ComfyUI はオープンソースの画像・動画生成ツールとして、AI クリエイターにとって最適なプラットフォームとなっています。Google が発表した画像モデル「Nano Banana Pro」や OpenAI がリリースした動画モデル「Sora-2」の登場により、多くのユーザーが核心的な疑問を抱いています。「これらの最先端モデルを ComfyUI に接続できるのか? 最も簡単な設定方法は?」
本記事では、これら2つの疑問に深くお答えし、公式ノードからサードパーティの API プラットフォームまで、完全な接続プランを提供します。これにより、ComfyUI 内で Nano Banana Pro と Sora-2 の強力な機能を素早く呼び出せるようになります。

一、Nano Banana Pro API を ComfyUI に接続する3つの方法
Nano Banana Pro は Google DeepMind が発表したフラッグシップ級の画像生成モデルで、4K 解像度、多言語テキストレンダリング、そして高い忠実度のキャラクター一貫性をサポートしています。公式ドキュメントとコミュニティの実践に基づくと、ComfyUI への接続には主に以下の3つの方法があります。
1.1 公式 ComfyUI Partner Nodes (初心者推奨)
これは 最も簡単 な接続方法で、プラグインをインストールする必要はありません。ComfyUI 公式が Nano Banana Pro をネイティブ API ノードとして統合しています。
操作手順:
# ステップ 1: ComfyUI を nightly バージョンに更新する
cd ComfyUI
git pull origin main
python main.py
# ステップ 2: ComfyUI インターフェースにて
# 1. 空白のキャンバスをダブルクリック
# 2. "Google Gemini Image" ノードを検索
# 3. ワークフローにドラッグ&ドロップ
ノード設定パラメータ:
| パラメータ名 | 必須 | 説明 | 例 |
|---|---|---|---|
api_key |
✅ | Google AI Studio API キー | AIzaSyC... |
prompt |
✅ | テキストプロンプト | "A futuristic city at sunset" |
mode |
✅ | 生成モード | generate / edit / style_transfer |
resolution |
❌ | 出力解像度 | 1024x1024 / 1280x720 |
aspect_ratio |
❌ | アスペクト比 | 16:9 / 4:3 / 1:1 |
メリット: 設定後すぐに利用可能、サーバーやプロキシの設定が不要
制限: Google AI Studio API キーが必要であり、一部の地域では制限される場合がある
🎯 設定のアドバイス: 個人ユーザーや小規模なテストには、公式 Partner Nodes プランをお勧めします。より安定したエンタープライズ級のサービスが必要な場合は、APIYI (apiyi.com) プラットフォームを通じて高可用な API インターフェースを取得できます。このプラットフォームは Google ネイティブ形式を使用しているため、コードを変更せずに公式 API を置き換えることができ、コストを 80% 削減できます。
1.2 カスタム Custom Nodes (高度なユーザー向け)
GitHub コミュニティでは、より高度な機能をサポートするオープンソースの ComfyUI-NanoBanano カスタムノードが提供されています。
インストール手順:
# ComfyUI のカスタムノードディレクトリに移動
cd ComfyUI/custom_nodes
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/ShmuelRonen/ComfyUI-NanoBanano.git
# 依存関係をインストール
cd ComfyUI-NanoBanano
pip install -r requirements.txt
# ComfyUI を再起動
サポートされている操作モード:
| モード | 機能説明 | 適用シーン |
|---|---|---|
generate |
テキストから画像を生成 | ゼロからの新規作成 |
edit |
画像の編集・修正 | 既存画像の部分的な修正 |
style_transfer |
スタイル転送 | ある画像のスタイルを別の画像に適用 |
object_insertion |
オブジェクトの挿入 | 画像内に新しい要素を精密に挿入 |
メリット: 機能がより豊富で、マルチモーダルな操作に対応
制限: プラグインの手動メンテナンスと更新が必要

1.3 サードパーティ API プラットフォーム (エンタープライズ級プラン)
高い同時実行性、低レイテンシ、およびコスト最適化を必要とする企業ユーザーにとって、サードパーティの API プラットフォームはより優れたソリューションを提供します。
主要なメリットの比較:
| 比較項目 | Google 公式 API | サードパーティプラットフォーム (APIYI など) |
