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ComfyUIで動画生成を始める｜Text-to-VideoとImage-to-Videoの設計入門

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。

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ComfyUIの生成速度を比較する方法｜初回Load・VRAM・秒／枚を記録する

ComfyUIの生成速度は、workflow・model・commit・Driver・解像度・seedを固定し、初回Load（Cold）と2回目以降（Warm）を分け、起動ログの「Prompt executed in」秒数とnvidia-smiのPeak VRAMを同じ方法で記録すれば比較できます。CSVに残す記録設計まで解説します。

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ComfyUIをDockerで動かす方法｜GPU・Volume・モデル永続化を解説

公式Dockerイメージはなく、公式の手動インストール手順をDockerfileに写し、NVIDIA Container ToolkitでGPUを通し、models・output・custom_nodesをVolumeに出す構成が基本です。Python依存は分離できてもGPU DriverやVRAMはHost依存のままという境界まで扱います。

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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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ローカルLLMに必要なPCスペック｜GPU・VRAM・統合メモリの選び方

ローカルLLMのモデル規模・量子化・contextによるメモリの考え方、GPUと統合メモリの違い、用途別の選び方、購入前チェックを解説します。