ComfyUI：模块化节点式AI绘画工作流引擎安装与使用指南

官方信息

项目名称	ComfyUI
仓库地址	https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
官方网站	https://www.comfy.org
最新更新	2026-06-23
Star 数	约 75k+
项目定位	基于节点编辑器的模块化扩散模型推理GUI，支持Stable Diffusion、FLUX、SD3、HunyuanDiT等主流模型

项目背景

ComfyUI 由 comfyanonymous 开发并维护，是当前开源AI绘画领域最受欢迎的节点式工作流GUI之一。与传统的 Stable Diffusion WebUI 不同，ComfyUI 将整个扩散推理过程拆解为可视化的节点——加载模型、编码提示词、采样、VAE解码、保存图片——每个环节都是一个可拖拽、可连接的节点，用户可以像搭积木一样自由组合出复杂的生成流程。

这种节点式架构带来了极高的灵活性：你可以在同一工作流中同时加载多个LoRA、切换不同的采样器、接入ControlNet控制姿态、做局部重绘、甚至串联多张图片的(img2img)处理。由于所有计算都在后端以张量方式执行，ComfyUI 在显存效率上也优于许多传统WebUI，尤其适合多模型并行、高分辨率出图等进阶场景。

截至2026年，ComfyUI 已经原生支持 Stable Diffusion 1.5 / 2.1 / XL / 3.5、FLUX.1 [dev/schnell]、SD3、HunyuanDiT、PixArt、Wan视频模型等数十种主流扩散模型，并拥有庞大的自定义节点社区（ComfyUI-Manager、Impact-Pack、IP-Adapter、ControlNet Auxiliary等），形成了完整的生态。

核心特性

节点式可视化工作流：拖拽连线即可搭建完整推理管线，支持保存为JSON模板复用
极低显存占用：通过模型卸载、注意力优化、FP8量化等技术，4GB显存也能跑SDXL
多模型原生支持：SD1.5/SDXL/SD3/FLUX/HunyuanDiT/PixArt/Wan2.1等开箱即用
自定义节点生态：通过ComfyUI-Manager一键安装上千种社区节点，扩展ControlNet、IP-Adapter、放大、局部重绘等能力
批处理与队列系统：内置任务队列，支持批量出图、参数遍历、高分辨率工作流
API与可编程接口：提供REST API和WebSocket接口，可被外部程序调用
跨平台支持：Windows/Linux/macOS均可运行，AMD显卡通过DirectML/ZLUDA兼容

环境要求

项目	最低要求	推荐配置
GPU 显存	4GB（SD1.5）	12GB+（SDXL/FLUX），24GB+（视频模型）
CUDA	11.8+	12.1 / 12.4
Python	3.10	3.10 / 3.11
系统	Windows 10 / Ubuntu 20.04	Windows 11 / Ubuntu 22.04
磁盘空间	10GB（仅程序）	50GB+（含常用模型）

详细部署步骤

方式一：Windows 一键便携包（推荐新手）

这是最简单的安装方式，无需提前安装Python和Git。

下载便携包
前往 Releases页面，下载最新的 ComfyUI_windows_portable_nvidia.7z 文件（约1.5GB）。
如果使用AMD显卡，请下载 ComfyUI_windows_portable_amd.7z。
解压
用7-Zip或Bandizip解压到任意磁盘，路径不要包含中文和空格，例如 D:\ComfyUI。
启动
进入解压后的目录，双击运行 run_nvidia_gpu.bat（N卡）或 run_amd.bat（A卡）。
首次启动会自动检查环境，黑窗口中出现 To see the GUI go to: http://127.0.0.1:8188 即表示成功。
访问界面
浏览器打开 http://127.0.0.1:8188 即可看到默认工作流。

方式二：Linux 源码部署（推荐生产环境）

安装基础依赖

sudo apt update
sudo install python3.10 python3.10-venv python3-pip git -y
# 验证CUDA
nvidia-smi

克隆仓库

cd /opt
sudo git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
sudo chown -R $USER:$USER ComfyUI
cd ComfyUI

创建虚拟环境

python3.10 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip wheel

安装PyTorch（CUDA 12.1版本）
```
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
```
验证安装：python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"，输出True即正常。
安装ComfyUI依赖
```
pip install -r requirements.txt
```
下载基础模型
以SD1.5为例，从 HuggingFace 下载 v1-5-pruned-emaonly.safetensors，放到：
```
ComfyUI/models/checkpoints/
```
如果要跑SDXL，下载 sd_xl_base_1.0.safetensors 放到同一目录。
启动服务
```
python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188
```
常用参数：
- --listen 0.0.0.0：允许外网访问
- --port 8188：指定端口
- --highvram：大显存模式（24GB+）
- --normalvram：中等显存（8-12GB）
- --lowvram：低显存模式（4-6GB）
- --cpu：纯CPU推理（极慢，仅测试用）

配置为系统服务（可选）

sudo tee /etc/systemd/system/comfyui.service <<EOF
[Unit]
Description=ComfyUI
After=network.target

