ComfyUIでFP8版のHiDream-I1を試す(要VRAM 16GB)
Last update 7-9-2025
※ (7-9-2025) GGUF版の記事を書きました(12GB対応)。
※ コメントにて、12GBでも動作可能との情報をいただきました。ただし本当にギリギリで、VRAMを(画面表示に使用せず)生成のみに割り当てた方が良さそうです。
■ 0. 概要
▼ 0-0. はじめに
本記事では、ComfyUIで「HiDream-I1」を利用するための手順を説明します。FP8版のモデルでは基本的に要VRAM 16GBとなっています。なお、下記の記事は12GBに対応しています。
▼ 0-1. HiDream-I1について
HiDream-I1はHiDream.aiの名義で公開された、香港のvivago.ai(Sparking Innovations Limited)による画像生成AIです。17Bの大きなパラメーター数を持ち(SDXLは 2.3B、SD 3.5 Largeは8B、FLUX.1は12B)、PCで利用できるものとしては最大クラスの規模です。リポジトリとモデルはMIT Licenseで4-7-2025に公開されました。
その他の特徴として、本来の性能を持つモデルのFullのほか、少ないステップ数で生成できる蒸留モデルのDevとFastがあります。また、Text EncoderはCLIP-L、CLIP-G、T5xxl、Llama-3.1-8B-Instructの4種類が採用されています。VAEはFLUX.1のものを利用しています。
さらには4-29-2025に、編集ができるHiDream-E1 Fullも公開されました。本記事では紹介にとどめます。
▼ 0-2. 関連リンク1
公式のリポジトリとモデルです。
HiDream-I1
https://github.com/HiDream-ai/HiDream-I1HiDream-I1 Full/Dev/Fast (Model)
https://huggingface.co/HiDream-ai/HiDream-I1-Full
https://huggingface.co/HiDream-ai/HiDream-I1-Dev
https://huggingface.co/HiDream-ai/HiDream-I1-FastHiDream-E1 Full (Model)
https://huggingface.co/HiDream-ai/HiDream-E1-Full
▼ 0-3. 関連リンク2
本項は、本記事で説明する内容に直接関係します。
HiDream (ComfyUI_examples)
https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/hidream/
※ FP8版の導入手順、ワークフローHiDream-I1_ComfyUI
https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI
※ FP8版のモデル一式
▼ 0-4. 関連リンク3
お試し向けのデモと有料サービスです。
HiDream-I1-Dev Image Generator (HF Spaces)
https://huggingface.co/spaces/HiDream-ai/HiDream-I1-DevHiDream-E1-Full Image Generator (HF Spaces)
https://huggingface.co/spaces/HiDream-ai/HiDream-E1-Fullfal
https://fal.ai/models/fal-ai/hidream-i1-full ($0.05 per MP)
https://fal.ai/models/fal-ai/hidream-i1-dev ($0.03 per MP)
https://fal.ai/models/fal-ai/hidream-i1-fast ($0.01 per MP)vivago.ai
https://vivago.ai/studio
■ 1. 使用リソース(FP8版)
▼ 1-1. VRAM使用量
Comfy Orgが提供するFP8版の場合、VRAM 16GBを最大限に利用します。下記は注意事項です。
筆者は起動するWebブラウザをMicrosoft Edgeに限定し、タブの数も減らすことで対策している。
共有GPUメモリにはみ出すと生成時間がかなり増える。
アプリの起動などで、生成中にVRAM使用量が変化していっぱいになると生成処理が停止する。現在のComfyUIではそのような挙動を起こすことがあるので注意(Stepsが完全に止まり、GPUの温度が下がるので判別できる)。

▼ 1-2. 生成時間
下記は筆者の環境(RTX 5060 Ti)にて、標準の設定での1枚あたりの生成時間です。モデルの読み込み時間、プロンプトの処理時間は含まれていません(筆者の環境では両方合わせて20秒程度)。
Fast … 55秒(16 Steps)
Dev … 95秒(28 Steps)
Full … 320秒(50 Steps)
■ 2. 準備(FP8版)
▼ 2-1. 概要と補足
情報は ComfyUI_examples/hidream に記載されていて、必要な作業はモデルの設置とワークフローの入手のみです。ComfyUIのバージョンが古いと生成できないので、その場合は更新を行ってください。
モデルの設置場所が、過去の筆者の記事での説明と異なっているので、念のためお知らせします。なお、どちらの場所に設置しても同様に認識します。
models\unet\ → models\diffusion_models\
models\clip\ → models\text_encoders\
▼ 2-2. モデルの設置
ModelはFullとDevとFastがあります。お好みで、いずれかまたはすべてを選んでください。筆者は、種類ごとにディレクトリを分けて設置する方針をとっています。
https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/tree/main/split_files/diffusion_models
hidream_i1_full_fp8.safetensors
hidream_i1_dev_fp8.safetensors
hidream_i1_fast_fp8.safetensors
→ models\diffusion_models\hidream-i1\ へ移動
Text Encoderです。通常は4種類すべてを使用します。非推奨ですが、「clip_gとllama_3.1_8b_instructのみ」や、「llama_3.1_8b_instructのみ」でも生成できるようです。
https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/tree/main/split_files/text_encoders
clip_g_hidream.safetensors
clip_l_hidream.safetensors
llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors
t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
→ models\text_encoders\hidream-i1\ へ移動
VAEはFLUX.1と共通なので、入手済みであればダウンロードは不要です。
https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI/tree/main/split_files/vae
ae.safetensors
→ models\vae\ へ移動
■ 3. 生成(FP8版)
▼ 3-1. 概要と補足
3種類(Fast、Dev、Full)のワークフローと生成画像を掲載します。参考まで、2-2.で触れた「2種類または1種類のみのText Encoder」も試せるようにノードを用意しました。
ワークフローは下記の画像のようになっています。

▼ 3-2. HiDream-I1 Fast
ワークフローを掲載します。ComfyUIの画面上にファイルをドラッグ&ドロップすると読み込まれます。
Fastの場合、ModelSamplingは「3.0」、Stepsは「16」、CFGは「1.0」、Sampler+Schedulerは「lcm+normal」となっています。Negative Promptは使用できません。

▼ 3-3. HiDream-I1 Dev
ワークフローを掲載します。
Devの場合、ModelSamplingは「6.0」、Stepsは「28」、CFGは「1.0」、Sampler+Schedulerは「lcm+normal」となっています。Fast同様、Negative Promptは使用できません。

▼ 3-4. HiDream-I1 Full
ワークフローを掲載します。
Fullの場合、ModelSamplingは「3.0」、Stepsは「50」、CFGは「5.0」、Sampler+Schedulerは「uni_pc+simple」となっています。Fullのみ、Negative Promptが使用可となっています。

このプロンプトでは、車は無秩序に存在します(左右から同時に交差点へ進入する場合もある)。これは、現在の高度な画像生成AIですら難しい領域のようです。
■ 4. おまけ
▼ 4-1. i2iのワークフロー(Fast)
HiDream-I1はFLUX.1のVAEを利用しているため、i2i(image to image)も可能です。

ここでは例として、ImageFX(Imagen 3)で生成した画像を使用してみます。

i2iは意外と奥が深く、入力画像、プロンプト、設定、モデルの能力のいずれも影響が大きく、どのような出力が得られるかは試してみないと分かりません。

本例は比較的良好な出力にも見えますが、i2iを行う意味があまり無いように感じられます。HiDream-E1 Fullで画像を編集する方が実用的かもしれません。
HiDream-I1でi2iを行うなら、自身の出力をインペイントで一部だけ変更するのはありかもしれません。
■ 5. その他
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