目次 / はじめに

はじめに(セットアップ)

起動までの流れと、Ollama / ComfyUI の接続、モデルの準備。プロンプト作りだけなら Ollama だけで動きます。

すべて手元の PC で動作。Ollama / ComfyUI は別 PC(GPU マシン)に置いて接続先を変えることもできます。

必要なもの

Node.js 24 以上 — 履歴 DB に Node 組み込みの SQLite を使います。
Ollama — ローカルで動かす LLM。画像を読む vision モデルが 1 つ以上必要です。
(任意)ComfyUI + 画像生成モデル一式(既定は Anima 系) — プロンプトから実際に画像まで生成する場合。

起動

配布物(zip)を展開したフォルダで、以下を順に実行します。開発でも配布版でも手順は同じです。

npm ci        # 依存をインストール(初回 / 更新後)
npm run dev   # サーバー(3011)と画面(5183)を同時起動

起動後、ブラウザで http://localhost:5183 を開きます。

※ 起動直後、サーバーが立ち上がるまでの数秒だけターミナルに赤いエラー(ECONNREFUSED)が出ることがありますが、正常です(両方が揃えば消えます)。

同じネットワークのスマホや別端末から触りたい場合は http://<PC の IP>:5183 で開けます。認証は無いため、信頼できるネットワーク下でのみ利用してください(Tailscale 等を推奨)。

1 ポートで動かしたい場合は npm run build && npm run start(http://localhost:3011)も使えます。通常は上の npm run dev で OK。

Ollama の接続

Ollama アプリ、または ollama serve を起動しておきます。
既定の接続先は http://localhost:11434。別 PC の Ollama を使う場合は、右上の「設定 → Ollama」タブで URL を変更できます(例 http://192.168.1.20:11434)。入力すると自動で保存されます。
「接続テスト」で疎通とモデル数を確認できます。

モデルの準備と選び方

使いたいモデルを ollama pull <モデル名> で取得しておきます。
Pixubus はインストール済みのモデルをそのまま一覧します(vision 対応かは利用者の選択に委ねます)。
Step 1(画像からの抽出)は vision 対応モデルを選んでください。Step 2(プロンプト生成)は任意のモデルで構いません。Step 1 と Step 2 は別々に選べます。

(任意)ComfyUI の接続 — 画像生成まで

プロンプト作りだけなら Ollama だけで動きます。画像生成まで使うときに、ComfyUI と画像生成モデル(既定は Anima)を用意します。Pixubus が担うのは「作ったプロンプトを ComfyUI に投げて画像を受け取る」部分だけで、モデル本体は ComfyUI 側に入れます。

1. ComfyUI を起動する

ComfyUI を起動します(Pixubus 既定の接続先 http://127.0.0.1:8000)。Pixubus の右上「設定 → ComfyUI」で接続先 URL の変更と接続テストができます。

ポートは ComfyUI の配布形態で違います(ネット上でも情報が錯綜しやすいところです)。Pixubus の既定は Desktop 版に合わせた 8000 なので、標準版をお使いの場合は「設定 → ComfyUI」の「かんたん切替」ボタンで 8188 に切り替えてください。

ComfyUI の配布形態	既定ポート
ComfyUI Desktop(インストーラ版)	`8000`(= Pixubus の既定)
標準版(portable zip / `python main.py` 手動起動 / RunPod 等)	`8188`

2. Anima Base v1.0 を入れる(既定ワークフローを使う場合)

Pixubus の既定ワークフローは Anima(CircleStone Labs と Comfy Org による、アニメ・イラストに特化したモデル。Qwen-Image 系)を使います。配布元の Hugging Face「circlestone-labs/Anima」の split_files/ 以下から、次の 3 ファイルを取得し、ComfyUI の所定フォルダに置いてください。

ファイル	置き場所(ComfyUI の中)
`anima-base-v1.0.safetensors`	`models/diffusion_models/`
`qwen_3_06b_base.safetensors`	`models/text_encoders/`
`qwen_image_vae.safetensors`	`models/vae/`(既にあれば流用可)

導入手順は ComfyUI 公式チュートリアル(Anima) にも詳しくあります。入れ終えると、Pixubus の生成画面のモデル選択で Anima base を選べるようになります。

