一、从云端到本地：为什么值得装一份

恭喜你完成了第一章的学习。在前 7 课里，我们借助 RunningHub 云端 跑通了 SDXL、FLUX 工作流，学会了加载大模型和 LoRA，甚至把本地模型上传到了云端复用。你可能已经体会到：云端方案不挑硬件、开箱即用，但它有两个绕不开的限制——按分钟计费的算力成本，以及受制于他人的运行环境。

从本课开始，我们进入第二章：把 ComfyUI 装到你自己的电脑上。本地部署意味着：

• 零算力费用：电费以外不花一分钱，出图次数没有上限，试错再也不心疼
• 完全可控：想装什么插件、想改什么参数、想接什么模型，都是你说了算
• 数据私密：商业项目文件不出本机，不用担心上传到第三方云端
• 批量生产力：配合脚本可以做无人值守的批量出图，这是商业实战的基础

当然，本地部署也有代价：需要一张还过得去的显卡，需要自己管理模型文件和插件。本课程会一步步带你把这套体系建立起来。

二、下载前的准备：硬件自查与版本选择

2.1 先确认你的电脑能跑

动手下载之前，花一分钟确认硬件配置。按 Ctrl + Shift + Esc 打开任务管理器，在”性能”标签页查看内存；在命令行（Win + R 输入 cmd）输入 nvidia-smi，能看到显存大小和驱动版本。对照下表：

2.2 三种安装方式，本课程选便携版

ComfyUI 官方提供三种安装方式，定位各不相同：

本课程统一使用官方便携版（Portable），理由很直接：

• 解压即用：内置 Python 3.13 和 PyTorch CUDA 13.0，不用配任何环境，不会污染系统
• 删了就走：整个软件就是一个文件夹，不想用了直接删文件夹，零残留
• 教程通用：市面上绝大多数 ComfyUI 教程、工作流分享都基于便携版目录结构
• 升级灵活：出问题可以整个换新版，只保留 models 文件夹即可

2.3 去哪里下载：认准官方渠道

下载渠道只有两个，都是官方的：

1. 官网：comfy.org/download —— 页面会自动识别系统，提供 Windows / macOS 安装包和便携版入口
2. GitHub Releases：github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases —— 所有历史版本都在这里，便携版文件名形如 ComfyUI_windows_portable_nvidia.7z

截至 2026 年 9 月，最新稳定版本为 v0.35.0，NVIDIA 便携版压缩包约 2GB。下载时注意根据显卡选对文件：

三、解压与目录结构详解

3.1 解压的两个关键细节

便携版是 .7z 格式，推荐用 7-Zip（免费开源）解压，Windows 11 新版资源管理器也能直接解。解压前注意两件事：

1. 存放路径必须是纯英文，且不含空格。推荐直接放在盘符根目录，例如 D:\ComfyUI_windows_portable。路径里出现中文或空格，是启动闪退和插件报错的高频原因。
2. 如果解压报错或提示文件损坏：先右键压缩包 → 属性 → 勾选底部”解除锁定（Unblock）”，再重新解压。这是 Windows 对网络下载文件的默认安全拦截，不是文件真的坏了。

3.2 目录结构：记住这五个位置

解压完成后，你会得到一个结构固定的文件夹。这张图值得存下来——后面 100 多节课都围绕这套目录展开：

逐个说明它们的职责：

四、首次启动：四步跑通默认工作流

4.1 启动流程

第一步：双击启动器。找到 run_nvidia_gpu.bat，双击它。会弹出一个黑色控制台窗口——这个窗口就是 ComfyUI 的”心脏”，所有运行日志、报错信息都出现在这里。首次启动会初始化环境，等待 1-2 分钟是正常的，别急着关窗口。

第二步：读懂控制台日志。当看到类似下面的输出，说明启动成功：

Total VRAM 12282 MB, Total RAM 32610 MB
Set vram state to: NORMAL_VRAM
Device: cuda:0 NVIDIA GeForce RTX 3060 : cudaMallocAsync
Started logging to: ComfyUI/user/comfyui.log
** ComfyUI startup time: 2026-09-18 19:35:02
** Platform: Windows
** Python version: 3.13.x
** Pytorch version: 2.9.x+cu130
Loading: ComfyUI-Manager
Starting server

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

这几行日志信息量很大：Total VRAM 告诉你显存总量，Set vram state 告诉你当前显存模式，ComfyUI startup time 后面是环境版本。最后一行 To see the GUI go to: http://127.0.0.1:8188 是关键——这是操作界面的地址。通常 ComfyUI 会自动弹出浏览器；如果没弹，手动打开浏览器输入 http://127.0.0.1:8188 即可。

