ComfyUI v0.36.0公開：汎用ループやYue2・Marigold v2に対応

2026年9月16日2026年9月18日

基本情報

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概要

グラフおよびノード形式のインターフェースを備えた、Python製の強力かつモジュール化された拡散モデル向けGUI・API・バックエンドである「comfyanonymous/ComfyUI」の最新バージョン「v0.36.0」がリリースされました。

本バージョンでは、汎用ループ（Generic Loops）の実装や、音楽生成モデル「Yue2」および「Marigold v2」のサポート、LlamaベースモデルにおけるRoPE処理の高速化など、多くの新機能や最適化が導入されています。また、AMD環境における各種改善や、多数のパートナーノードの追加・更新も行われており、ローカル環境での生成AI利用の幅をさらに広げるアップデートとなっています。

主な変更点

ローカルLLMや画像・動画生成の利用者に影響のある主な変更点は以下の通りです。

• 汎用ループ（Generic Loops）の実装: ワークフロー内でループ処理を可能にする「Generic Loops」（CORE-14）が実装されました。リスト内の異なるアイテムをループ内で処理できるようになっています。
• 音楽モデル「Yue2」のサポート: 新たに音楽生成モデル「Yue2」に対応しました。ノードでの最大曲の長さが増加したほか、AMD環境での問題修正、生成用のABCノードへのコントロール追加が行われています。
• 「Marigold v2」のサポート: 深度推定モデル「Marigold v2」に対応し、ブループリントが追加されました。
• Llamaベースモデルの高速化: Llamaベースのモデルにおいて、comfy-kitchen（v0.2.34に更新）の「apply rope」を使用するように変更され、より多くのモデルで高速なカーネルが適用されるようになりました。
• ビデオ結合ノードの追加: 新たにビデオを結合する「Video Concatenate」ノード（CORE-436）が実装されました。
• MiniMax-H3 VAEの最適化: MiniMax-H3 VAEのメモリ使用量が削減され、最適化が行われました。また、Comfy compilerによるh3 fun controlnetの修正も含まれています。
• AMD GPU環境の改善: WindowsのAMD環境におけるVAクォータが4TBに引き上げられたほか、手動インストールの手順が更新されました。
• パートナーノードのアップデート:
• BFL: 「Flux Video Edit」ノードが追加されました。 – Gemini-LLM: 「Gemini 3.8 Flash」がテキストノードに追加され、新たに「GeminiNodeV3」が導入（V2は非推奨化）されました。 – OpenRouter: Microsoftの「mai-image-2.6」モデルへの対応や、MAI imageノードへの自動アスペクト比機能が追加されました。 – Tripo: v3 APIへの移行、Smart Segmentノードの追加、および「Tripo P2」（text, image, multiview）モデルノードが追加されました。 – Bria: 新しい画像編集ノードと「Video Eraser」ノードが追加されました。 – Pruna: 「P-Video-2」を用いたtext-to-videoおよびimage-to-videoノードが追加されました。
• その他の調整: Add Noise to Image ノードにおいて、アルファチャンネルにノイズを追加しないように変更されました。また、ImageColorSpace にlinearが追加されました。フロントエンドパッケージはv1.52.7に、ワークフローテンプレートはv0.11.62に更新されています。

対応モデル・ハードウェア

本バージョンで新規に対応、または最適化されたモデルおよびハードウェアは以下の通りです。

• 対応モデル:
• 音楽生成モデル「Yue2」 – 深度推定モデル「Marigold v2」 – LlamaベースのLLM（RoPE処理の高速化） – MiniMax-H3（VAEのメモリ使用量削減） – Microsoft mai-image-2.6（OpenRouter経由） – Gemini 3.8 Flash（Gemini-LLM経由） – Tripo P2
• 対応ハードウェア・環境:
• AMD GPU（Windows環境におけるVAクォータの4TBへの引き上げ、Yue2の動作問題修正）

アップデート方法

WindowsおよびLinux環境における手動インストールの推奨環境とセットアップ手順は以下の通りです。

推奨環境

• Python: Python 3.13が強く推奨されています（Python 3.14は動作しますが一部のカスタムノードで問題が発生する可能性があり、Python 3.12も利用可能です）。
• PyTorch: PyTorch 2.7以上が最小要件ですが、最新のメジャーバージョンと最新のCUDAバージョンの組み合わせが強く推奨されます。NVIDIA 20シリーズ以上のGPUを使用する場合は、cu130以降のPyTorchが必要です。

セットアップコマンド

1. 依存関係のインストール:

pip install -r manager_requirements.txt

2. マネージャーを有効にしてComfyUIを起動するコマンド:

python main.py --enable-manager

前回の記事からの更新履歴

当サイトがGitHubのリリース一覧から機械的にまとめた、この版と前回取り上げた版の間に出た版です(単独記事にはしていません)。 全ての版はエンジン別ページにあります。

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• ComfyUI向け音楽生成モデル「YuE2-3B」リパッケージ版が公開

出典

• comfyanonymous/ComfyUI v0.36.0 リリースノート