ComfyUIのVRAM不足を直す|モデル・解像度・Batch・Offloadの切り分け
ComfyUIのVRAM不足は、CUDA OOM・共有メモリ退避・遅さを区別し、nvidia-smiでPeakを記録してから、Batch・解像度・Model・Control系・Offloadを一つずつ切り分けると直せる範囲が分かります。記録表つき。
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ComfyUIのVRAM不足は、CUDA OOM・共有メモリ退避・遅さを区別し、nvidia-smiでPeakを記録してから、Batch・解像度・Model・Control系・Offloadを一つずつ切り分けると直せる範囲が分かります。記録表つき。
ComfyUIの動画生成は、画像生成のworkflowに「時間軸(frame数)」と「Encode工程」が加わった構造です。T2VとI2Vの違い、Frames÷FPS=秒数の関係、VRAMと生成時間が何で決まるか、生成・補間・Upscale・Encodeを分ける理由を、特定modelに寄らない共通土台として解説します。
Search ConsoleのCSVをAIで分析する手順を、出力項目、集計、CTR低下や掲載順位変化の検出、根拠行の確認、改善タスク化まで解説します。
MCP TypeScript SDK v1系のToolを、InMemoryTransportと実Clientで自動テストする一式。入力拒否、isError、依存先の差し替え、スナップショットとCI設定例を15テストで確認します。
LoRA学習前に画像と同名のキャプションを揃える手順。画像の偏りを減らす選び方、sd-scriptsのTOML設定、繰り返しフォルダとの違い、欠落・重複を検出するPythonコードを紹介します。
回線切断や再読み込みで途切れた応答を、同じ生成ジョブから表示し直す方法。Node.jsのイベント保存とEventSourceを使い、Last-Event-ID、初回cursor、期限切れを実動コードで確認します。
OpenAIの画像生成APIをJavaScriptから呼び出し、Base64画像の保存、既存画像の編集、Webアプリへ組み込む際の安全対策まで解説します。
AI画像生成ツールのおすすめを用途別に解説。ChatGPT、Gemini、Canva、Adobe Firefly、Midjourney、Ideogram、Stable Diffusion/ComfyUIなどの特徴、ブログ・SNS・資料・商用利用での選び方、プロンプト例、著作権や安全性の注意点をまとめます。
GPT-5.6で何が変わったのかを、GPT-5.5との違い、Sol・Terra・Luna、ChatGPT、ChatGPT Work、Codex、max・ultraの変更点に分けて解説します。
ChatGPT無料版と有料版の違いを、料金、使える機能、利用制限、向いている人の観点で整理します。Plus、Go、Proの選び方や、API料金との違いも初心者向けに解説します。
ChatGPTの使い方を初心者向けに解説します。始め方、基本操作、質問文のコツ、仕事・勉強・ブログ・Web制作での活用例、無料版と有料版の違い、安全に使う注意点までまとめます。
ChatGPTの旧画像モデルGPT Image 2はまだ使える?ChatGPTとCodex、APIの違い、モデル指定方法、Images 2.5のFlare・Sunburstとの比較を解説。Node.jsの画像生成コードと料金・提供終了の注意点も紹介します。
ChatGPT Images 2.5の新機能と使い方を解説。Sketch、テンプレート、コメント編集、プロンプト共有に加え、無料枠・回数制限・背景透過・商用利用の注意点、ブログ制作向けのプロンプト例を紹介します。
ChatGPT・Codexの最新情報を更新するまとめ記事。gpt-reserve Weekly limitの読み方、Luna Reserveの対象と制限、GPT-5.6 Lunaの性能、Sparkの別枠、ChatGPT Images 2.5を解説し、基本操作や料金の記事へ案内します。
ComfyUIカスタムノードのCI/CDは、純Python部分のpytest、ComfyUI環境でのImport Smoke Test、Tagと連動したReleaseの3層で組み、公開は手動承認のGateを残す形が最小です。何を自動で確かめ、何を人が判断するかを分けて解説します。
Comfy Registryに自作カスタムノードを公開する手順を解説。Publisher IDとAPIキー、comfy node initで作るpyproject.tomlの必須フィールド、comfy node publishとGitHub Actionsの2経路、SemVerでの更新、eval/exec禁止などの安全基準まで公式仕様に沿って整理します。