ターミナルが使える環境(クラウド GPU・Linux・WSL・Mac 等)なら、次を コピペすれば一括でダウンロードできます(Windows ローカルに入れる場合は各リンクの「Download」ボタンでも OK)。

cd ComfyUI/models    # 例: クラウドは /workspace/ComfyUI/models 等、環境に合わせる

wget -c -O diffusion_models/anima-base-v1.0.safetensors \
  "https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima/resolve/main/split_files/diffusion_models/anima-base-v1.0.safetensors"
wget -c -O text_encoders/qwen_3_06b_base.safetensors \
  "https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima/resolve/main/split_files/text_encoders/qwen_3_06b_base.safetensors"
wget -c -O vae/qwen_image_vae.safetensors \
  "https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima/resolve/main/split_files/vae/qwen_image_vae.safetensors"

💡 回線が細い・クラウド(RunPod 等)では aria2c(並列ダウンロード)がおすすめです。テンプレに無ければ sudo apt-get install -y aria2(RunPod は root なので sudo は不要)。上の wget -c -O <フォルダ>/<名前> を、URL はそのままで次のように置き換えるだけです。

# aria2c 版(-x16 -s16 = 16分割で並列DL / -c = レジューム / -d = 保存先 / -o = ファイル名)
aria2c -c -x16 -s16 -k1M -d diffusion_models -o anima-base-v1.0.safetensors \
  "https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima/resolve/main/split_files/diffusion_models/anima-base-v1.0.safetensors"
aria2c -c -x16 -s16 -k1M -d text_encoders -o qwen_3_06b_base.safetensors \
  "https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima/resolve/main/split_files/text_encoders/qwen_3_06b_base.safetensors"
aria2c -c -x16 -s16 -k1M -d vae -o qwen_image_vae.safetensors \
  "https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima/resolve/main/split_files/vae/qwen_image_vae.safetensors"

3. Anima Turbo LoRA を入れる(任意・高速化)

高速生成の「Turbo」ワークフロー(約 3〜4 倍速)を使うときだけ必要です。Hugging Face「circlestone-labs/Anima-Official-LoRAs」から anima-turbo-lora-v0.2.safetensors を取得し、ComfyUI の models/loras/ に置きます。未導入のまま Turbo を選ぶと生成に失敗します。

# Turbo LoRA(base とは別リポ → models/loras/ へ)
wget -c -O ComfyUI/models/loras/anima-turbo-lora-v0.2.safetensors \
  "https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima-Official-LoRAs/resolve/main/anima-turbo-lora-v0.2.safetensors"

💡 これも aria2c なら速いです:aria2c -c -x16 -s16 -k1M -d ComfyUI/models/loras -o anima-turbo-lora-v0.2.safetensors "…上と同じ URL…"

4. モデル・LoRA はどこから入手して、どこに置く?(早見)

モデルや LoRA は Hugging Face や Civitai などで配布されています。ダウンロードしたファイルは、種類ごとに ComfyUI の models/ 内の決まったフォルダへ置きます。置いたら ComfyUI 画面で R キー(更新)を押すと、Pixubus の選択肢にも反映されます。

種類	置き場所(`ComfyUI/models/` 内)
モデル本体(単体)	`diffusion_models/`(または `unet/`)
テキストエンコーダ	`text_encoders/`(または `clip/`)
VAE	`vae/`
LoRA	`loras/`
全部入りチェックポイント	`checkpoints/`

ファイル名は、生成画面のモデル選択やワークフローが参照している名前と一致している必要があります(違う名前で入れたら、画面で選び直すか、ワークフロー側の指定を合わせます)。

5. 別の PC・クラウド GPU(RunPod 等)で動かす

ComfyUI は手元の PC でなく、同じ LAN の別 PC や クラウド GPU サービス(RunPod 等)で動かすこともできます。手順はシンプルです。

モデル・LoRA はその ComfyUI を動かすマシン側の models/… に置きます(クラウドなら、ブラウザのターミナルから wget や aria2c(並列DLで速い)で直接ダウンロードすると速いです)。
Pixubus の 「設定 → ComfyUI」の接続先 URL を、その ComfyUI のアドレスに変えます。設定画面の 「リモート(RunPod 等)で使うときの URL 例」に、貼り付けるだけの URL 形式(コピー可)を載せています。

クラウドでは、モデルを置く永続ストレージ(RunPod なら Network Volume など)を用意しておくと、インスタンスを停止・作り直してもモデルを置き直さずに済みます。

画像生成に使うモデル・LoRA・ワークフローは Pixubus には同梱されません。各提供元のライセンスに従って各自で用意してください。Pixubus は ComfyUI に生成を依頼する窓口です。

Pixubus はすべてのモデル・ワークフローに対応します(既定で Anima 用 WF を同梱)。自分のワークフローは ComfyUI で「Save (API Format)」して comfyui/api/ に置くと一覧に出ます(独自 WF は未検証=β)。詳しくは基本の使い方の ComfyUI の項目へ。

続いて基本の使い方へ。