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# ComfyUI ネイティブ版 HiDream-I1 テキストから画像へ変換するワークフローの例

> 本ガイドでは、ComfyUI ネイティブ版 HiDream-I1 のテキストから画像へ変換するワークフローの実行手順を詳しく説明します

![HiDream-I1 デモ](https://raw.githubusercontent.com/HiDream-ai/HiDream-I1/main/assets/demo.jpg)

HiDream-I1 は、HiDream-ai 社が 2025 年 4 月 7 日に公式にオープンソース化したテキストから画像へ変換するモデルです。このモデルは 17B（170 億）パラメータを有し、[MIT ライセンス](https://github.com/HiDream-ai/HiDream-I1/blob/main/LICENSE) の下で公開されており、個人プロジェクト、学術研究、商用利用のすべてに対応しています。現在、複数のベンチマークテストにおいて優れた性能を発揮しています。

## モデルの特徴

**ハイブリッドアーキテクチャ設計**\
拡散トランスフォーマー（DiT）とエキスパートの混合（MoE）アーキテクチャを組み合わせた設計：

* DiT を基盤とし、マルチモーダル情報を処理するための双方向ストリーム型 MMDiT モジュールと、グローバルな一貫性を最適化する単一ストリーム型 DiT モジュールを採用。
* 動的ルーティング機構により、計算リソースを柔軟に配分することで、複雑なシーン処理能力を向上させ、色再現性やエッジ処理などの細部表現においても優れた性能を発揮します。

**マルチモーダルテキストエンコーダの統合**\
以下の 4 種類のテキストエンコーダを統合：

* OpenCLIP ViT-bigG、OpenAI CLIP ViT-L（視覚的・意味的な整合性確保）
* T5-XXL（長文の解析）
* Llama-3.1-8B-Instruct（指示文の理解）
  この組み合わせにより、色・数量・空間関係など、複雑な意味解析において SOTA（State-of-the-Art）レベルの性能を達成しており、中国語プロンプトへの対応力は同様のオープンソースモデルと比較して著しく優れています。

**オリジナルモデルのバージョン**

HiDream-ai 社は、さまざまな用途に対応するため、HiDream-I1 モデルを以下の 3 種類のバージョンで提供しています。各バージョンのリポジトリリンクは以下の通りです：

| モデル名            | 説明      | 推論ステップ数 | リポジトリリンク                                                                |
| --------------- | ------- | ------- | ----------------------------------------------------------------------- |
| HiDream-I1-Full | 完全版     | 50      | [🤗 HiDream-I1-Full](https://huggingface.co/HiDream-ai/HiDream-I1-Full) |
| HiDream-I1-Dev  | 蒸留済み開発版 | 28      | [🤗 HiDream-I1-Dev](https://huggingface.co/HiDream-ai/HiDream-I1-Dev)   |
| HiDream-I1-Fast | 蒸留済み高速版 | 16      | [🤗 HiDream-I1-Fast](https://huggingface.co/HiDream-ai/HiDream-I1-Fast) |

## 本ワークフロー例について

本例では、ComfyOrg が再パッケージしたバージョンを使用します。本例で使用するすべてのモデルファイルは、[HiDream-I1\_ComfyUI](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/) リポジトリから入手できます。

<Tip>
  開始前に、ComfyUI を最新版に更新してください。HiDream のネイティブサポートを確実に利用するには、少なくともこの [コミット](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/commit/9ad792f92706e2179c58b2e5348164acafa69288) 以降のバージョンが必要です。
</Tip>

## HiDream-I1 ワークフロー

ComfyUI ネイティブ版 HiDream-I1 の各種ワークフローにおけるモデル要件は基本的に同一であり、異なるのは [diffusion models](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/tree/main/split_files/diffusion_models) ファイルのみです。

どのバージョンを選択すべきか迷う場合は、以下の推奨事項をご参照ください：

* **HiDream-I1-Full**：最高品質の画像生成が可能
* **HiDream-I1-Dev**：高品質な画像生成と速度のバランスを重視
* **HiDream-I1-Fast**：わずか 16 ステップで画像を生成可能。リアルタイムでの反復試行が必要なシナリオに最適

