RunComfy
RunComfy · 画像 · 学習
RunComfy は ComfyUI のワークフローをクラウド GPU で動かすサービスだ。ローカルに何も入れずに ComfyUI オンライン利用ができ、workflow JSON を渡せばノードとモデルを 16〜141GB のマシンに組み直してくれる。
RunComfy について
About
RunComfy とは何か
RunComfy はホスティング型の ComfyUI プラットフォームだ。高性能な GPU を買わずに、Python 環境の面倒も見ずに、ノードエディターを使いたい人に向く。ワークフローを持ち込むと、そのワークフローが前提とするモデルとカスタムノードを入れた専用マシンを立ち上げ、実行ボタンを押すだけになる。土台の ComfyUI は改変されていないので、ここで組んだグラフはローカルでも開けるし、その逆も成り立つ。
これが解くのは設定に奪われる時間だ。ComfyUI を動く状態にするには、CUDA のビルドを合わせ、足りないノードを探し、数ギガバイトのチェックポイントを落としてからでないと一枚も出てこない。ノート PC や Mac では、動画系モデルが実用速度で回らないこともある。RunComfy はその作業を自社サーバーに寄せ、結果を残すので、次のセッションは前回の続きから始められる。
解かないのは複雑さだ。ComfyUI はノードエディターであり、その点は隠していない。プロンプトを打って画像が出ればいいなら、もっと単純な生成ツールのほうが手間は少ない。ControlNet の分岐やアップスケールの工程、別モデルの組み込みが入ってくると、この平台の価値が出てくる。
ComfyUI オンライン利用がこのサービスの中心で、ComfyUI ワークフロー ホスティングは見落とされやすい部分だ。再現できないワークフローは、売ることも教えることも製品化することもできない。RunComfy はスクリーンショットではなく、保存した環境そのものを成果物として扱う。
はじめかた
- runcomfy.com にサインインしてクラウドのワークスペースを開く。残高は GPU 時間、モデルのプレイグラウンド、トレーニングで共通なので、チャージは一度で済む。
- 出発点を選ぶ。テンプレート集から選ぶか、自分の workflow.json をアップロード欄に落として、自動セットアップのエージェントに依存関係を解決させる。
- マシンを選ぶ。日常の画像生成なら 16GB のカード、大きな動画モデルなら H200 クラスの 141GB まで、用途に合わせて決める。
- グラフを実行し、標準の ComfyUI 画面でノードを調整する。そのあと Cloud Save で環境全体を再利用できるスナップショットとして固める。
- 公開するか共有する。保存したワークフローをデプロイ ID 付きの API エンドポイントにするか、リンクを同僚に送って同じ構成をそのまま開いてもらう。
AIツール情報
RunComfyの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 強い GPU を持たない制作担当：ノート PC でも Mac でも、計算は遠隔で走るためワークステーションと同じノードグラフが使える。
- 環境を何度も組み直す ComfyUI のヘビーユーザー：保存した環境があれば、案件ごとにノードを入れ直し、モデルを落とし直す往復がなくなる。
- 画像や動画の機能を出荷する開発者：保存したグラフは自動スケール付きの ComfyUI サーバーレス API になるので、推論側に自前のインフラを持たなくて済む。
タスク
- 重い動画ワークフローを回す：12GB のカードで止まるモデルも、48GB や 80GB の ComfyUI クラウド GPU マシンなら最後まで描き切れる。
- 動く構成を授業やチームに配る：リンク一本で同じノード、モデル、バージョンが開くので、インストールをめぐる質問の往復が消える。
- 借りたマシンで LoRA を学習する：ジョブが終わった時点で GPU が解放されるため、夜通し遊んでいるマシンに料金を払わずに済む。
- 画像生成を軸にアプリを試作する：まず API 版を出してフロントから呼び、アイデアが持つと分かってからローカル環境を整える。
シーン
- 一時的な処理能力が要るスタジオ：オンデマンドのマシンとゼロまで縮む API があれば、公開週をワークステーションの追加購入なしで乗り切れる。
- 全員が同じ出力を見る必要がある講座やワークショップ：共有環境とテンプレート集で、どのマシンでも設定がそろう。
