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AIインフルエンサーのComfyUIワークフロー

執筆：Alexandre S. 更新： 最終確認日：

ComfyUIは、オープンな画像・動画モデルを自分のグラフィックカード上で動かせる無料アプリです。キャンバス上でブロックをつないでワークフローを組みます。モデルを読み込むブロック、プロンプトを読み取るブロック、画像を保存するブロック、といった具合です。

AIインフルエンサー用のワークフローは、モデルから動画まで約6つのブロックで構成されます。レンタルしたRTX 5090でFLUX.2 [klein] 4Bの画像を1,000枚生成した場合、GPU費用は約0.23ドルです。レンタルしたRTX 4090で5秒間のWan 2.2クリップを生成すると、RunpodのCommunity Cloudなら0.05ドル未満、Secure Cloudなら0.13ドル未満です。

ComfyUIでのAIインフルエンサー向けワークフローを構成する6つのブロック
ブロック 主な機能 オープンな選択肢 ライセンス
チェックポイントローダー 土台となる画像モデルを読み込む FLUX.2 [klein] 4B Apache 2.0
LoRAローダー 学習させたキャラクターを追加 自作のLoRAファイル ベースモデルに準拠
プロンプトとサンプラー 言葉を画像に変換 ComfyUIに内蔵 GPL-3.0（ComfyUI）
顔IDノード 1枚の写真から顔をコピー（SDXLまたはFLUX.1 [dev]のみ） PuLIDまたはInstantID コードはApache-2.0、顔モデルは研究用途のみ
アップスケーラー 完成画像を拡大 Real-ESRGAN x4 BSD-3-Clause
画像から動画生成 静止画を動かす Wan 2.2 Apache 2.0

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ComfyUIとは？

ComfyUIは、ノードと呼ばれるブロックをつないだ視覚的なグラフでAIモデルを動かす、オープンソースのソフトウェアです。

Windows、Linux、macOSで動作し、WindowsとmacOSではデスクトップアプリからインストールできます。コードはGPL-3.0（GitHubのComfyUI）で、ソフトウェア自体は無料です。かかるのはグラフィックカードの費用と、手間だけです。

ComfyUIのトップページ：ヘッドホンの写真が、3Dアングルノードとカラーノードを経て新しい出力画像になるノードグラフ。ヘッダーにはDesktop、Try Free、Sign Inのボタン
2026年10月24日時点のComfyUIトップページ：ワークフローは、1つずつ役割を持つノードのグラフ ComfyUIトップページ、に取得

ComfyUIの強みは、細かく制御できることです。画像ができるまでの各工程がブロックとして見え、差し替えられます。自分のカードで動かせば、データはマシンの外に出ません。1人のキャラクターで何百本も投稿する運用では、この点が効いてきます。

裏を返せば、手取り足取りのサポートはありません。キャラクタービルダーも「この顔を維持」ボタンもなく、あるのは以下のブロックだけです。

ワークフローのブロックをやさしく解説

ブロックの役割は1つずつです。線のつながりに沿って、左から右へ読んでください。

初心者向けのこのチュートリアルでは、ComfyUIのインストール、最初のモデルの読み込み、テキストから画像生成のワークフロー作成までを解説しています。

YouTube動画「How to Use ComfyUI (Step-by-Step Tutorial)」（Kevin Stratvert）のサムネイル
Kevin StratvertがComfyUIをインストールし、最初のモデルをダウンロードして、アップスケーラー付きのテキストから画像生成ワークフローを作成 動画：How to Use ComfyUI (Step-by-Step Tutorial)、YouTubeのKevin Stratvert、。

チェックポイントローダー：ベースモデル

チェックポイントは中核となる画像モデルで、絵を描く方法を知っているファイルです。ほかのブロックはすべて、この出力を調整する役割です。

商用アカウントなら、Black Forest LabsのFLUX.2 [klein] 4Bが安全な出発点です。モデルカードによると、必要なグラフィックメモリは約13 GBで、RTX 3090、4070以上が対象、ライセンスはApache 2.0です（FLUX.2 klein 4B）。大型の9B版はFLUX Non-Commercial Licenseのため、収益を生む用途には使えません（FLUX.2 klein）。

ComfyUIは、対応する画像モデルとして、Qwen Imageや旧世代のFLUXモデルも挙げています。

LoRAローダー：キャラクター

LoRAは、1人のキャラクターの顔を保持する、学習済みの小さなファイルです。ローダーのブロックはチェックポイントとプロンプトの間に置き、強度スライダーで効き具合を調整します。

