GeForce RTX 3060 12GBでComfyUIを導入したい場合、最初に決めるのは導入形態と使う画像モデルです。ComfyUIはノードをつないで画像生成の流れを作るアプリで、SDXLやFLUXなどモデルごとに必要なファイルと配置先が違います。まずSDXL baseで一枚を出すところまで進めます。

ComfyUIの公式READMEは、WindowsとmacOSの一般利用者にデスクトップ版を推奨しています。Windows向けにはNVIDIA GPU用ポータブル版もあり、こちらは展開して起動する形式です。RTX 3060はポータブル版が対象とするRTX 20シリーズ以降に含まれます。

導入形態とGPUの準備

新しく始めるなら、公式READMEからリンクされたデスクトップ版を選ぶのが簡単です。インストーラーに沿って導入し、初回起動でGPUが利用できるかを見ます。PCへグラフィックドライバーを入れ、GPUを使う別のアプリを閉じておくと、12GBのVRAMを画像生成へ使えます。

ポータブル版は、環境をディレクトリごと管理したいときに向きます。公式READMEのNVIDIA向けダウンロードから取得し、展開して付属の起動手順に従います。現在のポータブル版はPythonとCUDA対応PyTorchを同梱しており、起動しない場合にはNVIDIAドライバーの更新を案内しています。配布形式の更新で同梱版は変わるため、取得時点のREADMEを参照します。

Linuxで使う場合は同READMEの手動インストール手順が対象です。Python環境、PyTorch、依存ライブラリを組み合わせます。モデルはLinuxで作成したComfyUIディレクトリ内へ配置します。

チェックポイントの配置

初めての画像モデルにはStability AIのSDXL baseを使えます。SDXL baseは単独で画像を生成できるため、refinerを先に準備する必要がありません。モデルの配布ページで利用条件を確認してファイルを取得します。

ComfyUI公式READMEは、一般的なSDチェックポイントを models/checkpoints、VAEを別ファイルで使う場合は models/vae へ配置するよう案内しています。ポータブル版でもComfyUIディレクトリ以下の対応するフォルダーが対象です。FLUXのようにテキストエンコーダーや拡散モデルが別ファイルのものは、SDXLのチェックポイントと同じ置き方にはなりません。

モデルを配置した後にComfyUIを更新または再起動し、チェックポイント選択欄にファイル名が現れるか確認します。ファイルが見えない場合は、拡張子、配置先、追加したファイルが完全にダウンロードされているかを見ます。モデルの保存先を共有したい場合、公式READMEは extra_model_paths.yaml による追加パスの設定も案内しています。

最初の生成ワークフロー

ComfyUIのSDXL公式例を起点にすると、baseモデルで必要なノードのつながりを確認できます。チェックポイント、肯定・否定プロンプト、潜在画像、サンプラー、VAEデコード、画像保存という流れです。読み込んだワークフローで自分が置いたチェックポイントを選びます。

解像度は公式例が示す1024×1024、バッチ数は1から始めます。プロンプトを短い文章にし、生成をキューへ入れます。公式READMEによると、Ctrl+Enterは現在のグラフを生成キューへ追加するショートカットです。生成された画像と実行ログが確認できれば、導入とモデル配置は完了です。

ノードのつながりを理解してからrefinerやLoRAを足すと、どの追加要素がメモリを使ったか分かります。最初から多数のカスタムノードを入れると、導入の失敗と拡張機能の不具合を分けにくくなります。

VRAM不足の切り分け

RTX 3060 12GBでメモリ不足が表示されたら、まず画像の解像度とバッチ数を確認します。複数枚を同時生成する設定では、1枚の場合より作業領域が増えます。SDXL baseのみ、1024×1024、バッチ1に戻し、GPUを使うほかのアプリを閉じた状態で再実行します。

別ファイルのVAE、refiner、ControlNet、アップスケーラーを追加している場合は、どの段階でメモリが増えたか実行ログを見ます。ComfyUIはモデルの読み替えやシステムメモリへの退避を行うため、生成できても時間が長くなることがあります。基準のワークフローを保存しておけば、追加構成との違いを比較できます。

まとめ

RTX 3060 12GBでComfyUIを始めるなら、公式デスクトップ版を導入し、SDXL baseのチェックポイントを配置して一枚を生成します。ポータブル版はディレクトリ単位で管理したい場合の選択肢です。SDXLのbaseとrefinerの使い分けはRTX 3060 12GBのSDXL画像生成記事で詳しく説明しています。