Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

如何 安装 comfyui

Answer

以下是安装 ComfyUI 的步骤：

  1. 安装 ComfyI2I 模组：
    • 项目地址：https://github.com/ManglerFTW/ComfyI2I
    • 三种安装方式：
      • 进入项目，复制项目地址，然后打开 ComfyUI 的 Manager，点击 install via git url，将项目地址粘贴上去，点确定，自动安装。
      • 直接下载项目的 zip 文件，解压放到 ComfyUI 根目录下的 custom_nodes 文件夹。
      • 在 custom_nodes 文件夹中打开 CMD 或 powershell 命令行，输入 git clone https://github.com/ManglerFTW/ComfyI2I.git。
    • 安装好后，别忘了重启一下 ComfyUI。
  2. 安装 ComfyUI 本身：
    • 安装 python 和 Git（网上有相关教程）。
    • 克隆 ComfyUI 仓库。
    • 创建 python 虚拟环境，在 ComfyUI 路径下会出现 venv 文件夹，运行.\venv\Scripts\activate 切换到虚拟环境，然后安装 Pytorch 和依赖包。
    • 下载模型权重和工作流，将 sd_xl_base_1.0.safetensors 和 svd_xt.safetensors 放置于 models/checkpoints 下，sdxl_vae.safetensors 需放置于 models/vae 下。
  3. 在 Blender 中安装 ComfyUI：
    • 安装下载网盘里的两个文件，先安装稳定版 Blender（解压即用，已有 Blender 可跳过），也可在 steam 平台下载（软件会自动更新）。
    • 打开软件，安装无限圣杯的插件：进入“偏好设置”——插件——选择“安装”，找到“无限圣杯节点工具”里面的压缩包，不用解压，直接选择压缩包进行安装，安装好之后，打上勾。
    • 接着看插件下方的 ComfyUI 路径这一栏，将它更改为电脑中的 ComfyUI 的地址。
    • 选择一个适合自己的显存模式：8G 以上选高显存；6G 选中显存；4G 选低显存。
    • 安装完成，重启即可。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

ComfyUI自动生成抠图素材

这是一组img2img的自定义节点集合，让你可以在ComfyUI上自由的进行绘画，并提供对蒙版的多种操作，如提取颜色、模糊边缘、控制颜色传递的强度、伽玛、对比度和亮度等。（又是感恩开源的一天❤）项目地址：https://github.com/ManglerFTW/ComfyI2I三种安装方式：我们进入项目，复制项目地址，然后打开ComfyUI的Manager，点击install via git url，将项目地址粘贴上去，点确定，就自动安装了或直接下载项目的zip文件，解压放到ComfyUI根目录下的custom_nodes文件夹或在custom_nodes文件夹中打开CMD或powershell命令行，输入git clone https://github.com/ManglerFTW/ComfyI2I.git，亦可安装好后，别忘了重启一下ComfyUI

Stable Video Diffusion模型核心内容与部署实战

安装python和Git关于这一部分，就省略了，网上搜一搜有一堆的教程！！克隆ComfyUI仓库创建python虚拟环境此时，我们会发现在ComfyUI路径下，有了一个venv的文件夹，这个里面就是创建好的python虚拟环境！运行.\venv\Scripts\activate切换到虚拟环境！这样就可以开始安装Pytorch和依赖包了！！相信大家都是会安装的，有问题可随时私信！！下载模型权重和工作流将sd_xl_base_1.0.safetensors和svd_xt.safetensors放置于models/checkpoints下，sdxl_vae.safetensors需放置于models/vae下关于以上模型权重和工作流同样放到了百度网盘资源里，关注公众号「魔方AI空间」，回复【SVD】即可获取！！