ComfyUIカスタムノードにJavaScriptでボタンや表示を足す方法を解説。WEB_DIRECTORYの公開、app.registerExtensionのhook、Widget値がworkflow JSONに残る仕組み、Nodes 2.0での互換確認、UI例外からBackend処理を守る設計まで扱います。
ブランドやキャラクターのスタイルガイドをRAGで検索し、取得した規則をComfyUIのプロンプト設定フィールドに変換する手順を解説。Chunkの切り方、参照元IDを生成ログに残す方法、RAGでは解決しない画風再現の線引きまで扱います。
ComfyUIの生成画像をOllamaのVisionモデルで分析し、固定Schemaの評価JSONから限定的な再生成指示に変換する手順を解説。最大回数・改善閾値・人の承認で無限ループを防ぎ、VLMと人の判定のずれを測る記録表も用意します。
ローカルLLMで日本語の依頼を画像プロンプトにする方法を解説。翻訳ではなくSubject・Style・Lightingなどの項目化、JSON Schemaでの依頼、複数モデルを固定項目で比較する手順、長文の限界、生成前の検査まで分かります。
ReactでComfyUIの生成状況を表示する設計を解説。idle/queued/running/success/error/cancelledの6状態とuseReducerの遷移、WebSocketをHookに閉じ込める形、進捗率を捏造しない表示、Cancel・Retry、リロード後の復元まで分かります。
Next.jsのRoute Handlerを間に置き、ComfyUIの接続先とworkflowをサーバー側に閉じ込める3層構成を解説。zodによる入力検証、client層の分離、画像の中継、外部公開前の認証・レート制限・タイムアウトまで分かります。
Comfy CLIは公式のコマンドラインツールで、comfy run --workflow file.json --waitが自動化の基本形です。API・MCPとの使い分け、導入、1回実行、jqとループで組むBatch、CIでのSecret・Exit Code・Logの扱い、仕様変更への備えを解説します。
OllamaのStructured Outputsはformatにスキーマを渡し応答の形を保証しますが、値域や意味は保証しません。ComfyUI向けの最小Schema設計、受信後の再検証、ノードIDを隠すMapping層、Preset方式、自然文20件の検証手順を解説します。
OllamaのTool Callingでは、モデルはgenerate_imageを呼びたいと宣言するだけで、実行と検証はアプリが担います。最小のTool定義、tool_callsの受け取り、型・値域・列挙の検証、結果の戻し方、連続生成の防止をJavaScriptで解説します。
Open WebUIのチャットからComfyUIで画像を作るには、現行のToolsで固定workflowを呼ぶ関数を1つ作り、引数をprompt・size・seedに絞ります。Pipelinesとの違い、最小Toolのコード、引数検証、画像の返し方、第三者Toolの安全性を解説します。
ComfyUI APIで入力画像を渡すには、POST /upload/imageにmultipartで送り、返ってきたnameをAPI形式JSONのLoad Imageノードのimageに書き込んでから/promptへ投入します。アップロードの仕様、Node書き換え、img2imgとInpaintingのマスク連携、ファイル名の検証を解説します。
ComfyUIの生成進捗は、HTTPでjobを投入し、WebSocket(/ws?clientId=)でstatus・executing・progress・executedなどのイベントを受け取る二経路で取得します。接続とclientIdの対応、各イベントの読み方、UI stateへの変換、切断時の再確認、進捗率の見せ方を解説します。
ComfyUIをPythonから動かすには、公式SDK「comfy-sdk」(Comfy API v2用、Beta 0.1.x)を使い、ローカルはcomfy-api-proxy経由で接続します。venvでの導入と接続確認、PromptとSeedの引数化、完了待ちと保存、複数実行のエラー処理、client層とmain処理の分離を解説します。
ComfyUIをTypeScriptから動かすには、公式SDK「@comfyorg/sdk」(Comfy API v2用、Beta 0.1.x)を使い、ローカルはcomfy-api-proxy経由で接続します。最小プロジェクト、Workflowと入力値の分離、型付きの結果取得、失敗とTimeoutの区別、SDK更新に強いラッパー層の作り方を解説します。