Midjourney操作界面

ComfyUI部署教程,ComfyUI安装保姆级指南

如果你还在用传统的Stable Diffusion WebUI画图,那么你真的OUT了!如今AI绘图圈最炙手可热的神器——ComfyUI,已经悄悄从技术宅手中“出圈”,成为进阶玩家的梦中情包。这篇文章就是为你量身打造的ComfyUI安装保姆级教程,从小白到老司机,通通拿下!一、ComfyUI 是什么?ComfyUI,全名就叫这个,它的GitHub地址是:https://github.com/

如果你还在用传统的Stable Diffusion WebUI画图,那么你真的OUT了!如今AI绘图圈最炙手可热的神器——ComfyUI,已经悄悄从技术宅手中“出圈”,成为进阶玩家的梦中情包。这篇文章就是为你量身打造的ComfyUI安装保姆级教程,从小白到老司机,通通拿下!

一、ComfyUI 是什么?

ComfyUI,全名就叫这个,它的GitHub地址是:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI。

ComfyUI部署教程,ComfyUI安装保姆级指南

说白了,它是一款基于节点式工作流的AI图像生成工具,专门为Stable Diffusion这样的扩散模型量身定制。你可以像拼乐高一样拖拽、连接不同节点,像模型加载、提示词输入、采样器等等,搭建一个属于自己的“图像工厂”。

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相较于传统的操作方式,ComfyUI最大特点就是——灵活又可控。你可以精准掌控每个细节参数,完全自主构建工作流,这才是高手该有的姿态!

核心亮点一览:

  • 节点式操作:像做编程一样搭积木,模块化控制每一步;

  • 低显存门槛:显卡8GB也能带飞,谁说AI绘图只能靠“家里有矿”;

  • 批量处理能力:流程自动化,批量生成图像/视频轻松搞定;

  • 强扩展性:插件生态快速增长,如ControlNet、AnimateDiff等一应俱全。

二、ComfyUI VS Stable Diffusion WebUI

很多朋友会问,那我已经在用Stable Diffusion WebUI了,还用得着ComfyUI吗?

别急,看完这张对比表你就知道答案了:

对比维度
ComfyUI
Stable Diffusion WebUI
界面风格
节点式可视化工作流
传统网页表单按钮
学习门槛
稍高,需理解节点逻辑
低,新手友好
硬件要求
显存要求较低(≥8GB)
推荐12GB+显存
功能自由度
高度自定义、无限组合
功能固定、略死板
插件生态
发展中,潜力大
成熟,但创新缓慢
适合场景
批量处理、流程研究
快速单图创作

一句话总结:新手图一乐,进阶图ComfyUI

三、安装前准备:硬件 + 系统 + 驱动

想玩得转ComfyUI,硬件要求其实并不高:

✅ 本地部署建议配置:

  • 显卡:NVIDIA ≥1080ti(≥8GB显存);AMD用户需走ROCm方案;

  • 存储:最低40GB,推荐100GB以上(SSD加速体验更佳);

  • 系统:Windows 10/11,兼容稳定无坑。

✅ 软件依赖:

  • 显卡驱动:NVIDIA需支持CUDA 11.8+,无需单装CUDA Toolkit;

  • VS Build Tools:Windows平台安装必备;

  • AMD用户:需配置WSL 2 + ROCm。

四、ComfyUI主流安装方式全解析

🟢 方式一:桌面版 ComfyUI 壳(新手推荐,未来趋势)

当前版本:ComfyUI Setup 0.4.32
下载地址:https://www.comfy.org/download

步骤如下:

  1. (可选)DNS加速修改 C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts,添加:

    复制编辑185.199.110.133 raw.githubusercontent.com
  2. 下载安装包双击安装 ComfyUI Setup 0.4.32 - x64.exe,进入图形界面,开始自动安装。

  3. 一路默认即可

    • GPU选择:不要勾选CPU;

    • 安装路径:默认即可;

    • 镜像设置:替换为国内源,加快下载速度。

      arduino复制编辑Python镜像:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/python-build-standalone/releases/PyTorch镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  4. 点击安装,等待自动完成

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  5. 配置模型默认工作流运行后,会提示缺少模型,比如v1-5-pruned-emaonly.ckpt(SD1.5大模型)。

    下载模型后放入:

    makefile复制编辑D:\AI Files\ComfyUI\models\checkpoints\

    然后重启ComfyUI,重新运行工作流,看到图像生成页面就成功啦!

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🟡 方式二:Windows 便携独立整合包(目前主流玩法)

下载地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases/latest/download/ComfyUI_windows_portable_nvidia.7z

步骤如下:

  1. 解压文件,注意路径不能含有中文

  2. 已有 WebUI 模型库的用户,可直接复用,无需重复下载:

    • 修改配置:

      yaml复制编辑将 extra_model_paths.yaml.example 重命名为 extra_model_paths.yaml编辑如下(路径替换为你本地实际路径):a111:   base_path: D:\AI Files\sd-webui-aki-v4.10\   controlnet: D:\AI Files\sd-webui-aki-v4.10\extensions\sd-webui-controlnet\models
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  3. 双击 run_nvidia_gpu.bat 启动 ComfyUI。

  4. 安装管理插件神器【ComfyUI-Manager】:

    bash复制编辑进入 custom_nodes 文件夹 → Shift + 右键 → 打开 PowerShell 执行命令: git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
  5. 重启 ComfyUI,搞定!

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🔵 方式三:绘世整合包(最适合怕麻烦党)

整合包发布页:https://www.bilibili.com/video/BV1Ew411776J/
当前版本:ComfyUI-aki-v1.6.7z(有解压密码)

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安装步骤:

  1. 解压到无中文路径。

  2. 拷贝:

    • 模型文件到 ComfyUI\models\checkpoints\

    • ControlNet模型到 ComfyUI\models\controlnet\

  3. 双击 绘世启动器.exe → 点击【一键启动】

  4. 自动打开浏览器界面,直接开始创作

五、常用目录说明(建议收藏)

目录
作用
models/checkpoints/
主模型放这里,比如SD1.5、SDXL
models/loras/
LoRA微调模型
models/controlnet/
ControlNet相关模型
models/vae/
色彩、细节控制的VAE模型
embeddings/
文本嵌入模型
custom_nodes/
插件放这里(如AnimateDiff等)
output/
生成的图片/视频会自动保存在此
input/
输入参考图或提示词素材

ComfyUI 是未来的主流,不容错过!

ComfyUI并不只是一个工具,更是一套完整的AI图像工作流框架。它不仅适合想深度定制生成流程的玩家,也正在变得越来越“平易近人”。随着插件生态不断壮大、桌面壳日益完善,ComfyUI正在一步步走向主流化。

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