ComfyUI 安装与部署
安装与部署
方式一：Windows 便携版（推荐新手）
去官方仓库的 Releases 页下载便携包（文件名形如 ComfyUI_windows_portable_nvidia.7z，具体命名与版本以官方文档为准），用 7-Zip 解压到不含中文与空格的路径，例如 D:\ComfyUI。然后双击 run_nvidia_gpu.bat，浏览器会自动打开 http://127.0.0.1:8188。
便携包自带独立的 Python 与 PyTorch 运行时，目录结构大致如下：
ComfyUI_windows_portable/
ComfyUI/ 主程序与 models 目录
python_embeded/ 内置 Python 解释器
run_nvidia_gpu.bat NVIDIA 显卡启动脚本
update/update_comfyui.bat 更新脚本注意两点：一是给便携版装依赖要用内置解释器，命令是 python_embeded\python.exe -m pip install 包名，不要用系统 Python；二是不要在这个环境里做大量与 ComfyUI 无关的安装，容易把依赖树弄乱。
方式二：git clone 加虚拟环境（推荐服务器与进阶用户）
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
python -m venv venv
# Windows 激活
venv\Scripts\activate
# Linux / macOS 激活
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
# 按官方 PyTorch 安装页选择与显卡驱动匹配的 CUDA 版本，以官方文档为准
pip install torch torchvision torchaudio
pip install -r requirements.txt
python main.py虚拟环境的作用是隔离依赖：ComfyUI 与它的一堆自定义节点对版本比较敏感，装到系统环境里迟早和其他项目打架。服务器上建议再配一个 systemd 或 supervisor 守护进程，因为出图任务可能跑很久。
启动参数
python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188 --cuda-device 0 --preview-method auto| 参数 | 作用 | 什么时候用 |
|---|---|---|
| --listen | 监听地址，写成 0.0.0.0 才能被局域网访问 | 部署到服务器或团队共用时必开 |
| --port | 指定端口 | 端口冲突或需要反代时 |
| --lowvram | 低显存模式，把模型分块换入换出 | 显存紧张、报 OOM 时 |
| --novram | 更激进的省显存模式 | 显存非常小但仍想跑 |
| --cpu | 纯 CPU 运行 | 没有可用显卡时，速度很慢 |
| --cuda-device | 多卡机器指定用第几张卡 | 一台机器跑多实例时 |
| --preview-method | 采样过程中的预览方式 | 调参时想早点看到趋势 |
| --output-directory | 指定输出目录 | 输出要挂到独立数据盘或共享盘 |
模型目录结构
| 目录 | 放什么 | 对应节点 |
|---|---|---|
| models/checkpoints | 主模型，通常是 .safetensors | Load Checkpoint |
| models/loras | LoRA 权重 | LoraLoader |
| models/vae | 独立 VAE（修正偏色或糊脸） | VAE Loader |
| models/controlnet | ControlNet 权重 | ControlNet Loader |
| models/clip_vision | CLIP Vision 模型 | IPAdapter 前置 |
| models/ipadapter | IPAdapter 权重（由自定义节点创建） | IPAdapter Unified Loader |
| models/embeddings | Textual Inversion 词向量 | 在提示词里直接写触发词 |
| models/upscale_models | 放大模型 | Upscale Model Loader |
放错目录是新手最常见的坑：文件在硬盘上，但节点下拉里看不到。ComfyUI 只扫描上面这些固定目录，文件名也要保持一致，改了文件名就同步改节点里的选择。
ComfyUI-Manager 与自定义节点
ComfyUI-Manager 是社区维护的节点与模型管理插件，装完之后界面上会多出一个 Manager 菜单，可以搜索、安装、更新自定义节点，还能一键补全缺失节点。
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git重启 ComfyUI，浏览器强制刷新（Ctrl+F5）即可看到。较新的版本里 Manager 的集成方式有调整，安装方式请以官方文档为准。自定义节点总共有三种装法：用 Manager 搜索安装、手动 git clone 到 custom_nodes/ 目录、下载压缩包解压进去。三种方式装完都必须完整重启进程并刷新页面，只刷新页面是加载不到新节点的。
如果某个节点装了却报依赖缺失，进它的目录单独补装：
cd ComfyUI/custom_nodes/某个节点目录
pip install -r requirements.txt常见报错与排查
| 现象 | 原因 | 处理 |
|---|---|---|
| CUDA out of memory | 显存不足 | 加 --lowvram，降分辨率或 batch_size，关掉其他占显存的程序，改用更小的模型 |
| ModuleNotFoundError: No module named 'xxx' | 依赖没装或装错环境 | 确认在正确的虚拟环境里，用 pip install xxx；便携版要用内置 Python 安装 |
| 节点整块变红框 | 缺自定义节点或节点版本不匹配 | Manager 里执行 Install Missing Custom Nodes，或按提示手装对应节点 |
| 下拉框里找不到模型名 | 文件不在对应目录或改名了 | 核对目录与文件名，刷新页面 |
| 报 torch 版本相关的错 | PyTorch 与 CUDA 驱动不匹配 | 按官方 PyTorch 安装页重装对应 CUDA 版本的 torch |
| 出图全黑或纯噪声 | VAE 不匹配或权重加载异常 | 显式加载正确的 VAE，检查模型文件是否损坏 |
