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标题: 【新手教程】Windows 本地部署 ComfyUI 完整指南：零基础搭建 AI 图像生成工作流 [打印本页]

作者: dcs2000365 时间: 1 小时前
标题: 【新手教程】Windows 本地部署 ComfyUI 完整指南：零基础搭建 AI 图像生成工作流
前言

ComfyUI 是目前最灵活的 AI 图像生成工具之一，基于节点式工作流设计，让你像搭积木一样自由组合 Stable Diffusion 的各种功能。相比传统 WebUI，ComfyUI 在显存利用率和自定义工作流方面有明显优势，尤其适合想深入理解 AI 图像生成原理的新手。

一、前置条件

在开始之前，请确认你的电脑满足以下要求：

操作系统：Windows 10/11（64位）
显卡：NVIDIA 显卡，显存 ≥ 4GB（推荐 8GB 以上）
驱动：已安装最新版 NVIDIA 显卡驱动
空间：至少 20GB 可用硬盘空间（模型文件较大）
网络：稳定的网络连接（需下载模型和依赖）

二、安装步骤

步骤 1：安装 Git

ComfyUI 需要通过 Git 克隆仓库。

1. 访问 https://git-scm.com/download/win 下载 Git
2. 运行安装程序，一路点击 Next 即可
3. 安装完成后，打开命令提示符（CMD），输入

git --version

复制代码

验证安装

步骤 2：安装 Python 3.10

ComfyUI 官方推荐 Python 3.10 版本。

1. 访问 https://www.python.org/downloads/release/python-31011/
2. 下载 Windows installer (64-bit)
3. 安装时务必勾选 Add Python to PATH
4. 安装完成后，CMD 中输入

python --version

复制代码

应显示 Python 3.10.x

步骤 3：克隆 ComfyUI 仓库

打开 CMD，执行以下命令：

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

复制代码

步骤 4：创建虚拟环境并安装依赖

python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install -r requirements.txt

复制代码

这里我们使用 CUDA 12.1 版本的 PyTorch。如果你的显卡驱动较老，可以尝试

cu118

复制代码

版本。

步骤 5：下载基础模型

ComfyUI 需要下载 Stable Diffusion 模型才能运行。

1. 访问 https://civitai.com 或 https://huggingface.co
2. 下载任意 SD 1.5 或 SDXL 模型（.safetensors 或 .ckpt 格式）
3. 将模型文件放入

ComfyUI\models\checkpoints

复制代码

目录

推荐新手先下载 v1-5-pruned-emaonly.safetensors（约 4GB），这是 Stable Diffusion 1.5 的基础模型。

步骤 6：启动 ComfyUI

在 CMD 中（确保在 ComfyUI 目录且虚拟环境已激活）：

python main.py

复制代码

看到 Starting server 提示后，打开浏览器访问

http://127.0.0.1:8188

复制代码

三、验证安装

成功启动后，你应该看到：

浏览器中显示 ComfyUI 的节点式界面
左侧有各类节点可供选择
默认工作流已加载（包含 Load Checkpoint、CLIP Text Encode、KSampler 等节点）

尝试运行默认工作流：

1. 点击 Queue Prompt 按钮
2. 等待片刻，右侧 Save Image 节点应显示生成的图片
3. 如果成功生成图片，说明安装完成！

四、常见问题与解决

Q1：启动时报错
CUDA out of memory
复制代码

A：显存不足。尝试以下方法：

降低图片分辨率（默认 512x512，可改为 256x256 测试）
关闭其他占用显存的程序
使用 --lowvram 参数启动：
1. python main.py --lowvram
复制代码
考虑使用 CPU 模式（较慢）：
1. python main.py --cpu
复制代码

Q2：模型加载失败

A：检查模型文件是否放在正确目录。ComfyUI 的模型路径结构：

ComfyUI\models\
checkpoints/ <- 大模型（.safetensors/.ckpt）
loras/ <- LoRA 模型
vae/ <- VAE 模型
embeddings/ <- Textual Inversion
controlnet/ <- ControlNet 模型

复制代码

Q3：依赖安装失败

A：

确保 Python 版本是 3.10（不是 3.11 或 3.12）
使用国内镜像加速：
1. pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
复制代码
单独安装失败的包，查看具体错误信息

Q4：界面显示异常或节点无法连接

A：尝试清除浏览器缓存，或使用 Chrome/Edge 浏览器的无痕模式访问。

五、进阶建议

学习工作流：ComfyUI 的核心是工作流，建议从官方示例开始，逐步理解每个节点的作用
安装管理器：通过 ComfyUI-Manager 插件可以方便地安装节点和模型
保存工作流：设计好的工作流可以导出为 JSON，方便复用和分享
关注显存：复杂工作流会占用大量显存，建议 8GB 以上显存再尝试高清生成

结语

ComfyUI 的学习曲线比传统 WebUI 稍陡，但掌握后你会发现它的灵活性和效率远超其他工具。节点式工作流让你真正理解 AI 图像生成的每个环节，而不是简单地点按钮。

如果在安装过程中遇到问题，欢迎在楼下留言，我会尽力帮忙解答。

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