ComfyUI：本地安装与入门 (2026)

#ComfyUI 是什么？

ComfyUI 是一款自由软件（GPL-3.0 许可证），其代码仓库创建于 2023 年 1 月，目前由 Comfy Org 组织维护；它在 GitHub 上的星标数已超过 130,000。它安装在您的计算机上，并通过浏览器访问 http://127.0.0.1:8188 打开。计算在您的显卡上进行，README 明确指出，除非您主动要求，否则软件核心不会下载任何内容。

其独特之处在于展示而非隐藏处理流程。与传统界面仅提供文本输入框和按钮不同，ComfyUI以节点形式显示每一步操作：加载模型、编码提示词、去噪、解码图像、保存图像。用户通过连线将节点连接起来，整个流程构成一个工作流，可保存、共享并完全重现。

README 表示，大约每两周发布一个主要稳定版本。安装时需要注意这一点：Desktop 应用默认跟随稳定版本，而便携版和通过 Git 安装的版本则跟随最新提交。README 提醒，这些提交可能导致许多扩展无法正常工作。

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#所需的硬件设备

与 LLM 一样，显存容量决定了一切。不过，ComfyUI 为这条规则提供了一些补充：其 README 声称，借助异步加载权重，即使是最大的开放模型，也能在 4 GB 显存和 8 GB 内存的配置下运行得“相对较快”。这是一项声明，并非实测结果：权重超出显存的部分越多，来回传输所耗费的时间就越多。因此，表格以可核实的信息为依据，即 Hugging Face 上发布的文件大小。

在显卡厂商的选择上，NVIDIA 仍然最省心。AMD 显卡在 Linux 下配合 ROCm 运行良好；自 2026 年 1 月起，ComfyUI 团队也已亲自宣布，官方 ROCm 支持“is now available on the Windows ComfyUI Desktop app, starting with version v0.7.0”，适用于兼容的 Radeon 显卡和 Ryzen AI 处理器。最后，请预留足够的磁盘空间：单个模型占用 2 至 25 GB，很快就会积累十个左右。

• VRAM：是什么，以及如何查看自己的显存
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#三种安装方式

git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI.git
cd ComfyUI
python -m venv venv && source venv/bin/activate

# PyTorch pour NVIDIA (commande du README) ; pour AMD, Intel ou Mac, suivre le README
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130

pip install -r requirements.txt
python main.py

启动时，终端会显示需要在浏览器中打开的本地地址。如果终端提示“Torch not compiled with CUDA enabled”，README说明应先卸载torch（pip uninstall torch），再使用上述命令重新安装。

#内存管理：2026年关键选项

显存管理已经改变。在 ComfyUI 的代码中，“动态显存”默认启用，除非您明确指定 --highvram、--novram 或 --cpu，或通过 --disable-dynamic-vram 将其关闭；--enable-dynamic-vram 的帮助说明暗示，少数系统可能默认未启用该功能。--lowvram 的帮助说明则明确指出：只要动态显存处于启用状态，该选项就不起作用。因此，过去建议在 6 GB 显存的显卡上添加 --lowvram 的做法，如今不能再原样套用。

--reserve-vram X

为系统和其他软件预留 X GB 显存：如果这台电脑还用于显示输出或运行 LLM，这项设置会很有用。

--disable-dynamic-vram

回退到基于估计的经典加载方式：在因内存问题导致崩溃时尝试使用。

--novram 和 --cpu

最后的手段：帮助信息将 --novram 描述为“lowvram 不够用时”的选项，并将 --cpu 描述为“slow”。使用这些选项时，生成速度会明显变慢。

--listen

ComfyUI 默认仅监听 127.0.0.1。使用 --listen 且不为其指定参数时，会监听所有网络接口：仅应在可信网络中使用，参见安全章节。

#模型应存放在哪里

ComfyUI 不附带任何模型。这是最常见的卡点：界面打开后，点击“执行”，就会报错提示缺少文件。每种类型的文件在 models 文件夹中都有对应的子文件夹。

models/checkpoints

像 SDXL 这样的「一体化」模型：一个 .safetensors 文件包含扩散模型、文本编码器和 VAE。这是初学者最简单的选择。

models/diffusion_models

仅包含扩散模型，适用于近期以独立组件形式发布的模型系列（Flux、Z-Image、Wan）。

models/text_encoders

将您的提示转换为向量的编码器。通常，其文件大小是模型本身之后最大的文件。

models/vae

将计算结果转换为可见图像的解码器

models/loras

LoRA：一些小文件，用于向基础模型添加风格、角色或概念。

#复用其他界面中的模型

如果您已经有用于 AUTOMATIC1111 或 Fooocus 的模型检查点，就无需复制它们。README 提供了位于 ComfyUI 根目录的 extra_model_paths.yaml.example 文件：将其重命名为 extra_model_paths.yaml，填写现有文件夹的路径，ComfyUI 就会读取这些模型，而不会复制它们。在 Windows 便携版压缩包中，该文件位于 ComfyUI 文件夹内。

#您的第一张图像

1. 01
   加载官方工作流

   在工作流模板菜单中，选择适合您显存容量的基础图像生成工作流：8 GB 及以上可选 SDXL，12 GB 及以上可选采用 FP8 的较新模型。
2. 02
   下载提供的文件

