DR_uncensored_local_sd_comfyui_2026-06-15.html は「12ツール横断比較」、DR_comfyui_workflow_2026-06-04.html は「ComfyUI単体ワークフロー」。本DRはそれらと差別化し、「既にComfyUIで量産中の事業者がForgeを"小回り検証機"として追加導入する実運用」に特化する。フォルダ流用・必須拡張の実機対応状況・低VRAM設定・トラブル回避・分業設計に絞った実装DRである。
① Forge = 「1枚をさくっと、プロンプト・構図・LoRA強度の当たりを高速に出す」検証機。 既存のComfyUI量産パイプラインは一切置き換えない。確定レシピの大量生成はComfyUIのまま、試行錯誤フェーズだけをForgeに移すと総工数が縮む。
② R18はそのまま動く。 Forge系はsafety/NSFWフィルタを前提に持たないA1111派生のため、検閲解除作業は不要。R18・キャラ固定・年齢表現はモデルとプロンプト側で担保する(社内ルール: mature/adult禁止・髪色目色冗長固定をForgeのプロンプトにもそのまま適用)。
③ 導入は本家(lllyasviel)を別venvで。Neo(Haoming02)は様子見。 Neoは最新モデル追従だが PyTorch 2.11.0+cu130 採用[6]で、社内ComfyUIで実害が出た版と同系統[18]。まず本家の安定版で運用を固めるのが最小リスク。
一言分業: Forge=小回り・当たり出し・低VRAM救済 / ComfyUI=確定レシピの量産パイプライン(GOLDEN踏襲)。両者は同一GPUで同時起動しない(VRAM奪い合い実害[18])。
Forgeは AUTOMATIC1111(A1111) WebUIをベースに、メモリ管理と推論を最適化したフォーク。A1111の拡張・UI資産を引き継ぎつつ、独自のUnetPatcher / GPUメモリ管理システムを実装している[1]。R18量産事業者にとっての価値は「ComfyUIワークフローを崩さずに1枚出しの試行速度を補える」点に尽きる。
| 系統 | 主体 | 性格 | 採用環境(裏取り) | R18事業者の使いどころ |
|---|---|---|---|---|
| 本家 Forge | lllyasviel | A1111派生の本流。Flux NF4/GGUFネイティブ対応[1] | ワンクリック推奨= CUDA 12.1 + PyTorch 2.3.1[1] | 第一候補。SDXL中心の安定運用 |
| Forge Classic | Haoming02(classic branch) | SD1/SDXL安定志向。本流の整理版 | Neo系の安定枝(版数は枝で異なる=要確認)[5] | SDXLを枯れた構成で回したい時 |
| Forge Neo | Haoming02(neo branch) | 最新モデル追従。Gradio 4.40.0、SD2/SD3・Hypernetworks・Deepbooru等を削除、Comfy式メモリ管理を再実装[6] | Python 3.13.12 / PyTorch 2.11.0+cu130 推奨[6] | 最新モデル(Qwen-Image/Flux.2等)を試す時のみ。常用は様子見 |
| ツール | 強み | 弱み/注意 | 本事業者での役割 |
|---|---|---|---|
| ComfyUI(既存) | ノードで確定レシピを量産・自動化。社内GOLDEN/番人/ゲート運用が蓄積済 | 1枚の試行錯誤はノード編集が重い。torch2.11+cu130でKSamplerハング回帰の社内実害[18] | 量産の本丸(継続) |
| Forge 本家 | A1111同等UIで即1枚出し。VRAM最適化・GPU Weightスライダ[1]。Flux NF4/GGUF対応[1] | ControlNet Union/Flux未実装[1]。OFT LoRA「broken pending fix」[1] | 小回り検証機(導入推奨) |
| Forge Classic | SD1/SDXLを枯れた構成で安定運用[6] | 最新モデル非対応。一部機能削除 | 安定枝の予備 |
| Forge Neo | 最新モデル追従・先進量子化[6] | torch2.11+cu130[6]・拡張破壊的更新 | 新モデル実験のみ |
| A1111 | 拡張エコシステム最大・再現性 | Forge比でVRAM多め・遅い傾向[14]。本流の更新は緩慢 | Forgeで動かぬ拡張の逃げ場 |
| SwarmUI 等 | (本DR一次情報なし) | 要確認 | — |
