ComfyUIでAnimaが動かない・生成できない原因と解決方法【2026年版】

ComfyUI で anima-preview.safetensors が不足していますと表示された画面 ComfyUI

この記事について(広告・アフィリエイトリンクはありません)

Anima が動かないときは、3つのファイルの置き場所と、読み込むノードをまず確かめてください。

赤いエラーが出て画像が作れないときに、原因を探すためのページです。よくある症状を「モデルが見つからない」「CLIPLoader(文字を読む部品)のエラー」「VAE のエラー」「黒い画像になる」「配布された JSON が動かない」に分けました。

筆者の PC で、わざと間違えた設定で動かして、実際に出たエラーの画面と文言を載せています。画面に出ている言葉と見比べながら読んでください。試した環境と結果の範囲は、末尾の「検証メモ」にまとめました。

先に結論(まず確かめる4つ)

・ファイルが3つそろっていて、置き場所が合っているか(本体は diffusion_models、文字を読む部品は text_encoders、絵に戻す部品は vae)
・読み込むノードが合っているか(公式配布の本体ファイルは、「チェックポイントを読み込む」ではなく「拡散モデルを読み込む」で読み込む)
・ファイルを足したあと、ComfyUI の画面で R キーを押して一覧を更新したか
・それでもだめなら、エラーの「詳細を表示」で英語の文言を見て、下の早見表で探す

症状別の早見表

筆者が実際に起こしたエラーを、画面に出る言葉ごとにまとめました。くわしい説明は、表の下の各章にあります。

画面に出る言葉今回確認した原因・原因候補直し方・試すこと
〇〇.safetensors が不足しています
(Value not in list)
ワークフローが指すファイルが、自分の PC に無かったノードで自分のファイルを選び直す。無ければダウンロードして R キー
無効なCLIP入力
(clip input is invalid: None)
公式配布の本体ファイル(CLIP が入っていない)を「チェックポイントを読み込む」で読み込んだ「拡散モデルを読み込む」+「CLIPを読み込む」+「VAEを読み込む」に分ける
Kサンプラー の実行に失敗しました
(mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied)
今回は、文字を読む部品に Anima 用ではないもの(umt5_xxl)を選んだときに出た。データの形が合わないときに広く出るエラーなので、ほかの原因のこともある「CLIPを読み込む」で qwen_3_06b_base を選ぶ
VAEデコード の実行に失敗しました
(expected … to have 4 channels, but got 16 channels)
今回は、Anima 用ではない VAE(SDXL 用・Wan 2.2 用)を選んだときに出た「VAEを読み込む」で qwen_image_vae を選ぶ
無効な入力
(scheduler に対する値 beta57 は利用できません)
今回は、入っていない拡張機能(RES4LYF)の設定を使ったワークフローで出たスケジューラを simple に変える
ノードが不足していますワークフローが、入っていないカスタムノードを使っていた別のワークフローを使うか、そのカスタムノードを入れる
エラーは出ないが、画像が真っ黒筆者の環境では再現できず原因は未確認。原因候補の1つが VAE の計算精度(ComfyUI の説明で --fp16-vae は黒い画像の原因になりうるとされている)切り分けとして、--fp16-vae を付けていれば外し、--fp32-vae を試す(必ず直るとは限らない)

まず確認:Anima に必要な3つのファイル

Anima は、本体・文字を読む部品・絵に戻す部品の3つのファイルで動きます。Illustrious のような「1ファイルで全部入り」のモデルとの違いはここです。エラーの多くは、この3つのどれかが欠けているか、置き場所や読み込むノードが違うことで起きます。

ファイル置く場所読み込むノードダウンロード
anima-base-v1.0.safetensors など(本体)models\diffusion_models拡散モデルを読み込むBase・Turbo
qwen_3_06b_base.safetensors(文字を読む部品)models\text_encodersCLIPを読み込む直接ダウンロード
qwen_image_vae.safetensors(絵に戻す部品)models\vaeVAEを読み込む直接ダウンロード

