ComfyUI 本地部署及 Stable Diffusion 使用指南

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。

一、环境准备

1. 安装 Python、Git、CUDA 与 cuDNN

CUDA 与 cuDNN：建议安装 CUDA 12.0 与对应版本 cuDNN 8.9。
Git：用于从 GitHub 克隆源码。请确保已安装 Git 并熟悉基本命令。
Python：推荐安装 Python 3.11.3。安装时务必勾选 'Add python.exe to PATH' 选项以便配置环境变量。

安装完成后，可通过命令行输入 python --version 和 git --version 检验安装结果。

2. 安装支持 CUDA 的 PyTorch

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。

二、克隆 ComfyUI 源码与安装依赖

1. 克隆源码

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

2. 安装依赖

进入 ComfyUI 根目录后，执行：

pip install -r requirements.txt

等待依赖安装完成。

三、配置模型与启动 ComfyUI

1. 下载模型

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。

2. 放置模型

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。

3. 启动验证

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。

四、扩展功能：安装 ComfyUI Manager

如需管理自定义节点、插件或工作流，可安装 ComfyUI Manager。

在 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
```
重启 ComfyUI (python main.py)。
界面顶部应出现 "Manager" 按钮，用于安装或更新节点。

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。

五、基础使用流程

加载默认工作流：点击右侧 "Load Default" 按钮加载 text2img 工作流。
选择模型：确保 "Load Checkpoint" 节点指向已加载的 SD1.5 模型。
配置参数：在 "KSampler" 等节点中设置步数、分辨率（如 512×512）、种子、正向提示词和负向提示词。
生成图像：点击 "Queue Prompt" 或 "Run" 开始生成，完成后在界面查看并保存。
进阶操作：可尝试 Img2Img、Upscale、ControlNet 等节点扩展功能。

六、优化与注意事项

模型管理：建议在 checkpoints 下建立子目录区分不同模型版本。
性能优化：VRAM 较少时，可降低分辨率或启用 fp16 模式（启动参数 --force-fp16）。
网络访问：若需局域网访问，启动时添加参数 --listen 0.0.0.0。
定期更新：通过 git pull 或 Manager 更新源码与依赖。
安全备份：建议定期备份 models 与 custom_nodes 目录。
权限与防火墙：首次运行时注意允许 ComfyUI 端口访问。

七、总结

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。