ComfyUI サーバー設定
ComfyUI サービス関連の設定とLAN共有のためのネットワーク設定の説明。
現在のバージョン: ComfyUI Desktop v0.4.5
サーバー設定は ComfyUI Desktop のサーバー側(ホスト側)で行われ、ComfyUI の LAN アクセス設定、各種精度設定、キャッシュ設定などを構成できます。LAN の他のデバイスからアクセスする場合、これらの設定を変更することはできません。
ネットワーク
-
リッスンアドレス (listen)
- 機能: サーバーがリッスンする IP アドレスを設定します。通常はデフォルトのままにします。
- デフォルト値:
127.0.0.1(ローカルホストのみアクセス可能)
-
ポート (port)
- 機能: サーバーがリッスンするポート番号を設定します。他のアプリケーションで使用されていないことを確認してください。
- デフォルト値:
8000(家の番号のようなもの。ソフトウェアの競合がある場合のみ変更が必要)
-
TLS キーファイル (tls-keyfile) および TLS 証明書ファイル (tls-certfile)
- 機能: HTTPS セキュア接続の設定用。HTTPS が不要な場合は無視可能
-
CORS ヘッダーを有効にする (enable-cors-header)
- 機能: 他のウェブサイトからのサーバーアクセスを許可。"*"を使用してすべてのオリジンを許可
-
最大アップロードサイズ (max-upload-size)
- 機能: ファイルアップロードの最大サイズを MB 単位で制限します。
- デフォルト値:
100(スーツケースの容量のようなもの)
ComfyUI に LAN アクセスを設定したい場合は、リッスンアドレスを 0.0.0.0 に、ポートを 8000 または別のポートに設定する必要があります。すると、LAN 上の他のデバイスがホストの LAN IP アドレスとポートを介してアクセスできるようになります。たとえば、LAN IP が 192.168.1.100 でポートが 8000 の場合、他のデバイスは http://192.168.1.100:8000 から ComfyUI にアクセスできます。
これは、初期の Portable バージョンの ComfyUI の .bat ファイルで -listen 0.0.0.0 を設定するのと似ていますが、現在は ComfyUI Desktop でより簡単に設定できます。
CUDA 設定
-
CUDA デバイス (cuda-device)
- 機能: 使用する GPU の選択
- 簡単な説明: 複数の GPU がある場合、使用する GPU を選択できます。どのスタジオで作業するかを選ぶようなものです。
- オプション:
- 0: 最初の GPU
- 1: 2番目の GPU (存在する場合)
- null: 自動選択
- 推奨: 単一 GPU ユーザーはデフォルト値を維持
-
CUDA malloc を使用 (cuda-malloc)
- 機能: GPU メモリ割り当て方式の決定
- 簡単な説明: スタジオ内のワークスペースをどのように配置するかを決めるようなものです。
- オプション:
オプション 説明 使用ケース 自動 システムが最適な方法を決定 初心者向け推奨 有効 積極的なメモリ割り当てを使用 VRAM がより必要な場合 無効 保守的なメモリ割り当てを使用 VRAM の問題が発生した場合
推論
精度:絵画の細かさのようなものです。高精度は細いブラシで描くようなもので、詳細が多いが遅い。低精度は太いブラシで描くようなもので、速いが詳細を失う可能性があります。
-
グローバル浮動小数点精度 (global-precision)
- 機能: 全体の演算精度を制御
- オプション:
オプション 説明 使用ケース AUTO 最適な精度を自動選択。初心者向け推奨 ほとんどの場合に適切 FP32 最高精度モード。まるで顕微鏡を使うように 最高の画質が必要な場合 FP16 低精度だが高速。肉眼で見るように 高速生成が必要な場合
-
UNET 精度 (unet-precision)
- 機能: AI の画像生成の中核部分の精度制御
- 注: UNETはAIの「ブラシ」であり、テキストを画像に変換する方法を決定します
- オプション:
オプション 説明 使用ケース AUTO 自動選択。初心者向け推奨 ほとんどの場合に適切 FP32 最高品質。速度は遅い 最高品質が必要な場合 FP16 バランスモード。中程度の速度と品質 日常的な使用 BF16 特別なバランスモード。特定の新しい GPU 向け 特定の新しい GPU を使用する場合
-
VAE 精度 (vae-precision)
