No module named 'onnx' oder 'onnxruntime' in ComfyUI

Wenn ComfyUI No module named 'onnx' oder No module named 'onnxruntime' meldet, prüfe zuerst, ob der betroffene Workflow wirklich ONNX-basierte Face-, Pose- oder Helper-Nodes verwendet.

Für die meisten Nutzer ist CPU-onnxruntime der sichere erste Fix. GPU-ONNX-Runtime solltest du nur dann verwenden, wenn der Workflow sie braucht und du CUDA/cuDNN sauber passend halten kannst.

Symptome

Im Terminal tauchen oft Meldungen wie diese auf:

WanVideoWrapper WARNING: FantasyPortrait nodes not available: No module named 'onnx'

No module named 'onnxruntime'

DWPose: Onnxruntime not found or doesn't come with acceleration providers, switch to OpenCV with CPU device

Ursache

onnx ist die Bibliothek zum Laden von .onnx-Modellen. onnxruntime ist die Inferenz-Engine, die diese Modelle ausführt. In vielen Workflows braucht man beides, aber eben nicht in jedem.

Häufige ComfyUI-Custom-Nodes mit ONNX- oder ONNX-Runtime-Abhängigkeiten:

• ComfyUI-WanVideoWrapper für FantasyPortrait und ähnliche Features
• comfyui_controlnet_aux für DWPose
• ComfyUI-ReActor für Face Swap über InsightFace / ONNX Runtime
• ComfyUI_IPAdapter_plus für FaceID
• ComfyUI_InstantID für identitätstreue Face-Generierung
• ComfyUI-PuLID für Gesichtserhalt

Wenn diese Bibliotheken fehlen, sind genau die entsprechenden Nodes oder Teilfunktionen nicht verfügbar. ComfyUI selbst und andere Plugins können trotzdem weiterlaufen.

Schweregrad

Mittel. Installiere ONNX und ONNX Runtime nur dann, wenn dein Workflow wirklich ONNX-basierte Pose-, Face- oder Helper-Modelle nutzt. Wenn die Warnung von einer optionalen Node-Familie stammt, die du nicht verwendest, kannst du sie oft ignorieren.

Vor dem Installieren: das richtige Python verwenden

Ein blindes pip install aus irgendeinem Terminal ist der häufigste Grund dafür, dass der Fehler nach der Installation trotzdem bleibt.

Lösungen

Option 1: CPU-Version installieren

Für die meisten Nutzer ist das der sicherste Start:

python -m pip install onnx onnxruntime

Für das offizielle Windows-Portable-Paket:

.\python_embeded\python.exe -s -m pip install onnx onnxruntime

Das reicht für viele Anwendungsfälle. DWPose kann zum Beispiel auch auf CPU laufen, nur eben langsamer.

Option 2: GPU-beschleunigte Version installieren

Wenn du eine NVIDIA-GPU hast und der Workflow wirklich von ONNX-Runtime-GPU profitiert:

python -m pip install onnx onnxruntime-gpu

Lass nicht onnxruntime und onnxruntime-gpu gleichzeitig installiert. Falls du die CPU-Version schon hast, entferne sie zuerst:

python -m pip uninstall onnxruntime -y
python -m pip install onnxruntime-gpu

Häufige Installationsprobleme

GPU funktioniert nach onnxruntime-gpu nicht

Fehlermeldung:

[W:onnxruntime:Default, onnxruntime_pybind_state.cc] LoadLibrary failed with error 126 when trying to load onnxruntime_providers_cuda.dll

Ursache: Die CUDA/cuDNN-Familie von onnxruntime-gpu passt nicht zum Runtime-Stack, den dein PyTorch verwendet.

Neuere CUDA-12.x-ONNX-Runtime-Pakete verwenden in der Regel cuDNN 9.x. Ältere PyTorch-Builds können dagegen andere ONNX-Runtime-GPU-Versionen brauchen.

Sicherer Weg: Bleibe zunächst bei CPU-onnxruntime, sofern der Workflow nicht klar von GPU-ONNX abhängig ist. Wenn du GPU-Beschleunigung wirklich brauchst, gleiche ONNX Runtime GPU an deine PyTorch-CUDA/cuDNN-Familie an, statt blind das neueste Paket zu installieren.

onnxruntime und onnxruntime-gpu sind beide installiert

Symptom: GPU-Beschleunigung springt nicht an oder das Verhalten ist inkonsistent.

Prüfe den Zustand:

python -m pip list | findstr onnxruntime

Wenn beide Pakete auftauchen, behalte nur die Variante, die du wirklich brauchst:

python -m pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu -y
python -m pip install onnxruntime

oder für GPU:

python -m pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu -y
python -m pip install onnxruntime-gpu

protobuf-Konflikt

Fehlermeldung:

TypeError: Descriptors cannot be created directly.

Lösung: Das Requirement immer quoten, damit die Shell > nicht als Umleitung behandelt:

python -m pip install "protobuf>=3.20"

Installation prüfen

python -c "import onnxruntime as ort; print(ort.__version__, ort.get_available_providers())"

Wenn GPU-Beschleunigung aktiv ist, sollte CUDAExecutionProvider in der Provider-Liste auftauchen. Wenn nur CPUExecutionProvider erscheint, ist entweder die CPU-Version installiert oder der GPU-Provider hat nicht geladen.

Noch nicht gelöst?

Sammle dann:

• die Ausgabe von python --version
• die Ausgabe von python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.version.cuda)"
• die Ausgabe von python -c "import onnxruntime as ort; print(ort.__version__, ort.get_available_providers())"
• die vollständige Terminal-Meldung zum Installationsfehler

Wenn du den schnellsten Reparaturpfad brauchst, nutze Expert Help.

Quellen

• ComfyUI troubleshooting overview
• ComfyUI custom node troubleshooting guide
• ComfyUI model troubleshooting guide
• ONNX Runtime installation documentation