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ComfyUI for GeForce RTX 50 シリーズ (Blackwell)

NVIDIA GeForce RTX 5090/5080/5070 (Blackwell アーキテクチャ, sm_120) + CUDA 13.0 で動作する、世界初の完全ドキュメント化されたWindowsネイティブ ComfyUI セットアップ。

他の言語: English | 中文 | 한국어

このリポジトリの特徴

RTX 50シリーズ GPU (Blackwell, Compute Capability sm_120) は、2026年初頭時点で PyTorch安定版に対応していません。これらのGPUでComfyUIを動作させるには、特定のバージョンと回避策が必要ですが、それらを単一の再現可能なパッケージとしてまとめたものは他にありません。

技術的ハイライト

項目 詳細
GPUアーキテクチャ NVIDIA Blackwell (sm_120) -- RTX 5090 / 5080 / 5070
CUDAバージョン 13.0 (cu130) -- 最新のCUDAランタイム
PyTorch Nightly cu130ビルド (stable版ではなく、cu128でもない)
Python 3.13 (最新)
Triton triton-windows フォーク (公式Tritonはlinux専用)
xformers 意図的に除外 (PyTorchのダウングレードを引き起こすため)
カスタムノード 動画・音楽生成を含む28個の検証済みノード
プラットフォーム Windowsネイティブ (WSL2/Docker不要)

ユニークポイント

  1. Blackwell + Windowsネイティブ + CUDA 13.0 -- WSL2やDockerを使わずにBlackwell GPUでComfyUIを完全動作させる、世界でも最も早期に文書化されたセットアップの一つです。

  2. xformers不要アーキテクチャ -- Blackwell nightly ビルドと非互換なxformersの代わりに、triton-windows + torch.compile を使用する新しいパラダイムを開拓しています。

  3. 28個のカスタムノード検証済み -- 最先端の動画生成 (Wan 2.1, LTX-Video, HunyuanVideo 1.5, Kandinsky 5.0, LongCat-Video) と音楽生成 (ACE-Step, HeartMuLa) を含む全ノードがRTX 5090 (32GB VRAM) で個別にテスト済みです。

  4. 5種類のI2V (Image-to-Video) パイプライン検証済み -- Blackwellハードウェア上での完全な動画生成ワークフロー検証。

  5. Windows固有の問題と解決策を体系化 -- パス区切り問題、SageAttentionのSDPAフォールバック、Tritonコンパイル回避策など。

検証済み環境

コンポーネント バージョン
OS Windows 11 Pro (Build 26200)
GPU NVIDIA GeForce RTX 5090 (32GB VRAM)
CPU Intel Core Ultra 9 285K (Arrow Lake)
RAM 64GB DDR5-5600
NVIDIAドライバ 591.55
CUDA 13.0
Python 3.13
PyTorch 2.9.1+cu130
triton-windows 3.6.0

クイックスタート

必要なもの

ワンクリックセットアップ (初心者の方におすすめ)

1. このリポジトリをダウンロードまたはクローン
2. setup.bat をダブルクリック
3. インストール完了まで待つ (約20分)
4. run.bat をダブルクリックしてComfyUIを起動
5. ブラウザで http://localhost:8188 を開く

手動セットアップ

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/hiroki-abe-58/ComfyUI-GeForce-Blackwell.git
cd ComfyUI-GeForce-Blackwell

# セットアップスクリプトを実行
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File setup.ps1

# ComfyUIを起動
.\run.bat

環境の確認

# セットアップ後、すべてが正しく動作しているか確認
python verify_env.py

Blackwell + Windowsの5つの鉄則

以下のルールは必ず守ってください。違反すると環境が壊れます。

# 鉄則 理由 違反時の症状
1 PyTorch nightly cu130を使う stable版はsm_120カーネル未搭載 RuntimeError: sm_120 is not compatible
2 xformersを絶対にインストールしない PyTorchをstable版に強制ダウングレードする すべてが動かなくなる
3 requirements.txtからtorchを除外する pipがnightlyをstableで上書きする サイレントなバージョンダウングレード
4 カスタムノード追加後は必ず確認 ノードの依存関係がstable torchを要求する場合がある 動いていたものが動かなくなる
5 プロキシ環境変数をクリアする システムプロキシがpip/git接続をブロックする インストール失敗

