便携包

便携包是 ComfyUI 的预构建、自包含版本。下载、解压即可运行——无需安装 Python 或修改系统设置。

此方式支持 NVIDIA、AMD 和 CPU 模式。详见 GPU 兼容性。

第 1 步：下载

前往 ComfyUI GitHub 发布页面下载便携包：

ComfyUI_windows_portable_nvidia.7z — 适用于 NVIDIA GPU（CUDA 13.0，Python 3.13）
ComfyUI_windows_portable_nvidia_cu126.7z — 适用于较旧的 NVIDIA GPU（CUDA 12.6）

文件大小约 1-2 GB。

第 2 步：解压

请使用 7-Zip

你必须使用 7-Zip 解压存档。Windows 自带的 zip 工具可能因文件路径过长而解压失败。

右键点击下载的 .7z 文件
选择 7-Zip → Extract to "ComfyUI_windows_portable/"
等待解压完成（可能需要几分钟）

如果解压失败：右键点击 .7z 文件 → 属性 → 勾选底部的解除锁定 → 点击应用，然后重试。

路径规则（重要！）：

选择至少有 50 GB 可用空间的位置
避免路径中出现空格和特殊字符（例如，D:\ComfyUI 是好的，D:\My Programs\ComfyUI! 是不好的）
不要解压到系统文件夹，如 C:\Program Files、C:\Windows 或 C:\ 根目录
不要以管理员身份运行 — 这会导致 Python 包权限问题
保持路径简短以避免 Windows 260 字符路径限制（参阅长路径修复）

第 3 步：下载模型

在生成图片之前，你至少需要一个 checkpoint 模型。下载一个并放到正确的文件夹中：

ComfyUI_windows_portable/
└── ComfyUI/
    └── models/
        └── checkpoints/    ← 将你的 .safetensors 文件放在这里

常用的入门模型：

SD 1.5（约 2 GB）— 速度快，VRAM 要求低，社区资源丰富
SDXL（约 7 GB）— 更高质量，需要 8 GB+ VRAM
Flux Schnell（约 12 GB）— 最新一代，需要 12 GB+ VRAM

详细下载链接和说明请参阅下载模型。

第 4 步：运行

双击根目录中对应的批处理文件：

文件	使用场景
`run_nvidia_gpu.bat`	NVIDIA GPU（大多数用户）
`run_cpu.bat`	没有独立显卡，或 AMD GPU 搭配 DirectML

控制台窗口会打开并显示启动日志。当你看到：

Starting server
To see the GUI go to: http://127.0.0.1:8188

在浏览器中打开 http://127.0.0.1:8188（推荐使用 Chrome）。

更新

更新 ComfyUI：

进入便携目录中的 update/ 文件夹
双击 update_comfyui.bat
等待更新完成
重启 ComfyUI

要更新 Python 包（PyTorch 等），请使用 update/ 文件夹中的批处理文件。

文件夹结构

ComfyUI_windows_portable/
├── python_embeded/          # 内置 Python（请勿修改）
├── update/                  # 更新脚本
│   ├── update_comfyui.bat
│   └── update_comfyui_stable.bat
├── ComfyUI/
│   ├── models/              # AI 模型
│   │   ├── checkpoints/     # 主模型（.safetensors）
│   │   ├── loras/           # LoRA 文件
│   │   ├── vae/             # VAE 文件
│   │   ├── controlnet/      # ControlNet 模型
│   │   ├── upscale_models/  # 放大模型
│   │   └── clip/            # CLIP 模型
│   ├── custom_nodes/        # 社区插件
│   ├── input/               # 图生图的输入图片
│   ├── output/              # 生成的图片
│   └── extra_model_paths.yaml  # 与其他工具共享模型
├── run_nvidia_gpu.bat
└── run_cpu.bat

与 A1111 / Forge 共享模型

如果你已有其他 AI 工具的模型，无需重新下载。

方法 1：extra_model_paths.yaml

编辑 ComfyUI/extra_model_paths.yaml 指向你现有的模型文件夹：

a111:
  base_path: D:/stable-diffusion-webui/  # 你的 A1111 路径

  checkpoints: models/Stable-diffusion
  vae: models/VAE
  loras: models/Lora
  upscale_models: models/ESRGAN
  controlnet: models/ControlNet

保存后重启 ComfyUI。

方法 2：符号链接（Symlinks）

如果你想让 ComfyUI 直接使用现有的模型文件夹，可以创建 Windows 符号链接。这比复制文件更高效：

mklink /D "ComfyUI\models\checkpoints" "D:\my-models\checkpoints"

这使得 ComfyUI 将 D:\my-models\checkpoints 中的模型视为自己文件夹中的内容，无需复制文件。

注意

在 Windows 上创建符号链接可能需要启用开发者模式，或以管理员身份运行命令提示符（仅用于 mklink 命令，运行 ComfyUI 本身不需要）。

故障排查

问题	解决方案
浏览器显示标题但没有界面	更新到最新版本的 Chrome
`CUDA out of memory` 错误	关闭其他占用 GPU 的应用，或在 bat 文件中添加 `--lowvram`
`torch is not compiled with CUDA`	你下载了错误的包。请使用 NVIDIA 版本
工作流中出现红色节点	缺少自定义节点。参阅安装自定义节点
NVIDIA GPU 上生成速度慢	确保你运行的是 `run_nvidia_gpu.bat`，而不是 `run_cpu.bat`

添加启动参数

要添加如 --lowvram 之类的参数，用文本编辑器编辑 .bat 文件。找到包含 main.py 的行并添加参数：

.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --lowvram

常用参数：

参数	效果
`--lowvram`	减少 GPU 显存使用（速度较慢）
`--cpu`	完全使用 CPU 运行
`--listen`	允许局域网内其他设备访问
`--port 8189`	更改 Web 服务器端口
`--highvram`	将模型保留在 VRAM 中（显存足够时更快）