手動安裝
從源碼手動安裝 ComfyUI，獲得完全控制權。
手動安裝讓你可以完全控制 Python 環境、PyTorch 版本和 CUDA 配置。此方法推薦給開發者和高級用戶。
前置條件
開始之前請先安裝以下工具：
- Python 3.12 或 3.13（推薦 3.13）— 從 python.org 下載
- 安裝時勾選 "Add Python to PATH"
- Git — 從 git-scm.com 下載
- NVIDIA GPU 驅動 — 從 nvidia.com 下載
第一步：克隆倉庫
打開命令提示符或 PowerShell：
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI第二步：創建虛擬環境（推薦）
python -m venv venv
venv\Scripts\activate你應該會在命令提示符的開頭看到 (venv)。
第三步：安裝 PyTorch
安裝與你的 NVIDIA 驅動匹配的 CUDA 版本的 PyTorch。首先檢查你的驅動版本：
nvidia-smi然後選擇正確的 PyTorch 安裝命令：
NVIDIA GPU — CUDA 版本對照
| 驅動版本 | CUDA 版本 | PyTorch 命令 |
|---|---|---|
| 560+ | CUDA 12.6 | pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126 |
| 570+ | CUDA 12.8 | pip install torch==2.8.0 torchvision==0.23.0 torchaudio==2.8.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 |
| 575+ | CUDA 13.0 | pip install torch==2.9.1 torchvision==0.24.1 torchaudio==2.9.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130 |
RTX 50 系列用戶
RTX 5070 Ti / 5080 / 5090 需要 CUDA 12.8 或更高版本。確保你的驅動版本為 570+，並使用 CUDA 12.8 或 13.0 的 PyTorch 構建。詳見 GPU 兼容性 獲取完整的驅動-CUDA-PyTorch 對照表。
如果你不確定，CUDA 12.6 構建適用於大多數 RTX 20/30/40 系列顯卡：
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126AMD GPU（Linux + ROCm）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.2.4僅 CPU
pip install torch torchvision torchaudio第四步：安裝依賴
不要盲目運行 pip install -r requirements.txt。
- 先確認當前激活的 Python 環境（
where python或which python） - 檢查
requirements.txt—— 看是否鎖定了 torch、numpy、opencv 的版本 - 儘量只安裝缺失的包：
pip install <包名> - 安裝後運行
pip check驗證沒有引入衝突
pip install -r requirements.txt更快的替代方案：uv
uv 是一個更快的 Python 包安裝器（用 Rust 編寫）。安裝後，你可以將任何 pip install 命令替換為 uv pip install，下載速度提升 10-100 倍：
pip install uv
uv pip install -r requirements.txt第五步：下載模型
將至少一個 checkpoint 模型放入 models/checkpoints/：
ComfyUI/
└── models/
└── checkpoints/ ← 將 .safetensors 文件放在這裡參見 下載模型 獲取模型推薦。
第六步：運行 ComfyUI
python main.py看到 Starting server 後，在瀏覽器中打開 **http://127.0.0.1:8188**。
使用 comfy-cli（替代方案）
comfy-cli 是一個命令行工具，可以自動化手動安裝流程：
pip install comfy-cli
comfy install它可以一條命令完成克隆、虛擬環境創建、PyTorch 安裝和依賴配置。
更新
cd ComfyUI
git pull不要盲目運行 pip install -r requirements.txt。
- 先確認當前激活的 Python 環境（
where python或which python） - 檢查
requirements.txt—— 看是否鎖定了 torch、numpy、opencv 的版本 - 儘量只安裝缺失的包：
pip install <包名> - 安裝後運行
pip check驗證沒有引入衝突
故障排除
| 問題 | 解決方案 |
|---|---|
找不到 python 命令 | 重新安裝 Python 並勾選 "Add to PATH"，或者使用 python3 |
安裝 PyTorch 後 CUDA not available | PyTorch 的 CUDA 版本與你的驅動不匹配。使用 nvidia-smi 檢查後重新安裝匹配的 PyTorch |
ModuleNotFoundError | 確保虛擬環境已激活，然後運行 pip install -r requirements.txt |
| pip install 時出現構建錯誤 | 安裝 Visual Studio Build Tools — 某些包需要 C++ 編譯器 |
torch.cuda.OutOfMemoryError | 使用 python main.py --lowvram 運行 |
下一步
先按上面的步驟定位根因。還卡住時，可以下載 Wonderful Launcher 檢查目前機器；啟動器原生修復、任務日誌和執行階段檢查會集中在一起。credits 只用於圖片生成和按量工具。
下載 Wonderful Launcher查看 credits 方案這篇文件解決了你的問題嗎？
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