【ComfyUI】Blender+Stable Diffusion！少年啊，这盛世如你所愿！（附中文汉化插件）

想不到研究了blender这么久，终于等到了AI绘画和blender结合的一天，不得不感叹一句：少年啊，这盛世如你所愿！那么今天，我们就来看一下如何在blender中实现comfyUI的使用，以及无限圣杯有什么优势。#安装下载网盘里的两个文件，先安装稳定版blender，这个是主程序，解压即用，如果已经有blender的朋友可以跳过这一步。另外说一句，有steam平台的可以去steam上下载blender，我就是在这里装的，软件会自动更新，很方便。接下来打开软件，安装无限圣杯的插件。进入“偏好设置”——插件——选择“安装”。找到“无限圣杯节点工具”里面的压缩包，不用解压，直接选择压缩包进行安装。安装好之后，打上勾，就可以开启无限圣杯了。接着看插件下方的ComfyUI路径这一栏，将它更改为我们电脑中的comfyUI的地址，我的是“E:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI”。然后选择一个适合自己的显存模式：8G以上都是高显存；6G选中显存；4G选低显存。安装完成，重启就可以了。#无限圣杯的使用打开软件，编辑器类型中就出现了“ComfyUI Node”。点击进入comfyUI界面，先点击上方的“新建”按钮，然后展开右侧的N面板可以看到无限圣杯的界面了。

