README.zh.adoc

ComfyUI Windows 多节点整合包

类似 ComfyUI 官方的 Standalone Portable 整合包，但是更大。

特点

• 预装了 30+ 自定义节点，包括：

  • 依赖项看得人头皮发麻的 ComfyUI-3D-Pack （现在不麻了，官方带安装脚本了，可以用 ComfyUI-Manager 安装了）

  • 依赖项版本固定（容易导致版本混乱）且不再活跃开发的 WAS Node Suite （现在改好了，版本不卡了）

  • 初次启动时会下载模型文件（国内用户经常卡住不动）的 ReActor Node 、 Impact Pack

• 包含 240+ 版本兼容的 Python 包，包括：

  • 安装时经常“找不到编译器”的 insightface、dlib

  • 需要从 git 仓库编译安装的 CLIP

  • 运行时经常“找不到 CUDA provider”的 ONNX Runtime，并支持 CUDA 12.1

  • 官方包里没带的 xFormers，细节参见 关于 xFormers.

• 仅预置了少量会卡程序启动的功能性模型，绘图模型还请用户自行下载。

如何使用

1. 仅支持 NVIDIA 显卡，最好先装好最新驱动

   • AMD 显卡在安装 HIP SDK 后 也许 能用 ZLUDA 启动，需要修改启动参数等

2. 在发布页面下载整合包：

   • https://github.com/YanWenKun/ComfyUI-Windows-Portable/releases

   • 注意有多个文件（压缩包分卷），需要全部下载后解压。

3. 将 SD 模型放到 ComfyUI\models\checkpoints 下

   • 可以随意建立子目录，便于分类

4. 运行 run_nvidia_gpu.bat 即可启动程序。

5. 启动后程序会自动打开浏览器，也可手动访问： http://localhost:8188/

   • 如果不想自动打开浏览器，编辑 run_nvidia_gpu.bat 加上启动参数 --disable-auto-launch

6. 点击 ComfyUI 页面右上角的 齿轮（⚙）图标可修改设置，找到 AGLTranslation 可以修改语言（默认 English）。

使用技巧

1. 如果在其他位置已经保存了模型文件，且不想移动，可以配置程序加载：

   • 将 ComfyUI 目录下的 extra_model_paths.yaml.example 重命名为 extra_model_paths.yaml

   • 编辑 extra_model_paths.yaml，根据不同的目录结构，编辑掉对应的注释

   • 除 base_path 外的条目都可以随意增删，用于映射新加的子目录，程序会全部加载

2. 如果需要挂代理，编辑 run_nvidia_gpu.bat，在开头加上：

   set HTTP_PROXY=http://localhost:1081
   set HTTPS_PROXY=http://localhost:1081

3. 善加利用 ComfyUI-Manager （ComfyUI 页面右下角 Manager 按钮），可用它来安装更多自定义节点，或更新 ComfyUI 及节点，也可以禁用不需要的节点。

   • 如果觉得一些用不到的节点影响了启动时间，可以将其禁用。

4. 除了绘图模型外，一些自定义节点还需要下载更多模型，比如 3D 模型会用到的 TripoSR ，但如果都打包进来就太大了，这里权衡之下没有放。 此外 3D 相关的部分组件依然需要安装 Visual Studio 2022（选择安装“桌面C++开发”） ，因为有些 GPU 相关代码需要运行时编译（一些 Torch 的 JIT CPP 扩展）。 如果需要用到对应节点，还请留意相应的项目页面。

5. 如何大更新：ComfyUI-Manager 可以完成大部分的更新，但如果想要“翻新式”更新，可以先删除 python_embeded 目录，再将新版压缩包中的同名目录解压到原来位置即可。可能需要额外在 ComfyUI-Manager 中“try fix”。

细节

预置自定义节点列表

Table 1. 工作空间

ComfyUI Manager	ComfyUI 翻译
Crystools

Table 2. 综合

Comfyroll Studio	ComfyUI Essentials by cubiq
Derfuu Modded Nodes	Custom Scripts by pythongosssss
Efficiency Nodes by jags111	KJNodes
Mikey Nodes	rgthree Nodes
smZ(shiimizu) Nodes	Use Everywhere
WAS Node Suite