|---|---|---|
| API 形式 | Google AI Studio ネイティブ | Google ネイティブ形式と互換 |
| コード移行 | 変更不要 | 2つのパラメータを置き換えるだけ |
| コスト | 標準価格 | 約 80% 削減 |
| 可用性 | Google サーバーに依存 | 高速アクセス、99.9% の SLA |
| 技術サポート | コミュニティサポート | 24時間365日の技術チーム対応 |
設定例 (APIYI を使用する場合):
# 元の Google 公式設定
api_endpoint = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash-exp:generateImage"
api_key = "YOUR_GOOGLE_API_KEY"
# APIYI プラットフォームへの切り替え (これら2行を修正するだけ)
api_endpoint = "https://api.apiyi.com/v1/models/gemini-2.0-flash-exp:generateImage"
api_key = "YOUR_APIYI_API_KEY" # apiyi.com から取得
🎯 企業選定のアドバイス: チームで ComfyUI を使用して画像生成タスクをバッチ処理する必要がある場合は、APIYI (apiyi.com) プラットフォーム経由で Nano Banana Pro API を接続することをお勧めします。このプラットフォームは専用の加速チャネルと従量課金モデルを提供しており、1日1,000枚以上の画像を処理する本番環境に特に適しています。
2. Sora-2 動画モデルの ComfyUI 連携:実現可能性の分析と設定プラン
クライアントの核心的な質問である 「Is it possible to use this video model in comfyUI?(この動画モデルを ComfyUI で使用することは可能ですか?)」 に対する答えは、「可能ですが、API ノード経由での連携が必要です」 となります。
2.1 Sora-2 連携における ComfyUI の技術原理
Sora-2 は OpenAI がリリースした第二世代の動画生成モデルです。画像モデルとは異なり、Sora-2 は Stable Diffusion のように ローカル環境にデプロイすることはできません。ComfyUI で利用するには、以下の 2 つのいずれかの経路を辿る必要があります。
| 連携方式 | 技術的実装 | リソース要件 | 実現可能性 |
|---|---|---|---|
| ローカルモデルのロード | 重みファイルをダウンロードしてローカルで実行 | GPU ビデオメモリ > 80GB | ❌ 不可 (OpenAI が非公開) |
| API ノード呼び出し | HTTP リクエスト経由でリモート API を呼び出し | ネットワーク接続と API キーのみ | ✅ 可能 (公式推奨) |
| オープンソース代替案 | Open-Sora などのオープンソースモデルを使用 | GPU ビデオメモリ ≥ 16GB | ✅ 可能 (機能制限あり) |
結論: Sora-2 は API ノード 形式で ComfyUI に連携させる必要があり、ローカルモデルのデプロイには対応していません。
2.2 公式 Sora-2 API ノード設定チュートリアル
ComfyUI 公式から Sora-2 パートナーノードがリリースされており、テキストからの動画生成(t2v)と画像からの動画生成(i2v)の 2 つのモードをサポートしています。
インストール手順:
# ステップ 1: ComfyUI のバージョンが v0.2.6 以上であることを確認
cd ComfyUI
git pull origin main
# ステップ 2: ワークフローに Sora-2 ノードを追加
# 1. 空白のキャンバスをダブルクリック
# 2. "OpenAI Sora" または "Sora-2-i2v" を検索
# 3. 入力ノード(テキストプロンプトまたは参照画像)を接続
Sora-2 Pro ノードのパラメータ設定:
| パラメータ名 | データ型 | 説明 | 推奨値 |
|---|---|---|---|
prompt |
String | 動画の説明プロンプト | "A drone shot of a coastal city" |
resolution |
Enum | 動画の解像度 | 1280x720 / 720x1280 |
duration |
Integer | 動画の長さ(秒) | 5-20 秒 |
input_image |
Image | 参照画像 (i2v モード) | 解像度を正確に合わせる必要あり |
api_key |
String | OpenAI API キー | sk-proj-... |
重要な注意事項:
- ⚠️ 解像度のマッチング: 画像から動画を生成するモードでは、入力画像が選択した動画解像度と 正確に一致 している必要があります。そうでない場合はエラーが発生します。
- ⚠️ コスト管理: Sora-2 Pro は秒単位での課金制です。20 秒の動画で約 $0.50 – $1.00 程度のコストがかかります。
