【Anima対応】RunPod で ComfyUI を10分セットアップ｜GPU不要でアニメイラスト入門

秋葉原IT戦略研究所

2026年7月3日 11:48

この記事の趣旨

Ollama + ComfyUIで画像生成AI初心者の方でも画像生成プロンプトとイラスト画像が簡単に作れるPixubusというツールを作っています。

今回は、家に高スペックPCがなくて

「画像生成AIなんて家のPCではできないよ😭」

という人向けに、Runpodをつかって簡単にComfyUIでアニメ系イラストを描く方法を紹介します。

以前Runpod＋Ollamaの記事も書いていますのでOllamaをセットアップしたい方はそちらも参考にしてください。

Rupodとは

1時間1ドル未満で高性能GPUサーバーをレンタルできる便利なサービスです。最小デポジット10ドルからですが、デプロイからComfyUIセットアップ起動まで10分もかからずに高速に環境構築できます。

Anima Base v1.0とは

26年5月に登場したComfyUIで使えるアニメと非写実イラストに最適化されたモデルです。CircleStone LabsがComfyUI開発元と共同開発したということで信頼性もあります。現状イラスト系モデルではベストな選択肢かと思います。

Runpodセットアップ

https://runpod.io?ref=rf92qfex

Runpodのリファラーコードです
これ経由でアクセスし10$課金するとユーザーも私も5ドル分のチャージがゲットできます。
5ドルだと5時間ぐらいRTX5090(VRAM32GB)が無料で使えます。
※RTX5090はNvidiaのコンシューマー向けビデオカードでは現時点で最強

チャージ

まず課金します
最低10ドルからです。
かならずautoPayは「No」にしておきましょう。

Pods初期セットアップ

RunpodのPodsの画面です。

NVIDIAのプロ向けのハイスペックビデオカードも選べますが
今回は画像生成用途なので普通に5090 (もしくはBlackwell世代のカード)を選ぶほうが良いです。
またPodsは結構取り合いなので自分が選びたいカードが使えないこともあります。

RunpodにはSecure CloudとCommunity Cloudがあります。
初心者はSecure Cloudで良いでしょう。
Community Cloudはわかりやすくいうと「やすかろう悪かろう」です。

選び方の目安

本番運用・機密データ・SLA重視 → Secure Cloud
学習・実験・コスト最優先 → Community Cloud

気になる方はこちらに記載があります

慣れてきたら Community Cloudもありです。

今回はSecure Cloud 5090 を選びます

なんと1時間0.99ドル＝160円
マックのコーヒー☕の値段ぐらいで1時間RTX5090で遊べてしまいます。
私は脳をrunPodに犯されているので

「1000円以上の外食するぐらいならRunPodに課金しよう」

と自制するようになりました😂

RTX5090を選択してクリック。

テンプレートをPytorchからComfyUIに変更します

CUDAは12と13がありますがビデオカードによって違うのでここは調べてみてください。
RTX5900 だと13を選びます。

ディスクサイズはVolume diskを選びます

ディスクも個別で料金がかかりますがGPUほどではないのであまり気にしなくてよいかと思います。

1ドルちょっとでこのマシンを使えるなんて破格すぎると思います。
絶対将来値上げする😨

デプロイして少し待ちます。

Podsには当たり外れがあるのでなんかワーニングとかでてたら作り直したほうがよいです。

ComfyUIのイニシャライズは結構待つ　3分ぐらい

たまにこのリンクを押しても接続できないときがあります
間違いなくハズレインスタンスなのでstop -> terminatedで削除して最初からやりなおしましょう。
Runpodのコツは「初期設定でおかしいな？と思ったらPodがハズレなので最初からやりなおす」です

ブラウザ版 ComfyUIの動作確認

この時点でComfyUIが立ち上がります
慣れれば課金から10分も立たずにこの状態にもっていけます。

上記の図のPort8188のURLにアクセス

RunPodへAnima Baseのモデルダウンロード

Popular -> 検索タブAnima

Anima Base v1を押してもモデルが足りないのでエラー😞

「Download to Pod」のボタンを押してダウンロードもできますが
普通にやるとモデルのダウンロードが遅いので、RunpodのLinuxターミナルに入ってダウンロードします。

まず試してみてダウンロードする時間が耐えられそうだったら「ターミナルからのSSH接続」のステップは無視してOKです

ターミナルからのSSH接続

Runpodターミナル接続に必要なSSHキーの発行と接続については以下に記載があります

自身のPCのターミナル、コマンドプロンプトやPowerShellを開いて以下を実行（メールアドレスは自分のものに）

ssh-keygen -t ed25519 -C "YOUR_EMAIL@DOMAIN.COM"

cat ~/.ssh/id_ed25519.pub

でてきた文字列をsettingのsshのところに貼り付けます
複数の端末を登録する場合は複数行にわけて書きます

Podsのサイドメニューに接続のSSHコマンドがあるのでそれをコピーして自身のローカルPCのターミナルで実行します

パスワードなしで接続ができます

ターミナルからRunpod接続

接続したときに「unminimize～」どうのこうのというメッセージが出たら
Linuxがコマンドが使えないスリム状態なのでunminimizeを打ちます

unminimize

4分ぐらい待ちます

Runpodで画像生成モデルのwgetダウンロードは遅いのでaria2

普通にwgetでモデルをダウンロードするとhuggingfaceの帯域制限？に引っかかってめちゃくちゃ遅いです。そのためモデルを並列ダウンロードするためにaria2を入れます