検証済みカスタムノード (28個)

動画生成

  • ComfyUI-WanVideoWrapper -- Wan 2.1 動画生成
  • ComfyUI-LTXVideo -- LTX-Video 生成
  • comfyui-videohelpersuite -- 動画結合・ヘルパー
  • comfyui_longcat_image -- LongCat 動画処理

音声・音楽生成

  • ComfyUI-AceMusic -- ACE-Step 音楽生成
  • ComfyUI-HeartMuLa -- HeartMuLa 音楽生成
  • ComfyUI-MelBandRoFormer -- 音声分離
  • ComfyUI_FL-HeartMuLa -- HeartMuLa FL バリアント

画像処理・編集

  • ComfyUI-Step1X-Edit -- Step1X 画像編集
  • comfyui-impact-pack -- 検出・インペインティング
  • comfyui_controlnet_aux -- ControlNet プリプロセッサ
  • comfyui_layerstyle -- レイヤー合成
  • comfyui-depthanythingv2 -- 深度推定

ユーティリティ・管理

  • ComfyUI-Manager -- ノード管理
  • その他14個のユーティリティノード

検証済みI2V (Image-to-Video) ワークフロー

モデル パラメータ数 FP8サイズ 32GB VRAMでの動作
HunyuanVideo 1.5 I2V 8.3B ~16GB 快適 -- おすすめ
Kandinsky 5.0 Lite I2V 2B ~4GB 非常に快適
LTX-2 I2V 19B ~25GB FP8で動作可能
LongCat-Video TI2V 13.6B ~14.5GB 調整すれば動作可能
Kandinsky 5.0 Pro I2V 19B ~40GB CPU offload必須、低速

Windows固有のトラブルシューティング

モデルパスエラー (Value not in list)

Linux向けワークフローはモデルパスにスラッシュ (/) を使用しています。Windowsではバックスラッシュ (\) が必要です。

自動修正:

python scripts/fix_windows_compat.py your_workflow.json

SageAttentionが使えない

SageAttentionはWindowsでのビルドが困難です。代わりにSDPA (PyTorch標準) を使用してください:

  • ワークフロー内の attention_mode を sageattn から sdpa に変更
  • または fix_windows_compat.py で自動修正

PyTorchが知らないうちにダウングレードされた

パッケージインストール後は必ず確認:

python -c "import torch; print(torch.__version__)"

cu130 が含まれていなければ再インストール:

pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu130

更新方法

update.bat をダブルクリック、または:

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File update.ps1

FAQ

Q: WSL2やDockerは必要ですか? A: いいえ。このセットアップはWindowsネイティブで完全に動作します。

Q: xformersは使えますか? A: いいえ。xformersはPyTorch stable版への強制ダウングレードを引き起こし、sm_120非対応になります。代わりにtriton-windows + torch.compileを使用してください。

Q: RTX 4090 (Ada Lovelace) でも動きますか? A: はい。cu130は後方互換性があります。ただしRTX 4090ユーザーはstable版PyTorchも使用可能です。

Q: モデルはどこに置けばいいですか? A: セットアップ後、ComfyUI_windows_portable/ComfyUI/models/ にモデルを配置してください。共有モデルストレージについては configs/extra_model_paths.yaml.example を参照してください。

コントリビューション

プルリクエストを歓迎します。Blackwellハードウェアで追加のカスタムノードやワークフローを検証された場合、custom-nodes.json の更新PRをお送りください。

ライセンス

MIT License -- LICENSE を参照

謝辞

  • ComfyUI by Comfy-Org
  • triton-windows by woct0rdho
  • PyTorch nightly チーム (sm_120サポート)
  • custom-nodes.json に記載の全カスタムノード開発者の皆様