**dev** および **fast** バージョンでは、ネガティブプロンプトは不要です。そのため、サンプリング時に `cfg` パラメータを `1.0` に設定してください。該当するワークフローには、対応するパラメータ設定が明記されています。

<Tip>
  上記 3 バージョンの完全版は、非常に大きな VRAM を必要とします。スムーズな動作には 27GB を超える VRAM が必要になる可能性があります。対応するワークフローチュートリアルでは、**fp8** 版をデモンストレーション用として使用し、大多数のユーザーが問題なく実行できるよう配慮しています。ただし、各チュートリアルでは、VRAM の状況に応じて選択可能な、異なるバージョンのモデルのダウンロードリンクも併せてご提供します。
</Tip>

### モデルのインストール

以下に示すモデルファイルは、本例で共通して使用するファイルです。\
各リンクをクリックしてダウンロードし、指定された保存場所に配置してください。\
**diffusion models** については、それぞれのワークフローで個別にダウンロード方法をご案内します。

**text\_encoders**：

* [clip\_l\_hidream.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/text_encoders/clip_l_hidream.safetensors)
* [clip\_g\_hidream.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/text_encoders/clip_g_hidream.safetensors)
* [t5xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/text_encoders/t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors) このモデルは多くのワークフローで既に使用されており、すでにダウンロード済みである可能性があります。
* [llama\_3.1\_8b\_instruct\_fp8\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/text_encoders/llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors)

**VAE**

* [ae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/blob/main/split_files/vae/ae.safetensors) これは Flux の VAE モデルであり、以前に Flux のワークフローを使用したことがある場合、すでにダウンロード済みである可能性があります。

**diffusion models**\
対応するワークフローで、該当するモデルファイルのダウンロード方法をご案内します。

モデルファイルの保存場所

```
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │   ├─── clip_l_hidream.safetensors
│   │   ├─── clip_g_hidream.safetensors
│   │   ├─── t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│   │   └─── llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors
│   └── 📂 vae/
│   │   └── ae.safetensors
│   └── 📂 diffusion_models/
│       └── ...               # 対応するバージョンのワークフローでインストール方法をご案内します       
```

### HiDream-I1 Full バージョンのワークフロー

<a className="prose" target="_blank" href="https://cloud.comfy.org/?template=hidream_i1_full&utm_source=docs" style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#28a745', color: '#ffffff', padding: '10px 20px', borderRadius: '8px', borderColor: "transparent", textDecoration: 'none', fontWeight: 'bold'}}>
  <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>Comfy Cloud で実行</p>
</a>

#### 1. モデルファイルのダウンロード

ハードウェア環境に応じて適切なバージョンを選択し、対応するリンクをクリックして、`ComfyUI/models/diffusion_models/` フォルダにダウンロードしてください。

* FP8 バージョン：[hidream\_i1\_full\_fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_full_fp8.safetensors?download=true)（VRAM 16GB 以上が必要）
* 完全版：[hidream\_i1\_full\_f16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_full_fp16.safetensors?download=true)（VRAM 27GB 以上が必要）

#### 2. ワークフローファイルのダウンロード

以下の画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップして、対応するワークフローを読み込んでください。\
![HiDream-I1 Full バージョンのワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/hidream_i1/hidream_i1_full.png)

#### 3. ワークフローの実行手順（ステップバイステップ）

<img src="https://mintcdn.com/dripart-docs-recommend-assets-api/g41C0L72R-Ubq2X-/images/tutorial/advanced/hidream/hidream_i1_full_flow_diagram.jpg?fit=max&auto=format&n=g41C0L72R-Ubq2X-&q=85&s=ca2c19e3e7a896e74cbcd672779d5b5f" alt="HiDream-I1 Full バージョンのフローダイアグラム" width="3000" height="1620" data-path="images/tutorial/advanced/hidream/hidream_i1_full_flow_diagram.jpg" />

