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。
