そもそもなぜ
ComfyUIはWindows本体で簡単にインストールできると言われるけど、何故かわざとWSL経由でさらにコンテナを立てますか？
- 環境管理しやすい
- 壊れても簡単に立て直せる
- 他のパソコンに移しても動ける（理想論かもしれない）
ということで、そのプロセスのメモを残したいです。
本題
インストール
WSLのインストールとComfyUIの構築はほとんどこの記事を参照しております。
ただしいくつかの補足があります。
- 1-2ステップぐらい抜けているけど、AIに聞きながら解決できる程度
- compose.ymlの中にモデルダウンロードのプロセスがあるので、自分でモデルを用意すればそちらのモデルダウンロード（4GBぐらい）を削除して、インストールが早くなる、ただし
- ComfyUI-Managerをあとでインストールしたい場合もymlでインストールを削除すればcomposeが早くなる、ただしManagerはほぼ必須拡張機能なので同時にインストールしても無難
他に気になる部分
バージョン問題
対象リポジトリでのComfyUIとManagerは古いバージョンを固定されているので、自分で最新のバージョンをダウンロードする必要があります。自分の場合は特にバージョン指定しなくて、
そのままgit cloneしてインストールしたら成功しました。
GPU問題
5000系のGPUはまだいろいろ対応されていないらしくて、少し詰まっていました。
まずはイメージを最新にしないといけないです。
nvcr.io/nvidia/pytorch:25.02-py3
そしてpytorch関連ライブラリのバージョン問題もあります。ComfyUIを無事起動していたと思ったけどGPU対応していないと言われました。
'sm_120' is not a recognized processor for this target
下記でかなり詳細なディスカッションがあります。
Windowsで直接インストールか／WSL経由（実質Linux環境）かによって解決方法も違います。
WSL経由の場合は指定なpytorch関連ライブラリをインストールする必要があります。
pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128
モデルフォルダをマウント
画像・動画生成のモデルサイズが全部非常に巨大なので、ネットでダウンロードしてまたコンテナに移動するのは大変なので、フォルダをマウントした方が楽です。
例えばモデルのフォルダがCドライブの直下にある場合は、ymlでのvolumesはこれを追加します。
/mnt/c/ComfyUI/models:/ComfyUI/models
起動
全部用意できたら、docker compose upで起動しましょう。pytorchやcuda関連のものをダウンロードするのでやや時間がかかります。
最後にこの画面が見えて、1回無事生成が実行できたら、ゴールです！