LoRAを使えば、プロンプトごとに参照写真を付けなくても顔を維持できますが、別途学習が必要です。データセットと費用は、AIインフルエンサーのLoRA学習のガイドで解説しています。

顔IDノード：1枚の写真から顔を再現

顔IDノードは、学習なしで、1枚の参照画像から顔をコピーします。オープンな選択肢はPuLIDとInstantIDの2つです。

InstantIDは、旧世代のモデルファミリーであるSDXLで、1枚の画像から使えます。PuLIDにはSDXL版とFLUX.1 [dev]版があります。PuLID用のコミュニティ製ComfyUIノードPuLID_ComfyUIはSDXLモデルを使い、2025年4月14日から「maintenance only」（保守のみ）モードです。

どちらのノードもSDXLかFLUX.1 [dev]のチェックポイントが必要なため、FLUX.2 [klein]のワークフローには組み込めません。kleinで顔を再現する方法はLoRAです。

このマスタークラスでは、1枚の入力画像から、オープンモデルで一貫性のあるフォトリアルなキャラクターを作ります（2025年10月公開）。

YouTube動画「Create HYPERREALISTIC Consistent AI Characters - FREE & LOCAL! [Full ComfyUI Masterclass 2025]」（Mickmumpitz）のサムネイル
Mickmumpitzが、無料のローカルComfyUIワークフローで、1枚の入力画像から一貫性のあるフォトリアルなキャラクターを作成 動画：Create HYPERREALISTIC Consistent AI Characters - FREE & LOCAL! [Full ComfyUI Masterclass 2025]、YouTubeのMickmumpitz、。
注意 どちらのノードもInsightFaceの顔モデルに依存しています。InsightFaceのコードはMITライセンスですが、同社のページには、同社のデータで学習したモデルは「非商用の研究目的に限り利用可能」と書かれています（InsightFace）。PuLID-FLUXもFLUX.1-devのライセンスに従い、収益を生む用途は禁止されています。

この条項は、代わりにLoRAを学習する理由になります。LoRAの手順にはInsightFaceの工程がないためです。

アップスケーラー：仕上げのシャープ化

アップスケーラーは、完成した画像を大きく、くっきりさせ、フィードや印刷に使えるようにします。オープンな定番はReal-ESRGANで、x4plusモデルなら画像の縦横を4倍にできます。ライセンスはBSD-3-Clauseです。

画像から動画生成：キャラクターを動かす

動画ブロックは、選び抜いた静止画を動かします。オープンな選択肢はAlibabaのWan 2.2で、ライセンスはApache 2.0。ComfyUIは2025年7月28日から対応しています（Wan2.2）。

小型モデルのTI2V-5Bは、24 GBの一般向けカード1枚で動作します。Wanチームは、一般向けGPUで「5秒間の720P動画を9分未満で」生成できるとしており、本ページではこれをRTX 4090（24 GBのカード）で料金換算しています。大型のI2V-A14Bモデルは、1枚のカードで80 GBが必要です。

静止画から始めれば、LoRAや顔IDノードで作った顔が保たれ、動画モデルが勝手に別の顔を作ることもありません。

セットアップの手順

以下の手順は、ComfyUI公式のREADMEとテンプレートライブラリに沿っています。

  1. ComfyUIをインストールします。WindowsとmacOSでは、READMEが「The easiest way to get started」と呼ぶデスクトップアプリを使います。Linuxは手動インストールです。

  2. テンプレートを開きます。comfy.org/workflowsには、モデル別・タスク別の既製ワークフローが662件以上あり、タグには画像、画像から動画生成、モーションコントロールなどがあります。ベースモデル向けのものを選べば、ブロックはすでにつながっています。

  1. 指示されたモデルをダウンロードします。チェックポイント、LoRA、アップスケーラーは、それぞれComfyUI/models/の下の専用フォルダに入れます。たとえばPuLIDのモデルはComfyUI/models/pulid/に置きます。

  2. キャラクターを追加します。チェックポイントの後ろにLoRAローダーを入れ、プロンプトにトリガーワードを書きます。参照写真1枚を渡す顔IDノードが使えるのは、SDXLかFLUX.1 [dev]のチェックポイントだけで、FLUX.2 [klein]のワークフローには組み込めません。

  3. まとめて生成し、出来のよい静止画を残します。顔ブロックが人物を保つので、場面や服装はプロンプトで変えます。

  4. 残した画像を、Real-ESRGANでアップスケールします。

  5. 1枚をWan 2.2の画像から動画生成で動かします。ダンスやジェスチャーのクリップには、テンプレートライブラリに「Wan Animate 2: Motion Transfer」ワークフローもあり、参照動画の動きをコピーできます。

