手动安装
从源码手动安装 ComfyUI，获得完全控制权。
手动安装让你可以完全控制 Python 环境、PyTorch 版本和 CUDA 配置。此方法推荐给开发者和高级用户。
前置条件
开始之前请先安装以下工具：
- Python 3.12 或 3.13（推荐 3.13）— 从 python.org 下载
- 安装时勾选 "Add Python to PATH"
- Git — 从 git-scm.com 下载
- NVIDIA GPU 驱动 — 从 nvidia.com 下载
第一步：克隆仓库
打开命令提示符或 PowerShell：
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI第二步：创建虚拟环境（推荐）
python -m venv venv
venv\Scripts\activate你应该会在命令提示符的开头看到 (venv)。
第三步：安装 PyTorch
安装与你的 NVIDIA 驱动匹配的 CUDA 版本的 PyTorch。首先检查你的驱动版本：
nvidia-smi然后选择正确的 PyTorch 安装命令：
NVIDIA GPU — CUDA 版本对照
| 驱动版本 | 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 系列用户
RTX 5070 Ti / 5080 / 5090 需要 CUDA 12.8 或更高版本。确保你的驱动版本为 570+，并使用 CUDA 12.8 或 13.0 的 PyTorch 构建。详见 GPU 兼容性 获取完整的驱动-CUDA-PyTorch 对照表。
如果你不确定，CUDA 12.6 构建适用于大多数 RTX 20/30/40 系列显卡：
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仅 CPU
pip install torch torchvision torchaudio第四步：安装依赖
不要盲目运行 pip install -r requirements.txt。
- 先确认当前激活的 Python 环境（
where python或which python） - 检查
requirements.txt—— 看是否锁定了 torch、numpy、opencv 的版本 - 尽量只安装缺失的包：
pip install <包名> - 安装后运行
pip check验证没有引入冲突
pip install -r requirements.txt更快的替代方案：uv
uv 是一个更快的 Python 包安装器（用 Rust 编写）。安装后，你可以将任何 pip install 命令替换为 uv pip install，下载速度提升 10-100 倍：
pip install uv
uv pip install -r requirements.txt第五步：下载模型
将至少一个 checkpoint 模型放入 models/checkpoints/：
ComfyUI/
└── models/
└── checkpoints/ ← 将 .safetensors 文件放在这里参见 下载模型 获取模型推荐。
第六步：运行 ComfyUI
python main.py看到 Starting server 后，在浏览器中打开 **http://127.0.0.1:8188**。
使用 comfy-cli（替代方案）
comfy-cli 是一个命令行工具，可以自动化手动安装流程：
pip install comfy-cli
comfy install它可以一条命令完成克隆、虚拟环境创建、PyTorch 安装和依赖配置。
更新
cd ComfyUI
git pull不要盲目运行 pip install -r requirements.txt。
- 先确认当前激活的 Python 环境（
where python或which python） - 检查
requirements.txt—— 看是否锁定了 torch、numpy、opencv 的版本 - 尽量只安装缺失的包：
pip install <包名> - 安装后运行
pip check验证没有引入冲突
故障排除
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
找不到 python 命令 | 重新安装 Python 并勾选 "Add to PATH"，或者使用 python3 |
安装 PyTorch 后 CUDA not available | PyTorch 的 CUDA 版本与你的驱动不匹配。使用 nvidia-smi 检查后重新安装匹配的 PyTorch |
ModuleNotFoundError | 确保虚拟环境已激活，然后运行 pip install -r requirements.txt |
| pip install 时出现构建错误 | 安装 Visual Studio Build Tools — 某些包需要 C++ 编译器 |
torch.cuda.OutOfMemoryError | 使用 python main.py --lowvram 运行 |
下一步
如果这个问题已经碰到你真实在用的 ComfyUI 环境，先用 Wonderful Launcher 接管和检查当前机器，再配合文档决定怎么修。
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