安装指南

简介

安装流程

下图展示了ComfyUI的完整安装流程：

这个图展示了： - 步骤1-7: 从安装前置软件到验证安装的完整流程 - 左侧详情: 每个步骤的具体命令和操作 - 右侧提示: 安装过程中的重要提示和注意事项

前置要求

系统要求

• 操作系统: Windows 10+, macOS 10.15+, 或 Linux
• Python: 3.8 或更高版本（推荐 3.10）
• Git: 用于克隆代码仓库
• GPU: NVIDIA GPU（推荐）或支持CUDA的GPU

硬件要求

• 内存: 最低8GB，推荐16GB+
• 显卡: NVIDIA GPU with 4GB+ VRAM（最低），8GB+ VRAM（推荐）
• 存储: 至少10GB可用空间，推荐20GB+（SSD更佳）

软件依赖

• Python 3.8+
• Git
• NVIDIA GPU驱动（最新版本）
• CUDA Toolkit（推荐11.8或更高版本）

安装步骤

方法一：使用Git克隆安装（推荐）

1. 安装Python
2. 访问 https://www.python.org/downloads/
3. 下载Python 3.10或更高版本

4. 运行安装程序，勾选"Add Python to PATH"

5. 安装Git

6. 访问 https://git-scm.com/download/win

7. 下载并安装Git

8. 克隆ComfyUI仓库 bash git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git cd ComfyUI

9. 创建虚拟环境 bash python -m venv venv venv\Scripts\activate

10. 安装依赖 bash pip install -r requirements.txt

11. 下载模型文件

12. 将Stable Diffusion模型文件放入 models/checkpoints/ 目录

13. 推荐模型：v1-5-pruned-emaonly.ckpt

14. 启动ComfyUI bash python main.py

运行安装程序，勾选"Add Python to PATH"

安装Git

下载并安装Git

克隆ComfyUI仓库 bash git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git cd ComfyUI

创建虚拟环境 bash python -m venv venv venv\Scripts\activate

安装依赖 bash pip install -r requirements.txt

下载模型文件

推荐模型：v1-5-pruned-emaonly.ckpt

启动ComfyUI bash python main.py

1. 安装Homebrew bash /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

2. 安装Python和Git bash brew install python git

3. 克隆ComfyUI仓库 bash git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git cd ComfyUI

4. 创建虚拟环境 bash python3 -m venv venv source venv/bin/activate

5. 安装依赖 bash pip install -r requirements.txt

6. 下载模型文件

7. 将Stable Diffusion模型文件放入 models/checkpoints/ 目录

8. 启动ComfyUI bash python main.py

安装Homebrew bash /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

安装Python和Git bash brew install python git

克隆ComfyUI仓库 bash git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git cd ComfyUI

创建虚拟环境 bash python3 -m venv venv source venv/bin/activate

安装依赖 bash pip install -r requirements.txt

下载模型文件

将Stable Diffusion模型文件放入 models/checkpoints/ 目录

启动ComfyUI bash python main.py

1. 安装Python和Git bash sudo apt update sudo apt install python3 python3-venv git

2. 克隆ComfyUI仓库 bash git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git cd ComfyUI

3. 创建虚拟环境 bash python3 -m venv venv source venv/bin/activate

4. 安装依赖 bash pip install -r requirements.txt

5. 下载模型文件

6. 将Stable Diffusion模型文件放入 models/checkpoints/ 目录

7. 启动ComfyUI bash python main.py

安装Python和Git bash sudo apt update sudo apt install python3 python3-venv git

克隆ComfyUI仓库 bash git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git cd ComfyUI

