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萌新小白如何从GitHub拉取ComfyUI并导入工作流使用？保姆级教程

ComfyUI作为Stable Diffusion的高效节点式工具，凭借其灵活的工作流设计和低显存占用优势，成为AI绘画领域的黑马。但对于刚接触GitHub和编程的新手而言，从零开始部署ComfyUI并导入工作流可能充满挑战。本文将从环境搭建、模型配置、工作流导入三大核心环节，手把手教你快速上手！

一、从GitHub拉取ComfyUI：环境搭建全流程

1. 前置条件准备

  • 操作系统：支持Windows、Linux、MacOS（需M系列芯片或AMD GPU）49。
  • Python版本：建议3.10以上，部分功能需3.12支持4。
  • Git工具：用于克隆代码库（可从官网或整合包中获取）511。

2. 克隆ComfyUI仓库

打开终端或命令行工具，输入以下代码：

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git  
cd ComfyUI

此操作会将官方仓库代码下载至本地211。

3. 安装依赖与环境配置

  • 创建虚拟环境（推荐使用conda）：
conda create -n comfyui python=3.10  
conda activate comfyui
  • 安装PyTorch与依赖：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121  # NVIDIA GPU  
pip install -r requirements.txt  # 安装ComfyUI依赖
  • 若使用Mac M系列芯片，需替换为conda install pytorch::pytorch torchvision torchaudio -c pytorch4。

4. 启动ComfyUI

运行python main.py后，访问http://127.0.0.1:8188即可进入界面。若提示模型缺失，需继续配置模型29。

二、模型与插件配置：让ComfyUI“活”起来

1. 模型下载与放置

  • 推荐模型来源：
    • Hugging Face：学术权威，提供SD1.5、SDXL等基础模型49。
    • Civitai：社区资源丰富，含大量风格化Lora模型45。
  • 模型存放路径：
  • 将.safetensors或.ckpt文件放入ComfyUI/models/checkpoints目录911。

2. 共享WebUI模型（可选）

若已安装Stable Diffusion WebUI，可修改extra_model_paths.yaml文件，将其模型路径关联至ComfyUI，避免重复下载511。

3. 必装插件推荐

  • 汉化插件：
cd custom_nodes  
git clone https://github.com/AIGODLIKE/AIGODLIKE-ComfyUI-Translation.git
  • 重启后在设置中切换为中文12。
  • 工作流管理器：
  • 安装ComfyUI-Manager，支持一键安装缺失节点：
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git  
```:cite[2]:cite[4]

三、工作流导入与使用：从模板到创作

1. 工作流资源获取

  • 官方示例：GitHub仓库提供基础模板111。
  • 社区平台：
    • ComfyWorkflows：https://comfyworkflows.com
    • esheep（国内站点）：访问速度快，含真人转绘、线稿上色等实用流程15。

2. 导入工作流的两种方式

  1. JSON文件导入：
    • 下载.json工作流文件，在ComfyUI界面拖拽至画布区域自动加载18。
    • 若提示节点缺失，通过管理器插件一键安装依赖25。
  2. PNG元数据导入：
  3. 部分工作流可直接嵌入生成图片的元数据中，上传图片后右键选择“Load Workflow”即可提取11。

3. 自定义工作流技巧

  • 节点连线规则：相同颜色的端口方可连接，输入端口（左侧）仅能接收一个输出，输出端口（右侧）可连接多个输入45。
  • 常用节点功能：
    • KSampler：控制采样步数、种子、降噪强度48。
    • CLIP文本编码器：区分正向/负向提示词，支持权重语法（如(keyword:1.2)）45。

四、常见问题与优化建议

1. 报错排查

  • 节点缺失：通过管理器插件搜索安装，或手动放置到custom_nodes目录59。
  • 显存不足：启动时添加--lowvram参数，或使用--cpu模式（速度较慢）211。

2. 效率提升

  • 批量生成：调整EmptyLatentImage节点的batch_size参数48。
  • API自动化：通过Python脚本调用ComfyUI接口，实现工作流批量处理（示例代码见8）。

结语

通过本文，你已掌握从GitHub部署ComfyUI到工作流实战的全流程。无论是文生图、图生图，还是结合Lora与ControlNet的复杂控制，ComfyUI都能通过节点化设计实现精准操控。赶紧动手尝试，解锁AI绘画的无限可能吧！

提示：文中提到的插件、模型及工作流资源，可通过下方链接获取完整版：

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