起動オプション

ComfyUI main.py コマンドライン引数の完全リファレンス

python main.py で ComfyUI を起動する際、コマンドライン引数を指定できます。このページでは comfy/cli_args.py で定義されているすべてのフラグを説明します。

Windows ポータブル版 ユーザーは .bat 起動ファイル（例：run_nvidia_gpu.bat）にフラグを追加できます。詳細は Windows ポータブル版インストールガイド を参照してください。

ComfyUI ディレクトリで python main.py --help を実行すると、組み込みヘルプを確認できます。必要に応じて複数のフラグを組み合わせてください：

python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8288 --disable-auto-launch --lowvram

ネットワークとサーバー

フラグ	デフォルト	説明
--listen [IP]	127.0.0.1	待ち受ける IP アドレス。カンマ区切りで複数指定可能（例：127.2.2.2,127.3.3.3）。値なしの場合は 0.0.0.0,::（すべての IPv4/IPv6 インターフェース）。
--port	8188	待ち受けポート。
--tls-keyfile PATH	—	TLS（SSL）キーファイルのパス。HTTPS を有効化。--tls-certfile が必要。
--tls-certfile PATH	—	TLS（SSL）証明書ファイルのパス。HTTPS を有効化。--tls-keyfile が必要。
--enable-cors-header [ORIGIN]	無効	CORS を有効化。オプションでオリジン指定。値なしの場合は *（すべてのオリジン）。
--max-upload-size	100	最大アップロードサイズ（MB）。
--enable-compress-response-body	無効	HTTP レスポンスボディの圧縮を有効化。

# すべてのインターフェースで待受（LAN アクセス）
python main.py --listen

# 特定の IP で待受
python main.py --listen 0.0.0.0

# カスタムポートと HTTPS
python main.py --port 8443 --tls-keyfile key.pem --tls-certfile cert.pem

ディレクトリ

フラグ	デフォルト	説明
--base-directory PATH	ComfyUI ルート	models、custom_nodes、input、output、temp、user などのベースディレクトリ。
--extra-model-paths-config PATH	—	1 つ以上の extra_model_paths.yaml を読み込み。複数回指定可能。
--output-directory PATH	—	出力ディレクトリ。--base-directory を上書き。
--temp-directory PATH	—	一時ディレクトリ。--base-directory を上書き。
--input-directory PATH	—	入力ディレクトリ。--base-directory を上書き。
--user-directory PATH	—	ユーザーディレクトリ（絶対パス）。--base-directory を上書き。パスは存在し読み取り可能である必要あり。

起動とブラウザ

フラグ	デフォルト	説明
--auto-launch	無効	起動時にデフォルトブラウザで ComfyUI を自動的に開く。
--disable-auto-launch	無効	ブラウザの自動起動を無効化。
--windows-standalone-build	無効	Windows ポータブル版の便利モード。起動時にブラウザを自動で開く（--auto-launch と同等）。

--windows-standalone-build は auto_launch を true に設定します。--disable-auto-launch で上書きできます。ブラウザを開かずにサーバーとして実行するには --disable-auto-launch を使用してください。

# ブラウザを開かずにサーバーを実行
python main.py --disable-auto-launch

デバイスと CUDA

フラグ	デフォルト	説明
--cuda-device DEVICE_ID	—	使用する CUDA デバイス ID（カンマ区切り、例：0 または 0,1）。他のデバイスは非表示。
--default-device ID	—	デフォルトデバイス ID。他のデバイスは表示されたまま。
--cuda-malloc	自動（torch 2.0+）	cudaMallocAsync を有効化。--disable-cuda-malloc と排他。
--disable-cuda-malloc	—	cudaMallocAsync を無効化。--cuda-malloc と排他。
--directml [DEVICE]	—	torch-directml を使用。オプションのデバイスインデックス。値なしの場合は -1。
--oneapi-device-selector STRING	—	Intel デバイス用 oneAPI デバイスセレクター文字列。

精度と推論

以下の グローバル、UNET、VAE、テキストエンコーダー 各グループ内のフラグは排他的です。各グループで同時に 1 つだけ使用できます。

グローバル浮動小数点

フラグ	説明
--force-fp32	グローバルに fp32 を強制。GPU 性能が向上する場合は報告してください。
--force-fp16	グローバルに fp16 を強制。--fp16-unet も設定。

UNET 精度

フラグ	説明
--fp32-unet	拡散モデルを fp32 で実行。
--fp64-unet	拡散モデルを fp64 で実行。
--bf16-unet	拡散モデルを bf16 で実行。
--fp16-unet	拡散モデルを fp16 で実行。
--fp8_e4m3fn-unet	UNet 重みを fp8（e4m3fn）で保存。
--fp8_e5m2-unet	UNet 重みを fp8（e5m2）で保存。
--fp8_e8m0fnu-unet	UNet 重みを fp8（e8m0fnu）で保存。