ポータブル版なら、ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models の中のフォルダです。なお、ComfyUI は古い名前のフォルダも読みにいきます。models\unet に置いた本体と、models\clip に置いた文字を読む部品も、一覧に出てきます(ComfyUI 0.42.1 のコードで確認)。

ファイルを足したら R キー

ComfyUI を開いたままファイルを足しても、ノードの一覧はすぐには変わりません。筆者の環境では、画面で R キーを押すと一覧が更新され、足したファイルが選べるようになりました。ComfyUI を再起動しても更新されます。

入れ方の手順をはじめから見たい方は、Anima の導入方法とおすすめ設定を先に読んでください。

症状1:モデルが見つからない

「〇〇.safetensors が不足しています」と出る

ワークフローに書かれたファイル名が、自分の PC に無いときのエラーです。人からもらったワークフローや、古い版(たとえば Anima の preview 版)用のワークフローを読み込むとよく起きます。

ComfyUI で anima-preview.safetensors が不足していますと表示された画面
「拡散モデルを読み込む」が赤く囲まれ、右上に「anima-preview.safetensors が不足しています」と出た

「詳細を表示」を押すと、英語で次のように出ています。手元にあるファイルの一覧も一緒に出るので、どれを選べばいいかの手がかりになります。

Value not in list: unet_name: 'anima-preview.safetensors' not in ['anima-aesthetic-v1.1.safetensors', 'anima-base-v1.0.safetensors', 'anima-turbo-v1.1.safetensors']

直し方:赤く囲まれたノードのファイル名をクリックして、自分の PC にあるファイルを選び直します。一覧が空なら、ファイルがまだ入っていません。上の表からダウンロードして置き、R キーを押してください。

本体を「チェックポイントを読み込む」で読み込んだ

Illustrious などに慣れている人がやりがちなのが、Anima の本体を models\checkpoints に置いて、「チェックポイントを読み込む」ノードで読み込むことです。筆者が試したところ、本体は読み込めたものの、次のエラーで止まりました。

ComfyUI で無効なCLIP入力と表示された画面
Anima の本体を「チェックポイントを読み込む」で読み込むと、「無効なCLIP入力」で止まった
ERROR: clip input is invalid: None

If the clip is from a checkpoint loader node your checkpoint does not contain a valid clip or text encoder model.

公式の配布では、Anima は本体・文字を読む部品(CLIP)・VAE が別々のファイルになっています。今回使った本体のファイル(anima-base-v1.0.safetensors)には文字を読む部品が入っていないので、英語のメッセージのとおり、「チェックポイントを読み込む」から出る CLIP が空になりました。

直し方:公式配布の本体ファイルは models\diffusion_models に置き、「拡散モデルを読み込む」で読み込みます。文字を読む部品は「CLIPを読み込む」、絵に戻す部品は「VAEを読み込む」で、それぞれ別に読み込んでください。この形のワークフローは、下のボタンからダウンロードできます。

症状2:CLIPLoader(CLIPを読み込む)のエラー

Kサンプラーでエラーになるが、原因は文字を読む部品

「CLIPを読み込む」で別のモデル用の部品を選ぶと、エラーは「CLIPを読み込む」ではなく、あとの「Kサンプラー」で出ます。原因の場所と、エラーが出る場所が違うので、気づきにくいエラーです。

筆者は、Wan(動画モデル)用の umt5_xxl を選んで試しました。読み込みに時間がかかり、エラーが出るまで約84秒かかりました。

ComfyUI で Kサンプラーの実行に失敗しましたと表示された画面
文字を読む部品を umt5_xxl にすると、「Kサンプラー の実行に失敗しました」と出た
mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1024x4096 and 1024x2048)

TIPS: If you have any "Load CLIP" or "*CLIP Loader" nodes in your workflow connected to this sampler node make sure the correct file(s) and type is selected.

