによって挙動が不安定になるケースがあり、このあたりはまだデバッグが必要です。

かかった時間：インストール自体は30分。FLUX.1のデバッグは現在進行中
つまずいたポイント：FLUX.1モデルがMac環境でプロンプトどおりに動かない。Apple Silicon特有の問題の可能性あり
結果：SDXL系モデルでの基本的な画像生成は成功。FLUX.1は要デバッグだが、ローカル環境としては十分に実用的