このComfyUIワークフローは、MelBandRoFormerモデルを使って高品質なボーカル分離を行います。1本のミックス済み音声トラックを入力として、分離したボーカルと伴奏（インスト）の2ステムに分けます。パイプラインはLoadAudioでソースファイルを取り込み、MelBandRoFormerModelLoaderがmodels/diffusion_modelsから学習済み重み（MelBandRoformer_fp16.safetensors）を読み込みます。分離の中核はMelBandRoFormerSamplerで、推論を実行して2つのオーディオテンソル（ボーカル用とBGM用）を出力し、対応するSaveAudioMP3ノードで書き出せる状態にします。
技術的には、MelBandRoFormerはバンド分割された時間-周波数空間で動作するTransformer系アーキテクチャを用い、ソース成分を推定します。実運用では、ボーカル抽出時に伴奏を抑制する（またはその逆）マスクを学習し、音楽的なアーティファクトが少ない、よりクリーンなステムを得やすくします。付属のMarkdownNoteがキャンバス内で手順を案内します。ノード駆動のため、SaveAudioMP3をWAV保存に差し替えたり、出力ファイル名を変更したり、（ノード版で露出していれば）chunking/overlapなどのSamplerオプションを調整して速度・メモリ・分離品質のバランスを取ることもできます。
API
このワークフローをコードから利用
すべてのComfyワークフローはJSONグラフです。以下のペイロードは、このワークフローそのものであり、ComfyUIが実行する内容と同じです — このURLから取得し、バージョン管理に保存したり、ComfyUIで読み込んでノードごとに実行できます。
Comfy SDKを使ってTypeScriptまたはPythonから実行できます。同じコードでComfy Cloudや自身でホストしたComfyUIのどちらにも対応 — ベースURLだけが異なります。
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run "MelBandRoFormerオーディオ分離" (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
// This workflow, exported in API format (see note below)
const wf = await client.workflows.fromFile("audio_melbandroformer_audio_separation_api.json");
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("4")[0].toFile("output.png"); // SaveAudioMP3SDKはAPI形式のワークフローを受け取ります：このワークフローをComfyUIで開き、「ファイル → ワークフローをエクスポート（API）」を使用してください。
FAQ