「詳細を表示」の最後に、「CLIP を読み込むノードで、正しいファイルとタイプを選んでいるか確認して」という案内(TIPS)が出ています。このエラーは、データの形(行列の大きさ)が合わないときに広く出るもので、原因は1つとは限りません。Anima のワークフローで mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied と出たら、まず文字を読む部品を確かめてみてください。

直し方:「CLIPを読み込む」で qwen_3_06b_base.safetensors を選びます。

タイプ(type)の選び間違いは?

「CLIPを読み込む」には「タイプ」という項目もあります。ComfyUI の公式テンプレートでは stable_diffusion になっているので、まずはこれに合わせてください。

筆者の環境(ComfyUI 0.42.1)では、タイプを qwen_image・lumina2・sd3 に変えても、エラーは出ずに画像ができました。ほぼ同じ画像です。ComfyUI のコードを見ると、Anima の文字を読む部品はファイルの中身から自動で見分けられていました。そのため、タイプの違いが原因でエラーが出ることは少ないと考えられます。ただし、ComfyUI の版によって動きが変わることもあるので、公式テンプレートと同じ stable_diffusion にしておくのが安全です。

症状3:VAE のエラー

「VAEを読み込む」で、別のモデル用の VAE を選ぶと、最後の「VAEデコード」でエラーになります。画像を作る処理(Kサンプラー)は最後まで進むので、「もう少しでできるのに止まる」ように見えます。

ComfyUI で VAEデコードの実行に失敗しましたと表示された画面
SDXL 用の VAE を選ぶと、「VAEデコード の実行に失敗しました」と出た

筆者が試した2つの VAE では、次のように出ました。

選んだ VAE「詳細を表示」の文言(抜粋)
SDXL 用(sdxl_vae)expected input[1, 16, 152, 104] to have 4 channels, but got 16 channels instead
Wan 2.2 用(wan2.2_vae)expected input[1, 16, 1, 152, 104] to have 48 channels, but got 16 channels instead

「16 channels」の部分が、Anima が作ったデータの形です。それを受け取れない VAE を選んでいる、という意味です。今回の検証では、channels という言葉が入ったエラーが VAEデコードで出たのは、VAE を選び間違えたときでした。同じようなエラーが出たら、まず VAE を確かめてみてください。

直し方:「VAEを読み込む」で qwen_image_vae.safetensors を選びます。モデルカードにも「Qwen-Image の VAE」と書かれていて、Qwen-Image を使っている人は同じファイルを持っていることがあります。

症状4:黒い画像(真っ黒)になる

エラーは出ないのに、できた画像が真っ黒になる、という症状です。

筆者の環境では再現できませんでした

RTX 5090 で、起動オプションを付けないとき、--force-fp16、--fp16-vae、--bf16-vae、--fp32-vae を付けたときの5通りを試しました。どれも普通の画像ができ、黒い画像は出ませんでした。そのため、ここに書く直し方は、筆者の環境で黒い画像が直ったことを確かめたものではありません。

手がかりになるのは、ComfyUI 自身の説明です。起動オプションの説明で、--fp16-vae(VAE を fp16 という軽い計算方式で動かす)は「黒い画像の原因になるかもしれない」と書かれています。

切り分けとして試すこと(原因を確かめられていないので、これで必ず直るとは限りません):

  1. 起動用の bat ファイルに --fp16-vae や --force-fp16 を書き足していたら、消して起動し直す
  2. それでも黒いときは、--fp32-vae を付けて起動する。ComfyUI の説明では「VAE をフル精度(fp32)で動かす」オプションです。筆者の環境で確かめられたのは、このオプションを付けても普通に画像ができることまでです
  3. ComfyUI を新しい版に更新する(公式テンプレートの説明でも、うまく動かないときはまず更新するよう案内されています)

起動オプションは、ポータブル版の run_nvidia_gpu.bat をメモ帳で開き、main.py の行の最後に書き足します。

.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build --fp32-vae

症状5:配布された JSON(ワークフロー)が動かない

人が配っているワークフローの JSON ファイルは、作った人の環境に合わせてあります。自分の環境と違うところがあると、読み込んだだけで、または実行したときにエラーになります。