- ⚠️ API クォータ: OpenAI は新規アカウントに対して 1 日あたりの呼び出し制限を設けているため、事前に追加割り当てを申請しておく必要があります。

2.3 サードパーティ製 Sora-2 API ノード (Siray プラン)
公式ノードの他に、コミュニティからは機能が強化された Sora-2 カスタムノードも提供されています。
Siray OpenAI Sora-2-i2v ノードの特徴:
# Siray カスタムノードのインストール
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/siray-comfyui/openai-sora-2.git
pip install -r openai-sora-2/requirements.txt
拡張機能:
| 機能モジュール | 公式ノード | Siray ノード | メリット |
|---|---|---|---|
| 動画のバッチ生成 | ❌ | ✅ | キューによる自動処理をサポート |
| 音声の同期生成 | ❌ | ✅ | BGM の同時生成が可能 |
| プログレスバー表示 | ❌ | ✅ | 生成の進捗をリアルタイムに表示 |
| ローカルキャッシュ | ❌ | ✅ | 重複する API 呼び出しを削減 |
🎯 ワークフローのアドバイス: 大量のマーケティング動画を生成する必要があるチームには、ComfyUI の前処理ノードと Sora-2 API を組み合わせた自動化ワークフローの構築をお勧めします。APIYI(apiyi.com)プラットフォーム経由で、より安定した Sora-2 API インターフェースを取得でき、特に大量生成のシナリオに適した専用キュー管理とコスト最適化プランが提供されています。
三、Nano Banana Pro と Sora-2 混合ワークフローのベストプラクティス
ComfyUI の強力な点は、複数の AI モデルを連結して複雑なワークフローを構築できることです。以下は典型的な 画像から動画 (Image-to-Video) を作成するフローです。
3.1 混合ワークフローのアーキテクチャ設計
フロー図:
[テキストプロンプト]
↓
[Nano Banana Pro ノード] → 高品質なカバー画像を生成 (4K)
↓
[画像前処理ノード] → 解像度を 1280x720 に調整
↓
[Sora-2 i2v ノード] → 画像を 10 秒の動画に変換
↓
[動画後処理ノード] → トランジションと効果音を追加
↓
[最終出力] → MP4 動画ファイル
ノード設定例:
| ワークフロー段階 | 使用モデル | 主要パラメータ | 処理時間 |
|---|---|---|---|
| 1. 画像生成 | Nano Banana Pro | resolution=3840x2160, mode=generate |
8-15 秒 |
| 2. 解像度調整 | ComfyUI 内蔵 | target_size=1280x720, resize_mode=crop |
< 1 秒 |
| 3. 動画生成 | Sora-2 Pro | duration=10, motion_intensity=medium |
60-120 秒 |
| 4. 動画書き出し | FFmpeg ノード | codec=h264, bitrate=5000k |
5-10 秒 |
3.2 実際のワークフローコード例
最小構成版 ComfyUI Workflow JSON (コアノード):
{
"nodes": [
{
"id": 1,
"type": "TextInput",
"properties": {
"text": "A cyberpunk city with neon lights and flying cars"
}
},
{
"id": 2,
"type": "GoogleGeminiImage",
"properties": {
"api_key": "YOUR_API_KEY",
"prompt": "@1.text",
"resolution": "3840x2160"
}
},
{
"id": 3,
"type": "ImageResize",
"properties": {
"input": "@2.output",
"target_size": "1280x720"
}
},
{
"id": 4,
"type": "OpenAISora2",
"properties": {
"api_key": "YOUR_OPENAI_KEY",
"input_image": "@3.output",
"duration": 10
}
}
]
}
クリックして詳細なワークフロー設定を展開 (高度なパラメータを含む)
{
"version": "1.0",
"workflow_name": "Nano_Banana_to_Sora2_Video",
"nodes": [
{
"id": 1,
"type": "TextInput",
"properties": {
"text": "A cyberpunk city with neon lights and flying cars",
"negative_prompt": "blurry, low quality, distorted"