apt-get update && apt-get install -y aria2
aria2c --version   # 入ったか確認

ダウンロードするパスを確認

 ls /workspace/runpod-slim/ComfyUI/models/

場所はPodsによってまちまちなので注意

MODELS=/workspace/runpod-slim/ComfyUI/models/

Anima Base1に必要な3つをダウンロード

# ① UNET(拡散モデル本体)→ diffusion_models/
aria2c -c -x 16 -s 16 -k 1M -d "$MODELS/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"

モデルの3.8GBは3~4分でダウンロードできました。
1個ダウンロードして先ほどのワークフローにもどって更新ボタンを押しましょう

不足しているモデルが3から2になれば成功です。
この数が変わってない場合はパスが間違っているかダウンロード失敗です。
続けます。

# ② text encoder(Qwen3 0.6B)→ text_encoders/
aria2c -c -x 16 -s 16 -k 1M -d "$MODELS/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"

# ③ VAE → vae/
aria2c -c -x 16 -s 16 -k 1M -d "$MODELS/vae" -o qwen_image_vae.safetensors \
  "https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima/resolve/main/split_files/vae/qwen_image_vae.safetensors"

全部ダウンロードし終わったらブラウザ版のComfyUIに戻ります

ComfyUIでAnima Base v1で画像生成

デフォルトがめちゃくそ小さいのでマウスホイールなどで拡大

とりあえず実行してみる

生成されたら成功です！
おめでとうございます、お疲れ様でした🍵🍵🍵🍵🍵🍵

できあがったのはアセットにあります

seedが同じなので何度やっても同じ画像になっています

seedをいじってみましょう

seedを1個ずらすとこんなかんじに

美少女アニメイラストを描いてみる

以下のようなプロンプトを打ち込みます

masterpiece, best quality, score_7, 1girl, solo, (lavender hair:1.2), long hair, twin tails, blue ribbons, purple eyes, (blushing:1.3), school swimsuit, (black stockings:1.3), 20 denier, sheer stockings, high heels, elevator girl hat, looking back, posing to show off buttocks and legs, guiding customers in an elevator, elevator interior background, anime screencap

seedは先程のとおり875817230929468

クラウドRunpodで家に高スペックマシンが無くても美少女イラストが描けました。すごい🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉🎉

思い通りにプロンプトを描くならPixubusをおすすめ

プロンプトを日本語からAnimaのタグにおこしたり、好きなキャラクターの画像をOllamaで解析してタグを生成するPixubusというツールを作りましたので興味があれば是非見てみてください。
特にComfyUI初心者の方（私もですが）におすすめです。

ポジティブ/ネガティブを書けるようにする

Animaのデフォルトのテンプレートだと

・ネガティブプロンプトがかけない
・Seedが固定

という問題があるのでテンプレートを用意しました。
これをComfyUIにドラッグアンドドロップすれば
以下のようなテンプレートになります。
テンプレートはPixubusにも標準で組み込んであります。

Pixubusでプロンプトをつくって貼り付けます

ポジティブ

masterpiece, best quality, score_7, 1girl, solo, (brown hair:1.2), long hair, straight hair, white ribbon, dark brown eyes, sailor collar, white long sleeves, school swimsuit, white knee high socks, brown loafers, (carrying a tray with drinks:1.3), serving drinks as a hostess in a luxury girls bar, dim lighting, elegant interior, (fetish outfit:1.2), blushing, embarrassed expression, looking at viewer, upper body, medium shot, anime screencap

ネガティブ

worst quality, low quality, score_1, score_2, score_3, artist name, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry

seedはランダムなので生成するたびに新しくなります

RTX5090はComfyUI x Anima でどれくらいの速度？

デフォルトの設定で1024x1024を1枚つくるのにだいたい8~9秒ぐらいです。
体感的に家のPCの5070Ti(VRAM16GB)とは差はないように思いました。

使用がおわったら必ずSTOP->削除

Stopして

Terminateする

使用がおわったら必ずPodsをSTOP->Terminatedします。そうじゃないと課金が続きます。
基本的にRunpodは使い捨てなのでデータは残りません。
必要な画像等はダウンロードしておきましょう。

永続的にデータを残したいときはそもそも最初のステップでネットワークドライブを選択します。
ただ、Podsのリージョン（国）の縛りが生まれたり※、課金が続くといった使いにくさがあるので基本おすすめしません。

※Podsのリージョンとネットワークドライブのリージョンが一致してないと機能しない

Runpodで快適な画像生成ライフを

1ドルで1時間は破格なので今の値段のうちに使っておきましょう。
セットアップになれると高いスペックPCを買う気がなくなるくらいRunpodは便利です。
ビデオカードの爆音も気にならず、電気代もかかりません。
ブレーカーが落ちる恐怖ともおさらばできます。
中毒になると私みたいに「外食やめて自炊してRunpodに課金しよう」となります😂