AI画像生成モデルのカスタムノードの対応状況
AIで画像生成するといえばStable Diffusionがデファクトスタンダードと言われるぐらい流行したが、最近はほかにも多くの画像生成AIモデルがでてきている。
単にモデルの能力だけで言えば、SDXLなどはもう劣っている部類に入ってしまうが、実際にはLoRAなどのカスタム機能が充実しているため、現在でも最前線で使われている現状がある。
そこで、主要なAIモデルのカスタムノードの対応についてまとめてみた。
主要ローカルモデル ComfyUIカスタムノード・ワークフロー対応表（2026年）
ComfyUIにおける実装のしやすさ・カスタムノードの充実度を評価する
| モデル名 | LoRA (標準ノード) | ControlNet (Advanced / Unionノード) | 画像参照 (IPAdapter_plus等) | 顔・キャラ固定 (PuLID_ComfyUI等) | 高画質化 (SUPIR / AuraSRノード) | 細部修正 (Impact Pack / FaceDetailer) | 領域指定 (Regional / Attention Mask) | 高速化 (TAESD / Hyper LoRA等) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SDXL | ◎ 完璧 | ◎ 完璧 | ◎ 完璧（IPAdapter_plusが定番） | ◎ 完璧 | ◎ 完璧（SUPIR等の選択肢も豊富） | ◎ 完璧（Impact Packが定番） | ◎ 完璧（RegionalPrompter等） | ◎ 完璧（LCM/Lightning等） |
| SD3.5 | ◎ 完璧 | ◯ 対応ノードあり（専用ControlNetあり） | △ 専用実装が必要（IPAdapter_plus系ではない） | △ 対応ノードが少なめ | ◯ 汎用アップスケールで対応 | ◯ 対応（Impact Packで実用） | △ ワークフローが複雑になりがち | ◯ Lightning/Turbo系で対応 |
| FLUX.1 dev | ◎ 完璧 | ◎ 完璧（Union/専用ControlNetが主戦場） | △ IPAdapter的参照は非主流（ControlNet/編集系で代替） | ◯〜◎（PuLID-Flux系ノードはあるが環境差あり） | ◎ 完璧（AuraSR等も利用可） | ◎ 完璧（Impact Packで実用） | ◯ Attention Mask等で対応 | ◎ 完璧（Hyper-FLUX等） |
| FLUX.2 dev | ◯ 増加中 | ◯ 順次対応 | ◎ ネイティブ（最大10枚参照/編集。テンプレで完結） | △ 専用ノード開発中 | ◯ 高解像度生成が強く依存度減 | ◯ 順次対応 | ◯ 標準の編集ノードで代用可 | ◯ Turbo LoRA等で高速化（まだ手探り） |
| Qwen-Image | ◎ 完璧（LoRA/Lightningが公式に整理） | ◎（DiffSynth model_patches / Union LoRA等が整理） | ◎ ネイティブ（編集/参照系が強い） | △ 他手法で代用 | ◯ パイプライン/汎用ノードで対応 | ◯〜△（不要な場面も多いが可能） | ◯ 標準マスクで制御 | ◎ Lightning/Turbo LoRA（ワークフローが存在） |
| Z-Image-Turbo | ◯（専用ローダー/ノード前提になりがち） | ◎（Union ControlNetの公式チュートリアルあり） | △（IPAdapter的参照ではなく、編集/ControlNet寄り） | △（LoRA等で代用が中心） | ◯ 汎用アップスケールで対応 | ◯〜△（不要な場面も多いが可能） | △ プロンプト寄りで制御 | ◎ デフォルトが高速（蒸留/少NFE） |
| HunyuanImage 3.0 | △（カスタムノード前提） | △（カスタムノード前提） | △（「標準ノードで完結」とは言いにくい） | △ 少ない | ◯〜△（カスタムノード/汎用で対応） | ◯〜△（カスタムノード/汎用で対応） | ◯ プロンプト/マスクで対応 | △ 研究〜検証枠 |
◎＝定番ノードで完璧に動作
◯＝対応ノードあり・実用レベル
△＝ノード開発途上・ネイティブ機能で代用
- ＝不要・未検証