Table 3. 控制

Advanced ControlNet	ControlNet Auxiliary Preprocessors
Impact Pack	Inspire Pack
InstantID by cubiq	IPAdapter plus
LayerDiffuse	Portrait Master
ReActor Node	SD Dynamic Thresholding
SDXL Prompt Styler	Segment Anything

Table 4. 视频

AnimateAnyone Evolved	AnimateDiff Evolved
FizzNodes	Frame Interpolation (VFI)
MTB Nodes	Video Helper Suite

Table 5. 更多

3D Pack by MrForExample	Face Analysis by cubiq
Image Selector	Ultimate SD Upscale
WD 1.4 Tagger

依赖项难伺候的热门节点基本都兼容了，而且依然可以正常通过 ComfyUI-Manager 安装其他节点。

如遇兼容性问题，可以尝试在 ComfyUI-Manager 中禁用冲突节点。

关于 xFormers

PyTorch 2.2+ 的交叉注意力机制在 Windows 下性能表现已经足够出色，且一致性更好（很细微），因此可以理解 ComfyUI 官方包为什么选择不带 xFormers。

在不同应用场景下，其速度与显存占用与 Torch 互有高低，需要具体测试。可在 ComfyUI 启动参数中添加 --use-pytorch-cross-attention ，即不启用 xFormers。

个人在生成视频的时候还是习惯开启 xFormers。

此外，带上 xFormers 还可以满足 某些节点 的依赖。

我也想生成整合包！

本仓库使用流水线构建整合包，直接 fork 本仓库即可开始执行 GitHub Workflow。代码库中不含特化配置，也不需要额外配置访问权限。

1. Fork 后，在页面中找到 Actions。

2. 找到 Build & Upload Package。

   • 比如我代码库里的页面长 这样

3. 找到 Run Workflow，点击运行。

4. 等待执行完毕（20~40分钟）

5. 找到仓库的 releases 页面，里面会有刚生成的草稿，即可下载或编辑发布。

安全

在 Sandboxie 中监测到的文件变化如图，注册表尚不清楚。

如需配置沙盒，建议在“资源访问”中将程序目录（ComfyUI 上级目录）配置为“完全访问”。

吐槽

个人体验，用沙盒倒不是为了安全考量，主要是避免各种 Python 包运行时乱下文件。尤其是 Huggingface Hub 喜欢下载到 %USERPROFILE%\.cache 下，而有些糙快猛的节点会直接调用其下载器，下载下来的又是 Git LFS blob 文件而非单个模型文件，既不直观又不方便拷贝复用。当然吐槽归吐槽，出图没问题，套沙盒主要还是方便清理临时文件。

广告

Linux/WSL2 用户不妨看看我的 ComfyUI-Docker ，和 Windows 整合包的“又大又全，不易更新”截然相反，我是带着洁癖的眼光来设计 Docker 镜像的，精心挑选了一系列互不冲突且版本最新的依赖项，且本着 KISS 原则仅自带 ComfyUI-Manager，节点繁简交给用户决定，更不用说容器运行本身带来的易于升级、易于清理、安全隔离。

开发理念

代码原本是抄的 ComfyUI 的 GitHub workflow ，后来发现实在是难调试，就重写了一遍脚本。

但打包理念都差不多，都是自带一个免安装的 Python Embedded，半绿色，可移植，依赖项完备，解压即可运行。

不同之处在于，我没有像 comfyanonymous 一样先下载 wheel，再批量安装。因为依赖关系太棘手，我是直接走的 pip install，以便 pip 解析。

ComfyUI 考虑到了 Python 和 CUDA 的版本演进，且做了多版本发布。但我在安装了大量 Python 包和自定义节点后，发现很难摆脱 Python 3.11 + CUDA 12.1，这还是 comfyanonymous 激进演进后达到的里程碑。因此我只做了这一个版本组合。

开发备忘

• 开发备忘：升级版本

感谢

感谢 ComfyUI GitHub workflow ，我的灵感来源于此，一开始的代码也是抄的这个。