ComfyUIのモデルのファイル形式と量子化｜safetensors・fp8・GGUF
＊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（「モデル」「ワークフローテンプレート」・組み込みのノードの「UNETLoader」）、ComfyUI の公式リポジトリの README と
folder_paths.py、PyTorch の公式ドキュメント「Tensor Attributes（torch.dtype）」、ComfyUI-GGUF の README 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）には、.safetensors などのファイル形式があります。ファイル名に付く fp16・bf16・fp8 は、重みの数を何ビットで持っているか（精度）を表します。精度を下げて小さくしたモデルを、量子化したモデルと呼びます。ComfyUI は、拡散モデルを読み込むときに精度を下げることもできます。GGUF という形式のモデルは、ComfyUI 本体では読めず、カスタムノード（ほかの人が作って公開しているノード）の ComfyUI-GGUF などで読みます。
モデルのファイル形式
ComfyUI の公式リポジトリの folder_paths.py（v0.37.0）では、モデルのファイルとして読む拡張子は、次の8つです。
.ckpt .pt .pt2 .bin .pth .safetensors .pkl .sft
公式ドキュメントのテンプレートのページでは、テンプレートに入れられるモデルのファイルを、.safetensors や .sft のような安全な形式に限るとしています。同じページでは、.gguf などの形式は安全でないとみなされ、テンプレートに入れてもリンクが出ないと書かれています。
ComfyUI の README では、SD のチェックポイントを「the huge ckpt/safetensors files」（大きな ckpt・safetensors のファイル）と呼び、models/checkpoints に置くとしています。編集部が使った SD1.5 と dreamshaper_8 は、どちらも .safetensors のファイルでした。
精度を下げて小さくしたモデル
モデルの重みは、たくさんの数の集まりです。1つの数を何ビットで持つかを精度（データの型）と呼び、ビットが少ないほどファイルは小さくなります。
PyTorch（ComfyUI が使っている、AI の計算をする Python の部品）の公式ドキュメントでは、次のように分けています。浮動小数点数は、小数を表す数の持ち方です。
- float16（fp16）：16ビットの浮動小数点数
- bfloat16（bf16）：Brain floating point とも呼ばれる、16ビットの浮動小数点数
- float8_e4m3fn・float8_e5m2：8ビットの浮動小数点数
ファイル名の fp16・bf16・fp8 は、この精度を表す名前として使われています（例：編集部の SD1.5 のファイル名はv1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors）。
ComfyUI の README によると、ComfyUI は量子化したモデルに対応しています。
読み込むときに精度を下げる：weight_dtype
「拡散モデルを読み込む」（Load Diffusion Model。画像を作るモデル本体だけのファイルを読むノード）では、「重みdtype」（weight_dtype）の欄で、読み込むときの精度を選べます。
編集部の PC の選択肢は、次の4つでした。
| 選択肢 | 意味 |
|---|---|
| default | 精度を指定せずに読む |
| fp8_e4m3fn | 8ビットの浮動小数点数（float8_e4m3fn）で読む |
| fp8_e4m3fn_fast | fp8_e4m3fn で読み、ComfyUI のプログラムでは fp8 の最適化（fp8_optimizations）も入れる（中身の説明は公式ドキュメントに無い） |
| fp8_e5m2 | 8ビットの浮動小数点数（float8_e5m2）で読む |
公式ドキュメントの UNETLoader のページには、この欄の説明がまだ書かれていません（作業中の印だけ）。上の表の意味は、選択肢の名前と、ComfyUI のプログラム（nodes.py の UNETLoader）に書かれている動きによります。読み込みのノードの使い分けは、「ComfyUIのモデルを読み込むノード｜Load Checkpoint・Load Diffusion Model・Load CLIP・Load VAE」の記事で解説しています。
GGUF のモデルはカスタムノードで読む
公式ドキュメントによると、ComfyUI 本体は GGUF の形式を読めません。読むには、ComfyUI-GGUF などのコミュニティのカスタムノードが要ります。ComfyUI-GGUF の README では、ComfyUI-GGUF を、ComfyUI が対応しているモデル（native ComfyUI models）を GGUF で量子化して使うためのものとしています。
ComfyUI-GGUF の README では、入れ方を次のように書いています。
- ComfyUI のフォルダの中の
custom_nodesに、Git（プログラムの版を管理する道具）のgit cloneのコマンドで ComfyUI-GGUF をダウンロードする - 推論（モデルで画像を作る処理）に要るパッケージ（Python の部品）の gguf を入れる。ポータブル版では、ComfyUI_windows_portable のフォルダで
.\python_embeded\python.exe -s -m pip install -r .\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-GGUF\requirements.txtを実行する - ノードライブラリ（画面の左のサイドバーの「ノード」）の「bootleg」の分類にある「Unet Loader (GGUF)」を使い、
.ggufのモデルのファイルをComfyUI/models/unetのフォルダに置く
編集部は、ComfyUI-GGUF をポータブル版に入れて、読み込みのノードを確かめました（GGUF のモデルは入れていません）。
編集部の PC では、bootleg の分類に、次の6つのノードが出ました。
- Unet Loader (GGUF)・Unet Loader (GGUF/Advanced)：画像を作るモデル本体を読む
- CLIPLoader (GGUF)・DualCLIPLoader (GGUF)・TripleCLIPLoader (GGUF)・QuadrupleCLIPLoader (GGUF)：テキストエンコーダを読む
ComfyUI-GGUF のプログラムは、.gguf のファイルを、ComfyUI の拡散モデル（diffusion_models・unet）とテキストエンコーダ（text_encoders・clip）と同じフォルダから探します。入れたあと、モデルライブラリには unet_gguf と clip_gguf のフォルダが出ました。
カスタムノードの入れ方と、入れる前の注意は、「ComfyUIのカスタムノードの仕組みと入れ方｜入れる前の注意」の記事で解説しています。モデルが大きすぎて読み込めないときの対処は、「ComfyUIのモデルのエラー｜形式の違い・見つからないモデル」の記事にあります。VRAM（GPU のメモリ）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。
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この記事について
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