Mac（Apple Silicon）に ComfyUI を手動で入れて、SDXL で最初の1枚を出すまで

はじめに

Mac のターミナルから ComfyUI をインストールして、SDXL で最初の1枚を生成するまでの手順をまとめます。最終的な目的は Qwen-Image を動かすことですが、いきなり大きなモデルに進むと、どこで失敗したのか切り分けにくくなります。そこでこの記事では、その手前の「ComfyUI が正しく動く状態を作る」ところまでを扱います。

手順は実際に手を動かして確認し、詰まったところはその場で書き足しました。特に次の3点は、手順どおりに進めたつもりでも引っかかりやすいところです。

• ComfyUI を起動したあとは、別のターミナルで作業することになる（そして、そのターミナルでは仮想環境が外れている）
• 「ComfyUI を再起動する」が、具体的に何をすることなのか分かりにくい
• モデルを置いただけでは生成できず、SDXL 用のテンプレートに切り替える必要がある

動作環境

ComfyUI は更新が速く、メニューやボタンの名前は変わることがあります。この記事の画面表示は 2026年10月時点のものです。

SDXL だけなら、ここまでのスペックは要りません

私の環境は M5 Max / 48GB ですが、これは Qwen-Image のような大きなモデルを見据えた構成です。この記事のゴールである SDXL の生成だけなら、もっと控えめな Mac で足ります。

• SDXL のベースモデルは約 6.9GB です。Stability AI の発表でも「8GB の VRAM を持つコンシューマ向け GPU で動作する」とされています（SDXL 1.0 のアナウンス ↗）。
• ただし Apple Silicon はユニファイドメモリで、GPU 用のメモリを macOS やブラウザと分け合います。そのため「メモリ 8GB の Mac なら動く」という意味にはなりません。Mac 向けの解説では、8GB ではスワップが発生して1枚に数分かかり実用的ではない、16GB あれば快適に動く、とされています（Stable Diffusion on Mac のガイド ↗）。
• 私の手元には 16GB の Mac がないので、ここは自分では確かめていません。目安として読んでください。

ディスクは、SDXL のモデルだけで約 7GB 使います。余裕を見て 15GB ほど空けておくと安心です。なお、この記事の手順は Apple Silicon（M1 以降）の Mac が前提です。

手順1. 事前準備（Homebrew・Python）

ターミナル（アプリケーション › ユーティリティ › ターミナル）を開いて、順番に実行します。

1-1. コマンドラインツール

git などを使うために必要です。すでに入っていれば「already installed」と出るだけなので、そのまま進んで大丈夫です。

xcode-select --install

1-2. Homebrew

Mac 用のパッケージ管理ツールです。入っているか確認します。

brew --version

「command not found」と出たら、以下でインストールします（画面の指示に従って Enter とパスワードを入力）。

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

補足: インストール後に「Next steps」として echo ... >> ~/.zprofile のようなコマンドが表示されたら、それもコピーして実行してください。

1-3. Python

ComfyUI は Python 3.12 で安定して動きます。Homebrew で入れます。

brew install python@3.12
python3.12 --version

Python 3.12.x と表示されれば OK です。

手順2. ComfyUI を取得する

ホームフォルダ直下に ComfyUI フォルダとして取得します。場所は好みで変えて構いません。

cd ~
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI

補足: 以降の手順は、すべてこの ~/ComfyUI フォルダの中で実行します。ターミナルを開き直したときは cd ~/ComfyUI で戻ってください。

手順3. 仮想環境を作る

ComfyUI 専用の Python 環境を作ります。ほかのツールとライブラリが混ざらないようにするためです。

python3.12 -m venv venv
source venv/bin/activate

プロンプトの先頭に (venv) と付けば有効になっています。

注意: この (venv) が付いた状態で以降のコマンドを実行してください。仮想環境はターミナルのウィンドウ（タブ）ごとに有効・無効が決まります。ターミナルを開き直したときや、新しいウィンドウ・タブを開いたときは外れているので、そのたびに cd ~/ComfyUI と source venv/bin/activate が必要です。

手順4. PyTorch と依存パッケージを入れる

Apple Silicon の GPU（MPS）に対応した PyTorch を入れます。

pip install --upgrade pip
pip install torch torchvision torchaudio

続いて ComfyUI 本体が必要とするパッケージを入れます。数分かかります。

pip install -r requirements.txt

GPU が認識されているか確認

python -c "import torch; print(torch.backends.mps.is_available())"

