ComfyUI モデルライブラリのバックアップ：ワークフローを保持してディスク容量を確保

有用な ComfyUI バックアップは、稼働中のインストールが実際に読み込むパスから始まります。標準フォルダーとすべての追加モデルパスを一覧化し、既知のワークフローに必要なチェックポイントと関連モデルをまとめ、そのファミリーをアーカイブしてから別のテスト場所へ復元します。ワークフローの実行に成功して初めて、冗長コピーを削除する選択肢が得られます。

ComfyUI が現在使用しているモデルパスから始める

標準の ComfyUI models フォルダーは、チェックポイント、拡散モデル、LoRAs、VAEs、テキストエンコーダー、ControlNets などの種類別に整理されています。extra_model_paths.yaml または Desktop の extra_models_config.yaml を使うと、それらの種類を別のライブラリへ向けられます。カスタムノードが追加の保存場所を登録する場合もあります。

つまり、ComfyUI/models だけをコピーすると、一見もっともらしくても不完全なバックアップになる場合があります。使用中のモデルフォルダーを開き、追加パス設定を確認し、重要なワークフローでカスタムノードが使用する保存場所も記録してください。

ComfyUI/models/              # 標準の種類別フォルダー
/Volumes/AI-Library/models/  # 追加パスの一例
custom_nodes/...             # ノードパッケージがここに成果物を所有している場合のみ

最初からディスク全体ではなく、ワークフローファミリーをバックアップする

重要なワークフローを一つ選びます。そのローダーノードを読み、参照している正確なチェックポイントまたは拡散モデル、VAE、テキストエンコーダー、LoRAs、ControlNets、その他のモデル資産を特定してください。ワークフロー JSON またはワークフローメタデータを含む画像を保存しますが、そのグラフを重みそのものと混同しないでください。

ファミリーの境界を定めると、最初の復旧テストが理解しやすくなります。復元したワークフローが失敗しても、不足した依存関係を確認できます。無差別な数テラバイトのコピーは欠落の診断を難しくし、復旧可能かどうか分かるまでの時間を延ばします。

名前だけで同一性を決めつけずに重複を見つける

同じチェックポイントが、標準フォルダーと追加フォルダーに別名で存在する場合があります。同じファイル名でも内容のバイト列が異なる場合があります。重複と判断する前に候補ファイルのハッシュを取り、どの使用中パスとワークフローが各コピーを参照するか記録してください。

共有の追加パスは、複数の ComfyUI インストール間で冗長な作業コピーを減らせますが、障害領域も共有します。そのライブラリから削除すると、参照しているすべてのインストールに影響します。共有パスは整理手段であり、バックアップではありません。

アーカイブを作成して検証する

1. 選択したファミリーへの実行中のダウンロード、学習、書き込みを停止します。
2. ソースパス、サイズ、チェックサムを記録します。
3. テンソルの精度や形式を変えずに、関連する完全なファミリーをアーカイブします。
4. 作業ファイルに手を加える前に、アーカイブの検証を実行します。
5. 実際にテストできるだけの空き容量がある新しいディレクトリへ復元します。
6. 復元したバイト列をソースと比較します。

Tensor Archive は、このローカルでの正確な保持手順のために設計されています。関連するローカルテンソルを選び、アーカイブして検証し、証拠としてバイトを復元します。ComfyUI の YAML を編集したり、ソースファイルを自動削除したり、見た目が似た二つの出力が交換可能なモデルから生成されたと判断したりはしません。

復元したファミリーを ComfyUI に読み込ませる

テストディレクトリを追加モデルパスとして登録するか、分離した ComfyUI テスト環境へ復元ファイルを配置します。パス状態の変更を明確にするため ComfyUI を再起動します。保存したワークフローを開き、キューへ送る前にすべてのモデルローダーを確認してください。

ワークフローに適した、小規模で決定的または明確に識別できるテストを実行します。目的は、あらゆるハードウェアとソフトウェア環境で生成出力がビット単位で同一になると証明することではありません。モデルファイルがバイト単位で復元され、意図したワークフローが読み込めることを証明することです。

最も安全な順序で容量を解放する

1. 参照先を変更済みの、バイト単位で同一な冗長作業コピーを削除します。
2. 古い実験用 LoRAs とチェックポイントは、その出所を記録した後でのみ見直します。
3. 派生した量子化済みコピーやマージ済みコピーから元データを再構築できない場合は、ソース成果物を保持してください。
4. 復元したファミリーが再起動と実際のワークフロー読み込みに成功するまで、使用中のパスには手を加えないでください。

アダプターが多い環境では、LoRA ライブラリのディスク容量を解放する専用ガイドを参照してください。より広い整理には、モデルライブラリ保持チェックリストを使います。

このバックアップだけでは保持できないもの

再現可能な ComfyUI 環境に必要なのはモデル重みだけではありません。ComfyUI とカスタムノードのバージョン、ワークフローファイル、必要に応じて Python やパッケージの状態、プロンプト、シード、ライセンスを、それぞれに適したツールで保持してください。Tensor Archive はテンソルの保持に重点を置きます。ソース管理と環境マニフェストにも引き続き役割があります。