简体中文版ComfyUI来啦！界面&常用模块&管理器&风格插件都汉化了！Stable Diffusion GUI

有一个适用于Windows的便携式独立版本，应该可以在Nvidia GPU上运行，或者只能在发布页面上运行在CPU上。

只需下载，用7-Zip解压并运行。确保你把你的稳定扩散检查点/模型（巨大的ckpt/safetensors文件）放在：ComfyUI\模型\检查点
如何在另一个UI和ComfyUI之间共享模型？

请参阅Config文件以设置模型的搜索路径。在独立的Windows版本中，您可以在ComfyUI目录中找到该文件。将此文件重命名为extra_model_paths.yaml并使用您喜爱的文本编辑器编辑它。

要在colab或paperspace上运行它，您可以在这里使用我的Colab Notebook：用google colab打开的链接

Git clone this repo.

将SD检查点（巨大的ckpt/safetensors文件）放入：模型/检查点

将VAE放入：型号/阀门

AMD GPU（仅限Linux）

AMD用户可以使用pip安装rocm和pytorch，如果你还没有安装，这是安装稳定版本的命令：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.4.2

这是用于安装ROCm 5.6 nightly的命令，该ROCm 5.6支持7000系列，并且可能有一些性能改进： pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/rocm5.6

NVIDIA

Nvidia用户应该使用以下命令安装torch和xformer：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 xformers

 故障排除

如果出现“Torch not compiled with CUDA enabled”错误，请使用以下命令卸载torch：

pip uninstall torch

然后用上面的命令重新安装它。

 依赖关系

通过在ComfyUI文件夹中打开终端并执行以下操作来安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

在此之后，您应该已经安装了所有内容，并可以继续运行ComfyUI。

其他：

  英特尔Arc

 苹果Mac芯片

您可以在任何最新macOS版本的Apple Mac硅（M1或M2）中安装ComfyUI。

1. 每晚安装pytorch。有关说明，请阅读Mac Apple开发人员指南上的Accelerated PyTorch培训（确保每晚安装最新的pytorch）。
2. 按照Windows和Linux的ComfyUI手动安装说明进行操作。
3. 安装ComfyUI依赖项。如果您有另一个Stable Diffusion UI，您可能可以重用依赖项。
4. 通过运行 python main.py --force-fp16 启动ComfyUI。请注意，–force-fp 16仅在您每晚安装最新的pytorch时才有效。

注意：请记住添加您的模型，VAE，LoRA等。到相应的Comfy文件夹，如ComfyUI手动安装中所述。

DirectML（Windows上的AMD卡）

pip install torch-directml 启动ComfyUI时，可以使用： python main.py --directml

我已经安装了另一个稳定扩散的UI，我真的需要安装所有这些依赖项吗？

你不明白.如果你安装了另一个UI，并且使用了它自己的python venv，你可以使用那个venv来运行ComfyUI。您可以打开您喜爱的终端并激活它：

source path_to_other_sd_gui/venv/bin/activate

 或在Windows上：

 使用PowerShell： "path_to_other_sd_gui\venv\Scripts\Activate.ps1"

 对于cmd.exe： "path_to_other_sd_gui\venv\Scripts\activate.bat"

然后，您可以使用该终端运行ComfyUI，而无需安装任何依赖项。请注意，venv文件夹可能被称为其他东西，具体取决于SD UI。

python main.py

适用于ROCm官方不支持的AMD卡

如果有问题，请尝试使用以下命令运行：

对于6700、6600以及其他RDNA2或更早版本： HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 python main.py

对于AMD 7600和其他RDNA3卡： HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 python main.py

只有具有所有正确输入的输出的图表部分将被执行。

只有每次执行到下一次执行时更改的图形部分将被执行，如果您提交同一图形两次，则只有第一个图形将被执行。如果您更改了图表的最后一部分，则只会执行您更改的部分和依赖于它的部分。

在网页上拖动生成的png或加载一个png将为您提供完整的工作流程，包括用于创建它的种子。

你可以使用（）来改变一个单词或短语的强调，比如：（好代码：1.2）或（坏代码：0.8）。（）的默认强调是1.1。要在实际提示符中使用（）字符，就像\（或\）一样转义它们。

您可以使用{day| night}，用于通配符/动态提示。使用以下语法“{wild|卡|测试}”将被前端随机替换为“wild”、“card”或“test”。要在实际提示符中使用{}字符，如下所示：\{或\}。

动态提示也支持C风格的注释，如 // comment 或 /* comment */ 。

要在文本提示符中使用文本反转概念/嵌入，请将它们放在models/嵌入目录中，并在CLIPTextEncode节点中使用，如下所示（可以省略.pt扩展名）：

embedding:embedding_filename.pt