ComfyUI基础篇：安装方法（Windows系统）_comfyui安装

前言

ComfyUI作为一款功能强大的AI生图工具，它通过节点方式，使用户可以直观地看到各个模块的功能，并根据需求进行调整和连接。这种方法使工作流程更加清晰，同时降低了使用门槛，使得不熟悉代码的用户也能轻松使用。本文我将教会你ComfyUI的安装方法。目前主流的安装方法有下面三种：

由于前两种方法安装简单，只需下载解压即可，所以本文我主要介绍本地部署环境的安装方法，同时本文也会提供前两种方法的下载链接。注意：本文的安装方法只适用于英伟达GPU和Windows操作系统的设备。

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目录

1.前两种方法的安装链接

2.本地部署环境安装

3.第一步：安装Python

4.第二步：安装Visual Studio

5.第三步：安装CUDA

6.第四步：安装cuDNN

7.第五步：安装Pytorch

8.第六步：安装ComfyUI

9.推荐安装插件：Manager

10.总结

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前两种方法的安装链接

1. 官方整合包：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases/download/latest/ComfyUI_windows_portable_nvidia_cu121_or_cpu.7z
2. 秋叶up的B站主页：秋葉aaaki的个人空间-秋葉aaaki个人主页-哔哩哔哩视频 (bilibili.com)
3. 秋叶启动器下载链接：夸克网盘分享

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本地部署环境安装

很好，你选择了一条更加困难的路，看来你和我一样也喜欢挑战自我，预祝你在AI绘图的路上走得越来越远。下面的安装过程会有点复杂，但不要怕，我会带着你一步一步的安装，你只需静下心跟着我操作即可。当你安装完成后，相信你对ComfyUI会有新的认识。

第一步：安装Python

我们知道，ComfyUI 是用 Python 编写的，并且依赖于许多 Python 库和模块来实现其功能。Python 提供了所需的编程环境和工具，使得 ComfyUI 能够正常运行和处理图像生成任务。

所以第一步我们需安装合适版本的Python。**图片可以点击放大（手机端）或右键鼠标点击放大（网页端）**

1. 进入Python官网：Welcome to Python.org，如下图所示：

1. 点击Downloads后进入下载页面，并选择一个Python下载（推荐下载3.11之后的版本），如下图所示：

1. 将出现的界面拉到最底部（如下图所示），选择Windows installer (64-bit)或Windows installer (32 -bit)版本的下载，如果你安装的是64位的操作系统就安装前一个，如果是32位的就安装后一个，正常情况都是64位系统。如果找不到可点击下面Python 3.11.9版本的链接下载：

Windows installer (64-bit)

Windows installer (32-bit)

1. 下载完成后双击打开进入如下安装界面，安装路径不要修改，默认安装在C盘即可，最下面的“Add python.exe to PATH”一定要勾上，这是将Python添加到系统环境变量中，相当于告诉其他工具Python安装在哪，方便其他工具调用Python。勾选之后点击Install Now安装，安装之后点击Close关闭，如下图所示：

1. 最后我们检查一下是否安装成功，按win+r键打开运行窗口，输入“cmd”并按回车键进入电脑终端，如下图所示：

1. 在终端输入“python”并按回车键，如下图所示：

1. 如果终端显示出刚才安装的Python的版本信息（如下图所示），则说明Python安装成功，可以直接进行第二步安装Visual Studio的教程。如果没有显示正确的版本信息则没有安装成功，请继续往下看。

1. 这里没有显示版本信息大概率是在安装时没有勾选“将Python添加到系统变量”，需要手动添加。回到桌面找到”此电脑“，右键选择属性，然后点击高级系统设置，如下图所示：

1. 点击高级，然后点击环境变量，如下图所示：

1. 进入环境变量后双击Path，进入编辑环境变量，点击新建，在最下面的输入框输入python的安装路径，安装时没有更改安装路径的话是‘C:\Users\用户名\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Scripts\’，只需更换你自己的用户名。随后用重复的操作再添加一个路径：‘C:\Users\用户名\AppData\Local\Programs\Python\Python311\’。