プロンプト面については、一貫性のあるAIキャラクターのガイドで、シーンが変わっても同じ人物を描写し続ける方法を解説しています。

レンタルGPUの費用はいくら？

GPU時間だけで計算すると、画像は1枚1セント未満、クリップは数セント程度です。

Runpodでは、RTX 5090が1時間あたりCommunity Cloudで0.69ドル、Secure Cloudで1.19ドルです。RTX 4090は0.34ドルと0.89ドルです。

この料金は、2026年10月8日更新のRunpodの料金ページによります。

Runpod GPU Cloudの料金ページ。ポッドの1時間あたり料金：RTX 5090（32 GB）が1.19米ドル、RTX 4090（24 GB）が0.89、RTX 3090が0.50、L4が0.59、RTX A5000が0.27
Runpodのポッド料金（1時間あたり、24・32 GBのカード、2026年10月24日） Runpod GPU Cloudの料金ページ、取得
Runpodの時間単価で見る、1回の生成あたりのGPU費用
出力 1回の生成にかかる時間（出典） Community Cloud Secure Cloud
FLUX.2 [klein] 4Bの画像1,000枚、RTX 5090 1枚あたり約1.2秒（Black Forest Labs） $0.23 $0.40
5秒間の720P Wan 2.2 TI2V-5Bクリップ1本、RTX 4090（当サイトの組み合わせ） 24 GBのカードで9分未満（Wanチーム） $0.05 $0.13

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計算方法 費用＝1回の生成にかかる秒数÷3,600×時間単価。画像の場合：1,000×1.2秒＝1,200秒で、1時間の3分の1です。クリップの場合：9分は1時間の0.15です。1.2秒はサンプリング時間のみで、読み込みとデコードの時間が加わります。Wanの9分は「未満」の数値なので、クリップの行は上限です。

この表には、最初の画像が出るまでにマシンを動かしている時間は含まれていません。レンタルしたポッドは起動した瞬間から課金されるため、13 GBのモデルのダウンロードやワークフローの試運転にも、同じ料金がかかります。

Community Cloudの5090で1時間セットアップした場合の費用は、画像約3,000枚分に相当します。

Comfy Cloudは、その中間にあたるホスト型サービスです。96 GBを搭載したBlackwell RTX 6000 Proカードで、ComfyUIを代わりに動かしてくれます。

自前のモデル（LoRAを含む）をインポートできるのは、月額35ドルのCreatorプランからです。

StandardとCreatorでは、ワークフロー1回の実行が30分までに制限されます（Comfy Cloudの料金）。

既製アプリが時間の節約になるのはどんなとき？

今週中にキャラクターが必要で、モデルの管理に手をかけたくないときです。1枚あたりの費用はComfyUIのほうが安く、既製アプリは手間が少なくて済みます。

手軽さで選ぶなら、最もわかりやすい例がHiggsfieldです。AI Influencer Studioは、プロンプト不要で、メニューの19項目の設定からキャラクターを作ります。1回の生成でポートレートと全身ショットが得られ、1.12クレジット（Higgsfieldの換算で約0.06ドル）です。

同じスタジオで、3〜30秒の参照クリップからそのキャラクターを動かすこともできます。1本の動画に使える画像は最大40枚、解像度は1080pです（AI Influencer）。ComfyUIでWan 2.2とモーショントランスファーのブロックが担う作業にあたります。

HiggsfieldのAI Influencerページ。見出しは「AI Influencer」、「Create your AI influencer, any look」の一文、Generate Your Influencerボタン、Average・Bold・Extremeと表示された3つのキャラクタータイプ
HiggsfieldのAI Influencerページは、Average・Bold・Extremeの3つのキャラクタータイプから始まります Higgsfield AI Influencerページ、取得日：

Soul IDがLoRAの代わりになります。20枚以上の写真をアップロードすると、学習に約3〜5分かかります（HiggsfieldのSoul IDの投稿より）。アイデンティティはHiggsfield内にとどまります。

プランは月額19ドルからです（）。画面ごとの操作は、Higgsfield AI Influencerの解説で紹介しています。

違いははっきりしています。ComfyUIはファイルとオープンなライセンスが手に入り、軌道に乗れば1枚あたりのコストはほぼゼロです。HiggsfieldはSoul IDで3〜5分でキャラクターを学習でき、支払いはクレジットです。

AIインフルエンサーまとめとAIインフルエンサー生成ツールのおすすめのページでは、アプリを使うほかの方法を紹介しています。

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ComfyUIでAIインフルエンサーを作る：よくある質問