- 出たばかりのモデルを試したい個人：20GB のチェックポイントを落とす前に、プレイグラウンドで画風が合うか確かめられる。
主な機能
workflow JSON からのワンクリック設定
RunComfy を他と分けるのがこれだ。ワークフローのファイルを上げると、自動セットアップのエージェントがグラフを読み、必要なカスタムノードとチェックポイントを割り出して新しいマシンに入れる。Dockerfile も pip の依存解決も要らない。三か月前にフォーラムで共有されたワークフローが今も開いて動く、というのが約束だ。手作業で組んだローカル環境ではまず起きない。
再現できる保存環境
Cloud Save はワークフロー JSON に OS、Python 環境、ComfyUI のバージョン、カスタムノード、モデルをまとめて一つのスナップショットにする。あとで開けば、その組み合わせがそのまま戻る。実務では、互いに噛み合わない環境を同時に何本も抱えられる。片方は古いノードパック、片方は最新版という状態で、どちらも壊さずに行き来できる。
標準 ComfyUI を 16GB から 141GB のマシンで
エディターは公式の ComfyUI そのままで、公式リリースに追従している。見た目を変えたり機能を隠したりはしていない。ハードウェアは六種類で、16GB の VRAM を持つ T4 や A4000 から、141GB の VRAM と 240GB のシステムメモリを積む H200 まである。セッションごとに選べるので、短いアップスケールに動画モデルの料金を払う必要はない。
保存したワークフローからのサーバーレス API
保存済みのワークフローは、固有のデプロイ ID を持つ API として公開できる。バージョン管理、段階的な更新、アクセスが止まったらゼロまで縮む自動スケールは RunComfy 側が持つ。呼び出し先は api.runcomfy.net のようなエンドポイントで、リクエストごとにプロンプト文や入力画像を上書きできる。プロダクトのチームにとっては、デモとアクセス急増に耐えるサービスの差がここにある。
モデルのダウンロードと生成ごとの課金プレイグラウンド
モデルは Civitai、Hugging Face、Google Drive から直接取得でき、公式はローカルからのアップロードより 25 倍速いとする。セッションをまたいで残るのも利点だ。別枠のプレイグラウンドでは、Seedance や Wan、FLUX、Nano Banana といったホスト型モデルを生成単位の料金で試せる。ワークフローを組む前に画風を安く確かめる用途に向く。
テンプレートとチーム共有
すぐ動く ComfyUI ワークフロー テンプレートが 200 本以上あり、画像生成、動画、アップスケール、インペイント、3D を覆う。どれも適したハードウェアで依存関係を解決した状態で開く。リンクを渡せば、ワークフロー、モデル、ノード、設定が一度に相手へ移る。クライアントへの引き渡しや授業で重宝する。
メリットとデメリット
メリット
- workflow JSON を上げて数分で動くマシンが手に入るので、ComfyUI で最も面倒な部分が消える。
- エディターは改変なしの ComfyUI なので、グラフも操作の癖もローカル環境と双方向に持ち運べる。
- 保存環境があれば、噛み合わないノードのバージョンを同時に保持しても互いに干渉しない。
- GPU は 141GB までそろい、コンシューマー向けのカードでは載らない動画モデルや大きなオープンモデルも扱える。
- 課金は秒単位で、サーバーレス API はゼロまで縮むため、遊んでいる時間が請求に現れない。
デメリット
- 画面はノードを理解している前提で作られている。ComfyUI を初心者向けのプロンプト欄に変える仕掛けはない。
- 長時間の利用では GPU 代が積み上がる。80GB のマシンで毎時 4.99 ドルのまま何時間も動画を回すと、個人向けサブスクの一年分を超える。
- 無料枠のストレージは 10GB で、使われない資産は 90 日で消える。モデルを大量に抱えるなら有料プランが要る。
- ComfyUI の更新は速く、新しいノードに依存するワークフローは自動設定があっても手直しが要ることがある。
よくある質問
RunComfy は ComfyUI をクラウドで動かす。ワークフローを渡すと、必要なモデルとノードを入れたマシンを立ち上げ、ブラウザでグラフを実行できる。保存したワークフローを API エンドポイントにする機能と、単体モデルを試す別枠のプレイグラウンドも持つ。
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