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ノードもモデルも、すべて無料で入手できます。試した環境の一覧は検証の記録にあります。
ComfyUI-freefield は、Freefield の117個のアプリ（画像・動画・VFX・音声）を、ComfyUI のサイドバーから開けるようにするノードです。新しい計算ノードはなく、開くのはふつうの ComfyUI のワークフローです。
作者が「24GB のカードではまだ動かしていない」としている MiniMax H3 の「H3 Photo to Video」を、テキストエンコーダーだけ手元の軽い版（NVFP4、14.6GB）に替えて RTX 5090 で動かすと、4秒の音声つき動画が2回目以降は約2分20秒でできました。所要時間は30分ほど（モデルのダウンロードを除く）、難しさは初心者〜中級です。
先に結論（今回のテスト条件で）
| アプリ | 結果 | 時間 |
|---|---|---|
| H3 Photo to Video（例のまま、テキストエンコーダーだけ NVFP4） | 写真の人物が笑い、カメラを指さす4.5秒の動画（608×1024、音声つき） | 初回 12分34秒（読み込み込み）、2回目 2分22秒 |
| Remove Background（BiRefNet、0.44GB） | 香水瓶の背景がきれいに抜けた | ダウンロード 28秒、実行 31秒（初回、読み込み込み） |
ComfyUI 0.44.0（カスタムノードは freefield だけ）、例の値のまま（H3 は20ステップ、2秒指定 → 4.5秒、シード1と2）。H3 のモデルはハードディスクに置いているため、初回は読み込みに時間がかかっています。
ComfyUI-freefield とは？
Freefield は、有料の動画サービスの機能を、オープンなモデルのワークフローで作り直したアプリ集です。neuregex/ComfyUI-freefield は、それを ComfyUI の中で使うための入口で、2026年11月6日の版（56c2f6b）で117個のアプリが入っていました。
- 左のサイドバーに「Freefield」のタブが増え、カテゴリーと検索でアプリを探せる
- アプリのページで、使うモデルの一覧・大きさ・ライセンスと、手元に足りないものがわかる
- 「Download」で Hugging Face から足りないモデルを ComfyUI のモデルフォルダーに入れる（途中で止まっても続きから）
- 「Open with example」で、作者の例の値と入力画像が入ったワークフローを新しいタブで開く
カードには「11 GB to get（あと11GB 必要）」「Ran on 24 GB（24GB のカードで動いた）」「Needs 48 GB（重さからの見積もり）」などが出ます。作者は RTX 3090 Ti（24GB）で117個のうち72個を動かしたと書いていて、その記録も tested フォルダーに入っています。
導入
cd ComfyUI\custom_nodes
git clone https://github.com/neuregex/ComfyUI-freefield追加のパッケージは要りません。ComfyUI 0.42 以降が必要です。ComfyUI-Manager で「Freefield」を探しても入れられます。FLUX 3 Klein と LTX-2.5 のアプリは、Hugging Face でライセンスへの同意とトークンが要ります（今回は使っていません）。
H3 Photo to Video を軽いテキストエンコーダーで動かす
H3 の4つのアプリ（H3 Photo to Video、H3 Video、Extend Video、Re-shoot）は、テキストエンコーダーに int8 版（27GB）を使います。手元には同じ H3 用の NVFP4 版（14.6GB）があったので、「Open with example」で開いたあと、CLIPLoader のファイル名だけ替えて実行しました。
CLIPLoader の clip_name：
qwen3vl_32b_minimax_h3_int8_convrot.safetensors
→ qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq.safetensors
例のプロンプト（男性が笑い、カメラを見て「Hey, good to see you.」と言う）どおり、写真の人物が笑い、うつむいてから顔を上げ、カメラを指さしました。顔や服は写真のまま保たれ、動画の形も写真と同じ縦長になります。
サンプリングは20ステップで約1分36秒でした。初回は H3 の本体とテキストエンコーダーをハードディスクから読むため、全体で12分34秒かかりました。シードを替えた2回目は2分22秒です。作者の例は H100（80GB）で110秒でした。
小さなアプリならすぐ動く
Remove Background（背景の除去）は、BiRefNet（0.44GB、MIT）だけで動きます。アプリのページの「Download」で28秒で入り、例の香水瓶の写真から背景を抜けました。
なお、手元では BiRefNet を別のフォルダー（extra_model_paths.yaml で指定した場所）にも置いていましたが、yaml に background_removal の行がなかったため、Freefield は「足りない」と判断して ComfyUI 側にもう一度落としました。モデルを別の場所に置いている人は、yaml の種類の行を確かめてから Download を押すと、二重に落とさずに済みます。
商用で使える？
ComfyUI-freefield のコードは MIT です。モデルのライセンスは、アプリのページに1つずつ出ます。今回の BiRefNet は MIT、H3 は MiniMax H3 Community License（EU・英国・韓国・米国は対象外、年商2,000万ドルを超える商用は MiniMax の書面の許可が必要）です。くわしくはH3 の導入編で説明しています。
よくある質問（FAQ）
Q. ComfyUI-freefield とは？
Freefield の117個の画像・動画・VFX・音声のアプリを、ComfyUI のサイドバーから開けるノードです。中身はふつうの ComfyUI のワークフローで、足りないモデルはボタン1つで落とせます。
Q. H3 のアプリは 32GB の GPU で動く？
RTX 5090（32GB）で、テキストエンコーダーを NVFP4 版（14.6GB）に替えると、H3 Photo to Video が動きました。2回目以降は約2分20秒でした。27GB の int8 版のままでは試していません。
Q. 「0 ready here」と出るのは？
アプリが使うモデルのどれかが、ComfyUI のモデルフォルダーに見つからないときの表示です。extra_model_paths.yaml で別の場所を指定しているなら、その種類の行があるかを確かめます。
まとめ
ComfyUI-freefield は、117個のアプリを「何が足りないか」つきで一覧できるのが便利でした。H3 のような重いアプリも、中身がふつうのワークフローなので、手元の軽いモデルに差し替えて動かせます。
Only apps ready to run で探し、足りなければ軽い版に差し替えて試す。
検証メモ
- 実行の仕方：サイドバーの画面は ComfyUI の画面で確かめ、実行は Freefield の「例で開く」と同じ中身（/freefield/open が返すワークフロー）を ComfyUI に送りました。H3 はテキストエンコーダーのファイル名だけを替えています。
- 時間：ComfyUI の execution_start から execution_success までです。H3 のモデルはハードディスクに置いています。
- 試していないこと：int8 のテキストエンコーダー（27GB）、ほかの3つの H3 アプリ、LTX-2.5・FLUX 3 Klein のアプリ（Hugging Face での同意が要る）、Freefield 本体（Web の画面）。
