前提: 第1弾（環境構築編）で C:\ComfyUI に構築が終わっている状態から始めます。まだの方は第1弾を先に読んでください。本編は「動く環境をどう速くするか」と「キャラクター固定をどう動かすか」に絞っています。

検証環境:

GPU：RTX 4070 Ti SUPER 16GB（Ada / sm_89）
CPU：Ryzen 9 5900X 12コア
RAM：32GB
OS：Windows 11 Pro 26200
ComfyUI：0.32.0
PyTorch：2.13.0+cu130
SageAttention：2.2.0 post6

前提となる記事

第1弾（無料）… https://note.com/sash_02/n/n0b141c7e6e96
第1弾（有料・完全手順）… https://brain-market.com/u/sash/a/bygDOwYjMgoTZsNWa0JXY

0. この教材で到達する状態

試行・構図決め
設定：Turbo 4ステップ
時間：2分29秒
通常の仕上げ
設定：Turbo 6ステップ
時間：3分18秒
品質最優先
設定：20ステップ（LoRAなし）
時間：7分05秒
キャラクター固定
設定：R2V 20ステップ / 864×480
時間：2分25秒
最も実用的
設定：R2V + Turbo 6ステップ / 864×480
時間：1分19秒

いずれも n=3 の中央値です。初稿では 2分35秒・3分16秒・2分27秒と書いていましたが、交互測定で3回ずつ測り直したところ、いずれも条件ごとの初回が外れ値でした。経緯は6-4節に書いてあります。

第1弾の到達点は「7分5秒」でした。ここから 6ステップで53.5%、4ステップなら65.1%短縮します。

チェックリスト:

[ ] 1. Turbo 用カスタムノードを導入（危険なコードが無いことを自分で確認）
[ ] 2. LoRA ファイルを選ぶ（8つある。選定基準を後述）
[ ] 3. 起動して2ノードが登録されたことを確認
[ ] 4. ワークフローを組み替える（2箇所だけ）
[ ] 5. ステップ数を決める（4〜8。時間は式で予測できる）
[ ] 6. キャラ固定を使うなら R2V モデルを追加取得（19.53GB）
[ ] 7. API から動かすなら参照画像の渡し方に注意（ここが最大の罠）