ワークフローの実行を以下の手順で完了してください：

1. `Load Diffusion Model` ノードが `hidream_i1_full_fp8.safetensors` ファイルを使用していることを確認してください。
2. `QuadrupleCLIPLoader` 内の 4 つのテキストエンコーダが正しく読み込まれていることを確認してください：
   * clip\_l\_hidream.safetensors
   * clip\_g\_hidream.safetensors
   * t5xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors
   * llama\_3.1\_8b\_instruct\_fp8\_scaled.safetensors
3. `Load VAE` ノードが `ae.safetensors` ファイルを使用していることを確認してください。
4. **Full** バージョンでは、`ModelSamplingSD3` ノードの `shift` パラメータを `3.0` に設定してください。
5. `Ksampler` ノードでは、以下の設定を行ってください：
   * `steps` を `50` に設定
   * `cfg` を `5.0` に設定
   * （任意）`sampler` を `lcm` に設定
   * （任意）`scheduler` を `normal` に設定
6. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl（Cmd）+ Enter` を押して、画像生成を実行してください。

### HiDream-I1 Dev バージョンのワークフロー

<a className="prose" target="_blank" href="https://cloud.comfy.org/?template=hidream_i1_dev&utm_source=docs" style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#28a745', color: '#ffffff', padding: '10px 20px', borderRadius: '8px', borderColor: "transparent", textDecoration: 'none', fontWeight: 'bold'}}>
  <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>Comfy Cloud で実行</p>
</a>

#### 1. モデルファイルのダウンロード

ハードウェア環境に応じて適切なバージョンを選択し、対応するリンクをクリックして、`ComfyUI/models/diffusion_models/` フォルダにダウンロードしてください。

* FP8 バージョン：[hidream\_i1\_dev\_fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_dev_fp8.safetensors?download=true)（VRAM 16GB 以上が必要）
* 完全版：[hidream\_i1\_dev\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_dev_bf16.safetensors?download=true)（VRAM 27GB 以上が必要）

#### 2. ワークフローファイルのダウンロード

以下の画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップして、対応するワークフローを読み込んでください。\
![HiDream-I1 Dev バージョンのワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/hidream_i1/hidream_i1_dev.png)

#### 3. ワークフローの実行手順（ステップバイステップ）

<img src="https://mintcdn.com/dripart-docs-recommend-assets-api/g41C0L72R-Ubq2X-/images/tutorial/advanced/hidream/hidream_i1_dev_flow_diagram.jpg?fit=max&auto=format&n=g41C0L72R-Ubq2X-&q=85&s=48d4f392f09084909e6c1b1dd62a8855" alt="HiDream-I1 Dev バージョンのフローダイアグラム" width="3000" height="1620" data-path="images/tutorial/advanced/hidream/hidream_i1_dev_flow_diagram.jpg" />

ワークフローの実行を以下の手順で完了してください：

1. `Load Diffusion Model` ノードが `hidream_i1_dev_fp8.safetensors` ファイルを使用していることを確認してください。
2. `QuadrupleCLIPLoader` 内の 4 つのテキストエンコーダが正しく読み込まれていることを確認してください：
   * clip\_l\_hidream.safetensors
   * clip\_g\_hidream.safetensors
   * t5xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors
   * llama\_3.1\_8b\_instruct\_fp8\_scaled.safetensors
3. `Load VAE` ノードが `ae.safetensors` ファイルを使用していることを確認してください。
4. **Dev** バージョンでは、`ModelSamplingSD3` ノードの `shift` パラメータを `6.0` に設定してください。
5. `Ksampler` ノードでは、以下の設定を行ってください：
   * `steps` を `28` に設定
   * （重要）`cfg` を `1.0` に設定
   * （任意）`sampler` を `lcm` に設定
   * （任意）`scheduler` を `normal` に設定
6. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl（Cmd）+ Enter` を押して、画像生成を実行してください。