各 FP8 フラグのサフィックスは、業界 FP8 仕様（ONNX / OCP）の 8 ビット浮動小数点レイアウトを示します：

• e4m3fn：指数 4 ビット、仮数 3 ビット。NVIDIA Ada Lovelace 以降の GPU で、モデル重みの精度とダイナミックレンジのバランスに優れます。
• e5m2：指数 5 ビット、仮数 2 ビット。e4m3fn よりダイナミックレンジは広いが精度は低い。重みの大きさが大きく変動する場合に有用です。
• e8m0fnu：指数 8 ビット、仮数 0 ビット。ダイナミックレンジが最大で小数精度はありません。ブロック単位のスケール係数として使われます（2 の累乗のみ）。

VAE 精度

フラグ	説明
--fp16-vae	VAE を fp16 で実行。黒い画像になる可能性あり。
--fp32-vae	VAE を fp32 全精度で実行。
--bf16-vae	VAE を bf16 で実行。
--cpu-vae	VAE を CPU で実行（VAE 精度フラグとは排他ではない）。

テキストエンコーダー精度

フラグ	説明
--fp8_e4m3fn-text-enc	テキストエンコーダー重みを fp8（e4m3fn）で保存。
--fp8_e5m2-text-enc	テキストエンコーダー重みを fp8（e5m2）で保存。
--fp16-text-enc	テキストエンコーダー重みを fp16 で保存。
--fp32-text-enc	テキストエンコーダー重みを fp32 で保存。
--bf16-text-enc	テキストエンコーダー重みを bf16 で保存。

各 FP8 形式サフィックスの説明は UNET 精度 セクションを参照してください。

その他の推論オプション

フラグ	デフォルト	説明
--fp16-intermediates	無効	実験的：ノード間の中間テンソルに fp32 の代わりに fp16 を使用。
--force-channels-last	無効	推論時に channels-last メモリ形式を強制。
--supports-fp8-compute	無効	デバイスが fp8 計算をサポートしているかのように動作。
--enable-triton-backend	無効	comfy-kitchen で Triton バックエンドを有効化。起動時はデフォルトで無効。

プレビュー

フラグ	デフォルト	説明
--preview-method	none	サンプラーノードのプレビュー方式。選択肢：none、auto、latent2rgb、taesd。
--preview-size	512	プレビュー画像の最大サイズ（ピクセル）。

キャッシュ

キャッシュモードのフラグは排他的です。--cache-ram、--cache-classic、--cache-lru、--cache-none のいずれか 1 つのみ使用してください。

フラグ	デフォルト	説明
--cache-ram [GB] [GB]	有効（デフォルト）	RAM 圧力キャッシュ。第 1 値：アクティブキャッシュ閾値（GB）。第 2 値（任意）：非アクティブ/ピン閾値（GB）。値なしの場合：アクティブ = システム RAM の 10%（最小 2 GB、最大 10 GB）；非アクティブ = システム RAM の 100%（最大 96 GB）。最大 2 値。
--cache-classic	—	旧式の積極的キャッシュを使用。
--cache-lru N	0（無効）	LRU キャッシュ。最大 N 個のノード結果をキャッシュ。硬性の上限はなく、利用可能な RAM/VRAM に制限される。RAM/VRAM を多く使用する可能性あり。
--cache-none	—	RAM/VRAM 使用量を削減。実行のたびにすべてのノードを再実行。

アテンション

クロスアテンション方式のフラグは排他的です。xformers 使用時、split と quad アテンションは無視されます。

フラグ	説明
--use-split-cross-attention	split クロスアテンション最適化を使用。
--use-quad-cross-attention	sub-quadratic クロスアテンション最適化を使用。
--use-pytorch-cross-attention	PyTorch 2.0 クロスアテンションを使用。
--use-sage-attention	Sage アテンションを使用。
--use-flash-attention	FlashAttention を使用。
--disable-xformers	xformers を無効化。
--force-upcast-attention	アテンションのアップキャストを強制。黒い画像が修正される場合は報告してください。--dont-upcast-attention と排他。
--dont-upcast-attention	すべてのアテンションアップキャストを無効化。デバッグ用。

