Windows部署ComfyUI有哪些注意事项

1. 硬件要求需严格满足

Windows系统部署ComfyUI前，需确认硬件配置符合基础要求：推荐使用NVIDIA显卡（支持CUDA加速），显存至少8GB（如需处理高清大图、多插件或ControlNet，建议12GB以上）；若使用CPU运行，需至少16GB内存。同时，系统需为Windows 10/11（64位），硬盘建议选择SSD并预留1TB以上可用空间（用于存储模型、缓存及生成文件）。

2. 系统环境配置要准确

• Python版本：需安装Python 3.10及以上版本（推荐3.12.x），安装时务必勾选“Add Python to PATH”，方便全局调用。
• 虚拟环境：建议使用conda或venv创建独立虚拟环境（如conda create -n comfyui_env python=3.12），避免与其他Python项目冲突。
• 依赖安装：优先通过国内镜像源（如清华大学PyPI镜像）安装依赖，防止因网络问题导致下载失败；安装PyTorch时需匹配显卡驱动版本（如RTX 50系列建议用cu128），可通过torch.cuda.is_available()验证GPU支持是否正常。

3. 安装方式选择与操作规范

• 便携包/整合包：推荐下载官方便携包（如ComfyUI_windows_portable_nvidia.7z）或第三方整合包（如秋葉整合包），解压至无中文路径的目录（避免路径解析错误）；双击对应批处理文件（run_nvidia_gpu.bat或run_cpu.bat）启动，无需复杂配置。
• 原生安装：若选择从GitHub克隆代码安装，需执行git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git，进入目录后安装依赖（pip install -r requirements.txt），再通过python main.py启动；启动后浏览器会自动打开http://127.0.0.1:8188，若出现工作流界面则表示成功。

4. 模型与插件管理需规范

• 模型放置：Stable Diffusion模型（如.safetensors、.ckpt文件）需放入ComfyUI/models/checkpoints目录；若使用VAE、Lora或ControlNet模型，需分别放入models/vae、models/loras、models/controlnet等对应子文件夹。
• 模型复用：若之前使用过Stable Diffusion WebUI，可复用其模型库，需修改extra_model_paths.yaml文件（将base_path指向原WebUI模型目录），避免重复下载。
• 插件安装：推荐使用ComfyUI-Manager插件管理工具（位于custom_nodes文件夹），通过PowerShell执行git clone命令安装，可简化插件下载与更新流程。

5. 启动与验证要点

• 启动方式：便携包用户需双击对应批处理文件（GPU/CPU），原生安装用户需通过命令行启动（python main.py）；启动后若浏览器未自动打开，可手动输入http://127.0.0.1:8188访问。
• 错误排查：启动时若出现红色ERROR提示，需检查：① 虚拟环境是否激活；② 依赖是否安装完整；③ 模型路径是否正确；④ 显卡驱动是否更新。
• 功能验证：启动后尝试运行一个简单工作流（如“加载模型→生成图像”），若能正常生成图像则表示部署成功。

6. 常见问题预防

• 路径问题：所有安装目录、模型目录均需避免中文或特殊字符（如#、&），防止程序无法识别。
• 镜像源问题：安装依赖时若频繁报错，可将PyPI镜像源替换为国内源（如pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch），提升下载速度。
• 插件兼容性：安装插件前需确认其支持当前PyTorch/CUDA版本（如部分旧插件可能不兼容PyTorch 2.x），避免因版本冲突导致崩溃。