### HiDream-I1 Fast バージョンのワークフロー

<a className="prose" target="_blank" href="https://cloud.comfy.org/?template=hidream_i1_fast&utm_source=docs" style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#28a745', color: '#ffffff', padding: '10px 20px', borderRadius: '8px', borderColor: "transparent", textDecoration: 'none', fontWeight: 'bold'}}>
  <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>Comfy Cloud で実行</p>
</a>

#### 1. モデルファイルのダウンロード

ハードウェア環境に応じて適切なバージョンを選択し、対応するリンクをクリックして、`ComfyUI/models/diffusion_models/` フォルダにダウンロードしてください。

* FP8 バージョン：[hidream\_i1\_fast\_fp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_fast_fp8.safetensors?download=true)（VRAM 16GB 以上が必要）
* 完全版：[hidream\_i1\_fast\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/hidream_i1_fast_bf16.safetensors?download=true)（VRAM 27GB 以上が必要）

#### 2. ワークフローファイルのダウンロード

以下の画像をダウンロードし、ComfyUI にドラッグ＆ドロップして、対応するワークフローを読み込んでください。\
![HiDream-I1 Fast バージョンのワークフロー](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/hidream_i1/hidream_i1_fast.png)

#### 3. ワークフローの実行手順（ステップバイステップ）

<img src="https://mintcdn.com/dripart-docs-recommend-assets-api/g41C0L72R-Ubq2X-/images/tutorial/advanced/hidream/hidream_i1_fast_flow_diagram.jpg?fit=max&auto=format&n=g41C0L72R-Ubq2X-&q=85&s=92f68375b44a3aff6b0ca0fc28b205bf" alt="HiDream-I1 Fast バージョンのフローダイアグラム" width="3000" height="1620" data-path="images/tutorial/advanced/hidream/hidream_i1_fast_flow_diagram.jpg" />

ワークフローの実行を以下の手順で完了してください：

1. `Load Diffusion Model` ノードが `hidream_i1_fast_fp8.safetensors` ファイルを使用していることを確認してください。
2. `QuadrupleCLIPLoader` 内の 4 つのテキストエンコーダが正しく読み込まれていることを確認してください：
   * clip\_l\_hidream.safetensors
   * clip\_g\_hidream.safetensors
   * t5xxl\_fp8\_e4m3fn\_scaled.safetensors
   * llama\_3.1\_8b\_instruct\_fp8\_scaled.safetensors
3. `Load VAE` ノードが `ae.safetensors` ファイルを使用していることを確認してください。
4. **Fast** バージョンでは、`ModelSamplingSD3` ノードの `shift` パラメータを `3.0` に設定してください。
5. `Ksampler` ノードでは、以下の設定を行ってください：
   * `steps` を `16` に設定
   * （重要）`cfg` を `1.0` に設定
   * （任意）`sampler` を `lcm` に設定
   * （任意）`scheduler` を `normal` に設定
6. `Run` ボタンをクリックするか、ショートカットキー `Ctrl（Cmd）+ Enter` を押して、画像生成を実行してください。

## その他の関連リソース

### GGUF バージョンのモデル

* [HiDream-I1-Full-gguf](https://huggingface.co/city96/HiDream-I1-Full-gguf)
* [HiDream-I1-Dev-gguf](https://huggingface.co/city96/HiDream-I1-Dev-gguf)

GGUF バージョンのモデルを利用するには、City96 が提供する [ComfyUI-GGUF](https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF) 拡張の `Unet Loader (GGUF)` ノードを、標準の `Load Diffusion Model` ノードと置き換える必要があります。

### NF4 バージョンのモデル

* [HiDream-I1-nf4](https://github.com/hykilpikonna/HiDream-I1-nf4)
* NF4 バージョンのモデルを利用するには、[ComfyUI-HiDream-Sampler](https://github.com/SanDiegoDude/ComfyUI-HiDream-Sampler) 拡張のノードを使用します。