2、ComfyUI 安装说明（Mac）

ComfyUI 简介

最强大且模块化的可视化人工智能引擎与应用。

ComfyUI 让您能够通过基于图形 / 节点 / 流程图的界面，设计和执行高级稳定扩散流程。支持 Windows、Linux 和 macOS 操作系统。

开始使用
桌面应用程序
最简单上手方式。
适用于 Windows 和 macOS。
Windows 便携版
获取最新提交，完全便携。
适用于 Windows 平台。
手动安装
支持所有操作系统及 GPU 类型（NVIDIA、AMD、Intel、Apple Silicon、Ascend）。

示例
看看 ComfyUI 通过 示例工作流 能实现什么。

特征
无需编写任何代码，通过节点 / 图形 / 流程图界面即可实验并创建复杂的 Stable Diffusion 工作流程。
图像模型
SD1.x、SD2.x（unCLIP）
SDXL, SDXL Turbo
稳定级联
SD3 与 SD3.5
Pixart Alpha 与 Sigma
光环流
混元 DiT
流
Lumina Image 2.0
嗨梦想
Qwen 图像
混元图 2.1
流量 2
Z 图像
图像编辑模型
全能型 2
流量上下文
嗨梦 E1.1
Qwen 图像编辑
视频模型
稳定视频扩散
麻糬
LTX 视频
混元视频
万 2.1
万 2.2
音频模型
稳定音频
ACE 步骤
3D 模型
Hunyuan3D 2.0
异步队列系统
多项优化：仅重新执行工作流中在两次执行间发生变化的部分。
智能内存管理：能够通过智能卸载技术，在仅需 1GB 显存的 GPU 上自动运行大型模型。
即使没有 GPU 也能运行，使用：——cpu（速度较慢）
支持加载 ckpt 和 safetensors 格式：包括一体化检查点或独立的扩散模型、VAE 及 CLIP 模型。
安全加载 ckpt、pt、pth 等文件。
嵌入 / 文本反转
Loras（常规型、locon 及 loha）
超网络
从生成的 PNG、WebP 和 FLAC 文件中加载完整工作流程（包含种子）。
将工作流保存 / 加载为 Json 文件。
节点界面可用于创建复杂的工作流程，例如用于 高分辨率修复 或更高级的流程。
区域合成
修复绘画 结合常规与修复专用模型。
ControlNet 与 T2I-Adapter
超分辨率模型（ESRGAN、ESRGAN 变种、SwinIR、Swin2SR 等）
GLIGEN
模型合并
LCM 模型与 Loras
使用 TAESD 的潜在预览
完全离线工作：核心部分绝不会下载任何内容，除非您主动要求。
可选 API 节点，用于通过在线 Comfy API 使用外部供应商的付费模型。
配置文件 用于设置模型的搜索路径。
工作流示例可在 示例页面 上找到

发布流程
ComfyUI 遵循每周一发布的周期计划，但这一安排常因模型发布或代码库的重大变更而调整。该项目包含三个相互关联的代码仓库：

ComfyUI 核心

大约每周发布一个新的稳定版本（例如，v0.7.0）。
稳定版本标签之外的提交可能极不稳定，并可能导致许多自定义节点失效。
作为桌面版本的基础
ComfyUI 桌面版

基于最新稳定核心版本构建新发布
ComfyUI 前端

每周前端更新已合并至核心代码库
即将发布的核心版本功能已冻结
开发工作继续为下一个发布周期进行

快捷键

安装
Windows 便携版
Windows 平台提供便携式独立版本，适用于 NVIDIA 显卡运行或仅 CPU 运行，可在 发布页面 获取。

Direct link to download
只需下载后，使用 7-Zip 解压或在较新版本的 Windows 系统中直接通过资源管理器运行即可。对于较小的模型，通常只需将检查点文件（那些庞大的 ckpt/safetensors 格式文件）放入：ComfyUImodelscheckpoints 目录中。但许多大型模型包含多个文件，请务必按照说明操作，以确定它们应放入 ComfyUImodels 下的哪个子文件夹。

如果解压遇到问题，请右键点击文件 -> 属性 -> 取消阻止

如果无法启动，请更新您的 NVIDIA 驱动程序。

其他下载选项：
AMD 显卡实验性便携版

便携版，含 pytorch cuda 12.8 及 python 3.12。

便携版支持 pytorch cuda 12.6 及 python 3.12（兼容 Nvidia 10 系列及更早显卡）。

如何在另一个 UI 和 ComfyUI 之间共享模型？
请参阅 配置文件 设置模型的搜索路径。在独立 Windows 版本中，您可以在 ComfyUI 目录下找到该文件。将此文件重命名为 extra_model_paths.yaml，并使用您喜欢的文本编辑器进行编辑。

