【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

1. 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

1. 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：

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

复制代码

步骤 4：创建虚拟环境并安装依赖

2. python -m venv venv
3. venv\Scripts\activate
4. pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
5. 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

1. 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

1. 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）：

2. python main.py

复制代码

看到 Starting server 提示后，打开浏览器访问

1. 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

1. 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：

2. ComfyUI\models\
3.   checkpoints/     <- 大模型（.safetensors/.ckpt）
4.   loras/           <- LoRA 模型
5.   vae/             <- VAE 模型
6.   embeddings/      <- Textual Inversion
7.   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。