- 機能: VAE(変分オートエンコーダー)は最終画像の詳細処理を担当。アーティストの「色付けと精緻化」技法のようなもの
- 簡単な説明: 最終画像の詳細の細かさを決定します。アーティストの最終仕上げがどれほど細かいかのようなもの
- オプション:
オプション 説明 使用ケース AUTO 適切な精度を自動選択 初心者向け推奨 FP16 高速だが詳細は少なめ 高速生成が必要な場合 FP32 最高品質。速度は遅い 最高品質が必要な場合 BF16 FP16 と FP32 の中間 特定の新しい GPU 向け
-
CPU で VAE を実行 (cpu-vae)
- 機能: CPU に最終画像の精緻化処理を任せる
- 簡単な説明: 執事(CPU)がアーティスト(GPU)の仕上げ作業を行うようなもの
- 使用ケース:
- GPU メモリが不足している場合
- 非常に大きな画像を処理する場合
- GPU 性能が不足している場合
-
テキストエンコーダー精度 (text-encoder-precision)
- 機能: AI がテキスト記述をどれだけ正確に理解するかを制御
- 簡単な説明: アーティストがあなたの要件をどれだけ注意深く理解するかのようなもの
- オプション:
オプション 説明 使用ケース AUTO 最適な精度を自動選択 初心者向け推奨 FP32 最も正確な理解。速度は遅い 正確なプロンプト解釈が必要な場合 FP16 高速な理解。若干の偏差の可能性 高速な処理が必要な場合 BF16 両者のバランス 特定の GPU 最適化用
メモリ
-
チャネルを最後に強制するメモリ形式 (force-channels-last)
- 機能: メモリ内の画像データ配列方式の変更
- 簡単な説明: 作業場のツールを効率よく整理し直すようなもの
- 推奨: 影響を理解できない場合はデフォルト値を維持
-
DirectML デバイスインデックス (directml)
- 機能: DirectML デバイスの選択
- 簡単な説明: 主に AMD GPU 向けの特別な描画モード
- 使用ケース: AMD GPU ユーザーは設定が必要な場合があります
-
IPEX 最適化を無効にする (disable-ipex-optimize)
- 機能: IPEX 最適化の無効化。通常は変更不要。
- デフォルト値:
false
プレビュー設定
-
プレビュー方法 (preview-method)
- 機能: 生成過程のプレビュー方式の制御
- 簡単な説明: アーティストの制作過程を見るかどうかのようなもの
- オプション:
オプション 説明 使用ケース NoPreviews プレビューなし 最高速度が必要な場合 Latent ぼやけた生成過程を表示 進行状況の確認時 Taesd より鮮明な生成過程を表示 明確な進行状況が必要な場合
-
プレビュー画像のサイズ (preview-size)
- 機能: プレビューウィンドウのサイズ設定
- 簡単な説明: スケッチのサイズを決めるようなもの
- 推奨値:
- 通常使用: 512
- 性能不足時: 256
- 性能十分時: より大きく設定可能
キャッシュ
-
クラシックキャッシュシステムを使用 (cache-classic)
- 機能: 従来のキャッシュ管理方法を使用
- 簡単な説明: 画家が道具や材料を決まった方法で整理するようなもの
- 使用ケース:
- システムメモリが十分な場合
- 安定した性能が必要な場合
- 推奨: メモリに問題がない限りデフォルトのままにすることを推奨
-
LRU キャッシュを使用 (cache-lru)
- 機能: 最近使用されたデータのキャッシュ量を設定
- 簡単な説明: 画家が最近使用した道具や絵の具だけを保管するように制限するようなもの
- 使用ケース:
- メモリが限られている場合
- 性能とメモリ使用のバランスが必要な場合
- 推奨値:
- 8GB RAM: 2-3
- 16GB RAM: 4-6
- 32GB+ RAM: 8-12
アテンション設定
-
クロスアテンションメソッド (cross-attention-method)
- 機能: AI がテキストを理解し画像に変換する方法を制御
- 簡単な説明: アーティストがあなたの要件を理解し概念化するようなもの
- オプション:
オプション 説明 使用ケース auto 最適な方法を自動選択 初心者向け推奨 split VRAM を節約するが遅くなる可能性あり VRAM が不足している場合 quad 従来の方法、安定しているが遅い 安定した効果が必要な場合 pytorch PyTorch ネイティブメソッドを使用 互換性の問題がある場合
-
アテンションのアップキャストを強制する (force-attention-upcast)
