ComfyUI 允许您使用基于图/节点/流程图的界面来设计和执行高级的 Stable Diffusion 工作流。支持 Windows、Linux 和 macOS。

开始使用

桌面应用程序

• 最简单的入门方式。
• 支持 Windows 和 macOS。

Windows 便携包

• 获取最新的提交版本，完全便携。
• 支持 Windows。

手动安装

支持所有操作系统和 GPU 类型（NVIDIA、AMD、Intel、Apple Silicon、Ascend）。

示例

通过示例工作流了解 ComfyUI 的功能。

特性

• 节点/图/流程图界面，无需编写任何代码即可实验和创建复杂的 Stable Diffusion 工作流。
• 图像模型
• SD1.x, SD2.x (unCLIP)
• SDXL, SDXL Turbo
• Stable Cascade
• SD3 和 SD3.5
• Pixart Alpha 和 Sigma
• AuraFlow
• HunyuanDiT
• Flux
• Lumina Image 2.0
• HiDream
• Qwen Image
• Hunyuan Image 2.1
• Flux 2
• Z Image
• 图像编辑模型
• Omnigen 2
• Flux Kontext
• HiDream E1.1
• Qwen Image Edit
• 视频模型
• Stable Video Diffusion
• Mochi
• LTX-Video
• Hunyuan Video
• Wan 2.1
• Wan 2.2
• Hunyuan Video 1.5
• 音频模型
• Stable Audio
• ACE Step
• 3D 模型
• Hunyuan3D 2.0
• 异步队列系统
• 多项优化：仅重新执行工作流中两次执行之间发生变化的部分。
• 智能内存管理：通过智能卸载，可在低至 1GB 显存的 GPU 上自动运行大型模型。
• 即使没有 GPU 也能运行：使用 --cpu 参数（速度较慢）。
• 可以加载 ckpt 和 safetensors 文件：支持一体化检查点或独立的扩散模型、VAE 和 CLIP 模型。
• 安全加载 ckpt、pt、pth 等文件。
• 嵌入/文本反转
• Loras（常规、locon 和 loha）
• 超网络
• 从生成的 PNG、WebP 和 FLAC 文件中加载完整工作流（包含种子）。
• 将工作流保存/加载为 Json 文件。
• 节点界面可用于创建复杂的工作流，例如高分辨率修复或更高级的工作流。
• 区域合成
• 修复（支持常规模型和修复模型）。
• ControlNet 和 T2I-Adapter
• 超分辨率模型（ESRGAN、ESRGAN 变体、SwinIR、Swin2SR 等）
• GLIGEN
• 模型合并
• LCM 模型和 Loras
• 使用 TAESD 进行潜在空间预览
• 完全离线工作：除非您需要，否则核心永远不会下载任何内容。
• 可选的 API 节点，用于通过在线 Comfy API 使用外部提供商的付费模型，可通过 --disable-api-nodes 禁用。
• 配置文件 用于设置模型的搜索路径。

工作流示例可在 示例页面 找到。

发布流程

ComfyUI 遵循每周发布周期，目标定在周一，但由于模型发布或代码库的重大更改，这一周期经常变化。有三个相互关联的仓库：

1. ComfyUI 核心
   - 大约每周发布一个新的稳定版本（例如 v0.7.0）。
   - 从 v0.4.0 开始，补丁版本将用于修复当前稳定版本的问题。
   - 次要版本将用于基于主分支的发布。
   - 在向后移植无意义的情况下，补丁版本仍可能用于主分支的发布。
   - 稳定发布标签之外的提交可能非常不稳定，并可能破坏许多自定义节点。
   - 作为桌面版本的基础。

2. ComfyUI 桌面版
   - 使用最新的稳定核心版本构建新版本。

3. ComfyUI 前端
   - 每周的前端更新会合并到核心仓库。
   - 功能会在即将发布的核心版本中冻结。
   - 开发会为下一个发布周期继续。

快捷键

对于 macOS 用户，Ctrl 键也可以用 Cmd 键代替。

安装

Windows 便携版

在 发布页面 上有一个适用于 Windows 的便携独立构建版本，可用于在 Nvidia GPU 上运行或仅在 CPU 上运行。

直接下载链接

只需下载，使用 7-Zip 或在较新版本的 Windows 资源管理器中解压，然后运行即可。对于较小的模型，通常只需将检查点文件（巨大的 ckpt/safetensors 文件）放入：ComfyUI\models\checkpoints，但许多较大的模型有多个文件。请务必按照说明将它们放入 ComfyUI\models\ 下的相应子文件夹中。

如果解压遇到问题，请右键单击文件 -> 属性 -> 解除锁定。

上述便携版目前附带 Python 3.13 和 PyTorch CUDA 13.0。如果无法启动，请更新您的 Nvidia 驱动程序。

替代下载：

适用于 AMD GPU 的实验性便携版

附带 PyTorch CUDA 12.6 和 Python 3.12 的便携版（支持 Nvidia 10 系列及更旧的 GPU）。

如何在另一个 UI 和 ComfyUI 之间共享模型？

请参阅 配置文件 来设置模型的搜索路径。在独立的 Windows 构建中，您可以在 ComfyUI 目录中找到此文件。将此文件重命名为 extra_model_paths.yaml 并使用您喜欢的文本编辑器进行编辑。

comfy-cli

您可以使用 comfy-cli 安装和启动 ComfyUI：

pip install comfy-cli
comfy install

手动安装（Windows、Linux）

Python 3.14 可以工作，但某些自定义节点可能有问题。自由线程变体可以工作，但某些依赖项会启用 GIL，因此不完全支持。

Python 3.13 支持良好。如果您在 3.13 上遇到某些自定义节点依赖项的问题，可以尝试 3.12。

支持 torch 2.4 及更高版本，但某些功能和优化可能仅在较新版本中有效。我们通常建议使用最新版本的 PyTorch 和最新的 CUDA 版本，除非它发布不到两周。

安装说明：

Git 克隆此仓库。

将您的 SD 检查点文件（巨大的 ckpt/safetensors 文件）放入：models/checkpoints

将您的 VAE 放入：models/vae

AMD GPU（Linux）

AMD 用户如果没有安装 rocm 和 pytorch，可以通过 pip 安装，这是安装稳定版本的命令：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm7.1

这是安装带有 ROCm 7.2 的 nightly 版本（可能有一些性能改进）的命令：

pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/rocm7.2

AMD GPU（实验性：Windows 和 Linux），仅限 RDNA 3、3.5 和 4。

这些版本比上述构建的硬件支持更少，但它们在 Windows 上可以工作。您还需要安装针对您硬件的特定 PyTorch 版本。

RDNA 3（RX 7000 系列）：

pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx110X-all/

RDNA 3.5（Strix halo/Ryzen AI Max+ 365）：

pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx1151/

RDNA