在windows系统上安装Comfy UI

第一步：

Python 3.10 或更高版本

1. 前往 Python 官方网站 下载 Python。
2. 安装时勾选 Add Python to PATH，然后点击 Install Now。
3. 完成后，打开命令提示符，输入以下命令，确认 Python 是否正确安装：bash
   复制代码
   python --version pip --version

Git

1. 前往 Git 官方网站 下载最新版本。
2. 安装时保持默认设置，完成后在命令提示符输入以下命令确认安装：bash
   复制代码
   git --version

这个页面的链接：Git - Downloading Package

显卡驱动

• 前往 NVIDIA 官方网站 下载并安装最新的显卡驱动。

我的显卡是RTX2060S

对应的驱动是

Driver Details | NVIDIA

CUDA 工具包（可选）

• 如果 ComfyUI 需要运行 AI 模型的 GPU 加速，可以安装对应版本的 CUDA 工具包和 cuDNN。
• 通常只需要通过 PyTorch 安装的 CUDA 版本，无需单独配置。第三步：安装 PyTorch

1. 安装 GPU 版本的 PyTorch

打开命令提示符，运行以下命令（适用于 NVIDIA 显卡的 GPU 加速）：

bash
复制代码
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 

第四步：下载 ComfyUI

1. 使用 Git 下载源码

• 打开命令提示符，运行以下命令：bash
  复制代码
  git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
• 这将在当前目录下创建一个名为 ComfyUI 的文件夹。

进入项目目录

• 在命令提示符中运行：bash
  复制代码
  cd ComfyUI

第五步：安装 ComfyUI 的依赖

1. 安装必要的依赖

• 在项目目录中，运行以下命令：bash
  复制代码
  pip install -r requirements.txt
• 这将安装 ComfyUI 所需的所有依赖库。

第六步：运行 ComfyUI

1. 启动 ComfyUI

• 在项目目录中运行以下命令：bash
  复制代码
  python main.py
• 启动后，浏览器会自动打开 ComfyUI 的界面（默认地址是 http://127.0.0.1:7860）。

第七步：测试与优化

1. 测试显卡加速是否生效

• 确保模型推理时能正常调用 GPU，运行速度显著优于 CPU。

2. 调整配置

• 如果需要更高效的模型管理，可以使用额外的管理工具或优化配置文件。

3. 扩展功能

• 根据需要，安装额外的 ComfyUI 插件和模型，进一步提升绘图能力。