1. 添加完后会有如下图所示的两个路径，注意带”Scripts“的路径要放在上面，随后再使用终端输入‘Python’验证一下是否显示版本信息，如果显示则说明Python安装成功，否则就是其他原因导致安装失败，你可以在评论区反映你遇到的问题或者找我解决。

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第二步：安装Visual Studio

在安装 ComfyUI 之前还需要安装 Visual Studio，因为 Visual Studio 提供了必要的编译工具和依赖项，这些工具和依赖项是某些 Python 库（特别是那些包含 C/C++ 扩展模块的库）所必需的。通过安装 Visual Studio，你可以确保这些库能够正确编译和安装，从而保证 ComfyUI 的正常运行。

下面我们开始安装Visual Studio。**图片可以点击放大（手机端）或右键鼠标点击放大（网页端）**

1. 进入Visual Studio官网：https://my.visualstudio.com/Downloads?PId=8228（需要登入微软账号，如果没有可以注册一下），先点击下载然后在出现的页面搜索community，选择一个高版本的下载即可，如下图所示：

1. 打开下载的安装程序，勾选有关C++的选项和对应你电脑操作系统版本的SDK后点击安装即可，其中”使用C++的桌面开发”一定要勾选，如图所示：

1. 等待安装完成后不用启动，直接关闭即可

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第三步：安装CUDA

CUDA是 ComfyUI 的必备环境 ，因为 CUDA 是英伟达提供的并行计算平台和编程模型，允许软件利用 GPU的强大计算能力来加速计算任务。ComfyUI 使用的底层深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）可以通过 CUDA 来进行高效的图像生成和处理任务。因此，安装 CUDA 可以显著提升 ComfyUI 在处理复杂计算任务时的性能。

下面我们开始安装CUDA。**图片可以点击放大（手机端）或右键鼠标点击放大（网页端）**

1. 在开始安装之前，先查看一下显卡驱动的版本，因为CUDA的版本和驱动的版本是挂钩的。如果有特别想要的驱动版本建议先安装好，当CUDA安装好后就不能更新驱动了，不然可能会导致驱动和安装的CUDA不兼容。打开NVIDIA 控制面板（一般在系统右下角的任务栏可以找到），查看当前显卡驱动版本，如下图所示，我的显卡驱动支持的是12.5.51版本的CUDA，它是向下兼容的，所以小于12.5的版本也是可以的。

1. 除了显卡驱动，Pytorch的版本也是和CUDA的版本挂钩的，后面安装Pytorch时会介绍什么是Pytorch，打开Pytorch的官方下载网站：PyTorch，如下图所示，选择好操作系统、安装方式和编程语言后会出现可用的CUDA版本，可以看到我的电脑支持CUDA12.1的版本。结合上一步，我的驱动可以支持CUDA12.5以下的版本，12.1在12.5以下，所以我安装12.1版本的CUDA是没问题的。

1. 进入官方下载网站：Recent posts for: “CUDA” | NVIDIA Technical Blog，点击“Downloads”后在新界面点击“CUDA Toolkit”，如下图所示：

1. 在新界面点击“Download Now”，如下图所示：

1. 在新界面点击“Archive of Previous CUDA Releases”，如下图所示：

1. 在新界面根据之前得到的CUDA版本选择，比如我得到的是12.1版本，那么我就选择12.1.x的CUDA,这里的x可以任意。如下图所示：

1. 在新界面根据自己的操作系统版本进行选择，win10系统就选10，win11系统就选11，选择好后点击Download下载安装包，如下图所示：

1. 打开安装包，按照下图所示的步骤，安装路径不要修改，等待一下检查系统兼容性，然后选择自定义安装，找到Visual Studio并取消勾选，因为前面已经安装过了，后面根据系统提示安装即可，注意路径不要修改。

