本地部署comfyui及搭建工作流（TODO）

ComfyUI 本地部署完整流程

操作系统windows11
内存 32g
显卡5070ti 12g
使用方案三便携包完成本地部署，目前只能跑一些量化模型

一、前置准备

硬件&系统要求

设备类型 最低要求 推荐配置
NVIDIA显卡 显存≥4G，支持CUDA RTX 20系及以上，显存≥8G，驱动版本≥535.x
AMD显卡 支持ROCm RX 5000系及以上，Linux系统适配最佳
苹果芯片 M1及以上，macOS 12+ M2及以上，内存≥16G
纯CPU 内存≥8G 仅用于功能测试，生成速度极慢

⚠️ 核心红线：所有安装路径严禁包含中文、空格、特殊符号，否则会出现无法预知的报错。

二、新手零门槛：官方桌面版安装（全图形化）

适合完全无代码基础的用户，像普通软件一样一键安装，自动配置Python环境、依赖包，无需手动操作。

  1. 下载安装包：访问ComfyUI官方下载页 https://www.comfy.org/download ，选择对应系统（Windows/macOS）的安装包。
  2. 执行安装向导：
    • 双击安装包，同意用户协议，选择无中文空格的安装路径；
    • 选择对应的硬件类型（NVIDIA/AMD/CPU，不要选错）；
    • 国内用户建议配置国内镜像源，大幅提升依赖下载速度；
    • 等待安装完成，程序会自动完成所有环境配置。
  3. 启动运行：安装完成后桌面会生成快捷方式，双击启动，程序会自动拉起服务，自动打开浏览器访问 http://localhost:8188，进入ComfyUI操作界面。

三、Windows用户首选：官方便携包安装（解压即用）

适合不想安装软件、需要绿色便携部署的用户，内置独立Python环境，无需配置系统环境，解压就能用。

  1. 下载对应版本便携包
    官方下载地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ，根据硬件选择对应版本：

    • RTX 20/30/40系NVIDIA显卡：下载 ComfyUI_windows_portable_nvidia_cu121_or_cpu.7z
    • AMD显卡：下载 Experimental portable for AMD GPUs 版本
    • 老旧NVIDIA显卡（10系及以下）：选择带cuda 11.8的版本
    • 纯CPU运行：下载 ComfyUI_windows_portable_cpu.7z

  2. 解压文件
    用7-Zip/WinRAR解压到无中文路径，例如 D:\AI\ComfyUI_windows_portable，解压后核心目录结构如下：

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    6
    ComfyUI_windows_portable
    ├── ComfyUI/          # 主程序核心目录
    ├── python_embeded/   # 内置独立Python环境，无需额外安装
    ├── run_nvidia_gpu.bat # NVIDIA显卡启动脚本
    ├── run_amd_gpu.bat    # AMD显卡启动脚本
    └── run_cpu.bat        # CPU模式启动脚本

  3. 放置基础模型（必做）
    没有模型无法生成图片，先下载Stable Diffusion基础大模型（格式为 .safetensors/.ckpt，例如SDXL 1.0、SD1.5），放入目录：
    ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\checkpoints\

  4. 启动ComfyUI
    双击对应硬件的启动脚本（NVIDIA用户双击 run_nvidia_gpu.bat），弹出命令行窗口，等待加载完成，当出现 To see the UI go to: http://127.0.0.1:8188 即为启动成功，浏览器会自动打开该地址进入操作界面。

四、全平台通用：手动源码安装

适合有代码基础、想自定义环境、跟进最新版本的用户，适配Windows/macOS/Linux全平台。

步骤1：安装前置环境

  1. 安装Python

    • 版本要求：3.10 ~ 3.12（推荐3.11，兼容性最佳）
    • 下载地址：https://www.python.org/downloads/
    • Windows安装时必须勾选 Add Python to PATH，添加到系统环境变量；
    • 验证：打开终端/命令行，输入 python --version 和 pip --version，能正常输出版本号即为安装成功。

  2. 安装Git

步骤2：克隆仓库&安装依赖

  1. 打开终端，cd到无中文空格的安装目录，执行克隆命令：

    1
    2
    git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
    cd ComfyUI