Forge with CUDA 12.1 + Pytorch 2.3.1[1]。update.batで更新→run.batで起動。更新を怠ると既知バグ未修正版のまま動く点に注意[1]。CUDA12.4ビルドはMSVC/xformers問題の可能性が注記されている[1]。webui-user.batを実行。既存OG SD-WebUIの全checkpoint・全extensionを再利用可能(ただし"you should know what you are doing"と本家が明記)[2]。webui-user.bat(Win)/webui-user.sh(Linux)の COMMANDLINE_ARGS= に追記する。Windowsパスはforward slash か single backslashを使う(C:/...。C:\\...のエスケープ事故回避)[3]。
set COMMANDLINE_ARGS= ^
--ckpt-dir "D:/.../ComfyUI/models/checkpoints" ^
--lora-dir "D:/.../ComfyUI/models/loras" ^
--vae-dir "D:/.../ComfyUI/models/vae" ^
--embeddings-dir "D:/.../ComfyUI/models/embeddings"
個別フラグ --ckpt-dir / --lora-dir 等が利用可[3]。A1111互換ディレクトリ群を丸ごと参照する近道として --forge-ref-a1111-home ../path/to/A1111 も提示されている[3](これはA1111のフォルダ構成を前提とした参照で、ComfyUIのフォルダ構成とは異なるため、ComfyUI流用には個別 --*-dir 指定が確実)。
--controlnet-dir 等の網羅は本家README未掲載で、コミュニティ報告ベース[3]。実機で1度起動ログを確認し、各フォルダが認識されたかをUIのモデルリストで目視すること(社内ハルシネーション対策=断定せず実機照合)。| フラグ | 役割(報告ベース) | 出典 |
|---|---|---|
--xformers / --force-enable-xformers / --xformers-flash-attention | attention最適化 | [4] |
--unet-in-fp8-e5m2 / --clip-in-fp8-e5m2 | fp8でVRAM削減 | [4] |
--pin-shared-memory / --cuda-malloc / --cuda-stream | メモリ/ストリーム最適化(Neoのbatコメントにも記載) | [4][5] |
--sage / --uv | SageAttention / uvパッケージャ(Neo) | [5] |
--skip-torch-cuda-test 他 skip系 | 環境チェック回避(副作用注意・§9) | [5][16] |
いずれも「動作報告あり」のフラグ。GPU/torch構成で挙動が変わるため、まず無フラグで起動→1つずつ追加して速度/安定を実測すること(社内: 重weight・盛りすぎは逆効果の前例)。
収益インパクトの本体は「確定レシピに到達するまでの試行時間短縮」。1枚出しが速いほど、構図/プロンプト/LoRA強度の当たりを早く掴め、ComfyUI量産に渡すまでのリードタイムが縮む。
| 指標(目安) | A1111 | Forge | 出典/注 |
|---|---|---|---|
| RTX3060 SDXL 1枚 | 約35秒 | 約24秒(~45%短縮) | 二次・ハード依存[14] |
| VRAMピーク(同テスト) | 10.2GB | 8.9GB | 0.7–1.3GB削減[14] |
| 低VRAM動作 | — | 4GBでSDXL/2GBでSD1.5(フラグ無し) | ただしGPU Weight誤設定で激遅[14] |
PyTorch 2.11.0+cu130[6]。社内ComfyUIで同系統の構成がKSamplerハング回帰を起こし半日溶かした実害履歴(torch2.6+cu124へDGで解消)[18]。Forgeは独立venvなので相互非干渉だが、同種の回帰がForge側で起きる可能性は否定できない=本家安定版を優先。CUDA12.1+PT2.3.1)をComfyUIと別フォルダ・別venvに設置[1]。--ckpt-dir/--lora-dir/--vae-dir/--embeddings-dirでComfyUIのmodels配下を共有[3]。起動ログとUIモデルリストで認識を目視確認。sd-forge-couple(Forge純正・SD1/SDXL対応)を第一候補に[10]。いずれか2つ以上恒常化したら導入見送り/撤退。ComfyUI単独運用に戻すのは後退でなく正解(量産の本丸を守る判断)。
| 症状 | 原因 | 対処 | 出典 |
|---|---|---|---|