True と表示されれば、GPU で生成できる状態です。

手順5. 起動して画面を開く

5-1. 起動する

python main.py

しばらくして、次のような行が出れば起動成功です。

To see the GUI go to: http://127.0.0.1:8188

ブラウザで http://127.0.0.1:8188 を開くと、ノードが並んだ ComfyUI の画面が表示されます。

便利なオプションもあります。

5-2. ここから先はターミナルを2つ使います

ここが最初のつまずきポイントでした。 python main.py を実行したターミナルは、ComfyUI が動いているあいだ ComfyUI 専用になります。ログが流れ続け、ほかのコマンドは入力できません。このウィンドウを閉じると ComfyUI も一緒に終了します。

そのため、以降の手順に出てくるコマンド（ComfyUI-Manager の取得やモデルのダウンロード）は、別のターミナルを開いて実行します。ターミナルを選んだ状態で ⌘ + N（新規ウィンドウ）または ⌘ + T（新規タブ）を押すと開けます。

注意: 新しく開いたターミナルでは仮想環境が外れています。git や curl はそのまま使えますが、python や pip を使うと zsh: command not found: python と表示されます。Mac には標準で python というコマンドがなく、仮想環境を有効にしたときだけ使えるようになるためです。

作業用ターミナルで python / pip を使いたいときは、先に次の2行を実行してください。

cd ~/ComfyUI
source venv/bin/activate

5-3. ComfyUI の止め方と再起動のしかた

この記事で「ComfyUI を再起動する」と書いてある場合、ブラウザの再読み込みや Mac の再起動のことではありません。ComfyUI 用ターミナルで動いている本体（python main.py）をいったん止めて、起動し直すことを指します。

1. ComfyUI 用ターミナルをクリックして選びます（ログが流れているほうです）。
2. Ctrl + C を押して ComfyUI を止めます（⌘ ではなく control キーです）。(venv) … % という入力待ちの表示に戻れば停止しています。
3. もう一度 python main.py を実行します。↑ キーを押すと直前のコマンドが出てくるので、そのまま Enter で構いません。
4. To see the GUI go to: http://127.0.0.1:8188 が表示されたら、ブラウザのタブを再読み込み（⌘ + R）します。

ComfyUI を使い終わったときも、同じく Ctrl + C で止めます。

ComfyUI 用ターミナルを閉じてしまった場合は、新しいターミナルで次の3行を実行すれば起動できます。

cd ~/ComfyUI
source venv/bin/activate
python main.py

再起動が必要な場面と、不要な場面は次のとおりです。

手順6. ComfyUI-Manager を入れる

追加ノード（拡張機能）やモデルを画面から検索・インストールできる定番ツールです。次のステップの Qwen-Image で使う GGUF ノードもこれで入れます。

6-1. 作業用ターミナルで取得する

ComfyUI は起動したままで構いません。手順 5-2 のとおり作業用ターミナル（⌘ + N で開いた別のターミナル）で、次を実行します。git は仮想環境がなくても動くので、(venv) が付いていなくても大丈夫です。

cd ~/ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI-Manager.git

6-2. ComfyUI を再起動する

追加ノードは ComfyUI の起動時に読み込まれるため、取得しただけでは反映されません。手順 5-3 の方法で再起動します。

1. ComfyUI 用ターミナルに戻り、Ctrl + C で ComfyUI を止めます。
2. 同じターミナルで python main.py を実行します。
3. 起動が終わったら、ブラウザを再読み込み（⌘ + R）します。

画面上部に Manager ボタンが現れていれば成功です。ComfyUI のバージョンによっては、左上のロゴメニューにある「拡張機能の管理」から開く形になっています。

zsh: command not found: python と出たら

私はここで詰まりました。作業用ターミナルのほうで、そのまま python main.py を実行してしまったのが原因です。

zsh: command not found: python

作業用ターミナルは仮想環境が有効になっていないため、python が見つかりません。ComfyUI 用ターミナルに戻って実行するか、そのターミナルで cd ~/ComfyUI と source venv/bin/activate を実行してからやり直してください。

なお、ComfyUI は同時に1つしか起動できません。ComfyUI 用ターミナルで動かしたまま別のターミナルでも起動しようとすると、address already in use というエラーになります。

手順7. 動作確認（SDXL で1枚生成）

いきなり Qwen-Image は重いので、まず軽い SDXL で「ちゃんと動く」ことを確かめます。

7-1. モデルをダウンロード

Hugging Face から SDXL のベースモデル（約 6.9GB）を取得し、models/checkpoints に置きます。ComfyUI は起動したままで構いません。作業用ターミナルで実行します（curl も仮想環境なしで動きます）。

cd ~/ComfyUI/models/checkpoints
curl -L -O https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors

