ComfyUI ネイティブ版 HiDream-O1-Image ワークフローの例

本ガイドでは、ComfyUI ネイティブ版 HiDream-O1-Image のテキストから画像へ、および画像編集のワークフローを説明します

ローカルユーザー

ComfyUI が最新版に更新されていることを確認してください。

• ComfyUI のダウンロード
• 更新手順

このガイドで紹介するワークフローは、ワークフローテンプレートから入手できます。 テンプレート内に該当のワークフローが見つからない場合、ComfyUI のバージョンが古くなっている可能性があります。

ワークフローを読み込んだ際にノードが欠落している場合の考えられる原因：

1. 最新の ComfyUI（Nightly 版）を使用していない
2. 起動時に一部のノードのインポートに失敗している

クラウドユーザー

• Cloud は、ComfyUI の安定版リリース後に更新されます。

したがって、このドキュメントでコアノードが見つからない場合、それは新しいコアノードがまだ最新の安定版にリリースされていない可能性があります。次回の安定版リリースをお待ちください。

HiDream-O1-Image は、HiDream-ai が 2026年5月8日に公開した統合画像生成基盤モデルです。Pixel-level Unified Transformer（UiT）アーキテクチャを採用し、外部 VAE や分離されたテキストエンコーダを必要とせず、テキスト→画像生成、指示ベースの画像編集、被写体駆動のパーソナライズ、ストーリーボード生成 を最大 2048×2048 解像度でサポートします。

HiDream-O1-Image は MIT ライセンス のもとで公開されており、ComfyUI でネイティブサポートされています（PR #13817）。

HiDream-O1-Image - GitHub

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モデルバージョン

モデル	推論ステップ数	リポジトリ
HiDream-O1-Image（Full）	50	🤗 HiDream-O1-Image
HiDream-O1-Image-Dev	28	🤗 HiDream-O1-Image-Dev

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HiDream-O1-Image Full ワークフロー

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1. ワークフローをダウンロード

ComfyUI を最新バージョンにアップデートし、メニューから ワークフロー → テンプレートを閲覧 → Image に進み、“HiDream O1 Full: Image generation” を見つけてワークフローを読み込んでください。

JSON ワークフローをダウンロード

Download workflow

Comfy Cloud で実行

Open in cloud

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2. モデルをダウンロード

チェックポイント — 再パッケージおよび量子化済み。すべてのバージョンで最悪の外れ値は bf16 で保持され、未使用の deepstack 層は削除されています：

• hidream_o1_image_fp8_scaled.safetensors — FP8 量子化版。対応ハードウェア上で安全な MLP 層に fp8/mxfp8 行列乗算を使用し高速化
• hidream_o1_image_mxfp8.safetensors — MXFP8 量子化版
• hidream_o1_image_bf16.safetensors — bf16 フル精度版（最大ファイル）

テキストエンコーダ（プロンプト補強） — 全バージョン共通：

• gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors

LoRA（オプション） — Dev 蒸留は LoRA として Full モデルにも適用でき、蒸留強度を調整できます（Kijai 提供）：

• hidream_o1_dev_lora_rank_64_bf16.safetensors — フルランク
• hidream_o1_dev_lora_rank_64_bf16_pruned_v1.safetensors — プルーニング版
• hidream_o1_image_dev_2604_lora_avg_rankg_224_bf16.safetensors — 代替 Checkpoint ベースの蒸留

📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 checkpoints/
│   │   ├── hidream_o1_image_fp8_scaled.safetensors
│   │   ├── hidream_o1_image_mxfp8.safetensors
│   │   └── hidream_o1_image_bf16.safetensors
│   ├── 📂 loras/
│   │   └── hidream_o1_dev_lora_rank_64_bf16.safetensors
│   └── 📂 text_encoders/
│       └── gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors

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3. ワークフローの使い方

• CheckpointLoaderSimple ノードが選択したチェックポイントを読み込んでいることを確認
• CLIPTextEncode ノードにプロンプトを入力
• テキスト→画像モード： “Switch to Image Edit” トグルを オフ（デフォルト）にします。サンプラーはテキストプロンプトを直接使用します。
• 画像編集モード： “Switch to Image Edit” を オン にし、Load Image ノードで参照画像をアップロードして HiDreamO1ReferenceImages に接続します。

注意： O1 サンプラーは潜在サンプルを出力するため、CheckpointLoaderSimple が読み込んだ VAE を使用して VAEDecode ノードでデコードする必要があります。

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HiDream-O1-Image Dev ワークフロー

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HiDream O1 Dev

テキストプロンプトとオプションの参照画像を入力します。テキストから画像への生成、画像編集、被写体駆動のパーソナライゼーションをサポートし、高解像度画像（最大 2048×2048）を生成します。

Comfy Cloud で実行

Comfy Cloud で開く

ワークフローをダウンロード

JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで “HiDream O1 Dev” を検索してください

入力素材

このファイルを対応する LoadImage ノードにアップロードしてください:

noir_portrait.png

LoadImage ノード 213 · noir_portrait.png

出力例

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1. ワークフローをダウンロード

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2. モデルをダウンロード

チェックポイント（Dev）: 再パッケージおよび量子化済み。すべて、最悪の外れ値には bf16 を使用し、未使用の deepstack 層は削除されています:

• hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors: FP8 量子化版。対応ハードウェア上で安全な MLP 層に fp8/mxfp8 行列乗算を使用して高速化します
• hidream_o1_image_dev_mxfp8.safetensors: MXFP8 量子化版
• hidream_o1_image_dev_bf16.safetensors: bf16 フル精度版（最大ファイル）

テキストエンコーダ（プロンプト補強）: 全バージョン共通:

• gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors

📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 checkpoints/
│   │   ├── hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors
│   │   ├── hidream_o1_image_dev_mxfp8.safetensors
│   │   └── hidream_o1_image_dev_bf16.safetensors
│   └── 📂 text_encoders/
│       └── gemma4_e4b_it_fp8_scaled.safetensors

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3. ワークフローの使い方

• CheckpointLoaderSimple が hidream_o1_image_dev_fp8_scaled.safetensors を読み込んでいることを確認してください
• Dev バージョンは 28 ステップ、CFG=1.0 で動作し、ネガティブプロンプトは不要です
• テキストから画像モード: “Switch to Image Edit” トグルを オフ（デフォルト）に設定します
• 画像編集モード: “Switch to Image Edit” を オン に設定し、Load Image で参照画像をアップロードして HiDreamO1ReferenceImages に接続します

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補足説明

• 長文テキストレンダリング： HiDream-O1-Image は画像内のテキストレンダリングに優れており、プロンプトでテキスト内容、フォントスタイル、カラー、位置を指定することで最適な結果が得られます。

  

• 画像スケーリング： 参照画像が大きすぎる場合は、ImageScaleToTotalPixels ノードを有効化（Ctrl+B）して 4MP にスケーリングできます。

• 継ぎ目スムージング（実験的）： HiDreamO1PatchSeamSmoothing ノードはサンプリング中の継ぎ目アーチファクトを低減します。Full ワークフローではデフォルトで有効です。