Comfy-cli
您可以通过 comfy-cli 安装并启动 ComfyUI：

pip install comfy-cli
comfy install
手动安装（Windows、Linux）
Python 3.14 可以运行，但您可能会遇到 torch 编译节点的问题。目前自由线程版本仍缺少部分依赖项。

Python 3.13 得到了很好的支持。如果您在 3.13 版本上遇到某些自定义节点依赖问题，可以尝试使用 3.12 版本。

Instructions:
克隆这个仓库。

将您的 SD 检查点（大型 ckpt/safetensors 文件）放入：models/checkpoints

将您的 VAE 放入：models/vae

AMD GPUs (Linux)
AMD 用户若尚未安装 ROCm 和 PyTorch，可通过 pip 执行以下命令安装稳定版本：

pip install torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.4

这是安装带有 ROCm 7.0 的 nightly 版本的命令，可能会带来一些性能提升：

pip install –pre torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/rocm7.1

AMD GPUs (Experimental: Windows and Linux), RDNA 3, 3.5 and 4 only.
这些版本对硬件的支持不如上述构建版本，但它们可在 Windows 上运行。此外，您还需安装与您硬件相匹配的特定 PyTorch 版本。

RDNA 3（RX 7000 系列）：

pip install –pre torch torchvision torchaudio –index-url https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx110X-dgpu/

RDNA 3.5（Strix Halo/Ryzen AI Max+ 365）：

pip install –pre torch torchvision torchaudio –index-url https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx1151/

RDNA 4（RX 9000 系列）：

pip install –pre torch torchvision torchaudio –index-url https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx120X-all/

Intel GPUs (Windows and Linux)
Intel Arc GPU 用户可通过 pip 安装支持 torch.xpu 的原生 PyTorch。更多信息请点击 此处 查看。

安装 PyTorch xpu，请使用以下命令：
pip install torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/xpu

以下是安装可能带来性能改进的 Pytorch xpu nightly 版本的命令：

pip install –pre torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/xpu

NVIDIA
Nvidia 用户应使用以下命令安装稳定版 PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio –extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130

这是安装 PyTorch nightly 版本的命令，可能会带来性能提升。

pip install –pre torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu130

故障排除
如果出现 “Torch 未启用 CUDA 编译” 的错误，请使用以下命令卸载 torch：

pip uninstall torch

然后使用上述命令重新安装。

Dependencies
在 ComfyUI 文件夹内打开终端，然后执行以下命令安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

此后，您应已完成所有安装步骤，可以继续运行 ComfyUI 了。

Others:
苹果 Mac 硅芯片
您可以在搭载苹果 M1 或 M2 芯片的 Mac 上，使用任何较新版本的 macOS 系统安装 ComfyUI。

安装 PyTorch nightly 版本。具体操作指南，请参阅 Apple 开发者文档中的 Mac 加速 PyTorch 训练 部分（务必安装最新的 PyTorch nightly 版本）。
按照 ComfyUI 手动安装指南 中的说明操作，适用于 Windows 和 Linux 系统。
安装 ComfyUI 的 依赖项 。如果您已有其他 Stable Diffusion UI 或许可以复用其依赖项 。
通过运行 python main.py 来启动 ComfyUI
注意：记得将你的模型、VAE、LoRA 等文件添加到对应的 Comfy 文件夹中，具体操作请参考 ComfyUI 手动安装指南 。

昇腾 NPU
适用于与 Ascend PyTorch 扩展（torch_npu）兼容的模型。开始之前，请确保您的环境满足 安装 页面上列出的先决条件。以下是根据您的平台和安装方法量身定制的分步指南：

首先，如有需要，请按照 torch-npu 安装页面上的说明，安装推荐或更高版本的 Linux 内核。
按照您特定平台的指引，继续安装 Ascend Basekit，其中包含驱动程序、固件及 CANN 组件。
接下来，按照 安装 页面上针对特定平台的说明，安装 torch-npu 所需的必要软件包。
最后，按照适用于 Linux 的 ComfyUI 手动安装 指南进行操作。所有组件安装完成后，即可按照前文所述运行 ComfyUI。
寒武纪 MLU
适用于与寒武纪 PyTorch 扩展（torch_mlu）兼容的模型。以下是针对您平台和安装方法的逐步指南：

按照平台特定说明在 安装 页面上安装寒武纪 CNToolkit。
接下来，按照 安装 页面上的指引安装 PyTorch (torch_mlu)。
通过运行 python main.py 来启动 ComfyUI
Iluvatar Corex
对于与 Iluvatar PyTorch 扩展兼容的模型，以下是针对您平台和安装方法量身定制的分步指南：

通过遵循 安装 页面上的平台特定指南来安装 Iluvatar Corex 工具包。
通过运行 python main.py 来启动 ComfyUI
运行
python main.py

For AMD cards not officially supported by ROCm
若遇到问题，可尝试使用此命令运行：

对于 6700、6600 及可能的其他 RDNA2 或更早显卡：HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 python main.py

