ComfyUIのモデルのエラー｜形式の違い・見つからないモデル

＊2026年9月29日に確認した内容です。ComfyUI の公式ドキュメント「ComfyUI モデル問題のトラブルシューティングと解決方法」と、ComfyUI の公式リポジトリの comfy/cli_args.py によります。画面は、編集部の PC（Windows 11）のポータブル版（Python ごと1つのフォルダに入った Windows 向けの ComfyUI。ComfyUI v0.37.0・フロントエンド 1.52.7・画面の表示は日本語）で撮りました。

ComfyUI のモデル（画像を作るために学習した内容を入れた重みのファイル）のエラーは、公式ドキュメントでは4つに分かれます。種類の違うモデルを組み合わせたときの形が合わないエラー、モデルのファイルが見つからないエラー、ファイルを読み込めないエラー、読み込みが遅い・メモリが足りない問題です。

モデルの形式がノードと合わない

画像を作っている途中、とくに VAE（縮めた数の並びから画像に戻すモデル）で画像に戻すところで、テンソル（モデルが扱う数の並び）の形のエラーが出ることがあります。公式ドキュメントによると、原因は、種類（アーキテクチャ）の違うモデルを組み合わせていることです。公式ドキュメントが挙げるエラーの文は、次のようなものです。

Given groups=1, weight of size [64, 4, 3, 3], expected input[1, 16, 128, 128] to have 4 channels, but got 16 channels instead
The size of tensor a (49) must match the size of tensor b (16) at non-singleton dimension 1
Tensors must have same number of dimensions: got 2 and 3
mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (154x2048 and 768x320)

公式ドキュメントによると、モデルの種類ごとに、潜在空間（モデルが画像を作るときに使う、画像を縮めた数の並び）のチャンネルの数と、使うテキストエンコーダ（プロンプトの文章をモデルが扱える形に変えるモデル）が違います。

エラーの文の「expected input[X, Y, Z] to have N channels, but got M channels」の Y は、チャンネルの数です。公式ドキュメントでは、4 なら SD のモデル、16 なら Flux のモデルとしています（上の表のとおり、SD3 も 16 です）。上の例の1つ目の文では、expected input[1, 16, 128, 128] の 16 が、ノードに渡されたチャンネルの数です。公式ドキュメントが挙げる、よくある組み合わせの間違いと直し方は、次のとおりです。

公式ドキュメントは、このエラーを防ぐために、次の3つを勧めています。

• ワークフローのモデルを、全部同じ種類にそろえる
• モデルを、同じ出どころ（多くは同じ Hugging Face のリポジトリ）からまとめてダウンロードする
• 新しいモデルは、テンプレートか公式のワークフローの例から始める
  モデルの種類と入れるフォルダは、「ComfyUIのモデルの種類とフォルダ｜checkpoints・diffusion_models・text_encoders・vae・loras」の記事で解説しています。

モデルが見つからない

ワークフローを開いたときにモデルが足りないと、画面の右上にエラーの数が出て、モデルを読み込むノードに赤い枠が付きます。

「詳細を表示」を押すと、右の「ワークフロー概要」の「エラー」に「不足しているモデル」が出ます。編集部がテンプレートの一覧から Z-Image-Turbo のテンプレートを開き直したときは、次のものが出ました。

• 足りない3つのモデルの名前と、入れるフォルダ（vae・text_encoders・diffusion_models）
• それぞれの大きさ（319.77 MB・7.49 GB・11.46 GB）
• 「ダウンロード」と「すべてダウンロード (19.27 GB)」のボタンテンプレートからモデルを落とす方法は、「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」の記事で解説しています。

モデルを選ぶ欄に、無いファイルの名前が入ったまま実行すると、実行する前の確認で止まります。公式ドキュメントが挙げるエラーの文は、次のとおりです。

Prompt execution failed
Prompt outputs failed validation:
CheckpointLoaderSimple:
- Value not in list: ckpt_name: 'model-name.safetensors' not in []

not in のあとの [ ] の中は、ComfyUI が見つけたモデルのファイルの一覧です。編集部のポータブル版では、[] の中に、models/checkpoints に入れてある2つのファイル（dreamshaper_8.safetensors・v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors）が並びました。画面では、右の「エラー」に「無効な入力」と出ます。

公式ドキュメントの直し方は、次のとおりです。

1. 要るモデルをダウンロードする。ComfyUI-Manager でダウンロードすることもできる
2. モデルを、種類ごとの正しいフォルダ（チェックポイントは models/checkpoints/、VAE は models/vae/ など）に置く
3. ほかのフォルダにモデルを置いているときや、ほかの画像生成のソフトとモデルを共有するときは、extra_model_paths.yaml のファイルに、そのフォルダを書き足す

置いたあとは、モデルライブラリの題の右の「更新」を押すか、ComfyUI を再起動します。種類ごとのフォルダは「ComfyUIのモデルの種類とフォルダ｜checkpoints・diffusion_models・text_encoders・vae・loras」の記事で、extra_model_paths.yaml の書き方は「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」の記事で解説しています。

モデルを読み込めない

モデルのファイルはあるのに読み込めず、「Error while deserializing header」と出るときは、公式ドキュメントでは、次の順で確かめるとしています。

1. モデルをダウンロードし直す。ダウンロードの途中でファイルが壊れたことがある
2. ディスクの空きを確かめる。モデルは 2〜15GB 以上のことがある
3. ファイルの権限（そのファイルを読み書きしてよいかの設定）を確かめる。ComfyUI がモデルのファイルを読めるようにする
4. 別のモデルで試す。そのモデルだけの問題か、PC 全体の問題かを分ける

モデルが遅い・メモリが足りない

公式ドキュメントでは、モデルの切り替えや、画像を作り始めるときに長く待たされる場合、モデルを HDD から SSD（できれば NVMe の SSD）に移すことを勧めています。

「RuntimeError: CUDA out of memory」（GPU のメモリが足りない）のエラーが出るときは、公式ドキュメントでは、起動の引数（起動のコマンドの後ろに付ける指定）を --lowvram → --novram → --cpu（GPU を使わず CPU で動かす。最後の手段）の順に試すとしています。ポータブル版では、ComfyUI_windows_portable のフォルダで、.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build --lowvram のように、起動のコマンドに付け足します。ただし、ComfyUI v0.37.0 の cli_args.py の説明では、--lowvram は、dynamic VRAM（v0.37.0 で、対応している環境では初めから有効になる仕組み）が有効なときは何もしないとしています。

VRAM（GPU のメモリ）を節約する起動の引数とキャッシュの設定は、「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。精度を下げて小さくしたモデルを使う方法は、「ComfyUIのモデルのファイル形式と量子化｜safetensors・fp8・GGUF」の記事で解説しています。VRAM の考え方は、「VRAM（ビデオメモリ）とは｜GPUが使う専用のメモリと足りないときに起きること」の記事で解説します。