功能最强大且高度模块化的稳定扩散GUI和后端系统。

这个用户界面允许您通过一个基于图表、节点和流程图的界面设计和执行高级稳定扩散流程。您可以通过以下链接查看一些工作流示例，了解 ComfyUI 的强大功能：

ComfyUI 示例

安装 ComfyUI

功能

• 提供图表、节点和流程图界面，用户可以在无需编码的情况下试验和创建复杂的稳定扩散工作流。
• 完整支持 SD1.x, SD2.x, SDXL, Stable Video Diffusion 和 Stable Cascade。
• 异步队列系统。
• 多项优化：仅重新执行工作流中变化的部分。
• 提供命令行选项 --lowvram，使软件在低于3GB VRAM的GPU上自动适配运行。
• 也可以在没有 GPU 的情况下通过 --cpu 选项运行（速度较慢）。
• 支持加载 ckpt、safetensors 和 diffusers 的模型/检查点，包括独立的 VAEs 和 CLIP 模型。
• 支持嵌入技术和文本反演。
• 支持 Loras (常规, locon 和 loha)、Hypernetworks。
• 支持从生成的 PNG 文件加载完整的工作流（包括种子）。
• 支持将工作流保存/加载为 Json 文件。
• 节点界面可用于创建如 Hires fix 等复杂工作流程。
• 支持 Area Composition、[Inpainting](https://comfyanonymous.github.io

/ComfyUI_examples/inpaint/)、ControlNet 和 T2I-Adapter、Upscale Models (ESRGAN, ESRGAN variants, SwinIR, Swin2SR, 等...)、unCLIP Models、GLIGEN、Model Merging、LCM models and Loras 和 SDXL Turbo。

• 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。

更多工作流程示例，请访问 示例页面。

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。

直接下载链接

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

如果在解压时遇到问题，可

右键文件 -> 属性 -> 解除锁定

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)

克隆此仓库。

将您的 SD 检查点（大型 ckpt/safetensors 文件）放在：models/checkpoints

将您的 VAE 放在：models/vae

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：

pip uninstall torch

然后再次使用上述命令安装。

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：

Intel Arc

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。

1. 安装 pytorch 夜间版本。有关说明，请阅读 Mac 上的加速 PyTorch 培训 Apple 开发者指南（确保安装最新的 pytorch 夜间版本）。
2. 按照 Windows 和 Linux 的 ComfyUI 手动安装 指南操作。
3. 安装 ComfyUI 依赖项。如果您已经有另一个稳定扩散 UI 您可能可以重用这些依赖项。
4. 通过运行 python main.py 启动 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

或在 Windows 上：

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

python main.py

对于不受 ROCm 正式支持的 AMD 卡

如果您遇到问题，请尝试使用此命令运行：

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

只有图中具有所有正确输入的输出的部分才会执行。

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。

--dont-upcast-attention

如何显示高质量预览？

使用 --preview-method auto 启用预览。

默认安装包括一种快速的潜在预览方法，分辨率较低。要启用高质量预览，请使用 TAESD，下载 taesd_decoder.pth（适用于 SD1.x 和 SD2.x）和 taesdxl_decoder.pth（适用于 SDXL）模型，并将它们放在 models/vae_approx 文件夹中。安装后，重新启动 ComfyUI 以启用高质量预览。

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。

注意：Windows 用户可以使用 alexisrolland/docker-openssl 或 第三方二进制发行版之一 运行上述命令示例。

如果您使用容器，请注意 -v 卷挂载可以是相对路径，因此 ... -v ".\:/openssl-certs" ... 会在您的命令提示符或 powershell 终端的当前目录中创建密钥和证书文件。

支持和开发频道

Matrix 空间：#comfyui_space:matrix.org（它就像开源的 discord）。

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

• 如何从一个草稿中制作视频