安装与启动

运行方式

方式	特点	适用情况
Desktop	图形化安装和更新，环境由应用管理	希望减少环境配置
Portable	独立目录包含 ComfyUI、Python 和依赖	Windows 本地使用、方便迁移和备份
手动安装	自行管理 Python、PyTorch 和依赖	需要精确控制环境
Cloud	远程 GPU 执行，不占用本机显存	本机硬件不足或临时使用

Portable 版本不依赖系统 Python，环境可随整个目录移动或备份。模型、自定义节点和输出也会占用安装目录所在磁盘。

硬件

生成速度与可运行的模型主要受 GPU 和显存影响。

• 显存决定模型、分辨率、批量大小和 ControlNet 数量的上限。
• 系统内存不足时，模型加载和显存卸载会明显变慢。
• 模型通常为数 GB，长期使用需要预留充足 SSD 空间。
• NVIDIA CUDA 的兼容性通常最广；AMD 和 Apple Silicon 是否可用取决于模型与自定义节点。

显存不足时，应优先降低分辨率和批量大小，再考虑 FP8、GGUF 等低精度或量化模型。

Portable 安装

1. 下载 ComfyUI 官方 Windows Portable 包。
2. 解压到路径简短、空间充足且可写的目录。
3. 根据显卡类型运行对应启动脚本。
4. 等待服务启动，在浏览器中打开 ComfyUI。
5. 运行内置模板，确认节点、队列和输出目录均正常。

安装目录不建议放在系统权限受限、同步软件频繁扫描或剩余空间不足的位置。

首次启动检查

• 终端或日志中能识别到正确的计算设备。
• 界面可以加载内置工作流模板。
• Load Checkpoint 能识别模型。
• 点击 Run 或按 Ctrl/Cmd + Enter 可以提交任务。
• 输出图像能写入 ComfyUI/output/。

常见目录

ComfyUI/
├── custom_nodes/   # 自定义节点
├── input/          # 输入素材
├── models/         # 各类模型
├── output/         # 默认输出
└── user/           # 工作流、设置等用户数据