ComfyUI的特性以及安装流程

ComfyUI

https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

最强大和模块化的稳定扩散 GUI 和后端。这个界面将让您使用基于图形/节点/流程图的界面设计和执行高级稳定扩散流水线。

特性

使用节点/图形/流程图界面实验和创建复杂的稳定扩散工作流，无需编写任何代码。
完全支持 SD1.x、SD2.x 和 SDXL
异步队列系统
许多优化：仅在执行之间更改的工作流部分重新执行。
命令行选项：--lowvram，可在显存小于 3GB 的 GPU 上工作（在显存较低的 GPU 上自动启用）
即使没有 GPU，也可以使用 --cpu 进行工作（速度较慢）
可以加载 ckpt、safetensors 和 diffusers 模型/检查点。独立的 VAEs 和 CLIP 模型。
嵌入/文本反演
Loras（常规、locon 和 loha）
超网络
从生成的 PNG 文件中加载完整工作流程（带种子）。
将工作流程保存/加载为 Json 文件。
节点界面可用于创建复杂的工作流程，例如高分辨率修复或更高级的工作流程。
区域组合
使用常规和修复模型进行修补。
ControlNet 和 T2I-Adapter
放大模型（ESRGAN、ESRGAN 变体、SwinIR、Swin2SR 等）
unCLIP 模型
GLIGEN
模型合并
使用 TAESD 进行潜在预览
启动速度非常快。
完全离线工作：永远不会下载任何内容。
配置文件用于设置模型的搜索路径。

安装

Windows

在发布页面上有一个适用于 Windows 的独立便携式版本，适用于在 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 解压缩并运行。确保将稳定扩散的检查点/模型（巨大的 ckpt/safetensors 文件）放在：ComfyUI\models\checkpoints 中。

请参阅配置文件以设置模型的搜索路径。在独立的 Windows 版本中，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。

Jupyter Notebook

要在 paperspace、kaggle 或 colab 等服务上运行，请使用我的 Jupyter Notebook。

手动安装（Windows、Linux）

克隆此存储库。

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

将您的 VAE 放在：models/vae 中

注意：pytorch 尚不支持 python 3.12，因此请确保您的 python 版本为 3.11 或更早版本。

AMD GPU（仅限 Linux）

如果您尚未安装 rocm 和 pytorch，则 AMD 用户可以使用 pip 安装它，这是安装稳定版本的命令：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.6

这是安装具有 ROCm 5.7 的夜间版本的命令，可能具有一些性能改进：

pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/rocm5.7

NVIDIA

NVIDIA 用户应使用以下命令安装 pytorch：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

模型和常用插件

链接：https://pan.baidu.com/s/1PXGtY_m06tHsQ3yr8lSaZg?pwd=mlab

故障排除

如果出现“Torch not compiled with CUDA enabled”错误，请使用以下命令卸载 torch：

pip uninstall torch

然后使用上述命令重新安装。

依赖项

通过在 ComfyUI 文件夹中打开终端并执行以下命令来安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

安装完成后，您应该已经安装了所有依赖项，可以继续运行 ComfyUI。

其他

Intel Arc

Apple Mac Silicon

您可以在任何最新版本的 macOS 上安装 ComfyUI。

安装 pytorch nightly。有关说明，请阅读 Apple Developer 指南中的在 Mac 上加速的 PyTorch 训练（确保安装最新的 pytorch nightly）。

按照 Windows 和 Linux 的 ComfyUI 手动安装说明进行操作。

安装 ComfyUI 的依赖项。如果您已经安装了其他稳定扩散 UI，您可能可以重用依赖项。

运行命令 python main.py --force-fp16 启动 ComfyUI。请注意，只有安装了最新的 pytorch nightly，--force-fp16 才能正常工作。

注意：请记得根据 ComfyUI 手动安装中所讨论的，将您的模型、VAE、LoRAs 等添加到相应的 Comfy 文件夹中。

DirectML（Windows 上的 AMD 显卡）

pip install torch-directml

然后可以使用以下命令启动 ComfyUI：python main.py --directml

我已经安装了另一个稳定扩散 UI，我真的需要安装所有这些依赖项吗？

不需要。如果您已经安装并使用了另一个 UI，并且具有自己的 python 虚拟环境，您可以使用该虚拟环境来运行 ComfyUI。您可以打开您喜欢的终端并激活它：

source path_to_other_sd_gui/venv/bin/activate

或者在 Windows 上：

Powershell: path_to_other_sd_gui\venv\Scripts\Activate.ps1
cmd.exe: path_to_other_sd_gui\venv\Scripts\activate.bat
然后，您可以使用该终端来运行 ComfyUI，而无需安装任何依赖项。请注意，根据 SD UI 的不同，venv 文件夹的名称可能会有所不同。

运行

python main.py

对于不受 ROCm 官方支持的 AMD 显卡，请尝试使用以下命令运行：

对于 6700、6600 和可能其他 RDNA2 或更早版本：HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 python main.py

对于 AMD 7600 和可能其他 RDNA3 显卡：HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 python main.py

注意事项

只有具有所有正确输入的输出的图形部分才会被执行。
仅会执行从每次执行到下一次执行发生更改的图形部分。如果提交相同的图形两次，只会执行第一个图形。如果您更改了图形的最后部分，只会执行您更改的部分以及依赖于它的部分。
在网页上拖动生成的 png 或加载它将给您包括用于创建它的种子在内的完整工作流程。
您可以使用 () 来更改单词或短语的强调，例如：(good code:1.2) 或 (bad code:0.8)。() 的默认强调值为 1.1。要在实际提示中使用 () 字符，请使用 ( 或 \ 进行转义。
您可以使用 {day|night} 进行通配符/动态提示。使用此语法，"{wild|card|test}" 将在每次排队提示时由前端随机替换为 "wild"、"card" 或 "test"。要在实际提示中使用 {} 字符，请使用 { 或 \ 进行转义。
动态提示还支持 C 风格的注释，例如 // comment 或 /* comment */。
要在文本提示中使用文本反演概念/嵌入，请将它们放在 models/embeddings 目录中，并在 CLIPTextEncode 节点中像这样使用它们（您可以省略 .pt 扩展名）：

embedding:embedding_filename.pt

如何提高生成速度？

确保使用 regular loaders/Load Checkpoint 节点加载检查点。它会根据您的 GPU 自动选择正确的设置。

您可以设置此命令行设置以禁用某些交叉注意力操作中的上升到 fp32，从而提高速度。请注意，这很可能会导致 SD2.x 模型生成黑色图像。如果您使用 xformers，则此选项不起作用。

--dont-upcast-attention

如何显示高质量的预览？

使用 --preview-method auto 启用预览。

默认安装包含一个分辨率较低的快速潜在预览方法。要启用使用 TAESD 的高质量预览，请下载 taesd_decoder.pth（用于 SD1.x 和 SD2.x）和 taesdxl_decoder.pth（用于 SDXL）模型，并将它们放置在 models/vae_approx 文件夹中。安装完成后，重新启动 ComfyUI 以启用高质量预览。