ComfyUIは「ノードをつないで画像生成パイプラインを作る」ツールです。ここでは、ComfyUIでよく使用される主要ノードを、6つのデータ型に分類し、簡単に理解できるようにまとめました。

1.モデル読み込み系

画像生成の“材料”や“脳”を読み込むノード

CheckpointLoaderSimple

Stable Diffusionの本体（脳・言語理解・色づけ）をまとめて読み込むノード。最初に必ず使う、いちばん基本的な読み込みパーツ。

LoraLoader

LoRAという「追加の学習データ」をモデルに足すノード。キャラクター再現や特定の画風を出したいときに使う。

ControlNetLoader

ポーズや構図をコントロールするためのモデルを読み込むノード。「この線画どおりに描いて」などの指示ができるようになる。

CLIPVisionLoader

画像を読み取って理解するためのモデルを読み込むノード。画像をヒントとして使いたいときに必要。

VAELoader

画像の色味や質感を決めるVAEを読み込むノード。別のVAEに変えると、仕上がりの雰囲気が変わる。

DiffusersLoader

HuggingFaceなどで配布されているDiffusers形式のモデルを読み込むノード。通常の.ckpt/.safetensors以外のモデルを使いたいときに便利。

UNETLoader

画像生成の“脳”であるUNetだけを読み込むノード。高度な構成で部分的にモデルを差し替えたいときに使う。

LoadImage

画像ファイルを読み込む基本ノード。 ControlNetの入力や、参考画像として使うときに使う。

LoadImageMask

画像からマスク（塗る部分・塗らない部分）を読み込むノード。部分的な描き直しやInpaintで使われる。

2.Conditioning（命令）系

モデルに「どんな絵を描くか」を伝えるノード

CLIPTextEncode

テキスト（プロンプト）をモデルが理解できる形に変換するノード。「かわいい女の子」などの指示をここで機械語にする。

CLIPSetLastLayer

Clip Skipという設定を変更するノード。画風や再現性が微妙に変わるため、調整に使われる。

CLIPVisionEncode

画像を“命令”として使える形に変換するノード。「この画像の雰囲気で描いて」などの指示が可能になる。

ConditioningCombine

2つの命令をひとつにまとめるノード。「画風A＋内容B」のように合成したいときに便利。

ConditioningAverage

2つの命令を割合で混ぜるノード。画風のブレンドなどに使える。

ConditioningSetArea

命令を画像の一部分だけに適用するノード。「顔だけこの指示を使う」などの細かい制御が可能。

ConditioningSetMask

マスクを使って命令の範囲を指定するノード。部分的な描き直しや局所的な指示に使う。

ConditioningZeroOut

命令の効果をゼロにするノード。特定の指示を一時的に無効化したいときに便利。

ConditioningConcat

命令を縦に並べてまとめるノード。複数の指示を一度に渡したいときに使う。

3.ControlNet系

画像の構図・線画・深度などを使って生成をコントロールするノード

ControlNetApply

ControlNetを命令に適用する基本ノード。「この線画どおりに描いて」などの構図制御ができる。

ControlNetApplyAdvanced

ControlNetApplyの高機能版。強さや細かい設定をより自由に調整できる。

DiffControlNetLoader

特殊なControlNetモデルを読み込むノード。通常とは違う形式のControlNetを使いたいときに必要。

CannyEdgePreprocessor

画像から輪郭線だけを取り出すノード。 Canny ControlNetでよく使われる。

Midas-DepthMapPreprocessor

画像の奥行きを推定して深度マップを作るノード。 Depth系ControlNetで立体感を再現したいときに使う。

LineartStandardPreprocessor

画像を線画に変換するノード。線画ベースのControlNetに最適。

MaskToImage

マスクを画像として扱えるようにするノード。確認用や加工用に便利。

InvertMask

マスクの黒白を反転するノード。塗る部分と塗らない部分を切り替えたいときに使う。

FeatherMask

マスクの境界をぼかすノード。自然な合成やInpaintに役立つ。

4.潜在空間（Latent）系

画像の“下書きデータ”を操作するノード

KSampler

画像生成の中心となるノード。プロンプトや設定をもとに実際の絵を作り出す。

KSamplerAdvanced

KSamplerの高機能版。細かいパラメータを調整したい人向け。

EmptyLatentImage

空のキャンバス（潜在画像）を作るノード。生成のスタート地点になる。

LatentUpscale / LatentUpscaleBy

潜在空間で画像を拡大するノード。通常の拡大よりも高品質になりやすい。

LatentComposite

潜在空間で画像を合成するノード。 2つの画像を自然に混ぜたいときに使う。

LatentRotate / LatentFlip / LatentCrop

潜在空間で回転・反転・切り抜きを行うノード。画像を加工したいときに便利。

LatentAdd

潜在データ同士を足し合わせるノード。高度な画像操作に使われる。

5.画像 ↔ 潜在変換・画像処理系

画像の読み込み・変換・加工を行うノード

VAEEncode

画像を潜在空間に変換するノード。再生成や編集のための準備として使う。

VAEEncodeForInpaint

マスク付きで潜在化するノード。 Inpaint（部分描き直し）専用。

VAEDecode / VAEDecodeTiled

潜在空間から画像に戻すノード。 Tiledは大きな画像を分割して処理するためのもの。

ImageUpscaleWithModel

アップスケーラーモデルを使って高画質に拡大するノード。仕上げの画質向上に便利。

ImageScale / ImageScaleBy

画像を指定サイズや倍率でリサイズするノード。

ImageInvert

画像の色を反転するノード。特殊効果やマスク作成に使える。

ImagePadForOutpaint

画像の外側に余白を作るノード。 Outpaint（描き足し）に必須。

ImageColorToMask

特定の色をマスクに変換するノード。色を基準に部分編集したいときに便利。

6.出力・ユーティリティ系

保存・整理・補助に使うノード

SaveImage

画像をファイルとして保存するノード。

PreviewImage

画面に画像を表示するだけのノード。確認用として便利。

ImageOutput

画像を外部に渡すための出力ノード。

CheckpointSave

モデルを保存するノード。学習後のモデルを残したいときに使う。

ReRoute

配線を整理するためのノード。複雑なワークフローを見やすくする。

PrimitiveNode

数字や文字を他のノードに送るための小さなノード。設定値を渡すときに使う。

Note

画面上にメモを残すノード。複雑な構成の説明書きとして便利。

まとめ

ComfyUIはノードが多くて最初は難しく感じるけれど、ひとつひとつの役割を知ると「何をどう組み合わせればいいか」が一気にわかりやすくなります。このガイドが、あなたのワークフロー作りの助けになれば嬉しいです。