進み具合がパーセントで表示されます。回線によっては数分〜数十分かかるので、終わるまで Mac をスリープさせず、ターミナルも閉じないでください。

補足: ComfyUI-Manager の「Model Manager」から検索してダウンロードしても OK です。

7-2. ダウンロードできたか確認する

サイズが大きいため、Wi-Fi の瞬断や Mac のスリープで途中で止まることがあります。終わったらファイルサイズを確認します。

ls -lh ~/ComfyUI/models/checkpoints/

sd_xl_base_1.0.safetensors のサイズが 6.5G と表示されれば完了です（ls は単位の数え方が違うため、6.9GB のファイルが 6.5G と表示されます）。

ダウンロードが途中で失敗した場合

curl: (18) transfer closed … や curl: (56) Recv failure … のようなエラーで止まった、あるいはサイズが 6.5G より小さい場合は、ファイルが途中までしか保存されていません。そのまま使うとモデルの読み込みでエラーになるので、次の順で対処します。

1. 続きから再開する。 同じフォルダで -C - を付けて実行すると、保存済みの続きからダウンロードします。

cd ~/ComfyUI/models/checkpoints
curl -L -C - -O https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors

2. 再開してもうまくいかないときは、消して最初からやり直す。

cd ~/ComfyUI/models/checkpoints
rm sd_xl_base_1.0.safetensors
curl -L -O https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors

3. ターミナルで何度も失敗するときは、ブラウザでダウンロードする。 上の URL をブラウザで開くとダウンロードが始まります。終わったら「ダウンロード」フォルダから移動します。

mv ~/Downloads/sd_xl_base_1.0.safetensors ~/ComfyUI/models/checkpoints/

ファイルが壊れていないか厳密に確かめたいときは、ハッシュ値を計算します（任意。数十秒かかります）。

shasum -a 256 ~/ComfyUI/models/checkpoints/sd_xl_base_1.0.safetensors

表示される英数字が次の値と一致すれば、配布元 ↗と完全に同じファイルです。

31e35c80fc4829d14f90153f4c74cd59c90b779f6afe05a74cd6120b893f7e5b

7-3. SDXL 用のテンプレートに切り替える

ここが2つ目のつまずきポイントでした。 起動直後に開いているワークフローは、SDXL 用の構成とは限りません。そのままモデルだけ差し替えるのではなく、ComfyUI に用意されている SDXL 用のテンプレートを開いてから生成します。

1. ダウンロードしたモデルを認識させるため、ブラウザを再読み込み（⌘ + R）します。ComfyUI の再起動は不要です。

2. 画面左上の ComfyUI ロゴをクリックしてメニューを開き、テンプレートを参照を選びます（英語表示では Browse Templates）。

   

3. テンプレート一覧が開いたら、右上の検索欄に SDXL と入力します。

   

4. SDXL1.0: テキストから画像へ（シンプル） をクリックします（一覧では名前が途中で省略されて「SDXL1.0: テキストから画像へ（シ…」と表示されます）。新しいワークフローとして開き、SDXL 用のノード一式が配置されます。

注意: 似た名前のテンプレートがあります。7-1 でダウンロードしたベースモデルだけで動くのは「SDXL1.0: テキストから画像へ（シンプル）」です。「SDXLシンプル」「SDXL Refiner プロンプト」は Refiner という別のモデル（約 6GB）が、「SDXLターボ」は Turbo 用のモデルが追加で必要になり、開くとモデル不足の案内が表示されます。

テンプレートを開いたときにモデルが不足しているという案内が出た場合は、sd_xl_base_1.0.safetensors が ~/ComfyUI/models/checkpoints/ にあるか、ファイル名が変わっていないか、7-2 のサイズになっているかを確認してください。

7-4. 生成してみる

1. Load Checkpoint（チェックポイントを読み込む）ノードで sd_xl_base_1.0.safetensors が選ばれていることを確認します。テンプレートでは最初から指定されています。
2. 画像サイズも最初から 1024 × 1024 になっているので、そのままで構いません。
3. Positive Prompt ノードに英語でプロンプトを書きます。最初から入っている例文のままでも生成できます。例: a cat sitting on a window sill, soft morning light, photo
4. 実行するボタン（英語表示では Run）を押します（⌘ + Enter でも実行できます）。

初回はモデルの読み込みに少し時間がかかります。Save Image ノードに画像が出れば導入完了です。生成した画像は ~/ComfyUI/output に保存されます。進み具合は ComfyUI 用ターミナルのログでも確認できます。

