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# 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
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](https://www.comfy.org/download)
* [更新手順](/ja/installation/update_comfyui)
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](/ja/interface/features/template)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。（デスクトップ版の更新は若干遅れることがあります）
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主な原因：
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
* デスクトップ版は ComfyUI の安定版（Stable Release）をベースとしており、新しいデスクトップ安定版がリリースされると自動的に更新されます。
* [Cloud](https://cloud.comfy.org) 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記載されているコアノードのうち、一部が利用できない場合は、そのノード機能がまだ最新の安定版に含まれていないためです。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](https://github.com/HiDream-ai/HiDream-O1-Image?tab=MIT-1-ov-file) 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](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/13817)）。
[HiDream-O1-Image - GitHub](https://github.com/HiDream-ai/HiDream-O1-Image)
### 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](https://huggingface.co/HiDream-ai/HiDream-O1-Image) |
| HiDream-O1-Image-Dev | 28 | [🤗 HiDream-O1-Image-Dev](https://huggingface.co/HiDream-ai/HiDream-O1-Image-Dev) |
## HiDream-O1-Image Full ワークフロー
### 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。
Download workflow
Open in cloud
### 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](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/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](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/hidream_o1_image_mxfp8.safetensors) — MXFP8 量子化版
* [hidream\_o1\_image\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/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](https://huggingface.co/Comfy-Org/gemma-4/resolve/main/text_encoders/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](https://huggingface.co/Kijai/hidream-O1-image_comfy) 提供）：
* [hidream\_o1\_dev\_lora\_rank\_64\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/hidream-O1-image_comfy/resolve/main/loras/hidream_o1_dev_lora_rank_64_bf16.safetensors) — フルランク
* [hidream\_o1\_dev\_lora\_rank\_64\_bf16\_pruned\_v1.safetensors](https://huggingface.co/Kijai/hidream-O1-image_comfy/resolve/main/loras/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](https://huggingface.co/Kijai/hidream-O1-image_comfy/resolve/main/loras/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
```
### 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。
## HiDream-O1-Image Dev ワークフロー
### 1. ワークフローをダウンロード
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 Dev" を見つけてください。
Download workflow
Open in cloud
### 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\_dev\_fp8\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/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 行列乗算を使用し高速化
* [hidream\_o1\_image\_dev\_mxfp8.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/hidream_o1_image_dev_mxfp8.safetensors) — MXFP8 量子化版
* [hidream\_o1\_image\_dev\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-O1-Image/resolve/main/checkpoints/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](https://huggingface.co/Comfy-Org/gemma-4/resolve/main/text_encoders/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
```
### 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
* Dev バージョンは 28 ステップ、CFG=1.0 で動作 — ネガティブプロンプトは不要
* **テキスト→画像モード：** **"Switch to Image Edit"** トグルを **オフ**（デフォルト）
* **画像編集モード：** **"Switch to Image Edit"** を **オン** にし、`Load Image` で参照画像をアップロードして `HiDreamO1ReferenceImages` に接続
## 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。