[Service]
User=ubuntu
WorkingDirectory=/opt/ComfyUI
ExecStart=/opt/ComfyUI/venv/bin/python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now comfyui

方式三：Docker 部署

docker run -d --name comfyui \
  --gpus all \
  -p 8188:8188 \
  -v /opt/comfyui/models:/app/ComfyUI/models \
  -v /opt/comfyui/output:/app/ComfyUI/output \
  ghcr.io/comfyanonymous/comfyui:latest

启动后访问 http://服务器IP:8188。

安装常用自定义节点（强烈推荐）

进入 ComfyUI/custom_nodes/ 目录，依次克隆：

# ComfyUI-Manager（必装，节点管理器）
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git

# Impact-Pack（进阶处理工具集）
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack.git

# ControlNet Auxiliary（姿态/深度/边缘预处理）
git clone https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux.git

# IP-Adapter（图片风格迁移）
git clone https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus.git

# 进入每个目录安装依赖
cd ComfyUI-Manager && pip install -r requirements.txt && cd ..
cd ComfyUI-Impact-Pack && pip install -r requirements.txt && cd ..

重启ComfyUI后，右侧菜单会出现Manager按钮，可一键搜索安装更多节点。

使用方法

默认工作流出图

启动后浏览器打开 http://127.0.0.1:8188，会看到默认的5个节点连线图
点击 Load Checkpoint 节点，在下拉框选择你下载的模型
在 CLIP Text Encode (Prompt) 节点输入正向提示词，例如：1girl, masterpiece, best quality, white dress, garden
在下方负向提示词节点输入：lowres, bad anatomy, bad hands, text, watermark
设置 Empty Latent Image 的宽高，SD1.5推荐512×768，SDXL推荐1024×1024
点击右侧面板的 Queue Prompt 按钮，等待生成完成
生成的图片会显示在 Save Image 节点，并自动保存到 output/ 目录

快捷键

Ctrl+Enter：运行队列
Ctrl+S：保存工作流
Delete：删除选中节点
滚轮：缩放画布
空格+拖拽：平移画布

API调用示例

ComfyUI提供REST API，可通过Python脚本批量出图：

import json, requests, websocket, uuid

server = "127.0.0.1:8188"
client_id = str(uuid.uuid4())

# 加载工作流JSON
with open("workflow.json", "r") as f:
    workflow = json.load(f)

# 提交提示
prompt_id = requests.post(f"http://{server}/prompt", json={
    "prompt": workflow,
    "client_id": client_id
}).json()["prompt_id"]

# 等待完成
ws = websocket.WebSocket()
ws.connect(f"ws://{server}/ws?clientId={client_id}")
while True:
    msg = json.loads(ws.recv())
    if msg[1]["prompt_id"] == prompt_id:
        break

常见问题（FAQ）

Q1: 启动时报错 "CUDA out of memory" 怎么办？

这是显存不足。解决方法：

启动时加参数 --lowvram 或 --novram
降低生成分辨率，先出512×512再用Hi-Res放大
不要同时加载多个大模型
如果是FLUX模型，使用FP8量化版本（约8GB显存即可运行）

Q2: 下拉框看不到我下载的模型？

确认模型文件放在了正确的子目录：

完整大模型（Checkpoint）→ models/checkpoints/
LoRA → models/loras/
VAE → models/vae/
ControlNet → models/controlnet/

放好后刷新浏览器页面即可。

Q3: 自定义节点安装后报错怎么办？

进入对应节点目录，查看 requirements.txt，手动在虚拟环境中执行 pip install -r requirements.txt。如果还是报错，到ComfyUI-Manager里点"Fix"按钮自动修复依赖。

Q4: 如何远程访问ComfyUI？

启动时加 --listen 0.0.0.0 参数，并在防火墙/安全组开放8188端口。注意：ComfyUI默认没有登录验证，暴露到公网有安全风险，建议配合Nginx加Basic Auth或使用Tailwire内网穿透。

Q5: 生成的图片在哪里找？

默认保存在程序根目录的 output/ 文件夹下，文件名包含时间戳和提示词前缀。也可以在Save Image节点中修改保存路径。

跳转链接

GitHub 仓库：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
官方文档：https://docs.comfy.org
模型下载（HuggingFace）：https://huggingface.co/Comfy-Org
工作流模板：https://comfyworkflows.com
ComfyUI-Manager：https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager

ComfyUI：模块化节点式AI绘画工作流引擎安装与使用指南

ComfyUI：模块化节点式AI绘画工作流引擎安装与使用指南

官方信息

项目背景

核心特性

环境要求

详细部署步骤

方式一：Windows 一键便携包（推荐新手）

方式二：Linux 源码部署（推荐生产环境）

方式三：Docker 部署

安装常用自定义节点（强烈推荐）

使用方法

默认工作流出图

快捷键

API调用示例

常见问题（FAQ）

Q1: 启动时报错 "CUDA out of memory" 怎么办？

Q2: 下拉框看不到我下载的模型？

Q3: 自定义节点安装后报错怎么办？

Q4: 如何远程访问ComfyUI？

Q5: 生成的图片在哪里找？

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周若琳

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