ComfyUIでFlux AIを使う方法：詳細ガイド

## はじめに

Flux AIは、高品質な画像生成を可能にする強力なAIモデルです。本記事では、ComfyUI上でFlux AIを使用するための詳細な手順を解説します。初心者の方でも理解しやすいよう、ステップごとに丁寧に説明していきます。

<blockquote class="twitter-tweet" data-media-max-width="560"><p lang="ja" dir="ltr">きたーーーーFLUXをcomfyuiでできました！！！！ <a href="https://t.co/jy7Ui7i2z3">https://t.co/jy7Ui7i2z3</a> <a href="https://t.co/yojkamdpI8">pic.twitter.com/yojkamdpI8</a></p>&mdash; Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) <a href="https://twitter.com/hAru_mAki_ch/status/1819431698901393702?ref_src=twsrc%5Etfw">August 2, 2024</a></blockquote> 

## 必要なシステム要件

まず、Flux AIを使用するには、十分なシステムリソースが必要です。

- **最低30GB以上のRAM**
  
  💡 **ポイント**: Flux AIは高性能なモデルであるため、メモリ使用量が多くなります。30GB未満のRAMでは正常に動作しない可能性があります。

## ComfyUIの最新版ダウンロード

Flux AIを使用する前に、まず最新版のComfyUIをダウンロードすることが重要です。最新版を使用することで、バグ修正や新機能の恩恵を受けられます。

1. **ComfyUI公式リリースページにアクセス**
   - ブラウザで次のURLを開きます：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases/tag/latest

2. **お使いのOSに合わせたバージョンを選択**
   - Windows用: `ComfyUI_windows_portable_nvidia_cu121_or_cpu.7z`
   - Linux/macOS用: ソースコードをダウンロードし、指示に従ってインストール

3. **ダウンロードしたファイルを解凍**
   - 7-Zipなどの解凍ソフトを使用して、ダウンロードしたファイルを任意の場所に解凍します。

4. **ComfyUIの起動**
   - Windows: 解凍したフォルダ内の `run_nvidia_gpu.bat`（NVIDIAのGPUを使用している場合）または `run_cpu.bat`（CPUのみを使用する場合）をダブルクリックします。
   - Linux/macOS: ターミナルから適切なコマンドを実行してComfyUIを起動します。

💡 **ポイント**: 
- 常に最新版を使用することで、最新の機能や改善点を利用できます。
- インストール時に問題が発生した場合は、ComfyUIの公式ドキュメントやGitHubのIssuesセクションを参照してください。
- 既存のComfyUIがある場合は、新しいバージョンをインストールする前に、重要なファイルやカスタム設定のバックアップを取ることをお勧めします。

これで最新版のComfyUIがインストールされ、Flux AIを使用する準備が整いました。次の章から、Flux AIの具体的なセットアップ手順に進みます。

## 必要なファイルのダウンロード

Flux AIをComfyUIで使用するには、いくつかのファイルをダウンロードし、適切な場所に配置する必要があります。

### モデルファイルのダウンロード

- **ファイル名**: flux1-dev.sft
- **サイズ**: 23.8 GB
- **ダウンロード先**: [Hugging Face - FLUX.1-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/tree/main)
- **配置場所**: `ComfyUI/models/unet/`

💡 **ポイント**: このファイルは Flux AI の核となるモデルです。大容量なので、ダウンロードに時間がかかる場合があります。

### CLIPモデルのダウンロード

CLIPモデルは、テキストと画像の関連性を理解するために使用されます。以下のファイルをダウンロードしてください：

1. **t5xxl_fp16.safetensors** (9.79 GB)
2. **clip_l.safetensors** (246 MB)
3. **t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors** (4.89 GB) - オプション（32GB未満のRAMの場合）

- **ダウンロード先**: [Hugging Face - flux_text_encoders](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/tree/main)
- **配置場所**: `ComfyUI/models/clip/`

💡 **ポイント**: 
- t5xxl_fp16.safetensors は高精度ですが、メモリを多く使用します。
- RAM が 32GB 未満の場合、t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors を使用すると良いでしょう。
- clip_l.safetensors は補助的なモデルで、必ず必要です。

### VAE（Variational AutoEncoder）のダウンロード

VAEは、生成された画像の品質向上に役立ちます。

- **ファイル名**: ae.sft
- **サイズ**: 335 MB
- **ダウンロード先**: [Hugging Face - FLUX.1-schnell](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/blob/main/ae.sft)
- **配置場所**: `ComfyUI/models/vae/`

## ファイルの配置

ダウンロードしたファイルを正しい場所に配置することが重要です。

1. `ComfyUI/models/unet/` フォルダに `flux1-dev.sft` を配置
2. `ComfyUI/models/clip/` フォルダに CLIPモデルファイルを配置
3. `ComfyUI/models/vae/` フォルダに `ae.sft` を配置

💡 **ポイント**: フォルダが存在しない場合は、手動で作成してください。

## ComfyUIの設定

ファイルを正しく配置したら、ComfyUIでFlux AIを使用するための設定を行います。

1. ComfyUIを起動
2. ワークフローエディタを開く
3. 「Load Diffusion Model」ノードを追加し、Flux AIモデルを選択
4. CLIPモデルとVAEモデルを適切なノードで設定

💡 **ポイント**: 具体的なワークフローの設定は、ComfyUIの公式ドキュメントやコミュニティリソースを参照すると良いでしょう。

## メモリ使用量の最適化

Flux AIは高性能なモデルであるため、メモリ使用量が多くなります。以下の方法でメモリ使用量を最適化できます：

- 「Load Diffusion Model」ノードの `weight_dtype` を fp8 に設定
  - メリット: メモリ使用量を半減
  - デメリット: 画質が若干低下する可能性あり

💡 **ポイント**: メモリ不足のエラーが出る場合は、この設定を試してみてください。

## 画像生成の実行

すべての設定が完了したら、以下の手順で画像生成を行います：

1. プロンプトを入力
2. 必要なパラメータを調整
3. 「Generate」ボタンをクリック

💡 **ポイント**: 最初は簡単なプロンプトから始め、徐々に複雑なものに挑戦するのがおすすめです。

## まとめ

この記事では、ComfyUIでFlux AIを使用するための詳細な手順を説明しました。必要なファイルのダウンロードから、適切な配置、ComfyUIの設定、そしてメモリ最適化のコツまで、幅広くカバーしています。

Flux AIは非常に強力なツールですが、適切なセットアップが必要です。この記事の手順に従って、素晴らしいAI生成画像の世界を体験してください！

最後に、常に最新の情報を確認し、ComfyUIやFlux AIの公式ドキュメントも参照することをおすすめします。技術は日々進化しているため、新しい機能や最適化の方法が追加される可能性があります。

Happy creating with Flux AI on ComfyUI!

## 参考サイト

https://openart.ai/workflows/maitruclam/comfyui-workflow-for-flux-simple/iuRdGnfzmTbOOzONIiVV

https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/#tips-if-you-are-running-out-of-memory

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