ファイル名が違う

いちばん多いのがこれです。作った人がファイルの名前を変えていたり、別の版(preview 版や派生モデル)を使っていたりすると、症状1と同じ「〇〇.safetensors が不足しています」が出ます。赤く囲まれたノードで、自分のファイルを選び直してください。

入っていない拡張機能の設定を使っている

たとえば Anima のモデルカードでは、RES4LYF という拡張機能(カスタムノード)の beta57 というスケジューラが紹介されています。これを使ったワークフローを、RES4LYF を入れていない ComfyUI で動かすと、次のように止まります。

ComfyUI で Kサンプラーの scheduler に対する値 beta57 は利用できませんと表示された画面
スケジューラが beta57 のワークフローを動かすと、「無効な入力」と出た

直し方:Kサンプラーのスケジューラを simple に変えます。公式テンプレートの設定です。どうしても beta57 を使いたいときは RES4LYF を入れる必要があります(この記事では入れて試してはいません)。

「ノードが不足しています」と出る

ワークフローが、入っていないカスタムノードを使っているときは、読み込んだ時点でこの表示が出ます。足りないノードは赤い枠で囲まれ、中身が UNKNOWN(不明)になります。

ComfyUI でノードが不足していますと表示された画面
インストールしていないカスタムノード(この例では ClownsharKSampler_Beta)を使ったワークフローを読み込んだところ

直し方:初心者のうちは、カスタムノードを使っていないワークフローから始めるのがおすすめです。この記事のワークフロー(上のボタン)は、ComfyUI に最初から入っているノードだけで作っています。カスタムノードを入れる場合は、ComfyUI Manager から入れられます(この記事では入れて試してはいません)。

ComfyUI が古い

ComfyUI の公式テンプレートの説明では、うまく動かないときは「まず ComfyUI を更新して」と案内されています。Anima のような新しいモデルは、古い ComfyUI では読み込めないことがあります。ポータブル版の更新に使うのは、update フォルダの update_comfyui_stable.bat(最新の安定版に更新)です。くわしい手順はComfyUIのアップデート方法にまとめています。筆者の手元には Anima に対応していない古い ComfyUI が無かったため、このエラーの画面は載せていません。

エラーの全文を見る方法

エラーが出ると、画面の右上に短い説明が出ます。その中の「詳細を表示」を押すと、英語の全文が見られます。この記事の早見表も、この英語の文言で探せる作りです。

ポータブル版なら、ComfyUI を起動した黒い画面(コマンドプロンプト)にも、同じ文言が出ています。人に質問するときは、この全文を貼ると原因を見つけてもらいやすくなります。

正しい3つのファイルを選んで Anima で画像ができた ComfyUI の画面
3つのファイルを正しく選び直すと、エラーなく画像ができた(Base・30 ステップ・CFG 4・er_sde)

RTX 5090 以外の GPU を使っている方へ

ファイルの置き場所の間違いや、モデル・文字を読む部品・VAE の組み合わせの間違いは、GPU の種類にかかわらず起きる可能性があります。黒い画像は筆者の RTX 5090 では再現できなかったので、ほかの GPU で黒い画像が出たときは、症状4の切り分けを試してみてください。

VRAM が少ない環境でも動くかどうかは、Anima の導入方法とおすすめ設定の簡易テストを参考にしてください。

よくある質問(FAQ)

Q. ComfyUI で Anima のモデルが一覧に出てきません

本体は models\diffusion_models、文字を読む部品は models\text_encoders、絵に戻す部品は models\vae に置きます。ComfyUI を開いたまま置いた場合は、画面で R キーを押すか、ComfyUI を再起動すると一覧が更新されます。

Q. Anima を「チェックポイントを読み込む」で使えますか?

公式に配布されている Anima の本体ファイル(anima-base-v1.0.safetensors など)は、拡散モデルだけのファイルで、文字を読む部品(CLIP)や VAE は入っていません。そのため、それぞれ別のノードで読み込む必要があります。筆者がこのファイルを「チェックポイントを読み込む」で試したところ、「無効なCLIP入力(clip input is invalid: None)」で止まりました。「拡散モデルを読み込む」「CLIPを読み込む」「VAEを読み込む」の3つで読み込んでください。

