前言
如果只是想在本地把 Stable Diffusion 跑起来，ComfyUI 算是比较省心的一条路。它不是那种'一键就懂'的工具，但节点式工作流的好处也很直接：模型、采样、放大、ControlNet 这些环节都摆在台面上，出问题时也更容易定位。
下面这份记录按 Windows 本地环境来写，重点放在把 ComfyUI 跑通，以及让 SD1.5 模型在界面里真正可见、可用。
环境准备
安装 Python、Git、CUDA 和 cuDNN
先把基础环境装好。
- CUDA：建议 12.0
- cuDNN：建议 8.9
- Python：推荐 3.11.3 及以上
- Git：后面克隆 ComfyUI 代码要用
Python 安装时记得勾选 Add python.exe to PATH，不然后面在命令行里还要手动配环境变量，容易把事情搞复杂。装完后可以直接执行：
python --version
能正常输出版本号，说明这一步没问题。
安装支持 CUDA 的 PyTorch
如果机器里已经有旧版 PyTorch，先卸掉再装，省得后面排查时混进来一堆旧包。
pip uninstall torch torchvision torchaudio
然后安装支持 CUDA 的版本。下面这个命令是常见写法，实际还是要根据你的 CUDA 版本去找对应的 whl：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
这里有个现实情况：你可能装的是 CUDA 12.0，但官方轮子不一定刚好有 cu120，这时用 cu118 往往也能正常工作。只要驱动和 PyTorch 这层匹配，ComfyUI 本身并不挑得那么死。
获取 ComfyUI 并安装依赖
克隆源码
在目标目录里打开 Git Bash，然后拉取源码：
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
GitHub 上也能直接看源码内容，但真要跑起来，还是得把仓库拉到本地。
安装依赖
进入 ComfyUI 根目录后执行：
pip install -r requirements.txt
这一步通常会花一点时间，尤其是网络一般的时候，耐心等它装完。
配置模型并启动 ComfyUI
下载 Stable Diffusion 模型
这里用的是 Stable Diffusion v1.5 的模型文件，比如 v1-5-pruned.safetensors。下载渠道自己选，能顺利下完整文件最重要。
放到 checkpoints 目录
把模型文件放进 ComfyUI 的 checkpoints 目录：
ComfyUI\models\checkpoints\
如果目录不存在就手动新建。模型放错位置是最常见的问题之一，界面里看不到模型，十有八九不是程序坏了，而是路径不对。
如果你后面会放多个模型，建议在 checkpoints 下面再分子目录管理，比如按 SD1.5、SDXL 分开，不然文件多了很难找。
启动并验证
回到 ComfyUI 根目录，执行：
python main.py
