如何在Windows顺利部署ComfyUI

Windows 顺利部署 ComfyUI 的实操指南
一 方案选择与准备

• 推荐选择官方提供的 Windows 便携整合包（Portable Standalone Build），自带嵌入式 Python 与依赖，解压即用，适合新手与希望快速跑通的用户。若你已有 AUTOMATIC1111 的 Stable Diffusion WebUI，可通过配置文件与 WebUI 共享模型与插件目录，避免重复占用磁盘。硬件建议：Windows 10/11，NVIDIA 显卡（CUDA），显存建议 ≥6GB（SDXL 推荐 ≥8GB），内存 ≥16GB 更稳。便携包通常提供 run_nvidia_gpu.bat（N 卡）与 run_cpu.bat（无 N 卡）两种启动方式。

二 安装步骤（便携包最快路径）

1. 安装解压工具（可选但推荐）：7-Zip，用于解压大体积 7z 包。
2. 下载官方便携包：前往 ComfyUI GitHub Releases，下载形如 ComfyUI_windows_portable_nvidia_cu121_or_cpu.7z 的文件（文件名会随版本变化）。
3. 解压到短路径且无中文的位置，例如：D:ComfyUI。
4. 放置模型：将基础模型（Checkpoint，如 DreamShaper / SD1.5 / SDXL）放入

ComfyUI_windows_portableComfyUImodelscheckpoints。

1. 启动：有 NVIDIA GPU 双击 run_nvidia_gpu.bat；无 N 卡双击 run_cpu.bat，浏览器会自动打开 http://127.0.0.1:8188。
2. 安装插件管理（强烈推荐）：在

ComfyUI_windows_portableComfyUIcustom_nodes 路径下打开命令行，执行：
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
重启后在 Web 界面使用 Manager 一键安装缺失节点与工作流依赖。
三 共享模型与插件目录（可选）

• 目的：让 ComfyUI 与 AUTOMATIC1111 共用同一套模型/插件，节省磁盘与更新成本。
• 步骤：

1) 在 ComfyUI 根目录将 extra_model_paths.yaml.example 重命名为 extra_model_paths.yaml；
2) 编辑该文件，将 base_path: 指向你的 WebUI 根目录（例如：E:/sd-webui-aki-v4.8/，注意冒号后有一个空格）；
3) 如需共享 ControlNet 模型目录，按你的实际目录在配置中调整；
4) 完全重启 ComfyUI 生效。
四 源码安装与更新（进阶）

• 适用：需要精细控制 Python 版本与依赖的场景。
• 步骤：

1) 安装 Git 与 Python 3.10+；
2) 克隆仓库：git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git；
3) 创建虚拟环境并安装依赖：
conda create -n comfyui python=3.10
conda activate comfyui
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install -r requirements.txt
4) 启动：python main.py（默认端口 8188）；
5) 更新：git pull 后重新安装依赖，或使用便携包的 update/update_comfyui.bat 进行更新。
五 常见问题与优化

• 显存不足与性能优化：
• 启动脚本追加参数：--lowvram（牺牲速度换取稳定，适合 6–8GB 显存）；
• 安装加速组件：xformers（示例：pip install -U xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124），可显著降低显存占用并提升速度；
• 定期在 update 目录运行 update_comfyui.bat 保持内核与依赖为最新稳定版。
• 模型下载与镜像：
• 若直连 Hugging Face 较慢，可将下载链接中的 huggingface.co 替换为 hf-mirror.com 使用镜像加速。
• 路径与兼容性：
• 安装路径避免中文与过长路径；
• 若出现依赖冲突，优先在虚拟环境中重装对应版本，或使用便携包减少环境干扰。