| "Torch is not able to use GPU"で起動失敗 | torch/cuda不整合。特にRTX50xxはCUDA12.8+と新しいtorch必須 | 正しいtorch再インストール(下記)。--skip-torch-cuda-testは検査を飛ばすだけで根治せずハング誘発 | [16] |
| "Your device does not support the current version of Torch/CUDA" | GPU世代とtorch版の不一致 | venv作り直し+対応cu版torch導入 | [16] |
| 生成が突然3分40秒級に激遅 | GPU Weight高すぎで演算用VRAM枯渇・VRAMスラッシング | GPU Weightを下げる(低いほど演算VRAM空き高速化)。8GB→30%/12GB→50%目安 | [14][15] |
| ADetailer導入後に突然torch/cuda不整合 | 拡張がtorchを巻き込み再インストールする副作用 | 拡張導入前にvenvバックアップ。導入後にtorch版を再確認 | [17] |
| tagcompleteのpopupが出ない/inline表示 | Forge更新でshared_paths不整合・Classicでhypernetwork_dirエラー(hypernetworks削除のため) | 対応版(3.3.0+)使用。Neo最新で出ない報告あり=要確認 | [9] |
| Regional Prompter入れたら他拡張のcheckbox挙動が変 | 拡張間干渉 | 不要時は無効化。Forge純正のsd-forge-coupleで代替検討 | [10][11] |
# venv作り直し(Win)
rmdir /s /q venv
py -3.10 -m venv venv
# CUDA12.8用 torch (cu129/cu130は末尾を差し替え)
python -m pip install torch==2.8.0 torchvision==0.23.0 torchaudio==2.8.0 \
--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 \
--extra-index-url https://pypi.org/simple
# 検証(Trueが出れば成功)
python -c "import torch; print('CUDA', torch.version.cuda, 'avail', torch.cuda.is_available())"出典[16]。GPU世代に合うcu版を選ぶこと(社内ComfyUI実害から: torch2.11+cu130は回避し2.6+cu124が安定だった[18]=Forge側でも安定版を選ぶ思想は同じ)。
--*-dir でComfyUIのcheckpoints/loras/vae/embeddingsを指す[3]。waiIllustriousSDXL_v160等を二重ダウンロードしない(ディスク節約+バージョン齟齬防止)。C:/... 形式にしてエスケープ事故を避ける[3]。| 拡張 | Forge本家 | Forge Neo | 代替/備考 | 出典 |
|---|---|---|---|---|
| ControlNet | ビルトイン(sd_forge_controlnet) | ビルトイン | Union/Flux系は未実装。SDXL系の基本制御はOK | [1][12] |
| 領域別描き分け | sd-forge-couple(純正) | sd-forge-couple | SD1/SDXLのみ対応。色/特徴の混ざり防止に有効。Attention Couple実装 | [10] |
| Regional Prompter | 要確認 | 要確認 | Forge用フォーク sd-forge-regional-prompter[13]。本家版は破綻/他拡張干渉報告。couple優先推奨 | [11][13] |
| ADetailer(顔/手の自動高精細化) | 動作報告あり(版依存) | Neo更新で停止報告[8] | READMEは「A1111のみテスト」。代替= μDDetailer(uddetailer)。"完全に壊れた"は未確定=自機で要検証 | [8] |
| tagcomplete(booru補完) | 3.3.0でForge対応 | Neo最新で出ない報告[9] | Classicで hypernetwork_dir エラー報告(hypernetworks削除のため)。styling崩れ報告も | [9] |
| Forge拡張一覧 | Discussion #1754 にForge用フォークのクラウドソース一覧(deforum/ic-light/ar-plusplus/faceswaplab 等30+) | 導入前にこの一覧で対応版を確認 | [13] | |