VRAM とメモリ

VRAM モードのフラグ（--gpu-only、--highvram、--lowvram、--novram、--cpu）は排他的です。

フラグ	デフォルト	説明
--gpu-only	—	すべて（テキストエンコーダー、CLIP など）を GPU に保存して実行。
--highvram	—	使用後もモデルを CPU にアンロードせず GPU メモリに保持。
--lowvram	—	動的 VRAM 有効時は効果なし。それ以外ではテキストエンコーダーを CPU で実行。
--novram	—	--lowvram でも不足する場合の最小 VRAM 使用。
--cpu	—	すべて CPU で実行（遅い）。
--reserve-vram GB	OS 依存	OS と他ソフトウェア用に予約する VRAM（GB）。
--async-offload [NUM_STREAMS]	Nvidia でデフォルト有効	非同期ウェイトオフロード。オプションのストリーム数（デフォルト：2）。
--disable-async-offload	—	非同期ウェイトオフロードを無効化。
--disable-dynamic-vram	—	動的 VRAM を無効化。推定ベースのモデル読み込みを使用。
--enable-dynamic-vram	Nvidia で自動	デフォルトで無効なシステムで動的 VRAM を有効化。
--fast-disk	無効	非ピン RAM よりディスクベースの動的読み込みを優先。高速 NVMe に有用。
--force-non-blocking	無効	非ブロッキングテンソル操作を強制。非 Nvidia システムで改善する可能性。一部ワークフローで問題の可能性。
--disable-smart-memory	無効	VRAM に保持せず RAM へ積極的にオフロード。
--disable-pinned-memory	無効	ピン留めメモリの使用を無効化。
--mmap-torch-files	無効	ckpt/pt ファイル読み込み時に mmap を使用。
--disable-mmap	無効	safetensors 読み込み時に mmap を使用しない。

パフォーマンスとデバッグ

フラグ	デフォルト	説明
--fast [OPT...]	無効	品質や安定性に影響する可能性のある実験的最適化を有効化。--fast のみですべて有効。オプション：fp16_accumulation、fp8_matrix_mult、cublas_ops、autotune。
--deterministic	無効	可能な限り遅い決定論的 PyTorch アルゴリズムを使用。すべての場合で同一画像を保証しない。
--default-hashing-function	sha256	重複ファイル名/内容比較用ハッシュ関数。選択肢：md5、sha1、sha256、sha512。

# すべての fast 最適化を有効化（実験的）
python main.py --fast

# 特定の最適化のみ有効化
python main.py --fast fp16_accumulation cublas_ops

ComfyUI Manager

セットアップ手順は ComfyUI-Manager インストール を参照。

フラグ	説明
--enable-manager	ComfyUI-Manager を有効化。
--disable-manager-ui	Manager UI とエンドポイントのみ無効化。バックグラウンドタスク（スケジュールインストールなど）は継続。--enable-manager が必要。
--enable-manager-legacy-ui	レガシー Manager UI を使用。--enable-manager が必要。

カスタムノードと API ノード

フラグ	デフォルト	説明
--disable-all-custom-nodes	無効	すべてのカスタムノードの読み込みを無効化。
--whitelist-custom-nodes FOLDER...	—	--disable-all-custom-nodes 有効時も読み込むカスタムノードフォルダ。
--disable-api-nodes	無効	API ノードを無効化し、フロントエンドのインターネット通信を防止。
--disable-metadata	無効	出力ファイルへのプロンプトメタデータ保存を無効化。

# カスタムノードの問題をトラブルシュート
python main.py --disable-all-custom-nodes

# 特定のカスタムノードのみ許可
python main.py --disable-all-custom-nodes --whitelist-custom-nodes ComfyUI-Manager

フロントエンドと API

フラグ	デフォルト	説明
--front-end-version	comfyanonymous/ComfyUI@latest	フロントエンドバージョン。[owner]/[repo]@[version] 形式。GitHub releases からのダウンロードにインターネット接続が必要。バージョンは latest または semver（例：1.0.0）。
--front-end-root PATH	—	フロントエンドディレクトリのローカルパス。--front-end-version を上書き。
--comfy-api-base	https://api.comfy.org	ComfyUI API のベース URL。
--database-url	sqlite:///<ComfyUI>/user/comfyui.db	データベース URL。メモリ DB は sqlite:///:memory:。
--enable-assets	無効	アセットシステムを有効化（API ルート、DB 同期、バックグラウンドスキャン）。
--feature-flag KEY[=VALUE]	—	サーバー機能フラグを設定。KEY のみで true。複数回指定可能。ブール値と数値は自動変換。
--list-feature-flags	—	既知の CLI 機能フラグを JSON で出力して終了。

# 利用可能な機能フラグを一覧表示
python main.py --list-feature-flags

# 機能フラグを設定
python main.py --feature-flag show_signin_button=true

ログとその他

フラグ	デフォルト	説明
--verbose [LEVEL]	INFO	ログレベル。選択肢：DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL。--verbose のみで DEBUG。
--log-stdout	無効	通常のプロセス出力を stderr ではなく stdout に送信。
--dont-print-server	無効	コンソールにサーバー出力を表示しない。
--multi-user	無効	ユーザーごとのストレージを有効化。
--quick-test-for-ci	無効	CI 用クイック起動テスト。初期化後すぐに終了。

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このリファレンスは ComfyUI の comfy/cli_args.py に基づいています。ComfyUI をアップグレードした際は、python main.py --help を実行するか、ローカルの cli_args.py とこのページを照合して、新規または変更されたフラグがないか確認してください。