下载地址：

https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI?tab=readme-ov-file#installingng

下载zip文件完成后：

main.py为主文件，看requiremenrt.txt文件（运行main.py所需py库）

安装依赖库：pip install -r requirements.txt

（如果会遇到网络问题）使用pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

运行main.py如果是NVIDIA 显卡可成功

为什么无法正常运行？

ComfyUI 依赖的 PyTorch 深度学习框架在调用 CUDA 使用 GPU 时失败，原因是未能检测到正确的驱动程序。

打开你的虚拟环境终端（确保激活了.venv），运行以下命令检查 PyTorch 是否支持 CUDA：

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

第一步：检查显卡驱动状态

1. 按下 Win + R 打开运行窗口，输入 cmd 打开命令提示符
2. 在命令行中输入以下命令：

   nvidia-smi
   

结果分析：

• 成功显示：会出现一个信息表格，包含驱动版本、CUDA版本、显卡型号及使用状态，说明驱动安装正确，问题可能在其他环节
• 报错提示：若显示"nvidia-smi 不是内部或外部命令..."，则表明NVIDIA显卡驱动未安装或安装异常

第 2 步：安装或更新 NVIDIA 显卡驱动

如果 nvidia-smi 命令无法工作，或者显示的驱动版本很旧，您需要安装/更新驱动。

1. 访问 NVIDIA 官方驱动下载页面：NVIDIA 驱动下载

2. 选择驱动下载方式：

   • 自动检测：点击页面上的"自动驱动程序搜索"按钮，NVIDIA 会自动识别您的显卡型号和操作系统，并推荐最适合的驱动（推荐使用此方法）
   • 手动选择

3. 安装驱动程序：

   • 下载完成后运行安装程序
   • 建议选择"自定义安装"并勾选"执行清洁安装"选项，以清除旧版本驱动文件，避免冲突
   • 安装完成后重启计算机

4. 验证驱动安装：

   • 重启后再次打开命令提示符，运行nvidia-smi命令
   • 确认能正常显示信息，并记录右上角显示的"CUDA Version"（如12.4），这表示驱动支持的最高CUDA版本

5. 检查Python环境（重要）：

   • ComfyUI目前对Python 3.12的支持可能不完善，部分预编译库（如PyTorch）可能存在兼容性问题
   • 从您的路径Python/Python312来看，您正在使用Python 3.12版本

无 NVIDIA 显卡（仅使用 CPU 运行）

操作步骤：

1. 打开文件：ComfyUI-master\ComfyUI-master\comfy\model_management.py
2. 找到 get_torch_device() 函数（约 187 行处）
3. 修改代码强制返回 CPU 设备：

def get_torch_device():
    # 注释原有代码，直接返回CPU
    return torch.device("cpu")

1. 保存文件后重新启动 ComfyUI（将以 CPU 模式运行，速度可能较慢）