初めてのネイティブ SD1.5 テキストから画像へのワークフロー：チェックポイントから画像の保存まで

ファイルとダウンロードの範囲：ComfyUI World が提供するのは出典の参照情報とメタデータのみです。モデルと LoRA の重み、ノードパック、ワークフローファイルは各提供元が管理しており、このサイトでは保存、ミラーリング、プロキシ配信を行いません。ダウンロードとアクセス条件は各提供元が定めています。

目的と対象範囲

公式の基本例を使ってノードの役割を学び、大量のカスタムノードをインストールせずに動作環境を整えます。これは学習用の手順であり、このサイトで生成・テストした例ではありません。

出典から確認できること

基本例では、チェックポイント、ポジティブ／ネガティブテキスト、初期の潜在画像（latent）、KSampler、VAE Decode、保存先を接続します。架空の JSON をダウンロードした公式グラフとして示すのではなく、出典へのリンクを掲載しています。出典 1（英語） 出典 2（英語）

始める前に

1. 例で指定されている SD1.5 チェックポイントを選び、MODEL、CLIP、VAE の各役割に必要なものがそろっていることを確認します。

2. モデルの読み取りと出力の書き込みができる権限を持つ、ComfyUI 本体のインストール環境を起動します。

3. 公式のワークフローまたはリソースの項目を使います。任意の新しいモデル系統のチェックポイントで代用しないでください。

手順と確認

以下は引用した資料に基づく編集上の手順です。あなたの環境で原因が確定したことを意味しません。

手順 1. 元の例または現在の基本テンプレートを入手し、ComfyUI 本体のノードクラスを利用できることを確認します。

手順 2. 実際のチェックポイントを選び、CLIP でポジティブ／ネガティブの条件をエンコードし、控えめな Empty Latent の寸法とバッチサイズを選びます。

手順 3. KSampler に対応するモデルと条件が接続されていることを確認し、対応する VAE でデコードして、保存先を接続します。

手順 4. 小さな画像を 1 枚生成し、シード、設定、生成物の識別情報、バージョン、結果を記録します。読み込み、サンプリング、デコード、保存の各段階を分けて調べます。

完了の確認

有効な生成結果が保存され、再現可能な設定から各オブジェクトの入力元と出力先を説明できることを確認します。

制限と注意点

このパックには、モデルの重みも上流の元の JSON データも含まれていません。upstreamUrl は作者の参照先であり、ローカルミラーではありません。GPU で生成したサンプルもありません。

参照した原文資料

• テキストから画像へのワークフロー（英語）（原文資料の確認日：2026-09-21）
• ComfyUI のモデル問題のトラブルシューティング（英語）（原文資料の確認日：2026-09-21）

翻訳準備日：2026-09-22。上記の資料確認日は既存の記事から引き継いだもので、この翻訳ですべてを本日再確認したとは主張しません。GPU での実行、最小メモリの測定、実行時の保証は提供していません。

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