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绘画类AI 生成
The most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a graph/nodes interface.
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- 支持带有 TAESD 的潜在预览。
- 启动速度非常快。
- 完全离线操作，不会下载任何数据。
- 配置文件 可设置模型的搜索路径。
快捷方式
| 快捷键 | 说明 |
|---|
| Ctrl + Enter | 队列当前图形以进行生成 |
| Ctrl + Shift + Enter | 将当前图形作为首个进行生成 |
| Ctrl + Z/Ctrl + Y | 撤销/重做 |
| Ctrl + S | 保存工作流程 |
| Ctrl + O | 加载工作流程 |
| Ctrl + A | 选择所有节点 |
| Alt + C | 折叠/展开选定节点 |
| Ctrl + M | 静音/取消静音选定节点 |
| Ctrl + B | 绕过选定节点（像是将节点从图中移除并重新连接线路） |
| Delete/Backspace | 删除选定节点 |
| Ctrl + Delete/Backspace | 删除当前图形 |
| Space | 移动画布时按住空格键并移动光标 |
| Ctrl/Shift + Click | 将点击的节点添加到选择中 |
| Ctrl + C/Ctrl + V | 复制并粘贴选定节点（不保留与未选中节点输出的连接） |
| Ctrl + C/Ctrl + Shift + V | 复制并粘贴选定节点（保留从未选中节点输出到粘贴节点输入的连接） |
| Shift + Drag | 同时移动多个选定节点 |
| Ctrl + D | 加载默认图形 |
Alt + + | 放大画布 |
Alt + - | 缩小画布 |
| Ctrl + Shift + LMB + Vertical drag | 通过垂直拖动放大/缩小画布 |
| Q | 切换队列可见性 |
| H | 切换历史可见性 |
| R | 刷新图形 |
| Double-Click LMB | 打开节点快速搜索调色板 |
对于 macOS 用户，Ctrl 键也可以用 Cmd 键替换。
安装
Windows
Windows 平台有一个便携式独立构建版本，适用于在 Nvidia GPU 或仅在 CPU 上运行，可在 发布页面 找到。
只需下载、解压使用 7-Zip 并运行。确保您的稳定扩散检查点/模型（大型 ckpt/safetensors 文件）放在：ComfyUI\models\checkpoints
如何在另一个界面和 ComfyUI 之间共享模型？
参考 配置文件 来设置模型的搜索路径。在独立 Windows 版本中，您可以在 ComfyUI 文件夹中找到此文件。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
要在像 paperspace、kaggle 或 colab 这类服务上运行，您可以使用我的 Jupyter 笔记本。
手动安装 (Windows, Linux)
将您的 SD 检查点（大型 ckpt/safetensors 文件）放在：models/checkpoints
AMD GPUs (仅限 Linux)
AMD 用户可以安装 rocm 和 pytorch，如果您还未安装，这是安装稳定版本的命令：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.0
这是安装可能具有性能改进的 ROCm 6.0 夜间版本的命令：
pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/rocm6.0
NVIDIA
Nvidia 用户应使用此命令安装稳定的 pytorch：
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
这是安装 pytorch 夜间版本的命令，可能具有性能改进：
pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121
故障排除
如果您收到“Torch not compiled with CUDA enabled”错误，请使用：
依赖项
通过在 ComfyUI 文件夹内打开您的终端并运行以下命令来安装依赖项：
pip install -r requirements.txt
完成此操作后，您应该已经安装了所有东西并可以继续运行 ComfyUI。
其他：
Apple Mac silicon
您可以在任何最近的 macOS 版本上在 Apple Mac silicon (M1 或 M2) 上安装 ComfyUI。
注意：请记得将您的模型、VAE、LoRAs 等添加到相应的 Comfy 文件夹中，如 ComfyUI 手动安装 中所讨论的。
DirectML (AMD Cards on Windows)
pip install torch-directml 然后您可以使用：python main.py --directml 启动 ComfyUI
我已经安装了另一个 UI 用于 Stable Diffusion，我真的需要安装所有这些依赖项吗？
您不需要。如果您已经安装并使用其自己的 python venv 正在运行另一个 UI，您可以使用该 venv 运行 ComfyUI。您可以打开您最喜欢的终端并激活它
source path_to_other_sd_gui/venv/bin/activate
使用 Powershell: "path_to_other_sd_gui\venv\Scripts\Activate.ps1"
使用 cmd.exe: "path_to_other_sd_gui\venv\Scripts\activate.bat"
然后您可以使用该终端运行 ComfyUI 而无需安装任何依赖项。请注意，venv 文件夹可能会根据 SD UI 的不同而被称为其他名称。
运行
对于不受 ROCm 正式支持的 AMD 卡
对于 6700、6600 和其他可能的 RDNA2 或更旧版本：HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 python main.py
对于 AMD 7600 和其他可能的 RDNA3 卡：HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 python main.py
注意
只有从每次执行到下一次执行发生变化的图的部分才会执行，如果您提交相同的图两次，则只执行第一次。如果您更改图的最后部分，则只会执行您更改的部分和依赖于它的部分。
拖动生成的 png 到网页上或加载一个将给您完整的工作流程，包括用于创建它的种子。
您可以使用 () 改变单词或短语的重点，如：(好代码：1.2) 或 (坏代码：0.8)。() 的默认重点是 1.1。要在实际提示中使用 () 字符，请将它们转义为 \( 或 \)。
您可以使用 {day|night}，用于通配符/动态提示。使用这种语法 "{wild|card|test}" 将由前端每次排队提示时随机替换为 "wild"、"card" 或 "test"。要在实际提示中使用 {} 字符，请将它们转义为：\{ 或 \}。
动态提示还支持 C 样式注释，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 节点中使用它们，例如（您可以省略 .pt 扩展名）：
embedding:embedding_filename.pt
如何提高生成速度？
在非 Nvidia 硬件上，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转换至 fp32，这将增加您的速度。请注意，这很可能会在 SD2.x 模型上给您黑色图像。如果您使用 xformers 或 pytorch 注意力，则此选项不起作用。
如何显示高质量预览？
使用 --preview-method auto 启用预览。
如何使用 TLS/SSL？
通过运行命令生成自签名证书（不适用于共享/生产用途）和密钥：`openssl req -x509 -newkey rsa:4096 -keyout key.pem -out cert.pem -sha256 -days
3650 -nodes -subj "/C=XX/ST=StateName/L=CityName/O=CompanyName/OU=CompanySectionName/CN=CommonNameOrHostname"`
使用 --tls-keyfile key.pem --tls-certfile cert.pem 启用 TLS/SSL，应用程序现在可以通过 https://... 而不是 http://... 访问。
支持和开发频道
QA
为什么你要制作这个？
我想详细了解 Stable Diffusion 的工作原理。我还想要一个干净而强大的东西，让我可以在没有限制的情况下试验 SD。
这是为谁准备的？
这是为想要制作复杂的 SD 工作流程的任何人，或想要更多了解 SD 工作原理的人准备的。界面紧密遵循 SD的工作方式，代码应该比其他 SD UI 更容易理解。
使用教程
访问 GitHub
开源协议GNU General Public License v3.0
aicomfycomfyuipythonpytorchstable-diffusion
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访问 GitHub
开源协议GNU General Public License v3.0
aicomfycomfyuipythonpytorchstable-diffusion