Others are asking
comfyui工作流
ComfyUI 工作流主要包括以下内容： FLUX 低显存运行工作流：目的是让 FLUX 模型能在较低的显存情况下运行。分阶段处理思路为：先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成，然后采用两阶段处理，即先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存的使用，最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流的流程包括初始图像生成（Flux）的一系列操作，如加载相关模型、处理输入提示词、生成初始噪声和引导等，以及初始图像预览；图像放大和细化（SDXL）的一系列操作，如加载 SDXL 模型、对初始图像进行锐化处理等，还有最终图像预览。 工作流网站： “老牌”workflow 网站 Openart.ai：https://openart.ai/workflows/ 。流量比较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户总共有 50 个积分，加入 Discord 可以再加 100 积分，开通最低的每个月 6 美元的套餐后，每个月会有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站：https://comfyworkflows.com/cloud 。支持在线运行工作流，从 workflow 的实际下载量和访问量来看，略少于 openart。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community 。 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景是纯色（方便识别），选择绿幕是为了方便抠图。工作流文件可通过链接 https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取（提取码：KxgB），下载拖入 ComfyUI 中自动加载工作流进行学习。
2025-04-14
ComfyUI
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，类似于集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现了更精准的工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势有： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 安装部署方面： 1. 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 此外，还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。
2025-04-14
comfyui
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，将 stable diffusion 流程拆分成节点，实现更精准工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括： 1. 对显存要求相对较低，启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程，可导出流程并分享，报错时能清晰发现错误所在。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势有： 1. 操作门槛高，需要有清晰逻辑。 2. 生态没有 webui 多（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 安装部署方面： 1. 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动，启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型，找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 此外，还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。默认情况下，训练结果直接保存在 ComfyUI lora 文件夹中，训练后只需刷新并选择 LoRA 就可以测试。
2025-04-13
comfyui漫画工作流
ComfyUI 漫画工作流包含以下内容： 1. 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景为纯色（方便识别），选择绿幕是为了便于抠图。工作流文件链接：https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取码：KxgB 2. 动画工作流： 啊朔提供的动画工作流文件，如：
2025-04-13
comfyui动画片工作流怎么构建
构建 ComfyUI 动画片工作流的步骤如下： 1. 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，找到 Comfyui LLM party 的目录。您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流，也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 3. 若 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 此外，还有以下相关工作流搭建的信息供您参考： 1. 搭建艺术二维码工作流：打开 ComfyUI 导入相应工作流。工作流所用到的节点包括大模型节点（可选择如 AWPainting、primemixanything、xxmix9realistic v40 等，并提供了相应链接）、关键词节点、Lora 节点、ControlNet 节点（选用 qrcode_monster V2 版本，下载链接：https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 ）、采样器节点（Step 选择高步数，35 50 即可，采样器默认的 euler a/dpmpp 2m sde ）。 2. 搭建 ComfyUI 基础工作流：从零开始搭建时，首先准备加载大模型的节点，在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 loaders > 选择 Load Checkpoint，并选择对应的模型。然后加载 Conditioning（条件），在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 Conditioning > 选择 CLIP TEXT Encode，输入正反向提示词。添加采样器时，部分参数设置与 WEB_UI 有所不同，如 seed 值只有固定、随机、每次增加、每次减少这四个选项，采样器和调度器是分开的。
2025-04-13
comfyui如何本地安装