ComfyUIは無料？

はい。ComfyUIはGPL-3.0のオープンソースです。費用がかかるのはグラフィックボード、またはレンタルGPUの利用時間で、モデルにはそれぞれ独自のライセンスがあります。

ComfyUIでAIインフルエンサーの顔を一貫させられる？

できます。キャラクターで学習させたLoRAか、SDXLやFLUX.1 [dev]のチェックポイントで使えるPuLIDなどの顔IDノードを使います。FLUX.2 [klein]では顔の一貫性にLoRAを使う方法が基本で、研究用途限定のInsightFace顔モデルも避けられます。

ComfyUIでAIインフルエンサーを作るのに必要なGPUは？

FLUX.2 [klein] 4Bの画像生成には、グラフィックメモリが約13 GB必要です。Wan 2.2 TI2V-5Bの動画生成には、RTX 4090など24 GBのカードが目安です。

ComfyUIでAIインフルエンサーの動画も作れる？

はい。Wan 2.2で静止画からクリップを生成できます。ComfyUIのテンプレートライブラリには、Wan Animate 2のモーショントランスファー用ワークフローもあります。

Higgsfieldの次の記事：AIキャラクターの一貫性を保つ方法

出典

  1. GitHub：ComfyUI、GPL-3.0。Windows・Linux・macOS対応で、WindowsとmacOS向けにデスクトップアプリもあります。Flux.2、Flux.2 Klein、Qwen Image、Wan 2.1・2.2に対応。確認日：
  2. Comfy Org：ComfyUIワークフローテンプレート、モデル・タスク別に662件以上のテンプレートを用意。Wan Animate 2のモーショントランスファーも収録。確認日：
  3. Comfy Org：Comfy Cloudの料金、Standardは月額20ドル、Creatorは月額35ドル（2026年10月24日確認）。ProとTeamはBlackwell RTX 6000 Pro GPU（96 GB）を使用。独自モデルの利用はCreatorプランから。1回の実行は、StandardとCreatorで30分まで。確認日：
  4. Black Forest Labs：FLUX.2 [klein]、RTX 5090での生成時間は4Bで約1.2秒、9Bで2秒。4BはApache 2.0、9BはFLUX Non-Commercial License。確認日：
  5. Black Forest Labs：FLUX.2 [klein] 4Bモデルカード、VRAM約13 GBで動作。RTX 3090または4070以上。確認日：
  6. GitHub：PuLID、コードはApache-2.0。FLUX.1-dev向けのPuLID-FLUXは、そのモデルのライセンスに従う。fp8＋オフロードで15 GB未満。確認日：
  7. GitHub：PuLID_ComfyUI、Apache-2.0。SDXL用のPuLIDモデルで、EVA CLIP、facexlib、InsightFace AntelopeV2が必要。2025年4月14日以降はメンテナンスのみ。確認日：
  8. GitHub：InstantID、コードはApache-2.0、SDXLパイプラインで参照画像は1枚。InsightFaceの顔モデルは非商用の研究目的に限定。確認日：
  9. GitHub：InsightFace、コードはMIT。同データで学習したモデルは非商用の研究目的に限定。確認日：
  10. GitHub：Real-ESRGAN、BSD-3-Clause。RealESRGAN_x4plusは4倍にアップスケール。確認日：
  11. GitHub：Wan2.2、Apache 2.0。TI2V-5Bは、5秒の720P動画を、24 GBの一般向けGPU1枚で9分未満で生成。I2V-A14BはGPU1枚で80 GBが必要。ComfyUIでは2025年7月28日から対応。確認日：
  12. Runpod：Runpodの料金（2026年10月8日更新）、RTX 4090はCommunity Cloudで1時間0.34ドル、Secure Cloudで0.89ドル。RTX 5090はそれぞれ0.69ドルと1.19ドル。確認日：
  13. Higgsfield：AI Influencer、キャラクター作成または編集1回につき1.12クレジット。参照クリップは3〜30秒、動画1本あたり最大40枚の画像、出力は1080p。確認日：
  14. Higgsfield：AI Influencer（2026年10月3日）、メニュー設定は19項目。1回の生成でポートレートと全身ショットを各1枚、1.12クレジット（約0.06ドル、1ドルあたり20クレジット）。確認日：
  15. Higgsfield：Soul IDによるキャラクターの一貫性（2026年6月15日）、写真20枚以上、学習時間は約3〜5分。確認日：
Alexandre S.のポートレート

Alexandre S.

Alexandre S.は、複数のチャネルにまたがるデジタルマーケティングで10年の経験があるクリエイティブ広告ストラテジスト兼コピーライターです。

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