- 機能: アテンションメカニズムでより高い精度を強制使用
- 簡単な説明: アーティストに詳細をより注意深く考えさせるようなもの
- 使用ケース: 生成済み画像の詳細が理想的でない場合
-
アテンションのアップキャストを防ぐ (prevent-attention-upcast)
- 機能: アテンションメカニズムでより高い精度を使用するのを防ぐ
- 簡単な説明: アーティストが過度に詳細に集中せずに迅速に作業できるようにする
- 使用ケース: 高速な生成速度が必要な場合
VRAM 管理
-
VRAM 管理モード (vram-management)
- 機能: GPU メモリの使用方式を制御
- 簡単な説明: スタジオのスペース使用を管理するようなもの
- オプション:
オプション 説明 使用ケース Auto 自動管理(執事がスタジオを整理するように) 初心者向け推奨 Full 利用可能なすべてのスペースを使用 VRAM が十分な場合 Low スペースを節約 VRAM が不足している場合
-
予約済み VRAM (reserve-vram)
- 機能: 他のプログラムのために GPU メモリを予約
- 簡単な説明: 他の用途のためにスタジオのスペースを確保するようなもの
- 使用例:
- 他の GPU 負荷の高いプログラム(ゲームなど)を実行する場合
- 推奨値: 他のプログラムの必要に応じて 2-4GB
一般
-
xFormers 最適化を無効にする (disable-xformers)
- 機能: xFormers 高速化最適化を無効化します
- 簡単な説明: xFormers はアーティストの素早いペイント技法のようなもので、無効にするとアーティストは伝統的な手法を使うようになります
- 推奨: 問題がない限り有効(チェックを外さない)にしておく
-
デフォルトハッシュ関数 (default-hashing-function)
- 機能: モデルファイルの整合性をチェックする方法を選択します
- 簡単な説明: ツールが正常な状態かどうかを確認するようなものです
- オプション:
オプション 説明 sha256 最も一般的で安全なチェック方法
-
可能な場合に PyTorch の低速な決定論的アルゴリズムを使用する
- 機能: 一部のケースでより安定しているが遅いランダムアルゴリズムを使用します
- 簡単な説明: アーティストにランダム生成において、より伝統的で安定した方法を使わせるようなものです
- 推奨: 通常は有効にする必要はありません
-
品質を低下させる可能性がある未テストの最適化を有効にする
- 機能: 実験的な最適化手法を使用します
- 簡単な説明: 新しい素早いペイント技法を試しますが、作品の品質に影響を与える可能性があります
- 推奨: 安定した効果を求める場合は推奨しません
-
サーバー出力をコンソールに表示しない
- 機能: バックエンドの実行ログを表示しません
- 簡単な説明: アーティストに詳細を逐一報告させず、静かに作業させるようなものです
- 推奨: トラブルシューティングが必要な場合はオフ(チェックを外した状態)にしないでください
-
プロンプトデータをファイルに保存しない
- 機能: 生成された画像ファイルにプロンプト情報を保存しません
- 簡単な説明: 作品の背後にある作成レシピを記録しないようにします
- 使用ケース: プロンプトを非公開にしたい場合
-
すべてのカスタムノードの読み込みを無効にする
- 機能: すべてのカスタム機能モジュールの読み込みを防止します
- 簡単な説明: 基本ツールのみを使用し、特別な追加ツールは使わないようにします
- 使用ケース: 最も基本的で安定した体験を求める場合
-
ログレベル (log-level)
- 機能: システムログの詳細レベルを設定します
- 簡単な説明: アーティストの作業報告の詳細度を設定するようなものです
- オプション:
オプション 説明 使用ケース DEBUG デバッグ情報を含むすべての詳細を表示 開発者またはトラブルシューティング時 INFO 操作やステータスを含む一般情報を表示 日常的な使用に推奨 WARNING 警告とエラーのみ表示 問題の通知のみ必要な場合 ERROR エラーのみ表示 深刻な問題のみ関心がある場合 CRITICAL 致命的なエラーのみ表示 最も深刻な問題のみ必要な場合
ディレクトリ設定
-
入力ディレクトリ (input-directory)
- 機能: 入力ファイル用のディレクトリ設定
- デフォルト値: 空文字列
-
出力ディレクトリ (output-directory)
- 機能: 出力ファイル用のディレクトリ設定
- デフォルト値: 空文字列
コメント
GitHubでサインインしてディスカッションに参加しましょう。