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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 145640
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Python 3.13（推荐），3.12 可作为备选，3.14 可用但部分自定义节点可能出问题
- PyTorch 2.7 为最低支持版本，强烈建议使用最新主版本与最新 CUDA 版本
- NVIDIA 20 系列及以上显卡需使用 cu130 或更高版本的 PyTorch
- Windows 或 Linux 操作系统（支持多种 GPU 类型）
安装与启动步骤
-
1获取项目源码
从 GitHub 仓库克隆或下载 ComfyUI 源码并进入项目目录。README 未给出具体克隆命令，请按仓库页面提示获取。
-
2检查 Python 版本
确认本机 Python 版本。官方推荐 3.13，若自定义节点依赖报错可退回 3.12；3.14 的自由线程版本不被完全支持。
python --version -
3安装管理依赖
在项目根目录安装管理器所需的依赖，这是 README 中 Setup 的第一步。
pip install -r manager_requirements.txt -
4启动 ComfyUI
在项目目录中直接运行主程序即可启动，启动后用浏览器打开本地地址进入节点式工作流界面。
python main.py -
5启用管理器
如需在界面内安装和管理自定义节点，启动时加上 --enable-manager 参数。
python main.py --enable-manager -
6启用 HTTPS
先生成自签名证书与私钥，再带上密钥和证书参数启动，之后需用 https 访问。自签名证书不适合生产共享使用。
openssl req -x509 -newkey rsa:4096 -keyout key.pem -out cert.pem -sha256 -days 3650 -nodes -subj "/C=XX/ST=StateName/L=CityName/O=CompanyName/OU=CompanySectionName/CN=CommonNameOrHostname" python main.py --tls-keyfile key.pem --tls-certfile cert.pem
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
--enable-manager | 否 | 启动时启用内置管理器，用于安装和管理自定义节点 | python main.py --enable-manager |
--tls-keyfile | 否 | 指定 TLS 私钥文件路径，用于开启 HTTPS | key.pem |
--tls-certfile | 否 | 指定 TLS 证书文件路径，用于开启 HTTPS | cert.pem |
如何确认成功
终端无报错并输出启动信息后，浏览器访问本地地址即可看到 ComfyUI 节点工作流界面；启用 TLS 时改用 https 访问。
常见问题
Q：应该用哪个 Python 版本？
A：推荐 3.13，支持最好；3.13 下自定义节点依赖报错可尝试 3.12。3.14 可用，但部分自定义节点可能出问题，自由线程版本不被完全支持。
Q：对 PyTorch 版本有要求吗？
A：torch 2.7 仅是最低支持，强烈建议用最新主版本搭配最新 CUDA。NVIDIA 20 系及以上必须使用 cu130 或更高版本的 PyTorch；若 PyTorch 超过 6 个月未更新请升级。
Q：Windows 上怎么生成自签名证书？
A：可参考 alexisrolland/docker-openssl 或第三方 openssl 二进制发行版执行 README 中的 openssl 命令；使用容器时 -v 可用相对路径，如 -v ".\:/openssl-certs"，证书会生成在当前目录。
Q：ComfyUI 支持哪些操作系统和显卡？
A：手动安装方式支持所有操作系统和 GPU 类型，包括 NVIDIA、AMD、Intel、Apple Silicon 以及昇腾。README 的 Manual Install 章节面向 Windows 和 Linux。
注意事项
- 自签名证书仅适合本地调试，不适合共享或生产环境使用。
- 启用 TLS 后访问地址会从 http:// 变为 https://。
- 自定义节点的兼容性受 Python 与 PyTorch 版本影响，遇到依赖冲突优先调整 Python 版本。
- README 未给出默认监听端口与克隆命令，请以仓库 README 和官网为准。
核心亮点
- 采用节点式图界面，支持任意组合和自定义工作流，模块化程度极高
- 基于PyTorch，兼容Stable Diffusion及其生态，支持模型加载、LoRA、ControlNet等深度扩展
- 社区活跃，定制节点和插件丰富，可扩展性强，适合技术用户深度控制生成流程
不足之处
- 上手门槛高，对非技术用户不友好，需要理解节点图概念
- 默认界面和交互较为简陋，需要依赖第三方插件才能获得更舒适体验
- 文档/社区待观察
适用场景
- 复杂图像生成流水线的搭建与复现
- 需要精细控制采样、模型和中间过程的实验研究
- 批量生成与自动化内容生产，可嵌入API后端
替代项目
Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111)、InvokeAI、Fooocus
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