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ComfyUIの手動インストール｜Windows・macOS・Linux

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ComfyUIの手動インストール｜Windows・macOS・Linux

編集部公開 2026-09-27 更新 2026-09-28 読了約12分

＊2026年9月27日に確認した内容です。ComfyUI の公式ドキュメント（ComfyUI を手動インストール・システム要件）と、公式リポジトリの README（ComfyUI v0.37 の時点）によります。手順そのものは、編集部の PC では試していません。フォルダの中と起動の表示は、同じ版のポータブル版で確かめました。

ComfyUI の手動インストールは、Python の環境を自分で用意し、ComfyUI のソースコードを GitHub から写して（複製して）入れる方法です。仮想環境（ComfyUI 専用に分けた Python の置き場所）を作る → リポジトリ（ソースコードの置き場所）を複製する → 依存関係（ComfyUI が使うほかのパッケージ）を入れる → 起動する、の順に進め、すべての OS と GPU に対応します。

手動インストールは4つの手順で進める

公式ドキュメントは、手動インストールを4つの手順に分けています。手順ごとに使うコマンドは、次のとおりです。

手動インストールの4つの手順。仮想環境を作る → リポジトリを複製する → 依存関係を入れる → 起動する — 手動インストールの4つの手順。出典：ComfyUI 公式ドキュメント「ComfyUI を手動インストール」をもとに編集部が作成

Comfy Desktop（ComfyUI を入れて管理する公式のアプリ）やポータブル版（Python ごと1つのフォルダに入った Windows 向けの ComfyUI）では、動かすための Python が中に入っています。手動インストールでは、この Python の用意を自分で行います。その代わり、Windows・macOS・Linux のすべての OS と、NVIDIA・AMD・Intel・Apple Silicon・Ascend などの GPU に対応します。公式ドキュメントは、サーバーに入れるときの標準の入れ方としても案内しています。サーバーやクラウドの GPU で動かす方法は、「ComfyUIをクラウドGPUで動かす方法｜セルフホスト」で解説しています。

コマンドで ComfyUI を入れて管理する Comfy CLI（pip install comfy-cli のあと comfy install）もあります。Comfy CLI は、「Comfy CLI｜コマンドでの導入と実行」の記事で解説します。

仮想環境を作る

ComfyUI が使うパッケージは、PC のほかの Python のパッケージとぶつかることがあります。そこで、ComfyUI 専用の仮想環境を作ります。

仮想環境は、ComfyUI のためだけに分けた Python の置き場所です。公式ドキュメントの例は、Miniconda を使います。Miniconda は、ComfyUI が要る版の Python とライブラリを入れる手助けをするソフトです（公式ドキュメント）。Miniconda を入れたら、次のコマンドで環境を作り、有効にします（有効にすると、そのあとのコマンドがこの環境の中で動きます）。

conda create -n comfyenv
conda activate comfyenv

公式の例のコマンドには、Python の版の指定がありません。Python の版について、README と公式ドキュメントは次のように書いています。

Python 3.13：よく対応しており、推奨
Python 3.14：動くが、カスタムノード（ほかの人が作って配っている、あとから足すノード）によっては問題が出ることがある。フリースレッドの版（GIL という処理の順番の決まりを外した版）も動くが、一部の依存するパッケージが GIL を有効にするので、完全な対応ではない
Python 3.12：3.13 でカスタムノードの依存関係がうまくいかないときの代わり

GPU の条件は、「ComfyUIの動作環境｜GPU・VRAM・OS」で解説しています。

ComfyUIのリポジトリを複製する

ソースコードを複製するための道具の Git を入れます。Windows で Microsoft Visual C++ の再頒布可能パッケージが入っていない場合は、マイクロソフトのページから先に入れます。

そのうえで、Windows・macOS・Linux ともターミナル（コマンドの窓）を開き、ComfyUI のリポジトリ（ソースコードの置き場所）を複製します。

git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI.git

複製すると、ComfyUI のフォルダができます。手動インストールで使うのは、次のファイルとフォルダです。

ファイル・フォルダ	使いみち
`main.py`	起動する（`python main.py`）
`requirements.txt`	依存関係の一覧（`pip install -r requirements.txt`）
`manager_requirements.txt`	ComfyUI-Manager（カスタムノードを入れて管理する道具）を使うときの依存関係
`extra_model_paths.yaml.example`	ほかのフォルダのモデルを使う設定の見本
`models`	モデルを置く（`checkpoints`・`vae` など）
`custom_nodes`	カスタムノードを置く
`input`	読み込む画像
`output`	できた画像

表は ComfyUI のフォルダの中の一部です。編集部の PC のポータブル版の中の ComfyUI フォルダ（v0.37.0。リポジトリと同じ中身）で確かめました。

README は、画像を作るモデル（AI の、学習済みのファイル。checkpoint のファイル）を models/checkpoints に、VAE を models/vae に置くとしています。ほかのフォルダのモデルを使う設定は、「ComfyUIのモデルのダウンロードと置き場所｜テンプレートからの取得・別のフォルダの指定」の記事で解説します。

GPUに合うPyTorchを入れる

ComfyUI は、PyTorch という計算のライブラリで GPU を使います。PyTorch は、GPU の種類ごとに入れ方が違います。下の、自分の GPU の項のコマンドを使います。

PyTorch の版について、README は、2.7 以上なら動くが、新しい版を強く勧めるとしています。一部の機能と最適化は、新しい版でしか動かないことがあります（公式ドキュメント）。NVIDIA の20シリーズ以降では、CUDA 13.0 用（cu130）以上の PyTorch が必要です。README は、最新のメジャーバージョンの PyTorch と、最新の CUDA（NVIDIA の GPU で計算するための仕組み）を勧めています。ただし、出てから2週間たっていない版は勧めから外しています。6か月より古い PyTorch は、新しくするよう README に書かれています。