1. 安装结束后我们检查一下是否安装成功，按win+r键输入“cmd”打开终端，输入“nvcc -V”按回车键确认，如果出现了CUDA的版本信息即为安装成功，如下图所示：

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第四步：安装cuDNN

cuDNN和CUDA是由英伟达提供的两个互补的工具，CUDA 提供了基础的 GPU 加速计算能力，而 cuDNN 则在 CUDA 之上构建，是深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch、Caffe 等）中的关键组件，能够显著提升训练和推理的速度和效率。所以我们想要激活显卡更强的画图性能，必须要安装cuDNN。

下面我们开始安装cuDNN。**图片可以点击放大（手机端）或右键鼠标点击放大（网页端）**

1. 进入英伟达官网下载链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse897-120，选择合适版本进行下载，如下图所示：

1. 点击想要的版本后，进入下图所示的界面，选择第一个windows系统的压缩包文件下载。

1. 解压下载好的cuDNN压缩包，里面包含下图所示的三个文件夹：

1. 打开CUDA的安装文件夹（默认是：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1），将上面cuDNN解压的三个文件bin、include和lib分别复制粘贴到CUDA的文件夹中，如下图所示：

1. 文件替换好后则cuDNN即为安装完成。

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第五步：安装Pytorch

Pytorch 是 ComfyUI 最后一个必备的环境，它是一个广泛使用的开源深度学习框架，提供了强大的工具和库来构建和训练神经网络。ComfyUI 使用 PyTorch 来加载和运行深度学习模型，这些模型用于生成图像和其他复杂任务。PyTorch 提供了易于使用的 API 和高度优化的性能，使得处理深度学习任务变得更高效。因此，安装 PyTorch 是为了确保 ComfyUI 能够高效、灵活地执行深度学习任务，并充分利用 GPU 加速的能力。

下面我们开始安装cuDNN。**图片可以点击放大（手机端）或右键鼠标点击放大（网页端）**

1. 进入Pytorch官网：PyTorch，依次选择：Stable（2.3.1）->Windows->Pip->python->你安装的CUDA版本，选择好后复制官网给你的一串代码，如下图所示：

1. 按win+r输入“cmd”进入终端，粘贴上面复制的代码并按回车键运行，如下图所示：

1. 推荐使用魔法下载速度会更快，不要问我魔法是什么，没有魔法的话就耐心等待安装结束即可。出现下图所示的界面则说明安装成功。

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第六步：安装ComfyUI

做的很好，你已经完成了安装ComfyUI前的所有环境部署，现在我们开始正式安装ComfyUI。

下面我们开始安装ComfyUI。**图片可以点击放大（手机端）或右键鼠标点击放大（网页端）**

1. 首先我们需要安装Git程序，方便我们从GitHUB上下载文件（省去了自己下载压缩包，解压，然后把文件放到对应文件夹的步骤），在我们后续安装ComfyUI插件时也会经常用到这个工具。进入Git程序官网：Git，点击下载后在新界面选择适合自己系统的版本下载，一般选择64位版本的，如下图所示：

1. 下载好后打开安装程序，一直点击下一步，安装完直接关闭即可，如下图所示：

 

1. 进入ComfyUI官方地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI，点击code然后复制下载链接，如下图所示：

1. 在你的电脑找一个空间比较大的磁盘（推荐1T），因为后续使用中下载模型会占用特别多的空间，如果你是上班族推荐下载到移动硬盘里方便携带，在磁盘中新建一个名为ComfyUI的文件夹并打开，然后在路径栏里输入“cmd”并按回车进入终端，如下图所示：

1. 在终端输入这行代码：”git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git“，并按回车键运行，终端会自动下载ComfyUI到你的文件夹中，git clone 后面跟的网站就是前面在官网复制的下载链接。如下图所示：

1. 最后，我们再安装一下ComfyUI运行所需的Python依赖库即可。完成上一步后，在我们自己建的ComfyUI文件夹中会出现一个新的ComfyUI文件夹，点进去，在路径栏输入”cmd“进入终端，如下图所示：