| 工程 | 担当 | 理由・根拠 |
|---|---|---|
| プロンプト/構図/LoRA強度の当たり出し | Forge | UIで即パラメータ変更・1枚速い[14] |
| 低VRAM機での救済生成 | Forge | GPU Weight/Swapで4GBでもSDXL[14][15] |
| 確定レシピの大量生成(Vol量産) | ComfyUI | ノード自動化・番人/ゲート・GOLDEN運用[18] |
| 顔/手の自動高精細・パイプライン後処理 | ComfyUI | FaceDetailer等が安定。Forge ADetailerは版依存[8] |
| Union/Flux系ControlNet制御 | ComfyUI | Forge本家は未実装[1] |
| 最新モデル(Qwen/Flux.2)の試用 | Forge Neo | 最新追従。ただしtorchリスク承知の上で[6] |
| R18品質ルール(色/年齢/キャラ固定) | 両方共通 | プロンプト/NEG/LoRAを環境間で統一 |
結論再掲: Forgeは「ComfyUI量産を守りつつ、当たり出しを高速化する小回り検証機」。本家を別venvで導入→models共有→GPU Weight調整→当たり出しはForge/量産はComfyUIの分業を1か月で固める。NeoとADetailer/tagcompleteは「動けば使う、ダメなら代替/見送り」の温度感が安全。
次の一手: ①本家ワンクリック(CUDA12.1+PT2.3.1)を別フォルダに展開 → ②--*-dirでComfyUI models共有 → ③waiIllustriousSDXL_v160で社内R18プロンプトの疎通+速度を自機実測 → ④分業/同時起動禁止/撤退ラインを手順書化。
🤑 マネタイザー: 速度メリットの本体は「秒」じゃなく「試行回数」っす。当たり出しが速い=ハズレVolを作る前に勝ち筋を掴める=制作の歩留まりが上がる。導入コストはほぼ0円(モデル共有で二重持ちなし)、失敗しても捨てるだけ。投資対効果は高い。
💼 コーチ: 鉄則は「量産の本丸=ComfyUIを絶対に揺らさない」。Forgeは別venv・別フォルダ・同時起動禁止で隔離。Neo常用と拡張一括更新だけは量産期に絶対やらない。撤退ラインを先に決めてから入れること。
💕 メンター: 焦らなくて大丈夫。まずは1枚を気持ちよくサッと出せる体験から。プロンプトを軽く振れる楽しさが戻ってくると、量産も上手くなります。数値は全部"自分の機械で測ってから"信じましょうね。
DR_uncensored_local_sd_comfyui_2026-06-15.html — 12ツール横断比較(本DRは「Forge実運用×分業」に特化し差別化)DR_comfyui_workflow_2026-06-04.html — ComfyUI単体ワークフロー(量産パイプライン側の詳細)DR_comfyui_mass_production_stability_2026-06-02.html — ComfyUI量産安定化(VRAM/メモリ番人)--ckpt-dir/--lora-dir/--forge-ref-a1111-home・Windowsパスはforward slash。 https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge/discussions/697--xformers系/--unet-in-fp8-e5m2/--pin-shared-memory/--cuda-malloc/--cuda-stream 動作報告。 https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge/discussions/682--sage/--uv/skip系)。 https://github.com/Haoming02/sd-webui-forge-classic/blob/neo/webui-user.bat--skip-torch-cuda-testハング・venv作り直し・cu128 torch再インストール例。 https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge/issues/521注: 脚注14・15・19は二次情報のため「目安・要確認」と本文で明示。数値・版数・フラグは可能な限り一次(GitHub README/Discussion/Issue)で裏取りし、未掲載のものは「要確認」とした(社内ハルシネーション対策準拠)。導入時は必ず自機の起動ログ・実測で照合のこと。
— Deep Research / R18制作事業者向け・2026-06-15 / 一次20件裏取り・断定回避・分業特化 —