NVIDIA

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130

開発中の版（nightly）は、次のコマンドで入れます。公式ドキュメントは、nightly はより危険なことがあるとし、README は速くなることがあるとしています。

pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu132

「Torch not compiled with CUDA enabled」というエラーが出たときは、pip uninstall torch で PyTorch を消してから、上のコマンドで入れ直します（README）。

AMD（Linux）

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm7.2

nightly を入れるときは、上のコマンドに --pre を付け、--index-url の URL を https://download.pytorch.org/whl/nightly/rocm7.2 に替えます。

AMD（Windows）

Windows 11・新しい AMD のグラフィックドライバ・64ビットの Python 3.13 を使い、AMD が配る ROCm 10.0 の PyTorch を入れます。device- で始まる指定が、GPU 用の計算のファイルと ROCm（AMD の GPU で計算するための仕組み）の実行環境を自動で入れるので、別に HIP SDK を入れる必要はありません。

pip install --index-url https://stable.repo.amd.com/rocm/whl-next/ "torch[device-all]==2.13.0+rocm10.0.0" "torchvision[device-all]==0.28.0+rocm10.0.0" "torchaudio==2.11.0.2+rocm10.0.0"

device-all は、対応するすべての GPU の計算用のファイル（カーネル）を入れる指定です。コマンドの中の2か所の device-all を、どちらも GPU ごとの指定に替えると、落とす量と使うディスクを減らせます。公式の例は次のとおりです。

GPU	`device-all` の代わりに書く指定
RX 9070 / XT、Radeon AI PRO R9700	`device-gfx1201`
RX 9060 / XT	`device-gfx1200`
RX 7900 XT / XTX	`device-gfx1100`
RX 7700 XT / 7800 XT	`device-gfx1101`
RX 7600 / XT	`device-gfx1102`
Ryzen AI Max / Max+（Strix Halo）	`device-gfx1151`

表に無い GPU でも、対応していることがあります。対応するのは RDNA 2・RDNA 3・RDNA 3.5・RDNA 4 の世代です。表に無い GPU は、device-all のまま入れるか、AMD の GPU ターゲットの表と ROCm の互換性の表で確かめます。

ROCm が正式に対応していない AMD の GPU について、README は、起動のときに環境変数 HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION を付ける例を挙げています。RX 6700・6600 などは 10.3.0、RX 7600 などは 11.0.0 です（README の例は Linux の書き方）。

Intel（Arc・Windows と Linux）

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/xpu

nightly を入れるときは、上のコマンドに --pre を付け、--index-url の URL を https://download.pytorch.org/whl/nightly/xpu に替えます。

Apple Silicon（M1〜M4）

Apple Silicon の Mac には、新しい版の macOS なら ComfyUI を入れられます。公式ドキュメントのコマンドは、はじめから PyTorch の nightly を入れます。

conda install pytorch-nightly::pytorch torchvision torchaudio -c pytorch-nightly

そのほか

Ascend NPU・Cambricon MLU・Iluvatar Corex は、それぞれのメーカーの PyTorch の拡張を入れてから、同じ手順で ComfyUI を入れます。手順は README の該当の節にあります。

ComfyUIの依存関係を入れて起動する

PyTorch を入れたら、ComfyUI のフォルダに入り、依存関係（ComfyUI が動くのに使うほかの Python のパッケージ）を入れます。入れるパッケージは requirements.txt に一覧になっています。

cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt

入れ終わったら、ComfyUI を起動します。

python main.py

起動が終わると、ターミナルに To see the GUI go to: http://127.0.0.1:8188 と出ます。ブラウザでこのアドレスを開きます。

ComfyUI の起動が終わったときの表示。Starting server と To see the GUI go to の行 — 起動が終わったときの最後の2行。同じ版（v0.37.0）のポータブル版で撮った。この2行は ComfyUI の本体（main.py）が出す

起動のオプションは、ComfyUI のフォルダで python main.py --help を実行すると一覧が出ます。公式ドキュメントは、ポートを変える・同じネットワークのほかの機器からつなげるようにする・VRAM（GPU に載っているメモリ）の使い方を変える、などのオプションがあるとしています。オプションの中身は、「ComfyUIのVRAMの節約と速さ｜起動オプション・タイル・キャッシュ」の記事で解説します。ComfyUI-Manager を使うときは、pip install -r manager_requirements.txt で依存関係を入れ、python main.py --enable-manager で起動します（README）。ComfyUI-Manager は、「ComfyUI-Manager｜カスタムノードの管理」の記事で解説します。

ComfyUI をコンテナ（Docker）で動かす公式のイメージはありません。コンテナで動かすときの注意は、「ComfyUIをクラウドGPUで動かす方法｜セルフホスト」で解説しています。

ここから最初の画像を作る手順は、「ComfyUIで最初に画像を作る手順｜公式の例のワークフローからの生成」で解説しています。

止めるときと更新するとき

ComfyUI を止めるときは、ComfyUI を動かしているターミナルで Ctrl+C を押すか、ターミナルを閉じます。

更新するときは、仮想環境を有効にしてから、ComfyUI のフォルダで git pull を実行し、pip install -r requirements.txt で依存関係も入れます。仮想環境の外で pip を実行すると、PC 全体の Python にパッケージが入ってしまいます。更新の手順は、「ComfyUIの更新｜更新の方法と変更履歴」で解説しています。