  2. （推荐）创建并激活虚拟环境，避免污染全局Python环境：

    • Windows系统：
      1
      2
      python -m venv venv
      venv\Scripts\activate
    • macOS/Linux系统：
      1
      2
      python3 -m venv venv
      source venv/bin/activate

  3. 安装对应硬件的依赖包（按需选择）：

    • 通用安装（自动适配，新手首选）：
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      2
      3
      4
      # Windows
      pip install -r requirements.txt
      # macOS/Linux
      pip3 install -r requirements.txt
    • NVIDIA显卡（CUDA加速，性能最优）：
      1
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      3
      4
      # 先安装CUDA 12.1版PyTorch（RTX 20系及以上推荐）
      pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
      # 再安装其他依赖
      pip install -r requirements.txt
    • AMD显卡（Linux ROCm）：
      1
      2
      pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.0
      pip install -r requirements.txt
    • 苹果M系列芯片：
      1
      2
      pip3 install torch torchvision torchaudio
      pip install -r requirements.txt

步骤3：放置模型&启动

  1. 下载SD基础大模型，放入 ComfyUI/models/checkpoints/ 目录，其他模型按下方规范放入对应目录；
  2. 终端确保在ComfyUI根目录、虚拟环境已激活，执行启动命令：
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    4
    # Windows
    python main.py
    # macOS/Linux
    python3 main.py
  3. 终端出现 To see the UI go to: http://127.0.0.1:8188 即为启动成功，浏览器访问该地址即可进入界面。

五、核心模型存放规范（避坑核心）

ComfyUI通过目录名识别模型类型，必须严格放入对应目录，Linux/macOS系统严格区分大小写，目录名不可错写、简写。

模型类型 标准存放目录 常见格式 核心用途
基础大模型/Checkpoint models/checkpoints/ .safetensors/.ckpt SD1.5/SDXL/Flux等生成核心模型
VAE模型 models/vae/ .safetensors/.ckpt 优化图像色彩、细节还原
LoRA微调模型 models/loras/ .safetensors/.ckpt 风格、人物、场景特征微调
ControlNet模型 models/controlnet/ .safetensors/.pth 控制画面构图、姿态、线条等
IP-Adapter模型 models/ipadapter/ .safetensors/.bin 图像参考生成
超分放大模型 models/upscalers/ .safetensors/.pth 图像分辨率放大、画质修复

补充技巧：如果已有SD WebUI的模型，不想重复占用磁盘空间，可将根目录下的 extra_model_paths.yaml.example 重命名为 extra_model_paths.yaml，修改 base_path 为WebUI的模型目录，重启ComfyUI即可共享模型。

六、必备插件安装（ComfyUI-Manager）

ComfyUI-Manager是官方社区公认的必备管理插件，可一键安装其他插件、更新主程序、管理节点、导入工作流，安装方式如下：

  1. 进入ComfyUI根目录下的 custom_nodes 文件夹；
  2. 打开终端，执行克隆命令：
    1
    git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
  3. 重启ComfyUI，界面右上角出现 Manager 按钮，即为安装成功。

七、常见问题排查

  1. 启动提示Python/pip不是内部命令：Python未添加到系统环境变量，重新安装Python并勾选 Add Python to PATH，或手动配置系统环境变量。
  2. 节点提示找不到模型：模型未放入对应目录、目录名拼写错误、路径包含中文/空格、Linux/macOS大小写不匹配，按规范修正后重启即可。
  3. NVIDIA显卡启动后只用CPU运行，无CUDA加速：显卡驱动版本过低，或PyTorch的CUDA版本不匹配，更新显卡驱动，重新安装对应CUDA版本的PyTorch。
  4. 生成图片黑屏/绿屏：VAE模型不匹配、显存不足，尝试更换配套VAE，降低图片分辨率，开启分块VAE解码，关闭其他占用显存的程序。
  5. 界面空白/加载失败：使用Chrome/Edge浏览器，关闭VPN/代理，直接访问 http://127.0.0.1:8188，避免使用兼容性差的浏览器。

搭建工作流

TODO

#工作流 #comfyui
本地部署comfyui及搭建工作流（TODO）
https://cszy.top/20260301-本地部署comfyui及搭建工作流/
作者
csorz
发布于
2026年3月3日
许可协议