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ComfyUI怎么安装部署 Stable Diffusion ComfyUI工作流搭建教学【入门】

月夜之吻

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发布时间:2025-12-17 21:05:14

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来源于php中文网

原创

需完成ComfyUI安装、依赖配置、模型下载、服务启动及工作流导入五步:克隆仓库并进入目录;用pip安装PyTorch与requirements;将SDXL等模型放入checkpoints目录;运行main.py启动Web界面;导入JSON工作流并输入提示词生成图像。

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comfyui怎么安装部署 stable diffusion comfyui工作流搭建教学【入门】

如果您希望在本地运行Stable Diffusion并使用ComfyUI进行可视化节点式图像生成,需完成ComfyUI的安装、依赖配置及基础工作流搭建。以下是具体操作步骤:

一、下载并配置ComfyUI主程序

ComfyUI是一个独立的Python应用,无需安装为Python包,直接克隆官方仓库即可获得可执行环境。需确保系统已安装Git和Python 3.10–3.12版本。

1、打开终端(Windows用户使用Git Bash或PowerShell,macOS/Linux用户使用Terminal)。

2、执行命令克隆官方仓库:git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

3、进入项目目录:cd ComfyUI

4、确认当前路径下存在main.pycustom_nodesmodels等核心文件夹。

二、安装Python依赖与CUDA支持

ComfyUI依赖PyTorch及相关图像处理库,需根据显卡类型选择对应版本的PyTorch以启用GPU加速。未安装CUDA驱动或使用AMD显卡时,可切换至CPU模式运行(速度显著下降)。

1、确保已安装pip且版本不低于22.0:python -m pip install --upgrade pip

2、根据NVIDIA显卡情况安装带CUDA支持的PyTorch:访问https://pytorch.org/get-started/locally/,选择Stable、Linux/macOS/Windows、Pip、Python、CUDA版本(推荐12.1),复制对应命令执行。

3、在ComfyUI根目录下运行:pip install -r requirements.txt

4、验证PyTorch GPU可用性:运行python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())",返回True表示成功。

三、下载Stable Diffusion模型文件

ComfyUI本身不附带任何扩散模型,必须手动放入符合格式的.safetensors.ckpt权重文件至指定路径,否则启动后将提示“no checkpoint found”。

1、前往Hugging Face或CivitAI下载合法授权的Stable Diffusion 1.5、SDXL或Flux基础模型文件。

2、将下载的模型文件(如sd_xl_base_1.0.safetensors)放入ComfyUI/models/checkpoints/目录。

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下载

3、若使用VAE增强画质,下载对应.safetensors文件并放入ComfyUI/models/vae/目录。

4、检查文件权限:确保当前用户对models目录具有读取权限,Windows用户需避免路径含中文或空格。

四、启动ComfyUI服务并访问Web界面

ComfyUI通过内置Flask服务器提供本地Web UI,默认监听127.0.0.1:8188,仅限本机访问,无需额外配置Web服务器。

1、在ComfyUI根目录下执行:python main.py

2、等待终端输出出现Starting serverRunning on http://127.0.0.1:8188字样。

3、打开浏览器,访问http://127.0.0.1:8188,加载完成即显示空白节点画布。

4、若端口被占用,添加参数指定新端口:python main.py --port 8189

五、导入首个基础工作流(SDXL文生图)

工作流以JSON格式定义节点连接关系与参数,可从社区获取常用模板,导入后即可直接运行,无需手动逐个配置节点。

1、访问https://comfyworkflows.com 或 https://github.com/lquesada/comfyui_examples,下载一个SDXL文生图JSON工作流文件(如sdxl_simple.json)。

2、在ComfyUI网页界面中,点击左上角Load按钮,选择该JSON文件。

3、检查节点是否完整加载:应包含CheckpointLoaderSimpleCLIPTextEncode(正向/负向)、KSamplerVAEEncode等关键模块。

4、双击任意CLIPTextEncode节点,在文本框中输入提示词,例如:masterpiece, best quality, a futuristic city at sunset

5、点击右上角Queue Prompt按钮,观察右下角日志滚动及生成进度条,首次运行会自动编译模型图,稍作等待即可输出图像。

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