PythonAI算法
ComfyUI 本地部署及 Stable Diffusion 使用指南
在 Windows 环境下使用 ComfyUI 部署 Stable Diffusion 的完整流程。涵盖 Python、Git、CUDA 环境配置，PyTorch 安装，ComfyUI 源码克隆与依赖安装，模型文件下载与放置，以及启动验证和基础文本生成操作。同时包含 ComfyUI Manager 扩展安装、常用参数设置、性能优化建议及常见问题排查方法，帮助用户构建本地可控的 AI 图像创作平台。
在 Windows 环境下使用 ComfyUI 部署 Stable Diffusion 的完整流程。涵盖 Python、Git、CUDA 环境配置，PyTorch 安装，ComfyUI 源码克隆与依赖安装，模型文件下载与放置，以及启动验证和基础文本生成操作。同时包含 ComfyUI Manager 扩展安装、常用参数设置、性能优化建议及常见问题排查方法，帮助用户构建本地可控的 AI 图像创作平台。
随着生成式人工智能技术的发展，基于 ComfyUI 的节点化工作流正成为图像创作的新趋势。本文面向 Windows + CUDA + cuDNN 环境，结合 Python，提供一份详细的 ComfyUI 配置与使用指南。
安装完成后，可通过命令行输入 python --version 和 git --version 检验安装结果。
若已安装旧版本 PyTorch，请先卸载：
pip uninstall torch torchvision torchaudio
然后安装支持 CUDA 的 PyTorch 版本（示例命令）：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
此步骤确保 PyTorch 能调用 GPU 资源。
在目标文件夹内右键打开 Git Bash，执行以下指令拉取源码：
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
进入 ComfyUI 根目录后，执行：
pip install -r requirements.txt
等待依赖安装完成。
下载 Stable Diffusion v1.5 模型文件（如 v1-5-pruned.safetensors）。建议使用镜像源以提高下载速度。
在 ComfyUI 目录下创建或确认存在 models/checkpoints/ 目录，将下载的模型文件放入其中。
在 ComfyUI 根目录执行：
python main.py
若成功，命令行将显示：
To see the GUI go to: http://127.0.0.1:8188
在浏览器访问该地址，界面加载成功后，在 "Load Checkpoint" 节点中应能看到已放置的模型。
如需管理自定义节点、插件或工作流，可安装 ComfyUI Manager。
custom_nodes 文件夹内通过 Git 拉取管理器源码：
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
python main.py)。若未显示 Manager，可能是文件不完整，建议直接下载压缩包解压后放入 custom_nodes 目录。如遇编译报错，检查是否缺少 toml 依赖。
--force-fp16）。--listen 0.0.0.0。git pull 或 Manager 更新源码与依赖。models 与 custom_nodes 目录。通过上述步骤，可在本地构建基于 ComfyUI 的 Stable Diffusion 生成平台。后续可根据需求扩展 LoRA、ControlNet 等功能，实现可控的 AI 图像创作。
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