🗓️ 公開日: 2026年10月24日 🔄 最終更新日: 2026年10月24日
こちらの記事では、HKMC-Nodesの導入方法を解説しています。
アップデートに伴い記事内容を変更する場合がありますので予めご了承ください。
まずはじめに
HKMC-Nodesは「誰でも簡単にAIイラストやAI動画を作れる高性能なノード」をコンセプトに開発しています。
しかしHKMC-Nodesは導入までのハードルが少々高く、ノードを読み込まない、実行時にエラーが出るなど沢山のお叱りのご連絡をいただいており、本末転倒な状況になっています。
せっかく作った自慢のノード達を使われずに皆さんに捨てられるのはとても悲しいので、もっと沢山の方に使って欲しいと思い、HKMC-Nodesの導入方法や使い方を初心者の方でも分かりやすく解説したいと思います。
HKMC-Nodesの導入方法
HKMC-Nodesをダウンロード・インストールは以下のGitHubから行う事ができます。
初めてHKMC-Nodesをダウンロード・インストールする場合
GitHubにアクセスしたら、画面上部に< >Code ▼という緑色のボタンがあるのでこちらを押してください。
そうすると上記の画面が出てきますので、赤枠で囲まれたコピーボタンを押してURLをコピーします。
📁ComfyUI/custom_nodes内を右クリックして［ターミナルで開く］を押します。
コマンドプロンプトやPowerShellが開きますので、「git clone 」と入力し、右クリックを押して先程コピーしたURLを貼り付けてEnterを押します。
もしくは以下をそのまま貼り付けてください。
git clone https://github.com/hkmc-ailab/ComfyUI-HKMC-Nodes.git
これでHKMC-Nodesの導入は完了です。
HKMC-Nodes導入後に行う事
環境ライブラリのインストール
HKMC-Nodesを導入すると、📁HKMC-Nodes内に install というバッチファイルがあります。
そちらを実行する事でHKMC-Nodesで必要な環境ライブラリが全てインストールされます。
もし実行してインストールが上手くいかない、エラーが出たとしても、requirementsというファイルがあれば、ComfyUI起動時に不足している環境ライブラリが自動でインストールされる仕組みになっています。
どちらの方法でも環境ライブラリのインストールが行えない場合は、お手数ですが手動でのインストールをお願いします。
必要な環境ライブラリは下記の5つです。
- google-generativeai
- google-genai
- openai
- opencv-python
- scipy
必須ノードのインストール
HKMC-Nodesの中に一部の配布ノードを改造しているノードが含まれています。
それがComfyUI-H3-Motion-Context-MultiRefというノードです。
こちらのノードはMinimaxH3で長尺動画を生成する為のノードで、ワークフロー内でもこちらのノードを使わせて頂いてます。
HKMC-Nodesを導入後にこちらのノードをインストールしてください。
インストール方法は先程と同じです。
HKMC-Nodesをアップデートする場合
HKMC-Nodesは随時アップデートを行っています。
更新された情報のみをアップデートする場合は以下の手順でアップデートをしていただくと確実です。
📁ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-HKMC-Nodes内で右クリックをして［ターミナルで開く］を押します。
ターミナル内でgit pullと入力してエンターを押すだけで更新されたファイルがアップデートされます。ユーザーが追加したファイルなどは上書きされないのでご安心ください。
ワークフロー内で使用しているノードやノードパックのインストール
ワークフロー内ではたくさんのノードやノードパックを使っています。
ほとんどはComfyUIのManagerから一括インストールする事が可能ですが、中にはHKMC-Nodesのように手動でインストールしないといけないものもあります。
手動でインストールが必要なノードの名称と取得先を一覧で記しておきますので、お手数ですが手動インストールをお願いします。
よくあるエラーやQ&A
Q.プロンプト生成をするとエラーが出る
A.エラー内容により対処法が異なります。
401エラーが出ている場合は、APIの認証エラーです。
APIキーが間違っている可能性が高いです。
10/24現在Geminiを使う事が出来ないので、こちらのエラーが出ると思います。
404エラーが出ている場合は、主にモデル名が間違っている事で起きるエラーです。