}
},
{
"id": 2,
"type": "GoogleGeminiImage",
"properties": {
"api_key": "YOUR_API_KEY",
"api_endpoint": "https://api.apiyi.com/v1/models/gemini-2.0-flash-exp:generateImage",
"prompt": "@1.text",
"negative_prompt": "@1.negative_prompt",
"resolution": "3840x2160",
"aspect_ratio": "16:9",
"guidance_scale": 7.5,
"num_inference_steps": 30
}
},
{
"id": 3,
"type": "ImageResize",
"properties": {
"input": "@2.output",
"target_size": "1280x720",
"resize_mode": "crop_center",
"interpolation": "lanczos"
}
},
{
"id": 4,
"type": "OpenAISora2Pro",
"properties": {
"api_key": "YOUR_OPENAI_KEY",
"input_image": "@3.output",
"prompt": "@1.text",
"duration": 10,
"resolution": "1280x720",
"motion_intensity": "medium",
"camera_motion": "pan_right",
"frame_rate": 30
}
},
{
"id": 5,
"type": "VideoExport",
"properties": {
"input": "@4.output",
"format": "mp4",
"codec": "h264",
"bitrate": "5000k",
"output_path": "./outputs/final_video.mp4"
}
}
],
"connections": [
{"from": 1, "to": 2, "type": "text"},
{"from": 2, "to": 3, "type": "image"},
{"from": 3, "to": 4, "type": "image"},
{"from": 4, "to": 5, "type": "video"}
]
}
🎯 パフォーマンス最適化のアドバイス: 大量のアセットを処理する場合、Nano Banana Pro と Sora-2 の API コールを別々のキューに分けることをお勧めします。APIYI (apiyi.com) プラットフォームのロードバランシング機能を利用することで、画像生成と動画生成の並列処理が可能になり、ワークフロー全体の効率が約 40% 向上します。
四、よくある質問 (FAQ)
Q1: Nano Banana Pro と Sora-2 は完全にローカルで実行できますか?
Nano Banana Pro: ❌ ローカルデプロイには対応していません。必ず API 経由で呼び出す必要があります。
Sora-2: ❌ ローカルデプロイには対応していません。OpenAI はモデルの重みをオープンソース化していません。
代替案: ローカル環境で実行したい場合は、オープンソースの Stable Diffusion (画像) や Open-Sora (動画) を使用することを検討してください。
Q2: Sora-2 の API コールコストを抑えるにはどうすればよいですか?
| 最適化戦略 | コスト削減幅 | 実施難易度 |
|---|---|---|
| 動画の長さを短縮する (10秒→5秒) | 50% | ⭐ 簡単 |
| 低解像度を使用する (720p→480p) | 30% | ⭐ 簡単 |
| 一括呼び出しで割引を適用する | 15-20% | ⭐⭐ 普通 |
| サードパーティの API プラットフォームを利用する | 20-40% | ⭐⭐ 普通 |
🎯 コスト管理のアドバイス: 月間の利用額が 500 ドルを超えるユーザー様には、APIYI (apiyi.com) プラットフォームの法人プランの契約をお勧めします。段階的な価格設定やプリペイド割引が提供されており、Nano Banana Pro と Sora-2 の請求を一括管理できるため、経理フローも簡素化されます。
Q3: ComfyUI で Sora-2 が生成する動画の解像度に制限はありますか?
Sora-2 標準版:
- ✅ 対応: 720×1280, 1280×720
- ❌ 非対応: 1080p, 4K
Sora-2 Pro 版:
- ✅ 対応: 720×1280, 1280×720, 1024×1792, 1792×1024
- ❌ 非対応: カスタム解像度
解決策: ComfyUI の超解像ノード (ESRGAN など) を使用して、720p の動画を 1080p や 4K にアップスケーリングしてください。
Q4: Nano Banana Pro で生成した画像を自動的に Sora-2 に渡すには?