1. 在终端输入这行代码：pip install -r requirements.txt，回车键确认后等待自动安装完成即可。requirement.txt文本在ComfyUI文件中可以找到，里面列出了所需的所有依赖，我们直接一次性全部安装，如下图所示：

1. 接下来我们启动ComfyUI，在ComfyUI目录打开终端（操作了这么多遍相信你已经会了），输入代码”python main.py“，等待程序运行结束后会显示一个GUI地址，把它复制到浏览器进入这个地址（和打开网址的操作一样），随后就可以看见ComfyUI的界面了。如下图所示：

1. 当你看到上面的ComfyUI界面时，恭喜你，你成功的自己安装好了ComfyUI，用它去发挥自己的创意吧！

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推荐安装插件：Manager

安装好ComfyUI后，强烈建议你安装一下Manager插件，ComfyUI 的 Manager 插件是一个用于管理和扩展 ComfyUI 功能的工具。这个插件通常提供了一些便捷功能，使用户可以更轻松地安装、更新和管理 ComfyUI 及其相关组件。主要功能包括：

1. 插件管理：Manager 插件可以让用户方便地安装和卸载各种插件，扩展 ComfyUI 的功能。
2. 版本控制：帮助用户更新到最新版本的 ComfyUI，确保他们能够使用最新的功能和修复。
3. 依赖管理：自动处理 ComfyUI 所需的各种依赖项，确保一切组件能够顺利运行。
4. 配置管理：提供图形化界面或命令行工具，帮助用户配置 ComfyUI 及其插件的各种设置。
5. 日志和调试：提供日志记录和调试工具，帮助用户排查问题，提升使用体验。

通过这些功能，ComfyUI 的 Manager 插件能够大大简化用户的操作，使得安装和管理 ComfyUI 及其插件变得更加容易和高效。

下面我们开始安装ComfyUI。**图片可以点击放大（手机端）或右键鼠标点击放大（网页端）**

1. 进入Manager插件官网：https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager，点击code复制下载地址，如下图所示：

1. 打开ComfyUI的安装目录，找到custom_nodes文件进入，在路径栏进入终端，如下图所示：

1. 在终端输入”git clone “然后粘贴上之前复制的链接，按回车键开始下载，等待下载完毕后按之前的方法启动ComfyUI，可以看到右侧菜单栏出现Manager按钮，说明插件已经成功安装，如下图所示。以上所说的Manager插件的安装方法同样适用于其他插件，当有些插件在Manager上安装不了时不妨试试这个方法。

1. 点击Manager进入管理器菜单，里面提供了非常多使用的功能，下面介绍一下常用的功能：
2. Preview method：这个是预览方式选择，一般你只有在模型运行完成后才能看见一张结果图，这个设置可以让你看到每一步的过程图，推荐设置成Auto即自动模式，因为这个功能会占用一定的设备性能。
3. Badge：一般选择#ID Nickname，开启后每个节点右上角会显示出它所属的节点库，非常实用，特别是我们导入别人的工作流时，可以帮助我们快速了解工作流。如下图所示：

3.Custom Nodes Manager：从这里进去我们可以搜索到绝大多数开源的节点插件，并且可以一键安装。

4.Install Missing Custom Nodes：在我们导入别人的工作流时，会自动检查缺少的节点，并且可以在里面直

接安装，非常方便。

5.Install Models：在里面搜索模型的名字可以直接一键下载。

6.Update All：更新所有东西，包括Manager插件和ComfyUI。

7.Update ComfyUI：只更新ComfyUI。

8.Restart：一键重启ComfyUI。

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总结

至此，恭喜你已经学会了如何完整的安装ComfyUI，过程可能很复杂，也遇到了很多问题，但能到这一步就证明了你可以的，你为自己打开了一扇新世界的大门，坚持下去你会看到不一样的世界！

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                              孜孜以求，方能超越自我。坚持不懈，乃是成功关键。