モデル名を正確に入力して再度お試しください。
Ollamaの正確なモデル名を知りたい場合は、コマンドプロンプトを開き、以下のコードを入力してください。
ollama list
以下準備中…
記事作成お疲れ様です。
確かにこのワークフローが使われないのはもったいないですね。
ただ、ゲーム用にPCを買っただけの初心者にはハードルが高い部分もあると思います。
私も使い方の補足記事を出してみたのでシェアします。（お邪魔であれば投稿ごと削除してください）
これで使ってくれる人が1人でも増えるとよいのですが…
https://note.com/clean_dunlin737/n/n04d813ba0b1c?sub_rt=share_pw
はいどろ様
わぁ⸜(*ˊᗜˋ*)⸝
わざわざ説明の補足記事を書いていただきありがとうございます🙇♀️
実は恥ずかしい話、ConfyUIのターミナルを使った事がなくて、あんな便利な機能があるとは思いもしませんでしたｗ
まだまだエラー対応に追われる毎日ですが、より良いものを作っていこうと思いますので引き続き僕やHKMC-Nodesの事をよろしくお願い致します🙇♀️🙇♀️🙇♀️
本当にありがとう🙏
お初にかかります。
ワークフローのV2.7を読み込んだんですけど、「H3LatentCacher」と「H3SeedHub」ノードエラーが解消できないんですけど、
これらのノードはどうやって入れればいいのですかね？
また、ComfyUI-MiniMax-H3-Audio-Conditioningのリンク先が無効になっているのですが、代わりのところはどこでもいいのでしょうか？
初めまして！コメントありがとうございます！
H3LatentCacherとH3SeedHubは僕の開発ノードでHKMC-Nodesの中に同梱されていますが、HKMC-Nodesをインストールorアップデートしても読み込みませんでしたか？
こちらでも少し調べておきます。
ComfyUI-MiniMax-H3-Audio-Conditioningの件ですが、ワークフロー内でURLに誤りがありました。
正しくは以下です。
https://github.com/T8mars/comfyui-minimax-h3-audio-T8
ご迷惑をお掛けしました。
修正したワークフローを更新しておきます。
ご連絡ありがとうございます！
返信ありがとうございます！
ここの記事通りアップデートしたんですが、この2つのノードがたぶんインストールエラーを起こしてしますんですよね。
また、ご勝手ながらちょっとこのワークフローを改造中でして、個人的に複数人のキャラクターを使う際に「RefMod」が便利でこのワークフローで使ってみたいんですよね(キャラが混ざらない・VRAM節約・リファレンス画像の節約ができる)。
すみません、「H3LatentCacher」と「H3SeedHub」ノードエラー解決しました。アンストして最初から入れなおしたらうまく行きました。
お手を煩わせてしまってご迷惑をお掛けしました。
無事動いたようで何よりです。
しかしなぜアップデートで読み込みエラーを起こしたのかが不思議ですねぇ。調べておきますね。
RefModについて少し調べてみましたが、とても面白い技術ですね！
リファレンスとなる画像を潜在データとして一つのファイルに格納して呼び出すって感じなのかな？
色々仕組みなどを調べてみて導入を検討してみます！
貴重な情報をありがとうございます！
RefModの導入検討ありがとうございます
https://drive.google.com/drive/folders/1lXAJALyXKvf0TFnarSkUhjv5cLhEJrmY
RefMod用の素材作成はこのリンク先の０番のワークフローが便利かつシンプルで使いやすいです。
(素材集めがめんどくさいですけど)
ミュージック関係や動画の動き(なんとなくそれっぽい動き程度ならRefModの方が使いかっていいです)はリファレンスの方が圧倒的に上なんですが、キャラクターの一貫性はこっちの方が上です。
これ使えばおそらく赤鬼姫ちゃんのタヌキのしっぽとかMVでごく一瞬ロングヘアからポニーテールになるような混ざりや崩れは減ると思います(0になるとは言ってない)。
おぉーわざわざワークフローの共有ありがとうございます！
早速色々検証してみますね！
ザッと仕組みを調べた感じ、Prompt Directorとの連携やワークフローへの導入も簡単そうで、キャラクター設定でワンボタンで紐付けできそう。
あとはRefModの結果次第って感じですねー。
徹夜で検証します(｀д´)ゝ
しかし見られたくない部分をよく見ていらっしゃいますねｗ
そうです、赤鬼姫に狸のシッポが生えたりと色々おかしい所があるんですが、どうせ細かい所まで見ないだろと高を括っておりました。
お見逸れしましたm(_ _)m