起動オプション

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。

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。

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。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。

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。

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