ComfyUI新手入门指南：从环境配置到节点安装与首次出图测试

环境准备：安装Python与Git

部署ComfyUI前，请先配置好基础开发环境。第一步是安装Python解释器。请访问Python官网，下载并安装3.10或3.11版本的稳定发行版。安装向导中，务必勾选“Add Python to PATH”复选框，以便系统全局识别Python命令。安装完成后，打开终端或命令提示符，输入python --version以验证安装是否生效。

接下来需要安装Git版本控制系统，用于后续克隆代码仓库。前往Git官方网站下载安装包，按默认设置完成安装。安装后，同样在命令行中运行git --version来确认安装状态。完成这两项核心工具的部署，就为后续ComfyUI的顺畅运行奠定了技术基础。

获取与启动ComfyUI

基础环境就绪后，即可获取ComfyUI源码。打开命令行终端，导航至你的目标工作目录（例如D盘根目录）。执行克隆命令：git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git，这会将最新版代码库下载到本地的“ComfyUI”文件夹中。克隆完成后，进入该目录。

进入ComfyUI项目根目录后，需安装其依赖包。运行命令pip install -r requirements.txt，pip包管理器会自动解析并安装所有必需的Python库。安装耗时取决于你的网络带宽。依赖安装完毕后，通过执行python main.py来启动核心服务。成功启动后，终端会显示本地服务器地址，通常是http://127.0.0.1:8188。在浏览器中访问此地址，即可进入ComfyUI的图形用户界面。

安装节点管理器：扩展功能的关键

标准ComfyUI界面功能有限，其真正的灵活性源于社区开发的各类功能节点。手动管理这些节点效率低下，因此我们推荐安装专用的节点管理插件。目前，ComfyUI Manager是主流选择。安装时，请先进入ComfyUI根目录下的“custom_nodes”文件夹，然后在此路径打开新的命令行窗口。

执行克隆命令：git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git。完成后，重启ComfyUI服务。刷新浏览器中的UI界面，你会在侧边栏看到新增的“Manager”按钮，点击即可进入管理面板。在这里，你可以浏览社区节点库、一键安装、更新或移除节点，从而高效地扩展工作流能力。这是你后续进行高级图像合成与流程定制的核心工具。

配置模型与执行首次测试

要使ComfyUI具备图像生成能力，需要导入AI模型权重文件。将你下载的Stable Diffusion模型文件（通常为.safetensors格式）放入ComfyUI/models/checkpoints目录。你可以从Civitai或Hugging Face等开源平台获取基础模型。放置模型后，重启ComfyUI服务，系统会自动加载新模型。

现在进行首次生成测试。在浏览器界面中右键点击，选择“加载默认工作流”，界面会加载一个预设的文生图流程。定位到“CLIP Text Encode”节点，在其“text”输入框中用英文输入你的创作提示词，例如“a photorealistic portrait of an astronaut, detailed, 8k”。接着，配置“KSampler”节点，调整采样步数、采样方法及CFG Scale等关键参数。最后，点击界面右下角的“Queue Prompt”按钮提交任务。稍等片刻，生成结果将出现在“Save Image”节点处，这标志着你已成功完成ComfyUI的完整部署与验证测试。

来源：互联网