   同意下载。在终端中确认下载完成且没有报错：网络中断会留下不完整的文件，导致之后出现难以理解的错误。
3. 03
   编写提示词

   连接到“positive”输入的文本编码节点包含图像描述。连接到“negative”输入的节点则列出您不希望看到的内容。大多数模型对英语的理解更好。
4. 04
   执行

   点击“执行”。节点会依次点亮。首次生成较慢，因为需要将模型加载到 VRAM 中；之后的生成会快得多。
5. 05
   找到图像

   图像会显示在保存节点中，并保存在 output 文件夹内。PNG 文件包含生成该图像的完整工作流。

入门时，设置采样节点的三个参数就够了。种子（seed）决定图像：相同的种子和设置会生成相同的图像。步数（steps）控制计算时间，常规模型为 20 至 30 步，“turbo”模型为 4 至 8 步。CFG 控制图像对提示词的忠实程度：值过高会导致图像色彩过饱和、形状失真。

#理解并获取工作流

工作流只是一个 JSON 文件，ComfyUI 会将它嵌入每张保存的图像中。将 ComfyUI 生成的 PNG 拖入窗口，即可重新加载生成该图像的完整节点图，包括提示词、随机种子和所有设置。官方文档在第一个教程中将其列为两种加载方法之一。这是学习的最佳方式。

当您获取的工作流显示红色节点时，说明它使用了您尚未安装的扩展。ComfyUI-Manager 会列出并安装这些扩展。它现已集成到主仓库中，但仍是可选组件：安装 manager_requirements.txt 中的依赖后，通过 --enable-manager 选项启用。扩展不要装得太多：装上五十个扩展，第一次更新就可能把整个安装环境弄坏。

#恶意节点与对外暴露的实例：实际风险

关于代码执行的警告并非只是理论上的担忧。2026 年 1 月 10 日，官方仓库中的一条 issue 记录了一系列打着“Upscaler_4K”旗号在 Comfy Registry 上发布的节点，标题为“Malicious Distribution of Akira Stealer via 'Upscaler_4K' Custom Nodes in Comfy Registry”。恶意逻辑被藏在脚本文件夹中，以躲避该注册平台的扫描程序，目标是 Windows 上的浏览器数据、加密货币钱包和 Discord 令牌。该 issue 统计了 779 次可能的安装。

第二个风险与扩展注册目录中的扩展无关，来自暴露在互联网上。2026 年 4 月，The Hacker News 根据 Censys 的一份报告，报道了一场针对可公开访问的 ComfyUI 实例的攻击行动：已统计到超过 1,000 个此类实例。扫描工具利用可在无需身份验证的情况下执行代码的自定义节点；如果安装了 ComfyUI-Manager，它还会自行安装一个存在漏洞的节点，然后再次尝试利用漏洞。被攻陷的机器被用于挖掘 Monero 和 Conflux，并为僵尸网络提供支持。

安装扩展之前

请通过 ComfyUI-Manager 安装，而不是使用论坛上找到的链接；检查安装次数和最后更新日期，并避免任何承诺提供好得难以置信的捷径的节点（如“神奇的图像放大器”、商业模型的“解除限制”）。

如果使用 --listen

切勿在没有前置身份验证保护的情况下将 ComfyUI 暴露到互联网上：可以使用带密码验证的反向代理，更好的方案是使用 VPN。否则，您的机器就会成为自动扫描的目标之一。

关闭在线服务

根据命令行帮助信息，--disable-api-nodes 选项会禁用 Comfy 的付费 API 节点，并阻止界面与互联网通信。

• 来源：关于 Akira Stealer 攻击活动的官方通报
• 来源：The Hacker News 关于 ComfyUI 实例遭劫持的报道
• 来源：官方宣布在Windows上支持ROCm的公告

#初期使用中的错误

显存不足错误（CUDA out of memory）

模型或分辨率超出您的显存。请减小图像尺寸，使用FP8或量化版本，通过--reserve-vram预留显存空间，或尝试--disable-dynamic-vram。

黑色图像或彩色噪声

几乎总是因为 VAE 或文本编码器与模型不匹配。请以相应模型系列的官方工作流为起点重新开始。

生成耗时过长

请在终端中确认启动时 GPU 是否被检测到。若 ComfyUI 显示在 CPU 上运行，则已安装的 PyTorch 版本与您的显卡不匹配。

Torch not compiled with CUDA enabled

卸载 torch（pip uninstall torch），然后使用 README 中的命令根据您的显卡重新安装。

打开工作流时出现红色节点

缺少一些扩展。请通过管理器安装，然后重启 ComfyUI。

#许可证：您获准做什么

ComfyUI 是自由软件，但每个模型都有自己的许可证，而且人们经常混淆一点：模型的许可证并不等同于其生成图像的许可。在将图像用于客户项目、产品或广告之前，请阅读生成该图像的模型说明页。

• AI 图像工具包：即用型工作流及按显卡配置的设置
• ComfyUI 官方文档
• ComfyUI在GitHub上的仓库

#FAQ