前回の「ローカルLLMを使う第4回：ComfyUIで検閲なし画像生成環境を整える」では、ComfyUIの画像生成モデルの選定と導入を扱いました。

今回は、すでに導入済みの Ollama（ローカルLLM）とComfyUIを連携させます。日本語で画像のイメージを入力すると、Qwenが画像生成向けの英語プロンプトに変換し、その結果を画像生成モデルへ自動で渡す仕組みです。

1. 今回のゴール

日本語の指示
   ↓
Ollama / Qwen（英語プロンプト生成）
   ↓
ComfyUI / Krea-2 Turbo（画像生成）
   ↓
Save Image（画像の表示・保存）

今回の動作確認では「夕焼けの海辺に立つ白い猫」と入力し、実際に夕焼けの海辺にいる白い猫の画像を生成できました。

2. 前提環境

Mac Studio（Apple Silicon、メモリ64GB）
Ollamaをインストール済み（API: http://127.0.0.1:11434）
OllamaにQwen3系モデルを導入済み（今回の画面では huihui_ai/Qwen3.8-abliterated 系を選択）
ComfyUI Desktopを導入済み
画像生成ワークフローとして Text to Image (Krea-2 Turbo) を利用

Ollamaが動いているか不明な場合は、ターミナルで確認できます。

ollama list
curl http://127.0.0.1:11434/api/tags

前者はモデル一覧、後者はOllama APIの応答を確認するコマンドです。

3. ComfyUIにOllama連携ノードを導入する

使用するカスタムノードは comfyui-ollama（stavsap） です。

GitHub: https://github.com/stavsap/comfyui-ollama

ComfyUIの拡張機能管理画面から対象のカスタムノードを探してインストールします。画面の名称や検索方法はComfyUIのバージョンで異なります。インストール後、必要に応じてComfyUIを再起動します。

導入確認の確実な方法は、ワークフローの何もない場所をダブルクリックし、ノード検索欄に ollama と入力することです。今回の環境では、次の候補が出ました。

Ollama Connectivity
Ollama Generate
Ollama Chat
Ollama Options
Ollama Save Context
Ollama Load Context

4. Ollama Connectivityを追加する

ノード検索から Ollama Connectivity を追加します。今回の設定は次の通りです。

項目	設定
url	`http://127.0.0.1:11434`
model	インストール済みのQwen3系モデル
keep_alive	`5`
keep_alive_unit	`minutes`

モデル欄には実際に利用するローカルモデルを選びます。設定後、Reconnect を押します。

5. Ollama Generateを追加して接続する

ノード検索から Ollama Generate を追加します。

Ollama Connectivity の右側にある connection 出力の丸から、Ollama Generate の左側にある connectivity 入力の丸へドラッグして接続します。

Ollama Connectivity                 Ollama Generate
  connection ● ──────────────────→ ● connectivity

ノード名だけでなく、端子の名前を確認するのがポイントです。

6. 日本語を英語の画像生成プロンプトに変換する

Ollama Generate の上側の文章欄（指示文）に以下を入力します。

You are an AI image prompt engineer.
Convert Japanese descriptions into detailed English image generation prompts.
Output only the English prompt.

下側の文章欄（ユーザーの入力）には、テスト用として以下を入力します。

夕焼けの海辺に立つ白い猫

これにより、LLMは単純な逐語訳ではなく、画像生成向けの英語プロンプトを作成します。

7. Preview as TextでLLMの出力を確認する

ノード検索から Preview as Text を追加します。

Ollama Generate の右側の result 出力から、Preview as Text の左側の source 入力へ接続します。

Ollama Generate                    Preview as Text
  result ● ─────────────────────→ ● source

Preview as Textの上部にある実行ボタンを押すと、接続された処理を実行できます。今回のテストでは、次の文章が返りました。

A white cat standing on a beach at sunset, facing the ocean,
with warm golden and orange hues painting the sky and reflecting
 off the gentle waves, soft lighting, high detail,
photorealistic style

これで ComfyUIからOllamaを呼び出して、Qwenの出力を受け取るところまで成功しました。

8. 画像生成ノードへ接続する

今回はすでに用意していた Text to Image (Krea-2 Turbo) ワークフローを使います。

Ollama Generate の result 出力を、Text to Image (Krea-2 Turbo) のプロンプト入力に接続します。既存の文章欄が接続端子に変わる場合があります。

画像生成ノードの IMAGE 出力は、従来通り Save Image の images 入力につないでおきます。解像度は Resolution Selector から設定します。今回の生成画像は1024×1024でした。

最終的な接続は以下の構成です。

Ollama Connectivity
       │ connection → connectivity
       ▼
Ollama Generate
       │ result
       ├────────────────→ Preview as Text（確認用）
       │
       ▼
Text to Image (Krea-2 Turbo) ← Resolution Selector
       │ IMAGE
       ▼
Save Image

※ここに完成したワークフローのスクリーンショットを挿入すると、接続関係がわかりやすくなります。

9. 実行して画像を生成する

右上の Run を押します。処理が実行されると、LLMによるプロンプト生成の後、画像生成が進みます。

画像生成には時間がかかることがあります。右上の実行状態が 0 active になれば、処理が完了しています。

今回、夕焼けの海辺に立つ白い猫の画像が生成されました。英語プロンプトを手でコピーして貼り付ける必要はありません。

10. ワークフローを保存する

Macでは Command + S でワークフローを保存できます。

保存後は、日本語の入力欄を変更するだけで、別の画像生成を試せます。

11. 今回の結果と今後の展開

項目	結果
ComfyUIからOllamaへの接続	成功
Qwenによる日本語→英語プロンプト変換	成功
Preview as Textでの出力確認	成功
英語プロンプトの画像生成ノードへの受け渡し	成功
画像生成・表示	成功
ワークフロー保存	完了

今回のポイントは、LLMと画像生成をComfyUIのノードで直接つないだことです。これにより、日本語の自然な指示から画像生成までの流れを一つのワークフローで実行できます。

今後は、生成した静止画を動画に変換し、さらに音声変換やリップシンクと組み合わせることを目指します。

前回： ローカルLLMを使う第4回：ComfyUIで検閲なし画像生成環境を整える