对于 AMD 7600 及可能的其他 RDNA3 显卡：HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 python main.py

AMD ROCm Tips
在 ComfyUI 中，针对部分 AMD 显卡，您可通过以下命令启用实验性的高效内存注意力机制（基于最新 PyTorch 版本），该功能在 RDNA3 架构上应已默认开启。若此操作能提升您 GPU 在最新 PyTorch 环境下的运行速度，请反馈信息以便我们将其设为全局默认选项。

TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTAL=1 python main.py –use-pytorch-cross-attention

您也可以尝试设置环境变量 PYTORCH_TUNABLEOP_ENABLED=1，这可能会以首次运行极其缓慢为代价来提升后续速度。

备注
只有图中那些具备所有正确输入输出的部分才会被执行。

只有图中每次执行间发生变化的部分会被执行，若两次提交相同的图，仅首次会执行。若仅更改图的最后部分，则仅执行被更改部分及其依赖部分。

在网页上拖拽生成的 PNG 图片或加载一张图片，将展示完整的创作流程，包括所使用的种子参数。

你可以使用括号（）来调整单词或短语的强调程度，例如：（优质代码：1.2）或（劣质代码：0.8）。默认情况下，括号内的内容强调系数为 1.1。若要在实际提示中使用括号字符本身，请使用转义符如 （或）。

您可以使用 {白天 | 夜晚} 来创建通配符 / 动态提示。采用这种语法 “{wild|card|test}” 时，前端每次提交提示都会随机替换为 “wild”、”card” 或 “test”。若需在提示中使用 {} 字符，请通过转义符表示：{ 或}。

动态提示同样支持 C 语言风格的注释，例如 // 注释 或 /* 注释 */。

要在文本提示中使用文本反转概念 / 嵌入，请将它们放入 models/embeddings 目录，并在 CLIPTextEncode 节点中如下使用（可以省略.pt 扩展名）：

embedding:embedding_filename.pt

如何展示高质量的预览？
使用 ——preview-method auto 以启用预览功能。

默认安装包含一种快速但低分辨率的潜在预览方法。如需启用更高质量的 TAESD 预览，请下载 taesd_decoder.pth、taesdxl_decoder.pth、taesd3_decoder.pth 及 taef1_decoder.pth 文件并放入 models/vae_approx 文件夹。安装完成后，重启 ComfyUI 并通过 ——preview-method taesd 参数启动以启用高清预览功能。

如何使用 TLS/SSL？
运行以下命令生成自签名证书（不适用于共享 / 生产环境）及密钥： openssl req -x509 -newkey rsa:4096 -keyout key.pem -out cert.pem -sha256 -days 3650 -nodes -subj “/C=XX/ST = 省份名称 / L = 城市名称 / O = 公司名称 / OU = 部门名称 / CN = 通用名或主机名”

使用 ——tls-keyfile key.pem ——tls-certfile cert.pem 来启用 TLS/SSL，应用程序现在将通过 https://… 而非 http://… 进行访问。

注意：Windows 用户可以使用Alexisrolland/docker-openssl或其中之一第三方二进制发行版要运行上面的示例命令。若使用容器，请注意挂载的卷可以是一个相对路径，因此将在你的命令提示符或 PowerShell 终端的工作目录下创建密钥和证书文件。

支持与开发频道
Discord：尝试使用 #help 或 #feedback 频道。

Matrix 空间：#comfyui_space:matrix.org（类似 Discord，但开源）。

另请参阅：https://www.comfy.org/

前端开发
截至 2024 年 8 月 15 日，我们已迁移至全新前端系统，现托管于独立代码库：ComfyUI 前端项目 。当前仓库的 web / 目录下存放着由 TS/Vue 编译生成的 JS 文件。

Reporting Issues and Requesting Features
如遇前端相关错误、问题或功能请求，请使用 ComfyUI 前端代码库 提交。这将帮助我们更高效地管理和处理前端专项事务。

Using the Latest Frontend
新的前端现已成为 ComfyUI 的默认选项。但请注意：

ComfyUI 主仓库中的前端每两周更新一次。
每日发布版本可在独立的前端代码库中获取。
要使用最新版的前端：

要使用最新的每日发布版本，请通过以下命令行参数启动 ComfyUI：

–front-end-version Comfy-Org/ComfyUI_frontend@latest
要使用特定版本，请将 “latest” 替换为所需的版本号：

–front-end-version ComfyUI_frontend@1.2.2"">Comfy-Org/ComfyUI_frontend@1.2.2
这种方法让您能够轻松在稳定的双周发布版本与前沿的每日更新之间切换，甚至还能针对测试目的选用特定版本。

Accessing the Legacy Frontend
如需使用旧版前端，可通过以下命令行参数实现：

–front-end-version Comfy-Org/ComfyUIlegacyfrontend@latest
这将使用保存在 ComfyUI 传统前端仓库 中的旧版前端快照。