安装指南
ComfyUI 支持多种安装方式，您可以根据自己的需求和技术水平选择合适的方法。
系统要求
最低配置
- 操作系统: Windows 10/11, macOS 10.15+, Linux
- 内存: 8GB RAM
- 显卡: NVIDIA GPU with 4GB+ VRAM (推荐)
- 硬盘空间: 20GB+ 可用空间
推荐配置
- 内存: 16GB+ RAM
- 显卡: NVIDIA GPU with 8GB+ VRAM (RTX 3070 或更高)
- 硬盘: SSD 以提升加载速度
Windows 安装
方法一：便携版（推荐新手）
- 访问 ComfyUI GitHub Releases
- 下载最新的 Windows 便携版压缩包（
*_windows_amd64_cu121*.7z） - 解压到您想要的位置
- 运行
run_nvidia_gpu.bat（NVIDIA 显卡）或run_cpu.bat（仅 CPU）
方法二：Git 克隆安装
bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
# 进入目录
cd ComfyUI
# 安装依赖（如使用独立 Python 环境，建议先创建虚拟环境）
pip install -r requirements.txt方法三：使用 Manager 管理器
ComfyUI Manager 提供了图形化的安装和更新界面：
- 安装 ComfyUI（任意方式）
- 下载 Manager：bash
cd custom_nodes git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git - 重启 ComfyUI，即可在界面中看到 Manager 入口
macOS 安装
Apple Silicon (M1/M2/M3)
bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
# 创建虚拟环境（推荐）
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt运行：./run_mps.sh 或 python3 main.py --force-fp16
Intel Mac
对于 Intel Mac，建议使用 RyzenAI 或仅 CPU 模式运行。
Linux 安装
基础安装
bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
# 安装系统依赖（Ubuntu/Debian）
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip python3-venv
# 创建虚拟环境并安装
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txtNVIDIA 显卡配置
确保已安装 CUDA 驱动：
bash
# 检查驱动
nvidia-smi
# 如需安装 CUDA（以 CUDA 12.1 为例）
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo apt update
sudo apt install cuda-12-1验证安装
安装完成后，运行以下命令启动 ComfyUI：
- Windows: 双击
run_nvidia_gpu.bat - macOS/Linux: 运行
./run_nvidia_gpu.sh或./run_cpu.sh
访问 http://127.0.0.1:8188 ，如果看到 ComfyUI 界面即表示安装成功。
首次配置
下载模型
ComfyUI 本身不包含模型，需要额外下载：
- 基础模型: 从 Civitai 或 Hugging Face 下载
- 放置位置: 通常放在
models/checkpoints/目录
模型目录结构
ComfyUI/
├── models/
│ ├── checkpoints/ # 基础模型（如 SD1.5, SDXL）
│ ├── vae/ # VAE 模型
│ ├── loras/ # LoRA 模型
│ ├── controlnet/ # ControlNet 模型
│ ├── embeddings/ # Textual Inversion 嵌入
│ └── upscale_models/ # 超分辨率模型常见问题
Q: 启动时报错 "CUDA out of memory"
A: 尝试减小批量大小（Batch Size）或使用更小的模型。也可在设置中启用 "VRAM usage mode" 为低显存模式。
Q: 缺少 Visual Studio Build Tools
A: Windows 用户需要安装 Visual Studio Build Tools，选择 "C++ 生成工具"。
Q: pip install 失败
A: 确保使用 Python 3.10-3.11 版本，避免使用 Python 3.12。
下一步
安装完成后，建议继续阅读：