ComfyUI ワークフローでは、以下の重要なポイントに注意してください。
# 誤った例: 直接接続すると解像度の不一致が発生する可能性があります
[Nano Banana Pro] → [Sora-2 i2v] # ❌ エラーが発生する可能性あり
# 正しい例: 間に解像度変換ノードを挟む
[Nano Banana Pro] → [Image Resize] → [Sora-2 i2v] # ✅ 推奨
解像度マッチング表:
| Nano Banana Pro 出力 | 調整の要否 | Sora-2 入力要件 |
|---|---|---|
| 3840×2160 (4K) | ✅ リサイズが必要 | 1280×720 |
| 1920×1080 (1080p) | ✅ クロップ+リサイズ | 1280×720 |
| 1280×720 (720p) | ❌ そのまま使用可能 | 1280×720 |
Q5: どの ComfyUI バージョンがこれらの新モデルをサポートしていますか?
| モデル | 最小 ComfyUI バージョン | 推奨バージョン | 入手方法 |
|---|---|---|---|
| Nano Banana Pro (公式ノード) | v0.2.3 | v0.2.7+ (nightly) | git pull origin main |
| Sora-2 (公式ノード) | v0.2.6 | v0.2.8+ (nightly) | 同上 |
| カスタムノード | 制限なし | 最新安定版 | プラグインを手動インストール |
5. まとめと選定のアドバイス
5.1 核心的なQ&Aの振り返り
Q: Nano Banana Pro API を ComfyUI に導入する際の最も簡単な構成は何ですか?
A: 公式の Partner Nodes を使用すれば、わずか3ステップで完了します:
- ComfyUI を nightly バージョンに更新する
- 「Google Gemini Image」ノードを検索して追加する
- APIキーとプロンプトを入力するだけで使用可能
Q: Sora-2 動画モデルは ComfyUI に接続できますか?
A: はい、可能です。ただし、必ず APIノード 経由で呼び出す必要があり、ローカルでのモデルデプロイには対応していません。公式およびサードパーティから、すぐに使える Sora-2 のカスタムノード(Custom Nodes)が提供されています。
5.2 利用シーン別の推奨ソリューション
| 利用シーン | 推奨プラン | 理由 |
|---|---|---|
| 個人の学習・テスト | 公式 Partner Nodes | 無料枠があり、設定が簡単 |
| 小規模スタジオ(100枚以下/日) | カスタムノード + 公式API | 機能が豊富で、コスト管理もしやすい |
| 企業の本番環境 | サードパーティAPIプラットフォーム(例:APIYI) | 高可用性、コスト最適化、テクニカルサポート |
| オフライン・プライベートデプロイ | オープンソースの代替案(Stable Diffusion + Open-Sora) | データセキュリティ、ネットワーク依存なし |
🎯 最終的なアドバイス: Nano Banana Pro と Sora-2 を併用する必要があるユーザーには、APIYI(apiyi.com) プラットフォームを通じて API 呼び出しを一元管理することをお勧めします。このプラットフォームは、1つのAPIキーで両方のモデルにアクセスできるため、キーの管理が簡素化されるだけでなく、統合されたモニタリングパネルやコスト分析ツールも提供されます。今すぐ apiyi.com でアカウントを登録しましょう。新規ユーザーは、ワークフローのテストに使用できる20ドル相当の無料クレジットを獲得できます。
5.3 さらなる学習リソース
公式ドキュメント:
- ComfyUI 公式ドキュメント: docs.comfy.org/tutorials/partner-nodes
- Nano Banana Pro API リファレンス: ai.google.dev/gemini-api
- Sora-2 API ドキュメント: platform.openai.com/docs/guides/sora
コミュニティリソース:
- ComfyUI ワークフロー共有: comfyui.org/workflows
- GitHub カスタムノード集: github.com/ComfyUI-Workflow/awesome-comfyui
動画チュートリアル:
- 「ComfyUI Nano Banana Pro 完全ガイド」 – YouTube
- 「Sora-2 API Nodes 実践デモンストレーション」 – Bilibili
本記事の詳しい解説を通じて、Nano Banana Pro と Sora-2 を ComfyUI に導入するための体系的な知識を習得できたはずです。公式ノードの手軽さを選ぶか、カスタムノードの柔軟性を選ぶか、あるいはサードパーティプラットフォームによるエンタープライズ級のサービスを選ぶかは、ご自身の実際のニーズに合わせて柔軟に選択してください。
さあ、今すぐ ComfyUI を開いて、あなたの AI 創作の旅を始めましょう!
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