以下是在本地安装 ComfyUI 的详细步骤： 安装方式有两种，分别是安装到本地和安装到云端。本部分主要介绍本地安装方法。 本地安装方法： 1. 命令行安装： 这是普适性最强的方法，安装后二次遇到问题的概率相对较低，但对于不熟悉命令行以及代码的用户来说，可能会有一定的门槛。 ComfyUI 的源码地址在：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，安装方法写在了 Readme 中。您也可以按照 Readme 文档进行操作。 如果会 Git 请在 Terminal 运行以下代码： 如果不会用 Git，推荐使用 Github 的客户端（https://desktop.github.com/）拉代码。 下载并安装好 Github Desktop 后，打开该应用。 然后打开 ComfyUI 的 Github 页面（https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI），点击右上角的绿色按钮，并点击菜单里的「Open with GitHub Desktop」，此时浏览器会弹出是否要打开 GitHub Desktop，点击「是」。 GitHub Desktop 会让您选择一个保存位置，按需调整，然后点击确定。看到下方特定界面，意味着完成了代码同步。 2. 安装包安装： 这种方法安装比较简单，下载就能用。 ComfyUI 的官方安装包：目前仅支持 Windows 系统，且显卡必须是 Nivida。下载地址是：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ，只需下载最新的版本，解压就能使用。 安装完成后： 1. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 2. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 3. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到您已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-10
trae 推荐安装那个版本的 vscode插件
在 Trae 中安装 VS Code 插件可以通过以下方式： 1. 从 Trae 的插件市场安装： 在左侧导航栏中，点击插件市场图标，界面左侧显示插件市场面板。 搜索您想要的插件并在未安装列表中将其选中，界面上显示该插件的详情窗口，展示该插件的详细说明、变更日志等信息。 点击安装，Trae 开始安装该插件。安装完成后，该插件会出现在已安装列表中。 2. 从 VS Code 的插件市场安装： 前往。 搜索您想要的插件，例如：Pylance。 在搜索结果中，点击您所需的插件，您会前往该插件的详情页。 在详情页中，点击 Version History。 结合插件页的 URL 和 Version History 中的信息，提取出以下信息（以 Pylance 为例）： itemName：URL Query 中的 itemName 字段，如截图中的 mspython.vscodepylance，并将小数点（.）前后的内容分成以下两个字段： fieldA：mspython fieldB：vscodepylance version：如截图中的 2025.1.102 使用提取出来的 3 个字段的值替换下方 URL 中的同名字段。 在浏览器中输入修改后的 URL，然后按下回车键，浏览器开始下载该插件。 下载完成后，返回 Trae 并打开插件市场。 将下载的.vsix 文件拖拽至插件市场面板中，Trae 开始自动安装该插件。安装完成后，该插件会出现在已安装列表中。 此外，如果 VS Code 插件市场中某个版本的插件依赖了新版 VS Code 中的某些接口，则可能会导致该插件与 Trae 不兼容。您可以查看该插件的 Version History，然后下载该插件的历史版本。 管理插件还包括禁用插件和卸载插件： 1. 禁用插件： 在 Trae 中，打开插件市场。 在已安装列表中，找到需禁用的插件。 鼠标悬浮至列表中的插件，然后点击设置>禁用。或点击该插件以打开其详情窗口，然后点击禁用。 2. 卸载插件： 在 Trae 中，打开插件市场。 在已安装列表中，找到需卸载的插件。 鼠标悬浮至该插件，然后点击卸载。或点击该插件以打开其详情窗口，然后点击卸载。
2025-04-19
python环境安装
以下是 Python 环境安装的步骤： 1. 点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口。 2. 在命令窗口中，粘贴入以下代码，确认是否有 Python 和 pip。 3. 两步命令输入完，核对一下： 如果有的话，会分别显示出版本号。那么可以跳过“安装环境这一步，直接到“二、部署项目”。 如果没有的话，需要进行安装。 4. 安装 Python： 对于 Windows 系统，可以点击以下链接下载安装包： （有小伙伴说下载不了，可去公众号【Equity AI】回复“HOOK”获取下载地址：https://www.wenshushu.cn/f/ec5s5x1xo3c） 对于 Mac 系统，可以点击以下链接下载安装包： 5. 安装注意： 安装时务必勾选"Add Python to PATH"选项。 建议使用默认安装路径。 6. 安装完成后，关闭窗口，再次运行之前的两行命令确认是否安装成功。
2025-04-08
学习python为什么要安装pandas，juptyer
学习 Python 安装 pandas 和 Jupyter 的原因如下： 数据处理基础：pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。在数据处理中，如读取数据（pd.read_csv）等操作都依赖于 pandas 库。 开发环境：Jupyter Notebook 是一种交互式的编程环境，非常适合进行数据分析和探索性编程。它可以让您逐段运行代码，方便查看中间结果，并且能够将代码、文本和图像等内容整合在一个文档中，有助于更好地理解和展示数据分析的过程和结果。代码也适合在其他 IDE（如 PyCharm、VS Code）中运行。 在一些实践项目中，如基于泰坦尼克号数据集绘制堆叠柱状图及搭建预测模型、用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图、鸢尾花数据多维分布探索与交互可视化实践等，都需要 Python 基础与环境配置，包括通过 pip 安装 pandas 库，以及在 Jupyter Notebook 或其他 IDE 中运行代码。
2025-04-08
trae如何安装
以下是 Trae 的安装步骤： 1. 由于 Trae AI 官网部署在海外，且其本身需要使用海外的大模型，所以需要通过 VPN 等方式科学上网。 2. 在官网（https://www.trae.ai/download）直接点击下载，Trae 会自动识别您的电脑芯片。 3. 下载完成后，如果是 Mac 系统，将左侧的 Trae 应用拖动到右侧的文件夹内；如果是 Windows 系统，双击 Trae 图标，即可完成安装。 4. 安装完成后，点击图标启动，进行以下简单设置： 选择主题背景和默认语言，可选择中文。 对于提供的 Cursor、VS Code 等其他 AI 编程工具的配置和插件迁移，如果是第一次使用类似工具，可直接点“Skip”选项。 对于不理解意思的设置，直接点“Skip”选项。 5. 选择合适的登录方式，登录方式包括 Google 账号登录、Github 账号登录、邮箱登录。如果没有账号，可新注册一个账号。推荐有余力的用户访问 Github 官网（https://github.com/）注册。 注意：Trae 仅在部分地区可用，可能需要开启科学上网。登录完之后，若出现“App Unavailable”提示，可能是所在地区不可用，此时需要开启科学上网。网页登录成功之后可以把科学上网关掉。
2025-04-08
linux下安装 anythingLLM
以下是在 Linux 下安装 AnythingLLM 的相关指导： 1. 安装地址：https://useanything.com/download 。 2. 安装完成后会进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 3. AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 Chat 模式（大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案）。 4. 完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 此外，在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中，也有关于 AnythingLLM 的介绍： 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT！可以将任何文档、资源或内容转换为大语言模型（LLM）知识库，使得在对话过程中可引用到里面的内容。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照他的视频进行了实操，并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
2025-03-27