Q. mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied と出ます

Anima では、文字を読む部品の選び間違いで出ることがあります。筆者の環境では、Wan 用の umt5_xxl を選んだときに Kサンプラーでこのエラーが出ました。「CLIPを読み込む」で qwen_3_06b_base.safetensors を選んでください。

Q. VAEデコードで channels のエラーが出ます

Anima 用ではない VAE を選んでいる可能性があります。筆者の環境では、SDXL 用の VAE で「to have 4 channels, but got 16 channels」と出ました。「VAEを読み込む」で qwen_image_vae.safetensors を選んでください。

Q. CLIPを読み込むのタイプは何にすればいいですか?

ComfyUI の公式テンプレートと同じ stable_diffusion にしてください。筆者の環境(ComfyUI 0.42.1)では、ほかのタイプを選んでもエラーにならず画像ができましたが、版によって動きが変わることもあるため、公式と同じ設定が安全です。

Q. Anima で画像が真っ黒になります

筆者の RTX 5090 では再現できませんでした。ComfyUI の説明では、起動オプションの --fp16-vae が黒い画像の原因になるかもしれないとされています。切り分けとして、このオプションを付けていたら外し、それでも黒いときは --fp32-vae(VAE をフル精度で動かす)を付けて起動してみてください。原因を確かめられていないので、必ず直るとは限りません。

まとめ

  • Anima は本体・文字を読む部品・絵に戻す部品の3つで動く。公式配布の本体ファイルは「拡散モデルを読み込む」で読み込む
  • 今回の検証では、文字を読む部品の間違いが Kサンプラーの mat1 and mat2 shapes のエラーに、VAE の間違いが VAEデコードの channels のエラーになった
  • 人のワークフローは、ファイル名・拡張機能・カスタムノードの違いで止まりやすい。黒い画像は筆者の環境では再現しなかったので、切り分けとして --fp16-vae を外し、--fp32-vae を試す

この記事の検証環境

Windows 11 / RTX 5090(VRAM 32GB)/ ComfyUI 0.42.1 ポータブル版(検証時点のバージョン) / Anima-Base v1.0 / 間違った設定10通りと起動オプション5通りを試した / 2026年10月27日に検証
これまでの検証の一覧はこちら

検証メモ

  • 試した環境:2026年10月27日。Windows 11 / GeForce RTX 5090(VRAM 32GB)/ ComfyUI 0.42.1 ポータブル版(検証時点のバージョン)。モデルは Anima-Base v1.0(公式)。間違いの例には、手元にあった SDXL 用の VAE、Wan 2.2 用の VAE、umt5_xxl(Wan 用の文字を読む部品)を使いました。その後 ComfyUI 0.43 系が出ていますが、0.43 系では試していません。
  • 早見表の原因の範囲:「今回確認した原因・原因候補」の列は、今回の検証でそのエラーが出たときの原因です。同じエラー文でも、環境やワークフローが違えば別の原因で出ることがあります。
  • GPU が違う場合:エラー画面と文言は RTX 5090・ComfyUI 0.42.1 で確かめたものです。GPU や ComfyUI の版、計算精度によって、実際に出るエラーや動きが変わることがあります。

参考にした公式の資料

この記事を書いた人
こまたろ

画像生成 AI に興味を持ったのがきっかけで、3年ほど前から ComfyUI を触っています。始めたころは今ほど情報がそろっておらず、何時間もかけて整えた環境が翌日のアップデートで動かなくなったこともありました。

KOBO Lab は、自分の学び直しと、これから ComfyUI を始める人が同じところでつまずかないようにと思って始めたサイトです。初心者も中級者も、迷ったときに開くサイトを目指しています。

検証は、RTX 5090 を積んだ自作 PC 1台で、実際に動かして確かめています。作業を楽にするための自作ツールも作っています。

記事は、運営者自身の経験と検証をもとに、Claudeで下書きを作り、GrokボットとMuseでも添削や確認をして仕上げています。

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