料金無料（オープンソース）
対応ComfyUI（Windows / Linux / macOS）
ライセンスリポジトリのライセンスに準拠
目次

概要

ComfyUI-BitDance は、ByteDanceの動画生成モデル（HunyuanVideo系）向けに設計されたComfyUIカスタムノードセットです。モデルロード・テキストエンコード・サンプリング・VAEデコードを一連のノードとして提供し、従来バラバラに組む必要があったワークフローを統合します。

自己回帰型アーキテクチャのため、標準的なUNetノードとは互換性がなく、このカスタムノードの使用が必須です。

収録ノード

ノード役割
BitDance Loaderモデル・テキストエンコーダ・VAEを一括ロード
BitDance Text Encode正負プロンプトの処理（通常版）
BitDance Text Encode (Cached)キャッシュ付きエンコード（高速再実行向け）
BitDance Sampler自己回帰型サンプリング処理
BitDance VAE Encode / Decode潜在空間への変換・復元

インストール

# ComfyUIのcustom_nodesフォルダへ配置
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/aistudynow/Comfyui-bitdance

# 依存パッケージをインストール
pip install -r Comfyui-bitdance/requirements.txt

ComfyUIを再起動すると、ノードメニューにBitDanceノードが追加される。

モデルファイルの配置

ComfyUI/
├── models/
│   ├── diffusion_models/     ← メインモデル（FP8 / FP16）
│   ├── text_encoders/        ← テキストエンコーダ
│   └── vae/                  ← VAEモデル

トークナイザーはパッケージに同梱されているため、別途ダウンロード不要。

技術的な特徴

FP8量子化対応

FP8形式のモデルを使用することでVRAM消費を大幅に削減できる。24GB未満のGPUでも動画生成が現実的になる。

自己回帰型サンプリング

フレームを順次生成する自己回帰型アーキテクチャのため、動画の時間的一貫性が高い。標準のSDXL系ワークフローとは異なる概念モデルで動作するため、専用ノードの使用が前提となる。

使いどころ

  • ComfyUIでHunyuanVideo系モデルを試したいが、公式ノードがうまく動かない
  • FP8量子化モデルを使って低VRAMで動画生成を実現したい
  • カスタムサンプラーでアニメーションの品質を細かく調整したい

注意点

  • 標準の KSamplerノードとは互換性なし。ワークフローはBitDanceノードで統一する
  • モデルの入手先は公式リポジトリのREADMEを参照
  • 開発ペースが速く、依存パッケージのバージョン固定に注意が必要
#ComfyUI #動画生成 #ByteDance #カスタムノード #画像生成

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