创建虚拟环境 bash python3 -m venv venv source venv/bin/activate

安装依赖 bash pip install -r requirements.txt

下载模型文件

将Stable Diffusion模型文件放入 models/checkpoints/ 目录

启动ComfyUI bash python main.py

方法二：使用便携版（Windows）

1. 下载便携版
2. 访问ComfyUI发布页面

3. 下载最新的便携版压缩包

4. 解压文件

5. 解压到您想要的目录

6. 下载模型文件

7. 将模型文件放入 models/checkpoints/ 目录

8. 运行启动脚本

9. 双击 run_nvidia_gpu.bat（NVIDIA GPU）
10. 或双击 run_cpu.bat（CPU模式）

下载最新的便携版压缩包

解压文件

解压到您想要的目录

下载模型文件

将模型文件放入 models/checkpoints/ 目录

运行启动脚本

方法三：使用Docker

1. 安装Docker
2. 访问 https://www.docker.com/get-started

3. 下载并安装Docker Desktop

4. 拉取ComfyUI镜像 bash docker pull comfyui/comfyui:latest

5. 运行容器 bash docker run -it --gpus all -p 8188:8188 comfyui/comfyui:latest

下载并安装Docker Desktop

拉取ComfyUI镜像 bash docker pull comfyui/comfyui:latest

运行容器 bash docker run -it --gpus all -p 8188:8188 comfyui/comfyui:latest

目录结构

安装完成后，ComfyUI的目录结构如下：

ComfyUI/
├── main.py                 # 主程序
├── requirements.txt        # Python依赖
├── models/                 # 模型目录
│   ├── checkpoints/        # 主模型文件
│   ├── vae/               # VAE模型
│   ├── lora/              # LoRA模型
│   ├── embeddings/        # 文本嵌入
│   └── controlnet/       # ControlNet模型
├── input/                 # 输入图像
├── output/                # 输出图像
├── custom_nodes/          # 自定义节点
└── comfy/                 # 核心代码

模型文件下载

Stable Diffusion模型

推荐下载以下模型：

1. Stable Diffusion 1.5
2. 文件名：v1-5-pruned-emaonly.ckpt
3. 大小：约4GB

4. 下载：Hugging Face或Civitai

5. Stable Diffusion XL

6. 文件名：sd_xl_base_1.0.safetensors
7. 大小：约6.9GB
8. 下载：Hugging Face

下载：Hugging Face或Civitai

Stable Diffusion XL

VAE模型

• 文件名：vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors
• 放入 models/vae/ 目录

LoRA模型

• 从Civitai下载LoRA模型
• 放入 models/lora/ 目录

配置优化

GPU优化

1. 启用xformers（加速推理） bash pip install xformers

2. 设置CUDA可见设备 bash set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

启用xformers（加速推理） bash pip install xformers

设置CUDA可见设备 bash set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

内存优化

1. 减少显存使用

2. 在启动参数中添加 --lowvram

3. 启用CPU卸载

4. 在启动参数中添加 --cpu

在启动参数中添加 --lowvram

启用CPU卸载

性能优化

1. 使用FP16精度

2. 在启动参数中添加 --fp16-vae

3. 启用CUDA图

4. 在启动参数中添加 --cuda-graph

在启动参数中添加 --fp16-vae

启用CUDA图

启动参数

常用启动参数：

python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188

常用参数说明：

• --listen: 监听地址（0.0.0.0允许外部访问）
• --port: 端口号（默认8188）
• --lowvram: 低显存模式
• --highvram: 高显存模式
• --fp16-vae: 使用FP16 VAE
• --cpu: 强制使用CPU
• --dont-upcast-attention: 不上采样注意力

验证安装

1. 启动ComfyUI bash python main.py

2. 访问Web界面

3. 打开浏览器

4. 访问 http://localhost:8188

5. 测试生成

6. 加载默认工作流
7. 点击"Queue Prompt"
8. 查看生成的图像

启动ComfyUI bash python main.py

访问Web界面

访问 http://localhost:8188

测试生成

常见问题

Q1: 安装时出现CUDA错误

A: 确保安装了正确的NVIDIA驱动和CUDA Toolkit，版本要匹配。

Q2: 内存不足错误

A: 尝试使用 --lowvram 参数，或减少批处理大小。

Q3: 模型文件在哪里下载？

A: 可以从Hugging Face、Civitai等平台下载模型文件。

Q4: 如何更新ComfyUI？

A: 在ComfyUI目录下运行：

git pull
pip install -r requirements.txt --upgrade

Q5: 支持AMD GPU吗？

A: ComfyUI主要支持NVIDIA GPU，AMD GPU支持有限，需要额外配置。

Q6: 可以在没有GPU的情况下运行吗？

A: 可以，但速度会非常慢。使用 --cpu 参数强制使用CPU。

卸载ComfyUI

1. 停止ComfyUI

2. 关闭终端或按Ctrl+C

3. 删除虚拟环境 bash deactivate rm -rf venv

4. 删除ComfyUI目录 bash cd .. rm -rf ComfyUI

关闭终端或按Ctrl+C

删除虚拟环境 bash deactivate rm -rf venv

删除ComfyUI目录 bash cd .. rm -rf ComfyUI

下一步

安装完成后，您可以：

1. 阅读界面导航，熟悉ComfyUI界面
2. 完成第一个工作流，体验ComfyUI功能
3. 学习核心概念，深入了解ComfyUI

相关资源

• ComfyUI GitHub
• ComfyUI官方文档
• 界面导航
• 第一个工作流

更新日志

• 2026-01-26: 初始版本创建