次のステップ: Qwen-Image の準備（未検証の予習メモ）

ここから先は、私自身がまだ実行していません。次回の記事で実際に試す予定なので、この章は「何が必要になるか」の予習メモとして読んでください。

Qwen-Image は SDXL よりずっと大きなモデルです。本体だけで、ComfyUI 公式が配布している fp8 版が約 20GB、量子化していない BF16 版は約 41GB あります。メモリに余裕を持たせるため、GGUF 形式の量子化版を使う予定です。なお、ComfyUI 公式のチュートリアル ↗は fp8 版と標準ノードの組み合わせで説明されています。

必要な追加ノード

Manager › Custom Nodes Manager で ComfyUI-GGUF を検索してインストールし、ComfyUI を再起動します（手順 5-3。Manager の画面に再起動ボタンが表示された場合は、それを押しても構いません）。

必要なファイルと置き場所

配布元は Hugging Face の次のリポジトリです。

• city96/Qwen-Image-gguf ↗（本体の GGUF 版）
• Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI ↗（テキストエンコーダ、VAE）
• lightx2v/Qwen-Image-Lightning ↗（Lightning LoRA）

ターミナルでダウンロードする場合は、SDXL のときと同じく作業用ターミナルで実行します。どれもサイズが大きいので、途中で止まったときは手順 7 と同じ方法（curl -L -C - -O …）で再開できます。

ワークフロー

SDXL のときと同じく、左上のロゴ › テンプレートを参照で Qwen と検索すると、Qwen-Image 用のテンプレートがあります。それを開き、Load Diffusion Model ノードを Unet Loader (GGUF) に、CLIP Loader を CLIPLoader (GGUF) に差し替えると、量子化版で動かせます。

注意: モデルファイルの合計で 25〜30GB ほどメモリを使う見込みです。生成中はブラウザのタブや重いアプリを閉じておくと安定します。まずは Lightning LoRA ＋ 8 ステップ ＋ 768px で試すつもりです。

困ったときは

2回目以降の起動方法

毎回必要なのはこの3行だけです。

cd ~/ComfyUI
source venv/bin/activate
python main.py --auto-launch

止めるときは、このターミナルで Ctrl + C を押します。

ワンコマンドにする（任意）

起動用スクリプトを作っておくと楽です。

cat > ~/ComfyUI/start.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
cd ~/ComfyUI
source venv/bin/activate
python main.py --auto-launch
EOF
chmod +x ~/ComfyUI/start.sh

以降は ~/ComfyUI/start.sh だけで起動できます。

フォルダ構成のおさらい

~/ComfyUI/
├── main.py            ← 起動ファイル
├── venv/              ← Python 仮想環境
├── custom_nodes/      ← 追加ノード（Manager, GGUF など）
├── models/
│   ├── checkpoints/   ← SD1.5 / SDXL のモデル
│   ├── unet/          ← Qwen-Image, FLUX の本体（GGUF）
│   ├── text_encoders/ ← テキストエンコーダ
│   ├── vae/           ← VAE
│   └── loras/         ← LoRA
├── input/             ← img2img 用の入力画像
└── output/            ← 生成した画像

まとめ

• Apple Silicon の Mac なら、Homebrew と Python 3.12 があれば ComfyUI を手動でインストールできます。
• 起動後は「ComfyUI 用」と「作業用」の2つのターミナルを使い分けます。command not found: python が出たら、仮想環境が外れていないかを最初に疑ってください。
• 追加ノードを入れたら ComfyUI の再起動が必要、モデルを置いただけならブラウザの再読み込みで足ります。
• SDXL で生成するときは、テンプレートから「SDXL1.0: テキストから画像へ（シンプル）」を開きます。
• SDXL までなら、48GB のような大容量メモリは必要ありません（目安は 16GB 以上）。

ターミナル操作なしで使える公式のアプリ版 ComfyUI Desktop ↗ もあります。手軽ですが、仕組みを学ぶ目的なら、今回の手動インストールのほうが「どこに何があるか」が分かりやすいです。

次回は、この環境に Qwen-Image を導入します。

参考リンク

• ComfyUI（GitHub） ↗
• ComfyUI-Manager（GitHub） ↗
• stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0（Hugging Face） ↗
• Announcing SDXL 1.0（Stability AI） ↗
• Qwen-Image ComfyUI Native Workflow Example（ComfyUI 公式ドキュメント） ↗
• ComfyUI-GGUF（GitHub） ↗