第三步：确认界面加载。浏览器打开后应该能看到节点画布和默认工作流。如果页面空白或没有节点，点击右上角菜单 → Load Default（加载默认工作流）。建议使用最新版 Chrome 或 Edge 浏览器，旧版浏览器可能出现界面元素缺失。

第四步：跑出第一张图。在没有放置任何模型的情况下，默认工作流是跑不通的。先随便下载一个 SD 1.5 系列的小模型（1-2GB）放进 models\checkpoints，在 Load Checkpoint 节点选中它，然后点击右侧的 Queue（执行提示词）按钮。控制台开始滚动采样进度，几十秒后 Save Image 节点出现图片——本地 ComfyUI 正式跑通。

4.2 启动失败的排查顺序

五、基本设置：启动参数与显存优化

5.1 在哪里改启动参数

启动参数全部写在 run_nvidia_gpu.bat 里。用记事本（或 VS Code）右键打开它，你会看到类似一行：

.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build

拆开看：.\python_embeded\python.exe 是调用内置 Python；ComfyUI\main.py 是程序入口；--windows-standalone-build 是便携版标识。我们只需要在这一行末尾追加参数，保存后重新双击 bat 即可生效。例如：

.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build --lowvram --port 8288

5.2 常用启动参数速查表

5.3 界面内的基本设置

启动参数管”引擎”，界面设置管”驾驶体验”。点开界面右上角的设置（Settings）菜单，几个值得马上调整的项：

• 界面语言：Settings → Language 可切换中文界面，节点名称保留英文原文（利于对照教程）
• 画布缩放与网格：默认即可；节点太密时可开启对齐网格（Snap to Grid），工作流更整洁
• 预览方式（Latent 预览）：采样过程中实时预览画面，默认开启，建议保留
• 保存位置：所有出图默认存到 ComfyUI\output，在 Windows 资源管理器里建个快捷方式放桌面，取图方便

六、进阶配置：共享 WebUI 模型库

如果你之前用过 SD WebUI（A1111），硬盘里已经有几十上百 GB 模型，完全没必要给 ComfyUI 再复制一份。ComfyUI 官方提供了模型路径共享机制：

1. 进入 ComfyUI 主目录，找到 extra_model_paths.yaml.example
2. 把它复制一份并重命名为 extra_model_paths.yaml（去掉 .example 后缀）
3. 用记事本打开，写入你 WebUI 的模型路径：

a111:
    base_path: D:/stable-diffusion-webui/

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

保存后重启 ComfyUI，WebUI 的所有模型就会出现在 ComfyUI 的节点列表里，两套软件共用一个模型库，硬盘瞬间省下一大半空间。这套 YAML 配置还支持写多个路径段（比如再挂一个独立模型盘），后面用到再细讲。

七、常见故障排查 FAQ

Q1：下载 2GB 的压缩包总是中断 / 解压报”损坏”？

先用镜像加速重新下载，核对文件大小与发布页标注一致；解压报错先做”解除锁定”操作。仍失败的话换 7-Zip 最新版解压，别用老旧的 WinRAR。

Q2：双击 bat 闪退，控制台一闪就没了？

三个方向逐个排查：① 升级显卡驱动到官网最新版；② 确认路径无中文无空格；③ 用命令行运行 bat（在文件夹地址栏输入 cmd 回车，再输入 run_nvidia_gpu.bat），这样窗口不会闪退，能看到具体报错信息。

Q3：启动时提示端口被占用？

8188 端口被其他程序占了。在 bat 里加 --port 8288 换个端口，浏览器地址相应改为 http://127.0.0.1:8288。想同时跑两份 ComfyUI 也用这个办法，一份一个端口互不干扰。

Q4：出图时报 CUDA out of memory？

显存不够了。按顺序尝试：关闭其他占显存的程序（浏览器硬件加速、游戏）→ 降低生成分辨率（512×512 起步）→ bat 加 --lowvram → 再加 --force-fp16。SDXL 模型建议 8GB 显存起步，FLUX 建议 12GB 起步。

Q5：模型明明放进去了，节点下拉列表里却没有？

确认三件事：文件扩展名是不是 .safetensors（有时 Windows 隐藏扩展名导致存成了 .safetensors.txt）；是否放在正确的子目录；改完路径后是否刷新了页面（浏览器 F5 即可，不用重启软件）。

Q6：需要每天手动升级内核吗？

不需要。ComfyUI 迭代快，但”稳定压倒一切”——跟着课程节奏走，遇到必须新版本才能用的节点或模型时，再运行 update_comfyui.bat 升级（升级前备份 models 和 custom_nodes 文件夹是铁律）。第 11 课会完整讲解内核升级和插件管理。