Spectrumという高速生成できる技術がredditで話題になってたのと、それを使えるノードがいくつかあるようなのでそれぞれ試してみました。
試したのはComfyUI-Anima-Enhancer、ComfyUI-Spectrum-sdxl、ComfyUI Spectrum SDXL Proper、ComfyUI-Max-Spectrumの4つです。
それぞれの導入方法と設定値に加えて、SDXL・Anima・Z-Image-Baseでどれくらい生成時間が変わるかを実測しました。
Spectrumとは？
Spectrumは、拡散モデルのサンプリングを高速化するための学習不要な特徴予測手法です。
デノイザ内の潜在特徴を時間方向の関数として捉え、Chebyshev多項式とリッジ回帰で将来ステップの特徴を予測することで、離れた時刻の特徴を再利用します。
これにより、画質を大きく崩さずに推論回数を減らし、画像生成・動画生成の両方で高速化を実現する仕組みです。
なお論文はCVPR 2026に採択され、ライセンスはMITで公開されました。
主な特徴
- 学習不要で導入できる高速化手法
- 潜在特徴を時間方向の関数として扱う
- Chebyshev多項式で特徴変化を近似
- リッジ回帰で将来ステップの特徴を予測
- 長距離の特徴再利用に対応
- ステップ幅に対して誤差が累積しにくい設計
- 画像生成と動画生成の両方に対応
- READMEではFLUX.1で最大4.79倍、Wan2.1-14Bで最大4.67倍の高速化例を提示
ComfyUIのインストール
ComfyUIのインストールがまだの方はこちらを参考にしてみてください
ComfyUI-Anima-Enhancer
SpectrumをAnimaモデルに使えるカスタムノードです。
Managerから検索または手動でインストールしてください。
cd ComfyUI\custom_nodes
git clone https://github.com/AdamNizol/ComfyUI-Anima-Enhancer.gitインストール後は再起動が必要です。
ComfyUIのテンプレートからAnimaのworkflowを取り込みます。
メニュー→Browse Templates→Anima Anime Text-to-Image Generation
モデルの後にAnima Layer Replay Patcher繋いで、enable_replayをfalse、enable_spectrumをtrueにします。
左：33.14 seconds（Spectrumなし） 右：23.83 seconds（Spectrumあり）
約28.1%短縮できました。
ComfyUI-Spectrum-sdxl
こちらはsdxlと書かれていますが、AnimaなどDiTベースのモデルにも対応しているようです。
cd ComfyUI\custom_nodes
git clone https://github.com/ruwwww/ComfyUI-Spectrum-sdxl.git再起動して、Spectrum Adaptive Forecaster (SDXL)というノードをモデルの後に繋げれば使えます。
デフォルトのパラメータそのまま使うと処理後の変化が大きかったので、GitHubで推奨されている値に変えました。
stop_caching_stepは総step数-3が良いそうです。
SDXLは25stepでやってるので22にしてます。
SDXL
左：11.45 seconds（Spectrumなし） 右：6.89 seconds（Spectrumあり）
Anima
左：32.75 seconds（Spectrumなし） 右：19.35 seconds（Spectrumあり）
Z-Image-Base
左：69.85 seconds（Spectrumなし） 右：58.77 seconds（Spectrumあり）
ComfyUI Spectrum SDXL Proper
こちらはSDXLで使えるカスタムノードです。
cd ComfyUI\custom_nodes
git clone https://github.com/xmarre/ComfyUI-Spectrum-SDXL-Proper.gitインストール後、Spectrum Apply SDXLというノードが使えるので、それをモデルの後に繋ぎます。
左：12.09 seconds（Spectrumなし） 右：7.05 seconds（Spectrumあり）
ComfyUI-Max-Spectrum（Adaptive Spectral Feature Forecasting）
こちらはUNet/DiTどちらでも使えるカスタムノードです。
cd ComfyUI\custom_nodes
git clone https://github.com/maximilianwicen/ComfyUI-Node-for-Adaptive-Spectral-Feature-Forecasting-for-Diffusion-Sampling-Acceleration.git ComfyUI-Max-Spectrumインストール後、Spectrum Patcher (Max)というノードをモデルの後に繋ぎます。
SDXL
左：11.28 seconds（Spectrumなし） 右：6.77 seconds（Spectrumあり）
Anima
左：33.62 seconds（Spectrumなし） 右：18.48 seconds（Spectrumあり）
Z-Image-Base
左：70.41 seconds（Spectrumなし） 右：39.15 seconds（Spectrumあり）
まとめ
今回試した4つのノードの生成時間をまとめました。
| ノード | モデル | Spectrumなし（秒） | Spectrumあり（秒） | 短縮率 |
|---|---|---|---|---|
| ComfyUI-Anima-Enhancer | Anima | 33.14 | 23.83 | 約28.1% |
| ComfyUI-Spectrum-sdxl | SDXL | 11.45 | 6.89 | 約39.8% |
| ComfyUI-Spectrum-sdxl | Anima | 32.75 | 19.35 | 約40.9% |
| ComfyUI-Spectrum-sdxl | Z-Image-Base | 69.85 | 58.77 | 約15.9% |
| ComfyUI Spectrum SDXL Proper | SDXL | 12.09 | 7.05 | 約41.7% |
| ComfyUI-Max-Spectrum | SDXL | 11.28 | 6.77 | 約40.0% |
| ComfyUI-Max-Spectrum | Anima | 33.62 | 18.48 | 約45.0% |
| ComfyUI-Max-Spectrum | Z-Image-Base | 70.41 | 39.15 | 約44.4% |
生成速度はかなり向上し、特にローカルで重たいモデル使うときは便利な気がしました。
最後のZ-Image-Baseは画像のせいで分かりにくいんですが、あまり劣化はない気がするし、それでいて速度も向上できてるし。
こういう重たいモデルの場合は恩恵が大きい気がします。
ただ一部色褪せてしまう画像もあったので、クオリティ・安定重視の人は気になるかもしれません。
以上Spectrumで高速生成できるカスタムノードを紹介しました。
参考になれば幸いです。
